서로를 이해하고, 함께 더 안전한 일상으로
장애인과 반려견을 위한 양방향 스마트 케어 서비스

TogeDog은 장애인 반려인이 놓치기 쉬운 반려견의 위험 신호와 주변 환경 정보를 AI로 감지하고, 사용자의 장애 특성에 맞는 음성·진동·텍스트 방식으로 전달하는 접근성 기반 펫케어 서비스입니다.

웨어러블 AI 기기를 통해 보호자의 이동과 반려견의 건강을 함께 케어하는 경험을 제공한다.

펫테크는 반려동물 산업에 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 등 첨단 ICT 기술을 결합한 산업입니다. 반려동물을 단순히 양육하는 것을 넘어 반려동물의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 데이터를 기반으로 건강과 행동을 관리하려는 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.

시각·청각·지체장애인 등 보조견이 필요한 장애인은 증가하고 있지만, 훈련사 수와 양성 기관의 공급은 수요를 따라가지 못하고 있습니다. 장애 유형에 맞는 보조견을 양성해 온 기관 역시 예산 부족과 재정난을 겪고 있어 보조견을 필요로 하는 사람 모두가 지원받기 어렵습니다.

공식 안내견·도우미견은 분양까지 최소 1~2년의 대기 기간이 필요하며, 관련 비용 역시 높습니다. 실제 안내견·보조견 분양률은 신청자의 약 20.8%로, 나머지 약 80%의 장애인 가정은 일반 반려견과 생활하면서 충분한 보조를 받지 못하는 돌봄 사각지대에 놓여 있습니다.

LG전자는 이미 다음과 같은 기술과 사업 역량을 보유하고 있습니다.

• AeroCatTower, AeroBooster, 세탁기 Pet Care Cycle 등 반려동물 친화 제품 연구·출시 경험
• LG ThinQ 기반의 반려동물 데이터 및 스마트홈 서비스 운영 경험
• 음성 안내, 컴포트 키트, 수어 상담, 촉각 스티커, 접근성 자문단 등 장애인 접근성 개선 경험
• 장애인·시니어 고객을 위한 Bold Move 프로젝트 운영
• 장애인 키오스크와 멀티모달 알림 기술
• LG 베스트샵 및 케어솔루션 오프라인 네트워크
• Better Life for All이라는 ESG 비전
• 가전 기업을 넘어 고객의 생활 경험을 연결하는 스마트 라이프 솔루션 기업으로의 확장 전략

그러나 장애인과 반려견이라는 특수 고객군을 대상으로 이동 안전, 건강 관리, 접근성 지원을 통합 제공하는 맞춤형 생활 솔루션은 아직 부족합니다.

장애인에게 반려견은 단순한 동물이 아니라 정서적 안정과 일상을 함께하는 가족입니다.

• 장애인 가구의 반려동물 양육률: 7.7%
• 일반 가구의 반려동물 양육률: 29.2%
• 장애인이 반려동물을 키우는 이유
  • 반갑게 대해주어 외롭지 않음: 55.4%
  • 가족 분위기 향상: 17.7%
  • 삶의 의욕: 6.3%
  • 여가 활동: 6.2%

장애인의 반려동물 양육률은 일반 가구보다 낮지만, 반려견이 장애인의 삶에 미치는 정서적 영향은 큽니다. 장애인은 비장애인과 같은 이유로 반려견을 가족으로 맞이하면서도, 신체적·감각적 제약으로 인해 반려견의 안전과 케어에 대한 추가적인 불안을 경험합니다.

Reddit, 유튜브 등에서 장애인과 반려견 관련 데이터를 조사한 결과 다음과 같은 관심사가 나타났습니다.

• 정서적 유대: 친구, 행복, 가족, 도움
• 케어 우려: 문제, 사고, 지원, 건강

즉, 장애인에게 반려견은 정서적으로 중요한 존재이지만, 반려견을 충분히 보호할 수 있는지에 대한 걱정이 동시에 존재합니다.

장애인과 반려견은 서로에게 중요한 존재이지만, 감각 정보의 단절로 인해 서로를 충분히 보호하기 어렵다.

