KR102162254B1 - 생체인식을 이용한 반려동물 식별 시스템 및 그것을 이용한 식별 방법 - Google Patents

생체인식을 이용한 반려동물 식별 시스템 및 그것을 이용한 식별 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102162254B1
KR102162254B1 KR1020180155225A KR20180155225A KR102162254B1 KR 102162254 B1 KR102162254 B1 KR 102162254B1 KR 1020180155225 A KR1020180155225 A KR 1020180155225A KR 20180155225 A KR20180155225 A KR 20180155225A KR 102162254 B1 KR102162254 B1 KR 102162254B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
companion animal
iris
inscription
management server
electrocardiogram
Prior art date
Application number
KR1020180155225A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20200068351A (ko
Inventor
한정재
조지연
김재원
김정재
이요한
조성현
구본수
Original Assignee
주식회사 호윤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 호윤 filed Critical 주식회사 호윤
Priority to KR1020180155225A priority Critical patent/KR102162254B1/ko
Publication of KR20200068351A publication Critical patent/KR20200068351A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102162254B1 publication Critical patent/KR102162254B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G06K9/00362—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06K9/00375—
    • G06K9/00892—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/107—Static hand or arm
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/15—Biometric patterns based on physiological signals, e.g. heartbeat, blood flow
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/70—Multimodal biometrics, e.g. combining information from different biometric modalities
    • G06K2009/00939—

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

본 발명은 생체인식을 이용한 반려동물 식별 시스템 및 그것을 이용한 식별 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 사용자 단말기와 관리서버를 포함하는 반려동물 식별 시스템을 이용한 식별 방법에 있어서, 상기 사용자 단말기는 측정된 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문, 반려동물의 품종에 대한 데이터를 관리서버에 전달하면, 상기 관리서버는 수신된 데이터로부터 생성된 각각의 반려동물에 대한 식별정보를 등록하는 단계, 상기 사용자 단말기는 식별 대상이 되는 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문에 대한 측정 데이터를 상기 관리서버로 전달하여 해당 반려동물에 대한 식별을 요청하는 단계, 상기 관리서버는 수신된 측정 데이터와 기 등록된 식별정보를 비교하여 해당 반려동물에 대한 심전도, 홍채 및 비문 각각의 매칭 정도를 연산하는 단계, 상기 관리서버는 상기 연산된 각각의 매칭 정도와 심전도, 홍채 및 비문에 대한 각각의 가중치를 이용하여 상기 기 등록된 반려동물들과의 최종 매칭율을 각각 연산하는 단계, 상기 관리서버는 상기 최종 매칭율이 가장 높은 반려동물에 대한 식별정보와 최종 매칭율 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계를 포함한다.

