전자공학부 한국생산기술연구원 학연협동과정생 석사과정(2학기, 지도교수 김민영) 박해광 대학원생이 2019년도 한국지리정보학회 추계학술대회에서 수여하는 우수논문상을 수상하였다.
2019년 10월 31일부터 11월 1일까지 ICSANE2019와 공동 개최 된 한국지리정보학회 추계학술대회는 선두적인 공간정보 학술 행사이다.

현재 소나무는 우리나라 전체 국토 산림의 23%를 차지하고 있다. 소나무에 가장 치명적인 병으로 알려진 소나무 재선충병은 감염 시 잎사귀의 갈변 또는 고사 현상이 일어나며, 빠른 확산속도로 인해 감염 초기에 감염된 나무를 검출하여 제거하는 것이 매우 중요하다. 최근 소나무 재선충병 감염 의심목 검출은 대부분 항공 또는 위성영상과 공간정보를 활용한 소나무 재선충병 감염 의심목 분류 및 좌표 추출이 진행되었다. 그러나 항공 또는 위성영상을 촬영 시 구름, 황사, 수증기 등 다양한 노이즈에 쉽게 노출되며, 공간해상도의 한계, 실시간 데이터 확보의 어려움 등 많은 한계점을 가지고 있다.

이에 본 연구는 노이즈의 영향을 최소화하며, 항공 또는 위성영상 대비 우수한 공간해상도, 실시간 데이터를 확보하기 위하여 간단히 운용 가능한 다분광 카메라를 부착한 드론을 바탕으로 영상 데이터를 취득한 후 최근 영상 속 객체 검출 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 기반 CNN 알고리즘 중 하나인 Faster R-CNN을 통하여 소나무 재선충병 감염 의심목을 분류하였다.
 

<논문명>
"드론 항공촬영 사진을 이용한 딥러닝 기반 재선충 감염 의심목 분류"