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저자정보
김대선 (한국해양과학기술원) 김진수 (부경대학교) 장선웅 ((주)아이렘기술개발) 박수호 ((주)아이렘기술개발) 공신우 ((주)부경해양기술) 곽지우 ((주)올빅뎃) 배재구 (부경대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제38권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
1,329 - 1,341 (13page)
DOI
https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.6.1.26

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해양환경 및 해양생태계를 파괴하고 해양사고의 원인이 되는 해양쓰레기는 매년 늘어나고 있으나 그중 해양침적쓰레기는 해저에 위치해 있어 파악과 수거에 어려움이 있다. 이에 효율적인 수거와 분포량 파악을위해 수중촬영 이미지를 이용하여 폐그물과 폐밧줄을 대상으로 딥러닝 기반의 의미론적 분할을 실험하였다. 분할에는 최신 딥러닝 기법인 high-resolution network (HRNet)을 사용하고 최적화 알고리즘(optimizer) 별 성능비교를 하였다. 분할 결과 그물에서는 adaptive moment estimation (Adam), Momentum, stochastic gradient descent(SGD) 순으로 F1 score=(86.46%, 86.20%, 85.29%), IoU=(76.15%, 75.74%, 74.36%) 이며, 밧줄은 F1 score=(80.49%,80.48%, 77.86%), IoU=(67.35%, 67.33%, 63.75%)로 그물과 밧줄에서 모두 Adam의 결과가 가장 높게 나타났다. 연구 결과를 통해 optimizer 별 분할 성능 평가와 최신 딥러닝 기법의 해양침적쓰레기 분할에 대한 가능성을확인하였다. 이에 따라 수중촬영 이미지를 통한 해양침적쓰레기 식별에 최신 딥러닝 기법을 적용시킴으로써육안을 통한 식별보다 정확하고 효율적인 식별을 통해 해양침적쓰레기의 분포량 산정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
#Submerged marine debris #Semantic segmentation #Deep learning #HRNet #Optimizer

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