목걸이형 센서를 이용한 머신러닝 기반 가축상태 모니터링 (Health Monitoring of Livestock using Neck Sensor based on Machine Learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보통신학회
· 수록지 정보 : 한국정보통신학회논문지 / 22권 / 11호 / 1421 ~ 1427페이지
· 저자명 : 이웅섭, 박성민, 반태원, 김성환, 류종열, 성길영

초록

사물 인터넷 기술의 급속한 발전으로 다양한 종류의 스마트 센서들이 개발 보급되고 있다. 이러한 스마트 센서들은 주로 관리자의 경험에 의해서 관리되던 축산업에도 최근 적용되어 가축 개체에 웨어러블 센서를 달거나 사물인터넷 센서를 갖춘 스마트팜 사용을 통해서 가축관리의 효율성을 향상시키고 있다. 본 논문에서는 목걸이형 스마트 센서를 이용하여 젖소의 체온과 운동량을 측정하고 이를 기반으로 개체의 상태를 파악하는 방안을 개발하였다. 특히젖소 관리에서 제일 중요한 요소인 젖소의 발정여부를 파악하는 방안을 다양한 머신러닝 방법을 이용하여 분석하였고 이를 통해서 높은 정확도로 발정여부를 예측할 수 있음을 보였다. 제안한 방안의 사용을 통해서 젖소의 발정여부를 빠르게 확인하고 이를 통해서 젖소 관리의 효율성을 향상시킬 수 있다.

영어초록

Due to the rapid development of Internet-of-Things technology, different types of smart sensors are now devised anddeployed widely. These smart sensors are now used in animal husbandry which was traditionally managed by theexperience of farmers, such that wearable sensors for livestock, and the smart farm which is equipped with multiplesensors are utilized to increase the efficiency of livestock management. Herein, we consider a scheme in which the bodytemperature and the level of activity are measured by smart sensor which is attached to the neck of dairy cattle and thehealth condition is monitored based on collected data. Especially, we find that the estrous of dairy cattle which is one ofmost important metric in milk production, can be predicted with high precision using various machine learning techniques.
By utilizing the proposed prediction scheme, estrous of cattle can be detected immediately and this can improve theefficiency of cattle management.

참고자료

· 없음