일본농업·식품생산2015 – 진행 중고이케 가족 오이 농장
직접 만든 딥러닝 오이 선별기
농가 아들이 무료 AI 도구로 오이 선별기를 만들어 시험 정확도는 95%를 넘었지만 실제 농장에서는 약 70%에 그쳤다
문제
일본의 한 소규모 가족 농장은 오이를 모양, 크기, 색, 흠집에 따라 9개 등급으로 손으로 분류했다. 수확 성수기에는 농장주의 어머니가 하루 최대 8시간을 선별에 썼고, 기술을 익히는 데 몇 달이 걸려 임시 인력도 쓸 수 없었다. 시판 선별기는 소규모 농가가 사기에는 비쌌다.
접근 방식
자동차 임베디드 시스템 엔지니어 출신으로 농장에 돌아온 고이케 마코토는 알파고를 보고 구글의 오픈소스 라이브러리 텐서플로로 선별기를 만들었다. 라즈베리파이가 카메라를 제어하며 오이가 있는지 확인하고, 리눅스 컴퓨터의 더 큰 모델이 9개 등급을 매기면 컨베이어와 레버가 오이를 상자로 옮긴다. 어머니가 석 달 동안 분류한 사진 약 7000장으로 학습시켰고 시제품은 2016년 7월 가동에 들어갔다.
주요 수치
시사점
한 사람이 오픈소스 도구로 아주 적은 비용에 시제품을 만들었지만, 학습 사진이 적고 해상도가 낮아 색·흠집·가시를 구분하지 못하면서 시험에서 95%를 넘었던 정확도가 농장에서는 약 70%에 그쳤다. 오이는 여전히 손으로 올려야 했고 판정마다 몇 초가 걸렸다.
분류
출처
출처 요약
구글의 개발자 담당자가 고이케 마코토가 라즈베리파이와 텐서플로 모델을 돌리는 리눅스 서버로 2단계 선별기를 만든 과정을 소개했다. 어머니가 석 달간 분류한 학습 사진 약 7000장, 80×80픽셀로 줄인 이미지, 시험 정확도 95% 초과와 실사용 약 70%를 제시했다. 정확도 차이를 데이터 부족과 낮은 해상도 탓으로 설명했다.
쿼츠는 고이케가 석 달 동안 7000장이 넘는 사진에 등급을 매겼다고 전했다. 2016년 7월 실사용을 시작한 기계의 정확도는 약 70%였다.
일본 IT 매체가 시제품의 컨베이어, 카메라, 레버 구조와 9개 등급을 설명했다. 판정 정확도 약 70%, 오이 한 개에 몇 초, 손으로 올리는 방식이라고 전했고, 성수기 어머니의 선별 시간이 하루 8시간이었다고 썼다. 농가마다 등급 기준이 다르다는 점도 짚었다.
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