최근 반려동물 관련 산업이 증가함에 따라 반려동물의 행동을 분석하는 연구가 진행되고 있다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 반려동물 행동 분석을 통한 이상행동 예측 시스템을 제안한다. 이 시스템은 CCTV로부터 반려동물의 영상 데이터를 수집하고, YOLOv4(You Only Look Once version 4)를 통해 반려동물의 객체를 탐지한다. 행동을 분석하기 위해 탐지된 반려동물 객체를 DeepLabCut 딥러닝 알고리즘을 사용하여 관절 좌표 정보를 추출한다. 추출된 관절 좌표와 반려동물의 일반적인 행동을 매칭하여 이상행동을 예측하기 위한 DNN(Deep Neural Networks)의 입력 데이터로써 사용된다. 위 과정을 통해 반려동물의 전체적인 행동을 분석하여 이상행동을 예측한다. 이 시스템을 통해 반려동물의 행동을 분석하고 이상행동을 예측함으로써 반려동물 의료 관련 사업에도 적용될 수 있을 것이다.
반려동물의 이상행동 탐지를 위한 센서 데이터를 수집하는 과정에서 발생하는 시간과 비용의 문제로 인해 데이터 증강이 요구되고 있다. 본 논문에서는 통계적 변형과 GAN 기반의 데이터 증강을 통해 반려동물의 정상행동과 이상행동으로 분류하는 방법을 제안한다. 통계적 변형은 회전, 순열, 조합 등을 이용하며, GAN을 통해 원본 데이터에 노이즈가 포함된 유사한 데이터를 생성한다. 증강된 모든 데이터는 원본 데이터와 함께 학습 데이터로 사용한다. 최종적으로, LSTM의 단점을 보완한 Convolutional LSTM 모델을 통해 반려동물의 정상행동 인식의 범주를 넓혀 보다 정확한 이상행동을 인식하고자 한다.
대형재해 발생 전 동물 이상행동 목격사례가 심심치 않게 보도되고 있다. 동물 이상행동이 대형재해 발생과 연관이 있을까, 그렇다면 재해발생을 예지할 수 있을까? 본 연구의 목적은 동물 이상행동과 지진전조 관련 선행연구 고찰을 통해 이에 대한 해답을 탐구(探求)해 봄에 있다. 본 연구에서는 분석방법론에 따라 사례조사, 실험분석, 관찰 분석을 통한 가설검증 연구와 그 한계점을 고찰하였다. 선행연구는 결과적으로 '동물 이상행동을 전조현상으로 볼 수도 있다'와 '보기 어렵다'로 이분되며, 양쪽 모두 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 관련연구에서는 데이터의 신뢰성 검증이 어렵고, 우연하게 계측된 데이터의 적은 샘플 수, 적합한 데이터 확보의 어려움 등 공통된 한계점을 지적하고 있다. 이에 지진예지에의 활용 가능성 검토단계에 이르기 위해서는 동물 이상행동과 지진발생과의 인과관계에 대한 과학적 검증이 선행되어야 한다.
본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.
중추신경계 작용약물은 동물행동에 대단히 민감하게 작용한다. 본 연구에서는 동물일반 활동에 대한 중추신경계 약물의 효과와 단독 사육동물의 공격성 행동에 대한 중추신경계 약물의 효과를 연구한 결과 생쥐의 일반활동 pentobarbital, chloral hydrate, paraldehyde 등 수면제 투여 후 마취에 이르기 전 초기활동이 대조군에 비하여 현저하게 증가하였으나 diazepam, clomazepam등 항불안제 투여 동물에서는 초기활동 증가현상을 나타내지 않았다. 또한 생쥐를 단독 사육후 침입자에 대한 행동은 항불안제 약물투여시 공격성 행동이 현저하게 감소하였다. 이상의 결과는 중추신경계 작용약물중수면, 마취 효과를 나타내는 약물과 항불안제의 효과를 감별하는 방법으로 대단히 유용할 것으로 기대된다.
