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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 432 - 442 (11page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.4.432
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Detecting anomalies in unusual vessel movements is one of key activities to make a proper and timely decision in maritime logistics. Today, vessel trajectory data is provided through an automatic identification system (AIS) in near real time, but research into an algorithm for effectively identifying abnormal vessel movement through such big data is insufficient. This paper presents a new anomaly detection method, VAE-CUSUM, using AIS data through combining Variational Autoencoder(VAE) and CUSUM control chart. VAE-CUSUM provides an effective way of employing both VAE and control charts to monitor real-time movements of vessels, examining whether the vessel movements are being deviated from normality. The effectiveness of the proposed method is evaluated using both simulated data and real AIS data from maritime logistics.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (29)
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Capizzi, G. and Masarotto, G. (2011), A Least Angle Regression Control Chart For Multidimensional Data, Technometrics, 53(3), 285-296.
Fancello, G., Pani, C., Pisano, M., Serra, P., Zuddas, P., and Fadda, P. (2011), Prediction of Arrival Times and Human Resources Allocation for Container Terminal, Maritime Economics and Logistics, 13(2), 142-173.
Ferrer, A. (2014), Latent Structures-Based Multivariate Statistical Process Control : A Paradigm Shift, Quality Engineering, 26, 72-91.
Gaspar, P., Lopez, R., Marzuki, M., Fablet, R., Gros, P., Zigna, J. M., and Fabritius, G. (2016), Analysis of Vessel Trajectories for Maritime Surveillance and Fisheries Management, In Maritime Knowledge Discovery and Anomaly Detection Workshop, Joint Research Centre, ISPRA, Italy.
George, J. P., Chen, Z., and Shaw, P. (2009), Fault Detection of Drinking Water Treatment Process Using PCA and Hotelling’s T2 Chart, World Academy of Science, Engineering and Technology, 50, 970-975.
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