광양항을 중심으로 한 장래 해상교통량 예측을 위한 해상교통공학적 고려 요소에 대한 연구

• 영문명: The Consideration Factors of Marine Traffic Engineering to Estimate the Future Traffic Volume for Kwangyang Port
• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 박영수(Young-Soo Park) 김종수(Jong-soo Kim) 박진수(Jin-soo Park)
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2007 춘계공동학술대회논문집(제1권), 391~398쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2007.04.30

국문 초록

항만개발의 적정성 및 해상교통 환경평가를 위하여 대상항만의 현재의 입출항 교통량을 이용하여 장래의 교통량을 추정하고 있다. 이는 장래 교통량의 추정을 기초로 하여 항로의 혼잡도, 항로 폭의 결정, 각종 운영규정을 설정하기 때문에 상당히 중요한 요소로 반드시 고려되어야 할 요소이다. 해상교통공학에서 사용되는 장래 해상교통량 추정방법은 중력모델, 프레터 법칙, 경향 추세식을 이용한 방법 등이 있는데 이전 연구의 대부분은 교동량 추정요소는 그 항만의 입출항 척수를 기초로 장래교통량을 추정하고 있다. 그러나 항만특성상 입출항 선박의 종류 및 크기가 상이하여 입출항 척수라는 하나의 요소로 변화 추이를 이용한 장래 교통량 예측은 상당히 어렵다. 이 논문에서는 이러한 각 항만의 연안ㆍ외항선박 척수, 선박 크기별 입출항 척수, 각 선박 당 수송 물동량 등의 변화 추이를 이용하여 장래 교통량 추이를 보다 더 정확하게 예측하고자 한다. 그리고 수학적으로 모델을 구하기 어려운 비선형 시스템이라 할지라도 입ㆍ출력특성을 묘사할 수 있으며, 입력정보의 왜곡, 잡음 등에 강인한 특성을 가지고 있어서 최근에 비선형 동특성 시스템의 동정(Identification)에 응용되고 있는 신경회로망을 이용하여 장래교통량을 예측한 결과와 상호 비교하고자 한다.

영문 초록

To assess the port development and maritime traffic environment, the future traffic volume has been estimated using the number of inbound and outbound vessel for a specific port. The estimation of future traffic volume should be considered as an important factor to establish the degree of fairway congestion, the determination of fairway width and the operational rule. Until now, the number of in and out vessel for the port has been only estimated mainly, but the type and size of inbound and outbound ships are different depending on the port's characteristics. So, it is difficult to estimate the future traffic volume using the change of only one item. This paper suggest a different method to estimate the future traffic volume more accurately using the number of coastal ship and ocean-going ship, the size of ship and the change of cargo volume per a ship etc. And it compared with the results of Artificial Neural Network(ANN) for accurate identification of nonlinear system.

목차

요약

ABSTRACT

1. 서론

2. 해상교통량 예측 추정 방법

3. 광양항 장래 해상교통량 추정

4. 장래 해상교통량 추정 비교 분석

5. 결론

참고문헌

키워드

교통량 추정 OD 조사 경향 추세 항만 특성 신경회로망 해상교통공학 traffic volume estimation OD survey trend port character artificial neural network marine traffic engineerin