맵리듀스를 이용한 선박 외력 빅데이터 분석 (Big Data Analysis for External Forces Acting on Ship with MapReduce Processing)

서지정보

· 발행기관 : 한국지능시스템학회
· 수록지 정보 : 한국지능시스템학회 논문지 / 28권 / 2호 / 146 ~ 151페이지
· 저자명 : 김광일, 이건명

초록

선박에 작용하는 조류 및 바람과 같은 외력은 효율적인 연료 소모운항과 항행 안전에 많은 영향을 준다. 해상에서수집된 선박교통 및 해양환경 데이터들은 선박에 영향을 주는 외력 평가를 위해 활용되고 있다. 이 자료들은 수년 동안우리나라 전 해역에서 수집된 방대한 자료이므로 이를 효율적으로 처리하고 신속한 분석결과를 제공하기 위한 방법이필요하다. 이 논문에서는 선박의 기준속력으로 특정 기상환경에서 선박에 작용되는 외력을 계산하고, 처리된 데이터를맵리듀스 빅데이터 처리 방법을 이용하여 선박 외력 빅데이터를 구축한다. 맵리듀스 처리과정의 키-값의 쌍에서, 키는선박 항행정보를 나타내는 선박 인덱스와 해양 환경정보를 나타내는 외력 인덱스의 결합으로 구성하고, 값은 실제 선박의속력과 기준속력의 차이로 한다. 실험을 위해 테스트 선박의 실제 속력 데이터와 선박 외력 빅데이터에 의한 예측 속력을비교하였다. 분석결과 제안한 방법에 의한 선박속력 예측은 1노트 미만의 정확도로 실제 속력변화와 유사한 패턴을 였보다.

영어초록

External forces such as tidal current, wind and wave force affect on safety of ship navigation and ship operational efficiency. Ship traffic and marine environmental data are gathered with sensors to measures external forces acting on ships. The volume of these data is huge and hence some efficient method should be developed to process them. This study proposes a MapReduce-based method which handles huge volume of external force-related data for ships and computes external force on ship with ship reference speed in specific marine environment. In the MapReduce processing, the key is specified with the combination of ship index of ship traffic data and external force index for marine; the value is associated with the difference between the ship’s real speed and her reference speed. In this experiments, we evaluated the accuracy of speed prediction by applying a test ship data set to the big ship external force data set. The proposed method showed that the difference between the predicted speed and the actual ship speed was less than 1 knot

참고자료

· 없음