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한국통신학회 논문지 (The Journal of Korea Information and Communications Society)

Current Result Document : 1,060 / 1,060

한글제목(Korean Title) 야생 동물 침입 방지를 위한 실시간 모니터링 플랫폼 설계 및 구현
영문제목(English Title) Design and Implementation of Real-Time Monitoring Platform for Preventing Wild Animals
저자(Author) 김다혜   유상호   박성화   김동성   이재민   Da-Hye Kim   Sang-Ho Yoo   Sung-Hwa Park   Dong-Seong Kim   Jae-Min Lee  
원문수록처(Citation) VOL 46 NO. 08 PP. 1294 ~ 1300 (2021. 08)
한글내용
(Korean Abstract)
본 논문은 야생 동물에 의한 피해 감소를 위한 실시간 침입 방지 모니터링 플랫폼을 설계 및 구현하고자 한다. 제안하는 플랫폼은 동물의 실시간 모니터링 및 위치 파악을 위해 single shot detection(SSD)와 MobileNets을 결합한 실시간 객체 탐지 기법을 사용한다. 또한 실시간으로 야생 동물을 모니터링하고 객체 감지 시, light-emitting diode(LED)와 알람을 이용하여 야생 동물 침입을 예방하고자 한다. 더 나아가 데이터베이스를 통한 정보 관리를 통해 야생 동물들의 출몰 시간대와 위치를 확인 가능하게 한다. 모의 환경에서 객체 감지 기법의 성능 평가 결과, you only look once(YOLO), faster regions with convolution neural networks features(Faster R-CNN) 기법에 비해 SSD와 MobileNets를 결합한 객체 감지 기법의 성능이 우수함을 확인하였다.
영문내용
(English Abstract)
This paper designs and implements the real-time monitoring platform for preventing wild animals to reduce the damage from the wild animals. Therefore real-time platform is proposed to monitor and detect wild animals with real-time detection technique that combines single shot detection(SSD) and MobileNets. Through the proposed platform, it detects wild animals in real-time and prevents wild animals by using light-emitting diode(LED) lights and alarms when the object is detected. In addition, it is possible to check the time zone and location of wild animals through information management using the database. As a result of performance evaluation in a simulation, it was confirmed that the performance of SSD with MobileNets object detection technique is superior to that of you only look once(YOLO) and faster regions with convolution neural networks features(Faster R-CNN) techniques.
키워드(Keyword) Smart farm   Real-time monitoring system   Object detection technique   IoT   Wild animal  
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