딥러닝 기반 조류 탐지 모형의 입력 이미지 자료 특성에 따른 성능 변화 분석

• 영문명: Analysis of performance changes based on the characteristics of input image data in the deep learning-based algal detection model
• 발행기관: 한국습지학회
• 저자명: 김준오 백지원 김종락 박정수
• 간행물 정보: 『한국습지학회지』제25권 제4호, 267~273쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 자연과학 > 지질학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.11.30

국문 초록

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 중요하다. 본 연구에서는 You Only Look Once (YOLO)의 최신 알고리즘 YOLO v8을 사용하여 조류경보제 기준에 사용하는 유해 남조류 4종과 정수처리공정에 영향이 큰 규조류 1종 총 5종의 이미지를 분류하는 이미지 분류모형을 구축하였다. 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 비교하였다. 분석결과 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 모형이 mAP 86.5로 가장 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이미지의 회전만을 적용한 모형, 회전과 확대를 적용한 모형, 이미지의 회전과 축소만를 적용한 모형의 mAP는 각각 85.3, 82.3, 83.8로 분석되었다.

영문 초록

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.

목차

1. 서 론

2. 재료 및 실험방법

3. 결과 및 고찰

4. 결론(Conclusion)

키워드

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