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산업

반려동물 행동 분석을 위한 '인공지능 기반 웨어러블 센서 데이터' 연구

by 야호펫 2024. 3. 15.
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반려동물의 행동 분석을 위한 인공지능 기반의 웨어러블 센서 데이터 연구

 

반려동물의 행동 분석을 위한 인공지능 기반의 웨어러블 센서 데이터 연구

A Study on the Artificial Intelligence-based Wearable Sensor Data Pet Behavior Analysis


한국정보기술학회논문지

약어 : JKIIT

2023, vol.21, no.2, pp. 33-41 (9 pages)

DOI : 10.14801/jkiit.2023.21.2.33

발행기관 : 한국정보기술학회

연구분야 : 공학 > 공학일반 > 기타공학일반


서예진 / Yejin Seo orcid / 한국폴리텍대학 구미캠퍼스 전기과

김현정 / Hyunjung Kim orcid / 한동대학교 창의융합교육원

문재준 / Jaejoon Moon orcid / 펫터

이승호 / Seungho Lee orcid / 펫터

김규석 / Kyuseok Kim orcid / 한국폴리텍대학 분당융합기술교육원 데이터융합SW과


초록

 

최근 들어 반려동물을 양육하는 가정이 증가하고 있다. 국내 반려인은 현재 1,500만명으로, 앞으로도 관련 산업 및 시장 규모가 급격히 성장 중에 있다. 여러 가지 관련 서비스 중 반려동물의 헬스케어와 관련된 시장은 그 성장세가 가장 빠른 영역 중 하나이다.

 

이에, 본 연구에서는 반려동물의 헬스케어를 위한 웨어러블 디바이스를 개발하고 그 성능을 측정하였다. 구체적으로는 반려동물의 생체 데이터를 수집하여 인공지능 기반으로 이들의 행동 패턴을 분석할 수 있는 모델을 제안하였다.

 

본 연구에서 활용한 방법론은 CNN(Convolutional Neural Network), SVM(Support Vector Machine), RF(Random Forest)이다.

 

이들 모델 중 RF는 예측 정확도가 0.8999, 정밀도가 0.9008로 측정되어 시장에서 상용 가능한 수준의 성능을 보였다.


* 논문정보 : 한국학술지인용색인(KCI)

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