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전광명 (인트플로우) 박도진 (인트플로우) 임채준 (인트플로우)
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조선대학교 IT연구소 정보기술융합공학논문지 정보기술융합공학논문지 제11권 제2호
발행연도
2021.12
수록면
1 - 8 (8page)

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가축 질병은 농가의 비용 증가로 인한 소득 감소의 중대한 요인 중 하나이며, 특히 가축 전염병은 확산방지를 위하여 광범위한 살처분이 이루어지기에 그 피해가 더 심각하다. 전염병의 발생 원인으로는 축사 방역 시설이 열악하고 농가와 축산관련자의 방역 의식이 낮거나 농장 및 방역 현장에서 비용과 인력, 방역 의식 문제로 법을 지키지 않는 경우 등을 원인으로 꼽을 수 있다. 가축 전염병의 사전 통제를 위해 본 논문에서는 가축 전염병 예측을 위한 지능형 센서 네트워크를 제안한다. 제안된 방법은 가축 농장 내에는 카메라와 환경 센서를 통해 입력받은 값을 인공지능 모델로 판단하여 관련 정보 및 도출된 정보를 컬럼 지향 데이터베이스에 저장하고 관리한다. 구체적으로 가축 전염병 발생과 높은 상관성을 지니는 농장 간 차량 이동, 농장 소독, 급이 패턴, 동물 활동성, 그리고 야생동물 출몰의 5가지 관리 요소를 실시간으로 모니터링하고 정보를 취합하기 위한 멀티모달 사물지능 센서간 네트워크를 구성한다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해서, 전라남도 소재 800두 규모의 모돈 번식 농장에 제안방법의 테스트베드를 구축하고 6개월간 운영하며 관리 요소별 측정 및 분석 데이터를 수집하였다. 테스트베드 운영결과, 가축 전염병 발생 예측확률이 운영 전 28.33%에서 6.67% 수준으로 낮아진 것을 확인할 수 있었으며, 이는 가축 전염병 예방을 위한 주요 방역 지침들이 정량적으로 평가되고 관리될 수 있음을 보였다.
#Livestock epidemic #epidemic prediction system #intelligent sensor network #artificial neural networks

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존 방법
3. 제안 방법
4. 실험
5. 기대 효과
ⅤI. 결론
References

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