KR20190027431A - 생선의 신선도 판별을 수행하기 위한 매체에 저장된 어플리케이션 및 그 어플리케이션이 저장된 스마트 기기 - Google Patents

생선의 신선도 판별을 수행하기 위한 매체에 저장된 어플리케이션 및 그 어플리케이션이 저장된 스마트 기기 Download PDF

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Abstract

본 발명은 생선의 신선도 판별을 수행하기 위한 매체에 저장된 어플리케이션에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 생선을 구매하기에 앞서 소비자가 판별 받고자 하는 생선의 영상을 촬영함으로써 생선의 신선도를 판별하고 이를 통해 소비자가 신선도가 좋은 생선을 구매할 수 있도록 하는 생선의 신선도 판별을 수행하기 위한 매체에 저장된 어플리케이션 및 그 어플리케이션이 저장된 스마트 기기에 관한 것이다.

Description

생선의 신선도 판별을 수행하기 위한 매체에 저장된 어플리케이션 및 그 어플리케이션이 저장된 스마트 기기{An application stored in a medium for performing freshness determination of a fish and a smart device}
본 발명은 생선의 신선도 판별을 수행하기 위한 매체에 저장된 어플리케이션에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 생선을 구매하기에 앞서 소비자가 판별 받고자 하는 생선의 영상을 촬영함으로써 생선의 신선도를 판별하고 이를 통해 소비자가 신선도가 좋은 생선을 구매할 수 있도록 하는 생선의 신선도 판별을 수행하기 위한 매체에 저장된 어플리케이션 및 그 어플리케이션이 저장된 스마트 기기에 관한 것이다.
생선류, 과일, 채소류 같은 음식물들은 신선도에 따라 맛이 좌우되며, 주변 환경 또는 유통과정에 따라 변질되기가 쉽다.
특히, 생선류의 경우에는 신선도에 의해 맛이 크게 좌우될 뿐만 아니라 식품위생과 관련된 안전성과도 직결되기 때문에 다른 종류의 음식물보다 더 신중히 신선도를 확인하게 된다.
일반적으로 생선류의 신선도를 확인하는 방법은 포장지의 유통기한을 확인하거나 판매하는 판매원의 설명 또는 개인의 촉각, 시각, 후각에 의존하여 판단한다.
그러나, 이러한 신선도 확인 방법은 유통기한 내의 제품이라 하더라도 주변 환경 또는 유통과정에 의해 변질될 가능성이 있고, 전통시장 등에서는 별도의 유통기한이 표시되지 않으므로 판매원 또는 개인의 견해에 의해 판단할 경우 전문가가 아닌 이상 판별의 정확성이 떨어지거나, 신빙성이 없기 때문에 신뢰하기가 어렵다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로 본 발명의 목적은 소비자가 신선도를 판별 받고자 하는 생선의 영상을 어플리케이션에 입력하면, 상기 어플리케이션이 미리 저장된 전문가들이 선정한 신선한 생선 영상과 색상값 및 형태의 특징값을 비교하여 생선의 신선도를 판별함으로써, 소비자가 신선도가 좋은 생선을 구매할 수 있도록 하는 생선의 신선도 판별을 위한 매체에 저장된 어플리케이션 및 그 어플리케이션이 저장된 스마트 기기를 제공하는 데 있다.
