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4차 산업혁명 관련 기술들이 발전함에 따라, 농업 분야에도 이를 활용한 연구가 증가하고 있다. 특히, 이미지 활용 객체 인식 또는 분류에 인공지능 기술을 적용하여 농업 현장의 문제를 해결하고자 하고 있다. 최근 양봉산업에서 꿀벌 개체 수의 감소는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 이에 대한 원인 중 가장 큰 비중을 차지하고 있는 말벌의 출현정보를 작업자에게 전달하기 위한 모니터링 시스템을 개발하고자 한다. 대부분의 양봉장의 경우 전력공급에 제한이 있어, 저전력 기반의 태양광 충전시스템이 적용된 이미지 취득 시스템을 개발하였다. 아울러 개체 인식을 위해서 딥러닝(Yolo) 기술을 적용하여 꿀벌과 등검은말벌을 구분하여 인식할 수 있도록 하였다. 등검은말벌 인식을 위한 이미지 데이터 1,928개 중 1,350장(약 70%)는 기계학습에 사용하였으며, 나머지 578장(약 30%)로 검증을 하였다. 연구 결과 기계학습 프로세서는 약 98.2%의 정확도로 인식할 수 있었다. 추가로 현장에서 촬영된 추가 동영상 데이터를 활용하여 등검은말벌의 출현을 인지할 수 있었다. 등검은말벌 출현 알림 자동화 시스템을 통하여 말벌로부터 꿀벌의 개체수 감소를 억제할 것으로 판단되며, 향후 등검은말벌집 탐색을 위한 연구로 확대할 예정이다.

As the 4th industrial revolution technologies develop, research conducted using these technologies is also increasing in several fields, including agriculture. In particular, these technologies solve problems in the agricultural sector by applying artificial intelligence technology to image-based object recognition or classification. The recent decline in the number of bees is one of the most important issues in the beekeeping industry. We intend to develop a monitoring system to inform the appearance of wasps, which is the most significant cause for the decline in the number of bees. Most apiaries have limited power supply, so we developed an image acquisition system with a low power-based solar charging system. In addition, we applied deep learning (Yolo) technology for individual recognition distinguishing the bees and Vespa velutina. We used 1,350 images (about 70%) of 1,928 image data to train the black wasp recognizing machine learning and verified the remaining 578 images (about 30%). At the end of the study, the machine learning processor was able to recognize black wasps with an accuracy of about 98.2%. In addition, we were able to recognize the appearance of the Vespa velutina by using additional video data recorded on site. It is judged that the decrease in the number of bees from wasps can be suppressed through the automated system of notifying the appearance of Vespa velutina. In the future, it is planned to expand the study to explore the nearby Vespa velutina nest.
#Digital Agriculture #Machine Learning #Monitoring System #Vespa Velutina #Yolo V3

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 모니터링 시스템
3. 딥러닝 기반 인식 시스템
3. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
D. Kim, C. Jung, “Study on Defensive Behavioral Mechanism of Vaspa Hornets by Anthropogenic External Disturbance”, Journal of Apiculture, Vol.34, No.3, pp.181-187, 2019. DOI: https://doi.org/10.17519/apiculture.2019.09.34.3.181 google schola Choi, M. B., J. K. Kim and J. W. Lee. “Checklist and distribution of Korean vespidae revisited” Korean J. Appl. Entomol. Vol.52, No.2 pp85-89, 2013. DOI: https://doi.org/10.5656/KSAE.2013.02.1.072 google schola Girshick, Ross. “Fast r-cnn,“ Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015. google schola Ren, Shaoqing, et al. “Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks,“ Advances in neural information processing systems. 2015. google schola He, Kaiming, et al. “Mask r-cnn,“ Proceedings of the IEEE international conference on computer cision. 2017. google schola

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