영상을 이용한 작물생장 진단 기술 개발
과제구분 기본 수행시기 전반기
연구과제 및 세부과제명 연구분야 수행기간 연구실 책임자

인공지능의 농업적 활용 기술 개발

 미래농업 ’17~ 원예연구과 이영석

영상을 이용한 작물생장 진단 기술 개발

 미래농업 ’20~’21 원예연구과 이영석
색인용어

영상, 인공지능, 자동 측정, RGB, ToF

 
□ 연구 목표
클라우스 슈밥의 4차 산업 선언 이후, 빅데이터, 인공지능 등 첨단 기술과 기존 산업 기술 간에 융복합을 통해 새로운 부가가치 기술이 개발되고 이 기술이 또 다른 기술을 창조하는 도미노 현상이 일어나고 있다. 모든 산업분야에서‘4차 산업 융복합 기술’은 새로운 부가가치를 창출하는‘키 테넌트’로 떠올랐다.
작물의 생장 지표로 사용되는 초장, 경경, 엽면적 등은 증산 및 광합성과 밀접한 관계가 있고, 이러한 지표는 정량화를 통해 최적의 조건을 규명하는데 활용될 수 있어 매우 중요하다(김강석 등, 2020). 그러나 생장 지표를 측정하는 기존의 방식은 파괴적이고 인적 자원을 많이 필요로 하여 시간과 비용 소모가 클 뿐만 아니라, 조사자의 숙련도나 방법론에 따라 신뢰성이 떨어질 수 있다(민병로 등, 2004 ; 김동욱 등, 2018).
이를 극복하기 위하여 3차원 영상 데이터를 이용하는 연구들이 제시되어 왔으며(강민석 등, 2021 ; 박주현, 2017) 최근 스마트폰, 소형 CCTV 등 다양한 기기들이 개발되고 비용도 감소하면서 디지털 영상 자료에 대한 접근성이 현저하게 높아지고 있다(서명철 등, 2021). 작물 생육에 대한 영상 등 디지털 데이터의 취득 방법이 용이해지고 다양해짐과 함께 통신 기술도 비약적으로 발전하고 있어 실시간 원격으로 관찰 분석하고 이미지를 수집할 수 있게 되었다.
본 연구는 3D 모델링 기술을 도입하여 작물의 RGB를 구축하고 이를 기반으로 인공지능 기반의 딥러닝을 통해 생장 측정 모델을 구축하여 작물 영상 데이터 기반 자동 센싱 및 생장 진단 기술을 개발하고자 하였다.
 
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