核心概念
본 연구는 선박 궤적을 계층적으로 표현하고 예측적 클러스터링을 통해 선박 행동 패턴을 효과적으로 파악하는 방법을 제안한다.
要約
이 연구는 선박 궤적 클러스터링을 위한 새로운 방법인 PC-HiV(Predictive Clustering of Hierarchical Vessel Behavior)를 제안한다. PC-HiV는 다음과 같은 특징을 가진다:
선박 궤적을 위치 시퀀스, 부궤적 시퀀스, 라벨 시퀀스의 계층적 표현으로 변환한다. 이를 통해 궤적의 세부적인 행동 패턴을 효과적으로 포착할 수 있다.
예측적 클러스터링을 통해 클러스터링과 행동 예측을 동시에 수행한다. 이를 통해 클러스터 할당이 시간에 따라 동적으로 업데이트되어 선박 행동 변화를 잘 반영할 수 있다.
실제 AIS 데이터를 활용한 실험에서 PC-HiV가 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 트램프 선박과 정기선 선박의 행동 차이, 배출 통제 구역 내 선박 행동 특성을 잘 포착할 수 있었다.
統計
선박 속도가 감소하고 방향이 변경되는 경우가 많음
선박이 배출 통제 구역 경계 부근에서 감속하고 방향을 변경하는 경향이 있음
引用
"선박 궤적 클러스터링은 이상 탐지, 충돌 회피, 선박 행동 예측 등 해상 응용 프로그램에 매우 중요하다."
"기존 방법들은 전체 궤적 또는 하위 궤적을 클러스터링하지만, 행동 변화 과정을 잘 반영하지 못한다."