– AI 기반 식물 수분 상태 인식 기술 개발 성과 인정받아 –

원광대학교 전자공학과 김준우 교수가 지도한 캡스톤디자인팀이 한국콘텐츠학회 종합학술대회 캡스톤경진대회에서 우수상을 수상했다.

수상 논문은 ‘엣지 비전 기반 환경 상태 인식을 위한 ResNet34 수분 상태 분류 연구’로, 전자공학과 4학년 서이랑·최하늘·박성현·임기태 학생이 참여했으며, 김준우 교수가 연구 지도를 맡았다.

이번 연구는 기존 스마트 화분 시스템이 토양 수분, 습도, 온도 등 단일 센서 데이터에 주로 의존하던 한계를 보완하기 위해 식물 잎 영상을 활용한 인공지능 기반 수분 상태 인식 기술을 제안했다.

연구팀은 AIHub의 원예식물 생육 데이터셋을 활용해 5종 식물의 약 14만 장 이미지를 분석했으며, 사전학습된 ResNet34 모델을 적용해 건조·정상·과습 등 3가지 수분 상태를 분류했다.

실험 결과 5-Fold 교차 검증에서 평균 정확도 85.67%를 기록했으며, 특히 건조 및 과습 상태를 안정적으로 식별하는 성과를 거뒀으며, 일부 정상 상태가 과습으로 오분류되는 경향을 확인해 향후 영상 기반 딥러닝 분석과 온도·습도·토양 센서 데이터를 결합한 멀티모달 융합 방식의 필요성도 제시했다.

이번 연구는 학부생들이 캡스톤디자인 과정을 통해 실제 데이터를 활용한 딥러닝 기반 환경 상태 인식 모델을 직접 설계·구현하고 검증했으며, 스마트 화분과 실내 원예 자동관리 시스템 등 다양한 스마트 농업 분야로의 확장 가능성을 제시했다는 점에서 의미를 인정받았다.

김준우 교수는 “이번 성과는 학생들이 실제 문제를 정의하고 데이터 기반 인공지능 모델을 직접 설계·검증한 결과라는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 영상과 센서, 생체신호 등 다양한 데이터를 융합한 AI 연구를 통해 실생활 문제를 해결할 수 있는 창의적 융합 인재 양성에 힘쓰겠다”고 말했다.