SHAP을 활용한 벌크선 메인엔진 연료 소모량 예측연구

• 영문명: A Study on the Prediction of Fuel Consumption of Bulk Ship Main Engine Using Explainable Artificial Intelligence
• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 김현주 박민규 이지환
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회지』제47권 제4호, 182~190쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.08.31

국문 초록

본 연구에서는 벌크 선박의 연료 소비를 예측하기 위해 XGBoost와 SHapley Additive exPlanation (SHAP)을 사용하는 예측 모델을 제안한다. 기존 연구에서도 선박 엔진 데이터와 기상데이터를 활용하였지만 선박 연료소모량 예측 모델에 대한 예측 결과의 신뢰성과 예측 모델 구현에 사용된 변수들에 대한 설명이 부족한 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 XGBoost와 SHAP를 사용하여 예측 모델을 개발하였다. 이 연구는 연구 배경, 범위, 관련 규정 및 이전 연구들, 그리고 연구 방법론에 대한 소개를 제공하며, 또한 벌크선 데이터 정제 방법과 예측 모델 결과의 검증을 설명한다.

영문 초록

This study proposes a predictive model using XGBoost and SHapley Additive exPlanation (SHAP) to estimate fuel consumption in bulk carriers. Previous studies have also utilized ship engine data and weather data. However, they lacked reliability in predicted results and explanations of variables used in the fuel consumption prediction model implementation. To address these limitations, this study developed a predictive model using XGBoost and SHAP. It provides research background, scope, relevant regulations, previous studies, and research methodology. Additionally, it explains the data cleaning method for bulk carriers and verifies results of the predictive model.

목차

1. 서론

2. 연구 방법

3. 분석 결과

4. 결론 및 향후 연구

후기

References

키워드

벌크선 연료 소비 예측 XGBoost SHAP 외부 기상 데이터 bulk carriers fuel consumption prediction XGBoost SHAP external weather data