벌크 전용부두의 최적 서비스 수준에 관한 연구 :A study on the optimal service level of exclusive bulk terminals

박상국

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자료유형: 학위논문

저자정보: 박상국 (숭실대학교, 숭실대학교 대학원)

발행연도: 2014

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이용수4

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

컨테이너 전용부두의 최적 서비스 수준에 관한 연구

박상국 한국항만경제학회지 2016.06 학술저널

2014

벌크 전용부두의 최적 서비스 수준에 관한 연구

박상국 IT정책경영학과 2014.01 학위논문

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UNCTAD의 보고서에 따르면, 2010년부터 2012년 사이에 세계 컨테이너 항만의 처리량 기준으로 세계 10위 항만(상해, 싱가폴, 홍콩, 선전, 부산, 닝보, 광저우, 청도, 두바이, 천진) 모두가 아시아에 집중되어 있는데, 해마다 각 항만의 처리능력 및 서비스 수준에 따른 경쟁력의 차이로 처리량 순위도 수시로 바뀌고 있으므로 서비스 수준은 중요하다.
최적 서비스 수준이란 서비스 제공자와 서비스 이용자의 트레이드오프(Trade-off) 관계를 종합적으로 고려하여 결정된 서비스 수준이다. 그러나 기존 연구에서는 서비스 수준인 선박대기율을 수식에 의한 방식으로 산정하였으며, 생산성 향상 요인 등과 같은 현실적 상황이 제대로 반영되지 않는 문제점들로 인해 산정된 서비스 수준 값에 대하여 의문이 제기되어 왔다.
항만 운영의 중요 지표인 선석점유율과 선박대기율도 트레이드오프 관계에 놓여 있다. 즉, 선석점유율을 높이면서 한편으로 선박대기율을 낮게 운영하는 것은 현실적으로 불가능하므로 두 지표 간에 절충이 필요하다.
이러한 최적 서비스 수준을 파악하기 위하여 벌크부두를 대상으로 항만의 접안 프로세스를 모델링하여 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 개발 프로그램을 기반으로 두 가지 선박 도착 유형에 따라, 약 2,400회 이상의 시뮬레이션을 진행하였고, 그 결과에 따라 경제성 분석을 수행하여 최적의 서비스 수준을 도출하였다.
그 결과를 보면, 선박 도착 유형이 정규분포인 경우에 선박 대기율은 1선석 6.70%, 2선석 4.20%, 3선석 4.20%, 4선석 2.90%에서 최대의 이익을 나타내고 있고, 평균적으로 4.43%(대기시간 1.74시간)의 결과를 보여 주었다. 반면, 선박의 도착 유형이 지수분포인 경우에 선박 대기율은 1선석 6.20%, 2선석 5.60%, 3선석 4.20%, 4선석 3.50%에서 최대의 이익을 나타내었고, 평균적으로 4.88%(대기시간 2.01시간)의 결과를 얻었다.
이러한 선박대기율의 결과는 2008년 감사원의 조사 결과와 2010년과 2012년 국토해양부 연구용역의 결과에 나타난 허용 가능한 선박대기율로 5% 미만이라고 응답한 결과와 일치한다. 따라서 연구결과는 항만의 운영 현실을 적절히 반영하여 묘사되었다고 할 수 있고, 그동안 최적 서비스 수준으로 어느 정도가 적절한가에 대한 불확실성을 해소해 준다고 할 수 있다.
즉, 벌크부두에서 최적 서비스 수준을 유지하기 위해서 터미널 운영 사업자(TOC)는 선박 대기 시간을 정규분포 기준으로 1시간 44분 또는 지수분포 기준으로 2시간 미만에서 운영해야 한다는 것을 의미한다.
여기에 적용된 연구 방법은 최적 서비스 수준을 파악하기 위해 필요한 프로세스, 데이타 실험도구, 시뮬레이션 프로그램, 경제성 분석을 위한 기본적인 산정 메커니즘 등 일련의 절차와 방법을 제공해 주고 있다.
이러한 연구 방법을 항만 이외의 다른 서비스 영역에 적용하여도 서비스 수준, 생산성, 경제성 등 의사결정에 필요한 중요 지표들을 도출해 낼 수 있으므로 본 연구의 접근방법론은 활용 가치가 높다고 할 수 있다.

