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저자정보
김태형 (한국식품연구원) 김아나 (한국식품연구원) 권기현 (한국식품연구원)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제17권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
236 - 244 (9page)

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국내 밤 산업은 박피율을 높이기 위한 목적으로 과도한 칼날박피로 인해 과육 손실이 높아 생산 효율성이 저하되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 밤 박피 공정의 구동 조건 최적화를 위한 기초 연구로 머신러닝 알고리즘 기반 박피공정 단계별 밤의 중량감모율을 예측할 수 있는 모델을 도출하였다. 6개의 제어조건을 바탕으로 51가지 2단 칼날박피기 실험 세팅 조합을 도출하고 이를 3번씩 반복하여 총 153가지의 데이터를 획득하였다. 인공신경망과 랜덤 포레스트 머신러닝 모델을 이용하여 밤 박피 단계별(1단 박피 후, 2단 박피 후, 최종 배출 후) 중량감모율을 예측하는 머신러닝 모델을 도출하였고, R(coefficient of determiantion), nRMSE(normalized root mean square error), MAE(mean absolute error) 값을 통해 모델의 성능을 평가하였다. 모든 박피 단계에서 인공신경망 모델보다 랜덤 포레스트 모델이 높은 R값으로 우수한 예측 정확도를 가지는 것으로 나타났고, 낮은 nRMSE와 MAE값으로 낮은 예측 오차를 가지는 것으로 나타났다. 최종적으로 랜덤 포래스트 예측 모델이 도출되었으며, 실제로 계측된 중량감모율과 예측한 중량감모율의 오차가 미미함을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 도출된 모델은 밤 과육의 중량감모율을 최소화하는 동시에 최대 박피율을 도출할 수 있는 최적 박피공정의 구동 조건을 설정하는 데 활용함으로써, 이를 바탕으로 국내 밤 산업에 이바지 할 수 있을 것으로 예상된다.
#Chestnut #Weight loss rate #Knife peeling #Machine learning #Artificial Neural Network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과
4. 결론
REFERENCES

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