Earticle

현재 위치 Home

KAHIS와 QGIS 데이터를 활용한 조류 인플루엔자 발생 위험 예측 모델 설계
Design of Model for Predicting the Risk of Avian Influenza Using KAHIS and QGIS Data

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제6권 1호 (2022.01)바로가기
  • 페이지
    pp.19-25
  • 저자
    김봉현
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A407202

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

4,000원

원문정보

초록

영어
Over the past 10 years, approximately 3 trillion won has been spent on the cost of slaughtering livestock contagious diseases. In addition, damage from African swine fever (ASF) and highly pathogenic avian influenza (HPAI) is still ongoing. Therefore, in this paper, highly pathogenic avian influenza data were selected to quickly provide information necessary for prioritizing quarantine measures in the event of a catastrophic animal disease. In addition, data construction and AI models were designed to predict disease risk for avian influenza. To this end, we designed a predictive model for the risk of avian influenza by building a dataset using meta information such as antigen occurrence, year of occurrence, range of occurrence, farm weather, vehicle movement, geography, sanitation, and quarantine values. Finally, as a result of baseline modeling, lightgbm kept the model capacity less than 100MB. Also, lightgbm showed better accuracy and AUC than xgboost and randomforest.
한국어
최근 10년간 가축전염병 살처분 비용으로 약 3조원의 재정이 소요되고 있다. 또한, 아프리카돼지열병(ASF)과 고병원성 조류 인플루엔자(HPAI)로 인한 피해는 지금까지도 진행중에 있다. 따라서, 본 논문에서는 재난형 동물 질병 발생 시 방역조치 우선순위 선정에 필요한 정보를 신속하게 제공하기 위해 고병원성 조류 인플루엔자 데이터를 선정하 여, 조류 인플루엔자를 대상으로 질병 위험도 예측을 위한 데이터 구축 및 AI 모델을 설계하였다. 이를 위해, 항원 발생유무, 발생년도, 발생범위, 농장날씨, 차량움직임, 지리, 위생, 방역수치 등과 같은 메타 정보를 통해 데이터셋을 구축하여 조류 인플루엔자 발생 위험도에 대한 예측 모델을 설계하였다. 최종적으로, 베이스라인 모델링 결과, lightgbm 이 모델 용량 100MB 이하를 유지하면서 accuracy, AUC 모두 xgboost와 randomforest 보다 우수하게 나타났다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 국내외 현황
2.1 국내 현황
2.2 국외 현황
Ⅲ. 데이터셋 구축
Ⅳ. 예측 모델 설계
V. 결론
REFERENCES

키워드

조류 인플루엔자 인공지능 예측 모델 빅데이터 분석 농림축산검역데이터 지리정보데이터 Avian influenza AI prediction model Big data analysis KAHIS QGIS

저자

  • 김봉현 [ Bong-Hyun Kim | 서원대학교 IT학부 컴퓨터공학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

이 권호 내 다른 논문 / 차세대융합기술학회논문지 제6권 1호

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.