KR102488264B1 - 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 시스템 - Google Patents
반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 시스템 Download PDFInfo
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Abstract
반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 시스템이 제공되며, 반려동물의 종, 나이, 몸무게 및 건강상태를 포함하는 상태정보를 입력하는 사용자 단말 및 적어도 하나의 사료의 제품정보를 수집하여 성분정보를 매핑하여 저장하는 데이터베이스화부, 적어도 하나의 반려동물의 상태정보에 따라 필요한 성분정보를 매핑하여 저장하는 매핑부, 사용자 단말로부터 반려동물의 상태정보가 입력되는 경우, 기 구축된 인공지능 알고리즘에 질의로 입력하여 반려동물의 상태정보에 대응하는 성분정보를 추출하는 추출부, 추출된 성분정보가 포함된 적어도 하나의 사료의 제품정보를 추출하여 사용자 단말로 추천하는 추천부를 포함하는 관리 서비스 제공 서버를 포함한다.
Description
본 발명은 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 반려동물의 상태정보를 질의로 입력하여 필요성분 및 기호성을 고려한 제품정보를 추출 및 추천할 수 있는 시스템을 제공한다.
최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능 등의 기술을 활용하여 인간의 삶을 바꾸려는 노력과 더불어 반려동물에게도 적용하려는 시도가 늘고 있다. 특히, 빅데이터 기술을 활용하여 반려동물에게 맞춤형 추천서비스 등의 헬스케어 서비스에 대한 연구가 늘어나고 있고, 반려동물을 위한 고품질 양육방법과 헬스케어에 대한 관심이 많아지면서 반려동물의 사료와 의약품, 생활용품, 의료서비스 등을 포함한 연관산업도 급속도로 성장하고 있다. 또, 반려동물에 대한 인식도 가정에서 키우는 동물에서 하나의 인격체로 가족의 일원으로 인식이 바뀌면서 이런 현상을 펫 휴머나이제이션(Pet Humanization)이라 하며 국내 뿐만 아니라 전 세계적인 추세가 되었다. 세계적인 펫 휴머나이제이션 트랜드 확산과 반려동물과 안전하고 행복한 삶을 살고자 하는 반려인들의 수요 증가에 따라 펫 관련 시장은 반려동물(Pet)과 기술(Technology)을 합성한 펫테크(Pet-tech) 용어의 등장과 함께 새로운 산업 분야로 자리매김하였으며, 이러한 결과로 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 기술을 접목한 다양한 펫테크 제품 및 서비스들이 개발 판매되고 있다.
이때, 반려동물의 사료를 추천하는 플랫폼이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여 선행기술인 한국공개특허 제2022-0018741호(2022년02월15일 공개) 및 한국등록특허 제10-2290601호(2021년08월17일 공고)에는, 반려동물의 개체정보 및 사료정보를 획득하고, 개체정보를 기반으로 반려동물의 필수 아미노산 및 지질에 대한 권장량 정보를 도출하며, 사료정보로부터 섭취량을 도출한 후 섭취량 및 권장량을 기반으로 부족량 정보를 도출하고, 추천사료 및 추천간식을 추출하여 사용자 단말로 제공하는 구성과, 반려동물의 나이를 포함한 질병이력을 수신함으로써 구매할 제품을 자동으로 추천할 때, 추천이유 및 비추천이유를 업로드함으로써 사용자 단말에서 확인할 수 있도록 하는 구성이 각각 개시되어 있다.
다만, 전자의 경우 필요성분만을 고려할 뿐 반려동물의 기호성은 전혀 고려하지 못하고 있다. 아무리 좋은 사료라고 할지라도 반려동물이 먹지 않으면 아무 소용이 없다. 후자의 경우에도 반려동물의 나이나 질병만을 고려할 뿐, 사료의 크기나 질감, 또 반려동물의 생애주기에 따른 치아의 상태를 고려하지 못하고 있다. 반려동물의 종, 나이, 크기, 몸무게, 질병, 건강상태 등에 따라 필요성분이 서로 달라지게 되며, 각 나라별로도 반려동물 교배현황 및 인기품종에 따라 유전병을 포함한 질병의 종류도 다르지만 무조건 수입한 사료는 좋다는 인식으로 반려동물에게 필요없는 영양성분은 과다하게, 필요한 영양성분은 과소하게 지급되는 경향이 나타난다. 이에, 반려동물의 상태정보를 고려하여 인공지능 기반으로 제품정보를 추천해주고 반려동물의 섭취량에 따라 급여량을 조절할 수 있는 플랫폼의 연구 및 개발이 요구된다.
본 발명의 일 실시예는, 반려동물의 종, 나이, 성별, 중성화 여부, 질병, 유전병, 크기를 포함하는 상태정보를 사용자 단말로부터 수신하고, 상태정보를 입력하면 성분정보를 출력하도록 기 모델링된 인공지능 알고리즘에 반려동물의 상태정보를 입력함으로써 필요한 성분정보를 포함하는 제품정보를 추천할 수 있도록 하며, 기호성 테스트를 통하여 수집된 기호성 데이터에 기반하여 제품을 재정렬하여 사용자에게 안내하고, 사용자의 반려동물의 기호성 테스트 결과를 취합하여 기호성 데이터를 업데이트하며, 반려동물의 생애주기에 따라 필요한 성분정보를 추출하여 생애주기에 따라 다른 사료를 추천해줄 수 있도록 하고, 반려동물의 섭취량을 실시간으로 모니터링한 후 이상치가 발생하면 이에 대응하는 급여를 할 수 있도록 자동급식기와 연동되는, 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 시스템을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 반려동물의 종, 나이, 몸무게 및 건강상태를 포함하는 상태정보를 입력하는 사용자 단말 및 적어도 하나의 사료의 제품정보를 수집하여 성분정보를 매핑하여 저장하는 데이터베이스화부, 적어도 하나의 반려동물의 상태정보에 따라 필요한 성분정보를 매핑하여 저장하는 매핑부, 사용자 단말로부터 반려동물의 상태정보가 입력되는 경우, 기 구축된 인공지능 알고리즘에 질의로 입력하여 반려동물의 상태정보에 대응하는 성분정보를 추출하는 추출부, 추출된 성분정보가 포함된 적어도 하나의 사료의 제품정보를 추출하여 사용자 단말로 추천하는 추천부를 포함하는 관리 서비스 제공 서버를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 반려동물의 종, 나이, 성별, 중성화 여부, 질병, 유전병, 크기를 포함하는 상태정보를 사용자 단말로부터 수신하고, 상태정보를 입력하면 성분정보를 출력하도록 기 모델링된 인공지능 알고리즘에 반려동물의 상태정보를 입력함으로써 필요한 성분정보를 포함하는 제품정보를 추천할 수 있도록 하며, 기호성 테스트를 통하여 수집된 기호성 데이터에 기반하여 제품을 재정렬하여 사용자에게 안내하고, 사용자의 반려동물의 기호성 테스트 결과를 취합하여 기호성 데이터를 업데이트하며, 반려동물의 생애주기에 따라 필요한 성분정보를 추출하여 생애주기에 따라 다른 사료를 추천해줄 수 있도록 하고, 반려동물의 섭취량을 실시간으로 모니터링한 후 이상치가 발생하면 이에 대응하는 급여를 할 수 있도록 자동급식기를 제어할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 관리 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 관리 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
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"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 관리 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 판매자 단말(400) 및 자동급식기(500)를 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.
