LSTM(Long Short-Term Memory)을 활용한 선박 가치 평가 모델 연구

• 영문명: A Study on the Ship Valuation Model Using LSTM(Long Short-Term Memory)
• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 우윤태(Yun-Tae Woo) 김배성(Bae-Sung Kim)
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2024 추계학술대회논문집, 223~224쪽, 전체 2쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.11.14

국문 초록

본 연구의 목적은 탄소세를 고려한 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것으로 기존 문헌 및 자료 통해 선박의 가치에 영향을 미치는 요인와 요소을 도출하였고, 도출된 요소를 바탕으로 벌크선 100척에 대한 2019년부터 2024년 5월에 대한 데이터를 수집하였으며, 요소 간의 관계 분석을 위해 상관관계 및 분산팽창요인에 대해 분석하여 최종적으로 8개의 요소를 도출하였다. 또한, LSTM 모델을 활용하여 선박가치평가 모델을 설계하였고, 수집된 데이터로 학습을 진행하여 선박가치 평가 모델을 개발하였으며, 모델의 성능 검증을 통해 정확도를 측정하였다.

키워드

선박가치 탄소세 딥러닝 장단기 메모리