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저자정보
Jiyun Hong (Jeju National University) Jiwon Lee (Jeju National University) Somin Lee (Jeju National University) Eun Ko (Jeju National University) Gyubin Kim (Jeju National University) Jungwoon Kang (Jeju National University) Mincheol Kim (Jeju National University)
저널정보
한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.22 No.3
발행연도
2024.9
수록면
221 - 230 (10page)

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The aim of this study is to investigate the automatic recognition and analysis of Jeju marine-life images using artificial intelligence (AI) technology. The dataset of marine-life images was prepared using tools such as Python, TensorFlow, and Google Colab (Google Colaboratory). We also developed models by training deep learning AI in image recognition to automatically recognize the species found in these images and extract their associated information, such as taxonomy, characteristics, and distribution. This study is innovative in that it uses deep learning technology combined with imagerecognition technology for marine biodiversity research. In addition, these results will lead to the development of the marine-life industry in Jeju by supporting marine environment monitoring and marine resource conservation. Furthermore, this study is anticipated to contribute to academic advancement, specifically in the study of marine species diversity.
#Jeju #Marine Life Image Analysis #Generative AI Technology #Species Identification #Geographical Distribution

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RELATED WORKS
Ⅲ. SYSTEM MODEL AND METHOD
Ⅳ. RESULTS
Ⅴ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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