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저자정보
Kwonin Yoon (Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)) Jaemin Park (THYROSCOPE) Sungil Kim (Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST))
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2021년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2021.11
수록면
1,860 - 1,886 (27page)

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With the increasing importance of maritime logistics, scheduling of resources has become a crucial factor for ensuring smooth port operations, considering the large number of stakeholders and resources related to a vessel and the complex and lengthy logistics involved. To optimize work plans and resources, real-time detection of anomalies is important because it allows stakeholders to plan ahead, considering the possible changes or delays in arrival, and to reduce waiting costs caused by delays. This paper proposes a VAE-based monitoring chart, VAE-CUSUM, based on a novel monitoring statistic combining a feature extracted from a variational autoencoder (VAE) and a monitoring statistic from a cumulative sum (CUSUM) control chart. The proposed method was validated using simulated and real-world automatic identification system (AIS) data concerning the trajectory of a vessel captured by a satellite. A comparison study was carried out with the existing benchmarks, which revealed a superior detection performance and robustness of the proposed method. Moreover, the reconstruction error and the reconstruction probability, obtained from the VAE, are compared as a monitoring statistic.
#Statistical process monitoring #variational autoencoder #cumulative sum controlchart #anomaly detection #maritime logistics #reconstruction error #reconstruction probability #AIS data

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Methodology
4. Experimental Results
5. Discussion: Reconstruction Error versus Reconstruction Probability
6. Conclusion
References

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