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김승희 (한국기술교육대학교) 문철한 (한국기술교육대학교) 최성준 (한국기술교육대학교) 민준기 (한국기술교육대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
261 - 267 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2020.26.6.261

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축산물 등급제에도 불구하고 축산물 품질 공정 평가의 필요성과 명확성 제고가 지속적으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 소가 도축되기 전의 이력 정보를 이용한 다양한 기계 학습 알고리즘에 적용하여 소고기의 육질 등급을 예측하였다. 이를 위하여, 피어슨 상관계수를 이용하여 소의 이력정보로부터 가장 관련 높은 속성들을 추출하였으며 나이브 베이즈, 인공 신경망, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, 의사결정나무, kNN, SVM 기법을 적용하였다. 예측 결과를 비교하고 측정의 정확도를 검증한 결과 kNN 기법에서 97.2%의 가장 우수한 예측 결과가 도출되었다. 기존의 연구가 초음파 화상 이미지에 SFTA 및 AdaBoost를 사용하는 예측 방법 등을 사용한 것과 달리 본 연구는 도축하기 전 소의 이력 정보만을 활용하여 육질 등급을 예측하였다는데 큰 의미가 있다.
#기계 학습 #분류기법 #육질 등급 예측 #축산물 등급 #machine learning #classification #beef quality prediction #livestock quality grade

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식
3. 관련 연구
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer New York, 2016 (Book). google schola K. Adi, S. Pujiyanto, O. D. Nurhayati, and A. Pamungkas, Beef quality identification using color analysis and k-nearest neighbor classification, Proc. of 2015 4th International Conference on Instrumentation, Communications, Information Technology, and Biomedical Engineering, pp. 180-184, 2015. google schola J.-W. Lee, D.-H. Lee, and I.-S. Kim, Method of Detecting SmiShing using SVM, Journal of Security Engineering, Vol. 10, No. 6, pp. 655-668, 2013. (in Korean) google schola B. Efron, The Efficiency of Logistic Regression Compared to Normal Discriminant Analysis, Journal of the American Statistical Association, 70, pp. 892-898, 1975. google schola A. Jindal, A. Dua, K. Kaur, M. Singh, N. Kumar, and S. Mishra, Decision Tree and SVM-Based Data Analytics for Theft Detection in Smart Grid, IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 12, No. 3, pp. 1005-1016, 2016. google schola

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