KR102302040B1

KR102302040B1 - 인공지능 처리기 기반 모돈 관리 장치, 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR102302040B1
Application number: KR1020210007003A
Authority: KR
Inventors: 서만형
Original assignee: 주)엠트리센
Priority date: 2021-01-18
Filing date: 2021-01-18
Publication date: 2021-09-15
Anticipated expiration: 2041-01-18

Abstract

인공지능 처리기 기반 모돈 관리 장치 시스템 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 모돈 관리 장치는, 모돈을 촬영하여 취득한 모돈 영상을 입력받아 신경망으로 처리하여 모돈의 분만을 검출하고, 검출된 모돈의 분만에 대한 정보를 처리한다. 이에 의해, 모돈의 분만 상태를 실시간으로 24시간 파악할 수 있어, 사람이 육안으로 확인해야 하는 어려운 문제점으로부터 벗어날 수 있게 된다.

Description

인공지능 처리기 기반 모돈 관리 장치, 시스템 및 방법{Sow Management Device, System and Method based on AI Processor}

본 발명은 모돈(母豚, 어미 돼지) 관리 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 임신한 모돈의 건강을 관찰하고 분만 시점과 분만 상황을 감지하여 실 산자수(實産子數)을 높이고 자돈(仔豚, 새끼 돼지)의 폐사수를 낮추어 양돈산업의 생산성을 높이는 모돈 관리 장치 및 시스템에 관한 것이다.

최근 세계적으로 양돈산업의 대규모화가 급진전되면서 저비용으로 높은 생산성을 요구하고 있어, 이를 위해 분만 시 15~20 마리의 새끼를 놓는 Danbred, PIC 품종 등의 다산성 모돈의 도입이 증가되는 추세에 있다.

또한, 야간분만 방지와 주간 일괄 작업의 편의성을 위해 분만 예정일 근처에서 모돈에 유도분만제제(PGFα)를 투여하여 일정시간 이내에 인위적으로 분만을 유도하는 추세에 있다.

이러한 다산성 모돈으로부터 태어나는 자돈들은 많이 태어나지만 평균적으로 태어날 때의 체중이 낮아 세밀하게 관리하지 않으면 자돈의 생존비율이 낮은 문제점이 있었다.

또한, 돼지의 임신기간이 116일로 알려져 있지만 실제의 분만은 분만예정일을 기준으로 대략 ±10일의 개체별로 편차가 있어 작업의 편의를 위해 유도분만제제를 투여하여 일찍 태어나는 자돈들의 생시체중이 낮아져 세밀하게 관리하지 않으면 생존비율이 낮은 문제점이 있었다.

또한, 다산성 모돈은 전체 분만시간이 길어져 분만 후반부에 늦게 태어나는 자돈는 모돈의 초유속에 포함된 면역글로불린지(IgG)의 농도가 낮아진 상태에서 초유를 섭취하여 면역력이 떨어져 생존비율이 낮은 문제점이 있어 생산성을 높이는 데에는 한계가 있었다.

또한, 모돈의 건강이나 컨디션 저하로 분만 시 분만간격이 대략 15분을 초과하는 난산으로 인한 복중 사산 발생과 분만 시 태막에 둘러 쌓여 질식사 하는 폐사의 문제점은 이전부터 상존해 오던 가장 큰 문제점이었다.

또한, 국내의 경우 사계절의 변화가 뚜렷하여 온도차가 크고, 밀집 사육 환경이 많아 다산성 모돈으로부터 태어난 저체중의 자돈들과 조기에 분만된 저체중의 자돈들은 상대적으로 쉽게 폐사되어 축산 선진국에 비해 폐사율이 높은 문제점이 있었다.

이러한 사유들로 인해 국내 모돈두당연간출하두수(MSY : Marketed pigs per Sow per Year)는 17~18 마리로 축산선진국의 25~28 마리에 비해 현저하게 낮아 이를 개선하는 것이 시급한 문제이다.

이러한 문제점들을 해결하기 위해 지금까지의 국내 양돈산업에서는 작업자가 모돈의 개체별로 분만개시 시점을 육안으로 일일이 확인하여 이상징후 시 신속히 처리하는 방법을 사용해 왔으나, 양돈산업의 특성상 개체수가 워낙 많아 모든 개체(head)를 세밀하게 관리하는 것이 현실적으로 어려우며, 특히 야간이나 심야시간에 분만하는 모돈을 관리하는 것은 현실적으로 쉽지 않은 문제였다.

