KR102370482B1 - 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법 - Google Patents
선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102370482B1 KR102370482B1 KR1020190147812A KR20190147812A KR102370482B1 KR 102370482 B1 KR102370482 B1 KR 102370482B1 KR 1020190147812 A KR1020190147812 A KR 1020190147812A KR 20190147812 A KR20190147812 A KR 20190147812A KR 102370482 B1 KR102370482 B1 KR 102370482B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- ship
- equipment
- information
- demand
- manpower
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
- G06Q10/06375—Prediction of business process outcome or impact based on a proposed change
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06314—Calendaring for a resource
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 발명은, 해운사별 보유 선박의 제원정보와 선박의 시계열 위치정보 및 운항경로와 해상환경정보를 활용하여 실제 선박운항해역에서의 누적 가중운항거리와 누적 가중운항시간을 연산하여 산출한 선체의 누적 피로도, 장비별 허용 가동시간과 상기 누적 가중운항시간을 연산하여 산출한 장비의 누적 노후도, 및 운송화물의 누적 화물량과 누적 운송거리를 연산하여 산출한 선박의 활용도를 분석하고, 기자재의 교체 수요를 예측하는 단계; 선박의 운임수입, 평균 신조가와 평균 중고선가와 폐선가의 선가, 발주량과 폐선량, 및 조선소별 신조능력과 누적 수주잔량과 선박의 인도실적을 분석하여, 신규발주 선종과 발주량을 예측하는 단계; 및 예측된 상기 신규발주 선종과 발주량을 통해 소요인력 및 기자재의 수요를 예측하는 단계;를 포함하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법을 개시한다.
Description
본 발명은, 선박의 자동위치정보 데이터와 해상환경정보와 화물정보를 이용하여 해운사의 운임수입과 활용도와 노후도를 분석하고, 선박의 신규발주와 관련 인력수요 및 기자재의 발주량과 발주시점을 예측하여 최적의 투자결정을 지원하도록 하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법에 관한 것이다.
통상, 전세계 무역은 선박을 이용한 해상무역을 통해 대부분 이루어지고 있다.
한편, 전세계 신규선박 발주관련 정보는 선주, 해운사, 조선소, 선박기자재회사, 리스회사, 투자자, 은행 및 보험에 중요한 정보로서, 선박의 신규발주 예측은 정확한 실제 선박의 운항거리, 운항시간 및 장비의 노후도를 기반으로 예측하지 않고, 조선소의 건조능력, 수주잔량, 시장수요전망 및 선령으로 예측하여, 신조 발주예측의 정확도가 낮다.
또한, 신규선박 발주관련 정보는 독립변수가 무수히 많고, 방대한 시계열정보이고, 정확하게 분석하는 데 상당한 어려움이 따르고, 이와 관련한 공식적인 자료가 발표되는 경우에도, 장시간이 소요되어 정확한 정보가 필요한 시점에 정보제공이 어려운 한계를 가지고 있다.
한편, 선박의 신규발주예측은, 운임정보, 선령, 조선소의 수주현왕, 건조능력 및 시장상황에 따른 전망을 통한 단기간 시장수요를 예측하여 이루어지기도 하는데, 정확도가 낮아 실제 선박의 활용도 분석을 통한 신규선박의 종류 및 발주 예상량에 대한 정확한 추정기술이 필요하다.
예컨대, 전세계 선박을 분석하기 위해서는, 전세계 약 140,000척의 대형 선박을 대상으로 12,264,000,000개의 위치 정보(1시간 간격기준)와 전세계 약 240개 해역별, 시간당 파도의 주기 및 높이와, 바람과 조류의 데이터를 포함하는 전세계 해상환경정보 168,192,000개를 이용하고, 364개 항로(유조선 117개, 살물선 125개, 컨테이너선 122개), 13개 선종의 중고선과 폐선과 신조선 관련 20,280개의 주간선가 정보, 약 400개의 주요 조선소의 수주실적 및 건조기간분석을 이용한 선박의 신조선 발주예측을 위한 통합적인 분석기술이 필요하다.
이를 위해, 방대한 데이터베이스시스템 구축과 빅데이터 분석과 복잡한 조선해양공학적인 기술이 필요하다.
본 발명의 사상이 이루고자 하는 기술적 과제는, 시계열 선박위치정보를 이용한 빅데이터의 분석을 통하여 실제 운항상태를 고려한 전세계 선박의 노후도를 분석하여, 신규선박발주 및 관련 기자재의 종류와 발주량을 예측할 수 있는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법을 제공하는 데 있다.
전술한 목적을 달성하고자, 본 발명은, 해운사별 보유 선박의 제원정보와 선박의 시계열 위치정보 및 운항경로와 해상환경정보를 활용하여 실제 선박운항해역에서의 누적 가중운항거리와 누적 가중운항시간을 연산하여 산출한 선체의 누적 피로도, 장비별 허용 가동시간과 상기 누적 가중운항시간을 연산하여 산출한 장비의 누적 노후도, 및 운송화물의 누적 화물량과 누적 운송거리를 연산하여 산출한 선박의 활용도를 분석하고, 기자재의 교체 수요를 예측하는 단계; 선박의 운임수입, 평균 신조가와 평균 중고선가와 폐선가의 선가, 발주량과 폐선량, 및 조선소별 신조능력과 누적 수주잔량과 선박의 인도실적을 분석하여, 신규발주 선종과 발주량을 예측하는 단계; 및 예측된 상기 신규발주 선종과 발주량을 통해 소요인력 및 기자재의 수요를 예측하는 단계;를 포함하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법을 제공한다.
