상명대 생물정보학 연구실

딥러닝 기반 외래종 모니터링 연구

Study of alien species monitoring using deep learning

딥러닝 기반 이미지 탐지 및 분류 기술을 활용하여 국내에 정착 가능 생물들은 신속, 정확하게 탐지하여 사전에 정착을 예방하며 이미 정착한 생물의 경우 생태계가 교란되지 않도록 관리하는 것을 목표로 한다.

현재 외래종을 모니터링하는 방법에는 현장 조사원들이 굉범위한 조사지역을 관할하고 있다. 이는 정확도가 높지만 전문 조사 인력이 필요하며 제한된 인원으로 조사지역을 빠르고 정확하게 모니터링하는 것은 물리적인 어려움이 있다. 이러한 이유로, 최근 AI 기반 영상인식 기술 중 대표적으로 생물종 분류와 객체 감지를 모두 동시에 진행하는 Object detection 모델이 야생동물 모니터링에 많이 적용되고 있다. 더욱이 개발된 Object detection 모델을 기반으로 Object counting, Object tracking 기술을 접목함으로써 현장에서 어떤 종이 몇 개체 있는지 탐지할 수 있으며 해당 기술들을 다양한 현장에 적용할 수 있도록 최적화 연구를 수행하고 있다.

본 연구를 통해 개발된 딥러닝 기반 외래종 모니터링 모델은 국내 외래종 탐지 및 관리에 도움이 될 것으로 사료된다.