Pet Behavior Classification based on Graph Attention Network

반려동물은 말을 못 하니 센서 해석이 곧 진단이다. 웨어러블에서 모은 가속도·자이로 신호로 일상 활동을 분류하는 기법을 제안했다.

• LSTM을 인코더로 써서 센서 데이터의 특징을 추출하고, 그 결과를 GAT의 입력으로 사용
• 정적 행동과 동적 행동을 함께 구분
• 활동량이 떨어지는 것을 보호자에게 더 빨리 알리는 것이 목표

석사 학위논문 「그래프 신경망 기반 행동 분류 모델 설계 및 구현」의 기반 연구다. 5개 행동 Test Accuracy 91.1%.