(57)【要約】      （修正有）【課題】ディープランニングを利用した植物分類システムおよびその方法を提供する。【解決手段】方法は、植物の葉、幹、枝、花、実などについてディープランニングを利用して植物の月別生育状態による特徴点を確認し、開花時期、着果時期などによる植物の特徴点を確認し、植物の変種に対する特徴点を確認する。確認した特徴点についての情報をデータベース化した後、特定のイメージに含まれた植物についての分類要請がある場合、イメージ内のメタ情報に基づいてデータベース化された情報の中から該当イメージに対応する植物情報および植物情報に対応する付加情報を提供することによって、現在の状態の植物についての分類正確度を高め、良質の情報を提供してユーザーの満足度を高めることができる。【選択図】図３
2020109610.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
月別に同一植物に対して前記植物を含む映像情報を獲得し、前記獲得した映像情報内の植物の葉、幹、枝、花および実に対して月別生育状態による複数の特徴点を抽出し、前記抽出した複数の特徴点間の相関関係による相関ベクターを算出し、前記獲得した映像情報内の植物の葉、幹、枝、花および実に対して色相や形態をそれぞれ確認し、前記抽出した植物の月別生育状態による複数の特徴点情報、前記複数の特徴点間の相関関係による相関ベクター、前記確認した該当植物の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態、前記植物と関連した詳細情報および前記植物の管理方法についての付加情報を含む植物情報をデータベース化して保存するサーバー；および
特定の植物と関連した他の映像情報を含む植物分類要請情報および前記端末の識別情報を前記サーバーに伝送する端末を含む
ことを特徴とするディープランニングを利用した植物分類システム。
【請求項２】
前記相関ベクターは、
特徴点間の距離および方向情報を含む
請求項１に記載のディープランニングを利用した植物分類システム。
【請求項３】
前記サーバーは、
前記抽出した葉と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した幹と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した枝と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した花と関連した一つ以上の特徴点および前記抽出した実と関連した一つ以上の特徴点間の一つ以上の相関ベクターを算出して、葉と幹と枝と花と実間の特徴を確認する
請求項１に記載のディープランニングを利用した植物分類システム。
【請求項４】
前記サーバーは、
前記植物分類要請情報に含まれた他の映像情報内のメタ情報を確認し、前記植物分類要請情報に含まれた他の映像情報内の客体が植物であるかの可否を判断し、前記判断の結果、前記他の映像情報内の客体が植物であるとき、前記サーバーによって、前記他の映像情報内の客体に対する葉、幹、枝、花および実に対する複数の他の特徴点を抽出し、前記抽出した複数の他の特徴点間の相関関係による他の相関ベクターを算出し、前記植物分類要請情報に含まれた他の映像情報内の客体の葉、幹、枝、花および実の色相や形態を確認し、前記データベース化された植物情報内の月別の複数の植物と関連した複数の特徴点および該当複数の特徴点と関連した相関ベクターの中から、前記確認したメタ情報に対応する特定の月に該当する複数の植物と関連した少なくとも一つの特徴点および該当少なくとも一つの特徴点と関連した相関ベクターを確認し、前記確認した特定の月に該当する複数の植物と関連した少なくとも一つの特徴点および該当少なくとも一つの特徴点と関連した相関ベクターの中から前記抽出した特定の植物と関連した複数の他の特徴点および前記算出した他の相関ベクター間の類似度をそれぞれ算出し、前記算出した複数の類似度のうち類似度が最も大きい植物情報を確認し、前記確認した植物情報に含まれた詳細情報および付加情報を前記端末に伝送し、
前記端末は、
前記伝送された植物分類要請情報に応答して前記サーバーから伝送される前記特定の植物と関連した詳細情報および付加情報を表示する
請求項１に記載のディープランニングを利用した植物分類システム。
【請求項５】
サーバーによって、月別に同一植物に対して前記植物を含む映像情報を獲得する段階；
前記サーバーによって、前記獲得した映像情報内の植物の葉、幹、枝、花および実に対して月別生育状態による複数の特徴点を抽出する段階；
前記サーバーによって、前記抽出した複数の特徴点間の相関関係による相関ベクターを算出する段階；
前記サーバーによって、前記獲得した映像情報内の植物の葉、幹、枝、花および実に対して色相や形態をそれぞれ確認する段階；および
前記サーバーによって、前記抽出した植物の月別生育状態による複数の特徴点情報、前記複数の特徴点間の相関関係による相関ベクター、前記確認した該当植物の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態、前記植物と関連した詳細情報および前記植物の管理方法についての付加情報を含む植物情報をデータベース化して保存する段階を含む
ことを特徴とするディープランニングを利用した植物分類方法。
【請求項６】
前記相関ベクターを算出する段階は、
葉の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出する過程；
幹の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出する過程；
枝の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出する過程；
花の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出する過程；および
実の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出する過程のうち少なくとも一つの過程を含む
請求項５に記載のディープランニングを利用した植物分類方法。
【請求項７】
端末によって、特定の植物と関連した他の映像情報を含む植物分類要請情報および前記端末の識別情報を前記サーバーに伝送する段階；
前記サーバーによって、前記端末から伝送される植物分類要請情報に含まれた他の映像情報内のメタ情報を確認する段階；
前記サーバーによって、前記植物分類要請情報に含まれた他の映像情報内の客体が植物であるかの可否を判断する段階；
前記判断の結果、前記他の映像情報内の客体が植物であるとき、前記サーバーによって、前記他の映像情報内の客体に対する葉、幹、枝、花および実に対する複数の他の特徴点を抽出する段階；
前記サーバーによって、前記抽出した複数の他の特徴点間の相関関係による他の相関ベクターを算出する段階；
前記サーバーによって、前記植物分類要請情報に含まれた他の映像情報内の客体の葉、幹、枝、花および実の色相や形態を確認する段階；
前記サーバーによって、前記データベース化された植物情報内の月別の複数の植物と関連した複数の特徴点および該当複数の特徴点と関連した相関ベクターの中から、前記確認したメタ情報に対応する特定の月に該当する複数の植物と関連した少なくとも一つの特徴点および該当少なくとも一つの特徴点と関連した相関ベクターを確認する段階；
前記サーバーによって、前記確認した特定の月に該当する複数の植物と関連した少なくとも一つの特徴点および該当少なくとも一つの特徴点と関連した相関ベクターの中から前記抽出した特定の植物と関連した複数の他の特徴点および前記算出した他の相関ベクター間の類似度をそれぞれ算出する段階；
前記サーバーによって、前記算出した複数の類似度のうち類似度が最も大きい植物情報を確認する段階；
前記サーバーによって、前記確認した植物情報に含まれた詳細情報および付加情報を前記端末に伝送する段階；および
前記端末によって、前記伝送された植物分類要請情報に応答して前記サーバーから伝送される前記特定の植物と関連した詳細情報および付加情報を表示段階をさらに含む
請求項５に記載のディープランニングを利用した植物分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はディープランニングを利用した植物分類システムおよびその方法に関し、特に植物の葉、幹、枝、花、実などについてディープランニングを利用して植物の月別生育状態による特徴点を確認し、開花時期、着果時期などによる該当植物の特徴点を確認し、該当植物の変種に対する特徴点を確認し、前記確認した特徴点についての情報をデータベース化した後、特定のイメージに含まれた植物についての分類要請がある場合、該当イメージ内のメタ情報に基づいて前記データベース化された情報の中から該当イメージに対応する植物情報および前記植物情報に対応する付加情報を提供するディープランニングを利用した、植物分類システムおよびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
