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논문 기본 정보

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한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제14권 제6호
발행연도
2019.1
수록면
1,161 - 1,170 (10page)

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본 연구에서는 심층 신경망을 이용하여 Cochlodinium polykrikoides 적조 발생을 예측하는 모델을 제안한다. 적조 발생 예측을 위해 8개의 은닉층을 가진 심층 신경망을 구축하였다. 위성 재분석 자료와 기상수치모델 자료를 이용하여 과거 적조 발생해역의 해양 및 기상인자 총 59개를 추출하여 신경망 모델 학습에 활용하였다. 전체 데이터셋 중 적조 발생 사례는 적조 미발생 사례에 비해 매우 적어 불균형 데이터 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 과표집화(Over sampling) 기반 데이터 증식(Data augmentation) 기법을 적용하였다. 과거자료를 활용하여 모형의 정확도를 평가한 결과 약 97%의 정확도를 보였다.
#Red Tide #Machine Learning #Harmful Algal Bloom Prediction

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참고문헌 (11)

참고문헌 신청
김현정 / 2005 / 부산항 퇴적물속 와편모조류 시스트의 시공간적 분포 특성 / 바다 10(4):196~203 google schola S. Kim / 1998 / Low Salinity Anomaly and Nutrient Distribution at Surface Waters of the South Sea of Korea during 1996 Summer / The Sea 3(3):165~169 google schola Y. Yoon / 2012 / Sea Rebellion / Jipmoondang google schola 오승열 / 2015 / 인공위성을 통한 해양·기상자료를 이용한 적조발생예보 / 한국전자통신학회 논문지 10(2):311~318 dbpia 박선 / 2011 / 신경망과 SVM을 이용한 적조 발생 예측 / 전자공학회논문지 - SP 48(5):39~45 dbpia

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