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초록

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농작물 병해충은 심각한 농업재해 중 하나로 농작물의 생산량과 품질에 큰 영향을 미치고 있다. 이는 병해충의 예방과 방제를 통해 농장에 대한 손해와 경제적 손실을 최소화할 수 있다. 병해충의 예방과 방제를 위해 최근 딥러닝 기반 병해충 인식 연구들이 많이 진행되고 있다. 그 중 대부분 연구에서는 분류(Classification) 기법을 주로 사용하고 있다. 분류 기법에서는 가장 확률이 높은 값을 가지는 하나의 클래스를 출력한다. 하지만 분류 모델의 성능이 100%가 아니기 때문에 충분히 잘못된 결과를 출력할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Yin et al. [1]에서 여러 장의 병해충 이미지를 출력하는 유사도 기반 병해충 이미지 검색 모델을 제안했다. 본 연구에서는 Yin et al. [1]에서 제안한 병해충 이미지 검색 모델을 사과, 배추, 감귤 등 10종 작물, 50종 병해충 데이터 셋에 적용해 모델의 성능을 검증했다. 실험 측정 결과 병해충 이미지 검색 모델은 약 83.20%~99.71%의 유사 정확도를 보였다.

목차

요약
1. 서론
2. 데이터 셋
3. 실험방법 및 결과
3.1. 유사도 기반 병해충 이미지 검색 모델
3.2. 성능측정 지표
3.3. 실험 결과
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• Ri Zheng [ 세종대학교 컴퓨터공학과 지능형드론 융합전공 ]
• Dong Jin [ 세종대학교 컴퓨터공학과 지능형드론 융합전공 ]
• Helin Yin [ 세종대학교 컴퓨터공학과 ]
• 구영현 [ 세종대학교 컴퓨터공학과 ]
• 유성준 [ 세종대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