CNN 기반 독성 식물 판별 시스템

박성현; 임병연; 정회경

CNN 기반 독성 식물 판별 시스템

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CNN-Based Toxic Plant Identification System

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저자정보: 박성현 (배재대학교) 임병연 정회경 (배재대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제24권 제8호 KCI등재

발행연도: 2020.8

수록면: 993 - 998 (6page)

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CNN 기반 독성 식물 판별 시스템

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현재 인테리어의 기술은 세계적으로 발전하고 있다. 다양한 연구가 진행됨에 따라 가정 인테리어도 환경 조성을 위해 식물을 활용하는 경우가 증가하고 있다. 그러나 활용되는 식물들의 증가에 비해 해당 식물들의 성질을 제대로 인지하지 못하여 예상치 못한 사고가 발생하고 있다. 이에 따라 특정 식물들의 위험성에 대해 다양한 매체를 통해 알리고 있지만 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 우리 주변에서 흔하게 접할 수 있는 대중적인 독성 식물을 판별하는 합성곱 신경망 모델 기반의 독성 식물 판별 시스템을 제안하였다. 이를 위해 독성 식물 판별을 진행하기 앞서 네 종류의 모델을 구축하였고 각 모델들을 비교 분석하였다. 분석한 모델들에 대해 높은 정확성을 갖는 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 이를 통하여 독성 식물들을 판별할 수 있으며, 독성 식물로 인한 안전사고를 줄일 수 있다고 사료된다.

#독성 식물 #딥 러닝 #이미지 판별 #CNN #Toxic Plants #Deep Learning #Image Classification

참고문헌 (9)

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G. Chen, P. Sun, and Y. Shang, “Automatic Fish Classification System Using Deep Learning,” Tools with Artificial Intelligence(ICTAI), 2017 IEEE 29th International Conference on. IEEE, pp. 24-29, 2017.

V. A. Sindagi, and V. M. Patel, “A Survey of Recent Advances in CNN-based Single Image Crowd Counting and Density Estimation,” Pattern Recognition Letters, vol. 107, no. 1, pp. 3-16, 2018.

Y. L. Choi, and K. H. Kim “Artificial Intelligence Oerview and Application Examples,” Korean Society of Industrial Engineers, vol. 23, no. 2, pp. 23-29, 2016.

MathWorks. Pretrained VGG-16 convolutional neural network, [Internet]. Available:https://kr.mathworks.com/help/deeplearning/ref/vgg16.html. G. O. Jeong, I. Y. Yeo, and H.K. Jung. “Classification Model of Facial Acne Using Deep Learning,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 23, no. 4, pp. 381-37, 2019.

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