Postal logistics organizations are characterized as having high labor intensity and short response times. These characteristics, along with rapid change in mail volume, make load scheduling a fundamental concern. Load analysis of major postal infrastructures such as post offices, sorting centers, exchange centers, and delivery stations is required for optimal postal logistics operation. In particular, the performance of mail traffic forecasting is essential for optimizing the resource operation by accurate load analysis. This paper addresses a traffic forecast problem of postal parcel that arises at delivery stations of Korea Post. The main purpose of this paper is to describe a method for predicting short-term traffic of postal parcel based on self-similarity analysis and to introduce an application of the traffic prediction model to postal logistics system. The proposed scheme develops multiple regression models by the clusters resulted from feature engineering and individual models for delivery stations to reinforce prediction accuracy. The experiment with data supplied by main postal delivery stations shows the advantage in terms of prediction performance. Comparing with other technique, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 45.8%.

Economic indicators are a factor that affects air cargo volume. This study analyzes the different factors affecting air cargo volume by each Chinese cities according to the main characteristics. The purpose of this study is to help companies related to China, airlines, and other stakeholders predict and prepare for the fluctuations in air cargo volume and make optimal decisions. To this end, 20 economic data were used, and the entire data was reduced to 5 dimensions through factor analysis to build a dataset necessary and evaluated the influencing factors by multi regression. The result shows that Macro-Economic Indicators, Production/Service indicators are significant for every cities and Chinese manufacture/Customer indicators, Korean manufacture/Oil Price indicators, Trade/Current indicators are significant for each other city. All adjusted R2 values are high enough to explain our model and the result showed excellent performance in terms of analyzing the different factors which affects air cargo volume. If companies that are currently doing business with China can identify factors affecting China's cargo volume, they can be flexible in response to changes in plans such as plans to enter China, production plans and inventory management, and marketing strategies, which can be of great help in terms of corporate operations.

평택항은 항만 물동량의 증가로 선박 입항척수가 꾸준히 증가하여 향후 대기 정박지의 부족이 예상되고 있다. 정박지와 같은 하나의 수역시설을 변경 및 확장 등 개선하고자 할 경우에는 부근 해역의 타 수역시설에 미치는 영향을 종합적으로 고려하여야 한다. 또한 해당 해역에 대한 향후 선박교통량을 정확하게 예측하여 변경하고자 하는 수역시설의 규모를 산정하여야 한다. 본 연구에서는 증가될 항만 물동량을 단위선박 당 처리량으로 계산하여 장래 평택항 선박 입항척수를 예측하였다. 예측한 결과 정박지의 정박 능력을 2030년에 초과하는 것으로 나타났다. 이는 현 각 정박지 동시 투묘가능척수인 12.6척과 1.6척을 상회하는 규모로 현 정박지의 확장 필요성이 제기되었다. 이에 각 정박지별 해상교통환경 분석으로 최적의 확장 방안을 검토하여, 입파도 정박지의 경우 정박예상 척수를 19.7척 그리고 장안서 정박지의 경우 정박예상 척수를 12.6척을 수용할 수 있는 규모의 개선안을 제시하였다.

동아시아 공급망 경제를 분석하여 공급망의 효율적인 운영방안과 새로운 동아시아 공급망경제의 필요성을 제시하고자 한다. 동아시아는 육로를 이용한 동아시아의 공급 망이 구축될 경우에 시너지와 커다란 동아시아 국가별 이익지대가 존재한다. 본 연구는 시나리오 방법을 이용하여 동아시아 경제의 이익지대를 분석하여 새로운 동아시아시대를 준비하고, 동아시아 국가들의 공동의 번영을 도모하는 데 있다.

This paper selects length of berth, area of yard, unloading capacity and number of berth as the input indexes, and cargo turnover as output index to research the source of turnover growth of 22 main ports in Korea. We gains the following results: in general, the trade ports in Korea are the stage of expansion period, the sources of turnover growth depends on the growth of factor inputs and could not be supported by TFP and technical progress. Especially in the west and east coast, TFP and technical progress is the block to the turnover growth. Four major factors to the increase of TFP are following: competition between ports, reform of property system, harbor-hinterland economic and international trade, modeling, imitation and innovation in management, technology and system.

