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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국해양과학기술원 Korea Institute of Ocean Science & Technology |
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연구책임자 | 유신재 |
참여연구자 | 김나연 , 김미나 , 김수인 , 김수진 , 김예슬 , 김은영 , 김현아 , 공은진 , 권혁재 , 박광섭 , 박정욱 , 배광한 , 손영백 , 안소언 , 안소정 , 양혜림 , 이보람 , 이순미 , 이태희 , Bui Xuan Thai |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-02 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 해양수산부 Ministry of Oceans and Fisheries |
등록번호 | TRKO202000007734 |
과제고유번호 | 1525007355 |
사업명 | 한국해양과학기술원연구운영비지원 |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 유해성 적조.빅데이타 분석.원격탐사.적조 탐지.인공신경망.Harmful Algal Bloom (HAB).Big Data Analysis.Remote Sensing.Red tide Detection.Neural network algorithms. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO202000007734 |
□ 연구의 목표
◦ 빅데이타 처리 기술 활용 적조 탐지 위성자료 재처리 및 적조 발생 환경 분석
◦ 정확도가 높은 적조 탐지 알고리듬 개발
◦ 적조 발생 경향 및 가능도(likelihood) 분석 체계 구축
□ 연구 내용 및 결과
◦ 적조종의 광특성 기반 적조 탐지 알고리듬 개발
- 주요 적조종 광학 모델 개발
- 적조 탐지 정확도 검증
- 정확도 높은 인공신경망 알고리듬 개발
◦ 적조 빅데이타 분석 플랫폼 운영
- 위성 빅데이타 처리시스템에서 적조 관련 해색 위성자료 처
IV. Result of research
○ Development of red tide detection algorithm based on optical properties of HAB species
- Development of reflectance model of C. polykrikoides and other major HAB species
- Validation and improvement of HAB detection accuracy
- Development of neural network algor
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