KR102245768B1 - 동물 행동 제어 장치 및 이를 포함하는 시스템 - Google Patents
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Abstract
일부 실시예에 따르면, 동물 행동 제어 장치 및 클라우드 서버를 포함하는 동물 행동 제어 시스템이 개시된다. 동물 행동 제어 장치는 대상 동물의 시점에서 이미지를 획득한 뒤, 획득된 이미지를 클라우드 서버로 전송할 수 있다. 클라우드 서버는 수신된 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용하여 사물 인식 결과를 획득하고, 획득된 사물 인식 결과에 기초하여 제어 명령을 생성하며, 생성된 제어 명령을 동물 행동 제어 장치로 전송할 수 있다. 동물 행동 제어 장치는 수신된 제어 명령에 대응되는 전기 신호를 생성하고, 생성된 전기 신호를 대상 동물의 뇌의 자극 부위에 전달함으로써 동물의 행동을 제어할 수 있다.
Description
본 개시는 동물 행동 제어 장치 및 이를 포함하는 시스템에 관한 것이다.
동물 행동 제어 기술은 국가 안보와 관련된 다양한 정보를 효과적으로 수집하는 데에 유용하다. 미국을 비롯한 국방 선진국에서는 동물 행동 제어 기술을 이용하여 각종 정보를 획득하는 방법에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다. 또한, 동물은 사람이 할 수 없는 일을 수행할 수 있는 능력이 있으므로, 동물의 행동을 제어할 수 있다면, 다양한 상황, 특히 위급 상황 또는 구조 현장에서도 큰 도움이 될 수 있다.
동물 행동 제어를 구현하기 위해 대상 동물의 뇌에 미세한 크기의 전기 자극을 인가하는 방법이 이용될 수 있다. 대상 동물의 특정 뇌신경을 전기적으로 자극함으로써 대상 동물의 특정 행동이 유발될 수 있다. 미세한 크기의 전기 자극은 직접적으로 동물의 운동에 관여할 수 있을 뿐만 아니라, 감각 신경에도 관여함으로써 가상의 감각에 대한 동물의 반응을 유발할 수 있다. 예를 들어, 대상 동물이 자극에 반응하여 사용자가 의도한 특정 행동을 수행할 경우, 대상 동물에게 보상을 줌으로써 특정 전기 자극을 인가하였을 때 특정 행동을 수행하도록 하는 학습이 수행될 수 있다. 이 경우, 대상 동물에 대한 보상은 쾌락과 관련된 뇌의 특정 영역을 전기 자극함으로써 주어질 수 있다.
동물 행동 제어 시스템은 일반적으로 외부 컨트롤러와 대상 동물의 뇌에 전기 자극을 전달하는 자극 장치를 포함한다. 외부 컨트롤러는 사용자의 조작에 따라 무선 통신을 통하여 자극 장치에 제어 명령을 전달할 수 있다. 자극 장치는 외부 컨트롤러의 명령을 받아 전기 자극을 생성하며, 대상 동물의 뇌에 삽입된 전극을 통하여 생성된 전기 자극을 전달할 수 있다. 자극 장치는 대상 동물의 체외에 위치하여 경피적으로 전극과 연결될 수 있으며, 대상 동물에 체내에 완전히 이식된 상태로 전극과 연결될 수도 있다. 하지만, 대상 동물의 체외에 자극 장치가 위치할 경우, 피부 감염 등의 부작용이 발생될 수 있고, 자극 장치가 대상 동물의 움직임에 의해 쉽게 고장 날 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 대상 동물의 체내에 완전히 이식 될 수 있는 자극 장치에 초점을 맞춘 연구가 진행되고 있다.
그런데, 종래의 동물 행동 제어 시스템은 사용자에 의해 일일이 제어되는 구조를 가지므로, 사용자가 한 번에 여러 대상 동물을 제어하는 것이 어려울 수 있다. 또한, 종래의 동물 행동 제어 시스템은 대상 동물이 먼 거리에 위치한 경우에 그 위치 또는 주변 환경의 정보를 파악할 수 있는 방법이 없다는 한계점이 있다.
