수목 동정을 위한 수피 분류 데이터셋 구축과 합성곱신경망 기반 분류모델 개발

김태경1*, 백규헌1, 김현석1,2,3,4

(1서울대학교 산림과학부, 2서울대학교 협동과정 농림기상학, 3서울대학교 농생명과학연구원, 4국가농림기상센터)

Developing a CNN based tree identification model using tree bark images

Tae Kyung Kim1, Gyu Heon Baek1, Hyun Seok Kim1,2,3,4

(1Program in Forest Environmental Sciences, Seoul National University,

2Interdisciplinary Program in Agricultural and Forest Meteorology, Seoul National University,

3Institute of Future Environmental and Forest Resources, Seoul National University,

4National Center for Agro Meteorology)

요약: 기계학습 기반의 수목 자동 동정을 위해 잎, 꽃 등 다양한 특징들을 대상으로 한 연구가 세계적으로 활발히 진행되고 있지만, 국내에는 이러한 연구가 전반적으로 미흡하다. 여러 가지 수목의 특징 중 수피는 특히 계절에 따른 변화가 적고, 장기간 유지된다는 장점이 있다. 하지만 수피는 형태가 복잡하고, 환경에 따른 변이가 크며, 무엇보다 기존에 구축된 자료들이 잎, 꽃, 열매 등과 같은 다른 특징들에 비해 부족하다는 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 기존에 공개된 수피 분류 데이터셋에 더하여, 직접 수피 이미지들을 수집하고, 최종적으로 국내에서 관찰 가능한 수목 53종의 이미지 데이터셋을 구축하였다. 또한 구축한 데이터셋에 대해 합성곱신경망(CNN) 모델을 학습시켜 53종에 대한 신경망의 분류 정확도를 확인하고 모델 성능에 방해 요인이 되는 요소들을 파악하였다. CNN 모델은 단순하면서도 강력한 성능을 보이는 VGGNet을 기반으로 하여 깊이가 다른 VGG-16, 19 모델을 활용하였다. 학습 결과, VGG-16은 90.41%의 정확도를, VGG-19는 92.62%의 정확도를 달성했다. 학습 및 검증 데이터셋에 존재하지 않는, 그러나 같은 속 또는 과에 속하는 새로운 수목의 사진으로 모델을 구동한 결과, 80% 이상의 경우에 대하여 같은 속 또는 과로 동정하는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 이끼, 만경식물, 옹이 등의 방해 요소가 존재할 경우 정확도가 떨어지는 것을 알 수 있었고, 이를 실제 학습 및 현장 적용 시 보완하기 위한 방법으로 Random Cropping, 그리고 다수결에 의한 분류 방법 등을 제안하였다.

Abstract: Many studies have conducted research on developing automatic plant identification algorithm using machine learning to various plant features such as leaves and flowers. Unlike other characteristics of the plant, barks show only little change regardless to the season and are maintained for a long period of time. Nevertheless, barks generally show a complex shape with large variation depending on the environment, and there is insufficient materials that can be utilized for training the algorithms. In this study, in addition to the previously published bark image dataset, BarkNet, images of barks were collected and a dataset consisted of 53 tree species that can be easily observed in Korea was introduced. A convolutional neural network (CNN) was trained and tested on the dataset, and the factors that interfere the model’s performance was identified. For CNN architecture, VGG-16 and 19 were utilized. As a result, VGG-16 achieved 90.41% and VGG-19 achieved 92.62% accuracy. When tested on new images of trees that do not exist in the original dataset but belong to the same genus or family, it was confirmed that more than 80% of cases were successfully identified as the same genus or family. Meanwhile, it was found that the model tended to misclassify when there were moss, and knots. In these cases, we propose that random cropping and classification by majority votes are valid for improving possible errors in training and inferences.