• 제목/요약/키워드: 중요 샘플링

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다중 클래스 SVM과 트리 분류를 이용한 제스처 인식 방법 (Gesture Recognition Method using Tree Classification and Multiclass SVM)

  • 오주희;김태협;홍현기
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권6호
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    • pp.238-245
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    • 2013
  • 제스처 인식은 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 활발히 연구되는 중요한 분야이다. 본 논문에서는 키넥트 카메라로부터 입력되는 사용자의 3차원 관절(joint) 정보를 해석하여 제스처를 인식하는 방법이 제안된다. 대상으로 하는 제스처의 분포 특성에 따라 분류 트리를 설계하고 입력 패턴을 분류한다. 그리고 제스처를 리샘플링 및 정규화 하여 일정한 구간으로 나누고 각 구간의 체인코드 히스토그램을 추출한다. 트리의 각 노드별로 분류된 제스처에 다중 클래스 SVM(Multiclass Support Vector Machine)를 적용하여 학습한다. 이후 입력 데이터를 구성된 트리로 분류한 다음, 학습된 다중 클래스 SVM을 적용하여 제스처를 분류한다.

고속도로 교량의 염소이온확산 특성과 공용수명 평가 (Diffusion of Chloride Ions and Evaluation of Lifetime in Highway Bridges)

  • 신재인;박창호;이병주;김형수
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제11권6호
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    • pp.152-158
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    • 2007
  • 염해는 구조물 열화의 원인이 되는 주요인자 중의 하나이다. 고속도로 교량에 있어서 제설제는 동결작용으로 인한 표면 스켈링을 매우 증가시킨다. 열화된 콘크리트는 염해환경에서 내구성이 저하된다. 본 연구에서는 147개 교량의 진단보고서를 조사하고 21개 교량 바닥판의 코어샘플에 대하여 실험과 분석을 실시하였다. 시험결과는 콘크리트 바닥판의 피복두께는 공용수명 30년 이상을 사용하려면 8cm이상이 필요하다는 것을 보여준다.

가상현실 3D 오브젝트와 상호작용을 위한 MCSVM 기반 손 제스처 인식 (Hand Gesture Recognition Method based on the MCSVM for Interaction with 3D Objects in Virtual Reality)

  • 김윤제;고택균;윤민호;김태영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.1088-1091
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    • 2017
  • 최근 그래픽스 기반의 가상현실 기술의 발전과 관심이 증가하면서 3D 객체와의 자연스러운 상호작용을 위한 방법들 중 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 가상현실 3D 오브젝트와의 상호작용을 위한 MCSVM 기반의 손 제스처 인식을 제안한다. 먼저 다양한 손 제스처들을 립모션을 통해 입력 받아 전처리를 수행한 손 데이터를 전달한다. 그 후 이진 결정 트리로 1차 분류를 한 손 데이터를 리샘플링 한 뒤 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 MCSVM 학습을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 실험 결과 3D 오브젝트와 상호작용을 위한 16개의 명령 제스처에 대해 평균 99.2%의 인식률을 보였고 마우스 인터페이스와 비교한 정서적 평가 결과에서는 마우스 입력에 비하여 직관적이고 사용자 친화적인 상호작용이 가능하다는 점에서 게임, 학습 시뮬레이션, 설계, 의료분야 등 많은 가상현실 응용 분야에서의 입력 인터페이스로 활용 될 수 있고 가상현실에서 몰입도를 높이는데 도움이 됨을 알 수 있었다.

수면 무호흡증 관리를 위한 섬유센서 기반의 슬립 모니터링 스마트 웨어 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of Sleep Monitoring Smart Wear based on Fiber Sensor for the Management of Sleep Apnea)

