해상에서 선박의 선박대기·화물대기현상은 항만의 서비스 질을 저하시킬 뿐만 아니라, 항만 경쟁력 또한 저하시킨다. 선박대기로 인한 비용 부담은 수입업체 및 선사들의 부담으로 항만의 입출항 관리의 효율적 관리가 필요한 실정이다. 우리나라는 항만의 서비스 수준을 파악하기 위하여 선박의 선박대기율을 측정하여 발표하고 있다. 선박대기의 정의는 ‘선박이 예정 날짜와 시간에 맞춰 입항하지 못하고 해상에서 평균 12시간 이상을 체류’하는 것으로 되어있다. 선박대기율은 전체 입항 선박 대비 체류하는 선박의 비율로 산정한다. 이와 같은 방법으로 측정한 선박대기율은 서비스 수준을 파악하는 지표로서의 역할을 하지 못함으로 항만 정책 ...
해상에서 선박의 선박대기·화물대기현상은 항만의 서비스 질을 저하시킬 뿐만 아니라, 항만 경쟁력 또한 저하시킨다. 선박대기로 인한 비용 부담은 수입업체 및 선사들의 부담으로 항만의 입출항 관리의 효율적 관리가 필요한 실정이다. 우리나라는 항만의 서비스 수준을 파악하기 위하여 선박의 선박대기율을 측정하여 발표하고 있다. 선박대기의 정의는 ‘선박이 예정 날짜와 시간에 맞춰 입항하지 못하고 해상에서 평균 12시간 이상을 체류’하는 것으로 되어있다. 선박대기율은 전체 입항 선박 대비 체류하는 선박의 비율로 산정한다. 이와 같은 방법으로 측정한 선박대기율은 서비스 수준을 파악하는 지표로서의 역할을 하지 못함으로 항만 정책 의사결정에 있어서 왜곡이 발생한다. 본 연구의 목적은 항만 정책에서 사용된 선박대기·화물대기비용 산정모델을 활용하여 울산항 부두 중 선박대기율이 가장 높은 온산항 3부두의 선박대기·화물대기비용을 산정하는 것이다. 본 연구는 울산항에서 선박대기·화물대기율이 가장 높은 울산항 온산 3부두를 선정하였으며, 모델에 사용된 데이터는 2012년∼2014년간 선박 입출항 및 하역과 관련된 데이터로서 PORT-MIS를 통해 수집하였다. 본 연구에서 사용된 방법은 항만정책에 활용된 시뮬레이션 기법과 선박대기·화물대기모델을 개선하여 사용하였다. 울산항 온산항 3부두 1선석의 시뮬레이션 결과, 선석 대기율 52.15%, 선석 점유율 83%로 나타났으며, 타당성 검증 결과 입항척수는 실제 통계치와 94.7%, 화물처리량은 99.6%로 정확성 비율이 나타났다. 3년간 선박대기비용은 약 6,296백만 원, 화물대기비용 약 93백만 원으로 나타나 3년간 총 선박대기·화물대기비용은 6,390백만 원이 발생하였다. 연간 평균 비용으로 환산하여 약 2,130백만 원의 선박대기·화물대기 비용이 발생하였다. 선박대기·화물대기 비용을 절감하기 위해 선석을 2개, 3개로 추가했을 경우 대기율의 변화에 따른 선박대기·화물대기비용은 급격히 줄어들고 있음을 확인하였다. 선석 수 2개일 경우 대기율 7.3%에 선박대기·화물대기비용은 894백만 원으로 나타났으며, 선석 수 3개일 때는 대기율 0.6%에 선박대기·화물대기비용 73백만 원으로 나타났다. 본 연구는 대기비용을 측정하는 절차 개념을 정립하고, 선박 대기로 인한 경제적 손실의 정도를 확인시켜주는데 연구의 의의를 발견할 수 있다. 또한 선석의 추가개발을 가정할 때, 항만의 선박 대기·화물대기비용이 어느 정도 절감될 수 있는지를 산정함으로써 향후 선석 개발과 관련된 타당성에 관한 근거를 제공하는데 연구의 의미를 찾을 수 있다.
