KR102503781B1 - 동물의 상태를 모니터링하여 사료 권장량 정보를 제공하는 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품 - Google Patents
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Abstract
컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 동물 특성 정보에 기초하여 적정 사료양을 산출하는 프로세서로 하여금 이하의 단계들을 수행하게 하기 위한 명령들을 포함하며, 상기 단계들은, 하나 이상의 제1 동물 특성 정보를 수신하는 단계-상기 제1 동물 특성 정보는, 적어도 상기 제1 동물의 활동성 수준 정보를 포함함-; 및 수신된 상기 제1 동물 특성 정보 및 MER(Maintenance Energy Requirement) 산출 모델에 기초하여, 상기 제1 동물의 MER을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
본 개시는 웨어러블 디바이스로부터 수집된 정보에 기초하여 사용자에게 사료 권장량 정보를 제공하는 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다.
동물 특히, 개와 고양이 등을 반려 동물로 인식하고 관리하는 인구가 지속적으로 늘어나고 있다. 반려 동물의 경우, 실내 생활의 비중이 높아 영양 과잉 상태에 빠질 가능성이 높고, 이는 반려 동물의 과체중/비만으로 이어져 반려 동물의 건강에 악영향을 줄 수 있다. 반려 동물의 섭식 관리의 경우 반려 동물의 견종, 활동 상태, 연령 등 다양한 정보를 다각적으로 고려하여 이루어져야 하지만, 주인이 이런 세세한 정보를 모두 파악하기에는 어려움이 있고, 주인이 반려 동물의 관리에 투자할 수 있는 시간에는 한계가 있어 반려 동물의 섭식 관리가 이루어지는 데는 한계가 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 반려 동물의 섭식량 조절과 관련한 정보를 제공하기 위한 서비스가 종래 존재해왔다. 국립축산과학원의 경우, 미국 NRC(National Research Council)에서 발표한 개와 고양이에 대한 필요 에너지 계산식에 기초해, 자체 웹사이트에서 반려견 사료 열량 계산기 서비스를 제공하고 있다. 그러나 국립축산과학원에서 제공하는 반려견 사료 열량 계산기 서비스의 경우 개체의 활동성에 관한 정보를 직접적으로 반영하지 않고 있다는 점, 개별 개체의 특성을 반영하기 어렵다는 점에서 한계가 있다.
따라서, 개별 개체의 특성을 반영하고, 개체의 활동성에 관한 정보를 반영하여 반려 동물의 권장 사료양을 사용자에게 알려주는 발명에 대한 수요가 존재한다.
본 발명은 웨어러블 디바이스를 통해 측정된 정보에 기초하여 사료 권장량을 사용자에게 제공하는 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품을 제공하는데 있다. 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제1 측면은, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 동물 특성 정보에 기초하여 적정 사료양을 산출하는 프로세서로 하여금 이하의 단계들을 수행하게 하기 위한 명령들을 포함하며, 상기 단계들은, 하나 이상의 제1 동물 특성 정보를 수신하는 단계-상기 제1 동물 특성 정보는, 적어도 상기 제1 동물의 활동성 수준 정보를 포함함-; 및 수신된 상기 제1 동물 특성 정보 및 MER(Maintenance Energy Requirement) 산출 모델에 기초하여, 상기 제1 동물의 MER을 산출하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 상기 제1 동물의 활동성 수준 정보는, 상기 제1 동물의 활동에 따라 상기 웨어러블 디바이스에 의해 측정된 측정 활동 값 또는 상기 측정 활동 값에 기초하여 생성된 가공 활동 값에 기초하여 생성되는, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 상기 측정 활동 값은, 상기 제1 동물의 활동에 따라 부착된 웨어러블 디바이스가 측정한 가속도 값을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 상기 가공 활동 값은, 상기 가속도 값에 기초하여 생성된 활동 에너지 값 또는 활동 강도 값 중 적어도 하나를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 상기 활동성 수준 