KR102415335B1 - 반려동물 건강상태 관리 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
반려동물 건강상태 관리 장치에 관한 것이며, 반려동물 건강상태 관리 장치는, 반려동물용 웨어러블 디바이스로부터 반려동물의 건강상태 정보를 수집하는 건강상태 정보 수집부, 상기 반려동물의 건강상태 정보를 이용하여 상기 반려동물의 건강 이상 여부를 판단하는 판단부, 상기 판단부의 판단 결과 반려동물의 건강의 이상이 검출된 경우, 반려동물의 보호자로 등록된 사용자 단말의 위치 정보를 고려하여 진료 가능한 동물 병원 및 동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성하는 생성부 및 생성된 상기 긴급의료정보를 사용자 단말로 제공하는 제공부를 포함할 수 있다.
Description
본원은 반려동물 건강상태 관리 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 들어 애완동물을 부양하는 사람들이 증가하고 있으며, 사회적으로 핵가족화나 1인 가구 증가 등의 영향으로 애완동물 부양에 대한 수요는 폭발적으로 증가하고 있다. 특히, 강아지나 고양이 같은 동물의 경우는 인간과 감정 등이 공유되어 깊은 애착관계가 형성되는바 반려동물이라고도 불리고 있다.
펫테크 (Pet Teach)란 반려동물 (Pet)과 기술 (Tech)의 합성어로 반려동물을 위한 ICT를 의미한다. 예를 들어, 인공지능 (AI), 사물인터넷 (IoT), 로봇 등의 첨단기술을 활용해 반려동물을 원격으로 관찰하거나 자동으로 사료를 급여하는 등 반려동물 케어(보살핌)를 지원할 수 있는 것을 말한다.
펫 테크 기술이 나날이 발달해 갈수록 그에 따른 제품들도 시장에 많이 나오는 것을 알 수 있다. 반려동물을 스마트폰으로 확인할 수 있는 CCTV '맘카'나 반려동물이 혼자 집에 있을 때 반려동물과 놀아줄 수 있는 기기 등이 있다.
이렇게 많은 펫 테크가 있지만 한국에서는 여전히 반려동물과 관련된 건강 관련 앱이 크게 발달되지 않은 부분이 많다. 반려동물의 건강 상태를 실시간으로 확인할 수 없기 때문에 반려동물이 아프다는 걸 깨닫고 병원에 진료를 받으러 가면 늦는 경우가 상당히 많다고 한다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제 10-2018-0040384호에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 현재 진료 가능한 동물병원의 현황 및 반려동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 제공하고, 반려동물에 장착된 장치를 통해 반려동물의 심박수, 혈압, 체온, 운동량 등을 실시간으로 모니터링하고, 담당 전문의와 상담할 수 있는 반려동물 건강상태 관리 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따르면, 반려동물 건강상태 관리 장치는, 반려동물용 웨어러블 디바이스로부터 반려동물의 건강상태 정보를 수집하는 건강상태 정보 수집부, 상기 반려동물의 건강상태 정보를 이용하여 상기 반려동물의 건강 이상 여부를 판단하는 판단부, 상기 판단부의 판단 결과 반려동물의 건강의 이상이 검출된 경우, 반려동물의 보호자로 등록된 사용자 단말의 위치 정보를 고려하여 진료 가능한 동물 병원 및 동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성하는 생성부 및 생성된 상기 긴급의료정보를 사용자 단말로 제공하는 제공부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 생성부는, 반려동물의 평시 건강상태정보, 반려동물의 종류, 크기, 연령, 사용자의 반려동물 양육정보 및 건강상태 이상 검출과 연계된 건강상태정보에 따라 동물병원 및 약국의 규모와 의료진의 정보를 고려하여 긴급의료정보를 생성할 수 있다.
또한, 반려동물 건강상태 관리 장치는 상기 사용자 단말로부터 상기 긴급의료정보에 포함된 동물병원 진료 접수 요청이 수신되면, 동물병원 단말로 진료 접수 요청 정보를 제공하고, 상기 동물병원 단말로부터 진료 접수 요청에 따른 진료 접수 처리 정보가 수신되면, 상기 진료 접수 처리 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는 접수 처리부를 더 포함할 수 있다.
또한, 반려동물 건강상태 관리 장치는, 상기 반려동물이 위치하고 있는 영역을 촬영하는 촬영장치로부터 획득되는 반려동물의 활동 정보를 수집하는 활동정보 수집부를 더 포함하되, 상기 판단부는, 이미지 분석 알고리즘에 수집된 상기 활동 정보를 적용하여 반려동물의 건강 이상을 판단할 수 있다.
또한, 상기 판단부는, 상기 건강상태 정보 및 활동 정보 예측 결과를 인공지능 기반의 진단 모델에 적용하여 복수의 질환 목록 중 어느 하나의 질환으로 상기 반려동물의 건강 이상을 판단하되, 상기 진단 모델은, 복수의 건강상태 정보 및 복수의 활동 정보를 입력으로 하고, 복수의 증상 목록을 출력으로 하는 인공지능 기반의 학습 모델일 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 반려동물 건강상태 관리 방법은, 반려동물용 웨어러블 디바이스로부터 반려동물의 건강상태 정보를 수집하는 단계, 상기 반려동물의 건강상태 정보를 인공지능 기반의 학습 모델에 적용하여 건강 이상 여부를 판단하는 단계, 판단 결과 반려동물의 건강의 이상이 검출된 경우, 반려동물의 보호자로 등록된 사용자 단말의 위치 정보를 고려하여 진료 가능한 동물 병원 및 동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성하는 단계 및 생성된 상기 긴급의료정보를 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 반려동물 건강상태 관리 방법은, 상기 사용자 단말로부터 진료 접수 요청이 수신되면, 동물병원 단말로 진료를 요청하고, 상기 동물병원 단말로부터 상기 진료 접수 요청에 따른 진료 접수 처리 정보가 수신되면, 상기 진료 접수 처리 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 긴급의료정보를 생성하는 단계는, 반려동물의 평시 건강상태정보, 반려동물의 종류, 크기, 연령, 사용자의 반려동물 양육정보 및 건강상태 이상 검출과 연계된 건강상태정보에 따라 동물병원 및 약국의 규모와 의료진의 정보를 고려하여 긴급의료정보를 생성할 수 있다.
또한, 반려동물 건강상태 관리 방법은, 상기 반려동물이 위치하고 있는 영역을 촬영하는 촬영장치로부터 획득되는 반려동물의 활동정보를 수집하는 단계를 더 포함하되, 상기 판단하는 단계는, 이미지 분석 알고리즘에 수집된 상기 활동정보를 적용하여 반려동물의 건강 이상 여부를 판단할 수 있다.
또한, 상기 판단하는 단계는, 상기 건강상태 정보 및 활동 정보 예측 결과를 인공지능 기반의 진단 모델에 적용하여 복수의 질환 목록 중 어느 하나의 질환으로 상기 반려동물의 건강 이상을 판단하되, 상기 진단 모델은, 복수의 건강상태 정보 및 복수의 활동 정보를 입력으로 하고, 복수의 증상 목록을 출력으로 하는 인공지능 기반의 학습 모델일 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 반려동물 건강상태 관리 시스템은, 반려동물의 몸통의 일부에 착용되어 반려동물의 건강상태 정보를 수집하는 반려동물용 웨어러블 디바이스, 상기 반려동물용 웨어러블 디바이스와 연계되고, 반려동물 건강상태 관리 장치로부터 반려동물 건강상태 관리 콘텐츠를 제공받는 사용자 단말 및 반려동물용 웨어러블 디바이스로부터 반려동물의 건강상태 정보를 수집하고, 반려동물의 건강의 이상이 검출된 경우, 반려동물의 보호자로 등록된 상기 사용자 단말의 위치 정보를 고려하여 진료 가능한 동물 병원 및 동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성하는 반려동물 건강상태 관리 장치를 포함할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 어플리케이션을 통해 반려동물의 건강상태를 간단하게 확인할 수 있고, 사용자가 반려동물의 건강 상태를 인지하지 못하더라도 실시간으로 반려동물의 건강 상태를 파악하고 건강의 이상을 검출하여, 담당 전문의에게 공지할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 이상이 발생한 반려동물의 건강 상태를 고려하여 진료 및 치료 여건을 갖춘 현재 진료 가능한 동물병원에 대한 정보를 제공하고, 반려동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 제공할 수 있다.
다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 반려동물 정보 입력 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 반려동물 건강 상태 정보 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 장치의 개략적인 블록도이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 반려동물 정보 입력 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 반려동물 건강 상태 정보 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 장치의 개략적인 블록도이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 방법에 대한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하에서는 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 시스템을 설명의 편의상 서비스 제공 시스템(1)이라 하기로 한다. 또한, 반려동물 건강상태 관리 장치는 설명의 편의상 서비스 제공 장치(10)라 하기로 한다. 한편, 이하에서 반려동물 건강상태 관리 장치(10)와 서비스 제공 장치(10)가 혼용하여 사용될 수 있다.
이하에서 설명되는 반려동물은 사람과 더불어 사는 동물로 고양이, 강아지, 토끼, 햄스터 등의 다양한 동물을 포함할 수 있다. 다만, 설명의 편의상 이하에서는 반려동물을 강아지(개)로 예를 들어 설명하고자 한다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 1을 참조하면, 서비스 제공 시스템(1)은 서비스 제공 장치(10), 사용자 단말(20), 반려동물용 웨어러블 디바이스(30), 동물병원 단말(40), 약국 단말(50)을 포함할 수 있다. 다만, 서비스 제공 시스템(1)의 구성이 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 서비스 제공 시스템(1)은 외부 서버(미도시)와 네트워크를 통해 연동될 수 있다. 외부 서버(미도시)는 기상청, 교통 정보 서버를 포함할 수 있다.