私達の周囲から容易に多様な植物を発見することができ、特に野外活動が増えるにつれて新しい植物に出会うようになる場合が増えている。
【０００３】
しかし、一般の人達は植物に対する知識と経験が限定されているため新しい植物を識別することが難しい状態であり、専門家の場合にもすべての植物を識別することは容易でないのが実情である。
【０００４】
植物を識別するために、図鑑を使ったり携帯電話を利用して撮影した映像で該当植物と関連した情報を提供する一部の例が存在しているものの、それは単に花または葉を中心として植物が分類されているため、花がないか、葉をよく撮ることができない植物であるとか、または植物の状態による植物分類に対する正確度が低くなる短所がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】韓国公開特許第１０−２０１２−００７６４９１号「植物情報提供サービスシステムおよびその方法」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、植物の葉、幹、枝、花、実などについてディープランニングを利用して植物の月別生育状態による特徴点を確認し、開花時期、着果時期などによる該当植物の特徴点を確認し、該当植物の変種に対する特徴点を確認し、前記確認した特徴点についての情報をデータベース化した後、特定のイメージに含まれた植物についての分類要請がある場合、該当イメージ内のメタ情報に基づいて前記データベース化された情報の中から該当イメージに対応する植物情報および前記植物情報に対応する付加情報を提供するディープランニングを利用した植物分類システムおよびその方法を提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施例に係るディープランニングを利用した植物分類システムは、月別に同一植物に対して前記植物を含む映像情報を獲得し、前記獲得した映像情報内の植物の葉、幹、枝、花および実に対して月別生育状態による複数の特徴点を抽出し、前記抽出した複数の特徴点間の相関関係による相関ベクターを算出し、前記獲得した映像情報内の植物の葉、幹、枝、花および実に対して色相や形態をそれぞれ確認し、前記抽出した植物の月別生育状態による複数の特徴点情報、前記複数の特徴点間の相関関係による相関ベクター、前記確認した該当植物の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態、前記植物と関連した詳細情報および前記植物の管理方法についての付加情報を含む植物情報をデータベース化して保存するサーバー；および特定の植物と関連した他の映像情報を含む植物分類要請情報および前記端末の識別情報を前記サーバーに伝送する端末を含むことができる。
【０００８】
本発明に関連した一例として前記相関ベクターは、特徴点間の距離および方向情報を含むことができる。
【０００９】
本発明に関連した一例として前記サーバーは、前記抽出した葉と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した幹と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した枝と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した花と関連した一つ以上の特徴点および前記抽出した実と関連した一つ以上の特徴点間の一つ以上の相関ベクターを算出して、葉と幹と枝と花と実間の特徴を確認することができる。
【００１０】
本発明に関連した一例として前記サーバーは、前記植物分類要請情報に含まれた他の映像情報内のメタ情報を確認し、前記植物分類要請情報に含まれた他の映像情報内の客体が植物であるかの可否を判断し、前記判断の結果、前記他の映像情報内の客体が植物であるとき、前記サーバーによって、前記他の映像情報内の客体に対する葉、幹、枝、花および実に対する複数の他の特徴点を抽出し、前記抽出した複数の他の特徴点間の相関関係による他の相関ベクターを算出し、前記植物分類要請情報に含まれた他の映像情報内の客体の葉、幹、枝、花および実の色相や形態を確認し、前記データベース化された植物情報内の月別の複数の植物と関連した複数の特徴点および該当複数の特徴点と関連した相関ベクターの中から、前記確認したメタ情報に対応する特定の月に該当する複数の植物と関連した少なくとも一つの特徴点および該当少なくとも一つの特徴点と関連した相関ベクターを確認し、前記確認した特定の月に該当する複数の植物と関連した少なくとも一つの特徴点および該当少なくとも一つの特徴点と関連した相関ベクターの中から前記抽出した特定の植物と関連した複数の他の特徴点および前記算出した他の相関ベクター間の類似度をそれぞれ算出し、前記算出した複数の類似度のうち類似度が最も大きい植物情報を確認し、前記確認した植物情報に含まれた詳細情報および付加情報を前記端末に伝送し、前記端末は、前記伝送された植物分類要請情報に応答して前記サーバーから伝送される前記特定の植物と関連した詳細情報および付加情報を表示することができる。
【００１１】
本発明の実施例に係るディープランニングを利用した植物分類方法は，サーバーによって、月別に同一植物に対して前記植物を含む映像情報を獲得する段階；前記サーバーによって、前記獲得した映像情報内の植物の葉、幹、枝、花および実に対して月別生育状態による複数の特徴点を抽出する段階；前記サーバーによって、前記抽出した複数の特徴点間の相関関係による相関ベクターを算出する段階；前記サーバーによって、前記獲得した映像情報内の植物の葉、幹、枝、花および実に対して色相や形態をそれぞれ確認する段階；および前記サーバーによって、前記抽出した植物の月別生育状態による複数の特徴点情報、前記複数の特徴点間の相関関係による相関ベクター、前記確認した該当植物の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態、前記植物と関連した詳細情報および前記植物の管理方法についての付加情報を含む植物情報をデータベース化して保存する段階を含むことができる。
【００１２】
本発明に関連した一例として前記相関ベクターを算出する段階は、葉の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出する過程；幹の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出する過程；枝の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出する過程；花の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出する過程；および実の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出する過程のうち少なくとも一つの過程を含むことができる。
【００１３】
本発明に関連した一例として端末によって、特定の植物と関連した他の映像情報を含む植物分類要請情報および前記端末の識別情報を前記サーバーに伝送する段階；前記サーバーによって、前記端末から伝送される植物分類要請情報に含まれた他の映像情報内のメタ情報を確認する段階；前記サーバーによって、前記植物分類要請情報に含まれた他の映像情報内の客体が植物であるかの可否を判断する段階；前記判断の結果、前記他の映像情報内の客体が植物であるとき、前記サーバーによって、前記他の映像情報内の客体に対する葉、幹、枝、花および実に対する複数の他の特徴点を抽出する段階；前記サーバーによって、前記抽出した複数の他の特徴点間の相関関係による他の相関ベクターを算出する段階；前記サーバーによって、前記植物分類要請情報に含まれた他の映像情報内の客体の葉、幹、枝、花および実の色相や形態を確認する段階；前記サーバーによって、前記データベース化された植物情報内の月別の複数の植物と関連した複数の特徴点および該当複数の特徴点と関連した相関ベクターの中から、前記確認したメタ情報に対応する特定の月に該当する複数の植物と関連した少なくとも一つの特徴点および該当少なくとも一つの特徴点と関連した相関ベクターを確認する段階；前記サーバーによって、前記確認した特定の月に該当する複数の植物と関連した少なくとも一つの特徴点および該当少なくとも一つの特徴点と関連した相関ベクターの中から前記抽出した特定の植物と関連した複数の他の特徴点および前記算出した他の相関ベクター間の類似度をそれぞれ算出する段階；前記サーバーによって、前記算出した複数の類似度のうち類似度が最も大きい植物情報を確認する段階；前記サーバーによって、前記確認した植物情報に含まれた詳細情報および付加情報を前記端末に伝送する段階；および前記端末によって、前記伝送された植物分類要請情報に応答して前記サーバーから伝送される前記特定の植物と関連した詳細情報および付加情報を表示する段階をさらに含むことができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、植物の葉、幹、枝、花、実などについてディープランニングを利用して植物の月別生育状態による特徴点を確認し、開花時期、着果時期などによる該当植物の特徴点を確認し、該当植物の変種に対する特徴点を確認し、前記確認した特徴点についての情報をデータベース化した後、特定のイメージに含まれた植物についての分類要請がある場合、該当イメージ内のメタ情報に基づいて前記データベース化された情報の中から該当イメージに対応する植物情報および前記植物情報に対応する付加情報を提供することによって、現在の状態の植物についての分類正確度を高め、良質の情報を提供してユーザーの満足度を高めることができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施例に係るディープランニングを利用した植物分類シーステムの構成を示した構成図