다양한 실시예들은 동물 행동 제어 장치 및 이를 포함하는 시스템을 제공하는데 있다. 본 개시가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 일 측면에 따른 동물 행동 제어 장치는, 투명한 폴리머 소재로 패키징되어 대상 동물의 눈 부위에 이식되고, 상기 대상 동물의 시점에서 이미지를 획득하는 이미지 획득부; 상기 획득된 이미지를 클라우드 서버로 전송하고, 상기 클라우드 서버로부터 상기 획득된 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용한 사물 인식 결과에 기초한 제어 명령을 수신하며, 상기 수신된 제어 명령에 대응되는 전기 신호를 생성하는 제어부; 및 상기 대상 동물의 뇌에 이식되어, 상기 생성된 전기 신호를 상기 대상 동물의 뇌의 자극 부위에 전달하는 전극부를 포함할 수 있다.
상기 투명한 폴리머 소재는 실리콘 고무, PDMS(Polydimethylsiloxane), 폴리이미드, COP(Cycloolefin Polymer) 및 COC(Cycloolefin copolymer) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 이미지 획득부는 상기 투명한 폴리머 소재에 의해 의안 형태로 패키징된 초소형 카메라를 포함할 수 있다.
상기 전극부는 침습형 전극, 표면형 전극 및 복합형 전극 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 딥러닝 알고리즘은 2개 이상의 히든 레이어들을 포함하는 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network: DNN) 또는 n-계층 뉴럴 네트워크(n-layers neural networks)를 포함할 수 있다.
상기 동물 행동 제어 장치는, 상기 획득된 이미지 또는 상기 클라우드 서버로부터 수신된 제어 명령을 다른 동물 행동 제어 장치와 공유하기 위한 공유 네트워크를 형성하는 무선통신부를 더 포함할 수 있다.
상기 무선통신부는 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(ZigBee), WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), BLE(Bluetooth Low Energy), NFC(Near Field Communication), LoRa(Long Range) 및 Ant+ 중 적어도 하나를 포함하는 통신 프로토콜을 이용할 수 있다.
상기 동물 행동 제어 장치는, 상기 이미지 획득부 및 상기 제어부 중 적어도 하나에 전력을 공급하는 전원부를 더 포함하고, 상기 전원부는 재충전 가능한 리튬 이온 배터리 및 리튬 폴리머 배터리 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 동물 행동 제어 장치는, 외부로부터 무선으로 전력을 공급 받아 상기 전원부로 전달하기 위한 충전 회로를 더 포함할 수 있다.
또한, 다른 측면에 따른 동물 행동 제어 시스템은, 딥러닝 알고리즘을 이용한 사물 인식을 수행할 수 있는 클라우드 서버; 및 투명한 폴리머 소재로 패키징되어 대상 동물의 눈 부위에 이식되고, 상기 대상 동물의 시점에서 이미지를 획득하는 이미지 획득부, 상기 획득된 이미지를 클라우드 서버로 전송하고, 상기 클라우드 서버로부터 상기 획득된 이미지에 상기 딥러닝 알고리즘을 적용한 사물 인식 결과에 기초한 제어 명령을 수신하며, 상기 수신된 제어 명령에 대응되는 전기 신호를 생성하는 제어부, 및 상기 대상 동물의 뇌에 이식되어, 상기 생성된 전기 신호를 상기 대상 동물의 뇌의 자극 부위에 전달하는 전극부를 포함하는 동물 행동 제어 장치를 포함할 수 있다.
상기 클라우드 서버는 상기 동물 행동 제어 장치를 포함하는 복수의 동물 행동 제어 장치들 간에 상기 획득된 이미지 또는 상기 제어 명령이 공유될 수 있도록 공유 네트워크를 형성할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 서버는 상기 복수의 동물 행동 제어 장치들을 동시에 제어할 수 있다.
