인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
본 연구는 제주항의 입출항 선박 수와 화물량 데이터를 활용하여 시계열 분석을 통해 이상치를 탐지하고, 그 원인과 영향을 분석하였다. 2016년 1월부터 2024년 12월까지의 월간 데이터를 기반으로 Additive Outlier(AO), Innovational Outlier(IO), Level Shift(LS), Temporary Change(TC)와 같은 이상치 유형을 식별하였다. 분석 결과, 선박 대형화로 화물량은 지속적으로 증가했으나, 입출항 선박 수는 감소하는 추세를 보였다. 또한, 신규 카페리 취항과 같은 정책 변화 및 THAAD 사태 등 외부 충격의 영향을 이상치로 확인하였다. 본 연구는 이상치 탐지를 통해 항만운영의 효율성을 제고하고 물류 관리의 불확실성을 줄이는 데 기여할 수 있음을 보여준다. 실시간 모니터링과 데이터 기반 의사결정 도구의 중요성을 강조한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092453747