위험 신호 인지가 늦어지면 위기 대응 역시 지연되고, 보호자와 반려견 모두에게 안전 공백이 발생합니다.

반려견이 먹어서는 안 되는 음식이나 위험 물질에 접근하거나, 산책 중 차량·계단·장애물 등이 나타나도 상황을 즉시 시각적으로 확인하기 어렵습니다.

예시:

• 초콜릿 등 이물질 섭취 위험을 늦게 발견
• 산책 중 깨진 유리나 장애물 인지 지연
• 반려견이 갑자기 멈추거나 방향을 바꾼 이유를 파악하기 어려움

반려견의 짖음, 낑낑거림, 경고성 소리나 차량 경적·사이렌 등 청각 기반의 위험 신호를 즉시 인지하기 어렵습니다.

예시:

• 경고 짖음의 발생 여부와 맥락을 놓침
• 반려견의 불안·통증 신호를 늦게 파악
• 주변 차량이나 위험 상황 대응 지연

장애인 증가와 반려동물 시장 성장이라는 두 흐름이 동시에 확대되는 상황에서 LG의 ThinQ 인프라와 하드웨어 제조 역량을 활용해 경쟁자가 진입하지 못한 교차시장을 선점합니다.

기존 펫 웨어러블은 비장애인 보호자를 기본 사용자로 가정합니다. LG의 접근성 기술과 ThinQ 인프라를 결합하면 장애인 반려인을 위한 펫케어라는 비어 있는 시장을 선점할 수 있습니다.

LG는 펫케어와 장애인을 연결하는 새로운 시장으로 확장해야 한다.

반려동물을 키우는 장애인 가정이 적은 이유는 단순히 경제적 여건이나 신체적 제약 때문만이 아닙니다. 실제로는 반려동물을 제대로 돌볼 엄두가 나지 않아 입양을 주저하는 심리적 장벽이 큽니다.

반면 반려견을 통해 정서적 안정과 삶의 질 향상을 얻고자 하는 니즈는 분명히 존재합니다. 따라서 일반 반려견과 생활하는 장애인 보호자가 반려견과 안전하게 독립 생활을 할 수 있도록 지원하는 기술이 필요합니다.

자료에서는 시각·청각·발달장애인 수가 과거 대비 각각 증가한 것으로 분석했습니다.

• 시각장애인: 8.94% 증가
• 청각장애인: 85.66% 증가
• 발달장애인: 60.8% 증가

장애인과 반려견의 삶의 질 향상과 안전한 동행을 위해 새로운 기술 기반 맞춤형 펫케어 서비스가 필요한 시점입니다.

핵심 타깃은 일반 반려견을 양육하는 시각·청각장애인으로 선정했습니다.

Reddit, 네이버 카페, 유튜브에서 장애인·반려견 관련 VOC를 수집했습니다.

총 수집 데이터는 149,165건입니다.

106,554건
→ 광고·스팸 제거: 102,124건
→ 영어 필터링·정규화: 99,910건
→ 특수문자 및 불필요 데이터 제거
→ 최종 98,587건

42,611건
→ 중복 제거: 41,979건
→ 한국어 필터링·정규화
→ 특수문자 및 URL 제거
→ 6글자 이하 단문 제거
→ 최종 40,152건

최종적으로 분석에 투입한 데이터는 138,739건입니다.

초기에는 Okt + Doc2Vec + LDA 방식으로 토픽 모델링을 수행했습니다. 그러나 일부 토픽이 중심에 밀집되어 경계가 모호했고, 같은 단어가 다른 상황에서 사용되는 맥락을 충분히 구분하기 어려웠습니다.

이를 개선하기 위해 다음과 같이 모델을 교체했습니다.

• 문장 임베딩: Sentence-BERT
• 영어 임베딩 모델: all-MiniLM-L6-v2
• 한국어 특화 Sentence-BERT 모델
• 토픽 모델링: BERTopic

Sentence-BERT는 문장을 의미 벡터로 변환하고, BERTopic은 단순 단어 빈도가 아니라 문맥적 유사성을 바탕으로 문서를 군집화합니다. 이를 통해 “왜 산책이 어려운지”, “반려견이 어떤 상황에서 짖는지”와 같은 행동과 경험 맥락을 더 세밀하게 분류할 수 있었습니다.

