| 연구목표 |
총허용어획량(TAC) 기반의 어업관리체계 확립을 위한 어선/위판장 인공지능(AI) 옵서버 개발·보급 및 확보된 빅데이터 정보를 활용한 스마트 어업관리(실시간 어획량 및 어선별 TAC 소진량 산정, 불법어업 및 부수어획 감시, 안전지원 등) 시스템 구축 - (어선/육상용 AI 옵서버 개발) TAC 대상어종 인식율 90% 이상, 어획량 산정 오차율 ±5% - ... |
| 연구내용 |
어선용 AI 옵서버 시제품 개발 및 실용화 - 주요 TAC 어종/업종별 조업선박을 대상으로 실시간 어획 및 조업활동 정보 확보·분석 가능한 어선용 AI 옵서버 개발 및 실증 √ TAC 대상 어종(12종) 및 시범어종(3종) 대상 AI 학습데이터 확보(이미지 17만5천점, 동영상 23만400분) √ 실시간 어종 판별 및 계측 가능한 정확도 90% 이상의 ... |
| 기대효과 |
○ 기술적 측면- 전통적인 어업관리분야의 4차산업혁명기술 융합을 통한 현안문제 해결의 원천기술 및 시제품 확보- 수산분야 AI 및 빅데이터 활용기술 역량확대를 통한 국가차원의 관련 과학기술수준 확대 ○ 경제·산업적 측면- 스마트 어엄관리 분야의 새로운 산업생태계 형성을 통한 관련 기업 창업 및 일자리 창출- 전통적 어업관리 분야에 ICT 기술 융합을 통해 ... |
| 키워드 |
인공지능,총허용어획량,어업관리,전자조업모니터링,빅데이터 |