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대학보유특허 상세정보
| 관리번호 | 2020000483 | 발명자 | 심춘보, 정세훈, 조경호, 박준, 김준영 | ||
| 소속학과 | 기술분야(6T) | ||||
| 구분 | 공동 권리자 | ||||
| 참여기업 | 특허 사무소 | ||||
| 특허출원번호 | 10-2019-0172431 | 특허출원일자 | |||
| 특허등록번호 | 10-2393265 | 특허등록일자 | |||
| 기술개발단계 | 시작품 단계 | 협력희망내용 | 기술이전, 공동연구 | ||
| 기술개요 | 최근 정보통신 기술의 발달로 원격으로 버섯 재배 환경을 원격으로 제어하는 식물공장, 스마트팜 등이 소개되고 있다. 그런데, 종래의 기술들은 버섯 재배 환경을 조절하는 것에 주요 초점이 맞추어져 있고, 병해충을 탐지하는 것은 개시되어 있지 않다. 본 기술은, 첫째로 재배지에서 획득한 버섯 이미지를 딥러닝 모델을 이용하여 병해충 여부를 검출하도록 하고, 둘째로 상기 딥러닝 모델을 심층신경망의 그라디언트 소실 문제를 개선하기 위해 Residual Block 기반의 재구조화된 CNN 알고리즘을 제공하도록 하는 버섯 병해충 검출 시스템을 제공한다. | ||||
| 기술특성 | 본 발명은 a) 버섯 재배지에서 버섯을 촬영하는 영상 촬영 장치, b) 영상 촬영 장치에서 획득한 버섯 이미지와 다른 경로로 획득한 버섯 이미지 데이터가 저장되는 빅 데이터 서버(Big Data Server), c) 영상 촬영 장치에서 획득된 버섯 이미지 파일을 전송받아, 빅 데이터 서버의 버섯 이미지 데이터를 학습 데이터로 이용하여 학습이 완료된 CNN 알고리즘 기반으로 분석하여 병해충 여부를 검출하여 사용자 단말기로 분석 결과를 보내는 분석 서버(Analysis Server)를 포함하고, 분석 서버는, d) 입력된 버섯 이미지 데이터를 전처리하는 것으로서, 수집된 원본 버섯 이미지의 크기를 가로 세로 최소 256×256 픽셀 이상으로 변환하는 크기 변환부와, 크기 변환부에서 크기 변환된 데이터를 다양한 변형을 통해 데이터의 양을 확장하는 데이터 확장(Data Augmentation)부를 포함하는 데이터 전처리 모듈과 e) 전처리된 이미지의 특징점을 추출하는 컨볼루션 계층(Convolution Layer), 컨볼류션 계층에서 추출된 특징점들의 차원을 줄이는 샘플링 과정을 수행하는 풀링 계층(Pooling Layer), 반복되는 풀링 계층의 뒤에 배치되어 도출된 특징점을 인공신경망을 통해 분류하는 완전 연결 계층(Fully-connected Layer)으로 구성되는 ResNET 56층(Layer) 기반으로 하여 입력된 버섯 이미지가 병해충 여부인지를 판단하되, 풀링 계층에서는 Max Pooling과 Global average Pooling을 적용하는 이미지 분석 모듈을 포함하여 분석 정확성을 향상시킬 수 있다. | ||||
| 기대효과 및 사업성 | 본 기술의 검출 시스템은 데이터 전처리 모듈에서 이미지의 크기변환과 확장을 통해 딥러닝 알고리즘이 보다 용이하게 학습할 수 있는 이점이 있다. 또한 이미지 분석 모듈의 Residual Block을 재구조화하고 풀링 계층에서는 Max Pooling과 Global average Pooling을 추가로 적용함으로써, 심층 신경망에서 발생하는 그라디언트 소실 개선과 버섯 병해충 검출의 정확성을 높이는 효과가 있다. | ||||
| 응용분야 | 버섯 외의 작물 등에 적용 가능함 | ||||
| 과제 고유번호 | 세부 과제번호 | ||||
| 부처명 | 연구관리 전문기관 | ||||
| 사업명 | |||||
| 과제명 | |||||
| 연구기간 | 주관기관 | ||||
| 기여율(%) | 연구비(백만원) | ||||
| 시제품 제작 사진 및 데이터(표) | |||||