  Recently, the increasing trend for the transshipment traffic of Busan port in Korea is slowing down because of the extensive development plan of domestic ports in china. For solving this problem, Korea is going on the project for preoccupying the transs

항만의 주요 정책 및 향후 운영계획 수립 시 정확한 물동량 예측에 관한 연구는 매우 중요하며 이러한 중요성으로 인해 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 국내 최대 석탄 및 철광석 처리 항만인 광양항을 대상으로 단계적 회귀분석과 인공신경망모형을 활용하여 모형간 예측력을 비교하였다. 2009년 1월부터 2019년 1월까지 총 121개월의 월별자료를 활용하였으며 석탄 및 철광석 물동량에 영향을 주는 요인을 선정하여 공급관련요인과 시장·경제관련요인으로 분류하였다. 단계적 회귀분석 결과, 광양항 석탄 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 석탄가격 및 대미환율이 최종변수로 선정되었고 철광석 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 철광석가격이 최종변수로 선정되었다. 인공신경망모형의 경우, 모델 성능에 영향을 미치는 다양한 Hyper-parameters를 조정하며 최적 모델을 선정하는 시행착오법을 사용하였다. 분석결과 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 우수한 예측성능을 나타내었으며 예측 모형별 예측값과 실측값을 그래프 상 비교 시에도 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 고·저점을 유사하게 나타냈다.

세계적인 장기경기침체 속에서 보다 정확한 물동량 예측은 항만정책 수행에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물 동량(수출입화물과 환적화물)을 단변량 모형인 ARIMA 뿐만 아니라 인과관계가 있을 것으로 예상되는 경제규모(한국, 중국, 미국의 국내총생산), 금리수준 그리고 경기변동을 고려한 벡터자기회귀모형과 벡터오차수정모형을 활용하여 추정하고 비교하였다. 측정자료는 2014년 1월부터 2019년 8월까지 월별 부산항 컨테이너 물동량이다. 분석결과에 의하면, 수출입물동량 시계열은 비교적 안정적(stationary)이어서 VAR에 의해 추정하였고 환적화물은 불안정적(non-stationary)하지만, 경제규모, 금리 및 경기변동과 공적분(장기적인 균형관계)를 띠고 있어 VEC모형으로 추정하였다. 추정결과, 안정적인 수출입화물 추정에서는 단변량 모형인 ARIMA가 우수하고 추세가 있는 환적화물은 다변량모형인 VEC모형이 보다 예측력이 우수한 것으로 나타나고 있다. 특히 수출입화물은 우리나라 경제규모와 관련이 있고, 환적화물은 중국과 미국 경제규모와 밀접한 관련이 있다. 또한 중국 경제규모가 미국에 비하여 더 밀접하게 나타나고 있어 환적화물 증대전략에 시사점을 주고 있다.

본 연구는 한국과 싱가포르, 인도, 미국의 자유무역협정(FTA) 발효로 인한 양자간 교역증진효과를 통계적으로 비교 분석하고자 한다. 다수의 선행연구에서 양자간 교역 증대효과 추정시 활용된 중력모형(Gravity)을 기본 방법론으로 패널분석(Panel analysis)을 통해 한 국과 FTA 발효국(싱가포르, 인도, 미국)을 효과집단으로, 미발효국은 통제집단으로 구분하여 총 20년의 기간을 설정하여 FTA 발효의 순수효 과를 추정하였다. 자유무역협정의 교역증대효과 분석을 위해 우리나라와 FTA가 발효된 3개 국가(효과집단)와 2015년 기준 우리나라 벌크물 동량 교역 상위 90%의 비중을 차지하는 27개 국가(통제집단)의 횡단면 및 시계열로 구성된 패널자료를 사용하였다. 분석 결과 FTA 발효는 우리나라 벌크물동량 증대에 기여한 것으로 나타났다. 특히 본 연구의 대상국가인 싱가포르, 인도, 미국과는 자유무역협정 발효로 인한 무역 창출효과가 발생하였고 ASEAN 및 NAFTA+3의 경우 무역전환효과가 발생하였다. 한편 자유무역협정 이외의 GDP, 1인당 GDP 변수는 벌크 물동량과 정(正)의 효과를 보이는 것으로 나타났으며, 거리 변수는 물동량과 부(負)의 효과를 보이는 것으로 분석되었다. 마지막으로 국가별 패널자료 분석 결과 하우스만 검정 및 LR검정을 시행하였으며, 고정효과모형이 임의효과모형보다 적합한 것으로 나타났다.

