시계열 모형을 이용한 광양항의 컨테이너 물동량 및 교통량 예측 The Forecast of the Cargo Transportation and Traffic Volume on Container in Gwangyang Port, using Time Series Models원문보기
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.
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.
The future cargo transportation and traffic volume on container in Gwangyang port was forecasted by using univariate time series models in this research. And the container ship traffic was produced. The constructed models all were most adapted to Winters' additive models with a trend and seasonal ch...
The future cargo transportation and traffic volume on container in Gwangyang port was forecasted by using univariate time series models in this research. And the container ship traffic was produced. The constructed models all were most adapted to Winters' additive models with a trend and seasonal change. The cargo transportation on container in Gwangyang port was estimated each about 2,756 thousand TEU and 4,470 thousand TEU in 2011 and 2015 by increasing each 7.4%, 16.2% compared with 2007. The volume per ship on container was estimated each about 675TEU and 801TEU in 2011 and 2015 by increasing each 30.3%, 54.6% compared with 2007. Also, traffic volume on container incoming in Gwangyang Port was prospected each about 4,078ships and 5,921ships in 2011 and 2015.
The future cargo transportation and traffic volume on container in Gwangyang port was forecasted by using univariate time series models in this research. And the container ship traffic was produced. The constructed models all were most adapted to Winters' additive models with a trend and seasonal change. The cargo transportation on container in Gwangyang port was estimated each about 2,756 thousand TEU and 4,470 thousand TEU in 2011 and 2015 by increasing each 7.4%, 16.2% compared with 2007. The volume per ship on container was estimated each about 675TEU and 801TEU in 2011 and 2015 by increasing each 30.3%, 54.6% compared with 2007. Also, traffic volume on container incoming in Gwangyang Port was prospected each about 4,078ships and 5,921ships in 2011 and 2015.
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문제 정의
평균은 전반적으로 증가하는 추세이고, 분산은 전체수준이 커짐에 따라 커지기 때문이다. 따라서 물동량 시계열자료를 대수 변환하여 분산을 정상적으로 만족시켰다.
또한 이를 운송하기 위하여 발생할 것으로 예상되는 컨테이너 선박교통량을 산출하였다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 광양항의 컨테이너부두 개발계획에 대한 보완과 항만관리 . 운영을 위한 기초자료로서 이용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 광양항의 컨테이너 물동량에 대한 증가추세를 고려한 정량적인 분석의 물동량을 제시하는 것을 목적으로 일변량 시계열모형을 구축하였다. 또한 이를 운송하기 위하여 발생할 것으로 예상되는 컨테이너 선박교통량을 산출하였다.
본 연구에서는 일변량 시계열분석으로 광양항의 컨테이너 물동량과 교통량을 예측하였다. 일반적으로 예측방법은 정성적 방법과 정량적인 방법으로 크게 구분할 수 있다.
우선 물동량의 시계열자료에 대한 정상성을 확인하였다. Fig.
제안 방법
기본적인 분석절차는 Fig. 1과 같이 현황파악 후에 시계열모형을 구축하여 예측을 수행하였다. 우선적으로 과거 자료를 이용하여 광양항의 물동량과 교통량의 현황을 파악하였다.
이를 위해서 물동량 및 입항 척당 물동량에 대한 모형을 개별적으로 구축하였다. 또한 이들의 예측값을 이용하여 2011년과 2015년에 대한 컨테이너 선박교통량을 산출하였다.
시계열모형을 구축하였다. 또한 이를 운송하기 위하여 발생할 것으로 예상되는 컨테이너 선박교통량을 산출하였다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 광양항의 컨테이너부두 개발계획에 대한 보완과 항만관리 .
먼저 물동량 및 입항 척당 물동량에 대한 모형을 각각 구축하였다. 또한 해당 연월의 물동량을 입항 척당 물동량으로 나눠 컨테이너 선박교통량을 산출하였다.
먼저 물동량 및 입항 척당 물동량에 대한 모형을 각각 구축하였다. 또한 해당 연월의 물동량을 입항 척당 물동량으로 나눠 컨테이너 선박교통량을 산출하였다.
외항선박 척수, 선박 크기별 입출항 척수를 도입하였다. 먼저 장래연도의 선박 총톤수를 산출하고 선박크기별 총톤수 비율에 따라 분배하여 해당 크기의 총톤수를 산출하였다. 최종적으로 각 총톤수를 해당 연도의 평균총톤수로 나눠 예상선박척수를 계산하였다.