일부는 CCTV 카메라를 기반으로 하는 원격모니터링 장치를 사용해 오고 있었지만, 이 또한 결국 사람이 육안으로 확인해야 하는 수단이므로 근본적인 대안이 되지 못하는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 사람의 육안을 대신하여 영상 취득 카메라와 인공지능 처리기를 기반으로 24시간 실시간으로 모돈의 분만 상황을 정확히 파악할 수 있는 장치, 시스템 및 방법을 제공함에 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 모돈 관리 장치는, 모돈을 촬영하여 취득한 모돈 영상을 입력받는 입력부; 입력부로 입력되는 모돈 영상을 신경망으로 처리하여, 모돈의 분만을 검출하는 신경망 처리기; 및 신경망 처리기에 의해 검출된 모돈의 분만에 대한 정보를 처리하는 중앙 처리기;를 포함한다.

신경망은, 분만되는 자돈의 일부만이 모돈의 생식기로부터 돌출되어 있는 경우를 분만으로 검출하도록 학습될 수 있다.

신경망은, 자돈의 일부만이 돌출되어 있는 모돈의 생식기가 부풀어 있는 경우를 분만으로 검출하도록 학습될 수 있다.

중앙 처리기는, 신경망 처리기에 의한 모돈의 분만 검출 결과를 기초로, 분만 시간 및 분만 간격 중 적어도 하나를 산출할 수 있다.

신경망 처리기는, 입력부로 입력되는 모돈 영상을 신경망으로 처리하여, 모돈의 기립을 검출하고, 중앙 처리기는, 신경망 처리기에 의한 모돈의 기립 검출 결과를 기초로, 기립 횟수 및 기립 시간 중 적어도 하나를 산출할 수 있다.

모돈 영상을 취득하는 영역 내의 소정 위치에는 절대 단위 간격의 식별 표식이 있으며, 신경망 처리기는, 식별 표식이 나타난 모돈 영상으로부터 모돈 및 자돈 중 적어도 하나의 신체 부피를 측정하여 체중을 추정할 수 있다.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 모돈 관리 시스템은, 모돈이 분만하고 포유하는 영역을 형성하는 분만틀의 후문 상부에 설치되는 영상 취득 장치; 영상 취득 장치에 의해 취득된 모돈 영상을 신경망으로 처리하여, 모돈의 분만을 검출하고, 검출된 모돈의 분만에 대한 정보를 처리하는 모돈 관리 장치;를 포함한다.

영상 취득 장치는, 분만틀의 후문과 모돈의 엉덩이 사이를 중심부로 하는 영상을 취득하는 카메라; 분만틀의 후문과 모돈의 엉덩이 사이를 중심부로 조명을 조사하는 조명 장치;를 포함할 수 있다.

영상 취득 장치는, 영상 취득 장치를 모돈의 체장 방향으로 슬라이딩해 가면서 설치할 수 있도록 하는 취부 브라켓에 의해, 분만틀의 후문과 모돈의 엉덩이 사이를 중심부로 하는 영상을 취득할 수 있도록 위치가 조정될 수 있다.

영상 취득 장치는, 전동모터; 전동모터에 결합되어 회동되고, 회전 반경이 전동모터의 회전축으로부터 카메라의 렌즈 외주부까지인 프로펠러;를 더 포함할 수 있다.

일련 숫자로 ID화한 아이콘에 각각의 모돈의 상태를 표시하는 단말;을 더 포함할 수 있다.

단말은, 모돈 별로 분만한 자돈의 전체 마리수 및 포유 마리수를 아이콘에 함께 표시할 수 있다.

영상 취득 장치는, 모돈의 생체정보를 수기록하는 기록판을 촬영하며, 단말은, 촬영된 기록판을 표시할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 모돈 관리 시스템은, 모돈의 분만 시작 여부, 분만 간격이 소정 시간을 초과하였는지 여부, 초유가 유효한 시간인지 여부를 표시하는 상태 표시등;을 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 모돈 관리 시스템은, 모돈 관리 장치에 의해 모돈의 분만 개시가 검출되면, 음향을 발생시켜 주는 음향 발생 장치;를 더 포함할 수 있다.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 영상 취득 카메라와 신경망 처리기 기반으로 모든 모돈들에 대한 분만 상태를 실시간으로 24시간 파악할 수 있어, 사람이 육안으로 확인해야 하는 어려운 문제점으로부터 벗어날 수 있게 된다.

