■ 연구기관
△인도, SVERI’s College of Engineering
△대만, National Cheng Kung University
△미국, Cornell University
△국립원예특작과학원, 목원대, 성균관대, 고려대, 아주대
■ 연구내용
디지털 장치로 획득한 잎과 꽃 사진이나 이미지로부터 특징을 추출하여 패턴분류기로 분류하여 식물의 종류를 파악한다. 이미지 획득, 전처리, 외곽선 검출, 특성추출, 분류 알고리즘을 활용한 분류결정 등의 과정을 거쳐 식물의 종류를 식별하게 된다.
꽃의 형태, 잎의 형태, 질감, 색상 분포 등이 이미지 인식용 특성으로 많이 사용되고 있다. 최근에는 잎맥의 네트워크와 잎맥사이의 면적 등의 특징을 활용하여 콩, 팥, white bean을 자동으로 분류한 연구가 최근에 진행되었다.
외곽선 특징을 이용한 생체인식은 매우 진행이 빠른 연구로 아이폰용 앱 “leafsnap”(콜롬비아 대학)이 개발되어 있으나 일부지역의 식물에 한해서 식별할 수 있으며 개발 알고리즘은 상세히 알려져 있지 않다.
■ 국내 기술수준과 전망
국내에서는 고려대, 아주대, 성균관대, 계명대 등 컴퓨터 비전 관련 학과에서 유사한 연구가 진행되고 있다. 국립원예특작과학원 도시농업연구팀에서는 스마트폰을 활용한 식물직접인식에 관한 연구를 진행하여 디텍션 알고리즘으로 sweep edge detection 법을 개발하였다.
스마트폰 식물 직접인식 기법이 실용화될 경우 증강현실을 활용하여 식물의 영상 및 각종 정보를 실시간으로 소비자에게 제공할 수 있어 현장에서 식물교육 및 도시농업 등 다양한 분야에 활용할 수 있다.
■ 참고문헌 및 사이트
● Huang, Y.M., Y.T. Lin, and S.C. Cheng. 2010. Effectiveness of a Mobile Plant Learning System in a science curriculum in Taiwanese elementary education. Computers & Education 54 :47-58
● Valliammal, N. and S.N. Geeth-alakshmi. 2011. Automatic Recognition System Using Preferential Image Segmentation For Leaf And Flower Images. Computer Science & Engineering 1(4):13-25
● Larese, M.G., R.Namjas. R.M. Craviotto, M.R. Arango, C. Gallo, and P.M. Ganitto. 2014. Atomatic classification  of legumes using leaf vein image features. Pattern Recognition 47:158-168
● Lee, K.B. and K.S. Hong. 2013. An Implementation of Leaf Recognition System using Leaf Vein and Shape. International Journal of Bio-Science and Bio-Technology 5(2):57-66
● http://leafsnap.com

■ 자료제공 : 농촌진흥청 국립원예특작과학원 도시농업연구팀 박사후연구원 정현환