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김한기 (충남대학교) 무함마드아크바앤디아리프 (충남대학교) 김태현 (국립농업과학원) 서현권 (세종대학교) 조병관 (충남대학교)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제42권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
503 - 513 (11page)
DOI
10.7779/JKSNT.2022.42.6.503

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지구 온난화와 관련된 이상 기후현상은 농작물 생육 장애에 원인이 되고 있다. 기상 등 환경 스트레스의 영향에 민감하지 않는 작물 개발과 스트레스 증상의 조기진단을 통한 처방은 안정적인 농작물 생산을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 농작물 수확량 감소의 주요 원인 중 하나인 농작물 수분 스트레스 증상을 초분광 영상 및 딥러닝기술을 활용하여 조기에 검출할 수 있는 비파괴적 진단방법을 개발하고자 하였다. 토마토와 파프리카 작물을 대상으로 급수 중단 4일차부터 7일 동안 초분광 영상을 측정하였으며, 딥러닝 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN) 영상분석법을 활용하여 정상 및 스트레스 노출 작물을 구분할 수 있는 분석방법을 고찰하였다. CNN 모델인 EfficientNet과 ConvNext를 변형하여 초분광 영상을 학습할 수 있도록 하였고 차원이 축소된 초분광 영상 데이터 셋을 활용하여 분류 모델을 개발하였다. 분석 결과 PCA로 차원 축소된 초분광 이미지 데이터를 EfficientNet 모델을 통해 학습시켰을 때 테스트 세트의 분류 정확도는 94.4%로 나타났다. 초분광 영상 및 딥러닝 분류기술은 토마토 및 파프리카 작물에 대한 수분 스트레스 증상의 조기 검출에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
#초분광 영상 #딥러닝 #영상분석 #작물 생육 #수분 스트레스 #Hyperspectral Imaging #Plant Growth #Drought Stress #Dimensionality Reduction #Convolutional Neural Network

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References

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