초분광 영상과 인공지능 알고리즘을 활용한 딸기의 수분 스트레스 분석 = Water Stress Analysis of Strawberry using Hyperspectral Imaging and Artificial Intelligence Algorithm
저자
양명균 ( Myongkyoon Yang ) ; 박성민 ( Seongmin Park ) ; 김정선 ( Jung-sun Kim ) ; 조성인 ( Seong In Cho ) 연구자관계분석
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2019
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-주제어
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학술저널
수록면
158-158(1쪽)
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급변하는 기후 상황에 대응하여 농업 경쟁력을 높이고 작물의 안정적인 생산을 위해 융합 기술을 활용한 스마트 농업 분석 기술의 개발이 요구되고 있다. 분석에 있어 원천기술 확보의 중요성이 대두되고 복잡한 품질 특성의 분석이 가능해짐에 따라 작물의 생리, 형태, 생화학적 특성 등과 같은 표현형 전체를 아우르는 연구 분야인 피노믹스의 중요성이 대두되고 있다. 작물의 품질에 대한 표현형 분석에 있어 모폴로지와 같은 겉으로 드러나는 형태와 색상은 다양한 정보를 담고 있기 때문에 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 작물에 수분 스트레스를 주고 나타나는 변화에 대하여, 여러 센서 정보를 바탕으로 다양한 알고리즘을 적용한 분석 모델 개발이 수행되었다. 딸기 모종을 실험 작물로 하여 약 30일간 진행하였으며 각 개체의 독립성을 위해 토양이 담긴 개별 포트에서 실험을 수행하였다. 실험 기간 동안 작물은 수분을 주지 않은 것부터 충분히 준 것까지 4단계의 그룹으로 구분되었다. 수분의 양을 제외한 실험 외부 환경은 모든 작물에 동일하게 유지하였고, 온습도 및 토양 수분 센서 등의 여러 센서 네트워크를 구성하여 실시간으로 환경 데이터를 수집하도록 하였다. 작물의 대한 변화에 대하여 초분광 영상 시스템 (400~1000nm)과 고해상도 이미지를 획득하였고, 환경 센서 데이터와 결합하여 수분스트레스에 대한 알고리즘 적용 및 모델 개발을 수행하였다. 많은 정보를 담고 있는 초분광 영상에 대한 여러 전처리 과정이 수행되었으며 여러 종류의 데이터를 활용하기 위해 영상처리 및 머신러닝 알고리즘이 활용되었다. 이를 통해 수분의 양에 따른 작물의 특성 변화를 판별하는 모델을 개발하였다. 이는 수분 뿐만 아니라 여러 스트레스나 질병 등에 대한 작물 특성의 정밀한 비파괴적인 분석을 수행하는데 있어 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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