상술한 목적을 달성하기 위해 본 발명은 컴퓨터를 소비자로부터 신선도 판별 대상인 생선의 종류를 포함하는 정보와 영상을 입력받는 생선 정보 입력 수단 및 상기 영상(이하'입력 영상'이라함)을 미리 저장된 표준 영상과 비교하여 생선의 신선도를 판단하는 신선도 판단 수단으로 기능하게 하는 매체에 저장된 어플리케이션을 제공하는 것이다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 생선 정보 입력 수단은 상기 생선의 종류를 선택받는 생선 종류 선태 수단 및 상기 생선의 부위별 영상을 입력받는 영상 입력 수단을 포함하여 수행한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 생선 정보 입력 수단은 소비자가 상기 생선을 구입한 판매점명, 판매점 위치, 판매점의 평점 또는 후기를 입력받고 입력된 판매점명, 판매점 위치, 판매점의 평점 또는 후기가 다른 소비자들에게 통신망을 통해 전송함으로써 공유할 수 있는 후기 공유 수단을 더 포함하여 수행한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 생선의 부위는 생선의 아가미, 비늘 또는 눈을 포함한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 신선도 판단 수단은 전문가들이 선정한 신선한 생선들의 종류에 따른 부위별 표준 영상들을 기반으로 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 통해 생선의 색상값과 형태의 특징값을 추출하여 저장하는 데이터 베이스 생성 수단, 상기 입력 영상의 색상값과 형태의 특징값을 계산하여 상기 표준 영상의 색상값과 형태의 특징값을 서로 비교하여 신선도를 판단하는 신선도 계산 수단을 수행한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 신선도 계산 수단은 상기 생선의 부위별 영상을 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 통해 생선 부위별 색상값과 형태의 특징값을 도출하는 판별 대상 특징 추출 수단, 상기 생선 영상과 소비자로부터 입력받은 생선의 종류와 같은 표준 영상의 색상값과 형태의 특징값을 서로 비교하여 각각의 부위별 표준편차를 계산하고 백분율로 표현하는 표준편차 산출 수단 및 상기 백분율로 표현된 표준편차들을 합산하여 평균을 구하고 이를 0부터 10까지의 점수대로 환산하여 신선도를 산출하는 신선도 산출 수단을 포함하여 수행한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 신선도 정보는 '0'에 가까울수록 신선도가 낮고, '10'에 가까울수록 신선도가 높다.
또한, 본 발명은 상기 어플리케이션이 저장된 스마트 기기를 더 제공한다.
또한, 본 발명은 카메라가 구비된 스마트 기기 및 상기 스마트 기기와 통신망을 통해 연결되고, 상기 스마트 기기로부터 생선의 영상을 입력받아 상기 생선의 신선도를 판단하는 기능을 수행하는 상기 어플리케이션이 저장된 서버를 포함하는 생선 신선도 판단 시스템 더 제공한다.
본 발명의 생선의 신선도 판별을 위한 매체에 저장된 어플리케이션 및 그 어플리케이션이 저장된 스마트 기기에 의하면 소비자가 신선도를 판별 받고자 하는 생선의 영상을 어플리케이션에 입력하는 것만으로도 생선의 신선도를 쉽게 확인할 수 있고, 생선의 종류별 부위별 영상으로부터 신선도를 판단하며, 판별 받고자 하는 생선 영상과 비교되는 표준 영상은 전문가들에 의해 선정된 신선한 생선 영상을 이용함으로써 신선도 판별 결과가 정확성 및 신뢰성이 높다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션의 동작 환경을 설명하기 위한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션의 기능을 설명하기 위한 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션의 생선 정보 입력 수단을 설명하기 위한 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션의 신선도 판단 수단을 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션의 신선도 계산 수단을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있는데 이 경우에는 단순한 용어의 명칭이 아닌 발명의 상세한 설명 부분에 기재되거나 사용된 의미를 고려하여 그 의미가 파악되어야 할 것이다.
이하, 첨부한 도면에 도시된 바람직한 실시예들을 참조하여 본 발명의 기술적 구성을 상세하게 설명한다.
그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션의 동작 환경을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션은 컴퓨터(100)를 기능시켜 생선의 신선도를 판별하는 컴퓨터 프로그램이다.
또한, 상기 컴퓨터(100)는 일반적인 퍼스널 컴퓨터(100a)뿐만 아니라, 스마트폰이나 태블릿 PC와 같은 스마트 기기(100b)를 포함하는 광의의 컴퓨팅 장치를 의미한다.
또한, 상기 컴퓨터 프로그램은 통신망을 통해 상기 컴퓨터프로그램을 전송할 수 있는 서버(110)에 저장될 수 있다.
또한, 상기 컴퓨터 프로그램은 별도의 기록 매체에 저장되어 제공될 수 있으며, 상기 기록매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되어 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다.
