메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안세진 (이화여자대학교) 성효현 (이화여자대대학교) 한현철 (한국해저정보)
저널정보
대한지리학회 대한지리학회지 대한지리학회지 제58권 제1호(통권 제214호)
발행연도
2023.2
수록면
36 - 54 (19page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
해저지형은 넓은 해저 환경을 특성화하는데 사용할 수 있는 가치있는 자원 중 하나로, 여러 분야에서 해저지형분류에 관한 관심과 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 연구의 목적은 최신의 전 세계 수심데이터(GEBCO_2020)를 활용하여 전 세계 해저지형을 분류하는 것이다. 연구방법으로는 첫째, 수심데이터로부터 Geomorphon 알고리즘과 객체기반 분할 및 지형계측변수를 바탕으로 형태적 특성을 분류하였다. 둘째, 20개의 해저지형을 분류대상으로 선정한 후 선행연구의 분류기준 및 실사례 분석으로 정량적 기준을 도출하였다. 셋째, 앞서 분류한 형태적 특성과 20개 해저지형에 대한 정량적 기준을 이용하여 해저지형을 분류할 절차에 대한 규칙을 마련하였다. 넷째, 해저지형 분류 규칙을 바탕으로 전 세계 해저지형을 분류하였으며, 그 결과를 선행 연구결과와 비교하여 분류 규칙에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구는 전 세계 해저면에 대한 최신의 고해상도 수심데이터를 이용해 전 세계 해저지형을 분류해냈으며, 이를 통해 기존의 전 세계를 대상으로 한 해저지형 분류에서는 식별하지 못했던 작은 규모의 해저지형까지도 분류해냈다는 점에서 의의를 지닌다. 이러한 해저지형의 정보는 추후 해양의 지형학적 특성뿐만 아니라 지질학적 특성을 연구하는데에도 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
#GEBCO_2020 그리드 데이터 #해저지형 #지형분류 #객체기반 분할 #지형계측 #GEBCO_2020 Grid #undersea geomorphic features #landform classification #geomorphon #GEOBIA #geomorphometry

목차

요약
Abstract
1. 연구배경과 목적
2. 연구 자료와 방법
3. 지형패턴과 지형계측변수를 이용한 해저면의 형태적 특성 분류
4. 해저지형 분류기준 도출
5. 해저지형 분류규칙 도출
6. 테스트 해역을 중심으로 분류 규칙에 대한 검증 수행
7. 연구 한계
8. 요약 및 결론
참고문헌

참고문헌 (41)

참고문헌 신청
국립해양조사원, 2020, 해양지명 표준화 편람 제3판. google schola 김남신･이민부, 2004, “지형계측 기법을 적용한 지형분류,” 한국지형학회지, 11(4), 47-60. google schola 김동은･성영배･손학기･최광희, 2012, “지형패턴(Geomorphons) 을 이용한 새로운 지형분류방법,” 한국지형학회지, 19 (4), 139-155. google schola 김동은･오정식, 2019, “지형패턴 분류방법 (Geomorphons) 을 이용한 지형분류 - 중부 양산단층을 대상으로 -,” 대한지리학회지, 54(5), 493-505. google schola 김민호, 2014, 객체기반 영상분석을 위한 다축척 최적분할에 관한 연구, 한국연구재단. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

해양공간정보를 이용한 동해안의 해저지형 변화 분석
신문승 ,  이동하 대한토목학회 학술대회 2018 .10
랜덤포레스트, 가중 랜덤포레스트, 서포트 백터 회귀를 이용한 지역사회 노인의 대면 이름대기 예측
변해원 한국웰니스학회 학술발표회 2021 .04
k-최근접이웃 알고리즘 기반 표준형 상업용 건물의 공조기 고장판별 성능평가
정유찬 ,  정진화 ,  채영태 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2021 .04
랜덤포레스트와 서포트벡터머신 기법을 적용한 포인트 클라우드와 실감정사영상을 이용한 객체분류
서홍덕 ,  김의명 한국측량학회지 2019 .12
시계열 데이터의 이미지화 알고리즘을 이용한 기계학습 성능 비교 및 분석
박지연 ,  서동호 ,  남해운 한국통신학회 학술대회논문집 2019 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-981-000453087