• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.677-679
• /
• 2018

반려동물 인구 천만 시대에 맞는 맞춤형 의료 서비스의 필요성 증대 등 국내 반려동물 시장의 성장세에 맞추어 다양한 반려동물 관련 앱 서비스가 출시되고 있다. 그중 의료 관련 분야의 서비스의 수요가 고령 반려동물의 증가에 따라 특히 급속도로 증가하는 분야임에도 불구하고 관련 사례나 연구가 미약하다. 따라서 본 논문에서는 기존에 제공되는 서비스 중 추론의 비효율성 문제를 극복하고 추론 과정에서의 사용자 피드백을 활용하여 궁극적으로 진단의 효율성을 극대화할 수 있는 전문가 시스템을 제시하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 2021.04a
• /
• pp.149-153
• /
• 2021

반려인 1,000만명 시대로 우리나라 전체 가구의 26.4%가 반려동물 양육가구이고 매년 증가하고 있다. 반려동물 산업규모는 매년 성장하고 있으며, 2027년에는 6조억원을 넘어설 것으로 전망하고 있고, 그 중 반려동물병원이 제공하는 의료서비스 산업의 규모는 41.8%로 추정된다. 반려동물 산업의 성장으로 반려동물병원도 증가하고 있다. 반려동물병원은 점점 다양화, 전문화, 대형화되어 가고 있으며, 병원간 경쟁이 심화되고 있다. 뿐만 아니라 고객의 요구는 점점 다양화, 세분화, 고도화되고 있다. 따라서 이제 반려동물병원들은 고객만족 중심의 서비스와 경영 환경 개선에 관심을 갖고, 고객의 충성도를 확보하기 위한 노력이 필요하다. 이렇듯 급변하고 경쟁적인 환경에 대응하기 위해 고객의 요구를 정확하게 파악해야 하지만, 관련 연구는 아직 활발하지 않다. 본 연구에서는 반려동물병원의 선택속성과 이용만족에 관한 연구를 동물병원의 선택속성을 측정하여 분석하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 반려동물병원의 경영 실무자들에게 고객의 이용만족을 높이기 위해 어떠한 요인에 더욱 집중하고, 관리해야 하는지 방향을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다. 그리고 더 나아가 반려동물 산업의 관계자들이 반려동물을 양육하는 보호자에 대해 이해를 하는 데 도움을 주는 결과가 도출될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.836-838
• /
• 2022

반려동물 시장 및 동물 의료분야의 성장, 동물병원 이용 과정 개선의 필요성으로 반려동물 질병의 시작부터 끝까지 전 과정을 함께하는 원스탑 모바일 애플리케이션을 개발하였다. 증상으로 예상 질병을 진단하는 머신러닝 모델과 자연어 문장을 인식하는 딥러닝 챗봇으로 사용자가 편리하게 반려동물 이상 증상에 대한 예상 질병을 챗봇으로 상담할 수 있도록 구현하였다. 챗봇 시스템을 기반으로 '예상 진단', '질병백과', '문진표', '동물병원' 기능을 추가하여 일관된 기능들로 유기적인 서비스를 구성하였다.

• Review of KIISC
• /
• v.33 no.4
• /
• pp.89-93
• /
• 2023

포스트 코로나시대에는 다가올 디지털 인프라 사회에서의 안전하고 편리한 사이버 경제활동을 구현하기 위해서 비대면 인증수단으로서 텔레바이오인식기술의 중요성은 증가할 것으로 전망된다. 이에 따라 바이오인식 관련 국제표준화기구인 ITU-T SG17 Q10(ID Management & Telebiometrics)에서 추진중인 반려동물 개체식별 인증서비스, 헬스케어 응용서비스, 인공지능서비스에서의 생체정보 보호기술 등에 관한 텔레바이오인식기술 표준화 현황을 면밀히 분석하여, 향후 디지털 사회로의 대전환 시대가 도래함에 따른 동물 개체식별 인증서비스, 디지털 헬스케어 응용서비스, 주율주행 응용서비스 등 폭넓게 생활속에 적용되고 진화하고 있는 텔레바이오인식기술 국제표준화 추진현황에 대하여 고찰하고자 한다.

• Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
• /
• v.23 no.3
• /
• pp.71-80
• /
• 2017

Purpose: At the moment prevention and treatment of animal related diseases is becoming a social concern as the demand for animal increases. Furthermore, The design of the veterinary medical teaching hospital are even more complex because they have to accommodate medical program for animal and education and research program for students. However, there are a few experience and useful guidelines for the planning of the veterinary medical teaching hospital. So it is not easy for the regional hub universities to work out the proper plan for the construction of the veterinary medical teaching hospital for their own. This study has been started in order to provide basic informations for the planning of Korean veterinary medical teaching hospital. Methods: Interview to veterinarian, intern and employee of the veterinary medical teaching hospital and Field surveys to veterinary medical teaching hospital in Korea have been conducted for the data collection. The drawings of three universities of veterinary medical teaching hospital have been analysed and diagramed. Results: The result of this study can be summarized into three points. The first one is that the veterinary medical teaching hospital spaces are divided into five areas (ambulatory care, central medical care, hospitalization, education and research, operations and support) and each area is divided independently and connected properly. The second one is that the veterinary medical teaching hospital differs from hospital in the detailed space plan in the sense that the animal is a patient. The third one is that each hospital has different operating practices and programs according to local conditions Implications: It is meaningful as a basic source of veterinary medical teaching hospital design in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.934-935
• /
• 2023

