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기계학습 기반 AIS 데이터 분석에 관한 연구

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dc.contributor.author오재용-
dc.contributor.author김혜진-
dc.contributor.author박세길-
dc.date.accessioned2021-12-08T12:40:56Z-
dc.date.available2021-12-08T12:40:56Z-
dc.date.issued20161109-
dc.identifier.urihttps://www.kriso.re.kr/sciwatch/handle/2021.sw.kriso/3704-
dc.description.abstract최근 빅데이터에 대한 관심이 증가함에 따라 데이터를 분석하는 방법으로 기계학습(machine learning) 기술이 주목받고 있다. 인공지능의 여러 요소 기술 중 하나인 기계학습은 컴퓨터 스스로가 방대한 데이터를 수집하고 학습하여 의미 있는 정보를 추론하는 특징을 가지고 있어서, 대용량의 해상교통 데이터를 분석하는데 적합한 기술이다. 이에 본 논문에서는 관제 구역 내의 이상상태 선박을 자동으로 식별하기 위해 AIS 기반의 선박 항적 정보를 분석하는 방법으로 기계학습 기술을 적용하는 방법에 대해서 기술한다. 또한, 효율적인 기계학습을 위한 항적 데이터베이스 구축에 대해 설명하고, 이를 이용한 신경망 기반의 기계학습 모델을 제안한다. 구축된 모델은 실해역의 AIS 데이터를 이용한 실험을 통해 성능을 검증하고, 향후 관제정보 지원 시스템으로서의 활용가능성에 대해 고찰한다.-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.title기계학습 기반 AIS 데이터 분석에 관한 연구-
dc.title.alternativeA Study on the Analysis of AIS Data using Machine Learning-
dc.typeConference-
dc.citation.title2016년 한국항해항만학회 추계학술대회-
dc.citation.volume1-
dc.citation.number1-
dc.citation.startPage150-
dc.citation.endPage151-
dc.citation.conferenceName2016년 한국항해항만학회 추계학술대회-
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해양공공디지털연구본부 (해사디지털서비스연구센터)
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