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Kafe 바로가기주관연구기관 | 전남대학교 Chonnam National University |
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연구책임자 | 김진영 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-12 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 농촌진흥청 Rural Development Administration(RDA) |
등록번호 | TRKO202200009183 |
과제고유번호 | 1395068253 |
사업명 | 생물다양성위협외래생물관리기술개발사업(R&D)(농진청) |
DB 구축일자 | 2022-09-10 |
키워드 | 외래잡초.영상판별.딥러닝.형태적 특성.이미지 표준화.invasive plants.image recognition.deep learning.morphological characteristics.standardization of images. |
□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
제1주관 ○ 외래잡초 판별 인식기술 개발 및 시스템 구축
제1공동 ○ 비름과 외래잡초의 형태적 특성 발굴 및 이미지 표준화
제2공동 ○ 외래잡초 영상판별을 위한 분광학적 지표 데이터베이스 구축
제3공동 ○ 현삼과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
제4공동 ○ 명아주과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
제5공동 ○ 메꽃과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
제6공동 ○ 국화과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
○ 전체 내용
제1주관
○ 영상 정보 기반
□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
제1주관 ○ 외래잡초 판별 인식기술 개발 및 시스템 구축
제1공동 ○ 비름과 외래잡초의 형태적 특성 발굴 및 이미지 표준화
제2공동 ○ 외래잡초 영상판별을 위한 분광학적 지표 데이터베이스 구축
제3공동 ○ 현삼과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
제4공동 ○ 명아주과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
제5공동 ○ 메꽃과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
제6공동 ○ 국화과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
○ 전체 내용
제1주관
○ 영상 정보 기반의 식물 빅데이터 구축 및 딥러닝 기반 외래잡초 판별기술 개발
○ 외래잡초 영상 판별 시스템 구축
제1공동
○ 비름과 외래잡초 7분류군에 대한 유용형질 구명
○ 비름과 외래잡초 유사 자생잡초에 대한 영상판별 가능 형질 구명
○ 비름과 외래잡초의 유용형질별 양적 특성 조사
○ 비름과 외래잡초에 대한 영상판별 가능 유용형질 이미지 자료 제공
○ 외래잡초 영상판별을 위한 이미지 표준화 정보 제공
제2공동
○ 외래잡초 종별 분광학적 지표 데이터 수집
○ 외래잡초 종별 분광학적 지표 데이터 표준화
○ 외래잡초 종별 분광학적 지표 데이터 특성 분석
○ 분광학적 데이터베이스를 활용한 외래잡초 판별 모델 개발
제3공동
○ 현삼과 외래잡초 7분류군 및 대상종과 유사한 자생잡초의 영상판별 가능 형질을 발굴
○ 외래잡초의 양적 특성을 조사하여 영상판별이 가능한 형질의 이미지 자료 제공
제4공동
○ 명아주과 외래잡초 7분류군 및 대상종과 유사한 자생잡초의 영상판별 가능형질을 발굴
○ 외래잡초의 양적 특성을 조사하여 영상판별이 가능한 형질의 이미지 자료 제공
제5공동
○ 메꽃과 외래잡초 7분류군 및 대상종과 유사한 자생잡초의 영상판별 가능 형질을 발굴
○ 외래잡초의 양적 특성을 조사하여 영상판별이 가능한 형질의 이미지 자료 제공
제6공동
○ 국화과 외래잡초 13분류군 및 대상종과 유사한 자생잡초의 영상판별 가능형질을 발굴
○ 외래잡초의 양적 특성을 조사하여 영상판별이 가능한 형질의 이미지 자료 제공
○ 외래잡초 영상 판별 시스템 개발
- 외래잡초 영상 판별 인식기술 개발 및 시스템 구축
- 외래잡초 분광학적 지표 데이터베이스 구축 및 판별 인식기술 개발
- 비름과, 현삼과, 명아주과, 메꽃과, 국화과 외래잡초의 형태적 특성 발굴 및 이미지 표준화
○ 1주관 : 외래잡초 판별 인식기술 개발 및 시스템 구축
- 외래잡초 원본 영상 DB 82,389장 구축
- 딥러닝 모델 학습을 위한 외래잡초 표준영상 DB 527,261장 구축