예를 들면, 상기 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD, DVD와 같은 광 기록 매체, 자기 및 광 기록을 겸할 수 있는 자기-광 기록 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등 단독 또는 조합에 의해 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치일 수 있다.
또한, 상기 컴퓨터 프로그램은 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등이 단독 또는 조합으로 구성된 프로그램일 수 있고, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라, 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드로 짜여진 프로그램일 수 있다.
또한, 상기 서버(110)는 카메라가 구비되어 생선의 영상을 촬영할 수 있는 일반적인 스마트 기기와 함께 하나의 생선 신선도 판별 시스템으로 제공될 수 있다.
여기서, 상기 스마트 기기(100b)는 통신망을 통해 상기 서버(110)와 연결되고, 상기 서버(110)는 상기 스마트 기기(110b)로부터 데이터를 입력받아 상기 컴퓨터 프로그램 기능을 수행한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션의 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 어플리케이션(1000)은 상기 컴퓨터(100)를 소비자로부터 신선도 판별 대상인 생선의 종류와 영상을 입력받는 생선 정보 입력 수단(1100), 상기 영상(이하'입력 영상'이라함)을 미리 저장된 표준 영상과 비교하여 생선의 신선도를 판단하는 신선도 판단 수단(1200)으로 기능하게 한다.
또한, 도 3은 생선 정보 입력 수단을 설명하기 위한 것으로, 도 3을 참조하면, 상기 생선 정보 입력 수단(1100)은 생선 종류 선택 수단(1110), 영상 입력 수단(1120) 및 후기 공유 수단(1130)을 포함하여 기능을 수행한다.
상기 생선 정보 입력 수단(1100)은 소비자가 촬영한 생선의 영상을 입력받기 위한 것으로 먼저, 상기 생선 종류 선택 수단(1110)은 고등어, 우럭, 광어, 조기 등과 같은 생선의 종류를 소비자로부터 선택받는다(1100').
다음, 상기 영상 입력 수단(1120)은 소비자로부터 선택된 생선의 종류의 부위별 촬영된 영상을 입력받는다(1120').
여기서, 상기 생선의 부위는 생선의 아가미, 비늘 또는 눈을 포함할 수 있다.
그러나, 상기 영상 입력 수단(1120)은 상기 생선의 전체 영상을 입력받고 아래에서 설명할 생선의 부위별 표준 영상을 이용하여 영상 비교를 통해 생선의 부위별 영상을 자동으로 추출할 수 있다.
또한, 상기 퍼스널 컴퓨터(100a)가 상기 생선 정보 입력 수단(1100)으로 기능할 경우 소비자로부터 영상을 데이터 파일 형태로 입력받아야 하나 상기 스마트 기기(100b)가 상기 생선 정보 입력 수단(1100)으로 기능할 경우에는 생선 촬영 시 자동으로 영상이 입력된다.
또한, 상기 후기 공유 수단(1130)은 소비자로부터 판매점에 대한 후기 정보를 입력받고, 입력된 후기 정보를 통신망을 통해 다른 소비자들에게 공유할 수 있게 한다.
또한, 상기 후기 정보(1130')는 상기 생선을 구입한 판매점명, 판매점 위치, 판매점의 평점 또는 후기를 포함할 수 있다.
따라서, 소비자는 직접 생선의 신선도를 판별하지 않고, 타인이 작성한 후기를 참조하여 신선한 생선을 구입할 수 있다.
또한, 도 4는 신선도 판단 수단을 설명하기 위한 것으로, 도 4를 참조하면, 상기 신선도 판단 수단(1200)은 데이터 베이스 생성 수단(1210), 신선도 계산 수단(1220)을 포함하여 기능을 수행한다.
상기 데이터 베이스 생성 수단(1200)은 전문가들이 선정한 신선한 생선들의 종류에 따른 부위별 표준 영상들(1211)을 데이터 베이스(1213)로 구축한다.
예를 들면, 상기 부위별 표준 영상은 색상값과 특징값으로 추출되어 데이터 베이스(1213)로 구축될 수 있으며, 상기 색상값과 특징값은 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘과 같은 기계 학습 알고리즘을 통해 추출될 수 있다.
