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김은강 (조선대학교) 김성하 (조선대학교) 신혜선 (조선대학교) 김소연 (조선대학교) 이범식 (조선대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2022 추계학술대회
발행연도
2022.11
수록면
250 - 253 (4page)

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본 설계에서는 택배의 현재 상태를 확인 후 택배 상자의 파손 유무를 분류하고 사진으로 제공하는 기술을 제안하였다. 본 설계에서는 딥러닝 네트워크를 통해 훈련된 인공지능을 통해 일반 상자와 파손 상자를 분류하고, 파손 상태일 시 소비자와 택배사에 알람으로 보고하는 것을 주 기능으로 하고 있다. 딥러닝 네트워크 훈련을 위해 약 1,000장의 데이터셋을 직접 구성하고 학습하였다. 본 설계에서 사용된 택배 상자 파손 여부 분류기의 분류 정확도는 93.33%이고, 이 분류 성능은 택배 상자의 상태를 분류하는 데 있고, 정확도의 분류 성능이라고 할 수 있다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 방법
Ⅲ. 시스템 개발
Ⅳ. 모델 평가 및 구현 결과
Ⅴ. 기대효과 및 향후 개선 방향
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