• 스마트미디어저널
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• 제13권10호
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• pp.35-42
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• 2024

본 연구는 스마트 축사 내에서 자율주행 시스템을 활용하여 가축의 행동 패턴과 환경 데이터를 기반으로 소의 질병 유무를 예측하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 외부 기기(RFID 태그 등) 없이 순수 카메라 영상만을 이용해 각 소의 고유 ID를 유지하는 것이 필수적이며, 이를 통해 소별로 시간대에 따른 서기, 앉기, 누워있기 등의 행동 패턴을 추적할 수 있다. 또한, 온도, 습도와 같은 환경 데이터를 통합하여 소의 건강 상태를 종합적으로 평가한다. 이를 위해 YOLO를 이용한 객체 탐지, Deep SORT를 이용한 추적, 그리고 ReID를 이용한 재식별 알고리즘을 결합한 고유 ID 유지 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과, YOLO + Deep SORT + ReID 알고리즘이 고유 ID 유지 성능에서 가장 우수한 결과를 보였으며, LSTM 기반 행동 분석 모델이 행동 패턴 예측에서 높은 정확도를 나타내었다. 본 연구의 시스템은 축사 내부의 환경 데이터와 행동 패턴을 종합적으로 분석하여 가축의 질병이나 스트레스 상태를 실시간으로 예측할 수 있는 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.