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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정대환 (한국관세무역개발원) 우수한 (중앙대학교)
저널정보
한국항만경제학회 한국항만경제학회지 한국항만경제학회지 제40집 제4호
발행연도
2024.12
수록면
19 - 35 (17page)
DOI
10.38121/kpea.2024.12.40.4.19

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대부분 컨테이너 터미널은 대도시와 그 주변에 위치하고 있기에 주변 주민들과 마찰이 필연적이며 특히 외부트럭으로 인한 교통 혼잡으로 안전사고, 대기오염 등의 불편을 초래하고 많은 민원을 발생시키고 있다. 본 연구는 광양항 컨테이너 터미널의 Truck Turnaround Time 예측에 영향을 미치는 여러 변수들을 선정하고 그 변수들을 바탕으로 시간당 Truck Turnaround Time 예측 모형의 예측정확도를 비교 분석하고 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 예측을 위해 전통적인 계량경제 모형과 인공신경망 모형을 통해 분석하며, 이때 각 분석방법의 예측정확도를 측정하여 가장 우수한 성과를 나타내는 모델을 선정하고자 한다. 분석결과 인공신경망 모형을 활용한 예측모형의 정확도가 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 컨테이너 터미널 운영사, 육상 운송사 등 직접적인 관계가 얽혀있는 이해 관계자들의 의사결정에 객관적 근거를 제시할 수 있다는 점에서 의의가 있으며, 항만과 인접한 도심에도 긍정적인 역할을 할 수 있다.
#Big Data #SARIMA #Artificial Neural Network(ANN) #MAE #MSE #RMSE #빅데이터 #인공신경망

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 현황 및 문헌연구
Ⅲ. 분석방법 및 연구모형
Ⅳ. 실증분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
국문요약

참고문헌 (0)

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