Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.389-392
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Deep Learning Model-Based Tree Characteristics Analysis

딥러닝 모델 기반 수목 특성 분석

  • Quwon Lee (Dept. of Mechanical & Biomedical Mechatronics Engineering, Kangwon National University) ;
  • Minji Kim (Dept. of Applied Plant Sciences, Kangwon National University) ;
  • Seongjae Lee (Dept. of Electrical & Electronics Engineering, Kangwon National University) ;
  • Yonghyun Kwon (Dept. of Data Science, Hanyang University) ;
  • Byeongseok Ryu (Dept. of Chemical & Biomolecular Engineering, Yonsei University) ;
  • YoungGyun Kim (Convergence Software Lab.)
  • 이규원 (강원대학교 문화예술.공과대학 기계의용.메카트로닉스공학과) ;
  • 김민지 (강원대학교 농업생명과학대학 식물자원응용과학전공) ;
  • 이성재 (강원대학교 IT대학 전기전자공학과) ;
  • 권용현 (한양대학교 공과대학 데이터사이언스전공) ;
  • 류병석 (연세대학교 공과대학 화공생명공학과) ;
  • 김영균 (융합소프트웨어랩)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

수목의 품종을 연구하고 특성을 규명하기 위해 특성조사요령에 따라 특성 분석이 시행된다. 특성조사요령은 신품종 개발 및 품종 보호 출원을 위한 재배심사에 필요한 특성별 조사 방법을 규정하고 있다. 하지만 수목의 특성 분석 과정에서 연구자의 주관이 개입될 가능성이 있으며, 특성 분석의 신뢰성에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 딥러닝 모델을 활용하여 영상 속에서 수목을 검출하고, 특성조사요령에 규정된 특성들의 '표현 형태'를 출력하는 시스템을 구현함으로써 수목 특성 분석의 신뢰도를 높이고자 한다.

Keywords

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