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박지희 (안동대학교) 심재창 (안동대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제5호(JKIIT, Vol.19, No.5)
발행연도
2021.5
수록면
1 - 6 (6page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.5.1

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최근 멧돼지 등의 유해조수가 도심지뿐만 아니라 농촌에서도 극심한 농작물 피해를 내고 있다. 이에 농민들은 농지에 유해조수 퇴치기를 설치해 LED 조명과 소리로 유해조수를 쫓고 있다. 기존의 유해조수 퇴치기들은 대부분 PIR 센서와 도플러 센서에 의존한다. 그래서 유해조수가 나타나지 않았을 때도 퇴치 동작이 시행된다. 본 논문에서는 카메라를 통해 훈련된 YOLOv4 모델로 유해조수인지 판별한 후, 딥러닝 기반 지능형 멧돼지 퇴치기를 활용하여 퇴치 동작을 시행하는 방법을 제안한다. 기존의 유해조수 퇴치기는 멧돼지와 사람이 출몰하면 사람과 멧돼지 모두 퇴치 동작을 한다. 딥러닝 기반의 지능형 멧돼지 퇴치기는 멧돼지가 출몰했을 때에만 퇴치 동작을 하게 된다. 딥러닝 기반의 지능형 멧돼지 퇴치기를 설치함으로써 우리는 불필요한 퇴치 동작을 막을 수 있고, 보다 효과적인 유해조수 퇴치 효과를 얻을 수 있다.
#YOLOv4 #deep learning #wild boar repellent #jetson nano

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅵ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
The Ministry of Environment(2019) google schola K. K. Wagner / 2001 / Comparison of Active Ingredients and Delivery Systems Indeer Repellents / Wildlife Society Bulletin 29(1):322~330 google schola 우종호 / 2016 / 오픈소스 기반의 농작물 유해 야생동물 퇴치시스템의 설계 및 구현 / 멀티미디어학회논문지 19(2):451~459 dbpia 홍형길 / 2019 / 조류 퇴치 시스템의 설계 및 구현 / 한국기계가공학회지 18(8):104~109 dbpia M. S. Ghil / 2016 / A Study on IoT Platform Design to Reduce Crops Damage of Wild Animal / Proceedings of the KIPE Conference :32~33 google schola

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