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학술저널
저자정보
이지훈 (Hoseo University) 신민찬 (Hoseo University) 박준희 (Hoseo University) 문남미 (Hoseo University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제10호(통권 제223호)
발행연도
2022.10
수록면
1 - 9 (9page)

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본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.
#Abnormal Behavior Detection #Behavior Pattern Analysis #Multimodal Analysis #Deep Learning #Wearable Device #이상행동 탐지 #행동패턴 분석 #멀티모달 분석 #딥 러닝 #웨어러블 디바이스

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Scheme
IV. Experiment and result
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

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