대형 과수원 사과 분류 시스템

김월용; 신승중

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김월용 (한세대학교 IT융합학과) 신승중 (한세대학교 ICT디바이스학과)

저널정보: (사)국제문화기술진흥원 문화기술의 융합 문화기술의 융합 제4권 제4호

발행연도: 2018.1

수록면: 393 - 399 (7page)

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근례 무인화의 발전은 계속되고 있고, AI무인화의 발전은 산업, 복지, 인력등 인력으로 해결해 오던 작업들을 좀더 인력보다 효율적이고 정확하고 신속하게하는 것을 목표로 하고 있다. AI무인화 기술은 다양한 곳에서 발전하고 있는데 이중 많은 산업체나 공장에서 무인화 시스템으로 대대적 전환하는 시점이다. 우리는 이 점을 착안하여 대형 과수원에서 한번에 레일이 쏟아져 들어오는 과일들을 인력이 아닌 인공지능(AI) 핵심 기술중 하나인 Deep Learning 기술을 활용하여 대형 과수원에서 사람이 직접 과일을 분류하지 않아도 자동화 기계가 과일을 종류별, 등급별로 나누어 원산지와 품종 등급별로 나누어 많은 인력을 소비하지 않고 관리자의 감독하에 가동가능한 무인화 과일 분류 기계를 연구하고자 한다. 이러한 무인 자동화 분류 시스템은 인력을 최소한으로 줄여 인건비를 줄이고, 사람이 할 수 있는 실수나 오류들을 최소한으로 줄여 일의 효율성을 증진시킬 수 있도록 하는 것을 목표로 본 연구를 진행하고자 한다.

#인공지능 #딥러닝 #알고리즘

참고문헌 (6)

참고문헌 신청

S. W. Kang / 2009 / Fire Image Processing Using OpenCV / Proceedings of the Korea Contents Association Conference 7(1):79~82

Y. T. Back / 2016 / Intelligent missing persons index system based on the OpenCV and TensorFlow / Korean society of computer and information 24(2):59~62

E. J. Jo / 2018 / Development of Museum Exhibit Recognition Mobile Application using Deep Learning / The Institute of Electronics and Information Engineers :1164~1167

J. W. Kim / 2015 / Deep learning algorithms and applications / Korean Institute of Information Scientists and Engineers 33(8):25~31

송유정 / 2017 / 텐서플로우를 이용한 주가 예측에서 가격-기반 입력 피쳐의 예측 성능 평가 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 23(11):625~631

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이 논문의 저자 정보

김월용

소속기관 한세대학교 IT융합학과

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

논문수 2 이용수 82

Shin, Seungjung

소속기관 한세대학교 ICT디바이스학과

주요연구분야 복합학 > 과학기술학 공학 > 컴퓨터학

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