서비스 제공 시스템(1)은 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)에서 수집된 반려동물의 건강 상태 정보를 제공받아 실시간으로 반려동물의 건강상태를 체크할 수 있다. 또한, 서비스 제공 시스템(1)은 반려동물의 건강 이상이 발생될 경우 동물병원 단말(40)로 반려동물의 건강 이상 정보를 제공하여 빠르게 치료할 수 있도록 도움을 줄 수 있다. 서비스 제공 시스템(1)은 지병이 있는 반려동물과 주인, 반려동물과 함께하는 주인, 지속적인 진료가 필요한 반려동물을 위한 어플리케이션일 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 반려동물의 건강상태 정보를 수집할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 건강상태 정보를 인공지능 기반의 학습 모델에 적용하여 건강 이상 여부를 판단할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 판단 결과 반려동물의 건강의 이상이 검출된 경우, 반려동물의 보호자로 등록된 사용자 단말(20)의 위치 정보를 고려하여 진료 가능한 동물 병원 및 동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 생성된 긴급의료정보를 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다.
서비스 제공 장치(10), 사용자 단말(20), 반려동물용 웨어러블 디바이스(30), 동물병원 단말(40), 약국 단말(50) 상호간은 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
사용자 단말(20), 동물병원 단말(40), 약국 단말(50)은 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC 등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치일 수 있다.
본원에서의 서비스 제공 장치(10)는 임의의 사용자(예를 들면, 어플리케이션 기반 서비스의 회원)에게 반려동물의 건강 상태를 진단하고, 동물병원 및 약국 정보를 제공하고, 병원 접수 및 예약 등의 프로세스를 지원하고 사용자 단말(20)을 통해 반려동물과 함께 이용 가능한 콘텐츠들을 제공할 수 있도록 어플리케이션 기반 서비스를 제공하는 주체일 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 어플리케이션 기반 서비스를 제공하는 단말 또는 서버일 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20), 동물병원 단말(40) 및 약국 단말(50)과 데이터, 콘텐츠, 각종 통신 신호를 네트워크를 통해 송수신하고, 데이터 저장 및 처리의 기능을 가지는 모든 종류의 서버, 단말 또는 디바이스를 포함할 수 있다.
예시적으로, 서비스 제공 장치(10)는 복수의 반려동물과 함께 이용 가능한 콘텐츠를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)가 제공하는 어플리케이션 프로그램을 사용자 단말(20), 동물병원 단말(40) 및 약국 단말(50)이 다운로드하여 설치하고, 설치된 어플리케이션을 통해 복수의 반려동물과 함께 이용 가능한 콘텐츠가 제공될 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 복수의 반려동물과 함께 이용 가능한 콘텐츠의 각 기능의 서비스를 링크할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 복수의 반려동물과 함께 이용 가능한 콘텐츠를 이용하고자 하는 사용자의 회원정보를 관리할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(20)은 반려동물을 사육(소유)하는 보호자에 해당하는 주체가 보유하는 단말일 수 있다. 사용자 단말(20)은 서비스 제공 장치(10)에서 제공하는 설문항목에 대한 응답을 사용자 입력 정보로서 제공할 수 있다. 또한, 사용자 단말(20)은 반려동물 건강상태 관리 관련 콘텐츠 및 복수의 반려동물과 함께 이용 가능한 콘텐츠를 사용하는 사용자의 사용자 정보를 제공할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20) 반려동물 건강상태 관리 관련 콘텐츠 및 복수의 반려동물과 함께 이용 가능한 콘텐츠 관련 메뉴를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)가 제공하는 어플리케이션을 통해 건강상태 관리 관련 콘텐츠 및 복수의 반려동물과 함께 이용 가능한 콘텐츠가 제공될 수 있다. 또한, 사용자 단말(20)은 서비스 제공 장치(10)로부터 복수의 설문 항목을 제공받아 출력하고, 복수의 설문 항목에 대한 응답을 사용자의 입력 정보로서 서비스 제공 장치(10)로 제공할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)는 동물의 몸통(예를 들어, 목)에 착용되어, 반려동물의 상태 정보를 수집할 수 있다. 일예로, 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)는 메인 유닛 및 연결부를 포함할 수 있다. 메인 유닛(미도시)은 복수의 센서를 포함하고, 복수의 센서로부터 반려동물의 상태 정보를 수집할 수 있다. 또한, 메인 유닛(미도시)은 동물을 식별하기 위한 동물의 식별 정보를 저장할 수 있다. 일예로, 동물의 식별 정보는, 애완동물 등록번호, 소유자 이름, 소유자 연락처, 소유자 주소, 동물명, 모색, 품종, 생년월일, 성별, 중성화 여부, 소유자 단말 식별번호 등을 포함할 수 있다. 한편, 연결부(미도시)는 메인 유닛(미도시)으로부터 확장되고, 양 끝단이 상호 연결됨으로써 메인 유닛(미도시)이 반려동물의 목에 착용되도록 할 수 있다.
또한, 메인 유닛(미도시)은 복수의 광원을 포함하는 LED부(미도시)를 포함할 수 있다. LED부(미도시)는 특정 상황에 대응하여 서로 다른 빛을 발광할 수 있다. 복수의 광원은 서로 다른 빛을 발광할 수 있다. LED부(미도시)는 제어부(미도시)의 제어 신호에 기반하여 서로 다른 빛을 발광할 수 있다. 예시적으로, 제어부(미도시)는 LED부(미도시)의 구동을 제어할 수 있다. 일예로, 제어부(미도시)는 동물의 생체 정보에 이상 정보가 포함된 경우, LED부(미도시)에서 제1광원이 발광되도록 제어할 수 있다. 동물의 생체 정보는, 심박수 정보, 호흡량 정보, 혈압 정보, 맥박 정보, 체온 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하고, 제어부(미도시)는 생체 정보에 이상 정보에 예를 들어, 최대 심박수 이상의 심박수 정보, 최저 심박수 이하의 심박수 정보 등이 포함된 경우 제1광원(예를 들어, 오렌지 불빛의 광원)이 발광되도록 제어할 수 있다.
제어부(미도시)는 동물의 생체 정보를 수집하여 이상정보(예를 들어, 심박수, 호흡량, 생체 온도 등)의 이상이 있을 경우 LED부를 구동시켜 사용자에게 알림 정보를 제공하여 보다 빠르게 반려동물을 병원으로 데려가 치료받을 수 있도록 정보를 제공할 수 있다.
다른 일예로, 복수의 센서는, 동물의 생체 정보 및 동물의 움직임 정보를 포함하는 상태정보를 수집하기 위해 구비될 수 있다. 복수의 센서는, 가속도 센서, G-센서, 3축 가속도 센서, 로드셀, 6축 모션센서, 근전도 센서, 온도 센서, 광학 센서 등을 포함할 수 있다. 생체 신호는, 심박수 정보, 호흡량 정보, 혈압 정보, 맥박 정보, 체온 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 또한, 식별 정보는 애완동물 등록번호, 소유자 이름, 소유자 연락처, 소유자 주소, 동물명, 모색, 품종, 생년월일, 성별, 중성화 여부, 소유자 단말 식별번호 등을 포함할 수 있다. 또한, 복수의 센서는, 동물의 이동거리, 수면주기, 활동량, 운동량, 수면시간, 소모 칼로리 등을 측정(수집)할 수 있다.
또한, 본원의 실시예에 관한 설명에서 동물병원 단말(40)은 동물병원에 방문한 복수의 반려동물의 식별 정보, 진료 정보 등을 보유하여 통합 관리하고, 소정의 반려동물에 대한 진료 접수 및 진료 예약 절차 등을 처리하기 위해 동물병원 측이 보유하는 단말 또는 서버일 수 있다.
또한, 본원의 실시예에 관한 설명에서 약국 단말(50)은 반려동물의 의약품을 취급하는 약국에 방문한 복수의 반려동물의 식별 정보, 진료 정보, 처방전 정보 등을 보유하여 통합 관리하고, 소정의 반려동물에 대한 처방전 접수 절차 등을 처리하기 위해 약국 측이 보유하는 단말 또는 서버일 수 있다.
본원에서의 서비스 제공 장치(10)는 임의의 사용자(예를 들면, 어플리케이션 기반 서비스의 회원)에게 동물병원 또는 약국에서의 대기 정보를 제공하고 진료, 처방 등의 접수 프로세스를 지원하고 의료 관련 제반 사항 등을 사용자 단말을 통해 용이하게 관리할 수 있도록 어플리케이션 기반 서비스를 제공하는 주체일 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 어플리케이션 기반 서비스를 제공하는 단말 또는 서버일 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 장치(10)는 건강상태 관리 관련 콘텐츠 및 복수의 반려동물과 함께 이용 가능한 콘텐츠를 제공할 수 있다. 일예로, 건강상태 관리 관련 콘텐츠 및 복수의 반려동물과 함께 이용 가능한 동물병원 예약 콘텐츠, 약국 콘텐츠, 건강 상담 콘텐츠, 숙소 예약 콘텐츠, 여행 용품 키트 판매 콘텐츠, 반려견 유모차 대여 콘텐츠, 여행지 추천 콘텐츠, 차량 예약 콘텐츠, 채팅 콘텐츠 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 반려동물 정보 입력 인터페이스를 나타낸 도면이다. 참고로, 도 2는 서비스 제공 장치(10)에 의해 제공되는 어플리케이션 기반 서비스가 사용자 단말(20)에서 신규회원가입이 완료된 후에 제공되는 인터페이스일 수 있다.
