		보 도 자 료
2021년 8월 10일(조간)부터 보도될 수 있도록 협조 바랍니다. * 인터넷, 방송, 통신은 8월 9일 11시부터 보도 가능
배포일시	2021. 8. 9.(총 4쪽)		담당부서	작물재배생리과
담당과장	장재기 과장 (063-238-5250)		담 당 자	백재경 연구사 (063-238-5287)

벼 쓰러짐 면적, 인공지능으로 빠르게 파악해요

- 실제 피해면적 대비 정확도 약 95%, 피해율 산정 근거자료로 활용 -

□ 농촌진흥청(청장 허태웅)은 드론 영상을 활용해 벼 쓰러짐 피해 면적을 빠르게 파악하는 기술을 개발하고 특허출원 했다.

‘인공지능을 이용하여 벼 도복 피해면적을 산정하는 장치 및 방법(10-2021-0078903)’

드론 활용 벼 쓰러짐 피해 면적 산정 방법

○ 인공지능을 활용한 벼 쓰러짐 피해 면적 산정 기술은 합성곱신경망(CNN)*을 활용해 벼가 심겨진(재식) 유형에 따라 정상과 쓰러짐으로 구분하는 본보기(모델)를 학습해 필지 단위로 피해 면적을 산정한다.

* 합성곱신경망(CNN, Convolution Neural Network): 이미지 데이터에서 특성을 추출해 학습하는 딥러닝 알고리즘

□ 집중호우, 태풍 등 자연재해에 의한 벼 쓰러짐 발생 시 피해 면적과 위치를 파악하는 것은 농가 피해 규모 산정, 수매량 조절 등 정부와 지자체 차원의 대응방안 마련에 중요한 요소가 된다.

○ 지금까지는 벼 쓰러짐 피해 정도를 전문 인력에 의해 육안으로 판단하고 있기 때문에 많은 인력과 비용이 소요되고, 객관적인 지표가 부족해 현장 피해 상황을 반영하는 데 어려움이 있다.

○ 이에 비해 인공지능을 활용한 영상분석은 벼 쓰러짐 피해 면적을 빠르고 정확하게 파악함으로써 피해 규모를 산정할 때 근거자료로 유용하게 활용될 수 있다.

□ 농촌진흥청이 2020년 전북 부안군 일대를 촬영한 필지 단위 영상을 분석해 기술을 평가해 본 결과, 실제 피해 면적과 인공지능을 통해 예측한 면적 간 정확도는 95% 이상이었다.

○ 지난해 8월 태풍이 지나간 이후, 전북 부안군 일대 3필지를 대상으로 인공지능을 통해 쓰러짐 피해 면적을 산출했을 때 예측 면적은 각각 4114㎡, 584㎡, 1132㎡로 실제 피해 면적인 4180㎡, 556㎡, 1075㎡와 5% 이내의 오차율을 보였다.

□ 농촌진흥청 작물재배생리과 장재기 과장은 “인공지능을 활용한 벼 쓰러짐 피해 면적 산정 결과는 향후 정책 결정 자료로 활용될 가능성이 높다.”라며, “앞으로 잡초·병해·환경 스트레스 등에 의한 피해 연구도 추진해 노지디지털 농업 기술 개발 및 현장 적용을 강화할 계획이다.”라고 전했다.

○ 전북 김제에서 벼를 재배하는 청년 농업인 강새일 씨는 “인공지능 활용 기술을 자연재해 현장에 적용하면 빠르고 정확하게 쓰러짐 피해 면적을 산정할 수 있을 것으로 기대된다.”라고 말했다.

[참고자료] 벼 쓰러짐 피해 면적 산정 기술

	보도자료 관련 문의나 취재는 농촌진흥청 작물재배생리과 백재경 농업연구사(☎ 063-238-5287)에게 연락 바랍니다.

[참고자료] 벼 쓰러짐 피해 면적 산정 기술

□ 벼 쓰러짐 피해 면적산정을 위한 학습 이미지(데이터 셋)

❍ 학습이미지 수(80%) : 105,166장

❍ 검증이미지 수(20%) : 26,290장

❍ 입력이미지 크기 : 128*128 (width: 128, height: 128)

* DJI Mavic Pro 이용, 5m/10m/20m 높이에서 촬영 (4000 * 3000)

* 딥러닝에 사용되는 데이터는 학습(Train)-검증(Validation)-평가(Test)의 세 가지 데이터 셋으로 나뉘어 인공지능 학습 및 평가에 사용되며, 랜덤으로 8:2 비율로 분류하였음

* 원본 이미지를 128 * 128 픽셀크기로 분할하여 도복 및 정상 두 그룹으로 분류하였고, 벼 쓰러짐 판별 모델 학습 및 검증을 위한 데이터 셋을 구축하였음

<도복>	<정상>

□ 합성곱신경망(CNN) 학습 모델 구조

* 합성곱신경망(CNN) 모델은 이미지 분류에서 높은 성능을 보이는데 필터를 이용한 컨볼루션 연산을 반복적으로 수행하면서 이미지의 특징을 검출함

* 특징추출(convolution layer) - 특징추출(pooling layer) - 분류(fully-connected layer)로 구성되며 컨볼루션 연산을 진행할수록 이미지 크기는 작아지고 필터 수는 증가함

□ 전라북도 부안군 일대 쓰러짐 피해 면적 산정 결과

	* 벼 쓰러짐 피해면적 산정 방법 ① 이미지 정합 및 회전을 통한 필지단위 이미지 생성 ② 이미지 분할(128*128) 후 인공지능 모델을 통한 쓰러짐 여부 판별 ③ 전체 필지 면적 대비 도복된 부분의 비율로 쓰러짐 면적 산정

필지단위영상
총 면적(㎡)	4,359	1,490	2,142
피해 면적(㎡)	4,180	556	1,075
<필지별 쓰러짐 피해 면적 산정 결과>