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- 저자 : 우예빈(Yebin Woo) (검색결과 1 건)
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신경회로망을 이용한 말벌 인식 및 분류와 양봉 환경 요소 이상 감지
김은총(Eunchong Kim),우예빈(Yebin Woo),이원욱(Wonuk Lee),한지수(Jisu Han),이인수(Insoo Lee) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.6
본 논문에서는 꿀벌, 장수말벌, 등검은말벌의 비행소리를 FFT(Fast fourier transform) 방법으로 변환하여 주파수 영역에서 분석하였다. 그리고 벌의 종류에 따라 다르게 나타나는 주파수 대역의 특징을 인공신경망에 적용하여 종류를 분류하도록 하였다. 그리고 꿀벌의 생장에 영향을 미치는 환경 요인 모니터링도 수행하였다. 본 연구를 통해 꿀벌을 위협하는 요소들을 효과적으로 감지 및 관리함으로써 양봉 농가의 꿀벌 개체수 보존과 수입 증대에 도움이 될 것으로 예상한다. In this paper, the buzzing sound of Honey bees, Asian giant hornets, and Asian predatory wasp was analyzed in the frequency domain with FFT (Fast fourier transform) method. In addition, the characteristics of the frequency which appear different to each other according to the species of bee were applied to the Artificial Neural Network to classify the kind of bees. This makes it possible to detect the appearance of wasps and handle the changes rapidly. Moreover, the monitoring of environmental factors affecting the growth of honeybees were conducted. it is expected that it will help bee farmers preserve the bee population and promote their income increase by effectively detecting and managing factors that threaten honeybees through this study.
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