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학술저널
저자정보
이태현 (경북대학교) 유은섭 (경북대학교) 박개명 (한국선급) 유성상 (한국선급) 박진표 (소프트힐스) 문두환 (경북대학교)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제18권 제6호
발행연도
2019.6
수록면
82 - 90 (9page)

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To reduce emissions of marine pollutants, regulations are being tightened around the world. In the shipbuilding and shipping industries, various countermeasures are being put forward. As there are limits to applying countermeasures to ships already in operation, however, it is necessary for these vessels to use energy efficiently. The sensors installed on ships typically gather a very large amount of data, and thus a big data platform is needed to manage and analyze the data. In this paper, we build a big data analysis platform based on Hadoop and Spark, and we present a method to detect abnormal ship operation using the platform. We also utilize real ship operation data to discuss the data analysis experiment.
#Abnormal Status Detection(비정상 상태 감지) #Big Data Platform(빅 데이터 플랫폼) #Energy Efficiency(에너지 효율) #Hadoop #Spark(하둡 #스파크) #Ship Operation(선박 운영)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 하둡과 스파크 기반 빅데이터 분석 플랫폼
4. 선박 운항 효율 이상 상태 분석 방법
5. 빅데이터 분석 플랫폼을 활용한 운항 효율 이상 상태 분석 실험
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
정노택 / 2011 / IMO의 선박기인 CO2 배출 규제 동향 및 고찰 / 한국해양환경•에너지학회지 14(1):65~71 google schola Kim, M. / 2013 / Eco-friendly Technology Trends in Ocean Transportation / Shipper’s Journal :27~38 google schola 유은섭 / 2018 / 오픈소스 기반 빅데이터 플랫폼을 활용한 선박 운항 효율 예측 연구 / 한국CDE학회 논문집 23(3):275~284 dbpia Perera, L. P / 2016 / Guedes Soares & Santos Vol. 1 :143~150 google schola Beşikçi, E. B. / 2016 / An artificial neural network based decision support system for energy efficient ship operations / Computers & Operations Research 66:393~401 google schola

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