이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(Network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 관리 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 관리 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 판매자 단말(400)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 관리 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 또, 자동급식기(500)는, 네트워크(200)를 통하여 사용자 단말(100) 및 관리 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.
여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.
적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 반려동물의 상태정보를 등록하고 사료를 추천받는 사용자의 단말일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), 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) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
관리 서비스 제공 서버(300)는, 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 관리 서비스 제공 서버(300)는, 상태정보와 성분정보를 데이터셋으로 구축한 후 적어도 하나의 인공지능 알고리즘을 학습 및 검증한 후, 상태정보가 질의로 입력되면 성분정보를 추출하도록 모델링하는 서버일 수 있다. 또한, 관리 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)로부터 상태정보가 입력되는 경우 성분정보를 추출하도록 하고, 성분정보를 포함하는 적어도 하나의 제품정보를 추출할 때 기호성 데이터로 정렬하도록 리스트업하여 사용자 단말(100)로 전송하는 서버일 수 있다. 그리고, 관리 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)에서 기호성 테스트 결과를 업로드하는 경우 이를 기호성 데이터에 반영하는 서버일 수 있다. 또, 관리 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)에서 자동급식기(500)가 연동되는 경우, 섭취량, 급여량 등을 파악한 후 자동으로 사료의 급여량을 조절하는 서버일 수 있다.
여기서, 관리 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.
적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 사용자 단말(100)로부터 주문을 접수받고 제품을 배송하는 판매자의 단말일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), 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) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
적어도 하나의 자동급식기(500)는, 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 섭취량, 급여량, 잔여량 등을 측정한 후 사용자 단말(100)을 경유하여 관리 서비스 제공 서버(300)로 정보를 업로드하고, 관리 서비스 제공 서버(300)로부터 토출량 제어신호를 수신하여 토출량을 제어하는 장치일 수 있다. 이때, 자동급식기(500)는 토출된 사료가 담겨지는 그릇 하부에 무게센서를 포함하고, 기 설정된 식사시간이 도과된 경우 그릇 하부가 오픈되면서 사료를 사료보관통으로 이동시키는 장치일 수 있다. 그리고, 자동급식기(500)는 사료보관통을 진공상태로 만들도록 공기를 외부로 빼내는 진공 사료보관통으로 이루어진 장치일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 자동급식기(500)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 자동급식기(500)는, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 자동급식기(500)는, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), 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) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 관리 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 관리 서비스 제공 서버(300)는, 데이터베이스화부(310), 매핑부(320), 추출부(330), 추천부(340), 기호성고려부(350), 섭취량측정부(360), 사료량조절부(370), 생애주기관리부(380), 질병예측부(390), 안내부(391), 기호수집부(393), 접종안내부(395) 및 이미지안내부(397)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 판매자 단말(400) 및 적어도 하나의 자동급식기(500)로 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 판매자 단말(400) 및 적어도 하나의 자동급식기(500)는, 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 판매자 단말(400) 및 적어도 하나의 자동급식기(500)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: World Wide Web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(Hyper Text Mark-up Language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(Chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(Application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(App)을 포함한다.
도 2를 참조하면, 데이터베이스화부(310)는, 적어도 하나의 사료의 제품정보를 수집하여 성분정보를 매핑하여 저장할 수 있다. 이때, 빅데이터 및 인공지능을 이용하여 반려동물에게 맞춤형 추천서비스를 제공하기 위해서는, 우선적으로 반려동물이 매일 섭취하는 사료에 대한 성분을 통계적 모델을 기반으로 분석할 필요성이 있다. 이에, 본 발명의 일 실시예에서는 반려동물 사료 데이터를 수집한 후 특성을 분석하여 콘텐츠 기반 추천 시스템에 이용될 수 있는 효율적인 유사성 측정 방법과 군집화를 수행하기로 한다.
<군집분석>
데이터의 군집화를 위해서는 두 객체 사이 거리 또는 차이를 수치화하는 유사도 측정이 반드시 필요하다. 유사도를 측정하는 알고리즘으로는 유클리디안(Euclidean) 기반, 코사인(Cosine) 기반, 쟈카드(Jaccard) 계수 기반, 피어슨 상관계수, 맨하튼 거리 등이 있다. 코사인 유사도 측정 알고리즘은 측정하는 함수의 계산식에 두 개의 벡터 곱을 가지고 있다. K-평균 군집분석은 비계층적 군집분석 방법을 사용하는 알고리즘으로써 계산 부분이 적기 때문에 다수의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 장점이 있다. K-평균 군집 분석의 알고리즘 과정은 K개의 군집 중심점을 분석자가 설정하여 랜덤하게 선정한다. 다음에 관측한 데이터를 군집 중심에 가장 가까이 할당한 후 군집 중심을 새롭게 계산한다. 끝으로 기존에 설정된 중심과 새로이 계측한 군집 중심이 같아질 때까지 계속하여 반복한다. 다음으로 가장 근접한 군집 중심에 관측 데이터를 할당한 후에 군집 중심을 새로이 계산한다. 마지막으로 새로 계산한 군집 중심과 기존의 중심이 같아질 때까지 반복하여 수행 한다. 계층적 군집분석(Hierarchical Clustering)은 데이터들을 특정 알고리즘에 연결하여 계층적인 방법으로 클러스터를 구성해 나가는 방식이다. K-평균 클러스터링 방법과는 달리 장점으로는 최초에 클러스터의 개수를 가정할 필요가 없다. 군집 사이의 거리를 정의하는 방법으로는 단순, 완전, 평균연결, Centroid, Ward의 방법이 있다.
