딥러닝 기술을 활용한 희귀식물 덩굴모밀의 건중량 예측

최대호*, 강정목, 박용우

(충북산림환경연구소 산림바이오센터)

Deep Learning Based Dry Weight Prediction of

Rare Plant Persicaria chinensis

Daeho Choi*, Jungmok Kang, Yong-Woo Park1

(Forest Bio-Center, Chuncheongbuk-do Forest Environment Research Institute)

요약: 희귀식물인 덩굴모밀(Persicaria chinensis)은 항박테리아, 항균 및 항염 활성을 지녀 의약, 화장품, 건강기능식품 소재로의 활용 가능성이 높은 식물이다. 본 연구는 덩굴모밀의 자원화를 위한 재배 과정에서 잎과 줄기 건중량을 비파괴적으로 예측하기 위해 이미지 기반 딥러닝 모델을 개발하고, 다양한 CNN 기반 구조의 예측 성능을 비교하고자 수행되었다. 기본 CNN 모델과 전이학습 기반 CNN 모델(VGG16, ResNet50, DenseNet121, MobileNetV2)을 적용하여 잎 이미지를 입력 데이터로 사용하였다. 전체 데이터 중 10%는 독립적인 시험 데이터로 분리하였으며, 나머지 데이터는 K-fold cross-validation (K=5)을 통해 학습 및 검증에 활용하였다. On-the-fly 데이터 증강, 하이퍼파라미터 최적화 및 조기 종료 기법을 적용하여 모델의 일반화 성능을 향상시켰다. 잎 건중량 예측에서는 모든 전이학습 모델이 기본 CNN보다 우수한 성능을 보였으며, DenseNet121 모델이 시험 데이터에서 가장 높은 예측 성능(R²=0.89, MAE=0.22, RMSE=0.28)을 나타냈다. 본 연구는 이미지 기반 딥러닝을 활용한 덩굴모밀의 비파괴적 수량 예측 및 스마트 산림 관리 분야에서의 활용 가능성을 제시한다.

Abstract: Persicaria chinensis is a rare plant species with reported antibacterial, antimicrobial, and anti-inflammatory activities, indicating high potential as a medicinal, cosmetic, and functional food resource. This study developed image-based deep learning models for the non-destructive prediction of leaf dry weight during the cultivation of P. chinensis and compared the predictive performance of different convolutional neural network (CNN)-based architectures. A baseline CNN and transfer learning-based models (VGG16, ResNet50, DenseNet121, and MobileNetV2) were applied using leaf images as input data. Ten percent of the dataset was reserved as an independent test set, and the remaining data were used for training and validation through K-fold cross-validation (K = 5). On-the-fly data augmentation, hyperparameter optimization, and early stopping were employed to enhance model generalization. For leaf dry weight prediction, all transfer learning models outperformed the baseline CNN, with DenseNet121 achieving the highest performance on the test set (R² = 0.89, MAE = 0.22, RMSE = 0.28). These results confirm the feasibility of non-destructive yield prediction of P. chinensis using image-based deep learning models and suggest their applicability in smart forestry management.