영어 데이터에서 3개, 한국어 데이터에서 5개의 Actor를 도출한 뒤 유사한 역할과 특성을 통합해 최종 5개 Actor를 정의했습니다.

• 외출 중 장애물과 위험 요소를 빠르게 파악하고 싶음
• 반려견의 행동 변화와 경고 신호를 이해하고 싶음
• 반려견과 이동할 때 안전에 대한 불안이 큼
• 일반 반려견도 일상에서 보조 파트너 역할을 할 수 있기를 원함

• 경적, 사이렌, 반려견 짖음 등 소리 기반 위험 신호를 놓치기 쉬움
• 이동 중 위험 상황을 시각적·촉각적으로 안내받고 싶음

• 반려견의 활동량과 심박수, 행동 변화를 지속적으로 확인하고 싶음
• 이상 징후를 조기에 발견하고 예방 중심으로 관리하고 싶음

중요도와 만족도를 기준으로 Customer Need Opportunity Matrix를 분석했습니다. Underserved Area에는 다음 Action이 포함되었습니다.

• Actor1_Action0
• Actor2_Action7
• Actor0_Action0
• Actor5_Action5
• Actor4_Action4

이 중 중요도, 현재 만족도, 서비스 도출 가능성을 종합해 Actor0_Action0을 메인 고객, Actor1_Action0과 Actor4_Action4를 서브 고객으로 선정했습니다.

각 Actor의 토픽과 문맥을 Intertopic Distance Map과 키워드 빈도로 분석하고, 이를 Desire, Pain Point, Goal로 정리했습니다.

도출된 페르소나를 중심으로 사용자 행동과 맥락, 요구를 분석하고 다음의 핵심 방향을 도출했습니다.

• 보호자는 감각 제약으로 인해 반려견이 보내는 신호를 즉시 해석하기 어렵다.
• 반려견은 주변 환경과 보호자의 상태를 감지할 수 있지만 그 정보를 보호자에게 직접 전달할 수 없다.
• 웨어러블과 AI가 반려견의 시각·청각·생체 데이터를 보호자에게 맞는 방식으로 변환하면 두 존재 사이의 정보 단절을 줄일 수 있다.
• 일반 반려견도 기술을 통해 보호자의 안전과 이동을 돕는 보조 파트너로 확장될 수 있다.

서비스 경험을 물리적, 정신적, 문화적, 시스템적 관점으로 구체화했습니다.

신체적·감각적 제약이 있는 반려견 보호자

• 외출 중 위험 상황을 실시간으로 인지하고 싶음
• 반려견이 보내는 신호를 이해하고 싶음
• 장애 유형에 맞는 안전한 이동 지원을 받고 싶음
• 반려견의 건강 상태를 지속적으로 확인하고 싶음

• 반려견이 멈추거나 방향을 바꿔도 이유를 알 수 없음
• 청각장애인은 반려견의 경고 짖음을 인지하기 어려움
• 위험 상황을 뒤늦게 발견해 사고 위험이 존재함
• 반려견 건강 이상을 조기에 발견하기 어려움
• 안내견 공급 부족으로 실질적인 도움을 받기 어려움

• 카메라와 심박 센서가 내장된 반려견용 스마트 웨어러블
• 시각장애인을 위한 음성·TTS 기반 인터페이스
• 청각장애인을 위한 진동·텍스트 기반 인터페이스
• 반려견 행동과 주변 환경을 분석해 맞춤형으로 전달하는 LG ThinQ 연동 시스템

• 웨어러블 카메라가 전방 장애물과 위험 요소를 실시간 촬영
• AI가 차량·계단·장애물 등을 분석
• 심박 급등, 자세 변화, 걸음 패턴 이상 감지
• 시각장애인에게 음성 안내
• 청각장애인에게 진동과 텍스트 안내
• 일반 반려견이 기술을 통해 보조 파트너로 기능

• 심박수와 활동량 지속 수집
• 산책 시간, 거리, 행동 패턴 기록
• 이상 징후 및 위험 이벤트 요약
• 일간·주간·월간 리포트 제공
• 장기적인 행동 변화에 대한 AI 분석 코멘트 제공

서비스는 장애인 반려인과 반려견을 중심으로 LG ThinQ, 웨어러블 하드웨어, AI 데이터 분석, 복지기관 및 보조견 관련 기관을 연결하는 구조입니다.

