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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.7
- 수록면
- 1,391 - 1,401 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.7.1391
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본 논문에서는 유해 야생동물과 고추 탄저병을 효율적으로 조기에 탐지하여 농작물 피해를 최소화할 수 있는 IoT 및 클라우드 시스템을 제안한다. 이 시스템은 실시간 처리가 가능하고 인식성능이 우수한 객체인식 알고리즘인 You Only Look Once (YOLO)와 농지를 이동하는 탐색로봇을 이용하여 신속하게 유해동물과 고추 탄저병을 탐지하고 탐지된 객체에 따라 적절한 조치를 취한다. 또한 제안한 시스템은 수집한 센서 데이터 및 기상 정보를 활용하여 고추 탄저병 발생 위험도를 예측하고 사전에 방제할 수 있는 기능을 제공한다. 이 시스템은 사용자 편의를 위해 음성인식 기능을 제공하여 사용자가 스마트폰 상의 음성명령으로 이 시스템을 동작시킬 수 있다. 제안한 시스템의 성능 검증을 위해 이 시스템을 실제 구현하여 유해동물과 고추 탄저병 인식률, 음성명령 인식률, 고추 탄저병 발생위험도 예측 등에 대한 평가실험을 수행한다. 그리고 그 실험결과로부터 제안한 시스템의 우수성을 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 구성
Ⅲ. 유해동물 및 탄저병증 인식 및 처리
Ⅳ. 구현 시스템 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
J. H. Hwang, H. S. Chung, and H. Yeo, “Trends and prospects of agri-food IT convergence technology,” Inf. & Commun. Mag., vol. 30, no. 10, pp. 53-60. Sep. 2013.
J.-T. Kim and J.-S. Han, “Agricultural management innovation through the adoption of internet of things: Case of smart farm,” J. Digital Convergence, vol. 15, no. 3, pp. 65-75, Mar. 2017.
Korea National Biological Resource Center, Analysis and management monitoring of harmful wildlife(2017), Retrieved Feb. 23, 2019, from http://webbook.me.go.kr/DLi-File/099/011/564 1364.pdf.
Peasant newspaper, Wildlife damage should occur. Farmers' time limit(2019), Retrived Feb. 23, 2019, from https://www.nongmin.c om/plan/PLN/SRS/307018/view.
Korea Rural Development Administration, RDA Press Releases(2015), Retrieved Feb. 23, 2019, from http://rda.go.kr/fileDownLoadDw.d o? boardId=farmprmninfo&dataNo=100000713 927&sortNo=0.
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