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저자정보
김은선 (경북대학교) 김동규 (경북대학교) 어경재 (경북대학교) 민주호 (경북대학교) 최준혁 (경북대학교) 이인수 (경북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
933 - 936 (4page)

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본 논문에서는 반려동물 양육 가구가 증가하는 사회적 배경을 바탕으로, 주인의 주관적 판단에 의한 동물의 상태 평가의 한계를 문제점으로 인식한다. 그리고 이러한 한계를 극복하기 위해 동물의 짖는 소리 데이터를 활용하여 종 분류 및 건강 상태를 파악하는 자가 진단 시스템을 제안한다. 이를 위해 주파수 분석과 인공신경 회로망을 활용하여 표본으로 선택한 종을 구별하고 기관지 협착증을 진단하는 모델을 구현했다.
#fast fourier transform #convolution neural network #classification of species

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 주파수 분석과 인공신경회로망을 이용한 개의 종 분류 알고리즘
Ⅲ. 결론
참고문헌

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