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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 918 - 921 (4page)
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본 논문은 YOLO, GAN, BERT와 같은 딥러닝 기법을 활용하여 사용자 맞춤형 레시피 추천 시스템을 개발하는 방법을 제안한다. 사용자가 업로드한 음식 이미지를 YOLO로 분석해 재료를 인식하고, BERT를 통해 텍스트 임베딩을 생성하여 유사도가 높은 레시피를 추천한다. 또한, GAN을 사용해 다양한 음식 이미지를 생성하여 데이터 다양성을 확보하고 추천 정확도를 향상시킨다. 사용자가 보유한 재료를 효율적으로 활용하게 하여 재료 관리와 비용 절감에 기여하고, 다양한 요리 방법을 제안함으로써 요리 지식과 스킬 향상을 돕는다. 또한, AI와 요리의 결합 사례로 교육적 활용 가능성도 제공한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 레시피 추천 시스템 설계
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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