KR20210017338A - 빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 모든 농수산물에 음파를 조사할 경우, 상태에 따라 각기 다른 주파수를 반사시키는 원리를 이용하여, 스마트폰으로 해당 농산물에 음파를 조사하고 반사되는 주파수를 인지하여 상태를 사전 판단할 수 있는 스마트폰 앱 관련 기술이다. 이를 통하여 소비자가 농수산물을 구입하고자 할 경우, 편리하고 안전한 먹거리 쇼핑이 가능한 스마트폰 앱 관련 기술을 제공하는데 그 주된 목적이 있다.
본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 은 농수산물의 상태 정보를 정확히 인지하고 구입할 수 있으므로, 안전하고 편리한 소비에 도움을 줄 수 있다. 또한 정확하고 자신이 원하는 맞춤형 쇼핑에 도움을 주어, 소비자 만족도를 향상시킬 수 있다. 1인가구의 경우, 쇼핑에 대한 불만으로 오프라인 쇼핑이 줄고 온라인 쇼핑이 증가하는 추세에서 재미있는 쇼핑을 유도하여, 오프라인 쇼핑 및 전체 쇼핑 빈도 활성화에 크게 기여할 수 있다.
식중독 및 식품관련 사고 빈도의 축소에 기여할 수 있으며, 뿐만 아니라 공공급식(학교 급식 등)에도 적용할 경우, 식품안전에 도움을 줄 수 있다.
소비자들의 식품정보에 대한 정확한 접근으로 건전하고 안전한 먹거리 문화 형성에 기여할 수 있다. 또한, 국내 농수산물의 우수한 품질을 소비자들이 과학적으로 직접 경험함으로써, 국내 농수산물에 대한 인식 제고와 소비 증진에 기여할 수 있다.
본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 은 농수산물의 상태 정보를 정확히 인지하고 구입할 수 있으므로, 안전하고 편리한 소비에 도움을 줄 수 있다. 또한 정확하고 자신이 원하는 맞춤형 쇼핑에 도움을 주어, 소비자 만족도를 향상시킬 수 있다. 1인가구의 경우, 쇼핑에 대한 불만으로 오프라인 쇼핑이 줄고 온라인 쇼핑이 증가하는 추세에서 재미있는 쇼핑을 유도하여, 오프라인 쇼핑 및 전체 쇼핑 빈도 활성화에 크게 기여할 수 있다.
식중독 및 식품관련 사고 빈도의 축소에 기여할 수 있으며, 뿐만 아니라 공공급식(학교 급식 등)에도 적용할 경우, 식품안전에 도움을 줄 수 있다.
소비자들의 식품정보에 대한 정확한 접근으로 건전하고 안전한 먹거리 문화 형성에 기여할 수 있다. 또한, 국내 농수산물의 우수한 품질을 소비자들이 과학적으로 직접 경험함으로써, 국내 농수산물에 대한 인식 제고와 소비 증진에 기여할 수 있다.
Description
본 발명은 빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스에 관한 것으로, 모든 농수산물에 음파를 조사할 경우, 상태에 따라 각기 다른 주파수를 반사시키는 원리를 이용하여, 스마트폰으로 해당 농산물에 음파를 조사하고 반사되는 주파수를 빅데이터와 인공지능에 기반하여 분석함으로써 농수산물의 상태를 사전 판단해 주는 스마트폰 앱(APP) 관련 서비스이다.
본 발명은 모든 농수산물에 음파를 조사할 경우, 상태에 따라 각기 다른 주파수를 반사시키는 원리를 이용하여, 스마트폰으로 해당 농산물에 음파를 조사하고 반사되는 주파수를 인지하여 상태를 사전 판단할 수 있다는 기술에 기반한 앱 기술이다.
인공지능을 기반으로 해당 앱을 사용한 소비자들의 댓글과 후기를 기반으로 데이터를 분석하여 보다 정학하고 정밀한 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 수박을 두드려 소리만으로 과숙정도, 질병여부를 판단할 수 있다. 따라서, 스마트폰으로 음파를 조사하고 반사되는 주파수를 확인할 경우, 수박의 맛과 질병여부 등을 미리 사전 판단할 수 있다. 실제로 수박을 두드려 소리만으로 과숙정도와 질병여부를 판단하는 빅데이터와 논문, 해당 직업 종사자들의 경험정보가 다수 상존(常存) 한다. 이는 실례를 든 경우이며, 다양한 과일에 본 기술을 적용할 경우 소비자 쇼핑에 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.
일례로 생선과 육류의 상한 정도를 사전에 정확히 판단할 수 있다면, 식중독이나 배탈을 미연에 방지하고, 소비자 입장에서는 보다 신선한 농수산물을 구입하는 데 많은 도움을 받을 수 있다.
