[한국기술뉴스] 경상국립대학교 애그로시스템공학부 김현태 교수 연구팀은 부족한 학습데이터로 딥러닝 모델을 적용하는 전이학습 딥러닝 모델을 개발했다. 개발된 기술은 경상국립대학교 산학협력단을 통해 특허를 출원(출원번호 제1020200114883호)했다. 특허 명칭은 '전이학습을 사용하여 부족한 데이터로 온실 환경에 딥러닝 모델을 적용하는 방법’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

현재의 농업은 제3의 녹색혁명이라고 일컬어질 만큼 스마트팜에 첨단 기술이 적용되어 더욱 발전하고 있습니다. 스마트팜은 센서를 통해 작물과 환경을 조사하여 데이터를 수집하고 데이터를 가공하여 농업의 자동화가 가능하도록 합니다.

현재 시설원예 농가에서는 스마트팜을 도입하여 생산량의 증대와 질적으로의 향상을 기대하는 농가가 많아지고 있습니다. 특히 빅데이터를 활용하여 첨단농업을 실현하고자 하는 농가의 수요가 높습니다. 그러나 스마트팜에 활용되는 딥러닝 모델들은 많은 데이터의 축적이 필요합니다. 따라서 영세한 농가에서는 충분한 데이터를 모을 수 없어 딥러닝 모델을 적용하기 어렵다는 문제점이 있습니다.

경상국립대학교 김현태 교수 연구팀은 전이학습을 사용하여 학습 데이터가 부족해도 딥러닝 모델을 적용할 수 있는 방법을 발명했습니다.

스마트팜에 설치된 센서를 통해 작물과 환경에 대한 데이터를 수집합니다. 이후 수집한 데이터를 기반으로 특정 분야에서 학습된 딥러닝 학습모델을 사용하여 전이학습을 시킵니다.

학습된 데이터는 스마트팜 내에서 작물 환경을 예측할 때 사용이 가능합니다. 또한 딥러닝 최신 알고리즘을 사용하여 재배사가 데이터를 수집하여 모델을 사용하는 기간이 길어질수록 더욱 순도 높은 데이터를 제공할 수 있습니다.

본 시스템을 통해 스마트팜을 구축하고자 하나 영세하여 충분한 데이터를 모을 수 없어 딥러닝 모델을 적용하기 어려웠던 농가에서도 첨단 알고리즘을 활용할 수 있습니다. 농·축·수산물 생산 환경에 다양하게 적용한 지능형 농업 시스템을 개발하여 농업의 스마트화를 앞당길 수 있을 것으로 기대됩니다.