KR102304109B1 - 반려동물 추종 모니터링 서버 및 그 동작 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 집에 혼자 남겨진 반려동물의 실시간적 위치와 행동 정보 파악뿐만 아니라, 반려 동물의 심리상태와 컨디션을 파악할 수 있는 반려동물 추종 모니터링 서버을 개발하는 기술이다. 반려동물 추종 모니터링 서버는 수신된 반려동물의 정보에 기초하여 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하는 반려동물 데이터 생성부; 컨디션 판별 대상 데이터를 분석하여 반려동물 분석 데이터를 생성하고, 반려동물 분석 데이터를 Cloud DB에 저장하는 반려동물 데이터 통합 분석부; 반려동물 분석 데이터를 관리자 단말에 송신하는 반려동물 모니터링 서비스 제공부; 및 반려동물 분석 데이터 및 관리자 단말에 기초하여 반려동물의 분리불안증상 및 컨디션 중 적어도 하나를 관리하는 반려동물 컨디션 관리부를 포함한다. 반려동물 추종 모니터링 서버을 통해 집에 혼자 남겨진 반려동물의 실시간적 위치와 행동 정보 파악뿐만 아니라, 반려 동물의 심리상태와 컨디션을 파악하도록 한다. 따라서, 반려동물의 주인은 혼자 남겨진 반려동물의 상황을 정확히 파악하고, 반려동물에게 닥친 불안 또는 스트레스를 해소하기 위한 보다 적절한 조치를 취할 수 있다. 이를 통해, 반려동물이 겪을 수 있는 더 큰 사고를 예방할 수 있다.
Description
본 발명은 반려동물 추종 모니터링 서버 및 그 동작 방법에 관한 것으로서, 좀 더 자세하게는 반려동물의 위치 정보와 행동 정보를 파악하고 사용자에게 제공하는 반려동물 추종 모니터링 서버 및 그 동작 방법에 관한 것이다.
최근 애완동물에 대한 관심이 높아지고 있으며, 가정에서의 위치가 애완동물에서 가족의 개념인 반려동물로 변화하고 있다. 이러한 반려 동물은 주인과 함께 일상생활을 즐기기도 한다.
특히 , 반려 동물은 고령화, 핵가족화 등으로 외로움을 대체하기 위한 가족개념으로 변화하고 있다. 아울러 반려 동물의 건강에 대한 관심이 역시 높아지고 있는 추세이며 , 반려 동물의 질병 예방차원에서 예방접종, 치석제거, 구충제 투여, 정기검진 등 여러 가지 예방을 위한 노력을 기울이고 있다.
인간과 같은 공간에서 거주하는 반려 동물의 수는 점점 증가하는 상태이나, 반려동물의 주인은 사회생활을 하기 위해 집을 비우는 경우가 잦고, 이로 인해 집에 홀로 남은 반려동물은 불안과 스트레스에 시달리게 되며, 불안과 스트레스로 인한 이상 행동을 보이기도 한다. 또는 반려동물만 남은 빈 집에 도둑이 침입하거나 화재, 침수 등의 사고가 발생하여 집에 손해가 발생하거나 반려동물에 위해가 가해질 수도 있다.
또한, 최근 국내·외에서 반려동물 용품산업은 ICT와 결합하여 GPS 및 자이로센서를 이용한 건강 모니터링·분실 방지를 위한 웨어러블 디바이스, 수의진료 서비스와 연계된 모바일 앱 등이 활발하게 개발되고 있으나, 각각 개별적으로 운영되고 있어 각 디바이스 및 서비스의 데이터 활용성 미비하다.
본 발명은 종래 기술의 문제점을 보완하며, 반려동물의 위치를 파악하고 분리 불안 증세 및 반려동물의 컨디션 정보를 제공하고자 한다.
본 발명은 집에 혼자 남겨진 반려동물의 실시간적 위치와 행동 정보 파악뿐만 아니라, 반려 동물의 심리상태와 컨디션을 파악할 수 있는 반려동물 추종 모니터링 서버를 개발하고자 하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 추종 모니터링 서버는 수신된 반려동물의 정보에 기초하여 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하는 반려동물 데이터 생성부; 컨디션 판별 대상 데이터에 기초하여 상기 반려동물의 데이터를 분석하고 분류하며, 분석된 상기 컨디션 판별 대상 데이터를 Cloud DB에 저장하는 반려동물 데이터 통합 분석부; 반려동물 데이터 통합 분석부의 데이터를 사용자에게 송신하는 모니터링 서비스 제공부; 및 Cloud DB에 기초하여 상기 반려동물의 분리불안증상 및 컨디션 중 적어도 하나를 관리하는 반려동물 컨디션 분석부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 반려동물 데이터 생성부는, 반려동물의 정보를 수신하는 데이터 수신 모듈; 앵커와 태그 및 카메라 중 적어도 하나에 기초하여 반려동물의 위치 정보 데이터를 생성하는 위치 정보 데이터 생성 모듈; 자이로 센서 및 웨어러블 센서 중 적어도 하나에 기초하여 반려동물의 상태 데이터를 생성하는 상태 데이터 생성 모듈; 및 카메라에 기초하여 반려동물의 컨디션 및 분리불안증상 데이터를 생성하는 컨디션 데이터 생성 모듈을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상태 데이터 생성 모듈은 행동패턴 데이터 생성 유닛 및 생체 정보 데이터 생성 유닛을 포함하고, 행동패턴 데이터 생성 유닛은 자이로 센서의 정보에 기초하여 반려동물 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하며, 생체 정보 데이터 생성 유닛은 웨어러블 센서의 정보에 기초하여 반려동물 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하고, 반려동물 컨디션 판별 대상 데이터는 반려동물의 위치 정보 데이터, 반려동물의 컨디션 및 분리불안증상 데이터를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 위치 정보 데이터 모듈은 카메라를 통해 위치 정보 데이터 생성 및 반려동물에게 부착된 앵커와 반려동물의 생활공간에 부착된 적어도 두 개 이상의 태그로부터 삼각측량 방식에 기초하여 위치 정보 데이터를 생성한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 컨디션 데이터 생성 모듈은 카메라를 이용하여 반려동물의 컨디션을 모니터링하고, 카메라는 360도 회전용 IP 카메라를 이용한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 반려동물 데이터 통합 분석부는, 반려동물의 위치 정보 데이터를 분석하는 위치 정보 데이터 분석 모듈; 반려동물의 상태 데이터를 분석하는 상태 데이터 분석 모듈; 및 분석된 반려동물의 상태 데이터에 기초하여 반려동물의 컨디션을 분석하는 컨디션 분석 모듈을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상태 데이터 분석 모듈은 행동패턴 데이터 분석 유닛 및 생체 정보 데이터 분석 유닛을 포함하고, 행동패턴 데이터 분석 유닛은 자이로 센서의 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴과 비교하여 반려동물이 제1상태 내지 제3상태 중 어느 하나에 해당되는지 판단하고, 제1상태 내지 제3상태는 써클링, 하울링, 릴렉스일 수 있으며, 생체 정보 데이터 분석 유닛은 상기 웨어러블 센서의 정보에 기초하여 상기 반려동물의 상태를 판단한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 상태 데이터 분석 유닛은 자이로 센서의 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴의 유사도를 비교하여 반려동물의 분리불안증상을 판별하고, 유사도는 제1구간 내지 제4구간 중 어느 