자기조직화지도 신경망을 이용한 국내 컨테이너터미널의 클러스터링 측정소고 (A Brief Clustering Measurement for the Korean Container Terminals Using Neural Network based Self Organizing Maps)

서지정보

· 발행기관 : 한국항만경제학회
· 수록지 정보 : 한국항만경제학회지 / 26권 / 1호 / 43 ~ 60페이지
· 저자명 : 박노경

초록

본 논문에서는, 국내와 외국에서 선행된 항만분야의 SOM신경망을 이용한 클러스터분석과 관련된 선행연구들을 간략하게 검토하였으며, 또한 국내 컨테이너터미널 8곳의 3년간(2002년, 2003년, 2004년)자료를 이용하고, 4개의 투입물[종업원수(명), 부두길이(m), 부지면적(평방m), 갠트리크레인 대수(대)])과 1개의 산출물[년간 컨테이너 처리실적(TEU)]을 이용하여 DEA방법 및 SOM신경망을 이용한 클러스터링으로 실증분석하는 방법을 보여주었으며, 그 결과가 갖는 현실적인 의미와 정책적인 함의를 제시하였다.
주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, DEA분석결과에 의하면, 각 터미널의 참조터미널들이 감천터미널을 제외하고 지리적으로 근접지역에 위치하고 있는 것으로 나타나서 클러스터형성이 가능하며, 시너지 효과도 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 광양터미널들은 지리적으로 멀지만, 감만, 우암터미널들과 클러스터를 구축할 수 있는 것으로 나타났다. 둘째, SOM신경망을 이용한 클러스터링분석결과를 보면, 클러스터 1, 클러스터 2, 클러스터 3에 위치함 감만터미널, 클러스터 4에 위치하고 있는 허치슨터미널과 신선대터미널, 클러스터 5에 위치한 15개의 터미널들이 나름대로 클러스터링에 대한 의미를 가지고 있는 것으로 추정되었다. 셋째, DEA기법에 의한 참조터미널들에 의한 클러스터링과 SOM신경망에 의한 클러스터링 사이에서는 약67% 수준에서 일치하였다.
본 연구의 정책적인 함의는 첫째, 컨테이너터미널에 대한 정책입안자는 북항에 속한 자성대, 우암, 신감만, 감만 터미널은 터미널운영을 통합하는 것이 필요하다. 즉, 클러스터링의 효과를 극대화시키기 위해서는 부두운영사의 숫자를 줄여나가는 정책을 강제적으로 입안하여 시행하는 것이 가장 시급한 문제이다. 둘째, 부산북항에 위치한 터미널들의 최대약점은 터미널마다 부두운영사가 서로 달라서 화주들에게 원스톱서비스를 제공하지 못하고 있다는 점이다. 즉, 년간 물동양의 44%가 환적화물임을 감안해 보았을 때, 북항의 컨테이너 터미널들은 향후 신항과의 화물수주경쟁에서 성공하기 위해서는 반드시 클러스터링을 하는 정책을 도입해야만 한다.

영어초록

The purpose of this paper is to show the clustering measurement way for Korean container terminals by using neural network based SOM(Self Organizing Map). Inputs[Number of Employee, Quay Length, Container Terminal Area, Number of Gantry Crane], and output[TEU] are used for 3 years(2002,2003, and 2004) for 8 Korean container terminals by applying both DEA and SOM models. Empirical main results are as follows: First, the result of DEA analysis shows the possibility for clustering among the terminals and reference terminals except Gamcheon and Gwangyang terminals because of the locational closeness. Second, the result of neural network based SOM clustering analysis shows the positive clustering in clustering positions 1, 2, 3, 4, and 5. Third, the results between SOM clustering and DEA clustering show the matching ratio about 67%.
The main policy implication based on the findings of this study is that the port policy planner of Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs in Korea should introduce the clustering measurement way for the Korean container terminals using neural network based SOM with DEA models for clustering Korean ports and terminals.

참고자료

· 없음