LSTM 신경망 기반 온실 내 온습도 센서 항상성 평가 방법 연구

주우혁 ( Woohyeok Ju ) , 이정규 ( Jungkyu Lee ) , 최승욱 ( Seungwook Choi ) , 이동훈 ( Donghoon Lee )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2021] 제26권 제1호, 200(총1페이지)

2019년 발표한 농림수산식품부의 자료에 따르면 2013년 이전 345 ha에 불과하던 스마트팜 보급률은 2019년 7,167 ha로 급격하게 증가하였으며 28.6%의 영농 효율성 증대로 인한 경제적 효과 상승이 이루어졌다. 다만 스마트팜 보급이 확산되면서 ICT장비 등의 고장 및 오작동에 의한 신뢰성 결여의 문제가 나타나면서 스마트팜 확산의 장애요인으로 나타나고 있다. 복합환경제어시스템에 의존하는 스마트팜의 특성상 구동부, 센서부의 오작동은 작물 생산성에 치명적인 손실을 유발할 수 있기 때문에 이상 징후를 감지 또는 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용하여 온·습도 센서의 항상성 평가 방안에 대해 연구를 수행하였다. 본 연구에서 사용한 온·습도 센서(HDC1080, Texas Instruments, USA)는 ...

TAG LSTM, Long Short-Term memory, 센서, Sensor, 항상성, Constancy

RGB영상 기반 시설오이 검출을 위한 딥러닝 개체분할 모델의 적용

김성제 ( Sungjay Kim ) , 홍석주 ( Suk-ju Hong ) , 류지원 ( Jiwon Ryu ) , 김응찬 ( Eungchan Kim ) , 김상연 ( Sang-yeon Kim ) , 이창협 ( Chang-hyup Lee ) , 노승우 ( Seungwoo Roh ) , ( Nandita Irasaulul Nurhisna ) , 김기석 ( Ghiseok Kim )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2021] 제26권 제1호, 201(총1페이지)

최근 계측, 인공지능, IOT 등의 기술이 고도화하고 있는 가운데 로봇 기반 수확 및 모니터링을 위한 스마트 팜 작물 영상 기반 인식 기술의 필요성이 증대하고 있다. 특히 농촌의 노동력 부족 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 수확 로봇 개발을 위해서는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 딥러닝 분류, 검출, 분할 모델 등을 이용한 작물 인식 기술이 필수적이다. 오이는 일반적인 작물과 달리 긴 형태의 과실을 가지기 있기 때문에 사각형 기반으로 작물을 인식하는 객체 검출 모델보다 픽셀(pixel) 기반으로 작물의 구체적 형태를 인식하는 개체분할(Instance Segmentation) 모델을 적용하는 것이 로봇의 수확 성능을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서...

TAG 오이, 스마트팜, 개체분할, 딥러닝

RGB 영상 기반 온라인 과실 객체 검출 딥러닝 플랫폼 개발

노승우 ( Seung-woo Roh ) , 홍석주 ( Suk-ju Hong ) , 김응찬 ( Eungchan Kim ) , 김상연 ( Sang-yeon Kim ) , 이창협 ( Chang-hyup Lee ) , 김성제 ( Sung-jay Kim ) , 난디타누르히스나 ( Nandita Nurhisna ) , 류지원 ( Jiwon Ryu ) , 김기석 ( Ghiseok Kim )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2021] 제26권 제1호, 202(총1페이지)

현 한국의 농업은 기계화 및 자동화가 보편화되어 IT 기술과 결부되어 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 과실의 수확 자동화 및 병해충 진단과 같은 분야는 영상처리를 이용하여 문제를 해결하려는 연구가 다수 존재한다. 인공신경망 기반 딥러닝 기술은 영상처리로부터 얻어진 데이터를 이용해 주어진 문제에 대한 최적의 해를 제공한다는 점에서 농업에서 주목받고 있는 기술이다. 그러나 딥러닝 시스템을 구축하기 위해서는 초기 비용이 많이 소모되고 인공지능 이론에 대한 배경 지식 및 프로그래밍 능력은 농업 연구의 딥러닝 도입에 대한 장벽을 높이는 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 모델의 학습 및 추론의 과정을 자동화하여 특정 과실에 대해 전문적으로 활용할 수 있는 온라인 플랫폼을 개발하고자 하였다. 현재 플랫폼의 성능에 대해서는 지원하는 과실의 종류가 부족하...