상기 클라우드 서버는 상기 사물 인식 결과에 대응되는 상기 제어 명령에 대한 정보를 포함하는 룩업 테이블에 기초하여 상기 제어 명령을 생성할 수 있다.
본 개시는 동물 행동 제어 장치 및 클라우드 서버를 포함하는 동물 행동 제어 시스템을 제공할 수 있다. 구체적으로, 동물 행동 제어 장치는 대상 동물의 시점에서 이미지를 획득한 뒤, 획득된 이미지를 클라우드 서버로 전송할 수 있다. 클라우드 서버는 수신된 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용하여 사물 인식 결과를 획득하고, 획득된 사물 인식 결과에 기초하여 제어 명령을 생성하며, 생성된 제어 명령을 동물 행동 제어 장치로 전송할 수 있다. 동물 행동 제어 장치는 수신된 제어 명령에 대응되는 전기 신호를 생성하고, 생성된 전기 신호를 대상 동물의 뇌의 자극 부위에 전달함으로써 동물의 행동을 제어할 수 있다.
따라서, 본 개시에 따른 동물 행동 제어 시스템은 종래의 동물 행동 제어 시스템과 달리, 대상 동물이 먼 거리에 위치한 경우에도 그 위치 또는 주변 환경의 정보를 획득된 이미지에 사물 인식을 적용한 결과에 기초하여 획득할 수 있고, 획득된 정보를 이용하여 대상 동물의 행동을 효율적이고, 효과적으로 제어할 수 있다. 또한, 본 개시에 따른 동물 행동 제어 시스템은 대상 동물에게 위험한 상황이 발생되었음을 감지하여 동물이 자율적인 조치를 취할 수 있도록 제어할 수 있고, 클라우드 서버 또는 적용 대상 동물 간의 공유 네트워크를 통해 많은 양의 정보를 더욱 효과적으로 수집할 수 있다.
도 1은 일부 실시예에 따른 동물 행동 제어 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 일부 실시예에 따른 동물 행동 제어 장치의 보다 상세한 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 일부 실시예에 따른 동물 행동 제어 시스템의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 2는 일부 실시예에 따른 동물 행동 제어 장치의 보다 상세한 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 일부 실시예에 따른 동물 행동 제어 시스템의 일 예를 나타내는 도면이다.
이하 첨부된 도면을 참조하면서 오로지 예시를 위한 실시예들을 상세히 설명하기로 한다. 하기 설명은 실시예들을 구체화하기 위한 것일 뿐 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 상세한 설명 및 실시예로부터 당해 기술분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 권리범위에 속하는 것으로 해석된다.
본 명세서에서 사용되는 '구성된다' 또는 '포함한다' 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 실시예들은 동물 행동 제어 장치 및 이를 포함하는 시스템에 관한 것으로서 이하의 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서는 자세한 설명을 생략한다.
도 1은 일부 실시예에 따른 동물 행동 제어 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 동물 행동 제어 장치(10)는 이미지 획득부(110), 제어부(120) 및 전극부(130)를 포함할 수 있다. 한편, 도 1에 도시된 동물 행동 제어 장치(10)에는 본 실시예와 관련된 구성들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 동물 행동 제어 장치(10)에 더 포함될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. 예를 들어, 동물 행동 제어 장치(10)는 이하 도 2를 참조하여 설명할 바와 같이, 무선통신부, 전원부, 충전 회로 등을 더 포함할 수 있다. 한편, 본 개시에 따른 동물 행동 제어 장치(10)는 생체호환성 폴리머 소재에 의해 패키징되어 대상 동물의 체내에 완전한 이식이 가능하도록 소형화된 것일 수 있다.