도 2를 참조하면, 반려동물 정보 입력 인터페이스에는 반려동물의 식별 정보를 획득하기 위한 복수의 입력 항목이 포함될 수 있다. 예시적으로, 반려동물의 식별 정보를 획득하기 위한 복수의 입력 항목은 반려동물의 사진, 이름, 반려동물의 종류, 성별, 중성화 여부, 생년월일, 몸무게, 반려동물 품종 항목 등을 포함할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)의 식별 정보를 수신할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 복수의 입력 항목에 대한 응답인 제1사용자 입력 정보를 기반으로 반려동물 식별 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 복수의 입력 항목에 대한 응답으로 이름: 뽀삐, 반려동물 종류: 강아지, 성별: 암컷, 중성화 여부: 예, 생년월일: 2020년 01월 02일, 몸무게: 3kg, 반려동물 품종: 믹스라는 정보를 수신할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 제공받은 복수의 입력 항목에 대한 응답을 기반으로 반려동물의 식별 정보를 생성할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 사용자 정보를 획득할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 획득된 사용자 정보와 반려동물의 식별 정보를 연계하여 저장할 수 있다. 사용자 정보는 사용자 개인의 건강 정보, SNS 활동 정보, 검색 이력 정보, 생활환경 정보, 생활 패턴 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 건강 정보는, 사용자의 성별, 나이, 키, 몸무게, 인종, 국적, 흡연량, 음주량, 가족력, 직업, 생활습관, 운동여부, 개인질병과 관련된 이력, 약 복용 상태 정보 등을 포함할 수 있다. 사용자의 SNS 활동 정보는, 사용자 단말(20)의 식별번호와 연계되어 가입된 소셜네트워크에 게시한 게시물과 관련된 정보, 소셜네트워크에 업로드 되는 게시물에 대하여 좋아요, 보관 등과 관련된 사용자의 입력 정보를 포함할 수 있다. 또한, 검색 이력 정보는, 사용자가 웹 사이트를 이용하는 도중에 검색한 이력 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검색 이력 정보는, 사용자가 네이버, 다음, 구글 등의 포털 사이트를 이용하여 검색한 단어들을 수집한 정보일 수 있다. 또한, 생활 환경 정보는 사용자의 거주 지역, 회사, 학교 등의 지역, 소비 내역, 가구수(예를 들어, 1인가구, 2인 이상 가구) 등과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 또한, 생활 패턴 정보는, 사용자의 활동량(움직임량), 스트레스 정도, 카페인 섭취량, 음주 여부, 낮잠 여부, 기상 시간, 활동 시간, 취침 시간, 운동 여부 등을 포함할 수 있다. 또한, 사용자 정보는 사용자의 이전 반려동물 숙소 및 자동차 추천 콘텐츠 사용 이력 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 수신된 반려동물의 식별 정보 및 사용자 정보와 반려동물이 착용하고 있는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)의 식별정보를 연계하여 저장할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 소정의 시간 간격(예를 들어, 1초)으로 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 수집된 반려동물의 상태 정보를 사용자 정보에 포함된 ID 정보를 기준으로 하여 수집할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 식별 정보, 사용자 정보, 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)의 식별정보를 연계하여 저장함으로써, 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 수집되는 상태 정보의 분석 결과 건강 이상 정보가 나타난 경우, 보다 빠르게 알림 정보를 제공할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 반려동물의 건강상태 정보를 수집할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 네트워크를 통해 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 수집되는 건강상태 정보를 수집할 수 있다. 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 수집되는 건강상태 정보는, 체온, 혈압, 심박수, 맥박, 심전도, 호흡량, 혈중 농도, 병원 방문 이력 정보 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 병원 방문 이력은, 반려동물이 방문한 방문 일시 별로 분류(구획)되며, 각각의 병원 방문 이력에는 해당 동물병원 이름, 동물 병원 위치(주소), 영업 여부 정보, 의사 정보, 진료 정보, 처방 정보 등을 포함할 수 있다.
한편, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 복수의 증상 목록 항목을 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다. 복수의 증상 목록 항목은, 안구질환, 기침, 콧물, 토, 경련, 다리 절뚝임, 다리 떨림, 피부 이상 등의 항목을 포함할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 복수의 증상 목록 항목에 대한 사용자의 입력 정보를 수신하고, 사용자의 입력 정보를 고려하여 반려동물의 건강 상태를 예측할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 복수의 증상 목록 및 진료 이력 정보를 입력으로 하여 구축된 인공신경망 기반의 학습 모델에 사용자의 입력 정보(즉, 복수의 증상 항목에 대한 사용자의 입력 정보)를 적용하여 반려동물의 건강 상태를 예측할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 건강상태 정보를 인공지능 기반의 학습 모델에 적용하여 건강 이상 여부를 판단할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 복수의 반려동물의 건강상태 정보를 입력으로 하고, 건강 이상 유 또는 무를 출력으로 하는 인공지능 기반의 학습 모델을 구축할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 소정의 시간 간격마다 획득되는 반려동물의 생체 정보(예를 들어, 호흡, 맥박, 체온 등) 및 병원 방문 이력 정보를 포함하는 건강상태 정보를 인공지능 기반의 학습 모델에 적용하여 건강 이상 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 제1반려동물의 경우 병원 방문 이력 정보에는 건강 이상에 문제가 없었으나, 소정의 시간 간격마다 획득되는 반려동물의 복수의 생체 정보 중 어느 하나가 양호한 상태가 아니라고 판단되는 경우 제1반려동물의 건강에 이상이 생겼다고 판단할 수 있다. 반면, 서비스 제공 장치(10)는 제2반려동물의 경우 병원 방문 이력 정보에 선천적으로 심장이 약하다는 의료 정보가 포함되어 있는 경우, 소정의 시간 간격마다 획득되는 반려동물의 생체 정보 중 심박수 정보의 기준을 달리하여 제2반려동물의 건강 이상 여부를 판단할 수 있다. 즉, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 건강 이력 정보 및 현재 건강 상태 정보를 인공지능 기반의 학습 모델에 적용하여 건강 이상 여부를 판단할 수 있다. 일예로, 학습 모델은 딥 러닝 신경망일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니며, 기 개발되었거나 향후 개발되는 다양한 신경망 체계를 적용할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물이 위치하고 있는 영역을 촬영하는 촬영장치(미도시)로부터 획득되는 반려동물의 활동정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 촬영장치(미도시)는 반려동물이 생활하고 있는 영역 중 적어도 어느 한 곳에 구비될 수 있다. 촬영 장치(미도시)는 반려동물 CCTV(예를 들어, 홈캠)일 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 소정의 시간 간격(예들 들어, 1초)마다 촬영장치(미도시)로부터 반려동물의 활동정보를 수집할 수 있다. 즉, 활동정보는 반려동물의 해동, 움직임 등을 관찰한 영상(이미지) 정보를 포함할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 이미지 분석 알고리즘에 수집된 활동정보를 적용하여 반려동물의 건강 이상 여부를 판단할 수 있다. 일예로, 이미지 분석 알고리즘은 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks)일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니며, 기 개발되었거나 향후 개발되는 다양한 신경망 체계를 적용할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 활동정보를 이미지 분석 알고리즘에 적용하여 반려동물의 행동 패턴을 분석하고, 건강 이상 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 활동정보를 이용하여 반려동물의 걸음(보행) 정보를 유추할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 걸음(보행) 정보가 비정상 보행으로 판단되는 경우, 반려동물의 다리에 이상이 생긴 것으로 예측하여 건강 이상이 발생하였다고 판단할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 활동정보를 기반으로 배변 분석 및 감정 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 활동정보에 수집되는 영상(이미지)에서 배변의 상태, 색을 분석하여, 반려동물의 건강상태 정보를 예측할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물이 배변패드 또는 바닥에 배설한 배변 이미지가 포함된 반려동물의 활동정보를 수집할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 이미지 분석 알고리즘에 수집된 활동정보를 적용하여 배변 분석을 수행하고, 배변의 상태 및 색을 기반으로 반려동물의 건강 이상 여부를 판단할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 배변의 상태가 설사인 경우, 반려동물의 건강에 이상이 생긴 것으로 판단할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 짖음, 울음소리를 기반으로 반려동물의 감정을 유추할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 촬영장치(미도시)에 포함된 마이크로부터 획득되는 반려동물의 짖음, 울음소리 정보가 수집된 활동정보를 수집할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 복수의 반려동물의 짖음 및 울음소리를 적용하여 구축된 학습모델에 수집된 짖음 및 울음소리를 적요하여 해당 반려동물의 감정을 유추할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 활동정보를 이미지 분석 알고리즘에 적용하여 반려동물의 생활 패턴을 예측할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 활동정보 및 건강상태 정보를 고려하여 반려동물의 수면시간, 활동시간, 활동량 등을 포함하는 생활 패턴을 예측할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 건강상태 정보 및 활동 정보 예측 결과를 인공지능 기반의 진단 모델에 적용하여 복수의 질환 목록 중 어느 하나의 질환으로 반려동물의 건강 이상을 판단할 수 있다. 복수의 질환 목록은, 안구질환, 신경성 질병, 대사성질환, 종 특이적 질병, 근육 및 뼈 질환 등을 포함할 수 있다. 이때, 진단 모델은 복수의 건강상태 정보 및 복수의 활동 정보를 입력으로 하고, 복수의 증상 목록을 출력으로 하는 인공지능 기반의 학습 모델일 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 전술한 진단모델은 비지도 학습 기반의 군집 알고리즘을 이용하여 구축된 학습 모델일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
비지도 학습이란 학습용 데이터를 구축하는 것이 아닌 데이터 자체를 분석하거나 군집하면서 학습하는 알고리즘을 의미한다. 서비스 제공 장치(10)는 군집 알고리즘에 기초하여 반려동물의 건강상태 정보 및 활동 정보 예측 결과와 복수의 질환 목록 중 어느 하나로 진단한 진단 결과를 군집하여 산출할 수 있다.