- 외래잡초 영상 판별을 위한 딥러닝 모델 개발
- 안드로이드 어플리케이션 및 서버를 포함하는 외래잡초 영상 판별 시스템 구축
○ 1공동 : 비름과 외래잡초의 형태적 특성 발굴 및 이미지 표준화
- 비름속 잡초 자연생태 이미지 자료 구축 : 가는털비름 등 7 분류군을 포함(1,002컷)
- 비름속 잡초 잎 이미지 자료 구축 : 털비름 등 7 분류군을 포함(3,400컷)
- 비름과 비름속 잡초의 잎 양적형질 조사
- 비름과 비름속 외래잡초 건조표본(긴털비름 등 9점) 기탁
- 비름과 비름속 외래잡초 종자(개비름 등 2점) 기탁
- 기타 분류군 이미지 확보: 61,899매
- 외래잡초 영상판별을 위한 이미지 표준화를 위한 29,384건의 데이터베이스 검수
- 학술발표: 한국잡초학회 학술발표회 포스터 발표 2건(2018-2019년)
- DB구축: 국가농작물병해충관리시스템 외래 잡초 이미지 DB 등록 14건
- 자료발간: 한국의 밭 외래잡초(전자도감)
○ 2공동 : 외래잡초 영상판별을 위한 분광학적 지표 데이터베이스 구축
- 현장조사를 통한 자연광 조건과 실험실의 표준광원 조건에서 스펙트럼을 수집
- 외래잡초 71종, 자생잡초 3종, 작물 24종, 유식물 29종에 대해 총 77,500개 스펙트럼 수집
- 스펙트럼 데이터에서 외래잡초 영상판별을 위한 최적의 전처리 방법 수행
- 머신러닝 모델 및 Deep Learning 모델 4가지 개발
○ 3공동 : 현삼과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
- 현삼과 외래잡초 7분류군에 대한 유용형질 구명
- 현삼과 외래잡초 유사 자생잡초에 대한 영상판별 가능 형질 규명
- 현삼과 외래잡초의 유용형질별 양적 특성 조사
- 현삼과 외래잡초에 대한 영상판별 가능 유용형질 이미지 자료 제공
- 외래잡초 영상판별을 위한 이미지 표준화 정보 제공
○ 4공동 : 명아주과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
- 대상식물 7분류군과 유사 분류군을 대상으로 3,174개 이미지 데이터 확보
- 명아주과 외래잡초 건조표본(취명아주 등 5점) 기탁
- 학술발표: 2019년 한국잡초학회 학술발표회 포스터 발표(2019년 03월 28일)
- 논문게재: 한국자원식물학회지 32(6): 644-668.
○ 5공동 : 메꽃과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
- 메꽃과 외래잡초의 발생시기와 장소를 다양하게 하여 총 100지점의 현장 조사
○ 6공동 : 국화과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
- 국화과 대상 14분류군 및 근연 유사 분류군을 대상으로 25,058장 이미지 데이터 확보
- 국화과 외래잡초 건조표본(총 10점) 기탁
- 2018년 작물보호분야 공동국제학술대회 포스터 발표 1건 (2018년 10월 25일)
- 국제전문학술지(SCI급) 2편 게재
- 큰방가지똥(S. asper )과 방가지똥(S. oleraceus ) DNA 샘플 확보: 82집단 1,162개체
- 대상종 35점, 유사종 21점으로 총 56점의 표본을 제작
- 메꽃과 외래잡초 잎의 판별용 질적 형질 선발
- 메꽃과 외래잡초 엽장, 엽폭, 엽선각도, 엽장/엽폭 비 분석 및 엽색 RGB값을 활용
- 메꽃과 외래잡초 및 유사분류군 이미지 8561장 전달
□ 연구개발성과
제1주관 - 외래잡초 판별 인식기술 개발 및 시스템 구축
- 사전학습 및 전이학습에 따른 식물 판별 성능분석을 통한 최적합 딥러닝 구조 확보
- 입력 데이터 변형에 따른 분류 성능 분석을 통한 최적합 데이터 증강 기법 확보
- 사전학습 모델의 최적 성능 도출을 위한 다양한 학습 실험을 통해 사전학습 최적합 모델 확보
- 계층적 모델을 통한 외래잡초 최적합 딥러닝 구조 확보
- Late Fusion 모델 기반의 외래잡초 최적합 결과 확보
- 캡슐 네트워크 숏컷 라우팅 알고리즘을 통해 기존의 캡슐 네트워크의 높은 연산량을 감소시킴
- 외래잡초 영상 판별 안드로이드 어플리케이션 및 외래잡초 영상 판별 딥러닝 모델이 탑재된 서버를 포함하는 시스템 구축
- 외래잡초 영상 판별 시스템 현장적용 기능 시험을 통해 실시간 동작 이상 없음을 확인하고, 좋은 성능을 보임
- 전남대학교에서 구축한 외래잡초 데이터셋의 성능 실험 결과는 98.7% 달성
제1공동 - 비름과 외래잡초의 형태적 특성 발굴 및 이미지 표준화
- 비름속 잡초 자연생태 이미지 자료 구축 : 가는털비름 등 7 분류군을 포함(1,002컷)
- 비름속 잡초 잎 이미지 자료 구축 : 털비름 등 7 분류군을 포함(3,400컷)
- 비름과 비름속 잡초의 잎 양적형질 조사
- 비름과 비름속 외래잡초 건조표본(긴털비름 등 9점) 기탁
- 비름과 비름속 외래잡초 종자(개비름 등 2점)기탁
- 기타 분류군 이미지 확보: 61,899매
