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웨어러블 디바이스를 이용한 1D-CNN-LSTM 기반 반려동물 행동 분류
1D-CNN-LSTM based Pet behavior classification using Wearable device 원문보기

한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회, 2021 Nov. 04, 2021년, pp.921 - 923  

김형주 (호서대학교 컴퓨터공학과) ,  문남미 (호서대학교 컴퓨터공학과)

초록
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최근 반려동물 시장이 커짐으로 인해, 반려동물들의 헬스케어를 위한 제품들이 증가하고 있다. 이에 따라 펫 웨어러블 디바이스를 통한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 웨어러블 디바이스를 통해 수집되는 센싱 데이터는 변칙적인 반려동물의 특징 때문에 연구의 한계를 갖는다. 이를 위해 본 논문에서는 1-Dimensional CNN과 LSTM 하이브리드 모델을 기반으로 한 반려동물 행동 분류를 제안한다. 웨어러블 디바이스를 이용해 자이로와 가속도 센서를 수집하여 걸음수를 측정하고, 이후 수집된 센싱 데이터로 반려동물의 행동을 4가지로 분류한다. 행동 분류는 걷기, 뛰기, 앉기, 서기로 분류한다.

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