▣ 연구 배경
○ 이미지 인식 판별 분석기술이 빠르게 발전하고 있어 2015년 이후 사람의 판별 능력을 추월하고 있어 농업분야에도 관련 도입이 시급함
○ 최근 전세계적으로 농업분야에 인공지능 기술의 도입이 활성화되고 있으나 아직 실용화는 활성화 되지 않고 있어 이 분야의 선도적인 기술 확보가 중요함

▣ 주요 연구성과
○ 콩 30품종을 포트 및 포장에서 재배하면서 생육기간 10가지 종류의 영상을 촬영하여 약 70,000장 이상의 이미지 데이터셋을 구축하였음
○ 이미지 데이터셋을 대상으로 다양한 알고리듬을 적용하여 영상에 대한 품종 판별 학습과 검정을 한 결과 학습은 모든 알고리듬에서 잘 되었으나 검정 데이터 셋에 대한 정확도는 67%∼90%로 나타났음



▣ 파급효과
○ 식량작물 이미지 자료에 대한 직접적인 인공지능 기술 적용에 따른 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능 등 농업분야 4차 산업 선도기술 확보
○ 국내 최초 인공지능 기술 접목에 따른 결과 도출로 품종 판별 이외 병해충, 잡초, 스트레스 등 다양한 항목으로 기술의 확산 전망