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초록·키워드
For efficient port logistics and precise maritime traffic management, automatic recognition of vessel anchoring behavior is essential. This study proposes a semi-supervised learning–based anchorage detection framework using AIS data to overcome the limitations of official anchorage information. By quantifying vessel stopping trajectory features and applying a stepwise semi-supervised structure based on high-confidence data, the method reduces labeling costs while maintaining generalization across ports. Trained with Busan and Ulsan data and validated with Yeosu–Gwangyang and Pyeongtaek–Dangjin data, the model achieved 98% accuracy and an F1-score of 0.98. The results demonstrate the potential of Automatic Identification System (AIS)-based automation for port activity recognition and its applicability to port operation optimization and real-time vessel monitoring.
본문·목차
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