최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기韓國知識情報技術學會 論文誌 = Journal of the Korea knowledge information technology society, v.13 no.5, 2018년, pp.589 - 595
정수호 (순천대학교 정보통신공학과) , 이명훈 (국립농업과학원 스마트팜개발과) , 여현 (순천대학교 정보통신공학과)
인공지능 기술 중 딥러닝 기술은 이미지 인식분야에서 좋은 성과를 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 딥러닝 기술을 활용하는 텐서플로우 기반 모델인 Inception-v3모델을 재학습한 학습모델을 사용하여 과일의 특징에 따라 4가지로 분류하는 과일 선별 시스템을 구축한다. 이를 위해 4가지 클래스의 사과 이미지 데이터 1,280개를 바탕으로 학습 반복횟수를 500번 진행한 학습모델을 설계하였으며, 사용자가 직접 촬영한 과일 이미지 데이터를 바탕으로 모델 평가 실험을 진행하였다. 실험은 정확한 모델 평가를 위해 세 가지 방향에서 촬영한 이미지를 기준으로 진행하였다. 실험 결과 학습모델의 정확도는 90% 이상으로 정확하게 나타났지만 한 가지 과일에서 방향에 따라 다른 분류 결과를 보였기 때문에 향후 이미지 방향에 따른 분류 알고리즘의 필요성을 제시하였다. 이러한 딥러닝 기반 과일 선별 시스템을 농가에 활용한다면 농가 노동력 부족으로 인한 과일 품질 분류기가 필수가 되어있는 현실에서 저비용으로 높은 정확도의 과일 품질 선별 시스템의 구축이 가능할 것이다.
Deep learning technology among artificial intelligence technologies has shown good results in image recognition field. In this paper, we use a learning model that is based on a Tensorflow based model that utilizes this deep learning technique and that has been repaired by Inception-v3 model. Based o...
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.