구체적으로, 해운사별 보유 선박의 상기 제원정보를 수집하여 선박 DB를 구축하는 단계; 위성정보 및 선박의 AIS, RF 또는 LRIT로부터 선박의 상기 시계열 위치정보 및 상기 운항경로를 수집하여 선박위치 DB를 구축하는 단계; 해상정보제공 서버로부터 선박운항해역의 상기 해상환경정보를 수집하여 해상환경 DB를 구축하는 단계; 실제 선박운항해역에서의 누적 가중운항거리와 누적 가중운항시간을 연산하여 선체의 상기 누적 피로도를 산출하는 단계; 장비별 허용 가동시간과 상기 누적 가중운항시간을 연산하여 장비의 상기 누적 노후도를 산출하고 기자재 교체수요를 추정하는 단계; 상기 선박위치 DB를 분석하여 선박의 항구 입출항정보를 수집하고, 수리내역 및 상기 제재/압류/운항금지내역의 법률적인 위험도를 분석하여, 항구 입출항정보 DB를 구축하는 단계; 상기 선박위치 DB를 분석하여 화물의 종류와 적재량/하역량/운송 화물량을 예측하는 화물 적재량에 대한 통계분석을 수행하고, 정상 적재/하역 여부를 검증하는, 화물 DB를 구축하는 단계; 상기 선박위치 DB로부터의 선박운항해역의 운항거리와 운항시간, 및 상기 화물 DB로부터의 화물 적재량으로부터, 선박별 운항경로와 운항패턴을 분석하여 운항정보 DB를 구축하는 단계; 상기 해상환경 DB로부터의 상기 해상환경정보, 상기 선박위치 DB로부터의 선박운항해역의 운항거리와 운송시간, 및 상기 화물 DB의 화물 적재량을 분석하여, 운송화물의 상기 누적 화물량과 상기 누적 운송거리를 연산하여 선박의 선종별 및 선박톤수별 활용도를 산출하는 단계; 선박의 운임수익을 포함하는 해상항로별 용선 운임정보를 수집하여 운임 DB를 구축하는 단계; 상기 운항정보 DB 및 상기 운임 DB를 분석하여 선박별 운임수익을 추정하고, 상기 선박위치 DB로부터의 선박운항해역의 운항거리와 운송시간으로부터 선박운항에 따른 연료비를 추정하고, 상기 운임수익과 상기 연료비와 기타비용을 연산하여 이익창출능력인 상기 운임수입을 산출하는 단계; 조선소별 도크 및 안벽의 위치와 크기, 고용인력, 생산규모, 매출 및 이익의 조선소관련정보를 수집하여 신조능력에 대한 신조능력정보 DB를 구축하는 단계; 조선소별 평균 선박인도기간과 상기 누적 수주잔량의 계약시기와 인도시기를 추정하여 인도시점을 예측하고 상기 인도실적을 분석하는 인도실적 DB를 구축하는 단계; 및 예측된 상기 신규발주 선종과 발주량과 연관하여, 상기 신조능력정보 DB를 통해 소요인력 및 기자재의 수요를 예측하는 단계;를 포함하여, 상기 활용도와 상기 운임수입과 상기 선가의 변화추이, 상기 폐선량의 변화추이, 상기 인도시점의 지연여부, 및 상기 누적 수주잔량의 변화추이를 분석하여, 신규 선박발주의 선종별 발주량을 예측하도록 하고, 예측된 발주량에 따라 조선소별 소요인력 및 인력시수의 수요량과 수요시점을 예측하고 기자재의 종류와 수요량과 수요시점을 예측할 수 있다.
여기서, 상기 선박 DB는, 해운사별 보유 선박별, IMO 등록 선박명과 IMO번호와 MMSI번호와 선박번호와 선주사와 운영사와 선종과 선박톤수와 선체 주요 제원치수정보와 엔진타입과 장비 종류와 화물창크기와 적재화물과 선령과 건조 조선소와 선원수의 선박정보를 저장할 수 있다.
또한, 상기 선박위치 DB는, 위치정보의 오류, 왜곡 또는 조작을 검증하여 위성정보 또는 Port-MIS를 통해 위치정보를 수정할 수 있다.
또한, 상기 해상환경 DB는, 전지구적인 해상환경정보를 제공하는 ECMWF, NOAA, 각국 기상청, 또는 기상정보회사의 상기 해상정보제공 서버로부터 선박운항해역의 파도와 조류와 바람과 날씨의 해상환경정보를 수집하고, 선박운항해역의 파도의 높이/주기와 조류의 방향/속도와 바람의 풍향/풍속을 통계처리하거나, 단순화한 해상 등급을 이용하여 해당 해역을 통과하는 해역에서의 파도와 바람에 대해 산출된 변동외력을 통해 상기 누적 피로도 및 상기 누적 노후도를 분석할 수 있다.
또한, 상기 해상환경 DB로부터의 선박운항해역의 구간별 해상 하중과 운항거리 및 운항시간을 각각 연산하여 가중운항거리 및 가중운항시간을 각각 산출하고, 상기 화물 DB의 운송화물의 누적 화물량과 누적 운송거리를 연산하여 톤마일을 산출하고, 누적 운송시간과 전체 운항시간의 비율로 상기 활용도를 산출할 수 있다.
또한, 상기 항구 입출항정보 DB는, 흘수와 과거 항구정박시간을 분석하며, 제재/압류 해당 선박의 항구내 활동을 모니터링하고, 상기 선박위치 DB로부터의 제재/압류 해당 선박의 위치정보 및 운항경로를 분석하여 해상 및 항구에서의 화물하역을 모니터링하거나 위치정보의 조작 및 차단을 검증하고, 제재사항 위반시 해당 선박의 위성영상정보를 확보하여 저장하도록 할 수 있다.