또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 자돈이 태어나는 분만 간격을 측정하여 소정 시간 이상 지나면 신속히 유도 분만을 하여 복중 사산을 방지하며, 또한, 분만 시점을 검출하여 태막에 둘러 쌓여 태어난 자돈를 신속히 간호하여 살릴 수 있는 것이 가능해져서 실 산자수를 높일 수 있게 된다.

뿐만 아니라, 본 발명의 실시예들에 따르면, 분만개시 후 약 3~6 시간 이내로 비교적 짧은 시간 동안에만 초유의 효과가 높은(초유 속에 면역글로불린지(IgG)의 농도가 높음) 모돈의 유효 초유시간을 정확히 파악할 수 있어, 분만 시간이 길어진 후반부에 태어나는 자돈는 면역글로불린지(IgG)의 농도가 높은 다른 모돈에게 양자 입양시켜 자돈의 폐사율을 낮출 수 있게 된다.

그리고, 본 발명의 실시예들에 따르면, 여름철 파리로 인한 영상 취득 카메라의 렌즈 오염을 방지할 수 있어 신경망 처리기의 검출 능력을 상시 최적으로 유지할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모돈 관리 시스템의 전체 구성을 도시한 도면,
도 2는 영상 취득 장치와 상태 표시등의 설치 상태를 도시한 도면,
도 3은 영상 취득 장치와 상태 표시등의 외관을 보다 자세하게 도시한 도면,
도 4는 영상 취득 영역 및 조명 영역의 설명을 위한 도면,
도 5는 모돈 영상 예시,
도 6은 영상 취득 장치를 전면에서 바라보면서 도시한 도면,
도 7은 인공지능 신경망의 학습에 사용되는 영상 예시,
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 모돈 관리 장치의 상세 블럭도,
도 9는 16 마리의 모돈들을 동시에 모니터링하는 상황을 나타낸 도면,
도 10은 작업자 단말을 통해 제공되는 모돈 관리 서비스 화면 예시,
도 11은 작업자 단말을 통해 제공되는 통합 모니터링 화면 예시,
도 12는 다중 신경망으로 구현한 신경망 처리기의 상세 구성도이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모돈 관리 시스템의 전체 구성을 도시한 도면이다. 본 발명의 실시예에 따른 모돈 관리 시스템은, 도 1에 도시된 바와 같이, 영상 취득 장치(110), 상태 표시등(120), 모돈 관리 장치(200), 모돈 관리 서버(300) 및 작업자 단말(400)을 포함하여 구성된다.

영상 취득 장치(110)는 모돈을 촬영하여 영상을 취득하는 촬영 장치이고, 상태 표시등(120)은 모돈의 분만 상태를 나타내어 주는 표시 장치이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 영상 취득 장치(110)와 상태 표시등(120)은 모돈이 분만하고 포유하는 장소/영역인 분만틀(10)의 후문(11)의 상부에 위치한 고정 브라켓(21)에 설치된다.

도 3에는 영상 취득 장치(110)와 상태 표시등(120)의 외관을 보다 자세하게 도시하였다. 도시된 바와 같이, 영상 취득 장치(110)는 카메라(111), 카메라 렌즈(112), 조명 장치(113) 및 프로펠러(114)를 포함하여 구성된다.

카메라(111)는 모돈을 촬영하여 모돈 영상을 취득하며, 조명 장치(113)는 카메라(111)의 영상 취득 영역에 가시광을 조사한다. 조명 장치(113)가 적외선이 아닌 가시광을 조명으로 사용하므로, 카메라(111)는 보다 선명한 모돈 영상 취득할 수 있다.

하지만, 조명 장치(113)에 의해 조사되는 가시광에 의해 야간에 모돈이 수면을 방해받을 수 있다. 이를 방지하기 위해, 도 4에 도시된 바와 같이 가시광 조명이 모돈의 하반신에만 조사되도록 카메라(111)와 조명 장치(113)의 설치 위치가 조정/결정된다.

설치 위치 조정을 위해, 도 3에 도시된 바와 같이, 영상 취득 장치(110)가 결합된 취부 브라켓(22)에는 고정 브라켓(21)에 수직하게 전후 방향(모돈의 체장(體長) 방향)으로 슬라이딩 가능한 이동 홈(23)이 형성되어 있다.