핵심 비즈니스 요소는 다음과 같습니다.

• 고객: 시각·청각장애인 반려견 보호자, 노령견·건강관리형 보호자
• 가치 제안: 장애 유형별 위험 알림, 이동 안전 지원, 반려견 건강관리, 독립 생활 지원
• 핵심 자원: ThinQ 플랫폼, LG 접근성 기술, 웨어러블 하드웨어, AI 모델, 반려견 생체·행동 데이터
• 핵심 파트너: 복지기관, 장애인 기관, 보조견 양성기관, 수의·반려동물 기관, 지자체
• 채널: LG ThinQ 앱, LG 베스트샵, 케어솔루션, 복지기관·보조견 기관
• 확장 가능성: B2C 기기 판매·렌탈, B2G 공공 복지사업, 기관 제휴, 데이터 기반 건강관리 서비스

• 사용자는 이미 LG ThinQ 앱에 가입하고 로그인한 상태입니다.
• TogeDog 자체 회원가입 및 최초 로그인은 생략합니다.
• ThinQ의 기존 계정 세션과 연동된 가전·개인 데이터를 기반으로 서비스를 구동합니다.
• 앱 진입 시 ThinQ 백엔드 세션과 동기화해 사용자 식별과 권한 승인을 자동 처리합니다.

flowchart LR
    A[웨어러블 Camera & Mic] --> B[WebRTC 실시간 전송]
    B --> C[스마트폰 On-Device AI]
    C --> D[객체·환경음 분류]
    D --> E{접근성 모드}
    E -->|시각장애인| F[TTS·음성 알림]
    E -->|청각장애인| G[햅틱·텍스트 알림]
    D --> H[위험 이벤트 저장]

flowchart LR
    A[TogeDog Flutter App] --> B[LG ThinQ 가상 세션 연동]
    B --> C[FastAPI Backend]
    C --> D[Firebase DB]
    D --> E[산책·위험·생체 데이터]
    E --> F[일간·주간·월간 리포트]

선행조건: 사용자가 LG ThinQ 앱에 가입 및 로그인된 상태

1. ThinQ 홈의 앱 전환 메뉴에서 TogeDog으로 이동
2. 투게독으로 이동 중입니다 전환 화면 표시
3. TogeDog 인트로에서 시작하기 선택
4. 스크린리더 활성화 여부 감지
5. 소리·진동·텍스트 중 안내 방식 선택
6. 서비스 약관과 개인정보 제공 동의
7. 위치, 푸시, 블루투스, 카메라 권한 요청
8. 권한 거부 시 온보딩을 중단하지 않고 제한 상태 저장
9. 핵심 기능 진입 시 권한 재요청과 OS 설정 이동 안내
10. 반려견 프로필 등록 또는 나중에 등록 선택
11. 주변 웨어러블 기기 탐색 및 페어링
12. 접근성 설정, 반려견 프로필, 기기 매핑을 저장하고 홈으로 이동

• 웨어러블에서 전송된 심박수와 활동량을 텍스트·그래프로 표시
• 산책 모드 시작 숏컷 제공
• 월간 캘린더와 산책 완료일 표시
• 반려견의 현재 상태와 기기 연결 상태 확인

• 산책 모드 시작
• 웨어러블 카메라와 스마트폰 간 WebRTC 세션 연결
• 전방 영상 전체화면 출력
• 산책 시간 실시간 카운트
• 심박수·활동량 주기적 수집 및 업로드
• 종료 버튼 선택 시 산책 세션 저장

