KCI등재
무인항공영상을 이용한 소나무재선충 피해목 판독 연구
저자
박정일(Park, Jung il) ; 이문석(Lee, Mun seok) ; 최승영(Choi, Seung Young) 연구자관계분석
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학술지명
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발행연도
2021
작성언어
Korean
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KCI등재
자료형태
학술저널
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78-86(9쪽)
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0
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본 연구는 적시성 있는 소나무재선충병 피해의심목 판독을 위해 무인항공영상을 이용하였다. 연구방법은 소나무재선충병 피해목의 광학적·형태적 패턴을 이용하여 피해의심목을 추출하고, 판독의 정확도를 분석하는 방법으로 진행되었다. 연구 결과 피해고사목에 대한 적중률은 82%로 나타났다. 재선충 피해의심목의 효과적인 조사를 위해서는 작업자의 판별 능력이 매우 중요하다. 그러나 피해의심목 판독 업무가 분석자의 개별적 판단에 의하는 것은 한계가 있다. 따라서 빅데이터와 인공지능기술을 적용한 영상분석 방식을 통해 객체를 식별하는 연구가 필요하다.
더보기In this study, unmanned aerial images were used to timely analyze suspected trees damaged by pine wilt disease. Suspected trees were extracted using optical and morphological patterns of trees damaged by pine wilt disease, and the accuracy of reading was studied. As a result of the study, the accuracy ratio of the damaged tree was 82%. For effective investigation of suspected wilt worm damage, the ability of workers to identify is very important. However, it is a limit to relying on the analyst"s judgment for the task of analyzing the suspected damage tree. Therefore, there is a need for research to identify objects through image analysis methods that apply big data and artificial intelligence technology.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-09-30 | 학회명변경 | 영문명 : Korean Association Of Cadastre Information -> The Korean Cadastre Information Association | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.58 | 0.58 | 0.55 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.49 | 0.44 | 0.635 | 0.16 |
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