목부착형 센서를 이용한 기계학습 기반 소 심부체온 예측방안

Abstract

체온은 가축의 건강상태와 직접적으로 연관되어있어서 건강에 문제가 발생하였을 때 체온이 즉각 변화한다. 따라서 정확한 체온 측정은 스마트 축사 관리에서 중요하다. 하지만 현재 가축의 체온을 측정하기 위해서 주로 사용되는표피 부착형 센서의 경우 외기 및 센서의 부착상태에 따라 측정되는 체온 값이 크게 변화하고, 측정되는 체온이 가축의 실제 심부체온과 다른 경우가 많다. 본 연구에서는 목 부착형 센서를 이용하여 소의 심부체온을 예측하는 방안을개발하였다. 특히 심부체온을 정확하게 예측하는 회귀방안과 특정온도 이상으로 체온이 올라가는 것을 감지하는 분류방안을 다양한 기계학습방안을 이용하여 개발하였다. 이를 통해 높은 정확도로 소의 심부체온 이상여부를 예측할수 있음을 보였다. 제안 방안을 통해서 소의 건강상태를 정확하게 파악하고 축사관리의 효율성을 향상시킬 수 있다.