OpenCV 기반 노견 행동 모니터링 시스템: Teachable Machine를 사용한 수면 및 비정상 행동 분석 = OpenCV-based Geriatric Dog Behavior Monitoring System: Sleep and Abnormal Behavior Analysis Using Teachable Machine

국문 초록 (Abstract)

2024년 기준, 펫테크 시장의 확대와 반려동물을 키우는 가구들이 함께 증가하면서 수명 연장에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 반려동물의 수명 연장을 위하여 OpenCV 의 Teachable Machine 기술을 활용하여, 관리 및 케어가 필요한 노령견의 수면 패턴을 분석하고수면 상태 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 수면 패턴 분석을 위해 사전에 이미지를 수집하고 학습시킨 후, 이를 바탕으로 5가지 행동 모델로 데이터를 분류하여 데이터베이스에 저장한다.
분류된 행동 모델은 CCTV 형태의 홈캠 모니터링을 통해 실시간으로 입력된 데이터와 비교되며, 70% 이상 일치할 경우 반려인에게 이상 행동 발생 시각, 행동 종류 및 대처 방법 등의 정보가 모바일로 전송된다. 이러한 시스템을 통해 반려인은 노령견의 상태를 신속히 파악하고 빠른 조치가이루어질 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As of 2024, as the pet tech market expands and the number of households raising companion animals increases, much interest and research is being devoted to extending lifespan. In this paper, in order to extend the lifespan of companion animals, we propose a system that uses OpenCV's Teachable Machine technology to analyze the sleep patterns of elderly dogs in need of management and care and provide sleep status information. To analyze sleep patterns, images are collected and trained in advance, and based on this, the data is classified into five behavioral models and stored in the database. The classified behavioral models are compared with real-time input data through CCTV-style home monitoring, and if they match by 70% or more, information such as the time of occurrence, type of abnormal behavior, and possible response actions are sent to the pet owner via mobile notification. This system is expected to help pet owners quickly identify the condition of their senior dogs and take appropriate actions when necessary.