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한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제12호(JKIIT, Vol.21, No.12)
발행연도
2023.12
수록면
13 - 21 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.12.13

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2023

수경재배 환경에서 머신러닝 기반 불량 모종 진단을 위한 증강 데이터 활용 연구
이규진 한국정보기술학회논문지 2023.12 학술저널
수경재배 환경에서 머신러닝 기반 불량 모종 진단을 위한 증강 데이터 활용 연구
이규진 2023.01 학위논문

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스마트 농업 분야에서 빅데이터 분석 기술 및 인공지능을 활용한 연구의 필요성이 지속적으로 요구되고 있다. 인공지능 연구를 위해서는 대용량의 고품질 데이터 확보 및 라벨링이 필수적이나, 수경재배 영역에서의 데이터가 상대적으로 부족한 현황이다. 이에 따라 본 논문에서는, 항암쌈채 모종의 원본 생육 데이터의 머신러닝 분류 모델 적용 시 효과를 확인한 후, 증강 데이터를 활용한 분류 모델 개발 및 성능개선을 실험하였다. 실험결과, DCGAN 증강 데이터만으로 학습한 모델은 ResNet 61.2, DenseNet 62.4의 Accuracy로 실제 항암쌈채에 대한 진단이 이루어졌다. 그리고, 원본 데이터에 증강 데이터를 추가한 성능개선 실험 결과, 원본 데이터만으로 학습된 모델 중 ResNet은 86.5에서 88.2로 DenseNet은 92.9에서 94.7로 향상되었다. 이 연구를 통해 부족한 수경재배 관련 데이터에 대한 증강 데이터의 활용 가능성과 그 영향력을 확인하였다.
#hydroponic conditions #anti-caner leaf lettuce #machine learning #deep learning #data augmentation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 불량 모종 진단을 위한 증강 데이터 활용 연구
Ⅳ. 결론 및 향후 과제
References

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