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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 1,294 - 1,300 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.8.1294
이용수
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본 논문은 야생 동물에 의한 피해 감소를 위한 실시간 침입 방지 모니터링 플랫폼을 설계 및 구현하고자 한다. 제안하는 플랫폼은 동물의 실시간 모니터링 및 위치 파악을 위해 single shot detection(SSD)와 MobileNets을 결합한 실시간 객체 탐지 기법을 사용한다. 또한 실시간으로 야생 동물을 모니터링하고 객체 감지 시, light-emitting diode(LED)와 알람을 이용하여 야생 동물 침입을 예방하고자 한다. 더 나아가 데이터베이스를 통한 정보 관리를 통해 야생 동물들의 출몰 시간대와 위치를 확인 가능하게 한다. 모의 환경에서 객체 감지 기법의 성능 평가 결과, you only look once(YOLO), faster regions with convolution neural networks features(Faster R-CNN) 기법에 비해 SSD와 MobileNets를 결합한 객체 감지 기법의 성능이 우수함을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 문제점 분석
Ⅲ. 야생 동물 침입 예방 플랫폼 설계
Ⅳ. 야생 동물 침입 예방 플랫폼 구현 및 성능 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
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