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돼지 호흡기 질환 탐지 및 식별 장치에 있어서,실시간으로 취득된 소리 신호를 수신하는 신호 수신부;상기 수신된 소리 신호로부터 특징 벡터를 추출하는 특징 추출부;SVM(Support Vector Machine) 및 단일 클래스 SVM중 어느 하나를 통해 상기 특징 벡터가 호흡기 질환을 가진 돼지로부터 발생된 소리인지 여부를 판단하는 호흡기 질환 발생 탐지부; 및상기 호흡기 질환 발생 탐지부의 판단 결과에 기초하여 호흡기 질환 발생을 알리는 경고 신호를 출력하는 알림부를 포함하되,상기 호흡기 질환 발생 탐지부는,호흡기 질환을 가진 돼지의 소리를 상기 SVM 및 단일 클래스 SVM 중 어느 하나로 학습하여 학습 데이터를 생성하고, 상기 학습 데이터를 기준으로 상기 판단을 수행하는, 돼지 호흡기 질환 탐지 및 식별 장치
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제 1 항에 있어서,상기 호흡기 질환을 가진 돼지의 소리로 판단된 상기 특징 벡터 및 기생성된 학습 데이터에 기초하여 다중 클래스 SVM 및 SRC(Sparse Representation Classifier) 중 어느 하나를 통해 호흡기 질환 종류를 식별하는 호흡기 질환 식별부를 더 포함하되,상기 학습 데이터는,복수의 종류의 호흡기 질환 중 어느 하나의 호흡기 질환을 가진 돼지의 소리를 상기 다중 클래스 SVM 및 SRC 중 어느 하나를 통해 학습하여 각 호흡기 질환 별로 생성된 것인, 돼지 호흡기 질환 탐지 및 식별 장치
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제 2 항에 있어서,상기 알림부는,상기 경고 신호 및 상기 호흡기 질환 식별부에서 식별된 상기 특징 벡터에 대한 호흡기 질환 종류의 정보를 포함하는 호흡기 질환 탐지 정보를 출력하는, 돼지 호흡기 질환 탐지 및 식별 장치
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제1 항에 있어서,상기 특징 추출부는,MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 통해 상기 소리 신호로부터 상기 특징 벡터를 추출하는, 돼지 호흡기 질환 탐지 및 식별 장치
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제 1 항에 있어서,상기 단일 클래스 SVM은 SVDD(Support Vector Data Description)에 따른 것인, 돼지 호흡기 질환 탐지 및 식별 장치
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돼지 호흡기 질환 탐지 및 식별 장치를 통해 돼지 호흡기 질환을 탐지하는 방법에 있어서,실시간으로 취득된 소리 신호를 수신하는 단계;상기 소리 신호로부터 특징 벡터를 추출하는 단계;SVM(Support Vector Machine) 및 단일 클래스 SVM중 어느 하나를 통해 상기 특징 벡터가 호흡기 질환을 가진 돼지의 소리인지 여부를 판단하는 단계; 및상기 판단의 결과 호흡기 질환을 가진 돼지의 소리로 판단된 경우, 호흡기 질환의 발생을 알리는 경고 신호를 출력하는 단계를 포함하되,상기 판단하는 단계 이전에,상기 SVM 및 단일 클래스 SVM 중 어느 하나를 통해 호흡기 질환을 가진 돼지의 소리에 대한 학습 데이터를 생성하여 상기 판단의 기준으로 설정하는, 돼지 호흡기 질환 탐지 및 식별 방법
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제 6 항에 있어서,상기 경고 신호를 출력하는 단계 이전에,호흡기 질환을 가진 돼지의 소리로 판단된 상기 특징 벡터 및 기생성된 학습 데이터에 기초하여 다중 클래스 SVM 및 SRC(Sparse Representation Classifier) 중 어느 하나를 통해 호흡기 질환 종류를 식별하는 단계를 더 포함하되,상기 학습 데이터는,복수의 종류의 호흡기 질환 중 어느 하나의 호흡기 질환을 가진 돼지의 소리를 상기 다중 클래스 SVM 및 SRC 중 어느 하나를 통해 학습하여 각 호흡기 질환 별로 생성된 것인, 돼지 호흡기 질환 탐지 및 식별 방법
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제 7 항에 있어서,상기 경고 신호를 출력하는 단계는,상기 식별된 상기 특징 벡터에 대한 호흡기 질환 종류의 정보를 더 출력하는, 돼지 호흡기 질환 탐지 및 식별 방법
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제 6 항에 있어서,상기 특징 벡터를 추출하는 단계는,MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 통해 상기 소리 신호로부터 상기 특징 벡터를 추출하는, 돼지 호흡기 질환 탐지 및 식별 방법
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제 6 항에 있어서,상기 단일 클래스 SVM은 SVDD(Support Vector Data Description)에 따른 것인, 돼지 호흡기 질환 탐지방법
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