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초록·키워드
최근 인공지능 기술의 발전으로 LLM이 다양한 분야에 적용되고 있으며 농업 분야에 또한 많은 응용이 제안되었다. 그러나 LLM의 대표적인 단점으로 꼽히는 환각 문제와 같은 정보의 신뢰성이나 최신 정보를 반영하는 점에 대해서는 여전히 많은 연구가 필요한 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 공개된 언어 모델을 기반으로 농업 분야에 활용 가능한 LLM을 파인튜닝하고, RAG 기술을 통해 최신 농업 정보를 실시간으로 반영할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문은 농업 전문 데이터셋을 구축하여 LLM을 파인튜닝하였으며, 농작물 생육정보, 환경 제어 지침, 병해충 관리 등의 정보를 포함하는 지식 베이스를 구축하여 RAG 시스템에 활용하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 ChatGPT와 같은 대규모 모델과 비교하여 구체적인 수치 기반의 제어 방안을 제시할 수 있었으며, 구축한 지식 데이터베이스를 통해 스마트팜에서의 토마토 재배 환경에서 정밀한 환경제어 가이드라인을 제공할 수 있음을 확인했다. 본 연구를 통해 실시간으로 운영되는 스마트팜의 정보를 반영하여 사용자의 자연어 질의에 대해 신빙성 있는 방안을 제안할 수 있다. 또한, 최신 AI 기술을 스마트팜에 적용함으로써 농업 생산성 향상과 효율적인 자원 관리에 기여할 수 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092122738