국제 교역에 있어서 항만은 중심 거점기능을 수행하지만 FTA가 해상물동량과 항만물동량에 미치는 영향을 실증적으로 분석한 연 구는 드물다. 해운항만 분야의 경우 물동량은 항만시설 확충, 항만처리능력 산정 및 선박확충, 항로추가로 인한 선대구성의 중요한 자료임에도 불구하고 선행연구에서 실증분석이 대부분 교역금액 기준으로 이루어져 왔다. 향후 체결될 FTA의 경제적 기대효과 분석도 중요하지만, 현재 체결된 FTA의 효과를 파악하는 것도 실증적으로 의미가 크다. 따라서 본 연구에서는 2010년 체결된 한-인도 FTA를 대상으로 하여 FTA가 한국 물동량에 미치는 영향을 FTA의 경제적 파급효과를 파악하는데 네트워크 모형을 적용하여 실증 분석하였다.

항만은 우리나라와 같이 국가경제에서 수출입 의존도가 높은 국가에서는 중요기간시설이자 많은 부가가치를 창출하는 매우 중요 한 역할을 맡고 있다. 중요한 시설임에도 불구하고 과거에는 항만에 대한 인식이 미흡했었으나 2000년대에 들어 세계 컨테이너 물동량이 증 가하고 중국의 경제가 발전함에 따라 동북아 지역에 물동량이 많이 발생하게 되어 항만의 역할의 중요성과 인식도 변화하였다. 본 연구는 우 리나라 항만 기본계획 및 항만 구분에 따른 항만 역할을 검토하여 항만 물동량에 영향을 미치는 결정요인을 연구하고자 한다. 연구의 대상으 로는 부산항과 광양항 같이 글로벌 환적항만을 제외한 배후지역 물동량의 영향을 많이 받는 국내 중소형 컨테이너항만을 대상으로 정하였다. 분석결과 항만물동량에 영향을 미치는 요인으로는 접안능력, 활성화정도, 연결국가수, GRDP, 제조업체수로 나타났다.

본 연구는 시스템 다이내믹스법을 이용하여 인천항 배후단지가 인천항 컨테이너 물동량에 미치는 영향을 분석하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 시뮬레이션을 위해 사용된 변수는 환율(달러), 경상수지, 자본수지, 일본 교역량, 중국 교역량, 수출 단가지수, 수입 단가 지수, 인천항 교역액 등의 거시 경제지표이며, 추가로 인천 항만배후 단지가 인천항 물동량에 어떠한 영향을 주는지를 검증하기 위하여 현 인천항만 배후단지 입주기업의 매출액, 컨테이너물동량, 임대료, 종업원 수를 이용하여 민감도 분석을 시행하였다. 예측된 결과값의 정확도 를 측정하기 위해 절대평균오차비율(MAPE) 검증을 실시하였으며, 10% 이내의 결과값을 얻어 매우 정확한 예측으로 판정되었다. 민감도 분석결과, 항만 배후단지 입주기업의 물동량이 인천항 컨테이너 물동량 증가에 가장 많이 기여하는 것으로 나타났으며, 임대료가 높을수록 물동량이 줄어드는 것으로 분석되었다.