<사료 데이터 분석>
국내외 유통되고 있는 반려동물 사료의 등록성분표를 분석해 보면 크게 조지방, 조섬유, 조단백질, 조회분, 인, 수분, 칼슘 등 7 대 주요영양소와 비타민, 오메가-3 및 오메가-6, DHA, EPA 등의 기타 영양소로 표기되어 있다. 7대 주요영양소의 경우, 국내의 법률 「농림축산식품부고시, 사료 등의 기준 및 규격 제9조 제1항」에 의해 식품 의약품안전처에 사료에 함유된 성분량을 정확히 등록해야 하므로 성분표에는 7 대 주요영양소가 정확히 기재되어 있다. 하지만 기타 영양소의 경우 정확한 첨부량의 등록의무가 없으므로 첨부 여부만 간단히 표기되어 있다. 사료 데이터의 특성을 기반으로 이에 적합한 유사성 측정 방법을 이하 수학식 1과 같이 이용할 수 있다.
여기서, 비교 대상 사료는 Ai와 Bi에 해당되며, i는 사료 A, B의 특징 번호이다. r은 Ai가 True이고 Bi가 True일 경우의 값이며, p는 Ai가 False, Bi가 True일 경우 값이다. q는 Ai가 True, Bi가 False일 경우의 값에 해당된다. 또한 wi는 가중치 행렬의 값이 된다.
<데이터셋>
본 발명의 일 실시예에서 사용한 데이터는 국내외에서 유통되고 있는 N 개의 강아지 및 고양이 사료 제품 중 M 개의 데이터를 랜덤하게 샘플로 추출하여 테스트할 수 있다. 특성(Feature)은 6 대 주요영양소와 수분 및 기타 영양소 정보를 이용할 수 있다. 6 대 주요영양소는 조단백, 조지방, 조섬유, 조회분, 인, 칼슘과 수분의 비율을 이용할 수 있고, 기타 영양소로는 비타민A, 비타민C, 비타민D3, 비타민E, 오메가-3, 오메가-6, DHA, EPA, 유산균 등 21개의 영양소 포함 여부를 사용할 수 있다. 평균적으로 데이터 값을 0으로 놓는 정규화는 초기의 데이터 값의 분포를 정규분포로 가정한다. 이때 평균값은 0으로 하고, 평균값에서 멀어질수록 값을 증가 시킬 수 있는데, 분산으로 나누는 의미는, 값의 분포가 차이나지 않는 상황에서 1 값의 차이와, 값의 분포가 아주 큰 경우 1 차이나는 것은 분명히 다른 경우이므로 이를 분산으로 나누게 하여 원래 분포가 넓게 퍼지는 효과를 줄이는 것이다. 범위를 벗어나는 데이터를 정제하는 것으로 오류값 임계치를 구하여 오류를 제거할 수 있다.
<군집분석>
군집분석을 위해 사료의 특징 간 유사도를 측정할 수 있다. 유사도 측정 알고리즘은 Euclidean Distance, Jaccard Distance, Cosine Distance, Manhattan Distance를 이용할 수 있다. 국내 유통 중인 N 개의 반려동물 사료를 대상으로 6대 중요 영양소와 수분을 분석하여 군집화할 수 있는데, 먼저 상술한 바와 같이 데이터의 전처리 과정으로 특성 간 데이터의 범위를 일치시키기 위해 데이터를 정규화하고, 범위를 벗어난 데이터를 정제할 수 있다. 다음으로 군집분석을 위해 사료의 특징 간 유사도를 측정한 후 분석한 사료 데이터의 특성을 기반으로 각 사료의 성분정보 및 제품정보를 클러스터링하는 방법으로 데이터베이스를 구축할 수 있다. 물론, 상술한 방법 이외에도 다양한 방법으로 데이터베이스를 구축하는 것도 가능하며 상술한 방법에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.
매핑부(320)는, 적어도 하나의 반려동물의 상태정보에 따라 필요한 성분정보를 매핑하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 반려동물의 질환은 품종과 연령대에 따라 다르게 발병하고, 수명과 삶의 질을 결정한다. 반려동물의 개(Canine)인 경우, 순종견은 품종 특이적 질환과 선천적 질환의 발병률과 불임률이 높고, 피부질환은 유전적 요인보다 환경적 요인에 의해 말티즈, 시추, 요크셔테리어 등 장모종에게 많이 발병한다. 유방암이나 고환암, 전립선암과 같은 생식기 질환이 작은 체형의 잡종견에게 잘 발병하기 때문에, 중성화 수술을 통해 질환이 예방된다. 또, 반려견의 질환은 품종과 상관없이 연령대에 따라 다르게 발병한다. 진행성 퇴행성질환인 심장질환은 8세 이상의 고령견에서 발병률이 높고 사망을 유발하는 고위험 인자이다. 유방암은 대표적인 악성종양으로 또 다른 사망의 고위험 인자이고, 50% 이상은 중성화 수술을 하지 않은 고령 암컷견에서 발견된다. 3세 이하 반려견의 사망을 초래하는 가장 큰 원인은 소화기 질환이고, 나이와 무관하게 모든 반려견의 공통 질환은 귀와 피부질환이다. 피부 질환 중 아토피 증상의 95% 환자는 5세 이하 반려견이며, 아토피의 55~60% 환자는 귀 질환도 동반한다.
