Acknowledgement
이 논문은 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. NRF- 2021R1A2C2011966).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.1218-1219
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Research of Pet Behavior Classification Based on Hybrid Model
하이브리드 모델 기반 반려동물 행동 분류 연구
- Hyuksoon Choi (Dept. of Computer Science and Engineering Hoseo University) ;
- Minseo Kim (Dept. of Computer Science and Engineering Hoseo University) ;
- Nammee Moon (Dept. of Computer Science and Engineering Hoseo University)
- Published : 2023.11.02
Abstract
본 논문은 반려동물의 행동 분석을 개선하기 위해 IMU 센서 데이터와 딥러닝 모델을 결합하는 방법을 제안한다. 이를 위해 IMU 웨어러블 디바이스를 통해 행동 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 총 6개의 클래스로 앉다. 서다. 엎드리다, 먹다, 킁킁대다, 걷다로 분류된다. 분류된 데이터는 클래스별로 데이터 증강 및 전처리 단계를 거친다. 행동 분류를 위해 ResNet과 LSTM을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 학습을 진행했다. ResNet-LSTM은 Accuracy 97%, F1-score 96%로 높은 성능을 보여주었다.
Keywords