보고서 정보
주관연구기관 |
부경대학교 Pukyong National University |
연구책임자 |
이대재
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2016-06 |
과제시작연도 |
2015 |
주관부처 |
미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 |
TRKO201700013224 |
과제고유번호 |
1711029052 |
사업명 |
신진연구자지원 |
DB 구축일자 |
2017-11-13
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키워드 |
어종식별.chirp 펄스신호.시간-주파수 분석.광대역 음향변환기.WVD 기법.광대역 산란신호.데이터 클러스터링.인공신경망.식별인자 추출.fish species identification.chirp pulse signal.time-frequency analysis.broadband transducer.SPWVD.broadband echoes.data clustering.artificial neural network.extraction of signatures.
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DOI |
https://doi.org/10.23000/TRKO201700013224 |
초록
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□ 연구의 목적 및 내용
본 연구의 목적은 우리나라 주변해역에서 서식하는 상업적으로 중요한 어종들의 음향학적 식별을 위한 인공신경망 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 6개 어종을 대상으로 광대역 음향산란신호의 시간-주파수 echo 이미지를 SPWVD (smoothed pseudo-Wigner-Ville distribution)기법에 의해 추출하였다. 이들 6개 어종으로부터 추출된 시간-주파수 echo 이미지에 대한 어종 의존적인 정보의 유효성은 본 연구에서 독자적으로 개발한 인공신경망 모델에 의해 평가되었다. 또한, 본 연구
□ 연구의 목적 및 내용
본 연구의 목적은 우리나라 주변해역에서 서식하는 상업적으로 중요한 어종들의 음향학적 식별을 위한 인공신경망 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 6개 어종을 대상으로 광대역 음향산란신호의 시간-주파수 echo 이미지를 SPWVD (smoothed pseudo-Wigner-Ville distribution)기법에 의해 추출하였다. 이들 6개 어종으로부터 추출된 시간-주파수 echo 이미지에 대한 어종 의존적인 정보의 유효성은 본 연구에서 독자적으로 개발한 인공신경망 모델에 의해 평가되었다. 또한, 본 연구의 인공신경망 모델에 의해 추정된 각 어종의 식별율은 서로 비교, 분석되었다.
□ 연구결과
본 연구에서는 88-225 kHz의 주파수에서 동작하는 간이화된 chirp 어군탐지시스템을 개발하였다. 이 시스템을 이용하여 수록한 시간-주파수 이미지 패턴은 어종 의존적인 특징 정보를 매우 정량적으로 제공하였다. 본 연구에서는 먼저, 6개 어종에 대한 시간-주파수 echo 이미지를 대상으로 PCA 계수 차원을 각각 75, 100, 125, 150, 175, 200차원으로 설정한 후, 본 연구에서 구축한 인공 신경망을 이용하여 각 어종의 식별율을 추정하였다. 그 결과, 각 어종에 대한 시간-주파수 이미지 패턴을 각각 75, 100, 125, 150, 175, 200차원으로 축소시켰을 때, 조피볼락, 말쥐치, 고등어, 불볼락, 고등어, 전어, 부세에 대한 평균 식별율은 각각 86.7, 87.0, 87.8, 87.5, 86.7 및 87.5%이었다. 그 다음으로, 입력층 100 뉴런, 은닉층 100 뉴런, 출력층 6 뉴런으로 구성되는 3층 구조의 오류 역전파 인공 신경망을 적용한 경우, 조피볼락, 말쥐치, 고등어 불볼락, 전어, 부세 등의 각 어종에 대한 음향학적 식별율은 각각 76.6%, 82.8%, 93.8%, 90.6%, 96.9%, 90.6%이었고, 그 평균 식별율은 88.5%로서 매우 우수한 식별율을 달성하였다. 또한, 본 연구에서는 각 개체어에 대한 2,625차원의 이미지 행렬을 PCA 기법을 이용하여 100 차원으로 축소시킴으로써 어종식별 시스템의 연산시간을 대폭 단축시키는 성과를 얻었다.
□ 연구결과의 활용계획
본 연구에서는 우리나라 주변해역에 서식하는 주요 어족생물에 대한 어종식별을 어로현장에서 어획에 의존하지 않는 음향학적 기법으로, 또한, 매우 신뢰할 수 있는 수준(88.5%)으로 달성하였다. 향후, 이 연구의 성과는 학계, 연구기관 및 산업체 등에서 더욱 고도화된 식별 알고리즘과 식별 시스템 등을 개발하는 데 크게 기여할 것으로 판단된다. 특히, 이 성과를 바탕으로 상업적으로 실용화하기 위한 연구가 활발하게 수행될 것으로 판단되는 바, 학계 및 산업계에서 요구하는 기반정보 제공에 대한 파급효과가 매우 클 것으로 판단된다.
(출처:요약문 5p)
Abstract
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□ Purpose& contents
The objective of this study was to develop an artificial neural network (ANN) model for the acoustic identification of commercially important fish species in Korea. The joint time-frequency images for the broadband acoustic echoes of six fish species were obtained by the smoot
□ Purpose& contents
The objective of this study was to develop an artificial neural network (ANN) model for the acoustic identification of commercially important fish species in Korea. The joint time-frequency images for the broadband acoustic echoes of six fish species were obtained by the smoothed pseudo-Wigner-Ville distribution (SPWVD). The SPWVD images obtained in the both time and frequency domains were fed as input signatures to artificial neural network (ANN) in order to verify the effectiveness for the species-dependent features. The identification rates for six fish species estimated by the proposed ANN model were analyzed and discussed.
□ Result
A simplified chirp echo sounder operating over the frequency range of 85-225 kHz was developed. This experimental chirp echo sounder was used to collect and process species-specific, time-frequency feature images from six fish species of black rockfish Sebastes schlegeli, black scraper Thamnaconus modesutus [K], chub mackerel Scomber japonicus, goldeye rockfish Sebastes thompsoni, konoshiro gizzard shad Konosirus punctatus and large yellow croaker Larimichthys crocea. The results showed that the time-frequency analysis provides species-specific patterns and metrics in the echo structure of broadband acoustic signals that facilitate the classification of fish species. An ANN classifier was developed to identify acoustically fish species on the basis of only 100 dimension time-frequency features extracted by the principal components analysis (PCA). The overall mean identification rate for six fish species was 88.5%, with identification rates of 76.6% for black rockfish, 82.8% for black scraper, 93.8% for chub mackerel, 90.6% for goldeye rockfish, 96.9% for konoshiro gizzard shad and 90.6% for large yellow croaker, respectively. These results show that the individual live fish in well-controlled environments can be identified accurately by the proposed model of ANN.
□ Expected Contribution
The experimental results obtained in this study will contribute to the development of the advanced ANN algorithms for the acoustic identification of commercially important fish species and the species identification system capable of handling real-time field data. In the future, the identification rate can be further improved by taking the time-frequency images having the reduced dimensions of the broadband acoustic echoes to be obtained in the field as input for the ANN classifier.
(출처:SUMMARY 6p)
목차 Contents
- 표지 ... 1목차 ... 3연구계획 요약문 ... 4연구결과 요약문 ... 5 한글요약문 ... 5 SUMMARY ... 6연구내용 및 결과 ... 7 1. 연구개발과제의 개요 ... 7 2. 국내외 기술개발 현황 ... 8 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 9 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 18 5. 연구결과의 활용계획 ... 19 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 20 7. 참고문헌 ... 20 8. 연구성과 ... 22 9. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설장비 현황 ... 25 10. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 25 11. 기타사항 ... 25끝페이지 ... 25
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