• On-Device Vision AI가 차량·장애물 등 위험 요소 감지
• 위험 수준을 조심·경고·위험으로 분류
• 시각장애인 모드: 고유 사운드와 TTS로 즉시 브리핑
• 청각장애인 모드: 위험 수준별 차등 진동과 텍스트 제공
• 알림 동기화 목표 오차: 0.5초 이내
• 위험 이벤트를 DB에 기록해 리포트에 반영

• 일간·주간·월간 탭 제공
• 데일리: 건강 요약과 위험 감지 이력
• 주간: 요일별 활동량 비교와 이상 징후 요약
• 월간: 누적 산책 통계와 행동 패턴 변화 AI 코멘트

• 사용자와 반려견 프로필 조회
• 닉네임, 프로필 이미지, 반려견 건강 특이사항 수정
• 글자 크기 및 음성·진동·텍스트 안내 방식 변경
• 안내 방식 테스트
• 웨어러블 연결 상태와 배터리 조회
• 서비스 이용 해지와 데이터 파기

• 약관 개정, 시스템 업데이트, 서비스 공지 확인
• 최신순 정렬
• 상세 알림 페이지 이동

• 관리자 인증
• 회원 목록과 장애 유형별 사용자 정보 관리
• 웨어러블 네트워크·가동 상태 모니터링
• AI 모델 학습 및 상태 관리

• ThinQ 세션 기반 사용자 초기화
• 약관 동의 및 재동의
• 접근성 모드 선택 및 저장
• 반려견 프로필 등록·수정
• 서비스 해지와 개인정보 파기

• 스크린리더 활성화 여부 감지
• 시각장애인용 TTS·음성 안내
• 청각장애인용 햅틱·텍스트 안내
• 표준 모드 지원
• 글자 크기, 음성 속도, 진동 강도 설정
• 화면 읽기 순서와 접근성 라벨 고려

• Bluetooth·Wi-Fi 웨어러블 연결
• 기기 상태와 배터리 확인
• 연결 해제·재연결
• 카메라·마이크·센서 권한 관리
• 기기 데이터 동기화

• 산책 세션 시작·종료
• WebRTC 실시간 영상 스트리밍
• 심박수·활동량 수집
• 12개 위험 객체 탐지
• 위험 등급 분류
• 위험 이벤트 저장
• 모드별 실시간 알림

• 데일리·주간·월간 통계
• 산책 시간과 활동량
• 위험 감지 이력
• 반려견 건강 및 행동 요약
• 장기 행동 변화 AI 분석

아래 표는 최종 산출문서에서 정의한 목표 API 계약입니다. 운영 단계에서는 ThinQ/Firebase 인증과 JWT Bearer Token 적용을 전제로 설계했습니다.

현재 공개된 FastAPI 프로토타입은 Firebase Auth/JWT 검증 전 단계로, 개발용 X-Member-Id 헤더와 /members, /dogs, /devices, /walks, /danger-detections, /biometrics, /reports 경로를 사용합니다. 구현된 Endpoint와 요청 예시는 togedog-backend API 문서에서 확인할 수 있습니다.

TogeDog
├── 온보딩
│   ├── ThinQ 서비스 전환
│   ├── 서비스 소개
│   ├── 접근성 모드 선택
│   ├── 약관 및 권한 동의
│   ├── 반려견 프로필
│   └── 웨어러블 연결
├── 홈
│   ├── 반려견 상태
│   ├── 심박수·활동량
│   ├── 산책 모드 시작
│   └── 산책 캘린더
├── 모니터링
│   ├── 실시간 영상
│   ├── 위험 감지
│   └── 상태 정보
├── 리포트
│   ├── 일간
│   ├── 주간
│   └── 월간
├── 상담
└── 메뉴·마이페이지
    ├── 사용자 정보
    ├── 반려견 정보
    ├── 접근성 설정
    ├── 알림 설정
    └── 디바이스 관리

1. ThinQ 앱에서 TogeDog 서비스로 전환
2. 온보딩과 접근성 모드 설정
3. 약관·권한 동의
4. 반려견 프로필 등록
5. 웨어러블 기기 선택·연결
6. 홈에서 현재 상태 확인
7. 산책 모드 시작
8. 실시간 영상과 위험 알림 확인
9. 산책 종료 후 리포트 생성
10. 마이페이지에서 정보와 환경설정 수정

산책 모드 음성 안내 화면	위험 수준별 진동 안내 화면

시스템은 다음 네 영역으로 구성됩니다.