또한, 선급의 제규정 또는 과학적인 방법을 이용하여 운항중 변동하중에 따른 부재의 누적 피로도를 산정하여, 상기 누적 피로도를 산출하고, 장비별 허용 가동시간과 교체 또는 수리시 비용을 포함하는 장비 DB를 구축하여, 누적 가중운항거리와 누적 가중운항시간에 따른 장비별 가동시간을 종합하여 장비의 누적 가동시간을 산정하여 상기 누적 노후도를 산출하고, 기자재의 수리 및 교체 물량과 시점을 추정하고, 유사한 중고선 거래실적을 비교할 수 있다.
또한, 상기 운항정보 DB는, 분석된 상기 운항경로와 운항패턴을 통해 해당 선박의 운영일수와 과거 운항실적을 통계처리하고, 운송거리와 운송시간에 따른 상기 운임수익을 추정하도록 할 수 있다.
또한, 상기 운임 DB는, 발틱거래소지수와 유조선 WS(World Scale)와 해사운임정보 제공서버로부터 제공되는 해상항로별 용선 운임정보를 통해 실제 운항경로에 따라 운임수익을 추정할 수 있다.
또한, 상기 기타비용은, 운항비용제공 서버로부터 운송시 투입한 운항비용, 유지보수비용, 항해비용, 선원임금, 자본이자, 보험비, 감가상각비, 터그사용료의 항구사용료, 운하통과비, 검사, 하역비 및 금융비용, 기타비용 중 어느 하나 이상을 포함하고, 연간 화물운항비율과 대표선박 대비 화물수송비율을 반영하여 최종 운임수입을 추정할 수 있다.
또한, 상기 소요인력 및 기자재의 수요 예측 단계는, 선박발주정보 제공서버 및 기업공시서버로부터 신규 선박발주정보를 수집하여 신규발주선박 DB를 구축하는 단계와, 신규발주 선박과 기존 건조중인 선박의 선종별 및 선박톤수별 소요인력과 소요시점에 대한 표준 인력시수 DB를 구축하여, 상기 표준 인력시수 DB를 통해 공정별로 사전에 정의된 인력시수의 소요시점분포정보에 의해 소요인력을 배분하고, 조선소별로, 공정별 인력시수 및 인력소요에 관한 시수/인력수요 표준곡선을 도출하는 과정을 반복하여 전체 조선소의 소요인력 및 인력시수의 수요량과 수요시점을 통합 추정하는 단계와, 신규발주 선박과 기존 건조중인 선박의 선종별 및 선박톤수별 기자재의 종류와 소요량과 소요시점에 대한 표준 기자재 DB를 구축하여, 상기 표준 기자재 DB를 통해 공정별로 사전에 정의된 기자재의 소요시점분포정보에 의해 기자재의 종류와 소요량을 배분하고, 조선소별로 공정별 기자재의 종류와 소요량과 소요시점에 관한 기자재수요 표준곡선을 도출하는 과정을 반복하여 전체 조선소의 기자재의 종류와 수요량과 수요시점을 통합 추정하는 단계와, 상기 통합 추정된 소요인력 및 인력시수의 수요량과 수요시점에 의해 최적 소요인력계획을 수립하고, 상기 통합 추정된 기자재의 종류와 수요량과 수요시점을 통해 기자재의 발주량과 발주시점을 예측하는 단계;로 세부적으로 구성될 수 있다.
본 발명에 의하면, 선박의 운항상태와 해상물류에 특화된 빅데이터의 분석을 이용한 해상환경하에 전세계 선박의 실제 운항에 따른 활용도와 노후도 분석 후, 선가와 발주량과 폐선량과 신규조선소공급능력 분석을 통한 신규수주선박의 선종과 발주량에 대한 예측이 가능한 효과가 있다.
또한, 조선소의 최적의 수주전략과 생산능력예측이 가능하고, 관련 투자자, 은행, 보험 및 기자재 공급업체에게 정확한 정보제공을 제공하여 최적의 의사결정지원이 가능한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법의 흐름도를 개략적으로 도시한 것이다.
도 2는 도 1의 흐름도를 구체화하여 구성한 흐름도를 도시한 것이다.
도 3은 도 1의 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법의 수요 예측 단계의 흐름도를 도시한 것이다.
도 4는 도 2의 흐름도를 구현한 구성도를 도시한 것이다.
도 2는 도 1의 흐름도를 구체화하여 구성한 흐름도를 도시한 것이다.
도 3은 도 1의 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법의 수요 예측 단계의 흐름도를 도시한 것이다.
도 4는 도 2의 흐름도를 구현한 구성도를 도시한 것이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 의한 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법은, 전체적으로, 해운사별 보유 선박의 제원정보와 선박의 시계열 위치정보 및 운항경로와 해상환경정보를 활용하여 실제 선박운항해역에서의 누적 가중운항거리와 누적 가중운항시간을 연산하여 산출한 선체의 누적 피로도, 장비별 허용 가동시간과 누적 가중운항시간을 연산하여 산출한 장비의 누적 노후도, 및 운송화물의 누적 화물량과 누적 운송거리를 연산하여 산출한 선박의 활용도를 분석하고 기재자의 교체 수요를 예측하는 단계(S110), 선박의 운임수입, 평균 신조가와 평균 중고선가와 폐선가의 선가, 발주량과 폐선량, 및 조선소별 신조능력과 누적 수주잔량과 선박의 인도실적을 분석하여, 신규발주 선종과 발주량을 예측하는 단계(S120), 및 예측된 신규발주 선종과 발주량을 통해 소요인력 및 기자재의 수요를 예측하는 단계(S130)를 포함한다.
