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저자정보
이웅섭 (경상대학교) 류종열 (국립경상대학교) 반태원 (경상대학교) 김성환 (국립경상대학교) 강상기 (서울대학교) 함영화 (애그리로보텍) 이현준 (서울대학교 그린바이오과학기술연구원)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제22권 제12호
발행연도
2018.12
수록면
1,611 - 1,617 (7page)

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체온은 가축의 건강상태와 직접적으로 연관되어있어서 건강에 문제가 발생하였을 때 체온이 즉각 변화한다. 따라서 정확한 체온 측정은 스마트 축사 관리에서 중요하다. 하지만 현재 가축의 체온을 측정하기 위해서 주로 사용되는 표피 부착형 센서의 경우 외기 및 센서의 부착상태에 따라 측정되는 체온 값이 크게 변화하고, 측정되는 체온이 가축의 실제 심부체온과 다른 경우가 많다. 본 연구에서는 목 부착형 센서를 이용하여 소의 심부체온을 예측하는 방안을 개발하였다. 특히 심부체온을 정확하게 예측하는 회귀방안과 특정온도 이상으로 체온이 올라가는 것을 감지하는 분류방안을 다양한 기계학습방안을 이용하여 개발하였다. 이를 통해 높은 정확도로 소의 심부체온 이상여부를 예측할 수 있음을 보였다. 제안 방안을 통해서 소의 건강상태를 정확하게 파악하고 축사관리의 효율성을 향상시킬 수 있다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 수집 방안
Ⅲ. 사용된 기계학습 방안
Ⅳ. 결과분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES

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