동북아 지역은 중국을 중심으로 세계 무역의 중심으로 성장하고 있다. 동북아 경제통합이 가시화되고 있는 현 상황에서 역내 무역 및 국제분업화는 더욱 활성화될 것이다. 특히 전기전자산업은 한·중 간 물동량의 상당부분을 차지할 뿐만 아니라 국제분업화 역시 활발하게 이 루어지고 있다. 이러한 전기전자산업 무역 현황은 한·중 전기전자산업 물동량에 상당한 영향을 미칠 것으로 판단된다. 따라서 본 연구는 한·중 전기전자산업 무역 현황 분석과 선행연구 고찰을 통해 전기전자산업의 현황을 나타내는 요인을 도출한 후 패널 분석을 통해 한·중 전기전자산 업 물동량에 영향을 미치는 요인을 탐색적으로 선별하여 시사점을 도출한다. 분석결과 물동량에 영향을 미치는 요인으로 양국의 GDP, 현시비 교우위지수, 해외직접투자가 도출되었다.

자유무역협정은 국가 또는 지역간에 교역의 장벽이 되는 관세를 폐지하는 것으로서 궁극적으로 해상운송 및 항만물동량에 영향을 미친다. 한국은 2004년 처음으로 칠레와 자유무역협정을 체결하였고 그 이후 양국간 교역이 크게 증가한 것으로 나타났다. 그러나 동 협정이 해상운송과 항만물동량에 미치는 여향을 분석한 연구는 극히 미흡하다. 이에 본 연구는 한-칠레 자유무역협정이 부산항에서 처리하는 대칠레 수입 컨테이너 물동량에 미치는 영향을 분석하는 것을 주목적으로 한다. 이를 위하여 2000년부터 2011년까지 물동량, GDP, 관세율, 해상운임 등을 포함하는 횡단면 자료와 시계열 자료가 결합된 패널자료를 수집하여 중력모형을 적용하였다. 분석 결과 GDP와 관세율은 통계적으로 유 의하게 나타났으나 해상운임 변수는 통계적 유의성과 모수 부호에 일관성을 보이지 못하였다.

90년대 초반 한 중 간 교역확대와 이에 따른 물동량 증대에 힘입어 중국발 Sea & Air 운송 화물은 연평균 50% 이상의 높은 증가세를 보였다. 하지만 90년대 후반을 기점으로 증가폭이 둔화되었으며, 최근에는 정체 및 감소의 형태를 보이고 있다. 이러한 측면에서 한중간 교역의 지속적인 성장패턴과는 다소 상이한 형태를 나타내는 Sea & Air 운송의 향후 물동량을 전망하고, 이에 대한 활성화방안을 제시하는 것은 시급한 문제이다. 본 연구에서는 Sea & Air 운송의 물동량을 예측하며, Sea & Air 운송의 활성화 요인을 도출하고, 이들 요인의 중요도를 파악하여 시행을 위한 우선순위를 확정하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 연구방법론은 ARIMA와 Fuzzy-AHP(퍼지계층분석법)를 사용하였다. ARIMA 분석을 위해 2007년부터 2012년 4월까지의 실적치를 사용하였으며 2015년까지 물동량을 예측하였다. ARIMA 예측결과, Sea & Air 물동량은 2012년 약 4만 톤에서 2015년 약 3만 3천 톤으로 감소할 것으로 분석되었다. 한편, 활성화 요인의 가중치를 도출하기 위해 Fuzzy-AHP법을 사용하였다. 분석 결과, 대분류 활성화 요인 중 'Sea & Air 운송 관련 정보시스템 구축 정책'이 가장 중요한 활성화 요인으로 나타났으며, 세부분류 활성화 요인 중 '혼재가능 물류센터 건설'이 가장 중요한 요인으로 선정되었다.

