• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.130-133
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• 2020

Smart pig farm which is based on IoT has been widely adopted by many pig farmers. In order to achieve optimal control of smart pig farm, the relation between environmental conditions and performance metric should be characterized. In this study, the relation between multiple environmental conditions including temperature, humidity and various performance metrics, which are daily gain, feed intake, and MSY, is analyzed based on data obtained from 55 real pig farm. Especially, based on preprocessing of data, various regression based machine learning algorithms are considered. Through performance evaluation, we show that the performance can be predicted with high precision, which can improve the efficiency of management.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1560-1566
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• 2017

최근 사물 인터넷 센서가 설치된 스마트 돈사의 보급을 통해 돈사 관련 빅데이터 축적이 가능해졌고, 다양한 기계 학습방안들이 수집된 데이터에 적용되어 축산농가의 생산성을 향상시키고 있다. 본 연구에서는 다양한 기계학습 방안을 이용하여 돈사관리에서 가장 중요한 요소 중 하나인 급수량을 예측하였다. 구체적으로 실제 돈사에서 수집된 데이터에 회귀 방안인 선형회귀, 회귀트리 및 아다부스트 회귀 방안과 분류 방안인 로지스틱 분류, 결정트리 및 서포트 벡터 머신 (SVM) 분류방안을 적용하여 돈사의 온도와 습도를 기반으로 급수량을 예측하였다. 성능 분석을 통해서 제안한 방안이 높은 정확도로 급수량을 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 제안한 방안은 돈사의 급수시설 이상을 조기에 파악하는데 활용되어 가축을 폐사를 막고 돈사 생산성을 높이는데 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.2348-2354
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• 2016

최근 농업분야에서 IoT(Internet of Things)기술을 통해 다양한 생체 및 환경 정보를 DB(data base)로 구축할 수 있게 되면서 빅 데이터를 이용한 기계학습 분석이 증가하고 있다. 기계학습 분석을 통해 농업의 생산량과 가축의 질병 등을 예측할 수 있게 되어 농업경영에서 효율적인 의사결정을 돕는다. 본 논문에서는 스마트 돈사의 다양한 환경데이터와 몸무게데이터를 이용하여 환경정보와 일당증체의 연관성 모델을 도출하고 그 정확도를 분석하였다. 이를 위해 기계학습의 M5P tree기법을 적용하였다. 분석을 통해 일당증체량이 풍속에 큰 영향을 받는 것을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권1호
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• pp.16-21
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• 2014

세계 인구의 증가로 인하여 식량에 대한 요구 또한 이에 비례하여 증가하고 있는 가운데 지속적으로 안정적인 가축 공급을 위해서는 농장에 대한 효율적인 관리가 중요하다. 최근 여러 가지 기술적 진보와 혁신에 목축업이나 농업 분야의 생산성이 향상되고 있으며, 각종 스마트 센서와 여러 가지 자동화 디바이스를 이용하여 가축의 생육 상태를 지속적으로 모니터링하고 생산을 관리하는 PLF(Precision Livestock Farming)의 활용이 확산되고 있다. 본 논문은 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 가축의 체중을 모니터링하는 swine 관리 시스템에 관한 것으로서 Pig Module, Breeding Module, Health and Medication Module, Weighr Module, Data Analysis Module 및 Report Module을 구현하여 카메라를 통해 획득한 이미지를 이용하여 체중을 자동으로 계산하고 먹이량을 조절하며 건강상태도 모니터링 할 수 있도록 하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제66권1호
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• pp.31-56
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• 2024

Pig farming, a vital industry, necessitates proactive measures for early disease detection and crush symptom monitoring to ensure optimum pig health and safety. This review explores advanced thermal sensing technologies and computer vision-based thermal imaging techniques employed for pig disease and piglet crush symptom monitoring on pig farms. Infrared thermography (IRT) is a non-invasive and efficient technology for measuring pig body temperature, providing advantages such as non-destructive, long-distance, and high-sensitivity measurements. Unlike traditional methods, IRT offers a quick and labor-saving approach to acquiring physiological data impacted by environmental temperature, crucial for understanding pig body physiology and metabolism. IRT aids in early disease detection, respiratory health monitoring, and evaluating vaccination effectiveness. Challenges include body surface emissivity variations affecting measurement accuracy. Thermal imaging and deep learning algorithms are used for pig behavior recognition, with the dorsal plane effective for stress detection. Remote health monitoring through thermal imaging, deep learning, and wearable devices facilitates non-invasive assessment of pig health, minimizing medication use. Integration of advanced sensors, thermal imaging, and deep learning shows potential for disease detection and improvement in pig farming, but challenges and ethical considerations must be addressed for successful implementation. This review summarizes the state-of-the-art technologies used in the pig farming industry, including computer vision algorithms such as object detection, image segmentation, and deep learning techniques. It also discusses the benefits and limitations of IRT technology, providing an overview of the current research field. This study provides valuable insights for researchers and farmers regarding IRT application in pig production, highlighting notable approaches and the latest research findings in this field.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.69-80
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• 2022

