초록

∙ 병해(1종; 고추 탄저병), 해충(2종; 파밤나방, 배추좀나방)
- 병원균과 피해 증상 영상자료 확보, 분리, 분류 동정 완료
∙ NCPMS와 유사한 방식으로 농약안전시스템에 탐재할 방향설정
∙ 개발우선순위 작물선정 및 병해충 수, 지역별 등 개발전략확립
∙ 병해충 인식 영상시스템 개발
∙ 병해충 인식 영상시스템 플랫홈 운영방안 개발

(출처 : 요약서 3p)

Abstract ▼

□ Purpose&Contents
○ Purpose
Establishment of the safe and stable agricultural production system using the pest control system fused with artificial intelligence (AI) that is establishing a rapid diagnosis and prescription of plant diseases and insect pests.
○ Contents
∙ Securement of ba

□ Purpose&Contents
○ Purpose
Establishment of the safe and stable agricultural production system using the pest control system fused with artificial intelligence (AI) that is establishing a rapid diagnosis and prescription of plant diseases and insect pests.
○ Contents
∙ Securement of basic image data, classification, identification and automatic diagnosis with 3 or more major plant diseases and insect pests by crop.
- Securement of basic image data recognized by developing stages of plant diseases and insect pests.
- Classification and identification by professional groups of plant diseases and insect pests.
- The classified image data is loaded into the information system operated by the Rural Development Administration.
- Developing the deep learning technology that can automatically diagnose plant disease and insect pest image data.
∙ Development of strategies for diagnosis and prescription of plant diseases and insect pests by crop using image information.
- Development of strategies using image information data for the diagnosis and prescription technology of plant diseases and insect pests for each crop.
- Find problems and prepare countermeasures arising in the process of developing automatic diagnosis.
- Automatic recognition rate and quantity and quality of image information are suggested and required minimum amount of image information.
- Mid- to long-term strategies for diagnosis of plant diseases and insect pests including the deep learning technology should be presented.

□ Results
∙Disease(1 species; pepper anthracnose), pests(2 species; beet armyworm, diamondback moth)
- Completion of acquisition, separation, classification, and identification of pathogens and damage symptom image data
∙Establish the direction to be detected in the pesticide safety system in a manner similar to NCPMS
∙Establishment of development strategies such as selection of crops with priority for development, number of diseases and pests, and region
∙Disease and pest recognition application image system development
∙Develop disease and pest recognition application image system platform operation plan

□ Expected Contribution
∙Develop a system that can be used by the nation by investigating the NCPMS and pesticide safety system with standardized data that can distinguish diseases and pests.
∙Induce the use of correct pesticides by using the app to recognize major diseases and pests.

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 국 문 요 약 문 ... 4
• Summary ... 5
• 목차 ... 7
• 제1장 연구 개발 과제의 개요 ... 8
• 제1절 연구 개발 목적 ... 8
• 제2절 연구 개발의 필요성 ... 8
• 제3절 연구 개발 범위 ... 9
• 제2장 연구 수행 내용 및 결과 ... 10
• 제1절 작물별 주요 병·해충(3종 이상)의 기초 영상자료 진단·분류·동정·확보 및 자동진단 ... 10
• 1. 병·해충의 생육단계별로 구분하여 병·해충을 인식할 수 있도록 영상자료를 확보 ... 10
• 2. 확보된 기초 영상자료는 병·해충 전문가가 분류 동정 ... 24
• 3. 분류된 영상자료는 농촌진흥청에서 운영하는 농약안전정보시스템에 탑재 ... 24
• 4. 병·해충 영상자료는 딥러닝(Deep learning)을 통하여 자동진단 할 수 있는 기술을 개발 ... 25
• 제2절 영상 정보를 활용한 농작물별 병·해충 진단·처방 개발 전략 수립 ... 40
• 1. 영상 정보를 활용한 농작물별 병·해충 진단·처방기술 개발에 필요한 전략을 개발 ... 40
• 제3절 플랫폼 설계, 홈페이지 개발 및 운영 ... 58
• 1. 플랫폼 구축 전략 ... 58
• 2. 플랫폼 구성 ... 60
• 3. 플랫폼 단계별 구축 계획 ... 64
• 4. ‘통합업무처리 시스템’ PaiRIS(가칭) 플랫폼 개발 ... 68
• 제3장 목표달성도 및 관련분야 기여도 ... 93
• 제1절 목표대비 달성도 ... 93
• 제2절 정량적 성과(논문게재, 특허출원, 기타)를 기술 ... 94
• 제4장 연구 결과의 활용 계획 ... 95
• 제1절 추가연구의 필요성 ... 95
• 제2절 타 연구에의 응용 ... 96
• 제5장 연구 개발 결과의 보안 등급 ... 97
• 제6장 연구시설·장비종합정보시스템에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 98
• 제7장 연구개발과제의 대표적 연구실적 ... 99
• 제8장 기타사항 ... 100
• 제9장 참고문헌 ... 101
• 표목차 ... 102
• 끝페이지 ... 197