[ MiniProject V ] 청경채 성장 예측 AI 경진대회

🦁 Project

멋쟁이사자처럼 AI School 7th MiniProject 5

🙆‍♀️🙆 Team 7ㅏ즈아
으쌰으쌰3팀 - 오9오9
조예슬, 김예지, 이정은, 임종우, 권태윤

🗓️ When
2022.11.30 - 2022.12.04

이번 미니 프로젝트로 오9오9 팀은 2022년 9월에 마감한 청경채 성장 예측 AI 경진대회를 주제로 모델을 만들고 높은 성능을 낼 수 있는 방법에 대해 모색하기로 하였다.

📃 summary

4차 산업혁명 시대를 맞아 농업 분야에서도 AI 기술이 널리 사용되어 IT 기술을 동원한 스마트팜 등 더욱 효율적인 작물 재배가 가능해지고 있습니다. 작물의 효율적인 생육을 위한 최적의 환경을 도출한다면 식물 재배에 큰 도움이 될 것이며, 청경채 뿐만 아닌 모든 작물 재배율이 좋아질 것입니다. 미래의 작물 재배에서는 이 데이터를 가지고 인공지능을 이용하여 작물별 맞춤형 솔루션을 농업인들이 편리하고 친근하게 생활 속에서 활용하는 첫 걸음을 내딛을 수 있을 것입니다.

🗂️ Dataset

dacon 청경채 예측 데이터 : https://dacon.io/competitions/official/235961/data 청경채 성장 예측 AI 경진대회에서 제공된 데이터를 다운받아 이용하였다.

📁 train input dataset[folder]

총 58개 청경채 케이스를 각 청경채 케이스 별 환경 데이터(1분 간격)으로 구성되어 있음

📁 train target dataset[folder]

총 58개 청경채 케이스를 rate column의 각 청경채 케이스 별 잎 면적 증감률(1일 간격)로 구성되어 있음

📂 train(input+target) shape
train(input+target) (1813, 43)
test(input+target) (195, 43)

📊 Visualization

1️⃣ 내부온도관측치, 내부습도관측치, 총추정광량, 월별 rate

2️⃣ 적색, 청색, 백색, 총추 추정광량 별 rate
백색과 총추는 100에서, 적색과 청색은 0에서 성장률이 높다.

3️⃣ EC와 CO2의 냉방상태

EC관측치가 클수록 냉방상태는 적었으며, 반대로 작을수록 냉방상태는 높은 것을 확인할 수 있다.

4️⃣ 각 CASE 별 잎면적 증감률(rate) 변화

분포를 일정하게 만들기 위한 Scaling 과정이 필요함이 보였다.

💻 Closer Look

나는 Tensorflow보다는 PyTorch가 익숙해서 PyTorch를 기반으로 코드를 짰으며, 회의 시간에 코드 리뷰를 진행하여 다양한 의견을 들을 수 있었다.

내 코드에 대해 간단하게 설명하자면, 레이어를 쌓을 때 활성화 함수는 ReLU 를 사용했으며, 각각의 레이어에 대해 xavier_normal 를 이용해 가중치를 초기화해주었다. 대회 규칙에 따라 100 * RMSE 평가 산식을 이용해 loss를 줄여주었고, Optimizer는 Adam optimizer를 사용하였다.

후에 알아보니 활성화 함수로 ReLU 함수를 사용하였을 때는 출력값이 0으로 수렴하는 현상을 발생시키기 때문에 He Initialization을 적용해준다고 한다. He Initialization은 표준편차가 (루트 2/n) 인 정규분포를 따르도록 가중치 초기화해준다고 한다. 나중에 이 레이어 가중치 초기화 방법을 적용해 코드를 다시 작성해봐야겠다.

[Deep Learning] Weight Initialization(기울기 초기화), Xavier , He

➡️ 시도 History와 최종 성능 비교