Re-identification Model Pipeline for Daycare Children Behavior Monitoring

어린이집에서 교사 한 명당 관리할 수 있는 아동 수가 제한적인 상황에서, 아이들의 안전을 확보하면서 동시에 개별 행동 및 일과를 모니터링하는 것은 상당히 어려운 과제이다. 인공지능 기술, 특히 객체 탐지, 재식별, 추적 기술의 발전은 이러한 문제를 해결할 수 있는 새로운 가능성을 제시한다. 본 연구는 어린이집 내 CCTV 영상을 활용하여 유아와 교사를 자동으로 식별하고 추적하는 방법을 제안한다. 이를 통해 안전사고 예방을 위한 기술적 토대를 마련하고, 각 아동의 일상 활동을 효율적으로 모니터링하여 아이들의 행동 패턴과 발달 상황을 신속하게 파악할 수 있도록 한다. 또한, 실험실 환경이 아닌 실제 어린이집 상황에 적합한 탐지 및 개인 식별 방법을 제시하여 실용성을 높였다. 본 연구의 결과는 어린이집 환경에서의 안전 관리와 아동 발달 모니터링을 위한 효과적인 도구로 활용될 수 있으며, 향후 유아 교육 및 보육 분야에서의 기술 혁신에 기여할 것으로 기대된다.