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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정용훈 (중앙대학교 산학협력단) 서상현 (중앙대학교)
저널정보
차세대컨버전스정보서비스학회 디지털예술공학멀티미디어논문지 디지털예술공학멀티미디어논문지 제11권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
51 - 60 (10page)
DOI
10.29056/jdaem.2024.03.05

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산림의 건강을 유지하기 위해서는 소나무재선충병(PWD, Pine Wilt Disease)과 같은 식물 질병을 조기에 발견하는 것이 매우 중요하다. 최근 딥러닝 기반 알고리즘을 산림과 농업 분야에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 이를 활용하기 위해서는 먼저 데이터 세트 구축 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 객체 탐지 알고리즘과 함께 합성 데이터 생성 기법을 사용하여 PWD를 탐지하고자 한다. 이를 위해 3D 렌더링 소프트웨어 Blender와 Unreal Engine 5를 활용하여 합성 데이터를 생성한다. 또한, 본 연구에서는 학습 모델의 성능 개선과 합성 데이터의 유효성을 판별하기 위해 세 가지 다른 학습 전략을 적용하고 비교한다: 1) 합성 데이터와 실제 데이터를 각각 독립적으로 학습시키는 방법, 2) 두 데이터를 앙상블하여 함께 학습시키는 방법, 그리고 3) 합성 데이터를 이용해 사전 훈련된 모델을 실제 데이터로 파인튜닝하는 방법. 실험 결과, 세 번째 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구의 결과는 산림 분야의 딥러닝 알고리즘 훈련을 위한 대규모 데이터 구축에 도움이 될 것으로 기대한다.
#3D 렌더링 #합성 데이터 #객체 탐지 #소나무재선충병 #3D Rendering #Synthetic Data #Object Detection #Pine Wilt Disease

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