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Existing estrus detection products operation inconvenience, due to the reliability of the device degradation problems estrus detection probability is lower. In addition, most existing studies was the study of estrus detection of milk cows in large-scale farms studies on Korean Native Cattle farms was not realized. In this paper, discerned using a 3-axis accelerometer to determine the estrus state of Korean Native Cattle. The Korea Native Cattle estrus detection system proposed in this paper consists of these, the three-axis acceleration sensor, sensor network uses Zigbee communication, a base station, field server and database servers. When there is no movement the value of the three-axis acceleration sensor is 1000 due to gravity, the acceleration sensor attached to the cattle’s neck causes a feeble change even though there is no movement of cattle. In this paper, due to the no activity of Korean Native Cattle, censed weak values of sensor are filtered out. In the experiment the sensor data acquisition activities that occur during the actual targeting Cattles at the Cattle farmer by the three-axis acceleration sensor X, Y, Z-axis values analyzed through SVM algorithm output’s one representative value and ISVM algorithm which output integral average. In addition, to determine Korean Native Cattle’s estrus time, activity data collected and compared by 3 hours, 6 hours integral. ISVM algorithm was validated by experimental results that the appropriate algorithm for the Korean Native Cattle’s activity analysis.
기존의 발정 탐지 제품들은 조작 불편성, 장치의 신뢰성 저하 문제점들로 인해 발정 탐지 확률이 낮다. 또한, 기존 연구들은 대단위 농장에서 사육하는 젖소에 대한 발정탐지에 대한 연구가 대부분이었고 한우에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 한우의 발정을 탐지하기 위해 3축 가속도 센서를 이용해서 발정상태를 판별하였다. 본 논문에서 제안하는 한우 발정 탐지 시스템에서는 3축 가속도 센서, Zigbee 통신 센서 네트워크, 베이스스테이션, 필드 서버와 데이터베이스 서버로 이루어진다. 움직임이 전혀 없을 때의 중력값에 의한 3축 가속도 센서값이 1000 이고, 한우의 목에 부착된 가속도 센서는 소의 이동이 없는 활동에서도 미약한 변화가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 한우의 미약한 센서의 변화값을 활동량 없음으로 필터링 처리한다. 실험에서는 실제 한우농가에서 한우들을 대상으로 활동 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대푯값으로 처리하는 SVM 알고리즘과 적분 평균을 처리하는 ISVM 알고리즘을 통해 분석하였다. 또한 한우 발정 시간을 더 정확하게 파악할 수 있도록 3시간, 6시간 단위로 총 활동량을 비교 분석하였다. 실험 결과를 통해 ISVM 알고리즘이 한우의 활동량 분석에 적합한 알고리즘이라는 것을 검증하였다.
