KIST, 스마트폰 기반, 딥 러링 기반 '스마트팜 2.0 기술' 시연회 개최
KIST, 스마트폰 기반, 딥 러링 기반 '스마트팜 2.0 기술' 시연회 개최
  • 김수아 기자
  • 승인 2017.01.19 08:04
  • 댓글 0
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스마트폰 기반 작물 생육 측정 기술, 딥러닝 기반 스마트팜 작물 생육지표 영상분석 기술 등

한국과학기술연구원(KIST) 강릉분원(분원장 오상록) 천연물연구소는 지난 2015년 10월부터 국가과학기술연구회 지원으로 스마트팜 통합솔루션을 개발하고 있다. 미래농업의 핵심인 스마트팜은 기존의 단순 환경제어 및 편리성 위주의 스마트팜 1.0에서 데이터를 활용하여 작물의 생산성과 품질을 증대시킬 수 있는 스마트팜 2.0으로 발전하고 있다.

KIST SFS융합연구단은 이를 실현하기 위하여 생육현장에서 작물의 생육정보를 체계적으로 취득·분석·활용할 수 있는 핵심원천기술의 개발 및 상용화에 박차를 가하고 있으며, 이에 KIST 강릉분원 천연물연구소는 관련 분야의 전문가 및 기업 관계자를 대상으로 '작물 생육측정 기반 스마트팜 2.0 기술' 시연회를 오는 24일 충남 천안 송남리 세운농장에서 개최한다고 밝혔다.

현장 기술 시연은 1, 2부로 나눠 1부는 부처·청 관계자 대상으로, 2부 시연은 산·학 관계자 대상으로 진행하고, 1부 시연 동안 기업 관계자 대상으로 기술이전 상담회가 진행될 예정이며, 시연 주요기술 내용으로는 토마토, 파프리카, 딸기 정식 후 전 작기 생육취득 가이드 제공 및 취득 시 오류 최소화 시키는 지능형 어플리케이션 기술인 <스마트폰 기반 스마트팜 작물 생육 측정 기술>과

줄기두께, 생장길이 등 특정 식물체 영역의 정밀 추출 및 모델 재학습 기능을 통한 유사 형태 영역 측정의 정확도를 향상시키는 <딥러닝 기반 스마트팜 작물 생육지표 영상분석 기술>과 스마트폰에 내장된 깊이영상 카메라 취득 정보 처리기술 적용을 통한 줄기의 휨, 입체적 과실 체적 분석 가능한 <스마트폰 깊이 영상 기반 입체적 생육지표 측정 기술>과 

스마트팜 2.0 작물 생육정보 취득 앱

다차원 다항회기모델 개발을 통한 토마토 수확량 및 품질지표(체적) 예측 기술과 기계학습 기술 적용을 통한 생육지표 취득과 연계된 모델 자동 업데이트 및 수확량/품질 연계 주요 생육지표와 범위 정보 제공하는 <스마트팜 작물 생산량 예측모델 개발>등 이다. 

특히, 개발된 딥러닝 기반 작물 생육지표분석 영상소프웨어는 줄기두께, 생장길이, 꽃 수, 과실 수 등을 취득 이미지에서 자동으로 인식, 측정하는 SW 기술로 토마토 생육지표의 영상기반 측정 시 취득 배경의 복잡함(식물체 오버랩), 취득 시 카메라 포즈, 배경 빛의 편차 때문에 측정 대상의 자동 정밀 영역 검출 및 분석이 불가능한데, 이를 학습 및 보정을 통한 딥러닝 기술을 적용하여 정확도를 향상 시켰다.

다음은 사진으로 보는 딥러닝 기반 작물 생육지표 영상분석 SW 실시 예)

1> 원본 이미지

2> 자동 줄기영역 검출(적색박스 자동 생성)

3> 줄기외곽선 자동 detection

4> 딥러닝을 통한 줄기접선 검출 및 두께측정 

 

<프로그램>

 


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