선박 대형화는 규모의 경제 추구를 위한 글로벌 해운선사들의 생존전략이며, 이러한 전략에 따라 허브항만에서 많은 화물을 동시 에 적양하하고 있다. 이러한 상황에 대응하기 위해 컨테이너터미널은 터미널 시설 확충과 장치장 공간의 효율성 및 생산성을 높이기 위한 자동화 도입을 추진하고 있다. 유럽의 항만은 지속적인 인건비 상승과 부족한 노동력 문제 해결을 위하여 자동화를 도입하였으며, 최근 세계 경제의 저성장과 초대형 선박의 등장, 대기오염, 안전사고 등에 관한 문제를 해결하기 위해 미국, 중국 등 각국에서 완전자동화 컨테이너터미 널 건설이 증가하고 있다. 국내 항만은 국외 완전자동화 컨테이너터미널과 비교하면 자동화 도입 초기 단계이며 변화하는 항만환경에 대한 대응책으로 자동화 도입을 추진하고 있음에도 불구하고 컨테이너터미널 관련 이해관계자의 인식에 관한 연구는 부족한 실정이다. 집단 간 인 식을 파악한 결과 컨테이너터미널 운영사는 인건비 감소, 해운선사는 서비스 향상, 항운노조는 안전사고 예방, 항만공사 및 정부기관은 서비 스 향상의 중요도가 높게 나타났다. 따라서 집단 간 인식을 면밀히 살펴보고자 일원배치 분산분석(One Way Anova)을 수행한 후 집단 간 이 해관계를 살펴보기 위한 기초자료로써 시사점을 도출하고자 한다.
The production of larger of ships is a survival strategy for global shipping companies to pursue the economics of scale. According to this strategy, to respond to this situation, many containers are loading/unloading simultaneously in the hub port. Additionally, the container terminals are promoting the introduction of automation to expand the terminal facilities and increase efficiency/productivity of the container yards. European ports have introduced automation to address rising labor costs and shortages of labor. Recently, the construction of fully automated container terminals is increasing in the United States and China to resolve problems such as the slow growth of the global economy, the emergence of large ships, air pollution, and safety accidents. Domestic ports are at an early stage compared to the world's advanced container terminals, and countermeasures are being prepared to respond to the changing ports. However, research on the recognition difference analysis that examines the opinions of stakeholders is insufficient. As a result of analyzing the recognition among the groups, it was found that container terminal operators reduced labor costs, improved shipping services for shipping companies, prevented safety accidents for port union labor, and increased service for port authority and government agencies. Thus, to closely examine the perception among the groups, one-way ANOVA was performed, and then the implications were deduced as the basic data for the smooth introduction of automation.