항만·해상운송 데이터 기반 운항 패턴 분석과 터미널 생산성 최적화 연구

Data-driven Port and Maritime Operations Analysis and Container Terminal Productivity Optimization

연구 내용

항만·선박 입출항 데이터와 통계·확률모형을 활용해 해상운송 패턴과 터미널 생산성을 정량화하고 운영 개선 방안을 도출하는 연구

Port-MIS의 선박입출항 데이터를 기반으로 노선별·항만별 운항 흐름을 시각화하고, 베이지안 네트워크와 시뮬레이션을 적용해 미래 해상운송 패턴과 정책 시나리오의 영향을 분석합니다. 또한 컨테이너 터미널을 수평·수직 배치로 구분하여 본선작업 시간과 생산성을 비교하고, 가속실패시간모형(AFT) 등 모수적 생존분석으로 작업 시간 분포 차이를 해석합니다. 이를 통해 스마트 항만 운영과 재항시간 관리에 직접 적용 가능한 운영지표를 설계합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 남북 교역을 염두에 둔 서해·동해 권역의 단거리 해운과 운항 흐름을 Port-MIS 항행 데이터로 분석하고, 확률분포 기반 경로 추정과 베이지안 네트워크·시뮬레이션으로 미래 물류 패턴을 전망하는 연구를 수행했습니다. 이후 선석배정과 본선작업 데이터를 대상으로 터미널 배치 형태에 따른 생산성 차이를 가속실패시간모형(AFT)으로 해석하는 방향으로 확장되었습니다. 최근에는 컨테이너선 입출항 빅데이터를 통해 코로나19 전후 재항시간을 비교·분석하여 운영 변화를 정량화하는 연구를 진행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

남북 연안 운송 수요 예측
선석배정 최적화
피더 운송 계획 수립
컨테이너 크레인 생산성 모델링
선박 재항시간 관리체계
항만 자동화 운영 KPI 설계
노선 재개 정책 영향평가
운항 리스크 시뮬레이션
항만 인프라 투자 우선순위
운영 데이터 기반 의사결정 프레임워크