서해안권 벌크화물의 집중도 분석에 관한 연구 : 인천, 평택·당진, 군산항을 중심으로

공정민 ( Gong Jeong-min ),남태현 ( Nam Tae-hyun ),여기태 ( Yeo Gi-tae ) 한국해운물류학회(구 한국해운학회) 2017 해운물류연구 Vol.33 No.4

지리적으로 인접한 항만 간에는 기능 중복과, 과도한 경쟁으로 인한 효율성 저하 등의 문제점이 제기되고 있다. 본 연구는 서해안권 항만인 인천항, 평택·당진항, 군산항의 경쟁화종인 양곡, 목재, 철재 화물에 대한 항만 집중도 분석과 변이-할당분석을 통해 화물의 집중도와 항만 경쟁관계를 연구하였다. 연구의 방법론으로 집중도 분석, 변이-할당 분석, 지니계수와 로렌츠곡선을 활용하였다. 양곡화물의 경우 2007년부터 2010년 까지 화물의 집중도가 높게 나타났으나, 2010년 이후 집중도가 크게 낮아지며 물동량 분산화가 진행되었다. 평택·당진항의 양곡 처리 물동량이 크게 상승했고, 인천항의 물동량이 하락하였다. 목재화물의 경우 집중도는 양곡화물에 비해 높지 않은 것으로 나타났으며, 변이분석결과 인천항이 물동량을 잃다가 2014년 이후 물동량을 회복한 것으로 나타났다. 철재화물의 경우 목재화물과 마찬가지로 집중도가 높게 나타나지는 않았으며, 군산항이 꾸준하게 물동량을 획득하였다. This study examined the concentration of bulk cargoes and the competition between ports by analyzing port concentration through the HHI and the Gini Index. The shift-share effects of grain, forest products, and steel cargoes, on which West Coast ports such as Incheon, Pyeongtaek-Dangjin, and Gunsan compete, were also investigated. The concentration of grain cargoes was high over the period 2007-2010, but decreased drastically after the cargo volume was dispersed in 2010. This led to substantial increases in grain cargo concentrations in the ports of Pyeongtaek and Dangjin, while they decreased in the Incheon port. The concentration of forest products’ cargoes did not exceed that of grain cargoes. The results of the shift analysis indicated that the Incheon port had been losing cargo volume until 2014. The concentration of steel cargoes was not as high as that of forest products’ cargoes; consequently, the Gunsan port was able to steadily increase its cargo volume.

국내 석유화학제품 처리항만의 포지셔닝 분석에 관한 연구

공정민 ( Gong Jeong-min ),김유나 ( Kim Yu-na ),최영서 ( Choi Young-seo ),여기태 ( Yeo Gi-tae ) 한국해운물류학회 2023 해운물류연구 Vol.39 No.1

석유화학 제조업체들은 원료인 납사 혹은 천연가스와 공업용수의 원활한 수급을 위해 주로 해안에 대규모 공장을 구축하고 있어, 인근 항만의 수출 물동량에 많은 영향을 끼치고 있다. 본 연구는 석유화학산업의 2012년부터 2021년까지 10년간의 수출 물동량 데이터 분석을 통해 석유화학 제품의 수출이 이루어지고 있는 항만 중 연평균 1만 톤 이상을 처리하는 9개 항만의 집중도와 경쟁관계, 포지셔닝을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석결과, 부산항은 물동량 증가와 함께 석유화학제품 수출 물동량의 집중도가 증가하는 모습을 보였다. 부산항은 대부분 기간 동안 물동량이 유입되고 있었으며, 대산항, 평택·당진항은 모든 분석 기간 동안 물동량을 빼앗기는 것으로 나타났다. 국내 최대 석유화학 산업단지인 여수, 대산, 울산 산업단지의 인근항인 광양항, 대산항, 울산항은 물동량이 타 항만으로 이동되고 있으며, 특히 대산항은 경쟁력 확보에 많은 노력이 필요한 것으로 분석되었다. Petrochemical manufacturers are building large-scale factories mainly on the coast to ensure the smooth supply of raw materials, such as naphtha or natural gas and industrial water, and are thus greatly affecting the export cargo volumes of nearby ports. The purpose of this study was to analyze the export cargo volume data of the petrochemical industry from 2012-2021 in order to understand the degrees of concentration, competitive relationships, and positioning of nine ports that handle at least 10,000 tons of petrochemical products per year on average. According to the results of the analysis, in the case of Busan Port, the degree of concentration of petrochemical product cargo increased along with increases in the cargo volumes. In Busan Port, cargo volumes were increasing during most of this period, while in Daesan Port, Pyeongtaek Port, and Dangjin Port, cargo volumes were changing during the entire period. In Gwangyang Port, Daesan Port, and Ulsan Port, located close to Yeosu, Daesan, and Ulsan, respectively, which have the largest petrochemical industrial complexes in South Korea, cargo volumes were changing, and in particular, in the case of Daesan Port, a lot of effort was considered necessary to ensure competitiveness.