이미지 획득부(110)는 투명한 폴리머 소재로 패키징되어 대상 동물의 눈 부위에 이식되고, 대상 동물의 시점에서 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 이미지 획득부(110)는 대상 동물의 시점에 위치하는 물체(20)에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 다만, 이에 반드시 제한되는 것은 아니며, 이미지 획득부(110)는 이식되는 위치에 따라 대상 동물의 시점이 아닌 다른 시점의 이미지를 획득할 수도 있다. 예를 들어, 이미지 획득부(110)가 대상 동물의 후방을 향해 배치되는 경우 이미지 획득부(110)는 대상 동물의 후방에 대한 이미지를 획득할 수도 있다. 이 경우 대상 동물의 후방에 위험한 상황이 발생되더라도 동물 행동 제어 장치(10)는 이를 감지할 수 있다.
한편, 투명한 폴리머 소재는 실리콘 고무, PDMS(Polydimethylsiloxane), 폴리이미드, COP(Cycloolefin Polymer) 및 COC(Cycloolefin copolymer) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 예에서, 이미지 획득부(110)는 투명한 폴리머 소재에 의해 의안 형태로 패키징된 초소형 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지 획득부(110)는 구 형태를 갖도록 패키징될 수 있다. 다만, 이에 반드시 제한되는 것은 아니며, 이미지 획득부(110)는 대상 동물의 눈 부위에 안전하게 이식될 수 있도록 하는 임의의 적절한 형태로 패키징될 수 있다.
제어부(120)는 동물 행동 제어 장치(10)를 제어하기 위한 전반적인 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 이미지 획득부(110) 및 전극부(130)의 동작을 제어할 수 있다. 제어부(120)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 다수의 논리 게이트들의 어레이로 구현될 수 있고, 범용적인 마이크로 프로세서와 마이크로 프로세서에서 실행될 수 있는 프로그램이 저장된 메모리의 조합으로 구현될 수도 있다.
제어부(120)는 이미지 획득부(110)에 의해 획득된 이미지를 클라우드 서버(30)로 전송하고, 클라우드 서버(30)로부터 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용한 사물 인식 결과에 기초한 제어 명령을 수신할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 클라우드 서버(30)로부터 수신된 제어 명령에 대응되는 전기 신호를 생성할 수 있다.
이 경우 딥러닝 알고리즘은 이미지로부터 이미지에 존재하는 다양한 물체 또는 환경들에 대한 정보를 추출하기 위해 미리 학습된 뉴럴 네트워크일 수 있다. 딥러닝 알고리즘은 2개 이상의 히든 레이어들을 포함하는 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network: DNN) 또는 n-계층 뉴럴 네트워크(n-layers neural networks)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 딥러닝 알고리즘은 Convolutional Neural Networks(CNN)일 수 있으나, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다. 딥러닝 알고리즘은 Recurrent Neural Networks(RNN), Deep Belief Networks, Restricted Boltzman Machines 등을 포함할 수도 있다.
전극부(130)는 대상 동물의 뇌에 이식되어, 제어부(120)에 의해 생성된 전기 신호를 대상 동물의 뇌의 자극 부위에 전달할 수 있다. 전극부(130)는 미세한 크기의 전기 자극을 전달할 수 있는 적어도 하나의 전극을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전극부(130)는 침습형 전극, 표면형 전극 및 복합형 전극 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 침습형 전극은 대상 동물의 뇌에 삽입되어 심뇌를 직접적으로 자극하는 전극을 의미하고, 표면형 전극은 대상 동물의 뇌의 표면에 배치되어 피질을 자극하는 전극을 의미하며, 복합형 전극은 침습형 전극 및 표면형 전극이 결합된 형태의 전극을 의미할 수 있다.
도 2는 일부 실시예에 따른 동물 행동 제어 장치의 보다 상세한 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 동물 행동 제어 장치(10)는 이미지 획득부(110), 제어부(120) 및 전극부(130)뿐만 아니라, 무선통신부(210), 전원부(220) 및 충전 회로(230)를 더 포함할 수 있다. 도 2의 이미지 획득부(110), 제어부(120) 및 전극부(130)는 도 1의 이미지 획득부(110), 제어부(120) 및 전극부(130)와 동일하므로, 중복되는 설명은 생략한다.
