KSC 2018
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| 한글제목(Korean Title) |
YOLO를 이용한 야생동물 접근 및 피해 예방 시스템 개발* |
| 영문제목(English Title) |
Development of a Yolo-Based System for Prevention of Wildlife Damage |
| 저자(Author) |
이아현
박수민
홍정수
A-Hyun Lee
Soomin Park
Jungsoo Hong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 02 PP. 1897 ~ 1899 (2018. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
국정감사 정책 자료에 따르면 최근 5년간(2011~2015년) 멧돼지 등 과잉 번식한 야생동물로 인한 과수‧벼‧채소 등 피해액은 약 619억 원(소득액 기준)에 달하지만, 이를 예방할 수 있는 효과적인 야생동물 피해 예방시설의 미비로 인해 농가는 야생동물 피해에 무방비로 노출되어 있다는 문제점이 제기되고 있다. 따라서 본 프로젝트는 이러한 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 기술을 도입한 야생동물 접근 및 피해 방지 시스템을 개발하였다. 본 프로젝트에서는 딥 러닝기술 중에서도 YOLO를 이용하여 주야(컬러/적외선 영상)에 상관없이 실시간으로 타깃 야생동물만을 정확하게 감지하고자 하였다. 이를 통해 감지된 야생동물의 사진과 출몰 정보는 어플리케이션으로 제공되어, 만약 사용자가 어플리케이션을 통해 해당 출몰 지역에 경고 음성 알림을 요청한다면, 아두이노 스피커를 통한 경고 및 대피 음성 알림 송출이 가능하도록 설계하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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