메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 제8권 제11호
발행연도
2018.1
수록면
941 - 953 (13page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

IT페로몬 트랩 환경 라즈베리파이 기반 해충인식 시스템 설계
김성진 ,  여현 한국통신학회 학술대회논문집 2018.11 학술대회자료
라즈베리파이를 활용한 해충 인식 시스템 설계
김성진 ,  이명훈 ,  여현 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 2018.01 학술저널

초록· 키워드

오류제보하기
4차 산업혁명의 발달과 함께 농업에 최신 ICT기술을 도입하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 노지농업의 경우 외부에서 작업하는 특성상 환경 제어가 힘들고 해충에 의한 질병이 가장 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현재 IT페로몬 트랩을 사용하여 문제를 해결하고 있으 나, 진단 결과가 전문가에게 전달되기까지는 매우 오래 걸리며 이를 진단하기까지 전문 노동력을 소비하여 결과를 받을 수 있는 문제가 있다. 위의 문제점을 해결하기 위해 설치비용이 적게 드는 라즈 베리파이를 활용한 CNN기법을 통해 해충 이미지에서 해충의 개수를 파악하는 시스템을 제안하고자 한다. CNN분석을 위해해충이미지를 국가기관 및 구글 이미지에서 추출하였으며 실제 해충이 발생하는 농가에 설치하여 추출한 이미지를 포함시켰다. 부족한 이미지는 8개의 방향으로 이미지를 회전시켜 학습시키고 1차적으로 라즈베리에서 해충의 특징을 추출한 뒤 2차로 클라우드 서버에서 이미지를 통해 분석을 실시하는 시스템이다. 위의 방법을 사용함으로써 농민 해충의 생산성을 증대시키고, 전문 조직의 선진 인력의 노동력을 감소시킬 것으로 기대된다.
#Convolution Neural Network #Pest Detection #Deep Learning #Raspberry Pi #TensorFlow

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
김태우 / 2017 / 페로몬 트랩 영상에서 해충 검출을 위한 객체 분할 / 한국산학기술학회논문지 18(12):157~163 dbpia 김용균 / 2011 / Real-time monitoring of oriental fruit moth, Grapholita molesta, populations using a remote sensing pheromone trap in apple orchards / Journal of Asia-Pacific Entomology 14(3):259~262 google schola 홍영기 / 2017 / 객체 분할과 SVM 분류기를 이용한 해충 개체 수 추정 / 한국산학기술학회논문지 18(11):705~710 dbpia 김현옥 / 2012 / 농촌지역 토지피복분류를 위한 객체기반 영상분석기법 연구 / 한국지리정보학회지 15(4):26~41 dbpia J.Y. Kim / 2015 / Introduction to Google TensorFlow / The Korean Society Of Computer And Information 23(2):9~15 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0