해상 교통혼잡도 예측 서비스는 과거 4년간의 선박 운항이력 데이터를 활용하여 딥러닝 기법의 한 종류인 GAN 모델을 통해 혼잡도를 예측하며, 혼잡도는 격자 4단계로 표출 - 낮음(1단계)(유효선박면적 1% 초과~5% 이하) - 보통(2단계)(유효선박면적 5% 초과~10% 이하) - 높음(3단계)(유효선박면적 10% 초과~20% 이하) - 매우높음(4단계)(유효선박면적 20% 초과)
해상 교통혼잡도 예측 서비스는 과거 4년간의 선박 운항이력 데이터를 활용하여 딥러닝 기법의 한 종류인 GAN 모델을 통해 혼잡도를 예측하며, 혼잡도는 격자 4단계로 표출 - 낮음(1단계)(유효선박면적 1% 초과~5% 이하) - 보통(2단계)(유효선박면적 5% 초과~10% 이하) - 높음(3단계)(유효선박면적 10% 초과~20% 이하) - 매우높음(4단계)(유효선박면적 20% 초과)
해상 교통혼잡도 예측 서비스는 과거 4년간의 선박 운항이력 데이터를 활용하여 딥러닝 기법의 한 종류인 GAN 모델을 통해 혼잡도를 예측하며, 혼잡도는 격자 4단계로 표출 - 낮음(1단계)(유효선박면적 1% 초과~5% 이하) - 보통(2단계)(유효선박면적 5% 초과~10% 이하) - 높음(3단계)(유효선박면적 10% 초과~20% 이하) - 매우높음(4단계)(유효선박면적 20% 초과)