미국동물병원협회(The American Animal Hospital Association, AAHA)와 미국수의사회(The American Veterinary Medical Association, AVMA)는 반려견 예방 의료 가이드라인(Canine Preventive Healthcare Guideline)과 치아관리(Dental Care), 당뇨병 관리(Diabetes Management), 행동(Behavior Management), 영양평가(Nutritional Assessment), 생애주기(Life Cycle) 등의 가이드를 제시하여 국가차원에서 반려동물의 연령대와 질환 별로 건강을 관리하고 있다. 이와 같은 정기건강검진 등의 헬스케어제도를 통해 축적된 의료데이터는 미국의 반려동물 질환에 대한 다양한 관점의 통계적 분석 및 연구를 가능하게 한다. 반려동물의 품종 및 연령대와 관계없이, 영국에서는 피부와 소화기, 근골격계 질환이 가장 많이 발병하고, 이탈리아에서는 반려동물 진료항목으로 소화기, 피부, 심혈관 질환이 가장 많은데, 한국의 경우 피부와 심장, 귀 질환의 진료 비중이 가장 높다. 이와 같은 결과는 해외와 다른 한국의 주거형태 등의 환경적 요인과, 사람들이 선호하는 견종비율에 의한다.
이처럼 반려동물의 질환 특성은 각 국가마다 다르기 때문에, 한국의 품종, 나이, 성별, 중성화 여부, 몸무게 등에 따라 필요한 성분도 모두 다르다. 후술하겠지만, EMR(Electronic Medical Record)을 분석한 후 각 품종, 나이, 성별, 크기, 몸무게, 키, 중성화 여부 등에 따라 생애주기별로 질병을 예측하고 이를 예방할 수 있는 필요성분을, 즉 적어도 하나의 반려동물의 상태정보에 따라 필요한 성분정보를 매핑하여 저장하고 이를 데이터베이스화할 수 있다. 각국의 상황이나 주거환경 또 교배환경이나 근친교배 여부나 수입환경 등이 서로 다르기 때문에 상술한 미국, 이탈리아, 영국 등의 결과를 그대로 이용할 수 없다. 이에, 본 발명의 플랫폼에서는 국가차원에서 수집하여 통합한 대용량의 반려동물 의료데이터(EMR)를 분석한 후 생애주기에 따른 상태정보에 대응하도록 질병을 예측한 후 이를 예방할 수 있는 성분정보를 제공할 수 있도록 데이터베이스를 구축하도록 한다.
추출부(330)는, 사용자 단말(100)로부터 반려동물의 상태정보가 입력되는 경우, 기 구축된 인공지능 알고리즘에 질의로 입력하여 반려동물의 상태정보에 대응하는 성분정보를 추출할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 반려동물의 종, 나이, 몸무게 및 건강상태를 포함하는 상태정보를 입력할 수 있다. 추천부(340)는, 추출된 성분정보가 포함된 적어도 하나의 사료의 제품정보를 추출하여 사용자 단말(100)로 추천할 수 있다.
<추천 시스템>
추천 시스템(Recommendation System)은 사용자 구매와 선호도를 예측하는 머신러닝 기법 중 하나로, 추천 시스템은 크게 ① 협업 필터링, ② 콘텐츠 기반 추천 시스템, ③ 지식 기반 추천 시스템으로 나누어질 수 있다. ① 협업 필터링(Collaborative Filtering)은, 사용자 간의 선호도를 고려하여 많은 선택 사항들로부터 아이템을 자동적으로 필터링하는 방법을 사용한다. 크게 사용자와 아이템 기반과 협업 필터링으로 구분하는데 사용자 기반 협업 필터링(User-based CF)은 사용자 간에 본인이 원하는 유사도를 분석해 추천하는 방식으로 아이템에 대한 분석이 불필요하다는 장점이 있지만 사용자가 늘어날수록 계산량이 급격하게 증가하거나 신규 사용자에 대한 추천 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 아이템을 기반으로 한 협업 필터링은 아이템의 유사도를 측정하여 특정 아이템을 구매한 사용자에게 그와 유사한 아이템을 추천해 주는 방식이다. 신규 이용자가 아이템에 대한 개인적인 평가를 가지고 있지 않은 경우 신규 사용자에게 정확한 추천이 가능한 장점이 있는 반면 초기 적은 데이터 양일 때 추천 정확도가 떨어지는 단점이 있다.
② 콘텐츠 기반 추천 시스템은 아이템들과 사용자들 간의 유사도를 측정해 사용자에게 적합한 아이템을 추천한다. 따라서 정확한 추천을 위해 주변 사용자들의 선호도 정보보다는 아이템의 속성 및 특징과 사용자의 과거 선호도를 고려하여 추천한다. 본 발명의 일 실시예에서의 성분분석을 통한 유사 사료의 분류는 콘텐츠 기반 추천 시스템을 이용할 수 있다. ③ 지식 기반 추천 시스템은 아이템의 특징과 명시적인 질문을 통해 획득한 추천 범위와 사용자 선호도에 대한 정보를 고려해 추천하는 시스템이다. 이 시스템은 사용자들의 구매 이력이 적은 경우에 효율적이다. 모델의 정확도는 추천된 아이템이 얼마나 사용자에게 유용한가를 기반으로 평가된다.
<차원축소>
추천 시스템을 구축하는 과정에서 겪는 문제 중 하나는 다양한 특징이 존재함으로 인한 고차원 데이터의 처리 문제이다. 고차원 데이터의 차원을 축소(Dimensionality Reduction)하기 위한 일반적인 방법으로 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA), SVD(Singular Value Decomposition), NMF(Non-negative Matrix Factorization) 등이 있다. 주성분 분석은 선형적으로 연관성이 없는 값의 집합, 즉, 주성분에 상관관계가 높은 변수들의 정사영을 사용한다. 이는 높은 상관관계가 있는 특징을 고려하여 데이터에서 변동성이 많은 것을 의미하며, 결론적으로 첫 번째의 주성분과 직접 교차하는 상관관계가 가장 낮은 특징을 사용하는 것으로 각 요소는 높은 분산성질을 갖게 된다.
