항내 선박 항적 예측 연구: 해양 데이터 전처리 및 접안 방향 통합을 활용한 딥러닝 접근법

• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 신길호 황우진 위영태 송재욱
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2025 춘계학술대회논문집, 129~131쪽, 전체 3쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.05.08

국문 초록

본 연구는 항만 환경에서의 선박 항적 예측을 위한 딥러닝 접근법을 제안하며, 특히 접안면(berthing side) 정보의 통합에 중점을 두었다. 이를 위해 선박자동식별시스템(AIS) 데이터를 활용하여 양방향 장단기 메모리(Bi-LSTM), 양방향 게이트 순환 유닛(Bi-GRU), 트랜스포머 모델을 비교 분석하였다.

키워드

딥러닝 선박 항적 예측 해상교통 해상안전 VTS