Composing Recommended Route through Machine Learning of Navigational Data

항적 데이터 학습을 통한 추천 항로 구성에 관한 연구

We aim to propose the prediction modeling method of ship's position with extracting ship's trajectory model through pattern recognition based on the data that are being collected in VTS centers at real time. Support Vector Machine algorithm was used for data modeling. The optimal parameters are calculated with k-fold cross validation and grid search. We expect that the proposed modeling method could support VTS operators' decision making in case of complex encountering traffic situations.

해상교통관제센터에 의해 실시간으로 수집되는 선박의 항해 데이터를 바탕으로 선박 항적 패턴 인식을 수행하고 이를 바탕으로 항적 모델을 추출하여 사전에 선위를 예측하는 기법을 제안한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 Support Vector Regression 알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 grid search가 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링 기법을 통하여 사전에 선박의 선위를 예측하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.