효율적인 유기견 관리를 위한사설 유기견 보호소 서비스에 관한 연구AI-인간 협업 기술 사용성을 중심으로
A Study on Services for Efficient Management of Stray Dogs in Private Shelters -Focusing on the Usability of AI-Human Collaboration Technology-
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초록
연구배경: 최근 한국에서는 반려동물의 유기와 이에 따른 유기견 보호소의 운영 현황은 정부의 2019년 동물복지 5개년 종합계획과 더불어 상기 사안이 개인의 문제가 아닌 사회 전반적인 관심과 해결책을 필요로 하는 문제임을 시사한다. 하지만 익히 알려진 공공동물보호소와는 다르게, 사설동물보호소는 공공동물보호소와 동일하게 유기견을 구조하고 돌보는 중요한 역할을 함에도 국가의 지원 범위에서는 제외되어 한정적인 자원과 자원 봉사자들의 도움만으로 운영되는 열악한 실정이다. 이에 따라 부족한 운영 인력과 시스템을 개선·보완할 수 있는 근본적인 방안이 필요하다. 연구방법: 본 연구에서는 이론적 고찰을 통해 사설 유기견 보호소의 구조와 업무 범위, 이해관계자를 정의하고 서울 인근 사설 유기견 보호소를 대상으로 진행한 In-Depth 인터뷰와 관찰 조사를 기반으로 구체적인 사용자 여정맵 제작 및 핵심 퍼소나를 정의하였다. 사용자 여정맵의 각 과업을 바탕으로 인간(보호소 운영자, 보호소 봉사자)과 유기견 관리에 용이한 AI의 협업 기회 요소를 도출하였으며, 서비스 기회 요인과 세부 과업별 AI-인간 협업 수준에 따른 업무 단계를 선정하였다. 이를 검증하기 위하여 제작된 시나리오 기반 스토리보드, UI 프로토타이핑을 바탕으로 AI의 특성과 서비스 목적을 반영한 평가 요소를 종합하여 실질적인 활용 가능성에 관한 정성평가를 진행하고, 검증 결과를 기반으로 개선점을 도출하여 AI 협업 단계를 조정·반영한 정량평가를 진행하였다. 최종적으로 사설 유기견 보호소 대상 운영·훈련 관리 효율성을 위한 주요 요인들을 제안한다. 연구결과: 분석결과는 다음과 같다. 기본적으로 운영자의 인력이 집중되어 있는 단순 반복 작업과 유기견의 건강과 직결되는 배식, 청소, 긴급 상황 발생 등에 AI 기술의 활용이 긍정적으로 평가되었다. 반면 식용견과 대형견이 많은 사설 유기견 보호소 특성상 1)로봇의 동선 확보가 어려운 비포장 시설이 다수인 것과 2)소음에 민감한 대형견의 경우 자칫 건강에 무리를 주거나, 놀람으로 인한 사고가 발생할 수 있다는 인사이트를 얻었다. 이 결과는 사설 유기견 보호소 AI 기반 서비스의 설계와 개발에서 사용자 중심의 접근 방식의 중요성을 강조하며, 적절한 인간-AI 협업이 사용자 만족도를 높일 수 있는 중요한 요소임을 보여준다. 특히, 유기견이라는 물건이 아닌 생명을 다루는 특수성이 반영된 IoT 기기 제어와 행동 기록 관련 데이터 분석에서 AI의 역할 강화가 사용자 중심의 서비스 제공에 보다 효과적일 수 있을 것으로 예상된다. 결론: 본 논문의 결과는 사설 유기견 보호소 AI 기반 서비스의 설계와 개발에서 사용자 중심의 접근 방식의 중요성을 강조하며, 효과적인 인간-AI 협업이 사용자 만족도를 높일 수 있는 중요한 요소임을 보여준다. 이와 같은 시사점을 바탕으로 연구는 사설 유기견 보호소의 운영 효율화 및 서비스 개선에 기여할 수 있을 것으로 예상되며, 향후 연구에서는 더 넓은 범위의 데이터 수집과 장기적 효과 분석이 필요할 것으로 사료된다.본 연구를 통해 사설 유기견 보호소의 실증 기반 연구와 향후 기술 발전에 따른 적용 가능한 실질적인 서비스 구축에 도움이 되기를 기대하는 바이다.
Abstract
Background: The increasing issues of abandoned dogs in South Korea, coupled with the operational challenges of private dog shelters, highlight the need for societal attention and solutions beyond individual efforts. Despite their critical role in rescuing and caring for abandoned dogs, private shelters remain excluded from governmental support, relying solely on limited resources and volunteer assistance. This study aims to address these challenges by proposing fundamental solutions to improve workforce efficiency and operational systems in private shelters. Methods: Through theoretical analysis, this research defines the structure, operational scope, and stakeholders of private dog shelters. Based on in-depth interviews and observational studies conducted at private shelters near Seoul, a detailed user journey map and core personas were developed. Opportunities for human-AI collaboration were identified across key tasks, focusing on improving shelter operations and dog care. Subsequently, service opportunities and AI-human collaboration levels for each task were evaluated. Prototypes, including scenario-based storyboards and UI designs, were created to validate the proposed solutions. A qualitative evaluation assessed practical applicability, while iterative improvements were made through quantitative analysis based on the findings. Results: The results indicate that integrating AI into repetitive tasks such as feeding, cleaning, and emergency response has the potential to enhance efficiency. However, challenges were identified, including unpaved shelter facilities hindering robot navigation and noise-sensitive large breeds that may experience stress or accidents. These findings emphasize the importance of user-centric design in AI-based services for private shelters, ensuring balanced AI-human collaboration to improve user satisfaction. In particular, AI's enhanced role in IoT device control and behavioral data analysis presents a promising avenue for delivering tailored services that respect the unique needs of animal care. Conclusion: This study provides valuable insights into improving operational efficiency and service quality in private shelters. Future research should focus on broader data collection and long-term impact analysis to further refine and expand these solutions. This research contributes to the practical development of AI-enabled services for private dog shelters, offering a foundation for operational improvements and technology-driven advancements in animal welfare.
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