딥러닝 활용을 위한 검역병해충 분류 기반 데이터셋 구축
| KOS 유형 | 분류체계 |
|---|---|
| 수요기관 | 농림축산검역본부(농림축산식품부) |
| 공고기관 | 조달청 |
| 사업목적 | KOS 활용 |
| 사업년도 | 2026 |
| 사업기간 | 30개월 |
| 사업예산 | 3,600,000천원 |
| 사업ID | RFP-3-376 |
사업개요
사업명
딥러닝 활용을 위한 검역병해충 분류 기반 데이터셋 구축
(Quarantine Pest Classification-Based Dataset Development for Deep Learning)
사업 세부목적
ㅇ 딥러닝을 활용한 검역병해충 분류동정 플랫폼 개발 및 검역현장 적용
ㅇ 병해충 도메인 분석 및 데이터셋 구축
ㅇ 구축 데이터셋 기반 기초 모델 학습 수행(묶음형 과제와 연계 수행)
ㅇ 다수종의 데이터셋 기반 1차 목표 모델 학습 및 개발 수행(묶음형 과제와 연계 수행)
ㅇ 플랫폼 구축으로 운영 환경 강화 및 주요 분류군 우선 검증(묶음형 과제와 연계 수행)
ㅇ 최종 분류 모델 개발 및 성능 고도화(묶음형 과제와 연계 수행)
ㅇ 실사용 최적화 성능검증 및 UI/UX 통합 구축(묶음형 과제와 연계 수행)
사업기간 및 예산
- 사업기간 : 계약체결일로부터 30개월
- 소요예산 : 3,600,000천원
사업내용
과업 내용
ㅇ 검역병해충 분류 기반 데이터셋 구축 및 도메인 분석
- 검역 병해충 중심 이미지 데이터 수집·정제 및 데이터셋 구축
- 종별 특성 반영 이미지 기준 수립 및 데이터 증강 전략 마련
- 분류동정 관련 문헌·도감·분류키 등 자료 수집 및 검증
ㅇ 딥러닝 기반 병해충 분류 모델 개발
- 형태학적 Feature 기반 계층형 분류 체계 설계
- CNN/ViT 등 기반 모델 선정 및 학습
- 대규모 데이터 기반 분류 모델 개발 및 성능 고도화
- Semi-supervised, Contrastive Learning 등 적용 성능 개선
ㅇ 분류 플랫폼 구축 및 통합 운영 환경 마련
- 데이터·모델 통합 관리 및 실시간 모니터링 플랫폼 구축
- 내부 시스템 연계 및 DB 통합 구조 설계
- 병해충 이미지 업로드 → 자동 분류 → 결과 출력 워크플로우 구현
ㅇ 성능 검증 및 현장 적용 지원
- 분류 정확도(약 85% 이상) 및 정밀도·재현율 등 성능 평가
- 주요 분류군 대상 우선 검증 및 현장 테스트 수행
- 결과물 이관 및 운영 지원 체계 구축
수행 방법
ㅇ 병해충 이미지 데이터 수집·정제 및 종 검증(염기서열 분석 등) 수행
ㅇ 전문가 협업을 통한 형태학적 Feature 정의 및 계층 구조 설계
ㅇ 딥러닝 모델 설계·학습 및 성능 비교 분석
ㅇ 데이터 증강 및 불균형 데이터 보정 전략 적용
ㅇ 플랫폼 개발 및 시스템 통합, DB 연계 구현
ㅇ 현장 데이터 기반 성능 검증 및 반복 개선
ㅇ 유관 과제 수행자와 협업을 통한 통합 개발 및 운영 지원
주요 산출물
ㅇ 검역병해충 이미지 데이터셋 및 메타데이터
ㅇ 병해충 분류용 딥러닝 모델 및 학습 알고리즘
ㅇ 형태학적 Feature 기반 계층형 분류 체계
ㅇ 병해충 자동 분류 플랫폼 및 통합 시스템
ㅇ 성능 평가 결과 및 검증 보고서
ㅇ 최종 결과물 이관 자료 및 운영 매뉴얼
ㅇ 최종 결과보고서 (데이터셋 구축 및 AI 분류 체계 포함)
(위 사업내용은 AI 요약과 연구팀 담당자의 검토를 거쳐 작성하였음)
관련정보
1. KOS 메타정보
- (없음)
2. 결과보고서
- (없음)
3. 관련 RFP
- (없음)
분류정보
| BRM | F001 | 농림>농업·농촌 |
|---|---|---|
| KDC | 523 | 재배 및 보호 |
| DDC | 632 | Plant injuries, diseases, pests |
| ILC | mpad | plant diseases [plant pathology; phytopathology] |