Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2025.05a
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  • Pages.336-339
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  • 2025
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Implementation of an Automated Algorithm for Hanwoo Beef Quality Grading Using K-Means Clustering

K-Means 클러스터링을 활용한 한우 육질등급 판정 자동화 알고리즘 구현

  • Minji Kim (Dept. of Applied Plant Sciences, Kangwon National University) ;
  • Quwon Lee (Dept. of Mechanical & Biomedical Mechatronics Engineering, Kangwon National University) ;
  • Seongjae Lee (Dept. of Electrical & Electronics Engineering, Kangwon National University) ;
  • Byeongseok Ryu (Dept. of Chemical & Biomolecular Engineering, Yonsei University) ;
  • YoungGyun Kim (Convergence Software Lab)
  • 김민지 (강원대학교 농업생명과학대학 식물자원응용과학전공) ;
  • 이규원 (강원대학교 문화예술.공과대학 기계의용.메카트로닉스공학과) ;
  • 이성재 (강원대학교 IT대학 전기전자공학과) ;
  • 류병석 (연세대학교 공과대학 화공생명공학과) ;
  • 김영균 (융합소프트웨어랩)
  • Published : 2025.05.29
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Abstract

본 연구에서는 한우 육질등급 평가의 신속성과 일관성을 향상하기 위해 Python과 OpenCV 기반의 자동화 알고리즘을 구현하였다. 전문가에 의해 이루어지는 기존의 주관적 평가 방식을 대체하여 근내지방도, 육색, 지방색, 조직감을 정량적으로 분석하고 최종 육질등급을 도출한다. 알고리즘은 이미지 전처리, 근내지방도 계산, 육질 및 지방부 대표색 분석, 조직감 평가 과정을 거쳐 객관적이고 일관된 결과를 출력한다. 이를 통해 축산업에서 품질 평가 효율성을 높이고, 영상처리 기술을 활용한 자동화 시스템의 발전에 기여할 것으로 기대된다.

Keywords

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