스마트팜을 위한 데이터 과학: 카사바 잎 질병 분류 대회 (Cassava Leaf Disease Classification) | 캐글 (Kaggle)은 스마트농업관리사 혹은 스마트농업전문가라면 알아야 할 내용 중에 하나입니다. 자세한 내용은 아래의 내용을 통해 확인해보시기 바랍니다.
스마트팜을 위한 데이터 과학: 카사바 잎 질병 분류 대회 (Cassava Leaf Disease Classification) | 캐글 (Kaggle)
경진대회 소개
카사바 잎 이미지 분석 및 질병 식별
2020년도 열린 이 경진대회에서는 카사바 잎의 이미지를 분석하여 잎에 발생한 질병을 식별하는 데이터 과학 경진대회입니다. 이 경진대회는 카사바 잎 뿐만 아니라 다양한 작물에도 적용이 가능할 것입니다.
대회 개요
- 참가 팀: 3,900개
- 참가자 수: 4,792명
- 제출한 엔트리 수: 81,524개
- 상금: 총 $18,000
카사바와 스마트팜
카사바는 아프리카에서 두 번째로 많이 소비되는 탄수화물 원료로, 특히 극한의 환경에서도 잘 자라는 작물입니다. 아프리카의 서부와 중부 지역에서는 가정 농장의 80% 이상에서 이 작물을 재배하고 있습니다. 그러나 바이러스성 질병으로 인해 작물 수확량이 줄어들고 있는 실정입니다. 데이터 과학의 도움으로 이러한 질병을 조기에 발견하고 치료하는 것이 가능할 수 있습니다.
대회의 목적
기존의 질병 감지 방법은 농부들이 정부 지원 농업 전문가의 도움을 받아 작물을 시각적으로 검사하고 진단하는 것을 요구합니다. 이는 노동 집약적이며 비용이 많이 드는 방식입니다. 또한 아프리카 농부들은 휴대폰 품질의 카메라와 낮은 대역폭을 가진 환경에서 작업해야 하는 등 제약 조건이 큽니다.
이 대회에서는 우간다에서 정기적으로 수행된 조사 중에 수집된 21,367개의 레이블이 달린 이미지 데이터셋을 소개합니다. 대부분의 이미지는 농부들이 자신의 정원에서 찍은 사진을 기반으로 하며, 나크리(NaCRRI)와 메이커레 대학교 인공지능 연구실의 전문가들이 주석을 달았습니다. 이 데이터셋은 실제 농부들이 현실에서 진단해야 할 상황을 가장 현실적으로 나타낸 것입니다.
대회 과제
대회의 과제는 각 카사바 이미지를 네 가지의 질병 범주 또는 건강한 잎을 나타내는 다섯 번째 범주로 분류하는 것이 대회의 과제이며 참가자들의 노력으로 농부들은 식물이 질병에 감염되었는지 빠르게 파악할 수 있게 될 것입니다.
마무리
스마트 농업 관리사나 스마트 농업 전문가로서 데이터 및 이미지 분석은 스마트팜과 미래 농업을 위한 중요한 시작점이며 농업과 데이터 분석의 결합은 미래 농업의 혁신을 이끌어내고 지속 가능한 식량 생산 방법을 모색하는 데 큰 기여를 할 것입니다.