메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Zahra Nourmohammadi (공주대학교) Fatemeh Nourmohammadi (공주대학교) 김인희 (공주대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회 학술대회지 대한교통학회 제85회 학술발표회
발행연도
2021.11
수록면
805 - 817 (14page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Patrol ship Route Analysis and Optimization Model The demand for the shipping services and seaborn trade has increased in the past several years increased possibility of navigation accident, illegal fishing etc. Consequently, ship navigation safety has become a growing concern in maritime transportation. Patrol ships play a vital navigation safety enhancement in the marine environments. This study proposes a minimized patrol path in South Korea. Firstly, the model considered as a Travelling Salesman Problem (TSP) and solved with a heuristic algorithm (Simulated Annealing) and the result shows a good result. In the next step, we consider more constraints which could not be considered in the TSP model because suborn eliminations. Therefore, we proposed a new model to solve a linear programming considering all constraints as the constraints were important for us. Korea Maritime Accident Prediction Based on Clustering and a grid-based Classification Method Maritime Safety has become one the top global concerns recently. Maritime accidents are directly connected with human lives, environment, and economy. Particularly, shipping has long been regarded as a complex and high-risk activity due to the uncertainty and severe condition in the sea. The data is collected from 2014 to 2018 (a 4-year period) with total number of 12329 records. Types, Date and Time, Season, Location (Longitude and Latitude), Region, Capacity, Purpose of Travel, and total casualty are considered as variables. As preliminary analysis results, we found accident black spots using Four Clustering algorithms such as K-means, DBSCAN, Agglomerative Clustering which second one showed the best result. After making grids in three most dense areas, we predicted grids that illustrates the opproximate location of the accident using Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Random Forest classification. Decision Tree (Entropy )showed the best accuracy for this Prediction for all the grid sizes and all the clusters. The outcomes will be helpful in guiding the management of maritime traffic safety to pay more attention to the area with higher danger of accident. Results of classification which presents new insights for accident prevention practice for maritime authorities.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

해양사고 데이터 기반 해역 그리드화 및 심각도 지표 도출 연구
김도희 ,  이상재 ,  조수현 외 2명 한국전자거래학회지 2024 .02
머신러닝 기반 해양 사고위험도 예측 및 사고 주요 요인 분석
한소진 ,  여지호 ,  박호철 외 1명 대한교통학회 학술대회지 2023 .10
머신러닝 기반 해양 사고위험도 예측 및 사고 주요 요인 분석
여지호 ,  한소진 ,  박호철 외 1명 대한교통학회 학술대회지 2023 .10
해양사고 인적요인의 데이터 마이닝 분석에 관한 연구 : 인적요인 분석 중심
이준혁 해항도시문화교섭학 2023 .04
해양사고 이후 사건전개 시나리오 분석 및 위험도평가 연구
나성 ,  백재하 ,  이승영 외 2명 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 2022 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0