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신동민 (연세대학교) 안상권 (연세대학교) Milad Massoudifarid (연세대학교) Amin Piri (연세대학교) 황정호 (연세대학교)
저널정보
한국대기환경학회 한국대기환경학회 학술대회논문집 한국대기환경학회 2021년 제64회 정기학술대회 발표논문집 [초록집]
발행연도
2021.10
수록면
332 - 332 (1page)

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대기에 존재하는 바이오 에어로졸은 피부질환, 알레르기 질환, 기관지 천식, 아토피 등 질병을 일으키며, 과거 급성호흡기증후군(SARS), 신종인플루엔자의 대유행이 바이오 에어로졸의 공기 전파에 의한 감염으로 밝혀진 이후 공기 중 바이오 에어로졸 저감 및 모니터링의 중요성이 크게 부각되었다.
본 연구에서는 바이오 에어로졸의 한 종류인 박테리아의 모니터링 방안으로, CNN (Convolutional Neural Network) 기반 기계학습 모델을 이용하여 Agar plate에 배양된 박테리아 군체의 이미지를 통해 종을 분류하는 휴대용 박테리아 종 분류 시스템을 제시한다. 본 연구에서는 총 7종(Escherichia coli, Bacillus subtills, Bacillus cereus, Staphylococcus aureus, Staphylococcus epidermidis, Brevibacterium casei, Microb ... 전체 초록 보기

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