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철도화차를 과다하게 도입하면 예산의 낭비를 초래하게 되고 과소하게 도입하면 화물수송 차질로 인한 수입 결손을 초래하게 된다. 따라서 철도경영 측면에서 적정한 철도화차 소요량 산정은 매우 중요한 의미를 가진다. 하지만 철도화차 소요에 영향을 미치는 지표 도출과 산정방식이 체계화되지 못한 한계로 인하여 철도화차 소요량을 산정할 경우에 철도화차 과부족과 같은 많은 문제점이 초래되고 있다. 이에 본 연구는 철도운영기관이 철도화차 운용효율을 향상 시킬 수 있도록 철도화차 소요량 산정에 영향을 미치는 요인을 도출하고 적정 철도화차 소요량을 산정하는 방법을 정립하기 위한 목적으로 연구를 수행하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 철도운영기관 철도화차 관리자를 대상으로 한심층면담을 통해 실제 적용하고 있는 철도화차 소요 판단 방법과 적용상의 문제점을 도출하고, 향상된 화차소요량 산정 방법을 제시하였다. 마지막으로 2019년 화차 운용실적을 기반으로 기존 화차소요량 산식과 본 연구에서 제시한 산식을 비교 검증해 본 결과, 본 연구에서 제시한 산식에 의한 결과값이 실제 과부족량과의 차이가 적어 본 연구에서 제시한 산식이 기존방법 보다 정확한 화차 소요량을 산정할 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 철도운영기관이 화차 소요량을 산정할 때 적용할 수 있는 방법을 정립하여 제시함으로서 철도운영기관이 적정한 철도화차 소요량을 산정 하고, 철도화차 도입시기를 판단하는 데 유용하게 활용될 것이다.


Introduction of excessive numbers of railroad freight cars causes waste of budget; shortage of railroad freight cars can lead to income losses due to rail freight transport disruptions. Therefore, in terms of railroad management, it is critical to estimate the optimal number of freight cars to required meet rail freight transport demand. However, current unsystematic methods of deriving indices to forecast potential demand bring about a series of problems, such as excess or shortage of railway wagons. In this regard, this study aims to derive factors affecting the estimation of the number of required railway wagons and calculate the optimal number of required freight cars, thereby improving the operation efficiency for railway operators. A qualitative study approach is undertaken using in-depth interviews with rolling stock managers who work in railway institutions to discover measures for estimating the number of wagons needed and the problems caused by limitations. Based on the interviews, the findings were applied to set out a method and create a formula to accurately estimate the number of required wagons. Lastly, this study compared values from the aforementioned formula and values from the existing formula, based on freight cars operation data from 2019. The value from the formula of this study showed less difference from the actual data of 2019 than did the value from the existing formula. As a result, the analysis discovered that this study proposes a more accurate formula than the existing one to forecast demand for freight railway wagons. The adoption of the formula newly-proposed by this study may be useful for railway institutions to predict the optimal number of required wagons and the right timing to purchase new wagons.