Plant multi-modal learning for water stress detection
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(도전형)
2026년
2710112984
과학기술정보통신부
한국연구재단
고려대학교
김종옥
8명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
9,319만원
9,319만원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 식물의 수분 스트레스를 비접촉적이며 자동화된 방식으로 정확히 진단할 수 있는 멀티모달 딥러닝 기술을 개발하는 것이다. 이를 위해 식물의 스트레스 상태를 나타내는 4가지의 주요 생리 지표(잎의 고유 진동수, 잎의 slow-motion, RGB 영상 기반의 근적외선 분광 반사율, 초음파 신호)를 실용적인 비전 센서와 초음파 센서로 동시에...
... 반사율, 초음파)를 하나의 통합 모델로 학습하여 각 지표의 스트레스 탐지 능력과 선행성을 평가한다. Temporal Cross-Attention 기법을 활용하여 시계열 데이터 내 각 지표 간의 시간적 상관관계를 효과적으로 학습하고, 이를 통해 수분 스트레스의 초기 징후를 빠르고 정확하게 탐지할 수 있는 인공지능 기반의 통합 수분 스트레스 진단 기술을 구축한다.
본 연구의 결과물은 비접촉 멀티모달 센싱 및 AI 기반 기술로, 수직농장, 스마트팜, 정밀농업 현장에 직접 적용되어 작물의 수분 상태를 실시간으로 모니터링하여 효율적인 관수제어 및 생산성을 극대화하는 데 핵심적인 역할을 수행할 수 있다. 개발된 기술은 식물의 스트레스 반응을 빠르고 정밀하게 분석할 수 있는 강인한 기술로, Phenomics 연구를 통한 내건...