클라우드 기반 딸기 병해진단 반응형 웹 UI 개발 = Development of responsive web UI for strawberry disease diagnosis based on cloud system
저자
백정현 ( Jeong Hyun Baek ) ; 이재수 ( Jae Su Lee ) ; 김태현 ( Tae Hyun Kim ) ; 최인찬 ( In Chan Choi ) ; 곽강수 ( Kang Su Kwak ) ; 이상규 ( Sang Gyu Lee )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
219-219(1쪽)
제공처
농식품 안전에 대한 소비자의 요구가 증가하면서, 친환경 농산물 생산기술개발의 수요가 증가하고 있다. 안정적인 작물 생산을 저해하는 요인을 선제적으로 파악하여 방제하는 것이 중요한 부분이다.
본 연구는 딸기의 병해를 인식할 수 있는 인공지능 영상인식 관련 기술을 활용하여 생성한 모델을 클라우드 시스템에 이식한 후에 수집된 이미지 데이터를 저장하고, 이를 통해 최종 사용자가 쉽게 이용할 수 있도록 하는 인터페이스를 구현하는 것을 목적으로 한다. 딸기 병해 인식에 사용된 이미지는 6,200장을 확보하여 학습을 하였으며, 질병은 세균모무늬병, 탄저병, 잿빛곰팡이, 뱀눈무늬병 및 흰가루병의 과실과 잎을 대상으로 하였다. 모델은 텐서플로우(TensorFlow)로 구현했으며, 병해 검출 정확도는 mAP 88% 이상의 성능을 보였다. 해당 모델은 국립농업과학원 농업공학부내에 구축된 클라우드 시스템에 이식하여 웹 UI(User Interface)를 통해 활용할 수 있도록 하였다. 데이터베이스는 클라우드 시스템내에 기존 데이터베이스에 추가적으로 병해관련 테이블을 구성하여 이미지를 저장하였다. 사용자 서비스를 위한 주요 콘텐츠는 크게 3가지로 구성된다. 병해진단은 카메라 또는 보유 이미지를 클라우드에 업로드(upload)하여 결과를 보여주며, 진단된 병해에 대한 조치사항에 대해서는 농사로 병해 콘텐츠(contents)와 연계하여 보여준다. 수집된 병해 이미지중 미인식된 이미지는 병해 전문가가 직접 판단하여 병해에 주석을 편집하여 추후 학습 이미지로 활용될 수 있도록 하였다. 또한 통신 상태가 좋지 않은 농가에서 수집된 이미지를 한꺼번에 클라우드로 전송하여 분석할 수 있도록 농가별 서비스를 구성하였다. 제시된 콘텐츠들은 사용자 위치정보에 기반하여 해당 병해 이미지가 수집된 곳을 시각화 할 수 있도록 하였다.
딸기 병해를 대상으로 인공지능 기반의 영상 분석 판독의 정확성과 적응성을 제고하며, 사용자 기기에 맞춘 콘텐츠를 제공함으로 사용자의 병해 서비스를 쉽게 이용할 수 있도록 하였다. 또한 해당 연구는 타 작물의 병해 분석 및 판독 시스템 개발에도 편리하게 확장할 수 있을 것이다.
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