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낮아진 국가 간의 장벽으로 인해 외래생물 유입 그리고 생태계 교란 문제는 전세계에서 동시다발적 으로 발생하고 있다. 보통 외래생물의 유입은 태풍, 기후의 변화, 해수온의 변화 등에 의해서도 발생 하지만, 인위적인 이동에 의해서도 발생할 수 있다. 인위적인 외래생물의 유입은 주로 식량 자원, 약 품, 해충, 방재 등을 목적한 수입이 원인이었지만, 최근에는 반려동물을 위한 수입도 중요한 원인이 되었다. 문제는 사육 포기 혹은 탈출과 같은 이유로 외래생물이 자연으로 유입되는 사례가 증가하고 있다. 토착 생태계로 유입 혹은 정착한 외래생물들은 유사한 생태적 지위에 있는 토착종과의 경쟁, 포식, 교잡을 통한 유전자 오염, 전염성 질병의 매개 등 다양한 문제의 원인이 된다 이러한 외래생물들에 대한 생태 연구를 위해서 다양한 도구와 방법들을 사용해서 연구를 진행하고 있 다. 하지만, 전국 각지에서 확인되는 다양한 생태 유해종에 대한 정보를 유관 기관 인력 혹은 소수의 연구 인력만으로 분류하고 정리하는 것은 점점 어려워지거나 불가능해지고 있다. 본 연구에서는 전국 각지에서 확인되는 영상 정보 즉, 개인이 가진 핸드폰 카메라 혹은, 연구 시설 장비에 의해 촬영된 카메라 영상을 AI를 이용하여 분류하고 인식하는 전체 프레임 워크를 제시한다. 또한, 프레임 워크 내의 핵심이라 할 수 있는 AI 엔진에서 고려되는 각각의 인식 및 분류 알고리즘에 대한 개별 인식 엔진의 성능에 대해서 고찰한 결과를 보여준다.

키워드

저자

• 임종윤 [ (주)실리콘 큐브 ]
• 구교성 [ 이화여자대학교 에코과학연구소 ]
• 한성용 [ 한국수달연구센터 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국양서ㆍ파충류학회 학술대회

• 간기

  연간

• 수록기간

  2009~2024

• 십진분류

  KDC 497 DDC 590