A Study on the Improvement of Damage to Reefer Container Cargo

Reefer cargo is perishable and sensitive to temperature, humidity compared to general cargo and normally reefer cargo is more valuable than general cargo. Therefore it needs special care for cargo handling in transit including land and sea in order to prevent cargo damage. However, lots of claims relating to reefer cargo damage rise frequently in workplace. It may increase unnecessary logistic cost and time. The purpose of this study is how to improve and prevent damage to reefer container cargo. To accomplish the aim of this study, I have collected some data from survey report, claim case and news article and so on. After examining the data, this paper shows types and causes of damage to reefer container cargo and presents the improvement of damage to reefer container cargo. Most damages to reefer container cargo are shipper's negligence or careless handling of reefer cargo before or during stuffing works at shipper's door and the other key factor of causing damage is break down and malfunction of reefer unit during transportation or storage at the container terminal. To improve damage to reefer container cargo, from the aspect of shipper, they have to select good condition of cargo, to sanitize reefer products properly, to put cargo into export packing avoiding cargo damage during transportation and also they inform shipping line of accurate shipping information like temperature, ventilator setting and humidity when they book the space. From the aspect of shipping line, they should maintain and inspect reefer container regularly before releasing to shipper in order to prevent break down or malfunction of reefer container in transit. In case of break down or malfunction of reefer container at sea, it should be repaired by ship's crew immediately to prevent cargo damage. According to above procedures, the damage to reefer container cargo will be improved much more. It may give benefits to both shipper and shipping line to save unnecessary logistic cost and time and contribute to deliver the cargo more safe and efficiently to destination.제1장 서 론 - 1 제1절 연구의 배경 및 목적 - 1 제2절 연구의 방법 및 구성 - 3 제2장 이론적 배경 - 5 제1절 냉동컨테이너의 의의 - 5 제2절 냉동컨테이너 화물 - 24 제3절 냉동컨테이너 화물의 물동량 추이 및 전망 - 28 제4절 냉동컨테이너 관리절차 - 35 제3장 냉동컨테이너의 화물손상에 관한 사례분석 - 41 제1절 냉동컨테이너의 화물손상에 관한 유형 - 41 제2절 선적지 화물적입시점의 화물손상 사례 - 42 제3절 해상운송 기간의 화물손상 사례 - 52 제4절 컨테이너터미널에서의 화물손상 사례 - 58 제4장 냉동컨테이너의 화물손상에 대한 개선방안 - 69 제1절 화주 측면의 개선방안 - 69 제2절 선사 측면의 개선방안 - 82 제3절 컨테이너터미널 측면의 개선방안 - 89 제5장 결 론 - 96 제1절 연구의 요약 및 결론 - 96 제2절 연구의 한계 및 향후과제 - 98 - 100 - 10

갯벌 생물/환경 공간정보 데이터베이스 체계 구축 방안

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Development of an Automated Model for Selecting Overlapping Areas of Marine Activity Zone using GIS

현재 해양은 이용과 보전간의 갈등이 심화되고 있어 이를 해양공간의 핵심가치별로 사전에 정의하여 관리하는 실효적인 방법의 도입이 필수적이다. 이에 해양공간계획을 통해 해양을 9개의 용도구역으로 구획하여 관리하도록 하고 있지만 대상 해양공간에서 상호 배타적인 활동이 중첩되는 공간에 대한 분석은 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 해양의 핵심가치가 상충되는 공간을 도출하기 위한 자동화 모형을 개발하였다. 해양활동을 분석하기 위해 가용 가능한 해양활동 자료를 수집하고 이중 상호배타적인 해양활동의 분석에 필요한 항목을 도출하였다. 도출된 항목을 법정구역과 특성구역으로 분류한 후 중첩이 발생할 시 우선순위를 지정하기 위해 항목간의 쌍대비교를 통한 상충분석표를 제작하였다. 지정된 우선순위를 바탕으로 자동화 모델을 개발하여 해양의 활동이 상충되는 해역을 도출하여 가시화하고 상충되는 면적을 산출하였다. 이를 활용하여 해양공간계획을 수립함에 있어 주요 이슈가 발생하는 해역을 명확하게 도출하여 의사결정의 효율성을 높일 수 있을 것이라 판단된다.22Nkc

A Study on AIS Vessel Location Preprocessing for Machine Learning

본 논문에서는 기계학습을 이용한 선박의 항적 및 밀집도 예측에 필요한 데이터셋 구축을 위해 AIS 선박위치정보의 전처리를 수행하였다. 선박 위치정보의 오류를 탐지하기 위한 분석과 검증을 수행하였으며, 오류 분석결과를 기반으로 선박위치정보의 초기 값 및 특정속력을 초과하는 위치정보를 제거하기 위해 대용량의 자료처리가 가능한 빅데이터 플랫폼 기반의 전처리를 수행하였다. 향후 제거된 선박위치정보를 보간할 수 있는 연구가 수행되어야 할 것이다.2

