KR102310954B1 - 질병 확산 경로 예측 시스템 - Google Patents

질병 확산 경로 예측 시스템 Download PDF

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Abstract

개시된 기술은 질병 확산 경로 예측 시스템에 관한 것으로, 농가에 출입하는 차량을 촬영하여 상기 차량의 번호를 식별하고 상기 차량의 출입시간을 체크하여 상기 차량에 대한 출입정보를 생성하는 식별장치; 상기 농가의 출입구에 설치되고 상기 차량이 정차하면 약제를 분사하는 방역장치; 상기 출입정보를 토대로 상기 차량이 등록된 차량인지 검색하고, 기 등록된 차량인 경우 기 저장된 출입정보들에서 상기 차량에 대한 출입정보를 추출하는 데이터베이스; 상기 추출된 출입정보에 포함된 출입시간을 기준으로 상기 출입정보를 정렬하고 상기 데이터베이스에 저장된 복수개의 농가들에 대한 지리정보를 결합하여 상기 차량에 대한 이동경로를 생성하는 분석장치; 및 상기 이동경로 상에 위치한 특정 농가에서 질병이 발생하면 상기 차량을 상기 질병의 확산원인으로 판단하는 관제서버;를 포함한다. 따라서 질병의 확산원인을 예측하고 방역 효율성을 증가시키는 효과가 있다.

Description

질병 확산 경로 예측 시스템 {DISEASE SPREAD PATH PREDICTION SYSTEM}
개시된 기술은 차량에 의해 가축 질병이 확산되는 경로를 예측하는 시스템에 관한 것이다.
구제역, 아프리카돼지열병 등을 비롯한 법정 가축전염병은 전염성이 높고 매우 빠르게 확산될 수 있다. 축산 농가뿐만 아니라 사회경제적 손실비용을 줄이기 위해서는 가능한 짧은 시간 내에 즉각적인 대응 마련이 필요하다. 이미 가축전염병에 대한 확진이 공표된 축산 농가 및 지역에 대해서는 신속한 차단과 질병퇴치를, 아직 감염여부가 밝혀지지 않은 농가와 지역에 대해서는 질병확산 가능성을 확인하여 질병억제를 위한 선제적 조치가 필요하다.
감염된 동물이 임상징후를 보이기 전에 최대 며칠 동안 바이러스를 배설할 수 있고 감염개체가 회복되었다 하더라도 오랜 기간 동안 바이러스 보균자로 남아 있으므로 축산동물개체는 일종의 감염 저장고로 볼 수 있다. 또한, 백신이 제공하는 면역력은 효력기간의 제한이 있어 재검역 등의 세심한 관리가 포괄적이고 일관성 있게 진행되어야 하므로 발병이후의 대응조치뿐 아니라 예방을 위한 제어 및 모니터링이 상시 필요하다.
동물 간의 직접접촉 외에도 축산동물의 이동과 수송 및 이를 담당하는 축산관련 차량, 농가와 지역을 드나드는 각종 사료, 약품 공급 차량 등은 또 다른 질병 확산의 매개체로 작용할 수 있다.
축산시설을 출입하는 차량을 등록하고 차량무선인식장치(GPS단말기)를 장착하여 축산차량의 출입정보를 수집 및 분석, 관리하는 정보관리체계 방식의 가축방역관리체제로는 전염경로의 일부만 관리 할 수 있을 뿐 바이러스의 확산을 저지하는데 제한적이며, 감염경로 및 감염원을 찾기 위한 추적에 필요한 정보의 하나인 농가 및 지역을 드나드는 모든 다른 차량들의 정보와 경로의 누락으로 방역체계관리의 보완이 절실히 필요하다.
한국 공개특허 10-2015-0135656호(발명의 명칭 : 가축질병확산 방지를 위한 GIS기반 질병지도 제공 시스템 및 그 방법)를 참조하면 가축의 질병이 확산되는 경로를 지도정보로 제공하는 기술을 개시하고 있다. 그러나 이러한 시스템 및 방법은 질병의 감염원으로부터 확산된 인자들이 어디에서 발생한 것인지 파악하기 어렵도 이들 확산인자들이 농가에 질병을 확산하는 것을 예측하기 어려운 문제점이 있었다.