정보를 생성하는 단계는, 상기 측정 활동 값 또는 상기 가공 활동 값에 따라 상기 활동성 수준 정보를 판단하는 활동성 수준 판단 모델을 이용하고, 상기 활동성 수준 판단 모델은 상기 제1 동물의 권장 활동량 대비 상기 측정 활동 값 또는 상기 가공 활동 값의 수준을 이용하여 상기 활동성 수준 정보를 생성하는, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 상기 제1 동물의 MER을 산출하는 단계는, 상기 제1 동물 특성 정보를 기 설정된 변환 기준에 따라 제1 특성 값으로 변환하는 단계; 를 포함하고, 상기 기 설정된 변환 기준은 동물 특성 하위 정보 중 적어도 하나가 상기 제1 동물과 동일한, 복수의 동물 특성 정보에 기초하여 구축된, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 상기 동물 특성 하위 정보는, 동물의 종 정보 또는 동물 연령 정보 중 적어도 하나와 관련된, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 상기 제1 동물 특성 정보에 기초하여, 상기 제1 동물의 상태 정보를 생성하는 단계-상기 제1 동물 특성 정보는, 상기 제1 동물의 종 정보를 더 포함함-; 를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 상기 제1 동물의 상태 정보는, 상기 제1 동물의 종 정보에 기초하여, 하나 이상의 후보 상태 정보 중 하나를 선택함에 의하여 생성되는, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 상기 제1 동물의 MER에 기초하여, 상기 제1 동물의 권장 사료양을 산출하는 단계; 및 상기 권장 사료양에 기초하여, 사료 재구입 여부에 관한 알림을 사용자에게 제공하는 단계; 를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 상기 사료 재구입 여부에 관한 알림을 사용자에게 제공하는 단계는, 상기 제1 동물 특성 정보에 기초하여, 상기 사용자에게 추천 사료 정보를 제공하는 단계; 를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 하나 이상의 제1 동물 특성 정보를 수신하는 단계-상기 제1 동물 특성 정보는, 상기 제1 동물에 부착된 웨어러블 디바이스가 측정한 하나 이상의 정보와 관련됨-; 및 수신된 상기 제1 동물 특성 정보 및 MER 산출 모델에 기초하여, 상기 제1 동물의 MER을 산출하는 단계; 를 포함하는, 동물 특성 정보에 기초하여 권장 사료양을 산출하기 위한 방법을 제공할 수 있다.
본 개시의 제 2 측면은, 동물 특성 정보에 기초하여 권장 사료양을 산출하는 서버로서, 상기 서버는: 하나 이상의 제1 동물 특성 정보를 수신하고-상기 제1 동물 특성 정보는, 적어도 상기 제1 동물의 활동성 수준 정보를 포함함-;, 수신된 상기 제1 동물 특성 정보 및 MER(Maintenance Energy Requirement) 산출 모델에 기초하여, 상기 제1 동물의 MER을 산출하는, 동물 특성 정보에 기초하여 권장 사료양을 산출하는 서버를 제공할 수 있다.
본 개시의 제 3 측면은, 동물 특성 정보에 기초하여 권장 사료양을 산출하는 단말로서, 상기 단말은: 하나 이상의 제1 동물 특성 정보를 수신하고-상기 제1 동물 특성 정보는, 적어도 상기 제1 동물의 활동성 수준 정보를 포함함-;, 수신된 상기 제1 동물 특성 정보 및 MER(Maintenance Energy Requirement) 산출 모델에 기초하여, 상기 제1 동물의 MER을 산출하는, 동물 특성 정보에 기초하여 권장 사료양을 산출하는 단말을 제공할 수 있다.
본 개시의 제 4 측면은, 동물 특성 정보에 기초하여 권장 사료양을 산출하는 웨어러블 디바이스로서, 하나 이상의 제1 동물 특성 정보를 수신하고-상기 제1 동물 특성 정보는, 적어도 상기 제1 동물의 활동성 수준 정보를 포함함-;, 수신된 상기 제1 동물 특성 정보 및 MER(Maintenance Energy Requirement) 산출 모델에 기초하여, 상기 제1 동물의 MER을 산출하는, 동물 특성 정보에 기초하여 권장 사료양을 산출하는 웨어러블 디바이스를 제공할 수 있다.
전술한 본 개시의 과제 해결 수단에 의하면, 웨어러블 디바이스로부터 동물의 활동 관련 정보를 수신하고, 수신한 활동 관련 정보에 기초하여 반려 동물의 권장 사료양, 사료 재구입 여부에 관한 알림, 동물의 상태 정보 및 추천 사료 정보 중 적어도 하나를 제공함으로써, 동물의 건강 관리를 보다 효율적으로 수행할 수 있다.