하나의 구간에 해당되는지에 기초하여 상기 반려동물의 분리불안증상을 판단한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상태 데이터 분석 유닛의 유사도의 분석 구간은 제1구간 내지 제4구간으로 나뉘어지며, 유사도가 제1구간에 해당하는 경우, 상태 데이터 분석 유닛은 자이로 센서로부터 자이로 패턴을 재수집하도록 하고, 유사도가 제2구간 및 제3구간에 해당하는 경우, 상태 데이터 분석 유닛은 상태 데이터 분석 유닛이 상기 자이로 센서의 정보를 저장하고 기설정된 알고리즘과 비교하여 알고리즘을 업데이트시키고 새로운 분리불안증상을 저장하며, 유사도가 제4구간에 해당하는 경우, 상태 데이터 분석 유닛은 반려 본물이 분리불안증상을 보이고 있다고 판단한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 컨디션 분석 모듈은 상태 데이터 분석 유닛에서 판단된 데이터에 기초하여 반려동물의 분리불안증상 및 컨디션을 분석한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 추종 모니터링 서버의 동작 방법으로서, 반려동물 데이터 생성부가 수신된 반려동물의 정보에 기초하여 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하는 단계; 반려동물 데이터 통합 분석부가 컨디션 판별 대상 데이터에 기초하여 반려동물의 데이터를 분석하고 분류하며, 분석된 반려동물의 데이터를 Cloud DB에 저장하는 단계; 모니터링 서비스 제공부가 반려동물 데이터 통합 분석부의 데이터를 사용자에게 송신하는 단계; 및 반려동물 컨디션 분석부가 Cloud DB에 기초하여 반려동물의 분리불안증상 및 컨디션 중 적어도 하나를 관리하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 반려동물 데이터 생성부는, 데이터 수신 모듈이 반려동물의 정보를 수신하는 단계; 위치 정보 데이터 생성 모듈이 앵커와 태그 및 카메라 중 적어도 하나에 기초하여 반려동물의 위치 정보 데이터를 생성하는 단계; 상태 데이터 생성 모듈이 자이로 센서 및 웨어러블 센서 중 적어도 하나에 기초하여 반려동물의 상태 데이터를 생성하는 단계; 및 컨디션 데이터 생성 모듈이 카메라에 기초하여 상기 반려동물의 컨디션 및 분리불안증상 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 반려동물 데이터 통합 분석부는, 위치 정보 데이터 분석 모듈이 상기 반려동물의 위치 정보 데이터를 분석하는 단계; 상태 데이터 분석 모듈이 반려동물의 상태 데이터를 분석하는 단계; 및 컨디션 분석 모듈이 분석된 반려동물의 상태 데이터에 기초하여 반려동물의 컨디션을 분석하는 단계를 포함한다.
본 발명에 일 실시예에 따른 반려동물 추종 모니터링 시스템은 반려동물 추종 모니터링 서버; 반려동물의 정보를 상기 반려동물 주인 및 전문의에게 실시간으로 제공하기 위한 관리자 단말; 반려동물의 위치 및 컨디션을 제공하는 카메라; 반려동물의 위치를 제공하기 위해 상기 반려동물에게 부착된 앵커; 반려동물의 위치를 제공하기 위해 상기 반려동물의 생활공간에 부착된 태그; 반려동물의 불리불안증세 및 행동패턴을 제공하기 위한 자이로센서; 및 반려동물의 생체 정보 데이터를 제공하기 위한 온습도센서를 포함하고, 반려동물 추종 모니터링 서버는, 수신된 반려동물의 정보에 기초하여 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하는 반려동물 데이터 생성부; 컨디션 판별 대상 데이터에 기초하여 반려동물의 데이터를 분석하고 분류하며, 분석된 컨디션 판별 대상 데이터를 Cloud DB에 저장하는 반려동물 데이터 통합 분석부; 반려동물 데이터 통합 분석부의 데이터를 사용자에게 송신하는 모니터링 서비스 제공부; 및 Cloud DB에 기초하여 상기 반려동물의 분리불안증상 및 컨디션 중 적어도 하나를 관리하는 반려동물 컨디션 분석부를 포함한다.
본 발명에 일 실시예에 따른 반려동물 추종 모니터링 서버를 실행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체에 있어서, 반려동물 추종 모니터링 방법은, 반려동물 데이터 생성부가 수신된 반려동물의 정보에 기초하여 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하는 단계와, 반려동물 데이터 통합 분석부가 상기 컨디션 판별 대상 데이터에 기초하여 상기 반려동물의 데이터를 분석하고 분류하며, 분석된 상기 반려동물의 데이터를 Cloud DB에 저장하는 단계와, 모니터링 서비스 제공부가 상기 반려동물 데이터 통합 분석부의 데이터를 사용자에게 송신하는 단계 및 반려동물 컨디션 분석부가 상기 Cloud DB에 기초하여 상기 반려동물의 분리불안증상 및 컨디션 중 적어도 하나를 관리하는 단계를 포함한다.
반려동물 추종 모니터링 서버를 통해 집에 혼자 남겨진 반려동물의 실시간적 위치와 행동 정보 파악뿐만 아니라, 반려 동물의 심리상태와 컨디션을 파악하도록 한다. 따라서, 반려동물의 주인은 혼자 남겨진 반려동물의 상황을 정확히 파악하고, 반려동물에게 닥친 불안 또는 스트레스를 해소하기 위한 보다 적절한 조치를 취할 수 있다. 이를 통해, 반려동물이 겪을 수 있는 더 큰 사고를 예방할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 추종 모니터링 서버의 블록도 이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 추종 모니터링 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 데이터 생성부의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 데이터 통합 분석부의 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 반려동물의 행동 패턴의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 반려동물 데이터 통합 분석부의 유사도 비교 과정을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 모니터링 서비스 제공부의 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 반려동물 추종 모니터링 방법을 단계적으로 도시한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 추종 모니터링 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 데이터 생성부의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 데이터 통합 분석부의 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 반려동물의 행동 패턴의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 반려동물 데이터 통합 분석부의 유사도 비교 과정을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 모니터링 서비스 제공부의 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 반려동물 추종 모니터링 방법을 단계적으로 도시한 순서도이다.
