Earticle

초록

한국어

본 논문은 사물인터넷과 인공지능 기술을 적용한 이미지 분류 기법을 제안한다. 제안한 분류 기법은 과일과 채소 등을 인식하는데 사용하며, 대상 사물을 분별한 후 이 사물이 포함된 조리 기법을 추천하는 기능을 제공하는 어플리케이션을 구현한다. 어플리케이션은 조리 기법 책에서 제공하는 재료(종류 및 무게), 조리 순서 등의 모든 정보를 사용자에게 제공하도록 구현하고, 또한 조리 대상 사물을 인식하는 컨볼루션널 신경망 기반 인공지능 기술도 추가하여조리의 편리성을 향상하도록 한다. 스마트워치에서는 사용자의 일일 운동량 및 생체 정보를 바탕으로 사용자에게 가장 적합한 주스 조리 기법을 추천하는 기능을 제공하도록 어플리케이션을 구현한다.

영어

This paper combines two of the most recent research topics for consumer electronic devices: Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI), applied to solve an image classification problem for an electrical appliance’s recipe database. The first part of this article presents the development of an Android mobile application containing all the options from its recipe book manual. The problem addresses the inconvenience to manually search over the catalog categories to find the recipe that matches the actual ingredient available for the users in their home. The proposed solution establishes to recognize the ingredient with the mobile device camera using transfer learning over a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) to distinguish between the recipes that uses the ingredient, and exclude the recipe sets that are unrelated to the ingredient acquired with the camera. In the second part of the article, the availability of sensors on most of the wrist smartwatches and fitness bands is exploited to categorize the users according to the level of physical activity, in pursuance of making a healthy recommendation according to the number of calories in each of the recipes.

목차

요약
 Abstract
 1. INTRODUCTION
 2. MOBILE APPLICATION DEVELOPMENT
  2.1 Creating the local recipe database
  2.2 Controlling and monitoring the appliance machine
 3. WEARABLE APPLICATION DEVELOPMENT
  3.1 Body and Health Indices used on the Proposed Approach
  3.2 Body Mass Index (BMI)
  3.3 Basal Metabolic Rate (BMR)
  3.4 Total Daily Energy Expenditure(TDEE)
 4. THE IMAGE CLASSIFICATION APPROACH
  4.1 Decentralizing the data training stage
  4.2 Transfer Learning applied to the defined task
 5. RESULTS AND CONCLUSION
 ACKNOWLEDGEMENT
 참고문헌

저자

• 마누엘 에우제니오 모로초 카얌셀라 [ Manuel Eugenio Morocho Cayamcela | Digital Building, Kumoh National Institute of Technology ]
• 임완수 [ Wansu Lim | Digital Building, Kumoh National Institute of Technology ] Corresponding author

참고문헌