우리나라 해안 형태를 고려한 국가 해안 쓰레기 자료 시각화 기법 연구 KCI

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dc.contributor.author 한재림 -
dc.contributor.author 김태훈 -
dc.contributor.author 이철용 -
dc.contributor.author 최현우 -
dc.date.accessioned 2023-11-06T07:30:05Z -
dc.date.available 2023-11-06T07:30:05Z -
dc.date.created 2023-11-06 -
dc.date.issued 2023-10 -
dc.identifier.issn 1598-2009 -
dc.identifier.uri https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/44731 -
dc.description.abstract 해양수산부는 해양 쓰레기 예방 및 관리 정책을 수립하기 위해 2008년부터 국가 해안 쓰레기 모니터링 조사 사업을 수행하고있다. 우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸여 있고, 복잡한 해안선을 가지고 있어 해안에서 조사한 자료를 지도상에 표현하여 직관적으로 이해하기에 어려움이 있다. 또한 해안 쓰레기 조사와 같이 장기간 축적된 빅데이터는 정보를 직관적으로 전달하기 더욱 어렵다. 따라서 이러한 자료를 쉽게 요약하여 직관적으로 인사이트를 도출할 수 있도록 돕는 시각화 기술이 필요하다. 본 연구에서는해안 쓰레기 조사자료의 시각화를 위해 우리나라의 해안 형태를 고려한 원형 막대 도표 기법을 고안하였다. 이는 지역별, 연도별, 유형별 해안 쓰레기의 복합적인 요소들을 명확하고 효과적으로 표현하여 정보를 쉽게 전달 할 수 있는 장점이 있다. -
dc.description.uri 2 -
dc.language Korean -
dc.publisher 한국디지털콘텐츠학회 -
dc.title 우리나라 해안 형태를 고려한 국가 해안 쓰레기 자료 시각화 기법 연구 -
dc.title.alternative Visualization Technique of the National Beach Litter Monitoring Data Considering the Coastal Shape of Korea -
dc.type Article -
dc.citation.endPage 2431 -
dc.citation.startPage 2423 -
dc.citation.title 디지털컨텐츠학회논문지 -
dc.citation.volume 24 -
dc.citation.number 10 -
dc.contributor.alternativeName 한재림 -
dc.contributor.alternativeName 김태훈 -
dc.contributor.alternativeName 이철용 -
dc.contributor.alternativeName 최현우 -
dc.identifier.bibliographicCitation 디지털컨텐츠학회논문지, v.24, no.10, pp.2423 - 2431 -
dc.identifier.doi 10.9728/dcs.2023.24.10.2423 -
dc.identifier.kciid ART003011754 -
dc.description.journalClass 2 -
dc.description.isOpenAccess N -
dc.subject.keywordAuthor Marine Debris -
dc.subject.keywordAuthor Korea National Beach Litter Monitoring -
dc.subject.keywordAuthor Beach Litter -
dc.subject.keywordAuthor Visualization -
dc.subject.keywordAuthor Information Design -
dc.subject.keywordAuthor 해양쓰레기 -
dc.subject.keywordAuthor 국가해안모니터링 -
dc.subject.keywordAuthor 해안쓰레기 -
dc.subject.keywordAuthor 시각화 -
dc.subject.keywordAuthor 정보 디자인 -
dc.description.journalRegisteredClass kci -
Appears in Collections:
Marine Digital Resources Department > Marine Bigdata & A.I. Center > 1. Journal Articles
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