예시적으로 비지도 학습을 위한 군집 알고리즘에는 로지스틱 회귀 알고리즘, 랜덤 포레스트 알고리즘, SVM(Support Vector Machine)알고리즘, 의사결정 알고리즘 및 군집 알고리즘이 이용될 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 상술한 알고리즘 외에도 Extra Tree알고리즘, XG Boost알고리즘 및 Deep Learning 알고리즘, K-means 클러스터링 알고리즘, SOM(Self-Organizing-Maps) 알고리즘 EM & Canopy 알고리즘과 같은 군집 알고리즘을 통해 비지도 학습을 수행할 수 있다. Random Forest알고리즘은 수많은 Decision Tree들이 Forest를 구성하여 각각의 예측결과를 하나의 결과변수로 평균화하는 알고리즘이고, SVM알고리즘은 데이터의 분포공간에서 가장 큰 폭의 경계를 구분하여 데이터가 속하는 분류를 판단하는 비확률적 알고리즘이다. Extra Tree알고리즘은 Random forest와 비슷하나 속도가 Random forest에 비해 빠른 알고리즘이며, XGBoost알고리즘은 Random Forest의 Tree는 독립적이라면 XGBoost의 Tree의 결과를 다음 트리에 적용하는 boost방식의 알고리즘이다. Deep Learning알고리즘은 다층구조의 Neural Network을 기반으로 변수의 패턴이 결과에 미치는 영향을 가중치로 조절하며 학습하는 알고리즘이다. 또한, K-means 클러스터링 알고리즘은 전통적인 분류기법으로 대상집단을 거리의 평균값(유사도)을 기준으로 K개의 군집으로 반복 세분화하는 기법이고, SOM알고리즘은 인공신경망을 기반으로 훈련집합의 입력 패턴을 가중치로 학습하여 군집화하는 기법이다. 또한 EM & Canopy 알고리즘은 주어진 초기값으로 가능성이 최대인 것부터 반복 과정을 통해 파라미터 값을 갱신하여 군집화 하는 기법을 의미한다.
한편, 서비스 제공 장치(10)는 복수의 반려동물의 유형(예를 들어, 강아지, 고양이, 토끼, 돼지, 말, 소 등)에 대응하여 각기 다른 건강상태 정보 및 활동 정보 예측 결과를 기반으로 진단 모델을 구축할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 건강상태 정보 및 활동 정보 예측 결과에 대응하여 수의사가 진단한 진단 결과를 고려하여 복수의 질환 목록 중 어느 하나의 질환으로 반려동물의 건강 이상을 판단하는 것일 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물이 동물병원에 방문하기 이전에, 반려동물의 건강상태 정보 및 활동 정보 예측 결과를 진단 모델에 적용하여, 복수의 질환 중 어느 하나로 건강 이상을 판단(예측)할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 병원 방문 이전에 반려동물의 건강 이상 상황을 판단(예측)함으로써, 동물병원 및 약국에 대한 정보를 포함하는 긴급의료정보 생성시보다 정확한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 미리 반려동물의 건강 이상 상황을 판단(예측)하여 반려동물이 동물병원에 도착하기 이전에 해당 건강 이상 상황의 진료를 동물 병원 단말(40)로 제공하여 수의사가 해당 질병을 미리 대처할 수 있도록 할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 수집된 반려동물의 건강상태 정보 및 사용자 단말(20)로부터 수집된 반려동물의 복수의 증상 목록에 대한 사용자 입력 정보를 진단 모델에 반려동물의 건강 이상 여부를 판단할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 장치(10)는 판단 결과 반려동물의 건강의 이상이 검출된 경우, 반려동물의 보호자로 등록된 사용자 단말(20)의 위치 정보를 고려하여 진료 가능한 동물 병원 및 동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성할 수 있다. 달리 말해, 긴급의료정보는 현재 진료 가능한 동물병원의 정보 및 동물용 약을 구비하는 약국에 대한 정보가 포함된 리스트일 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)의 위치 정보를 기반으로 미리 설정된 범위 이내(예를 들어, 반경 10km 이내)에 위치하는 동물병원 및 약국 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 사용자가 지정한 위치를 기반으로 미리 설정된 범위 이내(예를 들어, 5km 이내)에 위치하는 동물병원 및 약국 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 사용자가 반려동물과 함께 있지 않을 경우를 고려하여, 사용자가 지정한 위치를 기반으로 긴급의료정보를 생성할 수 있다.
구체적으로, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 평시(평상시) 건강상태정보, 반려동물의 종류, 크기, 연령, 사용자의 반려동물 양육정보 및 건강상태 이상 검출과 연계된 건강상태정보에 따라 동물병원 및 약국의 규모와 의료진의 정보를 고려하여 긴급의료정보를 생성할 수 있다. 일예로, 반려동물의 평시(평상시) 건강상태 정보는, 미리 설정된 시간 범위(예를 들어, 일주일) 동안에 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 수집되는 정보를 기반으로 생성될 수 있다. 즉, 반려동물의 평시 건강상태 정보는, 미리 설정된 시간 범위 동안에 획득되는 건강상태 정보의 평균 수치일 수 있다.
또한, 반려동물의 종류, 크기, 연령은 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)에 저장된 동물의 식별 정보로부터 수집되는 정보일 수 있다. 또한, 도 2에 도시된 반려동물의 식별 정보에 포함된 정보일 수 있다. 한편, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 종류, 크기, 연령 중 적어도 어느 하나의 정보가 획득되지 않은 경우, 반려동물이 위치하고 있는 영역을 촬영하는 촬영장치(미도시)로부터 획득되는 반려동물의 활동정보에 포함된 반려동물의 영상(이미지)을 이미지 분석 알고리즘에 적용하여 반려동물의 종류, 크기, 연령 중 적어도 어느 하나를 도출할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 활동정보에 포함된 반려동물의 형태를 분석하여, 반려동물의 품종, 크기, 치아 상태를 분석하여 예측되는 연령(나이)을 예측할 수 있다. 즉, 서비스 제공 장치(10)는 어느 하나의 정보가 수집되지 않은 경우, 수집된 정보들을 분석하여 수집되지 않은 정보를 예측(도출)할 수 있다.
달리 말해, 서비스 제공 장치(10)는 1차적으로 사용자 단말(20)의 위치 정보를 고려하여 진료 가능한 동물 병원 및 동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보가 포함된 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 평시(평상시) 건강상태정보, 반려동물의 종류, 크기, 연령, 사용자의 반려동물 양육정보 및 건강상태 이상 검출과 연계된 건강상태정보를 고려하여 1차로 생성된 리스트에서 필요한 정보만을 도출하여 긴급의료정보를 생성할 수 있다.
한편, 또한, 서비스 제공 장치(10)는 사용자가 미리 설정한 복수의 동물병원 및 약국 이용 후기 평가 항목에 대응하여 각기 다른 가중치를 부여하고 가중치에 따른 연산 결과에 기반하여 동물병원 및 약국을 포함하는 긴급의료정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 미리 설정한 복수의 동물병원 및 약국 이용 후기 평가 항목은 평점, 좋아요 수, 리뷰 수, 리뷰 정보에 포함된 키워드의 정보, 성별, 나이, 사는 곳, 사용자 선호 취향 항목, 반려견 정보(예를 들어, 종류, 품종, 성향, 성별, 나이 등) 등을 포함할 수 있다. 사용자는 가장 높은 가중치를 부여하고자 하는 평가 항목을 선택할 수 있다.
