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학술저널
저자정보
류제완 (한국환경연구원) 김태윤 (한국환경연구원)
저널정보
한국해양환경·에너지학회 한국해양환경·에너지학회지 한국해양환경·에너지학회지 제26권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
81 - 88 (8page)
DOI
10.7846/JKOSMEE.2023.26.1.81

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최근 기후변화와 환경오염 등이 원인이 되어 해파리 대량 발생이 지속적으로 증가하고 있다. 특히 노무라입깃해파리는 국내에 대량 발생으로 피해를 입히는 주요 종으로 지적되며 적절한 대응과 조기 경보의 필요성이 대두되었다. 본 연구는 부산 해역의 해파리 대량 발생에 영향을 주는 수온, 유속 등 다양한 시계열 데이터를 해양수질자동측정망과 해수관측부이 데이터로부터 수집하고 LSTM-AE 모델을 활용하여 노무라입깃해파리의 대량 발생을 사전에 감지하고자 하였다. 학습을 마친 LSTM-AE 모델은 조기 경보를 위한 복원 오차를 0.7869로 설정하였을 때 0.6162의 정밀도 및 재현율, 그리고 0.7469의 정확도를 보였다. 제시된 LSTM-AE 모델을 활용하여 해파리 대량 발생을 2주 이전에 감지가능한 것이 확인되어 추후 노무라입깃해파리의 대량 발생으로 인한 피해 저감에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
#Jellyfish bloom(해파리 대량발생) #Artificial intelligence(인공지능) #LSTM-Autoencoder(LSTM-오토인코더) #Anomaly detection(비정상 탐지) #Marine Environmental Monitoring System(해양환경측정망)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 결과 분석 및 논의
6. 결론
References

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