Description

생체인식을 이용한 반려동물 식별 시스템 및 그것을 이용한 식별 방법{SYSTEM FOR IDENTIFICATION OF COMPANION ANIMALS USING BIOMETRIC AND IDENTIFICATION METHOD USING THE SAME}
본 발명은 반려동물 생체인식 시스템 및 그것을 이용한 생체인식 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 반려동물의 비문, 홍채 및 심전도 데이터를 이용하여 반려동물의 신원을 확인하는 반려동물 생체인식 시스템 및 그것을 이용한 생체인식 방법에 관한 것이다.
반려동물은 인간과의 친밀한 교제라든가 정서적인 공유를 목적으로 선사시대 이래로 인간과 생활을 공유한 것으로 알려져 있다. 인간적인 교류가 지속적으로 이루어졌던 전통사회가 해체되고 현대 사회에서의 고독감이 증가함에 따라, 인간과의 친밀한 교제라든가 정서적 공유나 교류와 같은 인간의 욕구를 충족시킬 수 있는 반려동물에 대한 관심이 점차 증가하고 있다.
최근에는 사회구조 및 가족관계의 해체나 변화로 인하여 미혼 남녀 1인가구나 고령화 시대의 도래에 따른 독거노인 가구가 급증하고 있는데, 이러한 상황에서 현대 인간이 갖는 고독감을 해소하는 등 현대 인간의 정서적인 안정이나 새로운 가족으로서의 반려동물에 대한 수요가 급증하고 있다.
반려동물을 기르는 가정이 증가하면서, 동물병원이나 반려동물 미용실, 애견카페와 같은 반려동물의 관리를 위한 오프라인 시장 역시 지속적으로 성장하고 있으며, 온라인을 통해서도 반려동물의 분양이라든가 반려동물용품 판매, 반려동물의 예방 접종 등의 위생 관리, 반려동물의 미용 관리와 관련한 웹 사이트, 블로그, 카페 등을 찾아볼 수 있다.
반려동물을 사육하는 경우에는 다양한 질병에 대한 예방 접종이 요구되어 동물병원에서는 각각의 반려동물에 대한 예방접종 예방일 등을 기재한 '반려수첩'을 발행하여 보호자에게 제공하고 있지만, 다양한 질병에 대한 예방 접종일을 모두 기억할 수 없을 뿐만 아니라, 다수의 반려동물을 사육하는 보호자의 입장에서는 예방 접종일을 놓칠 수도 있기 때문에, 수시로 반려수첩을 확인해야 하는 등의 불편함이 초래되었다.
또한, 사람들의 부주의로 인해 반려동물을 잊어버리는 경우에 찾기 힘든 점이 있었다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 국내 등록특허 10-1641342(2016.07.20 공고)에 개시되어 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 반려동물의 비문, 홍채 및 심전도 데이터를 이용하여 반려동물의 신원을 확인하는 반려동물 생체인식 시스템 및 그것을 이용한 생체인식 방법에 관한 것이다.
이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시 예에 따르면, 사용자 단말기와 관리서버를 포함하는 반려동물 식별 시스템을 이용한 식별 방법에 있어서, 상기 사용자 단말기는 측정된 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문, 반려동물의 품종에 대한 데이터를 관리서버에 전달하면, 상기 관리서버는 수신된 데이터로부터 생성된 각각의 반려동물에 대한 식별정보를 등록하는 단계, 상기 사용자 단말기는 식별 대상이 되는 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문에 대한 측정 데이터를 상기 관리서버로 전달하여 해당 반려동물에 대한 식별을 요청하는 단계, 상기 관리서버는 수신된 측정 데이터와 기 등록된 식별정보를 비교하여 해당 반려동물에 대한 심전도, 홍채 및 비문 각각의 매칭 정도를 연산하는 단계, 상기 관리서버는 상기 연산된 각각의 매칭 정도와 심전도, 홍채 및 비문에 대한 각각의 가중치를 이용하여 상기 기 등록된 반려동물들과의 최종 매칭율을 각각 연산하는 단계, 그리고 상기 관리서버는 상기 최종 매칭율이 가장 높은 반려동물에 대한 식별정보와 최종 매칭율 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계를 포함한다.
상기 반려동물의 품종에 따른 크기, 색상 및 장애 여부 중에서 어느 하나에 따라 변경되며, 상기 심전도, 홍채 및 비문에 대한 각각의 가중치의 총합은 1일 수 있다.
상기 비문에 해당하는 가중치는 상기 반려동물의 품종에 따른 크기가 클수록 증가하도록 설정되고, 상기 홍채에 해당하는 가중치는 상기 반려동물의 색상의 명도가 낮을수록 감소하도록 설정되며, 상기 반려동물의 홍채 또는 비문을 측정하지 못하는 경우, 해당 가중치를 0으로 설정할 수 있다.
상기 최종 매칭율을 연산하는 단계에 있어서, 다음의 수학식과 같이, 상기 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문의 매칭정도와 각각의 가중치를 곱하고, 연산된 각각의 값을 합산하여 최종 매칭율을 연산할 수 있다.
Figure 112018121885750-pat00001
