꿀벌 병해충 진단을 위한 YOLO 기반 객체 인식 모델 개발 = YOLO-based Object Detection Model for Diagnosing Honeybee Pest and Disease
저자
이홍구 ( Honggu Lee ) ; 신정용 ( Jeongyong Sin ) ; 김민지 ( Min-jee Kim ) ; 김수배 ( Su-bae Kim ) ; 모창연 ( Changyeun Mo )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
170-170(1쪽)
제공처
2022년 국내 양봉업에서는 꿀벌 군집붕괴현상(Colony Collapse Disorder, CCD)이 발생하였으며, 꿀벌 군집붕괴의 주원인으로 이상기온과 꿀벌응애가 지목되고 있다. 이러한 군집붕괴현상을 예방하기 위해 벌통의 지속적인 관찰과 관리가 요구된다. 현재 벌통 상태 점검은 관리자의 직접적인 관찰 및 판단에 의존하고 있다. 군집붕괴현상의 원인 중 하나로 지목되는 꿀벌응애는 약 1.1 mm * 1.6 mm의 크기와 적갈색을 가진 진드기다. 이러한 꿀벌응애는 꿀벌에 기생하거나 소방 안에서 서식하지만, 작은 크기와 보호색으로 인해 육안 식별에 어려움이 있다. 또한 꿀벌에 주요 질병인 부저병, 석고병, 백묵병은 확산 속도가 빠르므로 발병 초기에 식별하여 방제 또는 격리시키는 것이 필요하다. 이 질병에 감염된 꿀벌 애벌레들은 중력 방향으로 쏠리며 질감이 묽어지는 증상이 나타난다. 따라서 본 연구에서는 꿀벌의 병해충 진단을 위한 객체 인식 모델을 개발하고자 한다. 꿀벌 병해충 진단 모델 개발을 위해 객체 인식 알고리즘인 You Only Look Once(YOLO)가 사용되었으며, 7개의 양봉 객체 꿀벌응애, 꿀벌응애에 감염된 꿀벌, 날개기형 꿀벌, 꿀벌, 질병에 감염된 애벌레, 정상 애벌레, 소방을 자동 식별하도록 학습되었다. 양봉 영상 데이터는 전라북도 완주군 국립농업과 학원의 양봉장과 강원도 춘천시 양봉장의 총 26개의 벌통에서 획득하였다. 꿀벌 병해충 진단 모델 개발을 위해 사용된 영상 데이터는 640*640 크기로 추출된 1,463개의 소초광 원본 영상과 이를 히스토그램 정규화 및 평활화를 적용하여 획득한 2,926개의 증강 영상이다. 꿀벌 병해충 진단 모델을 개발한 결과, mAP[0.5] 기준으로 7개 객체 전체에 대해 95.0%의 인식정확도를 보였으며, 그 중 꿀벌응애와 질병에 감염된 애벌레의 인식정확도는 각각 97.4%, 89.7%로 나타났다. 본 연구 결과는 영상 기반의 객체 인식 알고리즘이 꿀벌 병해충 진단을 위해 적용될 수 있음을 보여주며, 추후 양봉 병해충 모니터링을 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)