해양관측 빅데이터 플랫폼 개발 동향 분석

본 논문에서는 향후 해양관측데이터의 빅데이터 수집, 공유, 처리, 분석, 시각화플랫폼 설계를 위해 기초연구로 국내외 해양 빅데이터 플랫폼을 조사하였다.2

Construction of a Training Dataset for Vessel Distribution Prediction: The Northern Seas of Jeju Island

최근 해상 선박 상호간 충돌 예방, 불법 선박 탐지, 선박 경로 예측 등 해상사고 및 안전 관련 연구의 관심이 높아지고 있다. 이 때 선박위치정보 기반의 선박 분포도는 해양 안전 관리를 위한 의사결정을 지원할 수 있으며, 선박 분포를 예측할 수 있다면 조업 안전 관리 및 불법 조업 방지 등 해상 보안을 위한 선제적 대응이 가능하다. 이를 위해 본 연구에서는 선박패스(V-Pass)자료, 기상특보 및 해양환경 자료를 수집하여 선박 분포 예측을 위한 학습용 데이터셋을 구축하였다. 선박위치정보의 전송주기를 리샘플링한 결과를 격자 자료에 매핑하여 선박 밀집 정도를 평가하였으며, 연구대상지역에 대해 총 1,314,000개의 학습용 데이터를 구축하였다. 향후 선박 분포 예측 모델링을 수행하여 정확도를 평가하는 연구가 수행되어야 할 것이다. Recently, interest in maritime accidents and safety-related research, such as preventing collisions between marine vessels, detecting illegal vessels, and predicting vessel routes, is increasing. Vessel location data-based vessel distribution map can support decision-making for maritime safety management, and if the vessel distribution can be predicted, it is possible to take a preemptive response for maritime security such as fishing safety management and illegal fishing prevention. In this study, a training dataset for vessel distribution prediction was constructed by collecting V-Pass data, weather warnings, and marine environment data. The result of resampling of reporting interval of vessel location data was mapped to grid data to evaluate the vessel density, and a total of 1,314,000 of training data were constructed for the study area. In the future, research to evaluate the accuracy by performing vessel distribution prediction modeling should be conducted.33Nkciothe

V-Pass Based Fishing Density Forecast using U-Net

우리나라 어선의 95%이상은 섬유강화플라스틱(FRP) 재질의 소형선박으로 국제해상인명안전협약(SOLAS)의 선박자동식별장치(AIS)장착의무를 가지지 않는다(해양수산부, 2021). 따라서 어선분포 예측을 위해서는 국내에서 운용 중인 선박패스(V-Pass)의 위치, 경로 데이터를 이용해야한다. 시계열 모델인 ARIMA와 LSTM을 이용하면 정점에 대한 시계열 예측 모델을 구축할 수 있다. 그러나 2차원공간에 대한 시계열예측을 위해서는 시계열 추출을 위한 정점화와 각 정점 간에 상관성 또는 연속성이 있는 모델 구축이 필요하다. 이 연구에서는 시공간 조업밀도 예측을 위한 모델로서 딥러닝 네트워크 U-Net을 이용한다(Agrawal et al., 2019; Shin et al., 2021). 먼저 시계열 어선위치를 나타내는 V-Pass데이터의 선박속도를 이용해 어업여부를 정의하고, 0.01° 의 일일 격자자료를 생성한다. 모델을 구축하기에 앞서 각 격자에 대한 변동계수(CV)와 Periodogram을 이용하여 시계열 변동과 주요주기를 식별한다. U-Net모델은 30일의 연속적인 일일 격자자료를 입력받으면 6일의 연속적인 일일 예측격자를 반환하도록 설계한다. 총 4년간의 V-Pass 데이터 중 유효한 날짜만 선별하여 학습, 검증, 테스트는 각각 2년(2018-2019, 694일), 1년(2020, 330), 1년(2021, 330)로 할당하고 모델의 성능을 평가하였다. CV와 일치지수(IOA)는 반비례하여 일일 변동폭이 낮은 해역에 대해 예측안정성이 높은 것으로 나타났다. 공간적인 분포예측은 1~6일 후 예측까지 결정계수 0.87 이상으로 나타났다.2

AIS 빅데이터를 활용한 ConvLSTM 딥러닝 기반의 해상교통 예측에 관한 연구

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