[논문]컨테이너터미널 효율성 평가를 위한 AHP/DEA 통합모형

김선구; 최용석

컨테이너터미널 효율성 평가를 위한 AHP/DEA 통합모형
An AHP/DEA Hybrid Model for Efficiency Evaluation of Container Terminal 원문보기

한국항만경제학회지 = Journal of Korea Port Economic Association, v.28 no.2, 2012년, pp.179 - 194

초록
AI-Helper

본 연구는 컨테이너터미널의 서비스 투입자원 중 장비를 중점으로 컨테이너터미널의 효율성 비교 평가하기 위해 DEA와 AHP 기법을 혼합한 AHP/DEA 통합모형을 적용하였다. 분석은 광양항(GICT, KEC, KIT), 부산항(HBCT, KBCT, DPCT, UTC, 감만부두) 그리고 부산신항(PNC, PNIT, HJNC, HPNT)의 12개 운영사를 대상으로 하였다. 제안된 AHP/DEA 통합모형은 DEA 모형의 가중치간의 불균형으로 인하여 잘못 평가된 DMU 발생가능성과 효율적인 DMU간의 우열에 대한 변별의 어려움을 극복하기 위해 DEA-AR(Assurance Region)모형을 적용하였고, DEA-AR모형의 가중치 범위를 산출하기 위해 전문가의 의견을 객관적인 가중치로 변환할 수 있는 AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법론을 사용하였다. 연구모형의 투입변수는 C/C 수, TC 수, YT 수, RS 수로 하였고 산출변수는 컨테이너 물동량으로 하였다. 연구결과 AHP/DEA 통합모형은 기존의 항만 및 컨테이너터미널의 효율성 평가에 사용되었던 DEA, 또는 DEA 응용모형에 비해 최고의 효율성을 가지는 컨테이너터미널을 선정에 있어 유연하고, 우수한 능력이 있음을 분석결과의 비교를 통해 알 수 있었다. 분석결과를 보면 하역장비 효율성이 100%로 달성한 터미널은 DPCT로 나타났고, 상대적으로 부산항 터미널들의 장비 효율성이 높은 것으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we compared the efficiency of container terminals using DEA. To do this, we designed an AHP/DEA hybrid model using AHP and DEA, and evaluated the efficiency by comparing the container terminal operation company in Gwangyang(KEC, KIT, GICT) and Busan(HBCT, DPCT, KBCT, UPT, Gamman, PNC, PNIT, HJNC, HPNT). The proposed model can control the number of selected promising container terminal by applying DEA-AR model. This model can also improve the credibility of analysis by using objective weights through the AHP application to efficiency evaluation data and normalizing the evaluation data to apply AHP and DEA. The model assumes inputs to be container crane, transfer crane, yard tractor, and reach stacker and output as container traffic. The result shows that DPCT was an efficient DMU.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이에 본 연구에서는 컨테이너터미널의 투입자원 중 컨테이너 처리에 직접적인 영향을 미치는 하역장비를 중점으로 컨테이너터미널의 효율성을 비교 평가하였다. 하역장비에 따른 터미널의 효율성을 비교하기 위해 장비의 구성비에 따른 컨테이너 처리량의 기술통계 값들을 산출하였고, 선형계획법에 근거한 다중 투입물과 산출물을 종합적으로 고려하여 상대적 효율성을 측정하는 비모수적 접근방법인 DEA(Data Envelopment Analysis) 방법론을 사용하였다.

