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Post-Conference

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대한전자공학회 2017 정기총회 및 추계학술대회

  • 일시 : 2017년 11월 24일(금) ~ 25일(토)
  • 장소 : 송도 컨벤시아

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논문분야 WISET 구분 구두
논문제목 근적외선 스펙트럼을 이용한 기계 학습 기반의 가죽 분류 기법
저자 백경진, 고나은, 김윤주, 공현솔, 곽현지, 이선우, 이선재 논문파일 Download

본 논문에서는 가죽의 근적외선 영역의 스펙트럼을 측정할 수 있는 분광기와 Support Vector Machine, k-Nearest Neighbor, Decision Tree 기반의 기계 학습을 이용한 가죽 분류 기법을 제안하였다. 이는 비파괴방식으로 가죽의 스펙트럼을 측정하여 가죽을 손상시키지 않고 천연가죽과 인조가죽을 분류할 수 있는 장점이 있다. 천연가죽인 소가죽, 염소가죽, 양가죽과 인조가죽인 PU(Polyurethane) 가죽, PVC(Polyvinyl chloride) 가죽에 대한 근적외선 영역의 스펙트럼 데이터를 측정하고 3가지 방식의 기계 학습을 통해 생성된 분류기로 실험한 결과 평균적으로 98%의 정확도를 보임으로써, 가죽의 근적외선 스펙트럼을 이용한 기계 학습 기반의 분류 가능성을 확인하였다.

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