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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제48권 제4호
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 177 - 185 (9page)
- DOI
- 10.5916/jamet.2024.48.4.177
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Monitoring the amount of CO₂ emitted by individual ships in real-time is currently impossible. Therefore, we conducted a study to predict and map CO₂ emissions using gradient boosting-based models trained based on ship data and emission data collected from ships. The extreme gradient boosting (XGBoost) and light gradient-boosting machine (LightGBM) models were used, and a hyperparameter tuning process was performed to improve the model performance. The results confirmed that hyperparameter optimization improves model performance. Based on these models, CO₂ emissions were predicted and expressed in a map with black, red, orange, and yellow colors, according to the range of CO₂ emissions for the three voyages, consequently confirming that the ship itself or the ship management company can monitor CO₂ emissions from ships by mapping them on a global map.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Data Acquisition
3. Gradient Boosting-Based Algorithms
4. Modeling
5. Result and Discussion
6. Conclusion
References
참고문헌 (0)
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