  • 박진희;김주용
    • 감성과학
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    • 제22권1호
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    • pp.89-100
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    • 2019
  • 본 연구에서는 수면무호흡증이 다양한 합병증을 유발하는 질병으로서, 이를 위한 표준화된 수면다원검사가 고가이며 측정이 불편함을 고려하여, 환자가 익숙한 환경에서 검사를 받을 수 있도록 스트레치 섬유센서를 이용한 무구속 상태의 웨어러블 모니터링 시스템을 개발하고자 한다. 또한, 의복과 일체화된 디자인으로 제품화하여 그 유용성을 제안하고자 한다. 성인 남성용 롱 슬리브 티셔츠 형태로 착용형 수면무호흡 모니터링 스마트 의류를 개발하여, 수면무호흡 진단 지표 중 섬유형 센서를 기반으로 측정하는 호흡수(breathing rate)측정용 섬유센서, 산소포화도(oxygen saturation), 호흡기류(airflow)를 실시간 측정하였다. 최적의 조합비 샘플 4가지를 통한 gauge factor를 측정한 결과, gauge factor 20.3을 확인하였고, 3회 숨을 크게 내쉴 때 호흡유량이 최대 2048ml였다. 산소포화도 69.45%로 최소 측정 가능 산소포화도 70% 정도의 결과를 나타내었다. 세탁 후 인장에 따른 센서 성능 평가 결과는 전체적으로 gauge factor 18 수준의 값으로, 세탁에 대한 내구성이 입증되었다. 본 연구를 통하여 수면무호흡증 환자의 수면효율이 떨어지고 여러 합병증을 동반하는 문제에 대해, 가정에서 쉽게 사용할 수 있는 착용형 수면무호흡 모니터링 스마트 의류를 개발하여 호흡수, 호흡유량, 산소포화도의 3가지 지표를 측정 가능함을 확인하였다.

베이지안 기법을 이용한 염해 콘크리트구조물의 내구성 예측 (Durability Prediction for Concrete Structures Exposed to Chloride Attack Using a Bayesian Approach)

  • 정현준;지광습;공정식;강진구
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제20권1호
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    • pp.77-88
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    • 2008
  • 본 논문에서는 염해를 받는 RC 구조물의 부식 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시한다. 이 예측 방법은, 현장 계측 데이터가 추가적으로 있을 때 베이스 정리 이론에 의하여 계속적으로 업데이팅을 할 수 있다. 모델 매개변수의 확률론적인 특성은 모델로 명백하게 고려된다. 염해 해석 모델의 절차를 간단하게 하기 위해서는, 내구성 한계의 확률은 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법에서 얻는 표본에서 결정된다. 이러한 새로운 방법은 중요한 콘크리트 구조물을 설계하기에 아주 유용하다. 그리고 모니터링을 통한 실 콘크리트구조물의 잔존수명을 예측 할 수 있다.

퍼스널 컴퓨터를 이용한 칼라 어군탐지기의 개발에 관한 연구 (Development of the PC Based Color Fish Finder)

  • 신현옥
    • 수산해양기술연구
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    • 제31권3호
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    • pp.247-255
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    • 1995
  • 판되고 있는 어군탐지기는 칼라 모니터를 사용하든 기록지를 사용하든 현장에서 관측한 에코 데이터의 저장과 재생하는 기능이 없는 경우가 대부분이고, 어군탐지기의 기능은 제조회사에 의해 정하여져 있어 확장성이 약하다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하는 하나의 방안으로 퍼스널 컴퓨터(386DX, 20 MHz), 디지털 I/O 보드, 동시 샘플링형 A/D 보드(12bit, 15 $\mu$sec/ch) 및 초음파 송수신 보드를 사용하여 어군탐지 정보의 저장과 재생이 자유롭고 확장성이 뛰어난 마스터형 칼라 어군탐지기를 개발하였고, 그 성능을 확인하는 실험을 행하였다. 또한, 퍼스널 컴퓨터와 A/D 보드를 이용하여 타 어군탐지기로부터의 신호를 입력하여 칼라 에코그램으로 재생할 수 있는 슬레이브형 칼라 어군탐지기를 개발하여 그 성능을 확인하는 실험도 행하였다. 에코신호의 샘플링 간격은 0.1m, A/D 변환속도는 30$\mu$sec로 하였다. 마스터형에서는 초음파 송수신 보드만 갖추면 사용자의 용도에 알맞은 칼라 어군탐지기를 구성할 수 있음을 공기중 실험 및 수조 실험에서 확인하였으며, 슬레이브형에서는 타 어군탐지기로 부터의 신호를 퍼스널 컴퓨터에 입력하여 재생할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이 실험 결과로부터 본 연구에서 개발한 마스터형 칼라 어군탐지기는 사용자의 용도에 적합하게 개량할 수 있어 다양한 분야에 응용할 수 있을 것으로 기대된다. 슬레이브형에서는 에코 시뮬레터를 연결한 기록식 어군탐지기의 기록과 이 어군탐지기의 수신부에서 출력되는 에코 신호 및 트리거 신호를 시험 제작한 어군탐지기에 입력시켜 신호 처리한 칼라 에코그램을 비교한 결과, 해저 수심, 어군 등의 에코 기록이 완전히 일치하면서 해상력이 뛰어났으며, 키보드의 기능키에 할당된 에코그램의 shift 기능, 화면상의 최대 표시 심도 조정 기능, gate 기능 등이 정상적으로 작동함을 획인할 수 있었다. 자원조사용 어군탐지기의 에코 신호를 데이터 로거에 기록한 후 이 데이터를 본 연구에서 개발한 어군탐지기로 재생하는 실험을 행한 결과, 양호하게 재생할 수 있었으며, 무선 송수신기를 이용하여 에코 시뮬레이터의 신호를 원격으로 수신 처리한 결과도 양호하였다. 따라서, 슬레이브형 어군 탐지기는 흑백 기록식 어군탐지기를 이용하여 칼라 에코그램을 나타내는 상업용으로 혹은 어류 자원을 조하고 관리하기 위한 학술 연구용으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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온라인 소셜 네트워크 그래프에 내포된 시스템-차원 시빌-저항 신뢰도 추출 (Extraction of System-Wide Sybil-Resistant Trust Value embedded in Online Social Network Graph)

