딥러닝을 활용한 실내 화초 분류 및 정보 제공 웹 어플리케이션

Houseplants classification and information web using deep learning

식물은 공기정화와 조경 등의 좋은 효과를 주지만, 자신을 보호하기 위해 특별한 성분을 가진다. 식물 자신을 보호하기 위해 만든 성분이 사람이나 동물에게 피해를 줄 수 있다. 또한 식물 생김새가 유사한 다른 식물로 오인하여 발생한 사고들이 있다. 우리는 식물을 구분할 수 있고 각 식물들의 정보를 보여줄 수있는 프로그램을 구현했다. 이미지를 분류할 수 있는 딥러닝을 사용하여 식물의 이름을 예측하고, 예측한 식물에 일치하는 정보를 보여줄 수 있는 웹 어플리케이션을 제작하였다. 61가지의 실내 식물을 구글 이미지 검색을 이용하여 데이터 세트를 제작했다. 실내 식물의 긍정적인 효과와 부정적인 독성을 데이터베이스에 정리하였다. 딥러닝은 Pytorch기반의 프레임워크인 fast.ai를 사용하여 구현하였다. Data Augmentation을 거쳐 학습할 이미지 수를 증가시켰다. 다양한 이미지를 이용하여 Pretrain된 모델인 ResNet50을 사용하여 실내 식물 이미지 데이터를 학습했다. 모델의 정확도는 약 97.5%로 대부분의 식물들을 정확하게 예측 할 수 있었다. Python기반의 웹 프레임워크인 flask를 활용하여 웹 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 이미지 분류 딥러닝 모델을 이용하여 식물의 이름을 예측하고, 예측된 식물 이름에 맞는 정보를 웹 페이지에 출력해준다. 웹 어플리케이션을 모바일 기기에 최적화하여 편리하게 사용을 할 수 있다.