• Front-End(User): 보호자용 Flutter 모바일 앱
• Front-End(Dog): 반려견 웨어러블·카메라 단말
• Back-End: FastAPI 기반 API 서버
• AI Model: 객체 감지·환경음 분석·리포트 분석 모델

보호자 단말과 반려견 단말은 WebRTC P2P 통신으로 실시간 영상을 송수신하며, 보호자 단말에서 On-Device AI가 위험 요소를 분석합니다.

• 실시간 영상 수신
• 위험 객체 분석
• 음성·진동·텍스트 알림
• 반려견 상태와 산책 기록 확인
• 리포트 조회
• 접근성 및 기기 설정

• 웨어러블 카메라 영상 전송
• 심박수와 활동량 센서 데이터 수집
• 기기 연결과 배터리 상태 전송

• FastAPI 기반 API 제공
• 사용자·반려견·산책 기록 관리
• 위험 감지 결과와 생체 데이터 저장
• Firebase Admin SDK를 이용한 선택적 데이터 저장 연동
• 공개 프로토타입 인증은 개발용 X-Member-Id 헤더를 사용하며, Firebase Auth·ThinQ 인증은 향후 연동 범위
• 클라이언트와 데이터베이스 사이의 중간 계층 역할

공개 저장소의 코드를 기준으로 다음 구조를 구현했습니다.

• 온보딩, 접근성 안내 방식, 반려견 프로필, 웨어러블 연결 화면
• 홈, 산책, 실시간 위험 안내, 일간·주간·월간 리포트, 마이페이지
• flutter_webrtc 기반 영상 수신 흐름
• flutter_tts 기반 한국어 위험 안내
• 장애 유형에 따른 진동·텍스트 위험 배너
• --dart-define으로 주입하는 FastAPI 서버 주소
• YOLO 모델 연결용 On-Device 객체 탐지 계층
• YAMNet 환경음 분석을 위한 실험적 서비스 계층(모델·학습 데이터는 MVP 및 공개 배포 범위에서 제외)

• 카메라 권한 요청과 실제 기기 카메라 구동
• 반려견 시점 영상 송신 세션
• 재연결 시 스트리밍 컨트롤러를 초기화하는 복구 흐름
• 향후 웨어러블 카메라 모듈로 확장 가능한 송신 단말 프로토타입

• 회원·반려견·기기·산책·위험·생체·리포트 도메인별 Router
• Pydantic Schema 기반 요청·응답 데이터 검증
• FastAPI Depends 기반 의존성 주입
• Repository Interface와 MemoryRepository·FirebaseRepository 교체 구조
• WalkNotifier를 통한 산책 세션별 WebSocket 위험 이벤트 브로드캐스트
• Firebase 설정이 없을 때 In-memory Repository로 실행 가능한 개발 환경
• Swagger UI(/docs)와 Health Check(/health) 제공

공개 저장소에는 모델 라이선스와 파일 용량을 고려해 .pt, .tflite 등 대용량 가중치를 포함하지 않습니다. 로컬 실행 시 승인된 모델을 각 앱 README에 안내된 경로에 배치해야 합니다.

반려견 시점 영상 기반 실시간 위험 객체 감지 및 장애 유형별 알림

시각·청각장애인의 보행 중 위험 요소를 사전에 인지하고 알리기 위해 12개 클래스 객체 탐지 모델을 구축했습니다.

