MoCo-AIS는 선박 항로 유사성 학습을 위한 통합 프레임워크입니다. Momentum Contrast(MoCo) 패러다임을 기반으로 긍정적/부정적 항로 쌍을 활용하여 유사성을 학습합니다. 실제 선박 추적 AIS 데이터셋을 활용하여 다양한 DL 모델을 평가한 결과, 기존 방식 대비 유사성 학습 성능이 향상됐습니다.
기존 방식은 거리 기반 측정으로 계산 비용이 높고, 지도 학습은 전통적인 측정 방식을 재현하여 일반화에 한계가 있었습니다. MoCo-AIS는 이러한 문제를 해결하고, 일관된 항로 표현을 위한 벤치마킹 플랫폼을 제공합니다.
연구 결과, MoCo-AIS는 기존 방식 대비 유사성 학습 성능을 크게 개선했으며, 다양한 DL 모델을 평가할 수 있는 기반을 마련했습니다.