  • 김경백
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제2권12호
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    • pp.533-540
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    • 2013
  • 인터넷의 발달의 주요 요인 중 하나인 익명성은 다수 사용자들의 자유로운 개인 의사 표현을 도와 다양한 인터넷 기반 분산시스템을 활성화 하는데 있어 큰 도움이 되어 왔다. 하지만, 익명성은 개인의 정보가 외부로 알려지지 않는 다는 점 때문에 악용될 소지도 다분하다. 특히 분산시스템은 한 명의 악의적인 사용자가 다수의 가짜 신분을 생성하고 조정하는 시빌 어택(Sybil Attack)에 매우 취약하게 된다. 시빌 어택을 막기 위해서 분산시스템 상에서 신분 생성 작업의 복잡도를 높이는 방식이나 시스템상의 신분과 현실상의 신분의 연결 고리를 만드는 방법을 생각 할 수 있다. 하지만 복잡도를 높이는 방식은 가짜 신분이 만들어지는 시간을 늘리는 효과만 있을 뿐, 일단 가짜 신분이 만들어진 이후에 대한 대응법이 부족하다. 또한, 현실상의 신분과의 연결을 사용할 경우 온라인 사용자의 익명성이 훼손당할 우려가 있다. 최근 온라인 소셜 네트워크의 대중화와 함께 소셜 네트워크 그래프 정보를 사용해 시빌 어택에 대응하기 위한 기법들이 연구되고 있다. 이 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 그래프에 내포된 특성을 이용해 임의의 사용자에 대한 시스템 차원 시빌-저항 신뢰도(System-wide Sybil-resistant trust value) 추출 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 소셜 네트워크 전체 그래프를 이해 할 수 있는 서비스 제공자들을 위한 방법으로, 샘플링 및 판단방법에 따라 3가지 종류의 세부 기법들을 제안한다. Facebook에서 추출한 온라인 소셜 네트워크 샘플 그래프를 이용하여 제안된 기법들의 성능을 분석 및 비교한다. 또한 시빌 어택의 특성을 이해하기 위해 서로 다른 노드 특성을 가지는 노드들이 시빌 어택에 의해 받는 영향을 분석한다.

머신러닝 기법을 활용한 수입 수산물 통관검사결과 분류 모델 (A Classification Model for Customs Clearance Inspection Results of Imported Aquatic Products Using Machine Learning Techniques)