개시된 기술은 가축 질병이 확산되는 경로를 예측하고 특정 차량을 질병의 확산원인으로 판단하는 시스템을 제공하는데 있다.
상기의 기술적 과제를 이루기 위하여 개시된 기술의 제 1 측면은 농가에 출입하는 차량을 촬영하여 상기 차량의 번호를 식별하고 상기 차량의 출입시간을 체크하여 상기 차량에 대한 출입정보를 생성하는 식별장치, 상기 농가의 출입구에 설치되고 상기 차량이 정차하면 약제를 분사하는 방역장치, 상기 출입정보를 토대로 상기 차량이 등록된 차량인지 검색하고, 기 등록된 차량인 경우 기 저장된 출입정보들에서 상기 차량에 대한 출입정보를 추출하는 데이터베이스, 상기 추출된 출입정보에 포함된 출입시간을 기준으로 상기 출입정보를 정렬하고 상기 데이터베이스에 저장된 복수개의 농가들에 대한 지리정보를 결합하여 상기 차량에 대한 이동경로를 생성하는 분석장치 및 상기 이동경로 상에 위치한 특정 농가에서 질병이 발생하면 상기 차량을 상기 질병의 확산원인으로 판단하는 관제서버를 포함하는 질병 확산 경로 예측 시스템을 제공하는데 있다.
개시된 기술의 실시 예들은 다음의 장점들을 포함하는 효과를 가질 수 있다. 다만, 개시된 기술의 실시 예들이 이를 전부 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
개시된 기술의 일 실시예에 따르면 질병 확산 경로 예측 시스템은 질병의 확산시키는 차량을 특정하여 피해확산을 방지하는 효과가 있다.
또한, 질병의 잠복기에 따라 발병하는 시기를 토대로 농가의 질병발생을 예측하는 효과가 있다.
또한, 농가를 방문하는 다수의 차량들에 대한 방역 효율성을 증가시키는 효과가 있다.
도 1은 개시된 기술의 일 실시예에 따른 질병 확산 경로 예측 시스템에 대한 블록도이다.
도 2는 질병 확산 경로 예측 시스템의 구현 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 식별장치의 동작 단계를 나타낸 도면이다.
도 4는 제어장치에서 경로를 분석하는 것을 나타낸 순서도이다.
도 5는 교차점 분할 알고리즘의 예시를 나타낸 도면이다.
도 6은 질병의 확산 경로를 추적하기 위한 트리구조를 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제 1, 제 2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 그리고 "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다.
그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 따라서, 본 명세서를 통해 설명되는 각 구성부들의 존재 여부는 기능적으로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 개시된 기술의 일 실시예에 따른 질병 확산 경로 예측 시스템에 대한 블록도이다. 도 1을 참조하면 질병 확산 경로 예측 시스템은 식별장치(110), 방역장치(120), 데이터베이스(130), 분석장치(140) 및 관제서버(150)를 포함한다.
식별장치(110)는 농가에 출입하는 차량을 촬영하여 차량의 번호를 식별하고 차량의 출입시간을 체크한다. 식별장치(110)는 차량의 번호판을 촬영하는 카메라(110a)와 차량의 출입시간을 체크하는 타이머(110b)를 포함한다. 일 실시예로, 카메라(110a)가 차량의 번호판을 촬영할 수 있는 특정 영역 이내로 차량이 진입하면 식별장치(110)가 카메라(110a)를 구동하여 차량의 번호판을 촬영할 수 있다. 식별장치(110)는 촬영된 영상을 분석하여 차량의 번호를 식별한다. 종래의 여러 가지 이미지 분석 알고리즘을 적용하여 차량 번호판의 숫자를 인식하는 것이 가능하다.
