오픈 소스 기반의 딥러닝을 이용한 적조생물 이미지 분류

• 영문명: Red Tide Algea Image Classification using Deep Learning based Open Source
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 박선(Sun Park) 김종원(Jongwon Kim)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol7, No.2, 34~39쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.06.30

국문 초록

국내 유해 적조발생에 따른 어패류 양식장에 지속적인 피해가 증가함에 따라서 적조에 대하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조 이미지를 인식하여서 유해적조생물을 판별하는 적조생물 이미지 검색에 대한 국내의 연구는 미흡한 실정에 있다. 본 논문은 오픈소스 기반의 딥러닝을 이용하여 적조생물 이미지를 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 제안방법은 다양 하게 표현되는 적조생물 이미지의 인식문제를 해결하기 위하여 텐서프로 프레임워크와 구굴 이미지 분류 모델을 이용하여 구현 하였다.

영문 초록

There are many studies on red tide due to the continuous increase in damage to domestic fish and shell farms by the harmful red tide. However, there is insufficient domestic research of identifying harmful red tide algae that automatically recognizes red tide images. In this paper, we propose a red tide image classification method using deep learning based open source. To solve the problem of recognition of various images of red tide algae, the proposed method is implemented by using tensorflow framework and Google image classification model.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련연구

Ⅲ. 적조생물 이미지 분류

Ⅳ. 적조분류 모델 평가

Ⅴ. 결 론

키워드

적조생물 딥러닝 이미지 분류 오픈소스 Red Tide Deep Learning Imge Classification Open Source