제안 방법

DEA-AR 모형의 AR 측정치를 도출하기 위해 투입변수인 C/C, TC, YT, RS가 컨테이너터미널 효율성 미치는 영향에 대한 상대적 중요도를 AHP 기법을 통해 분석하였다. 분석과를 보면 장비들 중 컨테이너터미널의 효율성에 가장 중요한 영향을 미치는 변수는 C/C(0.
이러한 AHP의 수행과정은 ① 의사결정 요소들을 계층화 하는데 문제의 목표(Goal)가 최상위 계층에 놓여지고, 목표에 따른 평가 기준(Criteria)을 계층화하고, 최하위 계층에는 선택의 대상인 대안들로 구성된다. ② 의사결정의 계층 내의 각 요소들은 서로 비교 가능한 것이어야 하며 평가요인을 단순화한 쌍대비교를 통해 판단한다. 쌍대비교에서 사용되는 척도의 범위는 Saaty에 의해 적절성이 인정된 9점 척도가 많이 이용된다.
이러한 단위시스템의 효율성은 컨테이너를 처리하는데 사용되는 C/C, TC, YT, RS 등의 장비 효율성에 의해 직접적으로 영향을 받으므로 이들 장비들의 조합과 운영시스템에 따라 전체 컨테이너터미널의 효율성이 결정된다. 다음은 광양항과 부산항의 컨테이너터미널별 장비보유 현황과 구성비를 정리하였다.
AHP/DEA 모형의 AR 측정치를 산출하여 효율성을 분석한 연구로 연구개발사업 평가 및 선정을 위한 통합모형연구(임호순 외, 1999), 행정조직의 상대적 효율성 평가를 위한 AHP/DEA 통합모형 연구(김건위 외 2004), R&D 프로젝트 선정모형 개발을 위한 연구(이덕주 외, 2006), 제조공정들간 효율성평가를 위한 AHP/DEA모형(김준범 외, 2008), 지하철 효율성 평가를 위한 DEA-AR/AHP 모형 설계(심광식 외, 2009), 공공도서관 효율성 평가를 위한 DEA/AHP 모형(장철호, 2010) 등이 있다. 본 연구에서는 AR 측정치를 구하는 체계적인 방법으로 AHP 기법을 이용하였고, 가중치의 한계값은 가중치간 비율의 상하한을 제약범위로 산정하였다.
DEA 모형에서 변수의 선정에 대한 타당성 검증은 연구자의 자의적 판단에 따른다. 본 연구에서는 컨테이너터미널의 투입자원 중 터미널별 하역장비를 중심으로 컨테이너터미널의 효율성을 비교 평가하기 위하여 투입요소를 터미널의 주요장비인 C/C대수, TC대수, YT대수, RS대수로 하고 산출요소는 화물처리량(TEU)로 선정하였다. DMU가 유사성과 동질성이 클수록 상대적 효율성 측정이 유효하다.
장비간 상대적 중요도 산정을 위해 컨테이너터미널 운영사의 전문가를 대상으로 설문을 실시하였다. 자료수집은 항목들 간 쌍대비교 설문을 통해 수행되었다. 설문지는 광양항과 부산항의 운영사에 15부를 배부하여 전체를 회수하였으며, 일관성 검증 확인 결과 최종 10부를 분석에 사용하였다.
컨테이너터미널 장비 효율성 측정을 위한 AR 측정치는 투입변수인 C/C, TC, YT, RS의 컨테이너터미널 효율성에 대한 상대적 중요도 평가를 통해 산출하였고, 중요도는 AHP 기법을 통해 분석하였다. 장비간 상대적 중요도 산정을 위해 컨테이너터미널 운영사의 전문가를 대상으로 설문을 실시하였다.
컨테이너터미널의 장비 효율성을 AR 측정치를 적용한 DEA-AR 모형을 이용하여 분석한 결과를 로 정리하였다.
컨테이너터미널의 하역장비 효율성을 CCR-I 모형과 BCC-I 모형을 이용하여 효율성을 분석한 결과를 으로 정리하였다.

