메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이덕규 (강원대학교) 엄진섭 (강원대학교)
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제29권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
433 - 439 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Recently, the need for IoT-based intelligent systems is increasing in various fields. In this study, we implemented the system that automatically measures the sugar content of fruits without damage to fruit's marketability using near-infrared radiation and machine learning. The spectrums were measured several times by passing a broadband near-infrared light through a fruit, and the average value for them was used as the input raw data of the machine-learned DNN(Deep Neural Network). Using this system, he sugar content value of fruits could be predicted within 5 s, and the prediction accuracy was about 93.86%. The proposed non-destructive sugar content measurement system can predict a relatively accurate sugar content value within a short period of time, so it is considered to have sufficient potential for practical use.
#Near infrared #Spectrometer #Deep Neural Network #Brix(Sugar Content) #LabVIEW

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
https://www.nongmin.com/news/NEWS/POL/GOV/297778/view?site_preference=normal google schola S. J. Choi / 1998 / Introduction of Graphical Programming Lab-VIEW / dongil publisher :14 google schola 이병엽 / 2013 / 빅 데이터를 이용한 소셜 미디어 분석 기법의 활용 / 한국콘텐츠학회 논문지 13(2):211~219 dbpia 최도현 / 2015 / 빅데이터 환경에서 사용자 거래 성향분석을 위한 머신러닝 응용 기법 / 한국정보통신학회논문지 19(10):2232~2240 dbpia https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning/ google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0