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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국항해항만학회 한국항해항만학회지 한국항해항만학회지 제44권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
187 - 194 (8page)

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항만의 주요 정책 및 향후 운영계획 수립 시 정확한 물동량 예측에 관한 연구는 매우 중요하며 이러한 중요성으로 인해 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 국내 최대 석탄 및 철광석 처리 항만인 광양항을 대상으로 단계적 회귀분석과 인공신경망모형을 활용하여 모형간 예측력을 비교하였다. 2009년 1월부터 2019년 1월까지 총 121개월의 월별자료를 활용하였으며 석탄 및 철광석 물동량에 영향을 주는 요인을 선정하여 공급관련요인과 시장·경제관련요인으로 분류하였다. 단계적 회귀분석 결과, 광양항 석탄 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 석탄가격 및 대미환율이 최종변수로 선정되었고 철광석 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 철광석가격이 최종변수로 선정되었다. 인공신경망모형의 경우, 모델 성능에 영향을 미치는 다양한 Hyper-parameters를 조정하며 최적 모델을 선정하는 시행착오법을 사용하였다. 분석결과 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 우수한 예측성능을 나타내었으며 예측 모형별 예측값과 실측값을 그래프 상 비교 시에도 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 고·저점을 유사하게 나타냈다.
#Gwangyang port #Iron ore #Coal #Time series analysis #Stepwise regression analysis #Artificial neural network model

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조찬혁 / 2008 / 동해항 시멘트 물동량의 추정에 관한 연구 / 물류학회지 18(1):33~53 dbpia 전찬영 / 2007 / 인공신경망모형의 항만물동량 예측 적용에 관한 연구 / 해운물류연구 (53):65~82 dbpia 김창범 / 2015 / 개입 승법계절 ARIMA와 인공신경망모형을 이용한 해상운송 물동량의 예측 / 한국항만경제학회지 31(1):69~84 dbpia 김정은 / 2018 / 유류화물 항만물동량 예측모형 개발 연구 / 한국항만경제학회지 34(1):81~98 dbpia Korea Mineral Resource Information Service / Iron Ore & Energy Statistics google schola

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