기후변화 및 식량자원안보가 전 세계적으로 이슈화 되어 지고 있는 지금 스마트팜은 이를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 또한 1차 산업에 있어 생산 환경의 변화는 모든 1차 산업(농업, 축산업, 어업)에 종사하는 사람들의 주요 관심사 이며, 이로 인해 발생하는 식량부족 문제는 우리 모두가 해결해야 할 중요문제이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 1차 산업에서는 ICT 및 BT등 4차 산업 혁명과 기술인 IoT 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 스마트팜을 도입함으로 해서 생산성 향상을 통해 식량부족 문제를 해결하려는 노력이 민관을 통해 이루어지고 있다. 본 논문은 스마트팜의 발전 및 활용, 지속 가능한 농업경영 시스템구축을 위한 스마트팜 데이터 수집 시스템이 갖추어야 할 최소요건 및 순차적인 시스템 구축 방안, 목적성을 갖는 효율적이고 활용 가능한 데이터 수집 시스템 등에 관해고찰 하고자 한다. 특히 한계에 부딪치고 있는 한국형 스마트팜 표준모델 구축을 위한 데이터수집시스템의 문제점을 농축산(양돈)분야의 심층적인 조사와 다양한 사례분석을 기반으로 분석하고 개선하여 효율적이고 활용 가능한 빅데이터 수집시스템 구축을 목표로 빅데이터 수집방안을 제안하고자 한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제65권1호
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• pp.61-72
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• 2023

The increase in the rearing intensity of pigs has caused deterioration in the pig house's internal environment such as temperature, humidity, ammonia gas, and so on. Traditionally, the widely used method to control the internal environment was through the manipulation of the ventilation system. However, the conventional ventilation system had a limitation to control the internal environment, prevent livestock disease, save energy, and reduce odor emission. To overcome this problem, the air-recirculated ventilation system was suggested. This system has a semi-closed loop ventilation type. For designing this system, it was essential to evaluate the ventilation rates considering the pressure loss of ducts. Therefore, in this study, pressure loss calculation and experiment were conducted for the quantitative ventilation design of a semi-closed loop system. The results of the experiment showed that the inlet through which external air flows should always be opened. In addition, it was also found that for the optimum design of the semi-closed loop ventilation system, it was appropriate to install a damper or a backflow prevention device rather than a ventilation fan.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권1호
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• pp.177-182
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• 2021

The fourth industrial revolution based on information and communication technology (ICT) becomes the center of society, and the overall industrial structure is also changing significantly. ICT refers to the hardware of information devices and the software technologies required for the operation and information management of these devices, and any means of collecting, producing, processing, preserving, communicating and utilizing them. ICT is integrated into industries and services or combined with new technologies in various fields such as robotics and nanotechnology to connect all products and services to the network. The development of ICT, which continuously creates new products and services, has spread to all sectors of the industry, affecting not only daily life but also the livestock sector recently. In agriculture, ICT technology can reduce production costs by efficiently managing labor and energy because it can improve quality and yield based on data on environmental and growth information such as temperature, humidity, light and soil. In particular, smart livestock is considered suitable for achieving livestock management goals because it can reduce labor force and improve productivity by remotely and automatically managing accurate information necessary for raising and breeding livestock with ICT devices. The purpose of this study is to propose the need for ICT technology by comparing farm productivity before and after ICT is introduced. The method of the study is to compare the productivity before and after the introduction of ICT in Korean beef farms, pig farms, and poultry farms. The effectiveness of the study proved the excellence of ICT technology through the production results before ICT introduction and the productivity improvement case of livestock farms that efficiently operated manpower management and reduced labor force after ICT introduction. The conclusion of this paper is to present the need for smart livestock through ICT adoption through case study results.

• 농업생명과학연구
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• 제46권5호
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• pp.137-141
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• 2012

구제역은 우제류에 감염되는 제1종 가축전염병으로 2010년에 발병하여 우리나라에 많은 피해를 주었다. 구제역 발병초기에 효과적으로 대응이 이루어지지 않았기에 그 피해가 전국적으로 확산되었다. 이에 본 연구는 구제역 발생지역, 발병증상, 구제역 속보 등의 메뉴로 구성된 어플리케이션을 개발하여 축산농가가 스마트폰이나 태블릿 피시를 통해 축산 농장주들이 다운받아 사용할 수 있도록 하였다. 개발된 어플리케이션을 통해 농장주들이 구제역에 대한 정보를 언제, 어디서든 실시간으로 접할 수 있게 하였으며, 농장 지역 부근에서 구제역이 발생했을 경우 빠르고 신속하게 구제역 발병에 대응할 수 있게 되어 구제역의 확산 방지에 도움이 될 것으로 판단되었다.