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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조경원 (호남대학교) 백란 (호남대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제12호
발행연도
2023.12
수록면
96 - 106 (11page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.12.096

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우리나라 넙치 양식은 수산 양식 산업의 절반 이상 차지할 정도로 큰 비중을 차지한다. 그러나 넙치 연중 총사육량의 25-30% 정도가 질병으로 인한 집단 폐사가 발생하여 양식장의 경제성에 매우 나쁜 영향을 준다. 넙치 양식장의 경제성 성장을 위해서는 넙치 질병 증상 진단을 자동화하여 실시간으로 정확하게 질병을 진단하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 넙치 질병 증상 분류 모델에 적합한 독자적인 학습 데이터 수집 방법, 라벨링된 학습 데이터 셋 오류를 없앨 수 있는 학습 데이터 정제 및 검증 기법, 균등한 학습 데이터 분리 기법을 제안하고, 제안된 기법을 적용하여 총 4,946개의 어노테이션 이미지를 대상으로 넙치 질병 증상 33개 카테고리에 대한 넙치 질병 분류 성능을 CNN 기반의 YOLOv8 모델과 비전 트랜스포머 기반의 Swin모델을 이용하여 학습한 결과를 비교 분석한다. YOLOv8 모델은 100 Epoch까지 학습을 진행하여 mAP 인식률은 0.899, 학습 시간은 10 Epoch당 3분, VRAM 사용량은 15.4GB의 성능을 보여주었다. Swin 모델은 50 Epoch까지 학습을 진행하여 mAP는 0.91, 학습 시간은 10 Epoch당 162분, VRAM 사용량은 21.3GB로 나타났다. YOLOv8 모델과 Swin 모델의 성능을 비교하면, Swin 모델은 더 적은 Epoch로도 좋은 mAP 성능 인식률을 보여주었으나, 학습 속도면에서는 YOLOv8 모델이 압도적으로 짧은 학습시간으로 학습을 완료하였다. 본 연구 결과와 같이 최신 딥러닝 모델을 이용하여 넙치 질병 증상을 실시간으로 진단할 수 있는 시스템이 개발되면 유수식 넙치 양식의 생산성은 크게 증가될 것이라 기대된다.
#넙치 질병 #질병 증상 분류 #학습 데이터 검증 #YOLOv8 모델 #Swin 모델 #Paralichthys Olivaceus Diseases #Disease Symptoms Classification #Learning Data Verification #YOLOv8 Model #Swin Model

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 넙치 질병 증상 학습 데이터 구축
Ⅳ. 딥러닝 기반 넙치 질병 분류 모델 학습 및 성능 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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