1. 프로젝트 개요

말 보행 및 발굽 질환 진단은 숙련된 수의사의 육안 판단에 크게 의존하고 있어,

외진 지역의 말 사육 농가에서는 조기 진단이 어려운 한계가 존재함.

본 프로젝트는 보행 영상과 발굽 이미지를 활용한 AI 기반 진단 보조 시스템을 구축하여

객관적 데이터에 기반한 말 건강 상태 판단을 목표로 진행함.

2. 사용 기술 스택

• Data / Analysis: Pandas, NumPy, Jupyter Notebook
• ML : LR, SVM, XGBoost
• AI / CV Tools: MMPose, DeepLabCut, EfficientNet, EfficientDet, RCNN

3. 문제 해결 과정

데이터 구축

• 말 보행 영상(MP4)과 발굽 이미지(JPG, PNG) 수집
• 보행 영상에서 프레임을 추출하여 대규모 이미지 데이터셋 구성

데이터 라벨링 및 가이드라인 정립