메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전왕수 (경남대학교) 이상용 (경남대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제1호
발행연도
2018.2
수록면
1 - 6 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.1.1

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근 해파리의 증가로 인해 양식장이나 발전소 등이 큰 피해를 보고 있다. 본 연구의 최종적인 목표는 원격해양감시 시스템을 개발하는 것인데, 본 논문에서는 시스템에 탑재된 임베디드 보드에서 운용이 가능한 해파리 검출방법을 제안한다. 이 시스템에서는 알고리즘을 임베디드 보드에 탑재해야 하므로 정확도보다는 빠르면서 가벼운 모델개발이 목표이다. 따라서, 기존의 CNN 검출알고리즘 중에 실시간으로 적용이 가능한 Yolo 모델의 Layer를 줄이면서 초당 프레임을 늘리는데 초점을 두었다. 수중에서 촬영한 영상의 경우 미세한 부유물과 조명 때문에 물체가 뚜렷하게 나오지 않을 수 있으므로 CLAHE를 이용하여 적응적으로 히스토그램을 평활화하여 전경과 배경의 경계를 뚜렷하게 만들도록 전처리를 한다. 간소화된 Yolo 모델을 사용하여 해파리를 검출하는 실험을 수행한 결과, 검출성능이 나쁘지 않으면서 임베디드 보드에서 동작할 수 있음을 확인할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 원격해양감시시스템
3. 해파리 검출
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-003-001767086