축사 현장에서의 조기 질병 감지를 위한 CNN 기반 돼지 기침 오디오 센싱 시스템

• Published in: 디지털콘텐츠학회논문지 Vol. 24; no. 10; pp. 2569 - 2577
• Main Authors: 이동규(Dong Kyu Lee), 이봉국(Bong Kuk Lee), 김유진(You-Jin Kim), 정재영(Jae-Young Jung), 은지숙(Jee-Sook Eun), 김대회(Dae Hoe Kim)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국디지털콘텐츠학회 01.10.2023
• Subjects: 컴퓨터학; 예방적 조치; 돼지 호흡기질환; 자동 감지 시스템; Preventive Measure; Automated Detection System; Pig Cough; 돼지 기침; 실시간 오디오 센서; Pig Repository Disease; Real-Time Audio Sensor
• ISSN: 1598-2009; 2287-738X
• DOI: 10.9728/dcs.2023.24.10.2569

돼지의 호흡기질환은 돼지 농장에서 심각한 경제적 및 건강 문제를 일으킬 수 있다. 본 연구에서는 돼지의 기침을 감지하여 돼지 질병을 조기에 발견하고, 진단하는 자동 감지 시스템을 개발하였다. 실시간 오디오 센서를 사용하여 돼지농장에서 발생하는 소리를 수집하고, 수집된 소리들 중 돼지 기침소리를 감지하기 위해 기계학습 기술과 패턴 인식 알고리즘을 적용하여 돼지 기침과비기침 소리를 구별할 수 있는 분류 모델을 구축하였다. 실험 결과, 우리의 시스템은 95퍼센트 이상의 정확도로 돼지 기침을 신속하고 정확하게 감지할 수 있음을 보여주었다. 이 자동 감지 시스템은 돼지 농장에서 예방적 조치와 조기 치료를 통해 질병 전파를제어하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 또한, 실시간 모니터링 및 데이터 분석을 통해 돼지 건강 상태를 향상시키는 데 도움이 될것으로 기대된다. 이 연구는 돼지 산업에서 질병 관리 및 돼지의 복지 향상을 위한 새로운 접근 방식을 제공할 수 있으며, 자동화된돼지 질병 감지 시스템의 실용성과 유용성을 입증한다. Respiratory diseases in pigs can cause serious economic and health issues in pig farms. In this study, we develop an automateddetection system for the early detection of pig diseases by detecting pig coughs. We collect the sounds generated in pig farmsusing real-time audio sensors and build a classification model using machine-learning techniques and pattern-recognition algorithmsto distinguish between coughing and non-coughing sounds produced by pigs. The results of our experiments show that our system can detect pig coughs quickly and accurately with over 95% accuracy. This automated detection system can play a crucial rolein controlling disease transmission in pig farms by facilitating the implementation of preventive measures and early treatment. Furthermore, it is expected to improve pig health through real-time monitoring and data analysis. This research provides a new approach to disease management and welfare enhancement in the pig industry and demonstrates the practicality and usefulness of an automated pig-disease detection system. KCI Citation Count: 0