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Vol.4, No.2

선박 분포 예측을 위한 학습용 데이터셋 구축: 제주도 북부 해역을 대상으로
Construction of a Training Dataset for Vessel Distribution Prediction: The Northern Seas of Jeju Island
박용길(한국해양과학기술원 해양빅데이터센터) ; 김태훈(한국해양과학기술원 해양빅데이터센터) ; 한현경(한국해양과학기술원 해양빅데이터센터) ; 이철용(한국해양과학기술원 해양빅데이터센터)
2022, Vol.4, No.2, pp.37~46 https://dx.doi.org/10.22761/DJ2022.4.2.004
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Abstract

Recently, interest in maritime accidents and safety-related research, such as preventing collisions between marine vessels, detecting illegal vessels, and predicting vessel routes, is increasing. Vessel location data-based vessel distribution map can support decision-making for maritime safety management, and if the vessel distribution can be predicted, it is possible to take a preemptive response for maritime security such as fishing safety management and illegal fishing prevention. In this study, a training dataset for vessel distribution prediction was constructed by collecting V-Pass data, weather warnings, and marine environment data. The result of resampling of reporting interval of vessel location data was mapped to grid data to evaluate the vessel density, and a total of 1,314,000 of training data were constructed for the study area. In the future, research to evaluate the accuracy by performing vessel distribution prediction modeling should be conducted.

초록

최근 해상 선박 상호간 충돌 예방, 불법 선박 탐지, 선박 경로 예측 등 해상사고 및 안전 관련 연구의 관심이 높아지고 있다. 이 때 선박위치정보 기반의 선박 분포도는 해양 안전 관리를 위한 의사결정을 지원할 수 있으며, 선박 분포를 예측할 수 있다면 조업 안전 관리 및 불법 조업 방지 등 해상 보안을 위한 선제적 대응이 가능하다. 이를 위해 본 연구에서는 선박패스(V-Pass)자료, 기상특보 및 해양환경 자료를 수집하여 선박 분포 예측을 위한 학습용 데이터셋을 구축하였다. 선박위치정보의 전송주기를 리샘플링한 결과를 격자 자료에 매핑하여 선박 밀집 정도를 평가하였으며, 연구대상지역에 대해 총 1,314,000개의 학습용 데이터를 구축하였다. 향후 선박 분포 예측 모델링을 수행하여 정확도를 평가하는 연구가 수행되어야 할 것이다.

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