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이은하수 (포어시스) 강수원 (포어시스) 김규원 (포어시스) 원종화 (포어시스) 강효동 (포어시스)
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한국해양환경·에너지학회 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 한국해양환경·에너지학회 2021년 추계학술대회 [초록집]
발행연도
2021.10
수록면
7 - 8 (2page)

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전 세계적으로 매년 발생하는 800만 톤 이상의 해양쓰레기 중 약 70%는 육상 기인 쓰레기로 조사된 바 있으며, 쓰레기의 대부분은 직접 수거에 의한 모니터링 기법으로 분석되고 있어 부유 쓰레기의 발생원 판별 및 수거 비용 산정이 어려운 실정이다. (J. Jambeck, 2015)
본 연구에서는 부유 쓰레기의 효율적인 모니터링과 데이터베이스 구축을 위해 성상 정보를 실시간으로 취득 및 분석하는 모니터링 기술을 개발하였다. 객체 감지 기법(Object Detection)을 활용하여 부유쓰레기의 성상을 분석하고, 학습 모델의 성능을 비교 검토하기 위해 Faster R-CNN, SSD 알고리즘을 이용하여 mAP(mean Average Precision) 수치로 모델의 성능을 비교하였다. 학습을 위한 데이터셋은 6 ... 전체 초록 보기
#Object detection #Deep-learning #Classification #Marine Debris #Floating debris

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