드론 기반 병충해 예찰을 위한 통합 관제 시스템 설계 = Design of Control System for Blight Forecasting Based on Drone
저자
이대현 ( Daehyun Lee ) ; 한길수 ( Kilsu Han ) ; 이현동 ( Hyundong Lee ) ; 김국환 ( Gookhwan Kim ) ; 이명훈 ( Meonghun Lee ) ; 김점순 ( Jeomsoon Kim ) ; 홍성준 ( Sungjun Hong ) ; 이경재 ( Kyongjae Lee ) ; 송장훈 ( Janghoon Song )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
187-187(1쪽)
제공처
최근 국내농업은 지구 온난화에 따른 기후변화와 국가 간 교역 확대, 해외여행 증가 등으로 인해 농산물 수입이 지속적으로 확장되고 있으며, 이는 검역병해충 및 외래·돌발 병해충의 발생 확산을 야기하여 농가의 병충해 피해를 증가시키고 있다. 특히, 이 중 과수 화상병의 경우 빠른 전염속도로 인해 발생 시과수원을 폐원시키므로 농가의 심각한 피해를 가져다주고 있어 문제해결이 시급한 실정이다. 국내에서는 병충해 관리를 위해 정기적인 예찰 및 방제를 수행하고 있지만 인력 활용 및 육안으로 감염 여부를 판정하고 있어 정확한 예찰이 어려울 뿐만 아니라 인력에 의한 병의 전파가 지속적으로 우려되고 있다. 드론은 무인비행장치로 최근 비행 제어 기술의 고도화로 인해 다양한 산업에서 그 활용범위가 급속도로 향상되고 있다. 농업분야의 경우 영상 장치의 소형화, 경량화를 통해 다양한 영상센서를 드론에 장착함으로써 농지의 다양한 정보의 실시간 측정이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 드론 기반 항공 예찰을 위한 기초 연구로 항공예찰 영상의 분석 및 드론 이착륙 관리를 위한 통합 관제 시스템을 설계하였다. 통합 관제 시스템은 드론 이착륙을 위한 스테이션과 항공영상 수신 및 제어 신호 송신, 항공영상 DB 관리 및 영상 분석이 가능한 데이터 처리부로 구성된다. 이착륙 스테이션은 드론 보관을 위한 케이스 내부에 드론이착륙 지원을 위한 상하 리프트 제어와 착륙 플레이트, 기구부 등이 설치되며, 드론의 이착륙에 따라 루프가 자동 개폐되도록 설계되었다. 데이터 관리부는 수신된 항공 영상을 위치-예찰정보로 데이터베이스화한 후 이를 이용하여 영상학습 모델 기반 과수병 예찰영상 분석을 수행한다. 학습 영상 데이터는 각각의 항공 영상을 분할하여 훈련, 검증, 테스트 데이터로 분류하며, 훈련 데이터는 샘플 수 증가 및 오버피팅(over-fitting) 감소를 위해 잘라내기, 회전, 밝기/색상 변환 등 데이터 증강 후 사용된다. 영상학습 기반예찰 기술의 적용성은 사과 과수 화상병 항공영상을 이용하여 적용 가능성을 평가하였다. 본 시스템을 활용한 예찰 수행 시 인력 예찰 문제 해결 및 과수원의 항공영상 정보 수집의 자동화가 가능할 것으로 예측되며, 이를 위해서는 과수병 증상이 발현된 항공영상 관련 데이터베이스 구축을 통한 예찰 모델 정확도 향상과 최적화된 드론의 운행 제어를 통한 항공 예찰의 효율 향상이 필요할 것으로 판단된다.
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