어종 분류를 위한 CNN의 적용

초록

본 연구에서 외래어종 퇴치를 위한 시스템 개발에 앞서 물 안의 어류 이미지를 CNN으로 학습하여 어종을 분류하는 알고리즘을 제안하고자 한다. CNN 학습을 위한 원데이터(raw data)는 각 어종에 대해 직접 촬영한 영상을 사용하였으며, 어종 분류성능을 높이기 위해 영상 이미지의 개수를 늘린 데이터세트 1과 최대한 자연환경과 가까운 영상 이미지를 구현한 데이터세트 2를 구성하여 학습 및 테스트 데이터로 사용하였다. 4가지 CNN의 분류성능은 데이터세트 1에 대해 99.97%, 데이터세트 2에 대해 99.5% 이상을 나타내었으며, 특히데이터세트 2를 사용하여 학습한 CNNs이 자연환경과 유사한 어류 이미지에 대해서도 만족할 만한 성능을 가짐을확인하였다. 그리고 4가지 CNN 중 AlexNet이 성능에서도 만족스러운 결과를 도출하였으며, 수행시간과 학습시간역시 가장 짧아 외래어종 퇴치를 위한 시스템 개발에 가장 적합한 구조임을 확인하였다.

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