기술 개요

• •  AIS 데이터는 통계학 기반, 기하학적 및 인공지능 기반의

      접근 방식으로 나뉨

   

  •  선박의 AIS 수집 장치를 통해 수집되는 AIS 데이터에 대해

      선박의 움직임 특성을 학습하여 결측치에 대한 예측함으로써,

      AIS 데이터에 적합한 결측치 보간 성능을 달성하는 딥러닝 기반의

      양방향 AIS 데이터 결측치 보간 방법 및 장치

종래기술

• •  선박의 AIS 수집 장치를 통해 수집된 데이터를 각 선박의 움직임에

      따라 학습하여 결측치를 보간할 수 있는 개선된 모델이 절실히 필요

대상기술

• •  딥러닝 기반으로 선박의 움직임 특성을 학습하여 결측치에 대한 예측 가능

   

  •  양방향 AIS 데이터 분석을 통한 적합한 결측치 보간 성능 달성 가능

종래 기술의 한계

• •  데이터의 수집과 동시에 위치 정보, 속도 및 진행 방향에 대한 결측치를

      보간할 수 있는 모델을 구축 활용하기에는 한계점이 존재

대상기술의 경쟁력

• •  개별 선박에 따라 독립적 성격을 가지며, 정확도 높은 결측치 보간을

      수행하는 딥러닝 기반의 양방향 AIS 데이터를 제공 가능

연구자 정보

부산대학교 산업공학과 배혜림 교수