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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 김기석 ( Sunshin Lee ) (검색결과 1 건)
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      • 무인항공기 영상에서의 조류 및 차량 검출을 위한 딥러닝 기반 검출 모델 개발

        홍석주 ( Suk-ju Hong ),한윤혁 ( Yunhyeok Han ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),이아영 ( Ah-yeong Lee ),김기석 ( Sunshin Lee ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1

        야생동물에 대한 주기적인 모니터링은 생태계의 보전과 관리, 이상 징후의 포착에 필수적이다. 특히 한국의 경우 주기적으로 발생하고 있는 조류 인플루엔자의 예찰을 위해 야생조류에 대한 효과적 예찰 시스템이 요구되는 상황이다. 야생동물에 대한 항공영상 기반의 조사는 1920년대부터 수행되었으며 다른 조사방법들 대비 지상으로 접근하기 어려운 지점에 대한 접근이 가능한 점, 넓은 범위의 영역에 대한 조사가 가능한 점 등의 장점이 있다. 하지만 유인항공기를 이용하는 기존 연구의 경우 비용 소모가 크고, 숙련된 비행사가 필요하였으며, 비행사고로 인한 위험성 또한 존재했다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 최근 야생동물에 대한 항공 조사에 소형 무인항공기를 적용하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존의 야생 조류에 대한 항공 조사의 경우 주로 사람이 직접 영상에서 새를 검출하거나, 고전적인 영상처리 방식이 사용되었다. 하지만 이러한 고전적 영상처리 및 머신러닝 방법들은 해당 방법들이 적용된 특정 환경에서 적용되었으며, 다양한 환경에서 일관성 있게 적용되기 힘들다. 최근 영상데이터에 대한 분류, 검출 등의 분석 작업에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 기반의 알고리즘들이 주목받고 있으나, 현재까지 야생조류의 검출에 이를 적용하려는 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 야생조류의 서식지를 비롯한 조류독감 방역대의 항공 조사를 위한 딥러닝 기반 야생 조류와 차량에 대한 검출 모델을 개발하고자 하였다. 모델의 학습을 위해 실제 야생조류, 모형조류, 차량에 대한 영상을 다양한 환경에서 수집하여 데이터세트를 구성하였으며, Faster R-CNN, R-FCN, Retinanet, SSD, YOLO 등의 딥러닝 검출 구조와 Resnet, Inception, Mobilenet 등의 특징 추출 네트워크를 조합하여 검출 모델을 구성하고 성능을 비교 평가하였다.

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