EfficientNet-B2 기반 CNN모델을 활용한 조류 동정
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- 서울대 첨단융합학부
- 활동 유형
- 동아리활동
- 교과 과목
- 프로그래밍, 생명과학Ⅰ, 과학과제연구
- 탐구 키워드
- 제작 활동(cad, 3d 프린팅 등), 코딩
2026-06-11
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내용 요약
시민들에게 조류 보호를 홍보하고자 조류 도감과 사진을 넣으면 조류를 동정할 수 있는 웹사이트를 설계하고자 함
조류 관찰·데이터 수집을 위해 버드피딩을 적용하고 솔방울을 건조한 뒤 땅콩버터와 새모이를 도포한 버드피더를 제작함
교내 2개 나무에 조류 관찰 카메라와 버드피더를 설치해 9/24 20시~9/27 18시 약 70시간 동안 영상·사진 데이터를 수집함
데이터 부족 문제로 네이처링 등 외부 자료를 추가 수집해 총 1728장의 학습 데이터를 구성함
1728개 중 1561개를 정확히 분류해 정확도 90%를 확인하고 조류 동정의 대중화 및 지역 사회 생태 관심 제고 가능성을 제시함
탐구 보고서 전문
멘토의 다른 탐구 활동
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