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NTIS 바로가기Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.20 no.5, 2019년, pp.1 - 8
황철훈 (Department of Software, Gachon University) , 한명묵 (Department of Software, Gachon University)
This paper carried out a study to reduce damage from jellyfish whose population has increased due to global warming. The emergence of jellyfish on the beach could result in casualties from jellyfish stings and economic losses from closures. This paper confirmed from the preceding studies that the pa...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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해운대 해수욕장이 1일 폐장하는 경우 손실은 얼마인가? | 해파리의 집중 출현 기간과 우리나라의 여름 휴가철이맞물리며 해수욕장의 해파리 쏘임 사고가 발생하여 국민안전을 위협하고 있다. 만약 해파리의 출현으로 인하여 해운대 해수욕장이 1일 폐장을 하게 될 경우, 해운대 해수욕장은 111억 원 이상의 손실이 발생하여 경제적 피해로 확대되게 된다[1]. | |
국립수산과학원에서 해파리 피해 예방사업을 한 결과는 무엇인가? | 정부에서는 해파리 피해를 예방하는 관점에서 국립수산과학원을 통하여 해파리 모니터링 주간보고를 통한 모니터링을 강화 및 실태를 조사하고 있으며, R&D 등을 통하여 피해 방지대책 및 수거사업을 추진해왔다. 그 결과 표 1과 같이 해파리 포획 건수와 마리수가 줄어들었으며, 해파리 쏘임 피해도 줄어든 것을 확인할 수 있다. 그러나 2018년 기록적인 폭염으로 인하여 해수욕장의 관광객은 줄어든 상황에서 해파리 쏘임 사고가 작년에 비해 약56%로 증가하였다. | |
심층신경망이란? | 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)은 신경망에 확장된 머신러닝 방법이다. 입/출력 계층 사이에서 여러 은닉 계층이 포함된 구조를 갖고 있어 여러 카테고리의 분류가 가능하다. |
T. Nishikawa, K. Miyahara, T. Ohtani, T. Senjyu, "Occurrence and potential prediction of the giant jellyfish Nemopilema nomurai off Hyogo Prefecture, southwestern Sea of Japan, during 2006-2015," Regional Studies in Marine Science, Vol.16, pp.181-187, 2017. https://doi.org/10.1016/j.rsma.2017.09.002
M. C. Acock, Y. A. Pachepsky, "Estimating missing weather data for agricultural simulations using group method of data handling," Journal of Applied meteorology, Vol.39, No.7, pp.1176-1184, 2000. https://doi.org/10.1175/1520-0450(2000)039 2.0.co;2
S. Abney, "Bootstrapping," Proceedings of the 40th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics Association for Computational Linguistics, pp.360-367, 2002.
R. B. Akins, H. Tolson, B. R. Cole, "Stability of response characteristics of a Delphi panel: application of bootstrap data expansion," BMC medical research methodology, Vol.5, No.1, pp.37-49, 2005. https://doi.org/10.1186/1471-2288-5-37
B. H. Menze, B. M. Kelm, R. Masuch, U. Himmelreich, P. Bachert, W. Petrich, F. A. Hamprecht, "A comparison of random forest and its Gini importance with standard chemometric methods for the feature selection and classification of spectral data," BMC bioinformatics, Vol.10, No.1, pp.213-229, 2009. https://doi.org/10.1186/1471-2105-10-213
A. Marcano-Cedeno, J. Quintanilla-Dominquez, M. G. Cortina-Januchs, D. Andina, "Feature selection using sequential forward selection and classification applying artificial metaplasticity neural network," In IECON 2010-36th annual conference on IEEE industrial electronics society, pp.2845-2850. 2010. https://doi.org/10.1109/iecon.2010.5675075
S. J. Pan, Q. Yang, "A survey on transfer learning," IEEE Transactions on knowledge and data engineering, Vol.22, No.10, pp.1345-1359, 2010. https://doi.org/10.1109/tkde.2009.191
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