【図２】本発明の実施例に係るサーバーの構成を示したブロック図
【図３】本発明の実施例に係るディープランニングを利用した植物分類方法を示したフローチャート
【図４】本発明の実施例に係る端末の画面の例を示した説明図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明で使われる技術的用語は単に特定の実施例を説明するために使われたものであって、本発明を限定しようとする意図ではない。また、本発明で使われる技術的用語は、本発明で特に異なって定義されない限り、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解され、過度に包括的な意味で解釈されたり、過度に縮小された意味で解釈されてはならない。また、本発明で使われる技術的な用語が本発明の思想を正確に表現できない間違った技術的な用語である時には、当業者が正しく理解できる技術的用語に代替されて理解される。また、本発明で使われる一般的な用語は辞書に定義されているところにより、または前後の文脈に沿って解釈され、過度に縮小された意味で解釈されてはならない。
【００１７】
また、本発明で使われる単数の表現は文脈上明白に異なることを意味しない限り複数の表現を含む。本発明で「構成される」たは「含む」等の用語は発明に記載された多様な構成要素または多様な段階を必ずすべて含むものと解釈されてはならず、そのうち一部の構成要素または一部の段階は含まれなくてもよく、または追加的な構成要素または段階をさらに含んでもよい。
【００１８】
また、本発明で使われる第１、第２等のように序数を含む用語は構成要素の説明に使われ得るが、構成要素は用語によって限定されてはならない。用語は一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的でのみ使われる。例えば、本発明の権利範囲を逸脱することなく第１構成要素は第２構成要素と命名され得、同様に第２構成要素も第１構成要素と命名され得る。
【００１９】
以下、添付された図面を参照して本発明に係る好ましい実施例を詳述するものの、図面符号にかかわらず、同一または類似する構成要素は同じ参照番号を付し、これに対する重複する説明は省略する。
【００２０】
また、本発明を説明するにおいて、関連した公知技術に対する具体的な説明が本発明の要旨を曖昧にさせる恐れがあると判断される場合、その詳細な説明を省略する。また、添付された図面は本発明の思想を容易に理解できるようにするためのものに過ぎず、添付された図面によって本発明の思想が制限されるものではない。
【００２１】
図１は、本発明の実施例に係るディープランニングを利用した植物分類システム１０の構成を示したブロック図である。
【００２２】
図１に図示した通り、ディープランニングを利用した植物分類システム１０はサーバー１００および端末２００で構成される。図１に図示された植物分類システム１０の構成要素のすべてが必須の構成要素であるわけではなく、図１に図示された構成要素よりも多い構成要素によって植物分類システム１０が具現されてもよく、それより少ない構成要素によって植物分類システム１０が具現されてもよい。
【００２３】
また、図２に図示した通り、サーバー１００は通信部１１０、保存部１２０、表示部１３０、音声出力部１４０および制御部１５０で構成される。図２に図示されたサーバー１００の構成要素のすべてが必須の構成要素であるわけではなく、図２に図示された構成要素よりも多い構成要素によってサーバー１００が具現されてもよく、それより少ない構成要素によってもサーバー１００が具現されてもよい。
【００２４】
前記通信部１１０は有／無線通信網を通じて内部の任意の構成要素または外部の任意の少なくとも一つの端末機と通信を連結する。この時、前記外部の任意の端末機は前記端末２００、他の端末（図示されず）等を含むことができる。ここで、無線インターネット技術としては、無線ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＬＡＮ：ＷＬＡＮ）、ＤＬＮＡ（登録商標）（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｌｉｖｉｎｇ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ａｌｌｉａｎｃｅ）、ワイヤレスブロードバンド（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｂｒｏａｄｂａｎｄ：Ｗｉｂｒｏ（登録商標））、ワイマックス（Ｗｏｒｌｄ  Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ  ｆｏｒ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ａｃｃｅｓｓ：Ｗｉｍａｘ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ  Ｓｐｅｅｄ  Ｄｏｗｎｌｉｎｋ  Ｐａｃｋｅｔ  Ａｃｃｅｓｓ）、ＨＳＵＰＡ（Ｈｉｇｈ  Ｓｐｅｅｄ  Ｕｐｌｉｎｋ  Ｐａｃｋｅｔ  Ａｃｃｅｓｓ）、ＩＥＥＥ  ８０２．１６、ロングタームエボリューション（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ：ＬＴＥ）、ＬＴＥ−Ａ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ−Ａｄｖａｎｃｅｄ）、広帯域無線移動通信サービス（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｂｒｏａｄｂａｎｄ  Ｓｅｒｖｉｃｅ：ＷＭＢＳ）等があり、前記通信部１１０は前記で羅列されていないインターネット技術まで含んだ範囲で、少なくとも一つの無線インターネット技術によりデータを送受信することになる。また、近距通信技術としては、ブルートゥース（登録商標）（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、赤外線通信（Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ：ＩｒＤＡ）、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ  Ｗｉｄｅｂａｎｄ）、ジグビー（ＺｉｇＢｅｅ）、隣接磁場通信（Ｎｅａｒ  Ｆｉｅｌｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：ＮＦＣ）、超音波通信（Ｕｌｔｒａ  Ｓｏｕｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：ＵＳＣ）、可視光通信（Ｖｉｓｉｂｌｅ  Ｌｉｇｈｔ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：ＶＬＣ）、ワイファイ（Ｗｉ−Ｆｉ）、ワイファイダイレクト（Ｗｉ−Ｆｉ  Ｄｉｒｅｃｔ）等が含まれ得る。また、有線通信技術としては電力線通信（Ｐｏｗｅｒ  Ｌｉｎｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：ＰＬＣ）、ＵＳＢ通信、イーサネット（登録商標）（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）、シリアル通信（ｓｅｒｉａｌ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、光／同軸ケーブルなどが含まれ得る。
【００２５】
また、前記通信部１１０はユニバーサルシリアルバス（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ：ＵＳＢ）を通じて任意の端末と情報を互いに送信することができる。
【００２６】