이하, 본 명세서에 개시된 실시 예들을 도면을 참조하여 상세하게 설명하고 자 한다. 본문에서 달리 명시하지 않는 한, 도면의 유사한 참조번호들은 유사한 구성요소들을 나타낸다. 상세한 설명, 도면들 및 청구항들에서 상술하는 예시적인 실시 예들은 한정을 위한 것이 아니며, 다른 실시 예들이 이용될 수 있으며, 여기서 개시되는 기술의 사상이나 범주를 벗어나지 않는 한 다른 변경들도 가능하다. 당업자는 본 개시의 구성요소들, 즉 여기서 일반적으로 기술되고, 도면에 기재되는 구성요소들을 다양하게 다른 구성으로 배열, 구성, 결합, 도안할 수 있으며, 이것들의 모두는 명백하게 고안 되어지며, 본 개시의 일부를 형성하고 있음을 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 도면에서 여러 층(또는 막), 영역 및 형상을 명확하게 표현하기 위하여 구성요소의 폭, 길이, 두께 또는 형상 등은 과장되어 표현될 수도 있다.
개시된 기술에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시 예에 불과하므로, 개시된 기술의 권리범위는 본문에 설명된 실시 예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니된다. 즉, 실시 예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 개시된 기술의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
여기서 사용된 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 용어들은 관련기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석 될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 추종 모니터링 서버(10)의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 추종 모니터링 시스템(11)의 블록도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 추종 모니터링 서버(10)는 반려동물 데이터 생성부(100), 반려동물 데이터 통합 분석부(200), 반려동물 모니터링 서비스 제공부(300), 및 반려동물 컨디션 관리부(400)를 포함한다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 추종 모니터링 시스템(11)은 상술한 본 발명의 반려동물 추종 모니터링 서버(10)와 관리자 단말(20), 카메라(30), 웨어러블 센서(40), 자이로 센서(50), 태그(60), 앵커(70), 및 Cloud DB(80)를 포함한다.
반려동물 데이터 생성부(100)는 수신된 반려동물의 정보에 기초하여 컨디션 판별 대상 데이터를 생성한다.
이때, 수신된 반려동물의 정보는 반려동물의 위치 정보, 생체 정보, 행동패턴, 분리불안증상 및 컨디션 중 적어도 하나를 포함하며, 앵커(70)와 태그(60), 카메라(30), 웨어러블 센서(40), 자이로 센서(50) 중 적어도 하나로부터 제공될 수 있다.
또한 반려동물 데이터 생성부(100)는 전처리 과정을 위해 수집된 반려동물의 정보는 반려동물의 위치 정보, 생체 정보, 행동패턴, 분리불안증상, 컨디션 중 적어도 하나에 전처리 과정을 진행하여 컨디션 판별 대상 데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 전처리 과정이란 수집된 반려동물의 정보에 포함된 데이터에서 일정하지 않은 부분을 정규화하고 기설정된 데이터 포맷에 정합시키는 과정일 수 있다.
반려동물 데이터 통합 분석부(200)는 컨디션 판별 대상 데이터를 분석하여 반려동물 분석 데이터를 생성하고, 반려동물 분석 데이터를 Cloud DB에 저장한다.
이때, Cloud DB(80)는 정형 데이터베이스(structured database), 반정형 데이터베이스(semi-structured database), 비정형 데이터베이스(unstructured database) 또는 그래프 데이터베이스(graph database) 중 적어도 하나를 포함한다.
반려동물 분석 데이터는 반려동물 데이터 생성부(100)에서 전처리과정을 거친 컨디션 판별 대상 데이터를 분석한 데이터이다.
반려동물 데이터 통합 분석부(200)는 Cloud DB(80)에 저장되어 있는 반려동물 과거 행동패턴 데이터, 행동패턴 분석 알고리즘을 이용하여 컨디션 판별 대상 데이터를 분석하여 분석 결과를 생성한다. 또한, 분석 결과를 반려동물 모니터링 서비스 제공부(300)와 Cloud DB(80)에 제공하며, Cloud DB(80)에 기저장된 알고리즘을 업데이트하도록 한다.
반려동물 모니터링 서비스 제공부(300)는 반려동물 데이터 통합 분석부(200)의 데이터를 관리자 단말(20)에 송신한다. 일실시예에 있어서, 반려동물 데이터 통합 분석부(200)로부터 수신된 반려동물 분석 데이터로부터 이상 증상이 있다고 판단되는 경우에 카메라(30)로 제어정보를 송신하여 카메라(30)로부터 영상정보를 획득한다. 획득된 영상 정보 및 이상 증상을 관리자 단말(20)에 전송한다.
반려동물 컨디션 관리부(400)는 반려동물 분석 데이터 및 관리자 단말(20)에 기초하여 반려동물의 분리불안증상 및 컨디션 중 적어도 하나를 관리한다.
관리자 단말(20)에 반려동물 분석 데이터가 전송되고 전송된 데이터 및 영상정보를 확인한 관리자는 반려동물의 이상 증상을 확인하고 반려동물을 관리할 수 있도록 한다. 관리자는 관리자 단말(20)을 통해 이상 증상을 해결하도록 피드백 신호를 제공한다.
이때, 이상증상은 반려동물의 분리불안증상, 짖음, 낮은 활동성, 불규칙한 수면일 수 있다.
관리자 단말(20)은 반려동물 코치, 반려동물 전문의, 반려동물 주인이 반려동물의 상태를 확인하고 모니터링이 가능하도록 한다. 이때 관리자 단말(20)은 네트워크를 통해 군 장비 고장 예측 시스템(100)과 연동되는 디바이스로서, 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(Smart Pad), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스 등과 PCS(Personal CommunicationSystem), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(PersonalHandyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000,CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(WirelessBroadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치 및 데스크탑 컴퓨터, 스마트 TV와 같은 고정용 단말기일 수도 있다.
카메라(30)는 반려동물의 위치 정보, 분리불안증상, 및 컨디션 파악을 위한 영상을 촬영하여 반려동물 데이터 통합 분석부(200)와 관리자 단말(20)에 송신한다.
이때, 카메라(30)는 IP카메라, HD-SDI 카메라, 아날로그 카메라, 화재감지 컬러카메라, 열화상 카메라, SD(720x486, NTSC)급의 해상도에서 HD(1920x5080, HD5080p) 카메라, IP줌 스피드 카메라 또는 CCTV 카메라 중 적어도 어느 하나를 포함한다. 카메라(30)는 평상시에는 영상을 수신하여 저장하되, 카메라 영역의 특정 부분을 지정하여 움직임이 발생 했을 경우에는 사진 캡쳐 기능으로 별도의 공간에 사진 정보를 저장 할 수 있다.
웨어러블 센서(40)는 반려동물에게 부착되어 반려동물의 생체데이터를 수집하여 전처리 과정을 거쳐 반려동물 데이터 통합 분석부(200)에 송신한다. 이때, 생체데이터는 체온, 혈압, 맥박, 심박동수, 체질량 지수 중 적어도 하나를 포함 할 수 있다.
