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NTIS 바로가기주관연구기관 | 선박해양플랜트연구소 Korea Research Institute of Ships &OCEAN Engineering |
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연구책임자 | 김혜진 |
참여연구자 | 박세길 , 오재용 , 조득재 , 이한진 , 박진형 , 김홍태 , 여동진 , 윤근항 , 조성락 , 양영훈 , 장준혁 , 오세웅 , 이영주 , 박지수 , 유승원 , 강동우 , 문제석 , 이창헌 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2016-12 |
과제시작연도 | 2016 |
주관부처 | 해양수산부 Ministry of Oceans and Fisheries |
등록번호 | TRKO201800014320 |
과제고유번호 | 1525006231 |
사업명 | 선박해양플랜트연구소연구운영비지원 |
DB 구축일자 | 2018-06-02 |
키워드 | 관제시스템.관제사.관제 맥락.기계학습.업무부하.VTS.VTSO.VTS context.machine learning.workload. |
● 연구개발 목표
VTS 상황 인지 향상을 위한 기반 기술 탐색
- 관제 정보 고도화 및 관제사 업무 부하 저감 방안 수립
● 연구개발 내용
- 주요 관제 맥락 정보 식별
- 관제 맥락 정보 도출 방안 수립
- 기계학습을 위한 교통 데이터 모델 설계
- 관제 정보 고도화를 위한 기계학습 모델 설계
- 관제사 업무 부하 저감 요인 식별
- 관제사 업무 부하 저감 요구사항 분석 및 개선 방안 도출
● 활용 계획 및 기대효과
- 관제사 업무 관련 지침 제정
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Ⅱ. Objective
The exploration of basic technology for improving VTS situation awareness
- The plan development for VTS information enhancement and VTSO workload reduction
Ⅲ. Description
♦ Plan for extraction of VTS context information
♦ Design of the traffic data model for machine
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