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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 436 - 442 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.9.436
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밀은 대표적인 식량 작물 중 하나이지만 최근 국내 밀 자급률은 1%에 불과하다. 밀의 자급량을 높이기 위해서는 밀 종자의 품종순도를 높여 고품질의 가공물을 얻을 수 있도록 품질 관리를 해야 한다. 본 연구에서는 밀의 품질을 자동으로 판정하는 기술을 마련하기 위하여 딥러닝 알고리즘을 활용하여 밀의 품종과 경질, 연질 여부를 분류하는 모델을 개발하고자 하였다. 우리나라 주요 보급 품종인 금강, 백강, 새금강, 조경, 황금알에 대하여 개발한 이미지 획득 시스템을 이용하여 총 21,256개의 밀 종자 낱알 이미지를 획득하였다. 획득한 이미지에서 낱알의 장축, 단축 길이와 RGB 각각의 평균 색상 값을 계산해 품종, 경도별로 비교하였다. 또한, ResNet50 모델을 이용하여 밀 종자 5품종과 경질, 연질을 분류하는 모델을 개발하였다. 그 결과, 학습, 검증, 테스트 그룹의 분류 정확도는 각각 98.17%, 96.68%, 96.40%를 나타냈다. 테스트 그룹의 혼동행렬을 확인한 결과, 대부분 성공적으로 분류가 이루어졌고 동일 품종에 대해서는 경질, 연질이 100% 정확도로 분류되는 것을 확인하였다. 이를 통해 딥러닝 알고리즘을 이용하여 밀 종자 품종 및 경질, 연질 여부를 판별할 수 있을 것으로 판단된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
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Rempelos, L., Wang, J., Sufar, E.K., Almuayrifi, M.S.B., Knutt, D., Leifert, H., Leifert, A., Wilkinson, A., Shotton, P., & Hasanaliyeva, G. (2023). Breeding Bread-Making Wheat Varieties for Organic Farming Systems: The Need to Target Productivity, Robust
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