<딥 러닝 기반의 가로수 영상 인식 기술>

                                     수작업 및 심층 특징 추출 기반의 가로수 종류 및 상태 인식

             Recognizing Species and Conditions of Street Trees via Handcrafted and Deep Feature Extractions

                                                           군산대학교 손창환 교수

소프트웨어 산업에서 최근 화두가 되고 있는 용어는 바로 빅데이터입니다. 빅데이터는 영상, 텍스트, 기상 데이터 등을 포함합니다. 이와 관련해서 최근 빅데이터 분석과 관련된 ADW(ASIA DATA WEEK) 워크숍이 제주도에서 개최가 되었습니다.

저도 이번에 워크숍에 참석해서 “수작업 및 심층 특징 추출 기반의 가로수 종류 및 상태 인식” (Recognizing Species and Conditions of Street Trees via Handcrafted and Deep Feature Extractions)에 관해 발표를 했습니다.

이번 워크숍은 키스티에서 주관을 했으면 각 대학의 교수님께서 도시 환경과 관련 데이터(영상, 의료, 기상, 오염, 소음 등)에 관한 주제를 소개하고 아이디어를 공유하는 시간을 가졌습니다.

저도 이번에 도심의 가로수 관리를 위해 가로수의 종류 및 상태를 인식하는 기술을 소개했습니다. 사진으로 촬영된 가로수 영상의 수종을 인식하는 기법입니다. 예를 들어 사진의 가로수가 벚나무인지 이팝나무 등인지를 인식하는 기술입니다.

본 연구에서 사용된 기법은 최근 화두가 되고 있는 딥 러닝(Deep Learning) 기술입니다. 원래 딥 러닝 기술은 이미 오래 전에 나왔지만 서포트 벡터 머신의 등장으로 사장되었다가 최근 최적화 기법의 발달과 빅데이터 수집의 용이성으로 다시 부활했습니다. 여기에 가장 큰 기여를 한 분이 캐나다 대학의 Hinton, Bengio 그리고 뉴욕 대학의 Lecun 교수입니다.

본 연구에서도 딥 러닝 기법을 사용해서 약 85% 정도의 인식률을 달성했습니다. 본 연구의 응용 분야로는 가로수 맵 시각화 애플리케이션에 탑재되거나, 모바일로 촬영된 나무 영상에 대한 정보 전달을 위한 교육용 애플리케이션에 탑재될 수 있습니다. 물론 지자체의 가로수 관리를 위한 모니터링 영상 및 데이터 관리 시스템으로도 사용 가능합니다.

향후 본 연구의 주제를 확장해서 나무의 생육 발달과 질병 등을 모니터링 할 수 있는 기법까지도 확장하고자 합니다. 또한 나무 뿐만아니라 꽃, 잎사귀까지도 검출하고자 합니다.

보다 자세한 사항은 아래의 홈페이지를 참고하시면 좋겠습니다.

http://iot.kisti.re.kr/adw2017/forum/index.html