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문종윤 (해양정보기술) 조완희 (해양정보기술) 성보람 (해양정보기술) 한수만 (해양정보기술) 최진휴 (해양정보기술)
저널정보
한국해양환경·에너지학회 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 한국해양환경·에너지학회 2021년 공동학술대회 [2개학회 공동개최][초록집]
발행연도
2021.5
수록면
1,698 - 1,699 (2page)

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본 연구는 한반도 주변의 기상정보로 파랑을 예측하고 CCTV 영상에서 월파를 감지하는 기술을 개발하였다. 성능의 우수성이 널리 알려진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 한 종류인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용하여 파랑예측과 월파감지 모델을 구축하였다. 파랑예측에 사용된 CNN모델은 U-net을 기반으로 구축하였으며 월파감지에 사용된 CNN모델은 객체 검출 모델을 사용하였다. 파랑예측 모델의 입력 자료는 일본 기상청(Japan Meteorological Agency, JMA)의 대기 예측정보인 MSM(Meso Scale Model)을 사용하였다. 합성곱신경망 파랑예측 모델의 학습데이터는 ADSWAN(ADCIRC + SWAN) 파랑모의 결과의 위도 30˚ ∼42.75˚, 경도 122.5˚∼135.25˚영역을 사용하였으며 격자 간격은 0.05˚로 설정하였다. 파랑 예측 모델의 정확도 향상을 위해 기존 U-net 구조의 인코더와 디코더 레이어의 깊 ... 전체 초록 보기
#Wave Prediction(파랑예측) #Overtopping Detection(월파감지) #Deep earning(딥러닝) #CNN(합성곱신경망) #Object Detection(객체감지)

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