건국대 대학원생들 웨어러블 디바이스 활용 행동분류시스템 제안 논문

활동정보 활용해 '서있기' 등 9개 행동 분류

국내에 출시된 반려견용 웨어러블 디바이스는 위치를 추적하고, 심박수를 측정하는 약간의 바이탈사인 측정 기능이 탑재돼 있다.

웨어러블 디바이스를 활용, 현재 반려견이 어떤 행동을 하고 있는지를 제안하는 논문이 나왔다.

최근 발간된 '

2016년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집'에 건국대 일반대학원 스마트ICT융합학과 팀(오유진(석사 4기), 김청빈, 김현준, 김웅희, 이희연)이 제출한 '웨어러블 디바이스를 이용한 애완견의 행동분류 시스템' 논문이 올라왔다.

이 논문은 개의 서있기, 앉아있기, 누워있기, 걷기, 빨리 걷기, 뛰기, 먹기, 마시기' 등 총 9개로 분류해둔 동작들을 웨어러블 디바이스를 이용해 측정하는 방법들을 제안한다.

측정한 데이터를 기반으로 반려견의 현재 행동을 알려주거나 행동을 미리 예측하는 시스템을 구축, 반려견과 주인 사이의 정서적인 교류를 촉진시킬 수 있는 방법을 연구하는 것이 목표다.

연구팀은 이미 시중에 출시된 TI의 목칼라 센서를 이용해 개에 착용시킨 뒤 가속도와 3축 자이로 센서 값을 측정했다. 측정값을 대조하기 위해 비디오 영상도 함께 수집했다.

특히 행동들을 구분하기 위해 측정값의 평균, 표준편차, 에너지를 평가했는데 에너지에서 유의미한 결과를 얻었다. 즉, 주파수 분석이 효과적이라는 결론을 내렸다.

연구팀은 "더 많은 행동신호를 추출한 후, 기계학습 알고리즘으로 반려견의 행동과 신호 특성의 상관관계를 도출, 정확도를 높일 필요성이 보인다"고 밝혔다.

연구팀은 그러면서 "가속센서와 자이로센서 외에 마이크와 조도센서, 심박센서 등을 점진적으로 채용해 나가면서 정확한 분류를 높여 안락함, 활발함, 두려움, 고통, 굶주림 등 개의 현재 복지 상태를 파악, 개의 의학적(물리적, 정서적) 상태를 파악할 수 있을 것"이라고 기대했다.