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딥러닝 기반 조류 탐지 모형의 입력 이미지 자료 특성에 따른 성능 변화 분석
Analysis of performance changes based on the characteristics of input image data in the deep learning-based algal detection model

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  • 발행기관
    한국습지학회 바로가기
  • 간행물
    한국습지학회지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제25권 제4호 (2023.11)바로가기
  • 페이지
    pp.267-273
  • 저자
    김준오, 백지원, 김종락, 박정수
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A438787

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원문정보

초록

영어
Algae are an important component of the ecosystem. However, the excessive growth of cyanobacteria has various harmful effects on river environments, and diatoms affect the management of water supply processes. Algal monitoring is essential for sustainable and efficient algae management. In this study, an object detection model was developed that detects and classifies images of four types of harmful cyanobacteria used for the criteria of the algae alert system, and one diatom, Synedra sp.. You Only Look Once(YOLO) v8, the latest version of the YOLO model, was used for the development of the model. The mean average precision (mAP) of the base model was analyzed as 64.4. Five models were created to increase the diversity of the input images used for model training by performing rotation, magnification, and reduction of original images. Changes in model performance were compared according to the composition of the input images. As a result of the analysis, the model that applied rotation, magnification, and reduction showed the best performance with mAP 86.5. The mAP of the model that only used image rotation, combined rotation and magnification, and combined image rotation and reduction were analyzed as 85.3, 82.3, and 83.8, respectively.
한국어
조류는 생태계를 구성하는 중요한 요소이다. 그러나 남조류의 과도한 성장은 하천환경에 다양한 악영향을 발생시키고 규조류는 상수원과 정수장 공정관리에 영향을 미친다. 지속적이고 효율적인 조류 관리를 위해 조류 모니터링이 중요 하다. 본 연구에서는 You Only Look Once (YOLO)의 최신 알고리즘 YOLO v8을 사용하여 조류경보제 기준에 사 용하는 유해 남조류 4종과 정수처리공정에 영향이 큰 규조류 1종 총 5종의 이미지를 분류하는 이미지 분류모형을 구 축하였다. 기본모형의 mAP는 64.4로 분석되었다. 모형의 학습에 사용된 원본 이미지에 회전, 확대, 축소를 수행하여 이미지의 다양성을 높인 5가지 모형을 구축하여 입력자료로 사용된 이미지의 구성에 따른 모형 성능의 변화를 비교 하였다. 분석결과 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 모형이 mAP 86.5로 가장 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이 미지의 회전만을 적용한 모형, 회전과 확대를 적용한 모형, 이미지의 회전과 축소만를 적용한 모형의 mAP는 각각 85.3, 82.3, 83.8로 분석되었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 재료 및 실험방법
2.1 Image
2.2 모형 선택
2.3 입력 자료
2.4 모형 평가
3. 결과 및 고찰
3.1 모형성능 비교
3.2 개별 검출 결과 비교
Acknowledgment
References

키워드

객체탐지모형 딥러닝 수질관리 조류 대발생 조류 탐지 YOLO 알고리즘 algal bloom algal detection deep learning water quality management You-Only-Look-Once algorithm

저자

  • 김준오 [ Juneoh Kim | 국립한밭대학교 건설환경공학과 ]
  • 백지원 [ Jiwon Baek | 주식회사 유앤유 ]
  • 김종락 [ Jongrack Kim | 주식회사 유앤유 ] Corresponding Author
  • 박정수 [ Jungsu Park | 국립한밭대학교 건설환경공학과 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국습지학회 [Korean Wetlands Society]
  • 설립연도
    1999
  • 분야
    자연과학>기타자연과학
  • 소개
    습지보전에 관한 특성 및 이용현황을 파악하여 습지의 보전과 개발의 조화방안을 조사 및 연구하고 람사협약 등 국제협력에 동참하여 습지보전에 기여함

간행물

  • 간행물명
    한국습지학회지 [韓國濕地學會誌]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1229-6031
  • eISSN
    2384-0056
  • 수록기간
    1999~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 472 DDC 570

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