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본 발명은, 인공지능 및 사물인터넷을 기반으로 한 초경량 곤충 포집기에 관한 것임. 인공지능을 통해 곤충 데이터를 실시간으로 분석 및 분류하고, 초경량 포집기를 곤충을 방제함으로써 작업 효율성을 증가시킬 수 있음. 본 발명의 모기 자동 포집기는, 인공지능 및 사물인터넷을 기반으로 하고, 포집기의 몸체를 경량화 및 소형화함으로써 곤충 모니터링 및 방제의 효율성을 증대하고, 화학물질의 사용량을 절감할 수 있는 장점이 있음

현대의 많은 응용 분야에서 실시간 객체 탐지는 중요한 역할을 한다. 특히, 공공 장소나 회의실, 강의실 등에서의 좌석 관리 시스템에서, 빈 자리의 실시간 탐지는 효율적인 공간 관리와 사용자 편의성을 높이는 데 기여할 수 있다. 기존의 방법은 주로 이미지 처리 기술을 사용했으나, 탐지 정확도가 떨어지고 실시간성이 부족하다는 문제점이 있었다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하고자, 고성능 객체 탐지 모델인 YOLOv8을 사용하여 빈 자리 탐지를 실시간으로 수행하며, 추가 학습된 데이터셋을 통해 다양한 환경에서의 정확도를 높인 시스템을 제공한다.

DNN 기반의 딥러닝 모델에 Genome, Epigenome, Metagenome, 건강보험설문 데이터, 심리 상담 데이터를 학습시켜서 Myers–Briggs Type Indicator (MBTI), Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI), Temperament and Character Inventory (TCI) 및 DISC (Dominance, Influence, Steadiness, Compliance) 테스트 등을 통한 개인의 성향, 성격, 기질, 심리 등을 예측함