MATLAB을 활용한 축사 내 이상 및 감염병 위험 감지를 위한 딥러닝/머신러닝 모델 개발

산업동물(예: 소, 닭, 돼지)은 식량 안보에 필수적인 요소입니다. 이들 동물들은 대부분 밀집된 환경에서 사육되며, 이러한 환경은 감염병의 위험성을 증가시킵니다. 특히, 공기 중으로 확산되는 호흡기 질환은 밀폐된 공간에서의 감염병 위험도를 높입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 MATLAB^®을 활용하여 커스텀 데이터셋과 딥러닝, 머신러닝 모델을 개발하였습니다. 이 모델은 사람과 동물 모두에게 적용 가능한 행동 이상감지와 감염병 위험도감지 장치의 개발을 목표로 하고 있습니다. 본 세션에서는 이러한 시스템의 구현 과정을 상세히 소개드리겠습니다.

핵심 내용

• MATLAB 기반 딥러닝 모델을 활용한 돼지 객체 추적 방법
• MATLAB 기반 머신러닝 모델을 활용한 면역진단키트의 항원농도 회귀예측방법

발표 대상

• MATLAB을 활용한 딥러닝/머신러닝 모델의 One-health 중심 농축산 분야 적용 사례에 대해
  알아보고 싶으신 분 등