말벌 영상인식을 위한 심층 합성곱 신경망의 성능 평가

이철희; 정윤주; 김태호; 박재현; 박성빈; 정철의

doi:10.17519/apiculture.2019.09.34.3.207

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이철희 (안동대학교) 정윤주 (안동대학교) 김태호 (대구대학교) 박재현 (안동대학교) 박성빈 (안동대학교) 정철의 (안동대학교)

저널정보: 한국양봉학회 Journal of Apiculture Journal of Apiculture Vol.34 No.3

발행연도: 2019.9

수록면: 207 - 215 (9page)

DOI: 10.17519/apiculture.2019.09.34.3.207

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세계적으로 개체 수가 급감하고 있는 꿀벌의 체계적인 관리를 위해 양봉 산업에 큰 피해를 주는 말벌류에 대한 모니터링 체계가 필요하다. 본 논문에서는 실시간 말벌 모니터링 시스템의 구축을 위해 등검은말벌, 장수말벌, 말벌을 대상으로 최근 영상인식 분야에 우수한 성능을 보인 딥러닝 알고리즘을 대상으로 말벌류에 대한 실제 분류성능을 평가하였다. AlexNet, VGG19, GoogLeNet, ResNet50을 대상으로 전이 학습을 수행하였으며 각 신경망의 출력층을 분류대상에 맞게 수정하여 10회, 100회의 Epoch을 거친 후 검증용 데이터 집합에 대해 정확도를 비교하였다. 결과 인식성능은 ResNet50이 가장 우수하였고 성능과 속도를 동시에 고려했을 때는 AlexNet이 유용한 대안이 됨을 확인하였다. 따라서 향후 실시간 말벌 모니터링 구축시스템을 위해 빠른 영역탐지 알고리즘과 ResNet을 결합하는 연구가 필요함을 확인하였다. 그리고 현재 객체의 탐지와 분류가 동시에 이루어지는 다수의 알고리즘이 개발되고 있으며 특히 AlexNet에 기반한 YOLO등이 활용되고 있다. 그러므로 이러한 방법과의 비교도 필요하다는 것을 확인했다.

#Vespa hornets #Deep convolutional neural network #Deep learning #Classification

참고문헌 (15)

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Chang, Y. D. / 1993 / Species and visiting patterns of wasps (Hymenoptera: Vespoidea) in apiary / Kor. J. Apic 8:22~28

최문보 / 2013 / 한국산 말벌과의 종목록 정리 및 분포에 대한 고찰 / 한국응용곤충학회지 52(2):85~91

He, K. / 2016 / Deep Residual Learning for Image Recognition / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :770~778

Joseph, R. / 2016 / You only look once: Unified, Real-Time Object Detection / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :779~788

정철의 / 2012 / 외래 침입 생물, 등검은말벌, Vespa velutina nigrithorax Buysson (Hymenoptera: Vespidae)의 분포지역 확대 / Journal of Apiculture 27(2):87~93

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