여기서, i는 심전도, 홍채 및 비문을 측정하는 경우를 나타내고, Pn(Mi)는 n번째 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문에 대한 매칭 정도를 나타내며, Wi는 심전도, 홍채 및 비문 각각의 가중치이다.
상기 사용자 단말기는 기 저장된 반려동물의 심전도 측정 결과 또는 상기 사용자 단말기에 장착된 심전도 측정 장치를 이용하여 측정된 심전도 측정 결과를 상기 관리서버로 전달하고, 상기 사용자 단말기에 장착된 촬영 장치를 이용하여 촬영된 홍채 및 비문 영상을 상기 관리서버로 전달할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 생체인식을 이용한 반려동물 식별 시스템에 있어서, 식별 대상이 되는 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문에 대한 측정 데이터를 관리서버로 전달하여 해당 반려동물에 대한 식별을 요청하는 복수의 사용자 단말기, 수신된 측정 데이터와 기 등록된 식별정보를 비교하여 해당 반려동물에 대한 심전도, 홍채 및 비문 각각의 매칭 정도를 연산하고, 상기 연산된 각각의 매칭 정도와 심전도, 홍채 및 비문에 대한 각각의 가중치를 이용하여 상기 기 등록된 반려동물들과의 최종 매칭율을 각각 연산하며, 상기 최종 매칭율이 가장 높은 반려동물에 대한 식별정보와 최종 매칭율 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 관리서버를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 반려동물의 비문, 홍채 및 심전도를 이용하여 반려동물의 신원을 공증할 수 있으며, 사용자들이 반려동물의 병력, 이력 및 반려동물 보험을 손쉽게 이용할 수 있다.
또한, 반려동물의 신체적 특징을 이용하여 신원 정보를 생성하면 유기 또는 버려지는 반려동물의 개체수를 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 반려동물 생체인식 시스템의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 반려동물 생체인식 시스템을 이용한 생체인식 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 도 2의 S230단계를 설명하기 위한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 반려동물 생체인식 시스템의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 1에서 나타낸 것처럼, 반려동물 생체인식 시스템은 사용자 단말기(100) 및 관리서버(200)를 포함한다.
먼저, 사용자 단말기(100)는 식별 대상이 되는 반려동물의 심전도(Electrocradiography), 홍채(Iris) 및 비문(Muzzle pattern)에 대한 측정 데이터를 관리서버(200)로 전달하여 해당 반려동물에 대한 식별을 요청한다.
여기서, 심전도는 심박동과 관련된 전위를 신체 표면에서 획득하여 파형을 기록한 것으로, 본 발명에서는 반려동물의 심전도를 측정하기 위해 발, 꼬리 및 발끝 중에서 어느 하나를 이용하여 심전도를 측정한다.
다음으로, 비문은 코의 주름을 확인하기 위한 것으로, 본 발명에서는 반려동물의 코의 모양을 확인하여 신원을 확인하기 위해 사용된다.
이때, 비문은 반려동물의 종류, 크기 및 환경에 따라 각각 다른 모양을 가진다.
그러면, 홍채인식은 반려동물마다 고유한 특성을 가진 안구의 홍채정보를 이용하여 인식하는 기술로, 홍채가 완성되고 나면 평생 변하지 않는 특성을 가지고 있다.
또한, 사용자 단말기(100)는 기 저장된 반려동물의 심전도 측정 결과 또는 장착된 심전도 측정 장치를 이용하여 측정된 심전도 측정 결과를 상기 관리서버로 전달하고, 장착된 촬영 장치를 이용하여 촬영된 홍채 및 비문 영상을 관리서버(200)로 전달한다.
다음으로, 관리서버(200)는 사용자 단말기(100)로부터 수신된 측정 데이터와 기 등록된 식별정보를 비교하여 해당 반려동물에 대한 심전도, 홍채 및 비문 각각의 매칭 정도를 연산하고, 연산된 각각의 매칭 정도와 심전도, 홍채 및 비문에 대한 각각의 가중치를 이용하여 기 등록된 반려동물들과의 최종 매칭율을 각각 연산하며, 최종 매칭율이 가장 높은 반려동물에 대한 식별정보와 최종 매칭율 정보를 상기 사용자 단말기(100)로 제공한다.
또한, 관리서버(200)는 복수의 사용자 단말기(100)로부터 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문, 반려동물의 품종에 대한 데이터를 수신하면, 수신된 데이터로부터 각각의 반려동물에 대한 식별정보를 생성하여 데이터베이스에 등록한다.
이하에서는 도 2를 이용하여 반려동물 생체인식 시스템을 이용한 반려동물 생체인식 방법에 대하여 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 반려동물 생체인식 시스템을 이용한 생체인식 방법을 나타낸 순서도이다.
