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초록

한국어

본 연구는 인공지능 기술인 딥 러닝 알고리즘을 농업에 활용하고자 하였다. 농가를 운영할 때 작물에 대한 품질관리는 매우 중요하다. 그러나 농가의 부족한 자본과 인력은 품질관리에 소요되는 비용과 시간을 감당하는데 어려움이 있다. 본 연구는 인공지능 알고리즘을 이용하여 농작물의 불량을 검출할 수 있는 모델을 제안함으로써 농작물의 품질관리에 활용하고자 하였다. 영역 합성곱 신경망(Region Convolutional Neural Network)을 이용하여 동영상 이미지를 분석할 수 있는 모델을 개발하였다. 총 4개의 class에 대해서 학습을 진행하였고 총 97,600번의 epoch을 통해서 우수한 성능의 검출 모델을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안된 농작물 불량 검출 과정은 데이터 수집, 분석된 데이터를 통한 품질관리 그리고 불량 검출의 자동화에 활용될 수 있다. 특히, 여러 작물들 중에서 외상에 가장 취약한 복숭아를 대상으로 알고리즘을 개발하였기 때문에, 다른 작물에도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

Abstract
Introduction
Related Work
Research Method
Yolo Model
Assessment Methods
Experiments
Data collection and annotation
Parameter Setting
Validation
Conclusions
References

저자

• 이희준 [ 계명대학교 경영정보학전공 ] 주저자
• 이원석 [ 계명대학교 경영정보학전공 ]
• 최인혁 [ 계명대학교 경영정보학전공 ]
• 이충권 [ 계명대학교 경영정보학전공 ] 교신저자

참고문헌