| 연구목표 |
○ 머신러닝 기법을 적용하여 지속 가능한 해양공간의 합리적 활용 및 보전에 필요한 초정밀 해저면 특성 분류 및 피복정보 생산 ○ 자료취득 표준 가이드 라인 제작 ○ 고해상 해저지형(해저면 특성 정보) DB 구축 ○ 고밀도 해저면 특성 정보 추출 머신러닝 모델 및 알고리즘 개발 ○ 해저면 피복도 제작 기준(안) 및 고해상 피복도 제작 ○ 해저면 피복도 가시... |
| 연구내용 |
○ 머신러닝 학습 데이터셋 개발 - 기 구축자료 현황 및 특성 분석 - 연도별, 해역별, 장비별 데이터셋 구축 - 현장 다중탐사자료 취득/처리/분석/DB 구축 - 시계열 모니터링 4D 탐사○ 머신러닝 학습모델 제작 기술개발 - 다중탐사자료 전처리 기술개발 - 다중탐사자료 분해능 향상 및 저질 판독 모델 개발 - 저질판독 모델 성능 안정화 및 ... |
| 기대효과 |
○ 해양공간의 체계적 관리 및 이용을 위한 정밀 해저면 특성 정보 활용 ○ 주요 해양 구조물 건설 시 부지선정 및 안정성 평가에 기초자료 제공 ○ 항해 안전 및 해양 보전 정책 지원을 위한 정책자료 제공 ○ 머신러닝 기술과 해양조사자료의 융·복합을 통한 해양 4차 산업 대응 및 기반기술 확보 ○ 세계적 수준의 해양 저질 판독 기술 및 경쟁력 확보 |
| 키워드 |
머신러닝,심층학습,후방산란,해저면 특성분류,해저면 피복도 |