  • 엄지성;이경희;조완섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.157-165
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    • 2023
  • 수산물은 많은 국가의 주요한 단백질 공급원이며 소비가 증가하고 있다. 우리나라도 수산물 소비는 증가하는 반면 자급률은 낮아지고 있으며, 수산물의 수입량이 증가함에 따라 안전관리의 중요성이 높아지고 있다. 국내로 수입되는 수산물은 110여 개 국가로부터 수백 종에 이르며, 수입 수산물의 안전관리를 검사관의 경험에만 의존하는 것은 한계가 있다. 데이터를 기반으로 수입 수산물 통관검사 결과를 예측할 수 있는 모델을 개발하여 수입신고서가 제출되었을 때 수산물의 부적합 가능성을 판단하는 머신러닝 분류 모델을 생성한다. 수입수산물 통관검사 결과 부적합율은 1% 미만으로 매우 낮은 불균형 데이터이므로 이러한 특성을 보완할 수 있는 샘플링 방법을 비교 연구하였고, 분류결과를 해석할 수 있는 전처리 방법을 적용하였다. 여러 가지 머신러닝 기반의 분류모델 중에서 랜덤포레스트와 XGBoost가 좋은 성능을 보였다. 통관검사 결과 적합과 부적합을 모두 잘 예측하는 모델은 ADASYN과 원-핫 인코딩을 적용한 랜덤포레스트 기본 모델이며 정확도 99.88%, 정밀도 99.87%, 재현율 99.89%, AUC 99.88%이다. XGBoost는 오버샘플링과 인코딩 종류에 상관없이 모든 지표가 90%를 넘겨 가장 안정적인 모델이다.

연결정보가 없는 3차원 점으로부터 차이분할메쉬 직접 복원 (Direct Reconstruction of Displaced Subdivision Mesh from Unorganized 3D Points)

  • 정원기;김창헌
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제29권6호
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    • pp.307-317
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    • 2002
  • 본 논문은 연결정보가 없는 3차원 점으로부터 차이분할메쉬를 직접 생성하는 새로운 메쉬 복원 알고리즘을 제안한다. 차이분할메쉬는 표현해야 하는 각 정점을 1차원 상수 차이 값으로 표현하는 메쉬로써 저장해야하는 데이타양을 획기적으로 줄이면서 분할메쉬의 장점인 분할연결성을 가지므로 다단계 표현이 가능한 새로운 메쉬 표현법이지만 차이분할메쉬를 생성하는 기존의 방법은 레인지 데이타로부터 복원된 비정형 메쉬로부터 차이분할메쉬로의 변환을 거쳐야 하는 문제점이 있다. 제안 알고리즘은 비정형 메쉬로부터의 메쉬 변환과정이 필요 없이 연결정보가 없는 레인지 데이타로부터 차이값에 기반한 분할메쉬를 매쉬 복원과정에서 직접 생성해 낼 수 있다. 기본 아이디어는 연결정보가 없는 점 데이타만을 이용하여 이에 근사한 파라메트릭 도메인을 생성한 후 도메인 상의 각 정점의 법선 벡터 방향으로 세부 표면 정보를 샘플링 하는 것이다. 이를 위하여 우리는 분할곡면 근사기법을 적용한 파라매트릭 도메인 생성기법을 적용하여 입력 점 데이타에 최대한 근사하는 기본메쉬를 생성하며, 연결정보가 없는 점 데이타로부터 세부 표면정보를 올바르게 샘플링 하기 위한 법선벡터와 교차하는 유효한 삼각형 판정기준을 제시한다. 또한 기존 메쉬 복원 기법에서 사용되던 전역 에너지 최적화 방법 대신 입력 데이타를 고려한 지역적 라플라시안 평활화를 이용하여 고품질의 메쉬를 빠르게 복원할 수 있다. 이렇게 복원된 차이분할메쉬는 적은 데이터로 자세한 표현이 가능해져 메쉬 간략화나 압축 등의 후처리 과정이 필요 없으며. 분할연결성을 이용한 다단계 애니메이션등의 다양한 응용분야에 활용 가능하다.6으로 남녀학생 모두 총 열량에 대한 지질의 섭취비율이 높았다. 인, 비타민 B$_1$, B$_{6}$, E를 제외한 칼슘, 철, 아연, 비타민 A, B$_2$, C, 나이아신, 엽산 등 대부분의 미량 영양소 섭취량은 권장량에 미치지 못하였다. 혈청 COT, GPT는 남학생이 여학생보다 각 항목에서 유의하게 높았고, 혈청 총 콜레스테롤, 중성지질, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤은 남녀학생 간에 유의한 차이가 없었다. 적혈구지수의 경우 적혈구수, 헤모글로빈, 헤마토크릿, MCHC가 남학생이 여학생보다 유의하게 높았다. 체중, 체질량지수, 비만지수는 모두 수축기 혈압과 유의한 정의 상관관계를 보였고(p<0.01, p<0.05, p<0.05), 체지방률은 영양지식과 유의한 부의 상관관계를 보였다(p<0.05). 비만도와 영양소 섭취량과의 관계에서 체중, 체질량지수, 비만지수는 콜레스테롤 섭취량과(p<0.01, p<0.05, p<0.05) 각각 유의한 정의 상관관계를 보였다. 비만도와 혈액성상과의 관계에서 체중은HDL-콜레스테롤과 유의한 부의 상관관계를(p<0.05), 적혈구수, 헤모글로빈, 헤마토크릿과는 유의한 정의 상관관계를(각 p<0.05) 보였다. 체질량지수와 비만지수는 각각 HDL-콜레스테롤과는 부의 (각 P<0.05), 적혈구수와는 정의(각 p<0.05) 상관관계를 보였다. 허리엉덩이둘레비는 혈청 GPT, glucose, MCV와 각각 유의한 정의 상관관계를 보였다(각 p<0.05). 이상의 연구결과를 종합할 때 남녀 비만 중학생 모두 총 열량 섭취량 중 지질로

