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소나무 재선충 피해나무는 줄어들고 있으나, 피해 지역은 전국으로 확대되고 있다. 최근에 딥러닝 기술이 발전하면서 소나무재선충 고사목 탐지 연구에 적용이 빠르게 시도되고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 학습데이터의 효과적인 취득과 정확한 참값을 확보하고, 학습을 통해 U-Net 모델의 탐지능력을 보다 향상시키기 위함이다. 이러한 목적달성을 위해 단계별 딥러닝 알고리즘을 적용한 필터링 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 불명확한 분석 근거를 최소화하고, 효율적인 분석 및 판단을 할 수 있도록 하였다. 분석결과 U-Net알고리즘을 이용한 소나무재선충 고사목탐지 및 성능향상에 있어 기간별로 분석한 참값을 이용한 U-Net 모델이 기존에 제공하였던 참값을 이용한 U-Net 모델보다 재현율(Recall)은 –0.5%p, 정밀도(Precision)은 7.6%p, F-1 score는 4.1%p로 분석되었다. 향후 다양한 필터링 기법을 적용하여 재선충 탐지 정밀도를 높일 수 있는 가능성이 있을 것으로 판단되며, 드론 정사영상과 인공지능을 이용한 드론 예찰방법이 소나무재선충 방제 사업에 활용 가능할 것으로 판단된다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 딥러닝 모델
3. 학습데이터 구축 및 딥러닝 모델 구축
5. 결론 및 시사점
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
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Derczynski, L. (2016), Complementarity, F-score, and NLP evaluation, Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’16), European Language Resources Association (ELRA), pp. 261-266.
Jung, Y.J. (2015), Pine wood nematode, The Magazine of The Korean Society of Hazard Mitigation, Vol. 15, pp. 124-128.
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Kim, M.J., Bang, H.S., and Lee, J.W. (2017), Accredited use of unmanned aerial vehicle for forecasting pine wood nematode in boundary area: A case study of Sejong metropolitan autonomous city, Korean Society of Forest Science, Vol. 106, No. 1, pp. 100~109. (in Korean with English abstract) https://doi.org/10.14578/jkfs.2017.106.1.100
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