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황옥명 (테크로스) 황세선 (테크로스) 최규성 (테크로스) 박혜진 (테크로스) 권재형 (테크로스) 이광호 (테크로스)
저널정보
한국해양환경·에너지학회 한국해양환경·에너지학회지 한국해양환경·에너지학회지 제22권 제2호
발행연도
2019.5
수록면
114 - 124 (11page)
DOI
10.7846/JKOSMEE.2019.22.2.114

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국제해사기구(IMO) 에서는 해양 외래종 유입으로 인한 생태 및 경제적인 피해를 방지하기 위해 2004년 선박평형수 및 침전물의 배출규제와 관리에 관한 협약을 채택하여 선박평형수 처리를 요구하고 있다. 본 연구에서는 ≥50 ㎛ 생물을 분류 및 판별하기 위한 영상 처리 기술(OpenCV)과 기계 학습 엔진(TensorFlow)을 접목하여 선박평형수 처리장치를 검증하기 위한 도구로써 해당 기술의 적용 가능성을 확인 하였다. 2017년 3월에서 2018년 9월까지 이미지 수집 작업이 이루어졌고, 이를 바탕으로 2회에 걸쳐 기계학습을 진행하였다. 확보된 이미지는 1차시기에 29,032장, 2차시기에 86,044장을 수집하였고, 인공 지능이 적용된 시스템의 평균 적중률은 각각 75.5%, 94.8%로 확인되었다. 2차시기에 모든 분류군의 적중률이 90% 이상을 보였고, 전체적으로 정보량이 늘어남에 따라 동물플랑크톤에 대한 인식률은 증가하는 양상을 보였으나, 인공지능을 적용하는 과정에서 인지된 변수들을 원활하게 통제하기 위한 노력을 기울어야 할 것으로 본다.
#Ballast water(선박평형수) #Zooplankton(동물플랑크톤) #Artificial Intelligence(인공지능) #Machine Learning(기계학습) #International Maritime Organization(IMO / 국제해사기구)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 도구 및 방법
3. 결과 및 고찰
4. 요약 및 결론
References

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