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정지연(JiYeon Jeong),권태향(TaeHyang Kwon),이정현(JeongHyun Lee),김성영(SungYoung Kim),오병우(ByoungWoo Oh) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.6
최근 반려동물은 평생을 함께하는 가족 같은 존재로 사람들과 함께 생활하고 있다 소중히 여기던 반려동물이 실종되었을 때 사람들은 반려동물이 사라졌다는 것에 대해 심리적으로 불안해지게 된다 사람들은 실종된 반려동물을 찾기 위해 동물 보호센터 홈페이지 애플리케이션, SNS 등 관련 사이트에 접근하게 된다 그러나 사이트에 등록된 데이터가 많으므로 그중에서 자신의 반려동물을 찾는 것은 많은 시간과 노력이 소요된다 그런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기술을 사용한 반려동물 검색시스템을 제안한다 딥러닝 기술은 입력 데이터의 특징을 추출할 CNN 모델과 특징이 추출된 데이터를 통해 유사한 사진을 검색할 k-NN 알고리즘을 사용한다 실종된 반려동물 사진을 시스템에 등록하면 딥러닝 기술을 적용하여 수많은 데이터 중 유사도가 가장 높은 데이터를 반환하여 사용자가 잃어버린 반려동물을 신속하게 검색할 수 있도록 한다. Recently, companion animals live with people as family members who spend their whole lives together. When precious companion animals disappear, people become psychologically anxious about their pets disappearing. People will access related sites such as the Animal Protection Center"s website, applications and social media to find the missing companion animals. But, it takes a lot of time and effort to find your companion animals because there is a lot of data registered on the site. To solve such a problem, this paper proposes a companion animal search system using deep learning. Deep learning uses CNN models to extract features from input data and k-NN algorithms to retrieve similar photos from the data from which features are extracted. When a picture of a missing companion animal is registered in the system, deep learning is applied that returns the most similar data among many data, allowing users to quickly find lost companion animals.
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