대상 데이터

본 연구는 12개 컨테이너터미널을 대상으로 효율성을 분석하였는데, 광양항의 GICT, KEC, KIT, 부산항의 HBCT, KBCT, DPCT, UTC, 감만부두 그리고 부산신항의 PNC, PNIT, HJNC, HPNT을 대상으로 하였다.
DMU가 유사성과 동질성이 클수록 상대적 효율성 측정이 유효하다. 본 연구에서의 DMU는 컨테이너 야드작업의 동질성이 매우 높고 규격화된 유형의 컨테이너를 동일한 장비를 이용하여 하역작업을 진행하는 광양항과 부산항 그리고 신항의 12개의 컨테이너터미널을 대상으로 2010년 자료를 분석하였다. 실증분석을 위해 사용한 통계소프트웨어는 DEA SOLVER vers3.
자료수집은 항목들 간 쌍대비교 설문을 통해 수행되었다. 설문지는 광양항과 부산항의 운영사에 15부를 배부하여 전체를 회수하였으며, 일관성 검증 확인 결과 최종 10부를 분석에 사용하였다. 분석결과를 보면 장비들 중 컨테이너터미널의 효율성에 가장 중요한 영향을 미치는 변수는 C/C(0.
다만, 다수의 평가자들의 견해가 정확히 일치하기 어렵기 때문에 AHP 가중치 결과를 범위로 표현할 수 있는 AR 모형에 적용함으로써 DEA 모형이 가질 수 있는 가중치의 극단적인 선택을 막을 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 일관성 검증을 통과한 컨테이너터미널 전문가 10명의 설문자료를 대상으로 AR 측정치를 산출하였다. AR의 범위는 변수별로 평가된 가중치를 상호비교하여 최소값을 하한(Lower bound), 최대값을 상한(Upper bound)으로 지정하였다.
컨테이너터미널 장비 효율성 측정을 위한 AR 측정치는 투입변수인 C/C, TC, YT, RS의 컨테이너터미널 효율성에 대한 상대적 중요도 평가를 통해 산출하였고, 중요도는 AHP 기법을 통해 분석하였다. 장비간 상대적 중요도 산정을 위해 컨테이너터미널 운영사의 전문가를 대상으로 설문을 실시하였다. 자료수집은 항목들 간 쌍대비교 설문을 통해 수행되었다.

데이터처리

본 연구에서의 DMU는 컨테이너 야드작업의 동질성이 매우 높고 규격화된 유형의 컨테이너를 동일한 장비를 이용하여 하역작업을 진행하는 광양항과 부산항 그리고 신항의 12개의 컨테이너터미널을 대상으로 2010년 자료를 분석하였다. 실증분석을 위해 사용한 통계소프트웨어는 DEA SOLVER vers3.0을 사용하였고, AHP 기법을 이용한 AR 측정치를 구하기 위해 EXCEL을 사용하였다.
이는 전문가의견을 통한 변수들간의 중요도 가중치를 적용한 AHP/DEA 통합모형이 전통적인 CCR 모형과 BCC 모형에 비해 변수들간의 상대적 중요성을 효율성 평가에 반영할 수 있고, 효율적인 DMU를 평가 변별력을 높이는데 유용한 모형인 것으로 판단된다. <표 7>은 각 DMU별로 4가지 DEA 모형을 적용한 효율성 결과를 비교한 것으로, DEA-AR 모형의 분석결과에 대한 평가를 위해 DEA-Super-efficiency 분석을 추가로 수행하여 비교하였다. DEA-CCR, DEA-BCC, DEA-Super-efficiency 모형의 경우 효율적인 컨테이너터미널로 효율성 값이 1이상인 터미널의 개수가 2개부터 5개까지 산출되었다.