이동 홈(23)에 의해 취부 브라켓(22)을 슬리이딩해 가면서 영상 취득 장치(110)의 영상 취득 영역(조명 영역)을 모돈의 하반신으로 제한할 수 있는 것이다. 보다 정확하게는, 영상 취득 영역의 중심부가 분만틀(10)의 후문(11)과 모돈의 엉덩이 사이가 되도록 하는 것이 좋다. 이 영역에서 모돈의 분만을 가장 잘 파악할 수 있기 때문이며, 이에 대해서는 보다 자세히 후술한다. 도 5에는 영상 취득 장치(110)로 취득한 모돈 영상을 예시하였다.

프로펠러(114)는 영상 취득 장치(110)의 내부에 설치된 전동모터(미도시)에 결합되어 회동한다. 여름철 돈사에는 파리가 많고 이 파리들이 카메라 렌즈(112)에 달라 붙어 배설하여 카메라 렌즈(112)를 오염시키게 된다. 프로펠러(114)는 파리들이 카메라 렌즈(112)에 달라 붙지 못하도록 하여, 취득 되는 모돈 영상이 부정확해지는 것을 방지하여 준다.

한편, 프로펠러(114)의 회전 반경은, 도 6에 도시된 바와 같이 전동모터의 회전축으로부터 카메라 렌즈(112)의 외주부까지이다. 프로펠러(114)에 의해 영상 취득이 방해받지 않도록 하기 위함이다.

다시 도 3을 참조하여 설명한다. 상태 표시등(120)은 모돈의 분만 상태와 초유 상태를 시각적으로 나타내어 준다. 상태 표시등(120)은 다양한 색상의 표시등을 포함하는데, 색상 별로 분만 시작 여부, 분만 간격이 소정 시간을 초과하였는지 여부, 첫 분만 시작 시점으로부터 소정 시간이 경과하였는지 여부(초유가 유효한 시간인지 여부)를 나타내어 준다.

초유는 자돈의 건강에 중대한 영향을 미친다. 저체중으로 태어날지라도 표준 섭취량 보다 2배 이상 초유 섭취 시, 이유 시점의 체중은 건강하게 태어난 자돈과 비슷해진다. 따라서 저체중으로 태어난 자돈에게 초유을 더 많이 먹여서 관리하면 폐사율을 줄일 수 있다. 하지만, 첫 분만 시작으로부터 6시간 이후에는 초유의 역할이 미미해지므로, 본 발명의 실시예에서는 상태 표시등(120)를 통해 작업자에게 초유 상태를 알릴 수 있도록 하였다.

다시, 도 1을 참조하여 설명한다. 모돈 관리 장치(200)는 영상 취득 장치(110)에서 취득된 모돈 영상을 인공지능 신경망으로 처리하여, 모돈의 분만 상태를 파악하는 컴퓨팅 장치이다. 모돈 관리 장치(200)에 의해 파악된 모돈의 분만 상태에 대한 정보는 모돈 관리 서버(300)로 전달된다.

모돈 관리 서버(300)는 모돈 영상으로부터 모돈의 분만 상태를 파악하는 인공지능 신경망을 학습시킨다. 즉 모돈 관리 서버(300)는 인공지능 신경망을 학습하여 파라미터들을 생성하고 수시로 갱신하는데, 생성/갱신된 인공지능 신경망의 파라미터들을 모돈 관리 장치(200)에 제공한다.

인공지능 신경망은, 모돈이 분만하는 자돈의 전신이 완전 배출되지 않은 채 모돈의 생식기로부터 외부로 돌출되어 있고, 모돈의 생식기가 부풀어 있는 경우를 분만으로 검출하도록 학습된다.

분만 직전부터 약 21일간의 포유기간 동안 원활한 포유와 자돈이 모돈에게 깔려 죽는 것을 방지하기 위하여, 모돈을 분만틀(10)에 가두어 사육한다. 국내의 경우, 이 기간동안 분만 사고로 건강한 자돈의 복중 사산 및 분만 직후 폐사율이 대략 10~20% 정도로 큰 편으로 알려져 있다.

이러한 분만 사고를 방지하기 위해서 모돈의 분만을 정확하게 검출하고, 분반 시간과 분만 간격을 정확하게 측정하여야 하는데, 자돈의 전신이 완전히 배출된 경우를 분만으로 파악하게 되면, 이전에 태어나 영상 취득 영역을 벗어났다가 다시 진입하게 된 경우나 다른 물체에 의해 일시적으로 가려졌다가 다시 나타난 자돈을 새롭게 분만된 자돈으로 오검출할 확률이 높다. 전술한 바와 같이 영상 취득 영역을 모돈의 하반신으로 제한한 경우에는 이와 같은 문제가 더 심화될 수 있다.

