• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.11
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• pp.157-163
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• 2022

In this paper, we propose to develop a Bluetooth Health Device Profile (HDP)-based smartphone system to utilize it for early detection of urinary tracts diseases that occur a lot in cats. Therefore, based on Bluetooth HDP, we developed a device and mobile application system (Mycatner®) that can monitor cat activity, toilet usage, urinary disease, and health status, and evaluated its availability to monitor cat health status. The specific feature of this system is that it can measure the number of cat urination frequencies to identify abnormal conditions suspected of urinary tract diseases early, and second, it can be tested with urine test paper and shared with animal hospitals, reducing time and cost. As a result, it is evaluated that the developed device capable of wireless monitoring the urinary system health status of cats is the first in our knowledge.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.408-411
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• 2019

고양이를 기르는 가구의 증가와 함께 건강한 애묘 방법을 찾는 애묘인 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 고양이의 건강 상태를 모니터링하기 위해 반드시 선행되어야만 하는 고양이의 행동 정보를 딥러닝 방법론을 기반으로 인식하고자 한다. 인식을 위해 먼저, 카메라 센서를 이용하여 고양이 영상 데이터를 수집한 후, 수집된 영상에서 RGB 프레임과 optical flow 프레임 정보를 각각 수집한다. 각각의 프레임은 RGB Network 와 Flow Network 에 입력되고, 두 네트워크 결과 정보에 대하여 concatenation 을 수행한다. 연계된 특징 정보는 행동 인식 알고리즘인 Two-Stream YOLO 에 입력이 되어 고양이의 행동을 인식한다. 고양이의 행동 인식은 일곱 개의 클래스로 나누어 진행하였다. 행동 인식 실험 수행 결과 mAP와 f1-score 모두에서 0.9이상의 높은 성능을 보였으며, 실시간으로 수행이 가능함을 확인하였다.