- 영문명
- Study on the development of an algorithm for predicting ship propulsion performance
- 발행기관
- 한국항해항만학회
- 저자명
- 임나라(Nara Lim)
- 간행물 정보
- 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2024 추계학술대회논문집, 221~222쪽, 전체 2쪽
- 주제분류
- 공학 > 해양공학
- 파일형태
- 발행일자
- 2024.11.14

국문 초록
본 연구는 선박의 연료 소모량을 예측하기 위한 머신러닝 모델 개발에 관한 것임. 선박의 1년 6개월간의 운항 데이터를 사용하여 연구를 진행했음. 데이터 전처리 과정에서는 중복 제거, 결측치 처리, Min-Max 필터링, Outlier 필터링 등의 기법을 적용했음. Feature Engineering 단계에서는 선박에 대한 상대적 기상 데이터 변환, 기상 데이터의 U,V 벡터 변환, Draft 데이터 차원 감소 등을 수행했음. 다양한 머신러닝 모델(KNN, DecisionTree, RandomForest, GradientBoosting, Adaboost, SVM, XGB, XGBRF, DNN)을 적용하여 성능을 비교했으며, MAE, MAPE, R2를 평가 지표로 사용했음. 또한 Draft 및 기상 데이터 변화에 따른 연료 소모량 예측 모델의 영향성을 Speed to Power Curve를 통해 분석했음. 이 연구는 선박 운항의 효율성 향상과 환경 영향 감소에 기여할 수 있는 중요한 도구를 제공함.
영문 초록
목차
해당간행물 수록 논문
참고문헌
최근 이용한 논문
교보eBook 첫 방문을 환영 합니다!
신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.
바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!
