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▲인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수

인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수 연구팀이 국제 저널 ‘Computers and Electronics in Agriculture’에 논문을 게재했다.

이번 연구가 발표된 ‘Computers and Electronics in Agriculture’는 컴퓨터와 전기기구, 제어 시스템을 농업과 임업 등에 응용하는 분야를 다루는 저명한 국제 저널로, 임팩트 팩터 7.7을 기록하며 해당 분야에서 상위 1.7%에 속한다.

Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수 연구팀은 어려운 농업 현장 환경에서 밀 이삭을 정확하게 탐지하는 새로운 알고리즘, FLTrans-Net(트랜스포머 기반 특성 학습 네트워크)(DOI: 10.1016/j.compag.2024.109706)을 개발했다.

밀 이삭의 정확한 식별은 효율적인 농업 관리에 필수적이나, 실제 농업 환경에서 작은 이삭이나 겹치는 이삭을 탐지하는 것은 오랜 도전 과제로 여겨져 왔다. 연구팀은 기존의 ‘합성곱 신경망(CNN)’이 지역적인 특성에 집중해 전역적인 특성을 잘 포착하지 못한다는 한계에 주목했고, 이를 해결하기 위해 FLTrans-Net을 제안했다.

FLTrans-Net은 다중 규모 특성 추출을 위한 다중 규모 융합 블록과 트랜스포머 인코더를 사용하며, 중요한 특성을 강조하는 ‘공간적 주의 블록’과 경량화된 ‘RetinaNet 탐지 블록’을 통합해 만들어졌다.

연구팀은 실험을 통해 FLTrans-Net이 복잡한 현장에서 밀 이삭 탐지에 효과적임을 입증했으며, 자원 제한적인 장치에서의 배치 가능성을 보여주었다. 이는 농업 응용 분야에서 정확성과 효율성을 획기적으로 향상시킬 것으로 기대된다.

한편, Muhammad Syafrudin 교수는 2022년 3월부터 세종대 교수로 재직하고 있으며, 산업 인공지능, 데이터 인텔리전스, 산업 분석, 산업 정보학 분야에서 10년 이상의 연구개발(R&D) 경력을 보유하고 있다. 그의 연구는 ESWA, AEJ, Food Control, Mathematics, COMPAG와 같은 저명 학술지에 게재됐으며, 올해 Stanford/Elsevier가 선정한 ‘2024 글로벌 상위 2% 과학자’ 명단의 ‘인공지능 및 이미지 처리 분야’에 이름을 올리는 영광을 안기도 했다.

Norma Latif Fitriyani 교수 또한 2022년 3월부터 세종대 교수로 재직하고 있다. 데이터 과학, 통계 및 기계 학습, 정보학, 이미지 처리 분야에서 7년 이상의 연구개발(R&D) 경력이 있으며, 많은 연구를 저명 학술지에 게재했다.

Muhammad Syafrudin 교수는 “복잡한 농업 환경에서 밀 이삭을 탐지하는 효율적인 알고리즘인 FLTrans-Net을 통해 실제 현장에 도움이 될 수 있어 기쁘다. Applied INTelligence Lab(AINTLab), HITEC University Taxila, and Kaunas University of Technology의 동료 연구자들에게 깊은 감사를 전한다. 이번 결과를 바탕으로 연구를 지속적으로 이어갈 예정이다.”라고 밝혔다.

취재/ 최수연 홍보기자(soo6717@naver.com)