코스타리카에서는 매년 평균 5톤의 조개껍데기가 생태계에서 채취되고 있으며, 압수된 조개껍데기는 원산지 확인이 어려워 생태계로 복귀될 수 없습니다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 조개껍데기 식별을 위한 합성곱 신경망(CNN)을 개발했습니다. 태평양과 카리브해 연안에서 약 19,000장의 이미지로 구성된 데이터 세트를 구축하여 모델을 학습시켰으며, 85%가 넘는 분류 정확도를 달성했습니다. 개발된 모델은 사용자 친화적인 애플리케이션에 통합되어 현재까지 36,000개 이상의 조개껍데기를 분류했으며, 이미지당 3초 이내의 실시간 결과를 제공합니다. 시스템의 정확도를 더욱 높이기 위해 이상 탐지 메커니즘을 통합하여 무관하거나 이상적인 입력을 걸러내고 유효한 조개껍데기 이미지만 처리하도록 했습니다.