본 개시의 다른 과제 해결 수단 중 하나에 의하면, 권장 사료양 정보에 기초하여 사용자에게 사료의 구입 시기를 사용자에게 미리 알려줄 수 있고, 나아가 동물의 활동성 정보에 기초하여 추천 사료 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 웨어러블 디바이스를 포함하는 시스템도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스가 사용자 단말로 동물 특성 정보를 전송하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 동물 특성 정보에 기초하여 동물의 권장 사료양을 산출하고 사료 재구입 알림을 사용자에게 전송하는 예시를 나타내는 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 MER(Maintenance Energy Requirement) 산출 모델의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5a는 일 실시예에 따른 동물 특성 정보를 활동성 수준 정보로 변환하기 위한 변환 기준의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5b는 일 실시예에 따른 동물의 활동성 수준 정보를 특성 값으로 변환하기 위한 변환 기준의 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 동물의 상태 정보를 생성하기 위한 데이터의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 외부 서버의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스가 사용자 단말로 동물 특성 정보를 전송하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 동물 특성 정보에 기초하여 동물의 권장 사료양을 산출하고 사료 재구입 알림을 사용자에게 전송하는 예시를 나타내는 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 MER(Maintenance Energy Requirement) 산출 모델의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5a는 일 실시예에 따른 동물 특성 정보를 활동성 수준 정보로 변환하기 위한 변환 기준의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5b는 일 실시예에 따른 동물의 활동성 수준 정보를 특성 값으로 변환하기 위한 변환 기준의 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 동물의 상태 정보를 생성하기 위한 데이터의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 외부 서버의 블록도이다.
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 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 개시를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 웨어러블 디바이스를 포함하는 시스템도이다.
일 실시예에 따른 시스템은 사용자 단말(200) 및 웨어러블 디바이스(300)를 포함할 수 있다. 또한, 시스템은 외부 서버(100)를 더 포함할 수 있다.
사용자 단말(200), 웨어러블 디바이스(300) 및 외부 서버(100)는 네트워크를 이용하여 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 도 1에 도시된 각 네트워크 구성 주체가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
사용자 단말(200)은, 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기, 카메라가 탑재된 디바이스 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
웨어러블 디바이스(300)는 동물 신체 일부에 착용되어 동물 특성 정보를 측정 및 수집할 수 있다. 웨어러블 디바이스(300)는 복수의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스(300)는 근전도(electromyography; EMG) 센서, 피부전기 활성(electrodermal activity) 센서, 피부온도 측정기, 혈액량(blood volume pulse) 측정기, 심전도(electrocardiogram; ECG) 센서, 호흡 센서(respiration sensor), 혈압 측정기 및 심박수(hear rate) 측정기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 웨어러블 디바이스(300)는 3축 가속도 센서(3 Axis Accelerometer), 6축 가속도 센서(6 axis gyrosxope & accelerometer), 9축 가속도 센서(9 axis gyroscope & accelerometer & geomagnetic)를 포함할 수 있다.
외부 서버(100)는 네트워크를 통해 사용자 단말(200) 및 웨어러블 디바이스(300)와 통신을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 제1 화살표를 참조하면, 웨어러블 디바이스(300)는 동물 특성 정보를 사용자 단말(200)로 전송할 수 있다. 웨어러블 디바이스(300)는 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy)의 통신 방식을 통해 동물 특성 정보를 사용자 단말(200)로 전송할 수 있다. 제2 화살표를 참조하면, 사용자 단말(200)은 외부 서버(100)로 동물 특성 정보를 전송하며 이를 분석해줄 것을 요청할 수 있다. 외부 서버(100)는 동물 특성 정보를 분석하여 동물의 MER을 산출하고, 동물 특성 정보 및 산출된 MER 정보에 기초하여 사료 재구입 여부에 관한 알림, 동물의 상태 정보 및 추천 사료 정보 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 제3 화살표를 참조하면, 외부 서버(100)는 동물의 MER 및 사료 재구입 여부에 관한 알림, 동물의 상태 정보 및 추천 사료 정보 중 적어도 하나를 사용자 단말(200)로 전송하고, 사용자 단말(200)은 탑재된 표시장치(미도시)를 통해 사용자에게 동물의 MER 및 사료 재구입 여부에 관한 알림, 동물의 상태 정보 및 추천 사료 정보 중 적어도 하나를 제공할 수 있다. 사용자 단말(200)과 외부 서버(100)는 유선 인터넷, 무선 인터넷 또는 모바일 무선 통신망을 통해 데이터를 주고받을 수 있다.
