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• 과정목차

과정소개

Introduction - 최신기술트랜드
(드론라이다 시스템과 기계학습 딥러닝 알고리즘의 자연환경 모니터링 실무 적용 트랜드 소개)
Basics - GIS 기초 및 좌표계
(실세계를 GIS DB로 변환 시 필요한 GIS자료 구조에 대한 기초 지식 습득 & 공간자료에 좌표계 부여 방식 습득)
Basics - Vector & Raster
(공간 및 속성 자료, 백터 및 래스터 자료 구조 이해)
Basics - 중첩 분석과 지형 분석
(국토환경성 평가지도를 통해 중첩 분석 과정 이해, DEM과 TIN의 셀 크기에 따라 면적의 차이가 발생하는 공간 해상도 개념 습득)
Advanced & Review - 생물 탐지 AI 알고리즘 & 빅데이터 시스템 구축
(AI 기술의 발전과 자연환경 모니터링 디지털 기술 ∙ 융합 방안 모색)

강사명: 차수영

학습목표

최신 기술 트랜드인 드론라이드 시스템과 기계학습 딥러닝 알고리즘 기술을 자연환경 모니터링 실무에서 3차원 현장 자료를 수집하고 동물과 식물을 자동 탐지 및 자동 분류하는 데 활용할 수 있다.
공간 및 속성자료, 벡터 및 래스터 자료에 대한 기초 지식을 습득하여 기존에 구축된 다양한 GIS DB를 제공받아 실무에 활용할 수 있고, 이들(자료들)을 중첩분석하여 추가적인 래스터 자료 산출물을 분석할 수 있다.
공간해상도, 좌표계 등에 대한 이해를 바탕으로 프로젝트 목적에 맞느 새로운 GIS 데이터를 생성하고 분석하는 등 QGIS 프로그램을 운용할 수 있다.
TIN과 DEM자료를 경사분석 등 다양한 지형분석 공간분석을 실시하여 대심지 현황을 파악할 수 있다.
실시간 자연환경 모니터링 빅데이터 시스템 구축을 위해
민/관/학 협력에 기여하고 의사결정 과정에 적용할 수 있다.

추천대상자

모든 기술사

수료기준

수료기준

평가항목	설문참여여부
이수기준	Y (필수 참여)

과정목차

과정목차

차시	교육내용
1	Introduction-최신기술 트렌드
2	Basic(1)-GIS 기초 및 좌표계
3	Basic(2)-Vector & Raster
4	Basic(2)-중첩분석과 지형분석
5	Advanced&Review-생물탐지 AI알고리즘 & 빅데이터시스템 구축