利用深度学习掌握畜舍内疾病个体的方案

The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering Pub Date : 2017-05-01 DOI:10.6109/JKIICE.2017.21.5.1009

이웅섭, 김성환, 류종열, 반태원

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引用次数: 1

摘要

最近，通过物联网技术的应用，可以积累家畜及畜舍相关的大数据。以这些大数据为基础，各种机器学习方案应用于家畜管理，大大提高了畜产农家的生产效率。本研究提出了采用目前最受关注的机器学习技术深度学习的疾病个体掌握方案。提出的方案是在常态和疾病状态的家畜混合的环境中，根据状态具有不同的生物数据特性时，利用深层神经网络对家畜的状态进行分类。提案方案是在不知道家畜生物数据统计特性的情况下，通过学习可以正确分类家畜的状态。正确掌握疾病个体对预防口蹄疫等传染性疾病有很大帮助。

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축사에서 딥러닝을 이용한 질병개체 파악방안

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.

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The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering

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