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
박준영 (인천대학교) 김동인 (인천대학교) 권형욱 (인천대학교) 강우철 (인천대학교  )
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제11호
발행연도
2021.11
수록면
503 - 509 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2021.27.11.503

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
최근 감염병을 매개하는 모기의 발생 분포가 확대됨에 따라 이들 개체의 신속한 방제를 위해 이들 개체의 분포를 빠르게 파악하는 것이 요구되고 있다. 그러나 기존 시스템에 적용된 모기 식별 알고리즘은 야생 모기의 종별 분류가 불가능하다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 이 연구에서는 야생에서 나타나는 모기의 종 분류가 가능한 합성곱 신경망 모델을 학습하고 평가한다. 학습에 필요한 데이터를 취득하기 위해 살아있는 모기의 이미지를 야생에서 효율적으로 취득할 수 있는 포집기 형태의 촬영장치를 제작하였고 이를 사용하여 주요 감염병 매개 모기인 흰줄숲모기, 빨간집모기, 얼룩날개모기속을 포함한 1만 장 이상의 이미지를 취득하여 데이터 세트를 구성하였다. 그 결과, 학습한 모델에서 검증 데이터 세트에 대하여 최대 96.87%, 야생 데이터 세트에 대하여 최대 67.89%의 분류 정확도를 확인하여 지향하는 포집기 시스템에서의 적용 가능성과 개선 방향을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론
References

참고문헌 (14)

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-0101-2021-569-002168621