Drone-Borne Hyperspectral Sensing and Feature Extraction for Cyanobacterial Blooms
연구 내용
드론 탑재 센싱 데이터에 딥러닝 특성추출 기법을 적용해 남조류 대발생을 효율적으로 탐지하는 연구
남조류 대발생의 공간적 확산을 포착하기 위해서는 현장 관측의 시간·비용 제약을 보완하는 원격탐지가 필요합니다. 본 연구는 드론 탑재 센싱으로 획득한(다/초분광 이미지 계열) 데이터를 입력으로 하여 남조류 관련 신호를 딥러닝으로 추출하고 분류합니다. 특히 클리크 기반 특성추출을 적용해 국소 패턴의 표현을 강화하고, 모델이 불필요한 변동에 덜 민감하도록 학습 구조를 설계합니다. 이를 통해 넓은 수역에서의 탐지 효율과 추론 속도를 함께 확보하는 접근을 수행합니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기 단계에서는 남조류 탐지를 위한 원격탐지 데이터의 특성 학습 가능성을 확인하고, 딥러닝 기반 분류 파이프라인을 구성했습니다. 이후 드론 기반 센싱이라는 현장 활용 조건에 맞춰 입력 전처리와 효율적 추출 구조를 최적화하는 연구로 확장되었습니다. 최근에는 클리크 기반 특성추출 방식으로 표면 위 패턴의 표현력을 높여 탐지 성능을 개선하는 방향으로 발전시키고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.