인공위성을 이용한 월경성 및 연안 해양쓰레기 탐지 관련 기술 동향 및 연구 방향
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 양찬수 | - |
| dc.contributor.author | 박주한 | - |
| dc.contributor.author | 전호군 | - |
| dc.date.accessioned | 2020-11-16T04:30:03Z | - |
| dc.date.available | 2020-11-16T04:30:03Z | - |
| dc.date.created | 2020-11-16 | - |
| dc.date.issued | 2020-11-13 | - |
| dc.identifier.uri | https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/37742 | - |
| dc.description.abstract | 2019년 우리나라의 해양쓰레기 유입량은 약 14.5만톤이며, 이 중 바다를 통해 유입되는 양은 5만톤으로 전체의 34.4%를 차지한다(해양환경포탈). 지난 2019년 연안에서 수거한 해양쓰레기는 총 10.8만톤으로 유입량보다 작다. 따라서 해양쓰레기의 발원지와 누적량을 판단하고 발생을 억제가 필요하다. 이번 발표에서는 인공위성 중심의 원격탐사 기술을 이용한 해양쓰레기 탐지 등에 대한 국내외 문헌 조사를 통해서 해양쓰레기의 발생원, 월경성, 연안 부유 및 표착 등에 따른 기술 동향을 정리하고, 향후 해양쓰레기 원격탐사에 대한 방향을 정리하고자 한다. 참고로, 해양쓰레기 탐지 연구는 수치모델의 검증 목적으로 사용될 예정으로, 아래 2곳을 대상으로 한다. 1) 중국기인 월경성 해양쓰레기 조사 범위와 대상: 양쯔 강(Yangtze River) 하구역(북쪽 연안 20km) 양식장 시설, 2) 우리나라 연안 해양 쓰레기 조사(탐지) 범위와 대상: 연안표착·부유성(금강 하구와 서남해 양식 시설) | - |
| dc.description.uri | 2 | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.publisher | 한국해양환경·에너지학회 | - |
| dc.relation.isPartOf | 2020년 한국해양환경·에너지학회(KOSMEE) 추계학술대회 자료집 | - |
| dc.title | 인공위성을 이용한 월경성 및 연안 해양쓰레기 탐지 관련 기술 동향 및 연구 방향 | - |
| dc.title.alternative | State-of-the-Art for Monitoring Transboundary and Coastal Marine Debris using Satellite | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.citation.conferenceDate | 2020-11-12 | - |
| dc.citation.conferencePlace | KO | - |
| dc.citation.conferencePlace | 경주 더케이 호텔 | - |
| dc.citation.endPage | 122 | - |
| dc.citation.startPage | 122 | - |
| dc.citation.title | 2020년 한국해양환경·에너지학회(KOSMEE) 추계학술대회 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 양찬수 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 박주한 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 전호군 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2020년 한국해양환경·에너지학회(KOSMEE) 추계학술대회, pp.122 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
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- Sea Power Enhancement Research Division > Marine Domain & Security Research Department > 2. Conference Papers
Marine Digital Resources Department > Marine Bigdata & A.I. Center > 2. Conference Papers
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