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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김두환 (동아대학교) 이강배 (동아대학교)
저널정보
한국항만경제학회 한국항만경제학회지 한국항만경제학회지 제36집 제2호
발행연도
2020.6
수록면
53 - 62 (10page)
DOI
10.38121/kpea.2020.06.36.2.53

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

LSTM을 활용한 부산항 컨테이너 물동량 예측
김두환 ,  이강배 한국항만경제학회지 2020.06 학술저널
딥러닝을 활용한 부산항 컨테이너 물동량 예측에 관한 연구
김두환 경영정보학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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해운항만물류산업은 세계 경제활동과 밀접한 관계를 가지고 있으며, 특히 무역의존도가 높은 우리나라의 항만 시설은 중요한 사회간접자본시설이다. 부산항은 우리나라 최대의 항만으로 우리나라 컨테이너 운송의 75%가 부산항을 통해 운송되고 있으며, 국가 경쟁력 측면에서 그 중요성은 매우 크다. 항만 물동량 예측은 항만 개발 및 운영 전략에 영향을 미치며, 정확도 높은 컨테이너 물동량 예측은 필수적이다. 하지만 오늘날 해운항만물류산업 환경의 급격한 변화로 인해 기존 시계열 예측 방법으로는 예측 정확도 향상에 어려움이 있다. 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량 예측 정확도 향상을 위해 딥러닝 모형 중 LSTM 모형을 활용하여 컨테이너 물동량을 예측한다. 모형의 성능 평가를 위해서 SARIMA 모형과 LSTM 모형의 예측 정확도를 비교한다. 그 결과 LSTM 모형이 SARIMA 모형보다 예측 정확도가 높게 나타났으며, 예측치가 실측치의 특성을 반영하여 잘 나타나고 있음을 확인하였다.
#container volumes forecasting #deep learning #LSTM #컨테이너 물동량 예측 #딥러닝

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 딥러닝 모형 설계
Ⅳ. 예측 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
국문요약

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
고병욱 / 2018 / 컨테이너 해상물 동량 예측 모형 연구 google schola 김범중 / 2010 / 항만시설 확보의 중요성에 대하여 / 해양물류연구 7:5~14 dbpia 김정훈 / 2008 / 시계열 모형을 이용한 부산 북항의 물동량 예측 / 한국항만경제학회지 24(2):1~17 dbpia 김종길 / 2011 / SD기법과 ARIMA를 적용한 컨테이너물동량 예측에 관한 연구 google schola 김창범 / 2007 / 해상운송의 물동량 예측과 항만물류정책-승법 계절ARIMA 모형을 이용하여- / 한국항만경제학회지 23(1):149~162 dbpia

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