AI Technology Stack식물 종 동정을 위한
식물 종 동정을 위한
핵심 AI 기술
국립생물자원관의 방대한 데이터와 최신 딥러닝 기술을 결합하여, 미세한 특징까지 식별하는 고정밀 식물 동정 시스템을 구축했습니다.
Part Localization Network
식물의 전체 이미지뿐만 아니라 꽃, 잎, 줄기 등 동정에 결정적인 부위(Discriminative Parts)를 자동으로 탐지하고 집중하여 분석합니다. 배경 잡음을 최소화하고 주요 특징에 가중치를 부여하여 정확도를 획기적으로 높입니다.
- Unsupervised Part Discovery (비지도 부위 탐색)
- Attention-based Feature Extraction (어텐션 기반 특징 추출)
Attention Map Visualization
Species A유사종 A (진달래)
Species B유사종 B (철쭉)
Fine-Grained Classification
일반적인 이미지 분류와 달리, 미세 분류(Fine-Grained Visual Categorization) 기술을 적용하여 육안으로 구별하기 힘든 유사 종 간의 미세한 차이를 학습합니다. Bilinear CNN 등의 고차원 특징 추출 기법을 활용합니다.
- Inter-class similarity handling (종간 유사성 처리)
- Intra-class variance robustness (종내 변이 강건성)
Explainable AI (XAI)
AI가 왜 해당 종으로 판단했는지에 대한 근거를 시각적으로 제공합니다.Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) 기술을 통해 모델이 주목한 이미지 영역을 히트맵으로 표시하여 신뢰성을 확보합니다.
98.5%
Top-1 Accuracy
< 0.5s
Inference Time
Hibiscus syriacus99.2%