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송지수 (부산대학교) 김동석 (부산대학교) 김효성 (부산대학교) 정은지 (부산대학교) 황현정 (부산대학교) 박재성 (부산대학교)
저널정보
(사)한국생물환경조절학회 생물환경조절학회지 생물환경조절학회지 제32권 제4호
발행연도
2023.10
수록면
434 - 441 (8page)

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식물의 잎의 크기나 면적을 아는 것은 생장을 예측하고 실내 농장의 생산성의 향상에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 상추 잎 사진을 이용해 엽장과 엽폭을 예측할 수 있는 CNN기반 모델을 연구하였다. 데이터의 한계와 과적합 문제를 극복하기 위해 콜백 함수를 적용하고, 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 K겹 교차 검증을 사용했다. 또한 데이터 증강을 통한 학습데이터의 다양성을 높이기 위해 image generator를 사용하였다. 모델 성능을 비교하기 위해 VGG16, Resnet152, NASNetMobile 등 사전학습된 모델을 이용하였다. 그 결과 너비 예측에서 R² 값 0.9436, RMSE 0.5659를 기록한 NASNetMobile이 가장 높은 성능을 보였으며 길이 예측에서는 R² 값이 0.9537, RMSE가 0.8713로 나타났다. 최종 모델에는 NASNetMobile 아키텍처, RMSprop 옵티마이저, MSE 손실 함수, ELU 활성화함수가 사용되었다. 모델의 학습 시간은 Epoch당 평균 73분이 소요되었으며, 상추 잎 사진 한 장을 처리하는 데 평균 0.29초가 걸렸다. 본 연구는 실내 농장에서 식물의 엽장과 엽폭을 예측하는 CNN 기반 모델을 개발하였고 이를 통해 단순한 이미지 촬영만으로도 식물의 생장 상태를 신속하고 정확하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 그 결과는 실시간 양액 조절 등의 적절한 농작업 조치를 하는데 활용됨으로써 농장의 생산성 향상과 자원 효율성을 향상시키는데 기여할 것이다.
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목차

Abstract
서론
재료 및 방법
결과 및 고찰
결론
적요
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