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J-GLOBAL ID：202102219629824009   整理番号：21A0614524

民族誌研究からビッグデータ分析へ-海上エネルギー効率最適化の事例【JST・京大機械翻訳】

From Ethnographic Research to Big Data Analytics-A Case of Maritime Energy-Efficiency Optimization

著者 (5件)： Man Yemao (Department of Computer Science and Engineering, Chalmers University of Technology, 41702 Gothenburg, Sweden) ,  Man Yemao (Department of Computer Science and Engineering, University of Gothenburg, 40530 Gothenburg, Sweden) ,  Sturm Tobias (Institute of Telematics, Karlsruhe Institute of Technology, 76131 Karlsruhe, Germany) ,  Lundh Monica (Department of Mechanics and Maritime Sciences, Chalmers University of Technology, 41702 Gothenburg Sweden) ,  MacKinnon Scott N. (Department of Mechanics and Maritime Sciences, Chalmers University of Technology, 41702 Gothenburg Sweden)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 6  ページ： 2134  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 船舶産業は,海上航海中のエネルギーの効率的利用を達成するために常に努力している。燃料消費に寄与する要因を理解し,意思決定を支援するための解を求めるための,民族研究および大きなデータ分析の両方の利点を取り入れることができる以前の研究は,かなり不足している。本論文は,市販の燃料モニタリングシステムの使用に関する民族研究を初めて採用した。これは船舶に関する実際の課題を文脈化し,エネルギー効率(EE)を達成するために大きなデータアプローチを取る必要性を知っている。次に,本研究では,1年間にわたって5つの異なるフェリーの記録された航海データに基づく2つの機械学習モデルを構築した。評価は,モデルが異なる訓練データセットでよく一般化し,モデル出力が既存の市販EEシステムよりも優れた性能の可能性を示した。この予測分析法が意思決定支援ナビゲーションシステムの設計に潜在的に影響し,管理実践も議論した。この学際的研究は,将来の海洋エネルギー研究におけるより豊富な方法論的枠組みのためのいくつかの enlightenを提供できることを期待する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  船舶 ,  渡船 ,  海洋エネルギー ,  監視装置 ,  データ解析 ,  *航海 ,  民族 ,  エネルギー効率 ,  機械学習
準シソーラス用語： 業務管理 ,  訓練データ ,  意思決定支援 ,  燃料消費量 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 民族誌 ,  厚いデータ ,  ビッグデータ ,  機械学習 ,  海洋エネルギー効率 ,  インタフェイス設計 ,  意思決定支援 ,  エネルギー管理 ,  知識開発

分類 (2件)： 船舶性能  (QJ02010Q) ,  航海と実務  (TD01020F)

引用文献 (61件)：

• UNCTAD. Review of Maritime Transport 2019; United Nations: New York, NY, USA, 2019.
• IMO. Initial IMO Strategy on Reduction of GHG emissions from Ships, in Resolution MEPC; International Maritime Organisation: London, UK, 2018; Volume 304.
• Johnson, H.; Styhre, L. Increased energy efficiency in short sea shipping through decreased time in port. Transp. Res. Part A Policy Pract. 2015, 71, 167-178.
• IMO. Third IMO Greenhouse Gas Study: Executive Summary and Final Report; International Maritime Organization (IMO): London, UK, 2014.
• Bännstrand, M. Study on the Optimization of Energy Consumption as Part of Implementation of a Ship Energy Efficiency Management Plan (SEEMP); International Maritime Organisation (IMO): London, UK, 2016.

タイトルに関連する用語 (6件)： 民族誌 ,  研究 ,  データ分析 ,  海上 ,  エネルギー ,  効率最適化