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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김종희 (Korea Advanced Institute of Science and Technology) 정찬호 (Hanbat National University) 강도근 (Agency for Defense Development) 이창진 (Agency for Defense Development)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제24권 제4호
발행연도
2020.12
수록면
256 - 259 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

가속도 예측 기반 새로운 선박 이동 경로 예측 방법
김종희 ,  정찬호 ,  강도근 외 1명 전기전자학회논문지 2020.12 학술저널
선박 이동 경로 예측을 위한 노이즈 제거 방법
김종희 ,  정찬호 ,  강도근 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2020.07 학술대회자료
선박 이동 경로 예측을 위한 연속적 이동 경로 생성 방법
김종희 ,  정찬호 ,  강도근 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

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선박의 이동 경로를 예측하는 기존의 방법들은 일반적으로 위도와 경도를 직접 예측한다. 하지만, 위도와 경도를 직접 예측할 경우, 예측 모델이 출력 가능한 범위가 상당히 넓어서 예측 오차가 매우 크게 발생할 수 있다. 또한, 순환 신경망 모델 기반의 예측에서는 이전 예측 위치도 다음 위치를 예측하기 위해 사용되기 때문에 오차가 누적되는 현상도 쉽게 발생할 수 있다. 이에 따라, 제안하는 방법에서는 위도와 경도를 직접 예측하지 않고, 선박의 가속도를 예측하여, 향후 속도와 방향을 결정하고, 그 결과로 위도와 경도가 예측되는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 같은 순환 신경망 모델을 사용했을 때, 제안하는 방법이 기존의 직접적으로 위도와 경도를 예측하는 방법에 비해 더 적은 오차를 발생시킴을 보인다.
#Vessel path prediction #Ship trajectory prediction #Long short-term memory network (LSTM) #recurrent neural network (RNN) #Acceleration prediction

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
D-D. Nguyen / 2018 / Vessel trajectory prediction using sequenceto-sequence models over spatial grid / Proc. of the 12th ACM International Conference on Distributed and Event-based Systems :258~261 google schola M. Gao / 2018 / Online prediction of ship behavior with automatic identification system sensor data using bidirectional long shortterm memory recurrent neural network / Sensors 18(12):4211~4226 Crossref X. Zhou / 2020 / Using Deep Learning to Forecast Maritime Vessel Flows / Sensors 20(6):1761~1777 Crossref Z. Yuan / 2019 / A novel approach for vessel trajectory reconstruction using AIS data / Proc. of the 29th International Ocean and Polar Engineering Conference :4554~4559 google schola P. Dijt / 2020 / Trajectory Prediction Network for Future Anticipation of Ships / Proc. of the 2020 International Conference on Multimedia Retrieval :73~81 google schola

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