강화학습을 이용한 실시간 선박 위치 예측 방법 연구

김영남; 김현; 양영건

doi:10.33097/JNCTA.2024.08.1.25

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김영남 (숭실대학교 IT정책경영학과) 김현 (경희대학교 컴퓨터공학과) 양영건 (숭실대학교 IT정책경영학과)

저널정보: 국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제8권 제1호

발행연도: 2024.1

수록면: 25 - 30 (6page)

DOI: 10.33097/JNCTA.2024.08.1.25

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선박을 통한 물류 이동 산업에서 도착 예정 시간(이하 ETA)은 일반적으로 선박이 평균 속도로 이동 시목적지에 언제 도착할 것인지 대해 단순히 거리와 속력 간의 관계식만으로 연산하여 생성된다. 그러나 ETA에서는 선박이 이동한 해양의 기상 상태, 선박 상태가 반영되지 않아 그 정밀도가 무척 낮았고, 이를 위한 다양한 연구가 시도되고 있으며, 우리는 본 논문을 통해 선박의 이동에 영향을 주는 기상정보, 파고, 국제유가, 해양 사고, 해양 교통량 정보 등의 다양한 변수를 반영해 정밀도 높은 연산 방법을 제안하였다.

#물류 #유통 #포워딩 #AI #예측 #빅데이터 #Logistics #Distribution #Forwarding #AI #Prediction #Big Data

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