다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기
식품저장과 가공산업 = Food preservation and processing industry, v.16 no.2, 2017년, pp.51 - 55
초록이 없습니다.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 인공지능이란? | 인공지능이란 인간의 지적 능력을 인공적으로 구현한 것이라 할 수 있다. 각종 SF영화, 게임, 스마트폰, 이메일 스팸 필터링[1], 자율주행차[2] 등에서 알수 있듯이 인공지능은 항상 우리 곁에 있어 왔다. | |
| 현대인의 많은 질병은 무엇에 의한 것인가? | 현대인의 많은 질병이 영양의 과다 혹은 불균형에 의한 것이나, 실제 섭취 시 일부 가공식품을 제외하고는 개인이 열량 혹은 영양 구성에 대한 정보를 확인하기가 매우 어려운 실정이다. 일례로 식사시 식품의 영양성분을 확인하기 위해서는 식품영양성분DB를 참조하여 일일이 계산을 해야 하는데, 숙련자가 아니라면 이는 매우 어려운 일이다. | |
| 인공지능/딥러닝 기술을 식품안전 분야에 활용에 있어서 문제점은 무엇이 있는가? | 열량 영양소인 탄수화물, 지방, 단백질 등 특정식품 성분에 대해 신뢰성 있는 분석 결과를 얻기 위해서는 측정 환경에 관계없이 일정한 결과를 출력하는 것이 중요하다. 하지만 시판되는 다양한 분광기들은 각각의 Calibration 모델 및 DB를 갖고 있을뿐, 분광기 상호간의 메타데이터 표준화는 되어 있지 않으므로 측정 데이터에 분광기별 편차가 존재하는 실정이다. 따라서 열량영양소 별 그리고 그의농도별 식품을 표준모델 식품으로 제작하고, 분광신호를 측정하는 각도, 위치 등에서 발생하는 오차에 대한 데이터를 표준화/정규화를 시킨다면 분광기 간 그리고 측정 환경별 편차를 최소화하고 신뢰성 및 분석 정확도를 대폭 향상 시킬 수 있다. |
E.P. Sanz, et al. "Email spam filtering." Advances in computers, vol. 74. pp. 45-114, 2008.
M. Bojarski, et al. "End to end learning for self-driving cars." arXiv, arXiv:1604.07316, 2016.
S. Doyle-Lindrud, "Watson will see you now: a supercomputer to help clinicians make informed treatment decisions." Clinical journal of oncology nursing, vol. 19(1), pp. 31-32, 2015.
K. Ramesh, et al. "A Survey of Design Techniques for Conversational Agents." Intermational Conference on Information, Communication and Computing Technology, Springer, Singapore, pp. 336-350, 11, October, 2017.
I. V. Serban, et al. "A deep reinforcement learning chatbot." arXiv, arXiv:1709.02349, 2017.
J. Cui, et al. "Modelling and simulation for table tennis referee regulation based on finite state machine." Journal of sports sciences, vol. 35(19), pp. 1888-1896, 2017.
S. M. Shieber, "The Turing test: verbal behavior as the hallmark of intelligence." Mit Press, 2004.
M. John, et al. "A proposal for the dartmouth summer research project on artificial intelligence, august 31, 1955." AI magazine, vol. 27(4), 2006.
K. He, et al. "Deep residual learning for image recognition." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.
D. Amodei, et al. "Deep speech 2: End-to-end speech recognition in english and mandarin." International Conference on Machine Learning, vol. 48, New York, USA, 2016.
Gigagenie, KT corp., https://gigagenie.kt.com/ltemain.do
NUGU, SK Telecom, http://www.nugu.co.kr/main
D. Silver, et al. "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search." Nature, vol 529(7587), pp. 484-489, 2016.
D.H. Ahn, et al. "Optimization of a Cell Counting Algorithm for Mobile Point-of-Care Testing Platforms." Sensors, vol. 14(8). pp. 15244-15261, 2014.
J.C. McCall and M.M. Trivedi, "Video-based lane estimation and tracking for diver assistance: survey, system, and evaluation." IEEE transactions on intelligent transportation systems, vol. 7(1), pp. 20-37, 2006.
H. Park, et al., "Automaic Identification of Driver's Smartphone Exploiting Common Vehicleriding Actions." IEEE Transactions on Mobile Computing, 2017.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Copyright KISTI. All Rights Reserved.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.