• 제목/요약/키워드: 고양이 건강 모니터링

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Development of device for cat healthcare monitoring using Smartphone

  • Nam, Heung Sik;Lee, Moon Joo;Kim, Geon A
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권11호
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    • pp.157-163
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    • 2022
  • 이 논문에서는 블루투스 건강기기 프로파일(HDP) 기반 스마트폰 시스템을 개발하여 고양이에서 많이 발생하는 비뇨기계 질환의 조기 발견에 활용하는 것을 제안하고자 한다. 이에 우리는 블루투스 HDP를 기반으로 소변검사 결과를 해석할 수 있는 고양이 활동, 화장실 사용, 요로 질환 및 건강 상태를 모니터링할 수 있는 장치 및 모바일 애플리케이션 시스템(Mycatner®)을 개발하였고 고양이의 건강 상태 모니터링에 활용 가능함을 평가하였다. 이 시스템의 특징은 첫째, 고양이 배뇨 횟수를 측정하여 요로계 질병이 의심되는 비정상 상태를 조기에 감별할 수 있고, 둘째, 소변 검사지로 미리 검사하여 동물병원과 공유할 수 있어 시간과 비용을 절감할 수 있고, 셋째, 이 기술을 당뇨병 등 다른 다양한 고양이 질환에 응용 가능한 특성을 지니고 있다. 이로써 고양이의 비뇨기 건강 상태를 무선으로 모니터링할 수 있는 장치는 우리의 식견으로는 최초로 개발한 것으로 평가된다.

Two-Stream YOLO를 이용한 실시간 고양이 행동 인식 (Real-Time Cat Behavior Recognition System using Two-Stream YOLO)

  • 이준희;이종욱;최윤아;박대희;정용화
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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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.