1. 서비스 명칭
 

• 음식 이미지 분류 시스템
   

2. 서비스 배경 및 목적 
 

•  다양한 종류의 음식을 큰 카테고리별로 분류하는 시스템
•  분류가 어려운 한국 음식의 이미지 분류를 통해 식단 관리가 필요한 사람들의 허용 가능 또는 허용 불가능한 음식 종류를 판별하기 위함.

3.  관련 연구 및 사례 분석 
 

• 전이 학습을 이용한 음식 이미지 분류 모델 : https://hangjastar.tistory.com/193딥러닝 기반 음식사진 인식을 통한 당뇨환자 영양관리 기술 개발
•  : https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchReport.do?cn=TRKO201800039140

4. 인공지능 모델의 입출력 

 

• 모든 데이터는 jpg로 확장자 변환 후 사용(jpg)

5. 데이터셋 구축방안 

한국 음식의 경우 다양한 양념을 사용하고, 여러 조리법을 활용한 음식이 주를 이루고 있기 때문에 음식 인식과 분류가 어려운 면이 있습니다. 따라서 인공지능을 활용하여 분류하기 위해 다양한 음식 이미지를 필요하며, 인공지능 기술의 활성화를 위해선 무엇보다 다양한 패턴의 고품질 이미지 데이터 확보가 중요합니다.

https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100를 이용하여 데이터셋 수집

6. 데이터셋 구성 목표 

 음식분류 및 한국인이 즐겨 먹는 음식통계를 참조하여 선정된 150종의 음식으로 구성되며, 한식메뉴외국어표기 길라잡이(한식재단, 200 International Korean Menu Guide, 2014)를 참고하여 음식의 종류를 대분류(밥, 면, 국 등) 및 소분류를 결졍하고 ID를 부여하고 구조화

7. 인공지능 모델 평가 방법 
 

• 정확도 (accuracy) = 맞춘 이미지 개수 / 전체 시도 개수

8. 서비스 구축계획 및 사용 시나리오 
 

• 음식 분류가 필요한 여러 사용자에게 서비스