- 영문명
- Analysis of Correlated Factors Between Pest Capture and Environmental Data Using Open-Field Pheromone Trap Recognition System
- 발행기관
- 한국스마트미디어학회
- 저자명
- 정주원(Joo Won Jeong) 고경일(Kyeong Il Ko) 이명훈(Meong Hun Lee)
- 간행물 정보
- 『스마트미디어저널』제14권 제11호, 32~39쪽, 전체 8쪽
- 주제분류
- 공학 > 컴퓨터학
- 파일형태
- 발행일자
- 2025.11.28
국문 초록
본 연구는 노지 재배 환경에서 발생하는 주요 해충의 포집·인식 데이터를 환경 요인과 연계하여 병해충 발생의 상관 요인을 분석하고, 데이터 기반 예찰 체계를 구축하기 위한 기초 연구이다. 이를 위해 노지 시험포장에 페로몬트랩을 설치하고, 트랩 내 해충 포집 이미지와 환경데이터(온도, 습도, 조도, 풍속 등)를 동기화하여 수집하였다. 수집된 이미지 데이터는 해충 종별·발육단계별로 라벨링하여 데이터셋을 구축하였고, 환경데이터는 표준화된 포맷(JSON/CSV)으로 저장하였다. 해충 인식은 촬영 이미지의 전처리 과정을 거쳐 분류 모델에 적용하였으며, 시점별 환경데이터와의 상관분석을 통해 해충 발생 밀도에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하였다. 분석 결과, 포집된 개체 수는 평균 온도와 습도 변화에 민감하게 반응하였으며, 야간 조도 조건 및 풍속이 특정 해충군의 포집 효율에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 노지 환경에서 페로몬트랩 기반 자동 예찰 데이터를 활용하여 병해충 발생과 환경요인 간의 상관성을 규명함으로써, 향후 데이터 기반 방제 의사결정 체계 구축에 활용될 수 있는 기반을 마련하였다.
영문 초록
This study aims to analyze the correlation between pest capture and environmental conditions in open-field crop environments by integrating pheromone trap–based image recognition data with environmental sensor measurements. Pheromone traps were installed at an open-field test site to collect synchronous image and environmental data, including temperature, humidity, illuminance, and wind speed. Captured pest images were labeled by species and developmental stage to construct an image dataset, while environmental data were stored in standardized JSON/CSV formats. Pest recognition was performed using preprocessed image inputs, and correlation analysis between pest population density and environmental factors was conducted. The results revealed that pest capture counts were highly sensitive to fluctuations in temperature and humidity, while light intensity and wind speed significantly affected the trapping efficiency of certain species. This study establishes a foundational framework for data-driven pest monitoring and prediction systems in open-field smart agriculture environments.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 구성 및 연구 방법
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
키워드
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