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- 저자 : 신나리 ( Nari Sin ) (검색결과 2 건)
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권경도 ( Kyung-do Kwon ),김조철 ( Jocheol Kim ),신나리 ( Nari Sin ),최우주 ( Woo-joo Choi ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
잡초 제거는 작물의 정상적인 생육과 수확량에 크게 영향을 주는 농작업 중 하나로 수시로 잡초 제거가 진행되어야 한다. 하지만 잡초 제거 시 예초기 및 농기구 사용 미숙에 따른 사고, 근골격계 질환, 농약에 중독되는 등 크고 작은 피해가 발생하고 있다. 이러한 작업자의 안전사고 방지와 투입되는 노동력 감소를 위해 자동화 및 무인화 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 밭에서 발견되는 잡초를 작물과 구분하는 알고리즘을 개발해 스마트 농업기술 발전에 활용하고자 했다. 재배 중인 콩(전라남도 나주)과 콩 주위의 잡초를 함께 촬영하여 영상 데이터를 획득했다. 출현기부터 1주일 간격으로 7주 동안 주기적으로 획득하여 인식 모델 개발을 위한 학습 데이터를 구축했다. 작물과 잡초의 인식을 위해 CNN 기반의 모델을 활용했다. 인식 모델의 과적합을 방지하기 위해 Accuracy와 loss가 일정 값에 수렴하는지 확인하고, 학습 모델의 깊이와 학습 수를 설정했다. 작물과 잡초의 인식 결과에서 유의미한 결과를 도출했으며, 본 연구에서 개발된 인식 모델을 활용하면 선택적 잡초 제거에 활용될 수 있음을 확인했다. 추후 연구에서 데이터 다양성 확보, 대상 작물 확대 및 인식 알고리즘 최적화를 통해 인식 정확도를 높일 예정이다.
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최우주 ( Woo-joo Choi ),김조철 ( Jocheol Kim ),신나리 ( Nari Sin ),권경도 ( Kyung-do Kwon ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1
노지작물에 대한 생산성 향상 및 생산비용 절감을 위해 정밀농업 기술이 고도화됨에 따라 작물 모니터링 및 실시간 관리의 중요성이 높아지고 있다. 정밀농업의 실현을 앞당기기 위해 영상처리 및 인공지능 기술을 농업에 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 작물 재배 과정에서 잡초는 빠르게 생장해 작물의 생장을 저해하고, 병충해 피해를 확대하며, 투입자원의 손실을 유발할 수 있다. 따라서 작물과 잡초를 인식하는 기술 개발을 통해 작물 모니터링 및 잡초 제거 등에 활용이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대표적인 노지작물인 콩, 마늘, 배추에 대해 RGB영상 기반 작물 및 잡초 인식 알고리즘을 개발했다. 재배기간 동안 주기적으로 작물과 잡초 영상을 카메라(GoPro HERO 10, GoPro Inc., USA)를 이용하여 취득했다. 전체 영상 중 각 작물당 300장의 영상을 Annotation했으며, 학습, 검증, 테스트를 위해 각각 80%, 10%, 10%의 비율로 데이터 세트를 구성했다. 학습을 위해 다양한 분야에서 높은 성능을 보이는 인공지능 알고리즘 중 RetinaNet, Faster RCNN, YOLO v5을 활용했고, mAP50와 추론 속도 고려한 학습결과, YOLO v5 large 기반의 알고리즘이 정확도가 높게 나타났으며, 콩, 마늘, 배추에 대한 mAP50는 각각 0.67, 0.45, 0.65으로 확인됐다. 개발된 모델은 정밀농업 기술 개발에 활용될 수 있다고 판단되며, 추후 연구에서 추가 데이터 수집 및 알고리즘 최적화를 진행할 계획이다.
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