Tech in Shipping
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변화가 내 주위에서는 일어나지 않는다고 믿는다면Tech in Shipping 2019. 7. 21. 12:09
사람들은 해운 시장의 변화가 쉽게 일어나지 않을 것이라고 말한다. 선박 용선은 어디까지나 사람이 하는 일이고 그동안 사람들이 쌓아온 관계가 비즈니스에 미치는 영향을 무시할 수 없다고. 같은 거래면 결국 오랜 기간 알고 지내고 술잔 기울여 온 사람에게 기회를 밀어줄 수 밖에 없다는 믿음이 있다. 그러나 세상이 바뀌었다. 첫번째 변화는 안타깝게도 해운회사들은 물론 화주 회사들도 예전보다 돈 벌기가 쉽지 않아졌다는 사실. 앞으로도 세계 인구는 계속 늘어나겠지만 인류는 예전보다 물건을 더 소비하지는 않고 에너지도 덜 쓰는 방향으로 라이프스타일이 변화하고 있다. 사람들의 다양한 기호에 맞춘 다품종 소량생산, 공유경제의 확대, 탄소 배출을 줄이기 위한 대체 에너지의 활용 등을 고려하면 앞으로 해운업계에 극적인 물동..
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데이터 분석의 시대 선박 용선의 미래Tech in Shipping 2019. 7. 16. 20:08
데이터 분석과 머신러닝의 활용은 선박 용선을 어떻게 바꿀 것인가? 우리는 흔히 해운 시장을 일반인들에 소개할 때 정기선 영업을 노선버스에 비유하고 부정기선은 택시에 비유하곤 한다. 데이터 분석을 용선 시장에 어떻게 활용할 수 있을지 택시 영업의 경우로 한번 생각해보자. 택시 기사가 손님을 많이 받기 위해서는 사람이 많은 곳에 가야하고 그곳에 다른 택시가 적어야 한다. 지금까지 이런 정보들을 택시 기사들은 수년간 쌓은 경험을 통해 알아왔다. 어느 거리에 택시 타는 사람이 많은지, 지금 이 시간이면 어디에 퇴근하는 사람들이 많고 이맘때면 어디서 장미 축제를 해서 사람들이 몰릴지 가장 잘 아는 사람은 그 지역에서 택시 영업을 오래 한 기사님일 것이다. 그런데 이제는 사람이 어디에 몰리는 지에 대한 정보를 실시..
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[해외 칼럼] 인공지능과 머신러닝을 활용한 해운 산업의 지속성 확보 AI, machine learning and maritime sustainabilityTech in Shipping 2019. 6. 24. 12:41
https://www.marinemec.com/news/view,ai-machine-learning-and-maritime-sustainability_55703.htm 상기 기사는 2018년 10월 30일에 해운 관련 정보 기술에 대한 소식을 주로 다루는 미디어인 Marinemec 에 올라온 칼럼입니다. 작성자 Malek Murison 은 런던에서 활동하는 Tech 관련 글을 주로 쓰는 칼럼리스트이다. 글이 길지만 대부분 중언부언 하는 이야기가 많아서 핵심만 요약하면 이렇다. - 여기서 말하는 지속성(Sustainability)은 일단 환경 문제에 포커스가 맞춰져 있다. 해운 산업 역시 기후변화를 막기 위해 탄소 배출을 줄여야 하는 의무가 있기 때문에 선박 연료 사용을 줄일 필요가 있다. - 선박 연료를..
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[해외 칼럼] 탱커 운송의 디지털화 The Digitalization of Tanker LogisticsTech in Shipping 2019. 6. 21. 12:08
https://www.maritimeprofessional.com/news/digitalization-tanker-logistics-320477 The Digitalization of Tanker Logistics The tanker business carefully dips its toes into the digital chartering, analytics and big (data) pond. It is a work in progress.Like every other business… www.maritimeprofessional.com 상기 기사는 2018년 8월 14일 미국의 해운물류관련 매체인 Maritime Logistics Professional 에 게재된 칼럼이다. 글을 쓴 Barry Par..
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[데이터 분석 활용] 날씨로 예측하는 전력 소비량 - 1Tech in Shipping 2019. 6. 14. 20:08
날씨와 전력 소비량의 관계는 어떨까? 날씨 정보로 전력 소비량을 정확히 예측할 수 있을까? 더운 여름철과 추위가 찾아오는 겨울철에 전력 소비량이 높다는 사실은 누구나 알고 있다. 그러나 데이터 분석적 접근 방법을 통한다면 단순한 추정을 넘어서 구체적으로 날씨가 전력 사용량을 얼마나 끌어올리는지 알 수 있다. 또한 이를 통해 미래의 전력 소비량을 예측할 수 있고, 여기에 전력 생산 설비의 구성을 알면 전력을 생산하는 원료인 석탄과 가스 등의 의 수요도 예측할 수 있다. 아래의 분석 과정은 길벗출판사에서 나온 '머신러닝 부트캠프 with 파이썬' 의 예제를 참조하였다. 여기서 활용한 기상데이터와 전력 사용 데이터는 모두 일본의 관공서에서 배포한 공개 데이터이다. 그러나 세부 코드의 저작권은 출판사에 있기에 ..
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[해외 칼럼] 4세대 해운 데이터 분석과 디지털화 The four ages of maritime data analytics and the rise of digitalisationTech in Shipping 2019. 6. 7. 20:26
https://www.marinemec.com/news/view,the-four-ages-of-maritime-data-analytics-and-the-rise-of-digitalisation_53768.htm 상기 기사는 2018년 8월 해운 전문 언론 그룹인 Riviera Maritime Media 그룹 산하에서 Tech 관련 관련 소식을 주로 다루는 Marineme 에 실린 기사다. 작성자 Carig Jallal 은 30여년간 Clarksons Research 와 Vessel value 등의 해운 정보기관과 Riviera 등의 언론사에서 해운 애널리스트와 에디터로 활동한 경력을 가지고 있다. Jallal 은 역사적으로 해운 데이터 분석(Maritime Data Analytics) 의 발전 과정을 네..