초분광영상 데이터를 이용한 딸기 병증 판별 최적 모델 선정 = Selection of Optimal Model for Discriminating Strawberry Diseases Using Hyper-spectral Image Data
저자
김은리 ( Eun-ri Kim ) ; 유찬석 ( Chan-seok Ryu ) ; 강예성 ( Ye-seong Kang ) ; 송혜영 ( Hye-young Song ) ; 박기수 ( Ki-su Park ) ; 백현찬 ( Hyeon-chan Baek ) ; 박민준 ( Min-jun Park ) ; 김태양 ( Tae-yang Kim ) ; 박은지 ( Eun-jee Park )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
382-382(1쪽)
제공처
딸기는 한국의 대표 과채류 중 하나로 2020년 기준 전체 채소 생산액의 10.9%로 큰 비율을 차지하는 작물이다. 국내 발생 딸기 병해 중 시듦병, 역병은 주로 정식 초기에 토양을 매개로 발생하여 큰 피해를 준다. 본 연구에서는 병증이 유사한 시듦병, 역병, 한해를 신속하고 비 파괴적으로 진단하기 위해 초분광 영상과 머신 러닝 기법을 이용하여 정상 개체와의 분류 모델을 개발하고자 한다.
본 실험은 경상남도 농업기술원 하이테크 유리온실(N35.2105°E128.1174°) 내에서 딸기(매향)로 진행하였으며, 각 처리구별(정상, 시듦병, 역병, 한해) 12개체씩 배치하여 총 48개체로 실험하였다. 온실 내 초분광 센서(FX10, Specim Spectral imaging Ltd, Finland)로 2021년 4월 26일부터 6월 1일까지 총 37일간 매일 1일 1회 11시에서 13시 사이에 영상을 취득하였다. 취득된 영상은 ENVI 5.6 Classic(Exclis Visual Information Solution Inc, USA) 소프트웨어로 암전류 및 광 보정 후, ExG(Excess Green) 지수를 이용하여 식생을 분리하고 단일 개체별 반사값 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터는 평활화 유무에 따른 성능 비교를 위해 Savitzky-Golay filtering 기법을 수행하여 학습데이터로 생성하였다. 생성된 데이터로 Decision Tree, Random Forest, XGBoost, LightGBM 4가지 기법을 이용하여 모델을 개발하여 비교하였으며, 평활화 유무와 각 모델에 따른 성능은 Kappa와 F1 Score로 평가하였다. Python(Python 3.7.9, Python Software Foundation, USA)으로 평활화를 진행하지 않은 LightGBM이 Kappa=0.666, F1 Score=0.748로 가장 높은 성능을 나타내었다. Kappa와 F1 Score에서 정상 개체와 병증 간의 오분류가 전체 오분류의 93.7%로 높게 나타났다. 이는 매일 Real Time PCR 결과로 감염 여부를 조사할 수 없어, 최종 PCR 결과를 기반으로 판단된 감염 여부와 실제 감염 시기의 차이로 인한 영향으로 추측된다. 추후 매일 Real Time PCR 검사 또는 병증 감염 지수의 시계열 데이터를 취득하여 분류 모델의 성능을 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
분석정보
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)