The purpose of this study is to evaluate the feasibility of the new marine leisure ships. In order to achieve the research purpose, the cost and income were calculated based on the operating of other marine leisure ships, and the feasibility of the project was empirically analyzed. This study established a research model that applies the values derived by empirically analyzing ships with similar specifications, to the new marine leisure ships. We then calculated the cost-benefit analysis, net present value, and internal return, and evaluated the feasibility of the project based on this. As a result of the business feasibility analysis of investing in marine leisure ship, it was found that economic feasibility exists with a B/C of 1.042 and 1.049 for new and secondhand ships, respectively; however, considering the stability of the ship and the publicity and continuity of the business operation, it is recommended to invest in new ships compared to secondhand ships. The total benefit over the 10-year operating period using a social discount rate of 4.5% was evaluated to be about KRW 292.0 billion, which is higher than the total cost of KRW 256.6 billion. In conclusion, the profitability analysis showed that the B/C was 1.042, the NPV was KRW 193 billion, and the IRR was 2.1%, which indicates that profitability is weakly secured.

Shipping companies are key components of the logistics industry, which is extremely significant in enhancing the country's comprehensive national power and promoting global trade development. In the context of the implementation of the new development pattern strategy in China and the impact of the global novel coronavirus (COVID-19), this paper takes 22 Chinese shipping listed companies as the research object and analyses the operational efficiency of them from 2011 to 2020 based on the Super-SBM DEA Model and Window DEA Model. Factors affecting the efficiency are further analyzed with the Tobit model. The research conclude that the operational efficiency of Chinese shipping companies as a whole shows a steady increase from 2011 to 2020. Although most of them are in a relatively effective operation state, fewer are absolutely effective companies. Besides efficiency among companies differs obviously, which indicates the potential of further improvement and promotion. What’s more, factors such as current economic development level, enterprise size, human resources quality and enterprise turnover speed have significant positive correlation to the operation efficiency of Chinese shipping listed companies, which is significant to improve the operation efficiency of Chinese shipping companies.

해운산업은 선박이라는 재화를 이용하여 화물을 운송하고 운임을 수취하여 사업을 영위하는 서비스산업이다. 따라서 선박운영 을 위해 대규모 자본투자가 필요한 환경 속에서 선박의 가치가 불확실하다면 해운경영상의 리스크는 클 수 밖에 없다. 본 연구는 선박가 치 변화에 영향을 미치는 변화요인을 파악하고 각 변화요인에 대한 중요도를 분석하고자 하였다. 이를 위해 텍스트마이닝과 토픽모델링 기법을 활용하여 선박가치 변화요인을 추출하고 구조화하여 3개의 주요인과 12개의 보조요인으로 계층적 구조를 설정하였다. 이를 대상 으로 AHP분석을 통해 연구를 진행하여 각 요인별 상대적 중요도를 분석하였다. 분석 결과 선박가치 변화에 가장 큰 영향을 미치는 주요 요인은 Shipping Factor였으며, 그 뒤를 Investment Factor와 Environment Factor가 차지하였다. 보조요인 가운데는 Volatility of Shipping Market와 Volatility of Shipping Freight 등 해운시장의 변동성과 관련된 요인들이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수 (CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실 제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성 능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

본 연구는 해양수산부의 선원정책 기본계획을 통해 수립된 정책의 중요도를 파악하고자 하는 목적에서 실시되었다. 선원정책의 중요도를 확인하기 위해 선원정책 기본계획에 의해 수립된 3대 주 정책과 15개 보조정책을 대상으로 AHP분석을 통해 연구를 진행하였다. 설문조사의 신뢰성을 조사하기 위해 회수된 응답지 34부를 대상으로 비일관성 비율을 조사한 결과 25부가 연구결과의 신뢰성이 확보된 것으로 확인되었다. 분석 결과, 주 정책 중에서는 안정적 선원 수급체계 구축정책이 가장 중요한 것으로 나타났고, 보조 정책 중에서는 일자리와 연계된 해기사 양성 정책이 가장 중요한 것으로 나타났다. 그룹별로 정부에서는 안정적인 선원 수급체계를 구축하는 것이 정책의 우선순위로 인식하는 반면, 선원의 경우 근로여건 개선 및 복지확대가 중요하다고 판단하여 차이가 발생하고 있는 것으로 조사되었다. AHP분석을 통한 선원정책의 중요도를 분석한 본 연구는 다음과 같은 의의를 갖는다. 첫째, 선원정책을 집행함에 있어 중요도를 구분하여 정책별 예산 배분 등의 효율성을 제고할 수 있는 가이드라인을 제시하였다. 둘째, 그룹별 중요도의 차이를 활용하여 선원정책 기본계획 수립을 위한 기초자료로 활용할 수 있다.

