합성 데이터 및 외부 어텐션을 활용한 소나무재선충병 탐지

소나무재선충병(PWD)은 전 세계 산림에 치명적인 위협을 가하고 있으나, 효과적인 치료법이 부재하여 조기 탐지가 매우 중요합니다. 그러나 PWD 데이터 수집, 레이블링 및 탐지 시스템 구축에는 여러 어려움이 따릅니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 합성 데이터를 활용하고 외부 어텐션 기반 트랜스포머를 적용한 혁신적인 PWD 탐지 시스템을 제안합니다. 제안된 시스템은 두 가지 핵심 기여를 합니다. 첫째, 계산 효율성과 모델 성능 향상을 위해 멀티 헤드 외부 어텐션 메커니즘을 구현했습니다. 기존 트랜스포머의 자기 어텐션(self-attention)이 갖는 높은 계산 비용을 줄이고, 샘플 간의 관계를 효율적으로 포착하기 위해 메모리 모듈을 통한 외부 어텐션을 도입했습니다. 둘째, PWD 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 합성 데이터를 통합했습니다. 제안된 방법론은 개별 및 앙상블 데이터셋 모두에서 높은 성능을 달성했습니다. 개별 데이터셋의 경우 90%–98%의 정확도와 전역 탐지율(GDR), 0.80–0.96의 MCC 및 Kappa 값을 보였습니다. 앙상블 데이터셋에서는 94%–96%의 정확도와 GDR, 0.88–0.92의 MCC 및 Kappa 값을 기록했습니다. 이러한 결과는 본 기술이 소나무재선충병의 조기 탐지에 유효하고 효과적임을 입증하며, 산림 관리 시스템에 성공적으로 적용될 수 있음을 시사합니다.