형광 영상 및 인공지능을 활용한 매개모기 자동분류 기술 개발 = Development of Mosquito Identification Technique using Fluorescence image and Artificial Intelligence Technique
저자
이상준 ( Sangjoon Lee ) ; 김한기 ( Hangi Kim ) ; 조병관 ( Byoung-kwan Cho )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
106-106(1쪽)
제공처
세계적으로 인간에게 감염병 및 바이러스를 가장 많이 매개하는 곤충은 모기이다. 매개 모기에 의한 감염병은 대부분 백신과 치료제가 개발되어있지 않기 때문에 확산 및 피해를 예방하는 것이 매우 중요하다. 매개 모기 발생 추세를 모니터링하여 효과적인 방제를 실시하는 것이 질병 관리에 중요한 방법이다. 현재 감염병 매개모기 발생 모니터링에 대한 방식으로 모기 포집장치가 쓰이고 있지만 단순 개체수 계수로 활용되고 있고 모기 종류별 개체수 확인은 불가능한 실정이다. 본 연구에서는 포집된 모기의 종류 구분을 위해 형광 영상을 활용하였다. 모기에서 발생하는 형광 특성을 측정하기 위해 자외선광원과 고파장투과필터가 장착된 카메라를 활용하였다. 포집 모기에 대한 영상 데이터셋을 구축하고 다양한 인공지능 딥러닝 모델을 적용하여 분류 성능을 확인하고자 하였다. 딥러닝 학습에 사용된 딥러닝 API는 Detectron2이며 Faster R-CNN(Region-Convolutional Neural Network) 딥러닝 알고리즘을 사용하여 모기 종류를 자동으로 분석할 수 있는 자동 탐지 모델을 개발하였다.
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