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사전 획득된 영상 데이터에 포함된 다수의 사진 데이터들에 기초하여 원두의 로스팅 시간에 따른 로스팅 정도를 판별할 수 있는 컨볼루션 신경망을 구축하는 컨볼루션 신경망 구축부;사용자 단말로부터 로스팅 시작 시간 정보, 조정용 사진 및 로스팅 중인 원두를 촬영한 사진 - 상기 원두 촬영 사진은 촬영 시간 정보를 포함함 - 을 수신하는 수신부;상기 원두 촬영 사진의 픽셀 값을 상기 조정용 사진에 기초하여 조정하는 픽셀 값 조정부;상기 구축된 컨볼루션 신경망을 이용하여 상기 픽셀 값이 조정된 원두 촬영 사진에 포함된 상기 로스팅 중인 원두의 로스팅 정도를 판별하는 로스팅 정도 판별부;상기 로스팅 시작 시간 정보, 상기 촬영 시간 정보 및 상기 판별된 로스팅 정도에 기초하여 사전 설정된 로스팅 목표까지 로스팅하는 데 필요한 시간을 연산하는 로스팅 시간 연산부; 및상기 연산된 시간을 사용자 단말에 전송하는 송신부를 포함하고,상기 컨볼루션 신경망 구축부는 상기 사전 획득된 영상 데이터의 제 i번째 - 상기 i는 1 이상 및 상기 사전 획득된 영상 데이터의 프레임의 개수 이하의 정수임 - 사진 데이터에 대하여 사전 설정된 M - 상기 M은 상기 로스팅 정도의 개수임 - 개의 노드들에 대한 정답 값과 상기 제 i번째 사진 데이터에 대해 사전 설정된 N - 상기 N은 1 이상의 정수임 - 회의 컨볼루션 처리를 수행함으로써 획득되는 M 개의 노드들에 대한 출력 값을 비교하여 상기 컨볼루션 처리에 이용되는 필터들의 가중치를 변경함으로써 상기 사전 획득된 영상 데이터에 포함된 다수의 사진 데이터들에 기초하여 원두의 로스팅 시간에 따른 로스팅 정도를 판별할 수 있는 컨볼루션 신경망을 구축하는로스팅 완료 시간 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 픽셀 값 조정부는 사전 획득된 기준 조정용 사진의 픽셀들의 R 값들의 평균 R 값과 상기 조정용 사진의 R 값들의 평균 R 값 간의 제1 차이 값, 상기 기준 조정용 사진의 픽셀들의 G 값들의 평균 G 값과 상기 조정용 사진의 G 값들의 평균 G 값 간의 제2 차이 값, 상기 기준 조정용 사진의 픽셀들의 B 값들의 평균 B 값과 상기 조정용 사진의 B 값들의 평균 B 값 간의 제3 차이 값에 기초하여 상기 촬영 사진의 픽셀 값을 조정하는로스팅 완료 시간 예측 장치
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제2항에 있어서,상기 로스팅 정도 판별부는 상기 픽셀 값이 조정된 촬영 사진을 사전 설정된 크기로 가공한 후 상기 사전 설정된 크기로 가공된 촬영 사진에 포함된 상기 로스팅 중인 원두의 로스팅 정도를 판별하는로스팅 완료 시간 예측 장치
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제3항에 있어서,상기 사전 설정된 로스팅 목표는 상기 사용자 단말로부터 사전에 획득되는로스팅 완료 시간 예측 장치
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삭제
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사전 획득된 영상 데이터에 포함된 다수의 사진 데이터들에 기초하여 원두의 로스팅 시간에 따른 로스팅 정도를 판별할 수 있는 컨볼루션 신경망을 구축하는 단계;사용자 단말로부터 로스팅 시작 시간 정보, 조정용 사진 및 로스팅 중인 원두를 촬영한 사진 - 상기 원두 촬영 사진은 촬영 시간 정보를 포함함 - 을 수신하는 단계;상기 원두 촬영 사진의 픽셀 값을 상기 조정용 사진에 기초하여 조정하는 단계;상기 구축된 컨볼루션 신경망을 이용하여 상기 픽셀 값이 조정된 원두 촬영 사진에 포함된 상기 로스팅 중인 원두의 로스팅 정도를 판별하는 단계;상기 로스팅 시작 시간 정보, 상기 촬영 시간 정보 및 상기 판별된 로스팅 정도에 기초하여 사전 설정된 로스팅 목표까지 로스팅하는 데 필요한 시간을 연산하는 단계; 및상기 연산된 시간을 사용자 단말에 전송하는 단계를 포함하고,상기 컨볼루션 신경망을 구축하는 단계는 상기 사전 획득된 영상 데이터의 제 i번째 - 상기 i는 1 이상 및 상기 사전 획득된 영상 데이터의 프레임의 개수 이하의 정수임 - 사진 데이터에 대하여 사전 설정된 M - 상기 M은 상기 로스팅 정도의 개수임 - 개의 노드들에 대한 정답 값과 상기 제 i번째 사진 데이터에 대해 사전 설정된 N - 상기 N은 1 이상의 정수임 - 회의 컨볼루션 처리를 수행함으로써 획득되는 M 개의 노드들에 대한 출력 값을 비교하여 상기 컨볼루션 처리에 이용되는 필터들의 가중치를 변경함으로써 상기 사전 획득된 영상 데이터에 포함된 다수의 사진 데이터들에 기초하여 원두의 로스팅 시간에 따른 로스팅 정도를 판별할 수 있는 컨볼루션 신경망을 구축하는로스팅 완료 시간 예측 장치의 동작 방법
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제6항에 있어서,상기 픽셀 값을 상기 조정용 사진에 기초하여 조정하는 단계는 사전 획득된 기준 조정용 사진의 픽셀들의 R 값들의 평균 R 값과 상기 조정용 사진의 R 값들의 평균 R 값 간의 제1 차이 값, 상기 기준 조정용 사진의 픽셀들의 G 값들의 평균 G 값과 상기 조정용 사진의 G 값들의 평균 G 값 간의 제2 차이 값, 상기 기준 조정용 사진의 픽셀들의 B 값들의 평균 B 값과 상기 조정용 사진의 B 값들의 평균 B 값 간의 제3 차이 값에 기초하여 상기 촬영 사진의 픽셀 값을 조정하는로스팅 완료 시간 예측 장치의 동작 방법
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제7항에 있어서,상기 로스팅 정도를 판별하는 단계는 상기 픽셀 값이 조정된 촬영 사진을 사전 설정된 크기로 가공한 후 상기 사전 설정된 크기로 가공된 촬영 사진에 포함된 상기 로스팅 중인 원두의 로스팅 정도를 판별하는로스팅 완료 시간 예측 장치의 동작 방법
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제8항에 있어서,상기 사전 설정된 로스팅 목표는 상기 사용자 단말로부터 사전에 획득되는로스팅 완료 시간 예측 장치의 동작 방법
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제6항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터로 하여금 수행하도록 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
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제6항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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