해양교통안전정보시스템(MTIS)에서 제공 중인 "해양 교통 혼잡 예보" 서비스는 과거 5년 간의 선박 운항 이력 데이터를 활용하여 딥러닝 기법의 한 종류인 GAN 모델을 통해 혼잡도를 각 격자별 1시간 단위로 예측합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다. 1. 조건선택: 일자, 시간대, 격자 레벨 선택 2. 격자 레벨(해양수산부 격자 단계) - 3단계(3분): 약 4.4x5.5km - 4단계(1분30초): 약 2.3x2.8km 3. 혼잡도 예측 결과는 4단계로 표출 - 낮음(1단계): 격자면적 내 유효선박면적이 낮은(1%) 상태 - 보통(2단계): 격자면적 내 유효선박면적이 보통(5%) 상태 - 높음(3단계): 격자면적 내 유효선박면적이 높은(10%) 상태 - 매우높음(4단계): 격자면적 내 유효선박면적이 매우 높은(20%) 상태
해양교통안전정보시스템(MTIS)에서 제공 중인 "해양 교통 혼잡 예보" 서비스는 과거 5년 간의 선박 운항 이력 데이터를 활용하여 딥러닝 기법의 한 종류인 GAN 모델을 통해 혼잡도를 각 격자별 1시간 단위로 예측합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다. 1. 조건선택: 일자, 시간대, 격자 레벨 선택 2. 격자 레벨(해양수산부 격자 단계) - 3단계(3분): 약 4.4x5.5km - 4단계(1분30초): 약 2.3x2.8km 3. 혼잡도 예측 결과는 4단계로 표출 - 낮음(1단계): 격자면적 내 유효선박면적이 낮은(1%) 상태 - 보통(2단계): 격자면적 내 유효선박면적이 보통(5%) 상태 - 높음(3단계): 격자면적 내 유효선박면적이 높은(10%) 상태 - 매우높음(4단계): 격자면적 내 유효선박면적이 매우 높은(20%) 상태
해양교통안전정보시스템(MTIS)에서 제공 중인 "해양 교통 혼잡 예보" 서비스는 과거 5년 간의 선박 운항 이력 데이터를 활용하여 딥러닝 기법의 한 종류인 GAN 모델을 통해 혼잡도를 각 격자별 1시간 단위로 예측합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다. 1. 조건선택: 일자, 시간대, 격자 레벨 선택 2. 격자 레벨(해양수산부 격자 단계) - 3단계(3분): 약 4.4x5.5km - 4단계(1분30초): 약 2.3x2.8km 3. 혼잡도 예측 결과는 4단계로 표출 - 낮음(1단계): 격자면적 내 유효선박면적이 낮은(1%) 상태 - 보통(2단계): 격자면적 내 유효선박면적이 보통(5%) 상태 - 높음(3단계): 격자면적 내 유효선박면적이 높은(10%) 상태 - 매우높음(4단계): 격자면적 내 유효선박면적이 매우 높은(20%) 상태