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[고려대학교] 분리불안 증세 감지를 위한 반려견 소리분류

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최고관리자  0 Comments  1 Views  20-11-10 15:46  기계

본문

분야 : 기타 개발상태 3 9
보간법과 LSTM-FCN 기법을 적용한 분리불안 증세의 반려견 소리분류를 위한 방법 및 그 시스템
보유기관 및 연구자 : 고려대학교 / 이성주 교수
  • 특허정보

    보간법과 LSTM-FCN 기법을 적용한 분리불안 증세의 반려견 소리분류를 위한 방법 및 그 시스템 (No : 10-2018-0134245)

    반려 동물의 분리 불안을 검출하는 서포트 벡터 머신 및 복잡 이벤트 처리를 사용하는 IoT 기반의 모니터링 방법 및 시스템 (No : 10-2018-0134540)

    반려 동물의 위험 행동의 검출 및 억제 방법 및 이를 위한 자동화된 카메라-기반 시스템 (No : 10-2018-0136789)

    CNN-LSTM 및 복잡 활동 처리를 사용하는 반려 동물의 배설 행동 검출 방법 및 시스템 (No : 10-2018-0135944)

  • 거래조건 : 추후 협의

기술완성도

  • TRL09

    사업화

    • 본격적인 양산 및 사업화 단계
  • TRL08

    시작품 인증/
    표준화

    • 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
      - 조선 기자재의 경우 선급기관 인증, 의약품의 경우 식약청의 품목 허가 등
  • TRL07

    Pilot 단계 시작품
    신뢰성 평가

    • 시작품의 신뢰성 평가
    • 실제 환경(수요기업)에서 성능 검증이 이루어지는 단계
  • TRL06

    Pilot 단계 시작품
    성능 평가

    • 경제성(생산성)을 고려한, 파일로트 규모의 시작품 제작 및 평가
    • 시작품 성능평가
  • TRL05

    시제품 제작/
    성능평가

    • 개발한 부품/시스템의 시작품(Prototype) 제작 및 성능 평가
    • 경제성(생산성)을 고려하지 않고, 우수한 시작품을 1개~수개 미만으로 개발
  • TRL04

    연구실 규모의
    부품/시스템 성능평가

    • 연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가가 완료된 단계
    • 실용화를 위한 핵심요소기술 확보
  • TRL03

    연구실 규모의
    성능 검증

    • 연구실/실험실 규모의 환경에서 기본 성능이 검증될 수 있는 단계
    • 개발하려는 시스템/부품의 기본 설계도면을 확보하는 단계
    • 모델링/설계기술 확보
  • TRL02

    실용 목적의 아이디어/
    특허 등 개념 정립

    • 실용 목적의 아이디어, 특허 등 개념 정립
  • TRL01

    기초 이론/
    실험

    • 연구과제 탐색 및 기회 발굴 단계
기술개요
○ 반려 동물에 부착된 소리 감지 센서를 통해 반려 동물의 소리 데이터를 획득하고, 보간법을 이용하여 소리 데이터의 차원을 변환하며, 딥러닝을 통해 차원이 변환된 소리 데이터를 분류하는 기술
연구의 필요성
○ 반려 동물을 키우는 인구가 급속도로 증가하고 있음에 따라, 반려 동물의 행동/상태를 모니터링하는 기술에 대한 관심 역시 높아지고 있음
- 반려 동물에 부착하는 센서(IoT 기기), 가정 내에 배치되는 반려 동물 행동 분석 장치(카메라, 센서 등), 혹은 반려 동물 행동 제어 장치(디스플레이, 사료 배급 장치 등
기술활용분야
○ 반려 동물에 부착하는 센서, 가정 내에 배치되는 반려 동물 행동 분석 장치, 반려 동물 행동 제어 장치 등

시장동향
○ 반려동물 산업의 국내 시장규모는 2012년 기준 약 9천억 원으로 추정되며, 반려동물 수요 증가로 가구당 지출 규모 또한 2020년 5조 8,100억 원 정도로 확대될 전망
○ 동물 모니터링 디바이스 시장은 2012년 3,099억 원 에서 2020년 2조 219억 원으로 확대될 전망

동물 건강 디바이스 관련 용품 시장 예측

기술 구현
○ 반려견 소리 분류 방법
- 보간법과 LSTM-FCN (Long short-term memory -Fully Convolutional Network) 기법을 이용하여 분리불안 증세를 나타내는 반려견 소리를 정확하게 분류함
- 시계열 소리 데이터 분석을 통해 반려견의 소리를 더욱 정확하게 분류해 낼 수 있음

반려동물 행동심리 실험 데이터 수집

특장점
차별성
○ 높은 정확도와 센서 에너지 효율성
- 정확도 개선을 위한 보간법 이용
- LSTM-FCN모델을 이용하여 분류
○ 주거환경에서의 반려견 행동심리 실험 데이터 수집
- 실험 데이터를 바탕으로 행동 예측을 위한 빅데이터 분석 및 딥러닝 인공지능
기술 개발 효과
○ 반려견 분리 불안 여부 확인
- 짖는 소리(barking), 으르렁거리는 소리(growling), 울부짖는 소리(howling), 및 낑낑거리는 소리 (whining)에 해당하는 반려 동물의 소리를 분류함
- 반려견의 분리 불안 여부를 판정해 낼 수 있음
우수기술 Gyeonggi Technology Market