반려묘 수가 늘어나는 현대 사회에서 동물 의료 낙후 지역의 보호자는 고양이의 정확한 건강 상태를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 고양이가 가장 흔하게 걸리는 질병인 '결막염'을 비대면으로 진단하고자, 전이학습(Transfer Learning) 기반의 딥러닝 모델을 이용한 웹 애플리케이션을 개발 및 배포하였다. 이를 통해 고양이 결막염 발병 여부 조기 진단 및 치료비 절감, 반려묘 보호자의 편의성 증대 및 동물 의료 서비스의 지역 편차를 줄이는데 기여하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.27 no.10
• /
• pp.1-9
• /
• 2022

In this paper, we propose the Deep Learning-Based Companion Animal Abnormal Behavior Detection Service, which using video and sensor data. Due to the recent increase in households with companion animals, the pet tech industry with artificial intelligence is growing in the existing food and medical-oriented companion animal market. In this study, companion animal behavior was classified and abnormal behavior was detected based on a deep learning model using various data for health management of companion animals through artificial intelligence. Video data and sensor data of companion animals are collected using CCTV and the manufactured pet wearable device, and used as input data for the model. Image data was processed by combining the YOLO(You Only Look Once) model and DeepLabCut for extracting joint coordinates to detect companion animal objects for behavior classification. Also, in order to process sensor data, GAT(Graph Attention Network), which can identify the correlation and characteristics of each sensor, was used.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.22 no.3 s.105
• /
• pp.29-37
• /
• 2007

RFID 기술은 반도체 기술의 발전과 인터넷의 등장으로 인하여 지난 10여 년 동안 꾸준한 발전을 해왔으며 유통, 물류, 의료, 교육 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 이는 향후 수 년 내에 거의 모든 물품에 태그를 부착하게 됨에 따라 유비쿼터스 환경 구축에 큰 기여를 할 것으로 기대된다. 이러한 RFID 기술은 저주파(LF), 고주파(HF), 초고주파(UHF) 및 마이크로파(M/W) 대역의 무선전파를 사용하며 각 대역의 전파 특성에 따라 동물추적, 교통카드, 물품관리, 전자화폐 등 다양한 분야에 선택적으로 적용되고 있으며, 단말기의 형태에 따라 고정형, 휴대형, 모바일 RFID 기술로 분류되고 최근에는 택시안심귀가서비스 등 휴대폰에 RFID 리더 기능이 결합된 모바일 RFID 서비스도 시범서비스를 선보이면서 우리 생활에 파고들고 있다. 또한 항만물류 관리 등과 같이 긴 인식거리가 필요한 능동형 RFID 기술을 포함하여 많은 연구와 실증실험, 시범서비스나 본사업이 이루어지고 있으며 최근에는 파렛, 케이스 단위가 아닌 물품 단위에 태그 부착을 위한 ILT 기술도 속속 선보이고 있다. 본 고에서는 시장전망이 가장 밝은 것으로 알려진 UHF 대역을 중점으로 RFID 기술을 살펴보고 이중에서도 모바일 RFID 기술을 포함한 수동형 RFID 기술, 능동형 RFID 기술 및 이와 관련한 표준화 동향을 알아본다.이를 활용한 응용 시스템에 대하여 간략히 살펴볼 것이다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.30 no.3
• /
• pp.125-132
• /
• 2024

Recently, with immersive virtual reality(IVR) technologies, various services such as education, training, entertainment, industry, healthcare and remote collaboration have been applied. In particular, researches are actively being studied to visualize and interact with virtual humans, research on virtual pets in IVR is also emerging. For interaction with the virtual pet, similar to real-world interaction scenarios, the most important thing is to provide physical contact such as haptic and non-verbal interaction(e.g., gesture). This paper investigates the effects on factors (e.g., shape and texture) of passive haptic feedbacks using mapping physical props corresponding to the virtual pet. Experimental results show significant differences in terms of immersion, co-presence, realism, and friendliness depending on the levels of texture elements when interacting with virtual pets by passive haptic feedback. Additionally, as the main findings of this study by statistical interaction between two variables, we found that there was Uncanny valley effect in terms of friendliness. With our results, we will expect to be able to provide guidelines for creating interactive contents with the virtual pet in immersive VR environments.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.25-34
• /
• 2024

This paper presents the development of a mobile application that detects and identifies canine skin diseases by training a deep learning-based U-Net model to infer the presence and location of skin lesions from images. U-Net, primarily used in medical imaging for image segmentation, is effective in distinguishing specific regions of an image in a polygonal form, making it suitable for identifying lesion areas in dogs. In this study, six major canine skin diseases were defined as classes, and the U-Net model was trained to differentiate among them. The model was then implemented in a mobile app, allowing users to perform lesion analysis and prediction through simple camera shots, with the results provided directly to the user. This enables pet owners to monitor the health of their pets and obtain information that aids in early diagnosis. By providing a quick and accurate diagnostic tool for pet health management through deep learning, this study emphasizes the significance of developing an easily accessible service for home use.