한편, 식별장치(110)는 카메라(110a)가 구동하는 시점을 차량의 출입시간으로 체크할 수 있다. 예컨대, 카메라(110a)와 타이머(110b)는 서로 연결되어 있고 카메라(110a)가 영상을 촬영하는 것을 트리거로 하여 타이머(110b)가 출입시간을 체크할 수 있다.
한편, 식별장치(110)는 카메라(110a)가 촬영할 수 있는 영역 이내로 차량이 접근하는 것을 감지할 수 있다. 이러한 동작을 위해서 식별장치(110)는 여러 가지 종류의 센서(110c)를 이용할 수 있다. 예컨대, 식별장치(110)는 이미지센서, 적외선센서, 근접센서 및 초음파센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이미지센서는 카메라(11a)를 이용하거나 별도로 구비된 광전소자를 이용할 수 있다. 적외선센서를 이용하는 경우에는 일정 영역에 적외선을 조사하고 감지되는 물리량을 토대로 차량과 같은 물체가 접근하는 것인지 감지할 수 있다. 그리고 근접센서를 이용하는 경우에는 자기장이나 정전용량 값의 변화를 토대로 차량의 접근을 감지할 수 있다. 그리고 초음파센서를 이용하는 경우에는 초음파가 반사되는 딜레이에 따라 차량의 접근을 감지할 수 있다.
한편, 식별장치(110)는 차량의 영상을 토대로 인식한 차량의 번호와 출입시간을 해당 차량에 대한 출입정보로 생성한다. 식별장치(110)는 복수의 농가마다 설치되어 있는 것으로 각각의 식별장치에서 생성된 출입정보는 데이터베이스(130)에 저장된다.
방역장치(120)는 농가의 출입구에 설치되어 차량이 정차하면 약제를 분사함으로써 방역을 수행한다. 방역장치(120)는 일반적으로 축사나 돈사 등이 구비된 농가에서 가축의 질병 발병이나 확산을 방지하고자 농가를 방문하는 차량에 대한 방역을 수행하는 장치를 의미한다. 방역장치(120)는 일정 분량의 약제를 분사할 수 있는 노즐이 구비되어 있으며 출입구에 설치된 구동장치에 의해 자동으로 방역을 수행할 수 있다.
데이터베이스(130)는 식별장치(110)에서 수신한 출입정보를 토대로 차량이 등록된 차량인지 검색한다. 상술한 바와 같이 데이터베이스(130)는 각 농가에 설치된 복수의 식별장치들에서 출입정보를 수신한다. 출입정보에는 각 차량의 번호가 포함되어 있으므로 상기 차량과 서로 다른 복수의 차량에 대한 출입정보를 비교함으로써 등록된 차량인지 판단할 수 있다. 예컨대, 데이터베이스(130)는 식별장치(110)에서 수신한 상기 차량의 번호와 기 저장된 차량들의 번호를 비교하여 차량이 등록된 차량인지 검색할 수 있다. 즉, 저장된 차량들 중 특정 차량의 번호와 식별장치(110)에서 수신한 차량의 번호가 일치하면 등록된 차량으로 판단하는 것이다. 만약 차량의 번호가 저장된 차량들의 번호에서 검색되지 않으면 차량의 번호를 새로 저장할 수 있다.
한편, 데이터베이스(130)는 차량이 기 등록된 차량인 경우에는 해당 차량이 방문한 이력이 있는 농가들을 파악하는 것이 가능하다. 데이터베이스(130)는 사전에 복수개의 농가들에 대한 지리정보를 저장하고 있다. 차량은 각 농가를 이동할 수 있으며, 모든 농가를 방문할 수도 있고 일부의 농가만 선택적으로 방문할 수도 있다. 따라서, 해당 차량이 방문한 이력이 있는 농가가 어디인지 확인하고 이 농가들에 설치된 식별장치에서 수신된 출입정보들을 수신함으로써 차량에 대한 출입정보를 추출하는 것이 가능하다. 일 실시예로, 데이터베이스(130)는 복수개의 농가들에서 수신한 출입정보들에서 차량이 방문한 이력이 존재하는 일부 농가에서 수신된 출입정보를 필터링하고 여기에서 차량에 대한 출입정보를 추출할 수 있다. 그리고 차량의 출입정보를 저장할 수 있다.