자이로 센서(50)는 반려동물의 행동패턴에 기초하여 상이한 자이로 추출 패턴을 생성할 수 있으며, 반려동물 데이터 통합 분석부(200)에 송신하고 반려동물 데이터 통합 분석부(200)는 자이로 추출 패턴을 분석하여 반려동물 분석 데이터를 생성한다. 반려동물 분석 데이터와 기설정된 자이로 추출 패턴을 비교함으로써, 반려동물의 이상증상을 파악할 수 있다. 자이로 추출 패턴을 분석하여 증상을 파악하는 구체적인 방법에 대해서는 도 5 및 도6을 참조하여 후술한다.
태그(60)는 반려동물의 생활공간에 적어도 두 개 이상 부착되어 있고, 앵커(70)는 반려동물에게 부착되어 삼각측량 방식을 이용하여 반려동물의 위치를 파악하여 반려동물 데이터 통합 분석부(200)에 송신한다.
Cloud DB(80)는 반려동물의 위치 정보, 생체 정보, 행동패턴, 분리불안증상, 및 컨디션 중 적어도 하나를 저장한다.
Cloud DB(80)는 저장되어 있는 저장되어 있는 반려동물 과거 행동패턴 데이터, 행동패턴 분석 알고리즘을 이용하여 반려동물 데이터 통합 분석부(200)가 컨디션 판별 대상 데이터를 분석할 수 있도록 한다. 또한, 반려동물 데이터 통합 분석부(200)로부터 분석 결과를 받아 자이로 추출 패턴과 기설정된 자이로 추출 패턴의 유사도를 비교하여 Cloud DB(80)에 기저장된 알고리즘을 업데이트하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 데이터 생성부(100)의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 반려동물 데이터 생성부(100)는 데이터 수신 모듈(110), 위치 정보 데이터 생성 모듈(120), 상태 데이터 생성 모듈(130), 및 컨디션 데이터 생성 모듈(140)을 포함하고 있다.
데이터 수신 모듈(110)은 앵커(70)와 태그(60), 카메라(30), 웨어러블 센서(40), 및 자이로 센서(50)로부터 수집된 반려동물의 정보를 기설정된 주기마다 수신할 수 있다.
위치 정보 데이터 생성 모듈(120)은 앵커(70)와 태그(60) 및 카메라(30)를 통해 수집된 데이터를 컨디션 판별 대상 데이터로 생성하는 모듈이다. 앵커(70)와 태그(60) 및 카메라(30)를 모두 사용함으로써, 반려동물의 위치 데이터를 정확하게 생성 할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 반려동물의 위치 정보 데이터 생성는 카메라(30)에 기초하여 제1 위치 정보 데이터를 생성한다. 제1 위치 정보 데이터는 카메라(30)에 기초하여 찍힌 영상 또는 이미지를 통해 반려동물의 위치 정보 데이터를 생성한다.
일 실시예에 있어서, 반려동물에게 부착된 앵커(70)와 반려동물의 생활공간에 부착된 적어도 두 개 이상의 태그(60)로부터 삼각측량 방식에 기초하여 수신된 제2 위치 정보 데이터를 생성한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 위치 정보 데이터는 기존에 반려동물에게 부착된 태그(60)와 반려동물의 생활공간에 부착된 앵커(70)로부터 삼각측량 방식에 기초하여 위치를 파악하는 기술에 비해서 위치 계산이 비교적 쉬워 연산량 및 전력 소모가 적다.
상술한 바와 같이, 제2 위치 정보 데이터는 non-GPS 기반으로 실시간 정밀 위치 측정 시 GPS 신호가 없거나 약학 공간 내 2차원 정밀 위치 추출이 가능하다. 위치 정밀도는 10cm 이내로 정확하고, 최대 100m까지 가능하며, 이동 속도는 최대 5m/s 이내로 촬상된다.
상태 데이터 생성 모듈(130)은 반려동물의 행동패턴 데이터 생성 유닛(131)과 생체 정보 데이터 생성 유닛(132)을 포함한다.
행동패턴 데이터 생성 유닛(131)은 자이로 센서(50)에 기초하여 반려동물의 행동패턴 판별 대상 데이터를 생성한다. 이때, 행동패턴 판별 대상 데이터는 자이로 추출 패턴을 x, y, z축 데이터에 기초하여 정규화하는 전처리 과정을 거쳐 기설정된 데이터 포맷에 부합시키도록 데이터를 가공하여 생성된다.
반려동물의 행동패턴은 제1상태 내지 제3상태를 포함하고, 제1상태 내지 제3상태는 써클링, 하울링, 릴렉스일 수 있다.
생체 정보 데이터 생성 유닛(132)은 웨어러블 센서(40)에 기초하여 반려동물의 생체 정보 데이터를 생성한다.
예를 들어, 반려동물의 생체 정보 데이터는 체온, 심박동수, 맥박, 혈압, 및 체질량 지수일 수 있다.
컨디션 데이터 생성 모듈(140)은 카메라(30)에 기초하여 반려동물의 컨디션 데이터를 생성한다.
예를 들어, 카메라(30)로부터 획득한 영상 또는 이미지를 통해 반려동물의 컨디션 또는 분리불안증상의 데이터를 생성한다.
이때, 반려동물의 컨디션 데이터는 흥분 여부, 스트레스 정조, 활동성, 수면양의 레코드로 구성된 데이터셋일 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 데이터 통합 분석부(200)의 블록도이다.
도 4를 참조하면, 반려동물 데이터 통합 분석부(200)는 위치 정보 데이터 분석 모듈(210), 상태 데이터 분석 모듈(220), 및 컨디션 분석 모듈(230)을 포함한다.
반려동물 데이터 통합 분석부(200)는 홀로 남겨진 반려동물의 주변에서 발생하는 정보를 실시간으로 분석한다. 이때, 반려동물 주변에서 발생할 수 있는 정보로는 반려동물의 위치 변화, 체온 및 심박수와 같은 생체 정보의 변화일 수 있다. 반려동물 데이터 통합 분석부(200)는 반려동물 데이터 생성부(100)의 반려동물 컨디션 판별 대상 데이터를 실시간으로 분석하여 반려동물 분석 데이터를 생성한다. 반려동물 분석 데이터는 반려동물식별ID와 매칭되어 Cloud DB(80)에 저장될 수 있다.