예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 사용자가 선택한 복수의 동물병원 및 약국 이용 후기 평가 항목에 대응하여 각기 다른 가중치를 부여하고, 동물병원 및 약국 추천 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 반려견 정보에 제1가중치를 부여하고, 사는 곳에 제2가중치를 부여하고, 리뷰 정보에 포함된 키워드의 정보에 제3가중치를 부여하고자 하는 사용자 입력 정보를 수신할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 사용자 입력 정보에 기반하여, 반려견 정보에 제1가중치를 부여하고, 사는 곳에 제2가중치를 부여하고, 리뷰 정보에 포함된 키워드의 정보에 제3가중치를 부여하여 동물병원 및 약국 추천 리스트를 생성할 수 있다. 달리 말해, 서비스 제공 장치(10)는 사용자가 가중치를 부여하고자 하는 항목에 대응하는 동물병원 및 약국 이용 후기 정보에 점수를 부여하고 총합이 가장 높은 동물병원 및 약국 정보를 우선하여 추천 리스트를 생성할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 생성된 긴급의료정보를 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다. 사용자 단말(20)은 복수의 동물병원 및 약국 정보가 포함된 긴급의료 정보를 출력하고, 사용자는 긴급의료 정보 중 진료 예약을 수행할 어느 하나의 병원 또는 약국을 선택할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 병원 또는 약국을 선택한 사용자의 입력 정보가 수신되는 경우, 해당 동물병원 단말(40) 또는 약국 단말(50)로 사용자의 입력 정보를 제공할 수 있다. 사용자 단말(20)은 서비스 제공 장치(10)로부터 제공받은 콘텐츠 및 정보를 출력할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 진료 접수 요청이 수신되면, 동물병원 단말(40)로 진료를 요청할 수 있다. 일예로, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 진료 희망 시간을 포함하는 사용자 입력 정보를 수신할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 진료 희망 시간 및 진료 접수 요청 정보를 동물병원 단말(40)로 제공할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는, 동물병원 단말(40)로부터 진료 접수 현황 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 진료 접수 현황 정보는, 동물 병원 단말(40)과 연계된 동물병원에 기 접수된 반려동물의 수 정보 및 동물 병원 단말(40)과 연계된 동물병원 대기 반려동물 각각의 진료 유형 정보를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 반려동물의 진료 유형 정보는, 해당 반려동물의 식별 정보, 질병 이력 정보, 기 방문 이력 정보, 해당 반려동물에 대한 진료 접수 시 제공된 상세 증상 정보 등을 포함할 수 있다. 이러한, 반려동물의 진료 유형 정보는 후술하는 진료 시간 예측 알고리즘의 생성시 학습 데이터로 활용되거나 생성된 진료 시간 예측 알고리즘에 인가되는 입력 데이터일 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는, 진료 접수 현황 정보에 기초하여 진료 희망 시간에서의 예상 대기 시간을 산출할 수 있다. 일예로, 서비스 제공 장치(10)는, 대기 반려동물들의 진료 유형 정보에 기초하여 대기 반려동물 각각의 예상 진료 시간을 산출할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는, 대기 반려동물 각각의 예상 진료 시간을 합산한 결과에 기초하여 사용자 단말(20)의 사용자의 진료 희망 시간에서의 예상 대기 시간을 산출하는 것일 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 장치(10)는, 복수의 대기 반려동물로부터 수집된 진료 유형 정보에 기초하여 학습된 진료 시간 예측 알고리즘을 기초로 하여 대기자 각각의 예상 진료 시간을 산출하고, 나아가 대기 반려동물 각각의 예상 진료 시간을 합산하여 사용자 단말(20)의 사용자의 진료 희망 시간에서의 예상 대기 시간을 산출하는 것일 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 전술한 진료 시간 예측 알고리즘은 기계 학습(Machine Learning), 딥 러닝(Deep Learning) 등의 인공 지능 기반의 학습을 통해 생성되는 것일 수 있다. 예를 들어, 진료 시간 예측 알고리즘은 복수의 대기자(환자)로부터 수집된 진료 유형 정보를 학습 데이터(학습 파라미터)로 하고, 해당 복수의 대기자(환자) 각각에 대하여 수집된 실제 진료 소요 시간 정보를 라벨(Label) 데이터로 하는 지도 학습 기반의 학습 방식에 의해 생성되는 것일 수 있다. 참고로, 지도 학습(Supervised Learning)은 데이터에 대한 명시적인 정답 정보인 라벨(Label)이 주어진 상태에서 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 본원에서는 종래에 이미 공지되었거나 향후 개발되는 다양한 지도 학습 알고리즘 모델이 적용될 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는, 사용자 단말(20)로 예상 대기 시간을 포함하는 진료 대기 정보를 제공할 수 있다. 예상 대기 시간은 진료 유형 정보에 기초하여 대기 반려 동물 각각의 예상 진료 시간 정보를 포함할 수 있다. 즉, 서비스 제공 장치(10)는 대기 반려동물 각각의 예상 진료 시간을 합산하여 사용자 단말(20)로부터 제공받은 사용자의 진료 희망 시간에서의 예상 대기 시간을 산출할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 동물병원 단말(40)로부터 진료 접수 요청에 따른 진료 접수 처리가 수신되면, 진료 접수 처리 정보를 사용자 단말(20)로 전송할 수 있다. 진료 접수 요청은 반려동물의 식별 정보 및 상세 증상 정보를 포함할 수 있다. 달리 말해, 진료 접수 요청은, 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 수집된 건강상태 정보 및 반려동물의 건강 이상 예측 결과를 포함할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는, 진료 접수 요청을 동물병원 단말(40)로 전송할 때, 사용자 단말(20)로부터 기 확보된 반려동물의 식별 정보가 존재하는 경우, 기 확보된 반려동물의 식별 정보를 병원 단말(40)로 전송할 수 있다. 본원의 구현예에 따라 진료 접수 요청 시 기 확보된 반려동물의 식별 정보의 동물병원 단말(40)에 대한 전송 여부는 사용자 단말(20)에 인가되는 기존 반려동물 식별 정보 활용에 대한 선택 입력에 기초하여 결정되는 것일 수 있다.
동물병원 단말(40)은 서비스 제공 장치(10)로부터 요청된 진료 접수에 기초하여 사용자 단말(20)의 사용자에 대한 진료 접수를 처리하고, 진료 접수 처리 정보를 생성할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는, 동물병원 단말(40)로부터 사용자의 진료 접수 요청에 따른 진료 접수 처리 정보를 수신하고, 수신된 진료 접수 처리 정보를 동물병원 단말(40)로 전송할 수 있다.
즉, 서비스 제공 장치(10)는 사용자가 동물병원에 직접 방문하기 이전에 예상 대기시간 정보를 제공하고, 병원에 실제로 도착하기 전 진료 접수를 원격에서 미리 처리할 수 있는 접수 스마트 오더 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 서비스 제공 장치(10)는 사용자 입력 정보에 기반하여 동물병원의 식별 정보와 함께 의약품 처방 정보를 약국 단말(50)로 제공할 수 있다. 약국 단말(50)은 반려동물을 위한 의약품을 취급하는 약국의 단말일 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 동물병원에 가지 않고 복용약 또는 바르는 약 등으로 반려동물의 치료가 가능할 경우, 동물병원 단말(40)로 반려동물의 건강상태 정보를 제공하고, 동물병원 단말(40)은 해당 반려동물의 의약품 처방 정보를 약국 단말(50)로 제공할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 사용자의 위치 정보 및 의약품 처방 정보가 제공된 약국 단말(50)이 위치하는 약국의 위치 정보에 기초하여 약 배달 주문 정보를 생성할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 약 배달 주문 정보를 약 배달 서비스 단말(미도시)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 약 배달 서비스 단말(미도시)은 배달 업체 단말일 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 반려동물 건강 상태 정보 인터페이스를 나타낸 도면이다.
예시적으로 도 4a를 참조하면, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 수집되는 반려동물의 체온 정보를 그래픽 및 수치화하여 제공할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 미리 설정된 기준 값에 대응하여 반려동물의 체온 상태를 평가할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 건강상태 정보를 수집하고, 건강상태 정보에 포함된 체온 정보를 미리 설정된 기준값에 대응하여, 위험 또는 양호로 반려동물의 체온 상태를 평가할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 미리 설정된 기준값 범위 내에 체온 정보가 포함되는 경우를 양호로 판단하고, 미리 설정된 기준값 범위 미만 및 초과인 경우, 반려동물의 체온 상태를 위험으로 판단할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 수집되는 반려동물의 폐활량 정보를 그래픽 및 수치화하여 제공할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 미리 설정된 기준값에 대응하여 반려동물의 폐활량 상태를 평가할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 획득되는 건강상태 정보에 포함된 복수의 정보 중 적어도 어느 하나를 고려하여 반려동물의 폐활량 상태를 평가할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 미리 설정된 기준값 범위 내에 폐활량 정보가 포함되는 경우를 양호로 판단하고, 미리 설정된 기준값 범위 미만 및 초과인 경우, 반려동물의 폐활량 상태를 위험으로 판단할 수 있다.
또한, 도 4b를 참조하면, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 수집되는 반려동물의 심박수를 그래픽 및 수치화하여 제공할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 미리 설정된 기준값에 대응하여 반려동물의 심박수 상태를 평가할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 미리 설정된 기준값 범위 내에 심박수 정보가 포함되는 경우를 양호로 판단하고, 미리 설정된 기준값 범위 미만 및 초과인 경우, 반려동물의 심박수 상태를 위험으로 판단할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 수집되는 반려동물의 칼로리 소모 정보를 그래픽 및 수치화하여 제공할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 미리 설정된 기준값에 대응하여 반려동물의 칼로리 소모 상태를 평가할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 획득되는 반려동물의 건강상태 정보 및 사용자 단말(20)로부터 획득되는 반려동물 식별 정보를 고려하여, 반려동물의 칼로리 소모량을 연산할 수 있다. 달리 말해, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 몸무게, 근육량, 체지방량, 활동량 등을 고려하여 반려동물 각각의 칼로리 소모 기준을 설정하고, 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 획득된 칼로리 소모 정보를 평가할 수 있다.
서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 건강상태 정보 중 적어도 어느 하나에 대한 항목이 위험으로 판단된 경우, 사용자 단말(20)로 알림 정보를 제공할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 건강상태 정보 중 적어도 어느 하나에 대한 항목이 위험으로 판단된 경우, 기 설정된 동물병원 단말(40)로 반려동물의 건강상태 위험 알림 정보를 제공할 수 있다. 기 설정된 동물병원 단말(40)은 사용자 단말(20)로부터 회원가입시 설정된 동물병원과 연계된 단말일 수 있다.
도면에 도시하진 않았으나, 서비스 제공 장치(10)는 복수의 콘텐츠 중 어느 하나에 대한 콘텐츠를 선택한 사용자 입력 정보에 기반하여 해당 콘텐츠 관련 인터페이스를 제공할 수 있다.
