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반려동물 개인화서비스를 위한 융합 플랫폼 설계

Design of Convergence Platform for companion animal Personalized Services

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.7 no.6, 2016년, pp.29 - 34  

김삼택 (우송대학교 IT융합학부)

초록
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최근 스마트 강아지인식표 등의 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기술을 활용하여 반려동물의 건강관리를 실시간으로 수행하는 기기가 개발되고 수요 또한 증가하고 있으나 반려동물용 IoT 기기들은 복잡한 처리가 어렵고, 단순히 센서 정보을 이용 건강상태를 파악하기 때문에 고급기능을 구현하는데 한계가 있다. 본 논문은 통계적 분석을 활용하여 맞춤형 사료제작, 의약품제작, 반려동물 건강관리 등의 반려동물에게 맞춤형 개인화서비스가 가능한 통합 플랫폼을 설계한다. 반려동물이 착용하고 있는 IoT기기로부터의 센서 정보와 쇼핑몰에서의 고객의 구매 패턴 정보, 소셜미디어(SNS) 정보를 수집하는 미들웨어를 설계 한다. 또한 이를 통해 수집한 데이터를 데이터 베이스화하고 개인화서비스에 활용될 수 있도록 수집된 정보를 정제하고 분석 및 추론 가능한 분석기를 설계 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Nowadays, real-time devices that provide health care for a companion animal is being developed by IoT technology and its demand such as smart puppy tag is increasing. However, it is difficult for IoT devices of companion animals to process complex nature due to miniaturized hardware and constructive...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존 반려동물 업체들의 대부분은 IoT 기기 개발에 집중하고 있으나, IoT기기의 특성상 다양한 기능을 제공하기에는 한계가 있어 본 논문에서는 다음 그림 1과 같이 개인화서비스 제공을 위한 분석 플랫폼을 활용하여 IoT 기기에 적용할 경우 한 번 사용되고 소멸되어지던 기존 센서 정보들을 데이터베이스화하여 다양한 기능을 복합적으로 제공 하고자 한다[1,2].
  • 따라서 본 논문에서는 사물인터넷기기의 다양한 정보 등을 체계적으로 데이터베이스화하고, 데이터의 연관관계를 복합적으로 분석할 수 있는 반려동물 관련 데이터 분석 플랫폼을 설계하여 반려동물의 개인화서비스에 활용하고 앞으로 분석된 정보를 다양한 산업에서 활용 가능하도록 공유 오픈API를 개발하여 제공하고자 한다. 반려동물이 착용하고 있는 다양한 IoT기기로부터의 센서정보, 쇼핑몰로부터의 고객의 구매 패턴정보, 소셜 미디어 정보를 수집할 수 있는 미들웨어를 설계하고 개인화서비스에 활용될 수 있도록 수집된 정보를 정제하고 분석 및 추론 가능한 분석기 및 분석된 정보를 맞춤형 사료 및 의약품 제작 등의 동물 건강관리에 활용할 수 있는 개인화서비스 기능을 설계 한다.
  • 반려동물 보호자들에게 반려동물의 양육지식, 생애주기별 건강상태 등 정보를 전달하는데 효과적인 콘텐츠를 구성하여 개인에 특화된 반려동물의 양육 지식을 제공하는 서비스이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
다양한 정보들을 복합적으로 분석할 수 있는 반려동물 관련 데이터분석 플랫폼의 개발이 시급한 이유는? 이러한 흐름에 발맞추어 최근 스마트 강아지인식표 등의 사물인터넷(Internet of Things) 기술을 활용하여 반려동물의 건강관리를 실시간으로 수행하는 기기가 개발되고 있으며 수요 또한 증가하고 있으나 반려동물용 사물인터넷기기들은 소형화된 하드웨어적 특성상 복잡한 처리가 불가능하고, 단순히 센서 정보만을 이용하여 반려동물의 건강상태를 파악하기 때문에 맞춤형 건강관리 등의 고급기능을 구현하는데 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 다양한 정보들을 복합적으로 분석할 수 있는 반려동물 관련 데이터분석 플랫폼의 개발이 시급하다.
데이터 변환 모듈은 데이터의 불일치 제거를 위해 무엇을 적용하는가? 데이터 축소 모듈은 불필요하거나 중복된 데이터가 포함되어 있을 경우 웨이블릿 변환 등의 신호처리기법 또는 PCA 등의 주성분분석 기법을 활용하여 데이터를 축소한다. 데이터 변환 모듈은 데이터의 불일치 제거를 위해 평활화(smoothing), 집계(aggregation), 일반화(generalization), 정규화(normalization) 등을 적용한다. 데이터 변환을 위해 정형화된 도구인 ETL(extraction / tranformation / loading)을 사용한다.
쇼핑몰 사용자 정보 수집 모듈이란? 데이터 수집기(미들웨어)의 모듈의 기능은 다음과 같다. 쇼핑몰 사용자 정보 수집 모듈은 본 플랫폼과 연계된 쇼핑몰로부터 사용자 정보 또는 활동로그 등을 수집할 수 있는 수집기이다. 사용자 SNS 정보 수집 모듈은 네이버, 다음, 페이스북, 인스타그램 등의 SNS로부터 사용자에 해당하는 비정형 데이터를 수집하기 로봇인 크롤러(crawler) 기능을 수행한다[3].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. B. Sarwar, G. Karypis, J. Konstan, and J. Riedl, "Analysis of Recommendation Algorithms for ECommerce," Proc. of ACM EC '00 conference, pp.158-167, 2000. 