먼저, 도 2에서 나타낸 것처럼, 사용자 단말기(100)는 측정된 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문, 반려동물의 품종 데이터를 관리서버에 전달한다(S210).
여기서, 반려동물의 품종 데이터는 사용자 단말기(100)를 이용하는 사용자로부터 입력 받는다.
또한, 사용자 단말기(100)는 촬영 장치를 이용하여 홍채 및 비문 영상을 촬영하고, 심전도 측정 장치를 이용하여 심전도를 측정한다.
그러면, 관리서버(200)는 사용자 단말기(100)로부터 수신한 데이터로 생성된 각각의 반려동물에 대한 식별정보를 등록한다(S220).
이때, 관리서버(200)에 등록되는 식별정보는 심전도, 홍채 및 비문, 반려동물의 품종이 등록된다.
또한, 식별정보는 사용자 단말기(100)로부터 수신된 순서에 따라 순차적으로 등록되며, 사용자의 요청에 의해 등록되는 기간을 설정할 수 있다.
다음으로, 사용자 단말기(100)는 식별 대상이 되는 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문에 대한 데이터를 관리서버(200)에 전송하여 해당 반려동물에 대한 식별을 요청한다(S230).
도 3은 도 2의 S230단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 3에서 나타낸 것처럼, 사용자는 사용자 단말기(100)를 이용하여 반려동물의 심전도, 홍채, 및 비문을 측정한다.
그러면, 관리서버(200)는 수신된 데이터와 기 등록된 식별 정보를 비교하여 해당 반려동물에 대한 심전도, 홍채 및 비문 각각의 매칭 정도를 연산한다(S240).
여기서, 관리서버(200)는 기 등록된 식별정보 전체에 대해 식별을 요청한 반려동물에 대한 심전도, 홍채 및 비문 각각의 매칭 정도를 연산한다.
예를 들어, 관리서버(200)에 기 등록된 심전도, 홍채 및 비문 정보가 각각 50개이면, 관리서버(200)는 기 등록된 50개의 식별정보를 해당 반려동물의 측정데이터와 비교한다.
여기서, 매칭정도는 기 설정된 반려동물의 데이터와 측정한 반려동물의 매칭율을 의미한다.
예를 들어, 기 설정된 반려동물의 홍채 데이터의 특징 정보를 100개를 가지고 있고, 측정된 홍채 데이터의 특징 정보와 기 설정된 반려동물의 특징 정보가 70개가 중복되는 경우라면, 매칭정도는 70으로 연산된다.
다음으로, 관리서버(200)는 연산된 각각의 매칭 정도와 심전도, 홍채 및 비문에 대한 가중치를 이용하여 기 등록된 반려동물들과의 최종 매칭율을 연산한다(S250).
여기서, 관리서버(200)는 아래의 수학식 1을 이용하여 반려동물의 최종 매칭율을 연산한다.
Figure 112018121885750-pat00002
여기서, i는 각각 심전도, 홍채 및 비문을 측정하는 경우를 나타내고, Pn(Mi)는 n번째 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문에 대한 매칭 정도를 나타내며, Wi는 심전도, 홍채 및 비문 각각의 가중치이다.
또한, 각각의 가중치는 반려동물의 품종에 따른 크기, 색상 및 장애 여부 중에서 어느 하나에 따라 변경되며, 심전도, 홍채 및 비문에 대한 각각의 가중치의 총합은 1이다.
즉, 비문에 해당하는 가중치의 경우 반려동물의 품종에 따른 크기가 클수록 증가하도록 설정되고, 홍채에 해당하는 가중치의 경우 상기 반려동물의 색상의 명도가 낮을수록 감소하도록 설정되며, 반려동물의 홍채 또는 비문에 대한 측정데이터가 없는 경우, 해당 가중치는 0으로 설정된다.
즉, 기본적으로 설정된 심전도, 홍채 및 비문에 해당하는 가중치가 0.3, 0.3, 0.4라고 할 때, 반려동물이 대형견인 시베리안 허스키로 판단되면, 심전도, 홍채 및 비문에 해당하는 가중치는 0.2, 0.3, 0.5로 변경된다.
예를 들어, 심전도, 홍채 및 비문에 해당하는 가중치가 0.2, 0.3, 0.5이고, 심전도, 홍채 및 비문에 해당하는 매칭 정도가 74, 80, 86이라고 하면, 수학식 1에 의하여 최종 매칭율은 81.8으로 연산된다.
그러면, 관리서버(200)는 최종 매칭율이 가장 높은 반려동물에 대한 식별정보와 최종 매칭율 정보를 사용자 단말기(100)에 제공한다(S260).
즉, 관리서버(200)가 사용자 단말기(100)에 제공하는 정보는 최종 매칭율 정보가 가장 높은 반려동물의 식별정보를 제공한다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 반려동물의 비문, 홍채 및 심전도를 이용하여 반려동물의 신원을 공증할 수 있으며, 사용자들이 반려동물의 병력, 이력 및 반려동물 보험을 손쉽게 이용할 수 있다.
또한, 반려동물의 신체적 특징을 이용하여 신원 정보를 생성하면 유기 또는 버려지는 반려동물의 개체수를 줄일 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명 되었으나 이는 예시적인 것이 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100: 사용자 단말기, 200: 관리서버