이론/모형

143 순으로 분석되었다. AR의 범위는 변수별로 평가된 가중치를 상호비교 하여 최소값을 하한, 최대값을 상한으로 지정하여 DEA-AR 모형에 적용하였다. DEA-AR 모형의 분석결과 하역장비 효율성을 100% 달성한 터미널은 DPCT로 나타났고, 상대적으로 부산항 컨테이너터미널들의 장비 효율성이 높은 것으로 분석되었다.
또한 DEA 모형의 가중치간의 불균형으로 인하여 잘못 평가된 DMU 발생가능성과 효율적인 DMU간의 우열에 대한 변별의 어려움을 극복하기 위해 DEA-AR(Assurance Region)모형을 적용하였다. DEA-AR모형의 가중치 범위를 산출하기 위해 전문가의 의견을 객관적인 가중치로 변환할 수 있는 AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법론을 적용하였다.
하역장비에 따른 터미널의 효율성을 비교하기 위해 장비의 구성비에 따른 컨테이너 처리량의 기술통계 값들을 산출하였고, 선형계획법에 근거한 다중 투입물과 산출물을 종합적으로 고려하여 상대적 효율성을 측정하는 비모수적 접근방법인 DEA(Data Envelopment Analysis) 방법론을 사용하였다. 또한 DEA 모형의 가중치간의 불균형으로 인하여 잘못 평가된 DMU 발생가능성과 효율적인 DMU간의 우열에 대한 변별의 어려움을 극복하기 위해 DEA-AR(Assurance Region)모형을 적용하였다. DEA-AR모형의 가중치 범위를 산출하기 위해 전문가의 의견을 객관적인 가중치로 변환할 수 있는 AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법론을 적용하였다.
본 연구는 컨테이너터미널 장비의 효율성을 평가하기 위해 AHP와 DEA를 통합한 모형을 적용하였다. 연구에서 제안한 AHP/DEA-AR 모형은 기존의 일반적인 모형과는 달리 전문가의 의견을 통한 정성적 데이터와 정량적 데이터를 통합하여 효율성을 분석할 수 있는 방법이다.
설정방법으로는 전문가의 의견 반영법, 의사결정기법 활용법, 그리고 각 요소별 단위비용 사용법 등이 주로 사용되어 왔다(심광식, 2011). 본 연구에서는 전문가 의사결정기법 중 하나인 AHP 방법론을 적용하여 AR의 추정치를 설정하였다.
이에 본 연구에서는 컨테이너터미널의 투입자원 중 컨테이너 처리에 직접적인 영향을 미치는 하역장비를 중점으로 컨테이너터미널의 효율성을 비교 평가하였다. 하역장비에 따른 터미널의 효율성을 비교하기 위해 장비의 구성비에 따른 컨테이너 처리량의 기술통계 값들을 산출하였고, 선형계획법에 근거한 다중 투입물과 산출물을 종합적으로 고려하여 상대적 효율성을 측정하는 비모수적 접근방법인 DEA(Data Envelopment Analysis) 방법론을 사용하였다. 또한 DEA 모형의 가중치간의 불균형으로 인하여 잘못 평가된 DMU 발생가능성과 효율적인 DMU간의 우열에 대한 변별의 어려움을 극복하기 위해 DEA-AR(Assurance Region)모형을 적용하였다.

