KCI등재
ARM 모델을 활용한 한우의 활동량 데이터 수집과 발정 예측
저자
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
KDC
505
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
551-556(6쪽)
DOI식별코드
제공처
대규모 축산 환경에서는 축산 자원을 효율적으로 관리하기 위해 다양한 작업이 수행된다. 그러나 축산업 종사자는 지속적으로 감소되어 축산자원의 안전한 관리를 위해 축산현장에 정보통신기술(ICT)을 접목한 지능형 시스템을 연구하고 있다. 본 연구에서는 사육되는 가축을 개별적으로 구분하여 개체별 활동특성을 실시간으로 감시할 수 있는 지능형 시스템을 제안한다. 연구된 시스템은 수집된 데이터를 기반으로 분석을 통해 한우의 행동 특성을 예측할 수 있는 인공지능 기반 동물 상태 예측을 위한 개선된 관찰 시스템이다. 개선된 시스템인 ARM(Augmented Recognition Model)은 비침습적 관찰이 가능한 방법을 기반으로 연구되었고. 대상 객체의 활동 데이터를 수집하여 이를 기반으로 발정 대상 한우의 예측 가능성을 실제 한우농가에 적용하여 검증하였다. 이런 지능형 시스템의 개발을 통해 안전한 가축자원의 관리를 위한 고도의 축산환경 개선에 활용될 수 있음을 보였다.
더보기Large livestock environments require various jobs for the efficient management of individual livestock resources. However, the number of employees in the livestock industry is decreasing, so systems that combine information and communication technology (ICT) are being applied to industrial sites for safe management of livestock resources. This study presents an animal condition-prediction system based on artificial intelligence that can be used to predict animals behavioral characteristics through analysis based on collected data. The system can monitor the activity characteristics of individual livestock in real time after dividing livestock being bred into individual objects. An improved augmented recognition model (ARM) was developed based on a method that enables non-invasive observation. The novel method was directly applied to a real breeding site for Hanwoo cattle, and activity data of target objects were collected. The activities of Hanwoo livestock were measured, and the possibility of predicting estrus in Hanwoo cattle was verified using the ARM. Image information and machine learning can be utilized in a variety of fields such as in the analysis of behavioral characteristics and health conditions of animals through a non-invasive method without human intervention.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)