일예로, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 숙소 예약 콘텐츠를 선택한 사용자 입력 정보를 수신할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 숙소 예약 콘텐츠를 제공하기 위해서, 사용자 단말(20)로 사용자의 여행취향 정보를 획득하기 위한 복수의 설문 항목 인터페이스를 제공할 수 있다. 복수의 설문 항목은 선호 여행지역, 여행스타일, 선호 숙박시설의 카테고리를 포함할 수 있다. 또한, 여행지역에 포함된 설문 항목은 서울, 경기, 부산, 인천 등 한국의 지역 항목을 포함할 수 있다. 또한, 여행 스타일 항목은, 조용한, 활동적인, 한가한, 물놀이 등의 복수의 스타일 항목을 포함할 수 있다. 또한, 선호 숙박시설 항목은, 호텔, 모텔, 펜션, 리조트 등의 복수의 숙박시설 항목을 포함할 수 있다. 다만, 복수의 설문 항목 인터페이스가 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 제공받은 복수의 설문 항목에 대한 응답인 제1사용자 입력 정보를 기반으로 사용자 선호 숙박 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 복수의 설문 항목 중 선호 여행지역에 포함된 설문 항목 대응하여 서울, 부산, 광주, 제주를 선택한 사용자 입력 정보를 수신할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 여행스타일에 포함된 설문 항목에 대응하여 조용한, 한가한, 여유있는, 휴양지를 선택한 사용자 입력 정보를 수신할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 선호 숙박시설에 포함된 설문 항목에 대응하여 호텔, 펜션을 선택한 사용자 입력 정보를 수신할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 제공받은 복수의 설문 항목에 대한 응답인 제1사용자 입력 정보를 기반으로 서울, 부산, 광주, 제주에 있는 숙박시설 중 호텔, 펜션의 업체이되, 조용하고, 여유있는, 한가한, 휴양지 느낌의 숙박시설 정보가 포함되도록 사용자 선호 숙박 리스트를 생성할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 제1사용자 입력 정보를 기반으로 사용자 선호 숙박 리스트를 생성하고, 반려동물의 상태 정보 및 사용자 정보를 고려하여 최종적인 숙소 추천 리스트를 생성할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 복수의 사용자 정보 및 숙소 이용 정보를 입력으로 하여 구축된 비지도 학습 기반의 패턴 산출 모델에 반려동물의 상태 정보 및 사용자 정보를 입력으로 하여 숙소 추천 리스트를 생성할 수 있다. 비지도 학습이란 학습용 데이터를 구축하는 것이 아닌 데이터 자체를 분석하거나 군집하면서 학습하는 알고리즘을 의미한다. 서비스 제공 장치(10)는 패턴 산출 모델에 반려동물의 상태 정보 및 사용자 정보를 입력으로 하여 사용자 선호 숙소를 예측할 수 있다. 달리 말해, 서비스 제공 장치(10)는 복수의 사용자 정보와 해당 사용자가 실제로 이용한 숙소 이용 정보를 입력으로 하여 패턴 산출 모델을 구축하고, 반려동물의 상태 정보 및 사용자 정보를 패턴 산출 모델에 입력하여 사용자와 유사한 성향을 가진 다른 사용자가 이용한 숙소 정보를 기반으로 숙소 추천 리스트를 생성할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 장치(10)는 복수의 사용자로부터 수집된 숙소 이용 후기 정보에 더 기초하여 반려동물 동반 숙박이 가능한 복수의 숙소 정보가 포함된 숙소 추천 리스트를 생성할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 숙소를 이용한 사용자가 작성한 숙소 후기 정보를 수집할 수 있다. 예시적으로, 서비스 제공 장치(10)는 리뷰 정보(후기 정보)에 포함된 텍스트를 분석하고, 특정 키워드를 도출하여 리뷰 정보에 포함된 키워드와 연계된 항목을 수치화할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 리뷰 정보에 포함된 텍스트로부터 체언(명사)을 추출하고, 미리 설정된 키워드(단어)의 매칭을 통해 리뷰 정보에 포함된 키워드와 관련한 항목을 수치화하고, 가중치를 부여할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 기존에 수집된 리뷰 정보에 포함된 텍스트 데이터를 입력으로 하는 인공지능 학습을 통해 구축된 학습모델에 신규 리뷰 정보를 입력으로 하여 텍스트 분석을 수행할 수 있다. 여기서, 학습모델은 딥 러닝 신경망 기반으로 구축된 것일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니며, 기 개발되었거나 향후 개발되는 다양한 신경망 체계를 적용할 수 있다.
예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 제1숙박 업소에 대한 후기 정보(리뷰 정보)를 분석하여 제1숙박 업소를 평가할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 제1숙박 업소에 대한 후기 정보(리뷰 정보)에 기재된 텍스트 분석 결과와 후기 사전에 포함된 키워드(단어)의 매칭을 통해 해당 숙박 업소를 평가할 수 있다. 예를 들어, 후기 사전에는 복수의 좋은 후기 텍스트 및 복수의 나쁜 후기 텍스트를 포함할 수 있다. 좋은 후기 텍스트는 좋아요, 또 이용하고 싶어요, 깨끗합니다. 조용합니다. 등을 포함할 수 있다. 반면, 나쁜 후기는 다신 오고 싶지 않아요. 벌레가 나옵니다. 시끄러워요. 더러워요 등을 포함할 수 있다. 즉, 서비스 제공 장치(10)는 복수의 사용자들이 제1숙박 업소에 게시한 후기 글의 텍스트를 분석하고, 좋은 후기 텍스트에는 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 복수의 숙소 정보를 연산하고, 점수가 가장 높은 순으로 우선순위를 부여하여 숙소 추천 리스트를 생성할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로 반려동물 산책경로 추천 콘텐츠를 제공할 수 있다. 일예로, 반려동물 산책경로 추천 콘텐츠는, 채팅 콘텐츠 및 산책 매칭 예약 콘텐츠를 포함할 수 있다. 또한, 반려동물 산책경로 추천 콘텐츠는, 반려동물의 정보를 수집하기 위한 콘텐츠, 산책경로 추천 콘텐츠, 편의시설 제공 콘텐츠 등을 포함할 수 있다. 예시적으로, 산책 매칭 예약 콘텐츠는, 반려동물의 보호자(사용자)가 직접 산책을 할 수 없는 경우, 반려동물과 산책할 대리인을 매칭하기 위한 서비스를 제공하는 콘텐츠일 수 있다. 또한, 반려동물 산책경로 추천 콘텐츠는, 대리인 평가 콘텐츠를 포함할 수 있다. 대리인 평가 콘텐츠는, 반려동물과 산책할 대리인을 평가하기 위한 항목들을 포함할 수 있다.
또한, 반려동물 산책경로 추천 콘텐츠는, 반려 동물 산책경로 추천 콘텐츠를 사용하는 복수의 사용자 간의 상호 의사소통을 지원할 수 있다. 예를 들어, 반려동물 산책경로 추천 콘텐츠를 사용자 단말(20)에 다운받아 사용하는 복수의 사용자들은 반려동물 산책경로 추천 콘텐츠에서 제공하는 채팅 콘텐츠 및 산책 매칭 예약 콘텐츠 등을 이용하여 복수의 사용자 간에 의사소통을 수행할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로 반려동물의 정보를 수집하기 위한 항목들을 제공할 수 있다. 반려동물의 정보를 수집하기 위한 항목들은 출생지, 출생일, 출생상태, 품종, 체중, 성별, 중성화, 임신 여부, 반려동물 등록번호, 반려 동물의 이름, 보호자 번호 등을 포함할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(20)을 통해 서비스 제공 장치(10)에서 제공한 반려동물의 정보를 수집하기 위한 항목들에 기반하여 반려동물의 정보를 제공할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 대리 산책 요청을 수신한 경우, 사용자 단말(20)로부터 제공받은 제1사용자의 위치 정보에 기초하여 미리 설정된 반경 이내에 존재하는 복수의 사용자의 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 대리 산책 요청을 수신한 경우, 대리 산책 요청을 선택한 제1사용자 단말의 위치 정보에 기초하여 미리 설정된 반경 이내에 존재하는 복수의 사용자의 정보를 제공할 수 있다. 미리 설정된 반경은 제1사용자 단말로부터 제공받은 위치정보에 해당하는 위치를 중심으로 한 미리 설정된 반경 이내의 영역일 수 있다. 예시적으로, 미리 설정된 반경은, 제1사용자의 위치 정보에 해당하는 위치를 중점으로 100m, 300m, 500m 등의 일정한 반경을 가진 원의 형태일 수 있다. 또한, 복수의 사용자의 정보는, 사용자의 정보, 반려동물의 품종, 반려동물의 등록번호, 반려 동물의 이름 등을 포함하는 정보일 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 복수의 사용자의 정보를 제공함으로써, 반려동물의 보호자(사용자)가 직접 산책할 수 없는 경우, 반려동물과 산책할 대리인을 직접 선택 가능하도록 할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 대리 산책 요청을 수신한 경우, 즉 사용자 단말(20)로부터 수신한 사용자 입력 정보가 산책 매칭 예약 콘텐츠인 경우, 복수의 대리 산책을 수행할 수 있는 사용자의 정보를 제공할 수 있다. 이때, 서비스 제공 장치(10)는 대리 산책을 수행할 수 있는 사용자의 정보를 제공하되, 평점(선호도) 점수가 높은 사용자의 정보를 우선하여 제공할 수 있다. 평점(선호도) 점수는 대리인 평가 콘텐츠 항목에서 수집된 정보에 기반하여 생성될 수 있다. 평점(선호도) 점수는 해당 대리인에게 대리 산책을 요청한 사용자로부터 제공받은 점수에 기반하여 생성될 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 산책 매칭 예약이 성사될 경우, 해당 대리인에게 소정의 리워드를 부여할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 매칭을 요청한 사용자가 대리인에게 지급을 요청한 리워드를 부여하고, 해당 리워드를 평점(선호도) 점수에 반영할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 장치(10)는 사용자의 위치 정보 및 동물병원 위치 정보를 고려하여 차량호출이 가능한 교통 리스트를 생성할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 모빌리티 플랫폼 단말(미도시)로부터 반려동물과 승차 가능한 차량 정보를 수신할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 사용자의 위치 정보, 동물병원 위치 정보 및 차량의 현재 위치 정보를 고려하여 차량 호출이 가능한 교통 리스트를 생성할 수 있다. 