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이동규 (한국전자통신연구원) 이봉국 (한국전자통신연구원) 김유진 (한국전자통신연구원) 정재영 (한국전자통신연구원  ) 은지숙 (한국전자통신연구원) 김대회 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제10호
발행연도
2023.10
수록면
2,569 - 2,577 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.10.2569

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돼지의 호흡기질환은 돼지 농장에서 심각한 경제적 및 건강 문제를 일으킬 수 있다. 본 연구에서는 돼지의 기침을 감지하여 돼지 질병을 조기에 발견하고, 진단하는 자동 감지 시스템을 개발하였다. 실시간 오디오 센서를 사용하여 돼지농장에서 발생하는 소리를 수집하고, 수집된 소리들 중 돼지 기침소리를 감지하기 위해 기계학습 기술과 패턴 인식 알고리즘을 적용하여 돼지 기침과 비기침 소리를 구별할 수 있는 분류 모델을 구축하였다. 실험 결과, 우리의 시스템은 95퍼센트 이상의 정확도로 돼지 기침을 신속하고 정확하게 감지할 수 있음을 보여주었다. 이 자동 감지 시스템은 돼지 농장에서 예방적 조치와 조기 치료를 통해 질병 전파를 제어하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 또한, 실시간 모니터링 및 데이터 분석을 통해 돼지 건강 상태를 향상시키는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 이 연구는 돼지 산업에서 질병 관리 및 돼지의 복지 향상을 위한 새로운 접근 방식을 제공할 수 있으며, 자동화된 돼지 질병 감지 시스템의 실용성과 유용성을 입증한다.
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목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 기법
Ⅲ. 구현 및 실험결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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