해상에서 선박의 선박대기·화물대기현상은 항만의 서비스 질을 저하시킬 뿐만 아니라, 항만 경쟁력 또한 저하시킨다. 선박대기로 인한 비용 부담은 수입업체 및 선사들의 부담으로 항만의 입출항 관리의 효율적 관리가 필요한 실정이다. 우리나라는 항만의 서비스 수준을 파악하기 위하여 선박의 선박대기율을 측정하여 발표하고 있다. 선박대기의 정의는 ‘선박이 예정 날짜와 시간에 맞춰 입항하지 못하고 해상에서 평균 12시간 이상을 체류’하는 것으로 되어있다. 선박대기율은 전체 입항 선박 대비 체류하는 선박의 비율로 산정한다. 이와 같은 방법으로 측정한 선박대기율은 서비스 수준을 파악하는 지표로서의 역할을 하지 못함으로 항만 정책 의사결정에 있어서 왜곡이 발생한다. 본 연구의 목적은 항만 정책에서 사용된 선박대기·화물대기비용 산정모델을 활용하여 울산항 부두 중 선박대기율이 가장 높은 온산항 3부두의 선박대기·화물대기비용을 산정하는 것이다. 본 연구는 울산항에서 선박대기·화물대기율이 가장 높은 울산항 온산 3부두를 선정하였으며, 모델에 사용된 데이터는 2012년∼2014년간 선박 입출항 및 하역과 관련된 데이터로서 PORT-MIS를 통해 수집하였다. 본 연구에서 사용된 방법은 항만정책에 활용된 시뮬레이션 기법과 선박대기·화물대기모델을 개선하여 사용하였다. 울산항 온산항 3부두 1선석의 시뮬레이션 결과, 선석 대기율 52.15%, 선석 점유율 83%로 나타났으며, 타당성 검증 결과 입항척수는 실제 통계치와 94.7%, 화물처리량은 99.6%로 정확성 비율이 나타났다. 3년간 선박대기비용은 약 6,296백만 원, 화물대기비용 약 93백만 원으로 나타나 3년간 총 선박대기·화물대기비용은 6,390백만 원이 발생하였다. 연간 평균 비용으로 환산하여 약 2,130백만 원의 선박대기·화물대기 비용이 발생하였다. 선박대기·화물대기 비용을 절감하기 위해 선석을 2개, 3개로 추가했을 경우 대기율의 변화에 따른 선박대기·화물대기비용은 급격히 줄어들고 있음을 확인하였다. 선석 수 2개일 경우 대기율 7.3%에 선박대기·화물대기비용은 894백만 원으로 나타났으며, 선석 수 3개일 때는 대기율 0.6%에 선박대기·화물대기비용 73백만 원으로 나타났다. 본 연구는 대기비용을 측정하는 절차 개념을 정립하고, 선박 대기로 인한 경제적 손실의 정도를 확인시켜주는데 연구의 의의를 발견할 수 있다. 또한 선석의 추가개발을 가정할 때, 항만의 선박 대기·화물대기비용이 어느 정도 절감될 수 있는지를 산정함으로써 향후 선석 개발과 관련된 타당성에 관한 근거를 제공하는데 연구의 의미를 찾을 수 있다.
Ship and cargo waiting phenomena at sea, not only reduces the quality of port services, competitiveness of the port is also reduced. Cost burden by ship waiting is a situation we need an efficient management of the port of entry departure management at the expense of importers and carriers. Korea is...
