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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상용 (경남대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제32권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
127 - 132 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2022.32.2.127

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불가사리는 우리나라의 패류 양식업에 많은 피해를 주고 있다. 불가사리는 놀라운 재생력과 생존력이 있어서 퇴치를 하기 위해서는 포획을 하는 것이 가장 좋은 방법이다. 본 연구는 수중드론을 이용하여 포획한다는 것을 가정하였다. 수중드론이 유영하면서 촬영한 해저의 바닥의 영상에서 비스듬하게 보이는 불가사리를 전이학습된 YOLOv5를 이용하여 검출한 후, 접근하여 위에서 불가사리를 내려다 보면서 포획한다. 거제, 통영 앞바다에서 촬영된 영상을 전처리 없이 학습시켰음에도 아무르 불가사리를 91.5%, 별불가사리는 81.0%의 비교적 높은 검출 정밀도를 보였다.
#아무르 불가사리 #별 불가사리 #검출 #수중드론 #심층신경망 #North-pacific sea star #Bat sea star #Detection #Unmanned underwater vehicle #Deep neural network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 불가사리 검출 시스템 개요
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
In Young Kim, “Starfishes of Korea,“ Available: http://fishillust.com/About_Starfish, 2022, [Accessed date: Jan 22, 2022]. ISSG, “Asterias amurensis“ Available: http://www.iucngisd.org/gisd/100_worst.php, 2013, [Accessed date: Jan 22, 2022]. Lowe S., Browne M., Boudjelas S., De Poorter M. 100 of the World's Worst Invasive Alien Species A selection from the Global Invasive Species Database, The IUCN Invasive Species Specialist Group, 2000. google schola Pand Quong, “Invasion of North Pacific StarFish“, Available: https://youtu.be/9V7v7dudIOI, 2012, [Accessed date: Jan 22, 2022]. Kim Young-Rok, “starfish havoc,” press release of National Federation of Fisheries Cooperatives, 2011. google schola

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