이상치는 주로 저빈도로 발생하기 때문에, 이상치 탐지 분야에서는 정상 데이터만을 이용한 비지도 기반 학습 모델을 사용하는 방법들이 제안되었다. 따라서, 본 논문에서는 반려동물 센서 데이터를 이용해 비지도 기반 모델인 DASVDD을 활용하여 이상치를 탐지한다. 하지만 데이터셋에 이상치가 존재하지 않아 반려동물이 고빈도로 보여주는 A행동군(서다, 앉다, 엎드리다, 눕다, 걷다), 저빈도로 보여주는 B행동군(킁킁대다, 먹다)으로 분리하여 학습을 진행한다. 모델의 성능은 ROC-AUC을 기준으로 79.05%의 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
반려동물의 건강 상태를 파악하기 위해서 수면 패턴을 모니터링하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 6축 센서 데이터를 활용하여 수면 패턴을 모니터링하고, 이를 바탕으로 설계된 헬스케어 시스템을 제안한다. 이 시스템은 크게 데이터 수집, 행동 분류, 수면 패턴 모니터링으로 구성된다. 6축 센서 데이터와 ResNet-LSTM을 통해 반려동물의 행동(두 발로 서다, 네 발로 서다, 걷다, 킁킁대다, 뒷다리만 앉다, 엎드리다, 모든 발이 앉다, 놀다, 빠르게 걷다)을 분류하고, 분류된 행동을 활용하여 수면패턴을 분석한다. 이를 통해 수면 이상을 확인하고 반려동물의 건강 상태를 간접적으로 평가하여 적절한 처치 및 관리하고자 한다.
최근 나날이 강도를 더해가는 이상기후로 인하여 집중 호우의 빈발과 홍수피해가 급증함으로써 하천생태계의 서식처가 파괴되고 저서성 대형무척추동물과 같은 생태구성원의 일시적인 소멸에 의해 하천생태계의 유지가 어려워지고 있다. 본 연구에서는 흐름의 소류력에 따른 저서성 대형무척추동물 군집의 피해 및 회복 양상을 규명하기 위한 수리실험을 계획하였다. 실험수로는 400(W)${\times}$400(H)${\times}$12000(L)mm의 직사각형 단면이며, 철제틀과 투명유리로 되어있다. 실험수로는 유기물질을 제거한 cobble과 pebble로 하상을 구성하였으며, 다양한 유속의 변화에 따른 하상구성 파괴를 막기 위해 투명 플라스틱망을 이용하였다. 또한 빛에 의한 이상행동을 고려하여 직접적인 햇볕을 차단하고 자연하천과 유사한 실험 조건을 위해 인근 안성천의 원수를 이용하였다. 실험 대상종은 붙는 무리의 대표적인 동물인 두점하루살이와, 헤엄치는 무리의 두갈래하루살이를 이용하였고, 서식무리별 선호유속 및 한계유속과 피해유속을 규명하고자 계획하였다. 이와 같은 실험수로 조성의 실험 기법은 향후 인공하천 및 복원하천 조성 시 서식처 개선에 대한 생태학적 복원자료로 활용할 수 있다.
센서 데이터를 활용한 행동 감지 연구는 인간 행동 인식을 선행연구로 진행되었으며, 인식의 정확도를 높이기 위해 전처리, 보간, 증강 등을 통한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 시계열 센서 데이터 증강을 통하여 반려동물의 행동 감지를 제안한다. ODROID 단일 보드 컴퓨터와 6축 센서(가속도, 자이로) 데이터를 탑재한 소형 디바이스를 사용하여 블루투스 통신을 통해 웹 서버 DB에 저장한다. 저장된 데이터는 이상치, 결측치 처리 후 정규화를 통해 시퀀스를 구성하는 전처리 과정을 거친다. 이후 GAN을 기반으로 한 시계열 데이터 증강을 진행한다. 이때, 데이터 증강은 입력된 텍스트에 따라 센서 데이터로 변환하여 데이터를 증강한다. 학습된 딥러닝 모델을 바탕으로 행동을 감지 후 평가 지표에 따라 모델 성능을 검증한다.
동물원 야생동물 이상행동 관찰돼/ 동전 크기 칩에 인간유전자 집적/ 흉터 없는 초고속 상처치료 물질 발견/ 글리백, 알츠하이머 병에도 효과/ CERN, 12개국 참여 차세대 컴퓨터망 구축/ 적색육, 인체에 해로운 면역반응 유발/ 스트레스 비만과 각종 성인병 유발/ '푸들'종 개 게놈지도 작성/ 줄기세포, 난자에서도 추출 가능/ 첫 육지식물 4억7천500만년 전 출현/ 고대 그리스數체계는 이집트에서 차용
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[게시일 2004년 10월 1일]
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