Claims (11)

  1. 사용자 단말기와 관리서버를 포함하는 반려동물 식별 시스템을 이용한 식별 방법에 있어서,
    상기 사용자 단말기는 측정된 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문, 반려동물의 품종에 대한 데이터를 관리서버에 전달하면, 상기 관리서버는 수신된 데이터로부터 생성된 각각의 반려동물에 대한 식별정보를 등록하는 단계,
    상기 사용자 단말기는 식별 대상이 되는 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문에 대한 측정 데이터를 상기 관리서버로 전달하여 해당 반려동물에 대한 식별을 요청하는 단계,
    상기 관리서버는 수신된 측정 데이터와 기 등록된 식별정보를 비교하여 해당 반려동물에 대한 심전도, 홍채 및 비문 각각의 매칭 정도를 연산하는 단계,
    상기 관리서버는 상기 연산된 각각의 매칭 정도와 심전도, 홍채 및 비문에 대한 각각의 가중치를 이용하여 상기 기 등록된 반려동물들과의 최종 매칭율을 각각 연산하는 단계, 그리고
    상기 관리서버는 상기 최종 매칭율이 가장 높은 반려동물에 대한 식별정보와 최종 매칭율 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 비문에 해당하는 가중치는 상기 반려동물의 품종에 따른 크기가 클수록 증가하도록 설정되고,
    상기 홍채에 해당하는 가중치는 상기 반려동물의 색상의 명도가 낮을수록 감소하도록 설정되며,
    상기 반려동물의 홍채 또는 비문을 측정하지 못하는 경우, 해당 가중치는 0으로 설정되며, 상기 반려동물의 품종에 따른 크기, 색상 및 장애 여부 중에서 어느 하나에 따라 변경되며, 상기 심전도, 홍채 및 비문에 대한 각각의 가중치의 총합은 1이고,
    상기 최종 매칭율을 연산하는 단계는
    다음의 수학식과 같이, 상기 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문의 매칭정도와 각각의 가중치를 곱하고, 연산된 각각의 값을 합산하여 최종 매칭율을 연산하는 반려동물의 식별 방법:
    Figure 112020051927921-pat00008

