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.
우리 사람들은 자신의 생각을 다른 사람들에게 전하고자 할 때 언어를 주로 이용하고 보조적인 수단으로 몸짓을 한다. 사용하는 언어가 달라 소통이 어려울 때는 부득이 몸짓으로만 서로 의견을 나누게 되는데 손짓과 발짓은 물론 얼굴의 표정까지 동원된다. 물론 언어를 이용한 의사전달 만큼 정확하지도 못하고 시간적으로도 효율적이지 못하지만 그런 대로 급한 문제는 해결할 수 있는 경우가 않다. 동물들이 서로의 의사소통을 위하여 어떤 형태의 언어 및 언어에 가까운 음성기호를 이용할 능력이 있는지에 대하여는 학자들 간에도 논란이 계속되고 있으나 분명한 것은 어떤 방법으로든 동물들도 제나름대로 자신의 의사를 전달하고 또한 상대편이 전하고자 하는 뜻을 파악하여 이에 적절히 대처를 한다는 점이다. 이런 점에서 동물들을 대상으로 하는 학문인 수의분야에서는 우리 인간들에게 익숙한 언어와 행동이 아닌 동물들의 독특한 의사전달 방법을 정확히 이해하는 것이 무엇보다도 중요하다는 점을 인식하는 것이 필요하다 동물의 행동 하나 하나는 인간의 행동과 마찬가지로 나름대로의 의미를 지니고 있다. 이러한 동물의 행동을 인간의 눈 높이에서가 아닌 동물이 표현하고자 하는 행동 언어적인 측면에서의 이해가 필요한 것이다. 야생동물의 행동양식에 대한 연구는 생래학적으로 비교적 많이 이루어진 편이나 가축화된 동물들에 대하여는 체계적이고 비교학적인 연구가 아직도 부족한 실정이다. 특히 우리 나라에서는 이 분야에 대한 연구는 물론 외국의 연구내용에 대하여도 적극적인 소개가 이루어지지 못하였고 아울러 여러 분야에 실제 적용은 더욱 어려웠다. 동물의 건강을 책임지고 있는 우리 수의 분야는 물론, 가축을 사양하는 축산학 분야 및 모든 동물관련 분야에서 효율적이고 바람직한 동물과 인간의 관계를 구축하기 위하여는 무엇보다도 동물의 행동을 인간의 언어사용 측면에서 이해하려는 노력이 필요하다 하겠다. 이러한 일차적인 필요성에 조금이나마 도움이 되고자 하는 바람으로 외국문헌을 중심으로 인간의 생활과 밀접한 관계를 지닌 여러 동물들의 행동과 그 의미를 소개하고자 한다. 아울러, 소개되는 내용은 Domestic Animal Behavior for Veterinarians and Animal Scientists (제3판, Katherine A. Houpt 지음), Animal Behavior (Tim Halliday 지음), Canine and Feline Behavior Problems(Stefanie Schwartz 지음), Journal of Conpendium on Continuing Education for the Practicing Veterinarian,그리고The Merck Veterinary Manual의 Behavior와 같은 참고문헌에 크게 의존하여 기술된 것임을 밝힌다.
최근 펫팸족(Pet-Family)과 같이 반려동물을 가족처럼 생각하는 가구가 증가하면서 반려동물 시장이 크게 성장하고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 반려동물의 객체 식별을 통한 객체 분할과 신체 좌표추정에 기반을 둔 반려동물의 행동 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 CCTV를 통해 반려동물 영상 데이터를 수집한다. 수집된 영상 데이터는 반려동물의 인스턴스 분할을 위해 Mask R-CNN(Region Convolutional Neural Networks) 모델을 적용하고, DeepLabCut 모델을 통해 추정된 신체 좌푯값을 도출한다. 이 결과로 도출된 영상 데이터와 추정된 신체 좌표 값은 CNN(Convolutional Neural Networks)-LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 행동을 분류한다. 본 모델을 바탕으로 행동을 분석 및 분류하여, 반려동물의 위험 상황과 돌발 행동에 대한 올바른 대처를 제공할 수 있는 기반을 제공할 것이라 기대한다.
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.
반려동물 웨어러블 시장의 성장함에 따라 반려동물의 행동 패턴을 측정하고 분석할 수 있는 센서데이터가 활용되고 있다. 본 논문에서는 반려동물 수면 패턴 모니터링을 위한 행동 분류 모델을 제안한다. 6축 센서 데이터를 활용한 가속도 및 자이로센서 데이터를 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델은 ResNet을 통해 시간에 따라 가속도 및 자이로센서 데이터의 특징을 추출한 후 LSTM을 사용하여 시계열 정보를 고려한 행동 분류를 수행한다. 이러한 과정을 통해 정확한 행동 패턴 분석이 가능하게 되며 반려동물의 건강 관리 및 수면 질 개선에 기여할 것으로 기대한다.
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.
