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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국환경정책평가연구원 Korea Environment Institute |
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연구책임자 | 김태윤 |
참여연구자 | 진대용 , 이어진 , 권경환 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-12 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 국무조정실 The Office for Government Policy Coordination |
등록번호 | TRKO202100022820 |
과제고유번호 | 1105015870 |
사업명 | 한국환경정책평가연구원(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-05-07 |
키워드 | 딥러닝.해양.환경영향평가.콘볼루션 신경망.클로로필-a.Deep Learning.Marine.EIA.CNN.Chlorophyll-a. |
Ⅴ. 결론 및 제언
ㅇ 다양한 분야에 적용되고 있는 딥러닝 기술을 활용하여 연안역에서 플랑크톤 시·공간적 변화를 예측하는 도구를 개발함
ㅇ 개발된 예측모형에 대한 정확도 및 신뢰성을 높이기 위하여 추가적인 연구 및 분석이 필요함
ㅇ 딥러닝 예측 기술의 추가적인 개발은 기존 기술과 함께 시너지 효과를 발생시켜 환경정책계획 수립에 기여할 수 있음
(출처 : 요약문 7p)
Ⅴ. Conclusion and Suggestion
ㅇ A tool for predicting plankton changes in coastal areas was developed using deep learning technology
ㅇ Further research and analysis are required to increase the accuracy and reliability of the developed prediction tool in this study
ㅇ Additional development o
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