    여기서, i는 심전도, 홍채 및 비문을 측정하는 경우를 나타내고, Pn(Mi)는 n번째 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문에 대한 매칭 정도를 나타내며, Wi는 심전도, 홍채 및 비문 각각의 가중치이다.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 단말기는 기 저장된 반려동물의 심전도 측정 결과 또는 상기 사용자 단말기에 장착된 심전도 측정 장치를 이용하여 측정된 심전도 측정 결과를 상기 관리서버로 전달하고,
    상기 사용자 단말기에 장착된 촬영 장치를 이용하여 촬영된 홍채 및 비문 영상을 상기 관리서버로 전달하는 반려동물의 식별 방법.
  6. 생체인식을 이용한 반려동물 식별 시스템에 있어서,
    식별 대상이 되는 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문에 대한 측정 데이터를 관리서버로 전달하여 해당 반려동물에 대한 식별을 요청하는 복수의 사용자 단말기, 그리고
    수신된 측정 데이터와 기 등록된 식별정보를 비교하여 해당 반려동물에 대한 심전도, 홍채 및 비문 각각의 매칭 정도를 연산하고, 상기 연산된 각각의 매칭 정도와 심전도, 홍채 및 비문에 대한 각각의 가중치를 이용하여 상기 기 등록된 반려동물들과의 최종 매칭율을 각각 연산하며, 상기 최종 매칭율이 가장 높은 반려동물에 대한 식별정보와 최종 매칭율 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 관리서버를 포함하고,
    상기 관리서버는,
    상기 비문에 해당하는 가중치의 경우 상기 반려동물의 품종에 따른 크기가 클수록 증가하도록 설정하고,
    상기 홍채에 해당하는 가중치의 경우 상기 반려동물의 색상의 명도가 낮을수록 감소하도록 설정하며,
    상기 반려동물의 홍채 또는 비문에 대한 측정데이터가 없는 경우, 해당 가중치를 0으로 설정하며,
    상기 반려동물의 품종에 따른 크기, 색상 및 장애 여부 중에서 어느 하나에 따라 변경되며, 상기 심전도, 홍채 및 비문에 대한 각각의 가중치의 총합은 1이며,
    다음의 수학식과 같이, 상기 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문의 매칭정도와 각각의 가중치를 곱하고, 연산된 각각의 값을 합산하여 최종 매칭율을 연산하는 반려동물 식별 시스템:
    Figure 112020051927921-pat00009

    여기서, i는 심전도, 홍채 및 비문을 측정하는 경우를 나타내고, Pn(Mi)는 n번째 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문에 대한 매칭 정도를 나타내며, Wi는 심전도, 홍채 및 비문 각각의 가중치이다.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 관리서버는,
    상기 복수의 사용자 단말기로부터 반려동물의 심전도, 홍채 및 비문, 반려동물의 품종에 대한 데이터를 수신하면, 수신된 데이터로부터 각각의 반려동물에 대한 식별정보를 생성하여 데이터베이스에 등록하는 반려동물 식별 시스템.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 제6항에 있어서,
    상기 사용자 단말기는,
    기 저장된 반려동물의 심전도 측정 결과 또는 상기 사용자 단말기에 장착된 심전도 측정 장치를 이용하여 측정된 심전도 측정 결과를 상기 관리서버로 전달하고,
    상기 사용자 단말기에 장착된 촬영 장치를 이용하여 촬영된 홍채 및 비문 영상을 상기 관리서버로 전달하는 반려동물 식별 시스템.
KR1020180155225A 2018-12-05 2018-12-05 생체인식을 이용한 반려동물 식별 시스템 및 그것을 이용한 식별 방법 KR102162254B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180155225A KR102162254B1 (ko) 2018-12-05 2018-12-05 생체인식을 이용한 반려동물 식별 시스템 및 그것을 이용한 식별 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180155225A KR102162254B1 (ko) 2018-12-05 2018-12-05 생체인식을 이용한 반려동물 식별 시스템 및 그것을 이용한 식별 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200068351A KR20200068351A (ko) 2020-06-15
KR102162254B1 true KR102162254B1 (ko) 2020-10-06

