지난 수년간 전 세계적으로 반려동물을 키우는 가구 수는 꾸준히 증가하고 있고, 반려동물 산업의 매출 규모도 연 평균 10%이상 급성장 하는 추세를 보인다. 하지만 반려동물 주인들의 바쁜 일상 때문에 동물과의 교감이 힘든 실정이다. 반려동물 양육 시 갖는 고민은 동물을 혼자 두고 외출이 힘들다는 점이다. 외출 시 혼자 남게 될 동물들의 건강 및 식사 문제, 운동량 변화 및 스트레스 증가에 대한 우려가 높다. 실제로 혼자 남겨진 동물들은 사람과의 부족한 교류로 인해 ...
지난 수년간 전 세계적으로 반려동물을 키우는 가구 수는 꾸준히 증가하고 있고, 반려동물 산업의 매출 규모도 연 평균 10%이상 급성장 하는 추세를 보인다. 하지만 반려동물 주인들의 바쁜 일상 때문에 동물과의 교감이 힘든 실정이다. 반려동물 양육 시 갖는 고민은 동물을 혼자 두고 외출이 힘들다는 점이다. 외출 시 혼자 남게 될 동물들의 건강 및 식사 문제, 운동량 변화 및 스트레스 증가에 대한 우려가 높다. 실제로 혼자 남겨진 동물들은 사람과의 부족한 교류로 인해 분리불안, 우울증과 같은 증상들이 흔하게 나타나고 있다. 이러한 문제들을 극복하기 위해 반려동물 산업은 건강관리, 위치추적, 원격 케어 중심으로 발달하고 있다. 동물산업과 ICT를 접목시킨 새로운 서비스들이 각광받고 있고, 사람들은 이러한 서비스들을 통해 반려동물들과 소통하고 싶어한다. 본 연구에서는 반려동물의 건강관리와 교감을 위한 첫 단계로, 반려견의 행동 인식에 중점을 두고 연구 방향을 정하였다. 그 중에서도 반려견 웨어러블 디바이스를 제작해 수신된 데이터를 분석하여 행동을 감지할 수 있는 방법을 연구하고, 실제 반려견에 착용하여 실험을 진행한다. 반려견 행동 인식을 위한 웨어러블 디바이스는 앉기, 걷기, 뛰기, 엎드리기, 옆으로 눕기, 위를 보고 눕기 등 총 6개의 동작을 인식할 수 있다. 각 동작에 따른 목 위치 및 각도의 변화를 감지하고, 분류된 데이터와 비교하여 자세를 분류한 후 모바일 시스템으로 보낼 수 있도록 제작된다. 모바일 시스템의 경우 웨어러블 디바이스로부터 분류되어 수신된 값을 정확히 표시하기 위해 다시 한 번 처리하여 사용자에게 보여주기 위한 이미지로 변환한다. 이를 사용자에게 실시간으로 보여주게 된다. 반려견 행동 인식 실험은 총 세 단계로 진행한다. 대조군 실험견에 착용시켜 데이터를 각 동작으로 분류 및 처리하기 위한 1차 실험과, 처리된 데이터를 입력하여 동작을 확인하는 2차 실험, 그리고 실제로 가정에서 키워지고 있는 실험군 반려견에게 착용하는 3차 실험으로 진행한다. 제작된 반려견 웨어러블 디바이스를 사용하여 진행한 실험을 통해 보여진 행동 인식 방법은 사람이 인식하기 어려운 행동 변화를 보다 쉽고 빠르게 감지할 수 있으며, 이를 반려동물 분리불안 증상의 빠른 발견 및 건강 관리에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
지난 수년간 전 세계적으로 반려동물을 키우는 가구 수는 꾸준히 증가하고 있고, 반려동물 산업의 매출 규모도 연 평균 10%이상 급성장 하는 추세를 보인다. 하지만 반려동물 주인들의 바쁜 일상 때문에 동물과의 교감이 힘든 실정이다. 반려동물 양육 시 갖는 고민은 동물을 혼자 두고 외출이 힘들다는 점이다. 외출 시 혼자 남게 될 동물들의 건강 및 식사 문제, 운동량 변화 및 스트레스 증가에 대한 우려가 높다. 실제로 혼자 남겨진 동물들은 사람과의 부족한 교류로 인해 분리불안, 우울증과 같은 증상들이 흔하게 나타나고 있다. 이러한 문제들을 극복하기 위해 반려동물 산업은 건강관리, 위치추적, 원격 케어 중심으로 발달하고 있다. 동물산업과 ICT를 접목시킨 새로운 서비스들이 각광받고 있고, 사람들은 이러한 서비스들을 통해 반려동물들과 소통하고 싶어한다. 본 연구에서는 반려동물의 건강관리와 교감을 위한 첫 단계로, 반려견의 행동 인식에 중점을 두고 연구 방향을 정하였다. 그 중에서도 반려견 웨어러블 디바이스를 제작해 수신된 데이터를 분석하여 행동을 감지할 수 있는 방법을 연구하고, 실제 반려견에 착용하여 실험을 진행한다. 반려견 행동 인식을 위한 웨어러블 디바이스는 앉기, 걷기, 뛰기, 엎드리기, 옆으로 눕기, 위를 보고 눕기 등 총 6개의 동작을 인식할 수 있다. 각 동작에 따른 목 위치 및 각도의 변화를 감지하고, 분류된 데이터와 비교하여 자세를 분류한 후 모바일 시스템으로 보낼 수 있도록 제작된다. 모바일 시스템의 경우 웨어러블 디바이스로부터 분류되어 수신된 값을 정확히 표시하기 위해 다시 한 번 처리하여 사용자에게 보여주기 위한 이미지로 변환한다. 이를 사용자에게 실시간으로 보여주게 된다. 반려견 행동 인식 실험은 총 세 단계로 진행한다. 대조군 실험견에 착용시켜 데이터를 각 동작으로 분류 및 처리하기 위한 1차 실험과, 처리된 데이터를 입력하여 동작을 확인하는 2차 실험, 그리고 실제로 가정에서 키워지고 있는 실험군 반려견에게 착용하는 3차 실험으로 진행한다. 제작된 반려견 웨어러블 디바이스를 사용하여 진행한 실험을 통해 보여진 행동 인식 방법은 사람이 인식하기 어려운 행동 변화를 보다 쉽고 빠르게 감지할 수 있으며, 이를 반려동물 분리불안 증상의 빠른 발견 및 건강 관리에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
In the recent years, the number of household with pets is continuously increasing, and as the result, the size of pet industry’s yearly revenue also shows a radical growth. However, due to the busy schedule of the owners, pets have hard time communicating with them. One of the biggest worry of the o...
In the recent years, the number of household with pets is continuously increasing, and as the result, the size of pet industry’s yearly revenue also shows a radical growth. However, due to the busy schedule of the owners, pets have hard time communicating with them. One of the biggest worry of the owner is leaving their pets alone when going out of the house. There has been an increase in the concern about the health and feeding problems, a change in exercising pattern, and an increase in stress of those pets that are left alone in the house. Pets that are often left alone in the house lack relationship with people, and therefore show symptoms for separation anxiety and depression. To overcome such problems, the pet industry is now focusing its development in the pets’ healthcare, location-tracking, and remote-caring systems. As services that combine pet industry and ICT are being spotlighted, people are willing to communicate with their pets using such services. In this research, we selected the direction of research based on the pet’s behavior recognition as the first step to the healthcare and