해당 연구 결과는 지난 2월 1일 한국학술등재지색인(KCI) 등재 학술지인 ‘한국자원식물학회’에 게재되었다.
덩굴모밀은 마디풀과에 속하는 산림청 지정 희귀식물로 국제자연보전연맹(IUCN)이 지정한 취약종이다. 또한 덩굴모밀은 항박테리아, 항균, 항염 활성을 가져 의약, 화장품, 건강기능식품 소재로 이용 가능성이 높아 센터는 도내 바이오기업과 공동 연구를 통해 덩굴모밀 추출물의 기능성에 대한 특허 출원, 추출 조건에 따른 폴리페놀 함량 변화 연구 수행 등 자원화를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다.
이번 연구는 센터의 생산단지 내 온실에서 재배 중인 덩굴모밀을 대상으로 이미지 데이터와 건중량 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 현장에서 적용 가능한 생장 모니터링 및 생산량 예측 모델을 구축하기 위해 수행되었다. 특이 이미지 기반의 비파괴 분석을 통해 기능성 소재 생산 평가에 주요 지표로 활용되는 건중량을 예측하고자 했다.
이를 위해 이미지 학습에 널리 활용되는 합성곱신경망(CNN) 기본 모델과 함께, VGG16, ResNet50, DenseNet121, MobileNetV2 등 CNN 기반 전이학습 모델을 적용해 예측 성능을 비교·분석하였다.
그 결과, 이미지 데이터를 활용해 덩굴모밀의 건중량을 비교적 정확하게 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 제시하여 재배 현장에서의 활용 가능성을 확인했다.
이번 성과를 통해 센터는 희귀식물 덩굴모밀의 증식과 보존은 물론, 재배 현장에서 적용 가능한 비파괴적 생산량 예측 기술에 대한 기초 자료를 제공했다는 점에서 의미가 있다.
김영욱 충북산림환경연구소장은 “지속적인 산림생명자원의 산업화와 활용을 위해 인공지능(AI) 등 신기술을 적극 도입한 연구가 필요하다”며 “앞으로도 현장 적용이 가능한 기술 개발을 통해 산림바이오 분야의 연구와 산업화를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 밝혔다.
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