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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박민규 (해군사관학교) 구창모 (해군사관학교) 변상신 (해군)
저널정보
한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.7 No.3
발행연도
2024.9
수록면
309 - 315 (7page)
DOI
10.31818/JKNST.2024.9.7.3.309

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인천해역 꽃게 어획량의 예측은 수산자원관리 및 해양경계작전 차원에서 매우 중요한 의미를 가진다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 장단기 기억 신경망(LSTM) 모델을 구축하여 인천해역 꽃게 어획량을 예측하였다. 예측의 신뢰성을 확인하기 위해 과거 어획량 통계자료만을 학습한 결과와 해양환경 관측자료를 함께 학습한 결과를 상호 비교하였다. 해양환경 자료를 함께 학습한 경우, 예측 정확도는 훨씬 높게 나타났는데, 이는 LSTM 모델이 인천해역 꽃게 어획량 예측에 활용될 수 있음을 시사한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 자료 및 분석 방법
3. 어획량과 해양환경 변수와의 상관관계
4. 어획량 예측
5. 결론 및 토의
참고문헌

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