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초록

영어

This study developed a deep learning-based leafy vegetable image classification system aimed at smart farm automation and conducted an in-depth performance analysis. In addition to the basic 3-layer CNN model, advanced deep learning models such as ResNet and Inception were employed to classify leafy vegetable images, and the performance of each model was compared. The dataset used for the study consisted of high-resolution images captured in a smart farm environment, along with publicly available datasets. Various preprocessing and data augmentation techniques were applied to maximize the effectiveness of model training. As a result, the deep learning-based classification system demonstrated higher accuracy and efficiency compared to traditional deep learning approaches based on original data. It was confirmed that the system could contribute to improving productivity and reducing costs through smart farm automation. This research is expected to play a key role in advancing smart farm technologies and contribute to laying the technological foundation for the future of agricultural automation.

한국어

본 연구는 스마트팜 자동화를 위한 딥러닝 기반 엽채류 이미지 분류 시스템을 개발하고, 그 성능을 심 도 있게 분석하였다. 기본적인 3층 구조의 CNN 모델뿐만 아니라 ResNet, Inception과 같은 고도화된 딥러닝 모델을 활용하여 엽채류 이미지를 분류하였으며, 각 모델의 성능을 비교하였다. 연구에 사용된 데이터는 스마 트팜 환경에서 촬영된 고해상도 이미지와 공개 데이터셋으로 구성되었으며, 다양한 전처리 및 데이터 증강 기 법을 통해 모델의 학습 효과를 극대화하였다. 그 결과, 딥러닝 기반 분류 시스템은 기존의 원본을 기반으로한 딥러닝에 비해 더 높은 정확도와 효율성을 보여주었으며, 스마트팜의 자동화를 통한 생산성 향상과 비용 절감 에 기여할 수 있음을 확인하였다. 이러한 연구는 스마트팜 기술의 발전에 중요한 역할을 할 것이며, 농업 자동 화의 미래를 위한 기술적 토대를 마련하는 데 기여할 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
1.1 연구의 배경 및 필요성
1.2 연구의 목적
1.3 연구 방법
2. 관련 연구
3. 데이터 및 파라미터
3.1 데이터 셋
3.2 데이터 전처리
3.3 딥러닝 모델 및 학습 방법
3.4 제안된 아키텍처들의 매개변수
4. 평가 및 분석
4.1 훈련 및 테스트 데이터 분할
4.2 최종 모델 구조
4.3 Grad -CAM
5. 결론
REFERENCES

키워드

스마트팜 엽채류 딥러닝 자동화 농업 이미지 학습 Smart farm leafy vegetables deep learning automation agriculture image processing machine learning

저자

• 임지훈 [ Jihun Im | 국립금오공과대학교 기계시스템공학과 학생 ]
• 박홍석 [ Hongsuk Park | 국립금오공과대학교 산학협력단 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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