다른 실시예에서, 제1 화살표를 참조하면, 웨어러블 디바이스(300)에서 획득한 동물 특성 정보는 사용자 단말(200)로 전송될 수 있다. 이 때, 사용자 단말(200)은 외부 서버(100)로 특성 정보를 전송하는 대신, 사용자 단말(200) 자체적으로 특성 정보를 분석하여 동물의 MER을 결정하고, MER에 따른 사료 재구입 여부에 관한 알림, 동물의 상태 정보 및 추천 사료 정보 중 적어도 하나를 사용자에게 제공할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 도 1에는 도시 되지 않았으나, 웨어러블 디바이스(300)는 사용자 단말(200)을 통하지 않고 외부 서버(100)로 직접 특성 정보를 전송하며 이를 분석해줄 것을 요청할 수 있다. 예를 들어, 외부 서버(100)는 동물의 MER 및 사료 재구입 여부에 관한 알림, 동물의 상태 정보 및 추천 사료 정보 중 적어도 하나를 사용자 단말(200)로 전송할 수 있다. 사용자 단말(200)은 사용자에게 동물의 MER 및 사료 재구입 여부에 관한 알림, 동물의 상태 정보 및 추천 사료 정보 중 적어도 하나를 제공할 수 있다.
나아가, 추가적인 실시예에서, 도 1에는 도시 되지 않았으나, 웨어러블 디바이스(300)는 직접 동물 특성 정보를 분석할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스(300)는 동물의 MER 및 사료 재구입 여부에 관한 알림, 동물의 상태 정보 및 추천 사료 정보 중 적어도 하나를 생성하고, 이를 사용자 단말(200) 또는 외부 서버(100)로 전송할 수 있다. 사용자 단말(200), 웨어러블 디바이스(300) 및 외부 서버(100)는 유선 인터넷, 무선 인터넷 또는 모바일 무선 통신망을 통해 데이터를 주고받을 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스가 사용자 단말로 동물 특성 정보를 전송하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 웨어러블 디바이스(300)는 동물의 신체 일부에 부착되어 동물 특성 정보를 수집할 수 있다.
본 개시에 따른 동물 특성 정보는, 외부 서버(100), 사용자 단말(200)에 기 저장되거나 웨어러블 디바이스(300)에 의하여 측정된 정보 및 측정된 정보가 가공된 정보일 수 있다. 하나의 동물 특성 정보는 하나의 동물과 관련되며, 해당 동물의 신체적, 활동적 특징을 표현하는 정보일 수 있다. 동물 특성 정보는 하나 이상의 동물 특성 하위 정보를 포함함으로써, 해당 동물의 여러 신체적, 활동적 특징을 다각적으로 표현할 수 있다.
일례로, 동물 특성 정보는 동물의 신체 수준 정보, 동물 활동성 수준 정보를 포함할 수 있다. 동물의 신체 수준 정보는 동물 신체의 일반적 특징을 표현하는 정보일 수 있다. 구체적으로, 동물의 신체 수준 정보는 동물의 중성화 여부에 관한 정보, 동물의 몸무게에 관한 정보, 동물의 종 및 연령에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 동물의 신체 수준 정보는 상기 동물의 신체적 특징에 관한 정보를 라벨(label)화 하여 표현한 자료일 수 있다. 예를 들어, 동물의 몸무게에 관한 정보는, 동물의 몸무게 값 자체로 표현된 정보일 수 있고, 해당 종 및 연령을 고려할 때 해당 동물의 몸무게가 정상 범위인지, 과체중인지, 저체중인지를 라벨(label) 형식으로서 표현한 정보일 수도 있다.
