메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이원도 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
791 - 794 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
해충은 농작물에 직간접적인 피해를 주며 생산성을 감소시킨다. 따라서 해충의 발생량을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 기존 방식으로는 해충의 발생량을 파악하기 위해 사람이 직접 트랩에 포획된 해충의 마릿수를 카운팅했다. 본 연구에서는 밀도 추정 기반 딥러닝 모델을 활용하여 자동으로 해충 개수를 카운팅하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 모델을 효과적으로 학습하기 위해 적응적인 정답 밀도 맵을 생성하는 커널 생성 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 모델과 기법을 통해 학습한 딥러닝 모델이 기존 딥러닝 모델보다 더 우수함을 검증하였다.
#Pest Counting #Deep Learning #Density Estimation #Kernel Generation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 커널 생성 및 밀도 추정 모델
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

멀티스케일 로컬 어텐션 기반의 해충 카운팅 모델
정재민 ,  손창환 ,  홍서연 한국정보기술학회논문지 2024 .04
해충 카운팅을 위한 마스킹 기반 적응형 밀도 맵 생성 기법
이원도 ,  양민석 ,  김가은 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2023 .06
트랩 기반 해충 카운팅을 위한 멀티스케일 및 변형 가능한 밀도 어텐션 모델
이원도 ,  손창환 ,  박성웅 한국정보기술학회논문지 2023 .12
교차 어텐션 퓨전 기반의 멀티스펙트럴 객체 검출
양민석 ,  손창환 한국정보기술학회논문지 2023 .11
해충 이미지 분류를 위한 멀티스케일 교차 주의집중 비전 트랜스포머
김가은 ,  손창환 한국정보기술학회논문지 2023 .07

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088561062