위치 정보 데이터 분석 모듈(210)은 위치 정보 데이터 생성 모듈(110)에서 컨디션 판별 대상으로 생성된 컨디션 판별 대상 데이터에 기초하여 반려동물의 위치 정보 데이터를 분석한다. 일 실시예에 있어서, 위치 정보 데이터 분석 모듈(210)은 카메라(30)로 획득한 영상정보에 기초한 제1 위치 정보 데이터 및 앵커(60)와 태그(70)로부터 획득한 정보에 기초한 제2 위치 정보 데이터를 동시에 고려하기 때문에 정확한 위치 정보 데이터를 분석할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 위치 정보 데이터 분석 모듈(210)은 기존에 반려동물에게 부착된 태그(60)와 반려동물의 생활공간에 부착된 앵커(70)로부터 삼각측량 방식에 기초하여 위치를 파악하는 기술에 비해서 위치 계산이 비교적 쉬워 연산량 및 전력 소모가 적다.
상태 데이터 분석 모듈(220)은 행동패턴 데이터 분석 유닛(221)과 생체 정보 데이터 분석 유닛(222)을 포함하고 있다.
먼저, 행동패턴 데이터 분석 유닛(221)은 카메라(30) 및 자이로 센서(50) 정보 중 적어도 하나에 기초하여 행동 패턴 판별 데이터를 분석할 수 있다.
카메라(30)에 기초한 영상 또는 이미지 처리 방법은 반려동물 영상의 윤곽선을 결정하고, 객체 영역을 분할하는 기법을 이용하여 객체 영역을 분할하게 된다. 그 후, 분리불안 영역을 분리하고 3차원 가시화를 위한 알고리즘과 표면 렌더링을 위한 특징점을 추출한다.
자이로 센서(50)에 기초한 자이로 추출 패턴을 이용하여 반려동물의 행동패턴을 분석할 수 있다. Cloud DB(80)에 저장된 자이로 추출 패턴과 자이로 센서(50)에 기초하여 추출된 자이로 추출 패턴의 유사도를 비교하여 반려동물의 행동 패턴 을 분석할 수 있다. 구체적으로 유사도를 비교하는 것은 도 6에서 후술한다.
생체 정보 데이터 분석 유닛(222)은 웨어러블 센서(40)의 정보에 기초하여 반려동물의 상태를 판단한다.
생체 정보 데이터는 반려동물마다 다르게 나타날 수 있고, 맥박, 혈압, 심박동수, 체질량 지수일 수 있다. 웨어러블 센서(40)에 기초하여 측정된 데이터가 Cloud DB(80)에 저장된 데이터와 다르다면 생체 정보 데이터 분석 유닛(222)은 반려동물에게 이상증상이 있다고 분석한다.
예를 들어, 반려동물에게 부착된 웨어러블 센서(40)의 정보에 기초하여 수집된 반려동물의 체온과 기설정된 반려동물의 적정체온을 비교하고 기설정된 반려동물의 체온과 다르다면 반려동물에게 이상증상이 있다고 분석한다.
컨디션 분석 모듈(230)은 행동패턴 데이터 분석 유닛(221)에서 판단된 데이터에 기초하여 반려동물의 분리불안증상 또는 컨디션을 분석한다. 행동 패턴 데이터 분석 유닛(221)으로부터 수신된 행동 패턴 판별 데이터와 카메라 영상정보에 기초하여 분리불안증상 또는 컨디션 중 적어도 하나를 분석한다.
예를 들어, 카메라(30)에 의해 반려동물이 짖거나, 활동성 감소, 물어뜯는 행동, 식욕부진, 수면양 감소의 행동이 촬영되었다면, 컨디션 분석 모듈(230)은 촬영된 영상을 분석하여 반려동물이 분리불안증상 또는 컨디션 하락의 증상을 보이고 있다고 분석한다. 이와 같이, 컨디션 분석 모듈(230)은 카메라에 기초한 영상정보뿐만 아니라 행동패턴 데이터 분석 유닛(221)에서 판단된 행동 패턴 판별 데이터를 동시에 고려함으로써 정확한 반려동물의 컨디션 및 분리불안증상을 분석할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 반려동물의 행동 패턴의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 행동패턴 데이터 분석 유닛(221)은 자이로 센서(50)의 추출 패턴에 기초하여 반려동물의 분리불안증상을 파악할 수 있다. 자세하게는 행동패턴 데이터 분석 유닛(221)은 자이로 센서(50)의 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴을 비교하여 반려동물의 제1상태 내지 제3상태 중 어떤 하나의 상태에 해당되는 판단한다. 제1상태 내지 제3상태는 써클링, 하울링, 릴렉스 일 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 반려동물 데이터 통합 분석부(200)의 유사도 비교 과정을 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 반려동물 데이터 통합 분석부(200)의 행동패턴 데이터 분석 유닛(221)은 자이로 센서(50)로부터의 추출 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴의 유사도를 비교하여 반려동물의 분리불안증상을 판별한다. 유사도는 제 1구간 내지 제 4구간으로 나뉘어지고, 유사도가 어느 하나의 구간에 해당되는지에 기초하여 반려동물의 분리불안 증상을 판단한다.
S11단계에서는 자이로 센서(50)로부터의 추출 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴의 유사도가 제1구간에 해당하는지 판단한다. 유사도가 제1구간에 해당된다면 S12단계로 넘어가게 되고, 해당하지 않는다면 반려동물 데이터 생성부(100)에서 자이로 센서(50)로부터 자이로 패턴을 재수집하도록 한다.
S12단계에서는 자이로 센서(50)로부터의 추출 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴의 유사도가 제2구간인 경우이다. 유사도가 제2구간에 해당된다면 S13단계로 넘어가게 되고, 해당하지 않는다면 S14단계로 넘어가게된다.
S13단계에서는 자이로 센서(50)로부터의 추출 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴의 유사도가 제3구간에 해당하는 경우이다. 유사도가 제3구간에 해당된다면 S17단계로 넘어가게 되고, 해당하지 않는다면 S14단계로 넘어가게된다.
S14단계에서는 행동패턴 데이터 분석 유닛(221)은 행동패턴 데이터 분석 유닛(221)이 자이로 센서(50)의 정보를 저장한다.
S15단계에서는 기설정된 알고리즘과 비교하여 상기 알고리즘을 업데이트시킨다.
S16단계에서는 S15단계에서 업데이트시킨 정보를 새로운 분리불안증상으로 저장한다.
S17단계에서는 자이로 센서(50)로부터의 추출 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴의 유사도가 제4구간에 해당하는 경우이다. 유사도가 제4구간에 해당된다면 S18단계로 넘어가게된다.
S18단계는 행동패턴 데이터 분석 유닛(221)은 반려 동물이 분리불안증상을 보이고 있다고 판단한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 모니터링 서비스 제공부(300)의 블록도이다.
도 7을 참조하면, 반려동물 모니터링 서비스 제공부(300)는 위치 정보 데이터 수신 모듈(310), 상태 데이터 수신 모듈(320), 및 컨디션 수신 모듈(330)을 포함한다.