According to the report of UNCTAD, based on the throughput of the world container ports between 2010 and 2012, all the world’s top ten ports(Shanghai, Singapore, Hong Kong, Shenzhen, Busan, Ningbo, Guangzhou, Qingdao, Dubai and Tianjin) are concentrated in Asia. As the ranking of throughput is frequently changing every year due to the difference in competitiveness depending on the handling capacity and the service level of each port, the service level is important.
The optimal service level is determined through a comprehensive consideration of the trade-off relationship between a service provider and a service user. However, ship’s waiting ratio which refers to the service level, has been estimated using the formula and realistic circumstances such as productivity improvement haven’t been properly reflected in existing studies. These problems have led to a doubt on the estimated service level.
There is also a trade-off relationship between berth’s occupancy ratio and ship’s waiting ratio which are crucial indicators of port management. In other words, it is realistically impossible to increase berth’s occupancy ratio and decrease ship’s waiting ratio and thus there is a need for a compromise between the two indicators. In order to identify this optimal service level, port’s berthing process in a bulk terminal was modeled and a simulation program was developed. On the basis of the developed program, simulation of two ship arrival types was conducted over 2,400 times and the economic efficiency was analyzed to obtain the optimal service level.
According to the analysis result, in the case of normal distribution, the maximum benefit of ship’s waiting ratio was extracted from 1 berth(6.70%), 2 berths(4.20%), 3 berths(4.20%) and 4 berths(2.90%) and the average was 4.43%(1.74 waiting hours). On the contrary, in the case of exponential distribution, the maximum benefit of ship’s waiting ratio was extracted from 1 berth(6.20%), 2 berths(5.60%), 3 berths(4.20%) and 4 berths(3.50%) and the average was 4.88%(2.01 waiting hours).
These findings of ship’s waiting ratio correspond to the results of the investigation by the Board of Audit and Inspection in 2008 and the research by the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs in 2010 and 2012 responding that the permissible ship’s waiting ratio was less than 5%. Accordingly, the study results properly reflect the present state of port management and get rid of uncertainty of the adequacy of the optimal service level. In other words, this means that Terminal Operation Company(TOC) needs to reduce ship’s waiting time to 1 hour and 44 minutes, based on normal distribution, or to less than 2 hours, based on exponential distribution, for maintaining the optimal service level in a bulk terminal.
The research method applied here provides a series of procedures and methods including a process, data, an experiment tool, a simulation program necessary for investigating the optimal service level and a basic estimation mechanism for analysis of economic efficiency. In conclusion, the approach of this research is highly useful, since it is able to draw important indicators required for making a decision on the service level, productivity and economic efficiency by applying to other service domains in addition to port services.

국문초록 ⅷ
영문초록 ⅹ
제 1 장 서론 1
1.1 연구 배경 및 목적 1
1.2 연구 범위 및 대상 4
1.3 주요 용어의 정의 5
1.4 연구 진행 절차 6
1.5 연구 자료의 확보 방법 7
제 2 장 관련 연구 8
2.1 하역 능력의 산정이론 8
2.2 체선?체화비용 산정 이론 9
2.3 하역능력 산정방식의 제안 11
2.4 시뮬레이션 기법을 이용한 능력 산정 13
2.5 적정 서비스 수준의 고려 15
2.6 적정 서비스 수준의 설문조사 결과 19
2.7 선행 연구 요약 21
제 3 장 시뮬레이션 모델의 분석 및 설계 22
3.1 항만 하역 프로세스의 분석 22
3.2 시뮬레이션 프로세스의 설계 23
3.3 시뮬레이션의 적용 변수 25
3.4 시뮬레이션 자료의 수집 및 분석 결과 27
3.5 시뮬레이션 프로그램의 개발 29
3.6 시뮬레이션 수행 결과의 검증 30
3.7 시뮬레이션 수행 결과의 재검증 32
3.8 표준편차 적용 기준의 선정 33
제 4 장 시나리오별 실험 34
4.1 정규분포 시나리오의 실험 34
4.1.1 1선석의 실험 결과 34
4.1.2 2선석의 실험 결과 37
4.1.3 3선석의 실험 결과 40
4.1.4 4선석의 실험 결과 43
4.2 지수분포 시나리오의 실험 46
4.2.1 1선석의 실험 결과 46
4.2.2 2선석의 실험 결과 49
4.2.3 3선석의 실험 결과 52
4.2.4 4선석의 실험 결과 55
4.3 실험 결과의 일반화 58
4.3.1 정규분포 시나리오의 일반화 58
4.3.2 지수분포 시나리오의 일반화 59
제 5 장 경제성을 고려한 최적 서비스 수준의 분석 60
5.1 정규분포 시나리오에서의 최적 서비스 수준의 분석 60
5.1.1 1선석 규모의 서비스 수준 분석 60
5.1.2 2선석 규모의 서비스 수준 분석 63
5.1.3 3선석 규모의 서비스 수준 분석 66
5.1.4 4선석 규모의 서비스 수준 분석 69
5.2 지수분포 시나리오에서의 최적 서비스 수준의 분석 72
5.2.1 1선석 규모의 서비스 수준 분석 72
5.2.2 2선석 규모의 서비스 수준 분석 75
5.2.3 3선석 규모의 서비스 수준 분석 78
5.2.4 4선석 규모의 서비스 수준 분석 81
5.3 도착분포 유형별 최적 서비스 수준의 요약 84
제 6 장 결론 85
6.1 연구 요약 85
6.2 연구 의의 및 시사점 87
6.3 연구 한계점 및 향후 연구 90
참고문헌 91

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