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Deep Neural Network를 이용한 산란계의 고온 스트레스 탐지
노병준 ( Byeongjoon Noh ),최장민 ( Jangmin Choi ),이종욱 ( Jonguk Lee ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Younghwa Chung ),장홍희 ( Hong-hee Chang ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network)의 dropout 기법을 이용하여 산란계가 고온 스트레스를 받고 있는지 여부를 닭의 울음소리 정보를 통해 탐지하는 방법을 제안한다. 실험에서는 21℃ 정상 온도에서 100개의 소리 데이터, 35℃ 고온에서 200개의 소리 데이터를 사용한다. 먼저, DNN의 학습을 위해서 취득한 울음소리에서 54개의 소리 특징 정보를 추출한다. 둘째, CFS(Correlation Feature Selection)을 이용하여, 추출된 특징 중 온도 구분을 위한 중요한 특징 10개를 선택한다. 셋째, 선택된 소리특징을 DNN에 적용하여 온도 환경을 구분하는 시스템이다. DNN의 과적합(over-fitting) 영향을 감소시키고, 성능 향상을 위하여 dropout 비율을 조정하여 실험을 진행하였다. 본 연구에서는 실제 계사에서 수집된 소리 정보를 이용하여 모의실험을 수행한 결과 매우 우수한 성능을 보임을 확인하였다.