communication of pets. We specifically focused on researching and building a wearable device for a canine to send and analyze received data to sense actions taken by the canine, and proceeded by putting the built device on a trained canine. This wearable device for the canine’s behavior recognition can sense up to six actions including sitting, walking, running, lying down, lying sideways, and lying back. The device senses the location and the angle of the neck, compares them to the classified data to classify the action, then sends the analyzed data to mobile system. The mobile system then analyzes the received data points and converts the data into an image to be accurately shown to the user. This image is live and is shown to the user. Canine’s behavior recognition experiment is proceeded in three steps: first experiment that classifies and analyzes the data after putting the device on the participating canine from the control group, second experiment that enters the analyzed data to assure correct actions, and third experiment that collects data from the real pet canines from the experimental group. The behavior recognition method shown in the experiment using the built canine wearable device is capable of recognizing the complicated change in behavior more effectively than the human is, and therefore is anticipated to apply the same method for fast detection of separation anxiety and health care of canine.
In the recent years, the number of household with pets is continuously increasing, and as the result, the size of pet industry’s yearly revenue also shows a radical growth. However, due to the busy schedule of the owners, pets have hard time communicating with them. One of the biggest worry of the owner is leaving their pets alone when going out of the house. There has been an increase in the concern about the health and feeding problems, a change in exercising pattern, and an increase in stress of those pets that are left alone in the house. Pets that are often left alone in the house lack relationship with people, and therefore show symptoms for separation anxiety and depression. To overcome such problems, the pet industry is now focusing its development in the pets’ healthcare, location-tracking, and remote-caring systems. As services that combine pet industry and ICT are being spotlighted, people are willing to communicate with their pets using such services. In this research, we selected the direction of research based on the pet’s behavior recognition as the first step to the healthcare and communication of pets. We specifically focused on researching and building a wearable device for a canine to send and analyze received data to sense actions taken by the canine, and proceeded by putting the built device on a trained canine. This wearable device for the canine’s behavior recognition can sense up to six actions including sitting, walking, running, lying down, lying sideways, and lying back. The device senses the location and the angle of the neck, compares them to the classified data to classify the action, then sends the analyzed data to mobile system. The mobile system then analyzes the received data points and converts the data into an image to be accurately shown to the user. This image is live and is shown to the user. Canine’s behavior recognition experiment is proceeded in three steps: first experiment that classifies and analyzes the data after putting the device on the participating canine from the control group, second experiment that enters the analyzed data to assure correct actions, and third experiment that collects data from the real pet canines from the experimental group. The behavior recognition method shown in the experiment using the built canine wearable device is capable of recognizing the complicated change in behavior more effectively than the human is, and therefore is anticipated to apply the same method for fast detection of separation anxiety and health care of canine.
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