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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kwang-Il Kim (Jeju National University) Joo-Sung Kim (Mokpo National Maritime University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제24권 제10호(통권 제187호)
발행연도
2019.10
수록면
65 - 70 (6page)

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최근 선박자동식별장치의 도입으로, 육상에서 선박위치, 침로, 속력, 선박종류 등 선박 항적데이터 수집이 가능해 졌다. 본 연구는 맵리듀스 알고리즘을 분산처리 환경에 적용하여 선박 항적데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전처리 단계, 맵핑 단계, 리듀싱 단계로 나뉘어져 있다. 데이터 전처리 단계는 선박의 동적 및 정적 데이터를 통합하고, 비관심지역의 선박정보는 필터링한다. 맵핑 단계는 선박 위치를 지오해시 코드로 변환하여 맵리듀스의 키 데이터로 할당하고, 선박의 ID는 값 데이터로 분리한다. 리듀싱 단계에서는 키 데이터가 같은 키-값 쌍 데이터를 추출하여 해당 그리드에서 선박의 수를 계산하여 시각화 한다. 제안한 방법은 항적데이터 분석에 있어서 기존 프로그램 성능에 비해 1~4배 성능 개선이 되었다.
#Ship Trajectory #Automatic Identification System #Geohash #MapReduce #IWRAP #선박항적 #선박자동식별장치 #지오해시 #맵리듀스

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. Ship Trajectory Data Processing
IV. MapReduce Application
V. Experiments
VI. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
K. I. Kim / 2017 / Ship Encounter Risk Evaluation for Coastal Areas with Holistic Maritime Traffic Data Analysis / Advanced Science Letters 23(10):9565~9569 google schola International Maritime Organization (IMO) / IALA Waterway Risk Assessment Tool google schola K. Shvachko / 2010 / The Hadoop Distributed File System. In Mass Storage Systems and Technologies(MSST) / 2010 IEEE 26th symposium on IEEE 1(1):1~10 google schola MarineTraffic website / Live Ship Map - AIS - Vessel Traffic and Positions google schola MyShipTracking website google schola

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