○ 장면을 컴퓨터로 측정하는 데에 고도의 구조를 갖춘 환경이 필요한 디지털영상에, 머신비전 도메인이 식물생장 측정에 적용될 수 있다. 본 논문은 식물생장 측정에 이용되어온 디지털 영상-처리에 관한, 빠르게 증가하는 보고서들을 검토하는데, 집단의 고-처리량 연구에 필요한 방법론과 적응을 강조한다.
○ 본 리뷰와 관련된 최근의 국내 저자 논문에는, “식물측정 알고리즘을 이용한 식물성장 모니터링 시스템의 개발에 관한 연구, 김영춘, 조문택, 한국산학기술학회논문집 13(6), 2012”, “Dunaliella salina의 연속배양을 위한 계측시스템 모니터링 및 성장곡선 모델링, 김기원 등, 한국정밀공학회 추계학술대회 논문집(하), 2012”, “선발된 화훼작물의 생장과 개화에 미치는 적외선조사의 영향, 고청호, 경상대 석사논문, 2011”, “L, C, X-밴드 레이더 산란계 자동측정시스템을 이용한 콩 생육 모니터링, 김이현 등, 대한원격탐사학회지 27(2), 2011”, “USN기술 기반의 비접촉 식물 생장측정 시스템 구현, 석진원, 유인태, 한국컴퓨터정보학회지 15(10), 2010”, “레이더파를 이용한 벼 생육 측정, 김이현 등, 한국토양비료학회 학술발표회 논문집, 2009” 등으로, 연구가 비교적 활발하다.
○ 영상분석 자동화는 매뉴얼분석으로는 불가능한 실험을 확장될 수 있도록 하는데, 영상취득의 속도-제한 단계를 변화시키는 것이다. 고해상도, 정확도, 현재의 센서로 달성 가능한 처리량을 컴퓨터기술과 결합함으로써, 생장측정은 대규모, 시스템-형 생물학 연구와 공존하게 되었다. 장차 영상기술과 컴퓨터기술 발전과 더불어 두 기술의 통합은 이 분야 연구를 더 활성화시킬 것이다.
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