또한, 동물의 활동성 수준 정보는, 관련된 동물의 활동성을 표현하는 지표일 수 있다. 동물의 활동성 수준 정보는 사용자가 직접 동물의 활동성 수준을 임의적으로 평가하여 기입한 정보일 수도 있고, 웨어러블 디바이스(300)에 의하여 측정된 정보 또는 웨어러블 디바이스(300)에 의하여 측정된 정보가 가공된 정보일 수 있다. 동물의 신체 수준 정보와 마찬가지로, 동물의 활동성 수준 정보는 동물의 활동성 수준을 나타내는 라벨로서 표현될 수도 있다. 일 실시예에서, 동물의 활동성 수준 정보는 사용자가 임의로 입력한 1~100 사이의 수치로 표현될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 동물의 활동성 수준 정보는 웨어러블 디바이스(300)에 포함된 센서가 측정한 가속도 값 또는 그 가속도 값을 가공한 활동성 관련 지표일 수 있다. 다른 실시예에서, 동물의 활동성 수준 정보는 해당 동물이 종과 연령을 고려했을 때 활동적인지, 평균 수준인지, 비활동적인지를 나타내는 라벨 형식으로 표현된 정보일 수 있다.
상술한 바와 같이, 동물의 활동성 수준 정보는 웨어러블 디바이스(300)에 의하여 측정된 측정 활동 값일 수 있다. 구체적으로, 본 개시에 따른 웨어러블 디바이스(300)는 3축 가속도 센서, 6축 가속도 센서, 9축 가속도 센서를 포함할 수 있고, 웨어러블 디바이스(300)는 센서에 대한 가속도 값을 측정(감지)할 수 있다. 일 실시예에서, 웨어러블 디바이스(300)에 의하여 측정된 가속도 값은, 측정 활동 값으로서 그 자체로 활동성 수준 정보로 결정될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 동물의 활동성 수준 정보는 상기 측정 활동 값에 기초하여 가공된 가공 활동 값일 수 있다. 구체적으로, 가공 활동 값은 수집된 가속도 값을 이용하여 계산된 활동 에너지 또는 활동 강도 값일 수 있다. 상기 활동 에너지 값은 SVM(Signal Vector Magnitude) 기법을 통하여 연산될 수 있고, 활동 강도 값은 Mets(Metabolic Equivalent of task) 기법을 활용하여 연산될 수 있다. 이러한 구체적인 기법들은 본 개시에 따른 활동성 수준 정보를 연산하기 위한 방법의 일 예시에 불과하므로, 활동성 수준 정보를 산출하는 방법은 이에 한정되지 않는다.
본 개시에 따른 활동성 수준 정보는, 기 설정된 기준에 따라 선택된 하나 이상의 이전 시점 활동성 수준 정보를 이용하여 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 기 설정된 기준에 따라 선택된 하나 이상의 이전 시점 활동성 수준 정보는, 연산된 동물의 활동성 수준 정보를 보정하는 데 이용될 수 있다. 구체적으로, 일 예시에서, 새로이 연산된 활동성 수준 정보를 보정하고자 할 때, 특정 시간 구간 동안 연산된 기존의 활동성 수준 정보를 이용할 수 있다. 일례로, 2021년 05월 16일자로 동물의 활동성 수준 정보를 연산할 경우, 이전 일주일 간의 활동성 수준 정보를 이용하여 2021년 05월 16일자의 활동성 수준 정보에 대한 초기 연산 결과를 보정할 수 있다. 본 개시에 따른 활동성 수준 정보의 보정은 통계적인 처리를 수반할 수 있다. 가령, 2021년 05월 16일자의 활동성 수준 정보에 대한 초기 연산 결과가 지난 일주일 간의 활동성 수준 정보를 고려할 때 이상치(outlier)일 경우(예를 들면, 활동성 수준이 지나치게 높게 연산되었을 경우), 권장 사료양이 급격히 늘어나거나 줄어들 수 있다. 이 경우 동물의 급식량을 급격히 변화시키는 것은 좋지 않을 수 있으므로, 본 개시에 따른 외부 서버(100), 사용자 단말(200) 또는 웨어러블 디바이스(300) 중 적어도 하나는 이를 보정하기 위해 이전 일주일 간의 활동성 수준 정보와 2021년 05월 16일자의 활동성 수준 정보의 평균을 최종적인 2021년 05월 16일자의 활동성 수준 정보로 결정할 수 있다. 또 다른 예시에서, 기 설정된 기준은 특정한 이벤트의 발생 여부일 수 있다. 상술된 예시는 활동성 수준 정보를 결정하기 위해 기존의 활동성 수준 정보를 이용하는 방법에 관한 일 예시에 불과하므로, 활동성 수준 정보의 결정에 관한 방법은 이에 한정되지 않는다. 이와 같이 활동성 수준 정보의 결정에 기존 데이터를 도입할 경우, 동물의 권장 사료양의 급격한 변화를 방지할 수 있어, 동물의 적절한 섭식 및 건강 상태의 유지에 기여할 수 있다.
