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| 한글제목(Korean Title) |
이미지 인식 기반 국내 자생종 소나무 종 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Classification of Korean native pine species based on image recognition |
| 저자(Author) |
신우철
장동석
홍승현
이성규
전원호
김민정
홍윤식
Woochul Shin
Dongseok Jang
Seunghyun Hong
Sungkyu Lee
Wonho Jeon
Minjeong Kim
Younsik Hong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 0804 ~ 0806 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
소나무과 나무는 국내 자생 침엽수의 절반을 차지할 만큼 종 다양성이 가장 높다. 한때 소나무가 국내 전체 산림의 60% 이상을 차지하였지만, 재선충, 산불 등으로 25%로 감소하였다. 국내 자생종 소나무 종 분류를 위해 국립생물자원관에서 보유 중인 표준 이미지 데이터셋을 사용하여 총 3종의 소나무를 분류하고자 한다. 또한, 성능이 입증된 ResNet 50과 같은 사전 학습모델을 변형하는 대신 이미지 인식 모델을 구현하고 성능을 평가하였다. 데이터 레이블링 방식의 기계학습 모델과의 성능도 비교하였다. 특히 이미지 크기에 따른 성능 평가 및 이미지 증식을 통한 성능 평가 등도 함께 수행하였다. 이미지 인식 과정에서 도출되는 특징들을 판별하여 종 분류를 위한 데이터 레이블링 과정에 반영하고자 한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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