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초록

본 논문의 결론으로, 가금류 보행 분석에서 센서 기반 및 비디오 기반 접근법은 각각의 강점과 약점을 지니고 있으며, 특히 딥러닝을 활용한 비 접촉 감지 방식은 기존의 한계를 극복할 수 있는 유망한 기술로 평가된다. 비디오 기반 딥러닝 기술은 정밀하고 효율적인 데이터 분석을 가능하게 하여, 농장 환경에서의 자동화된 모니터링 시스템 구축을 지원할 수 있다. 이는 다양한 환경에서 적용 가능성을 확장하고, 비용 효율성을 개선하여 축산업의 생산성과 동물 복지를 동시에 향상시키는 데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 데이터 품질 개선, 다양한 환경에서의 기술 적합성 평가, 그리고 경제적 타당성 분석이 필요하며, 이를 통해 축산업의 디지털화와 지속 가능한 발전을 도모할 수 있을 것이다.

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