여기서, 상기 색상값은 각 표준 영상의 R값, G값, B값을 평균한 각각의 집한인 RGB값으로 추출하였으며, 형태의 특징값은 컨볼루션된 생선 이미지의 외곽선(Edge) 성분으로 추출하였다.
또한, 상기 데이터 베이스(1213)에는 생선 종류(1213a)별로 아가미(1213aa), 비늘(1213ab), 눈(1213ac)에 관한 RGB값 및 형태의 특징값이 저장된다.
또한, 본 발명에서는 상기 특징값들을 추출하기 위해 CNN 알고리즘을 이용하였으나, SIFT(Scale Invariant Feature Transform, SURF(Speeded Up Robust Features), PCA(Principal Component Analysis), Haar Like Feature 알고리즘과 같은 특징 추출 알고리즘을 사용하여 특징값을 추출할 수 있다.
또한, 상기 신선도 계산 수단(1220)은 상기 입력 영상의 색상값과 형태의 특징값을 추출하고 상기 표준 영상의 색상값과 형태의 특징값을 서로 비교하여 신선도를 판단하는 기능을 수행한다.
이하에서는 도 5를 참조하여 신선도 계산 수단을 상세히 설명한다.
도 5는 신선도 계산 수단을 설명하기 위한 것으로, 도 5를 참조하면, 상기 신선도 계산 수단(1220)은 판별 대상 특징 추출 수단(1221), 표준편차 산출 수단(1222), 신선도 산출 수단(1223)을 포함하여 기능을 수행한다.
상기 판별 대상 특징 추출 수단(1221)은 상기 입력 영상(1221a)을 CNN 알고리즘을 통해 각각의 부위별 특징 정보인 색상값(1221b)과 형태의 특징값(1221c)을 추출하는 기능을 수행한다.
또한, 상기 표준편차 산출 수단(1222)은 상기 입력 영상(1221a)과 소비자로부터 입력받은 생선의 종류와 같은 표준 영상의 색상값과 형태의 특징값을 서로 비교하여 각각의 부위별 표준편차를 계산하고 백분율로 표현하는 기능을 수행한다(1222').
예를 들면, 신선도를 판단하고자 하는 입력 영상의 생선 종류가 고등어일 경우 아가미 부위 영상의 RGB값(1221ba), 비늘 부위 영상의 RGB값(1221bb) 또는 눈 부위 영상의 RGB값과 상기 데이터 베이스(1213)의 고등어 아가미 부위 표준 영상의 RGB값(1213aa). 비늘 부위 표준 영상의 RGB값(1213ab) 또는 눈 부위 표준 영상의 RGB값을 이용하여 표준편차를 구할 수 있다.
또한, 도면에는 도시되지는 않았으나 상기 입력 영상에서 아가미 부위 영상의 형태 특징값, 비늘 부위 영상의 형태 특징값 또는 눈 부위 영상의 형태의 특징값과 상기 데이터 베이스(1213)의 고등어 아가미 부위 표준 영상의 형태의 특징값, 비늘 부위 표준 영상의 형태의 특징값 또는 눈 부위 표준 영상의 형태의 특징값을 이용하여 표준편차를 더 구할 수 있다.
여기서, 상기 표준편차는 상기 입력 영상과 상기 표준 영상의 유사도를 판단하기 위한 기준으로 사용하였으나 두 데이터 간에 유사도를 판단할 때 많이 사용되는 유클리디안 거리를 기준으로 유사도를 판단할 수 있다.
또한, 상기 신선도 산출 수단(1223)은 상기 백분율로 표현된 표준편차들(1223a)을 합산하여 평균을 구하고, 이를 0부터 10까지의 점수대로 환산하여 신선도를 산출하는 기능을 수행한다.
또한, 도면에서는 색상값에 대한 표준편차만을 이용하여 신선도 판별 결과를 계산하는 것으로 도시하였으나 상기 형태의 특징값을 이용한 표준편차와 더한 값을 평균하여 최종적으로 신선도 판별을 수행할 수 있다.
