메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
하준수 (인하대학교) 나준호 (한국교통연구원) 조광휘 (인하대학교) 하헌구 (인하대학교)
저널정보
한국항만경제학회 한국항만경제학회지 한국항만경제학회지 제37집 제1호
발행연도
2021.3
수록면
179 - 196 (18page)
DOI
10.38121/kpea.2021.03.37.1.179

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
부산항의 부두 장치율은 지난 3년동안 지속적으로 상승하였다. 부두 장치율 상승은 컨테이너 재조작을 야기하여 부두 노동자의 업무 강도를 증가시킨다. 또한, 장치율 상승이 장기화될 경우 선주의 대기 시간을 증가시켜 항만의 서비스 수준이 하락할 수 있다. 이에 본 연구는 부두 장치율 상승 문제를 해결하기 위한 방안으로 수요예측치의 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안을 제안하였다. 수요예측 방법론은 ARIMA 모형을 사용하였으며 실증 분석을 위해 사용된 자료는 2013년 1월 1일부터 2020년 10월 12일까지 총 2841일 동안의 부산항 전체 일별 물동량 자료 및 9개 부두의 일별 물동량 자료이다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점을 맞추었다. 일별, 부두별 부산항 물동량 자료를 활용하여 단기 물동량을 예측하고 예측치를 기반으로 부두 장치율 관리 방안을 제시한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.
#Anomaly Detection #Demand Forecasting #Busan Port #Container Cargo Volume #ARIMA model #Confidence Interval Estimation #물동량 이상 감지 #수요 예측 #부산항 #항만 컨테이너 물동량 #ARIMA #신뢰구간 추정

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 연구 모형
Ⅳ. 실증분석 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
국문요약

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
Doo-hwan Kim / 2020 / Forecasting the Container Volumes of Busan Port using LSTM / Journal of Korea Port Economic Association 36(2):53~62 Crossref 김창범 / 2015 / 개입 승법계절 ARIMA와 인공신경망모형을 이용한 해상운송 물동량의 예측 / 한국항만경제학회지 31(1):69~84 dbpia 김종길 / 2011 / A Study on forecasting container volume of port using SD and ARIMA / 한국항해항만학회지 35(4):343~349 dbpia 김정훈 / 2008 / 시계열 모형을 이용한 부산 북항의 물동량 예측 / 한국항만경제학회지 24(2):1~17 dbpia 김정훈 / 2008 / The forecasting of port-container volume in Korea / Journal of Shipping and Logistics null(59):175~194 Crossref

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

Datamining 기법을 활용한 일별 항공화물 수요 예측
민경창 ,  하헌구 대한교통학회지 2020 .06
일별 항공물동량 예측을 위한 의사결정나무 모형 비교 분석
문현 ,  김도훈 ,  하헌구 대한교통학회지 2023 .02
앞서가는 미래 물류는 기술과 융합한 ‘스마트 물류’ : 하헌구 한국물류과학기술학회장
하헌구 ,  최재성 국토 2022 .02
신선식품 전자상거래 서비스에 대한 소비자 인식 및 시장 동향 분석: 텍스트 마이닝 기법의 활용
임채환 ,  하준수 ,  조광휘 외 1명 인터넷전자상거래연구 2021 .08
고속철도의 경쟁전략이 운송시장의 운임과 점유율에 미치는 영향 분석
서보현 ,  김규승 ,  임채환 외 1명 대한교통학회지 2020 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-323-001652924