• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.291-294
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• 2011

적조란 유해조류의 대 번식으로 바다물의 색깔이 변하는 일시적인 자연현상으로 어패류를 집단 폐사 시킨다. 유해 적조류에 의한 국내 수산업 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 적조 발생 예측은 적조에 대한 피해를 최소화 시킬 수 있다. 그러나 국내의 적조 현상 예측에 대한 대부분의 연구는 단순히 적조 분류에 집중되어 있어서 적조발생 예측에는 미흡하다. 본 논문은 퍼지 추론을 이용한 새로운 적조발생 예측 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1881-1888
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• 2011

적조란 유해조류의 일시적인 대 번식인 자연현상으로 어패류를 집단 폐사 시킨다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해를 최소화 시킬 수 있다. 적조발생 예측시 나이브베이스 분류자를 이용하면 좋은 예측결과를 얻을 수 있다. 그러나 나이브베이스를 이용한 결과는 단순한 발생 여부 만을 판별 할뿐 발생하는 적조가 어느 정도 증가 할지는 알 수 없다. 본 논문은 퍼지 추론과 나이브베이스 분류자를 이용한 새로운 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 적조 발생 예측의 정확률을 향상시키면서 적조생물 밀도의 증가율을 예측할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.39-45
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• 2011

적조에 의한 양식어업의 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 현재 적조에 대한 대부분의 연구는 화학적 특성이나 생물학적 원인 규명에 초점이 맞춰 연구되고 있다. 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해를 최소화 시킬 수 있다. 그러나 국내의 적조 현상 예측에 대한 연구는 단순히 적조발생 판별에 그치는 등 미흡한 실정에 있다. 본 논문은 신경망과 SVM을 이용한 새로운 적조발생 예측 방법을 제안한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.332-335
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• 2006

Red tide(harmful algae) in the Korean Coastal Waters has a given a great damage to the fishery every year. However, the aim of our study understands the influence of meteorological factors (air and water temperature, precipitation, sunshine, solar radiation, winds) relating to the mechanism of red tide occurrence and monitors red tide by satellite remote sensing, and analyzes the potential area for red tide occurrence by GIS. The meteorological factors have directly influenced on red tide formation. Thus, We want to predict and apply to red tide formation from statistical analyses on the relationships between red tide formation and meteorological factors. In future, it should be realized the near real time monitoring for red tide by the development of remote sensing technique and the construction of integrated model by the red tide information management system (the data base of red tide - meteorological informations). Finally our purpose is support to the prediction information for the possible red tide occurrence by coastal meteorological information and contribute to reduce the red tide disaster by the prediction technique for red tide.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.41-48
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• 2012

적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다를 적색으로 변화시키며 양식장의 어패류를 집단 폐사 시킬 뿐 아니라 연안환경 및 바다 생태계에 악영향을 미치는 자연 현상이다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있으며 매년 적조방제에 많은 비용을 소비하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해 및 방재 비용을 최소화 시킬수 있다. 본 논문은 앙상블 학습은 이용한 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 앙상블 학습의 bagging과 boosting 방법을 이용하여서 적조를 예측의 성능을 향상시킨다. 실험결과 제안방법은 단일 분류기에 비하여서 더 좋은 적조 발생 예측 성능을 보였다.

• Spatial Information Research
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• 제13권3호
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• pp.253-260
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• 2005

본 연구의 목적은 GIS기술을 이용하여 적조의 시공간적인 분포를 분석하는 것이다. 적조에 의해 발생하는 피해는 적조 생물종에 따라 다양하게 나타난다 때문에 적조의 피해를 저감하기 위해서는 시-공간적인 적조 생물종의 분포특성을 파악하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서 우리는 최초의 적조발생지역, 공간적 발생빈도, 적조의 이동 등을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 공간자료는 적조 속보 보고에 의해 공간분포를 디지타이징하였고, 적조데이터베이스를 구축하기 위해 적조 생물종, 생물 밀도, 수온 등의 다양한 속성자료를 구성하였다. 적조의 시-공간적 분포 특성을 분석하기 위해 다양한 공간분석기법을 적용하였다. 이러한 공간분석 결과로부터 남해에서의 시-공간 적이 적조 공간 정보를 얻을 수 있었다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.279-284
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• 2004

Red tide(harmful algae) in the Korean Coastal Waters has a given a great damage to the fishery every year. However, the aim of our study understands the influence of meteorological factors (air and water tempaerature, precipitation, sunshine, solar radiation, winds) relating to the mechanism of red tide occurrence and monitors red tide by satellite remote sensing, and analyzes the potential area for red tide occurrence by GIS. The meteorological factors have directly influenced on red tide formation. Thus, We want to predict and apply to red tide formation from statistical analyses on the relationships between red tide formation and meteorological factors. In future, it should be realized the near real time monitoring for red tide by the development of remote sensing technique and the construction of integrated model by the red tide information management system (the data base of red tide - meteorological informations).

• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.34-39
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• 2018

국내 유해 적조발생에 따른 어패류 양식장에 지속적인 피해가 증가함에 따라서 적조에 대하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조 이미지를 인식하여서 유해적조생물을 판별하는 적조생물 이미지 검색에 대한 국내의 연구는 미흡한 실정에 있다. 본 논문은 오픈소스 기반의 딥러닝을 이용하여 적조생물 이미지를 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 제안방법은 다양하게 표현되는 적조생물 이미지의 인식문제를 해결하기 위하여 텐서프로 프레임워크와 구굴 이미지 분류 모델을 이용하여 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.844-853
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• 2005

본 연구는 연안기상 정보를 효율적으로 이용하여 사전에 적조를 예찰하고 실용화하여 적조로부터의 재해를 저감하는데 있다. 이러한 적조예찰을 위해서는 기본적으로 우리나라 주변 해역의 적조발생에 관여하는 기상 및 해양인자들의 환경학적 특성을 파악하고 이들의 상관성으로부터 적조발생 가능성을 예측하는 정보를 제공하는 것이 매우 중요하다. 또한 이러한 정보를 공공의 활용에 쉽게 이용될 수 있게끔 정보시스템을 구축하는 것이 필요하다. 앞으로 본 연구의 결과는 이 분야에 관련되는 학계, 공공기관, 업계의 종사자들에게 유용한 정보로 활용될 것으로 기대되며 그리고 매년 연례행사처럼 국가적으로 문제시 되고 있는 우리나라 주변해역의 적조피해를 줄이는데 실질적으로 기여할 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.105-108
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• 2006

본 연구는 연안기상 정보를 효율적으로 이용하여 사전에 적조를 예찰하고 실용화하여 적조로부터의 재해를 저감하는데 있다. 이러한 적조예찰을 위해서는 기본적으로 우리나라 주변 해역의 적조발생에 관여하는 기상 및 해양인자들의 환경학적 특성을 파악하고 이들의 상관성으로부터 적조발생 가능성을 예측하는 정보를 제공하는 것이 매우 중요하다. 또한 이러한 정보를 공공의 활용에 쉽게 이용될 수 있게끔 정보시스템을 구축하는 것이 필요하다. 앞으로 본 연구의 결과는 이 분야에 관련되는 학계, 공공기관, 업계의 종사자들에게 유용한 정보로 활용될 것으로 기대되며 그리고 매년 연례행사처럼 국가적으로 문제시 되고 있는 우리나라 주변해역의 적조피해를 줄이는데 실질적으로 기여할 것이다.