선박 이동 경로 예측을 위한 해상 영역 분할 및 영역단위 목적지 예측 방법
Maritime region segmentation and segment-based destination prediction methods for vessel path prediction
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김종희 | ko |
| dc.contributor.author | 정찬호 | ko |
| dc.contributor.author | 강도근 | ko |
| dc.contributor.author | 이창진 | ko |
| dc.date.accessioned | 2021-03-26T02:55:16Z | - |
| dc.date.available | 2021-03-26T02:55:16Z | - |
| dc.date.created | 2021-03-03 | - |
| dc.date.created | 2021-03-03 | - |
| dc.date.issued | 2020-06 | - |
| dc.identifier.citation | 전기전자학회논문지, v.24, no.2, pp.661 - 664 | - |
| dc.identifier.issn | 1226-7244 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/281999 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문에서 우리는 선박의 이동 경로를 예측하기 위하여, 해상 영역을 분할하고, 분할된 영역을 기반으로 선박의 목적지를 예측하는 방법을 제안한다. 해상 영역을 분할하기 위하여 과거 이동 경로를 토대로 생성된 목적지 후보들을 군집화한다. 그리고, 선박이 이동할 목적지 영역을 예측하기 위해서 현재 위치에서 주어진 경로의 선형 여부와 향후 예측 시간에 따른 불확실성에 따라 다른 예측 방법을 적용한다. 예측에 사용하는 방법에는 선형 영역에서는 등속 운동을 가정한 선형 예측 방법,불확실성이 높은 비선형 영역에서는 과거 경로 중 유사한 경로와 비슷한 움직임을 보일 것이라고 가정한 유사 경로 이용 예측 방법을 사용한다. 실험 결과에서 해당 방법이 선형 예측, 유사 경로 이용 예측 방법을 단독으로 적용하는 것에 비해 더우수함을 보인다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.publisher | 한국전기전자학회 | - |
| dc.title | 선박 이동 경로 예측을 위한 해상 영역 분할 및 영역단위 목적지 예측 방법 | - |
| dc.title.alternative | Maritime region segmentation and segment-based destination prediction methods for vessel path prediction | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.citation.volume | 24 | - |
| dc.citation.issue | 2 | - |
| dc.citation.beginningpage | 661 | - |
| dc.citation.endingpage | 664 | - |
| dc.citation.publicationname | 전기전자학회논문지 | - |
| dc.identifier.doi | 10.7471/ikeee.2020.24.2.661 | - |
| dc.identifier.kciid | ART002604415 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 정찬호 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 강도근 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 이창진 | - |
| dc.description.isOpenAccess | Y | - |
| dc.subject.keywordAuthor | vessel path prediction | - |
| dc.subject.keywordAuthor | maritime region segmentation | - |
| dc.subject.keywordAuthor | destination prediction | - |
| dc.subject.keywordAuthor | linear/nonlinear region classification | - |
| dc.subject.keywordAuthor | mixed prediction | - |
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