초록 ▼

□ 연구내용
ㅇ 산림환경사진 데이터 수집 및 기존 연구 분석
- 공개 데이터 네트워크에서 산림환경사진의 다차원 데이터를 수집
- 산림환경 수목 카운팅 기술 관련 문헌 분석
ㅇ 인공지능 모델 개발을 위한 수목 개체 레이블링
- LiDAR 데이터를 이용한 수목 개체의 캐노피 높이 모델 생성
- 인공지능 모델 개발을 위한 레이블 데이터 생성
ㅇ 딥러닝 기반 수목 개체 탐색 인공지능 모델 개발
- 수목 개체 탐색에 대한 기본 딥러닝 네트워크 개발
- 수목 개체 탐색 및 카운팅 인공지능 모델

□ 연구내용
ㅇ 산림환경사진 데이터 수집 및 기존 연구 분석
- 공개 데이터 네트워크에서 산림환경사진의 다차원 데이터를 수집
- 산림환경 수목 카운팅 기술 관련 문헌 분석
ㅇ 인공지능 모델 개발을 위한 수목 개체 레이블링
- LiDAR 데이터를 이용한 수목 개체의 캐노피 높이 모델 생성
- 인공지능 모델 개발을 위한 레이블 데이터 생성
ㅇ 딥러닝 기반 수목 개체 탐색 인공지능 모델 개발
- 수목 개체 탐색에 대한 기본 딥러닝 네트워크 개발
- 수목 개체 탐색 및 카운팅 인공지능 모델 개발
ㅇ 수목 개체 카운팅 모델의 성능 시험
- 카운팅 모델의 추론 정확도 시험
- 카운팅 모델의 추론 속도 시험
ㅇ 지리 정보 시스템 연계용 애플리케이션 개발 및 기술이전
- 수목 탐지 및 카운팅 애플리케이션 개발
- 지리 정보 시스템 연계 방안 도출 및 기술이전

□ 연구개발 성과
ㅇ 정성적 성과
- 분류 및 탐지 분야 인공지능 모델 개발 역량 강화
- 탄소흡수원 관리를 위한 수목 탐지 및 카운팅 솔루션 개발
ㅇ 정량적 성과
ㅇ 기술스펙 달성 성과

□ 기술적 우수성
ㅇ 수목 카운팅에 대한 인공지능 모델 개발의 우수성
- 산림환경에서 수형의 다양성과 인접한 나무와의 중첩, 경계의 모호성 등으로 인해 수목 개체의 카운팅 기술은 개발이 어려운 문제로 알려져 있음
- 본 과제를 통해 개발된 인공지능 모델은 RGB 데이터만을 사용하여 수목 개체의 수를 높은 정확도와 빠른 속도로 카운팅할 수 있는 성능을 보유함
ㅇ 지리 정보 시스템과의 연계 활용의 우수성
- 인공지능 기반 수목 개체 카운팅 기술은 주로 학술적인 관점에서 다루어져 왔으며 아직 실제 애플리케이션의 개발·적용 사례는 찾아보기 어려움
- 본 과제를 통해 개발된 수목 카운팅 애플리케이션은 드론에서 전송되는 실시간 영상과 통신하여 지리 정보 시스템의 SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성)모듈과 연계 활용되는 프로토콜이 도출되어 있음

□ 성과활용 계획
ㅇ 개발 기술을 활용한 산림 관리 전략 구성
- 본 개발을 통해 구축된 인공지능 솔루션을 산림 관리 시스템에 적용하여 산림 훼손지 등을 관리·복구하고 탄소흡수원 보존하는데 활용
- 특히, 베트남, 우크라이나 등 산림 관리가 수요가 높은 아시아 지역에 제안하여, 산림 수종 및 개체 관리 시스템 개발 및 사업화 진행

(출처 : 요약서 4p)


□ 기업의 애로사항
ㅇ 아이지아이에스(이하 기업)에서는 베트남 산림환경 재난관리 시스템 개발을 위해 드론 촬영 다차원 데이터의 통합 및 분석에 대한 기술 지원이 필요함
ㅇ 특히, 베트남 산림환경은 전체 국토면적의 47.6%를 차지하고 있고, 기후 변화와 산림 개발에 의한 손실과 훼손이 자주 발생하여 시간에 따른 산림영역의 변화를 분석할 수 있는 인공지능 기반 수목 카운팅 기술이 필요함
ㅇ 다양한 조건에서 촬영되는 드론 영상에서 수목 카운팅을 높은 정확도로 수행하기 위해서는 RGB+LiDAR 데이터와 같은 다차원 데이터의 융합과 함께 최첨단 인공지능 학습 알고리즘이 적용되어야 하는데 이를 기업에서 직접 개발하기에 어려움이 있음