반려동물 모니터링 서비스 제공부(300)는 관리자 단말(20)에 반려동물의 정보 혹은 반려동물의 이상증상을 제공한다. 반려동물 모니터링 서비스 제공부(300)는 기설정된 기능에 따라 이상증상의 발생을 관리한다.
먼저, 위치 정보 데이터 수신 모듈(310)은 RFID 리더로부터 태그(60)정보를 수신하고 기설정된 반려동물의 이상증상이 발생한 것을 판단되는 경우, 카메라(30)를 제어하여 이미지 촬영을 요청한다. 위치 정보 데이터 수신 모듈(310)은 관리자 단말(20)과 연동되고, 카메라(30)에 기초하여 촬영된 영상 또는 이미지 중 적어도 하나를 저장 및 관리 할 수 있다. 촬영된 영상 또는 이미지에 기초하여, 반려동물의 위치 정보 데이터를 사용자에게 송신할 수 있다.
상태 데이터 수신 모듈(320)은 행동패턴 데이터 수신 유닛(321)과 생체 정보 데이터 수신 유닛(322)을 포함한다. 상태 데이터 수신 모듈(320)은 RFID 리더로부터 카메라(30)와 웨어러블 센서(40), 자이로 센서(50) 중 적어도 하나의 정보를 수신하고 기설정된 반려동물의 이상증상이 발생한 것을 판단되는 경우, 카메라(30)를 제어하여 이미지 촬영을 요청한다.
상태 데이터 수신 모듈(320)은 관리자 단말(20)과 연동되고, 카메라(30)에 기초하여 촬영된 영상 또는 이미지 중 적어도 하나를 저장 및 관리 할 수 있다. 촬영된 영상 또는 이미지, 센서의 데이터에 기초하여, 반려동물의 행동패턴 및 생체 정보 데이터 뿐만 아니라 반려동물의 행동패턴 및 생체 정보 데이터로부터 제공받을 수 있는 반려동물의 분리불안증상까지 사용자에게 송신할 수 있다.
컨디션 수신 모듈(330)은 RFID 리더로부터 카메라(30) 및 자이로 센서(50) 중 적어도 하나의 정보를 수신하고 기설정된 반려동물의 이상증상이 발생한 것을 판단되는 경우, 카메라(30)를 제어하여 이미지 촬영을 요청한다.
컨디션 수신 모듈(330)은 관리자 단말(20)과 연동되고, 카메라(30)에 기초하여 촬영된 영상 또는 이미지 중 적어도 하나를 저장 및 관리 할 수 있다. 카메라(30) 및 자이로 센서(50) 중 적어도 하나의 데이터에 기초하여, 반려동물의 컨디션 또는 반려동물의 분리불안증상 중 적어도 하나를 사용자에게 송신할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 반려동물 추종 모니터링 방법을 단계적으로 도시한 순서도이다.
도 8을 참조하면, S21단계에서 반려동물 데이터 생성부(100)가 반려동물의 정보를 생성한다.
예를 들어, 앵커(70)와 태그(60)에 기초하여 반려동물의 위치 정보 데이터를 생성할 수 있고, 카메라(30)에 기초하여 반려동물의 위치 정보 데이터와 컨디션 정보를 생성할 수 있다. 웨어러블 센서(40)에 기초하여 반려동물의 생체 데이터 정보를 생성할 수 있고, 자이로 센서(50)에 기초하여 반려동물의 행동패턴을 생성할 수 있다.
S22단계에서 반려동물 데이터 생성부(100)가 전처리 과정을 통해 컨디션 대상 판별 데이터를 생성한다.
예를 들어, 앵커(70)와 태그(60), 카메라(30), 웨어러블 센서(40), 및 자이로 센서(50)로부터 생성된 데이터를 수집된 반려동물의 정보에 포함된 데이터에서 일정하지 않은 부분을 정규화하고 기설정된 데이터 포맷에 정합시키는 과정을 거쳐 컨디션 대상 판별 데이터로 생성한다. 이때, 컨디션 대상 판별 데이터로는 행동 패턴 판별 데이터, 생체 정보 판별 데이터, 위치 정보 데이터, 컨디션 및 분리불안증상 데이터 중 적어도 하나일 수 있다.
S23단계에서 반려동물 데이터 통합 분석부(200)가 컨디션 대상 판별 데이터와 Cloud DB(80)에 저장된 데이터를 비교하여 반려동물 분석 데이터를 생성한다.
예를 들어, 반려동물 데이터 통합 분석부(200)가 컨디션 대상 판별 데이터와 Cloud DB(80)에 저장된 데이터의 유사도를 비교하여 반려동물의 정보를 분석한다. 유사도가 높다면 반려동물에게 이상증상이 있다고 판단한다.
S24단계에서 반려동물 데이터 통합 분석부(200)가 Cloud DB(80)에 반려동물 분석 데이터를 저장하고 알고리즘을 업데이트한다.
예를 들어, 반려동물 데이터 통합 분석부(200)는 자이로 센서(50)에 기초한 자이로 추출 패턴을 Cloud DB(80)에 저장하고, Cloud DB(80)는 현재 추출된 자이로 추출 패턴에 기초하여 알고리즘을 업데이트 할 수 있다.
S25단계에서 반려동물 데이터 통합 분석부(200)가 비교 결과를 반려동물 모니터링 서비스 제공부(300)에 전송한다.
예를 들어, 반려동물 데이터 통합 분석부(200)에서 반려동물 분석 데이터에 기초하여 반려동물의 정보를 반려동물 모니터링 서비스 제공부(300)에 전송한다. 반려동물 모니터링 서비스 제공부(300)가 전송된 반려동물의 정보에 기초하여 관리자에게 반려동물의 이상증상을 제공한다.
본 출원은 컴퓨터에 반려동물 추종 모니터링 서버의 동작 방법으로서, 반려동물 데이터 생성부(100)가 수신된 반려동물의 정보에 기초하여 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하는 단계와, 반려동물 데이터 통합 분석부(200)가 컨디션 판별 대상 데이터를 분석하여 반려동물 분석 데이터를 생성하고, 반려동물 분석 데이터를 Cloud DB(80)에 저장하는 단계와, 반려동물 모니터링 서비스 제공부(300)가 반려동물 분석 데이터를 관리자 단말에 송신하는 단계 및 반려동물 컨디션 관리부(400)가 반려동물 분석 데이터 및 관리자 단말(20)에 기초하여 상기 반려동물의 분리불안증상 또는 컨디션 중 적어도 하나를 관리하는 단계를 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램을 제공한다.
