딥러닝 기반 등검은말벌 모니터링 시스템 개발

김경철; 서다솜; 최인찬; 홍영기; 김국환; 권경도

doi:10.5762/KAIS.2021.22.10.31

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저자정보: 김경철 (농촌진흥청) 서다솜 (농촌진흥청) 최인찬 (농촌진흥청) 홍영기 (농촌진흥청) 김국환 (농촌진흥청) 권경도 (농촌진흥청)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제22권 제10호

발행연도: 2021.10

수록면: 31 - 36 (6page)

DOI: 10.5762/KAIS.2021.22.10.31

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4차 산업혁명 관련 기술들이 발전함에 따라, 농업 분야에도 이를 활용한 연구가 증가하고 있다. 특히, 이미지 활용 객체 인식 또는 분류에 인공지능 기술을 적용하여 농업 현장의 문제를 해결하고자 하고 있다. 최근 양봉산업에서 꿀벌 개체 수의 감소는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 이에 대한 원인 중 가장 큰 비중을 차지하고 있는 말벌의 출현정보를 작업자에게 전달하기 위한 모니터링 시스템을 개발하고자 한다. 대부분의 양봉장의 경우 전력공급에 제한이 있어, 저전력 기반의 태양광 충전시스템이 적용된 이미지 취득 시스템을 개발하였다. 아울러 개체 인식을 위해서 딥러닝(Yolo) 기술을 적용하여 꿀벌과 등검은말벌을 구분하여 인식할 수 있도록 하였다. 등검은말벌 인식을 위한 이미지 데이터 1,928개 중 1,350장(약 70%)는 기계학습에 사용하였으며, 나머지 578장(약 30%)로 검증을 하였다. 연구 결과 기계학습 프로세서는 약 98.2%의 정확도로 인식할 수 있었다. 추가로 현장에서 촬영된 추가 동영상 데이터를 활용하여 등검은말벌의 출현을 인지할 수 있었다. 등검은말벌 출현 알림 자동화 시스템을 통하여 말벌로부터 꿀벌의 개체수 감소를 억제할 것으로 판단되며, 향후 등검은말벌집 탐색을 위한 연구로 확대할 예정이다.

#Digital Agriculture #Machine Learning #Monitoring System #Vespa Velutina #Yolo V3

참고문헌 (8)

참고문헌 신청

D. Kim, C. Jung, “Study on Defensive Behavioral Mechanism of Vaspa Hornets by Anthropogenic External Disturbance”, Journal of Apiculture, Vol.34, No.3, pp.181-187, 2019. DOI: https://doi.org/10.17519/apiculture.2019.09.34.3.181

Choi, M. B., J. K. Kim and J. W. Lee. “Checklist and distribution of Korean vespidae revisited” Korean J. Appl. Entomol. Vol.52, No.2 pp85-89, 2013. DOI: https://doi.org/10.5656/KSAE.2013.02.1.072

Girshick, Ross. “Fast r-cnn,“ Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015.

Ren, Shaoqing, et al. “Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks,“ Advances in neural information processing systems. 2015.

He, Kaiming, et al. “Mask r-cnn,“ Proceedings of the IEEE international conference on computer cision. 2017.

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