본 프로젝트는 ① 데이터 수집 및 정제 ②선박 작업시간 예측 모델 개발 ③ 실데이터 기반 실험 및 성능 검증으로 구성된다.

1. 데이터 수집 및 정제 : 부산 신항의 컨테이너 터미널(PNIT, PNC, HJNC, HPNT, BNCT)을 대상으로 TOS와 PORT-MIS의 데이터를 수집하고, 데이터 정제를 진행

2. 선박 작업시간 예측 모델 개발 : 데이터 분석을 위해 데이터 전처리를 진행하였으며, KRR, SVR, ANN, NGBoost, XGBoost, LightGBM, Random Forest 등의 머신러닝 및 인공지능 모델을 개발

3. 실데이터 기반 실험 및 성능검증 : Feature selection, 다중공선성, 이상치 제거 방법, 예측 모델들을 바탕으로 실험 시나리오를 설계하고 시나리오별 모델의 성능을 검증 및 평가