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DBSCAN을 이용한 해상물체 탐지 및 학습데이터 구축
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 서동민 | - |
| dc.contributor.author | 김태성 | - |
| dc.contributor.author | 오상우 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-12-08T07:41:58Z | - |
| dc.date.available | 2021-12-08T07:41:58Z | - |
| dc.date.issued | 20201126 | - |
| dc.identifier.uri | https://www.kriso.re.kr/sciwatch/handle/2021.sw.kriso/2258 | - |
| dc.description.abstract | 미국 해양경비대의 생존시간 평가 모델에 따르면, 해상에 표류된 조난자는 국내 표층의 연평균 온도인 16 ℃에서 약 15 시간, 국내 표층의 최저온도인 5 ℃에서 약 2 시간 동안 생존이 가능하다. 따라서 성공적인 해양수색을 위해서는 빠른 시간 내에 목표물을 수색하고 구조활동을 수행해야 한다. 물론, 항공기 등에 탑재된 영상장비를 이용하여 높은 고도에서 광각의 렌즈를 사용하다면 시간당 수색 범위를 넓힐 수 있지만, 고도 상승에 따라 필연적으로 발생하는 취득영상의 분해능 감소와 고비용 렌즈의 사용은실제 현장에서 수색활동을 수행하는데 있어 제약요소들이다. 이러한 제약요소들을 극복하기 위한 방안으로 초분광 영상장비를 활용하여 적은 수의 화소만으로 해상물체를 탐지하는 연구와 탐지된 화소정보를 학습데이터화하는 연구를 진행하였다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.title | DBSCAN을 이용한 해상물체 탐지 및 학습데이터 구축 | - |
| dc.title.alternative | Maritime object detection and learning data construction using DBSCAN | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.citation.title | 2020년도 (사)해양환경안전학회 추계학술발표회 | - |
| dc.citation.volume | 1 | - |
| dc.citation.number | 1 | - |
| dc.citation.startPage | 14 | - |
| dc.citation.endPage | 14 | - |
| dc.citation.conferenceName | 2020년도 (사)해양환경안전학회 추계학술발표회 | - |
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Collections - 해양공공디지털연구본부 > 해사안전·환경연구센터 > Conference Papers
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