• 제목/요약/키워드: 야생동물

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전이 학습과 SHAP 분석을 이용한 설명가능한 동물 울음소리 분류 기법 (Explainable Animal Sound Classification Scheme using Transfer Learning and SHAP Analysis)

  • 이재승;문재욱;박성우;황인준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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    • pp.768-771
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    • 2024

  • 인간의 산업 활동으로 인하여 동물들의 생존이 위협받으면서, 동물의 서식 분포를 효과적으로 파악할 수 있는 자동 야생동물 모니터링 기술의 필요성이 점점 더 커지고 있다. 그중에서도 동물 소리 분류 기술은 시각적으로 식별이 어려운 동물에게도 효과적으로 적용할 수 있는 장점으로 인하여 널리 사용되고 있다. 최근 심층학습 기반의 분류 모델들이 좋은 판별 성능을 보여주고 있어 동물 소리 분류에 많이 사용되고 있지만, 희귀종과 같이 개체 수가 적어 데이터가 부족한 경우에는 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있다. 또한, 이러한 모델들은 모델 내부에서 일어나는 추론 과정을 알 수 없어 결과를 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 전이 학습을 통해 데이터 부족 문제를 고려하고, SHAP을 이용하여 분류 모델의 추론 과정을 해석하는 설명가능한 동물 소리 분류 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 지도 학습을 한 경우보다 분류 성능이 향상됨을 확인하였으며, SHAP 분석을 통해 모델의 분류 근거를 이해할 수 있었다.

  • https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2024m05a.768 인용 PDF

철도환경에서의 실시간 이미지 객체인식 및 위험 예측 시스템 설계 (Design of Realtime Image Object Recognition and Risk Prediction System in Railway Environment)

  • 장용헝;오현진;이승신;오염덕
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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    • pp.237-240
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    • 2023

  • 본 논문은 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 차량, 보행자 및 야생 동물 사고 등의 상황에서 발생하는 위험 요소를 설정하고 철도 건널목(교차로)의 운행상황을 확인할 수 있도록 모형 철도 주변에 유형별 센서들을 설치하고 데이터를 인지하여 시스템에 저장하고, 유효한 데이터 분석을 통해 Orange3 머신러닝 기법을 적용한다. 철도 건널목에 관련된 이미지 중 위험인자로서 차량, 보행자 및 야생동물등의 객체를 감지하고 데이터를 수집하여 활용한다. 또한 이러한 데이터들은 이용자 상황에 맞는 철도 데이터 운영 시스템으로 적용할 수 있도록 위험 예측 시스템을 제안한다.

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야생동물(조류)에 대한 중금속 독성평가

  • 이두표
    • 한국환경독성학회:학술대회논문집
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    • 한국환경독성학회 2001년도 춘계심포지움 및 학술발표회
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    • pp.26-35
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    • 2001

  • 화석연료의 덕택에 세계 경제는 20세기에 들어서면서부터 눈부신 성장을 거듭하여 왔으며 절정에 달했던 1980년대의 경제생산 증가분은 인류문명의 시작 후 1950년까지 수 천년 동안의 경제생산 증가분을 능가하는 것으로 나타났다. 그러나 한편으로 이처럼 급속한 경제성장을 이룩하는 과정에서 중금속을 포함하는 다종 다량의 오염물질이 환경 중에 무제한 투입되어 환경오염을 야기시켜 왔으며, 그 결과 선진 공업국을 필두로 하여 세계 각 지역에서는 사람을 포함한 야생생물들이 생존까지 위협받을 정도에 이르렀다. (중략)

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