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저자정보
김용현 (국립농업과학원) 조병효 (국립농업과학원) 서다솜 (전북대학교) 송혜영 (국립농업과학원) 김경철 (국립농업과학원)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제23권 제6호
발행연도
2022.6
수록면
315 - 322 (8page)
DOI
10.5762/KAIS.2022.23.6.315

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

수경재배 온실 모니터링 로봇을 위한 참외 인식 시스템 연구
김용현 ,  조병효 ,  이기범 외 1명 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
수경재배 온실 모니터링 로봇을 위한 작물 인식 시스템 연구
김용현 ,  조병효 ,  서다솜 외 2명 한국산학기술학회 논문지 2022.06 학술저널

초록· 키워드

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농업에서 작물 모니터링은 방재, 수확 등과 같은 작업을 효율적이고 안정적으로 수행하기 위한 가장 중요한 기술 중 한 가지이며, 이러한 이유로 작물 모니터링 시스템을 개발하기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 최근에는 CNN(Convolutional Neural Networks) 기반의 딥러닝(Deep learning) 기술이 객체 인식 분야에서 뛰어난 성능을 나타내어, 농업분야에서도 작물 모니터링 시스템 개발에 이를 적용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 그러나 작물 인식 기술개발을 위해 CNN 기반의 인식모델을 비교 및 평가한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수확 로봇에 적용하기 위한 작물 인식 알고리즘의 인식 성능을 비교하고, 경제성 확보를 위해 GPU의 대체 가능성을 검토하고자 하였다. 스마트 온실에서 재배되는 토마토 인식을 위해 Faster R-CNN, SSD, YOLOv3 및 YOLOv4의 네 가지 모델을 활용하였으며, 학습된 토마토 인식모델의 성능을 비교 및 평가하였다. 또한, 경제성 확보를 위해 GPU를 대체하여 CPU의 적용가능성을 검토하였다. 각 인식모델의 학습 및 검증을 위해 4,930개의 Labeling이 있는 토마토 데이터세트가 이용되었다. 그 결과, YOLOv4 모델을 사용할 경우 92.09%의 최고 mAP (mean Average Precision)를 달성하였으며, CPU에서 fps (Frame per second)는 YOLOv3 모델이 5.39로 가장 높은 것으로 나타났다. 따라서 스마트 온실에서 토마토 인식을 위해서는 YOLO 기반의 알고리즘이 적합한 것으로 판단되며, 실시간 객체 감지를 위해 CPU의 적용 가능성을 확인하였다.
#Monitoring Robot #Hydroponic Greenhouse #Object Detection #Deep Learning #YOLO #Faster R-CNN

목차

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

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Y.G. Park, S. Baek, J.S. Im, M.J. Kim, J.H. Kim. "Present status of smart greenhouses growing fruit vegetables in Korea: focusing management of environmental conditions and pests in greenhouses", Korean Journal of Applied Entomology, Vol.59, No.1 pp.55-64, Feb 2020. DOI: https://doi.org/10.5656/KSAE.2020.02.1.061 Crossref SmartFarm. 2021. Distribution status of smart farm. Available From: https://www.smartfarmkorea.net/main.do (accessed Nov. 20, 2021) Korean Statistical Information Service (KOSIS). 2021. Crop production survey. Available From: https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1ET0027&conn_path=I2 (accessed Sep. 18, 2021) Y.J. Kim, J.Y. Park, Y.G. Park, "An Analysis of the Current Status and Success Factors of Smart Farms", Research Report, Korea Rural Economic Institute(KREI), Korea, pp.51. google schola C.B. An, J.H. Shin, "Comparison of rockwool, reused rockwool and coir medium on tomato (Solanum lycopersicum) growth, fruit quality and productivity in greenhouse soilless culture", Journal of Bio-Environment Control, Vol.30, No.3, pp.175-182, May. 2021. DOI: https://doi.org/10.12791/KSBEC.2021.30.3.175 Crossref

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