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Abstract 선박의 운항은 운항사나 항해사의 운항 방법에 의하여 결정된다. 컨테이너선의 경우 정해진 시간 안에 목적지에 도착하기 위하여 여러 가지 운항 패턴이 있을 수 있다. 또한 해양 환경의 영향에 따라서 선속이나 경로 등이 변경된다. 파고가 높은 환경에서 빠른 속도로 운항한다면, 그만큼 연료의 소모량이 많을 것으로 예상할 수 있다. 선박의 운항 패턴은 연료의 소모량과 밀접한 관련이 있기 때문에, 각 선사의 운항 패턴을 분석한다면 어느 선사가 경제 운항을 하고 있는지 확인할 수 있다. 일반적으로 각 선사의 운항 기록은 공개되어 있지 않기 때문에 획득하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는, 공개된 AIS (Automatic Identification System) 데이터를 이용하여 컨테이너선의 운항 패턴을 분석하고, 선사별 특성을 분석하였다. 또한 해양 환경 조건이 컨테이너선의 운항에 미치는 영향에 대한 분석을 시행하였다. AIS 데이터는 선박의 위치, 속도, 흘수, 상태, 등의 정보를 포함하고 있으며, 실시간으로 수집, 저장되므로 그 양이 방대하다. 또한 해양 환경 데이터도 전 세계 해양의 데이터를 수년간 저장하고 있으므로 그 양이 방대하다. 본 연구에서는 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위하여 빅데이터 기술을 이용하였으며, 선박의 운항 패턴 및 해양 환경의 영향 분석을 위한 전용 가시화 애플리케이션을 개발하였다. 또한 클러스터링 기법을 이용하여 선사별, 조선소별 컨테이너선의 운항 특성에 대하여 비교 분석하였다. 본 연구의 결과를 이용하여 선사별로 맞춤형 운항 분석 서비스에 응용할 수 있을 것으로 기대한다.
Publication Date 2018-11-08

오민재, 노명일, 박성우, 전도현, 손명조, 이정렬, "AIS 데이터를 이용한 빅데이터 기술 기반의 컨테이너선 운항 특성 분석" 2018년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 218, 2018.11.8-9


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184 International Conference Min-Jae Oh, Myung-Il Roh, Sung-Woo Park, Do-Hyun Chun, In-Il Kim, Chang-Yong Kim, Won-Joon Lee, "Estimation of Ship Energy Efficiency from Big Data Analysis", Proceedings of the 32nd Asian-Pacific TEAM 2018, Wuhan, China, pp. 262-264, 2018.10.15-18 file 2018-10-17
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