| 연구개발개요 |
현대 기술의 발달로 과거 인공위성으로 부터의 영상분석에 한정적이던 원격탐사를 통한 정보수집 및 활용이, 드론과 카메라 기술을 통해, 다양한 적용 분야로 확대되고 있음.농업분야의 경우, 국내외 환경이 다르지만, 원격으로 농작물의 정보를 수집하고, 재배지의 면적, 작물계수, 생육정도 판별, 수확시기, 수확량 예측, 재배정보 제공 등으로 활용되고 있음. 이에 금번 사업에서는 한국형 농작물 관측 및 분석시스템을 구축하는것이 주 목적이며, 기존 배터리를 전원으로 사용하는 일반 드론을 장시간 체공가능한 수소연료전지 드론으로서 대체하고, 고해상도 분광카메라를 적용하여, 작물과 과수에 대한 식별 인덱스를 개발하여, 이를 인공지능으로서 분석하여 정보제공하는 솔루션을 개발하려 함. 또한 정보수집과 식별인덱스개발, 인공지능을 통한 정보분석의 통합서비스로서 다양한 요구에 대해 적용될수 있는 기술임
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| 연구내용 및 범위 |
최종목표에 따라 4개 목표에 대한 구체적 항목별 내용을 정리하였으며, 계획서내추진전략에 상세히 기재 하였고 본 과제의 특성상 사업화에 있어서도 통합솔루션으로서작성하였음 1. 수소연료전지 드론의 농업관측용 성능개선 및 최적화 1) 기체성능개선, 2)FC최적화, 3)임무장비 장착 및 성능평가, 4) 비행안전성 테스트 및 인증 5) 수소연료전지 드론의 테스트 배드 실증, 6) 성능 인증 평가2. 고해상도 분광카메라의 개발 1) 분광카메라성능개선, 2) Bandpass filter별 표준영상 수집, 3) 영상촬영조건 확보, 4)학습데이터 수집, 5)성능평가 및 인증3. 작물 및 과수 인덱스개발 및 선정 1) 작물선정, 2)선정작물의 표준재배를 통한 표준 인덱스 개발, 3)병해충 원격탐지 인덱스개발, 4)선정인덱스 성능평가 및 인증4. 공간정보 기반 작물 모니터링 서비스 플랫폼 개발 1)선행연구 및 활용사례조사 : 인공지능 농업분야 연구 및 활용사례 조사 : 분광영상 기반 인공지능 모델 개발사례조사 : 농작물 생육/작황 서비스 플랫폼 사례 조사 2)인공지능 학습데이터 구축 : 학습데이터 자료 구조(스키마)설계, 인공지능 학습 데이터 레이블링, 레이블링 데이터 변환/가공 3)인공지능모델 테스트 : 최신 인공지능 알고리즘 조사, 인공지능 모델 테스트 환경 구성, 인공지능 모델테스트/선별 4) 인공지능 학습 데이터 구축(추가) : 정밀 분광영상 인공지능 학습데이터 구축 : 인공지능 학습데이터 레이블링 : 레이블링 데이터 변환/가공 5) 인공지능 학습 모델 최적화 : 의미론적 분할 딥러닝 모델 최적화 : 객체 탐지 딥러닝 모델 최적화 6)공간정보 기반 작물 모니터링 서비스 플랫폼 시제품 개발 : 요구사랑 분석, 서비스 설계 (DB, 시스템, 화면, 프로그램 등), 서비스 개발, 테스트(단위/통합테스트) 7) 서비스 플랫폼 테스트베드 실증 : 테스트베드 데이터 취득, 성과달성지표 평가 8) 성과인증 및 특허 : 특허출원 및 프로그램 등록, 공인인증기관 인증 수행5. 테스트 베드 운영 및 인증 1) 작물 2종, 과수 1종에 대한 테스트베드를 설정 2) 작물의 경우 21년부터 학습데이터 수집을 개시하며, 22년~23년에는 공인인증기관으로 부터 평가항목에 대한 자문을 통하여 테스트배드를 운영 3) 최종적인 인증서는 2단계 1년차부터 2년차에 각각 확보될 예정임
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