동해에서 인공지능 기법을 이용한 Suomi-NPP 야간불빛위성을 이용한 어선탐지 자동추출 기법연구
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Yoon, Suk | - |
| dc.contributor.author | Lee, Hyeong-Tak | - |
| dc.contributor.author | Kim, Min Kyu | - |
| dc.contributor.author | Lee, Jeongseok | - |
| dc.contributor.author | Han, Hee Jeong | - |
| dc.contributor.author | Yang, Hyun | - |
| dc.date.accessioned | 2023-12-21T02:30:07Z | - |
| dc.date.available | 2023-12-21T02:30:07Z | - |
| dc.date.created | 2023-12-13 | - |
| dc.date.issued | 2023-11-03 | - |
| dc.identifier.uri | https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/44952 | - |
| dc.description.abstract | 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하기 위하여 딥러닝 기반 모델을 이용하여 어선군에 대한 위치분포를 파악하는 딤버링 기법을 적용하였으며, 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가하여, 이법에 대한 정확도를 분석하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 분석자료로 사용하였고, 2022년중에서 야간불빛위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의 결과는 야간 어선의 분포를 준실시간으로 모니터링하고 한반도 인근 어장분포를 효율적으로 파악 및 관리하는 자료로 활용될 것으로 기대된다. | - |
| dc.description.uri | 2 | - |
| dc.publisher | 한국해양학회 | - |
| dc.relation.isPartOf | 2023년도 한국해양학회 추계학술대회 초록집 | - |
| dc.title | 동해에서 인공지능 기법을 이용한 Suomi-NPP 야간불빛위성을 이용한 어선탐지 자동추출 기법연구 | - |
| dc.title.alternative | Research on Automatic Extraction of Fisherires Detection using Suomi-NPP Nighttime Light Satellite with Artificial intelligence Techniques in the East Sea | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.citation.conferenceDate | 2023-11-01 | - |
| dc.citation.conferencePlace | KO | - |
| dc.citation.conferencePlace | 서울대학교 시흥캠퍼스 | - |
| dc.citation.title | 2023년도 한국해양학회 추계학술대회 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 윤석 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 이형탁 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 김민규 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 이정석 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 한희정 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2023년도 한국해양학회 추계학술대회 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
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- Marine Industry Research Division > Maritime ICT & Mobility Research Department > 2. Conference Papers
Marine Digital Resources Department > Korea Ocean Satellite Center > 2. Conference Papers
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