Underwater acoustics and surveillance for marine mammal monitoring
연구 내용
합성 수중 영상과 딥러닝을 이용해 돌고래 개체를 식별하고, 드론·수중음향·CCTV를 동기화해 재활 과정 상호작용을 자동 감지하는 연구
해양 포유류 모니터링의 핵심 병목인 학습 데이터 부족을 합성 이미지 생성과 transfer learning으로 완화하고, 수중 환경의 fine-grained 특징을 강조하는 triplet neural network로 개체 식별 성능을 확보합니다. 또한 재활 구간에서는 hydrophone 기반 음향 검출과 CCTV·드론 관측을 시간 동기화하여 야생-재활 개체 상호작용을 정량적으로 기록합니다. 실시간 검출을 위한 CNN 기반 휘슬 탐지와 함께 해양 무인시스템의 시험·평가기술을 활용해 운영 조건에서의 관측 체계를 고도화합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
2편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
3건
연구 흐름
연구는 합성 이미지 생성과 딥러닝을 결합해 돌고래 photo-ID 분류 정확도를 높이는 방법에서 시작되었습니다. 이후 재활 기간의 실제 현장 적용을 목표로 hydrophone, CCTV, 드론을 통합하고, 수중 음향에서 돌고래 휘슬을 CNN 기반으로 자동 검출하여 야생 개체 접촉을 빠르게 식별하는 체계를 구축했습니다. 병행해서 해양 무인시스템 실증 시험·평가기술 개발을 통해 관측 데이터 획득과 검증 절차를 강화하는 방향으로 확장되고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Bottlenose dolphin identification using synthetic image-based transfer learning
Monitoring of wild and rehabilitating dolphin interactions during rehabilitation period using surveillance technologies
관련 프로젝트
구분
제목
해양 무인시스템 실증 시험·평가기술 개발
해양 무인시스템 실증 시험·평가기술 개발
해양 무인시스템 실증 시험·평가기술 개발