• 제목/요약/키워드: Intelligent Pet Management System

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무선 센서네트워크를 이용한 애완견용 무선 관리 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Wireless Management System for Pet Dog Using Wireless Sensor Network)

  • 김동성
    • 정보통신설비학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.13-24
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    • 2006
  • This paper proposes a wireless management system for a pet dog using wireless sensor network. The developed intelligent wireless management system is compose of a central control system, auto-feeder, miniguidance robot, and wireless sensing devices. The developed system uses three types of sensed data such as light, temperature, md sounds from a pet dog and surrounded environment respectively. The presented design method using these data provides an efficient way to controlling and monitoring the pet dog. The implemented system can be used as a design framework of portable device for the pet management.

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무선 센서네트워크를 이용한 애완견용 무선 관리 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Wireless Management System for Pet Dog Using Wireless Sensor Network)

  • 김동성
    • 정보통신설비학회논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.1-13
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    • 2007
  • This paper proposes a wireless management system for a pet dog using wireless sensor network. The developed intelligent wireless management system is compose of a central control system, auto-feeder, mini-guidance robot, and wireless sensing devices. The developed system uses three types of sensed data such as light, temperature, and sounds from a pet dog and surrounded environment respectively. The presented design method using these data provides an efficient way to controlling and monitoring the pet dog. The implemented system can be used as a design framework of portable device for the pet management.

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반려동물용 자동 사료급식기의 비용효율적 사료 중량 예측을 위한 딥러닝 방법 (A Deep Learning Method for Cost-Effective Feed Weight Prediction of Automatic Feeder for Companion Animals)

  • 김회정;전예진;이승현;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제28권2호
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    • pp.263-278
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    • 2022
  • 최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.