| 초록 |
□ 연구개요 ○ 국내 농업은 지속적인 고령화 및 농업인 감소로 인한 인력부족 뿐만 아니라 기후 변화, 경영 악화, 경지 감소 등에 따른 식량 안보 문제 해결을 필요 ○ 양파는 마늘과 함께 국내 대표적인 양념채소로 생산량은 109.4만톤(`15)에서 152.1만톤(`18)으로 지속적으로 증가되고 있어 대규모 재배면적의 생산량 확보 및 효율적인 관리를 위한 무인-자동화 기술이 시급 ○ 기계시각(machine vision) 및 딥러닝(deep learning) 기반의 질병 예찰은 자동화되고 일관된 양파 재배관리가 가능하므로 병충해 피해 최소화 및 수급 불안정 해소가 가능함 ○ 따라서, 농업의 인구 감소 및 고령화에서 대규모 작물재배의 생산량을 확보하고 이를 통해 대외 경쟁력을 가지기 위해서는 무인-자동화된 작황 평가(예찰) 기술개발이 필요 → 영상기반의 무인 감시 및 병충해 피해 예찰이 가능한 자동 작황평가 기술을 개발 수행 □ 연구 목표대비 연구결과 ○ 양파 재배상태의 무인 모니터링 시스템 개발 및 영상학습 DB 구축 ⦁ ICT 기반 양파 생육, 병충해 실시간 영상감시-분석 플랫폼 개발 ⦁ 양파 주요 병충해 영상 수집 및 표준화 데이터베이스 구축 ○ 딥러닝 양파 재배의 작황 예측 및 질병 경보/알람 기술 개발 ⦁ 딥러닝 학습모델 기반의 작물 병충해 인식 및 작황 예측 기술 개발 ⦁ 양파 병충해 피해 최소화를 위한 경보/알람 기술 개발 ○ 딥러닝 기반 작황 예측 기술 통합 및 성능평가 ⦁ 요소기술 통합 및 현장적용을 통한 작황예측 성능평가 ⦁ 실용화를 위한 시스템 최적화, 운영 표준화 및 가이드라인 제시 □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성) ○ 국내 스마트팜 기업 및 연구기관(국립농업과학원 등)을 통해 본 연구 개발 결과물을 실용화 연구개발에 활용할 수 있도록 적극적으로 추진할 계획임(정부 지원정책 활용) ○ 본 기술은 농업용 자동 영상인식 기술로 다양한 연구개발 및 제품에 적용 가능하도록 모듈화 개발하고 이와 관련된 기술 노하우 구축으로 원천성 기술력 확보 ○ 개발단계에서부터 지속적으로 농업 예찰 프로세스에 적용, 예측함으로써 관련기술을 보완 및 최적화하고, 개발 완료 시점에서 수요기관을 통해 활용될 수 있도록 단계별 전략을 수립함 ○ 자동화된 인식 기술을 이용한 고신뢰성의 일관적, 지속적 작황 평가로 생산성 및 품질 동시 향상 ○ 무인, 원격 모니터링 실현을 통한 농업 노동력 부족 문제 해결 및 스마트팜 핵심기술력 확보 ○ 딥러닝 기반 영상분석 기술은 다양한 DB 구축 및 학습을 통해 범용적 활용 가능 (출처 : 연구결과 요약문 2p) |
