빠른 활동을 자동으로 분석하는 새로운 방법

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 11476(2023) 이 기사 인용

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행동지수는 동물복지를 평가하는 중요한 기준으로 인식되고 있습니다. 에토그램에 포함된 기본적인 동물 행동 중 하나는 활동입니다. 육안 관찰 방법을 사용하여 인간이 수행하는 빠르게 움직이는 동물에 대한 평가는 어렵고 그다지 객관적이지 않습니다. 따라서 연구의 목적은 빠르고 활기찬 개체를 관찰하는 데 특히 유용한 동물 활동의 자동화된 분석 방법을 개발하고 빠르게 움직이는 동물의 행동을 평가하는 데 적합하다는 것을 입증하는 것이었습니다. Python 프로그래밍 언어와 OpenCV 라이브러리가 기본 도구인 디지털 이미지 분석을 사용하여 동물 활동을 자동으로 평가하는 방법이 개발되었습니다. 연구 모델은 동물원에 사육되는 Callimico goeldii 원숭이였습니다. 이 방법은 동물 행동 분석의 시각적 방법과 잘 연관되는 것으로 입증되었습니다(Rs = 0.76). 개발된 동물 행동 자동 평가는 시각적 분석보다 몇 배 더 빠르며, 빠르게 움직이는 동물 그룹의 일상 활동을 정확하게 평가할 수 있습니다. 이 시스템을 사용하면 1초 미만의 분해능으로 활동 지수를 얻을 수 있으며, 이를 통해 온라인 모드에서 비정상적인 동물 활동의 감지기로 사용할 수 있습니다(예: 질병의 조기 감지 또는 증가 또는 증가로 나타나는 갑작스러운 사건). 표준 활동 패턴과 관련하여 활동 감소.

행동지수는 동물복지를 평가하는 중요한 기준으로 인식되고 있습니다. 동물의 행동을 관찰하고 기록하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 원래는 동물이 있는 위치에 관찰자가 있는 직접적인 방법만 사용되었습니다1. 행동에 대한 수동 분석은 두 가지 극복할 수 없는 장애물, 즉 행동 패턴의 복잡성과 인간의 편견으로 인해 크게 제한됩니다. 주변에 관찰자가 존재하고 기술이 발전하면서 동물 행동의 장애가 발생하면서 행동을 원격으로 기록하는 간접적인 방법의 사용이 증가하게 되었습니다. 처음에는 필름 테이프에 아날로그 녹음이 이루어졌고 나중에는 저속 촬영 비디오 레코더의 도움으로 자기 테이프(VHS 카세트)가 사용되었습니다. 요즘에는 보안 카메라와 플래시 미디어(HDD, SSD, 메모리 카드 등)에 디지털 녹화 기능을 사용하여 행동을 관찰하고 데이터를 수집하는 경우가 가장 많습니다. 좋은 이미지 품질과 저렴한 가격과 함께 보안 카메라의 보급으로 인해 동물 활동에 대한 정보 소스로 이미지의 사용이 증가했습니다. 이 논문은 비디오 녹화가 정보 소스로 사용된 과학 논문의 수가 증가함에 따라 확인됩니다2,3. 비디오 모니터링을 포함하여 가장 일반적으로 사용되는 동물 관찰 기술 외에도 밀폐된 공간에서 가장 자주 사용되는 RFID(무선 주파수 식별) 및 경우에 GPS(Global Positioning System)와 같은 동물 행동을 기록하는 다른 방법도 적용되고 있습니다. 야생에 서식하거나 개방된 공간에 사육되는 동물5.

동물원에는 생물학과 행동에 대한 이해가 아직 부족한 수많은 동물 종이 존재하기 때문에 적절한 수준의 복지를 보장하기 위해 그들의 행동을 관찰하고 분석하는 것이 중요합니다.

다양한 동물원에서 많이 발견되는 종 중 하나는 아마존 상류 지역의 열대 우림에서 발견되는 남미 영장류인 Callimico goeldii(이 문서의 추가 부분에서는 Callimico, mico 또는 Goeldi' 원숭이라고 함)입니다6. 칼리미코(Callimico)는 1904년 Oldfield Thomas에 의해 처음 기술되었으며 스위스 동물학자 Emil Goeldi의 이름을 따서 명명되었습니다7. 이 동물의 몸길이는 19~25cm, 꼬리 길이는 26~35cm, 몸무게는 약 360g이다. 포로 상태에서 체중은 일반적으로 약 500g으로 더 높습니다. 이 종은 한 배에 한 마리의 새끼만 낳는 것이 일반적입니다. 블랙미코는 1년에 2번 번식합니다. 출산은 2~3월, 8월 말에 이루어진다. 자연계의 블랙 미코는 소그룹으로 생활합니다(그룹당 평균 약 4~5명의 성인, 최소 2명에서 최대 12명)8.