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서예진 (한국폴리텍대학) 김현정 (한동대학교) 문재준 (펫터) 이승호 (펫터) 김규석 (한국폴리텍대학)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제2호(JKIIT, Vol.21, No.2)
발행연도
2023.2
수록면
33 - 41 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.2.33

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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.
#multi-classification #CNN #SVM #random forest #bioinformatics

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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