문제: 기존의 단순 행동 분류 시스템은 행동을 인식하더라도 사용자와 상호작용하지 않고, 세션 단위의 행동 변화를 직관적으로 전달하지 못한다. 특히 동물 행동 관찰 맥락에서는 관찰 결과를 즉시 반응하고 요약하는 embodied interface가 부족하다.
해결: 오리 영상을 입력으로 받아 5초 구간 단위 행동 분류(resting / feeding / exploring) 를 수행하고, 행동 전환 시 캐릭터형 반응을 보이며, 세션 종료 후 타임라인·이벤트·요약 리포트를 생성하는 lightweight behaviour observation system을 설계한다.
결과:
행동 클래스 3종 정의
구간 단위 5초
프레임 샘플링 10프레임/구간
클래스별 초기 라벨링 목표 20구간
다음 단계:
2주: 데이터셋 추출 및 notebook baseline 구현
2개월: Pi 이식 및 오프라인 시연
2분기: 날짜별 행동 패턴 분석 파이프라인 및 animal behaviour 확장
1. 배경·목표
사용자/페르소나:
동물 행동을 직관적으로 관찰·기록하고 싶은 연구자/학생
lightweight on-device behaviour observation 데모를 만들고 싶은 연구실 지원 준비자
성공 기준(KPI):
2~3분 길이의 오리 영상 1개에 대해 구간별 행동 분류 → 이벤트 반응 → 종료 후 리포트까지 전체 파이프라인이 동작