항만 컨테이너 터미널 게이트 반출입 대수 증감 영향 변수 탐색 및 분석
Exploration and Analysis of Influential Factors for Predicting Gate Traffic Fluctuations at Container Terminals
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초록
항만 컨테이너 터미널은 해상물류와 육상물류를 연결하는 핵심 물류거점으로 수출입 물류 산업에서 매우중요한 역할을 수행한다. 이 중 게이트는 수출 화물의 반입과 수입 화물의 반출이 이루어지는 관문으로, 다수의 외부트럭이 동시에 유입됨에 따라 혼잡이 발생할 수 있으며, 이는 전체 수출입 물류 속도와 효율성에 영향을 미치는 주요 요인 중 하나로 작용한다. 본 연구는 게이트 반출입 혼잡도 분산에 대한 물류주체들의 의사결정을 지원하기 위해 게이트 반출입 대수 증감에 영향을 미치는 주요 변수들을 탐색하고 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 게이트 반출입 대수를 종속 변수로 설정하고 업무 도메인 프로세스를 기반으로 게이트 반출입 대수 증감에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수들에 대한 가설을 수립하였다. 이후 탐색적데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis)과 다변량 분석을 통해 변수 간 상관관계를 분석하고 유의미한 영향 변수를 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 인공지능 기반 예측 모델 개발에 활용될 수 있으며, 게이트 반출입 혼잡을 분산시키기 위한 물류주체들의 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Port container terminals serve as critical logistics hubs connecting maritime and land transportation, playing a vital role in the import-export logistics industry. Among these, the gate functions as the gateway for inbound handling of export cargo and outbound handling of import cargo. Congestion can occur due to the simultaneous influx of numerous external trucks, which acts as a significant factor impeding the overall speed and efficiency of import-export logistics. This study aims to explore and analyze the key variables influencing gate in/out congestion to support decision-making by logistics stakeholders for congestion mitigation. To this end, gate in/out congestion is set as the dependent variable, and hypotheses regarding variables expected to affect congestion were established based on domain-specific operational processes. Subsequently, exploratory data analysis (EDA) was conducted to analyze correlations among variables and identify significant independent variables. The findings of this study are expected to contribute to the development of AI-based predictive models and support logistics stakeholders decision-making to alleviate gate congestion.