딥러닝 기반의 초분광영상을 사용한 암반 또는 인공 구조물 부착 조류 모니터링 활용 연구

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dc.contributor.author 김태호 -
dc.contributor.author 김승룡 -
dc.contributor.author 양찬수 -
dc.date.accessioned 2020-07-15T08:50:28Z -
dc.date.available 2020-07-15T08:50:28Z -
dc.date.created 2020-02-11 -
dc.date.issued 2019-05-16 -
dc.identifier.uri https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/22675 -
dc.description.abstract 본 연구에서는 대표적인 딥러닝(deep-learning) 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 초분광영상에서의 암반 또는 인공 구조물에 부착된 조류의 탐지를 실시하였다. 부산 영도 남동방향에 위치한 간출암, 방파제 및 선착장 등에 부착된 조류를 -
dc.description.uri 2 -
dc.language Korean -
dc.publisher 한국해양과학기술협의회 -
dc.relation.isPartOf 2019년 한국해양과학기술협의회 공동학술대회 -
dc.title 딥러닝 기반의 초분광영상을 사용한 암반 또는 인공 구조물 부착 조류 모니터링 활용 연구 -
dc.type Conference -
dc.citation.conferencePlace KO -
dc.citation.endPage 97 -
dc.citation.startPage 97 -
dc.citation.title 2019년 한국해양과학기술협의회 공동학술대회 -
dc.identifier.bibliographicCitation 2019년 한국해양과학기술협의회 공동학술대회, pp.97 -
dc.description.journalClass 2 -
Appears in Collections:
Marine Domain Management Research Division > Marine Security and Safety Research Center > 2. Conference Papers
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