무선통신부(210)는 동물 행동 제어 장치(10)가 동물 행동 제어 장치(10) 외부의 다른 장치들과 무선으로 신호를 송수신할 수 있도록 구성되는 하드웨어 장치일 수 있다. 예를 들어, 무선통신부(210)는 이미지 획득부(110)로부터 획득된 이미지 또는 클라우드 서버(30)로부터 수신된 제어 명령을 다른 동물 행동 제어 장치와 공유하기 위한 공유 네트워크를 형성할 수 있다. 무선통신부(210)는 공유 네트워크를 통해 다른 동물 행동 제어 장치 또는 클라우드 서버(30)와 다양한 정보 또는 제어 명령을 교환할 수 있다. 이에 따라, 동물 행동 제어 장치(10)를 포함하는 동물 행동 제어 시스템은 동물 행동 제어 장치가 이식된 여러 대상 동물들에 대한 동시 제어를 수행할 수 있다.
무선통신부(210)는 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(ZigBee), WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), BLE(Bluetooth Low Energy), NFC(Near Field Communication), LoRa(Long Range) 및 Ant+ 중 적어도 하나를 포함하는 통신 프로토콜을 이용할 수 있다. 다만, 이에 반드시 제한되는 것은 아니며, 무선통신부(210)는 저전력으로 무선통신을 수행하는 통신 프로토콜이라면 제한 없이 이용할 수 있다.
전원부(220)는 동물 행동 제어 장치(10)에 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어, 전원부(220)는 동물 행동 제어 장치(10)에 포함되는 이미지 획득부(110), 제어부(120), 전극부(130) 및 무선통신부(210) 중 적어도 하나에 전력을 공급할 수 있다. 일 예에서, 전원부(220)는 재충전 가능한 리튬 이온 배터리 및 리튬 폴리머 배터리 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다만, 이에 반드시 제한되는 것은 아니다.
충전 회로(230)는 외부로부터 무선으로 전력을 공급 받아 전원부(220)로 전달할 수 있다. 일 예에서, 충전 회로(230)는 외부로부터 인가되는 가변 자기장에 의해 전류 또는 전압을 유도할 수 있고, 유도된 전류 또는 전압에 의해 발생되는 전력을 전원부(220)로 전달함으로써 무선충전을 수행하는 코일일 수 있다. 다만, 이에 반드시 제한되는 것은 아니며, 충전 회로(230)는 전원부(220)에 대한 무선충전을 수행할 수 있도록 구성되는 회로라면 제한 없이 해당될 수 있다.
도 3은 일부 실시예에 따른 동물 행동 제어 시스템의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 동물 행동 제어 시스템(3)은 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330) 및 클라우드 서버(30)를 포함할 수 있다. 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330) 각각은 도 1 및 도 2을 참조하여 설명한 동물 행동 제어 장치(10)에 대응되므로, 중복되는 설명은 생략한다. 한편, 도 3에는 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330)가 3개인 것으로 도시되어 있으나, 이는 예시에 불과할 뿐, 동물 행동 제어 시스템(3)은 3개보다 더 많은 수의 동물 행동 제어 장치를 포함할 수 있고, 3개보다 더 적은 수의 동물 행동 제어 장치를 포함할 수도 있다. 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330) 각각은 복수의 대상 동물들 각각에 이식될 수 있다.
클라우드 서버(30)는 클라우드 서비스를 제공하는 서버로서, 딥러닝 알고리즘을 이용한 사물 인식을 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 클라우드 서버(30)는 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330)로부터 획득된 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용함으로써 대상 동물들이 위치하는 주변 환경의 정보를 분석할 수 있다. 딥러닝 알고리즘은 이미지로부터 이미지에 존재하는 다양한 물체 또는 환경들에 대한 정보를 추출하기 위해 미리 학습된 뉴럴 네트워크일 수 있다.
