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CNN 기반의 소리 잡음에 강인한 돼지 호흡기 질병 탐지 및 식별 시스템
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이종욱 | - |
| dc.contributor.author | 최용주 | - |
| dc.contributor.author | 박대희 | - |
| dc.contributor.author | 정용화 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-09-02T20:01:19Z | - |
| dc.date.available | 2021-09-02T20:01:19Z | - |
| dc.date.created | 2021-06-17 | - |
| dc.date.issued | 2018 | - |
| dc.identifier.issn | 1598-8619 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/80231 | - |
| dc.description.abstract | 상업적 시설에서 키우고 있는 돼지의 호흡기 질병을 초기에 정확하게 탐지하지 못한다면 해당 농가의 생산성에 문제를 발생시키는 심각한 요인이 된다. 본 논문에서는 돼지의 소리 데이터를 이용하여 현장에서 발생하는 소음에도 강인한 호흡기 질병 탐지 및 식별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 소리 신호에서 스펙트로그램 정보를 추출하고, 이를 CNN에 적용하여 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 식별에 효과적인 특징 정보로 변환한다. 마지막으로, 변환된 정보는 MLP에 적용되어 해당 호흡기 질병을 탐지 및 식별과정을 수행한다. 본 연구의 실험 결과, 다양한 잡음 환경에서도 돼지 호흡기 질병 탐지 및 식별 성능이 안정적임을 확인하였다. 특히, 본 연구에서 제안한 방법과 MFCC와 SVM을 이용한 방법의 식별 성능을 비교한 결과 f-score 수치가 15.1% 향상됨을 확인하였다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국정보기술학회 | - |
| dc.title | CNN 기반의 소리 잡음에 강인한 돼지 호흡기 질병 탐지 및 식별 시스템 | - |
| dc.title.alternative | Sound Noise-Robust Porcine Wasting Diseases Detection and Classification System Using Convolutional Neural Network | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 박대희 | - |
| dc.identifier.doi | 10.14801/jkiit.2018.16.5.1 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보기술학회논문지, v.16, no.5, pp.1 - 13 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국정보기술학회논문지 | - |
| dc.citation.title | 한국정보기술학회논문지 | - |
| dc.citation.volume | 16 | - |
| dc.citation.number | 5 | - |
| dc.citation.startPage | 1 | - |
| dc.citation.endPage | 13 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART002348252 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | porcine wasting diseases classification | - |
| dc.subject.keywordAuthor | sound analysis | - |
| dc.subject.keywordAuthor | convolution neural network | - |
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