CNN 기반의 소리 잡음에 강인한 돼지 호흡기 질병 탐지 및 식별 시스템

이종욱; 최용주; 박대희; 정용화

doi:10.14801/jkiit.2018.16.5.1

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이종욱 (고려대학교) 최용주 (고려대학교) 박대희 (고려대학교) 정용화 (고려대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제5호(JKIIT, Vol.16, No.5)

발행연도: 2018.5

수록면: 1 - 13 (13page)

DOI: 10.14801/jkiit.2018.16.5.1

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상업적 시설에서 키우고 있는 돼지의 호흡기 질병을 초기에 정확하게 탐지하지 못한다면 해당 농가의 생산성에 문제를 발생시키는 심각한 요인이 된다. 본 논문에서는 돼지의 소리 데이터를 이용하여 현장에서 발생하는 소음에도 강인한 호흡기 질병 탐지 및 식별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 소리 신호에서 스펙트로그램 정보를 추출하고, 이를 CNN에 적용하여 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 식별에 효과적인 특징 정보로 변환한다. 마지막으로, 변환된 정보는 MLP에 적용되어 해당 호흡기 질병을 탐지 및 식별과정을 수행한다. 본 연구의 실험 결과, 다양한 잡음 환경에서도 돼지 호흡기 질병 탐지 및 식별 성능이 안정적임을 확인하였다. 특히, 본 연구에서 제안한 방법과 MFCC와 SVM을 이용한 방법의 식별 성능을 비교한 결과 f-score 수치가 15.1% 향상됨을 확인하였다.

#porcine wasting diseases classification #sound analysis #convolution neural network

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Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs

B. Kim / 2017 / Top 10 Agriculture Issues in 2017 / Korea Rural Economic Institute, Focus on Agricultural Affairs 142:1~27

추금숙 / 2008 / 돼지 폐렴병변에서 PCR을 이용한 써코바이러스 2, 돼지생식기호흡기증후군, 마이코플라즈마 폐렴 감염실태 조사 / 한국가축위생학회지 31(1):71~77

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주미소 / 2016 / 이유자돈사에서 개별 돼지 모니터링을 위한 실시간 돼지 구분 / 멀티미디어학회논문지 19(2):215~223

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