  2. G. Adomavicius, and A. Tuzhilin, "Towards the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions," IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, vol.17, no.6, pp.734-749, 2005. 

  3. G. Karypis, "Evaluation of Item-Based Top-N Recommendation Algorithms," Proc. of CIKM '01 Conference, pp.247-254, 2001. 

  4. A. Gosh and S. K. Das. A Distributed Greedy Algorithm for Connected Sensor Cover in Dense Sensor Networks. In Proceedings of Int'l Conference on Distributed Computing in Sensor Networks (DCOSS), 2005 

  5. J. Horey, E. Begoli, R. Gunasekaran, S. Lim, and J. Nutaro, "Big Data Platforms as a Service: Challenges and Approach," USENIX Workshop on Hot Topics in Cloud Computing (HotCloud), 2012. 

  6. S. Koo and M. Shin, "A Study on the Enhancement Process of the Telecommunication Network Management using Big Data Analysis," Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol.13 no.12, pp.6060-6070, 2012. 

  7. Ngai, E.W.T., Hu, Y., Wong, Y.H., Chen, Y. & Sun, X. "The application of data mining techniques in financial fraud detection: A classification framework and an academic review of literature." Decision Support Systems 50, pp.559-569, 2010. 

  8. M. Bilenko and M. Richardson, "Predictive client-side profiles for personalized advertisingg," in Proceedings of the 2011 ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 2011. Knowledge Discovery and Data Mining, August 2011. 

  9. Ruotsalainen, Laura, Data Mining Tools for Techn ology and Competitive Intelligence, ESPOO 2008. 

  10. Minsu Jang, Joo-chan Sohn, "Bossam: an extendedrule engine for the web," Proceedings of RuleML2004 (LNCS Vol. 3323), 2004. 

  11. Surprenant, C. F. & Solomon, M. R. (1987). Predictability and personalization in the service encounter. Journal of Marketing, 51(2),86-96 

  12. Open Web Platform Milestone Achieved with HTML5 Recommendation, http://www.w3.org/2014/10/html5-rec.html.en 

  13. Su Hyeon Namn, Kyoo-Sung Noh, "A Study on the Effective Approaches to Big Data Planning", Journal of digital Convergence , Vol. 13, No. 1, pp.227-235, 2015. 

  14. Kyoo-Sung Noh, "Convergence Analysis of Recognition and Influence on Bigdata in the e-Learning Field", Journal of digital Convergence , Vol. 13, No. 10, pp. 51-58, 2015. 

  15. Hye-Jung Jung, "The Analysis of Data on the basis of Software Test Data", Journal of digital Convergence, Vol. 13, No. 10, pp. 1-7, 2015. 

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