초록 ▼

❚연구의 주요 내용
○ 연구의 필요성 및 목적
- 생태적·경제적·공중보건적 피해를 주는 생태계교란 식물의 방제를 위한 골든타임의 확보를 위해 드론과 이미지 학습기법을 적용한 모니터링 및 분포 현황지도 구축방안 검토가 필요함

○ 공간 DBMS를 활용한 생태계교란 식물 분포도 구축체계는 다음과 같음
- 드론을 이용한 실험지역 촬영 및 정사영상 구축
- 정사영상을 활용한 생태계교란 식물 서식 확인 및 라벨링
- 정사영상의 타일링, 공간 DBMS 저장, 구글 이미지 수집 및 타일링 후 라벨링
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❚연구의 주요 내용
○ 연구의 필요성 및 목적
- 생태적·경제적·공중보건적 피해를 주는 생태계교란 식물의 방제를 위한 골든타임의 확보를 위해 드론과 이미지 학습기법을 적용한 모니터링 및 분포 현황지도 구축방안 검토가 필요함

○ 공간 DBMS를 활용한 생태계교란 식물 분포도 구축체계는 다음과 같음
- 드론을 이용한 실험지역 촬영 및 정사영상 구축
- 정사영상을 활용한 생태계교란 식물 서식 확인 및 라벨링
- 정사영상의 타일링, 공간 DBMS 저장, 구글 이미지 수집 및 타일링 후 라벨링
- 타일링된 이미지 중 샘플 추출을 활용한 이미지 학습(CNN 적용)
- 학습된 데이터를 활용한 정확도 충족 여부 검토
- 전체 이미지에 대한 분류 수행 및 분포도 구축
- 정확도 미충족 시 추가 촬영 및 구글 이미지 확보를 통한 정확도 충족 수행

○ 지속적으로 발견되는 생태계교란 식물 서식 현황의 갱신과 저장을 자동으로 진행하고, 기존 저장되어 있는 독립변수 데이터와의 상관분석(확률/통계, 머신러닝, 딥러닝 등)을 활용하여 생태계교란 식물의 서식 예측지도 구축이 가능하며, 이렇게 도출된 서식 예측지역을 대상으로 드론을 이용한 모니터링 실시 등의 활용이 가능함

❚정책 제안
○ 생태계교란 식물의 모니터링뿐만 아니라 고사목, 병해충 모니터링 등 다양한 분야에서의 적용 가능성 검토가 필요하며, 교목, 관목, 초본 등을 분류할 수 있어야 추후 다양한 분야에서 활용 가능성이 높을 것이라 판단됨
○ 본 연구에서 제안한 공간 DB와 이미지 학습 기술의 연계를 통해 자동화된 이미지 학습체계 및 지도 구축방안 마련에 대한 연구 개발이 가능할 것으로 판단됨
○ 향후 전국적 확장을 위해 드론뿐만 아니라 위성영상, 항공사진 등 다양한 매체를 통한 적용 가능성을 검토하고 최소 비용으로 최대 효과를 이끌어 낼 수 있는 방안에 대한 검토가 필요함

(출처 : 요약 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 ... 3
• 목차 ... 5
• Ⅰ. 생태계교란 식물 모니터링 구축체계 ... 7
• 1. 연구의 배경 및 목적 ... 7
• 2. 공간 DBMS 기반의 드론 영상 연계 및 이미지 학습 활용 가능성 검토 ... 10
• 3. 생태계교란 식물 분포도 구축체계 ... 13
• Ⅱ. 드론을 이용한 고해상도 정사영상 구축 ... 15
• 1. 드론 기반 고해상도 정사영상 시범구축 ... 15
• Ⅲ. 이미지 학습 기반의 생태계교란 식물 판독 ... 19
• 1. CNN을 활용한 이미지 학습 기반의 생태계교란 식물 판독 및 활용 가능성 검토 ... 19
• 2. 이미지 데이터 학습 및 분류 수행 ... 21
• 3. 분류기를 활용한 교란 식물 이미지 식별 ... 24
• Ⅳ. 생태계교란 식물 현황지도 구축 시 추가 고려사항 ... 30
• 1. 생태계교란 식물의 현황지도 구축 관련 검토 사항 ... 30
• 2. 검토된 분야 및 기술을 적용한 R&D 개발 가능성 검토 ... 32
• 참고문헌 ... 33
• 끝페이지 ... 35