• Roboflow Universe의 공개 데이터셋 활용
• 12개 클래스에 대응하는 데이터셋 검색 및 품질 검토
• 총 21개 공개 데이터셋 선별
• 데이터셋별 클래스 인덱스를 프로젝트 공통 인덱스 0~11로 재매핑
• 범용 보행 환경에 이미 존재하는 사람, 계단, 차량 등의 데이터를 선별·재구성
• 클래스 불균형을 조정하고 오탐이 높은 클래스를 보완

최종적으로 전반적인 탐지 성능이 더 우수한 v3 모델을 채택했습니다.

togedog-ai의 Colab 노트북은 다음 과정을 자동화합니다.

Roboflow 공개 데이터 다운로드
→ COCO 샘플 병합
→ 12개 공통 클래스 인덱스 재매핑
→ 품질 필터링과 MD5 중복 제거
→ Train·Validation·Test 분리
→ data.yaml 생성
→ YOLO 전이학습
→ PR·F1 Curve, Confusion Matrix, 검증 이미지 저장

공개된 results.csv의 100 epoch 결과는 다음과 같습니다.

발표 자료의 mAP@50 0.890은 요약·반올림 값이며, 공개 결과 CSV의 마지막 epoch 값은 약 0.888입니다. API 키는 노트북에 직접 저장하지 않고 ROBOFLOW_API_KEY 환경변수로 주입합니다.

Autodesk Inventor를 활용해 반려견 하네스에 부착할 수 있는 스마트 디바이스 거치 구조를 설계했습니다.

• 스마트폰 또는 카메라 모듈을 안정적으로 고정
• 강아지 하네스에 결합 가능한 별도 거치대 설계
• 이동 중 흔들림과 이탈 방지
• 반려견의 진행 방향을 촬영할 수 있는 카메라 각도
• 반려견의 움직임을 방해하지 않는 착용 구조
• 프로토타입 단계에서 실제 영상 스트리밍과 객체 감지 테스트가 가능하도록 구성

• Flutter
• Dart
• flutter_webrtc
• 모바일 접근성 인터페이스

• FastAPI
• Firebase
• Firebase Admin SDK
• JWT Bearer Token
• Repository Pattern
• FastAPI Dependency Injection
• Pydantic Schema
• WebSocket WalkNotifier

• Python
• Sentence-BERT
• all-MiniLM-L6-v2
• BERTopic
• On-Device AI
• TensorFlow Lite
• Object Detection
• Roboflow Universe
• COCO Pretrained Model

• WebRTC P2P Streaming
• Bluetooth
• Wi-Fi
• FCM Push Notification

• Figma
• Figma Slides
• Autodesk Inventor
• Adobe Photoshop
• Adobe Illustrator
• 생성형 AI 기반 콘셉트 시각화 및 영상 제작

• 산책 중 위험 정보 인지 지연 감소
• 시각·청각장애 특성에 맞는 정보 접근성 제공
• 반려견의 심박수·활동량·행동 변화 지속 관리
• 보호자와 반려견 모두의 안전 공백 감소
• 일반 반려견과도 보다 독립적인 외출과 생활 가능
• 반려견을 충분히 돌보지 못할 것이라는 입양 장벽 완화

• ThinQ 펫케어 생태계 확장
• LG의 접근성 기술과 펫케어 역량 결합
• 장애인 반려인이라는 미개척 교차시장 선점
• 하드웨어, 앱, AI, 데이터 리포트를 연결한 서비스 모델 구축
• B2C, B2G, 기관 제휴 등 다각적인 확장 가능성
• Better Life for All과 스마트 라이프 솔루션 비전 강화

• 장애인의 독립적 생활과 이동권 지원
• 보조견 공급 부족 문제를 기술로 일부 보완
• 일반 반려견의 보조 파트너 가능성 확대
• 복지기관과 반려동물 기관의 협업 기반 구축
• 장기적으로 유기견 입양 연계 가능성 확대

• 실제 시각·청각장애인을 대상으로 한 사용성 테스트
• 스크린리더, TTS, 햅틱 패턴 접근성 검증
• 실제 웨어러블 센서와 카메라 모듈 소형화
• 반려견 착용감과 기기 지속 사용성 개선
• 실시간 객체 감지 모델 경량화와 정확도 향상
• 경적·사이렌·짖음 맥락을 구분하는 환경음 모델 추가
• 반려견 생체·행동 데이터 확보 및 건강 예측 모델 고도화
• LG ThinQ 실제 계정·기기 API 연동
• 수의사·보호자·상담사를 연결하는 건강관리 기능 확장
• 복지기관, 지자체, 보조견 기관과의 B2G·B2B 검증
• 노령견·만성질환견과 일반 반려인 시장으로 확장

