본 기술이전은 딸기와 같은 작물의 과실, 잎 등에서 병해가 발행되는 경우, 병해의 사진을 이용하여 딸기의 병을 진단하여 병해종류(정상, 흰가루병, 시들음병, 탄저병 등)를 분류(Classification)해 병해 명을 인지 할 수 있도록 하기 위한 기술로, 축적된 정상/병해 사진 정보를 학습하여 병해 진단 모델을 구축한 후, 병해 인식 요청 시 머신러닝/딥러닝 기반 병해 진단을 수행 하도록 하는 플랫폼 기술에 관한 것이다.
－ 목적
● 농작물의 병해 인식을 위해 머신러닝/딥러닝 기반으로 병해 진단 프래임워크를 구성하여 병해 진단이 용이하게 하도록 하는 플랫폼 제공
● 농작물 병해 진단 입력으로 사용 할 데이터들을 용이하게 전처리 할 수 있는 기능 제공
● 농작물 병해 진단을 위한 학습모델 및 시험을 용이 하게 할 수 있도록 제반 환경 제공
● 사용자가 농작물의 병해 진단을 빠르고 용이하게 할 수 있는 접근 기능 제공
－ 필요성
● 스마트팜에 대한 관심이 높아지고 있으며, 농가에서 자동화된 시설원예 시설(온실)을 활용하여 농작물 생육 및 온실 내부, 외부의 환경 모니터링을 통한 진단 등의 다양한 모니터링 및 제어를 통한 농업생산성 향상 및 노동력 절감을 위한 편의성 제공이 요구됨
● 농작물의 병해는 생산량에 지대한 영향을 미치며, 또한 농작물 병해 확산으로 인해 부가적인 어려움이 발생, 이를 극복하기 위한 빠른 진단과 용이한 진단 방법이 필요
● 병해 진단을 위한 전문가의 도움 필요시, 그로 인한 비용으로 이를 용이하게 해결 할 수 있는 방법이 필요
－ 딥러닝 기반의 병해 진단을 위해 병해 데이터 입력부터 진단 결과까지 일괄 처리
－ 앱/웹 및 병해 진단 엔진 등 다양한 방법으로 병해 진단 시험 환경 제공
－ 병해 인식 플랫폼을 통한 다양한 다른 농작물에 적용 용이
－ 병해 인식 성능 향상을 위한 병해 진단 모델 변경 용이
－ 학습된 모델을 통한 실시간으로 현장에서 병해 인식 요청과 결과를 제공
A. 병해 사진 데이터 전처리 기술
● 전처리 대상 사진 목록 제공 기능
● 전처리 대상 사진의 메타 정보 선택 기능
● 전처리 대상 사진의 메타 정보 적용 결과 이미지목록 제공 기능
B. 병해 인식을 위한 학습 모델 구축 및 병해 시험 기술
● 병해 분류 진단를 위한 데이터 입력 기능
● 병해 학습 수행 기능
● 병해 학습 결과 제공 기능
● 병해 진단 시험을 위한 데이터 입력 기능
● 병해 진단 시험을 위해 사용될 학습 모델 확인 기능
● 병해 진단 시험 결과 제공 기능
C. 웹/앱을 통한 병해 진단 기술
● 웹을 통한 병해 진단 요청시 병해 사진 선택 기능
● 웹을 통한 병해 진단 결과 제공 기능
● 웹을 통한 병해 진단 결과 이력 정보 제공 기능
● 앱을 통한 병해 진단 요청시 병해 사진 선택 기능
● 앱을 통한 병해 진단 결과 제공 기능
● 앱을 통한 병해 진단 결과 이력 정보 제공 기능
A. 병해 사진 데이터 전처리 기술
● 기술문서 : 요구사항정의서, 설계서, 시험절차 및 결과서
● 프로그램
B. 병해 인식을 위한 학습 모델 구축 및 병해 시험 기술
● 기술문서 : 요구사항정의서, 설계서, 시험절차 및 결과서
● 프로그램
C. 웹/앱을 통한 병해 진단 기술
● 기술문서 : 요구사항정의서, 설계서, 시험절차 및 결과서
● 프로그램, 특허
● 과실류 및 채소류와 같은 농작물 병해 인식을 위해 현장에서 단시간 병해 인식 및 수집된 사진 정보를 일괄 인식 처리
● 딥러닝 응용 서비스를 제공하기 위한 응용 개발자를 위한 플랫폼 서비스 분야에 활용
● 딥러닝 기반의 병해 진단을 위해 병해 데이터 입력부터 진단 결과까지 일괄 처리가 필요한 서비스 제공 응용
● 머신러닝/딥러닝 기반 지능형 스마트팜 서비스를 통해 농업 지능화를 위한 스마트팜 핵심 기술 확보함에 따라 농업 선진국인 유럽과의 대외 경쟁력 확보
● 지능화된 시설원예의 축적된 데이터를 통해 비교분석 및 문제점 발견 등 기존 암묵적 컨설팅에서 과학적 진단, 처방으로 일대 혁신이 가능해짐