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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
신영학 (목포대학교) 최정현 (목포대학교) 최한석 (목포대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
552 - 560 (9page)

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현재 국내 수산 양식업은 스마트화를 추진하고 있지만, 여전히 양식 단계의 많은 과정에서 사람의 주관적인 판단으로 진행되고 있다. 수산 양식업 스마트화를 위해서 선행되어야 할 부분은 양식장 내 물고기들의 상태를 효과적으로 파악하는 것이다. 어류 개체 수, 크기, 이동경로, 이동속도 등을 파악하여 실시간 모니터링 할 수 있게 된다면 사료 자동 급이, 질병유무판단 등 다양한 양식자동화를 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 수중 촬영한 어류비디오 데이터를 이용하여 실시간으로 어류의 상태를 파악 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 어류 객체검출을 위해 딥러닝 기반 최신 객체검출 모델들을 적용하여 검출 성능을 비교 평가 하였고, 검출결과를 이용하여 비디오내의 연속적인 이미지 프레임에서 어류 객체 ID부여, 이동경로 추적 및 이동속도를 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 객체 검출 성능 92%(F1-score 기준)를 보였으며, 실제 테스트비디오 상에서 실시간으로 다수의 어류 객체를 효과적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 향후 사료 자동 급이, 어류 질병 예측 등 다양한 스마트양식 기술에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
#스마트 양식 #딥러닝 #객체 검출 #이동경로 추적 #이미지 증강 #Smart Aqua Farm #Deep Learning #Object Detection #Path Tracking #Image Augmentation

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련연구
III. 제안하는 방법
IV. 실험 및 결과
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
유제범 / 2019 / 스마트 양식산업의 현황과 향후과제 :1~28 google schola 오진석 / 2009 / 양식장용 자동 먹이공급시스템 설계 / 한국항해항만학회지 33(10):709~714 dbpia 최정현 / 2020 / 스마트 어류 양식을 위한 딥러닝 기반 실시간 어류 객체 검출 연구 / 2020 하계종합학술대회 대한전자공학회 :1801~1804 dbpia 해양수산부 국립수산과학원 google schola G. Cutter / 2015 / Automated Detection of Rockfish in Unconstrained Underwater Videos Using Haar Cascades and a New Image Dataset: Labeled Fishes in the Wild / 2015 IEEE Winter Applications and Computer Vision Workshops :57~62 google schola

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