AI 및 IoT 기반 스마트팜 병충해 예측시스템 개발: YOLOv5 및 Isolation Forest 모델 적용 연구

심현; 박미경

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자료유형: 학술저널

저자정보: 심현 (순천대학교) 박미경 (순천대학교)

저널정보: 한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제19권 제4호

발행연도: 2024.8

수록면: 771 - 780 (6page)

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본 연구에서는 딸기 농장을 대상으로 YOLOv5 아키텍처를 기반으로 한 컴퓨터 비전 모델과 Isolation Forest Classifier를 적용하여 병충해를 실시간으로 감지 및 예측하는 시스템을 개발하였다. 모델 성능 평가 결과, YOLOv5 모델은 평균 정밀도(mAP 0.5) 78.7%, 정확도 92.8%, 재현율 90.0%, F1 점수 76%로 높은 예측 성능을 나타냈다. 본 시스템은 딸기 농장뿐만 아니라 다른 작물과 다양한 환경에도 적용할 수 있도록 설계되었다. 토마토 농장에서 수집된 데이터를 기반으로 새로운 AI 모델을 학습한 결과, 주요 병충해인 역병과 황화병에 대한 예측 정확도가 85% 이상으로 나타났으며, 기존 모델보다 예측 정확도가 10% 이상 향상되었다.

#스마트팜 #병충해 예측 #욜로5 #격리 숲 #인공지능과 사물인터넷 #Smart Farm #Pest and pest prediction #YOLOv5 #Isolation Forest #AI & # IoT

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