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딥러닝을 활용한 해양오염 예측도구 개발 및 적용 연구
A Study on Marine Pollution Prediction Using Deep Learning and its Application 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국환경연구원
연구책임자 김태윤
참여연구자 진대용 , 강유진 , 권경환
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-12
주관부처 국무조정실
The Office for Government Policy Coordination
등록번호 TRKO202200017590
DB 구축일자 2022-12-05
키워드 딥러닝.클로로필-a.용존유기물질.콘볼루션 신경망.Deep Learning.Chlorophyll-a.CDOM.CNN.

초록

Ⅴ. 결론 및 제언
ㅇ 개발된 예측모형의 신뢰성을 확보하기 위하여 연구결과를 국외학술지(IF=5.353)에 제출하였으며, 제출된 논문은 관련 분야 전문가의 리뷰를 거쳐 2021년에 게재됨
ㅇ 과학기술적, 정책적, 경제적 측면과 기후변화 측면에서 예측도구의 기대효과를 제시함
ㅇ 연구의 한계와 향후 예측도구의 발전 방향에 대하여 서술함

(출처 : 요약 6p)

Abstract

Ⅴ. Conclusion and Suggestion
ㅇ To secure the reliability of the developed prediction model, the research results were submitted to an academic journal (IF = 5.353), and was published in 2021 after review by experts in the relevant field.
ㅇ The expected effects of the prediction tools are prese

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 서 언 ... 3
  • 요 약 ... 5
  • 목차 ... 7
  • 표목차 ... 9
  • 그림목차 ... 10
  • 약어 ... 12
  • 제1장 서 론 ... 13
  • 1. 연구 배경 및 목적 ... 13
  • 2. 연구 범위 ... 14
  • 제2장 국내외 인공위성 현황 및 분석 ... 16
  • 1. 국내 천리안 인공위성 ... 16
  • 2. 국외 인공위성 ... 19
  • 제3장 클로로필-a 예측모형 검증 ... 33
  • 1. 인공위성 자료의 신뢰성 ... 33
  • 2. 기존 예측모형과의 정확도 비교 ... 36
  • 3. 예측모형의 계절적 변화 모의 ... 40
  • 제4장 해양오염 예측모형 적용 ... 46
  • 1. 용존유기물질(CDOM) 예측 ... 46
  • 2. 기후변화 시나리오 예측 ... 64
  • 제5장 결론 및 제언 ... 70
  • 1. 결 론 ... 70
  • 2. 정책적 제언 ... 73
  • 참고문헌 ... 79
  • 부록 ... 85
  • 부록Ⅰ. 클로로필-a 월별 예측 결과 ... 87
  • 부록Ⅱ. 용존유기물질(CDOM) 월별 예측 결과 ... 95
  • 부록Ⅲ. 기후변화 시나리오 월별 예측 결과 ... 103
  • 부록Ⅳ. 예측모형의 검증 논문 ... 107
  • 부록Ⅴ. Delft-3D 수질모델링 결과 ... 108
  • Executive Summary ... 111
  • 끝페이지 ... 127

표/그림 (45)

참고문헌 (25)

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