본 연구에서는 무역항 중에서 광양항의 장래 컨테이너 물동량 및 교통량을 시계열 모형을 통해 예측하였다. 이를 위해서 물동량 및 입항 척당 물동량에 대한 모형을 개별적으로 구축하였다.
본 연구에서는 무역항 중에서 광양항의 장래 컨테이너 물동량 및 교통량을 일변량 시계열모형을 통해 예측하였다. 먼저 물동량 및 입항 척당 물동량에 대한 모형을 각각 구축하였다.
시계열분석 방법은 동일한 시간간격으로 측정된 과거자료를 대상으로 시간의 흐름에 따라 나타난 시계열의 패턴을 파악하여 그 양상이 장래에도 계속 유지될 것으로 가정하고 예측하는 방법이다(정과 윤, 2007). 본 연구에서는 예측할 변수인 물동량 또는 교통량의 과거자료를 근거로 해당 변수의 장래 값을 예측하는 일변량 시계열분석 (univariate time series)방법을 고려하였다.
교통량의 추정요소로서 항만의 입출항 척수, 연안. 외항선박 척수, 선박 크기별 입출항 척수를 도입하였다. 먼저 장래연도의 선박 총톤수를 산출하고 선박크기별 총톤수 비율에 따라 분배하여 해당 크기의 총톤수를 산출하였다.
우선 모형의 정상성 및 식별, 모형의 추정 및 진단단계를 시행반복하여 선정하였다. 진단을 위한 잔차분석에서는잔차의 자기상관도표(ACF) 및 부분자기상관도표 (PACF) 와 Ljung-box검정, 그리고 잔차도표로 그 정규성을 검정하였다.
우선 척당 물동량의 시계열자료에 대한 정상성을 확인하였다. Fig.
추정하였다. 우선 컨테이너 척당 물동량에 대한 시계열 모형을 구축하였다. 제2차 전국항만 기본계획 수정계획에서 전망한 광양항의 컨테이너 물동량을 산정된 척당 물동량으로 나눠 교통량을 산출하였다.
1과 같이 현황파악 후에 시계열모형을 구축하여 예측을 수행하였다. 우선적으로 과거 자료를 이용하여 광양항의 물동량과 교통량의 현황을 파악하였다. 이 자료를 근거로 물동량과 입항 척당 물동량에 대한 시계열모형을 구축하였다.
우선적으로 과거 자료를 이용하여 광양항의 물동량과 교통량의 현황을 파악하였다. 이 자료를 근거로 물동량과 입항 척당 물동량에 대한 시계열모형을 구축하였다. 컨테이너 선박교통량은 해당 예측연도의 물동량을 입항 척당 물동량으로 나눠 산출하였다.
및 교통량을 시계열 모형을 통해 예측하였다. 이를 위해서 물동량 및 입항 척당 물동량에 대한 모형을 개별적으로 구축하였다. 또한 이들의 예측값을 이용하여 2011년과 2015년에 대한 컨테이너 선박교통량을 산출하였다.
우선 컨테이너 척당 물동량에 대한 시계열 모형을 구축하였다. 제2차 전국항만 기본계획 수정계획에서 전망한 광양항의 컨테이너 물동량을 산정된 척당 물동량으로 나눠 교통량을 산출하였다. Table 2는 광양항의 컨테이너 선박의 교통량을 추정한 결과를 발췌 .
우선 모형의 정상성 및 식별, 모형의 추정 및 진단단계를 시행반복하여 선정하였다. 진단을 위한 잔차분석에서는잔차의 자기상관도표(ACF) 및 부분자기상관도표 (PACF) 와 Ljung-box검정, 그리고 잔차도표로 그 정규성을 검정하였다.
먼저 장래연도의 선박 총톤수를 산출하고 선박크기별 총톤수 비율에 따라 분배하여 해당 크기의 총톤수를 산출하였다. 최종적으로 각 총톤수를 해당 연도의 평균총톤수로 나눠 예상선박척수를 계산하였다. 그러나 이와 같은 장래 교통량의 산출방식은 장래 물동량의 전망을 반영하지 못하는 문제가 있다.
이 자료를 근거로 물동량과 입항 척당 물동량에 대한 시계열모형을 구축하였다. 컨테이너 선박교통량은 해당 예측연도의 물동량을 입항 척당 물동량으로 나눠 산출하였다.
대상 데이터
본 연구에서 예측한 물동량은 Fig. 6에서 보는 것과 같이 국토해양부 전망치의 약 50%대이다. 2007년의 컨테이너 물동량은 전년에 비해 오히려 감소한 결과와 항만 간 경쟁 환경 등을 고려한다면 국토해양부에서 제시하는 연평균 12~32%의 물동량 증가는 하향 수정이 불가피할 것으로 보인다.
