| 1 |
1
위성영상 분석을 통한 과거 냉수대 발생 공간적인 위치, 기상위성에서 산출하는 공간적 풍속 및 풍향자료, 해안선으로부터의 공간적 거리, 공간적 수심분포 DB화하는 냉수대 정보 획득 및 발생원인 DB화부;인공지능 모델을 이용한 냉수대 탐지 모델 학습 및 제작 및 평가를 하는 냉수대 탐지 인공지능 모델 구축부;지구관측 및 기상위성 영상 산출물과 제작된 인공지능 모델을 이용한 냉수대 영역을 탐지하는 냉수대 영역 탐지부;기상예보자료 및 수온예보자료와 제작된 인공지능 모델을 이용한 냉수대 영역을 예측하는 냉수대 영역 예측부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능과 위성영상을 이용한 냉수대 탐지 및 예측을 위한 장치
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서, 냉수대 정보 획득 및 발생원인 DB화부는,냉수대 발생 위치 정보를 획득하는 냉수대 발생 위치 정보 처리부와,냉수대 영역 영역에 대해 위성영상 산출물 중 하나인 수온영상을 획득하고, 냉수대 영역을 분류하는 수온 정보 처리부와,위성으로부터 풍속 및 풍향에 대한 공간적 정보를 제공받아 산출가능한 풍속 및 풍향 정보를 처리하는 풍속 및 풍향 정보 처리부와,냉수대 발생에 영향을 미치는 해안선으로부터의 거리도를 확보하여 처리하는 해안선 분포 정보 처리부와,냉수대 발생에 영향을 미치는 해안선으로부터의 거리도를 기준으로 하여 수심자료를 획득하는 수심 분포 정보 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능과 위성영상을 이용한 냉수대 탐지 및 예측을 위한 장치
|
| 3 |
3
제 1 항에 있어서, 냉수대 탐지 인공지능 모델 구축부는,데이터베이스화된 위성영상 산출 수온, 풍속 및 풍향 분포도, 해안선 거리도 및 수심분포도를 포함하는 학습자료를 생성하는 학습 자료 생성부와,데이터베이스화된 위성영상 산출 수온, 풍속 및 풍향 분포도, 해안선 거리도 및 수심분포도를 입력자료로 사용하여 냉수대를 탐지하는 인공지는 모델을 구축하는 인공지능 모델 구축부와,확보된 자료를 훈련자료, 모델평가자료 및 모델검증자료로 분류하며, 훈련자료와 모델평가자료는 인공지능 모델을 구축할 때 활용하고, 모델검증자료는 최종 제작된 모델의 성능평가를 위해 사용하도록 하는 검증자료 생성부와,모델구축 단계에서의 평가 및 모델 성능 평가 단계를 통해 모델의 성능 평가를 수행하고, 모델검증자료를 활용하여 정확도를 평가하는 인공지능 모델 검증 및 평가부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능과 위성영상을 이용한 냉수대 탐지 및 예측을 위한 장치
|
| 4 |
4
제 1 항에 있어서, 냉수대 영역 탐지부는,실시간으로 위성영상에서 수온을 산출하는 실시간 수온 정보 산출부와,실시간으로 위성영상에서 풍속 및 풍향 정보를 산출하는 실시간 풍속 및 풍향 정보 산출부와,DB화된 해안선 기준 거리 및 수심분포 자료를 입력하는 해안선 및 수심 자료 입력부와,냉수대탐지 인공지능 모델을 활용하여, 실시간 및 준실시간으로 냉수대 탐지를 위한 분석을 하는 인공지능 모델 분석부와,DB화된 해안선 기준 거리 및 수심분포 및 위성영상 산출 수온, 풍속 및 풍향 정보를 확보하여 해당 시각에서의 냉수대를 탐지하는 냉수대 영역 탐지부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능과 위성영상을 이용한 냉수대 탐지 및 예측을 위한 장치
|
| 5 |
5
제 1 항에 있어서, 냉수대 영역 예측부는,수온 예보 자료를 획득하는 수온 예보 자료 획득부와,기상 예보 자료를 획득하는 기상 예보 자료 획득부와,DB화된 해안선 기준 거리 및 수심분포 자료를 입력하는 해안선 및 수심 자료 입력부와,냉수대탐지 인공지능 모델을 활용하여 냉수대 예측을 위한 분석을 하는 인공지능 모델 예측부와,인공지능 모델 예측부의 예측 결과를 기준으로 향후 발생할 냉수대 영역을 예측하는 냉수대 영역 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능과 위성영상을 이용한 냉수대 탐지 및 예측을 위한 장치
|
| 6 |
6
위성영상 분석을 통한 과거 냉수대 발생 공간적인 위치, 기상위성에서 산출하는 공간적 풍속 및 풍향자료, 해안선으로부터의 공간적 거리, 공간적 수심분포 DB화하는 냉수대 정보 획득 및 발생원인 DB화 단계;인공지능 모델을 이용한 냉수대 탐지 모델 학습 및 제작 및 평가를 하는 냉수대 탐지 인공지능 모델 구축 단계;지구관측 및 기상위성 영상 산출물과 제작된 인공지능 모델을 이용한 냉수대 영역을 탐지하는 냉수대 영역 탐지 단계;기상예보자료 및 수온예보자료와 제작된 인공지능 모델을 이용한 냉수대 영역을 예측하는 냉수대 영역 예측 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능과 위성영상을 이용한 냉수대 탐지 및 예측을 위한 방법
|
| 7 |
7
제 6 항에 있어서, 냉수대 정보 획득 및 발생원인 DB화 단계에서,과거에 냉수대가 발생한 공간적인 위치도를 제작하여 DB화를 수행하며, 냉수대가 발생한 시점에서의 수온분포도를 제작하여 DB화를 수행하며, 기상위성으로부터 산출한 풍속 및 풍향도를 제작하여 DB화를 수행하고 냉수대와 관련된 정보인 해안선으로부터의 공간적 거리 및 수심분포도를 제작하여 DB화를 수행하는 것을 특징으로 하는 인공지능과 위성영상을 이용한 냉수대 탐지 및 예측을 위한 방법
|
| 8 |
8
제 7 항에 있어서, 확보된 자료는 좌표변환, 내삽의 전처리 과정을 거쳐 동일한 지구좌표계 및 공간해상도를 갖도록 하는 것을 특징으로 하는 인공지능과 위성영상을 이용한 냉수대 탐지 및 예측을 위한 방법
|
| 9 |
9
제 6 항에 있어서, 냉수대 탐지 인공지능 모델 구축 단계에서,수온분포도, 기상분포도, 거리분포도 및 수심분포도를 입력자료로 하여 냉수대 발생 위치를 추정할 수 있는 인공지능 모델을 구축하는 것을 특징으로 하는 인공지능과 위성영상을 이용한 냉수대 탐지 및 예측을 위한 방법
|
| 10 |
10
제 6 항에 있어서, 냉수대 탐지 인공지능 모델 구축 단계에서,정량적인 비율을 결정하여 인공지능 학습을 위한 훈련자료(training set), 모델평가자료(validation set) 및 모델검증자료(testset)로 구분한 후, 인공지능 모델을 제작하고 검증하는 것을 특징으로 하는 인공지능과 위성영상을 이용한 냉수대 탐지 및 예측을 위한 방법
|
| 11 |
11
제 10 항에 있어서, 최종 제작된 모델은 모델검증자료를 활용하여 정확도를 평가하며, 이때 ROC(Receiver Operating Characteristic) 커브 그래프
|