모빌리티 플랫폼 단말(미도시)은 택시, 렌트카(예를 들어, 타다)와 같은 교통을 제공하는 관리자의 단말일 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 사용자의 위치 정보와 가장 근접한 위치에 있는 차량을 우선하여 교통 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 반려동물의 유형에 기반하여 차량 호출이 가능한 교통 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 동행중인 반려동물이 대형견인 경우, 소형차에 탑승하기 어렵기 때문에, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 반려동물의 크기 정보를 획득하여, 반려동물의 크기를 고려하여 중형차, 대형차 등의 차량 호출이 가능한 교통 리스트를 생성할 수 있다. 즉, 서비스 제공 장치(10)는 사용자의 현재 위치 정보, 동물병원의 위치 정보, 차량 정보, 반려동물 정보를 고려하여 교통 리스트를 생성할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 반려동물과 함께 승차 가능한 차량 정보를 포함하는 교통 리스트를 제공함으로써, 자가용이 없어 장거리 이동이 힘들고, 반려견과 동행 시 대중교통 이용 시 사람들의 시선이 부담스러운 사용자, 택시 승차 거부로 인해 불편함을 느끼는 사용자에게 어려움을 해소시킬 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(10)는 교통 리스트에 포함된 차량 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보를 기반으로 차량 호출을 수행할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 사용자 입력 정보를 기반으로 모빌리티 플랫폼 단말(미도시)에 차량 호출을 요청할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 교통 리스트에 포함된 차량 정보를 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보에 기반하여, 사용자의 현재 위치 및 도착 장소까지의 예상 요금, 결제 수단 정보 등을 제공할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 사용자 입력 정보를 기반으로 모빌리티 플랫폼 단말(미도시)로 차량 호출을 요청하고, 모빌리티 플랫폼 단말(미도시)에서 호출을 승인한 경우, 매칭된 차량이 사용자가 위치한 장소까지 소요되는 시간 정보 및 위치 이동 정보를 제공할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 수신된 사용자의 위치 정보와 동물병원 위치 정보를 고려하여 이동경로 정보를 제공할 수 있다. 이동 경로 정보는, 시간, 거리, 이동수단 등을 포함할 수 있다. 서비스 제공 장치(10)는 지도를 통해 이동 경로를 제공함으로써, 사용자가 보다 정확한 정보를 제공받을 수 있도록 한다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 장치의 개략적인 블록도이다.
도 5를 참조하면, 반려동물 건강상태 관리 장치(10)는 건강상태 정보 수집부(11), 판단부(12), 생성부(13), 제공부(14), 접수 처리부(15) 및 활동정보 수집부(16)를 포함할 수 있다. 다만, 반려동물 건강상태 관리 장치(10)의 구성이 이에 한정되는 것은 아니다.
본원의 일 실시예에 따르면, 건강상태 정보 수집부(11)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 반려동물의 건강상태 정보를 수집할 수 있다. 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 수집되는 반려동물의 건강상태 정보는, 체온, 폐활량, 심박수, 칼로리 소모, 혈압 등의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 건강상태 정보 수집부(11)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 반려동물의 활동 정보를 수집할 수 있다. 반려동물의 활동 정보는, 반려동물의 이동 경로, 수면시간, 생활 패턴 등을 포함할 수 있다.
또한, 건강상태 정보 수집부(11)는 반려동물이 거주하는 공간 내부에 구비된 복수의 센서로부터 반려동물의 건강상태 정보를 수집할 수 있다. 건강상태 정보 수집부(11)는 반려동물과 비접촉 방식을 통해 측정된 반려동물의 맥박 및 체온 중 적어도 어느 하나를 포함하는 생체 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 건강상태 정보 수집부(11)는 복수의 코일이 구비된 반려동물 건강매트(미도시)로부터 측정된 생체 정보를 수집할 수 있다. 복수의 코일은 반려동물 건강매트(미도시)에 미리 설정된 간격으로 정해진 위치에 배치될 수 있다. 일예로, 복수의 코일 중 반려동물과 근접한 곳에 위치한 코일에 반려동물의 생체 조직의 와류 전류가 유도됨에 따라 가변하는 발진 주파수를 측정하고, 발진 주파수를 심박 주파수로 변환하여 반려동물의 생체 정보를 측정할 수 있다.
건강상태 정보 수집부(11)는 반려동물이 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)를 착용하고 있지 않더라도, 반려동물의 생활환경에 구비된 복수의 센서로부터 수집되는 건강상태 정보(예를 들어, 생체 정보)를 수집함으로써, 반려동물의 건강상태를 실시간으로 확인할 수 있다.
한편, 판단부(12)는 건강상태 정보 수집부(11)로부터 수집된 반려동물의 건강상태 정보(예를 들어, 맥박, 심박수 및 체온) 중 어느 하나를 이용하여 반려동물의 활동량, 수면시간, 생활 패턴을 추정할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 판단부(12)는 반려동물의 건강상태 정보를 이용하여 반려 동물의 건강 이상 여부를 판단할 수 있다. 또한, 판단부(12)는 건강상태 정보 및 활동 정보 예측 결과를 인공지능 기반의 진단 모델에 적용하여 복수의 질환 목록 중 어느 하나의 질환으로 반려동물의 건강 이상을 판단할 수 있다. 여기서, 진단 모델은, 복수의 건강상태 정보 및 복수의 활동 정보를 입력으로 하고, 복수의 증상 목록을 출력으로 하는 인공지능 기반의 학습 모델일 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 생성부(13)는 판단부(12)의 판단 결과 반려동물의 건강의 이상이 검출된 경우, 반려동물의 보호자로 등록된 사용자 단말의 위치 정보를 고려하여 진료 가능한 동물 병원 및 동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성할 수 있다.
또한, 생성부(13)는 반려동물의 평시 건강상태정보, 반려동물의 종류, 크기, 연령, 사용자의 반려동물 양육정보 및 건강상태 이상 검출과 연계된 건강상태정보에 따라 동물병원 및 약국의 규모와 의료진의 정보를 고려하여 긴급의료정보를 생성할 수 있다. 생성부(13)는 반려동물의 평시 건강상태정보, 반려동물의 종류, 크기, 연령, 사용자의 반려동물 양육정보 및 건강상태 이상 검출과 연계된 건강상태정보를 고려하여 긴급의료정보를 생성함으로써, 사용자가 복잡한 절차를 거치지 않고 바로 동물병원 및 약국에 관련된 정보를 제공받을 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 제공부(14)는 생성된 긴급의료정보를 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다. 제공부(14)는 서비스 제공 장치(10)에서 생성되는 콘텐츠 및 정보 등을 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다. 사용자 단말(20)은 제공부(14)에서 제공받은 콘텐츠 및 정보들을 출력할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 접수 처리부(15)는 사용자 단말(20)로부터 긴급의료정보에 포함된 동물병원 진료 접수 요청이 수신되면, 동물병원 단말(40)로 진료 접수 요청 정보를 제공할 수 있다. 또한, 접수 처리부(15)는 동물병원 단말(40)로부터 진료 접수 요청에 따른 진료 접수 처리 정보가 수신되면 진료 접수 처리 정보를 사용자 단말(20)로 전송할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 활동 정보 수집부(16)는 반려동물이 위치하고 있는 영역을 촬영하는 촬영장치(미도시)로부터 획득되는 반려동물의 활동 정보를 수집할 수 있다. 이때, 판단부(12)는 이미지 분석 알고리즘에 수집된 활동 정보를 적용하여 반려동물의 건강 이상을 판단할 수 있다. 이때, 이미지 분석 알고리즘은 종래 기 개발되거나 향후 개발되는 모든 종류의 이미지 분석 알고리즘이 적용될 수 있다.
이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 반려동물 건강상태 관리 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 6에 도시된 반려동물 건강상태 관리 방법은 앞서 설명된 반려동물 건강상태 관리 장치(10)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 반려동물 건강상태 관리 장치(10)에 대하여 설명된 내용은 반려동물 건강상태 관리 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.
단계 S501에서, 반려동물 건강상태 관리 장치(10)는 반려동물용 웨어러블 디바이스(30)로부터 반려동물의 건강상태 정보를 수집할 수 있다.
단계 S502에서, 반려동물 건강상태 관리 장치(10)는 반려동물의 건강상태 정보를 인공지능 기반의 학습 모델에 적용하여 건강 이상 여부를 판단할 수 있다.
단계 S503에서, 반려동물 건강상태 관리 장치(10)는 판단 결과 반려동물의 건강의 이상이 검출된 경우, 반려동물의 보호자로 등록된 사용자 단말(20)의 위치 정보를 고려하여 진료 가능한 동물 병원 및 동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성할 수 있다.
