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저자정보
박한별 (부산대학교) 박기군 (부산대학교) 허재현 (부산대학교) 김민섭 (부산대학교) 남재현 (한진부산컨테이너터미널) 배혜림 (부산대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제30권 제1호
발행연도
2025.2
수록면
203 - 225 (23page)
DOI
10.7838/jsebs.2025.30.1.203

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연간 수백만 Twenty-foot Equivalent Unit (TEU) 컨테이너를 하역하는 항만에서, 제한된 야드 공간 내에서 효율적인 컨테이너 관리는 중요한 문제로 여겨진다. 하지만, 야드 운용을 효율적으로 관리하기에 많은 난항을 겪고 있는데, 그 원인 중 하나는 Import Container Dwell Time (ICDT)이 서로 다른 원인에서 기인한다. ICDT는 선박을 통해 양하 된 컨테이너를 운송사가 육지로 반출할 때까지 소요되는 시간으로 정의되는데, 컨테이너의 속성과 운송사의 배차계획 등 여러 복잡한 요인들에 영향을 받기 때문에, 정확히 예측하기 어렵다. 이러한 어려움에도 불구하고, 정확한 ICDT 예측은 효율적인 야드 운영에 기여하므로 매우 중요하다. 본 연구에서는 ICDT의 예측 성능을 향상시키기 위해 Electric Data Interchange (EDI) 데이터를 활용할 것을 제안한다. EDI는 컨테이너의 반입부터 반출까지의 프로세스 내 세관 신고, 컨테이너 반출 마감 기한과 같은 시간 정보를 포함하고 있다. 이러한 시간 정보들을 사용하여 ICDT 예측에 사용할 수 있는 외부 변수들을 생성할 수 있으며, 이는 ICDT 예측에 기여할 수 있다. 제안하는 접근법의 효과성을 검증하기 위해 실제 현장에서 수집된 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 다양한 예측 모델 중 Random Forest (RF)가 가장 우수한 성능을 보여주었으며, EDI 데이터를 통합함으로써 예측 성능이 크게 개선됨을 확인하였다. 특히, EDI 데이터에서 파생된 변수들이 높은 변수 중요도를 보여주었다. 이러한 결과는 ICDT의 정확한 예측을 위해 EDI 정보의 필요성을 시사한다.
#항만 #수입 컨테이너 #컨테이너 체류 시간 #전자 데이터 교환 #기계 학습 #Port #Import Container #Container Dwell Time #Electronic Data Interchange #Machine Learning

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법론
4. 실험
5. 논의
6. 결론
References

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