성능/효과
둘째, 계절형 여부의 구별 및 자기상관도표, 부분 자기 상관 도표 를 통한 차수의 잠정적인 결정 등으로 AMMA(O, 1, 1)(0, 1, 1)12 과 Winters 가법 모형을 설정할 수 있었다. 최종적으로 최적 적합 된 모형은 Winters 가법 모형으로서 모수에 대한 추정값은 Table 6과 같다.
2% 가량 증가하여 약 2, 756«TEU, 4, 470천TEU가될 것으로 예측되었다. 또한 2011년과 2015년의 컨테이너 입항 척당 평균 물동량은 2007년 대비 약 30.3%, 54.6% 증가하여 각각 675TEU, 801TEU가 될 것으로 예측되었다.
414이었다. 또한 모형에 대한 잔차의 독립성과 등분산성이 만족되는 것을 확인하였다.
917이었다. 또한 모형에 대한 잔차의 독립성과 등분산성이 만족되어모형이 타당한 것을 확인하였다.
Winters 가법 모형이 최적합 되었다. 먼저 광양항의 컨테이너 물동량은 2007년과 비교하여 2011년과 2015년에 각각 7.4%, 16.2% 가량 증가하여 약 2, 756«TEU, 4, 470천TEU가될 것으로 예측되었다. 또한 2011년과 2015년의 컨테이너 입항 척당 평균 물동량은 2007년 대비 약 30.
7과 같다. 모형을 진단한 결과 Ljung-box의 Q 통계량에 대한 유의확률은 0.76이었으며, 정규화된 BIC는 6.917이었다. 또한 모형에 대한 잔차의 독립성과 등분산성이 만족되어모형이 타당한 것을 확인하였다.
셋째, 모형을 진단한 결과 Ljtmg-box의 Q통계량에 대한 유의확률은 0.39이었으며, 정규화된 BIC는 18.414이었다. 또한 모형에 대한 잔차의 독립성과 등분산성이 만족되는 것을 확인하였다.
이와 같은 본 연구의 결과는 기존 문헌의 예측값과 비교할 때 전반적으로 물동량의 증가가 낮아 예측되었으며, 이에 따라 교통량도 적게 추정되었다. 물동량의 경우에 국토해양부 전망치의 70%대를 보였으며, 교통량은 국토해양부의 전망한 물동량을 기준으로 산출한 교통량의 50%대를 나타냈다.
후속연구
2007년의 컨테이너 물동량은 전년에 비해 오히려 감소한 결과와 항만 간 경쟁 환경 등을 고려한다면 국토해양부에서 제시하는 연평균 12~32%의 물동량 증가는 하향 수정이 불가피할 것으로 보인다. 또한 향후 적극적인 항만마케팅과 더불어 낮은 인지도, 기항 선박 및 취항항로의 부족, 인프라 시설의 미비 등을 보완하여 환적화물을 유치하여야 컨테이너 물동량의 증가를 유지할 수 있을 것으로 보인다(장, 2004; 홍, 2002).
따라서 본 연구의 결과는 향후 광양항의 컨테이너부두 개발계획에 대한 보완과 항만관리 . 운영을 위한 기초자료로서 이용될 수 있을 것이다.
물동량의 경우에 국토해양부 전망치의 70%대를 보였으며, 교통량은 국토해양부의 전망한 물동량을 기준으로 산출한 교통량의 50%대를 나타냈다. 이러한 물동량과 교통량의 예측수준 차이는 추후 정성적인 연구와 광양항의 주요 화주 및 물류업체 등을 대상으로 한 현장 방문 및 설문조사 등을 통해 검증할 필요가 있다.
더불어 해상교통환경에 대한 분석도 요구된다. 이로써 광양항의 항만시설과 항만 운영 및 관리의 계획수립을 위한 기초자료로써 제공될 수 있을 것이다.
향후 연구과제로서는 광양항의 비컨테이너 화물의 물동량도 세부적으로 예측함으로써 광양항의 모든 화물에 대한물동량과 교통량을 추정하는 것이 필요하다. 더불어 해상교통환경에 대한 분석도 요구된다.
참고문헌 (8)
김정훈(2007), "국내 3대 주요 컨테이너항만의 장래 컨테이너선박 교통량 추정", 한국항해항만학회지, 제31권 제5호, pp. 353-359.
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