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[학술저널]

신경망과 SVM을 이용한 적조 발생 예측

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신경망과 SVM을 이용한 적조 발생 예측

Red Tide Prediction using Neural Network and SVM

박선(목포대학교) 김경준(한국과학기술원) 이진석(정보통신산업진흥원) 이성로(목포대학교)

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초록

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.

There have been many studies on red tide because of increasing of damage to sea farming by a red tide blooms of harmful algae. The studies of red tide have mostly focused chemical properties and investigation of biological cause. If we can predict the occurrence of red tide, we will be able to minimize the damage of red tide. However, internal study of prediction of red tide blooms is only classification method that is still insufficient for red tide blooms forecast. In this paper, we proposed the red tide blooms prediction method using neural network and SVM.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안방법
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌(13)

  • 1.

    , , 국립수산과학원 적조정보 홈페이지

  • 2.

    , , 국립수산과학원 적조정보시스템

  • 3.

    , , 기상청

  • 4.

    , , 해양수산연구정보포털

  • 5.

    김용민 , 2007 , MODIS Level 2 Data를 이용한 Cochlodinium Polykrikoides 적조 탐지 , 대한토목학회 논문집D 27 (4D) : 535 ~ 549

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