Pet Owner Behavior
Intelligent Pet Health Monitoring and Adoption Recommendation Platform
Intelligent Pet Health Monitoring and Adoption Recommendation Platform
- 저자: J. M; Jaffron Shalom Kennedy R; H. M
- 출처: International Conferences on Information Science and System (2026)
- DOI/링크: https://doi.org/10.1109/ICISS67859.2026.11454030
- 연구 계열: Topics/Pet Owner Behavior
- 정리일: 2026-07-27
TL;DR
스마트 칼라 기반 웨어러블 센서와 머신러닝을 활용하여 반려동물의 건강을 실시간 모니터링하고 질병을 조기 예측하며, 입양 추천 엔진을 통해 입양자와 반려동물 간 호환성을 평가하는 지능형 플랫폼을 제안한다. 시스템은 95% 예측 정확도와 4초 이하의 지연시간을 달성하여 반려동물 복지 향상과 입양 성과 개선을 입증했다.
1. 연구 배경 및 동기
- 다루는 문제: 최근 반려동물 산업에서 데이터 기반의 효율적인 건강 관리 및 입양 프로세스에 대한 수요가 증가하고 있다. 반려동물의 건강 상태를 지속적으로 모니터링하고 질병을 조기에 예측하는 것이 중요한 과제이다.
- 기존의 공백 / 왜 필요한가: 기존 반려동물 건강 관리 시스템은 실시간 모니터링과 머신러닝 기반 예측을 통합하지 못했으며, 입양 과정에서 데이터 기반의 호환성 평가 도구가 부족했다.
2. 관련 연구
- 기존 연구 흐름:
- 이 논문의 위치: 본 논문은 웨어러블 스마트 칼라, 클라우드 기반 머신러닝 모델, 입양 추천 엔진을 통합한 포괄적인 반려동물 건강 모니터링 및 입양 플랫폼을 제시하여 기존 단편적 접근과 차별화된다.
3. 핵심 기여
- 온도, 심박수, 활동 수준을 캡처하는 웨어러블 스마트 칼라 기반 실시간 건강 모니터링 시스템 개발
- 머신러닝 모델을 통한 질병 이상 조기 예측 및 개인화된 식이·관리 권장사항 제공
- 행동, 나이, 에너지 패턴을 기반으로 입양자와 반려동물 간 호환성을 평가하는 입양 추천 엔진
- 실시간 Power BI 대시보드를 통한 소유자 및 수의사 통합 뷰 제공
4. 제안 방법론
- 전체 접근 논리: 웨어러블 센서로 수집한 반려동물의 생체신호를 클라우드로 전송하여 머신러닝 모델로 건강 이상을 예측하고, 동시에 입양 추천 엔진이 호환성을 평가하며, Power BI 대시보드에서 실시간으로 통합 관리한다.
- 단계:
- 스마트 칼라를 통한 온도, 심박수, 활동 수준 등 생체신호 수집
- 수집된 데이터를 클라우드로 전송 및 저장
- 머신러닝 모델을 이용한 건강 이상 예측 및 개인화 권장사항 생성
- 입양 추천 엔진이 입양자와 반려동물의 호환성 평가
- Power BI 대시보드에서 실시간 모니터링, 알림, 예방접종 리마인더, 입양 트렌드 통합 표시
5. 실험 설정
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 대상/재료 | - |
| 처리 조건 | - |
| 대조군 | - |
| 측정 방법 | 건강 예측 정확도, 엔드-투-엔드 지연시간, 입양 호환성 개선도 |
6. 실험 결과 분석
| 지표 | 변화(Δ) | 조건 · 유의성 |
|---|---|---|
| 건강 예측 정확도 | 95% | 머신러닝 모델 기반 |
| 엔드-투-엔드 지연시간 | 4초 이하 | 실시간 모니터링 |
| 입양 호환성 개선 | 데이터 기반 권장사항을 통한 개선 | 입양 추천 엔진 적용 |
제안 기전(인과 사슬):
생체신호 수집 → 클라우드 전송 및 저장 → 머신러닝 모델 분석 → 질병 이상 예측 및 개인화 권장사항 생성 / 입양자-반려동물 호환성 평가 → Power BI 대시보드 통합 표시
7. 비판적 평가
강점
- 웨어러블 센서와 클라우드 기반 머신러닝을 통합하여 실시간 건강 모니터링 실현
- 95% 높은 예측 정확도와 4초 이하의 낮은 지연시간으로 실용성 입증
- 건강 모니터링과 입양 추천을 통합한 포괄적 반려동물 관리 플랫폼 제시
한계 · 의문
- 초록에서 실험 대상 반려동물의 수, 종류, 기간 등 구체적인 실험 설계 정보 부재
- 머신러닝 모델의 구체적인 알고리즘, 훈련 데이터셋, 검증 방법에 대한 설명 부족
- 입양 추천 엔진의 호환성 평가 기준 및 알고리즘에 대한 상세 설명 미흡
8. 향후 연구 방향
- 다양한 반려동물 종과 더 큰 규모의 데이터셋을 통한 모델 성능 개선
- 웨어러블 센서의 배터리 수명 및 내구성 향상
- 수의사 및 입양 기관과의 실제 통합 운영을 통한 플랫폼 검증
9. 결론
본 연구는 웨어러블 스마트 칼라, 머신러닝, 입양 추천 엔진을 통합한 지능형 반려동물 건강 모니터링 및 입양 추천 플랫폼을 제안했다. 95% 예측 정확도와 4초 이하의 지연시간을 달성하여 확장 가능하고 지능적인 반려동물 관리 및 입양 성과 개선의 가능성을 입증했다.
Keywords
pet health monitoring, wearable sensors, machine learning, adoption recommendation, IoT, cloud computing, real-time monitoring, predictive analytics