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학술저널
저자정보
Kwang-Il Kim (Chungbuk National University) Keon Myung Lee (Chungbuk National University)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.18 No.1
발행연도
2018.3
수록면
13 - 19 (7page)
DOI
10.5391/IJFIS.2018.18.1.13

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Vessel traffic service operators (VTSOs) are primarily responsible for vessel navigation safety. However, in a few cases, it is difficult for them to focus on vessel monitoring because of the additional tasks they must perform. In recent years, decision support tools have been developed to reduce the workload of VTSOs, but vessel traffic officer requirements are not well addressed by the support tools. In this study, we survey context-aware procedures in vessel traffic service and propose an information provisioning model using rule-based and deep learning techniques. The rule-based information provisioning model uses display, prediction, and calculation objects. In case of prediction object, a deep neural network is used to predict ship near-collision and destination, and its performances are better than previous methods.

목차

Abstract
1. Introduction
2. User Requirement Analysis of VTS
3. Context-Aware Information Provisioning Models
4. Implementation of the Proposed Models
5. Conclusions
References

참고문헌 (12)

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