개가 자주 방황하고, 태그를 착용하지 않고, 마이크로칩을 부착하지 않은 지역에서는 당국이 이미 광견병 예방접종을 받은 개를 추적하는 것이 어려울 수 있다. 얼굴 인식 기술을 통해 개별 개를 식별함으로써 새로운 앱이 도움이 될 수 있다.
현재 워싱턴 주립 대학의 과학자들이 개발 중인 이 앱은 잃어버린 애완동물을 식별하기 위해 캐나다 회사인 PiP My Pet이 만든 앱을 수정한 버전이다.
기본 아이디어는 개가 처음 백신을 접종할 때 스마트폰으로 얼굴 사진을 찍어 동물의 나이, 색깔, 성별 등의 정보와 함께 앱을 통해 데이터베이스에 입력하는 것. 수의사 직원이 나중에 같은 지역으로 돌아오면 만나는 개 각각의 얼굴 사진을 찍을 것이다.
앱이 데이터베이스에서 거의 일치하는 항목을 찾으면 사용자에게 알린다. 그런 다음 데이터베이스에 있는 예방 접종을 받은 개가 실제로 현재 평가하고 있는 개와 동일한지 결정할 수 있다. 이 기술은 이미 탄자니아 북부 시골 지역에서 테스트되었다.
예방접종팀은 지역 내 9개 마을을 방문하여 이동진료소에서 1,420마리의 개에게 예방접종을 하고 사진을 촬영했다. 모든 사진은 앱의 데이터베이스에 입력되었다. 이미지 중 20개는 사용할 수 없는 것으로 간주되어 총 1,400마리의 개가 작업할 수 있게 되었다.
이후 별도의 검증 팀이 동일한 마을을 방문했을 때 어떤 개가 백신을 접종하고 이미 데이터베이스에 입력되었는지 알지 못한 채 앱을 통해 720마리의 개를 평가했다. 다시 한 번, 모든 사진이 연구에 충분하지 않은 것으로 확인되었습니다. 161장이 거부되고 534장이 남았다.
그러나 해당 이미지를 활용하여 검증팀은 백신 접종을 받은 개 중 76.2%와 그렇지 않은 개 중 98.9%를 정확하게 식별할 수 있었다. 연구의 일환으로 동물의 신원은 백신 접종 시 피부 아래에 이식된 RFID 마이크로칩을 통해 확인되었다.
과학자들은 거부된 사진의 수를 줄이기 위해 현재 앱의 개 등록 프로세스를 최적화하고 있다. 또한 온라인 데이터베이스를 앱에 통합하여 인터넷 접속 없이도 사용할 수 있도록 계획하고 있다.
"대량 예방접종을 실시할 때 우리가 직면하는 주요 문제 중 하나는 어떤 개들이 예방접종을 받았는지, 받지 않았는지 식별하는 것입니다."라고 수석 과학자인 Assoc이 말했다. 펠릭스 랭케스터 교수. "예를 들어, 마이크로칩은 광견병을 퇴치하는 데 필요한 규모로 사용하기에는 너무 비싸고 소유자가 목걸이를 제거할 수 있다. 우리는 얼굴 인식이 작동할 수 있는지 알아보기 위해 이 앱을 개발했으며 이 앱은 우리가 그 목표를 달성하는 데 큰 도움이 될 것임을 보여주고 있습니다. ."
연구에 관한 논문은 최근 사이언 티픽 리포트 (Scientific Reports) 저널에 게재되었다. 출처: 워싱턴 주립대학교
