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송경환 (선박해양플랜트연구소) 박상현 (한컴인스페이스 A.I.) 양윤정 (한컴인스페이스) 정정열 (선박해양플랜트연구소) 이승현 (선박해양플랜트연구소)
저널정보
한국해양환경·에너지학회 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 한국해양환경·에너지학회 2021년 추계학술대회 [초록집]
발행연도
2021.10
수록면
20 - 20 (1page)

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전통적 해양쓰레기 모니터링 방법은 전체 해안의 쓰레기 현존량을 통계적으로 추정함으로써 부정확하고 높은 비용과 함께 비효율적인 문제를 가진다. 본 연구에서 우리는 드론을 사용한 항공조사를 통해 고해상도 이미지를 획득하고 딥러닝 기술을 결합하여 연안 전체에 분포한 쓰레기의 밀도와 면적를 정량적으로 평가하였다. 항공조사에 의해 수집된 이미지들이 중복 없이 정합되었고 연안쓰레기의 밀도가 히트맵으로 가시화되었다. 연안에 분포한 해양쓰레기의 총수는 1,^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10675914');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Coast debris(연안쓰레기) #Deep learning(딥러닝) #Image segmentation(이미지분할) #Mapping(맵핑) #Marine debris(해양쓰레기)

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