개선된 선박 항로 클러스터링 방법에 대한 연구

전통적인 클러스터링 과정에서 선박 자동 인식 시스템(AIS)의 역사 데이터로부터 항로 방향을 구분할 수 없는 문제를 해결하기 위해, 개선된 유클리드 거리와 코사인 유사성을 결합한 DBSCAN 클러스터링 방법이 제안된다. 다양한 방향에 있는 임의의 항로 클러스터 간의 차이를 측정하기 위해, 개선된 DP 알고리즘을 사용하여 선박 항로 특징 점을 빠르고 정확하게 추출하고 원본 항로와 높은 유사성을 유지한다. 저우산 항구 근처 수로의 역사적 AIS 데이터가 선택되어 알고리즘을 분석하고 검증한다. 결과는 제안된 방법이 예상 클러스터링 효과를 달성할 수 있으며, 결과가 실제 상황과 일치함을 보여주며, 이는 채널 계획, 항법 예측, 선박 동적 모니터링 등 여러 측면에서 일정한 참고 가치를 갖는다.