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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 조영손 ( Jung-ll Cho ) (검색결과 1 건)
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      • RGB 영상 및 딥러닝 기반 고구마 수분 스트레스 평가

        조수빈 ( Jiwon Choi ),최지원 ( Soobeen Cho ),조은아 ( Euna Cho ),조영손 ( Jung-ll Cho ),김건우 ( Geonwoo Kim ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2

        최근 한반도의 기온 상승에 따른 폭염, 한파, 호우, 가뭄 등의 이상기후 발생 빈도와 강도가 지속적으로 증가함에 따라 농작물의 생산성 저하 현상이 증가하고 있다. 이 중 고구마는 구황작물로서 생산성을 기대하기 힘든 지역에서도 잘 자라지만 기온과 습도에 따라 품질과 생산량의 편차가 크다. 따라서 본 연구에서는 고구마의 수분 스트레스 피해를 정량적으로 평가하기 위해 노지에서 자라고 있는 고구마의 RGB 영상을 이용하여 수분스트레스의 정량화 평가 연구를 수행하였다. 본 연구에서 선정된 딥러닝 모델은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)으로, RGB 영상학습에 최적화하여 고구마의 수분 스트레스를 평가할 수 있는 방법을 개발하였다. 모델 개발에 사용된 데이터는 고구마의 수분 스트레스 수준별 시계열 RGB 이미지, 수확량, RGB 이미지, 토양 수분 함량, SPAD, 대기 온도 등이 사용되었다. 결과적으로, 본 연구에서 개발된 CNN 모델이 고구마의 수분 스트레스 정량화 평가에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 판단한다.

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