また、前記通信部１１０は移動通信のための技術標準または通信方式（例えば、ＧＳＭ（登録商標）（Ｇｌｏｂａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉ  Ａｃｃｅｓｓ）、ＣＤＭＡ２０００（Ｃｏｄｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉ  Ａｃｃｅｓｓ  ２０００）、ＥＶ−ＤＯ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｖｏｉｃｅ−Ｄａｔａ  Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ  ｏｒ  Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｖｏｉｃｅ−Ｄａｔａ  Ｏｎｌｙ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（Ｗｉｄｅｂａｎｄ  ＣＤＭＡ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ  Ｓｐｅｅｄ  Ｄｏｗｎｌｉｎｋ  Ｐａｃｋｅｔ  Ａｃｃｅｓｓ）、ＨＳＵＰＡ（Ｈｉｇｈ  Ｓｐｅｅｄ  Ｕｐｌｉｎｋ  Ｐａｃｋｅｔ  Ａｃｃｅｓｓ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ−Ａ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ−Ａｄｖａｎｃｅｄ）等）により構築された移動通信網上で、基地局、前記端末２００、前記他の端末などと無線信号を送受信する。
【００２７】
また、前記通信部１１０は前記端末２００から伝送される特定の植物と関連した映像情報を含む植物分類要請情報、端末２００の識別情報などを含む多様な情報を受信する。
【００２８】
前記保存部１２０は多様なユーザーインタフェース（Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＵＩ）、グラフィックユーザーインタフェース（Ｇｒａｐｈｉｃ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＧＵＩ）等を保存する。
【００２９】
また、前記保存部１２０は前記サーバー１００の動作に必要なデータとプログラムなどを保存する。
【００３０】
すなわち、前記保存部１２０は前記サーバー１００で駆動される多数のアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｇｒａｍまたはアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ））、サーバー１００の動作のためのデータ、命令語を保存することができる。このようなアプリケーションのうち少なくとも一部は、無線通信を通じて外部サーバーからダウンロードされ得る。また、このような応用プログラムのうち少なくとも一部は、サーバー１００の基本的な機能のために出庫当初からサーバー１００上に存在し得る。一方、アプリケーションは前記保存部１２０に保存され、サーバー１００に設置され、制御部１５０によって前記サーバー１００の動作（または機能）を遂行するように駆動され得る。
【００３１】
また、前記保存部１２０はフラッシュメモリタイプ（Ｆｌａｓｈ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｔｙｐｅ）、ハードディスクタイプ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｔｙｐｅ）、マルチメディアカードマイクロタイプ（Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｃａｒｄ  Ｍｉｃｒｏ  Ｔｙｐｅ）、カードタイプのメモリ（例えば、ＳＤまたはＸＤメモリなど）、自分のメモリ、磁気ディスク、光ディスク、ラム（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ロム（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）のうち少なくとも一つの保存媒体を含むことができる。また、サーバー１００はインターネット（ｉｎｔｅｒｎｅｔ）上で保存部１２０の保存機能を遂行するウェブストレージ（ｗｅｂ  ｓｔｏｒａｇｅ）を運営したり、または前記ウェブストレージと関連して動作することもできる。
【００３２】
また、前記保存部１２０は前記制御部１５０の制御によって前記受信した多様な情報などを保存する。
【００３３】
前記表示部（またはディスプレイ部）１３０は前記制御部１５０の制御によって、され前記保存部１２０に保存されたユーザーインタフェースおよび／またはグラフィックユーザーインタフェースを利用して多様なメニュー画面などのような多様なコンテンツを表示することができる。ここで、前記表示部１３０に表示されるコンテンツは多様なテキストまたはイメージデータ（各種情報データを含む）とアイコン、リストメニュー、コンボボックスなどのデータを含むメニュー画面などを含む。また、前記表示部１３０はタッチスクリーンであり得る。
【００３４】
また、前記表示部１３０は液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ：ＬＣＤ）、薄膜トランジスター液晶ディスプレイ（Ｔｈｉｎ  Ｆｉｌｍ  Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ−Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ：ＴＦＴ  ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ：ＯＬＥＤ）、フレキシブルディスプレイ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｐｌａｙ）、３次元ディスプレイ（３Ｄ  Ｄｉｓｐｌａｙ）、電子インクディスプレイ（ｅ−ｉｎｋ  ｄｉｓｐｌａｙ）、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）のうち少なくとも一つを含むことができる。
【００３５】
また、前記表示部１３０は前記制御部１５０の制御によって前記受信した多様な情報などを表示する。
【００３６】
前記音声出力部１４０は前記制御部１５０により所定の信号に処理された信号に含まれた音声情報を出力する。ここで、前記音声出力部１４０にはレシーバー（ｒｅｃｅｉｖｅｒ）、スピーカー（ｓｐｅａｋｅｒ）、ブザー（ｂｕｚｚｅｒ）等が含まれ得る。
【００３７】
また、前記音声出力部１４０は前記制御部１５０により生成された案内音声を出力する。
【００３８】
また、前記音声出力部１４０は前記制御部１５０により前記受信した多様な情報などに対応する音声情報（または音響効果）を出力する。
【００３９】
前記制御部（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ、またはＭＣＵ（ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  ｕｎｉｔ）１５０は前記レーダーシステムのためのサーバー１００の全般的な制御機能を実行する。
【００４０】
また、前記制御部１５０は前記保存部１２０に保存されたプログラムおよびデータを利用してサーバー１００の全般的な制御機能を実行する。前記制御部１５０はＲＡＭ、ＲＯＭ、ＣＰＵ、ＧＰＵ、バスを含むことができ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＣＰＵ、ＧＰＵなどはバスを通じて連結され得る。ＣＰＵは前記保存部１２０にアクセスし、前記保存部１２０に保存されたＯ／Ｓを利用してブーティングを遂行することができ、前記保存部１２０に保存された各種プログラム、コンテンツ、データなどを利用して多様な動作を遂行できる。
【００４１】
また、前記制御部１５０は月別（または季節別／分期別）に同一植物に対して該当植物を含んだ映像情報を獲得（または撮影）する。
【００４２】
すなわち、前記制御部１５０は１年１２ヶ月に対して月別に植物の状態を確認できるように、植物を含んだ映像情報を獲得する。この時、前記サーバー１００は該当サーバー１００に備えられたカメラ部（図示されず）を通じて任意の植物を含む映像情報を獲得してもよくまたは他の端末や他のサーバーから提供される任意の植物を含む映像情報を前記通信部１１０を通じて受信してもよい。
【００４３】
また、前記制御部１５０は前記撮影した（または獲得した）映像情報内の植物の葉、幹、枝、花、実などに対して月別生育状態による複数の特徴点を抽出（または確認）する。
【００４４】
すなわち、前記制御部１５０は月別に撮影した同一植物に対する映像情報別に複数の特徴点をそれぞれ抽出する。
【００４５】
また、前記制御部１５０は前記抽出した複数の特徴点間の相関関係による相関ベクターを算出する。この時、前記相関ベクターは特徴点間の距離（または大きさ）、任意の基準特徴点を根拠とする方向などの情報を含む。
【００４６】