10 : 반려동물 추종 모니터링 서버
11 : 반려동물 추종 모니터링 시스템
20 : 관리자 단말
30 : 카메라
40 : 웨어러블 센서
50 : 자이로 센서
60 : 태그
70 : 앵커
80 : Cloud DB
100 : 반려동물 데이터 생성부
110 : 데이터 수신 모듈
120 : 위치 정보 데이터 생성 모듈
130 : 상태 데이터 생성 모듈
131 : 행동패턴 데이터 생성 유닛
132 : 생체 정보 데이터 생성 유닛
140 : 컨디션 데이터 생성 모듈
200 : 반려동물 데이터 통합 분석부
210 : 위치 정보 데이터 분석 모듈
220 : 상태 데이터 분석 모듈
221 : 행동패턴 데이터 분석 유닛
222 : 생체 정보 데이터 분석 유닛
230 : 컨디션 분석 모듈
300 : 반려동물 모니터링 서비스 제공부
310 : 위치데이터 수신 모듈
320 : 상태 데이터 수신 모듈
321 : 행동패턴 데이터 수신 유닛
322 : 생체 정보 데이터 수신 유닛
330 : 컨디션 수신 모듈
11 : 반려동물 추종 모니터링 시스템
20 : 관리자 단말
30 : 카메라
40 : 웨어러블 센서
50 : 자이로 센서
60 : 태그
70 : 앵커
80 : Cloud DB
100 : 반려동물 데이터 생성부
110 : 데이터 수신 모듈
120 : 위치 정보 데이터 생성 모듈
130 : 상태 데이터 생성 모듈
131 : 행동패턴 데이터 생성 유닛
132 : 생체 정보 데이터 생성 유닛
140 : 컨디션 데이터 생성 모듈
200 : 반려동물 데이터 통합 분석부
210 : 위치 정보 데이터 분석 모듈
220 : 상태 데이터 분석 모듈
221 : 행동패턴 데이터 분석 유닛
222 : 생체 정보 데이터 분석 유닛
230 : 컨디션 분석 모듈
300 : 반려동물 모니터링 서비스 제공부
310 : 위치데이터 수신 모듈
320 : 상태 데이터 수신 모듈
321 : 행동패턴 데이터 수신 유닛
322 : 생체 정보 데이터 수신 유닛
330 : 컨디션 수신 모듈
Claims (15)
- 수신된 반려동물의 정보에 기초하여 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하는 반려동물 데이터 생성부;
상기 컨디션 판별 대상 데이터를 분석하여 반려동물 분석 데이터를 생성하고, 상기 반려동물 분석 데이터를 Cloud DB에 저장하는 반려동물 데이터 통합 분석부;
상기 반려동물 분석 데이터를 관리자 단말에 송신하는 반려동물 모니터링 서비스 제공부; 및
상기 반려동물 분석 데이터 및 관리자 단말에 기초하여 상기 반려동물의 분리불안증상 및 컨디션 중 적어도 하나를 관리하는 반려동물 컨디션 관리부를 포함하고,
상기 반려동물 데이터 통합 분석부는 상기 반려동물의 상태 데이터를 분석하는 상태 데이터 분석 모듈을 포함하고,
상기 상태 데이터 분석 모듈은 행동패턴 데이터 분석 유닛 및 생체 정보 데이터 분석 유닛을 포함하고,
상기 행동패턴 데이터 분석 유닛은 자이로 센서의 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴과 비교하여 상기 반려동물이 제1상태 내지 제3상태 중 어느 하나에 해당되는지 판단하고,
상기 제1상태 내지 제3상태는 각각 써클링, 하울링, 릴렉스를 포함하며,
상기 생체 정보 데이터 분석 유닛은 웨어러블 센서의 정보에 기초하여 상기 반려동물의 상태를 판단하는, 반려동물 추종 모니터링 서버. - 제1항에 있어서,
상기 반려동물 데이터 생성부는,
상기 반려동물의 정보를 수신하는 데이터 수신 모듈;
앵커와 태그 및 카메라 중 적어도 하나에 기초하여 상기 반려동물의 위치 정보 데이터를 생성하는 위치 정보 데이터 생성 모듈;
상기 자이로 센서 및 상기 웨어러블 센서 중 적어도 하나에 기초하여 반려동물 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하는 상태 데이터 생성 모듈; 및
상기 카메라에 기초하여 상기 반려동물의 컨디션 및 분리불안증상 데이터를 생성하는 컨디션 데이터 생성 모듈;
을 포함하는 반려동물 추종 모니터링 서버. - 제2항에 있어서,
상기 상태 데이터 생성 모듈은 행동패턴 데이터 생성 유닛 및 생체 정보 데이터 생성 유닛을 포함하고,
상기 행동패턴 데이터 생성 유닛은 상기 자이로 센서의 정보에 기초하여 행동 패턴 판별 대상 데이터를 생성하며,
상기 생체 정보 데이터 생성 유닛은 상기 웨어러블 센서의 정보에 기초하여 생체 정보 판별 대상 데이터를 생성하고,
상기 반려동물 컨디션 판별 대상 데이터는 상기 행동 패턴 판별 대상 데이터와 상기 생체 정보 판별 대상 데이터, 상기 반려동물의 위치 정보 데이터, 상기 반려동물의 컨디션 및 분리불안증상 데이터를 포함하는 반려동물 추종 모니터링 서버. - 제2항에 있어서,
상기 위치 정보 데이터 생성 모듈은,
상기 카메라의 영상정보에 기초하여 제1 위치 정보 데이터를 생성하고, 반려동물에게 부착된 상기 앵커와 상기 반려동물의 생활공간에 부착된 적어도 두 개 이상의 상기 태그로부터 삼각측량 방식에 기초하여 제2 위치 정보 데이터를 생성하며,
상기 반려동물의 위치 정보 데이터는 상기 제1 및 상기 제2 위치 정보 데이터에 기초하여 생성되는 반려동물 추종 모니터링 서버. - 제2항에 있어서,
상기 컨디션 데이터 생성 모듈은 상기 카메라를 이용하여 상기 반려동물의 컨디션을 모니터링하고,
상기 카메라는 360도 회전용 IP 카메라를 이용하는 반려동물 추종 모니터링 서버. - 제1항에 있어서,
상기 반려동물 데이터 통합 분석부는,
상기 반려동물의 위치 정보 데이터를 분석하는 위치 정보 데이터 분석 모듈; 및
분석된 상기 반려동물의 상태 데이터에 기초하여 상기 반려동물의 컨디션을 분석하는 컨디션 분석 모듈;
을 더 포함하는 반려동물 추종 모니터링 서버. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 행동패턴 데이터 분석 유닛은 상기 자이로 센서의 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴의 유사도를 비교하여 상기 반려동물의 분리불안증상을 판별하고,
상기 유사도는 제1구간 내지 제4구간 중 어느 하나의 구간에 해당되는지에 기초하여 상기 반려동물의 분리불안증상을 판단하는 반려동물 추종 모니터링 서버. - 제8항에 있어서,
상기 행동패턴 데이터 분석 유닛의 상기 유사도의 분석 구간은 제1구간 내지 제4구간으로 나뉘어지며,
