과제정보
본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화 사업의 지원을 통해 수행한 ICT멘토링 프로젝트 결과물입니다.
참고문헌
- 이상림, "우리나라 저출산 현황과 향후 대책 방향," 미래정책 포커스, 경제.인문사회연구회, 2023년 여름호.
- Sasaki Yutaka. "The truth of the F-measure." University of Manchester, 2007
한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)
- 한국정보처리학회 2024년도 추계학술발표대회
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- Pages.930-931
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- 2024
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
인공지능 객체인지를 통한 도넛 분류 및 무인 판매 시스템 개발
A development of an AI-based Donut Classification and Unmanned Sales System
- 김태규 (건국대학교 산업공학과 ) ;
- 최지용 (건국대학교 산업공학과 ) ;
- 허진 (한국공학대학교 전자공학과 ) ;
- 문재현 (한국기술거래사회)
- Tae-Gyu Kim (Dept. of Industrial Engineering, Kon-Kuk University) ;
- Ji-Yong Choi (Dept. of Industrial Engineering, Kon-Kuk University) ;
- Jin Heo (Dept. of Electronic Engineering, Tech University of Korea) ;
- Jaehyun Moon (Korea Technology Transfer Agents Association)
- 발행 : 2024.10.31
초록
인건비 상승과 비대면 서비스 수요 증가로 인해 소매업계에서 무인 판매 시스템의 도입 필요성이 커지고 있다. 이를 해결하고자 본 프로젝트에서는 인공지능 객체 인식 기술을 활용한 도넛 분류 및 무인 판매 시스템 "InoDonut"을 개발하였다. NVIDIA Jetson Nano를 기반으로 도넛을 실시간으로 인식하고 자동으로 결제하며, LLM API를 활용한 추천 시스템을 통해 고객 맞춤형 도넛 추천 서비스를 제공한다. 또한, 판매대는 AWS 서버와 연동되어 매장의 운영을 효율적으로 관리할 수 있다.
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