본 연구는 충돌 사고 중에서 정박지에서 대기하고 있는 선박과 이 정박지를 통항하는 선박 간 충돌사고가 자주 발생함에 따라, 정박선 사이를 통항하는 선박의 충돌위험을 예측할 수 있는 모델을 개발하기 위한 기초 연구로 통항 선박의 안전 영역을 도출하는 것이 목적이다. 이를 위해 우리나라 최대 항만인 부산항 남외항 정박지를 대상 해역으로 선정하고 정박선이 가장 많이 대기한 기간 VTS(Vessel Traffic Service) 항적 자료를 추출하여 분석하였다. 정박선 사이를 통항하는 선박의 길이(L)를 기준으로 정박선과 어느 정도의 안전한 거리 (D)를 두고 통과하는지를 알기 위하여 통항 선박의 방위별 D/L 비를 구하였다. D/L 비 분포의 평균 domain을 기준으로 기존 선박 domain 범위 안으로 정박선이 존재할 비율을 분석하여 VTS 관제사의 위험 정도를 반영한 domain을 도출하였다. 추후 연구로는 정박선 사이의 최소 안전거리인 Domain-watch와 정박지 통항 선박의 안전 domain을 활용한 정박지 통항 선박의 충돌위험도 평가 및 분석을 하고, 이를 통해 VTS가 정박지를 좀 더 효율적이고 안전하게 관리하기 위한 모델을 개발하고자 한다.

본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8 월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시 장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.

본 연구는 해운기업의 핵심역량이 해당 기업에서 승선실습을 마친 실습생들의 만족도와 이것이 졸업 후 승선 기업선택 및 장기승선에 미치는 영향을 연구하는데 있다. 이를 위해 선행연구 등을 바탕으로 설문 문항을 설정하여 위탁실습을 마친 실습생 211명을 대상으로 설문조사를 수행하고 가설을 설정하여 검증한 결과, 다음과 같은 연구 결과를 도출하였다. 첫째, 기업의 핵심역량에 해당하는 가치성과 지속성은 승선 실습의 만족도에 모두 유의한 영향을 미치며, 이들에 대한 영향력은 각각 32.4 %와 32.7 %로 나타났다. 둘째, 승선실습 만족도는 졸업 이후 승선기업 선택에 유의한 영향을 미치며, 이들에 대한 영향력은 49.7 %로 나타났다. 셋째, 승선 실습의 만족도와 장기 승선간에는 4.5 % 수준의 낮은 영향력이 형성되고 있는 것으로 조사되었다. 넷째, 승선기업 선택과 장기 승선 간에는 74 %의 높은 영향력이 형성중인 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과를 토대로 해운기업은 선박관리 능력 향상을 위해 핵심 역량을 증대시키고, 우수한 해기인력을 수급받기 위한 실습생 만족도 향상 노력이 필요하다는 것을 확인하였다.

Environmentally inflicted stress (abiotic stress) such as high drought stress could be limiting the plant productivity. The mechanism of drought stress signaling in plant related with anti-apoptosis has not yet been full described. Understanding drought stress signaling is key to producing drought-tolerant plant. In this study we recently have identified Oryza sativa genes related abiotic stress water deficit. Abiotic stress related genes were screened from Oryza sativa cDNA library and identified gene by yeast functional screening. The yeast expression showed that they east cell grow well on SD-galactose-Leu-Ura-. The screening of over than 7000 clones from Oryza sativa cDNA libraries has been identified. 28 clones that survived following BAX-expression on inducible galactose medium. R12H780 clones confirmed protein prediction like putative senescence-associated-protein. This gene contains an open reading frame (ORF) of 108 amino acids. Transcription of R12H780 was induced in response to drought stresses, RT-PCR analysis showed transcript level in plant strongly detected in earliest time of drought stress treatment. Yeast transformed with R12H780 gene displayed markedly improved tolerance to PEG treatment, and high salinity in comparison to the control yeast (vector only). The results indicate R12H780 expression represents a new type of drought stress related gene with anti-apoptotic in Oryza sativa and endows tolerance to several types abiotic stress.