인공지능 기반 구글넷 딥러닝과 IoT를 이용한 의류 분류
Classification of Clothing Using Googlenet Deep Learning and IoT based on Artificial Intelligence
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최근 4차 산업혁명 관련 IT기술 중에서 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 인공지능과 사물인터넷은 다양한 연구를 통해 여러 분야에서 우리 실생활에 적용되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷과 객체인식 기술을 활용한 인공지능을 적용하여 의류를 분류하고자 한다. 이를 위해 이미지 데이터셋은 웹캠과 라즈베리파이를 이용하여 의류를 촬영하고, 촬영된 이미지 데이터를 전이학습된 컨벌루션 뉴럴 네트워크 인공지능망인 구글넷에 적용하였다. 의류 이미지 데이터셋은 온전한 이미지 900개와 손상이 있는 이미지 900 그리고 총 1800개를 가지고 상하의 2개의 카테고리로 분류하였다. 분류 측정 결과는 온전한 의류 이미지에서는 약 97.78%의 정확도를 보였다. 결론적으로 이러한 측정결과와 향후 더 많은 이미지 데이터의 보완을 통해 사물인터넷 기반 플랫폼상에서 인공지능망을 활용한 여타 사물들의 객체 인식에 대한 적용 가능성을 확인하였다.
Abstract
Recently, artificial intelligence (AI) and the Internet of things (IoT), which are represented by machine learning and deep learning among IT technologies related to the Fourth Industrial Revolution, are applied to our real life in various fields through various researches. In this paper, IoT and AI using object recognition technology are applied to classify clothing. For this purpose, the image dataset was taken using webcam and raspberry pi, and GoogLeNet, a convolutional neural network artificial intelligence network, was applied to transfer the photographed image data. The clothing image dataset was classified into two categories (shirtwaist, trousers): 900 clean images, 900 loss images, and total 1800 images. The classification measurement results showed that the accuracy of the clean clothing image was about 97.78%. In conclusion, the study confirmed the applicability of other objects using artificial intelligence networks on the Internet of Things based platform through the measurement results and the supplementation of more image data in the future.
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