전남대 연구팀, 딥러닝 기반 외래잡초 식별 시스템 개발

[김동언 기자(=광주)(kde3200@daum.net)]
전남대학교 연구팀이 외래잡초를 영상으로 식별할 수 있는 딥러닝 기반의 어플리케이션과 시스템 개발에 성공했다.

전남대학교 지능전자연구실(김진영 교수) 공동연구팀은 지난 11월 26일 환경부가 주최하고 한국환경산업기술원(KEITI), 농진청, 검역본부, 산림청, 한국임업진흥원이 주관한 ‘생물다양성 위협 외래생물 관리 기술개발사업 2021년 부처합동 성과발표회’에서 이 같은 내용을 공개했다.

▲외래잡초를 영상으로 식별할 수 있는 어플리케이션과 시스템을 개발한 전남대 연구팀이 발표하는 모습ⓒ전남대학교

전남대 공동연구팀은 이날 2018년부터 2021년까지 4년간 딥러닝 기반 외래잡초 식별 시스템 개발 연구를 바탕으로 데이터베이스 구축, 딥러닝 학습용 DB구축을 위한 어노테이션 툴 개발, 외래 잡초 영상 식별 딥러닝 기반 알고리듬을 수행해 최종적으로 외래잡초 영상 식별 안드로이드 어플리케이션과 시스템을 개발했다고 밝혔다.

이 시스템은 사용자가 노지에서 스마트폰의 카메라를 통해 잡초를 촬영하고 원하는 부분을 편집한 뒤 ‘외래잡초 동정’ 버튼을 클릭하면 딥러닝 기반 외래잡초 영상 식별 모델이 판별해 결과를 보여준다. 이때 서버에서는 입력된 외래잡초 영상을 판별 결과에 맞게 카테고리화하고 스마트폰에서 제공하는 촬영 날짜, 시간, 지역 정보와 같은 메타 데이터도 함께 저장해 추후 외래잡초 식별을 위한 데이터베이스를 구축하게 된다.

연구팀은 국립식량과학원 김창석 박사, 한경대 이용호 교수, 충남대 김중구 교수, 성균관대 김승철 교수, 신경대 정영재 교수, ㈜미래환경생태연구소(오영주 대표)로 구성돼 지난 2018년부터 ‘딥러닝 기반 외래 잡초 식별시스템’을 개발해 왔다.

한편 공동연구팀의 김창석 박사는 딥러닝 기반 외래잡초 영상 식별 모델에 학습된 5개과 42종 외래잡초와 97종의 외래잡초를 추가해 개항 이후부터 농경지에서 발생하고 있는 139종의 외래잡초 도감집인 ‘한국의 밭 외래잡초’를 발행했다.

현재 전남대 연구팀은 농촌진흥청 및 전남대학교 산학협력단, 국립식량과학원, ㈜미래환경생태연구소 협력을 통해 추진하는 ‘외래잡초 영상 판별 시스템 개발’ 과제를 수행하고 있다.

[김동언 기자(=광주)(kde3200@daum.net)]