□ 지원(해결) 내용
ㅇ 산림환경사진 데이터 수집 및 기존 연구 분석
- 공개 데이터 네트워크에서 산림환경사진의 다차원 데이터를 수집
- 산림환경 수목 카운팅 기술 관련 문헌 분석
ㅇ 인공지능 모델 개발을 위한 수목 개체 레이블링
- LiDAR 데이터를 이용한 수목 개체의 캐노피 높이 모델 생성
- 인공지능 모델 개발을 위한 레이블 데이터 생성
ㅇ 딥러닝 기반 수목 개체 탐색 인공지능 모델 개발
- 수목 개체 탐색에 대한 기본 딥러닝 네트워크 개발
- 수목 개체 탐색 및 카운팅 인공지능 모델 개발
ㅇ 수목 개체 카운팅 모델의 성능 시험
- 카운팅 모델의 추론 정확도 시험
- 카운팅 모델의 추론 속도 시험
ㅇ 지리 정보 시스템 연계용 애플리케이션 개발 및 기술이전
- 수목 탐지 및 카운팅 애플리케이션 개발
- 지리 정보 시스템 연계 방안 도출 및 기술이전

□ 지원 성과
ㅇ 정성적 성과
- 분류 및 탐지 분야 인공지능 모델 개발 역량 강화
- 탄소흡수원 관리를 위한 수목 탐지 및 카운팅 솔루션 개발
ㅇ 추가 성과
- 관련 기술 특허 출원 1건, 기술료 20백만원, 해외 매출 발생 2건
ㅇ 기술스펙 달성 성과

□ 기술적 우수성
ㅇ 수목 카운팅에 대한 인공지능 모델 개발의 우수성
- 산림환경에서 수형의 다양성과 인접한 나무와의 중첩, 경계의 모호성 등으로 인해 수목 개체의 카운팅 기술은 개발이 어려운 문제로 알려져 있음
- 본 과제를 통해 개발된 인공지능 모델은 RGB 데이터만을 사용하여 수목 개체의 수를 높은 정확도와 빠른 속도로 카운팅할 수 있는 성능을 보유함
ㅇ 지리 정보 시스템과의 연계 활용의 우수성
- 인공지능 기반 수목 개체 카운팅 기술은 주로 학술적인 관점에서 다루어져 왔으며 아직 실제 애플리케이션의 개발·적용 사례는 찾아보기 어려움
- 본 과제를 통해 개발된 수목 카운팅 애플리케이션은 드론에서 전송되는 실시간 영상과 통신하여 지리 정보 시스템의 SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성) 모듈과 연계 활용되는 프로토콜이 도출됨

□ 성과활용
ㅇ 개발 기술을 활용한 산림 관리 전략 구성
- 본 개발을 통해 구축된 인공지능 솔루션을 산림 관리 시스템에 적용하여 산림 훼손지 등을 관리·복구하고 탄소흡수원 보존하는데 활용
- 특히, 베트남, 우크라이나 등 산림 관리가 수요가 높은 아시아 지역에 제안하여, 산림 수종 및 개체 관리 시스템 개발 및 사업화 진행

(출처 : 지원 사례 요약 6p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 기본사업 연구보고서 ... 3
• 기본사업 연구 요약서 ... 4
• 지원 사례 요약 ... 6
• 목차 ... 8
• 제 1 장 개 요 ... 9
• 제 1 절 연구개발 목표 ... 9
• 제 2 절 연구개발의 필요성 ... 10
• 제 3 절 당해연도 연구개발 범위 ... 11
• 제 2 장 연구수행 내용 및 결과 ... 14
• 제 1 절 연구개발 추진 체계 ... 14
• 제 2 절 당해연도 연구개발 내용 ... 15
• 제 3 절 당해연도 연구개발 결과 ... 21
• 제 3 장 수요기업 성과활용 ... 23
• 제 1 절 수요기업의 성과 활용 내용 ... 23
• 제 2 절 기대효과 ... 23
• 제 4 장 참고문헌 ... 24
• 끝페이지 ... 25