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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박수호 (부경대학교)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제15권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
1,209 - 1,216 (8page)

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본 연구에서는 무인항공기 원격탐사 기법과 딥러닝 기반 객체인식 알고리즘을 활용한 해안표착폐기물 탐지 기법을 제안한다. 항공영상 내에 존재하는 해안표착폐기물을 탐지하기 위해 심층신경망 기반 객체 인식 알고리즘을 제안하였다. PET, 스티로폼, 기타 플라스틱의 3가지 클래스의 이미지 데이터셋으로 심층신경망 모델을 훈련시켰으며, 각 클래스별 탐지 정확도를 Darknet-53과 비교하였다. 이를 통해 해안표착 폐기물을 무인항공기를 통해 성상별 모니터링할 수 있었으며, 향후 본 연구에서 제안하는 방법이 적용될 경우 해변 전체에 대한 성상별 전수조사가 가능하며, 이를 통해 해양환경 감시 분야의 효율성 증대에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
#해안표착폐기물 #원격탐사 #객체 탐지 #기계학습 #무인항공기

목차

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참고문헌 (10)

참고문헌 신청
정일현 / 2012 / 도서지역 해안폐기물의 발생량 및 물리ㆍ화학적 특성에 관한 연구 / 한국환경기술학회지 13(4):293~300 dbpia 장선웅 / 2011 / 해안표착물의 효율적인 모니터링을 위한 무선 조정 항공기 촬영기법의 적용 / 해양환경안전학회지 17(4):307~314 dbpia 박상숙 / 2005 / 전남지역 해안에서 수거한 바다쓰레기 발생량 및 성상분석 / 한국폐기물자원순환학회지 22(2):203~212 dbpia S. Kako / 2010 / Sequential Monitoring of beach litter using webcams / Marine Pollution Bulletin 60(5):775~779 google schola E. Nakashima / 2011 / Using aerial photography and in situ measurements to estimate the quantity of macro-litter on beaches / Marine Pollution Bulletin 62(4):762~769 google schola

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