TAG 딥러닝, 객체 검출, 온라인 플랫폼, 영상처리

The application of Machine learning to estimate microclimate of a model pig barn

( Elanchezhian Arulmozhi ) , ( Jayanta Kumar Basak ) , ( Thavisack Sihalath ) , ( Byeong Eun Moon ) , ( Hyeon Tae Kim )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2021] 제26권 제1호, 203(총1페이지)

현 한국의 농업은 기계화 및 자동화가 보편화되어 IT 기술과 결부되어 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 과실의 수확 자동화 및 병해충 진단과 같은 분야는 영상처리를 이용하여 문제를 해결하려는 연구가 다수 존재한다. 인공신경망 기반 딥러닝 기술은 영상처리로부터 얻어진 데이터를 이용해 주어진 문제에 대한 최적의 해를 제공한다는 점에서 농업에서 주목받고 있는 기술이다. 그러나 딥러닝 시스템을 구축하기 위해서는 초기 비용이 많이 소모되고 인공지능 이론에 대한 배경 지식 및 프로그래밍 능력은 농업 연구의 딥러닝 도입에 대한 장벽을 높이는 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 모델의 학습 및 추론의 과정을 자동화하여 특정 과실에 대해 전문적으로 활용할 수 있는 온라인 플랫폼을 개발하고자 하였다. 현재 플랫폼의 성능에 대해서는 지원하는 과실의 종류가 부족하...

TAG Indoor air temperature, Indoor relative humidity, ML models, Pig barn microclimate, Smart farming

Quaternion 필터를 적용한 지향각 상하 오차 보정 기법 연구

주우혁 ( Woohyeok Ju ) , 임은정 ( Eunjeong Em ) , 손연규 ( Yeonkyu Son ) , 이동훈 ( Donghoon Lee )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2021] 제26권 제1호, 204(총1페이지)

국립농업과학원에서는 토양 및 토양특성 등을 제공하는 흙토람 사이트를 운영하고 있으며 대국민 서비스 기반 구축을 목적으로 토양 조사를 수행하고 있다. 토양 조사는 현지토양조사 및 분류, 대표토양의 시료채취 및 분석 등의 과정을 거쳐 이루어진다. 이러한 체계적인 토양조사는 토양특성에 적합한 작물선택, 비료사용개선 등을 위한 기초자료로 사용되어 진다. 현장에서 운용되는 토양정보 현장기록장치는 다양한 상황에 대응이 가능하고, 방향 및 위치 데이터의 신뢰성을 확보가 요구된다. 한편 토양 조사 현장의 경사, 영상 촬영 각도, 장비의 구조적 특성 등에 의해 지향각의 상하 오차가 발생되는 것을 확인하였다. 본 연구에서 토양정보 현장 기록장치의 방향 데이터 신뢰성 확보를 위해 오차 보정을 위한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 사용한 보드는 Rasberry Pi(Raspber...

TAG IMU, Inertial measurement unit, 지향각, Azimuth, 오차보정, Error correction

경운 경로 자동 안내를 위한 메타학습 기반 영역검출 기술 개발

강경민 ( Kyeong-min Kang ) , 전현호 ( Hyeon-ho Jeon ) , 김완수 ( Wan-soo Kim ) , 김용주 ( Yong-joo Kim ) , 이대현 ( Dae-hyun Lee )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2021] 제26권 제1호, 205(총1페이지)

농업에서의 딥러닝은 기존 영상처리에 비해 조도 등 환경에 강인한 자동인식 성능을 보여주고 있지만, 여전히 농업의 데이터 부족과 다양한 환경조건은 기술의 현장 적용 및 실용화를 어렵게 만들고 있다. 본 연구에서는 농업의 이러한 문제를 극복하기 위해 적은 샘플로도 학습이 가능하고 다양한 환경으로 확장이 용이한 메타 학습 구조를 자율주행 트랙터의 자동인식에 활용하였으며, 경운 경로 안내를 위한 전방 영역의 자동인식을 수행하였다. 트랙터 작업 시 전방에서 수집되는 영상 내 경운 전, 후 영역의 차이를 학습할 수 있는 분류모델을 설계하였으며, 입력된 영상의 구역별 분류 및 경운 후 영역의 군집화를 통해 경로의 기준을 검출하였다. 제안된 방법은 학습에 사용된 작업 환경의 데이터 뿐만 아니라 새로운 작업 환경에서 취득된 데이터에 대해서도 90% 이상의 높은 분류 정확도...

TAG 메타학습, 딥러닝, 머신비전, 경운, 자율주행

다분광 영상을 이용한 배추의 고온스트레스 판별 분석

이훈수 ( Hoonsoo Lee ) , 임승현 ( Seunghyun Lim ) , 위승환 ( Seunghwan Wi )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2021] 제26권 제1호, 206(총1페이지)

환경스트레스에 대한 배추의 피해를 예방하기 위해서는 우선적으로 피해를 조기 진단할 수 있는 기술이 요구된다. 하지만, 채소작물의 환경스트레스로 인한 작물의 생육상태는 생물ㆍ화학적 방법을 이용하여 작물 내 다양한 물질대사 산물 분석을 통해 진단하지만, 환경스트레스로 인한 주요 채소작물의 피해 기준의 설정과 조기진단을 비파괴적으로 신속 분석할 수 있는 기술이 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 다분광 영상을 이용하여 배추의 고온스트레스에 의한 반응을 조기 진단할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 실험에 사용된 배추는 정식 후 40일이 지난 작물을 사용하였고, 3단계의 온도처리(16/20℃, 24/28℃, 32/36℃)가 8일간 처리되었다. 획득된 분광영상정보는 462nm부터 870nm까지 총 38장의 분광영상정보가 획득되었고, NDVI, Red-Edge Ratio,...

