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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 35 - 41 (7page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.9.35
이용수
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저자의 기존 연구에서는 라벨링 된 4가지의 반려동물 행동 데이터를 통해 3가지 모델을 활용한 행동 예측 결과를 선보였다. 본 연구에서는 기존보다 더 많은 행동 데이터를 라벨링 하고 모델도 다양화 할 수 있음을 선보인다. 이에 따라 본 연구에서 활용하는 행동 데이터는 총 16가지이며, 모델은 총 8가지이다. 연구결과, RF(Random Forest), GBM(Gradient Boosting Machine), KNN(K-nearest neighbor) 순으로 정확도가 높음을 알 수 있었다. 본 연구결과를 통해 기계학습 기반의 분류 모델을 활용한 반려동물의 행동 예측의 가능성을 시사하며, 더 나아가 추후에는 질환 예측도 할 수 있을 것으로 기대한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
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