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논문 국내 국내전문학술지(KCI급) 무인항공기를 이용한 딥러닝 기반의 소나무재선충병 감염목 탐지
- 학술지 구분 국내전문학술지(KCI급)
- 게재년월 2021-06
- 저자명 임언택, 도명식
- 학술지명 대한토목학회논문집
- 발행처명 대한토목학회
- 발행국가 국내
- 논문언어 한국어
- 논문 다운로드 링크(외부) https://koreascience.kr/article/JAKO202117563202992.pdf
- 연구분야 공학 > 토목공학
논문 초록 (Abstract)
1988년 부산에서 처음 발병된 소나무재선충병(Pine Wilt Disease, PWD)은 우리나라 소나무에 막대한 피해를 주고 있는 심각한 질병이다. 정부에서는 2005년 소나무재선충병 방제특별법을 제정하고 피해지역의 소나무 이동 금지와 방제를 시행하고 있다. 하지만, 기존의 예찰 및 방제 방법은 산악지형에서 동시다발적이고 급진적으로 발생하는 소나무재선충병을 줄이기에는 물리적, 경제적 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 소나무재선충병 감염의심목을 효율적으로 탐지하기 위해 무인항공기를 이용한 영상자료를 바탕으로 딥러닝 객체인식 예찰 방법의 활용가능성을 제시하고자 한다. 소나무재선충병 피해목을 관측하기 위해서 항공촬영을 통해 영상 데이터를 획득하고 정사영상을 제작하였다. 그 결과 198개의 피해목이 확인되었으며, 이를 검증하기 위해서 접근이 불가한 급경사지나 절벽과 같은 곳을 제외하고 현장 조사를 진행하여 84개의 피해목을 확인할 수 있었다. 검증된 데이터를 가지고 분할방법인 SegNet과 검출방법인 YOLOv2를 이용하여 분석한 결과 성능은 각각 0.57, 0.77로 나타났다.
