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Development of a Carbon Emission Prediction Model for Bulk Carrier Based on EEDI Guidelines and Factor Interpretation Using SHAP

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence 바로가기
  • 통권
    Volume 13 Number 3 (2024.09)바로가기
  • 페이지
    pp.66-79
  • 저자
    Hyunju Kim, Byeongseok Yu, Donghyun Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A456162

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The model developed in this study holds significant importance in predicting carbon emissions in maritime transport. By utilizing ship data and EEDI (Energy Efficiency Design Index) guidelines, the model presents a highly accurate prediction tool, providing a solid foundation for maximizing operational efficiency and effectively managing carbon emissions in ship operations. The model's accuracy was demonstrated by an R² score of 0.95 and a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 1.4%. Through SHAP (SHapley Additive exPlanations) and Partial Dependence Plots (PDP), it was identified that Speed Over Ground and relative wind speed are the most significant variables, both showing a positive correlation with increased CO2 emissions. Additionally, environmental factors such as exceeding an average draft of 22(m), a Leeway over 5°, and a current angle exceeding 200° were found to increase emissions significantly. Specific ranges of wind and swell wave angles also notably affected emissions. Conversely, lower pitch, roll, and rudder angle were associated with reduced emissions, indicating that stable ship operation enhances efficiency.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Research Methods
2.1 Target ship Description
2.2 Data Filtering and Cleaning
2.3 Data Featuring
2.4 CO2 Emission Prediction
3. Result and Discussion
3.1 CO2 Emission Prediction Result
3.2 SHAP Result
4. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

Carbon Emission Prediction Model SHAP Environmental Factor

저자

  • Hyunju Kim [ Senior Researcher, Department of Intelligent Convergence Research, Korea Marine Equipment Research Institute, Busan, Korea ]
  • Byeongseok Yu [ Professor, Department of Smart Machine Mobility Engineering, Pukyong National University, Busan, Korea ]
  • Donghyun Kim [ Professor, Department of Smart Machine Mobility Engineering, Pukyong National University, Busan, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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