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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,720 - 1,728 (9page)
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인공지능 기술의 발전으로 산업 4.0시대가 열렸고 축산업에서도 ICT 기술이 접목된 스마트 농장의 구현이 큰 관심을 받고 있다. 그중에서도 컴퓨터 비전 기반 인공지능 기술을 접목한 축산물 및 축산 가공품의 품질 관리 기술은 스마트 축산의 핵심 기술에 해당한다. 그러나 인공지능 모형 훈련을 위한 축산물 이미지 데이터 수의 부족과 특정 범주(class)에 대한 데이터 불균형은 관련 연구 및 기술 개발에 큰 장해물이 되고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 본 연구에서는 오버샘플링과 적대적 사례 생성기법의 활용을 제안한다. 제안되는 방법은 성공적인 불량 탐지 (Defect detection) 관점을 기반으로 하며, 이는 부족한 데이터 레이블을 효과적으로 활용하는데 필요한 방법이다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인하고 활용 전략을 검토한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 축산물 데이터 내 희소 클래스 처리 방법 비교를 위한 불량 탐지 모형 프레임워크
Ⅳ. 희소 데이터 처리 비교 실험 및 비교 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
A. A. Tulbure, A. A. Tulbure, and E. H. Dulf, “A review on modern defect detection models using DCNNs–Deep convolutional neural networks,” Journal of Advanced Research, vol. 35, pp. 33-48, Jan. 2022.
H. Farhood, I. Bakhshayeshi, M. Pooshideh, N. Rezvani, and A. Beheshti, “Recent advances of image processing techniques in agriculture,” in Artificial Intelligence and Data Science in Environmental Sensing, 1st ed. Cambridge, MA: Academic Press, ch. 7, pp. 129-153, 2007.
J. H. Choe, J. C. Lee, and C. U. Jo, “Relationship between the economical defects of broiler meat carcass and quality grade A with a meat grader,” Food Science of Animal Resources, vol. 29, no. 4, pp. 494-499, Aug. 2022.
D. A. B. Oliveira, L. G. R. Pereira, T. Bresolin, R.E.P. Ferreira, and J. R. R. Dorea, “A review of deep learning algorithms for computer vision systems in livestock,” Livestock Science, vol. 253, no. 104700, pp. 1-15, Sep. 2021.
H. S. Kim, N. Muallifah, Y. Cho, B. Lee, and M. Y. Yi, “Deep Learning-based Defect Detection on Livestock Operations,” in Proceedings of the International Conference on Research in Adaptive and Convergent Systems, New York: NY, USA, pp. 21-27, 2022.
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H. S. Kim, N. Muallifah, Y. Cho, B. Lee, and M. Y. Yi, “Deep Learning-based Defect Detection on Livestock Operations,” in Proceedings of the International Conference on Research in Adaptive and Convergent Systems, New York: NY, USA, pp. 21-27, 2022.
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