2019년 추계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
시맨틱 분할을 이용한 소나무 재선충 확산 방지 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
Pine wilt disease Spreading Prevention System using Semantic Segmentation |
| 저자(Author) |
김도안
강민욱
나철훈
정회경
Doan Kim
Minuk Gang
Chulhun Na
Heokyung Jung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0650 ~ 0651 (2019. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
소나무 재선충병(Pine wilt disease)은 수목, 매개충, 병원체 등 3가지 요인 간의 밀접한 상호작용으로 단기간에 급속히 나무를 고사시키는 병으로 한 번 감염되면 회복할 수 없는 치사율 100%의 전염성 산림 병해충이다. 이를 방지하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반의 시맨틱 분할을 이용하여 피해가 우려되는 고사목, 감염 초기목 등을 검출하는 시스템을 제안한다. 또한, 드론을 이용해 산림의 면적을 촬영한 후 의심, 주의, 확정 등 3단계의 전염 정보를 파악할 수 있도록 하였다. 이를 통해 사용자는 재선충 병 확산을 방지하기 위한 면적, 위치, 경보 등의 정보를 파악할 수 있다. |
영문내용
(English Abstract) |
Pine wilt disease is an infectious forest pest with a 100% mortality rate that cannot be recovered once infected by a rapid death of a tree due to the close interaction between three factors such as trees, mediates and pathogens. In order to prevent this problem, this paper proposes a system to detect dead trees, early infection trees, etc, which are susceptible to damage using deep learning-based semantic segmentation. In addition, drones were used to photograph the area of the forest and to capture information on three stages of transmission: suspicion, attention, and confirmation. Through this, the user can grasp information such as area, location, and alarm to prevent the spread of re-nematode disease. |
| 키워드(Keyword) |
deep learning
drone
Pine wilt disease
semantic segmentation
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