아이렘기술개발

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학술실적 목록
번호	제목	영문제목	연도	저자	학회지	링크주소
39	농업 모니터링을 위한 드론 기반 단파적외(SWIR) 영상 데이터 구축 및 품질 평가	Construction and Quality Evaluation of Drone-based Shortwave Infrared (SWIR) Imagery Data for Agricultural Monitoring	2025.06	이인지, 김흥민, 류재현, 정회정, 문현동, 조재일, 나상일, 장선웅	한국농림기상학회지	https://doi.org/10.5532/KJAFM.2025.27.2.101
38	Multi-step 딥러닝 모델을 활용한 진동만 저층 용존산소 예측 연구	A Study on Prediction Bottom Dissolved Oxygen in Jindong Bay Using Multi-Step Deep Learning Models	2025.05	조준모, 박수호, 김청숙, 장선웅, 박성은	한국해양환경에너지학회	https://doi.org/10.7846/JKOSMEE.2025.28.2.99
37	A Framework for Detecting and Managing Non-Point-Source Poll…	A Framework for Detecting and Managing Non-Point-Source Pollution in Agricultural Areas Using GeoAI and UAVs	2024.12	Miso Park, Heung-Min Kim, Youngmin Kim, Suho Bak, Tak-Young Kim and Seon Woong Jang	Drones	https://doi.org/10.3390/drones8120786
36	드론 기반 단파적외(SWIR) 영상을 활용한 콩의 생장과 수분 변화 모니터링	Spatiotemporal Monitoring of Soybean Growth and Water Status Using Drone-Based Shortwave Infrared (SWIR) Imagery	2024.06	이인지, 김흥민, 김영민, 안호용, 류재현, 정회정, 문현동, 조재일, 장선웅	대한원격탐사학회지	https://doi.org/10.7780/kjrs.2024.40.3.4
35	딥러닝과 해양환경 연속관측자료를 활용한 저층 용존산소 시간 변동 예측	Prediction of the Temporal Variations in Bottom Dissolved Oxygen Using Deep Learning and Continuous Observation Data of the Marine Environment	2024.05	김영민, 박성은, 김흥민, 박수호, 김청숙, 김종규, 장선웅	한국해양환경에너지학회지	https://doi.org/10.7846/JKOSMEE.2024.27.2.131
34	CCTV 영상과 의미론적 분할 모델을 이용한 재해성 하천기인 부유쓰레기 탐지	Detection of Hazardous River Floating Debris using CCTV Images and Semantic Segmentation Model	2024.05	김영민, 장선웅, 김흥민, 박수호, 이승현, 유지원, 정태환	한국해양환경에너지학회지	https://doi.org/10.7846/JKOSMEE.2024.27.2.111
33	YOLOv8과 무인항공기를 활용한 고해상도 해안쓰레기 매핑	High-Resolution Mapping Techniques for Coastal Debris Using YOLOv8 and Unmanned Aerial Vehicle	2024.04	박수호, 김흥민, 김영민, 이인지, 박미소, 김탁영, 장선웅	대한원격탐사학회지	https://doi.org/10.7780/kjrs.2024.40.2.3
32	UAV와 딥러닝을 활용한 야적퇴비 탐지 및 관리등급 산정	Detection and Grading of Compost Heap Using UAV and Deep Learning	2024.02	박미소, 김흥민, 김영민, 박수호, 김탁영, 장선웅	대한원격탐사학회지	https://doi.org/10.7780/kjrs.2024.40.1.4
31	해안쓰레기 탐지 및 모니터링에 대한 딥러닝 기반 객체 탐지 기술의 적용성 평가: YOLOv8과 RT-DETR…	Applicability Evaluation of Deep Learning-Based Object Detection for Coastal Debris Monitoring: A Comparative Study of YOLOv8 and RT-DETR	2023.12	박수호, 김흥민, 김영민, 이인지, 박미소, 오승열, 김탁영, 장선웅	대한원격탐사학회지	https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.2
30	New diagnostic sea surface current fields to trace floating …	New diagnostic sea surface current fields to trace floating algae in the Yellow Sea	2023.10	Jang-Geun Choi, Deoksu Kim, Jisun Shin, Seon-Woong Jang, Thomas C. Lippmann, Young-Heon Jo, Jinku Park, Sung-Won Cho	Marine Pollution Bulletin	https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2023.115494
29	수중영상을 이용한 저서성 해양무척추동물의 실시간 객체 탐지: YOLO 모델과 Transformer 모델의 비…	Realtime Detection of Benthic Marine Invertebrates from Underwater Images: A Comparison between YOLO and Transformer Models	2023.10	박강현, 박수호, 장선웅, 공신우, 곽지우, 이양원	대한원격탐사학회지	https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.5.3.3
28	원격탐사 기법 적용을 통한 대청호 상류 유입 부유쓰레기 조사 및 현존량 추정 연구	Application of Remote Sensing Techniques to Survey and Estimate the Standing-Stock of Floating Debris in the Upper Daecheong Lake	2023.10	김영민, 장선웅, 김흥민, 김탁영, 박수호	대한원격탐사학회지	https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.5.1.10
27	조식동물 탐지 및 모니터링을 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 모델의 강인성 평가	Evaluation of Robustness of Deep Learning-Based Object Detection Models for Invertebrate Grazers Detection and Monitoring	2023.06	박수호, 김흥민, 김탁영, 임재영, 장선웅	대한원격탐사학회지	https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.3.4
26	딥러닝 기반 육상기인 부유쓰레기 탐지 모델 성능 비교 및 현장 적용성 평가	A Performance Comparison of Land-Based Floating Debris Detection Based on Deep Learning and Its Field Applications	2023.04	박수호, 장선웅, 김흥민, 김탁영, 예건희	대한원격탐사학회지	https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.2.6
25	YOLOv5와 YOLOv7 모델을 이용한 해양침적쓰레기 객체탐지 비교평가	A Comparative Study on the Object Detection of Deposited Marine Debris (DMD) Using YOLOv5 and YOLOv7 Models	2022.12	박강현, 윤유정, 강종구, 김근아, 최소연, 장선웅, 박수호, 공신우, 곽지우, 이양원	대한원격탐사학회지	https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.6.2.6

