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- 저자 : 조광휘(Kwang Hee Cho) (검색결과 4 건)
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AHP와 포터의 다이아몬드 모델을 이용한 공항경제권의 경쟁력 결정요인에 관한 연구
하준수 ( Ha¸ Jun-su ),임채환 ( Lim¸ Chaehwan ),조광휘 ( Cho¸ Kwang-hee ),하헌구 ( Ha¸ Hun-koo ) 한국로지스틱스학회 2021 로지스틱스연구 Vol.29 No.4
This paper aims to identify the priorities of the factors for determining the competitiveness of the Airport Economic Zone. To evaluate the relative importance of the factors, the AHP(analytical hierarchy process) based on expert surveys is used. The four decision factors that make up the Airport Economic Zone competitiveness analysis model were set to ‘Factor conditions’, ‘Demand conditions’, ‘The related and supportive companies’, ‘Management strategies and competition systems’. 'Human·Physical resources' and 'Logistics·Transportation infrastructure' were selected as sub-components of the ‘Factor conditions’, and 'Business demand' and 'Tourism·Logistics demand' were selected as sub-components of the ‘Demand conditions’. 'Core Industry Development Level' and 'Support facility status' were selected as sub-components of ‘The related and supportive companies’, and 'Management strategies' and 'Competitiveness in the hinterland' were selected as sub-components of ‘Management strategies and competition systems’. The competitiveness analysis model derived from this study is applicable to other Airport Economic Zones. Therefore, it is believed that implementing a comparative analysis with other Airport Economic Zone based on the analysis model presented in this study could lead to additional implications for the competitive determinants of the Airport Economic Zone.
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신선식품 전자상거래 서비스에 대한 소비자 인식 및 시장 동향 분석: 텍스트 마이닝 기법의 활용
임채환(Chaehwan Lim),하준수(Jun-su Ha),조광휘(Kwang Hee Cho),하헌구(Hun-Koo Ha) 한국인터넷전자상거래학회 2021 인터넷전자상거래연구 Vol.21 No.4
As the competition in the fresh food e-commerce market intensifies, it has become important to identify various drivers that influence customers’ perception of the e-commerce service. The purpose of this paper is to analyze the fresh food e-commerce trend and the customers’ perception of fresh food e-commerce service. We apply text mining to online review data which show voluntary and direct experience or feedback from customers. To the best of our knowledge, this study is the first to conduct latent Dirichlet allocation(LDA), a topic modeling approach, and word cloud to a large number of customer online reviews for investigating the e-commerce market and service. The results reveal the continuous interest in the delivery service and delivery speed for fresh food products in the e-commerce market. Furthermore, various topics and topics’ relative importance which represent customers’ perception of fresh food e-commerce service suggest the insights for the direction of e-commerce corporate. We expect that this paper could fill the gap in studies about the fresh food E-commerce. Furthermore, such results can provide valuable information for the fresh food E-commerce corporations in establishing operational strategies.
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시계열 분석 기반 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안
하준수(Ha, Jun-Su),나준호(Na, Joon-Ho),조광휘(Cho Kwang-Hee),하헌구(Ha, Hun-Koo) 한국항만경제학회 2021 韓國港灣經濟學會誌 Vol.37 No.1
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. Port congestion rate at Busan Port has increased for three years. Port congestion causes container reconditioning, which increases the dockyard labor"s work intensity and ship owner"s waiting time. If congestion is prolonged, it can cause a drop in port service levels. Therefore, this study proposed an anomaly detection method using ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) model with the daily volume data from 2013 to 2020. Most of the research that predicts port volume is mainly focusing on long-term forecasting. Furthermore, studies suggesting methods to utilize demand forecasting in terms of port operations are hard to find. Therefore, this study proposes a way to use daily demand forecasting for port anomaly detection to solve the congestion problem at Busan port.
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Datamining 기법을 활용한 단기 항만 물동량 예측
하준수(Ha, Jun-Su),임채환(Lim Chae Hwan),조광휘(Cho Kwang-Hee),하헌구(Ha, Hun-Koo) 한국항만경제학회 2021 韓國港灣經濟學會誌 Vol.37 No.3
본 연구에서는 항만의 단기 물동량을 예측하기 위해 ARIMA 모형과 CART 모형을 활용한 단기 수요예측 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 2단계로 구성된다. 1단계에서는 시계열 예측치와 주요 교역국의 주당 근로일수를 변수로 사용하여 CART 모형을 추정하고 주별 물동량 예측을 진행한다. 2단계에서는 1단계에서 도출한 예측치와 요일 정보, 주요국 공휴일 정보, 주요국 행사 기간 정보를 설명변수로 활용하여 최종적인 일별 물동량 예측 모형을 추정한다. 제시한 수요예측 모형을 활용하여 2020년 10월 1일부터 12월 31일까지 92일의 부산항 물동량을 예측한 결과 제시한 모형의 평균 정확도가 기존 시계열 모형보다 ‘22.5%’ 높은 것으로 나타났다. 제시 모형은 일별 물동량의 추세뿐만 아니라 물동량이 급등락하는 지점에서도 높은 정확도를 보였으며 시계열 예측 모형을 사용했을 때 비해 총 166,504(TEU)의 오차를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 항만의 효율적인 운영을 위해 필수적인 단기 물동량 예측에 적합한 예측 모형을 제시한 본 연구는 충분한 활용 가치가 있을 것으로 판단된다. Forecasting the daily volume of container is important in many aspects of port operation. In this article, we utilized a machine-learning algorithm based on decision tree to predict future container throughput of Busan port. Accurate volume forecasting improves operational efficiency and service levels by reducing costs and shipowner latency. We showed that our method is capable of accurately and reliably predicting container throughput in short-term(days). Forecasting accuracy was improved by more than 22% over time series methods(ARIMA). We also demonstrated that the current method is assumption-free and not prone to human bias. We expect that such method could be useful in a broad range of fields.
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