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저자정보
서은완 (경상국립대학교) 강대영 (경상국립대학교) 전성우 (경상국립대학교) 니바스 뎁 찬드라 (경상국립대학교) 아룰모지엘렌체쟌 (경상국립대학교) 김대현 (강원대학교) 김현태 (경상국립대학교)
저널정보
경상대학교 농업생명과학연구원(구 경상대학교 시설원예연구소) 농업생명과학연구 농업생명과학연구 제58권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
85 - 92 (8page)

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본 연구는 돼지 간 거리(PD), 돈사 내 상대 습도(RRH), 돈사 내 이산화탄소(RCO2) 세 가지 변수를 사용하여, 네 개의 데이터 세트를 구성하고,이를 다중 선형 회귀(MLR), 서포트 벡터 회귀(SVR) 및 랜덤 포레스트 회귀(RFR) 세 가지 모델 기계학습(ML)에 적용하여, 돈사 내 온도(RT)를예측하고자 한다. 2022년 10월 5일부터 11월 19일까지 실험을 진행하였다. Hik-vision 2D카메라를 사용하여, 돈사 내 영상을 기록하였다. 이후ArcMap 프로그램을 사용하여, 돈사 내 영상에서 추출한 이미지 안 돼지의 PD를 계산하였다. 축산환경관리시스템(LEMS) 센서를 사용하여, RT,RRH 및 RCO2를 측정하였다. 연구 결과 각 변수 간 상관분석 시 RT와 PD 간의 강한 양의 상관관계가 나타났다(r > 0.75). 네 가지 데이터세트 중 데이터 세트 3을 사용한 ML 모델이 높은 정확도가 나타났으며, 세 가지 회귀 모델 중에서 RFR 모델이 가장 우수한 성능을 보였다
#개체 간 거리 #기계학습모델 #돼지 #환경매개변수 #Distance between objects #Environmental parameters #Machine learning model #Pig

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