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Research

인공지능 및 기계학습 기반 동물 울음소리를 통한 동물 종 구별 원천기술 개발

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본 연구의 목표는 장시간 녹음된 음향신호를 분석하여 동물의 울음소리를 검출한 후, 종을 구별하고, 시간대별 종의 출몰현황(animal log)을 파악하고, 전문가의 야생동물 실태조사 및 생태 영향 평가에 도움을 주려는 음향 파일까지 제공하는 Audio Summarization 핵심 기술을 개발하는 것이다.

이를 가능하게 하도록 기계학습 및 인공지능 기반 종 구별 알고리즘에 관한 기술을 개발하고, 이러한 기술을 전문가가 활용할 수 있는 서버 및 UI를 개발한다. 또한, 부족한 울음소리 database를 위하여 공개적으로 음원을 수집할 수 있는 오픈 플랫폼 개발 방법을 제안한다.

 

야생동물종의 선정 및 소리 수집 방법 연구

환경영향평가에 영향을 주는 대표 동물 종을 파악하고 대상 동물들의 소리 수집 방법에 관해 연구한다.

- 양서류 중 환경영향평가에 큰 영향을 주는 대표 동물 종 연구 및 DB 수집

- 조류와 포유류 중 환경영향평가에 큰 영향을 주는 대표 동물 종 연구 및 DB 수집

- 곤충류 중 환경영향평가에 큰 영향을 주는 대표 동물 종 연구 및 DB 수집

 

DB 스키마 설계 및 데이터 저장

검색 효율을 높일 수 있는 효율적인 DB 스키마 설계 및 데이터를 저장하는 방법을 연구한다.

- 상용 DB 활용과 웹 크롤링을 통한 야생동물 소리 수집 방법 연구

- 효율적 DB 스키마 설계 및 데이터 저장 방법 연구

 

오픈 플랫폼 기반 동물 소리 수집 방법 개발

집단지성 기반으로 다양한 동물들의 소리 수집이 가능한 오픈 플랫폼을 구축한다.

- 집단 지성 기반으로 동물 소리를 수집할 수 있는 오픈 플랫폼 구조 설계 및 구축

- Song Meter를 활용하여 동물 소리를 추가로 수집하는 방법에 관한 연구

 

사용자 인터페이스(UI) 구축

동물 소리 업로드, 통계적 분석, 메타데이터 확인 등이 가능한 통합 사용자 인터페이스를 구축한다.

- 동물 소리 데이터를 기계학습 기법 및 통계적 기법을 활용하여 효율적으로 분석하는 방법에 관한 연구

- 동물 소리 업로드, 통계적 분석, 메타데이터 확인 등을 위한 통합 사용자 인터페이스 구축

 

동물 종 Linked Open Data 구축

동물 소리 및 연관 메타데이터의 검색을 위한 동물 소리 LOD 시스템을 구축한다.

- 동물 종에 대한 도메인 온톨로지 구축

- 외부 LOD와의 인터링킹을 통해 통합된 동물 소리 LOD 시스템 구축

- 모바일 애플리케이션 개발 및 Animal Log, Audio Summarization 시각화 기능 구현

 

 


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