토마토 모종의 생장과정을 검사하는 이미지해석과 기계학습

전문가 제언

○ 오늘의 지식정보화 시대에서 컴퓨터는 인간의 사고와 판단을 이끌어가는 안내자가 되고 있다. 지난 3월 알파고(AlphaGo)와 이세돌의 세기적 바둑대결이 진행되고 있을 때 마침 산업통상자원부는 인공지능(Artificial Intelligence, AI)기반기술 개발 지원 자금을 130억에서 200억 규모로 확대하는 방침을 발표했다. 지원 분야도 확대하고 인공지능 응용분야 고급인력을 양성하기 위한 전국 주요대학의 우수연구팀을 선발하여 산업화 원천기술 연구를 지원한다고 하였다.

 

○ 얼마 전까지만 해도 인공지능은 로봇의 자동차 조립이나 반도체 생산 공장의 자동화를 위한 수단이었으나 최첨단 기술의 발달과 함께 스스로 판단하고 학습하는 딥 러닝(deep learning)을 이용하는 인공지능이 우리생활 곳곳에 도입되고 있다. 최근 네덜란드에서는 기계학습(machine learning)을 이용하는 알츠하이머병 조기진단법을 개발했다. 도쿄 대 의과학연구소는 난치병인 2차성 백혈병을 IBM의 AI인 Watson을 이용하여 10분 만에 병을 진단하고 치료제까지 제시함으로서 환자의 생명을 구했다고 산케이 신문이 8월5일 발표했었다.

 

○ 본 논문은 동경대 농생물대학원 K. Yamamoto 그룹의 실험 결과로서, 이미지 처리 기술을 이용하여 토마토 모종의 생장과정을 화상 처리하여 마디의 생장순서와 마디의 길이가 늘어나는 과정을 기계학습으로 검출하고 계산하였다. 세 모종 358개의 마디의 시계열 이미지 변환분석으로 이미지의 72%를 감별해 냄으로서(재현도 0.72, 정확도 0.78) 토마토 모종의 신선도를 빠르고 정확하게 검사할 수 있음을 보여주었다.

 

○ 인공지능분야의 정보교류를 위해 인공지능의 신경망(2003), 기본개념 및 전문가시스템(2012), 기계학습(2014)의 정보기술 용어의 한국표준(KS)이 심의 결정되었다. 기계학습을 통한 인공지능이 농생산, 의료산업뿐만아니라 경기예측, 투자전망, 건강관리 등 다양한 분야로 빠르게 확산되고 있어 제4의 산업혁명으로 이어질 수 있다는 의견이 제기되고 있다. 이에 대비하는 전문 인력양성과 신성장 동력산업의 가치사슬 형성을 위해 국가적 전략 수립이 필요한 시기라 생각한다.

저자

Kyosuke Yamamoto , Wei Guo and Seishi Ninomiya

자료유형

니즈학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

전기·전자

연도

2016

권(호)

16()

잡지명

Sensors

과학기술
표준분류

전기·전자

페이지

00104401~00104416

분석자

윤*중

분석물

• 토마토 모종의 생장과정을 검사하는 이미지 해석과 기계학습.pdf [550,576 byte]

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