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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
63 - 73 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

영상처리 기법과 딥러닝을 사용한 채소(오이)의 등급별 자동 분류 시스템 개발
김준기 수학/통계학과 2019.01 학위논문
영상처리와 딥러닝 기법을 사용한 채소의 등급별 자동 분류시스템 개발
김준기 ,  조완현 ,  나명환 외 1명 Journal of The Korean Data Analysis Society 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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농업에서 생산된 과수나 채소에 대한 질을 확인하고 향상시키는 작업은 영상처리에서 굉장히 중요한 부분이다. 실제 농가에서는 스마트팜(smart_farm)을 도입하여 생산량의 증가로 자연히 수익을 늘어나고 또 노동시간이 단축되며 여가시간이 늘어 농가의 삶의 질을 높일 수 있게 되었다. 본 논문에서는 영상처리 기법과 딥러닝 기술을 사용하여 채소의 등급을 자동 분류하기 위한 시스템을 소개한다. 이를 목적으로 농가에서 직접 재배한 오이를 동일한 배경에서 촬영하여 이미지 데이터와 데이터 증가(augmentation) 기법을 통해 데이터셋을 구성하고 3가지 등급으로 분류하기 위한 기계학습방법인 SVM과 딥러닝 방법인 CNN, VGGNet 등을 사용하였다. 또한 본 연구는 대규모 데이터에서 오이를 기계가 자동으로 중요한 패턴과 규칙을 학습하고 의사결정과 예측 등을 하기 위해 구조나 손실 및 활성화 함수들 그리고 학습비율과 같은 하이퍼 파라미터(hyper-parameter)등을 변경시켜 가며 더 좋은 분류 성능을 내는 알고리즘을 개발하였다. 또한 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 농업현장에서 취득한 영상자료를 사용해서 오이를 등급별로 잘 구별하는 것을 확인 할 수 있었다. 앞으로 이를 발전시켜 더 좋은 데이터를 많이 확보하고 훈련을 시킨다면 자동분류 시스템의 개발에 더 좋은 성능이 기대되며, 다양한 방면에 활용이 가능 할 것이다.
#vegetable automatic classification system #machine learning techniques #CNN #VGGNet #cucumber experiment image.

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Agricultural Equipment Newspaper / 2016 / Results of smart farm performance analysis in 2016 / Agricultural Equipment Newspaper :1~2 google schola Aizerman, M. A. / 1964 / Theoretical foundations of the potential function method in pattern recognition learning / Automation and Remote Control 25:821~837 google schola Alex, K. / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in Neural Information Processing Systems :1097~1105 google schola Boser, B. E. / 1992 / A training algorithm for optimal margin classifiers / Proceedings of the Fifth Annual Workshop on Computational Learning Theory-COLT '92 :144 google schola Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Olshen Taylor & Francis :1~368 google schola

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