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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국항해항만학회 한국항해항만학회지 한국항해항만학회지 제43권 제6호
발행연도
2019.1
수록면
335 - 343 (9page)

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최근 선박의 배기가스 규제가 강화되면서 연료소비량을 저감하기 위한 많은 방안들이 검토되고 있다. 그중에서도 선박으로부터 수집한 데이터를 활용하여 연료소모량을 예측하는 기계학습 모델을 개발하고자 하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만 많은 연구들이 학습모델의 주요 변수 선정이나 수집데이터의 처리 방법에 대한 고려가 미흡하였으며, 무분별한 데이터의 활용은 변수 간의 다중공선성 문제를 야기할 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주성분 분석을 이용하여 선박의 연료소비를 예측하는 방법을 제시하였다. 13K TEU 컨테이너 선박의 운항데이터에 주성분 분석을 수행하였으며, 추출한 주성분으로 회귀분석을 수행하여 연료소비 예측모델을 구현하였다. 평가용 데이터에 대한 모델의 설명력은 82.99%이었으며, 이러한 예측모델은 항해 계획 수립 시 운항자의 의사결정을 지원하고 항해 중 에너지 효율적인 운항상태 모니터링에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
#Ship Fuel Consumption #Energy Efficiency #Principal Component Analysis #Prediction Model #Ship Operational Data

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Cattell, R. B / 1966 / The Scree Test For The Number of Factors / Multivariate behavioral research 1(2):245~276 google schola IMO / 2009 / Guidelines for voluntary use of the ship energy efficiency operational indicator (EEOI) google schola IMO / 2012 / Guidelines on survey and certification of the energy efficiency design index (EEDI) google schola IMO / 2012 / Guidance for the development of a ship energy efficiency management plan (SEEMP) google schola Jolliffe, I. T / 1982 / A Note on the Use of Principal Components in Regression / Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics) 31(3):300~303 google schola

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