채소 중에서도 육안으로 상태를 판단하기 어려운 경우가 발생할 수 있다. 예를 들어, 호박과 같은 경우에는 내부상태를 육안으로 정확히 판단하기 어려운 것이 사실이다. 이때 구입 전에 스마트폰 앱으로 호박의 상태를 정확히 판단하고 구입할 수 있다면, 소비자들의 쇼핑에 획기적인 도움을 줄 수 있을 것이다.
초기에는 음파를 사용하지만 장기적으로 초음파를 사용할 경우, 보다 정확한 농수산물 관련 상태 정보를 스마트폰 앱으로 소비자에게 정확히 전달하여 소비자의 언전하고 체계적인 쇼핑에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
인공지능을 바탕으로 소비자들의 사용정보를 지속적으로 분석하여, 분석 정보의 정확도를 높여 나갈 경우, 보다 정확한 농수산물 관련 상태 정보를 전달하여 소비자 만족도를 높여나갈 수 있다.
현재까지는 소비자가 손쉽게 농수산물을 선별하여 맛있고 안전한 먹거리를 구별할 수 있는 기술이 없어서, 소비자들이 농수산물 쇼핑 시 많은 어려움을 겪고 있는 것이 사실이다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 모든 농수산물에 음파를 조사할 경우, 상태에 따라 각기 다른 주파수를 반사시키는 원리를 이용하여, 스마트폰으로 해당 농산물에 음파를 조사하고 반사되는 주파수를 인지하여 상태를 사전 판단할 수 있는 스마트폰 앱 관련 기술이다. 이를 통하여 소비자가 농수산물을 구입하고자 할 경우, 편리하고 안전한 먹거리 쇼핑이 가능한 스마트폰 앱 관련 기술을 제공하는데 그 주된 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 의 개발 과정은 (A) 빅데이터를 기반으로 과일이나 농수산물의 음파 반사 관련 정보를 수집하는 단계와, (B) 상기 빅데이터를 분석하고 스스로 학습하는 과정을 거치면서 특정 패턴을 인식할 수 있는 능력을 갖춘 머신러닝(인공지능) 기술을 적용하는 단계와, (C) 상기 머신러닝을 한 단계 발전시켜 상기 빅데이터를 분석하여, 스스로 상기 빅데이터를 분류해 유사 정보 간 취합과 취합한 관련 정보를 스스로 파악하는 딥러닝(인공지능) 기술을 적용하는 단계와, (D) 이를 통하여 스마트폰 음파발신 앱을 적용하는 단계와, (E) 음파가 발신된 후, 반사되는 음파를 스마트폰 스피커로 수집하는 단계와, F) 수집된 반사정보를 상기 생성된 딥러닝을 통하여 분석하여 최종 정보를 제공하는 단계를 포함하여 이루어지는데 있다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 은 농수산물의 상태 정보를 정확히 인지하고 구입할 수 있으므로, 안전하고 편리한 소비에 도움을 줄 수 있다. 또한 정확하고 자신이 원하는 맞춤형 쇼핑에 도움을 주어, 소비자 만족도를 향상시킬 수 있다. 1인가구의 경우, 쇼핑에 대한 불만으로 오프라인 쇼핑이 줄고 온라인 쇼핑이 증가하는 추세에서 재미있는 쇼핑을 유도하여, 오프라인 쇼핑 및 전체 쇼핑 빈도 활성화에 크게 기여할 수 있다.
식중독 및 식품관련 사고 빈도의 축소에 기여할 수 있으며, 뿐만 아니라 공공급식(학교 급식 등)에도 적용할 경우, 식품안전에 도움을 줄 수 있다.
소비자들의 식품정보에 대한 정확한 접근으로 건전하고 안전한 먹거리 문화 형성에 기여할 수 있다. 또한, 국내 농수산물의 우수한 품질을 소비자들이 과학적으로 직접 경험함으로써, 국내 농수산물에 대한 인식 제고와 소비 증진에 기여 가능하다.
소비자들이 과학적 정보에 기반한 현명한 소비를 지향하므로, 공급자도 양질의 품질을 유지하기 위한 노력을 경주할 것이며, 이에 따른 관련 부대 산업의 파급효과로 신규 일자리 창출이 가능하다.
도 1은 본 발명의 개발 취지 및 필요성을 쉽게 설명하기 위한 그림자료,
도 2는 본 발명의 개발 목적을 쉽게 설명하기 위한 그림자료,
도 3은 본 발명의 특징과 장점을 쉽게 설명하기 위한 그림자료,
도 4는 본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 의 적용과정을 예시적으로 설명하기 위한 그림자료,
도 5는 본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 의 농수산물 분석의 구체적인 과정을 예시적으로 설명하기 위한 그림자료,
도 6은 본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 의 농수산물 분석 결과의 도출과정을 예시적으로 설명하기 위한 그림자료.
