KCI등재
VGG16을 활용한 미학습 농작물의 효율적인 질병 진단 모델 = An Efficient Disease Inspection Model for Untrained Crops Using VGG16
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1-7(7쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
Early detection and classification of crop diseases play significant role to help farmers to reduce disease spread and to increase agricultural productivity. Recently, many researchers have used deep learning techniques like convolutional neural network (CNN) classifier for crop disease inspection with dataset of crop leaf images (e.g., PlantVillage dataset). These researches present over 90% of classification accuracy for crop diseases, but they have ability to detect only the pre-trained diseases. This paper proposes an efficient disease inspection CNN model for new crops not used in the pre-trained model. First, we present a benchmark crop disease classifier (CDC) for the crops in PlantVillage dataset using VGG16. Then we build a modified crop disease classifier (mCDC) to inspect diseases for untrained crops. The performance evaluation results show that the proposed model outperforms the benchmark classifier.
더보기농작물 질병에 대한 조기 진단은 질병의 확산을 억제하고 농업 생산성을 증대하는 데에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 최근 합성곱신경망(convolutional neural network, CNN)과 같은 딥러닝 기법을 활용하여 농작물 잎사귀 이미지 데이터세트를 분석하여 농작물 질병을 진단하는 다수의 연구가 진행되었다. 이와 같은 연구를 통해 농작물 질병을 90% 이상의 정확도로 분류할 수 있지만, 사전 학습된 농작물 질병 외에는 진단할 수 없다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 미학습 농작물에 대해 효율적으로 질병 여부를 진단하는 모델을 제안한다. 이를 위해, 먼저 VGG16을 활용한 농작물 질병 분류기(CDC)를 구축하고 PlantVillage 데이터세트을 통해 학습하였다. 이어 미학습 농작물의 질병 진단이 가능하도록 수정된 질병 분류기(mCDC)의 구축방안을 제안하였다. 실험을 통해 본 연구에서 제안한 수정된 질병 분류기(mCDC)가 미학습 농작물의 질병 진단에 대해 기존 질병 분류기(CDC)보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-06-22 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> JOURNAL OF THE KOREA SOCIETY FOR SIMULATION | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (등재후보1차) | |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.3 | 0.3 | 0.32 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.28 | 0.25 | 0.541 | 0.11 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)