소고기 육질 등급 예측을 위한 분류 알고리즘의 성능 연구

Abstract

축산물 등급제에도 불구하고 축산물 품질 공정 평가의 필요성과 명확성 제고가 지속적으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 소가 도축되기 전의 이력 정보를 이용한 다양한 기계 학습 알고리즘에 적용하여 소고기의 육질 등급을 예측하였다. 이를 위하여, 피어슨 상관계수를 이용하여 소의 이력정보로부터 가장 관련 높은 속성들을 추출하였으며 나이브 베이즈, 인공 신경망, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, 의사결정나무, kNN, SVM 기법을 적용하였다. 예측 결과를 비교하고 측정의 정확도를 검증한 결과 kNN 기법에서 97.2%의 가장 우수한 예측 결과가 도출되었다. 기존의 연구가 초음파 화상 이미지에 SFTA 및 AdaBoost를 사용하는 예측 방법 등을 사용한 것과 달리 본 연구는 도축하기 전 소의 이력 정보만을 활용하여 육질 등급을 예측하였다는데 큰 의미가 있다.