성능/효과

이중 준거집단 출현빈도는 DPCT가 더 높은 것으로 나타났다. BCC 모형에서의 효율성이 100%로 나타난 터미널은 GICT, KBCT, DPCT, UCT, PNC, PNIT로 분석되었다. 규모의 효율성은 CCR 모형으로 평가된 효율성을 BCC 모형으로 평가된 효율성으로 나눈 비율로, 값이 1에 근접할수록 최적 규모에 가까운 것으로 해석 할 수 있다.
50의 비율을 보이고 있다. C/C대 YT 비율이 가장 높은 터미널은 PNC로 1:7.75의 비율로 나타났고 C/C대 RS 비율이 가장 높은 터미널은 HBCT로 1:1.29로 나타났다.
CCR 모형과 BCC 모형에서는 최적의 효율성을 가지는 DMU간의 순위를 변별할 수 없었으나 DEA-AR 모형에서는 CCR 모형에서의 최적의 효율성을 가진 DMU의 순위를 부여할 수 있었다. 이는 전문가의견을 통한 변수들간의 중요도 가중치를 적용한 AHP/DEA 통합모형이 전통적인 CCR 모형과 BCC 모형에 비해 변수들간의 상대적 중요성을 효율성 평가에 반영할 수 있고, 효율적인 DMU를 평가 변별력을 높이는데 유용한 모형인 것으로 판단된다.
DEA 모형의 분석결과를 보면 CCR 모형에서는 하역장비 효율성을 100% 달성한 터미널이 KBCT와 DPCT로 나타났고, BCC 모형에서는 효율성이 100%로 나타난 터미널은 GICT, KBCT, DPCT, UCT, PNC, PNIT로 분석되었다. 규모수익의 결과를 보면 규모수확증가(IRS)인 터미널은 KIT, GICT, KEC, UCT, PNIT, HPNT이며, 규모수확일정(CRS)인 터미널은 HBCT, KBCT, DPCT, 감만부두로 나타났고, 규모수확감소(DRS)인 터미널은 PNC와 HJHC로 나타났다.
컨테이너터미널의 장비 효율성을 AR 측정치를 적용한 DEA-AR 모형을 이용하여 분석한 결과를 <표 6>로 정리하였다. DEA-AR 모형에서 장비 효율성 100%로 달성한 터미널은 DPCT로 나타났고, 다음으로 KBCT(0.8448), UCT(0.7307), HBCT(0.6982) 순으로 나타났고, 준거집단은 DPCT로 고정되었다.
AR의 범위는 변수별로 평가된 가중치를 상호비교 하여 최소값을 하한, 최대값을 상한으로 지정하여 DEA-AR 모형에 적용하였다. DEA-AR 모형의 분석결과 하역장비 효율성을 100% 달성한 터미널은 DPCT로 나타났고, 상대적으로 부산항 컨테이너터미널들의 장비 효율성이 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 컨테이너터미널의 효율성을 평가하기 위하여 새로운 통합모형을 적용했다는데 의의가 있지만, 터미널의 장비효율성을 평가하기 위한 다양한 투입변수와 산출변수를 제시하여 분석할 수 없었다는 점이 한계점으로 남아 있다.
DEA 모형의 분석결과를 보면 CCR 모형에서는 하역장비 효율성을 100% 달성한 터미널이 KBCT와 DPCT로 나타났고, BCC 모형에서는 효율성이 100%로 나타난 터미널은 GICT, KBCT, DPCT, UCT, PNC, PNIT로 분석되었다. 규모수익의 결과를 보면 규모수확증가(IRS)인 터미널은 KIT, GICT, KEC, UCT, PNIT, HPNT이며, 규모수확일정(CRS)인 터미널은 HBCT, KBCT, DPCT, 감만부두로 나타났고, 규모수확감소(DRS)인 터미널은 PNC와 HJHC로 나타났다.
<표 3>에서 제시한 DMU의 규모수익(RTS : Returns to Scale)은 투입량에 비해 산출량의 증가률이 높으면 규모수확증가(IRS : Increasing Return to Scale), 투입량과 산출량이 정비례로 증가하면 규모수확일정(CRS : Constant Return to Scale), 투입량에 비해 산출량의 증가률이 낮으면 규모수확감소(DRS : Decreasing Return to Scale)로 나타난다. 규모수익의 결과를 보면 규모수확증가(IRS)인 터미널은 KIT, GICT, KEC, UCT, PNIT, HPNT이며, 규모수확일정(CRS)인 터미널은 HBCT, KBCT, DPCT, 감만부두로 나타났고, 규모수확감소(DRS)인 터미널은 PNC와 HJHC로 분석되었다. 규모체감인 터미널은 하역장비 운영상의 효율성을 위한 전략이 필요하며, 규모수익체증인 터미널은 장비 확대를 통한 효율성 전략을 수립하는 것이 요구된다.
연구에서 제안한 AHP/DEA-AR 모형은 기존의 일반적인 모형과는 달리 전문가의 의견을 통한 정성적 데이터와 정량적 데이터를 통합하여 효율성을 분석할 수 있는 방법이다. 기존의 항만 및 컨테이너터미널의 효율성 평가에 사용되었던 DEA, 또는 DEA 응용모형에 비해 최고의 효율성을 가지는 컨테이너터미널을 선정하는데 있어 유연하고, 우수한 능력이 있음을 분석결과의 비교를 통해 알 수 있었다.
반면, AHP/DEA-AR 모형에서는 효율적으로 선정된 터미널은 1개만 도출되었다. 또한 AHP/DEA-AR 모형에서 효율성 값이 1로서 최고 효율성을 보여준 DPCT 터미널이 DEA-Super-efficiency 모형에서는 1을 초과하는 가장 높은 1.3497의 효율성 값을 가지는 것으로 평가되므로 AHP/DEA-AR 모형에서의 최고 효율성을 가진 DMU가 다른 모형에서도 최고 효율성을 가진 DMU로 평가됨을 확인할 수 있다.
설문지는 광양항과 부산항의 운영사에 15부를 배부하여 전체를 회수하였으며, 일관성 검증 확인 결과 최종 10부를 분석에 사용하였다. 분석결과를 보면 장비들 중 컨테이너터미널의 효율성에 가장 중요한 영향을 미치는 변수는 C/C(0.427)으로 나타났으며, 다음으로 TC가 0.272, YT가 0.156, RS가 0.143 순으로 분석되었다.
설문지는 광양항과 부산항의 운영사에 15부를 배부하여 전체를 회수하였으며, 일관성 검증 확인 결과 최종 10부를 분석에 사용하였다. 분석결과를 보면 장비들 중 컨테이너터미널의 효율성에 가장 중요한 영향을 미치는 변수는 C/C(0.427)으로 나타났으며, 다음으로 TC가 0.272, YT가 0.156, RS가 0.143 순으로 분석되었다.
CCR 모형과 BCC 모형에서는 최적의 효율성을 가지는 DMU간의 순위를 변별할 수 없었으나 DEA-AR 모형에서는 CCR 모형에서의 최적의 효율성을 가진 DMU의 순위를 부여할 수 있었다. 이는 전문가의견을 통한 변수들간의 중요도 가중치를 적용한 AHP/DEA 통합모형이 전통적인 CCR 모형과 BCC 모형에 비해 변수들간의 상대적 중요성을 효율성 평가에 반영할 수 있고, 효율적인 DMU를 평가 변별력을 높이는데 유용한 모형인 것으로 판단된다. <표 7>은 각 DMU별로 4가지 DEA 모형을 적용한 효율성 결과를 비교한 것으로, DEA-AR 모형의 분석결과에 대한 평가를 위해 DEA-Super-efficiency 분석을 추가로 수행하여 비교하였다.

