Earticle

초록

영어

This study analyzes the impact of an AI-based pet care system on pet owners’ quality of life, focusing on the management burdens and decision-making difficulties arising from the digital transformation of pet care. As companion animals are increasingly regarded as family members, the demand for systematic health management and behavioral monitoring has grown significantly. However, existing pet care services are fragmented, leading to increased management burden and decision-making complexity for pet owners. To address this issue, this study integrates behavioral and health data, including walking trajectories, dietary intake, water consumption, and medical records. Based on this dataset, we propose an AI-based analysis model using an integrated feature vectors, along with an LLM-based personalized recommendation system. The AI model predicts the health status of pets, while the LLM-based module generates user-friendly natural language recommendations based on these results. Experimental results show that the integrated data model outperforms the behavior-only model in classification performance. In addition, user evaluations indicate positive outcomes in terms of comprehension, usefulness, and satisfaction. These findings suggest that the proposed system can reduce management burden, improve decision-making efficiency, and ultimately contribute to enhancing the quality of life of pet owners.

한국어

본 연구는 반려동물 케어의 디지털 전환 과정에서 발생하는 관리 부담과 의사결정 어려움이 보호자의 삶의 질에 미치는 문제를 해결하고자, AI 기반 반려동물 케어 시스템의 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 최근 반려동물은 가족 구성원으로 인 식되며 체계적인 건강 관리와 행동 모니터링에 대한 요구가 증가하고 있으나, 기존 서비스는 기능이 분산되어 있어 보호자의 관 리 부담과 의사결정 복잡성을 증가시키는 한계를 가진다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 산책 궤적, 식사량, 수분 섭취량, 의 료 기록 등 행동 및 건강 데이터를 통합 수집하고, 통합 피처 벡터 기반 AI 분석 모델과 LLM 기반 개인화 추천 시스템을 설계·구 현하였다. AI 분석 단계에서는 반려동물의 건강 상태를 예측하고, LLM 기반 모듈은 분석 결과를 바탕으로 사용자 친화적인 자 연어 형태의 관리 권고를 생성한다. 실험 결과, 통합 데이터 기반 모델이 행동 데이터 기반 모델 대비 분류 성능에서 향상된 결과 를 보였으며, 사용자 평가에서도 이해도, 유용성, 만족도 측면에서 긍정적인 결과가 확인되었다. 이는 제안된 시스템이 보호자 의 관리 부담을 감소시키고 의사결정 효율성을 향상시켜 삶의 질 개선에 기여할 수 있음을 시사한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 반려동물 디지털 헬스케어 및 플랫폼 연구
2.2 반려동물 행동 데이터 분석 연구
2.3 AI 기반 반려동물 서비스 및 추천 시스템
2.4 위치 기반 데이터 및 궤적 분석 연구
2.5 연구의 차별성 및 연구 공백
3. 연구문제
4. 제안하는 AI 기반 통합 연구모형
4.1 전체 AI 기반 반려동물 케어 시스템 개요
4.2 데이터 구성 및 피처 엔지니어링
4.3 통합 피처 벡터 정의
4.4 AI 분석 모델
4.5 LLM 기반 개인화 추천 모델
4.6 연구모형의 특징 및 QoL 연계
5. 실험 및 고찰
5.1 실험 환경
5.2 모델 성능 비교 결과
5.3 결과 해석
5.4 사용자 평가 및 삶의 질 영향 분석
5.5 종합 논의
6. 결론
참고문헌

키워드

인공지능 삶의 질 행동 데이터 분석 개인화 추천 디지털 헬스케어 Companion Animal Care System Artificial Intelligence Quality of Life Behavioral Data Analytics Personalized Recommendation Digital Healthcare

저자

• 이해인 [ Hae-in Lee | 국립공주대학교 컴퓨터교육과 박사과정 ]
• 김의정 [ Eui-Jung Kim | 국립공주대학교 컴퓨터교육과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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