메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전우진 (부경대학교) 진동현 (부경대학교) 성노훈 (부경대학교) 정대성 (부경대학교) 심수영 (부경대학교) 우종호 (부경대학교) 변유경 (부경대학교) 김나연 (부경대학교) 한경수 (부경대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제39권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
77 - 86 (10page)
DOI
https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.1.5

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

A Ship-Wake Joint Detection Using Sentinel-2 Imagery
전우진 ,  진동현 ,  성노훈 외 6명 대한원격탐사학회지 2023.02 학술저널
Ship -Wake Joint Detection Using Sentinel-2A-2B Satellite Image
전우진 지구환경시스템과학부 2023.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheriesmanagement, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damageminimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently,according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identificationsystem (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regularintervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and maynot be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship’s location information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that canperiodically remotely detect a wide range and detect small ships. However, optical images can cause false-alarmdue to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as cloudsand wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study,false alarm was reduced, and the accuracy of ship detection was improved by removing wake. As a ship detectionmethod, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutionalneural network (CNN) techniques that have been widely used in object detection fields recently, and ship detectionresults by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN werecombined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The shipdetection results of this study are significant in that they improved the limitations of each model while maintainingaccuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expectedthat ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.
#Ship detection #Random forest #Mask R-CNN #Wake detection

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0