CLEAR: 지식 중심의 선박 항로 분석 플랫폼

CLEAR: A Knowledge-Centric Vessel Trajectory Analysis Platform

자동 식별 시스템(AIS)에서 수집된 선박 항로 데이터는 해양 분석에 널리 사용됩니다. 그러나 AIS 데이터의 불완전성과 복잡성으로 인해 전문가가 아닌 사용자는 분석에 어려움을 겪습니다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 지식 중심의 선박 항로 분석 플랫폼인 CLEAR를 소개합니다. CLEAR는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 및 생성 기능을 활용하여 원시 AIS 데이터를 구조화된 데이터 기반 지식 그래프(SD-KG)를 통해 완전하고 해석 가능하며 쉽게 탐색할 수 있는 선박 항로로 변환합니다. 데모에서 사용자는 매개변수를 설정하여 AIS 데이터를 자동으로 다운로드하고 처리하고, 항로가 어떻게 완성되고 주석이 추가되는지 관찰하며, 원시 데이터와 보간된 데이터, 그리고 SD-KG 증거를 함께 검토하고, 전용 그래프 뷰어를 통해 SD-KG를 상호 작용적으로 탐색하여 선박의 움직임에 대한 직관적이고 투명한 이해를 얻을 수 있습니다.

Vessel trajectory data from the Automatic Identification System (AIS) is used widely in maritime analytics. Yet, analysis is difficult for non-expert users due to the incompleteness and complexity of AIS data. We present CLEAR, a knowledge-centric vessel trajectory analysis platform that aims to overcome these barriers. By leveraging the reasoning and generative capabilities of Large Language Models (LLMs), CLEAR transforms raw AIS data into complete, interpretable, and easily explorable vessel trajectories through a Structured Data-derived Knowledge Graph (SD-KG). As part of the demo, participants can configure parameters to automatically download and process AIS data, observe how trajectories are completed and annotated, inspect both raw and imputed segments together with their SD-KG evidence, and interactively explore the SD-KG through a dedicated graph viewer, gaining an intuitive and transparent understanding of vessel movements.