A Study on Weight-Based Route Inference Using Traffic Data

항적 데이터를 활용한 가중치 기반 항로 추론에 대한 연구

Intelligent maritime traffic information service for maritime traffic safety operates a service that provides safe and efficient optimal safety routes considering information such as water depth, maritime safety law, weather information, and fuel consumption. However, from a service user's point of view, they prefer a route that suits their personal navigation experience and style, such as unnecessary detours and conservative safety distances for maritime objects. In this study, the optimal safety route can be extracted based on the experience of service users without reflecting the separate maritime environment by adjusting the weight of the trunk line for the area where the ship frequently navigates with the ship's track data collected through LTE-M model was studied.

해상교통 안전을 위한 지능형 해상교통정보서비스에서는 수심, 해사안전법, 기상정보, 연료 소모량 등의 정보를 고려한 안전하고 효율적인 최적 안전항로를 제공하는 서비스를 운영하고 있다. 하지만 서비스 사용자들 입장에서 불필요한 우회, 해상 객체에 대한 보수적인 안전거리 등으로 개인의 운항 경험, 스타일 등에 맞는 항로를 선호한다. 본 연구는 LTE-M을 통해 수집한 선박의 항적 데이터로 선박이 자주 운항하는 구역에 대해 간선 가중치를 조절하여 별도의 해상 환경을 반영하지 않고도 서비스 사용자들의 경험에 기반한 최적 안전항로를 추출할 수 있는 모델을 연구하였다.