나아가 갓 태어난 다수의 자돈들이 모돈의 엉덩이 부근 좁은 공간에 몸통이 붙은 채 몰려 있거나 상하로 서로 중첩되어 있는 상태에서 새로 태어난 자돈이 그 위에 다시 중첩될 때, 새로 태어나는 자돈과 이전에 태어난 자돈들을 구분하기가 어려워 오검출될 가능성도 매우 높다.

이에 따라, 본 발명의 실시예에서는 분만하는 자돈의 전신이 완전히 배출되지 않은 채 소정 비율 이상이 모돈의 생식기로부터 외부로 돌출되어 있는 상태의 영상 장면만을 분만으로 검출하도록 인공지능 신경망을 학습시켜, 태어나는 모든 자돈들에 대해 놓치지 않고 정확히 분만을 탐지할 수 있도록 하였다.

특히, 모돈이 분만시에 나타나는 부풀어 있는 생식기와 자돈의 상반신(또는 하반신)만 걸쳐져 조합된 형상(특징점)은 취득 영상에서 어떠한 경우에도 단 한 개만 존재하므로, 이 형상만으로 분만으로 특정할 수 있어, 이미 분만된 자돈의 존재 유무에 종속되지 않고 검출 정확도를 현저하게 높일 수 있다.

도 7에는 자돈의 전신이 완전 배출되지 않은 채 소정 비율 이상이 모돈의 생식기로부터 외부로 돌출되어 있고, 모돈의 생식기가 부풀어져 있는 상태의 영상 장면을 예시하였다.

영상 취득 장치(110)의 영상 취득 영역은 중심부가 분만틀(10)의 후문(11)과 모돈의 엉덩이 사이가 되는 것이 좋다고 전술한 바 있는데, 이는 위와 같은 사유들에 의해 도출된 결과이다.

모돈 관리 장치(200)의 상세 구조에 대해, 이하에서 도 8을 참조하여 상세히 설명한다. 도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 모돈 관리 장치(200)의 상세 블럭도이다.

본 발명의 실시예에 따른 모돈 관리 장치(200)는, 도시된 바와 같이, 영상 입력부(210), 신경망 처리기(220), 통신부(230), 중앙 처리기(240), 저장부(250) 및 제어기(260)를 포함하여 구성된다.

영상 입력부(210)는 영상 취득 장치(110)로부터 모돈 영상을 입력받아 신경망 처리기(220)에 전달한다. 신경망 처리기(220)는 영상 입력부(210)를 통해 입력되는 모돈 영상을 인공지능 신경망으로 처리하여 모돈의 분만을 파악한다. 통신부(230)는 모돈 관리 서버(300)와 통신하기 위한 통신 수단이다.

중앙 처리기(240)는 통신부(230)를 통해 모돈 관리 서버(300)로부터 생성/갱신된 인공지능 신경망의 파라미터들을 수신하여 저장부(250)에 저장한다. 신경망 처리기(220)는 저장부(250)에 저장된 파라미터들로 인공지능 신경망을 설정한다.

또한, 중앙 처리기(240)는 신경망 처리기(220)에 의한 모돈의 분만 검출 결과를 기초로, 분만 시간과 분만 간격을 산출하고, 산출 결과를 통신부(230)를 통해 모돈 관리 서버(300)로 전송한다.

신경망 처리기(220)와 중앙 처리기(240)는 도시된 바와 같이 별개로 구현할 수도 있지만, 양자를 통합하여 구현할 수도 있다.

제어기(260)는 중앙 처리기(240)에 의해 파악된 모돈의 분만 상태를 기반으로 상태 표시등(120)의 표시 상태를 제어한다.

모돈 관리 서버(300)는 모돈 관리 장치(100)로부터 수신한 분만 상태 정보를 기반으로 작업자 단말(400)에 모돈 분만 모니터링과 관리를 위한 서비스를 제공한다.

위 실시예에서는 하나의 분만틀(10)에서 한 대의 영상 취득 장치(110)와 모돈 관리 장치(100)로 한 마리의 모돈을 모니터링 및 관리하는 것으로 도시하고 설명하였지만, 이는 설명과 이해의 편의를 위해 간소화한 것이다.

실제로는 다수의 분만틀(10)에서 여러 대의 영상 취득 장치(110)와 모돈 관리 장치(100)로 여러 마리의 모돈들을 동시에 모니터링 및 관리하는 것이 일반적이다. 도 9에는 16대의 영상 취득 장치(110)와 모돈 관리 장치(100)로 16 마리의 모돈들을 동시에 모니터링하는 상황을 나타내었다.

