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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박아람 (금오공과대학교) 김상우 (금오공과대학교) 권기연 (금오공과대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제27권 제1호
발행연도
2022.3
수록면
29 - 36 (8page)
DOI
10.7315/CDE.2022.029

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Maintaining the quality of livestock is important to ensure competitiveness in the livestock industry. For this purpose, smart farm construction is being actively carried out. Weight and body type are important factors for growth management of livestock. In this study, we propose a method of predicting the weight of a pig from shape information obtained from a 3D measurement system. The shape consists of triangular elements, and the pig is divided into five regions to calculate the main dimensions. After calculation of the widest position of the pig, the positions of the fore legs, hind legs, and torso are defined. A model for weight estimation is created by using MLP (multi-layer perceptron) to learn the calculated dimensions and the actual weight. As a result of applying the learning model, accurate prediction values were obtained.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 다층 퍼셉트론
3. 학습데이터 생성
4. 학습 모델 개발 및 적용
5. 결론 및 고찰
References

참고문헌 (12)

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