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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
신우철 (인천대학교) 장동석 (환경부) 홍윤식 (인천대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제24권 제5호
발행연도
2023.5
수록면
660 - 666 (7page)
DOI
10.5762/KAIS.2023.24.5.660

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

이미지 인식 기반 국내 자생종 소나무 종 분류
신우철 ,  장동석 ,  홍윤식 한국산학기술학회 논문지 2023.05 학술저널

2022

이미지 인식 기반 국내 자생종 소나무 종 분류
신우철 ,  장동석 ,  홍승현 외 4명 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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국내 소나무과 나무는 국내 자생 침엽수의 절반을 차지할 만큼 종 다양성이 가장 높다. 소나무가 국내 산림의 60% 이상을 차지한 적도 있었지만, 현재는 재선충, 산불 등으로 그 비율이 25%로 감소하였다. 국내 자생종 소나무의 종 분류를 위해 국립생물자원관에서 보유 중인 표준 이미지 데이터셋을 사용하여 3종의 소나무를 분류하였다. 또한, 성능이 검증된 ResNet 50과 같은 사전 학습모델을 변형하는 대신 이미지 인식 모델을 직접 구현하여 종 분류를 진행 85%의 정확도를 나타내었고, 이후, 인식 과정에서 도출되는 특징들을 판별하였다. 이미지 크기 및 증식이 분류에 미치는 영향을 파악하고자 이미지 크기 및 이미지 증식을 통한 성능 평가를 수행 이미지 크기는 약 3% 그리고 이미지 증식의 경우는 약 6.4% 성능 향상을 가져왔다. 또한, 데이터 레이블링 방식의 기계학습 모델과도 분류 성능을 비교 정리하였다. 이미지 인식 과정에서 종 분류에 가중치가 높게 반영된 특징을 추출하였으며, 이를 레이블링 기법에 사용된 특징 중요도와 비교, 레이블링 기법과 이미지 인식 기반에서 종 분류에 가장 유효하게 나타난 특징은 유사한 것으로 나타났다.
#Pine Tree #Image Classification #CNN #Data Labeling #Feature Importance

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 연구 설계 및 구현 방식
4. 결과
5. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
W. S. Kong. "Species Composition and Distribution of Native Korean Conifers.", Journal of the Korean Geographical Society , 39.4 (2004): 528-543. google schola Y. W. Jeon, “Our pine tree that we really need to know.”, Hyeonam Temple, 2004. google schola W. S. Kong. "Biogeography of Native Korean Pinaceae." Journal of the Korean Geographical Society , 41.1 (2006): 73-93. google schola S. M. Lee, M. H. Ho "Vegetation Status and Characteristics of the Spatial Distribution in Taeanhaean National Park", Korean Journal of Ecology and Environment , 48.2 pp.122-128 (2015) : 122. DOI: https://doi.org/10.11614/KSL.2015.48.2.122 google schola J. Y. Lee, J. G. Oh, S.H. Jung, H.S. Kim. “Community Distribution on Mountain Forest Vegetation of the Geumsusan and Doraksan Area in the Worak National Park, Korea.” Korean Journal of Ecology and Environment. Korean Society of Limnology, June 30, 2015. D google schola

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