이와 같은 환경에서 모돈 관리 서버(300)는 다수의 모돈들에 대한 분만 상태 정보를 통합하여 작업자 단말(400)에 서비스를 제공할 수 있으며, 이 때 제공 가능한 서비스 화면을 도 10에 예시하였다.

도 10에 예시된 바와 같이, 모돈 관리 서버(300)가 작업자 단말(400)을 통해 제공하는 모돈 분만 관리 화면은 32 마리의 모돈들에 대한 분만 상태들을 32개의 아이콘들로 동시에 표시하여 준다.

아이콘 하나는 한 마리 모돈에 대한 분만 상태를 표시하는데, 각 아이콘의 우측 하부에는 모돈의 ID가 일련의 숫자(1,2,3, ... 32)로 표시되어 있다. 각 아이콘의 좌측 상부에 표시된 숫자는 태어난 자돈의 마리수이고, 우측 상부의 숫자는 포유중인 자돈의 마리수를 나타낸다.

아이콘 색깔은 분만과 포유 상태를 나타낸다. 구체적으로, 아이콘이 분홍 색인 경우와 노란색인 경우는 모돈이 분만중임을 나타내는데 분홍색의 경우는 모돈이 마지막 분만 후 5분이 경과되지 않은 것을 나타내고, 노란색의 경우는 모돈이 마지막 분만 후 5분이 경과된 것을 나타낸다. 회색의 경우는 분만이 완료되었음을 나타낸다.

한편, 분홍색 아이콘과 노란색 아이콘의 경우 색상 영역의 면적이 각기 다름을 알 수 있는데, 이는 유효 초유의 잔여시간을 나타낸다. 색상 영역의 면적은 유효 초유 잔여시간에 비례한다. 따라서, 초유 잔여시간이 줄어들수록 색상 영역의 면적은 작아지게 된다.

지금까지, 인공지능 처리기 기반 모돈 관리 장치 및 시스템에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.

위 실시예에서 영상 취득 장치(110)는 모돈 영상만 생성하는 것을 상정하였는데 다른 정보를 획득하기 위한 다른 영상을 더 생성하는 것으로 변형이 가능하다. 이를 테면, 분만틀(10)에는 작업자가 모돈의 각종 생체정보를 수기록하는 모돈 기록판이 비치되어 있는데, 작업자가 모돈 기록판을 영상 취득 장치(110)에 노출시켜 영상을 취득하도록 할 수 있으며, 취득된 영상은 모돈 관리 서버(300)를 통해 작업자 단말(400)로 전달되어 도 11에 도시된 바와 같이 표시되도록 할 수 있다.

한편, 영상 취득 영역 내의 소정 위치에 절대 단위 간격의 식별 표식을 둘 수 있는데, 이 경우 식별 표식이 나타난 모돈 영상으로부터 신경망 처리기(220)가 자돈 및/또는 모돈의 신체 부피를 측정하여 체중을 추정하도록 할 수 있다.

또한, 위 실시예에서 상태 표시등(120)의 주변에 음향 발생 장치를 더 설치할 수 있다. 음향 발생 장치는 모돈 관리 장치(200)에 의해 모돈의 분만 개시가 검출되면, 돈사에 있는 작업자가 이를 인지할 수 있도록 음향을 발생시켜 주는 장치이다.

그리고, 위 실시예에서, 신경망 처리기(220)는 단일 신경망을 이용하여 모돈의 분만을 검출할 수도 있지만, 다중 신경망을 이용하여 모돈의 분만을 검출할 수 있도록 구현할 수도 있다.

도 12는 다중 신경망으로 구현하는 경우 신경망 처리기(220)의 상세 구성도이다. 도시된 바와 같이, 신경망 처리기(220)는 신경망 #1(221), 신경망 #2(222), 후처리부(223) 및 결정부(224)를 포함하여 구성된다.

신경망 #1(221)은 모돈이 분만하는 자돈의 전신이 완전 배출되지 않은 채 모돈의 생식기로부터 외부로 돌출되어 있는 것을 검출하도록 학습된 인공지능 신경망이다. 이에 따라, 모돈 영상이 입력되면 신경망 #1(221)에서는 자돈의 일부가 돌출 여부에 대한 추론 결과 및 그 추론에 대한 정확도가 백분율로 출력된다.

