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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이경수 (경희대학교) 박예린 (경희대학교) 신윤종 (경희대학교) 손권상 (인하대학교) 권오병 (경희대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제28권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
139 - 159 (21page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

범주형 데이터 이미지 변환 기법을 활용한 멀티모달 딥러닝 기반의 부적합 식품 탐지 방법
이경수 빅데이터응용학과 2023.01 학위논문

2022

효율적 수입식품 검사를 위한 머신러닝 기반 부적합 건강기능식품 탐지 방법
이경수 ,  박예린 ,  신윤종 외 2명 지능정보연구 2022.09 학술저널

초록· 키워드

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코로나19 이후 건강기능식품의 관심이 높아짐에 따라 수입 식품 안전성 검사의 중요성도 더욱 커지고 있다. 그러나 매년 증가하는 건강기능식품 수입량과 반대로 식품 검사에 필요한 예산과 인력은 한계점에 다다르고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수출입 식품 중 건강기능식품을 대상으로 데이터의 특성을 살펴보고, 판별의 정확성과 결과의 설명 가능성을 고려하여 효율적으로 부적합 식품을 탐지할 수 있는 기계학습 모델 기반 자동화 시스템 설계 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 첫째, 부적합 판정에 영향을 미치는 식품 검사 데이터로부터 부적합 판정에 유의한 파생변수를 생성하며, 둘째, 건강기능식품 수출입 검사 데이터에 대한 탐색적 분석을 통해 클래스 불균형과 비선형성 등을 고려하여 영향변수를 선정하며, 셋째, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 모델 별 성능과 해석가능성에 대해 비교를 수행하고자 한다. 성능 분석 결과, 앙상블 모델이 가장 우수하였으며, 본 연구에서 제안하는 파생변수 및 모델이 수출입 식품 검사에서 활용하고 있는 시스템에 도움이 될 수 있음을 확인하였다.
#수입식품 #건강기능식품 #식품안전 #부적합 탐지 #머신러닝 #데이터 불균형 #Imported Food #Health Functional Food #Food Safety #Defective Detection #Machine Learning #Data Imbalance

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 결과
5. 토의 및 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (45)

참고문헌 신청
김은미, & 홍태호. (2015). 불균형 데이터 환경에서 변수가중치를 적용한 사례기반추론 기반의 고객반응 예측. 지능정보연구, 21(1), 29-45. dbpia 장동식, 이상호. (2016). 미국의 수입식품안전관리시스템 분석-가공식품을 중심으로. 국제상학, 31(4), 325-350. dbpia 조상구, 조승용. (2020). 기계학습을 이용한 식품 위생점검 체계의 효율성 개선 연구. 한국빅데이터학회지, 5(2), 53-67. google schola 조상구, 최경현. (2018). 수입식품 빅데이터를 이용한 부적합식품 탐지 시스템에 관한 연구. 한국빅데이터학회지, 3(2), 19-33. dbpia Abouelenien, M., Yuan, X., Giritharan, B., Liu, J., & Tang, S. (2013). Cluster-based sampling and ensemble for bleeding detection in capsule endoscopy videos. American Journal of Science and Engineering, 2(1), 24-32. google schola

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