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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김재헌 (중앙대학교) 김진수 (한양대학교) 이건우 (중앙대학교)
저널정보
한국해양비즈니스학회 해양비즈니스 해양비즈니스 제44호
발행연도
2019.1
수록면
97 - 111 (15page)

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Truck arrivals at a container terminal with a purpose of importing or exporting containers influence on a work plan in the terminal, which includes a management of traffics and safety in a seaport, plans of importing or exporting containers in the terminal, and assigning workers and equipments which are required for importing or exporting containers. Therefore truck arrivals are factors which influence on an efficient management plan for the container terminal. This paper develops a model which predicts truck arrival volume at Sinseondae and Gamman terminal, where are parts of Busan port in Korea, using a dataset of ship arrival and departure from these two terminals, a dataset of container import or export in the container terminal belongs to these terminals, and a machine learning method. And then the developed model is compared to a linear regression model with mean squared errors of the predicted values. Comparing to a linear regression model, the developed model shows a less mean squared error value. It is expected that the outputs from the model can be used for a management plan of the container terminal, and the developed model can be applied to other container terminals in Korea through an additional data collection.

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