본 연구는 시설작물의 병충해 진단을 위해 딥러닝 모델을 응용한 인공지능 서비스 앱, Dr. Vegetable을 제안하고자 한다. 농업 현장에서 숙련된 농부는 한눈에 농작물의 병충해를 판단할 수 있지만 미숙련된 농부는 병충해 피해를 발견하더라도 그 종류와 해결 방법을 찾아내기가 매우 어렵다. 또한 아무리 숙련된 농부라고 할지라도 육안검사만으로 병충해를 조기에 발견하는 것은 쉽지 않다. 한편 시설작물의 경우 병충해에 의한 연쇄피해가 발생할 우려가 있으므로 병충해의 조기 발견 및 방제가 매우 중요하다. 즉, 농부의 경험에 따른 농작물 병해충 진단은 정확성을 장담할 수 없으며 비용과 시간적인 측면에서 위험성이 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 활용하여 상추, 고추, 토마토 등 농작물의 병충해를 진단하는 인공지능 서비스를 제안한다. 특히 한국지능정보사회진흥원이 운영하고 있는 AI 통합 플랫폼인 AI 허브에서 제공하는 노지 작물 질병 및 해충 진단 이미지를 사용하여 딥러닝 모델을 학습하였다. 본 연구를 통해 개발된 모바일 어플리케이션을 이용하여 실제 시설농장에서 병충해 진단 서비스를 적용한 결과 약 86%의 정확도, F1 Score 0.84, 그리고 0.98의 mAP 값을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 병충해 진단 딥러닝 모델을 다양한 조도에서 강인하게 동작하도록 개선한다면 농업 현장에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 기후변동의 폭이 커지고 잦은 이상기상으로 기상재해가 빈발하여 농업생산에 큰 영향을 주고, 때로는 농업의 생산기반 자체를 파괴하는 경우가 있으므로 이에 대한 농업분야의 대책이 시급한 상황이다. 시ㆍ군 별로 분석된 기상재해의 유형과 출현빈도를 참고하여 국가차원의 장기적 방재체제를 구축하는 일이 무엇보다 시급하다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 지난 97년 간 우리나라에 영향을 주었던 기상재해의 유형과 이들의 발생현황을 살펴보고 최근 10년 동안(1991-2000년)농작물에 피해를 준 기상재해의 유형별 발생 횟수를 시 군별로 정리ㆍ분석하여 안정된 농업생산을 위한 기초자료로 제시하고자 하였다. 그 결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 지난 97년 간(1904∼2000년) 우리나라에 발생한 기상재해의 현황을 연대별로 살펴보면, 1940년대 이전에는 기상재해유형별 발생수가 극히 적게 조사된 반면에, 1940년대 이후에는 상대적으로 많아 연간 평균 19회 발생한 것으로 조사되었다. 2. 계절별 기상재해 발생수는 8월에 가장 많았고 다음은 7월이었으며, 10월에 가장 적었다. 그리고, 기상 재해가 많이 발생한 지역은 강원도와 전라남도로 각각 751회, 703회 발생하였으며, 가장 적게 발생한 지역은 제주도로 총 459회 발생하였다. 3. 최근 10년(1991-2000년)간 농작물에 피해를 준 기상재해유형을 살펴보면, 폭풍우에 의한 농작물 피해가 가장 많이 발생하였는데, 지난 10년 간 총 52회였으며, 다음으로 태풍이 18회, 강풍과 우박은 각각 11회, 대설은 9회 발생한 것으로 조사되었다. 4. 최근 10년 간 농작물에 피해를 준 기상재해는 주요 농작물의 재배기간인 6-9월 사이에 집중적으로 발생하였는데, 전체 기상재해 발생의 약 78%에 해당하였고, 시ㆍ군별로 살펴보면 김해지역이 32회로 가장 많이 발생하였으며, 다음으로 밀양과 나주지역이 29회, 김제지역이 28회 등으로 많은 발생빈도를 보였다.
대기오염물질이 식물에 미치는 영향에 대한 기록은 1920년대부터 나타난다. 1924년 대기오염물질의 피해로 영국 런던의 Kew식물원 일부를 Kent지방으로 이동하였거나 1925년 Canada의 한 제련소에서 배출된 유독오염물질이 미국에까지 영향을 미쳐 수목, 농작물에 피해를 주어 국제적인 문제가 된 사실 등은 수목에 대한 대기오염물질의 피해 심각성을 보여 주는 사례이다(임경빈 등, 1979a, 1979b). 우리나라에서는 1930년이후 흥남질소비료공장에서 배출된 매연물질이 주위 30리까지의 경작지에 피해를 끼쳤다는 사실이 최초로 기록되어 있다.(김태욱, 1976).
휴$\cdot$폐광에 따른 토양오염현상은 폐광의 광미사등에 축적된 중금속이나 화학처리제 등의 오염인자들이 용출수나 지하수, 강수 및 비산분진등에 의해 광범위한 지역으로 확산되는 것으로 알려져 있다. 특히 광산의 갱이나 광미사의 퇴적장으로부터 유출되는 유해 중금속들로 인한 토양오염은 주변하천의 농업용수를 오염시켜 농작물에 피해를 주게 되므로 작물의 생육에 지장을 가져올 뿐만 아니라 수확량이 감소되고 또 오염된 농작물을 섭취한 인간이나 동물들에게 만성적인 장해를 일으키기도 한다. (중략)
농작물 병해충의 발생에 대한 실시간 정보의 제공은 병해충으로부터 농작물 피해를 최소화하는데 매우 중요하다. 이를 위해서는 농작물 병해충 발생 정보를 실시간으로 수집하여, 다양한 형태로 가공한 후 병해충 발생 예찰 정보를 제공하는 정보 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문은 인터넷 환경에서 국내외에 분포되어 있는 농작물 병해충 예찰소에서 관측·조사된 병해충 관련 정보를 실시간으로 입력받아 객체 관계형 데이터베이스에 체계적으로 저장하고 사용자 질의에 따라 병해충 발생 정도 및 분포 정보를 다양한 형태로 제공하는 병해충 예찰 정보 시스템 (Pest Monitoring System : ReMoS)을 개발한 내용을 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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