1. 진안 홍삼 품질 분류

2. 서비스 배경 및 목적 
 

• 농가에서 농산물 품질을 분류하는데 있어서 객관적인 품질 분류 가능
• 인공지능 모델을 탑재한 품질분류기로 빠른 분류 가능
• 농가의 인건비 감소로 인한 소비자가격 인하 가능
• 소비자들의 품질에 대한 믿음 가능

3. 인공지능 모델의 입출력 
 

• 입력: 홍삼 x-ray 이미지 데이터 (파일형식: .jpg)
• 출력: 홍삼 품질 분류 ( 상, 중, 하)
   

4. 데이터셋 구축방안 
 

• AIHub 공원 주요시설 및 불법행위 감시 CCTV 영상 데이터(https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=71319) 에 있는 데이터 이미지 데이터를 분류해 사용하여 학습 실시

5. 데이터셋 구성 목표 

• 학습셋: 300개 이미지
• 시험셋: 30개 이미지
• 클래스별 비율: 3개의 클래스

6. 인공지능 모델 평가 방법 
 

• 정확도 (accuracy) = 맞춘 샘플 개수 / 전체 샘플 개수

7. 인공지능 모델 성능 목표 
  

• 정확도 (accuracy) 60.0%

8. 서비스 구축계획 및 사용 시나리오 
 

• 농가 내 AI 모델을 탑재한 품질 분류기 적용
• 경량화된 모델을 모바일 기기에 적용함으로써 사용자들의 구매 전 품질 검증 가능

9. 서비스 기대효과 

• 농가 내 AI 모델을 탑재한 품질 분류기 적용으로 빠른 분류 가능
• 인건비 감소로 인한 출하가 인하
• 경량화된 모델을 모바일 기기에 적용함으로써 사용자들의 구매 전 품질 검증 가능