기호성고려부(350)는, 반려동물의 상태정보에 따른 기호성 데이터를 수집하고, 기 구축된 인공지능 알고리즘에서 제품정보를 추출할 때 기호성이 높은순으로 제품정보를 정렬하도록 할 수 있다. 반려동물에게 아무리 좋은 사료라도 기호성이 좋지 않으면 그 사료는 반려동물에게 급여할 수 없다. 강제급여도 가능하지만 이는 바람직하지 않다. 이에 각 기호성이 가장 좋다는 사료가 선호되지만, 사용자는 추천받은 사료 중에서 기호성이 가장 높은 사료가 무엇인지 모르기 때문에 기호성 테스트한 결과에 따라 추천 결과를 재정렬해줄 수 있다. 이때, 기호성에 영향을 주는 것은, 주 재료의 종류, 예를 들어, 양고기, 연어, 소고기, 오리고기 등 어떠한 재료로 만들었는지, 사료의 수분 함량과 온도, 사료의 신선함, 날씨와 입맛, 사료의 모양과 식감 등일 수 있다. 이때, 모양과 식감의 경우 잇몸이나 치아가 좋지 않은 반려동물을 고려한 것이다.
섭취량측정부(360)는, 사용자 단말(100)과 연동된 자동급식기(500)를 사용자 단말(100)에 매핑되도록 저장하고, 자동급식기(500)에서 자동급식되는 사료의 급식량과 자동급식기(500)에서 감지된 무게센서로 사료의 잔여량을 파악한 후 반려동물이 섭취한 사료량을 측정할 수 있다. 반려동물은 기압의 영향을 많이받는데 비가 오는 날처럼 저기압인 경우 토를 하거나 잘 먹지 않는다. 이때, 비가 많이 오는 저기압이면서 잔여량이 오차범위를 넘어 많다면 이는 정상상태로 평가할 수 있다. 또, 사료의 경우 산소와 접촉하는 시간이 많아질 경우 점차 산화되므로 기 설정된 식사시간이 종료되고 난 후에는 급여통의 바닥이 오픈되는 구조로 오픈한 후, 하부로 떨어진 사료를 사료통 안으로 진공청소기처럼 흡입하여 빨아들이고, 사료보관통 내부를 진공으로 만들기 위하여 공기를 빼는 작업을 수행할 수 있다. 이렇게 해야 식사시간이라는 것을 반려동물에게 인지시키고, 남은 사료도 사람이 치우지 않더라도 자동으로 사료보관통으로 넣으면서 진공상태로 산화도 막을 수 있게 된다.
사료량조정부(370)는, 섭취량을 히스토리 로그로 저장하고, 섭취량의 오차범위를 설정한 후, 섭취량의 오차범위를 벗어난 이상치(Outlier)가 측정되는 경우, 이상치에 따라 기 설정된 증감량을 적용하여 자동급식기(500)에서 사료를 토출하도록 제어할 수 있다.
생애주기관리부(380)는, 적어도 하나의 공공기관 서버로부터 반려동물의 종, 질병 및 처방약을 포함하는 반려동물 전자의료기록(Electronic Medical Record)을 수집한 후 표준화하고, 견종, 성별 및 생애주기별 질환의 발병률을 비교한 후 데이터베이스화할 수 있다. 질병예측부(390)는, 견종, 성별 및 생애주기별 질환의 발병률을 데이터베이스화한 후, 기 설정된 인공지능 알고리즘에 입력하여 학습 및 검증을 거치도록 모델링하고, 사용자 단말(100)에서 입력한 상태정보를 질의(Query)로 입력하여 사용자 단말(100)의 사용자가 관리하는 반려동물의 생애주기를 파악하고, 파악된 생애주기에서 발병될 가능성이 있는 질병을 추출할 수 있다. 안내부(391)는, 추출된 질병을 예방하는 성분정보를 추출하고, 사용자 단말(100)로 제품을 추천할 때, 질병을 예방하는 성분정보가 포함된 제품을 우선순위로 추천하며, 우선순위로 정렬된 제품에 질병 태그를 부착하여 안내할 수 있다.
<표준 의료데이터 및 통계 분석>
동물병원에서 진료를 받은 반려견의 전자차트(EMR)로부터 추출한 진료데이터를 분석할 수 있다. EMR로부터 반려견의 호발성 질환을 기준으로 데이터를 추출한 후, 주요 증상이 관절염(ARThritis, ART), 심장판막의 이상(Mitral Valve Insufficiency, MVI), 기관 허탈(TRachea Collapse, TRC), 귀 질환(OTiTis, OTT), 당뇨병(DIaBetes, DIB), 벼룩 및 진드기 감염(InFecTion, IFT), 슬개골 탈구(Patella LuXation, PLX), 신부전(ReNal Failure, RNF), 췌장염(PanCreaTitis, PCT), 피부 질환(DerMaTitis, DMT)라고 가정하자. 반려동물의 품종 및 성별, 질환명, 처방 약품명 등의 용어 표준화 작업을 수행하고, 반려동물의 출생정보와 EMR을 확보한 시점을 기준으로 나이를 계산하고, 나이는 6가지 범주(A: 0~2세, B: 3~5세, C: 6~8세, D: 9~11세, E: 12 ~ 14세, F: 15세 이상)로 나누어 생애주기로 표준화할 수 있다. 10가지 질환이 품종, 성별, 생애주기에 따라 유의하게 발생하는지 테스트하기 위해 분산분석(ANalysis Of VAriance, ANOVA)을 실행할 수 잇고, 검정통계량은 이하 수학식 2와 같이 정리할 수 있다.
수학식 2에서 (bar)y는 전체 질환 발생빈도의 평균이고 (bar)yj는 j 그룹의 질환 발생빈도 평균, yij는 j 그룹의 i 번째 샘플, k는 전체 그룹 의 수, nj는 j 그룹의 샘플 수이다. 각 질환의 그룹 내 발병빈도와 그룹 간 발병빈도의 차이를 비교하는 방법으로, F-Value가 클수록 그룹 간 차이가 뚜렷한 질병을 의미한다. 만약, 질환의 발병율 차이가 품종과 성별 간에서 뚜렷하지 않지만, 생애주기에 따라 심장판막의 이상(MVI)과 귀 질환(OTT), 신부전(RNF), 피부 질환(DMT)의 발병율 차이가 유의하다면, 10가지 질환 발생빈도를 기반으로 반려동물의 생애주기를 분류할 수 있다.