すなわち、前記制御部１５０は葉の中央部位（または葉の一側）の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出し、幹の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出し、枝の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出し、花の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出し、実の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出して、葉、幹、枝、花、実などの特徴（または形態）を確認する。
【００４７】
また、前記制御部１５０は前記抽出した葉と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した幹と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した枝と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した花と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した実と関連した一つ以上の特徴点間の一つ以上の相関ベクターを算出して、葉と幹と枝と花と実間の特徴（または形態）を確認する。
【００４８】
この時、前記制御部１５０は月別に撮影した同一植物に対する映像情報別に該当植物と関連した特徴点の抽出および相関ベクターの算出機能を遂行するだけでなく、該当植物と関連した特定の時点である開花時期、着果時期などに対して該当植物の特徴点の抽出および関連した相関ベクターの算出機能を遂行することもできる。
【００４９】
また、前記制御部１５０は元物に対応する該当植物に対する月別特徴点の抽出および関連した相関ベクターの算出だけでなく、該当植物と関連した変種植物が存在する場合、該当変種植物と関連した葉、幹、枝、花、実などに対する複数の特徴点の抽出と前記抽出した変種植物と関連した複数の特徴点に対して相関ベクターを算出することもできる。
【００５０】
また、前記制御部１５０は該当植物の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態（または形）をあらかじめ設定されたイメージ分析方法を通じて確認（または検出）することもできる。
【００５１】
このように、前記制御部１５０は映像情報を分析して、該当植物と関連した多様な情報を獲得（または収集）する。
【００５２】
また、前記制御部１５０は該当映像情報分析を通じて、時期別（または月別）に該当植物の葉、幹、枝、花、実などに対する特徴を把握（または確認）することができ、このように把握された情報（または特徴）に基づいて特定の植物に対する植物分類（または植物判断／検索）を容易に遂行できる。
【００５３】
また、前記制御部１５０は前記確認した植物の月別生育状態による複数の特徴点情報、複数の特徴点間の相関関係による相関ベクター、前記確認した該当植物の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態、該当植物と関連した詳細情報、該当植物の管理方法についての付加情報などを含む植物情報をデータベース化して前記保存部１２０に保存する。この時、前記制御部１５０は別途の独立したデータベース（ＤＢ）（図示されず）に前記データベース化された植物の品種別植物情報を保存することもできる。
【００５４】
このように、前記制御部１５０は任意の植物に対して月別におよび／または特定の時点別に（例えば開花時期、着果時期などを含む）植物の葉、幹、枝、花、実などに対する映像情報に基づいて複数の特徴点を抽出した後、前記抽出した複数の特徴点間の相関関係による相関ベクターをそれぞれ算出することができる。
【００５５】
また、このように、前記制御部１５０は前記任意の植物に対して抽出した月別の複数の特徴点と相関ベクターに対して、ディープランニング学習方法を通じて該当特徴点および相関ベクターに対する情報を持続的にアップデート（または管理）することができる。
【００５６】
また、前記制御部１５０はディープランニング学習方法を通じて植物の品種別に前記月別および／または特定の時点別映像情報を獲得する過程、前記獲得した映像情報内の複数の特徴点の抽出および関連した相関ベクターを算出する過程などを実行し、ビッグデータ基盤の植物情報に対して体系化された管理機能を提供することができる。
【００５７】
また、前記制御部１５０は前記端末２００から伝送される特定の植物と関連した映像情報を含む植物分類要請情報、端末２００の識別情報などを前記通信部１１０を通じて受信する。
【００５８】
また、前記制御部１５０は前記受信した植物分類要請情報に含まれた映像情報内のメタ情報を確認（または抽出）する。この時、前記メタ情報は該当映像情報を撮影した撮影日および時刻情報（または撮影した時点の月（ｍｏｎｔｈ）情報）、照度情報などを含む。
【００５９】
すなわち、前記制御部１５０は該当植物分類要請情報に含まれた映像情報が撮影された時点を確認するために、該当映像情報内のメタ情報を確認し、該当映像情報が撮影された月（ｍｏｎｔｈ）を確認する。
【００６０】
また、前記制御部１５０は前記受信した植物分類要請情報に含まれた映像情報内の客体（または特定の植物）と関連した複数の特徴点を抽出する。
【００６１】
また、前記制御部１５０は前記抽出した複数の特徴点間の他の相関ベクターを算出する。
【００６２】
すなわち、前記制御部１５０は前記受信した植物分類要請情報に含まれた映像情報内の客体が植物であるかの可否を判断する。
【００６３】
このように、前記制御部１５０は前記受信した植物分類要請情報に含まれた映像情報内の客体に対して、あらかじめ設定された客体認識アルゴリズム等を通して該当客体の特徴を確認し、前記確認した客体の特徴を通じて該当客体が植物であるかどうかの可否を判断することができる。
【００６４】
前記判断の結果、前記受信した植物分類要請情報に含まれた映像情報内の客体が植物ではない場合、前記制御部１５０は該当植物分類要請情報に含まれた映像情報内の客体が植物ではないことを表す情報を前記通信部１１０を通じて該当端末２００に提供し、全体の過程を終了する。
【００６５】
前記判断の結果、前記受信した植物分類要請情報に含まれた映像情報内の客体が植物である場合、前記制御部１５０は該当映像情報内の客体に対する葉、幹、枝、花、実などに対して複数の特徴点を抽出（または確認）する。
【００６６】
また、前記制御部１５０は前記抽出した複数の特徴点間の相関関係による前記他の相関ベクターを算出する。この時、前記他の相関ベクターは特徴点間の距離（または大きさ）、任意の基準特徴点を根拠とする方向などの情報を含む。
【００６７】
すなわち、前記制御部１５０は前記抽出した該当客体と関連した葉の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の他の相関ベクターを算出し、前記抽出した該当客体と関連した幹の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の他の相関ベクターを算出し、前記抽出した該当客体と関連した枝の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の他の相関ベクターを算出し、前記抽出した該当客体と関連した花の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の他の相関ベクターを算出し、前記抽出した該当客体と関連した実の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の他の相関ベクターを算出して、該当客体の葉、幹、枝、花、実などの特徴（または形態）を確認する。
【００６８】
また、前記制御部１５０は前記抽出した該当客体に対応する葉と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した該当客体に対応する幹と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した該当客体に対応する枝と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した該当客体に対応する花と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した該当客体に対応する実と関連した一つ以上の特徴点間の一つ以上の他の相関ベクターを算出して、葉と幹と枝と花と実間の特徴（または形態）を確認する。
【００６９】
このように、前記制御部１５０は該当植物分類要請情報に含まれた映像情報内の客体である植物の特徴を確認するために、該当植物の特徴を確認できるパラメーター（例えば特徴点の抽出、部位別特徴点間の相関関係などを含む）を算出（または確認）することができる。
【００７０】
また、前記制御部１５０は該当植物分類要請情報に含まれた映像情報内の客体の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態（または形）を前記あらかじめ設定されたイメージ分析方法を通じて確認（または検出）することもできる。
