한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

AIS 데이터 분석을 통한 선박 안전항로 딥러닝 모듈 개발

AIS Data Analysis Development of Deep Learning Module for Ship Safety Route

  • 김상우 (남서울대학교 지능정보통신공학과) ;
  • 임연희 (남서울대학교 지능정보통신공학과) ;
  • 조현희 (남서울대학교 관광경영학과) ;
  • 이길종 (HD현대중공업 성능평가연구실)
  • Sang-Woo Kim (Dept. of Intelligent Information and Communication Engineering, Namseoul University) ;
  • Yeon-Hee Lim (Dept. of Intelligent Information and Communication Engineering, Namseoul University) ;
  • Hyun-Hee Cho (Dept. of Tourism Management, Namseoul University) ;
  • Gil-Jong Lee (Dept. HD Hyundai Heavy Industries)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

글로벌 물류 대란으로 인해 해상 운임이 급격히 증가하면서 해양 사고의 발생 가능성도 높아지고 있다. 신호체계가 존재하는 도로와 달리, 해상에서는 교통 관리가 어려워 선박의 안전한 항로 예측이 중요한 과제가 되고 있다. 이에 본 연구는 울산항 AIS 데이터의 MMSI 정보를 활용하여 각선박의 GPS 데이터를 기반으로 위치를 예측하고, 빠른 학습 속도를 지닌 GRU 딥러닝 모듈을 개발하는 것을 목표로 한다.

키워드

과제정보

본 논문은 해양수산부 실무형 해상물류일자리지원사업(스마트해상물류 × ICT멘토링)을 통해 수행한 ICT멘토링 프로젝트 결과물입니다.

참고문헌

  1. Won-Hee Lee, Seung-Won Yoon, Da-Hyun Jang, Kyu-Chul Lee(corressponding author) Chungnam Univ. "Vessel Trajectory Prediction Study Using AIS Data Based On Deep Learning Mode". Summer Academic Conference. Korea Communications Society. 2023. p1672-1673.
  2. Huanhuan Li, Hang Jiao, Zaili Yang. "AIS data-driven ship trajectory prediction modelling and analysis based on machine learning and deep learning methods". Transportation Research Part E. 175. 103152. 2023.