<빈발패턴 분석>
품종과 성별, 생애주기, 질환, 처방약 등 통합된 데이터에서 빈발하는 패턴을 검색하여 그들의 관계를 분석할 수 있다. 빈발패턴 분석은 트랜잭션 데이터에서 빈번히 발생하는 패턴을 검색하는 방법이다. 대표적으로 기업의 구매 상품 집합이나 접속 웹페이지 집합을 분석하기 위해 사용되고, 생물학에서는 질병의 원인 유전자 집합을 발견하기 위해 사용된다. 모든 항목(Item)의 집합은 I={i1,i2,...,ik}이고, 여러 개의 항목으로 구성된 트랜잭션(Transaction) T는 집합 I의 부분 집합이고(T⊆I), 패턴 P를 포함할 수 있다(P⊆T). 최소 지지도(Minimum Support)보다 빈발하게 발생하는 패턴 P를 빈발 패턴으로 정의한다. 견종, 성별, 생애주기, 질환, 처방약 중 N 종류 이상의 항목을 포함하는 전자차트(트랜잭션)의 패턴을 검색할 수 있다. 빈발패턴 분석을 통해 견종과 성별, 생애주기 등에 따라 다르게 질환이 발병한다면, 이처럼 반려동물의 신체정보와 의료정보들 간의 상관관계를 나타내는 빈발패턴을 이용하여, 반려동물의 생애주기를 분류할 수 있다. 반려동물의 생애주기를 고성능으로 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 찾기 위해 진료데이터로부터 특징을 추출하여 학습데이터를 생성하고 최적화된 DBN(Deep Belief Network) 모델을 구축할 수 있다.
<학습 데이터>
모든 전자차트데이터는 아파치 루씬(Apache Lucene) 기반의 오픈소스 분산 검색 엔진인 ElasticSearch에 의해 웹시스템에 저장된다. ElasticSearch는 데이터베이스와 달리 인덱싱을 통해 빠르게 데이터를 저장하고 검색할 수 있다. 또한, 대용량 데이터의 분산처리 기능을 통해, 신속하게 통계적 분석을 실행하고 머신러닝 모델을 학습할 수 있다. 대부분의 처방약은 질환을 치료하려는 목적의 치료약과, 소화제와 같이 질환과 무관하게 처방되는 일반약으로 구성되어 있다. 처방약 데이터가 반려동물의 생애주기를 예측하는 데에 중요한 정보인지 확인하기 위해 생애주기별 처방약의 분산분석을 실행할 수 있다. 고령 반려동물에게 발병율이 높은 심장과 신장 질환을 타겟으로 하는 치료약이 반려동물의 생애주기 예측에 중요한 특징으로 확인되고, 빈발패턴 분석을 통해 생애주기와 관련된 견종, 성별, 질환, 처방약 사이의 패턴이 다양하게 검색되다면, 반려동물의 생애주기를 더 정확하게 예측하기 위해, 반려동물의 나이를 제외한 데이터에서 최소 지지도를 만족하는 빈발 패턴을 검색하여 학습데이터에 추가할 수 있다. 또한 주성분 분석(PCA)을 통해 모든 데이터로부터 주성분을 추출하여 모델 학습에 이용할 수 있다. 따라서 반려동물의 품종과 성별, 질환데이터 뿐만 아니라 생애주기와 관련된 처방약과 빈발패턴을 추가함으로써, 고성능의 반려동물 생애주기 분류모델을 구축할 수 있다.
<DBN 분류 모델>
DBN은 입력층(Input Layer)과 은닉층(Hidden Layer)으로 구성된 RBM(Restricted Boltzmann Machine)을 MLP(Multi-Layer Perceptron) 구조로 쌓은 딥러닝 모델이다. 오류역전파(Error Back-Propagation) 알고리즘을 적용한 심층 신경망은 출력층보다 입력층의 가중치가 잘 교정되지 않는 오차소멸(Vanishing Gradient) 문제를 가진다. 이 문제를 해결하기 위해, 층을 쌓으면서 가중치(Weight)를 계산하는 층별 사전훈련(Layerwise Pre-Training) 방법을 적용한 DBN을 이용할 수 있다. DBN은 입력층 데이터만으로 사전훈련하는 RBM의 은닉층 값을 다음 단계 RBM의 입력층에 전달하는 비감독학습(Unsupervised Learning) 구조이다. 하지만, 분류 문제를 풀기 위해 MLP의 가중치를 역으로 학습 및 조정해 나가는 감독학습을 이용할 수 있다.
RBM1은 입력 벡터(V)로부터 사전훈련하여 은닉층(h1)을 학습하고 가중치(w1)를 산출한다. 그리고 RBM1의 은닉층(h1)을 RBM2의 입력벡터(h1)로 취급하여 다음 은닉층(h2)을 학습한다. 결국 이 과정을 n번 반복하면 n개 RBM의 은닉층(h1, h2, ... ,hn-1, hn)과 가중치(w1, w2, ..., wn-1, wn)로 구성된 DBN을 생성한다. 마지막으로 반려동물의 생애주기를 분류하기 위해, 오류 역전파 알고리즘을 통해 출력층부터 입력층까지 생성되어 있는 가중치들을 조정하여 DBN을 학습한다. 따라서 감독학습 방법을 추가하여 가중치를 미세조정(fine-tuning)함으로써, 분류모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
이때, DBN의 미세조정 과정은 학습 데이터의 사이즈가 클수록 더 오랜 시간이 필요하다. 또한, 대용량의 전국단위 동물병원 전자차트 데이터를 분석하기 위해 효율적으로 처리할 수 있는 기법이 필요하다. 따라서, DBN 알고리즘의 확장성 및 통합 진료데이터의 분산병렬처리를 위해 MapReduce 기법을 적용할 수 있다. MapReduce는 두 함수 Map과 Reduce로 구성되고, 정수, 실수, 문자열, 바이트열 또는 임의 구조 형태로(key, value) 쌍의 자료구조를 가진다. 대용량 데이터를 고정 크기의 블록으로 분할하여 여러 노드에 분산-입력하고, 각 노드 내에서 동일한 Map 함수가 병렬적으로 실행한다. Map 함수는 데이터를 변형(Transformation)하여(key, value) 결과를 출력하고, key를 기준으로 결과를 정렬 및 병합하여 동일한 key를 가지는(key, value) 쌍 그룹들을 반환한다. 각 그룹에 동일한 Reduce 함수를 적용하여 병렬적으로 데이터를 집계연산(Aggregation)하고, 산출된 결과를 분산 파일시스템에 기록한다. DBN 학습 과정 중 미세조정이 가장 많은 시간을 소비하기 때문에, 미세조정 과정을 MapReduce를 이용하여 병렬적으로 실행할 수 있다.