앞선 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법의 선박 활용도 분석 및 기자재의 교체 수요 예측 단계(S110)와 신규발주 선종 및 발주량 예측 단계(S120)와 소요인력 및 기자재 수요 예측 단계(S130)를 세분화하여 구체적 상술하면 다음과 같다.
우선, IMO(International Maritime Organization; 국제 해사 기구)서버(10)등 다양한 소스로부터 해운사별 보유 선박의 제원정보를 수집하여 선박 DB(110)를 구축한다(S111).
여기서, 선박 DB(110)는, 해운사별 보유 선박별, IMO 등록 선박명과 IMO번호와 MMSI번호와 선주사와 운영사와 선종과 선박톤수와 선체 주요 제원치수정보와 엔진타입과 장비 종류와 화물창크기와 적재화물과 선령과 건조 조선소와 선원수의 선박정보를 저장할 수 있다.
다음, 위성정보 및 선박의 AIS(Automatic Identification System), RF(라디오 시그널) 또는 LRIT(Long Range Identification & Tracking)로부터 선박의 시계열 위치정보 및 운항경로를 수집하여 선박위치 DB(120)를 구축한다(S112).
여기서, 선박위치 DB(120)는, 위치정보의 오류, 왜곡 또는 조작을 검증하여 위성정보 또는 Port-MIS(Management Information System)(항만운영정보시스템)를 통해 위치정보를 수정할 수 있다.
다음, 해상정보제공 서버(20)로부터 선박운항해역의 해상환경정보를 수집하여 해상환경 DB(130)를 구축한다(S113).
여기서, 해상환경 DB(130)는, 전지구적인 해상환경정보를 제공하는 ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)(유럽중기예보센터), NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)(국립해양대기국), 각국 기상청, 또는 기상정보회사의 해상정보제공 서버(20)로부터 선박운항해역의 파도와 조류와 바람과 날씨의 해상환경정보를 수집하고, 선박운항해역의 파도의 높이/주기와 조류의 방향/속도와 바람의 풍향/풍속을 통계처리하거나, 단순화한 해상 등급, 예를 들면, 해당 해역을 통과하는 해역에서의 보퍼트계급(Beaufort Scale) 또는 더글러스 파랑도(Douglus Scale)에 의해 정의된 파도와 바람에 대해 산출된 변동외력을 통해 누적 피로도 및 누적 노후도를 분석할 수 있다.
다음, 실제 선박운항해역에서의 누적 가중운항거리와 누적 가중운항시간을 연산하여 선체의 누적 피로도를 산출한다(S114).
다음, 장비별 허용 가동시간과 누적 가중운항시간을 연산하여 장비의 누적 노후도를 산출한다(S115).
여기서, 선급의 제규정 예, HCSR(Harmonized Common Structural Rules)규정등을 이용하여 운항중 변동하중에 따른 부재의 누적 피로도를 산정하여, 누적 피로도를 산출하고, 장비별 허용 가동시간과 교체 또는 수리시 비용을 포함하는 장비 DB(135)를 구축하여, 누적 가중운항거리와 누적 가중운항시간에 따른 장비별 가동시간을 종합하여 장비의 누적 가동시간을 산정하여 누적 노후도를 산출하고, 기자재의 수리 및 교체 물량을 추정할 수도 있다(S115-1). 이 정보를 활용하여 기자재업체는 향후 예상되는 기자재의 소요량을 정확히 추정할 수 있다.
다음, 선박위치 DB(120)를 분석하여 선박의 항구 입출항정보를 수집하고, 수리내역 및 제재/압류/운항금지내역의 법률적인 위험도를 분석하여, 항구 입출항정보 DB(140)를 구축한다(S116).
여기서, 항구 입출항정보 DB(140)는, 흘수와 과거 항구정박시간을 분석하며, 제재/압류 해당 선박의 항구내 활동을 모니터링하고, 선박위치 DB(120)로부터의 제재/압류 해당 선박의 위치정보 및 운항경로를 분석하여 해상 및 항구에서의 화물하역을 모니터링하거나 위치정보의 조작 및 차단을 검증하고, 제재사항 위반시 해당 선박의 위성영상정보를 확보하여 저장하도록 할 수 있다.
다음, 선박위치 DB(120)를 분석하여 화물의 종류와 적재량/하역량/운송 화물량을 예측하는 화물 적재량에 대한 통계분석을 수행하고, 정상 적재/하역 여부를 검증하는, 화물 DB(150)를 구축한다(S117).
다음, 선박위치 DB(120)로부터의 선박운항해역의 운항거리와 운항시간, 및 화물 DB(150)로부터의 화물 적재량으로부터, 선박별 운항경로와 운항패턴을 분석하여 운항정보 DB(160)를 구축한다(S118).
여기서, 운항정보 DB(160)는, 분석된 운항경로와 운항패턴을 통해 해당 선박의 운영일수와 과거 운항실적을 통계처리하고, 운송거리와 운송시간에 따른 운임수익을 추정하도록 할 수 있다.
이에, 해상환경 DB(130)로부터의 해상환경정보, 선박위치 DB(120)로부터의 선박운항해역의 운항거리와 운송시간, 및 화물 DB(150)의 화물 적재량을 분석하여, 운송화물의 누적 화물량과 누적 운송거리를 연산하여 선박의 선종별 및 선박톤수별 활용도를 산출할 수 있다(S119).