분석장치(140)는 추출된 출입정보에 포함된 출입시간을 기준으로 출입정보를 정렬한다. 여기에서 추출된 출입정보는 상술한 바와 같이 데이터베이스(130)가 차량이 방문한 농가들로부터 수신한 출입정보들에서 해당 차량을 감지하여 생성된 출입정보만을 추출한 것을 의미한다. 분석장치(140)는 이러한 출입정보를 시간 순으로 정렬할 수 있다. 예컨대, 출입정보에 포함된 출입시간을 비교함으로써 시간 순으로 정렬할 수 있다.
시간의 순서를 기준으로 정렬된 것이기 때문에 하나의 농가에서 다른 시간대별로 복수의 출입정보가 추출될 수도 있다. 가량, 같은 날에 오전 오후로 2번 같은 농장을 차량이 방문하였다면 식별장치가 각각 방문한 시간에 따라 출입정보를 생성하고 이를 데이터베이스가 추출하고 분석장치가 이를 수신하여 시간 순으로 정렬할 수 있다.
한편, 분석장치(140)는 데이터베이스(130)에 저장된 농가들에 대한 지리정보를 수신한다. 그리고 시간 순으로 정렬된 출입정보와 각 농가들에 대한 지리정보를 결합하여 차량에 대한 이동경로를 생성한다. 여기에서 이동경로는 GIS 정보의 형태로 표현될 수 있다. 예컨대, 지도 상에 복수개의 농가들이 실제로 위치하는 지역에 표시되고 각 농가들의 위치를 노드로 하여 복수개의 노드들을 시간의 순서에 따라 방향성을 갖는 라인으로 연결하여 차량의 이동경로를 생성할 수 있다.
이동 경로를 생성하는데 있어서 분석장치(140)는 데이터베이스(130)에 저장된 복수의 질병에 대한 잠복기 정보를 이용할 수 있다. 즉, 잠복기를 기준으로 차량의 이동경로 중 질병 확산을 파악하기 위해 유효한 부분만을 추출하기 위해서 차량에 대한 전체 이동경로를 계산하고, 질병의 잠복기 만큼 앞선 날짜의 이동경로만 필터링하는 것일 수 있다. 예컨대, 질병이 발생한 날짜가 2019년 1월 10일이고 해당 질병의 잠복기가 3일이라면 분석장치는 차량에 대한 이동경로에서 1월 7일의 경로만을 추출할 수 있다.
한편, 분석장치(140)는 데이터베이스(130)에서 수신된 복수의 차량들에 대한 출입정보와 상기 차량의 출입정보를 비교하는 것이 가능하다. 즉, 차량의 이동경로와 일부 중복되는 경로를 가진 적어도 하나의 차량이 존재하는지 비교함으로써 질병이 차량을 매개로 어떻게 확산되는지 파악할 수 있다.
관제서버(150)는 이동경로 상에 위치한 특정 농가에서 질병이 발생하면 차량을 질병의 확산원인으로 판단한다. 관제서버(150)는 복수의 질병에 대한 잠복기 정보를 저장한다. 이러한 정보는 데이터베이스(130)에 저장될 수도 있다. 관제서버(150)는 관리중인 복수의 농가들 죽 특정 농가에서 질병이 발생하면 이 농가를 방문한 이력이 있는 차량을 검색하여 질병의 확산원인으로 판단할 수 있다. 즉, 차량이 확산시키는 질병인자가 농가에 전해지면 일정 시간의 잠복기를 거쳐 발현하게 되고 농가의 관리자로부터 질병 발명에 대한 정보를 입수하면 그 전에 농가를 방문했던 차량을 파악하여 질병의 확산원인으로 판단하는 것이다. 이때, 단순히 하나의 차량으로는 해당 차량이 질병을 옮기고 있는지 판단하기 어려우므로 농가의 질병 발병 여부와 차량 간의 접점의 유무, 농가 방문 시간을 토대로 잠복기를 역산하여 종합적으로 특정 차량이 질병의 확산원인이라고 판단하는 것이다.