학술실적 목록
번호	제목
39	농업 모니터링을 위한 드론 기반 단파적외(SWIR) 영상 데이터 구축 및 품질 평가 아이렘기술개발 34 10-22
38	Multi-step 딥러닝 모델을 활용한 진동만 저층 용존산소 예측 연구 아이렘기술개발 17 10-22
37	A Framework for Detecting and Managing Non-Point-Source Poll… 아이렘기술개발 20 10-22
36	드론 기반 단파적외(SWIR) 영상을 활용한 콩의 생장과 수분 변화 모니터링 아이렘기술개발 16 10-22
35	딥러닝과 해양환경 연속관측자료를 활용한 저층 용존산소 시간 변동 예측 아이렘기술개발 15 10-22
34	CCTV 영상과 의미론적 분할 모델을 이용한 재해성 하천기인 부유쓰레기 탐지 아이렘기술개발 17 10-22
33	YOLOv8과 무인항공기를 활용한 고해상도 해안쓰레기 매핑 아이렘기술개발 19 10-22
32	UAV와 딥러닝을 활용한 야적퇴비 탐지 및 관리등급 산정 아이렘기술개발 27 10-22
31	해안쓰레기 탐지 및 모니터링에 대한 딥러닝 기반 객체 탐지 기술의 적용성 평가: YOLOv8과 RT-DETR… 아이렘기술개발 23 10-21
30	New diagnostic sea surface current fields to trace floating … 아이렘기술개발 18 10-21
29	수중영상을 이용한 저서성 해양무척추동물의 실시간 객체 탐지: YOLO 모델과 Transformer 모델의 비… 아이렘기술개발 28 10-21
28	원격탐사 기법 적용을 통한 대청호 상류 유입 부유쓰레기 조사 및 현존량 추정 연구 아이렘기술개발 23 10-21
27	조식동물 탐지 및 모니터링을 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 모델의 강인성 평가 아이렘기술개발 22 10-21
26	딥러닝 기반 육상기인 부유쓰레기 탐지 모델 성능 비교 및 현장 적용성 평가 아이렘기술개발 17 10-21
25	YOLOv5와 YOLOv7 모델을 이용한 해양침적쓰레기 객체탐지 비교평가 아이렘기술개발 32 10-21

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