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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 39 - 46 (8page)
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본 연구에서 외래어종 퇴치를 위한 시스템 개발에 앞서 물 안의 어류 이미지를 CNN으로 학습하여 어종을 분류하는 알고리즘을 제안하고자 한다. CNN 학습을 위한 원데이터(raw data)는 각 어종에 대해 직접 촬영한 영상을 사용하였으며, 어종 분류성능을 높이기 위해 영상 이미지의 개수를 늘린 데이터세트 1과 최대한 자연환경과 가까운 영상 이미지를 구현한 데이터세트 2를 구성하여 학습 및 테스트 데이터로 사용하였다.
4가지 CNN의 분류성능은 데이터세트 1에 대해 99.97%, 데이터세트 2에 대해 99.5% 이상을 나타내었으며, 특히 데이터세트 2를 사용하여 학습한 CNNs이 자연환경과 유사한 어류 이미지에 대해서도 만족할 만한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 4가지 CNN 중 AlexNet이 성능에서도 만족스러운 결과를 도출하였으며, 수행시간과 학습시간 역시 가장 짧아 외래어종 퇴치를 위한 시스템 개발에 가장 적합한 구조임을 확인하였다.
4가지 CNN의 분류성능은 데이터세트 1에 대해 99.97%, 데이터세트 2에 대해 99.5% 이상을 나타내었으며, 특히 데이터세트 2를 사용하여 학습한 CNNs이 자연환경과 유사한 어류 이미지에 대해서도 만족할 만한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 4가지 CNN 중 AlexNet이 성능에서도 만족스러운 결과를 도출하였으며, 수행시간과 학습시간 역시 가장 짧아 외래어종 퇴치를 위한 시스템 개발에 가장 적합한 구조임을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 어종 분류를 위한 CNN과 데이터세트
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Korea Institute for International Economic Policy / Session of the Conference of the Parties to the Convention on Biological Diversity : Nagoya Protocol
Y. Le Cun / 1998 / Gradientbased learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324
Y. Bengio / 2009 / Learning deep architectures for AI / Foundations and Trends in Machine Learning 2(1):1~127
G. E. Hinton / 2006 / A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural Computation 18(7):1527~1554
Syed Ibrahim Hassan / 2018 / CNN을 이용한 딥러닝 기반 하수관 손상 탐지 분류 시스템 / 한국정보통신학회논문지 22(3):451~457
Y. Le Cun / 1998 / Gradientbased learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324
Y. Bengio / 2009 / Learning deep architectures for AI / Foundations and Trends in Machine Learning 2(1):1~127
G. E. Hinton / 2006 / A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural Computation 18(7):1527~1554
Syed Ibrahim Hassan / 2018 / CNN을 이용한 딥러닝 기반 하수관 손상 탐지 분류 시스템 / 한국정보통신학회논문지 22(3):451~457
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