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저자정보
이웅섭 (Gyeongsang National University) 김성환 (Gyeongsang National University) 류종열 (Gyeongsang National University) 반태원 (Gyeongsang National University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제21권 제5호
발행연도
2017.5
수록면
1,009 - 1,015 (7page)

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최근 사물 인터넷 기술의 활용을 통해 가축 및 축사 관련 빅데이터 축적이 가능해 졌다. 이러한 빅 데이터를 기반으로 다양한 기계학습방안들이 가축관리에 적용되어 축산농가의 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구에서는 현재 가장 주목받고 있는 기계학습 기술인 딥러닝을 적용한 질병개체 파악방안을 제안한다. 제안한 방안에서는 정상상태와 질병상태의 가축들이 섞여있는 환경에서 상태에 따라 다른 생체데이터 특성을 지닐 때 심층신경망을 이용하여 가축의 상태를 분류한다. 제안 방안은 가축 생체데이터의 통계적 특성을 모르는 상황에서도 학습을 통해서 가축의 상태를 정확하게 분류할 수 있다. 질병개체의 정확한 파악은 구제역과 같은 전염성 질병을 예방하는데 큰 도움이 될 수 있다.
#딥러닝 #이상개체파악 #축사 #생체정보 #Deep Learning #Anomaly detection #Livestock #Biometric data

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 환경
Ⅲ. 제안방안
Ⅳ. 결과분석
Ⅴ. 결론
ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
K. Han, W. Lee, and K. Sung, “Development of a model to analyze the relationship between smart pig-farm environmental data and daily weight increase based on decision tree,” Journal of Korea Institute of information and communication engineering, vol. 20, no. 12, pp.2348- 2354, Dec. 2016. M.S. Lee and Y.C. Choe, “Forecasting Sow’s Productivity using the Machine Learning Models,” Journal of Agricultural Extension & Community Development, vol. 16, no. 4, pp. 939-965, Dec. 2009. D. Z. Caraviello, K. A.Weigel, M. Craven, D. Gianola, N. B. Cook, K. V. Nordlund and M. C. Wiltbank, “Analysis of reproductive performance of lactating cows on large dairy farms using machine learning algorithms,” Journal of dairy science, vol. 89, no. 12, pp.4703-4722, Dec. 2006. S. Shahinfar, D. Page, J. Guenther, V. Cabrera, P. Fricke and K. Weigel, “Prediction of insemination outcomes in Holstein dairy cattle using alternative machine learning algorithms,” Journal of dairy science, vol. 97, no. 2, pp.731-742, Feb. 2014. S. J. Roberts, R. Cain and M. S. Dawkins, “Prediction of welfare outcomes for broiler chickens using Bayesian regression on continuous optical flow data,” Journal of the Royal Society interface, pp.3436-3443, Sep. 2012.

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