도 1 및 도 2에서 상술한 바와 같이, 본 개시에 따른 동물의 활동성 수준 정보는 외부 서버(100), 사용자 단말(200) 및 웨어러블 디바이스(300) 중 적어도 하나를 이용하여 생성될 수 있다. 즉, 일 예시에서 웨어러블 디바이스(300)에 의하여 생성된 측정 활동 값은 사용자 단말(200)을 통하여 또는 직접 외부 서버(100)로 전송될 수 있고, 외부 서버(100)는 수신된 측정 활동 값을 가공하여 가공 활동 값을 생성해낼 수 있다. 이 경우, 외부 서버(100)는 연결된 다른 복수의 웨어러블 디바이스 또는 다른 사용자 단말로부터 수집된 정보를 반영하여 가공 활동 값을 생성해낼 수 있어, 보다 정확한 동물의 활동성 수준 정보 생성이 가능할 수 있다.
또 다른 예시에서, 웨어러블 디바이스(300)에 의하여 생성된 측정 활동 값은 사용자 단말(200)로 전송되고, 사용자 단말(200)은 수신된 측정 활동 값을 가공하여 가공 활동 값을 생성해낼 수 있다. 사용자 단말(200)이 활동성 수준 정보를 생성할 경우, 외부 서버(100)와의 연결이 불안정한 경우나 연결이 불가능한 경우에도 웨어러블 디바이스(300)와의 통신만으로 동물의 권장 사료양에 관한 정보를 알 수 있다. 또한, 웨어러블 디바이스(300)보다 뛰어난 성능을 가진 사용자 단말(200)을 이용 시, 보다 복잡한 활동성 수준 평가 모델을 이용할 수 있으므로, 보다 정확한 동물의 권장 사료양 정보를 산출해낼 수 있다.
추가적인 예시에서, 웨어러블 디바이스(300)는 측정 활동 값을 생성하고, 나아가 이를 직접 가공하여 가공 활동 값을 생성해낼 수 있다. 웨어러블 디바이스(300)가 직접 측정 활동 값을 생성 및 가공할 경우, 외부 서버(100) 또는 사용자 단말(200)과의 연결이 불안정한 경우(예를 들면, 해외 출장 시, 또는 도서 산간 지역 출장 시)에도 지속적으로 동물의 활동성 수준 정보를 생성하고 이를 반영하여 추후 외부 서버(100)나 사용자 단말(200)과의 연결이 재개되었을 때 동물의 권장 사료양에 대한 정보를 정확히 전달할 수 있다. 또한, 웨어러블 디바이스(300)가 그 자체로 표시 장치(미도시)를 포함하고 있는 경우에는 사용자 단말(200)의 이용이 불가능한 상태에서도 사용자에게 권장 사료양 정보를 전달할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 동물 특성 정보에 기초하여 동물의 권장 사료양을 산출하고 사료 재구입 알림을 사용자에게 전송하는 예시를 나타낸 흐름도이다.
설명의 편의를 위해, 도 3에서 표현되는 개별 단계는 외부 서버(100)의 프로세서(120)에 의하여 수행되는 것으로 가정한다. 그러나, 도 1 및 도 2에서 상술한 바와 같이, 이하에서 설명되는 각각의 단계들은 사용자 단말(200) 또는 웨어러블 디바이스(300)에 의하여도 수행될 수 있다고 보아야 한다.