신경망 #2(222)은 모돈의 생식기가 부풀어 있는 것을 검출하도록 학습된 인공지능 신경망이다. 이에 따라, 모돈 영상이 입력되면 신경망 #2(222)에서는 모돈의 생식기가 부풀어 있는지 여부에 대한 추론 결과 및 그 추론에 대한 정확도가 백분율로 출력된다.

후처리부(223)는 모돈의 종류에 따라 신경망 #2(222)의 추론 결과를 가공한다. 구체적으로, 모돈의 종류마다 추론의 정확도에 대한 임계치를 정하여 놓고, 추론의 정확도가 임계치 보다 높으면 추론 결과를 변경하지 않지만, 추론의 정확도가 임계치 보다 낮으면 추론 결과를 변경하는 것이다.

이를 테면, 신경망 #2(222)에서 모돈의 생식기가 부풀어 있는 것으로 추론하였고 그 추론에 대한 정확도를 70%로 출력한 경우를 상정한다.

이 경우 만약 모돈이 A종이고 A종에 대한 임계치가 65%로 정해져 있다면, 후처리부(223)는 신경망 #2(222)의 추론 정확도가 임계치 보다 높기 때문에, 신경망 #2(222)의 추론 결과를 변경하지 않게 된다.

하지만, 만약 모돈이 B종이고 B종에 대한 임계치가 75%로 정해져 있다면, 후처리부(223)는 신경망 #2(222)의 추론 정확도가 임계치 보다 낮기 때문에, 신경망 #2(222)의 추론 결과를 반대로 변경, 즉, 모돈의 생식기가 부풀어 있지 않은 것으로 변경하게 된다.

이는, 모돈의 종류 마다 분만시에 생식기가 부풀어지는 정도의 편차가 있음을 반영한 것이다. 모돈의 종류는 직접 입력할 수도 있고 후처리부(223)가 자동으로 파악할 수도 있다. 후자의 경우 후처리부(223)는 모돈의 종류를 자동으로 판별할 수 있도록 학습된 인공지능 신경망을 포함할 수 있다.

결정부(224)는 신경망 #1(221)에서 출력되는 추론 결과와 후처리부(223)에서 출력되는 가공/미가공된 신경망 #2(222)의 추론 결과를 조합하여 모돈의 분만 여부를 판별한다.

구체적으로, 신경망 #1(221)에서 자돈의 일부가 모돈의 생식기에서 돌출되어 있는 것으로 추론되었고, 후처리부(223)에서 출력되는 추론 결과가 모돈의 생식기가 부풀어 있다는 것인 경우, 모돈이 분만한 것으로 판별할 수 있다.

한편, 위 실시예에서, 신경망 처리기(220)는 모돈의 분만을 검출하는 것을 상정하였는데, 그 밖의 다른 상태를 파악할 수 있도록 구현하는 것이 가능하다. 이를 테면, 신경망 처리기(220)가 모돈의 기립 횟수 또는 기립 시간을 더 파악할 수 있도록 구현하는 것이 가능하다.

