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고준혁 (호서대학교) 오동협 (호서대학교) 이지원 (호서대학교) 임태호 (호서대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2022년도 추계종합학술대회 논문집 제26권 제2호
발행연도
2022.10
수록면
229 - 232 (4page)

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최근 우리나라 연근해어업 생산이 줄어들고 있다. 2016년도 연근해어업 생산량이 44년 만에 100만톤 이하로 내려간 이후 회복이 되지 않고 줄어들고 있다. 이와 같은 수산자원 감소에 대응하기 위해 국제적으로 수산자원관리를 위하여 TAC(총허용어획량) 제도를 시행하고 있다. 우리나라는 1999년부터 TAC 제도를 도입하여 자원관리를 수행하고 있다. 본 논문에서는 TAC 제도 시행을 위해서 필수적인 육상 옵서버의 수산자원 조사에 활용이 가능한 인공지능 기반 어류 분류 및 무게 추정 시스템을 제안한다. 이 시스템은 라이다 센서가 탑재된 단말기를 이용하여 어류의 체장, 체고를 자동 측정 및 사진 촬영을 수행하는 앱과 클라우드 서버로 구성된다. 클라우드 서버에는 CNN 기반의 efficientnet 모델을 이용하여 어류 분류를 수행하고 자동 측정된 체장, 체고 정보를 이용하여 어류의 무게를 예측한다. 본 시스템을 이용하면 기존에 육상 옵서버가 위판장에서 줄자와 무게 측정 후 수기로 작성하는 기존 방식을 개선할 수 있다.
#Artificial intelligence #fish #Classification #Weight Estimation

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 설계
Ⅲ. 딥러닝 기반 학습
Ⅳ. 결론 및 향후 과제
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