<연구의 주요 내용>
○ 연구의 필요성 및 목적
생태적·경제적·공중보건적 피해를 주는 생태계교란 식물의 방제를 위한 골든타임의 확보를 위해 드론과 이미지 학습기법을 적용한 모니터링 및 분포 현황지도 구축방안 검토가 필요함
○ 공간 DBMS를 활용한 생태계교란 식물 분포도 구축체계는 다음과 같음
- 드론을 이용한 실험지역 촬영 및 정사영상 구축
- 정사영상을 활용한 생태계교란 식물 서식 확인 및 라벨링
- 정사영상의 타일링, 공간 DBMS 저장, 구글 이미지 수집 및 타일링 후 라벨링
- 타일링된 이미지 중 샘플 추출을 활용한 이미지 학습(CNN 적용)
- 학습된 데이터를 활용한 정확도 충족 여부 검토
- 전체 이미지에 대한 분류 수행 및 분포도 구축
- 정확도 미충족 시 추가 촬영 및 구글 이미지 확보를 통한 정확도 충족 수행
○ 지속적으로 발견되는 생태계교란 식물 서식 현황의 갱신과 저장을 자동으로 진행하고, 기존 저장되어 있는 독립변수 데이터와의 상관분석(확률/통계, 머신러닝, 딥러닝 등)을 활용하여 생태계교란 식물의 서식 예측지도 구축이 가능하며, 이렇게 도출된 서식 예측지역을 대상으로 드론을 이용한 모니터링 실시 등의 활용이 가능함

<정책 제안>
○ 생태계교란 식물의 모니터링뿐만 아니라 고사목, 병해충 모니터링 등 다양한 분야에서의 적용 가능성 검토가 필요하며, 교목, 관목, 초본 등을 분류할 수 있어야 추후 다양한 분야에서 활용 가능성이 높을 것이라 판단됨
○ 본 연구에서 제안한 공간 DB와 이미지 학습 기술의 연계를 통해 자동화된 이미지 학습체계 및 지도 구축방안 마련에 대한 연구 개발이 가능할 것으로 판단됨
○ 향후 전국적 확장을 위해 드론뿐만 아니라 위성영상, 항공사진 등 다양한 매체를 통한 적용 가능성을 검토하고 최소 비용으로 최대 효과를 이끌어 낼 수 있는 방안에 대한 검토가 필요함