이와 같이 관제서버(150)는 질병의 확산원인을 판단하기 위해서 차량의 이동경로와 타 차량의 이동경로를 분석한다. 일 실시예로, 관제서버(150)는, 벤틀리 오트만 알고리즘을 이용하여 차량들의 이동경로를 분석하여 교차점에 질병 발생 농가가 위치하는지 비교할 수 있다. 벤틀리 오트만 알고리즘과 같은 스윕라인 알고리즘을 이용하면 각 농가를 노드로 하여 라인을 연결할 수 있고 복수의 차량들의 이동경로에서 교차점을 추출할 수 있다.
도 2는 질병 확산 경로 예측 시스템의 구현 예를 나타낸 도면이다. 그리고 도 3은 식별장치의 동작 단계를 나타낸 도면이다. 먼저 도 2를 참조하면 시스템의 구성은 각 농가에 설치된 농가 출입차량인식장치와 방역분무장치, 이들 장치가 설치된 다수 농가의 차량 출입기록을 비교분석하고 추적 조회하는 프로세스 및 데이터베이스가 구축 된 서버장치, 분석결과를 사용자인터페이스로 조회 및 관리 할 수 있는 웹/앱 프로그램으로 이루어져 있다. 즉, 식별장치는 농가 출입차량인식장치로 구현할 수 있고, 방역장치는 방역분무장치로 구현할 수 있다. 그리고 데이터베이스와 분석장치는 서로 하나로 합쳐져서 데이터베이스가 구축된 서버장치로 구현될 수 있다. 그리고 관제서버는 웹서버 내지는 앱서버에서 동작하는 프로그램의 형태로 구현될 수 있다.
한편 도 3을 참조하면 각 농가의 출입구에 설치된 차량번호인식 및 방역차단 장치는 차량 진입 시 농가출입차량으로 등록된 차량인지의 여부와 무관하게 차량번호인식장치의 영상신호를 이용하여 차량의 존재여부를 검지하고, 출입 차량의 차량번호를 인식한 후, 소독절차에 따라 소독완료 후 차량출입 차단기를 개방한다. 구체적인 소독에 관한 기준은 별도로 존재하지 않으나, 농가에서 설정한 소속분무설정시간 및 분무시간을 측정값으로 포함하여 차단기의 제어여부, 제어신호, 소독여부, 출입차량의 차량번호인식결과, 출입영상, 출입시간, 출입농장 식별정보가 한 대의 차량이 농장을 들어오거나 나갈 때 마다 네트워크를 통해 서버로 전송처리를 할 수 있다.
한편, 차단방역을 위한 차량추적시스템 서버의 데이터는 앞서 도 1을 통해 설명한 바와 같이 거론한 각 농장으로부터 전송된 차량출입 시 마다 발생하여 전송되는 출입정보를 의미한다. 이들 출입정보를 기반으로 축산질병확산 방지를 위한 방역 및 추적정보로 집계 및 분석 처리를 한다. 임의 차량에 대한 시간 순으로의 농가이동경로, 임의 농가에 대한 특정기간동안 드나든 차량기록, 특정기간 내 동일위치를 통과한 차량 필터링 및 기록조회 등을 시간 축에 대해 조회하고 웹/앱 서비스를 제공할 수 있다.
도 4는 제어장치에서 경로를 분석하는 것을 나타낸 순서도이다. 그리고 도 5는 교차점 분할 알고리즘의 예시를 나타낸 도면이다. 먼저 도 4를 참조하면 차량의 이동경로 및 추적에는 벤틀리 오트만의 교차점알고리즘에 기반하여 라인의 설정 및 교차점 추출, 시간에 관한 교차로를 계수하고 순차적보고서를 추출한다.
