항만에 배치되는 수역시설 중 정박지는 대상 선박이 주묘되지 않고 안전하게 정박할 수 있도록 충분한 수면적을 확보하여야 한다. 이러한 수면적의 계산 시에는 대상 선박의 전장, 수심, 저질 등의 요소를 고려하는 것이 일반적이다. 그러나, 국내 각 항만의 항만시 설운영세칙(혹은 규정)에는 정박지의 선박수용능력 기준으로 총톤수를 사용하고 있다. 본 연구에서는 총톤수 단위의 정박지 선박수용능력 기준을 선박의 전장으로 변환하여 실제 대상 선박의 투묘 중 선회 반경을 계산한 결과, 분석 대상 90개의 정박지 중 25개의 정박지(27.8%) 에서 선회 반경이 지정된 수면적을 초과하는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 국내 각 항만의 항만시설운영세칙(혹은 규 정) 상 정박지 선박수용능력 기준을 전장으로 개정하고, 관련 해사 법령의 해당 조항 개정을 개선방안으로 제시하였다.

여객수와 화물량에 대한 예측은 터미널의 개발 및 계획, 선사의 적정선복량 화보를 위해 중요하다. 본 연구에서는 역전파 학습 알고리즘을 이용한 뉴럴네트웍을 이용하여 목포항 여객수와 화물량을 예측하였다. 그리고 이동평균법, 지수평활법, 뉴럴네트웍의 예측수행을 평균제곱오차, 절대평균오차로 비교하여 뉴럴네트웍의 예측수행능력이 우수함을 검정하였다. 또한 2005년 목포항 여객수와 화물량을 예측하여 여객선 선복량의 적정성을 분석하였다.