식물의 질병 예측 및 감지를 통한 솔루션 제공 시스템 = Solution providing system through plant disease prediction and detection
저자
최영우 ( Young-woo-choi ) ; 문병은 ( Byeong-eun-moon ) ; 이건호 ( Gun-ho-lee ) ; 이호민 ( Ho-min-lee ) ; 김나은 ( Na-eun-kim ) ; 최경문 ( Geong-moon-choi ) ; 김현태 ( Hyeon-tae-kim )
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학술지명
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발행연도
2021
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-주제어
자료형태
학술저널
수록면
155-155(1쪽)
제공처
국내 농업은 4차 산업혁명 기술 적용으로 더욱 발전하고 있다. 4차 산업혁명 기술은 농업환경의 식물 생장 데이터를 실시간 수집하고, 효율적인 데이터의 가공을 통해 작업자에게 효과적인 정보 제공이 가능하게 한다. 정밀하고 효과적인 알고리즘과 새로운 기술을 도입함으로써 기존의 인력 의존적인 문제점을 효율적으로 개선하고 보완하여 현재 농업환경을 발전시키는 것에 의미가 있다. 따라서 본 연구에서는 농업환경에서 설치된 카메라와 환경 센서를 통해 식물의 질병 발생률을 예측하고, 발생한 식물의 질병을 감지하며 적절한 솔루션을 제공하는 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 개발 사양은 CPU: Intel i9-10900k 5.0ghz, RAM: 64gb이며, 개발환경은 Python 3.9, Android 9.0을 사용하였다. 환경 센서는 Arduino, Raspberry Pi를 사용하였으며 전원은 외부에서 공급하였다. 카메라는 Raspberry Pi High Quality Camera를 이용하였다. 딥러닝을 이용한 식물의 질병 예측 및 감지 알고리즘은 CNN 모델의 결과와 환경 감지 모델의 결과를 결합하고, 가중치를 통해 식물의 질병을 예측 및 감지하였다. 학습에 필요한 식물의 질병 데이터는 AI Hub에 위치한 식물 시설 작물 질병 진단 이미지를 이용하였고, 환경 감지 모델의 기반 데이터는 NCPMS를 참조하였다. 환경 데이터 수집은 설치된 Raspberry Pi가 Sensor를 통해 수집하였으며, 실시간으로 HTTP 통신 방식을 이용하여 시스템 서버에 전송하여 데이터를 분석하였다. 작업자 제공 인터페이스는 스마트 단말기를 이용한 안드로이드 애플리케이션을 사용하였고, 작업자의 신원을 확인하는 단계를 거쳐 설치되어 있는 농가의 질병 발생확률, 발생한 질병을 시각적으로 확인할 수 있도록 하였다. 또한 농가에 질병이 발생했을 때 발생 질병에 맞는 솔루션을 제공 받을 수 있도록 하였다. 해당 시스템 구축 결과는 테스트 이미지와 환경데이터를 이용한 예측 및 감지 시에는 평균적으로 0.9에 해당하는 정확도를 보여주었으나 실제 환경에서의 테스트 결과 평균적으로 0.6에 미치는 정확도를 보여주었다. 따라서 시스템의 정확도를 개선하기 위해서는 실시간으로 수집되는 이미지 데이터와 학습용 데이터의 오차를 줄이는 방안이 필요하다.
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