먼저, 라인의 설정 및 교차점추출을 수행한다. 일 실시예로, 시간영역에서 각 차량에 대하여 이동시작점과 끝점으로 선분을 설정한다. 지리정보지도를 기준으로 한 농장의 위치는 선분을 구성하는 점에 해당한다. 이렇게 구성된 선분의 목록을 n 라인세그먼트로 본다.
여기에서 세그먼트 교차 알고리즘을 단순화한 Chazelle 등의 방식으로 N개의 disjoint red와 N개의 disjoint blue segments를 감안하여, O(N) 공간을 사용하여 O(N log N) 시간에 적/청 교차로를 계수하거나, 그 수에 비례하여 추가 시간으로 보고하는 방식으로 세그먼트를 사전 설정한다. 선분의 목록(차량의 이동경로)을 취하여 점 목록(방문경로농장)과 그 점에 교차하는 선분(동일지점을 경과한 차량)을 반환한다. 여기에서 선분의 목록은 차량의 이동경로를 의미하고 점 목록은 차량이 방문한 농장을 의미하고 교체하는 선분은 이동경로가 중복되는 차량을 의미한다. 교차점의 개수가 K일 때 O(NlogN+K)개의 조각으로 디컴포지션할 수 있다.
한편, 두 번째로 이동경로를 추적한다. 임의 시간영역에서 각 차량의 이동에 대한 교차점을 추출하였다면 가축 질병 확산 이동경로추적에서는 에지 세그먼트의 모든 교차점을 찾아 새 교차로를 추가하는 방식을 취하며 시간의 역순에 의한 차량이동경로인 라인세그먼트를 조회하는 것 뿐만 아니라 새 교차로정보를 트리구조로 연결하여 감염원의 영역을 찾는다. 마찬가지로 시간의 흐름으로 새 교차로정보를 트리구조로 구성하면 임상징후가 드러나기전이라 하더라도 선제조치가 필요한 지역에 대한 정보를 추출할 수 있다.
한편, 도 5를 참조하면 스윕라인을 교차하는 세그먼트의 상대적 순서를 추적할 수 있다. 예컨대, ei와 ej 사이의 교차점 Iij에 대해 (j > i+1 > 0) 2개의 새로운 정점 Vij와 Vji(각 가장자리 ei와 ej에 하나씩)를 추가할 수 있다. 각 가장자리 ek를 ek의 새 정점에서 결합된 두 개의 새 가장자리(in 및 ek)로 분할하고, 이러한 새로운 에지들을 스윕라인목록에 추가할 수 있다. 또한 다른 에지가 있는 ei와 ej가 다른 교차점을 새 in & out 에지에 재할당하는 방식을 사용한다. 즉, 교차점을 지나간 차량은 새로운 에지로 질병의 확산경로로 할당된다.
도 6은 질병의 확산 경로를 추적하기 위한 트리구조를 나타낸 도면이다. 도 6을 참조하면 경로 혹은 추적의 출발점이 되는 s1세그먼트는 분할된 s5와 s3가 새로운 에지가 된다. s5농장에서는 그 농장을 거쳐간 차량에 대한 라인세그먼트정보에 의해 s7과 s4를 새로운 정점으로 분할하는 방식이다. s1교차점은 그림에서와 같이 분할된 각 세그먼트에 확산됨을 목록으로 구현할 수 있다.
각 농가의 출입차량에 대한 정보와 결합하여 상대적 시간정보의 순으로 세그먼트 에지는 분할될 수 있으며 조회된 시간영역의 범위내에서 추적 혹은 예측을 위한 방향성 설정으로 트리구조가 구축된다. 추적의 경우 시간의 흐름에 의해 직전 교차로지점을 찾고 그 교차로 지점으로 들어오는 각 경로들이 감염원일 가능성이 있는 경로로서 해당하는 각 라인세그먼트들로 추적에지가 추가된다.
