• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.30-43
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• 2018

영상의 특징인 색상, 모양, 질감 등을 이용해 영상을 검색하는 연구들은 많이 진행되어 왔다. 또한 작물의 질병 영상과 관련된 연구들도 진행되고 있다. 농업 현장에서 재배되는 작물에 발생한 질병을 확인하는데 도움이 되기 위해 본 논문에서는 시설원예 작물의 질병 영상을 이용한 유사도 기반 작물 질병 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 단일 Descriptor를 사용하지 않고, 조합 Descriptor를 통해 기존 대비 영상의 유사도 검색 성능을 높였고 유사도 검색 결과를 가독성 높게 사용자에게 제공하기 위해 가중치 기반 산출방법을 적용했다. 본 논문에서는 총 13개의 개별 Descriptor를 이용해 조합을 진행했다. 조합 Descriptor를 이용해 6개 작물의 질병에 대해 유사도 검색을 진행했고 작물별로 평균 accuracy가 높은 조합 Descriptor를 선정해 유사도 검색에 사용했다. 검색된 결과는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법과 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용해 백분율로 나타냈다. 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법은 질의 영상과 유사도 검색에 사용되는 영상의 수가 많은 병명이 1순위로 출력되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용했다. 작물의 병명별 테스트 영상을 두 가지 산출방법에 적용해 검색 성능을 측정했다. 작물의 질병별로 두 가지 산출방법에 대해 검색 성능 값의 평균을 비교한 결과 고추, 사과 작물에서는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능이 가중치를 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 11.89%의 높은 성능 결과를 보였다. 국화, 딸기, 배, 포도 작물에서는 가중치를 기반으로 한 산출방법이 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 20.34%의 높은 성능 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템의 UI/UX는 실제 사용자의 피드백을 통해 편리하게 구성했다. 시스템의 화면마다 상단에 제목과 설명을 출력했고 사용자가 질병의 정보를 보기 편리하게 화면을 구성했다. 검색된 질병의 정보는 위에서 제안한 산출방법을 토대로 유사한 질병의 영상과 병명을 출력한다. 시스템의 환경은 PC 환경 기반의 웹 브라우저와 모바일 디바이스 환경 기반의 웹 브라우저를 통해 사용할 수 있도록 구현했다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.9-17
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• 2023

작물의 병충해는 다양한 작물의 성장에 영향을 미치기 때문에 초기에 병충해를 식별하는 것이 매우 중요하다. 이미 많은 머신러닝(ML) 모델이 작물 병충해의 검사와 분류에 사용되었지만, 머신러닝의 부분 집합인 딥러닝(DL)이 발전을 이루면서 이 연구 분야에서 많은 진보가 있었다. 본 연구에서는 YOLOX 검출기와 MobileNet 분류기를 사용하여 비정상 작물의 병충해 검사 및 정상 작물에 대해서는 성숙도 분류를 진행하였다. 이 방법을 통해 다양한 작물 병충해 특징을 효과적으로 추출할 수 있으며, 실험을 위해 딸기, 고추, 토마토와 관련된 다양한 해상도의 이미지 데이터 셋을 준비하여 작물 병충해 분류에 사용하였다. 실험 결과에 따르면 복잡한 배경 조건을 가진 영상에서 평균 테스트 정확도가 84%, 성숙도 분류 정확도가 83.91% 임을 확인할 수 있었다. 이 모델은 자연 상태에서 3가지 작물에 대한 6가지 질병 검출 및 각 작물의 성숙도 분류를 효과적으로 진행할 수 있었다.

• 자연과 농업
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• 제29권1호통권234호
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• pp.56-57
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• 2008

• 자연과 농업
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• 제27권3호통권216호
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• pp.22-25
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• 2006

• 자연과 농업
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• 통권256호
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• pp.34-37
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• 2010

질병 조사에 따르면 일반적 식품오염 유형의 90%가 세균이고, 나머지 6%가 바이러스, 3%가 화학물질이다. 식품 오염원중 생물학적 위해가 주로 질병과 관련이 된다는 이야기다. 소비자는 농식품의 오염원과 위해요소에 대한 올바른 인식을 가져야 할 것이다.

• 농약정보
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• 제19권1호통권142호
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• pp.29-29
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• 1998

• 농약정보
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• 제21권8호통권161호
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• pp.10-13
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• 2000

• 농약과 식물보호
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• 제5권1호
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• pp.76-83
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• 1984

• 농약정보
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• 제22권8호통권171호
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• pp.50-51
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• 2001

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.959-968
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• 2019

농업 분야에서 여러 가지 센서들과 임베디드 시스템을 활용하여 한 무선 센서 네트워크 기술이 적용되고 있는 추세이다. 특히, 센서 네트워크를 활용하여 작물의 질병을 조기에 진단할 수 있는 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 병충해 진단 연구들은 실제 농가에 적용하기 어려운 부분이 존재한다. 본 논문은 이를 개선하고자 하였으며, 화상카메라를 통해 받아온 작물의 잎사귀 이미지를 분석하여 병충해를 초기에 감지 가능한 알고리즘을 제안한다. 실제 시설원예 및 노지 환경 농가의 캡쳐한 이미지 내에서 감염 의심 영역을 개선된 K 평균 클러스터링 기법을 통해 분류하였다. 그 후 엣지 검출, 엣지 추적 기법을 활용하여 해당 영역의 잎사귀 내부 존재 여부를 확인하였다. 인근 농가에서 촬영한 토마토 잎사귀 이미지를 이용하여 성능 평가를 수행하였다. 기존 논문의 방법 보다 제안 알고리즘의 감영 영역 분류 능력이 우수한 것으로 나타났다.