여기서, 해상환경 DB(130)로부터의 선박운항해역의 구간별 파도, 바람, 조류등 통계처리된 제 환경하중 혹은 보퍼트계급 또는 더글러스 파랑도를 이용하여 운항거리 및 운항시간을 각각 연산하여 가중운항거리 및 가중운항시간을 각각 산출하고, 화물 DB(150)의 운송화물의 누적 화물량과 누적 운송거리를 연산하여 톤-마일을 산출하고, 누적 운송시간과 전체 운항시간의 비율로 활용도를 산출할 수 있다.
또한, 후속하여, 선박의 운임수익을 포함하는 해상항로별 용선 운임정보를 수집하여 운임 DB(170)를 구축한다(S121).
여기서, 운임 DB(170)는, 발틱거래소지수와 유조선 WS(World Scale)와 해사운임정보 제공서버(미도시) 등 여러 운임거래소로부터 제공되는 해상항로별 용선 운임정보를 통해 실제 운항경로에 따라 운임수익을 추정할 수 있다.
다음, 운항정보 DB(160) 및 운임 DB(170)를 분석하여, 선박 별 운임수익을 추정하고, 선박위치 DB(120)로부터의 선박운항해역의 운항거리와 운송시간으로부터 선박운항에 따른 연료비를 추정하고, 운임수익과 연료비와 기타비용을 연산하여 이익창출능력인 운임수입(운송이익)을 산출한다(S122).
여기서, 기타비용은, 운항비용제공 서버(미도시)로부터 운송시 투입한 운항비용, 유지보수비용, 항해비용, 선원임금, 자본이자, 보험비, 감가상각비, 터그사용료, 항구사용료, 운하통과비, 검사, 하역비 및 금융비용, 기타비용 중 어느 하나 이상으로 포함하여 구성되고, 연간 화물운항비율과 대표선박 대비 화물창비율을 반영하여 최종 운임수입을 추정할 수 있다.
다음, 조선소별 도크 및 안벽의 위치와 크기, 고용인력, 생산규모, 매출 및 이익의 조선소관련정보를 수집하여 신조능력에 대한 신조능력정보 DB(180)를 구축한다(S123).
다음, 조선소별 평균 선박인도기간과 누적 수주잔량의 계약시기와 인도시기를 추정하여 인도시점을 예측하고 인도실적을 분석하는 인도실적 DB(190)를 구축한다(S124).
이에, 예를 들면 선박의 활용도가 증가하고, 운임이 증가하고, 신조가와 중고선가와 폐선가가 증가하고, 폐선량이 감소하고, 선박의 인도시점이 늦어지고, 누적 수주량이 증가한다면, 신규선박의 발주선종과 발주량의 증가를 예측할 수 있고, 시장이 호황이면 조선소의 신규건조능력이 증가되므로, 신조능력정보 DB(180)를 이용하여 신규수주 선종 및 발주량을 예측할 수 있다.
추가로, 예측된 신규발주 선종과 발주량과 연관하여, 신조능력정보 DB(180)를 통해 소요인력 및 기자재의 수요를 예측할 수 있다(S130).
한편, 선박의 활용도와 운임수입과 선가의 변화추이, 폐선량의 변화추이, 인도시점의 지연여부, 및 누적 수주잔량의 변화추이를 분석하여, 신규 선박발주의 선종별 발주량을 예측하도록 하고, 예측된 발주량에 따라 조선소별 소요인력 및 인력시수의 수요량과 수요시점을 예측하고 기자재의 종류와 수요량과 수요시점을 예측할 수 있다.
즉, 도 3에 도시된 바와 같이, 소요인력 및 기자재의 수요 예측 단계(S130)는, 선박발주정보 제공서버 및 기업공시서버, 뉴스 금융정보소스로부터 신규 선박발주정보를 수집하여 신규발주선박 DB를 구축하는 단계(S131)와, 신규발주 선박과 기존 건조중인 선박의 선종별 및 선박톤수별 소요인력과 소요시점에 대한 표준 인력시수 DB를 구축하여, 표준 인력시수 DB를 통해 공정별로 사전에 정의된 인력시수의 소요시점분포정보에 의해 소요인력을 배분하고, 조선소별로, 공정별 인력시수 및 인력소요에 관한 시수/인력수요 표준곡선을 도출하는 과정을 반복하여 전체 조선소의 소요인력 및 인력시수의 수요량과 수요시점을 통합 추정하는 단계(S132)와, 신규발주 선박과 기존 건조중인 선박의 선종별 및 선박톤수별 기자재의 종류와 소요량과 소요시점에 대한 표준 기자재 DB를 구축하여, 표준 기자재 DB를 통해 공정별로 사전에 정의된 기자재의 소요시점분포정보에 의해 기자재의 종류와 소요량을 배분하고, 조선소별로 공정별 기자재의 종류와 소요량과 소요시점에 관한 기자재수요 표준곡선을 도출하는 과정을 반복하여 전체 조선소의 기자재의 종류와 수요량과 수요시점을 통합 추정하는 단계(S133)와, 통합 추정된 소요인력 및 인력시수의 수요량과 수요시점에 의해 최적 소요인력계획을 수립하고(S134), 통합 추정된 기자재의 종류와 수요량과 수요시점을 통해 기자재의 발주량과 발주시점을 예측하는(S135) 단계로 세부적으로 구성될 수 있다.
