• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.108-110
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• 2020

본 연구의 목적은 딥러닝 기법의 하나인 인공신경망 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 선박의 가치는 해운시장 변화와 밀접한 관계가 있으며, 경기 변동성이 크고 시장 민감성이 높은 해운시장의 특성상 가치의 불확실성 역시 높게 나타나고 있다. 이러한 선박가치의 중요성에도 불구하고 국내외적으로 선박가치평가의 체계 개선 및 평가모델의 객관성과 신뢰성을 제고시키기 위한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 방법을 통해 선박의 가치를 산출하는 새로운 평가모델을 제시하고자 한다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고 2010년 1월부터 현재까지의 해당 데이터를 확보하였다. 교차검증을 통해 파라미터들을 추정하여 인공신경망의 최적 구조를 식별하고 이에 대한 객관성과 신뢰성을 검증한 결과 인공신경망 모델의 가치평가 정확성이 우수함을 확인하였다. 본 연구는 선박가치평가의 전통적 방법론에서 탈피하여 기계학습 기반의 딥러닝 모델을 활용한 측면에서 독창적인 의미가 있다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.27 no.1
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• pp.13-21
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• 2021

The purpose of this study is to develop the ship valuation model by utilizing the neural network model. The target of the valuation was secondhand VLCC. The variables were set as major factors inducing changes in the value of ship through prior research, and the corresponding data were collected on a monthly basis from January 2000 to August 2020. To determine the stability of subsequent variables, a multi-collinearity test was carried out and finally the research structure was designed by selecting six independent variables and one dependent variable. Based on this structure, a total of nine simulation models were designed using linear regression, neural network regression, and random forest algorithm. In addition, the accuracy of the evaluation results are improved through comparative verification between each model. As a result of the evaluation, it was found that the most accurate when the neural network regression model, which consist of a hidden layer composed of two layers, was simulated through comparison with actual VLCC values. The possible implications of this study first, creative research in terms of applying neural network model to ship valuation; this deviates from the existing formalized evaluation techniques. Second, the objectivity of research results was enhanced from a dynamic perspective by analyzing and predicting the factors of changes in the shipping. market.