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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제2호
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 91 - 97 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.2.091
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본 논문은 식품 공장에서 사용되는 냉장 및 냉동 시설의 온도를 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 기법을 활용하여 예측함으로써 스마트 HACCP의 도입 가능성을 탐구한다. 데이터셋은 식품 공장의 냉장 및 냉동 시설에서 측정된 센서 데이터로, 온도, 문열림 횟수, 제상 발생 데이터를 포함하고 있으며 기상청으로부터 제공받은 기온과 습도 데이터를 결합하여 연구 데이터셋을 구축하였다. 장단기 메모리(Long Short-Term Memory; LSTM) 기반 모델을 활용해 식품 공장의 냉장 및 냉동 시설 온도를 예측하는 모델링 작업을 수행하고, 기상 데이터를 포함하여 모델링을 진행한 경우 높은 온도 예측 성능을 보였다. 본 논문의 결과는 식품 공장의 냉장 및 냉동 시설 온도 예측에 적합한 AI 모델링 접근 방법을 제시하고, 장비의 노후화 모니터링을 가능하게 하여 식품 공장의 안전성 및 생산 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
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M.-C. Lim, M.-A. Woo, S.-W. Choi, "Current status of food safety detection methods for Smart-HACCP system," Food Science and Industry, vol. 54, no. 4, pp. 293-300, Dec. 2021. (in Korean)
G. Kim, J. R. Park, Y. Seo, "Digital HACCP Management System for Small Tteok Factories," Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, vol. 22, no. 10, pp. 387-393, Oct. 2021. (in Korean)
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