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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
심현 (순천대학교) 서지인 (순천대학교)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제19권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
791 - 798 (6page)

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본 연구의 목적은 YOLOv8, ResNet50, Faster R-CNN 모델을 활용하여 고추 작물의 질병을 진단하고, 각 모델의 성능을 비교하는 것입니다. 첫 번째 모델은 YOLOv8을 사용하여 질병을 진단하였고, 두 번째 모델은 ResNet50을 단독으로 사용했습니다. 세 번째 모델은 YOLOv8과 ResNet50을 결합하여 질병을 진단하였으며, 네 번째 모델은 Faster R-CNN을 사용하여 질병을 진단했습니다. 각 모델의 성능은 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score 지표로 평가되었습니다. 연구 결과, YOLOv8과 ResNet50을 결합한 모델이 가장 높은 성능을 보였으며, YOLOv8 단독 모델도 높은 성능을 나타냈습니다. 본 연구는 작물 질병 진단에서 딥러닝 모델의 효과적인 활용 가능성을 제시하며, 향후 스마트농업의 발전에 기여할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것입니다.
#스마트농업 #작물 질병 진단 #욜로v8 #레스넷50 #딥러닝 모델 비교 #Smart Agriculture #Crop Disease Diagnosis #YOLOv8 #ResNet50 #Deep Learning Model Comparison

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