README.md

빅데이터/AI 기반 최적 추진효율 선박운항 기술 개발

필요 환경

• python 3.x 버전
• 패키지 requirements.txt를 사용해서 설치
  패키지 설치 방법 : pip install -r requirements.txt

실행 방법

python execute.py [인자] [값]
예시)

python execute.py \
    -f ./data/AIS_data \
    -tr ./data/AI_train_data/538008382_SmartShipData_forAI.csv \
    -x ./web/XML \
    -j ./web/JSON \
    -db ./web/DB \
    -ai ./web/AI_result/RMSE.csv \
    -v True

실행 인자 설명

• -f, --data_folder : AIS 데이터 폴더
• -tr, --ai_train : AI 학습을 위한 SmartShip 데이터
• -x, --xml_folder : Google map 연동을 선박의 위한 위도 경도 데이터
• -j, --json_folder : 선박의 속도를 그래프로 그려줄 데이터
• -db, --database : 선박의 운항 정보 데이터베이스
• -ai, --ai_result : AI 모델 학습 결과를 출력할 csv 파일 경로
• --SH_mmsi : SmartShip 데이터로 활용할 선박 고유 ID
• --SH_data : SmartShip 데이터 경로
• -v, --verbose : 실행 과정 출력

데이터 경로

• AIS data
  AIS데이터는 선박별로 폴더를 만들어서 excel 파일을 넣어주면 폴더별로 정리하여 데이터를 분석
  예)
  ./data/AIS_data/{선박1}/{데이터...}
  ./data/AIS_data/{선박2}/{데이터...}
• SmartShip data
  SmartShip 데이터로 csv 파일
• AI train data
  SmartShip 데이터 중에서 학습에 사용할 데이터만 선택된 csv 파일

결과 파일

• xml 파일
  Google map에 표시할 선박의 좌표를 저장한 데이터
• json 파일
  선박의 속력과 엔진 부하를 표로 보여줄 데이터
• database 파일
  선박의 항차별 운행 정보를 정리한 데이터
• AI model result 파일
  선박 속력을 예측하기위해 실험한 AI 모델들의 결과를 저장한 데이터