earticle

논문검색

인터넷방통융합

선박 신수요 예측을 위한 빅데이터 기반 인공지능 알고리즘을 활용한 플랫폼 개발

원문정보

Development of a Platform Using Big Data-Based Artificial Intelligence to Predict New Demand of Shipbuilding

이상원, 정인환

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

Korea's shipbuilding industry is in a critical condition due to changes in the domestic and international environment. To overcome this crisis, preemptive development of products and technologies through prediction of new demand for ships is necessary. The goal of this research is to develop an artificial intelligence algorithm based on ship big data in order to predict new demand for ships. We intend to develop a big data analytics platform specialized in predicting ship demand and to utilize the forecast results of new ship demand through data analysis for planning/development of new products. By doing so, the development of sustainable new business models for equipment and equipment manufacturers will create new growth engines for shipyard and shipbuilders. Furthermore, it is expected that shipbuilders will be able to create business cases based on measurable performance, plan market-oriented products and services, and continuously achieve innovation that has high market destructive power.

한국어

한국의 조선 산업은 대내외 환경 변화로 인해 심각한 위기 상황에 처해 있다. 이 위기를 극복하기 위해서, 선박 신수요 예측을 통한 제품 및 기술의 선제적 개발이 필요하다. 본 연구의 목표는 선박 신수요 예측을 위해 선박 빅데이터에 기반한 인공지능 알고리즘의 개발이다. 본 연구에서는 선박 수요 예측에 특화된 빅데이터 분석 플랫폼을 개발하고 데이터 분석을 통한 선박 신수요 예측 결과를 신제품 기획/개발에 활용하고자 한다. 이를 통해 장비 및 기자재 제조업체를 위한 지속 가능한 신사업 모델 개발로 조선소 및 선박 기자재 업체에 대한 신성장동력을 창출할 수 있을 것이다. 또한 조선 업체들은 측정 가능한 성과를 기반으로 비즈니스 사례를 창출하고 시장 지향적 인 제품과 서비스를 계획하며 높은 시장 파괴력을 가진 혁신을 지속적으로 달성 할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Platform Design to Predict New Demand of Shipbuilding
1. Introduction to Research Model
2. Development of a Demand Forecasting Platform for Shipbuilding
Ⅳ. Analysis Results
1. Ship Demand Estimation Model
2. Analysis of Ship Satellite Navigation Information
3. Customer Profiling
4. Unstructured Data Analysis
Ⅴ. Conclusions
References

저자정보

  • 이상원 Sangwon Lee. 정회원, 원광대학교 컴퓨터소프트웨어공학과
  • 정인환 Inhwan Jung. 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학부

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    함께 이용한 논문

      ※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

      • 4,000원

      0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.