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NTIS 바로가기미세먼지는 시간 및 공간 의존성을 동시에 가지는 현상으로 정확한 분석과 모니터링을 위해선 높은 시공간 해상도를 갖는 자료 확보가 중요하다. 그러나 고해상도 시공간 데이터를 확보하는 것은 운영 및 관리 측면에서 현실적으로 많은 제약이 있다. 따라서 현재 미세먼지 정보는 특정 지역에 설치된 대기질 측정소의 실측값이 일정 지역을 대표하는 방식으로 제공된다. 이러한 측정 방식은 정확한 미세먼지 정보를 시간별로 제공해 주지만, 공간상의 연속적인 특성은 파악하기 힘들다는 한계를 보인다. 반대로 위성 영상을 활용한 대기 정보는 넓은 지역에 대해 연속적인 정보를 획득 할 수 있지만 위성의 재방문 주기로 인해 낮은 ...
저자 | 백창선 |
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학위수여기관 | 세종대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 지구정보공학과 |
지도교수 | 염재홍 |
발행연도 | 2020 |
키워드 | 미세먼지 시공간 해상도 딥러닝 위성 영상 센서 데이터 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T15662167&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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