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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장주훈 (Kangnam University) 최인엽 (Kangnam University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제29권 제10호(통권 제247호)
발행연도
2024.10
수록면
97 - 104 (8page)

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본 논문에서는 휴대용 NIR(Near Infrared Ray) 분광계와 CNN(Convolution Neural Network) 딥러닝 모델을 이용하여 스테인리스강(Stainless steel) 등급을 판별하는 방법을 제시한다. 기존에 스테인리스강 등급을 판별하는 방법은 화학분석 방법, 자기 테스트, 몰리브덴 스팟과 휴대용 XRF 장치를 이용한 분류 방법을 사용하였다. 또한 원소의 농도와 열처리 가열온도를 매개변수로하여 기계학습(Machine Learning) 모델을 이용한 분류 방법이 논문에서 제시되기도 했다. 하지만 이러한 방법들은 주방용품 및 조리도구 같은 실생활에서 사용되는 제품에 사용된 스테인리스강 등급을 판별하는데 사용하기에는 한계가 있다. 왜냐하면 이러한 방법들은 제품에 시약을 바르거나, 특수 장비가 필요하거나, 전문 지식이 필요하여 전문 업체에 의뢰해야 하기 때문이다. 이러한 한계점을 본 논문에서는 근적외선 분광계와 CNN 모델을 이용하여, 간편하게 제품의 스테인리스강 등급을 판별하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법을 이용하여 추후 휴대용 기기에 On-Device로 탑재하면, 제품에 사용된 스테인리스강 등급을 판별하여 저가 재질로 만들어진 제품이 고가로 둔갑된 것을 현장에서 판별 할수 있다.
#ep Learning #NIR Spectrometer #CNN #Stainless steel #STS Grade #딥러닝 #근적외선 분광계 #스테인리스강 #STS 등급

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experimental Results
V. Conclusions
REFERENCES

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