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인공위성 원격탐사와 장면분류 기법을 활용한 위험유해물질(HNS) 탐지
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Lee, Jin Ho | - |
| dc.contributor.author | Park, Kyung Ae | - |
| dc.contributor.author | Park, Jae Jin | - |
| dc.contributor.author | Kim, Tae sung | - |
| dc.contributor.author | Lee, Moonjin | - |
| dc.date.accessioned | 2026-01-12T01:30:32Z | - |
| dc.date.available | 2026-01-12T01:30:32Z | - |
| dc.date.issued | 2025-05-08 | - |
| dc.identifier.uri | https://www.kriso.re.kr/sciwatch/handle/2021.sw.kriso/11482 | - |
| dc.description.abstract | 전 세계적으로 위험·유해물질(HNS)의 해상 운송량이 증가하고 있으며, 이에 따라 HNS의 해상유출 사고의 발생 가능성 또한 높아지고 있다. HNS는 유출사고 발생 시 심각한 독성으로 인해 주변 해양생태계에 막대한 환경적 피해와 경제적 손실을 야기하며, 이로 인해 신속한 모니터링이 중요하다. 인공위성을 사용한 원격탐사는 HNS 유출사고에 대해 효과적이고 신속한 모니터링을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 미국 휴스턴, 우크라이나 미콜라이우에서 발생한 HNS 유출 사고에 대해 Sentinel-2 인공위성을 활용한모니터링을 수행하였다. HNS 유출사고를 촬영한 Sentinel-2 위성 영상에 분광혼합분석기법인 N-Findr와 비지도학습 클러스터링 기법인 K-means 알고리즘을 적용하여 HNS를 탐지하였다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.title | 인공위성 원격탐사와 장면분류 기법을 활용한 위험유해물질(HNS) 탐지 | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.citation.conferenceName | 2025년 한국해양학회 춘계학술대회 | - |
| dc.citation.conferencePlace | 대한민국 | - |
| dc.citation.conferencePlace | 부산 BEXCO | - |
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