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딥러닝 기반 품종 및 감정인식 SNS를 포함하는 애완동물 관리 시스템 구현
Implementation of Pet Management System including Deep Learning-based Breed and Emotion Recognition SNS 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.23 no.3, 2023년, pp.45 - 50  

정인환 (한성대학교 컴퓨터공학부) ,  황기태 (한성대학교 컴퓨터공학부) ,  이재문 (한성대학교 컴퓨터공학부)

초록
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최근 몇 년간 애완동물 소유 비율이 꾸준히 증가함에 따라 효과적인 애완동물 관리 시스템의 필요성이 커졌다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 감정인식 SNS를 포함하는 애완동물 관리 시스템을 제안한다. 시스템은 합성곱 신경망(CNN)을 이용하여 애완동물의 표정을 통해 감정을 감지하고, SNS를 통해 사용자 커뮤니티와 공유된다. SNS를 통해 애완동물 주인들은 다른 사용자들과 연결되어 자신의 경험을 공유하고, 애완동물 관리에 대한 지원과 조언을 받을 수 있다. 또한, 시스템은 애완동물 건강 추적 및 예방접종 및 예약 알림 등의 기능을 포함하여 종합적인 애완동물 관리를 제공한다. 이에 더하여, 시스템은 애완동물 산책 기록을 관리하고 공유하는 기능을 추가하여 애완동물 주인들이 자신의 애완동물과 함께한 산책 기록을 다른 사용자들과 공유할 수 있다. 본 연구는 인공지능 기술을 활용하여 애완동물 관리 시스템을 개선하여 애완동물과 그 주인의 복지를 향상시키는 가능성을 보여주고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the ownership of pets has steadily increased in recent years, the need for an effective pet management system has grown. In this study, we propose a pet management system with a deep learning-based emotion recognition SNS. The system detects emotions through pet facial expressions using a convolu...

주제어

#Pet management system   #Deep learning   #Emotion recognition   #SNS   #CNN  

표/그림 (7)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 또한 영상을 기반으로 품종 확인과 함께 감정인식 시스템은 제안되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 주인들이 직접 데이타를 수집해서 학습시킬 필요 없이 다양한 경로로 수집된 수많은 이미지를 이용하여 미리 학습된 애완동물의 품종과 감정인식 기능을 갖는 SNS를 포함한 애완동물 관리 시스템을 제안하고자 한다.
  • 다양한 애완동물 관련 어플리케이션이 있지만 주인들간의 소통과 정보 공유 기능이 부족하고, 특히 애완동물의 감정을 기록 관리하는 기능은 없다. 본 논문에서는 애완동물 관리에 필요한 정보 공유 뿐만 아니라 애완동물의 감정을 인식해서 SNS 형태로 공유함으로써 감정 기록 관리와 정보 공유의 효과를 얻을 수 있도록 하였다.
  • 본 연구에서는 딥러닝 기반 감정인식 SNS를 포함하는 애완동물 관리 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 사용자가 애완동물의 건강 상태와 감정 상태를 파악하고, SNS를 통해 다른 사용자와 정보를 공유할 수 있도록 하였다.
  • 본 연구에서는 딥러닝 기반의 감정인식과 소셜 네트워킹 서비스(SNS)를 결합한 애완동물 관리 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 반려동물의 건강과 예방접종 추적, 예약 알림, 그리고 산책 기록 관리 및 공유 등 포괄적인 애완동물 관리 기능을 제공하며, 게다가 품종과 감정이 자동으로 인식된 SNS 기능을 통해 자연스럽게 애완동물의 상태를 시각적으로 관리할 수 있다.
  • 이 실험에서는 강아지 및 고양이 이미지를 대상으로 그 품종과 감정을 인식하는지 확인하였다. 표 1은 그 결과를 보여준다.
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참고문헌 (13)

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