딥러닝모델의 데이터세트 및 Attention 모듈 조합에 따른

소나무재선충 피해목 탐지 정확도 비교

심우담1*, 이정수1

(1강원대학교 산림경영학과)

Comparison of Pine Wilt Disease Infected Tree Detection Accuracy Based on Dataset and Attention Module Combinations in Deep Learning Models

Woo-Dam Sim1*, Jung-Soo Lee1

(1Department of Forest Management, Kangwon National University)

요약: 본 연구는 UAV 기반 RGB 정사영상과 YOLOv8 딥러닝 모델을 활용하여 소나무재선충 피해목 탐지를 위한 데이터세트 구성 방식과 Attention 모듈 적용 효과를 비교·평가하였다. RGB 밴드로 구성된 Dataset A(3채널)와 GLCM 질감 정보를 결합한 Dataset B(6채널)를 구축하고, 베이스 모델인 YOLOv8에 SE-Block과 CBAM을 각각 적용하여 총 6가지 조합의 탐지 성능을 분석하였다. 실험 결과, Dataset A 기반 모델이 Dataset B 기반 모델보다 우수한 탐지 성능을 보였다. Dataset A에서 YOLOv8 기본 모델은 mAP@50 0.33을 기록하였으며, SE-Block 적용 시 0.42, CBAM 적용 시 0.44로 향상되었다. 특히 CBAM을 적용한 모델이 Recall 0.60으로 가장 높은 탐지 정확도를 달성하였는데, 이는 CBAM이 채널과 공간 정보를 동시에 학습하여 피해목의 적갈색 변색과 수관 형태 변화 등 핵심 특징을 효과적으로 포착한 결과로 판단된다. 반면, Dataset B 기반 모델들은 전반적으로 낮은 성능을 보였으며, 이는 GLCM 질감 정보가 복잡한 산림 환경에서 배경의 불규칙한 패턴에 과도하게 반응하여 오탐지를 증가시킨 것으로 분석된다. 본 연구는 소나무재선충 피해목 탐지에 있어 질감 정보의 추가보다 Attention 모듈의 적용이 성능 향상에 더 효과적임을 확인하였으며, 이 결과는 UAV 기반 산림 병해 모니터링 기술 고도화를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract: This study compared and evaluated dataset composition methods and attention module effects for detecting pine wilt disease (PWD)-infected trees using UAV-based RGB orthoimages and YOLOv8 deep learning models. Two datasets were constructed: Dataset A (RGB bands, 3 channels) and Dataset B (RGB combined with GLCM texture features, 6 channels). Detection performance was analyzed across six combinations by applying SE-Block and CBAM to the base YOLOv8 model. Models trained on Dataset A achieved superior detection performance compared to Dataset B. The base YOLOv8 model recorded mAP@50 of 0.33, which improved to 0.42 with SE-Block and 0.44 with CBAM. The YOLOv8+CBAM model achieved the highest detection accuracy with Recall of 0.60, attributed to CBAM's ability to simultaneously learn channel and spatial information, effectively capturing key features such as reddish-brown discoloration and crown shape changes. In contrast, Dataset B-based models showed substantially lower performance, likely due to GLCM texture features over-responding to irregular background patterns in complex forest environments.

This study confirmed that applying attention modules is more effective than incorporating texture information for improving RGB image-based PWD detection. These findings are expected to serve as foundational data for advancing UAV-based forest disease monitoring technology.