ユーザ参加型AISによるリアルタイム風況データと航海状態の可視化

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2022-04-15
• タイトル: ユーザ参加型AISによるリアルタイム風況データと航海状態の可視化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Realtime Visualization of Wind Condition and Ship Navigation Status by User-participatory AIS
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文（推薦論文）] AIS，船舶安全確認支援システム，ユーザ参加型センシングシステム，外的データ，Message通信，航海状態，ランダムフォレスト，cos類似度
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00217608
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属: 徳山工業高等専門学校
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Tokuyama College
• 著者名: 藤本, 隆晟; 浦上, 美佐子
• 著者名(英): Ryusei, Fujimoto; Misako, Urakami
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 安全運航を目指した通信網の1つとしてAISがあり，現状，AISは気象・海象といった外的要因によるデータ（外的データ）の送信を実現できていない．しかし，外的要因は船舶の運航を左右する重要なデータであり，船舶操船時の安全性を向上させるためには外的要因による影響をリアルタイムに把握し，状況に応じた的確な対応を補佐するための視覚化が必要となる．本研究では，AISに存在するバイナリ自由メッセージ枠を利用したMessage通信で，AISの仕様を変更することなくGPSやジャイロセンサ等のセンシングデータに加え，外的データを埋め込んで送信するためのAIS拡張機能を実装する．そして，ランダムフォレスト，cos類似度による分類アルゴリズムで航海状態を分類する手法を提案することにより，外的要因の影響である航海状態を可視化する船舶安全確認支援システムの開発および実運航データを用いた評価実験を行う．結果，提案手法は海上におけるユーザ参加型センシングシステムとして，従来の類似システムと比較するとリアルタイム性，正確性の向上に成功し，リアルタイム風況データおよび航海状態の可視化を実現した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Automatic identification systems (AISs) represent communication networks to ensure safe operation. The existing AISs cannot realize the transmission of external data, which pertain to external factors such as the weather and sea conditions. However, external factors significantly influence the operation of a ship, and to enhance the safety of ship operations, the effects of external factors must be visualized in real time to facilitate the implementation of appropriate actions. In this research, we extend the AIS to transmit external data in addition to sensing data such as that based on GPS and gyro-sensors, without changing the AIS specifications. In particular, we adopt a message communication function that can freely utilize the binary message frames in the AIS. Moreover, a method involving a classification algorithm based on random forests and cosine similarity is developed to classify the navigation states to formulate a ship safety confirmation support system that can visualize the influence of external factors on the ship navigation states. Evaluation experiments are performed using real operational data. The results indicate that the proposed method, as a user-participatory sensing system at sea, can realize the visualization of real-time wind condition and ship navigation status with an enhanced performance and accuracy compared with those of similar conventional systems.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 63, 号 4, p. 1042-1051, 発行日 2022-04-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764