딥러닝을 이용한 소 유방염 검출 기술 개발 = Mastitis detection of dairy cow using deep learning
저자
조수현 ( Soo-hyun Cho ) ; 강승우 ( Seung-woo Kang ) ; 성백겸 ( Baek-gyeom Seong ) ; 이대현 ( Dae-hyun Lee ) ; 이민경 ( Min-gyung Lee ) ; 서성원 ( Seong-won Seo )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
74-74(1쪽)
제공처
소 유방염은 세균이나 곰팡이가 유방 속에 침입하여 염증을 일으키는 병으로, 소 질병 중 가장 많이 발생한다. 유방염에 걸린 소가 생산하는 우유에는 세균 및 체세포수가 많아 유질이 저하되고, 유량이 감소하기 때문에 낙농 생산성에 큰 영향을 끼친다. 이를 해결하기 위한 유방염 조기 진단 연구가 기존에 이루어졌으며, 과거에는 머신러닝을 이용하여 연구했던 반면, 최근에는 자동화 및 실시간 응용 가능성이 높은 딥러닝을 통해 유방염의 조기 진단 연구를 진행하는 추세이다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기반의 유방염 검출을 수행하였으며, 입력데이터로 유량 및 환경데이터를 이용하였다. 데이터는 소 유방에 설치된 착유기와 농가의 환경 센서들로부터 수집되었으며, 4개의 농가, 95마리의 소에서 1일 단위로 얻은 데이터를 시계열로 구성하였다. 전처리의 경우, 유방염 진단일을 기준으로 ±3일, ±5일, ±7일의 기간을 라벨데이터로 선택하였으며, 누락된 항목이 존재할 경우, 해당 날짜의 전체 데이터를 제외 처리하였다. 또한, 이종 센서 간 오차를 줄이기 위해 정규화하였다. 딥러닝 모델은 오토인코더 모델을 이용하였으며, 시계열 처리를 위해 합성곱 신경망으로 구성하였고, 교차검증방식을 통해 모델을 선정 및 최종 평가하였다. 본 연구를 통해 소의 축사 환경데이터 및 유량데이터를 바탕으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 유방염에 대한 예측이 가능하다면 질병 예방을 통한 낙농 생산성 증대에 기여가 가능할 것으로 판단된다.
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