해양 분야에서의 데이터 양은 센서, 부표, 선박, 위성 등 해양 정보를 수집할 수 있는 장치의 증가로 인해 빠르게 늘어나고 있다. 해양 데이터는 전례 없는 속도로 성장하고 있으며, 매달 수 테라바이트의 해양 데이터가 수집되고 있고, 이미 수 페타바이트의 데이터가 공개되고 있다. 다양한 장치를 통해 수집된 이질적인 해양 데이터는 환경 보호, 결함 예측, 운항 경로 최적화, 에너지 효율 등 여러 분야에서 활용될 수 있다. 그러나 이러한 해양 빅데이터는 높은 이질성을 지니고 있어 선박 관련 데이터를 관리하기가 어렵다. 또한 이들 데이터 소스의 높은 이질성과 빅데이터와 관련된 일부 과제들로 인해, 이러한 응용은 아직 충분히 발전되지 못했고 단편적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 해양 빅데이터를 처리할 수 있는 Vessel Data Lake 계층, 해양 빅데이터 처리와 AI를 지원하는 Vessel Data Warehouse 계층, 해양 응용 서비스들을 지원하는 Vessel Application Services 계층으로 구성된 Vessel Data Lakehouse 아키텍처를 제안한다. 우리는 이질적인 선박 관련 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 Vessel Data Lakehouse를 제안한다. 오픈 소스 기반 빅데이터 프레임워크를 사용하여 다양한 유형의 이질적 데이터를 구조화함으로써, 저비용으로 통합하고 관리할 수 있다. 더 나아가, Data Lakehouse에 저장된 다양한 유형의 선박 빅데이터는 여러 유형의 선박 분석 서비스에 직접 활용될 수 있다. 본 논문에서는 부산 지역의 AIS 데이터를 사용하여, Vessel Data Lakehouse에서의 선박 분석 서비스에 대한 실제 사용 사례를 제시한다.

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