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ISSN : 1229-3431(Print)
ISSN : 2287-3341(Online)
Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety Vol.26 No.2 pp.139-148
DOI : https://doi.org/10.7837/kosomes.2020.26.2.139

Analysis of Feature Importance of Ship’s Berthing Velocity Using Classification Algorithms of Machine Learning

Hyeong-Tak Lee*, Sang-Won Lee**, Jang-Won Cho***, Ik-Soon Cho****†
* Ph.D. program, Ocean Science and Technology School, Korea Maritime & Ocean University, Busan 49112, Korea
** Ph.D. program, Graduate School, Kobe University, Kobe 658-0022, Japan
*** Professor, Korea Institute of Maritime and Fisheries Technology, Busan 49111, Korea
**** Professor, Division of Global Maritime Studies, Korea Maritime & Ocean University, Busan 49112, Korea
* First Author : gudxkr518@kmou.ac.kr
Corresponding Author :ischo@kmou.ac.kr, 051-410-5072

Abstract

The most important factor affecting the berthing energy generated when a ship berths is the berthing velocity. Thus, an accident may occur if the berthing velocity is extremely high. Several ship features influence the determination of the berthing velocity. However, previous studies have mostly focused on the size of the vessel. Therefore, the aim of this study is to analyze various features that influence berthing velocity and determine their respective importance. The data used in the analysis was based on the berthing velocity of a ship on a jetty in Korea. Using the collected data, machine learning classification algorithms were compared and analyzed, such as decision tree, random forest, logistic regression, and perceptron. As an algorithm evaluation method, indexes according to the confusion matrix were used. Consequently, perceptron demonstrated the best performance, and the feature importance was in the following order: DWT , jetty number, and state. Hence, when berthing a ship, the berthing velocity should be determined in consideration of various features, such as the size of the ship, position of the jetty, and loading condition of the cargo.

머신러닝 분류 알고리즘을 활용한 선박 접안속도 영향요소의 중요도 분석

이형탁*, 이상원**, 조장원***, 조익순****†
* 한국해양대학교 해양과학기술전문대학원 박사과정, ** 고베대학교 대학원 박사과정, *** 한국해양수산연수원 교수, **** 한국해양대학교 해사글로벌학부 교수

초록

선박이 접안할 때 발생하는 접안에너지에 가장 영향력이 큰 요소는 접안속도이며, 과도한 경우 사고로 이어질 수 있다. 접안속 도의 결정에 영향을 미치는 요소는 다양하지만 기존 연구에서는 일반적으로 선박 크기에 제한하여 분석하였다. 따라서 본 연구에서는 다 양한 선박 접안속도의 영향요소를 반영하여 분석하고 그에 따른 중요도를 도출하고자 한다. 분석에 활용한 데이터는 국내 한 탱커부두의 선박 접안속도를 실측한 것을 바탕으로 하였다. 수집된 데이터를 활용하여 머신러닝 분류 알고리즘인 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포 레스트(Random Forest), 로지스틱회귀(Logistic Regression), 퍼셉트론(Perceptron)을 비교분석하였다. 알고리즘 평가 방법으로는 혼동 행렬에 따른 모델성능 평가지표를 사용하였다. 분석 결과, 가장 성능이 좋은 알고리즘으로는 퍼셉트론이 채택되었으며 그에 따른 접안속도 영향 요인의 중요도는 선박 크기(DWT), 부두 위치(Jetty No.), 재화상태(State) 순으로 나타났다. 이에 따라 선박 접안 시, 선박의 크기를 비롯하여 부두 위치, 재화 상태 등 다양한 요인을 고려하여 접안속도를 설계하여야 한다.
 

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