Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝 기반 식품 이미지 인식을 통한 당뇨병 환자 대상 식품 영양정보 제공 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
Food Nutrition Information System for Diabetic Patient supported by Deep-Learning based Image Recognition |
| 저자(Author) |
문혜림
문다연
정연주
김영국
안정현
Hearim Moon
Dayeon Moon
Yeonju Jeong
Young-Kuk Kim
Jung-Hyun Ahn
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 1334 ~ 1336 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 우리나라의 당뇨병 환자는 늘어나고 있다. 당뇨병의 효과적인 관리를 위해서는 식사요법이 가장 기본적인 치료지만 자율적으로 지키기 쉽지 않다. 그래서 당뇨병 환자를 대상으로 하는 식사 기록 애플리케이션을 이용하기도 한다. 하지만 기존의 애플리케이션은 식사를 수동으로 입력해야 한다는 불편함이 있다. 이에 편리하게 식품 영양정보를 제공하고 식사를 기록 및 분석하여 식사요법을 자율적으로 실천할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구는 두 가지의 목표를 가지고 문제를 해결하고자 한다. 첫 번째는 이미지 속 식품을 인식하여 식품 영양정보를 제공하는 것이다. AI Hub를 통해 수집한 한식 이미지를 데이터 라벨링 과정을 거쳐 객체 탐지 알고리즘인 YOLOv5의 학습 데이터로 사용하였다. 모델은 이전 YOLO 시리즈보다 FPS와 mAP에서 전반적인 성능을 보장하는 YOLOv5를 사용하였다. 두 번째 목표는 식품 인식 모델을 사용해 당뇨병 환자가 식사요법을 관리하는데 활용할 수 있는 시스템을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 인식된 식품의 영양정보를 제공하고, 간편하게 식사를 기록할 수 있는 모바일 애플리케이션을 개발하였다. 이 모바일 애플리케이션은 효과적인 식사요법 실천으로 이어져 당뇨병 관리에 도움이 될 것으로 기대된다. |
영문내용
(English Abstract) |
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