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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김광일 (제주대학교) 김병엽 (제주대학교) 유상록 (미래해양정보기술) 이정훈 (국립수산과학원) 이경훈 (부경대학교)
저널정보
한국수산과학회 한국수산과학회지 한국수산과학회지 제57권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
479 - 488 (10page)

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n recent years, changes in the fishing ground environment have led to reduced catches by fishermen at traditional fishing spots and increased operational costs related to vessel exploration, fuel, and labor. In this study, we developed a deep learning model to classify the fishing activities of drift gillnet fishing boats using AIS (automatic identification system) trajectory data. The proposed model integrates long short-term memory and 1-dimensional convolutional neural network layers to effectively distinguish between fishing (throwing and hauling) and non-fishing operations. Training on a dataset derived from AIS and validation against a subset of CCTV footage, the model achieved high accuracy, with a classification accuracy of 90% for fishing events. These results show that the model can be used ef- fectively to monitor and manage fishing activities in coastal waters in real time.
#Drift gillnet fishing #Fishing activity classification #AIS #Deep learning

목차

서론
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