DEA와 Malmquist 지수를 활용한 화물자동차운송업체의 효율성 및 생산성 분석에 관한 연구

이영재(Young-jae LEE),공정민(Jeong-min GONG),전준우(Jun-woo JEON),여기태(Gi-tae YEO) 한국항만경제학회 2016 韓國港灣經濟學會誌 Vol.32 No.2

본 연구는 DEA-CCR, BCC 그리고 Malmquist 지수를 이용하여 국내 화물자동차운송업체의 효율성과 생산성을 분석하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 취급량 기준 국내 상위 14개 화물자동차운송업체를 분석대상으로 하였으며, 투입변수로 화물취급업소 수, 트럭 수, 자산을 이용하였으며, 산출변수로 취급량과 매출액을 선정하였다. 화물자동차운송업체의 효율성 분석을 위해 DEA 모형을 적용했으며, Malmquist 지수를 적용하여 생산성을 분석하였다. DEA분석 결과 DMU4,5,10 총 3개 업체의 CCR, BCC, 규모의 효율성이 모두 1로 효율적 운영이 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 한편 Malmquist 지수분석결과, 2012-2013년도를 제외하고는 모두 1보다 작은 값을 보여 생산성이 감소한 것으로 나타났고, TECI는 2012-2013년도를 제외하고 지수가 모두 1보다 높아 효율성이 높은 것으로 나타났지만, TCI는 반대로 2012-2013년도를 제외하고 모두 1보다 낮은 지수로 기술이 퇴보된 추세로 분석됐다. The purpose of this study is to analyze the efficiency and productivity of domestic trucking transportation companies using DEA-CCR, BCC, and Malmquist indexes. Here, we analyze the top 14 domestic trucking transportation companies, based on cargo volume. The number of freight agents, trucks, and assets are used as input variables, and cargo volumes and sales are used as output variables. The efficiency of trucking transportation companies is examined using a DEA approach, and Malmquist indexes are applied to analyze productivity. According to the DEA results, the efficiency levels of the CCR, BCC, and scales for three companies (DMU 4, 5, and 10) are 1, indicating that these companies are operated efficiently. At the same time, the Malmquist indexes show that all companies have values smaller than 1, except for the period 2012-2013, indicating that their productivity decreased. Furthermore, the TECI indexes were all larger than 1, except for the period 2012-2013, indicating that the companies are efficient. Lastly, all TCI indexes are smaller than 1, except for the period 2012-2013, indicating regressing trends.

정기선사의 컨테이너 재고 수요예측모델 구축에 대한 연구

전준우(Jun-woo Jeon),정길수(Kil-su Jung),공정민(Jeong-min Gong),여기태(Gi-tae Yeo) 한국항만경제학회 2016 韓國港灣經濟學會誌 Vol.32 No.4

본 연구는 System Dynamics를 이용하여 선사 컨테이너 인벤토리의 수요를 장비 Type/size별 예측, Port별 예측, Weekly 예측을 통해 보다 정교한 예측모델을 구축하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 예측은 중국의 상하이항과 얀티안항을 대상으로 하였다. 컨테이너 인벤토리는 수요가 많고 유효한 데이터를 산출할 수 있는 Dry 컨테이너 20’, 40’, High cube 40’으로 한정하였다. 시뮬레이션 기간은 2011년-2017년이며, 선사에서 실제 예측하는 단위인 Weekly 데이터를 활용하였다. 모델의 정확도 검증을 위해 절대비율 평균오차(MAPE)를 적용한 결과 상하이 Dry 40’ 수요, 상하이 Dry High cube 40’ 수요, 상하이 Dry 20’ 공급, 상하이 Dry 40’ 공급, 상하이 Dry High cube 40’ 공급예측 모델은 0%≦MAPE≦10%에 속하는 매우 정확한 예측 모델로 검증되었다. 그 외의 상하이 수요 · 공급 예측 모델은 10%≦MAPE≦20%에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 얀티안 Dry High cube 40’ 수요, Dry 20’ 공급 예측 모델은 0%≦MAPE≦10%에 속해 매우 정확한 예측 모델이며, 그 외의 얀티안 수요ㆍ공급 예측 모델은 10%≦MAPE≦20%에 속해 비교적 정확한 예측모델로 검증되었다. 본 연구의 예측 모델은 실제 선사에서 관리중인 데이터와 비교해도 높은 정확도를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 모델은 지역 수요예측 담당자 및 본부의 인벤토리 컨트롤 담당자가 참고자료로 유용하게 사용 가능하다. This study attempts to establish a precise forecast model for the container inventory demand of shipping companies through forecasts based on equipment type/size, ports, and weekly system dynamics. The forecast subjects were Shanghai and Yantian Ports. Only dry containers (20, 40) and high cubes (40) were used as the subject container inventory in this study due to their large demand and valid data computation. The simulation period was from 2011 to 2017 and weekly data were used, applying the actual data frequency among shipping companies. The results of the model accuracy test obtained through an application of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) verified that the forecast model for dry 40’ demand, dry 40’ high cube demand, dry 20’ supply, dry 40’ supply, and dry 40’ high cube supply in Shanghai Port provided an accurate prediction, with 0%≤MAPE≤10%. The forecast model for supply and demand in Shanghai Port was otherwise verified to have relatively high prediction power, with 10%≤MAPE≤20%. The forecast model for dry 40’ high cube demand and dry 20’ supply in Yantian Port was accurate, with 0%≤MAPE≤10%. The forecast model for supply and demand in Yantian Port was generally verified to have relatively high prediction power, with 10%≤MAPE≤20%. The forecast model in this study also had relatively high accuracy when compared with the actueal data managed in shipping companies.