클라우드 서버(30)는 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330) 간에 획득된 이미지 또는 제어 명령이 공유될 수 있도록 공유 네트워크를 형성할 수 있다. 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330)은 클라우드 서버(30)의 중계를 통해 획득된 이미지 또는 제어 명령을 공유할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며, 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330)은 클라우드 서버(30)의 중계 없이 직접적으로 이미지 또는 제어 명령을 교환할 수도 있다.
클라우드 서버(30)는 공유 네트워크를 이용하여 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330)을 동시에 제어할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 서버(30)는 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330) 중 적어도 하나로부터 획득된 이미지를 분석하여 정보를 획득할 수 있고, 획득된 정보에 기초하여 생성된 제어 명령을 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330)에 전송함으로써 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330)이 이식된 대상 동물들이 의도된 행동을 수행하도록 제어할 수 있다.
일 예에서, 클라우드 서버(30)는 사물 인식 결과에 대응되는 제어 명령에 대한 정보를 포함하는 룩업 테이블에 기초하여 제어 명령을 생성할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 서버(30)는 사물 인식 결과가 대상 동물이 찾아야 할 목표물에 해당하는 경우 “접근한다” 또는 “삼킨다” 등과 같은 행동 반응을 매칭시키고, 사물 인식 결과가 대상 동물이 피해야 할 위험물에 해당하는 경우 “반대 방향으로 이동한다” 등과 같은 행동 반응을 매칭시킨 룩업 테이블에 기초하여 제어 명령을 생성할 수 있다. 이와 같이, 클라우드 서버(30)가 룩업 테이블에 기초하여 제어 명령을 생성하고, 생성된 제어 명령을 대상 동물에게 전달할 경우 사용자의 개입 없이도 제어 명령이 자율적으로 전달될 수 있다.
또한, 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330) 중 어느 하나, 예를 들어, 동물 행동 장치(310)는 클라우드 서버(30)로부터 룩업 테이블에 기초하여 생성된 제어 명령을 수신하고, 다른 동물 행동 장치들(320 및 330)에게 제어 명령을 전달할 수 있다. 공유 네트워크는 클라우드 서버(30)의 중계에 의해 형성될 뿐만 아니라 복수의 행동 제어 장치들(310, 320 및 330)에 포함되는 무선통신부들 간의 직접적인 연결을 통해서도 형성될 수 있으므로, 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330) 중 어느 하나가 제어 명령을 중계하는 역할을 수행할 수 있는 것이다.
다만, 본 개시에 따른 동물 행동 제어 시스템(3)에 있어서, 사용자가 별도의 외부 컨트롤러 또는 클라우드 서버(30)를 통해 복수의 동물 행동 제어 장치들(310, 320 및 330)에 직접적으로 제어 명령을 전달하는 것이 제한되는 것은 아님을 해당 기술분야의 통상의 기술자는 쉽게 이해할 것이다.
이상에서 실시예들에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.
