선박 접안속도 위험범위 예측을 위한 분류 알고리즘 적용

Abstract

제 4차 산업혁명을 맞이하며, 해운업에서도 자율운항선박을 중심으로 다양한 논의가 이루어지고 있다. 선박 자동화 관련 기술 개발이 다양하게 연구되고 있지만 선박 접안단계에서의 연구 결과는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 보다 안전한 접안과정이 이루어질 수 있도록 선박 접안속도의 위험 범위를 예측하고자 하였다. 위험 범위는 안전, 경고, 위험 3가지 경우로 나누어 예측하고자 하였으며, 예측에는 다중 분류가 가능한 9가지 머신러닝 알고리즘과 딥러닝 신경망을 이용하였다. 그 결과, 신경망 모델에서 가장 높은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.