반향 소리를 이용한 기계 학습 기반 수박의 당도 예측

김기훈; 우지환

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 김기훈 (울산대학교) 우지환 (울산대학교)

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제11권 제8호

발행연도: 2020.1

수록면: 1 - 6 (6page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

수박의 맛을 평가하는 다양한 방식이 있으나, 기존의 방법들은 주관적 방식, 평가 비용, 대상의 손상 등과 같은 평가 방식의 한계점이 있다. 최근에는 이러한 단점들을 해소하기 위해 소리를 이용하여 수박을 평가하는 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 수박을 두드렸을 때 나는 반향 소리를 AI기반의 기계 학습을 이용하여 수박의 당도를 예측하는 모델을 개발 하였다. 수박의 당도가 높을수록 높은 주파수 성분이 특이점으로 나타나며, 따라서 반향소리 시간-주파수 특이점에 기반 하여 기계 학습 방법을 개발하였다. 2개의 수박 당도별 그룹을 구분 시에 83.2%, 3개의 그룹을 구분 시에 59.6%의 정확도로 당도를 예측 할 수 있었다.

#수박 #반향 소리 #스펙트로그램 #당도 #기계 학습

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

Dengfei Jie / 2013 / Variable selection for partial least squares analysis of soluble solids content in watermelon using near-infrared diffuse transmission technique / Journal of Food Engineering 118(4):387~392

Dengfei Jie / 2019 / Nondestructive detection of maturity of watermelon by spectral characteristic using NIR diffuse transmittance technique / Scientia Horticulturae 257:108718

Fuzeng Yang, L. Y. / 2009 / Nondestructive detection of the internal quality of apple using X-ray and machine vision / LWT-Food Science and Technology 41(9):1720~1725

Milczarek, R. R. / 2009 / Assessment of tomato pericarp mechanical damage using multivariate analysis of magnetic resonance images / Postharvest Biology and Technology 52(2):189~195

Tong Sun / 2010 / Research advances in nondestructive determination of internal quality in watermelon/melon: A review / Journal of Food Engineering 100(4):569~577

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

김기훈

소속기관 울산대학교

주요연구분야 복합학 > 학제간연구

논문수 1 이용수 14

우지환

소속기관 울산대학교

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 공학 > 전기전자공학 > 전자공학

논문수 9 이용수 1,123

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (15)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)