• 장애인·반려견 관련 원천 데이터 149,165건 수집
• 전처리 후 138,739건 분석
• LDA의 한계를 보완하기 위해 Sentence-BERT와 BERTopic 적용
• 의미 기반 Actor 5종 도출
• 중요도·만족도 기반 핵심 기회영역과 타깃 선정
• 접근성 기반 모바일 앱 프로토타입 설계
• WebRTC·On-Device AI·FastAPI·Firebase 기반 시스템 구조 정의
• 12개 위험 객체 탐지 모델 설계 및 v3 모델 mAP@50 0.890 달성
• Flutter 보호자 앱과 카메라 송신 앱 코드 공개
• FastAPI 도메인 API와 Firebase·Memory Repository 교체 구조 구현
• 산책 세션별 WebSocket 위험 이벤트 브로드캐스트 구현
• YOLO 데이터 통합·중복 제거·학습·평가 파이프라인 공개
• Autodesk Inventor 기반 웨어러블 거치 구조 제작
• DX·CX·BX·ESG 관점의 성과지표 설계

역할과 담당 업무는 6주간의 진행일지와 실제 산출물·구현 범위를 기준으로 정리했습니다.

• 이슬기, 「장애인 동반자 ‘보조견’ 수요 늘지만, 양성기관 재정난 운영 ‘끙끙’」, 에이블뉴스, 2025.08.08.
• 이병희, 「LG전자, 가전 넘어 ‘스마트 라이프 솔루션’ 기업으로…24년 만에 기업 광고 공개」, 이코노미스트, 2024.07.29.
• 「LG유플러스, U+스마트홈 펫케어 신규 서비스 출시」, LG전자, 2020.11.23.
• 구경우, 「LG전자 ‘높이 조절 키오스크·점자패널’ 장애인·고령층 편의기술 공개」, 서울경제, 2026.03.12.
• 장애인 관련 복지서비스 경험 여부 자료.
• 반려동물 유무 및 양육 이유 자료.
• 「반려동물 웨어러블 시장 규모 및 점유율, 성장 분석 2026–2035」, Global Market Insights, 2026.02.
• 「한국 가구 10곳 중 3곳, 반려동물과 함께 생활…월 양육비 12만 1천 원」, 농림축산식품부, 2026.02.24.
• 국가정책연구포털 NKIS 관련 자료, 2012.
• 「2025년 등록장애인 262만 8천 명, 전체 인구 대비 5.1%」, KDI 경제교육·정보센터, 2026.04.20.
• 김채연, 「LG전자, 고양이 맞춤형 공기청정기 출시」, 한국경제, 2025.03.21.
• 「LG전자, 세계 최대 규모 접근성 콘퍼런스서 ‘모두를 위한 기술’ 선보인다」, LG전자 뉴스룸, 2026.03.13.
• 김나성, 「한국 가구 10곳 중 3곳, 반려동물과 함께 생활…월 양육비 12만 1천 원」, Medical World News, 2026.02.24.
• 김현진, 「[ESG 특집] 삼성화재, 세계 유일 기업 운영 ‘안내견학교’ 시각장애인 삶 개선」, 천지일보, 2024.09.03.
• 김동현, 글로벌타임스 관련 자료, 2025.08.21.

본 프로젝트는 LG전자 DX School 교육 과정에서 진행한 팀 프로젝트이며, 실제 LG전자의 공식 출시 서비스가 아닙니다.

일부 서비스 연동, 백엔드, AI 분석 및 웨어러블 기능은 프로토타입과 가상 연결 시나리오를 기준으로 설계되었습니다. 프로젝트에 사용된 일부 사용자·제품 이미지는 서비스 콘셉트 시각화를 위해 생성형 AI로 제작되었습니다.