메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조수빈 (경상국립대학교) 최지원 (경상국립대학교) 조병관 (충남대학교) 황운하 (농촌진흥청) 송대빈 (경상국립대학교) 김건우 (경상국립대학교)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제45권 제1호
발행연도
2025.2
수록면
10 - 18 (9page)
DOI
10.7779/JKSNT.2025.45.1.10

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근 이상 기후로 인한 돌발적 가뭄, 홍수가 국지적으로 발생하고 있다. 이는 노지 재배 고구마의 생산량 및 품질 하락으로 이어져, 노지 재배 고구마의 수분 스트레스 분석 및 정량화 연구의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 노지 재배 고구마의 수분 스트레스 수준 분류를 위한 인공지능 기반 다중영상(컬러, 열 영상) 시스템이 개발되었다. 이를 위해 영상 데이터 분석을 위한 전처리 소프트웨어와 Convolutional Neural Network(CNN) 및 Support Vector Machine(SVM) 모델을 활용한 수분 스트레스 수준 분류 순서도가 개발되었다. 최종적으로 개발된 CNN, SVM 모델의 결정계수는 각각 0.80, 0.86으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 시스템은 노지 재배 고구마의 수분 스트레스 정량화 및 관개 제어에 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 향후 타 작물의 수분 스트레스 평가에도 응용될 수 있을 것으로 사료된다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과 및 토론
4. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092516801