【００７１】
また、前記制御部１５０は前記保存部１２０にデータベース化された植物情報の中から、前記確認した（または抽出した）メタ情報に対応する月（または該当月を基準としてあらかじめ設定された間隔（例えば１カ月）だけの前／後を含む期間／範囲）と関連した植物情報を対象に、前記抽出した特定の植物と関連した複数の特徴点および前記算出した他の相関ベクター（または該当特定の植物と関連した複数の特徴点に基づいて算出した他の相関ベクター）に対応する植物情報を確認（または検索）する。
【００７２】
すなわち、前記制御部１５０は前記保存部１２０にデータベース化された植物情報内の月別の複数の植物と関連した複数の特徴点および該当複数の特徴点と関連した相関ベクターの中から前記抽出した特定の植物と関連した複数の特徴点および前記算出した他の相関ベクター間の類似度をそれぞれ算出し、前記算出した複数の類似度のうち類似度が最も大きい植物情報を確認（または検索）する。
【００７３】
この時、前記制御部１５０は前記確認時間を減らし検索の正確度を高めるために、前記データベース化された植物情報内の月別の複数の植物と関連した複数の特徴点および該当複数の特徴点と関連した相関ベクターの中から前記確認した（または抽出した）メタ情報に対応する特定月（または該当特定月を含む特定の期間）に該当する複数の植物と関連した少なくとも一つの特徴点および該当少なくとも一つの特徴点と関連した相関ベクターの中から前記抽出した特定の植物と関連した複数の特徴点および前記算出した他の相関ベクター間の類似度をそれぞれ算出し、前記算出した複数の類似度のうち類似度が最も大きい植物情報を確認することもできる。ここで、前記植物情報は複数の特徴点情報、複数の特徴点間の相関関係による相関ベクター、前記確認した該当植物の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態、該当植物と関連した詳細情報、該当植物の管理方法についての付加情報などを含む。また、該当植物と関連した詳細情報は該当植物の一般表記名（または流通名）、学名、英名、科名、原産地、分類、生育形態、生長高さ（ｃｍ）、生長幅（ｃｍ）、生態型、葉の模様、葉の色、香り、繁殖方法などを含む。また、前記付加情報は管理水準、管理要求度、光要求度、配置場所、生長速度、生育適温、冬の最低温度、湿度、肥料、土壌、水やり（例えば、春、夏、秋、冬別水やり）、病虫害、病虫害管理、機能性情報などを含む。
【００７４】
また、前記制御部１５０は前記確認した（または検索した）植物情報に含まれた詳細情報、付加情報などを前記通信部１１０を通じて前記端末２００に伝送する。
【００７５】
また、前記制御部１５０は前記確認した（または検索した）植物情報に含まれた詳細情報、付加情報などを前記表示部１３０および／または前記音声出力部１４０を通じて出力する。
【００７６】
前記端末２００はスマートフォン（Ｓｍａｒｔ  Ｐｈｏｎｅ）、携帯端末機（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｔｅｒｍｉｎａｌ）、移動端末機（Ｍｏｂｉｌｅ  Ｔｅｒｍｉｎａｌ）、ポータブル端末機（Ｆｏｌｄａｂｌｅ  Ｔｅｒｍｉｎａｌ）、個人情報端末機（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ：ＰＤＡ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｐｌａｙｅｒ）端末機、テレマティクス（Ｔｅｌｅｍａｔｉｃｓ）端末機、ナビゲーション（Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ）端末機、パーソナルコンピューター（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートパソコン、スレートＰＣ（Ｓｌａｔｅ  ＰＣ）、タブレットＰＣ（Ｔａｂｌｅｔ  ＰＣ）、ウルトラブック（ｕｌｔｒａｂｏｏｋ）、ウェアラブルデバイス（Ｗｅａｒａｂｌｅ  Ｄｅｖｉｃｅ、例えば、ウォッチ型端末機（Ｓｍａｒｔｗａｔｃｈ）、ガラス型端末機（Ｓｍａｒｔ  Ｇｌａｓｓ）、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ  Ｍｏｕｎｔｅｄ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等を含む）、ワイヤレスブロードバンド（Ｗｉｂｒｏ）端末機、ＩＰＴＶ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ）端末機、スマートＴＶ、デジタル放送用端末機、ＡＶＮ（Ａｕｄｉｏ  Ｖｉｄｅｏ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ）端末機、Ａ／Ｖ（Ａｕｄｉｏ／Ｖｉｄｅｏ）システム、フレキシブル端末機（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｔｅｒｍｉｎａｌ）、デジタルサイネージ装置などのような多様な端末機に適用され得る。
【００７７】
また、前記端末２００は前記サーバー１００を構成する前記通信部１１０、前記保存部１２０、前記表示部１３０、前記音声出力部１４０、前記制御部１５０に対応する各構成要素を含んで構成することができる。
【００７８】
また、前記端末２００は前記サーバー１００、他の端末などと通信する。
【００７９】
また、前記端末２００は該当端末２００に備えられたカメラ（図示されず）を通じて特定の植物と関連した映像情報を獲得（または撮影）する。この時、前記特定の植物と関連した映像情報はイメージの形態または動画の形態であり得、該当端末２００で該当特定の植物を撮影した映像情報であるかまたは他の端末（図示されず）等から提供された該当特定の植物を含む映像情報であり得る。
【００８０】
すなわち、該当獲得した映像情報内の特定の植物に対する詳細情報などを確認しようとする場合、前記端末２００は前記特定の植物と関連した映像情報を含む植物分類要請情報を生成する。
【００８１】
また、前記端末２００は前記生成した植物分類要請情報、端末２００の識別情報などを前記サーバー１００に伝送する。ここで、前記端末機２０の識別情報はＭＤＮ（Ｍｏｂｉｌｅ  Ｄｉｒｅｃｔｏｒｙ  Ｎｕｍｂｅｒ）、モバイルＩＰ、モバイルＭＡＣ、Ｓｉｍ（ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  ｉｄｅｎｔｉｔｙ  ｍｏｄｕｌｅ：加入者識別モジュール）カード固有情報、シリアル番号などを含む。
【００８２】
また、前記端末２００は先立って伝送された植物分類要請情報などに応答して前記サーバー１００から伝送される前記特定の植物と関連した詳細情報、付加情報などを受信する。
【００８３】
また、前記端末２００は前記受信した詳細情報、付加情報、前記植物分類要請情報に含まれた特定の植物と関連した映像情報などを表示する。
【００８４】
本発明の実施例では、前記端末２００から前記サーバー１００に前記特定の植物と関連した映像情報を含む植物分類要請情報などを伝送し、これに対して前記サーバー１００から関連した植物情報、付加情報などを前記端末２００に提供することを説明しているが、これに限定されるものではなく、前記端末２００は該当端末２００に設置された専用アプリケーションを通じて前記植物分類要請情報伝送機能、応答情報受信機能などを遂行したりまたは前記サーバー１００で提供するウェブサイトに接続して前記植物分類要請情報伝送機能、応答情報受信機能などを遂行することもできる。
【００８５】
このように、植物の葉、幹、枝、花、実などについてディープランニングを利用して植物の月別生育状態による特徴点を確認し、開花時期、着果時期などによる該当植物の特徴点を確認し、該当植物の変種に対する特徴点を確認し、前記確認した特徴点についての情報をデータベース化した後、特定のイメージに含まれた植物についての分類要請がある場合、該当イメージ内のメタ情報に基づいて前記データベース化された情報の中から該当イメージに対応する植物情報および前記植物情報に対応する付加情報を提供することができる。
【００８６】
以下では、本発明に係るディープランニングを利用した植物分類方法を図１〜図４を参照して詳細に説明する。
【００８７】
図３は、本発明の実施例に係るディープランニングを利用した植物分類方法を示したフローチャートである。
【００８８】
まず、サーバー１００は月別（または季節別／分期別）に同一植物に対して該当植物を含んだ映像情報を獲得（または撮影）する。
【００８９】
すなわち、前記サーバー１００は１年１２ヶ月に対して月別に植物の状態を確認できるように植物を含んだ映像情報を獲得する。
【００９０】
また、前記サーバー１００は前記撮影した（または獲得した）映像情報内の植物の葉、幹、枝、花、実などに対して月別生育状態による複数の特徴点を抽出（または確認）する。
【００９１】
すなわち、前記サーバー１００は月別に撮影した同一植物に対する映像情報別に複数の特徴点をそれぞれ抽出する。
【００９２】
