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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 1,462 - 1,468 (7page)
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송아지 질병 진단을 위해 사용되는 여러 데이터 중에서 분변은 질병 진단의 중요한 역할을 한다. 송아지 분변 이미지에서 형태, 색상, 질감으로 건강 상태를 알 수 있다. 건강 상태를 파악할 수 있는 분변 이미지는 분변 상태에 따라 정상 송아지 207개와 설사증 송아지 158개의 데이터를 전처리하여 사용하였다. 본 논문에서는 수집된 송아지 데이터 중에서 분변 변수의 이미지를 탐지하고 합성곱 네트워크 기술을 활용하여 질병 증상을 포함하고 있는 데이터 세트에 대해 CNN과 GLCM의 속성을 결합한 GLCM-CNN을 적용하여 이미지를 학습시켰다. CNN의 89.9% 정확도와 GLCM-CNN는 91.7%의 정확도를 보이는 GLCM-CNN는 1.8%의 높은 정확도를 나타내는 유의미한 차이가 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 송아지 질병 지원 모델과 데이터셋
Ⅲ. 결과 분석
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
Animal protection management system [Internet]. Available: https://www.animal.go.kr/front/community/show.do?boardId=contents&seq=144&menuNo=3000000017.
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Calf Health Scorer, Food Animal Production Medicine [Internet]. Available: https://www.vetmed.wisc.edu/fapm/svmdairy-apps/calf–health-scorer-chs/.
J. Bohlen and E. Rollin, “Calf Health Basics,” UGA Cooperative Extension Bulletin 1500, Jul. 2018.
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