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자료유형
학술저널
저자정보
노시영 (농촌진흥청 국립농업과학원 스마트팜개발과) 곽강수 (농촌진흥청 국립농업과학원 스마트팜개발과)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제16권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
1,185 - 1,193 (9page)
DOI
10.34163/jkits.2021.16.6.006

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나방류 해충은 식량작물에 많은 피해를 주는 해충군의 하나로 나방류 유충은 모습과 형태가 비슷하게 생겼으며, 환경 및 기주식물 등에 따라 동일한 나방 유충이더라도 유충의 색이 달라 정확한 나방 유충을 확인하는 것은 숙달된 농업인도 힘들다. 하지만 나방 유충간에도 방제 방법 서로 달라 정확한 나방 유충 판별이 매우 중요하다. 나방 유충 탐지 모델의 주 사용자는 컴퓨터에 대한 기본 지식이 없는 농민이다. 그러기 때문에 가장 중요한 요소는 나방의 유충을 탐지하는 시간이나 정확도 보다 얼마나 적은 오류 탐지(False Positive 또는 Fales Negative)을 하는 것이 보다 중요한 요소라 할 수 있다. 이는 오류 탐지로 잘못된 방제 처리를 한 농민들의 노동력 낭비와 금전적 손실을 예방하고 스마트농업 기술에 대한 신용도를 향상 시킬 수 있기 때문이다. 이러한 문제 해결을 위해서 YOLO 기반의 나방 유충 탐지 모델을 개발하였다. 하지만 YOLO 모델간에도 성능에 차이가 있어 YOLO v2, YOLO v3, YOLO v4 모델을 동일한 나방 유충 이미지로 학습하여 성능을 비교하였다. 실험 결과, YOLO v4 모델이 Precision, Recall, F1-Score가 1.00으로 나왔으며 IoU 88.39%, mAP 79.96%로 다른 YOLO 모델이 비해 성능이 우수한 것으로 확인하였으며, 오류 탐지(False Positive 또는 Fales Negative) 또한 다른 YOLO 모델에 비해 적어 나방 유충 탐지 모델로 적합함을 확인할 수 있었다.
#Moth larvae #Moth larva detection #YOLO #Moth larvae control #YOLO model comparison.

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참고문헌 (15)

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National Institute of Agricultural Sciences / 2004 / Ecology and control of moth pests / Korean Crop Protection Association 25(7):44~46 google schola 임주락 / 2012 / 전북지역 시설 채소류 작물별 해충 발생양상 및 종 동정 / 한국응용곤충학회지 51(3):271~280 dbpia 조형찬 / 2018 / 유기농 풋옥수수와 수수의 답전윤환밭과 연속밭에서나방류 해충들의 발생 및 수량 특성 / 한국유기농업학회지 26(3):409~425 google schola I. H. Jeong / Establishment of the tobacco sponge moth biological test act and investigation of drug reactions of domestic regional affiliates / Korean Society of Pesticide Science :147 google schola RDA google schola

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