Family

ID=71081828

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180155225A KR102162254B1 (ko) 2018-12-05 2018-12-05 생체인식을 이용한 반려동물 식별 시스템 및 그것을 이용한 식별 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102162254B1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102497805B1 (ko) 2020-07-31 2023-02-10 주식회사 펫타버스 인공지능 기반 반려동물 신원확인 시스템 및 방법
KR102359222B1 (ko) * 2020-11-30 2022-02-07 농업회사법인 유한회사 영인바이오 반려동물의 생체정보를 이용한 반려동물 관리 시스템

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101788272B1 (ko) * 2016-11-01 2017-10-19 오승호 생체 인식을 통한 반려 동물 인식 및 등록 관리 방법

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060022816A (ko) * 2004-09-08 2006-03-13 박래복 홍채학을 이용한 비만 관리 시스템 및 그 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101788272B1 (ko) * 2016-11-01 2017-10-19 오승호 생체 인식을 통한 반려 동물 인식 및 등록 관리 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20200068351A (ko) 2020-06-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Pandey Machine learning and IoT for prediction and detection of stress
Ponseti et al. Assessment of pedophilia using hemodynamic brain response to sexual stimuli
US10013541B2 (en) System and method for real world biometric analytics through the use of a multimodal biometric analytic wallet
JP6383321B2 (ja) 診断支援システム
US20190192010A1 (en) Detection of flu using thermal imaging
Balto et al. Accuracy and precision of smartphone applications and commercially available motion sensors in multiple sclerosis
RU2011116406A (ru) Система и способ для объединения клинических признаков и признаков изображений для диагностики с применением компьютера
KR102162254B1 (ko) 생체인식을 이용한 반려동물 식별 시스템 및 그것을 이용한 식별 방법
US20190341147A1 (en) Patient monitoring systems and methods
KR102166124B1 (ko) 기계학습 기반 여성생체신호 분석과 월경통증 예측 통한 여성 질환 예방 방안
US20190267136A1 (en) Queue for patient monitoring
US10937160B1 (en) Dental images processed with artificial intelligence
KR20200046162A (ko) 딥러닝과 빅데이터를 이용한 치주질환관리시스템
CN115497123B (zh) 感兴趣区域状态参数获取方法
Singh et al. Tele‐assessment of Psoriasis Area and Severity Index: a study of the accuracy of digital image capture
JP2008269188A (ja) ペット用保険の支援システム及び方法
US20180130555A1 (en) Systems and methods for intelligent admissions
Ghassemi et al. Quantitative measurement of tissue damage and recovery within new t2w lesions in pediatric-and adult-onset multiple sclerosis
CN113436711A (zh) 一种基于大数据平台的西医问诊系统
Hechter et al. Quadrivalent human papillomavirus vaccine uptake in adolescent boys and maternal utilization of preventive care and history of sexually transmitted infections
Pai et al. Change in activities of daily living in the year following a stroke: a latent growth curve analysis
Su et al. Doctor robot with physical examination for skin disease diagnosis and telemedicine application
KR102356778B1 (ko) 비접촉식 바이오메트릭스 인증 기술을 이용한 비대면 의료 및 전염병 관리서비스 시스템 및 방법
US11950883B2 (en) System, method, and apparatus for temperature asymmetry measurement of body parts
Sezgin et al. Sex estimation from biometric face photos for forensic purposes

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant