메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조정원 (군산대학교) 이민혜 (군산대학교) 이홍로 (군산대학교) 정용석 (제주대학교) 백정호 (농촌진흥청) 김경환 (농촌진흥청) 이창우 (군산대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제24권 제4호
발행연도
2019.8
수록면
1 - 8 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
식물 표현체(plant phenomics) 연구는 우수한 형질의 식물 품종과 유전적 특성을 선별하기 위해 여러 식물체의 형태적 특징을 관측하고, 획득한 영상 빅데이터를 분석하는 기술이다. 기존의 방법은 검출 대상에 따라 직접 색상 임계값을 변경해야 하기 때문에 빅데이터를 다루는 정밀검정시스템에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 정밀검정시스템을 위한 식물체와 배경의 자동 분할이 가능한 합성곱 신경망(Convolution neural network: CNN) 구조를 제안한다. LeafNet은 9개의 컨벌루션 계층과 식물의 유무를 판단하기 위한 시그모이드(Sigmoid) 활성화 함수로 구성된다. LeafNet을 이용한 학습 결과, 식물 모종 영상에 대하여 정밀도 98.0%, 재현율 90.3%의 결과가 도출되어 정밀검정시스템의 적용 가능성을 확인하였다.
#딥 러닝 #분할 #식물 표현체 #피노믹스 시스템 #합성곱 신경망 #Deep learning #Segmentation #Plant phenomics #Phenomics system #CNN

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 성능 평가
5. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Lee, Y. H. / 2014 / Establishment of National Automatic Testing System for Massive Plant Phenotype google schola 이신우 / 2010 / 논문 및 특허의 분석을 통한 국내 GM식물의 개발 현황 / Journal of Plant Biotechnology 37(4):394~399 dbpia Kim, H. S. / 2019 / Open S/W Development for Plant Expression Data and Its Application Plan / Proceedings on Joint Symposium on the Revitalization of Genome Breeding for Crops google schola Choi, Y. H. / 2000 / Classification System of Fruits by Color Image Processing / Journal of the Korea Industrial Information Systems Research 5(3):65~70 google schola Krizhevsky, A. / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Communications of the ACM 60(6):84~90 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

4차 산업혁명과 웹
고희동 ,  유병현 ,  서대일 한국정보과학회 학술발표논문집 2017 .06
자율 주행을 위한 딥러닝 기반 라이다 객체 인식 신경망 연구 분석
선민혁 ,  백동희 ,  공승현 한국자동차공학회논문집 2022 .08
CoS: 딥러닝을 위한 시그모이드로 구성한 강조된 부드러운 비단조성 활성 함수
한준 ,  강대성 한국정보기술학회논문지 2021 .01
추천시스템에서 사용자 평가값의 Sigmoid 함수값을 사용한 개선된 유사도 측정
김룡 ,  김영국 한국정보과학회 학술발표논문집 2014 .06
선형 활성화 함수를 이용한 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론
박충식 ,  조재현 ,  김광백 한국정보통신학회논문지 2007 .07

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0