머신러닝 알고리즘을 활용한 선박 접안속도 예측모델에 관한 연구
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이형탁 | - |
| dc.contributor.author | 강은지 | - |
| dc.contributor.author | 조익순 | - |
| dc.contributor.author | 양현 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-06-30T03:30:02Z | - |
| dc.date.available | 2021-06-30T03:30:02Z | - |
| dc.date.created | 2021-06-30 | - |
| dc.date.issued | 2021-06-23 | - |
| dc.identifier.issn | 2635-5868 | - |
| dc.identifier.uri | https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/41482 | - |
| dc.description.abstract | 선박이 접안할 때 방충재(Fender)에 접촉하며 접안에너지가 발생한다. 부두가 허용할 수 있는 접안에너 지를 초과하여 선박이 접안할 경우, 사고로 이어질 수 있다. 이 때, 접안에너지에 가장 큰 영향력이 큰 요소는 접안속도이며, 선박은 적절한 접안속도를 유지하여야 안전하게 접안을 완료할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 선박의 접안속도에 영향을 미치는 요인을 정의하고 이에 대한 데이터를 바탕으로 4가지 머신러닝 알고리즘을 통해 선박 접안속도를 예측하고자 한다. 머신러닝 모델의 성능평가를 통해 가장 좋은 모델을 채택하였으며, 그 결과 의사결정나무와 로지스틱 분류 모델이 높은 성능의 모델로 도출되었다. | - |
| dc.description.uri | 2 | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.relation.isPartOf | 2021년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
| dc.title | 머신러닝 알고리즘을 활용한 선박 접안속도 예측모델에 관한 연구 | - |
| dc.title.alternative | A Study on the Prediction Model of Ship’s Berthing Velocity using Machine Learning Algorithms | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.citation.conferenceDate | 2021-06-23 | - |
| dc.citation.conferencePlace | KO | - |
| dc.citation.conferencePlace | ICC제주 | - |
| dc.citation.endPage | 794 | - |
| dc.citation.startPage | 792 | - |
| dc.citation.title | 2021 한국컴퓨터종합학술대회(KCC2021) | - |
| dc.contributor.alternativeName | 이형탁 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 양현 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2021 한국컴퓨터종합학술대회(KCC2021), pp.792 - 794 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
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- Marine Digital Resources Department > Korea Ocean Satellite Center > 2. Conference Papers
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