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전문석 (국립농업과학원) 김영태 (국립농업과학원) 정유석 (국립농업과학원) 배효준 (국립농업과학원) 이채원 (국립식량과학원) 김송림 (국립농업과학원) 최인찬 (국립농업과학원)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제28권 제5호
발행연도
2023.10
수록면
1 - 14 (14page)

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콩은 세계 5대 식량작물 중 하나로 식물성 단백질의 주요 공급원이다. 작물 특성상 기후변화에 따라 곡물 생산량에 큰 영향을 받기 때문에 국립농업과학원에서는 콩 품종별 생장 분석을 통해 작물표현형 연구를 진행중이다. 콩 품종별 생장 분석을 위한 생장 과정 사진 촬영은 자동화된 시스템으로 이루어지지만 생장 상태를 확인, 기록, 분석하는 과정은 수작업으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 과정을 자동화 할 수 있도록 콩 작물의 영상 데이터에서 콩잎 객체를 검출하는 YOLOv5s 모델과 검출된 콩잎의 전개 여부를 판단하는 합성곱 신경망(Convolution Neural Network; CNN) 모델을 설계, 학습하였다. 두 모델을 결합하고 검출된 콩잎의 좌표데이터로 층을 구분하는 알고리즘을 구현하여 콩 작물의 시계열 데이터를 입력하여 생장을 분석하는 프로그램을 개발하였고, 그 결과 콩 작물의 제2∼3복엽까지 생장 시기를 판단할 수 있었다.
#인공지능 #객체 검출 #컴퓨터 비전 #합성곱 신경망 #표현형 분석 #Artificial intelligence #Object detect #Computer vision #Phenotype analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성
3. 결과
4. 결론 및 향후 연구방향
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