Ship and cargo waiting phenomena at sea, not only reduces the quality of port services, competitiveness of the port is also reduced. Cost burden by ship waiting is a situation we need an efficient management of the port of entry departure management at the expense of importers and carriers. Korea is announced by measuring the ship waiting ratio for grasp the port of the service level. Definition of the ship waiting is supposed to be "can not dock to match the date and time of the ship is scheduled, an average of 12hours or more of staying at sea." Ship waiting ratio is calculated as the ratio of a ship staying the entire dock ship. In this way, the ship wait ratio of measured is occurred the distortion in the decision of port policy can not be serve as an indicator to grasp the service level. The purpose of this study is to estimate the cost of waiting ship and cargo by utilizing the model ULSAN PORT waiting of the highest rates ONSAN port 3 pier used in port policies. This study was select the highest waiting ratio ship and cargo of ULSAN ONSAN PORT 3 pier, the data used in the model are 2012-2014 years was gathered through Ship PORT-MIS as data . The method used in this study was used to improve simulation techniques and ship and cargo waiting models utilized in ports policy. UlSAN ONSAN port 3 Pier 1 Berth simulation was found in berth waiting rate of 52.15%, 83% berth occupancy and validation results and statistics arrival spinal cord is actually 94.7%, cargo throughput was 99.6% accuracy ratio. Ship waiting cost about 6,296 million won, cargo waiting costs about 93 million won for three years and a total ship and cargo waiting cost is occurred 6,390 million won. annual average ship and cargo waiting cost is occurred about 2,130 to one million won. In order to reduce the ship and cargo waiting cost, added berth two and three. as a result, waiting ratio was confirmed that this dramatically reduced. The berth is two, waiting ratio of 7.3% was observed, ship and cargo waiting cost is calculated as 894 million won, The berth is three, waiting ratio of 0.6% and ship and cargo waiting cost is 73 million. This study established the concept of the process of measuring the waiting costs, ship waiting to determine the degree of the study due to economic losses. In addition, assuming the further development of the berth, the ship and cargo waiting cost could estimate by how much can be saved to provide evidence about the feasibility associated with the future development of berths find the meaning of the study.
Ship and cargo waiting phenomena at sea, not only reduces the quality of port services, competitiveness of the port is also reduced. Cost burden by ship waiting is a situation we need an efficient management of the port of entry departure management at the expense of importers and carriers. Korea is announced by measuring the ship waiting ratio for grasp the port of the service level. Definition of the ship waiting is supposed to be "can not dock to match the date and time of the ship is scheduled, an average of 12hours or more of staying at sea." Ship waiting ratio is calculated as the ratio of a ship staying the entire dock ship. In this way, the ship wait ratio of measured is occurred the distortion in the decision of port policy can not be serve as an indicator to grasp the service level. The purpose of this study is to estimate the cost of waiting ship and cargo by utilizing the model ULSAN PORT waiting of the highest rates ONSAN port 3 pier used in port policies. This study was select the highest waiting ratio ship and cargo of ULSAN ONSAN PORT 3 pier, the data used in the model are 2012-2014 years was gathered through Ship PORT-MIS as data . The method used in this study was used to improve simulation techniques and ship and cargo waiting models utilized in ports policy. UlSAN ONSAN port 3 Pier 1 Berth simulation was found in berth waiting rate of 52.15%, 83% berth occupancy and validation results and statistics arrival spinal cord is actually 94.7%, cargo throughput was 99.6% accuracy ratio. Ship waiting cost about 6,296 million won, cargo waiting costs about 93 million won for three years and a total ship and cargo waiting cost is occurred 6,390 million won. annual average ship and cargo waiting cost is occurred about 2,130 to one million won. In order to reduce the ship and cargo waiting cost, added berth two and three. as a result, waiting ratio was confirmed that this dramatically reduced. The berth is two, waiting ratio of 7.3% was observed, ship and cargo waiting cost is calculated as 894 million won, The berth is three, waiting ratio of 0.6% and ship and cargo waiting cost is 73 million. This study established the concept of the process of measuring the waiting costs, ship waiting to determine the degree of the study due to economic losses. In addition, assuming the further development of the berth, the ship and cargo waiting cost could estimate by how much can be saved to provide evidence about the feasibility associated with the future development of berths find the meaning of the study.
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