また、前記サーバー１００は前記抽出した複数の特徴点間の相関関係による相関ベクターを算出する。この時、前記相関ベクターは特徴点間の距離（または大きさ）、任意の基準特徴点を根拠とする方向などの情報を含む。
【００９３】
すなわち、前記サーバー１００は葉の中央部位（または葉の一側）の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出し、幹の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出し、枝の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出し、花の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出し、実の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の相関ベクターを算出して、葉、幹、枝、花、実などの特徴（または形態）を確認する。
【００９４】
また、前記サーバー１００は前記抽出した葉と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した幹と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した枝と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した花と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した実と関連した一つ以上の特徴点間の一つ以上の相関ベクターを算出して、葉と幹と枝と花と実間の特徴（または形態）を確認する。
【００９５】
この時、前記サーバー１００は月別に撮影した同一植物に対する映像情報別に該当植物と関連した特徴点の抽出および相関ベクターの算出機能を遂行するだけでなく、該当植物と関連した特定の時点である開花時期、着果時期などに対する該当植物の特徴点の抽出および関連した相関ベクターの算出機能を遂行することもできる。
【００９６】
また、前記サーバー１００は元物に対応する該当植物に対する月別特徴点の抽出および関連した相関ベクターの算出だけでなく、該当植物と関連した変種植物が存在する場合、該当変種植物と関連した葉、幹、枝、花、実などに対する複数の特徴点の抽出と前記抽出した変種植物と関連した複数の特徴点に対する相関ベクターを算出することもできる。
【００９７】
また、前記サーバー１００は該当植物の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態（または形）をあらかじめ設定されたイメージ分析方法を通じて確認（または検出）することもできる。
【００９８】
このように、前記サーバー１００は映像情報を分析して、該当植物と関連した多様な情報を獲得（または収集）する。
【００９９】
一例として、前記サーバー１００は植物の品種別に１月〜１２月まで毎月１日にそれぞれの植物を含む映像情報を撮影する。この時、該当植物は自然状態で生育中であるか人工施設で生育中である状態であり得る。
【０１００】
また、前記サーバー１００は月別に撮影した映像情報内の植物の葉、幹、枝、花、実などに対して月別に複数の特徴点をそれぞれ抽出する。
【０１０１】
また、前記サーバー１００は前記月別に抽出した葉と関連した一つ以上の特徴点、前記月別に抽出した幹と関連した一つ以上の特徴点、前記月別に抽出した枝と関連した一つ以上の特徴点、前記月別に抽出した花と関連した一つ以上の特徴点、前記月別に抽出した実と関連した一つ以上の特徴点間の一つ以上の相関ベクターを算出する。この時、前記算出される相関ベクターは月別に整列した状態（例えば１月〜１２月のそれぞれに対して葉、幹、枝、花、実間の相関関係）であり得る。
【０１０２】
また、前記サーバー１００は前記月別に撮影した映像情報内の植物の葉、幹、枝、花、実などに対する色相や形態をそれぞれ確認する（Ｓ３１０）。
【０１０３】
この後、前記サーバー１００は前記確認した植物の月別生育状態による複数の特徴点情報、複数の特徴点間の相関関係による相関ベクター、前記確認した該当植物の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態、該当植物と関連した詳細情報、該当植物の管理方法についての付加情報などを含む植物情報をデータベース化して保存する。
【０１０４】
このように、前記サーバー１００は任意の植物に対して月別におよび／または特定の時点別に（例えば開花時期、着果時期などを含む）植物の葉、幹、枝、花、実などに対する映像情報に基づいて複数の特徴点を抽出した後、前記抽出した複数の特徴点間の相関関係による相関ベクターをそれぞれ算出することができる。
【０１０５】
また、このように、前記サーバー１００は前記任意の植物に対して抽出した月別の複数の特徴点と相関ベクターに対して、ディープランニング学習方法を通じて該当特徴点および相関ベクターに対する情報を持続的にアップデート（または管理）することができる。
【０１０６】
また、前記サーバー１００はディープランニング学習方法を通じて植物の品種別に前記月別および／または特定の時点別映像情報を獲得する過程、前記獲得した映像情報内の複数の特徴点の抽出および関連した相関ベクターを算出する過程などを遂行して、ビッグデータ基盤の植物情報に対して体系化された管理機能を提供することができる。
【０１０７】
一例として、前記サーバー１００は植物の品種別に前記月別に抽出した福数の特徴点、該当複数の特徴点と関連した相関ベクター、該当植物の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態、該当植物と関連した詳細情報、該当植物のカンリ方法についての付加情報などをデータベース化して保存する（Ｓ３２０）。
【０１０８】
この後、端末２００は特定の植物と関連した映像情報を含む植物分類要請情報、端末２００の識別情報などを前記サーバー１００に伝送する。この時、前記特定の植物と関連した映像情報はイメージの形態または動画の形態であり得、該当端末２００で該当特定の植物を撮影した映像情報であるかまたは他の端末（図示されず）等から提供された該当特定の植物を含む映像情報であり得る。また、前記端末２００の識別情報はＭＤＮ、モバイルＩＰ、モバイルＭＡＣ、Ｓｉｍ（加入者識別モジュール）カード固有情報、シリアル番号などを含む。
【０１０９】
一例として、第１端末２００は該当前記第１端末のユーザー制御によって該当第１端末に備えられたカメラ（図示されず）を通じて第１植物（例えばサンセベリア）を含む第１映像情報を撮影し、前記撮影した第１植物を含む第１映像情報に基づいて該当第１植物に対する詳細情報などを要請するための第１植物分類要請情報を生成する。
【０１１０】
また、前記第１端末は前記生成した第１植物分類要請情報、前記第１端末の識別情報などを前記サーバー１００に伝送する（Ｓ３３０）。
【０１１１】
以後、前記サーバー１００は前記端末２００から伝送される特定の植物と関連した映像情報を含む植物分類要請情報、端末２００の識別情報などを受信する。
【０１１２】
また、前記サーバー１００は前記受信した植物分類要請情報に含まれた映像情報内のメタ情報を確認（または抽出）する。この時、前記メタ情報は該当映像情報を撮影した撮影日および時刻情報（または撮影した時点の月（ｍｏｎｔｈ）情報）、照度情報などを含む。
【０１１３】
また、前記サーバー１００は前記受信した植物分類要請情報に含まれた映像情報内の客体（または特定の植物）と関連した複数の特徴点を抽出する。
【０１１４】
また、前記サーバー１００は前記抽出した複数の特徴点間の他の相関ベクターを算出する。
【０１１５】
すなわち、前記サーバー１００は前記受信した植物分類要請情報に含まれた映像情報内の客体が植物であるかの可否を判断する。
【０１１６】
前記判断の結果、前記受信した植物分類要請情報に含まれた映像情報内の客体が植物である場合、前記サーバー１００は該当映像情報内の客体に対する葉、幹、枝、花、実などに対して複数の特徴点を抽出（または確認）する。
【０１１７】
また、前記サーバー１００は前記抽出した複数の特徴点間の相関関係による前記他の相関ベクターを算出する。この時、前記他の相関ベクターは特徴点間の距離（または大きさ）、任意の基準特徴点を根拠とする方向などの情報を含む。
【０１１８】
すなわち、前記サーバー１００は前記抽出した該当客体と関連した葉の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の他の相関ベクターを算出し、前記抽出した該当客体と関連した幹の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の他の相関ベクターを算出し、前記抽出した該当客体と関連した枝の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の他の相関ベクターを算出し、前記抽出した該当客体と関連した花の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の他の相関ベクターを算出し、前記抽出した該当客体と関連した実の中央部位の特徴点と該当特徴点に隣接した少なくとも一つの他の隣接特徴点間の他の相関ベクターを算出して、該当客体の葉、幹、枝、花、実などの特徴（または形態）を確認する。
