반려동물 위치기반 지능형 동물병원 검색 및 위기관리 원스탑 서비스 플랫폼 1. 수행내용 2차년도2019년 - 34만건 유기견 공고문 데이터를 바탕으로 의사결정나무/K-Prototype Clustering으로 입양, 미입양 그룹으로 분할 - 로지스틱 회귀분석을 이용해 그룹별 유기견 입양 예측 모형을 구축함. 3차년도2020년 - 28,273건의 유기견 공고문 데이터를 바탕으로 질병, 행동 변수를 추가한 유기견 입양 예측 모형을 구축함. - 질병, 행동 변수를 추가하기 위해 투표방식으로 반려견 도메인 감성사전 구축함. - 로지스틱 회귀분석을 이용해 지역별 유기견 입양 예측 모형을 구축함. 2. 수행결과 - 2019년도에 구축한 모형을 과제 협동기관이 개발 중인 반려동물 플랫폼 입양 추천 리스트 에 연동함 - 2020년도에 유기견의 행동과 질병 유무를 추가해 평균 정확도 72%의 지역별 유기견 입양 예측 모형을 구축함

2019년 08월 - 2020년 12월

국립축산과학원