A Design and Implementation of Mobile Pet Healthcare Application Based on Deep Learning
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초록
본 논문에서는 반려견의 건강 상태를 예측하고 관리할 수 있는 안드로이드 플랫폼 기반의 모바일 펫 헬스케어 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 딥러닝 기반의 이미지 분석 기법을 활용하여 반려견의 안구 및 피부 질환을 조기에 예측할 수 있으며, 견종 분류 기능을통해 유전 질환 관련 정보를 제공한다. 또한, 스마트폰의 가속도 센서와 GPS 기능을 연계하여 산책 일지를 자동으로 기록하고, 사용자의 위치를 기반으로 주변 동물병원을 안내함으로써 반려견의 일상적인 건강 관리에 도움을 준다. 이 애플리케이션은 안드로이드 플랫폼 환경에서 최적화되어 구현되었으며, 사용자는 직관적인 인터페이스를 통해 반려견의 건강 상태를 효율적으로 관리할 수 있다. 향후 AI 학습 데이터를 축적하고 알고리즘을 개선한다면, 반려견을 넘어 다양한 반려동물의 질환 예측 및 맞춤형 관리 서비스로 발전할 수 있다.
Abstract
In this paper, we propose a mobile pet healthcare application designed for the Android platform that predicts and manages the health status of companion dogs. This application employs deep learning-based image analysis techniques for the early prediction of ocular and dermatological diseases, alongside offering genetic disease information based on breed classification. Furthermore, it leverages smartphone sensors and GPS to automatically record walking logs and guide users to nearby veterinary clinics, thereby supporting comprehensive daily healthcare management for companion dogs. Optimized for the Android environment, the application empowers users to efficiently manage their dogs' health through an intuitive interface. Moreover, with the continuous accumulation of AI training data and refinement of underlying algorithms, this proposed application can be expanded beyond canine care to encompass various companion animals, offering advanced disease prediction and personalized healthcare services.