비파괴 스마트센싱 실험실 Non-destructive Smart Sensing Lab.
비파괴 스마트센싱 실험실은 비파괴 계측분야에서 첨단기술로 활용되고 있는 초분광 영상기술, 라만분광기술, 3차원 영상 측정 기술들과 Machine Learning/Deep Learning 등 인공지능 데이터 분석 기술들을 활용하여 지능형 스마트 팜 기술, 농식품 품질 안전성 검사 기술, 스마트 육종 기술들을 연구하는 곳입니다.
위치 : 농업생명과학대학1호관 303호
지능형 스마트 팜 시스템 개발
- 영상 인식 기술을 이용한 스마트 농업 기술 개발
- AI & IoT 기반 스마트 양봉 관리 기술 개발
- 생체 원격열 감지 기술을 이용한 질병 모니터링
- 인공지능을 이용한 스마트 수확 로봇 개발
- IoT & 드론 기반 지능형 작물 생육 및 환경 진단 연구
스마트 품질 안전성 검사 기술 개발
- Hyperspectral Imaging을 이용한 농식품 안전성 검사 기술 개발
- Raman spectroscopy를 이용한 농산물 안전성 검사 기술 개발
- 초소형 스마트 기기를 이용한 안전성 신속 검사 기술 개발
- 인공지능 기반의 농식품 유해물질 신속 검사 기술 개발
- 3D Imaging 기술을 이용한 축산물 품질 예측 연구
- 빅 데이터 기반 농식품 비파괴 품질 종합 판정 연구
스마트 육종 기술 개발
- 2차원 영상을 이용한 식물의 표현형 계측 연구
- Fluorescence Imaging을 이용한 우량 종자 조기선발 기술 개발
- 분광 영상을 이용한 발아력이 우수한 유전자원 선별기술
- 3차원 영상과 광학기술을 융합한 식물체 표현형 통합 예측 기술 개발
구성원정보
담당교수 : 모창연
재실연구원
- 박사과정 : 이*구 (hgl@kangwon.ac.kr)
- 박사과정 : 천*우 (cjstmddn89@naver.com)
- 박사과정 : 송*진 (doojin0463@naver.com)
- 석사과정 : 신*용 (kvhffh@kangwon.ac.kr)
- 석사과정 : 유*형 (hhh990604@kangwon.ac.kr)
- 석사과정 : 한*우 (hjw11227@kangwon.ac.kr)
석사졸업자
- 이*은 - Vis-NIR 초분광 영상 및 머신러닝 기반 키위 숙도 판별 기술 개발
- 양*은 - 근적외선 분광 분석법 기반 산물벼 수분 및 단백질 함량 신속 측정 딥러닝 모델 개발
- 천*우 - 딸기 잿빛 곰팡이 조기 검출을 위한 초분광 형광 영상 기반 딥러닝 알고리즘 개발
- 김*욱 - 초분광 영상 및 객체 분할 기반 안토시아닌 고함량 옥수수 종자 선발을 위한 딥러닝 알고리즘 개발
- 박*환 - 시계열 데이터를 이용한 LSTM 기반 콩 재배 포장의 토양 수분 예측
- 이*인 - 라인스캔 방식 가시 근적외선 초분광 영상 기반의 참외 부위별 당도 예측에 관한 연구
- 이*영 - VNIR 초분광 영상을 이용한 머신러닝 기반 토마토 숙도 및 경도 판정 알고리즘 개발
- 이*은 - 근적외선 분광을 이용한 머신러닝 기반 국내 과수 및 채소 포장의 토양유기탄소 예측
- 이*구 - YOLO 기반 꿀벌 응애 객체 인식 기술 개발
- 송*진 - Vis-NIR 분광 센서와 광원간 거리 기반 사과 당도 측정용 PLSR과 1D-CNN 모델 개발