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저자정보
김명진 (한국폴리텍V대학) 한영석 (한국폴리텍V대학) 김승우 (한국폴리텍V대학) 김희숙 (전남대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제10호
발행연도
2021.10
수록면
1,637 - 1,644 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.10.1637

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본 논문에서는 유사한 특징을 가진 샤인머스캣과 청포도의 자동 분류를 위한 인공지능 시스템을 개발하기 위해서 두 과일의 이미지 데이터셋과 특징 기반의 수치 데이터셋을 구축하였다. 구축된 이미지 데이터셋을 대상으로 2가지 CNN 모델을 적용하고 검증 데이터를 활용하여 자동 분류의 정확도를 산출하였다. 그 결과 VGGNET 모델은 25%, 과적합을 최소화하기 위해서 제안된 CNN 딥러닝 모델은 84%의 정확도를 나타냈다. 그리고 특징 기반의 수치 데이터셋을 대상으로 선형회귀 딥러닝 모델을 적용한 경우에는 자동 분류의 정확도가 94%로 나타났다. 본 논문에서 제안한 데이터셋 구축 방식과 딥러닝 방식을 서로 다른 품종의 과일이나 농산물 자동 분류에 적용하여 인공지능 기반의 스마트 팜 시스템 구현에 응용할 수 있을 것으로 기대한다.
#분류 #딥러닝 #인공지능 #스마트 팜 #샤인머스캣 #청포도 #CNN #Classification #Deep Learning #Artificial Intelligence #Smart Farm #Shine-muscat #Green-grape

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 이미지 데이터셋 기반의 자동 분류 딥러닝
Ⅳ. 수치 데이터셋 기반의 자동 분류 딥러닝
Ⅴ. 자동 분류 딥러닝 방식의 비교 분석
VI. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
S. G. Han / 2020 / ArtificialIntelligence Lab for Ai Thinking / Sung Andang google schola 박진현 / 2019 / 어종 분류를 위한 CNN의 적용 / 한국정보통신학회논문지 23(1):39~46 dbpia Y. Le Cun / 1998 / Gradient based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324 google schola Y. Bengio / 2009 / Learning deep architectures for AI / Foundations and Trends in Machine Learning 2(1):1~127 google schola G. E. Hinton / 2006 / A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural Computation 18(7):1527~1554 google schola

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