스마트 농축산 IoA 지능형 센서-클라우드 플랫폼 개발을 위한 5가지 세부과제
제2세부
IoA 플랫폼
(IoA Platform)
주요 연구분야 및 역할
강원대학교 전자공학과 조현종 교수
033-250-6301
hyuncho@kangwon.ac.kr
영상을 이용한 스마트팜 딥러닝 모델 연구
드론 모니터링 중 이상징후 탐지 알고리즘 설계
기계학습 및 딥러닝 모델과 판별 알고리즘을 결합 후 성능 검증
㈜지오비전 김윤 대표이사
033-244-7705
yooni@geo-vision.co.kr
딥러닝 기반 이미지 데이터 처리 기술 개발
현장 적용 테스트 및 테스트베드 구축
영상의 특징 추출과 딥러닝 기반 영상처리 알고리즘 연구 컨설팅 지원
강원대학교 전기전자공학과 박승영 교수
033-250-6326
s.young.park@kangwon.ac.kr
스마트팜 이상 징후 탐지 알고리즘 개발
머신러닝 알고리즘을 이용한 환경 데이터 예측
딥러닝 학습을 엣지로 분산하는 기법 연구
연차별 추진체계
| 연구주제 | 영상을 이용한 스마트팜 딥러닝 모델 연구 | |||
|---|---|---|---|---|
| 연도 | 연구목표 | 주요 연구내용 | 산업체와의 연구협력 | |
| 1차년도 | 데이터 수집 및 분석 | 시설 원예 |
토마토 성장도 및 품질에 대한 정보 수집 토마토 병충해에 따른 상태 정보 수집 수집된 정보를 농업 전문가를 통한 정제 과정을 거쳐 분석 드론으로 촬영된 이미지를 이용 섹션을 구분하는 알고리즘 구현 |
토마토 및 소 전문가를 통하여 정제된 정보의 수집, 분석을 지원 드론을 통하여 산지 및 토지의 지오매핑 지원 드론의 모니터링 자동화 지원 영상데이터 수집 및 분석 |
| 축산 |
소의 카메라 타입별 영상데이터 수집 및 분석 소의 무게에 대한 정보 수집 및 분석 |
|||
| 2차년도 |
머신러닝 모델 연구 클라우드 컴퓨팅 조사 |
공통 | 클라우드 컴퓨팅과 결합하여 실시간 처리를 위한 모델 구성 |
드론으로 이상 징후 탐지 시 해당 섹션에 드론 파견 프로세스 설계 열화상 카메라와 RGB카메라를 통한 토마토와 소들의 정보를 수집. 이상 징후 및 품질에 대한 예측 모델 구성을 지원 각 모델별 장단점 분석 및 테스트 베드 구축 |
| 시설 원예 |
SVM, Clustering을 이용하여 토마토 성장 및 품질 측정 알고리즘 구현 | |||
| 축산 |
소의 자세분류 및 절름발이 소에 대한 특징추출 및 알고리즘 구현 무게 예측 모델 구성 |
|||
| 3차년도 | 스마트팜 데이터 적용 | 공통 | DNN,DBN,CNN 딥러닝 기법 구현 |
딥러닝 모델을 구현, 모니터링 하는 카메라와 결합하여 이미지를 처리 알고리즘 최적화 지원 테스트 베드 자체검증 |
| 시설 원예 |
병충해에 대한 탐지 알고리즘 구현 후 딥러닝 모델과 결합 | |||
| 축산 | 소의 자세분류 및 절름발이 소에 딥러닝 모델 적용 | |||
| 4차년도 | 클라우드 딥러닝 기술 완료 | 공통 |
클라우드 컴퓨팅 기계학습 모델에 기반하여 알고리즘들을 적용 스마트팜 딥러닝 모델 적용 |
스마트팜 딥러닝 모델 최적화 지원 스마트팜 모델 성능 검증 |
