SYSTEM FOR PREDICTING PORT THROUGHPUT USING INTER-COUNTRY TRADE SIMILARITY GRAPH AND METHOD THEREOF

The present invention relates to a port traffic volume prediction system and method using a trade similarity graph between countries. According to the present invention, a port traffic volume prediction method using a port traffic volume prediction system using a cross-country trade similarity graph comprises the steps of: extracting Bill of Lading (BL) data for the trade of the corresponding port pre-stored in the database by country; converting the extracted BL data into country-specific trade transaction documents; applying the trade transaction document to the Word2Vec technique to extract embedding vector values based on categories, detailed categories, and product names of exports and imports of trade product information by country at each point in time; calculating trade similarity between countries using embedding vector values for each category of export and import, each detailed category, and product name; generating a trade similarity graph between countries at a corresponding port at each point in time using the trade similarity between countries; and applying the cross-country trade similarity graph to the learning model to predict the volume of goods transported in the corresponding port at a future point in time. 본 발명은 국가간 무역 유사도 그래프를 이용한 항만 물동량 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 국가간 무역 유사도 그래프를 이용한 항만 물동량 예측 시스템을 이용한 항만 물동량 예측 방법에 있어서, 데이터베이스에 기 저장된 해당 항만의 무역에 대한 BL(선하증권, Bill of Lading)데이터를 국가별로 추출하는 단계, 상기 추출된 BL 데이터를 국가별 무역 거래 문서로 변환시키는 단계, 상기 무역 거래 문서를 워드투벡(Word2Vec) 기법에 적용하여 각 시점의 국가별 무역 거래 물품 정보의 수출 및 수입의 카테고리별, 세부 카테고리별 및 품명을 기반으로 임베딩 벡터 값을 각각 추출하는 단계, 상기 수출 및 수입의 카테고리별, 세부 카테고리별 및 품명 기반 각각의 임베딩 벡터 값을 이용하여 국가간 무역 유사도를 연산하는 단계, 상기 국가간 무역 유사도를 이용하여 각 시점에서의 해당 항만에서의 국가간 무역 유사도 그래프를 생성하는 단계, 그리고 상기 국가간 무역 유사도 그래프를 학습 모델에 적용하여 미래 시점에서의 해당 항만의 물동량을 예측하는 단계를 포함한다. 이와 같이 본 발명에 따르면, 시간에 따라 변동되는 해당 항만에서의 물동량을 그래프로 표시하고 표시된 그래프를 학습 모델에 적용함으로써, 더욱 정확하게 해당 항만에서의 물동량을 예측할 수 있다.