이에, 앞서 예측된 신규선박 발주량에 따라 조선소별 소요인력 및 인력시수의 수요량과 수요시점을 예측하고 기자재의 종류와 수요량과 수요시점을 예측할 수 있다.
따라서, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법의 구성에 의해서, 선박이 실제 운항하는 환경을 고려하여 누적 운항거리, 누적 운항시간, 선체 노후도, 장비 가동시간을 전체적으로 고려하여 선박의 활용도를 분석하고, 운임, 신조가, 중고선가, 폐선가, 선박의 누적 수주량, 인도시점 및 조선소의 건조능력을 종합 검토하여 선박의 선종과 물량의 신규발주량을 예측할 수 있다.
본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
S110 : 선박 활용도 분석 및 기자재 교체 수요 예측 단계
S120 :신규발주 선종 및 발주량 예측 단계
S130 : 소요인력 및 기자재 수요 예측 단계
110 : 선박 DB 120 : 선박위치 DB
130 : 해상환경 DB 135 : 장비 DB
140 : 항구 입출항정보 DB 150 : 화물 DB
160 : 운항정보 DB 170 : 운임 DB
180 : 신조능력정보 DB 190 : 인도실적 DB
S120 :신규발주 선종 및 발주량 예측 단계
S130 : 소요인력 및 기자재 수요 예측 단계
110 : 선박 DB 120 : 선박위치 DB
130 : 해상환경 DB 135 : 장비 DB
140 : 항구 입출항정보 DB 150 : 화물 DB
160 : 운항정보 DB 170 : 운임 DB
180 : 신조능력정보 DB 190 : 인도실적 DB
Claims (12)
- 삭제
- 해운사별 보유 선박의 제원정보와 선박의 시계열 위치정보 및 운항경로와 해상환경정보를 활용하여 실제 선박운항해역에서의 누적 가중운항거리와 누적 가중운항시간을 연산하여 산출한 선체의 누적 피로도, 장비별 허용 가동시간과 상기 누적 가중운항시간을 연산하여 산출한 장비의 누적 노후도, 및 운송화물의 누적 화물량과 누적 운송거리를 연산하여 산출한 선박의 활용도를 분석하고, 기자재의 교체 수요를 예측하는 단계; 선박의 운임수입, 평균 신조가와 평균 중고선가와 폐선가의 선가, 발주량과 폐선량, 및 조선소별 신조능력과 누적 수주잔량과 선박의 인도실적을 분석하여, 신규발주 선종과 발주량을 예측하는 단계; 및 예측된 상기 신규발주 선종과 발주량을 통해 소요인력 및 기자재의 수요를 예측하는 단계;를 포함하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법으로서,
상기 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법은,
해운사별 보유 선박의 상기 제원정보를 수집하여 선박 DB를 구축하는 단계;
위성정보 및 선박의 AIS, RF 또는 LRIT로부터 선박의 상기 시계열 위치정보 및 상기 운항경로를 수집하여 선박위치 DB를 구축하는 단계;
해상정보제공 서버로부터 선박운항해역의 상기 해상환경정보를 수집하여 해상환경 DB를 구축하는 단계;
실제 선박운항해역에서의 누적 가중운항거리와 누적 가중운항시간을 연산하여 선체의 상기 누적 피로도를 산출하는 단계;
장비별 허용 가동시간과 상기 누적 가중운항시간을 연산하여 장비의 상기 누적 노후도를 산출하고 기자재 교체수요를 추정하는 단계;
상기 선박위치 DB를 분석하여 선박의 항구 입출항정보를 수집하고, 수리내역 및 제재/압류/운항금지내역의 법률적인 위험도를 분석하여, 항구 입출항정보 DB를 구축하는 단계;
상기 선박위치 DB를 분석하여 화물의 종류와 적재량/하역량/운송 화물량을 예측하는 화물 적재량에 대한 통계분석을 수행하고, 정상 적재/하역 여부를 검증하는, 화물 DB를 구축하는 단계;
상기 선박위치 DB로부터의 선박운항해역의 운항거리와 운항시간, 및 상기 화물 DB로부터의 화물 적재량으로부터, 선박별 운항경로와 운항패턴을 분석하여 운항정보 DB를 구축하는 단계;
상기 해상환경 DB로부터의 상기 해상환경정보, 상기 선박위치 DB로부터의 선박운항해역의 운항거리와 운송시간, 및 상기 화물 DB의 화물 적재량을 분석하여, 운송화물의 상기 누적 화물량과 상기 누적 운송거리를 연산하여 선박의 선종별 및 선박톤수별 활용도를 산출하는 단계;
선박의 운임수익을 포함하는 해상항로별 용선 운임정보를 수집하여 운임 DB를 구축하는 단계;
상기 운항정보 DB 및 상기 운임 DB를 분석하여 선박별 운임수익을 추정하고, 상기 선박위치 DB로부터의 선박운항해역의 운항거리와 운송시간으로부터 선박운항에 따른 연료비를 추정하고, 상기 운임수익과 상기 연료비와 기타비용을 연산하여 이익창출능력인 상기 운임수입을 산출하는 단계;
조선소별 도크 및 안벽의 위치와 크기, 고용인력, 생산규모, 매출 및 이익의 조선소관련정보를 수집하여 신조능력에 대한 신조능력정보 DB를 구축하는 단계;
조선소별 평균 선박인도기간과 상기 누적 수주잔량의 계약시기와 인도시기를 추정하여 인도시점을 예측하고 상기 인도실적을 분석하는 인도실적 DB를 구축하는 단계; 및
예측된 상기 신규발주 선종과 발주량과 연관하여, 상기 신조능력정보 DB를 통해 소요인력 및 기자재의 수요를 예측하는 단계;를 포함하여,
상기 활용도와 상기 운임수입과 상기 선가의 변화추이, 상기 폐선량의 변화추이, 상기 인도시점의 지연여부, 및 상기 누적 수주잔량의 변화추이를 분석하여, 신규 선박발주의 선종별 발주량을 예측하도록 하되, 상기 활용도가 증가하고 상기 운임수입이 증가하며 상기 평균 신조가와 평균 중고선가와 폐선가의 선가가 증가하고 상기 폐선량이 감소하며 상기 누적 수주잔량이 증가하는 경우 상기 신규 선박발주의 선종별 발주량이 증가하는 것으로 예측하고, 예측된 발주량에 따라 조선소별 소요인력 및 인력시수의 수요량과 수요시점을 예측하고 기자재의 종류와 수요량과 수요시점을 예측하며,
상기 소요인력 및 기자재의 수요를 예측하는 단계는,
선박발주정보 제공서버 및 기업공시서버로부터 신규 선박발주정보를 수집하여 신규발주선박 DB를 구축하는 단계와,
신규발주 선박과 기존 건조중인 선박의 선종별 및 선박톤수별 소요인력과 소요시점에 대한 표준 인력시수 DB를 구축하여, 상기 표준 인력시수 DB를 통해 공정별로 사전에 정의된 인력시수의 소요시점분포정보에 의해 소요인력을 배분하고, 조선소별로, 공정별 인력시수 및 인력소요에 관한 시수/인력수요 표준곡선을 도출하는 과정을 반복하여 전체 조선소의 소요인력 및 인력시수의 수요량과 수요시점을 통합 추정하는 단계와,
