과제정보
본 결과물은 농림축산식품부 및 과학기술정보통신부, 농촌진흥청의 재원으로 농림식품기술기획평가원과 스마트팜연구개발사업단의 스마트팜다부처패키지 혁신기술개발사업(421028-3)의 지원과 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 지역지능화혁신인재양성(Grand ICT 연구센터) 사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2021-2020-0-01489)
한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)
- 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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- Pages.51-53
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
YOLO 를 이용한 유해조수 침입 감지 모델
Harmful Tide Intrusion Detection Model Using YOLO
- 박성호 (순천대학교 정보통신공학과) ;
- 이진성 (순천대학교 정보통신공학과) ;
- 송보미 (순천대학교 정보통신공학과) ;
- 박장우 (순천대학교 정보통신공학과) ;
- 신창선 (순천대학교 정보통신공학과) ;
- 조용윤 (순천대학교 정보통신공학과)
- Park, Seong-Ho (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University) ;
- Lee, Jin-Seong (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University) ;
- Song, Bo-Mi (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University) ;
- Park, Jang-Woo (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University) ;
- Shin, Chang-Sun (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University) ;
- Cho, Young-Yun (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University)
- 발행 : 2021.11.04
초록
유해조수에 의한 농작물 피해규모는 2015 년 106 억원, 2017 년 126 억원에 이어 2019 년 137 억원으로 해마다 늘어나고 있다. 유해조수 중 조류에 의한 피해는 농작물 외에도 항공기, 전기/통신망, 양식장에 이르기 까지 다양한 산업분야에서 발생한다. ICT 기술은 유해조수에 의한 농작물 및 시설물의 피해를 줄이기 위한 효과적인 방안을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 이미지 인식 및 분석 기술을 이용하여 유해조수 감지 및 피해방지를 위한 YOLO 기반의 감지 모델을 설계 후 유해조수 중 조류에 적용하여 테스트했다. 제안하는 모델은 여러 산업분야에서 유해조수 피해 방지를 위한 다양한 응용개발에 활용될 수 있다.
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