Back propagation과 SOM을 결합한 선박 연료 소모량 분석 모델 개발

초록

선박의 연료 소모량은 운항하는 선박으로부터 계측된 데이터를 통해서 얻을 수 있다. 연료 소모량을 고려한 운항은 경제성 확보 및 CO2 배출량 저감과 같은 매우 큰 이득이 있다. 그러나 모든 운항 선박의 연료소모량 계측은 불가능하기 때문에 연료소모량에 대한 예측 모델을 개발하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 선박의 연료 소모량 예측을 위해 다양한 선박 운항데이터의 Self-organization map을 이용하여 예측 모델 데이터를 클러스터링하고 각 데이터의 기여도를 평가하였다. 그리고 그 클러스터링된 데이터를 Back propagation기법에 적용하여 연료 소모량 예측을 위한 신경망 모델을 개발하였다.