ISSN : 1225-5009(Print)
ISSN : 2287-772X(Online)
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Flower Research Journal Vol.32 No.S pp.42-42
DOI : https://doi.org/10.11623/frj.2024.32.S.42
DOI : https://doi.org/10.11623/frj.2024.32.S.42
Study of Rose Quality and Critical Defects Factors Design for Artificial Intelligence Learning
인공지능 학습을 위한 장미 품질 및 중결점 요인 설계 연구
Abstract
현재 화훼류 품질 평가에 있어 생산자 또는 경매사의 주관적 기준에 의해 평가되는 경우가 많으며, 이 때문에 유통 중인 화훼 류 품질에 대한 소비자의 신뢰를 얻기에 어려움이 있다. 화훼 산업의 활성화를 위한 유통 구조 개선, 유통 비용 절감, 품질 등급 규격화 등 신뢰받는 화훼류 생산･유통･수출 시스템을 구축하기 위해 인공지능 응용 서비스 개발을 통한 주요 화훼류의 객관적 품질 평가 기준 및 등급 구간 설정이 필요하다. 본 연구는 인공지능 학습을 통한 장미의 품질 데이터 구축을 위해 필요한 품질 등급 및 중결점 지표를 구축하는 것을 목표로 하여 장미의 주요 품종별 이미지 및 영상 데이터의 수집･정제･가공 가이드라인을 마련하고자 수행되었다. 장미 품질 데이터 구축을 위해 농가 및 유통 센터 협조 체계를 구성하여 산업 현장과 전문가 의견을 수립하였으며, 이를 통해 장미 품질 요인과 중결점 지표를 구축하였다. 이를 기반으로 장미 품질 데이터 학습을 위한 가이드라인 을 제시하였다. 선정된 품종은 2022년 ‘보보스’, ‘푸에고’, ‘헤라’, ‘자나’, ‘햇살’이며, 2023년 ‘마루시아’, ‘아쿠아’, ‘퀘스트’, ‘하젤’, ‘맨 스필드파크’로 총 10가지이다. 다양한 화색의 품종을 선정 기준으로 하였다. 선정된 품질 등급 및 중결점 지표에 대한 적합성은 전문가 설문조사와 장미 품질 데이터 측정을 통해 확인하였다. 품질 요인으로는 절화 길이, 화색, 개화정도, 소화수로 선정하였 다. 1차년도 학습 결과를 바탕으로 하여 중결점 지표를 5개(꽃목굽음, 상처, 곰팡이, 시들음, 황화)에서 3개(꽃목굽음, 꽃 상처, 잎 상처)로 보완하여 학습한 결과 87.16%로 적합성을 보였다. 선정된 지표에 대한 품종별 특징을 설명하고, 품질 등급에 따른 이미지 수집 방법 및 정제, 가공, 기준을 제시하여 장미 품질에 대한 인공지능 학습을 진행하였다. 실제 유통되는 품종의 절화 길이, RHS Colour Chart를 통한 화색, Lab 값, 개화 정도, 수명을 측정하였다. 본 연구를 통해 장미 품질 데이터 표준화 작업으로 국가 표준 화훼류 유통 등급 및 중결점 지표 체계화에 활용 가능할 것으로 판단되며, 화훼류 유통 정보 파악을 토대로 화훼류 인공지능, 자동화 화훼 유통 DB 구축 및 고품질 화훼 유통 선진화 강화에 직접적인 활용이 가능할 것으로 기대된다.
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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