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논문 기본 정보

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저자정보
이지민 (세종대학교) YIN HELIN (세종대학교) 구영현 (세종대학교) 유성준 (세종대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
772 - 775 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

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과수화상병은 식물세균병으로 전염력이 매우 높기 때문에 한 번 발생하면 과수원 전체를 매몰해야 하는 등 농가에 큰 피해를 입힌다. 2015년 국내에 첫 발생한 이 세균병은 아직까지 치료제가 개발되지 않아 해가 지날수록 점점 확산되고 있다. 전염력이 높은 과수화상병 특성 상, 정확하고 빠른 진단은 필수적이다. 효과적인 병해충의 진단을 위해서는 충분한 양의 학습 이미지가 필요하지만, 과수화상병의 경우 국내에서의 발병 역사가 짧고 사례가 드물기 때문에 그 이미지의 양이 부족한 실상이다. 본 논문에서는 CycleGAN 알고리즘을 사용해 건강한 잎 이미지로부터 과수화상병 이미지로의 생성을 시도했다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 셋
Ⅳ. 실험 설계 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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