Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2021.11a
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  • Pages.1397-1400
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  • 2021
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Ship Accident Prediction & Safety territory virtualization System with Artificial intelligence

머신러닝을 활용한 선박 사고 예측 및 안전 항해 구역 시각화 시스템

  • An, Dong-jun (Dept. of Information Communication Engineering, Dong-Guk University) ;
  • Kim, Yun-ji (Dept. of Information Communication Engineering, Dong-Guk University) ;
  • Lee, Tae-geom (Dept. of Information Communication Engineering, Dong-Guk University) ;
  • Lee, Seung-soo (Dept. of Information Communication Engineering, Dong-Guk University) ;
  • Kim, Dong-jae (Dept. of Information Communication Engineering, Dong-Guk University) ;
  • Park, Su-hyun (ICT Hanium Mentor)
  • 안동준 (동국대학교 정보통신공학과) ;
  • 김윤지 (동국대학교 정보통신공학과) ;
  • 이태검 (동국대학교 정보통신공학과) ;
  • 이승수 (동국대학교 정보통신공학과) ;
  • 김동재 (동국대학교 정보통신공학과) ;
  • 박수현 (ICT 한이음 멘토)
  • Published : 2021.11.04
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Abstract

다수의 사고가 발생되는 소형 선박에 반해 대형 선박을 위주로 제공되고 있는 스마트 해상 물류 시스템을 뒷받침하기 위하여 소형 선박에서 자주 발생할 수 있는 사고의 유형과 그 예상 확률을 제공하는 시스템을 연구하고 제공한다. 로지스틱 분류를 통해 사고의 확률을 예측하며 추천 알고리즘을 활용한 발생 가능성이 높은 사고의 유형을 도출하여 소형 선박용 e-navigation 을 제공한다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 해양수산부 실무형 해상물류일자리지원사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트의 결과물입니다