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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
손현승 (목포대학교) 최한석 (목포대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제12호
발행연도
2021.12
수록면
322 - 330 (9page)

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수산 양식장에서 어류 질병을 초기에 발견하지 못하는 경우 밀폐된 공간 안에서 확산하기 때문에 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 이런 이유로 질병의 조기 발견은 양식업에서 매우 중요하다. 양식장에서 질병의 확산을 막기 위해서는 초기에 병이 든 어류를 자동식별이 가능한 방법이 필요하다. 최근 딥러닝 기반의 어류질병 자동식별 방법이 많이 사용되고 있는데, 어류의 질병 이미지가 충분하지 않아 객체 식별에 많은 어려움이 있다. 본 논문은 질병 자동식별 예측을 위한 질병 이미지의 부족 문제를 해결하기 위해서 SinGAN 딥러닝 모델을 이용하여 정상 이미지와 질병 이미지를 합성해 다양한 어류 질병 이미지를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스에 대해서 SinGAN 기반으로 질병 이미지를 증강한다. 본 연구에서는 넙치 정상 이미지 11장에 각 질병 패턴 10가지를 합성하여서 스쿠티카병 110장, 비브리오증 110장, 림포시스티스 110장으로 총 330장을 만들었고 이를 통해 생성된 이미지는 4배수 하여 1,320장의 이미지를 생성할 수 있었다.
#수산 양식 #질병 예측 #질병 이미지 생성 #이미지 증강 #Aqua Farm #GAN #Disease Prediction #Disease Image Generation #Image Augmentation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 질병 이미지 증강 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
FAO / 2018 / 2018 The STATE OF WORLD FISHERIES AND AQUACULTURE :85 google schola 해양수산 대시보드-어업생산 동향조사 google schola 이덕찬 / 2018 / 남해안 양식어류의 대량폐사 원인 분석 / 해양정책연구 33(1):1~16 dbpia S. Malik / 2017 / Image processing techniques for identification fish disease / IEEE 2nd International Conference on Signal and Image Processing (ICSIP) :55~59 google schola 신영학 / 2021 / 스마트 양식을 위한 딥러닝 기반 어류 검출 및 이동경로 추적 / 한국콘텐츠학회 논문지 21(1):552~560 dbpia

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