한국지능정보사회진흥원 인공지능 학습용 개방 데이터(NIA AI HUB)를 이용한 합성곱 신경망 기반의 국내 주요 밭작물의 분류 연구 = Study on Convolutional Neural Network (CNN)-based Classification of Korean Major Upland Crops using NIA AI HUB
저자
김동욱 ( Dong-wook Kim ) ; 장규진 ( Gyujin Jang ) ; 강민석 ( Minseok Gang ) ; 김학진 ( Hak-jin Kim )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
178-178(1쪽)
제공처
경작지에서 위치별, 시기별로 작물과 재배환경을 측정하고 필요 자재를 선택적으로 투입하는 정밀농업을 실현하기 위해서는 재배 중인 작물의 종류를 파악하는 것이 중요하다. 전국 각 지역의 작물 재배 종류 현황을 파악하는 것은 각 작물의 재배면적을 산출하여 작물의 수확량을 예측할 수 있게 한다. 하지만 인력으로 조사를 시행하는 것은 비용적, 시간적 측면에서 매우 비효율적이다. 농업 분야에서 드론은 비교적 저고도로 비행하며 촬영의 자유도가 높고 자동 비행 기술과 영상처리 소프트웨어의 발전에 힘입어 넓은 면적을 다양한 센서로 촬영하고 영상 데이터를 누적하는 것이 쉬워졌다. 따라서 드론을 통해 대단위 농경지에 대한 정보를 한 번에 획득하고 재배 현황을 파악할 수 있다. 본 연구에서는 한국지능정보사회진흥원에서 제공하는 인공지능 학습용 개방 데이터(NIA AI HUB)를 사용하여 한국의 주요 밭작물을 분류하고자 하였다. NIA AI HUB는 과 학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원의 지능정보산업인프라 조성 사업의 일환으로 구축되어 다양한 분야에서 영리적, 비영리적 연구와 개발 목적으로 활용될 수 있으며, AI HUB 데이터를 활용한 AI 모델 등의 결과물에 대한 권리와 저작권은 한국지능정보사회진흥원에 있다. 본 연구에서는 무, 배추, 양파, 마늘 등의 주요 밭작물을 대상으로 구축된 드론 기반 고해상도 RGB 영상을 사용하였다. RGB 영상 원천 데이터를 가공하여 작물의 종류와 위치가 픽셀 단위로 표시된 어노테이션 파일을 제작하여 딥러닝용 학습 데이터를 구축하였다. 구축된 작물 분류용 학습 데이터를 사용하여 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 의미론적 분할(Semantic Segmentation) 모델을 개발하였다. 의미론적 분할 모델을 통해 픽셀 단위로 작물을 분류함과 동시에 위치를 표시하고 분류 성능을 평가하였다.
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