도 2는 본 발명의 개발 목적을 쉽게 설명하기 위한 그림자료,
도 3은 본 발명의 특징과 장점을 쉽게 설명하기 위한 그림자료,
도 4는 본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 의 적용과정을 예시적으로 설명하기 위한 그림자료,
도 5는 본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 의 농수산물 분석의 구체적인 과정을 예시적으로 설명하기 위한 그림자료,
도 6은 본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 의 농수산물 분석 결과의 도출과정을 예시적으로 설명하기 위한 그림자료.
본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 의 구체적인 내용을 살펴보면 다음과 같다.
본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 의 개발 과정은 (A) 빅데이터를 기반으로 과일이나 농수산물의 음파 반사 관련 정보를 수집하는 단계와, (B) 상기 빅데이터를 분석하고 스스로 학습하는 과정을 거치면서 특정 패턴을 인식할 수 있는 능력을 갖춘 머신러닝(인공지능) 기술을 적용하는 단계와, (C) 상기 머신러닝을 한 단계 발전시켜 상기 빅데이터를 분석하여, 스스로 상기 빅데이터를 분류해 유사 정보 간 취합과 취합한 관련 정보를 스스로 파악하는 딥러닝(인공지능) 기술을 적용하는 단계와, (D) 이를 통하여 스마트폰 음파발신 앱을 적용하는 단계와, (E) 음파가 발신된 후, 반사되는 음파를 스마트폰 스피커로 수집하는 단계와, F) 수집된 반사정보를 상기 생성된 딥러닝을 통하여 분석하여 최종 정보를 제공하는 단계를 포함하여 이루어지는데 있다.
먼저, 본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 의 개발과정을 보다 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.
본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 의 인공지능 기반 창의적, 독창적인 기술의 적용계획은 다음과 같다.
위에서 언급한 서비스를 실현하기 위해서는 빅데이터 분석이 필요하다. 관련 빅데이터 자료는 다음과 같다.
본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 의 핵심기술의 구체적인 적용과정은 다음과 같다.
1단계; 스마트폰의 스피커를 통하여 일정한 주파수의 음파를 조사한다.
2단계; 과일이나 농수산물이 음파를 반사한다[과일이나 농수산물의 상태에 따라, 세포의 밀도와 상태가 다르고, 이에 따라 조사된 음파의 반사정도(주파수 및 파장 등의 변화)가 달라지므로, 이를 통하여 과일 및 농수산물의 상태를 확인가능하다.]
3단계; 스마트폰의 마이크를 통하여 반사된 주파수를 흡음한다.
4단계; 반사된 음파를 인공지능으로 분석하는 것을 통하여 과일 및 농수산물의 상태를 판별가능하다.
상기에서는 본 발명에 따른 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스" 를 설명하기 위해, 구체적인 적용과정을 예를 들어 설명하였지만, 이러한 구체적인 적용과정 예로부터 본 발명의 기술사상이 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 충분히 변경 또는 변형 가능한 정도는 본 발명의 범주로 이해하여야 할 것이다.
Claims (1)
- 빅데이터를 기반으로 과일이나 농수산물의 음파 반사 관련 정보를 수집하는 단계와, 상기 빅데이터를 분석하고 스스로 학습하는 과정을 거치면서 특정 패턴을 인식할 수 있는 능력을 갖춘 머신러닝(인공지능) 기술을 적용하는 단계와, 상기 머신러닝을 한 단계 발전시켜 상기 빅데이터를 분석하여, 스스로 상기 빅데이터를 분류해 유사 정보 간 취합과 취합한 관련 정보를 스스로 파악하는 딥러닝(인공지능) 기술을 적용하는 단계와, 이를 통하여 스마트폰 음파발신 앱을 적용하는 단계와, 음파가 발신된 후, 반사되는 음파를 스마트폰 스피커로 수집하는 단계와, 수집된 반사정보를 상기 생성된 딥러닝을 통하여 분석하여 최종 정보를 제공하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 "빅데이터와 음파를 활용한 인공지능 기반 농수산물 선별 서비스"
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP4137804A1 (de) * | 2021-08-20 | 2023-02-22 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Verfahren und system zur manuellen qualitätsprüfung von obst und gemüse und anderen lebensmitteln |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20000060509A (ko) | 1999-03-16 | 2000-10-16 | 김희용 | 과일의 색상 및 외형상태 선별방법 |
| KR20140077006A (ko) | 2012-12-13 | 2014-06-23 | 대한민국 (식품의약품안전처장) | 위해예측기반 수입식품검사 시스템 및 방법 |
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20000060509A (ko) | 1999-03-16 | 2000-10-16 | 김희용 | 과일의 색상 및 외형상태 선별방법 |
| KR20140077006A (ko) | 2012-12-13 | 2014-06-23 | 대한민국 (식품의약품안전처장) | 위해예측기반 수입식품검사 시스템 및 방법 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP4137804A1 (de) * | 2021-08-20 | 2023-02-22 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Verfahren und system zur manuellen qualitätsprüfung von obst und gemüse und anderen lebensmitteln |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E601 | Decision to refuse application |