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백경진 (국민대학교) 고나은 (국민대학교) 김윤주 (국민대학교) 공현솔 (한양대학교 사범대학부속 고등학교) 곽현지 (한양대학교 사범대학부속 고등학교) 이선우 (삼각산고등학교) 이선재 (삼각산고등학교) 장병준 (국민대학교) 이제형 (스트라티오코리아)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2017년도 대한전자공학회 정기총회 및 추계학술대회
발행연도
2017.11
수록면
1,111 - 1,114 (4page)

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본 논문에서는 가죽의 근적외선 영역의 스펙트럼을 측정할 수 있는 분광기와 Support Vector Machine, k-Nearest Neighbor, Decision Tree 기반의 기계 학습을 이용한 가죽 분류 기법을 제안하였다. 이는 비파괴방식으로 가죽의 스펙트럼을 측정하여 가죽을 손상시키지 않고 천연가죽과 인조가죽을 분류할 수 있는 장점이 있다. 천연가죽인 소가죽, 염소가죽, 양가죽과 인조가죽인 PU(Polyurethane) 가죽, PVC(Polyvinyl chloride) 가죽에 대한 근적외선 영역의 스펙트럼 데이터를 측정하고 3가지 방식의 기계 학습을 통해 생성된 분류기로 실험한 결과 평균적으로 98%의 정확도를 보임으로써, 가죽의 근적외선 스펙트럼을 이용한 기계 학습 기반의 분류 가능성을 확인하였다.
#leather #spectrometer #near-infrared spectrum #machine learning #SVM #KNN #decision tree

목차

초록
1. 서론
2. 관련 장비 및 이론
3. 실험 결과
4. 결론
참고문헌

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