Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2020.11a
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  • Pages.964-966
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  • 2020
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Porcine Wasting Diseases Detection using Light Weight Deep Learning

경량 딥러닝 기반의 돼지 호흡기 질병 탐지

  • Hong, Minki (Dept. of Computer Information Science, Korea University) ;
  • Ahn, Hanse (Dept. of Computer and Convergence Software, Korea University) ;
  • Lee, Jonguk (Dept. of Computer and Convergence Software, Korea University) ;
  • Park, Daihee (Dept. of Computer and Convergence Software, Korea University) ;
  • Chung, Yongwha (Dept. of Computer and Convergence Software, Korea University)
  • 홍민기 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 안한세 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
  • 이종욱 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
  • 박대희 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
  • 정용화 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과)
  • Published : 2020.11.05
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Abstract

전염성이 매우 강한 돼지 호흡기 질병을 빠른 시간 내에 정확하게 탐지하지 못한다면 해당 돈사는 물론 타지역으로 전파되어 심각한 경제적 손실이 발생한다. 본 논문은 이와 같은 돼지 호흡기 질병을 저가격의 임베디드 보드에서도 탐지가 가능한 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 돈사에 설치한 소리센서로부터 돼지의 이상 소리를 자동으로 탐지한 후, 탐지한 소리 시그널을 스펙트로그램으로 변환한다. 마지막으로, 스펙트로그램은 딥러닝 알고리즘에 적용되어 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 식별한다. 이 때, 일반 컴퓨터 환경에 비해 비용 부담이 적은 임베디드 환경에서 실행되기 위하여 경량 딥러닝 모델인 MnasNet 을 사용하였으며, 임베디드 보드인 NVIDIA TX-2 에서 해당 시스템의 호흡기 질병 식별 성능을 확인한 결과 높은 탐지 성능과 실시간 탐지가 가능함을 확인하였다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 2018 년 및 2020 년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2018R1D1A3B07044938 and NRF-2020R1I1A3070835)