신규발주 선박과 기존 건조중인 선박의 선종별 및 선박톤수별 기자재의 종류와 소요량과 소요시점에 대한 표준 기자재 DB를 구축하여, 상기 표준 기자재 DB를 통해 공정별로 사전에 정의된 기자재의 소요시점분포정보에 의해 기자재의 종류와 소요량을 배분하고, 조선소별로 공정별 기자재의 종류와 소요량과 소요시점에 관한 기자재수요 표준곡선을 도출하는 과정을 반복하여 전체 조선소의 기자재의 종류와 수요량과 수요시점을 통합 추정하는 단계와,
상기 통합 추정된 소요인력 및 인력시수의 수요량과 수요시점에 의해 최적 소요인력계획을 수립하고, 상기 통합 추정된 기자재의 종류와 수요량과 수요시점을 통해 기자재의 발주량과 발주시점을 예측하는 단계로 세부적으로 구성되는 것을 특징으로 하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 선박 DB는, 해운사별 보유 선박별, IMO 등록 선박명과 IMO번호와 MMSI번호와 선박번호와 선주사와 운영사와 선종과 선박톤수와 선체 주요 제원치수정보와 엔진타입과 장비 종류와 화물창크기와 적재화물과 선령과 건조 조선소와 선원수의 선박정보를 저장하는 것을 특징으로 하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 선박위치 DB는, 위치정보의 오류, 왜곡 또는 조작을 검증하여 위성정보 또는 Port-MIS를 통해 위치정보를 수정하는 것을 특징으로 하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 해상환경 DB는, 전지구적인 해상환경정보를 제공하는 ECMWF, NOAA, 각국 기상청, 또는 기상정보회사의 상기 해상정보제공 서버로부터 선박운항해역의 파도와 조류와 바람과 날씨의 해상환경정보를 수집하고, 선박운항해역의 파도의 높이/주기와 조류의 방향/속도와 바람의 풍향/풍속을 통계처리하거나, 단순화한 해상 등급을 이용하여 해당 해역을 통과하는 해역에서의 파도와 바람에 대해 산출된 변동외력을 통해 상기 누적 피로도 및 상기 누적 노후도를 분석하는 것을 특징으로 하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법. - 제 5 항에 있어서,
상기 해상환경 DB로부터의 선박운항해역의 구간별 해상 하중과 운항거리 및 운항시간을 각각 연산하여 가중운항거리 및 가중운항시간을 각각 산출하고, 상기 화물 DB의 운송화물의 누적 화물량과 누적 운송거리를 연산하여 톤마일을 산출하고, 누적 운송시간과 전체 운항시간의 비율로 상기 활용도를 산출하는 것을 특징으로 하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 항구 입출항정보 DB는, 흘수와 과거 항구정박시간을 분석하며, 제재/압류 해당 선박의 항구내 활동을 모니터링하고, 상기 선박위치 DB로부터의 제재/압류 해당 선박의 위치정보 및 운항경로를 분석하여 해상 및 항구에서의 화물하역을 모니터링하거나 위치정보의 조작 및 차단을 검증하고, 제재사항 위반시 해당 선박의 위성영상정보를 확보하여 저장하도록 하는 것을 특징으로 하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법. - 제 2 항에 있어서,
선급의 제규정 또는 과학적인 방법을 이용하여 운항중 변동하중에 따른 부재의 누적 피로도를 산정하여, 상기 누적 피로도를 산출하고,
장비별 허용 가동시간과 교체 또는 수리시 비용을 포함하는 장비 DB를 구축하여, 누적 가중운항거리와 누적 가중운항시간에 따른 장비별 가동시간을 종합하여 장비의 누적 가동시간을 산정하여 상기 누적 노후도를 산출하고, 기자재의 수리 및 교체 물량과 시점을 추정하고, 유사한 중고선 거래실적을 비교하는 것을 특징으로 하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 운항정보 DB는, 분석된 상기 운항경로와 운항패턴을 통해 해당 선박의 운영일수와 과거 운항실적을 통계처리하고, 운송거리와 운송시간에 따른 상기 운임수익을 추정하도록 하는 것을 특징으로 하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 운임 DB는, 발틱거래소지수와 유조선 WS(World Scale)와 해사운임정보 제공서버로부터 제공되는 해상항로별 용선 운임정보를 통해 실제 운항경로에 따라 운임수익을 추정하는 것을 특징으로 하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 기타비용은, 운항비용제공 서버로부터 운송시 투입한 운항비용, 유지보수비용, 항해비용, 선원임금, 자본이자, 보험비, 감가상각비, 터그사용료의 항구사용료, 운하통과비, 검사, 하역비 및 금융비용, 기타비용 중 어느 하나 이상을 포함하고, 연간 화물운항비율과 대표선박 대비 화물수송비율을 반영하여 최종 운임수입을 추정하는 것을 특징으로 하는, 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법. - 삭제
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190147812A KR102370482B1 (ko) | 2019-11-18 | 2019-11-18 | 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190147812A KR102370482B1 (ko) | 2019-11-18 | 2019-11-18 | 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20210060141A KR20210060141A (ko) | 2021-05-26 |
| KR102370482B1 true KR102370482B1 (ko) | 2022-03-04 |
Family
ID=76137638
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020190147812A KR102370482B1 (ko) | 2019-11-18 | 2019-11-18 | 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102370482B1 (ko) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102579013B1 (ko) | 2022-05-06 | 2023-09-15 | 주식회사 에코마린 | 위성 ais 선박 항해 정보 빅데이터를 이용한 해상 물류 예측 시스템 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101651456B1 (ko) * | 2016-05-11 | 2016-09-05 | (주)백산에스엔케이 | 해양 플랫폼의 무어링 시스템 자산 무결성 관리 방법 |
