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저자정보
김진아 (Hoseo University) 김형주 (Hoseo University) 박찬 (Hoseo University) 문남미 (Hoseo University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제2호(통권 제215호)
발행연도
2022.2
수록면
25 - 32 (8page)

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본 논문에서는 활동 인식장치를 이용한 딥러닝 기반의 반려동물 모니터링 시스템을 제안한다. 이 시스템은 반려동물의 활동 인식장치와 반려인의 스마트 기기, 서버로 구성된다. 아두이노 기반활동 인식 장치로부터 가속도와 자이로 데이터를 수집하고, 이로부터 반려동물의 걸음 수를 연산하였다. 수집된 데이터는 전처리 과정을 거쳐 CNN과 LSTM을 하이브리드한 딥러닝 모델을 통해 5가지 형태(앉기, 서기, 눕기, 걷기, 뛰기)로 활동을 인식함으로써 활동량을 측정한다. 마지막으로, 반려인의 스마트 기기에 일일 및 주간 브리핑 차트 등 활동 변화에 대한 모니터링을 제공한다. 성능 평가 결과, 반려동물의 구체화된 활동 인식 및 활동량 측정이 가능함을 확인하였다. 향후 데이터 축적을 통해 반려동물의 이상행동 탐지 및 헬스 케어 서비스의 확장을 기대할 수 있다.
#Monitoring system #Activity recognition device #Deep learning #Activity recognition #Activity analysis #모니터링 시스템 #활동 인식 장치 #딥러닝 #활동 인식 #활동 분석

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related works
III. The proposed system
IV. Experiment
V. Conclusions
REFERENCES

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