모든 진료데이터에 동일한 Map 함수를 적용하여 DBN의 새로운 가중치를 산출하고, 사전훈련 시생성된 기존 가중치와의 오차를 계산한다. 동일한 Reduce 함수가 진료데이터로부터 산출된 각 가중치의 오차 합을 계산하고, 합계된 가중치 값을 이용하여 DBN을 학습한다. 이처럼 오류역전파 알고리즘의 분산처리를 통해 효율적으로 반려동물 생애주기 분류기를 구축할 수 있고, 생애주기별에 따른 상태정보에 따른 질병을 예측할 수 있으며 이를 예방하기 위한 성분이 포함된 제품을 추천해줄 수 있다.
기호수집부(397)는, 추천된 제품정보를 사용자 단말(100)에서 선택하는 경우, 기호성 테스트를 위한 샘플을 제공하고, 사용자 단말(100)의 피드백을 받아 기호성 데이터를 업데이트할 수 있다.
접종안내부(395)는, 사용자 단말(100)에서 등록한 반려동물의 접종시기 및 종류를 안내하고, 접종시기 및 종류에 따른 백신을 접종하도록 안내할 수 있다. 개가 어미에게 물려받은 면역력은 생후 45일부터 약해지기 시작한다. 이때부터 생후 4개월 전까지 종합백신(DHPPL), 코로나, 켄넬코프, 광견병 등의 백신접종을 통해 항체를 생성해주어야 한다. 백신이나 약품 중에서 서로 충돌하면 치명적인 증상을 일으키는 것도 있으므로 예방접종 기간 동안 다른 약품의 복용은 수의사의 지시에 따라야 한다. 또, 개는 사람처럼 접종 후 평생 동안 면역이 유지되지 않아 매년 또는 항체가검사 후 추가접종을 해야 한다.
① 종합 7종 백신(DA2PPL)은, 개 홍역(Canine Distemper), 전염성 간염(Infectious Hepatitis), 아데노바이러스성 기관지염(Adenovirus Bronchitis), 파보바이러스성 장염(Pavovirus Enteritis), 파라인플루엔자성 기관지염(Parainflluenza) 및 렙토스피라증(Leptospirosis) 등의 질병을 예방해주는 가장 중요한 예방접종이다. 6~8 주부터 시작해서 2~3 주 간격으로 5 회 이상 접종, 매년 1 회 추가접종한다. ② 코로나 장염 예방접종도 해야 하는데, 코로나바이러스성 장염은 피가 섞인 설사를 하고, 구토를 하며, 열이 나고, 식욕이 없어지는 증세가 특징. 개들에게는 치명적인 전염병이다. 생후 6~8 주부터 2~3 주 간격으로 3 회 접종, 매년 1 회 추가접종한다. ③ 켄넬코프 예방접종도 필요한데, 주로 강아지들이 대량으로 있는 곳에서 공기를 통해 쉽게 감염되며 심한 마른기침을 일으키며 폐렴으로 진행되기도 한다. 생후 6~8주부터 2~3주 간격으로 3회 접종, 6개월마다 환절기 전 추가접종한다. ④ 광견병 예방접종은 생후 3개월 이상 된 강아지에게 1회 접종한 후 6개월 후 재접종한다. 매년 추가접종을 해야 한다. 이 외에도 1 달에 한 번씩 심장사상충 약을 먹이거나 발라주어야 하는데, 이를 본 발명의 플랫폼에서 안내함으로써 개 뿐만 아니라 개와 더불어 사는 사용자의 건강에도 해를 끼치지 않도록 가이드를 줄 수 있다.
이미지안내부(397)는, 사용자 단말(100)에서 반려동물의 적어도 하나의 부위를 촬영하거나 반려동물의 토사물 또는 배설물을 촬영하면 딥러닝 기반 이미지 인식 알고리즘에 입력하고, 적어도 하나의 부위, 토사물 및 배설물 중 어느 하나가 기 구축된 이미지 데이터셋과 일치하는 경우, 기 구축된 이미지 데이터셋에 라벨링된 질병을 안내할 수 있다. 예를 들어, 토사물의 색상이 투명색인 경우, 위액이 역류된 경우이고, 갈색인 경우 사료나 음식을 급하게 먹어 소화가 되지 않은 음식물을 토한 경우이고, 노란색인 경우 공복시간이 길어졌기 때문에 하는 토로 공복시간을 줄여주거나 바로 급여해야 하는 상황이고, 진한 녹색인 경우 담즙을 구토했거나 풀을 많이 먹은 경우로 전자의 경우 십이지장의 문제이므로 바로 병원에 방문해야 하는 경우이며, 암적색의 혈이 섞인 토는 소장, 대장, 위 등의 소화기관 문제로 바로 병원에 내원해야 한다. 또 배설물로도 질병을 알 수 있는데 치사율이 가장 높은 파보바이러스의 경우, 출혈성설사 및 붉은색 구토의 특징을 보이므로 바로 병원에 가야하는 응급상황이다. 하지만 이러한 정보를 모르는 사용자는 어떠한 상황에서 어떠한 행동을 취할지 알 수 없는 경우가 많으므로, 이미지안내부(397)는, [이미지-증상-진단-안내]를 라벨링해서 데이터셋을 마련해두고, 딥러닝 기반 이미지나 영상을 분석하는 인공지능 알고리즘을 이용하여 사용자 단말(100)에서 촬영한 이미지를 분석한 후 증상, 진단 및 안내에 대한 메시지를 사용자 단말(100)로 전송해줄 수 있다.