| KR101722611B1 (ko) * | 2015-11-11 | 2017-04-03 | 대우조선해양 주식회사 | 수요 예측 장치 및 방법 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20080004049A (ko) * | 2006-07-04 | 2008-01-09 | Stx조선주식회사 | 선박의 생산실행 관리 시스템 구축 방법 |
| KR101504292B1 (ko) | 2014-07-07 | 2015-03-23 | 연세대학교 산학협력단 | 수요 예측 방법 및 수요 예측 장치 |
-
2019
- 2019-11-18 KR KR1020190147812A patent/KR102370482B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101722611B1 (ko) * | 2015-11-11 | 2017-04-03 | 대우조선해양 주식회사 | 수요 예측 장치 및 방법 |
| KR101651456B1 (ko) * | 2016-05-11 | 2016-09-05 | (주)백산에스엔케이 | 해양 플랫폼의 무어링 시스템 자산 무결성 관리 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20210060141A (ko) | 2021-05-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US12001992B2 (en) | System and method for generating commodity flow information | |
| KR102338291B1 (ko) | 빅데이터분석에 의한 선박의 자산가치 평가방법 | |
| Jia et al. | Estimating vessel payloads in bulk shipping using AIS data | |
| Alizadeh et al. | Vessel and voyage determinants of tanker freight rates and contract times | |
| Regli et al. | The eye in the sky–Freight rate effects of tanker supply | |
| Wang et al. | Feasibility of the Northeast Passage: The role of vessel speed, route planning, and icebreaking assistance determined by sea-ice conditions for the container shipping market during 2020–2030 | |
| Bai et al. | Port congestion and the economics of LPG seaborne transportation | |
| Browne et al. | A method for evaluating operational implications of regulatory constraints on Arctic shipping | |
| Kurt et al. | Operational cost analysis for a container shipping network integrated with offshore container port system: A case study on the West Coast of North America | |
| KR102486539B1 (ko) | 선박위치정보를 이용한 해운물류 분석 및 경기예측 방법 | |
| KR102370482B1 (ko) | 선박위치정보를 이용한 신규 선박발주와 소요인력 및 기자재의 수요예측방법 | |
| Bai et al. | Identifying port congestion and evaluating its impact on maritime logistics | |
| Sahin et al. | Optimizing technology selection in maritime logistics | |
| Clarke et al. | CO2 emissions from global shipping: A new experimental database | |
| CN115018391A (zh) | 一种基于多源数据的溢油风险定量预测方法 | |
| Vierth | Organization of pilot and icebreaking in the Nordic countries and update of the external costs of sea transports in Sweden: A report in SAMKOST 3 | |
| Ahokas | Analysis of voyage optimization benefits for different shipping stakeholders | |
| Naudé | A multi-phase model to forecast congestion at Brazilian grain ports: a case study at the port of Paranagua | |
| Lakhmas et al. | Port logistics optimization model study | |
| Ndalu et al. | IMPACT OF PORT INFRASTRUCTURE AND LOGISTICS EFFICIENCY ON ECONOMIC GROWTH IN NIGERIA: THE NIGERIAN PORT AUTHORITY EXPERIENCE 2006–2022 | |
| Schartmüller et al. | A simulation-based decision support tool for arctic transit transport | |
| Århus et al. | Predicting Shipping Freight Rate Movements Using Recurrent Neural Networks and AIS Data-On the tanker route between the Arabian Gulf and Singapore | |
| Regli | Essays on crude oil tanker markets | |
| Jia | Multilevel analysis of bulk shipping fleet productivity: a big data approach | |
| Akyar | Benchmarking the operational efficiency of container terminals by using data envelopment analysis |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |