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저자정보
고준혁 (Hoseo University) 김시웅 (Hoseo University) 박정현 (Hoseo University) 문남미 (Hoseo University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제30권 제3호(통권 제252호)
발행연도
2025.3
수록면
31 - 42 (12page)
DOI
10.9708/jksci.2025.30.03.031

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본 연구에서는 웨어러블 디바이스를 활용한 반려동물 행동 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 DeepSVDD(Deep Support Vector Data Description) 알고리즘을 활용하여 비라벨 데이터에서 비활성 데이터를 효과적으로 제거하는 전처리 과정을 포함하였으며, 이를 통해 학습 성능을 개선하였다. 이후, MPL(Meta Pseudo Labels) 방법과 대조학습 기법을 적용하여 라벨이 없는 데이터에서도 유용한 정보를 추출하여 학습에 반영하였다. 실험 결과, 라벨 비율이 20%일 때 87%의 정확도를, 라벨 비율이 60%일 때 91%의 정확도를 기록하며 제안된 시스템의 유효성을 입증하였다. 이러한 시스템은 반려동물의 행동 데이터를 활용하여 건강 상태를 모니터링하거나 이상 행동을 조기에 감지하는 데 실용적이며, 웨어러블 기술과 반지도 학습 기법의 융합을 통해 반려동물 행동 분석분야의 새로운 가능성을 제시한다.
#Time Series Data #Semi-Supervised Learning #Meta Pseudo Labels #Pet Behavior Classification #DeepSVDD #시계열 데이터 #반지도 학습 #반려동물 행동 분류

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

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