최근 FTA 체결로 인해 우리나라는 보다 효율적이고 효과적인 수출입 화물의 물동량 관리가 필요한 시점이다. 그 중 양곡화물은 우리나라 국민들의 식생활에 필요한 주요 화물이며 FTA 협정시 주요 수출입 화물로 지정된 바 있다. 일반적으로 양곡화물은 대부분 인천항을 통해 수출입되고 있어 본 연구에서는 인천항에 취급되는 양곡화물 물동량의 향후 수요에 대한 예측 연구를 진행하였다. 연구방법론은 시스템다이내믹스를 사용하였고 양곡화물 물동량에 영향을 주는 요인으로는 인구, 1인당 연간 양곡소비량, GDP, GRDP, 환율, BDI를 이용하였다. 본 연구모델의 시뮬레이션 기간은 2000년부터 2020년이며 2007년까지의 실제 데이터를 사용하였다. 시뮬레이션 결과 2020년에 인천항에서 취급되는 양곡화물의 물동량은 약 2백만 톤으로 예측 되었으며 결과적으로 인천항에서 취급되는 양곡화물 물동량이 지속적으로 감소하는 추세를 보이고 있다. 그리고 예측된 결과값의 정확도를 측정하기 위해 MAPE 검증을 실시하였으며 6.3%의 결과값을 얻어 매우 정확한 예측으로 판정되었다. 또한 양곡화물 물동량에 영향을 주는 각 요인들의 변동에 따라 양곡물동량에 미치는 요인을 살펴보았으며 인구가 양곡물동량에 가장 큰 영향을 미치고 환율은 거의 영향이 없는 것으로 나타났다.

예측의 정확성은 비용의 감소나 고객서비스의 제고를 위해 필수적으로 선행되어야 하기에 현재까지도 많은 연구자들에 의해 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 국내 항만의 컨테이너 물동량 예측에 있어 대표적인 비선형예측모형인 인공신경망모형과 ARIMA모형에 대한 비교연구를 수행하는데 목적을 두었고, 컨테이너 물동량 예측력 제고를 위해 ARIMA모형과 인공신경망(ANN)모형을 결합한 하이브리드모형을 사용해 다른 모형들과 예측성과를 비교하고자 한다. 특히 인공신경망모형의 네트워크 구조 설계에 부분에 있어 방대하며 복잡한 탐색공간에서도 전역해 찾기에 효과적인 기법으로 알려져 있는 유전알고리즘을 사용함과 동시에 인공신경망의 대표적인 모형으로 알려진 다층 퍼셉트론(MLP)뿐만 아니라 시간지연네트워크(TDNN)를 사용해 예측성과를 비교하였다. 그 결과 ANN모형과 하이브리드모형이 ARIMA모형보다 더 뛰어난 예측성과를 보이는 것으로 나왔다.

본 연구에서는 광양항의 장래 컨테이너 물동량 및 교통량을 일변량 시계열모형을 통해 예측하고, 컨테이너 선박교통량을 산출하였다. 광양항의 물돌량과 입항 척당 물동량의 시계열 모형은 모두 추세와 계절적 변동이 있는 Winters 가법 모형으로 최적합 되었다. 광양항의 컨테이너 물동량은 2007년과 비교하여 2011년과 2015년에 각각 7.4%, 16.2% 가량 증가하여 약 2,756천TEU, 4,470천TEU가 될 것으로 예측되었다. 또한 2011년과 2015년의 컨테이너 입항 척당 평균 물동량은 2007년 대비 약 30.3%, 54.6% 증가하여 각각 675TEU, 801TEU가 될 것으로 예측되었다. 광양항에 대한 컨테이너 선박의 교통량은 2011년과 2015년에 각각 4,078척, 5,921척이 될 것으로 추정되었다.

컨테이너항만의 물동량 예측은 항만의 개발 및 운영계획을 위해 매우 중요한 과정이다. 일반적으로 회귀분석, ARIMA모형 등의 통계적 방법론을 통해 많은 예측이 이뤄져왔다. 최근의 연구에서는 인공 신경망(ANN)기법을 통한 예측이 이뤄지고 있으며 기존의 선형적인 기법을 대신하고 있다. 본 연구에서는 선형모형과 비선형모형에 강점이 있는 ARIMA모형과 신경망모형을 결합해 보다 효과적인 예측 모형을 개발하고자 한다. 실제 항만의 과거 자료를 통해 모델의 적합성을 측정하였고 항만의 특성에 따라 모형의 적합성이 다양하게 나타났다.