후속연구

DEA-AR 모형의 분석결과 하역장비 효율성을 100% 달성한 터미널은 DPCT로 나타났고, 상대적으로 부산항 컨테이너터미널들의 장비 효율성이 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 컨테이너터미널의 효율성을 평가하기 위하여 새로운 통합모형을 적용했다는데 의의가 있지만, 터미널의 장비효율성을 평가하기 위한 다양한 투입변수와 산출변수를 제시하여 분석할 수 없었다는 점이 한계점으로 남아 있다. 향후에는 본 연구의 AHP/DEA 통합모형을 이용하여 항만과 컨테이너터미널의 효율성을 평가하는 데 복합적이고 정성적인 변수를 객관적인 데이터로 변환하여 분석하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 컨테이너터미널의 효율성을 평가하기 위하여 새로운 통합모형을 적용했다는데 의의가 있지만, 터미널의 장비효율성을 평가하기 위한 다양한 투입변수와 산출변수를 제시하여 분석할 수 없었다는 점이 한계점으로 남아 있다. 향후에는 본 연구의 AHP/DEA 통합모형을 이용하여 항만과 컨테이너터미널의 효율성을 평가하는 데 복합적이고 정성적인 변수를 객관적인 데이터로 변환하여 분석하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	항만하역시스템의 단위시스템들은 어떠한 요인에 의해 영향을 받는가?	따라서 항만하역시스템의 효율성을 높이기 위해서는 각 단위시스템의 효율성을 높여야 하고, 항만의 효율성은 결국 각 단위시스템을 구성하는 장비의 운영에 의해 결정된다. 이러한 단위시스템은 컨테이너를 처리하는데 사용되는 C/C(Container Crane), TC(Transfer Crane), YT(Yard Tractor), RS(Reach Stacker) 등의 하역장비 효율성에 의해 직접적으로 영향을 받으므로 이들 장비들을 어떠한 조합으로 운영하는가에 따라 전체 컨테이너터미널의 효율성이 결정된다.(양창호외 2004)
	컨테이너터미널의 하역시스템이 효율적으로 운영되어야 하는 이유는 무엇인가?	컨테이너터미널에서의 컨테이너 작업 효율성을 측정하는 지표로 일반적으로 안벽에서의 시간당 하역능력, 선박의 재항시간, 화물 반출입 시간 등이 논의된다. 이러한 효율성은 각종 장비, 운영시스템, 인력, 터미널부지, 야드배치 및 장치규칙 등 터미널 전체의 제반 요인에 의해 영향을 받게 된다. 컨테이너 작업 효율성이 실현되는 기본전제는 컨테이너의 신속한 처리라 할 수 있다. 이를 위해서는 각 장비들의 조합으로 이루어지는 컨테이너터미널의 하역시스템이 효율적으로 운영되어야 한다.
	터미널의 하역시스템은 어떻게 구성되는가?	터미널의 하역시스템은 안벽시스템, 이송시스템, 야드시스템 등의 단위시스템들로 구성된 대규모시스템이고 이러한 단위시스템들은 컨테이너를 취급하는 다양한 장비들로 구성되어 있다. 따라서 장비간 유기적인 연계성이 원활하게 이루어져야 전체 하역시스템의 효율성이 향상되어질 수 있다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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