오염 물고기 움직임 분석을 위한 효율적인 특징 추출

An Effective Feature Extraction for Polluted Fish′s Motion Analysis

본 논문에서는 오염된 물고기의 특성을 자동으로 분석하기 위한 진보적 행동 분석 시스템을 제안한다. 이 행동 분석 시스템은 수질 생명체들을 오염으로부터 보호할 수 있도록 하기 위한 경보 시스템으로서, 물고기의 행동 특성을 Kohonen Neural Network를 사용하여 자동으로 군집화하고 분석할 수 있도록 하였다. 이때, Neural Network의 입력으로 사용하기 위한 특징 벡터는 물고기의 좌표 위치만을 사용하지 않고 위치 좌표를 바탕으로 속도, 가속도, 각속도, 각 가속도를 구하여 이를 사용함으로써 보다 효율적인 특징 추출이 이루어질 수 있도록 하였다. 오염 생명체와 비오염 생명체의 특징을 각각 추출하여 실험해 본 결과, 오염물질에 노출된 물고기의 밤(야간) 데이터에서 다른 군집과는 다른 뚜렷한 이상 행동 특성이 나타나는 것을 알 수 있었다.