Claims (13)
- 동물 행동 제어 장치에 있어서,
투명한 폴리머 소재로 패키징되어 대상 동물의 눈 부위에 이식되고, 상기 대상 동물의 시점에서 이미지를 획득하는 이미지 획득부;
상기 획득된 이미지를 클라우드 서버로 전송하고, 상기 클라우드 서버로부터 상기 획득된 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용한 사물 인식 결과에 기초한 제어 명령을 수신하며, 상기 수신된 제어 명령에 대응되는 전기 신호를 생성하는 제어부; 및
상기 대상 동물의 뇌에 이식되어, 상기 생성된 전기 신호를 상기 대상 동물의 뇌의 자극 부위에 전달하는 전극부를 포함하는, 동물 행동 제어 장치. - 제 1항에 있어서,
상기 투명한 폴리머 소재는 실리콘 고무, PDMS(Polydimethylsiloxane), 폴리이미드, COP(Cycloolefin Polymer) 및 COC(Cycloolefin copolymer) 중 적어도 하나를 포함하는, 동물 행동 제어 장치. - 제 1항에 있어서,
상기 이미지 획득부는 상기 투명한 폴리머 소재에 의해 의안 형태로 패키징된 초소형 카메라를 포함하는, 동물 행동 제어 장치. - 제 1항에 있어서,
상기 전극부는 침습형 전극, 표면형 전극 및 복합형 전극 중 적어도 하나를 포함하는, 동물 행동 제어 장치. - 제 1항에 있어서,
상기 딥러닝 알고리즘은 2개 이상의 히든 레이어들을 포함하는 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network: DNN) 또는 n-계층 뉴럴 네트워크(n-layers neural networks)를 포함하는, 동물 행동 제어 장치. - 제 1항에 있어서,
상기 동물 행동 제어 장치는,
상기 획득된 이미지 또는 상기 클라우드 서버로부터 수신된 제어 명령을 다른 동물 행동 제어 장치와 공유하기 위한 공유 네트워크를 형성하는 무선통신부를 더 포함하는, 동물 행동 제어 장치. - 제 6항에 있어서,
상기 무선통신부는 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(ZigBee), WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), BLE(Bluetooth Low Energy), NFC(Near Field Communication), LoRa(Long Range) 및 Ant+ 중 적어도 하나를 포함하는 통신 프로토콜을 이용하는, 동물 행동 제어 장치. - 제 1항에 있어서,
상기 동물 행동 제어 장치는,
상기 이미지 획득부 및 상기 제어부 중 적어도 하나에 전력을 공급하는 전원부를 더 포함하고,
상기 전원부는 재충전 가능한 리튬 이온 배터리 및 리튬 폴리머 배터리 중 적어도 하나를 포함하는, 동물 행동 제어 장치. - 제 8항에 있어서,
상기 동물 행동 제어 장치는,
외부로부터 무선으로 전력을 공급 받아 상기 전원부로 전달하기 위한 충전 회로를 더 포함하는, 동물 행동 제어 장치. - 동물 행동 제어 시스템에 있어서,
딥러닝 알고리즘을 이용한 사물 인식을 수행할 수 있는 클라우드 서버; 및
투명한 폴리머 소재로 패키징되어 대상 동물의 눈 부위에 이식되고, 상기 대상 동물의 시점에서 이미지를 획득하는 이미지 획득부, 상기 획득된 이미지를 클라우드 서버로 전송하고, 상기 클라우드 서버로부터 상기 획득된 이미지에 상기 딥러닝 알고리즘을 적용한 사물 인식 결과에 기초한 제어 명령을 수신하며, 상기 수신된 제어 명령에 대응되는 전기 신호를 생성하는 제어부, 및 상기 대상 동물의 뇌에 이식되어, 상기 생성된 전기 신호를 상기 대상 동물의 뇌의 자극 부위에 전달하는 전극부를 포함하는 동물 행동 제어 장치를 포함하는, 시스템. - 제 10항에 있어서,
상기 클라우드 서버는 상기 동물 행동 제어 장치를 포함하는 복수의 동물 행동 제어 장치들 간에 상기 획득된 이미지 또는 상기 제어 명령이 공유될 수 있도록 공유 네트워크를 형성하는, 시스템. - 제 11항에 있어서,
상기 클라우드 서버는 상기 복수의 동물 행동 제어 장치들을 동시에 제어하는, 시스템. - 제 10항에 있어서,
상기 클라우드 서버는 상기 사물 인식 결과에 대응되는 상기 제어 명령에 대한 정보를 포함하는 룩업 테이블에 기초하여 상기 제어 명령을 생성하는, 시스템.
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| KR1020190078346A KR102245768B1 (ko) | 2019-06-28 | 2019-06-28 | 동물 행동 제어 장치 및 이를 포함하는 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190078346A KR102245768B1 (ko) | 2019-06-28 | 2019-06-28 | 동물 행동 제어 장치 및 이를 포함하는 시스템 |
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| KR20210001775A KR20210001775A (ko) | 2021-01-06 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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