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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 351 - 359 (9page)
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본 논문에서는 독성물질에 노출된 물벼룩의 행동 패턴에 따라 독성도를 판단하는 방법을 제안하였다. 다양한 조건에서의 물벼룩의 그림자 추적 장치와 인공지능 기법을 이용하여 행동 패턴을 분석하여 범주화하고 범주화된 자료를 이용하여 행동 패턴의 변화만으로 독성도를 평가하였다. 이를 위하여 중크롬산칼륨(potassium dichromate, K2Cr2O7), 염화칼륨(potassium chloride, KCl), 염화카드뮴(cadmium chloride, CdCl2), 염화암모늄(ammonium chloride, NH4Cl)의 4가지 물질을 선정하여 생태독성시험 절차에 따라 실험을 진행하였으며 EC50 및 TU1~5에 해당하는 농도를 산정하였다. 또한 물벼룩 이동 경로 검출용 광 감지 시스템을 제작하여 각 TU에 해당하는 농도에서의 물벼룩의 행동 패턴 데이터를 수집하였다. 물벼룩의 움직임을 1초에 한번을 측정하여(x, y) 좌표로 인식하여 분석을 위한 데이터로 활용하였고 이 데이터는머신 러닝에서 인공 지능을 학습하는 용도와 학습된 인공 지능의 정확성을 검증하는 용도로 사용하였다. TU1~5 각각에대하여 5번의 생태독성실험을 실시하여 25개의 학습 데이터를 이용하여 50번을 반복적으로 학습하였다. 학습된 인공지능의 성능을 시험하기 위해서 5개의 검증 데이터를 사용하였고 5개 모두 분류에 성공하여 100%의 정확성을 도출하였다.
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