딥러닝 기반의 초분광영상을 사용한 암반 또는 인공 구조물 부착 조류 모니터링 활용 연구
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| 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.contributor.alternativeName | 김승룡 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 양찬수 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2019년 한국해양과학기술협의회 공동학술대회, pp.97 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
- Appears in Collections:
- Sea Power Enhancement Research Division > Marine Domain & Security Research Department > 2. Conference Papers
- Files in This Item:
- There are no files associated with this item.
