Development of AI-powered image identification system for images of herbarium specimens based on integrated botanical information between Korea and Japan
한국연구재단연구운영비지원(R&D) · (국제) 한-일(JSPS) 협력사업 (협력연구)
2026년
2710111163
과학기술정보통신부
한국연구재단
성신여자대학교
김상태
5명
2026.04.01 ~ 2027.03.31
2025.04.01 ~ 2027.03.31
1,500만원
1,500만원
개발연구
대학
서울특별시 성북구
생명과학 > 분류/생태/환경생물학 > 계통분류학
● 본 연구에서는 한·일 식물분류학자들과 AI 전문가들의 정기적 방문, 세미나, 토론을 통해 식물표본 정보를 비교분석 함으로써 각국이 보유한 식물표본정보를 통합하고자 하며, 이를 통해 한국과 일본의 고품질 식물표본 정보 DB를 구축하고자 한다. 이 과정을 효과적으로 수행하기 위해 표본 이미지 자동동정을 위한 인공지능 모델을 개발하고, 이를 활용하여 효율적으...
매년 워크숍 및 세미나, 공동 채집, 식물표본관 방문 등을 통해 한·일 양국 분류학자들과 AI 전문가들이 네트워크를 형성하여 다음과 같은 연구를 수행한다.1) 한·일 식물의 통합 데이터베이스 구축 ● 각 국가의 식물에 대해 문헌을 검토하고 종 목록을 작성하며 표본 데이터를 수집함. ● 본 과제에서 목표로 하는 분류군은 1차 연도에 제비꽃과(Violaceae...
... 업그레이드됨으로써, 기초과학 분야에서 국가 경쟁력을 높일 수 있을 것으로 기대된다.● 표본관의 높은 오동정률은 국가의 표본 디지털화 사업 속도를 늦추는 요인이다. 이에 대해, AI를 적용한 표본 이미지에 대한 자동 식별 시스템의 활용은 동아시아 식물표본의 디지털 전환을 촉진할 수 있다. 또한, 대량의 고품질 데이터를 확보함으로써, 국제 생물다양성 DB 포털인 Global ...