인공지능 학습용 데이터 구축을 위한 갯벌 영상자료의 메타데이터 설계 방안

Abstract

최근 갯벌 연구에서 드론 및 위성 영상자료를 활용한 갯벌 식생 분포 및 서식지 탐지를 위한 인공지능 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 인공지능 학습용 영상자료는 각 기관과 연구자 개인이 다양한 포맷으로 보관하는 경우가 많아 데이터 활용에 많은 어려움이 따른다. 이에 본 연구에서는 갯벌 영상자료의 저장, 활용, 해석에서 오류가 발생하지 않도록 인공지능 학습에 최적화된 메타데이터 설계방안을 제시하였다. 이를 위해 관련 논문, 보고서 등을 조사, 분석한 결과 파일명, 촬영날짜, 바운딩 박스정보 등 필수요소 20개, 자료주제어, 바운딩박스 객체명, 바운딩박스 객체 유형등 권고요소 9개를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 메타데이터 설계 방안은 인공지능 기반 학습용 데이터 구축 시 적절한 데이터 수집과 모델의 성능향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 향후 갯벌 관련 분야별 전문가 검토를 거쳐 요소별 추가적인 메타데이터 제안 및 보완을 수행할 것이다.