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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,637 - 1,644 (8page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2021.22.10.1637
이용수
초록· 키워드
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.
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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
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-004-002143000