한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

110 : 영상 취득 장치
120 : 상태 표시등
200 : 모돈 관리 장치
300 : 모돈 관리 서버
400 : 작업자 단말

Claims

모돈을 촬영하여 취득한 모돈 영상을 입력받는 입력부;
입력부로 입력되는 모돈 영상을 신경망으로 처리하여, 모돈의 분만을 검출하는 신경망 처리기; 및
신경망 처리기에 의해 검출된 모돈의 분만에 대한 정보를 처리하는 중앙 처리기;를 포함하고,
신경망은,
자돈의 일부만이 돌출되어 있는 모돈의 생식기가 부풀어 있는 경우를 분만으로 검출하도록 학습되며,
신경망은,
모돈 영상으로부터 모돈의 생식기에 자돈의 일부만이 돌출되어 있는지 여부를 추론하는 제1 신경망;
모돈 영상으로부터 모돈의 생식기가 부풀어 있는지 여부를 추론하는 제2 신경망;
제2 신경망의 추론 정확도를 모돈의 종류에 따른 임계치와 비교하여, 비교 결과를 기초로 제2 신경망의 추론 결과를 가공하는 후처리부; 및
제1 신경망의 추론 결과와 후처리부에서 가공 또는 미가공된 제2 신경망의 추론 결과를 조합하여 모돈의 분만 여부를 결정하는 결정부;를 포함하고,
후처리부는,
모돈이 제1 종이면 추론 정확도를 제1 임계치와 비교하며, 추론 정확도가 제1 임계치 보다 낮으면 추론 결과를 변경하며,
모돈이 제2 종이면 추론 정확도를 제2 임계치와 비교하며, 추론 정확도가 제2 임계치 보다 낮으면 추론 결과를 변경하는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 장치.
삭제
삭제
청구항 1에 있어서,
중앙 처리기는,
신경망 처리기에 의한 모돈의 분만 검출 결과를 기초로, 분만 시간 및 분만 간격 중 적어도 하나를 산출하는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 장치.
청구항 1에 있어서,
신경망 처리기는,
입력부로 입력되는 모돈 영상을 신경망으로 처리하여, 모돈의 기립을 검출하고,
중앙 처리기는,
신경망 처리기에 의한 모돈의 기립 검출 결과를 기초로, 기립 횟수 및 기립 시간 중 적어도 하나를 산출하는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 장치.
청구항 1에 있어서,
모돈 영상을 취득하는 영역 내의 소정 위치에는 절대 단위 간격의 식별 표식이 있으며,
신경망 처리기는, 식별 표식이 나타난 모돈 영상으로부터 모돈 및 자돈 중 적어도 하나의 신체 부피를 측정하여 체중을 추정하는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 장치.
모돈이 분만하고 포유하는 영역을 형성하는 분만틀의 후문 상부에 설치되는 영상 취득 장치;
영상 취득 장치에 의해 취득된 모돈 영상을 신경망으로 처리하여, 모돈의 분만을 검출하고, 검출된 모돈의 분만에 대한 정보를 처리하는 모돈 관리 장치;를 포함하고,
신경망은,
자돈의 일부만이 돌출되어 있는 모돈의 생식기가 부풀어 있는 경우를 분만으로 검출하도록 학습되며,
신경망은,
모돈 영상으로부터 모돈의 생식기에 자돈의 일부만이 돌출되어 있는지 여부를 추론하는 제1 신경망;
모돈 영상으로부터 모돈의 생식기가 부풀어 있는지 여부를 추론하는 제2 신경망;
제2 신경망의 추론 정확도를 모돈의 종류에 따른 임계치와 비교하여, 비교 결과를 기초로 제2 신경망의 추론 결과를 가공하는 후처리부; 및
제1 신경망의 추론 결과와 후처리부에서 가공 또는 미가공된 제2 신경망의 추론 결과를 조합하여 모돈의 분만 여부를 결정하는 결정부;를 포함하고,
후처리부는,
모돈이 제1 종이면 추론 정확도를 제1 임계치와 비교하며, 추론 정확도가 제1 임계치 보다 낮으면 추론 결과를 변경하며,
모돈이 제2 종이면 추론 정확도를 제2 임계치와 비교하며, 추론 정확도가 제2 임계치 보다 낮으면 추론 결과를 변경하는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 시스템.
청구항 7에 있어서,
영상 취득 장치는,
분만틀의 후문과 모돈의 엉덩이 사이를 중심부로 하는 영상을 취득하는 카메라;
분만틀의 후문과 모돈의 엉덩이 사이를 중심부로 조명을 조사하는 조명 장치;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 시스템.
청구항 7에 있어서,
영상 취득 장치는,
영상 취득 장치를 모돈의 체장 방향으로 슬라이딩해 가면서 설치할 수 있도록 하는 취부 브라켓에 의해, 분만틀의 후문과 모돈의 엉덩이 사이를 중심부로 하는 영상을 취득할 수 있도록 위치가 조정되는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 시스템.
청구항 7에 있어서,
영상 취득 장치는,
전동모터;
전동모터에 결합되어 회동되고, 회전 반경이 전동모터의 회전축으로부터 카메라의 렌즈 외주부까지인 프로펠러;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 시스템.
청구항 7에 있어서,
일련 숫자로 ID화한 아이콘에 각각의 모돈의 상태를 표시하는 단말;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 시스템.
청구항 11에 있어서,
단말은,
모돈 별로 분만한 자돈의 전체 마리수 및 포유 마리수를 아이콘에 함께 표시하는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 시스템.
청구항 11에 있어서,
영상 취득 장치는,
모돈의 생체정보를 수기록하는 기록판을 촬영하며,
단말은,
촬영된 기록판을 표시하는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 시스템.
청구항 7에 있어서,
모돈의 분만 시작 여부, 분만 간격이 소정 시간을 초과하였는지 여부, 초유가 유효한 시간인지 여부를 표시하는 상태 표시등;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 시스템.
청구항 7에 있어서,
모돈 관리 장치에 의해 모돈의 분만 개시가 검출되면, 음향을 발생시켜 주는 음향 발생 장치;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모돈 관리 시스템.