본 논문은 농업 분야의 사과 개체 분할을 위한 노동 집약적인 데이터 수집 및 수동 주석 과정을 없애는 새로운 방법을 제시한다. 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 합성 과수원 이미지를 생성하고, YOLO11 기반 모델과 통합된 Segment Anything Model (SAM)을 이용하여 자동으로 주석을 달았다. 이렇게 생성된 합성 데이터셋으로 YOLO11 모델을 훈련하여 실제 과수원 이미지에서 사과 개체 분할을 수행했으며, 높은 Dice 계수(0.9513)와 IoU(0.9303)를 달성하여 자동 주석의 정확성을 검증했다. 특히 YOLO11m-seg 및 YOLO11l-seg 구성은 실제 과수원 이미지 테스트 및 검증에서 높은 정밀도와 mAP@50 지표를 보였다. 이 방법은 농업 AI 분야에서 데이터 수집 및 처리의 어려움을 극복하는 데 중요한 발전을 제시한다.
