🗓️ 2026-03-31 (화)

식물 등록 시 사진을 입력하여 해당 식물을 식별하고, 해당 식물에 대한 정보를 자동으로 입력되고자 함.

→ 식별할 때 사용할 AI 모델 선정에 관한 논의

의견

1. OnDevice CoreML 활용

   • 장점: iOS 내장 AI이므로 속도가 빠르고 가벼움

   • 단점: 식물 인식률 ↓

     → ’꽃’, ‘나무’ 수준으로는 인식 가능하나 우리가 원하는 ‘꽃의 이름’ 수준까지의 판별 불가

   • 인식률

     → 어떤 사물인지(꽃인지 나무인지 등)로의 정확도 30% 수준

1. iNaturalist의 공개 ‘small’ 모델

   • iNaturalist에서 공개한 small 모델

   • 장점: .mlmodel 파일이 제공되어 손쉬운 사용 가능

   • 단점: 데이터 표본이 작음 (500개)

   • 인식률

     → 식물의 종류까지 판단, 비슷한 식물로의 추측 가능

     → 정확도 편차 존재(20% ~ 60%), 그러나 비슷한 식물을 추측하여 결과를 도출

     

2. Google AIY Vision Classifier – Plants V1

   • iNaturalist에서 제공한 dataSet 기반

   • 장점: small 모델에 비해 많은 표본 (2101개)

   • 단점: Cocoa Pods 설치의 번거로움

   • 인식률

     → 식물의 종류까지 판단, 비슷한 식물로의 추측 가능

     → 2번의 iNaturalist small 모델과 비슷함

     

3. 직접 AI 모델 학습시키기

   • Kaggle에 존재하는 식물 식별 학습 코드를 AI에게 학습시켜 사용하기
   • Apple 공식 홈페이지에 소개된 방법으로 직접 학습시키기

   → 너무 많은 시간과 리소스가 사용될 가능성이 큼

4. 외부 API 모델 사용

   • 외부로 사용자의 정보를 보내야한다는 문제
   • 요금 발생 가능성

결과

3번 Google AIY Vision Classifier – Plants V1 사용 결정

선정 이유

1번 모델의 경우, ‘꽃’이냐, ‘나무’이냐 정도의 큰 범주로의 결과만을 도출

→ 앱에서 원하는 기능에 적용하기 위해서는 식물의 종류가 필요하지만 너무 큰 범주로 도출되어 결과를 활용하기 어려움