상기 유사도가 제1구간에 해당하는 경우, 상기 행동패턴 데이터 분석 유닛은 상기 자이로 센서로부터 자이로 패턴을 재수집하도록 하고,
상기 유사도가 제2구간 및 제3구간에 해당하는 경우, 상기 행동패턴 데이터 분석 유닛은 상기 행동패턴 데이터 분석 유닛이 상기 자이로 센서의 정보를 저장하고 상기 기설정된 알고리즘과 비교하여 상기 알고리즘을 업데이트시키고 새로운 분리불안증상을 저장하며,
상기 유사도가 제4구간에 해당하는 경우, 상기 행동패턴 데이터 분석 유닛은 상기 반려동물이 상기 분리불안증상을 보이고 있다고 판단하는 반려동물 추종 모니터링 서버. - 제6항에 있어서,
상기 컨디션 분석 모듈은 상기 행동패턴 데이터 분석 유닛에서 판단된 데이터에 기초하여 상기 반려동물의 분리불안증상 및 컨디션을 분석하는 반려동물 추종 모니터링 서버. - 반려동물 추종 모니터링 서버의 동작 방법으로서,
반려동물 데이터 생성부가 수신된 반려동물의 정보에 기초하여 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하는 단계;
반려동물 데이터 통합 분석부가 상기 컨디션 판별 대상 데이터를 분석하여 반려동물 분석 데이터를 생성하고, 상기 반려동물 분석 데이터를 Cloud DB에 저장하는 단계;
반려동물 모니터링 서비스 제공부가 상기 반려동물 분석 데이터를 관리자 단말에 송신하는 단계; 및
반려동물 컨디션 관리부가 상기 반려동물 분석 데이터 및 관리자 단말에 기초하여 상기 반려동물의 분리불안증상 및 컨디션 중 적어도 하나를 관리하는 단계를 포함하고,
상기 반려동물 데이터 통합 분석부가 상기 반려동물 분석 데이터를 생성하는 단계는,
자이로 센서의 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴과 비교하여 상기 반려동물이 제1상태 내지 제3상태 중 어느 하나에 해당되는지 판단하는 단계; 및
웨어러블 센서의 정보에 기초하여 상기 반려동물의 상태를 판단하는 단계를 포함하고,
상기 제1상태 내지 제3상태는 써클링, 하울링, 릴렉스를 포함하는, 반려동물 추종 모니터링 서버의 동작 방법. - 제11항에 있어서,
상기 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하는 단계는,
데이터 수신 모듈이 상기 반려동물의 정보를 수신하는 단계;
위치 정보 데이터 생성 모듈이 앵커와 태그 및 카메라 중 적어도 하나에 기초하여 상기 반려동물의 위치 정보 데이터를 생성하는 단계;
상태 데이터 생성 모듈이 상기 자이로 센서 및 상기 웨어러블 센서 중 적어도 하나에 기초하여 상기 반려동물의 상태 데이터를 생성하는 단계; 및
컨디션 데이터 생성 모듈이 상기 카메라에 기초하여 상기 반려동물의 컨디션 및 분리불안증상 데이터를 생성하는 단계;
를 포함하는 반려동물 추종 모니터링 서버의 동작 방법. - 제11항에 있어서,
상기 반려동물 분석 데이터를 생성하는 단계는,
위치 정보 데이터 분석 모듈이 상기 반려동물의 위치 정보 데이터를 분석하는 단계;
상태 데이터 분석 모듈이 상기 반려동물의 상태 데이터를 분석하는 단계; 및
컨디션 분석 모듈이 분석된 상기 반려동물의 상태 데이터에 기초하여 상기 반려동물의 컨디션을 분석하는 단계;
를 포함하는 반려동물 추종 모니터링 서버의 동작 방법. - 반려동물 추종 모니터링 서버;
상기 반려동물 추종 모니터링 서버에 피드백 정보를 제공하는 관리자 단말을 포함하며,
상기 반려동물 추종 모니터링 서버는,
수신된 반려동물의 정보에 기초하여 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하는 반려동물 데이터 생성부;
상기 컨디션 판별 대상 데이터를 분석하여 반려동물 분석 데이터를 생성하고, 상기 반려동물 분석 데이터를 Cloud DB에 저장하는 반려동물 데이터 통합 분석부;
상기 반려동물 분석 데이터를 관리자 단말에 송신하는 반려동물 모니터링 서비스 제공부; 및
상기 반려동물 분석 데이터 및 관리자 단말에 기초하여 상기 반려동물의 분리불안증상 및 컨디션 중 적어도 하나를 관리하는 반려동물 컨디션 관리부를 포함하고,
상기 반려동물 데이터 통합 분석부는 상기 반려동물의 상태 데이터를 분석하는 상태 데이터 분석 모듈을 포함하고,
상기 상태 데이터 분석 모듈은 행동패턴 데이터 분석 유닛 및 생체 정보 데이터 분석 유닛을 포함하고,
상기 행동패턴 데이터 분석 유닛은 자이로 센서의 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴과 비교하여 상기 반려동물이 제1상태 내지 제3상태 중 어느 하나에 해당되는지 판단하고,
상기 제1상태 내지 제3상태는 각각 써클링, 하울링, 릴렉스를 포함하며,
상기 생체 정보 데이터 분석 유닛은 웨어러블 센서의 정보에 기초하여 상기 반려동물의 상태를 판단하는, 반려동물 추종 모니터링 시스템. - 컴퓨터에
반려동물 데이터 생성부가 수신된 반려동물의 정보에 기초하여 컨디션 판별 대상 데이터를 생성하는 단계,
반려동물 데이터 통합 분석부가 상기 컨디션 판별 대상 데이터를 분석하여 반려동물 분석 데이터를 생성하고, 상기 반려동물 분석 데이터를 Cloud DB에 저장하는 단계,
반려동물 모니터링 서비스 제공부가 상기 반려동물 분석 데이터를 관리자 단말에 송신하는 단계 및
반려동물 컨디션 관리부가 상기 반려동물 분석 데이터 및 관리자 단말에 기초하여 상기 반려동물의 분리불안증상 및 컨디션 중 적어도 하나를 관리하는 단계를 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램으로서,
상기 반려동물 데이터 통합 분석부가 상기 반려동물 분석 데이터를 생성하는 단계는,
자이로 센서의 정보와 기설정된 자이로 추출 패턴과 비교하여 상기 반려동물이 제1상태 내지 제3상태 중 어느 하나에 해당되는지 판단하는 단계; 및
웨어러블 센서의 정보에 기초하여 상기 반려동물의 상태를 판단하는 단계를 포함하고,
상기 제1상태 내지 제3상태는 써클링, 하울링, 릴렉스를 포함하는, 컴퓨터프로그램.
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| KR1020190139684A KR102304109B1 (ko) | 2019-11-04 | 2019-11-04 | 반려동물 추종 모니터링 서버 및 그 동작 방법 |
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