AI 모델 추천: 해양 생물 구조를 위한 시각 인식 및 구조 기술

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대상자

• *개발자 및 AI 연구자** (환경 보호 프로젝트에 AI 모델을 적용하고자 하는 분야)
• *난이도**: 중급~고급 (AI 모델 선택 및 훈련 전략 요구)

핵심 요약

• 시각 인식 AI 모델이 해양 생물 구조 장치의 핵심 기능으로 필요 (예: YOLOv8, OpenCV 기반)
• 오픈소스 모델 활용 권장 (예: TensorFlow Lite, ONNX Runtime)
• 시뮬레이션 훈련 데이터 생성 (예: 욕실 용기 + 고무 오리로 다양한 넷 트랩 시나리오 복제)

섹션별 세부 요약

1. 장치 구성 요소

• 수중 카메라 및 자동 절단 장치 탑재
• 와이어 연결으로 상부 라이트북과 통신
• 자율 작동을 위한 최소한의 움직임 제어 기능

2. AI 모델 요구 사항

• 실시간 시각 인식 (해양 생물/네티ング 구조 감지)
• 정확한 객체 분류 (예: 조류, 어류, 해양 포유류)
• 저전력/소형화 기술 적용 (수중 장치 제약 조건 고려)

3. 훈련 데이터 생성 전략

• 시뮬레이션 환경 구축 (욕실 용기, 고무 오리, 다양한 넷 트랩 시나리오)
• 피드백 메커니즘 설계 (예: 절단 성공/실패 데이터 수집)
• 오픈소스 훈련 데이터셋 활용 (예: ImageNet, COCO)

4. 오픈소스 모델 추천

• YOLOv8 (실시간 객체 감지, 높은 정확도)
• TensorFlow Lite (모바일/임베디드 장치 최적화)
• ONNX Runtime (다양한 프레임워크 호환성)

결론

• 초기 단계에는 YOLOv8과 TensorFlow Lite를 결합하여 실시간 시각 인식 구현 권장
• 시뮬레이션 데이터 생성 시 욕실 용기 + 고무 오리 방식으로 훈련 데이터 다양화
• 해양 생물학자 협업을 통해 실제 생물 데이터셋 확보 및 모델 성능 테스트 필수