단계 S504에서, 반려동물 건강상태 관리 장치(10)는 생성된 긴급의료정보를 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S501 내지 S504은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
본원의 일 실시 예에 따른 반려동물 건강상태 관리 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 전술한 반려동물 건강상태 관리 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
1: 서비스 제공 시스템
10: 서비스 제공 장치
20: 사용자 단말
30: 반려동물용 웨어러블 디바이스
40: 동물병원 단말
50: 약국 단말
10: 서비스 제공 장치
20: 사용자 단말
30: 반려동물용 웨어러블 디바이스
40: 동물병원 단말
50: 약국 단말
Claims (11)
- 반려동물 건강상태 관리 장치에 있어서,
반려동물용 웨어러블 디바이스로부터 반려동물의 건강상태 정보를 수집하는 건강상태 정보 수집부;
상기 반려동물의 건강상태 정보를 이용하여 상기 반려동물의 건강 이상 여부를 판단하는 판단부;
상기 반려동물이 위치하고 있는 영역을 촬영하는 촬영장치로부터 획득되는 반려동물의 활동 정보를 수집하는 활동정보 수집부;
상기 판단부의 판단 결과 반려동물의 건강의 이상이 검출된 경우, 반려동물의 보호자로 등록된 사용자 단말의 위치 정보를 고려하여 진료 가능한 동물 병원 및 동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성하는 생성부; 및
생성된 상기 긴급의료정보를 사용자 단말로 제공하는 제공부,
를 포함하되,
상기 반려동물용 웨어러블 디바이스는 상기 건강상태 정보에 대응하여 서로 다른 빛을 발광하는 복수의 광원을 포함하는 LED부를 구비하고,
상기 판단부는,
상기 사용자 단말로부터 복수의 증상 목록 항목에 대한 사용자의 입력 정보를 수신하고, 상기 사용자의 입력 정보를 더 고려하여 상기 건강 이상 여부를 판단하고,
상기 생성부는,
상기 반려동물용 웨어러블 디바이스에 저장된 상기 반려동물의 식별 정보로부터 수집되는 상기 반려동물의 종류, 크기 및 연령에 대한 정보를 고려하여 상기 긴급의료정보를 생성하되, 상기 종류, 크기 및 연령에 대한 정보 중 적어도 어느 하나의 정보가 상기 식별 정보에 미포함되면, 상기 적어도 어느 하나의 정보는 상기 반려동물의 활동 정보에 포함된 영상을 이미지 분석 알고리즘에 적용하여 도출되는 것을 특징으로 하는, 반려동물 건강상태 관리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 생성부는,
반려동물의 평시 건강상태정보, 사용자의 반려동물 양육정보 및 건강상태 이상 검출과 연계된 건강상태정보에 따라 동물병원 및 약국의 규모와 의료진의 정보를 더 고려하여 긴급의료정보를 생성하는 것인, 반려동물 건강상태 관리 장치. - 제2항에 있어서,
상기 사용자 단말로부터 상기 긴급의료정보에 포함된 동물병원 진료 접수 요청이 수신되면, 동물병원 단말로 진료 접수 요청 정보를 제공하고, 상기 동물병원 단말로부터 진료 접수 요청에 따른 진료 접수 처리 정보가 수신되면, 상기 진료 접수 처리 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는 접수 처리부,
를 더 포함하는 반려동물 건강상태 관리 장치. - 제3항에 있어서,
상기 판단부는,
이미지 분석 알고리즘에 수집된 상기 활동 정보를 적용하여 반려동물의 건강 이상을 판단하는 것인, 반려동물 건강상태 관리 장치. - 제 4항에 있어서,
상기 판단부는,
상기 건강상태 정보 및 활동 정보 예측 결과를 인공지능 기반의 진단 모델에 적용하여 복수의 질환 목록 중 어느 하나의 질환으로 상기 반려동물의 건강 이상을 판단하되,
상기 진단 모델은,
복수의 건강상태 정보 및 복수의 활동 정보를 입력으로 하고, 복수의 증상 목록을 출력으로 하는 인공지능 기반의 학습 모델인 것인, 반려동물 건강상태 관리 장치. - 반려동물 건강상태 관리 방법에 있어서,
반려동물용 웨어러블 디바이스로부터 반려동물의 건강상태 정보를 수집하는 단계;
상기 반려동물의 건강상태 정보를 인공지능 기반의 학습 모델에 적용하여 건강 이상 여부를 판단하는 단계;
상기 반려동물이 위치하고 있는 영역을 촬영하는 촬영장치로부터 획득되는 반려동물의 활동정보를 수집하는 단계;
상기 판단의 결과 반려동물의 건강의 이상이 검출된 경우, 반려동물의 보호자로 등록된 사용자 단말의 위치 정보를 고려하여 진료 가능한 동물 병원 및 동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성하는 단계; 및
생성된 상기 긴급의료정보를 사용자 단말로 제공하는 단계,
를 포함하되,
상기 반려동물용 웨어러블 디바이스는 상기 건강상태 정보에 대응하여 서로 다른 빛을 발광하는 복수의 광원을 포함하는 LED부를 구비하고,
상기 판단하는 단계는,
상기 사용자 단말로부터 복수의 증상 목록 항목에 대한 사용자의 입력 정보를 수신하고, 상기 사용자의 입력 정보를 더 고려하여 상기 건강 이상 여부를 판단하고,
상기 긴급의료정보를 생성하는 단계는,
상기 반려동물용 웨어러블 디바이스에 저장된 상기 반려동물의 식별 정보로부터 수집되는 상기 반려동물의 종류, 크기 및 연령에 대한 정보를 고려하여 상기 긴급의료정보를 생성하되, 상기 종류, 크기 및 연령에 대한 정보 중 적어도 어느 하나의 정보가 상기 식별 정보에 미포함되면, 상기 적어도 어느 하나의 정보는 상기 반려동물의 활동 정보에 포함된 영상을 이미지 분석 알고리즘에 적용하여 도출되는 것을 특징으로 하는 반려동물 건강상태 관리 방법. - 제6항에 있어서,
상기 사용자 단말로부터 진료 접수 요청이 수신되면, 동물병원 단말로 진료를 요청하고, 상기 동물병원 단말로부터 상기 진료 접수 요청에 따른 진료 접수 처리 정보가 수신되면, 상기 진료 접수 처리 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계,
를 더 포함하는 반려동물 건강상태 관리 방법. - 제7항에 있어서,
상기 긴급의료정보를 생성하는 단계는,
반려동물의 평시 건강상태정보, 사용자의 반려동물 양육정보 및 건강상태 이상 검출과 연계된 건강상태정보에 따라 동물병원 및 약국의 규모와 의료진의 정보를 더 고려하여 긴급의료정보를 생성하는 것인, 반려동물 건강상태 관리 방법. - 제8항에 있어서,
상기 판단하는 단계는,
이미지 분석 알고리즘에 수집된 상기 활동정보를 적용하여 반려동물의 건강 이상 여부를 판단하는 것인, 반려동물 건강상태 관리 방법. - 제9항에 있어서,
상기 판단하는 단계는,
상기 건강상태 정보 및 활동 정보 예측 결과를 인공지능 기반의 진단 모델에 적용하여 복수의 질환 목록 중 어느 하나의 질환으로 상기 반려동물의 건강 이상을 판단하되,
상기 진단 모델은,
복수의 건강상태 정보 및 복수의 활동 정보를 입력으로 하고, 복수의 증상 목록을 출력으로 하는 인공지능 기반의 학습 모델인 것인, 반려동물 건강상태 관리 방법. - 반려동물의 몸통의 일부에 착용되어 반려동물의 건강상태 정보를 수집하는 반려동물용 웨어러블 디바이스;
상기 반려동물용 웨어러블 디바이스와 연계되고, 반려동물 건강상태 관리 장치로부터 반려동물 건강상태 관리 콘텐츠를 제공받는 사용자 단말; 및
반려동물용 웨어러블 디바이스로부터 반려동물의 건강상태 정보를 수집하고, 반려동물의 건강의 이상이 검출된 경우, 반려동물의 보호자로 등록된 상기 사용자 단말의 위치 정보를 고려하여 진료 가능한 동물 병원 및 동물용 약을 구비한 약국에 대한 정보를 포함하는 긴급의료정보를 생성하는 반려동물 건강상태 관리 장치,
를 포함하고,
상기 반려동물용 웨어러블 디바이스는 상기 건강상태 정보에 대응하여 서로 다른 빛을 발광하는 복수의 광원을 포함하는 LED부를 구비하고,
상기 반려동물 건강상태 관리 장치는,
상기 반려동물이 위치하고 있는 영역을 촬영하는 촬영장치로부터 획득되는 반려동물의 활동정보를 수집하고,
상기 사용자 단말로부터 복수의 증상 목록 항목에 대한 사용자의 입력 정보를 수신하고, 상기 사용자의 입력 정보를 더 고려하여 상기 건강의 이상 여부를 판단하고,
상기 반려동물용 웨어러블 디바이스에 저장된 상기 반려동물의 식별 정보로부터 수집되는 상기 반려동물의 종류, 크기 및 연령에 대한 정보를 고려하여 상기 긴급의료정보를 생성하되, 상기 종류, 크기 및 연령에 대한 정보 중 적어도 어느 하나의 정보가 상기 식별 정보에 미포함되면, 상기 적어도 어느 하나의 정보는 상기 반려동물의 활동 정보에 포함된 영상을 이미지 분석 알고리즘에 적용하여 도출되는 것을 특징으로 하는, 반려동물 건강상태 관리 시스템.
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