도 3을 참조하면, 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 동물 특성 정보를 수신할 수 있다(S100). 본 개시에 있어서 동물 특성 정보는, 외부 서버(100), 사용자 단말(200)에 기 저장되거나 웨어러블 디바이스(300)에 의하여 측정된 정보 및 측정된 정보가 가공된 정보일 수 있다. 하나의 동물 특성 정보는 하나의 동물과 관련되며, 해당 동물의 신체적, 활동적 특징을 표현하는 정보일 수 있다. 동물 특성 정보는 하나 이상의 동물 특성 하위 정보를 포함함으로써, 해당 동물의 여러 신체적, 활동적 특징을 표현할 수 있다.
외부 서버(100)의 프로세서(120)는 수신된 동물 특성 정보가 충분한지를 판단할 수 있다(S200). 도 4에서 후술하겠으나, 본 개시에 따른 동물 특성 정보는 본 개시에 따른 MER(Maintenance Requirement Energy) 모델에 적용되어, 동물의 MER을 연산하게 된다. 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 연산된 MER에 기초하여 제1 동물의 권장 사료양을 산출하여, 사용자에게 전달할 수 있다. 이를 위해 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 수신된 제1 동물 특성 정보가 MER 산출 모델에 적용하기에 충분한지를 검토할 수 있다. 제1 동물 특성 정보가 MER 산출 모델에 적용하기에 충분한 경우(S200, Yes), 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 수신된 제1 동물 특성 정보 및 MER 산출 모델을 이용하여 제1 동물의 MER을 산출할 수 있다(S400). 반면, 제1 동물 특성 정보가 MER 산출 모델에 적용하기에 충분하지 않은 경우(S200, No), 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 간이 모델을 이용하여 제1 동물의 MER을 산출할 수 있다(S300). 본 개시에서, MER 산출을 위한 간이 모델의 설명은 생략한다.
외부 서버(100)의 프로세서(120)는, 단계(S300) 또는 단계(S400)에서 산출된 동물의 MER을 이용하여, 동물의 권장 사료양을 산출할 수 있다. 구체적으로, 동물의 권장 사료양은, 동물의 MER(Maintenance Requirement Energy)를 사료의 ME(Metabolizable Energy)로 나눔으로서 산출될 수 있다. 본 개시에서, MER(Maintenance Requirement Energy)은 동물에게 요구되는 일일 에너지 량을 의미할 수 있고, ME(Metabolizable Energy)란 사료 단위 중량 당 동물이 순수하게 이용할 수 있는 형태의 에너지의 양을 의미할 수 있다. 즉, 본 개시에 따른 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 동물의 일일 에너지 요구량을 대사 가능한 사료의 단위 중량 당 에너지로 나눔으로써, 동물의 일일 권장 사료양을 산출할 수 있다. 이하 프로세서(120)가 동물의 일일 권장 사료양을 산출하기 위해, 사료의 단위 중량 당 에너지를 연산하는 일례를 설명한다.
일 실시예에서, 동물의 권장 사료량을 계산하기 위한 ME(Metabolizable Energy)의 크기는 사료의 성분 구성비에 따라 결정될 수 있다. 구체적으로, ME는 사료 단위 중량 당 조단백질, 조지방 및 조탄수화물의 양에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(120)는 ME를 결정하기 위해 조단백질, 조지방 및 조탄수화물 각각의 양에 기 설정된 계수를 곱하는 처리를 수행할 수 있다. 또한, 특히 조탄수화물의 양에 관하여 통상 시중 사료는 이를 표시하지 않는 경우가 많아, 프로세서(120)는 알려진 사료의 성분 구성비를 이용하여 조탄수화물의 양을 산출할 수 있다. 이러한 조탄수화물 양은 NFE(Nitrogen-free Extract, 가용무질소물)이라고도 불리며, 상기 NFE의 사료 내 함량 또는 성분비는 전체 사료양 또는 성분비로부터 조단백질의 양, 조지방의 양, 조섬유의 양, 수분량 및 조회분 양을 뺌으로써 산출될 수 있다. 나아가 일 실시예에서 프로세서(120)는 수분량을 10%로 가정하고, 조탄수화물의 양을 산출할 수 있다. 프로세서(120)가 상술한 과정을 통하여 사료의 단위 중량 당 에너지량을 연산하는 과정은 개별 사료마다 상이할 수 있다. 프로세서(120)는 DB(130)에 저장된 개별 사료의 성분 정보를 참조하여 사료의 단위 중량 당 에너지를 연산할 수 있다. 상술한 프로세서(120)의 사료의 단위 중량 당 에너지를 연산하는 방법은 예시적 내용에 불과하므로, 프로세서(120)가 사료의 단위 중량 당 에너지를 연산하는 방법은 이에 한정되지 않아야 할 것이다.