최근 반려동물 시장이 커짐으로 인해, 반려동물들의 헬스케어를 위한 제품들이 증가하고 있다. 이에 따라 펫 웨어러블 디바이스를 통한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 웨어러블 디바이스를 통해 수집되는 센싱 데이터는 변칙적인 반려동물의 특징 때문에 연구의 한계를 갖는다. 이를 위해 본 논문에서는 1-Dimensional CNN과 LSTM 하이브리드 모델을 기반으로 한 반려동물 행동 분류를 제안한다. 웨어러블 디바이스를 이용해 자이로와 가속도 센서를 수집하여 걸음수를 측정하고, 이후 수집된 센싱 데이터로 반려동물의 행동을 4가지로 분류한다. 행동 분류는 걷기, 뛰기, 앉기, 서기로 분류한다.
동물은 마음을 갖고 있는가? 우리는 동물의 마음을 실제로 잘 알 수 없기 때문에 동물과의 관계를 통해 동물의 마음을 추정할 가능성이 높다. 본 연구에서는 동물을 사랑하는 태도와 고기를 먹는 행동에 대한 모순적 관계를 동물에 대한 마음지각의 맥락에서 두 개의 연구를 통해 검증하였다. 연구 1에서는 다양한 동물에 대한 마음지각을 경험의 차원과 주도성의 차원에서 분석하였다. 연구 2에서는 소를 고기로 기술한 실험조건과 고기가 아닌 동물로 기술한 통제조건에서 소와 성적 객체화된 여성에 대한 마음지각을 각각 측정하였다. 그 결과 연구 1에서는 동물에 대한 마음지각의 정도가 높을수록 고기를 먹는 행동을 도덕적으로 옳지 않은 것으로 판단하는 평정점수가 높았다. 연구 2에서는 소를 고기로 기술한 실험조건에서 통제조건보다 소와 성적 객체화된 여성에 대한 마음지각이 통제조건보다 낮게 나타났다. 따라서 동물이 '고기'로 제시되는 상황에서는 동물에 대한 마음지각의 조정을 통해 동물을 해치는 행동에 대한 심리적 불편감을 감소시킬 가능성을 생각해볼 수 있다. 이 결과는 인지부조화이론에 따라 고기를 먹는 행동과 동물에 대한 태도의 차이에서 발생하는 심리적 불편감을 줄이고자 동물에 대한 마음지각을 조정하는 것으로 해석할 수 있다. 또한 동물에 대한 객체화는 인간에 대한 객체화 및 마음지각에 영향을 끼침을 추정해볼 수 있다. 이 결과는 마음지각, 인지부조화이론 및 객체화이론이 일상에서의 도덕성과 연관된 태도와 행동의 모순적 관계를 설명하는데 유용함을 보여준다.
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.
동물에서 전기현상은 1773년 최초로 발견되었으며, 최근에는 이론과 기술적 면에서의 현저한 발전으로 뇌기능의 기전을 밝히는 도구로서, 또한 심리적 과정에 근저한 행동 및 신경생리학적 기전을 규명하는데 유용하게 사용되고 있을 뿐만아니라 치료적 목적으로도 사용되고 있다. 저자는 뇌와 행동의 기전을 연구하는 한 방법으로서 신경생리학적 접근에 흔히 사용되는 기본적인 기법을 간략히 정리해 보았다. 여기서는 주로 전기생리학적 기법에 중점을 둘 것이나, 병소화와 자극의 부위를 확인하는데 필요한 신경해부학적 기법에 대해서도 간단히 언급하였다. 실험동물의 선택, 실험동물의 관리, 실험동물의 마취에 있어서 약물투여의 원칙, 투여경로 및 용량 등 동물실험에 있어서 기본적으로 알아야할 사항에 대해서 실제적으로 언급하였다. 전기생리학적 실험에 필요한 정위법, 비선택적 및 선택적 병소화 기법, 전기적 자극법(일반적인 방법, 세포외 및 세포내 자극, 미세자극법, 뇌의 심부자극), 측정 및 기록을 위한 제반 기법을 소개하고 실예를 보여주며, 조직학적인 부위 확인을 위해 필요한 일연의 과정으로서 심장내관류법과 흔히 사용되는 신경계의 염색법에 대해서 간략히 설명하였다. 또한 기능상의 변화를 측정하는데 필요한 행동검사의 종류도 언급하였다. 신경생리학적 연구 방법은 뇌와 행동의 관계를 밝히는데 널리 사용되고 있다. 저자는 신경생리학적 동물실험에 많이 쓰이고 있는 기법으로서 정위법, 병소만들기, 전기적 자극, 측정 및 기록, 조직학적 부위 확인 등 일연의 과정에 대해 간략히 설명하였다. 그러나 이러한 연구의 결과는 신경화학적 연구, 기능을 점검해 볼 수 있는 행동학적 연구로서 보완이 될 때에 믿을만한 결론을 도출해 낼 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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