한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)

한국컴퓨터정보학회 (Korean Society of Computer Information)
권호 표지

Pytorch를 통한 멸종위기종 철새 이미지 분류 AI 시스템

Image Classification of Endangered Species of Migratory Birds Using Pytorch

  • 심채영 (한국외국어대학교 Global Business & Technology학부) ;
  • 이준우 (한국외국어대학교 Global Business & Technology학부) ;
  • 추민정 (한국외국어대학교 Global Business & Technology학부) ;
  • 황다희 (한국외국어대학교 Global Business & Technology학부) ;
  • 문유진 (한국외국어대학교 Global Business & Technology학부)
  • Chae-Young Shim (Divison of Global Business&Technology, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Joon-Woo Lee (Divison of Global Business&Technology, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Min-Jung Choo (Divison of Global Business&Technology, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Da-Hui Hwang (Divison of Global Business&Technology, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Yoo-Jin Moon (Divison of Global Business&Technology, Hankuk University of Foreign Studies)
  • 발행 : 2023.01.11
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초록

본 논문에서는 합성곱 신경망이 적용된 네트워크를 활용해 전이 학습의 과정을 거친 멸종위기종 철새들의 이미지를 분류하는 시스템의 설계과정과 결과를 제시한다. 연구 방법으로 한국 영랑호를 찾아오는 멸종위기종, 천연기념물인 철새들의 이미지를 학습시켜 "가창오리", "노랑부리백로", "물총새" 이 세 종의 철새들을 매우 정확하게 분류하는 것을 확인하였다. 데이터 예비학습과정에서 train data의 개수를 40개로 진행했을때 약 92%의 정확도를 확인 후, train data의 이미지 개수를 50장으로 늘려 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 이 시스템은 한국을 방문하는 멸종위기종 철새들을 무분별하게 포획하지 않도록 철새 이미지 분류시 활용 가능하다고 사료된다.

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