이하, 상술한 도 2의 관리 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 및 도 4를 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.
도 3을 참조하면, (a) 관리 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)로부터 반려동물의 종, 나이, 중성화 여부, 알러지 등 질환이나 건강상태 등을 포함하는 상태정보를 수집하고, (b)와 같이 기 모델링된 인공지능 알고리즘에 입력한 후, (c)와 같이 출력된 성분정보가 가장 유사한 적어도 하나의 제품정보를 추출하고, (d)와 같이 기호성에 맞게 정렬을 하고 기호성 테스트를 위한 샘플을 제공할 수 있다. 이때 인공지능 알고리즘에서 제품정보를 출력하도록 모델링할 수도 있지만 각종 제품이 새로 출시되거나 업그레이드 되는 등 성분정보가 변하는 경우가 많기 때문에 제품정보를 출력하지 않고 성분정보를 출력하도록 할 수 있다. 물론 제품정보를 출력하도록 모델링하는 것도 가능하다.
관리 서비스 제공 서버(300)는 도 4의 (a)와 같이 EMR을 기반으로 생애주기별 질병을 예측하도록 하고, (b)와 같이 질병 및 유전병 관리를 위한 제품을 데이터베이스화하여 사료나 식단을 추천해줄 수도 있다. 또, (c)와 같이 이미지 기반으로 동물병원에 가기 이전에 가진단을 해볼 수 있도록 가이드를 줄 수도 있고, (d)와 같이 동물병원과 연계를 해 줄 수도 있다. 이때, 가격이 부담스러운 사용자도 존재할 수 있으므로, 집단지성(크라우드소싱)으로 각 동물병원의 진료가격이나 접종가격 등을 수집하여 가격범위를 안내할 수도 있다.
이와 같은 도 2 내지 도 4의 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 5를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 5에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.
도 5를 참조하면, 관리 서비스 제공 서버는, 적어도 하나의 사료의 제품정보를 수집하여 성분정보를 매핑하여 저장한다(S5100).
그리고, 관리 서비스 제공 서버는, 적어도 하나의 반려동물의 상태정보에 따라 필요한 성분정보를 매핑하여 저장하고(S5200), 사용자 단말로부터 반려동물의 상태정보가 입력되는 경우, 기 구축된 인공지능 알고리즘에 질의로 입력하여 반려동물의 상태정보에 대응하는 성분정보를 추출한다(S5300). 또, 관리 서비스 제공 서버는, 추출된 성분정보가 포함된 적어도 하나의 사료의 제품정보를 추출하여 사용자 단말로 추천한다(S5400).
상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.
이와 같은 도 5의 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 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.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (10)
- 반려동물의 종, 나이, 몸무게 및 건강상태를 포함하는 상태정보를 입력하는 사용자 단말; 및
적어도 하나의 사료의 제품정보를 수집하여 성분정보를 매핑하여 저장하는 데이터베이스화부, 적어도 하나의 반려동물의 종, 나이, 몸무게 및 건강상태를 포함하는 상태정보에 따라 필요한 성분정보를 매핑하여 저장하는 매핑부, 상기 사용자 단말로부터 상기 반려동물의 상태정보가 입력되는 경우, 기 구축된 인공지능 알고리즘에 질의로 입력하여 상기 반려동물의 상태정보에 대응하는 성분정보를 추출하는 추출부, 상기 추출된 성분정보가 포함된 적어도 하나의 사료의 제품정보를 추출하여 상기 사용자 단말로 추천하는 추천부, 상기 반려동물의 상태정보에 따른 기호성 데이터를 수집하고, 상기 기 구축된 인공지능 알고리즘에서 상기 제품정보를 추출할 때 재료의 종류, 사료의 수분 함량과 온도, 사료의 신선함, 날씨와 입맛 및, 사료의 모양과 식감을 고려하여 상기 기호성이 높은순으로 상기 제품정보를 정렬하도록 하는 기호성고려부, 적어도 하나의 공공기관 서버로부터 상기 반려동물의 종, 질병 및 처방약을 포함하는 반려동물 전자의료기록(Electronic Medical Record)을 수집한 후 표준화하고, 견종, 성별 및 생애주기별 질환의 발병률을 비교한 후 데이터베이스화하는 생애주기관리부, 상기 견종, 성별 및 생애주기별 질환의 발병률을 데이터베이스화한 후, 기 설정된 인공지능 알고리즘에 입력하여 학습 및 검증을 거치도록 모델링하고, 상기 사용자 단말에서 입력한 상태정보를 질의(Query)로 입력하여 상기 사용자 단말의 사용자가 관리하는 반려동물의 생애주기를 파악하고, 파악된 상기 생애주기에서 발병될 가능성이 있는 질병을 추출하는 질병예측부, 추출된 상기 질병을 예방하는 성분정보를 추출하고, 상기 사용자 단말로 제품을 추천할 때, 상기 질병을 예방하는 성분정보가 포함된 제품을 우선순위로 추천하며, 상기 우선순위로 정렬된 제품에 질병 태그를 부착하여 안내하는 안내부, 상기 사용자 단말과 연동된 자동급식기를 상기 사용자 단말에 매핑되도록 저장하고, 상기 자동급식기에서 자동급식되는 사료의 급식량과 상기 자동급식기에서 감지된 무게센서로 사료의 잔여량을 파악한 후 상기 반려동물이 섭취한 사료량을 측정하는 섭취량측정부를 포함하는 관리 서비스 제공 서버;를 포함하며,
상기 관리 서비스 제공 서버는,
기 설정된 식사시간이 종료될 때, 남은 사료의 산화를 방지하기 위해서, 토출된 사료가 담겨지는 급여통의 바닥이 오픈되는 구조로 오픈한 후, 하부로 떨어진 사료를 사료보관통 안으로 흡입하여 빨아들이고, 상기 사료보관통 내부를 진공상태로 만들도록 상기 사료보관통 내부의 공기를 외부로 빼내는 작업을 수행하는 것을 특징으로 하는 반려동물의 상태정보를 이용한 인공지능 기반 급여 관리 서비스 제공 시스템. - 삭제
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