AI 학습용 농작물 해충 영상이미지 데이터 구축
과제구분 어젠다 수행시기 전반기
연구과제 및 세부과제명 연구분야 수행기간 연구실 책임자
  현장애로 병해충 진단 및 발생 예측 기술 개발 작물보호 ’17~’24 환경농업연구과 이현주
  AI 학습용 농작물 해충 영상이미지 데이터 구축 작물보호 ’20 환경농업연구과 이영수
색인용어  해충, 인공지능, 진단, 이미지
 
□ 연구 목표
농작물별 발생 병해충이 다양하기 때문에 전문가가 아니면 병해충 분류ㆍ동정이 어려워 의사결정의 오진으로 농작물 피해가 증가하고 있는 실정이다. 농작물 발생 병해충 약 3천여 종 중에서 방제가 필요한 종은 470여종(병 162, 해충 313)으로 알려져 있으며, 농작물 병해충 연구는 농촌진흥청, 도 농업기술원, 대학 등에서 추진해 왔으나, 병해충 전문가 육성에는 한계가 있는 상황이다. 병해충 진단 오류는 최적 방제 실패로 농업인 피해는 물론, 잘못된 농약 사용으로 인한 안전 농산물 생산에도 차질이 우려되고 있다. 인공지능 이용 등 첨단기술을 이용해 농업인이 해충을 현장에서 직접 진단ㆍ처방할 수 있는 기술을 통해 농약사용 절감 및 올바른 농약 사용을 유도할 수 있는 기술개발이 필요한 실정이며(Lee et al., 2019), 따라서 본 연구는 향후 첨단기술을 이용한 진단 및 사이버식물병원(plant119) 자가진단용으로 활용하기 위해 우리나라 대표적인 채소(배추)의 주요 해충에 대한 발육단계별 이미지를 확보하고자 수행하였다.
 
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