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저자정보
이종희 (Agricultural Cooperative University) 박선우 (Agricultural Cooperative University) 남기포 (Agricultural Cooperative University) 장진욱 (Agricultural Cooperative University) 이성호 (Hohyun F&C)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제29권 제7호(통권 제244호)
발행연도
2024.7
수록면
33 - 40 (8page)

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가축의 생체중은 건강 및 사육 환경 관리에 중요한 정보이고 이를 통해 최적 사료량이나 출하시기 등을 결정하게 된다. 일반적으로 가축의 무게를 측정할 때 체중계를 이용하지만, 체중계를 이용한 가축 무게를 측정하는데 상당한 인력과 시간이 필요하고 성장 단계별 측정이 어려워 사료급이량 조절 등의 효과적인 사육 방법이 적용되지 못하는 단점이 있다. 본 연구는 축산 양돈 분야에 영상 및 이미지 데이터를 수집, 분석, 학습, 예측 등을 통해 포유자돈, 이유자돈, 육성돈, 비육돈 구간별 체중 측정에 관한 연구와 함께 정확도를 높이고자 하였다. 이를 위해 파이토치(pytorch), YOLO(you only look once) 5 모델, 사이킷런(scikit learn) 라이브러리를 사용하여 학습시킨 결과, 실제치(actual)와 예측치(prediction) 그래프에서 RMSE(root mean square error) 0.4%와 MAPE(mean absolute percentage error) 0.2%로 유사한 흐름을 확인할 수 있다. 이는 양돈 분야의 포유자돈, 이유자돈, 육성돈, 비육돈 구간에서 활용할 수 있으며 다각도로 학습된 이미지 및 영상데이터와 실제 측정된 체중 데이터를 바탕으로 지속적인 정확도 향상이 가능하고 향후 영상판독을 통해 돼지의 부유별 생산량에 대한 예측으로 효율적인 사육관리가 가능할 것으로 기대된다.
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목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Scheme
IV. Learning Results
V. Conclusions
REFERENCES

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