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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1 - 7 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2024.25.11.1
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연구에서는 머신러닝 및 영상처리 기술을 이용하여 밤 박피율 분석 알고리즘을 개발하였다. 51가지의 2단 칼날박피 공정 조건별로 처리한 밤의 RGB 영상데이터를 획득한 후 이를 기반으로 머신러닝 군집화 모델을 적용하였다. K-means clustering 군집화 알고리즘을 적용하여 두 번의 군집화 및 랭킹 시스템으로 모델을 구성하였고 Jaccard similarity index를 이용하여 모델의 성능평가를 실시하였다. 첫 번째 군집화 단계에서는 원 RGB 영상에서 밤과 배경을 분리하는 과정을 수행하였고, 평균 Jaccard similarity index가 0.92로 나타났다. 두 번째 군집화 단계에서는 박피된 밤의 3가지 영역(외피, 내피, 과육)으로 분할하였고, 각 영역별 픽셀 개수와 영상의 총 픽셀 개수를 나누어 각 영역의 퍼센트 값을 도출하였다. 그 결과 외피, 내피, 과육의 Jaccard similarity index는 각각 0.96, 0.88, 0.74로 나타났다. 결과적으로, 본 연구를 통해 제안된 박피율을 정량적인 결과값을 분석할 수 있는 머신러닝 모델을 활용해 박피효율을 개선함으로써 국내 밤 산업의 생산 효율성 향상에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
H. J. Kim, J. H. Jeong, Y. N. Jo, D. E. Jin, S. I. Jin, M. Kim, H. J. Heo, “Effect of daebo (Castanea crenata) inner skin extract on TMT-induced learning and memory injury,” Korean Journal of Food Science and Technology, Vol.45, No.5, pp.661-665, 2013. DOI: https://doi.org/10.9721/KJFST.2013.45.5.661
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S. H. Park, H. Lee, S. H. Noh, “Research on internal quality of chestnut for non-destructive sensor development,” Proceedings of the KSAM & APCs 2018 Autumn Conference, Vol.16, No.1, pp.653-659, 2018. https://kiss.kstudy.com/Detail/Ar?key=3697973
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Y. Kim, S. Hong, J. Choi, J. Lee, S. Chung, “Effects of acid and alkali treatment for chestnut peeling and its physical properties,” The Journal of Korean Society of Food Preservation, Vol.6, No.3, pp.308-312, 1999. https://db.koreascholar.com/Article/Detail/40669
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