말벌 식별 및 피해 방지를 위한 지능형 양봉통 설계 및 제작

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 등검은말벌과 장수말벌에 의한 양봉 농가의 피해를 최소화하고자 꿀벌과 장수말벌, 등검은말벌 3종에 대하여 비행소리를 FFT와 인공신경망을 활용하여 실시간으로 분류하였다. 그리고 각 말벌 종류마다 서로 다른 사냥 방식에 근거하여 적절한 퇴치 방법을 찾고 이를 구현하는 과정을 수행하였다. 본 연구를 통해 꿀벌의 피해를 줄임으로써 양봉 농가의 꿀벌 개체 수 보존과 수입 증대에 도움이 될 것으로 전망한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, the buzzing sound was classified in real time using FFT (Fast Fourier Transform) and artificial neural networks for three types of Honey bees, Asian giant hornets, and Asian predatory wasps in order to minimize damage to bee farms caused by Asian giant hornets and Asian predatory wasps. In addition, a process of finding and implementing an appropriate eradication method was performed based on different hunting methods for each wasp type. It is expected that it will help bee farmers preserve the bee population and increase their income by minimizing the damage of bees through this study.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 신경회로망 기반의 말벌 식별 알고리즘
• III. 지능형 양봉 통 시스템 제작
• Ⅳ. 결론
• 참고문헌