스마트폰 및 Mask R-CNN을 이용한 임목측정 프로그램 개발

김동현1, 김선재2, 성은지2, 이종서1, 김동근1*

1경북대학교 생태환경시스템학과, 2경북대학교 소트프웨어학과

Development of Standing Tree Measurement Program Using Smartphone and Mask R-CNN

Donghyeon Kim1, Sunjae Kim2, Eunji Sung2, Jongseo Lee1, Donggeun Kim1

Corresponding author: Donggeun Kim

Tel: +82-54-530-1241

Fax: +82-54-530-1248

E-mail: dgkim96@knu.ac.kr

1Department of Ecology and Environment System, Kyungpook National University, Sangju, 37224, Korea

2Department of Software, Kyungpook National University, Sangju, 37224, Korea

요약: 본 연구는 스마트폰을 통해 취득된 임목 정보를 Mask R-CNN을 이용하여 이용재적, 간벌목 선정 등을 자동으로 분석하는 프로그램을 개발하였다. 스마트폰은 Google AR Core와 안드로이드 스튜디오를 이용하여 개발하였으며, Mask R-CNN 딥러닝 모델은 본 연구에서 활용할 수 있도록 파이썬 언어로 변경하였다. 스마트폰은 증강현실(Augmented Reality, AR)과 동작센서를 활용하여 임목의 수고, 흉고직경, 방위, 고도, 경사, 위치 좌표, 거리, 사진을 취득하고 웹 애플리케이션 서버(Web Application Server, WAS)에 전송하며, Mask R-CNN은 사진에서 수간을 자동으로 분류하고 이용재적, 간벌목 선정을 위한 이미지 처리 작업을 수행한다. 스마트폰을 통해 취득된 정보의 정확성 평가를 위해 버텍스 및 윤척과의 비교를 실시하였으며, 연구대상지는 인공침엽수림에서 잣나무 90본, 천연혼효림에서는 무작위로 90본을 선정하여 실시하였다. 비교 결과, 흉고직경과 수고 모두 95% 수준에서 유의한 결과를 나타내었으며, 평균 0.972로 매우 높은 상관관계를 보였다. 흉고직경의 경우 인공침엽수림이 평균 0.6745cm, 천연혼효림에서는 평균 1.0139cm의 오차를 보였으며, 수고의 경우 인공침엽수림은 평균 0.6714m, 천연혼효림에서는 평균 1.3297m의 오차를 보여 인공침엽수림에 비해 천연혼효림이 높은 오차를 나타내는 것으로 분석되었다.

Abstract: In this study, standing tree information acquired with a smartphone and with the use of Mark R-CNN, a program that automatically analyzes the merchantable volume and identification of trees to be felled was developed. In order that it could be used for this study, smartphone Google AR Core and Android Studio and Mask R-CNN deep learning model was converted to Python language. Smartphones, with the use of Augmented Reality and motion sensor, acquire tree height, diameter at breast height (DBH), azimuth, altitude, slope, geographical coordinates, distance and picture. These information are transmitted to a web application server and with the use of Mask R-CNN, image processing is done to automatically classify stems and identify trees to be felled. In order to evaluate the accuracy of information acquired through a smart phone, 90 Korean Pines (Pinus koraiensis) were randomly selected from an artificial coniferous forest and 90 representative trees were randomly selected from a natural mixed forest, and were measured using Haglof Vertex Laser Hypsometer and caliper and the results were compared. Comparison showed significant result at 95% level and a very high average correlation of 0.972 for both tree height and DBH. In terms of DBH, average error was 0.6745 cm and 1.0139 cm for artificial coniferous forest and natural mixed forest, respectively. On the other hand, an average error of 0.6714 m and 1.3297 m for artificial coniferous forest and natural mixed forest, respectively, was found for tree height.

Key words: Augmented reality, Deep learning, Mask R-CNN, Smartphone, Stem