Computer Vision 기반 약용 식물 식별 및 질병 진단 시스템 구축

Context

약용 식물 식별 및 질병 진단 시 전문가 지식에 대한 의존도가 높음. 일반인이 접근 가능한 자동화된 식별 도구 부족. 조기 질병 발견의 어려움과 약용 정보 접근성 제한.

Technical Solution

• FastAPI 기반 Backend 구축을 통한 이미지 업로드 및 모델 추론 요청 처리 구조
• 224×224 이미지 리사이징 및 Normalization을 적용한 전처리 파이프라인 설계
• Rotation, Flipping, Color Jitter 등 데이터 증강 기법으로 모델 일반화 성능 강화
• Pretrained 모델 기반 Transfer Learning을 적용하여 학습 효율 및 정확도 향상
• 모델의 class_name, confidence, class_index 출력을 지식 베이스 파일과 매핑하는 구조적 데이터 반환 전략
• 비약용 식물 입력 시 처리 가능한 Unknown class 핸들링 로직 구현

Key Takeaway

단순한 이미지 분류를 넘어 구조화된 지식 베이스(Knowledge Base)를 결합하여 사용자에게 실질적인 도메인 인사이트를 제공하는 서비스 설계 방식.