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빅데이터 기반 선박 교통 혼잡도 예측에 관한 연구
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 오재용 | - |
| dc.contributor.author | 김혜진 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-01-10T12:30:54Z | - |
| dc.date.available | 2024-01-10T12:30:54Z | - |
| dc.date.issued | 20230503 | - |
| dc.identifier.issn | 1975-3551 | - |
| dc.identifier.issn | 1975-3551 | - |
| dc.identifier.uri | https://www.kriso.re.kr/sciwatch/handle/2021.sw.kriso/10093 | - |
| dc.description.abstract | 해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.title | 빅데이터 기반 선박 교통 혼잡도 예측에 관한 연구 | - |
| dc.title.alternative | Research on the Prediction of Maritime Traffic Congestion based on Big Data | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.citation.title | 2023년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.startPage | 15 | - |
| dc.citation.endPage | 16 | - |
| dc.citation.conferenceName | 2023년도 한국해양과학기술협의회 공동학술대회 | - |
| dc.citation.conferencePlace | 대한민국 | - |
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Collections - 해양공공디지털연구본부 > 해사디지털서비스연구센터 > Conference Papers
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Related Researcher
- Oh, Jae yong
- 해양공공디지털연구본부 (해사디지털서비스연구센터)