POOM(품)

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프로젝트 배경

동물자유연대에서 실종·유기동물에 대해 분석한 자료에 따르면 2021년에 발생한 116,984건의 실종·유기 건수 중 개의 실종·유기 건수는 84,136건이었다. 그리고 이 중 보호자를 다시 찾은 경우는 13,489건으로 이는 약 16%에 불과하다.
위의 통계에 따르면 높은 실종 건수 대비 실종 반려동물이 보호자를 다시 찾게 되는 비율이 현저히 낮다는 것을 알 수 있다. 실종 반려견을 찾을 수 있도록 도와주는 사이트가 있지만 이 사이트는 보호자가 수시로 목격 신고가 들어왔는지 확인해야 하고 찾는 데 시간이 오래 걸린다는 한계점이 있었다. 이에 실종 반려견을 보다 정확하고 빠르게 찾을 수 있도록 도와주는 서비스의 필요성을 느꼈다.

주요 기능 소개

• 이미지 분석 기반 검색: FaceNet
  

이미지 분석을 통해 유사한 이미지를 보여주기 위해서 FaceNet 모델을 활용한다. FaceNet 모델은 본래 사람 얼굴을 대상으로 하지만, 이 프로젝트에서는 해당 모델을 강아지 얼굴에 적용하였다. 입력된 사진을 일정한 사이즈로 변환하여 임베딩한 뒤 FaceNet 모델을 통해 클러스터링하며 유사한 실종견 사진을 찾는 것이 이미지 검색 기능의 프로세스이다.

• 텍스트 분석 기반 검색: SBERT
  

SBERT는 의미론적으로 의미 있는 문장 임베딩을 도출할 수 있는 모델로, 이를 통해 의미론적 검색 작업을 할 수 있다. 단순 어휘 비교가 아니라 의미론적인 비교를 할 수 있다는 점에서 같은 반려견을 묘사하더라도 다른 어휘로 묘사하는 경우가 많다는 서비스의 특성에 적합하다고 생각하였다. Sentence Transformers를 이용하여 사용자의 검색 query의 문장 및 기존 게시물들의 내용 임베딩과 코사인 유사도를 계산하고, 그 결과를 유사도 순으로 출력한다.

서비스 흐름도

기대효과

• 플랫폼 통합
  

반려견 실종 및 실종·유기견 발견 시 사람들의 다양한 대처 방법을 하나의 플랫폼으로 통일한다.

• 검색 속도와 정확도 향상
  

이미지 및 텍스트 분석 기술을 통해 등록된 신고를 높은 정확도와 빠른 속도로 검색하도록 한다.

이를 통해 궁극적으로 실종견들이 최대한 빨리 보호자의 품으로 돌아가게 되기를 기대한다.