[논문 리뷰] 컨테이너 터미널의 이론적 대기율과 실제 대기율 비교에 관한 연구: 부산항 신항 A 터미널을 대상으로

내가 논문 읽은 이유: 선박 대기율을 증가시키는 요인에는 무엇이 있는지 알아내기 위해

 

논문 요약: 컨테이너터미널의 선박대기율 측정 방식을 제안하고 터미널의 실제 대기율과 대기행렬이론상의 대기율을 비교하여 차이가 어떻게 발생하는지를 밝혀내고자 한다.  행렬이론상의 대기율과 실제 터미널의 대기율을 비교하였으며, 점유율 70%일 때 대기행렬이론상 대기율은 31.1%이 도출되었다. 이러한 차이가 나는 이유로는 항만의 특성상 입항선박이 많은 피크요일로 인한 것이라 추정된다. 피크요일 시 대기척수를 조사한 결과, 일요일 197척, 화요일 89척, 수요일 89척의 선박이 대기한 것으로 나타났다.

 

논문 진행: 

1. 대기행렬이론에 대한 정의

2. A 터미널의 선박도착시간간격 분석

본 연구에서는 대기행렬시스템의 이론상 도착시간간격이 지수분포를 따르는지를 밝혀내기 위해 부산항 신항 A터미널을 대상으로 분석을 실시하였다.

    -> A 터미널의 3년간(2014~2016)의 Port-MIS 자료를 바탕으로 선박도착시간간격을 분석한 결과, 총 입항 선박 수는 6675척, 평균 도착시간은 3.94시간, 도착분포는 지수분포를 나타냈고, 분포의 Square Error는 0.0022로 나타났다. A 터미널의 선박도착시간간격이 지수분포에 적합한지를 테스트하기 위하여 Chi Square Test기법을 사용하였으며, 적합성이 유의한 것으로 나타났다. 

3. A 터미널 서비스시간간격 분석

    -> A 터미널의 3년간(2014~2016)의 Port-MIS 자료를 바탕으로 서비스시간간격을 분석한 결과, 총 입항 선박 수는 6675척으로 동일하며, 평균 서비스시간은 14.2시간, 서비스시간분포는 베타분포, Square Error는 0.001448로 나타났다. A터미널의 서비스시간간격이 베타분포에 적합한지를 테스트하기 위하여 Chi Square Test기법을 사용하였다.  그 결과 적합성이 유의한 것으로 나타났다.

4. A 터미널의 이론상 대기율 측정

5. A 터미널의 선박규모별 입항 선박수, 화물량(평균 하역량, 총 화물량), 평균 서비스 시간등의 현황 분석

    -> A 터미널의 월별 입항선박 수 및 화물처리량 분석 결과 그래프

    -> A 터미널의 월별 화물처리량 및 선석 점유율 분석 결과 그래프

6. A 터미널 대기율 및 점유율 측정결과

    -> 월별 평균 대기척수, 평균 대기 시간, 평균 서비스 시간, 대기율, 선석 점유율을 표로 나타냄

7. 이론과 실제 대기시간 차이 분석

    -> 특정 요일 입항 선박에 영향을 받아 대기선박도 특정 요일에 높게 나타나고 있는 것으로 나타났다. 

    

결론:

이론값과 실제값이 차이가 나는 이유로는 항만의 특성상 입항선박이 많은 피크요일로 인한 것이라 분석된다. 향후 연구과제로는 다양한 선석 수의 변화를 통하여 선박대기율의 변화를 고나찰하면서 그 원인을 면밀하게 분석할 필요가 있을 것이다. 

 

출처: 이정훈, and 박남규. "컨테이너 터미널의 이론적 대기율과 실제 대기율 비교에 관한 연구: 부산항 신항 A 터미널을 대상으로." 한국항만경제학회지 34.2 (2018): 69-82.