머신러닝 기반 고춧가루 원산지 판별기법

최근 국내산 고추의 생산 비용 상승과 수입산 고추의 도입으로 고춧가루 원산지 허위표기 등의 피해사례가 속 출하고 있다. 이에 따라 원산지를 신속하고 정확하게 판별하는 문제가 대두되었다. 기존의 고춧가루 원산지 판별법의 경우 무기 및 유기성분을 실험적으로 대조 및 분석하여 비용과 시간이 많이 든다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위 해, 본 연구는 머신러닝을 도입하여 국내산, 수입산 고춧가루 분류를 제안한다. 고춧가루에 포함된 53가지 성분에 대 하여 머신러닝 모델을 설계하고 검증하였다. 본 연구를 통해 어떠한 성분이 원산지 판별 시...

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Bibliographic Details
Published inJournal of the convergence on culture technology : JCCT Vol. 8; no. 4; pp. 355 - 360
Main Authors 유성민, 박민서
Format Journal Article
LanguageKorean
Published 국제문화기술진흥원 31.07.2022
Subjects
과학기술학
고춧가루
머신러닝
원산지
Decision Tree
Geographical Origin
Artificial Intelligence
인공지능
Machine Learning
의사결정나무
Red-Pepper Powder
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ISSN2384-0358
2384-0366

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Table of Contents:
  • 요약 Abstract Ⅰ. 서론 Ⅱ. 원산지 판별 방법에 관한 선행 연구 Ⅲ. 분류에 효과적인 머신러닝 알고리즘 1. Logistic Regression(로지스틱 회귀) 2. Decision Tree(의사결정나무) 3. Random Forest(랜덤 포레스트) 4. Support Vector Machine(서포트 벡터 머신) Ⅳ. 고춧가루 원산지 판별을 위한 머신러닝 알고리즘 설계 1. Data Collection 2. Data Preprocessing 3. Modeling Ⅴ. 결과 Ⅵ. 결론 References