합성곱신경망 기반 목재 수종분류의 영향인자 분석 = Influence Factors for Wood Species Classification based on Convolutional Neural Network

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 인공신경망을 활용하여 수종간 분류 가능성을 검증하고, 수종의 분류 과정에서 작용하는 영향 인자를 분석하기 위해 기존 합성곱신경망(CNN) 모델을 개선한 모델을 이용, 수종분류 정확도에 영향을 미치는 인자를 분석하였다.
본 연구에서 검증한 인공신경망 모델은 최종적으로 95% 이상의 높은 분류정확도를 나타내어 인공신경망을 활용하는 딥러닝 기술을 통해 목재의 수종 분류, 나아가 수종 식별을 매우 높은 정확도로 수행 가능한 것으로 검증되었다.
학습횟수의 증가에 따라 데이터의 손실률은 감소하고 분류 정확도는 증가하는 경향이 나타났으며, 전체부위 및 만재부에서 확보한 데이터셋을 활용할 경우 손실률과 분류 정확도에 영향이 있었으나, 전체부위 데이터셋은 성능 하락이, 만재부 데이터셋은 성능이 향상되는 경향이 나타났으며, 데이터셋의 증폭여부는 손실률 및 분류 정확도에 영향은 있었으나 그 영향의 정도가 크지 않았다.