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초록·키워드
본 논문에서는 시멘틱 세그멘테이션 신경망을 이용하여 작물을 관리하기 위한 매니퓰레이션 로봇 시스템을 제안하였다. 기존 시멘틱 세그멘테이션 신경망인 DeepLab은 실시간으로 작물정보를 분류 인식하고 처리하는데 한계가 있다. 또한 Fast-SCNN는 실시간 처리가 가능하지만 작물의 작고 얇은 부위를 인식할 정도의 정밀도는 상대적으로 낮다. 본 연구에서는 농업 현장 환경에서도 실시간으로 동작하면서 높은 작물 부위 인식 정확도를 유지할 수 있는 새로운 시멘틱 세그멘테이션 신경망을 제안한다. 실험을 위해 파프리카 작물 데이터셋을 구축하고 제안한 신경망과 DeepLab V3 및 Fast-SCNN 성능을 비교 평가하였다. 평가 결과 제안한 신경망이 기존 신경망에 비하여 실시간 처리에 우수한 성능을 가지며, 정확도 측면에서 유사한 수준의 성능을 달성하였다. 또한 유용성을 검증하기 위하여 제안한 신경망을 기반으로 매니퓰레이션 로봇에 임무를 부여하여 작물관리 작업이 가능한 시스템을 구현하였다. 향후 제안한 시스템은 스마트 농업에 접목하면 작물 관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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