예측의 경우 시간의 흐름에 의해 출발교차로에서 다음 교차로를 찾고 그 교차로를 통과한 차량들의 각 라인세그먼트가 확산예측경로와 선제대응조치가 필요한 지역 및 농가가 된다. 모든 새로운 에지를 만날 때 마다 시간의 조건의 검색조건의 범위에 들어야 한다.
개시된 기술의 일 실시예에 따른 질병 확산 경로 예측 시스템은 이해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 개시된 기술의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
110 : 식별장치 120 : 방역장치
130 : 데이터베이스 140 : 분석장치
150 : 관제서버

Claims (11)

  1. 농가에 출입하는 차량을 촬영하여 상기 차량의 번호를 식별하고 상기 차량의 출입시간을 체크하여 상기 차량에 대한 출입정보를 생성하는 식별장치;
    상기 농가의 출입구에 설치되고 상기 차량이 정차하면 약제를 분사하는 방역장치;
    상기 출입정보를 토대로 상기 차량이 등록된 차량인지 검색하고, 기 등록된 차량인 경우 기 저장된 출입정보들에서 상기 차량에 대한 출입정보를 추출하는 데이터베이스;
    상기 추출된 출입정보에 포함된 출입시간을 기준으로 상기 출입정보를 정렬하고 상기 데이터베이스에 저장된 복수개의 농가들에 대한 지리정보를 결합하여 상기 차량에 대한 이동경로를 생성하는 분석장치; 및
    상기 이동경로 상에 위치한 특정 농가에서 질병이 발생하면 상기 차량을 상기 질병의 확산원인으로 판단하는 관제서버;를 포함하되,
    상기 관제서버는, 벤틀리 오트만 알고리즘을 이용하여 상기 차량의 이동경로와 타 차량의 이동경로를 분석하여 교차점과 일치하는 위치의 농가의 질병 발생 여부를 체크하는 질병 확산 경로 예측 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 식별장치는 상기 차량의 번호판을 촬영하는 카메라를 포함하는 질병 확산 경로 예측 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 식별장치는 상기 차량의 출입시간을 체크하는 타이머를 포함하는 질병 확산 경로 예측 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 식별장치는 이미지센서, 적외선센서, 근접센서 및 초음파센서 중 적어도 하나를 포함하고 상기 이미지센서, 적외선센서, 근접센서 및 초음파센서 중 적어도 하나를 이용하여 상기 차량이 일정 영역 이내로 접근하면 상기 차량을 촬영하고 상기 차량을 촬영한 시간을 상기 출입시간으로 체크하는 질병 확산 경로 예측 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터베이스는 상기 차량과 서로 다른 복수의 차량에 대한 출입정보를 저장하는 질병 확산 경로 예측 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터베이스는 상기 식별장치에서 수신한 상기 차량의 번호와 기 저장된 차량들의 번호를 비교하여 상기 차량이 등록된 차량인지 검색하는 질병 확산 경로 예측 시스템.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 데이터베이스는 상기 차량의 번호가 상기 저장된 차량들의 번호에서 검색되지 않으면 상기 차량의 번호를 저장하는 질병 확산 경로 예측 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 분석장치는 상기 데이터베이스에서 수신된 복수의 차량들에 대한 출입정보와 상기 차량의 출입정보를 비교하여 상기 차량의 이동경로와 일부 중복되는 경로를 가진 적어도 하나의 차량이 존재하면 상기 적어도 하나의 차량을 상기 질병의 확산원인으로 판단하는 질병 확산 경로 예측 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 분석장치는 상기 데이터베이스에 저장된 복수의 질병에 대한 잠복기 정보를 토대로 상기 이동경로에서 상기 질병의 확산을 판별하기 위한 일부의 경로를 필터링하는 질병 확산 경로 예측 시스템.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 관제서버는 상기 특정 농가에서 질병이 발생하면 상기 차량의 이동경로 및 상기 데이터베이스에 저장된 상기 질병의 잠복기 정보를 비교하여 상기 차량을 상기 확산원인으로 판단하는 질병 확산 경로 예측 시스템.
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