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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 111 - 120 (10page)
- DOI
- 10.7846/JKOSMEE.2024.27.2.111
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초록· 키워드
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기후 변화로 인한 극단적인 이상 기후 현상이 빈번해지면서 수재해의 발생 빈도가 증가하고 있다. 특히, 집중강우 기간 동안 육상에서 다량으로 유입되는 재해성 하천기인 부유쓰레기는 수질 오염, 수생태계 교란, 경관 훼손과 같은 심각한 문제를 일으키고 있다. 그러나 하천과 하구를 통해 해양으로 유출되는 부유쓰레기의 양과 분포에 대한 연구와 이해는 여전히 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 CCTV 영상자료와 의미론적 분할 모델에서 우수한 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 부유쓰레기 탐지 모델을 개발하였다. 정량적인 모델의 정확도를 평가한 결과, mIoU 0.69, Precision 0.87, Recall 0.77, F1-score 0.80의 정확도를 보였으며, 부유쓰레기의 크기와 관계없이 정성적인 결과에서도 부유쓰레기를 잘 탐지하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 CCTV 영상과 딥러닝 모델을 활용하여 부유쓰레기를 지속적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다. 향후 이미지 증강 기법과 추가적인 자료 축적을 통해 학습 자료의 다양성이 확보될 경우, 그 활용도와 정확도가 더욱 향상될 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References
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