조류 피해 예방시스템의 객체 탐지 모델 성능향상 기법 연구

• 영문명: A Study on Performance Enhancement Techniques for Object Detection Models in Bird Collision Prevention Systems
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 왕흠요(Xinyao Wang) 유경호(Kyungho Yu) 김판구(Pankoo Kim)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』제14권 제8호, 73~80쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.08.29

국문 초록

글로벌 에너지 수요가 증가함에 따라 풍력 발전은 중요한 청정에너지로 자리 잡았지만, 풍력 발전기 부근에서 발생하는 조류 충돌은 발전기의 작동이 멈추고, 조류의 피해가 발생되는 위험이 있다. 이를 위해 개발된 조류 피해 예방 시스템은 객체 탐지 시스템을 이용하며 이중 인공지능 모델인 Yolo 모델이 널리 사용되고 있다. 객체 탐지 분야에서 높은 성능을 보인 Yolov8n은 빠른 객체 탐지 속도를 가지고 있지만 많은 파라미터와 연산량을 필요로 한다. 따라서, 본 연구에서는 Yolov8n의 성능을 개선시키고 경량화하기 위해 LSCD 모듈을 제안하고 LSCD와 MLCA 기법이 적용된 Yolov8n 모델을 제안하고 이를 실험하였다. 실험결과 기존 Yolov8n 모델과 LSCD, MLCA 기법이 적용된 Yolov8n모델을 비교하였을 때 파라미터가 28% 감소하고 추론 비용이 25% 감소하며 정확도가 4% 증가했다. 본 연구에서 제안하는 객체탐지 모델을 조류 피해 예방시스템에 적용한다면 에너지 개발과 환경 보호 간의 균형적인 발전을 이룰 수 있을 것이다.

영문 초록

As global energy demand continues to rise, wind power has established itself as a key source of clean energy. However, bird collisions near wind turbines pose risks such as turbine malfunction and harm to avian wildlife. To address this issue, bird collision prevention systems have been developed using object detection technology, with the YOLO model being widely adopted due to its effectiveness. Among them, Yolov8n has demonstrated high performance in object detection with fast inference speed, but it requires a large number of parameters and significant computational resources. In this study, we propose the LSCD module to enhance the performance and reduce the complexity of Yolov8n. We further introduce a modified Yolov8n model incorporating both LSCD and MLCA techniques, and evaluate its effectiveness through experiments. The results show that, compared to the original Yolov8n, the proposed model reduces parameters by 28%, decreases inference cost by 25%, and improves accuracy by 4%. The proposed object detection model, when applied to bird collision prevention systems, can contribute to a more balanced advancement between energy development and environmental protection

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 제안 방법

Ⅳ. 실험결과

Ⅴ. 결론

키워드

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