• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.175-183
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• 2021

영상의 세부 분류에 대한 연구는 계속적으로 발전하고 있지만, 다형성의 성질을 갖는 동물에 대한 객체인식 연구는 더디게 진행되고 있다. 본 논문은 개와 고양이에 해당하는 애완동물 이미지만을 이용하여, 세부 분류인 동물의 종을 분류하는 방법 중 영상처리를 이용한 방법과 딥러닝을 이용한 방법을 비교하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 영상처리를 이용한 방법으로 객체 분리를 위해 Grab-cut 알고리즘을 사용하고, 영상 인코딩을 위해 Fisher Vector를 사용한 방법을 제안한다. 다른 방법으로는 기계학습으로 여러 분야에서 좋은 성과를 얻고 있는 딥러닝을 이용하였으며, 그 중에서도 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보인 Convolutional Neural Network(CNN)과 구글에서 제공하는 오픈소스 기반 딥러닝 프레임워크인 Tensorflow를 활용하였다. 제안하는 각각의 방법에 대해 37종의 애완동물 이미지, 총 7,390장에 대해 실험하여 그 효과를 검증 및 비교하였다.

• 대한수의사회지
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• 제51권4호
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• pp.236-239
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• 2015

• 안전기술
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• 82호
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• pp.38-38
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• 2004

• 대한수의사회지
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• 제38권10호
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• pp.935-936
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• 2002

• 대한수의사회지
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• 제41권9호
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• pp.817-841
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• 2005

• 대한수의사회지
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• 제25권6호
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• pp.349-353
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• 1989

• 대한수의사회지
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• 제25권6호
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• pp.354-362
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• 1989

• 대한수의사회지
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• 제48권5호
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• pp.280-281
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• 2012

• 기술표준
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• 통권74호
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• pp.21-24
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• 2008

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.786-794
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• 2020

동물의 체계적인 관리를 위해 동물등록제가 제정되었다. 애완동물을 키우는 주인은 동물등록을 통해 더 큰 책임감을 가지며 공식적인 복지도 제공받게 되었다. 동물등록제가 제공하는 이점 중 하나는 유실 동물 발생 시, 정보 조회를 통해 빠르고 안전하게 주인에게 돌려보내는 시스템을 마련했다는 것이다. 하지만 주인을 찾아주기 위한 정보 조회 과정에서 현행 법령과 상충하는 부분이 발생한다. 이로 인해 제도가 원활하게 동작하지 않게 되었다. 본 논문에서는 스마트 컨트랙트를 통해 등록된 정보를 일부만 배포 및 조회하는 것으로 유실 동물을 찾는 기능을 원활하게 동작할 것을 제안한다. 제안 기법은 정보를 일부만 공개하는 것으로 법령과 상충되는 부분을 제거하며, 정보 접근성을 높여 정보 조회의 가용 인력을 증원한다. 또한 기존 동물등록제와 호환이 되도록 RFID 값을 통해 조회하는 부분은 그대로 사용하며, 스마트 컨트랙트 쿼리를 통해 정보 조회를 하는 것으로 정확한 정보를 빠르게 획득할 수 있도록 한다. 마지막으로 기존 기법이 개선하지 못한 부분과 제안 기법을 비교하여 개선점을 확인한다.