TAG chinese cabbage, multispectral imagingm, machine learning, temperature stress

디지털 필터링을 통한 가속도계 계측 데이터 노이즈 저감 기법 연구

오민희 ( Minhee Oh ) , 이정규 ( Jungkyu Lee ) , 손연규 ( Yeonkyu Son ) , 이동훈 ( Donghoon Lee )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2021] 제26권 제1호, 207(총1페이지)

스마트팜 고도화를 위해 데이터를 분석하고 작물의 최적생육환경 조성 구현을 위해 센서 데이터의 신뢰성은 필수적으로 요구된다. 센서로부터 들어오는 신호는 계측정보와 여러 가지 원인으로 발생하는 노이즈를 포함하고 있다. 신뢰성있는 계측 정보를 얻기 위해 노이즈 저감이 가능한 시스템을 기반으로 데이터 관리가 이루어져야한다. 가속도 센서의 경우 누적 오차에 의한 출력 오류는 없으나, 추가적으로 센서 신호 처리 및 노이즈 필터링이 요구된다. 이에 본 연구에서 디지털 필터링을 이용한 가속도 계측 데이터의 노이즈 저감 기법 연구를 수행했다. 실험에 사용한 IMU 센서는 Nano 33 BLE 보드 내장 칩셋에 ±2/±4/±8/±16 g의 측정 범위의 가속도계를 측정 가능한 LSM9DS1 모델을 사용하였다. 미세한 떨림까지 세밀한 측정을 위해 가속도계는 ±2 g로 측정범위를 지...

TAG 가속도계, Accelerometer, 노이즈, Noise, 필터링, Filtering

딥러닝 컬러 영상분석 기반 씨없는 수박종자 품종 선별

페레즈무카사 ( Perez Mukasa ) , 콜린스와콜리 ( Collins Wakholi ) , 김한기 ( Kim Hangi ) , 조병관 ( Byoung-kwan Cho )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2021] 제26권 제1호, 208(총1페이지)

스마트팜 고도화를 위해 데이터를 분석하고 작물의 최적생육환경 조성 구현을 위해 센서 데이터의 신뢰성은 필수적으로 요구된다. 센서로부터 들어오는 신호는 계측정보와 여러 가지 원인으로 발생하는 노이즈를 포함하고 있다. 신뢰성있는 계측 정보를 얻기 위해 노이즈 저감이 가능한 시스템을 기반으로 데이터 관리가 이루어져야한다. 가속도 센서의 경우 누적 오차에 의한 출력 오류는 없으나, 추가적으로 센서 신호 처리 및 노이즈 필터링이 요구된다. 이에 본 연구에서 디지털 필터링을 이용한 가속도 계측 데이터의 노이즈 저감 기법 연구를 수행했다. 실험에 사용한 IMU 센서는 Nano 33 BLE 보드 내장 칩셋에 ±2/±4/±8/±16 g의 측정 범위의 가속도계를 측정 가능한 LSM9DS1 모델을 사용하였다. 미세한 떨림까지 세밀한 측정을 위해 가속도계는 ±2 g로 측정범위를 지...

TAG watermelon, triploid seed, image analysis, deep learning, color image

무선 멀티 센서 노드 구현을 위한 BLE 5.0 기반 저전력 데이터 전송 기법 연구

전진택 ( Jintack Jeon ) , 주우혁 ( Woohyeok Ju ) , 한광현 ( Gwanghyun Han ) , 이동훈 ( Donghoon Lee )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2021] 제26권 제1호, 209(총1페이지)

무선 센서 네트워크는 환경 데이터 수집을 목적으로 환경 계측 센서와 데이터를 가공을 위한 프로세서, 통신을 위한 무선 송수신기를 갖춘 소형 센서 노드로 구성된 네트워크이다. 배터리 기반의 무선 센서 노드에서 지속적인 계측, 가공 및 통신을 할 경우 소비전력의 증가로 센서 노드를 활용하기 어려운 현실이다. 이에 통신 시 발생하는 소비전력량의 감소를 위해 다른 무선 통신들에 비해 저전력인 BLE(Bluetooth Low Energy)에 관한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 BLE 5.0을 기반으로 하여 무선 센서 노드의 데이터 전송 기법에 따른 저전력 통신 구현 기법에 대해 연구하였다. 연구를 위해 BLE 기능과 딥슬립 모드를 지원하는 Nano33 BLE보드를 사용하였다. 보드에 내장된 블루투스 모듈(B306)은 블루투스 5.0, 802.15.4, A...

TAG 전력력, Low Power, 웨어러블 센서, Wearable Sensor, 물리계층, Physical Layer

11  12  13  14  15  16  17  18  19  20