【０１１９】
また、前記サーバー１００は前記抽出した該当客体に対応する葉と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した該当客体に対応する幹と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した該当客体に対応する枝と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した該当客体に対応する花と関連した一つ以上の特徴点、前記抽出した該当客体に対応する実と関連した一つ以上の特徴点間の一つ以上の他の相関ベクターを算出して、葉と幹と枝と花と実間の特徴（または形態）を確認する。
【０１２０】
また、前記サーバー１００は該当植物分類要請情報に含まれた映像情報内の客体の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態（または形）を前記あらかじめ設定されたイメージ分析方法を通じて確認（または検出）することもできる。
【０１２１】
一例として、前記サーバー１００は前記第１端末から伝送される第１植物分類要請情報、前記第１端末の識別情報などを受信する。
【０１２２】
また、前記サーバー１００は前記第１植物分類要請情報に含まれた第１映像情報内のメタ情報（例えば２０１８年１２月０１日午後０３時３０分１５秒）等を確認する。
【０１２３】
また、前記サーバー１００は前記第１植物分類要請情報に含まれた第１映像情報内の客体が植物であるかの可否を判断し、該当客体が植物であると判断される時、該当客体に対する葉、幹、枝、花、実などに対して複数の特徴点を抽出する。
【０１２４】
また、前記サーバー１００は前記抽出した該当客体に対する葉と関連した一つ以上の特徴点、幹と関連した一つ以上の特徴点、枝と関連した一つ以上の特徴点、花と関連した一つ以上の特徴点、実と関連した一つ以上の特徴点間の一つ以上の他の相関ベクターをそれぞれ算出する。
【０１２５】
また、前記サーバー１００は前記第１映像情報内の客体の葉、幹、枝、花、実などに対する色相や形態をそれぞれ確認する（Ｓ３４０）。
【０１２６】
この後、前記サーバー１００は前記データベース化された植物情報の中から前記確認した（または抽出した）メタ情報に対応する月（または該当月を基準としてあらかじめ設定された間隔（例えば１カ月）だけの前／後を含む期間／範囲）と関連した植物情報を対象に、前記抽出した特定の植物と関連した複数の特徴点および前記算出した他の相関ベクター（または該当特定の植物と関連した複数の特徴点に基づいて算出した他の相関ベクター）に対応する植物情報を確認（または検索）する。
【０１２７】
すなわち、前記サーバー１００は前記データベース化された植物情報内の月別の複数の植物と関連した複数の特徴点および該当複数の特徴点と関連した相関ベクターの中から前記抽出した特定の植物と関連した複数の特徴点および前記算出した他の相関ベクター間の類似度をそれぞれ算出し、前記算出した複数の類似度のうち類似度が最も大きい植物情報を確認（または検索）する。この時、前記サーバー１００は前記確認時間を減らし検索の正確度を高めるために、前記データベース化された植物情報内の月別の複数の植物と関連した複数の特徴点および該当複数の特徴点と関連した相関ベクターの中から前記確認した（または抽出した）メタ情報に対応する特定月（または該当特定月を含む特定期間）に該当する複数の植物と関連した少なくとも一つの特徴点および該当少なくとも一つの特徴点と関連した相関ベクターの中から前記抽出した特定の植物と関連した複数の特徴点および前記算出した他の相関ベクター間の類似度をそれぞれ算出し、前記算出した複数の類似度のうち類似度が最も大きい植物情報を確認することもできる。ここで、前記植物情報は複数の特徴点情報、複数の特徴点間の相関関係による相関ベクター、前記確認した該当植物の葉、幹、枝、花、実などの色相や形態、該当植物と関連した詳細情報、該当植物の管理方法についての付加情報などを含む。また、該当植物と関連した詳細情報は該当植物の一般表記名（または流通名）、学名、英名、科名、原産地、分類、生育形態、生場高さ（ｃｍ）、生長幅（ｃｍ）、生態型、葉の模様、葉の色、香り、繁殖方法などを含む。また、前記付加情報は管理水準、管理要求度、光要求度、配置場所、生長速度、生育適温、冬の最低温度、湿度、肥料、土壌、水やり（例えば、春、夏、秋、冬別水やり）、病虫害、病虫害管理、機能性情報などを含む。
【０１２８】
また、前記サーバー１００は前記確認した（または検索した）植物情報に含まれた詳細情報、付加情報などを前記端末２００に伝送する。
【０１２９】
一例として、前記サーバー１００は前記データベース化された植物情報内の月別の複数の植物と関連した複数の特徴点および該当複数の特徴点と関連した相関ベクターの中から前記確認した第１映像情報内のメタ情報（例えば２０１８年１２月０１日午後０３時３０分１５秒）に対応する特定月（例えば１２月）（または該当特定月である１２月前後の１１月〜０１月）と関連する１２月に獲得した映像情報に基づいて抽出した前記複数の植物と関連した少なくとも一つの特徴点および該当少なくとも一つの特徴点と関連した相関ベクターの中から前記抽出した客体に対する葉、幹、枝、花、実などと関連した複数の特徴点および該当複数の特徴点と関連した一つ以上の他の相関ベクター間の類似度をそれぞれ算出し、前記算出した複数の類似度のうち類似度が最も大きい第１１植物情報（例えばサンセベリアと関連した植物情報）確認する。
【０１３０】
また、前記サーバー１００は前記データベース化された植物情報の中から、前記確認した第１１植物情報（例えばサンセベリアと関連した植物情報）に含まれた該当サンセベリアに対する第１１詳細情報、該当サンセベリアの管理方法に対する第１１付加情報などを確認する。
【０１３１】
また、前記サーバー１００は前記確認した第１１詳細情報（例えばサンセベリアと関連した詳細情報）、該当第１１詳細情報と関連した第１１付加情報などを前記第１端末に伝送する（Ｓ３５０）。
【０１３２】
この後、前記端末２００は先立って伝送された植物分類要請情報などに応答して前記サーバー１００から伝送される前記特定の植物と関連した詳細情報、付加情報などを受信する。
【０１３３】
また、前記端末２００は前記受信した詳細情報、付加情報、前記植物分類要請情報に含まれた特定の植物と関連した映像情報などを表示する。
【０１３４】
一例として、前記第１端末は先立って伝送された第１植物分類要請情報などに応答して前記サーバー１００から伝送されるサンセベリアと関連した第１１詳細情報、該当サンセベリアの管理方法に対する第１１付加情報などを受信する。
【０１３５】
また、図４に図示された通り、前記第１端末は前記第１植物分類要請情報に含まれた第１映像情報内の第１植物、前記受信した第１１詳細情報、第１１付加情報などを共に表示４００する（Ｓ３６０）。
【０１３６】
本発明の実施例は前述された通り、植物の葉、幹、枝、花、実などについてディープランニングを利用して植物の月別生育状態による特徴点を確認し、開花時期、着果時期などによる該当植物の特徴点を確認し、該当植物の変種に対する特徴点を確認し、前記確認した特徴点に対する情報をデータベース化した後、特定のイメージに含まれた植物についての分類要請がある場合、該当イメージ内のメタ情報に基づいて前記データベース化された情報の中から該当イメージに対応する植物情報および前記植物情報に対応する付加情報を提供して、現在の状態の植物についての分類正確度を高め、良質の情報を提供してユーザーの満足度を高めることができる。
【０１３７】
前述された内容は、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者であれば、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で修正および変形が可能である。したがって、本発明に開示された実施例は本発明の技術思想を限定するためのものではなく説明するためのものであって、このような実施例によって本発明の技術思想の範囲が限定されるものではない。本発明の保護範囲は下記の特許請求の範囲によって解釈され、それと同等な範囲内にあるすべての技術思想は本発明の権利範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１３８】
１０：ディープランニングを利用した植物分類システム
１００：サーバー
２００：端末
１１０：通信部
１２０：保存部
１３０：表示部
１４０：音声出力部
１５０：制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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