여기서, 상기 신선도는 '0'에 가까울수록 신선도가 낮고, '10'에 가까울수록 신선도가 높음을 나타낸다.
즉, 본 발명은 소비자가 신선도를 판별 받고자 하는 생선의 영상을 상기 어플리케이션에 입력하는 것만으로도 생선의 신선도를 쉽고 편리하게 제공받을 수 있고, 입력된 영상이 전문가에 의해 선정된 신선한 생선 영상과 비교하여 생선의 신선도 판별 결과를 출력함으로 객관적이고 신빙성 있는 생선의 신선도 판별 결과를 확인할 수 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이 본 발명은 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.
100:컴퓨터 100a:퍼스널 컴퓨터
100b:스마트 기기 110:서버
1000:어플리케이션 1100:생선 정보 입력 수단
1110:생선 종류 선택 수단 1120:생선 영상 입력 수단
1130:후기 공유 수단 1200:신선도 판단 수단
1210:데이터 베이스 생성 수단 1220:신선도 계산 수단
1221:판별대상 특징 추출 수단 1222:표준편차 산출 수단
1223:신선도 산출 수단

Claims (9)

  1. 컴퓨터를
    소비자로부터 신선도 판별 대상인 생선의 종류를 포함하는 정보와 영상을 입력받는 생선 정보 입력 수단;및
    상기 영상(이하'입력 영상'이라함)을 미리 저장된 표준 영상과 비교하여 생선의 신선도를 판단하는 신선도 판단 수단;으로 기능하게 하는 매체에 저장된 어플리케이션
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 생선 정보 입력 수단;은
    상기 생선의 종류를 선택받는 생선 종류 선택 수단;및
    상기 생선의 부위별 영상을 입력받는 영상 입력 수단;을 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 어플리케이션
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 생선 정보 입력 수단은 소비자가 상기 생선을 구입한 판매점명, 판매점 위치, 판매점의 평점 또는 후기를 입력받고 입력된 판매점명, 판매점 위치, 판매점의 평점 또는 후기를 통신망을 통해 다른 소비자들에게 전송함으로써 공유할 수 있게 하는 후기 공유 수단;을 더 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 어플리케이션
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 생선의 부위는 생선의 아가미, 비늘 또는 눈을 포함하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 어플리케이션
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 신선도 판단 수단;은
    전문가들이 선정한 신선한 생선들의 종류에 따른 부위별 표준 영상들을 기반으로 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 통해 생선의 색상값과 형태의 특징값을 추출하여 저장하는 데이터 베이스 생성 수단;
    상기 입력 영상의 색상값과 형태의 특징값을 계산하여 상기 표준 영상의 색상값과 형태의 특징값을 서로 비교하여 신선도를 판단하는 신선도 계산 수단;을 수행하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 어플리케이션
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 신선도 계산 수단은 상기 생선의 부위별 영상을 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 통해 생선 부위별 색상값과 형태의 특징값을 도출하는 판별 대상 특징 추출 수단;
    상기 생선 영상과 소비자로부터 입력받은 생선의 종류와 같은 표준 영상의 색상값과 형태의 특징값을 서로 비교하여 각각의 부위별 표준편차를 계산하고 백분율로 표현하는 표준편차 산출수단;및
    상기 백분율로 표현된 표준편차들을 합산하여 평균을 구하고 이를 0부터 10까지의 점수대로 환산하여 신선도를 산출하는 신선도 산출 수단;을 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 어플리케이션
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 신선도 정보는 '0'에 가까울수록 신선도가 낮고, '10'에 가까울수록 신선도가 높은 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 어플리케이션
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항의 어플리케이션이 저장된 스마트 기기
  9. 카메라가 구비된 스마트 기기;및
    상기 스마트 기기와 통신망을 통해 연결되고, 상기 스마트 기기로부터 생선의 영상을 입력받아 상기 생선의 신선도를 판단하는 기능을 수행하는 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항의 어플리케이션이 저장된 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 생선 신선도 판단 시스템
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