제2공동 - 외래잡초 영상판별을 위한 분광학적 지표 데이터베이스 구축
- 2018년 외래잡초 및 작물 총 22종 스펙트럼 6,539개 수집
- 2019년 외래잡초 및 작물 총 38종의 스펙트럼 16,743개 수집
- 2020년 외래잡초 및 작물 총 57종의 스펙트럼 19,885개 수집
- 2021년 외래잡초 및 작물 총 52종의 스펙트럼 34,333개 수집
- 외래잡초 71종, 자생잡초 3종, 작물 24종, 유 식물 29종에 대해 총 77,500개 스펙트럼 수집
제3공동 - 현삼과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
- 채집지 정보 D/B 구축
- 종자미세형질관찰, 표본제작
- 동정을 위한 형질 분석과 형질판별을 위한 이미지 자료도출
제4공동 - 명아주과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
- 농경지에 유해하다고 보고된 외래잡초 흰명아주 등의 분포지 탐색
- 외부형태적으로 이들과 유사한 자생 잡초 선정
- 서식지에서 다양한 시기, 부위를 촬영
- 촬영한 이미지를 적절히 조정하여 이미지 분석팀에 제공
제5공동 - 메꽃과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
- 이미지 데이터 수집: 잎, 줄기, 화서 등을 디지털 카메라로 촬영하거나 스케너를 활용하여 스캔 후 디지털화
- 이미지 데이터 제공: 디지털화 한 이미지 데이터를 종별, 형질별로 분류
- 대상종의 형태 형질의 변이를 고려하여 다양한 잎, 꽃 등의 이미지 촬영
- 식물 이미지는 특성에 따라서 데이터베이스화하여 체계적으로 관리 및 보관
제6공동 - 국화과 외래잡초의 형태적 특성 발굴
- 동일 생육지점에서 형태적으로 다양하다고 판단되는 개체들을 선별하여 채집하고, 확증 표본제작, 필요에 따라 종자 및 DNA 샘플 확보
- 현장조사의 문제점을 보완하고, 생육 초기에서 결 실기까지의 다양한 모습을 관찰하기 위해 식물체를 식물원에서 식재하여 지속적으로 관찰하고 이미지 자료을 확보함
- 서식지에서 다양한 시기, 부위를 촬영
- 촬영한 이미지를 적절히 조정하여 이미지 분석팀에 제공
□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
1) 연구개발 결과의 활용방안
○ 국내 농경지 분포 외래잡초 영상판별 알고리즘 개발 및 시스템 구축(산업재산권 출원, 논문)
○ 외래잡초 영상판별 클라이언트-서버 시스템(논문, 전산프로그램 개발)
○ 외래잡초 영상판별 어플리케이션 개발(전산프로그램 개발)
○ 농경지 분포 비름과 외래잡초의 양적형질 특성(논문)
○ 농경지 외래잡초 도감(전문서적 출간)
○ 비름과 외래잡초의 석엽표본 제작 및 기탁(생물자원 등록 및 기탁)
○ 비름과 외래잡초의 영상판별 알고리즘 개발 및 시스템 구축(논문)
○ 비름과 외래잡초의 표준 영상과 스펙트럼 데이터베이스 구축(DB구축)
○ 농민과 농업관련 전문가를 위한 외래잡초 영상판별 어플리케이션 보급(홍보)
○ 외래잡초 종별 분광학적 라이브러리 구축(DB구축)
○ 분광학적 데이터베이스를 활용한 외래잡초 판별 기술(논문)
2) 기대성과 및 파급효과
(1) 기술적 측면
○ 영상 판별을 통한 외래 식물과 근연 자생종의 실시간 종 동정 기술 확보
○ 기후변화 관련 잠재적 생태계 위해 외래잡초의 조기탐지 및 예찰 가능
○ 국내 분포 외래잡초의 양적 형질 및 이미지 자료 확보
○ 농경지의 효율적 관리를 위한 외래잡초의 영상판별을 위한 시스템 구축
○ 외래잡초 분광학 지표 기반 종 판정 원천기술 확보를 통한 국제적 선도 그룹으로 도약할수 있음
(2) 경제적·산업적 측면
○ 생태계위해 외래식물로 인하여 사회・경제적 피해 및 생태계 위해가 발생하거나 발생할 우려가 있는 경우, 이를 관리 및 방제하는 비용 발생을 절감할 수 있음
○ 생태계위해우려 외래식물을 수입하고자 할 경우 생태계위해 우려와 관련하여 외래식물의 위해성을 심사·평가하는 과정에 수반되는 조사비용 및 심사단 운영비용 등을 절감 할수 있음
○ 전 산업 분야를 통틀어 드론이 창출하는 시장규모는 1,270억 달러(약 152조 원) 이상으로 추정되며 이 중 농업용 드론이 가장 유망한 분야로 분석되었으며, 초분광 이미지를 활용한 외래 잡초 판별기술은 농업용 드론의 활용성을 높여서 이와 관련된 새로운 산업을 제시할 수 있음
(출처 : 요약문 2p)
과제명(ProjectTitle) : | - |
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연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
키워드(keyword) : | - |
과제수행기간(LeadAgency) : | - |
연구목표(Goal) : | - |
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