한국 남해안의 잠재어업자원 조사연구 - 저층크롤 어획량의 생물학적 조성 - (Investigations of the Potential Fisheries Resources in the Southern Waters of Korea - Biological Composition of Demersal Trawl Catches -)

  • 이대재;김진건;신형호
    • 수산해양기술연구
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    • 제34권3호
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    • pp.241-258
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    • 1998
  • 우리나라 남해안에 대한 어업생물자원의 평가와 관리 및 유효이용방안 등을 모색하기 위한 기초연구로서, 남해안의 전해역에 설정한 생물학적 샘플링 정점을 대상으로 저층트롤에 의한 시험조업을 실시하고, 이들 정점에서 샘플링된 어획물의 생물학적 조성, 計量魚探調査와 관련한 漁獲選擇性의 영향 底棲漁業資源의 분포실태 등을 분석, 고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 1996년 10월과 1997년 1월, 3월, 7월~8월, 9월 ~ 10월에 우리나라 남해안에 설정한 64개의 조사정점을 대상으로 저층트롤에 의한 시험조업을 실시한 결과, 魚類 114종, 軟體類 8종, 甲殼類 7종(총 129종)에 총 9,9910.6 kg이 어획되었는 데, 이 중에서 어류의 점유비율은 전갱이 19.8%, 고등어 15.0%, 달강어 6.2%, 전어 6.1%, 병어 5.1%, 아귀 5.1%, 눈볼대 3.6%, 밴댕이 3.5%, 꼼치 3.4%, 꼬치고기 1.4% 등이었고, 甲殼類로서는 깨다시꽃게 0.34%, 보리새우 0.18% 등이었고, 頭足類로서는 창꼴두기 9.0%, 살오징어 5.8%, 참갑오징어 0.28% 등이 어획되었다.2. 1996년 ~ 1997년 사이에 우리나라 남해안에 설정한 트롤조사정점을 대상으로 실시한 저층트롤조업에 의해 어획된 어획량을 트롤예망층의 공간체적으로 나누어 산출한 단위체적당에 대한 어업생물자원의 분포밀도는 해역, 계절, 어획 어종의 조성, 조업시간 등에 따라 큰 차이를 나타내었으나, 그 값은 17.9 x 10$^{-6}$ ~ 1,440.9 x 10$^{-8}$kg/m$^{3}$의 범위였고, 그 평균적인 분포밀도는 153.8 x 10$^{-6}$kg/m$^{3}$이었다. 3.우리나라 남해안에 설정한 64개의 조사정점에서 어구의 파망사고 및 조업장애가 없었던 50개의 트롤정점을 대상으로 끝자루와 커버 네트에 의한 어획비율을 조사한 결과, 커버 네트에 의한 어획비율은 0.7 ~ 91.9%의 범위로서, 그 평균적인 어획비율은 44.4%였다. 이처럼 우리나라 남해안에서는 어족자원의 감소 등에 기인하여 소형어의 어획비율이 매우 높은 실정이기 때문에 향후, TAC제도가 도입되는 경우, 조업어선에서는 상품 가치가 적은 이들 소형어를 바다에 그대로 폐기할 우려가 있으므로 소형어의 어획방지와 서식환경의 보호를 위한 대책의 수립이 절실히 요구된다.

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