ISSN : 1225-5009(Print)
ISSN : 2287-772X(Online)
ISSN : 2287-772X(Online)
Flower Research Journal Vol.31 No.S pp.26-26
DOI : https://doi.org/10.11623/frj.2023.31.S.26
DOI : https://doi.org/10.11623/frj.2023.31.S.26
Guidelines for Collecting Quality Data of Cut Flower Lilies for Artificial Intelligence Learning
Abstract
4차 산업혁명 시대가 도래하면서 농업분야 역시 기술적으로 빠르게 진화하고 있다. 그 가운데 인공지능 기술을 기반으로 상품 과 서비스의 생산·유통·소비 전 과정이 연결되고 지능화하고 있으며, 이와 같은 기술환경의 변화가 다양한 농업분야에 적용되 어 활용되고 있다. 화훼작물의 경우에도 유통구조 개선 및 유통비용 절감, 품질 등급 규격화 등 화훼산업 활성화를 위한 객관적인 품질평가 방안이 요구되고 있으며, 신뢰받는 화훼류 생산 및 유통 시스템 구축을 위해 AI 응용서비스 개발을 통한 화훼류의 객관 적 품질평가 기준 및 등급 구간 설정이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 주요 화훼류 가운데 절화 백합의 인공지능 학습 용 품질데이터를 구축하기 위한 주요 특성 데이터의 수집과 정제, 가공의 가이드라인을 마련하고자 하였다. 이를 위해 국내외 품질규격 및 유통시장을 비교·분석하고 전문가 집단의 자문의견 수렴, 생산자 및 소비자 설문조사 등 수행하여 양질의 인공지능 학습용 데이터를 수집하고 정확한 품질 등급의 판정 및 데이터 라벨링을 위한 절화 백합의 품질등급 및 중결점 지표 항목을 구축 하였다. 주요 품질등급 지표 항목은 절화의 길이, 개화 정도, 꽃 수로 구분하였으며, 결점율은 상처, 병충해, 생리장해 등 결점의 정도가 현저히 품위에 영향을 미치는 것들을 중심으로 품목별 5가지의 지표를 설정하였다. 그리고 절화 백합의 정확한 품질 등급 의 판정 및 이미지 데이터 라벨링을 위해 인공지능 학습을 위한 주요 품질지표의 항목별 정의와 판정기준, 판정을 위한 참고사진 등으로 구성된 이미지 품질데이터의 수집·정제·가공 가이드라인을 마련함으로써 인공지능 학습용 데이터의 구축단계부터 데이 터 품질관리를 위한 세부 기준을 마련하였다. 소비위축, 수출감소 등으로 인한 화훼산업의 위기 상황에서 인공지능을 활용한 객 관적 품질 평가는 유통 절화의 품질을 향상시키고 소비자 신뢰도를 제고하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
초록
Figure
Table
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Journal Abbreviation : 'Flower Res. J.'
Frequency : Quarterly
Doi Prefix : 10.11623/frj.
ISSN : 1225-5009 (Print) / 2287-772X (Online)
Year of Launching : 1991
Publisher : The Korean Society for Floricultural Science
Indexed/Tracked/Covered By :
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Online Submission
submission.ijfs.org
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국문 영문 품종 리뷰 -
논문유사도검사
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