외부 서버(100)의 프로세서(120)는 산출된 권장 사료양과, 외부 서버(100)의 DB(130)에 저장된 잔여 사료양을 비교하여, 잔여 사료양이 충분한 경우(S600, Yes), 절차를 종료하고, 잔여 사료양이 충분하지 않은 경우(S600, No), 사용자 단말(200) 또는 웨어러블 디바이스(300)로 사료 재구입 알림, 추천 사료 정보 및 광고 정보를 전송할 수 있다(S700).
상술한 바와 같이 본 개시에 따른 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 산출된 권장 사료양에 기초하여 사료 재구입 여부에 관한 알림을 사용자에게 제공할 수 있다. 상기 사용자에게 제공되는 사료 재구입 여부에 관한 알림의 내용은 다양할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 알림의 내용은 사료 재구입이 필요하다는 정보를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 상기 알림의 내용은 추천 사료 정보, 사료에 대한 광고 정보 등을 포함할 수 있다. 알림이 추천 사료 정보를 포함할 경우, 상기 추천 사료 정보는 동물 특성 정보를 고려하여 결정될 수 있다. 도 1 및 도 2에서 상술한 대로, 동물 특성 정보는 동물의 신체 수준 정보와 동물의 활동성 수준 정보를 포함할 수 있고, 신체 수준 정보의 경우 종(species), 연령, 몸무게 등의 정보를 포함할 수 있고, 활동성 수준 정보는 동물의 활동성에 관한 지표를 포함할 수 있다. 따라서, 본 개시에 따른 일 실시예에서 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 동물의 신체 수준 정보, 즉 동물의 종, 연령 등을 고려하여 해당 동물의 특성에 적합한 사료를 추천 사료로 결정할 수 있다. 또는, 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 동물의 활동성 수준 정보를 이용하여, 해당 동물의 활동성 수준에 적합한 사료를 추천 사료로 결정할 수 있다. 예를 들어, 동물의 활동성 수준이 높을 경우, 프로세서(120)는 ME(Metabolizable Energy)가 높은 사료를 추천 사료로 결정하고, 결정된 추천 사료와 관련된 정보를 광고 정보와 함께 사용자에게 제공할 수 있다. 본 개시에 따른 프로세서(120)는 웨어러블 디바이스(300)로부터 측정된 동물 활동성 수준 정보를 포함하는 동물 특성 정보에 기초하여 사용자에게 추천 사료 정보를 제공하기 때문에, 종래 동물의 일반적인 신체 정보(동물의 종이나 연령만을 고려)만을 이용하여 결정되는 추천 사료에 비해 동물의 신체적, 활동적 수준의 변화를 고려하여 동물에게 더 적합한 추천 사료를 결정할 수 있다. 또한, 이러한 추천 사료에 기반하여 광고 정보를 사용자 단말(200) 또는 웨어러블 디바이스(300)를 통해 사용자에게 전달한다면, 사용자의 합리적인 사료 구매를 유도할 수 있어, 본 개시에 따른 방법 및 장치를 이용하는 플랫폼에 대한 사용자들의 충성도를 높일 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 MER(Maintenance Energy Requirement) 산출 모델의 예시를 나타내는 도면이다.
도 3에서 상술한 바와 같이, MER(Maintenance Energy Requirement)은 동물의 일일 에너지 요구량을 의미할 수 있다. 본 개시에 따른 외부 서버(100), 사용자 단말(200) 또는 웨어러블 디바이스(300)는 MER 산출 모델 및 동물의 특성 정보에 기초하여 동물의 MER을 산출할 수 있다. 설명의 편의를 위하여 외부 서버(100)를 기준으로 설명하나, 도 4와 관련된 이하의 설명은 사용자 단말(200) 또는 웨어러블 디바이스(300)에 의하여도 수행될 수 있다. 이하 자세히 설명한다.
도 4를 참조하면, 본 개시에 따른 MER 산출 모델의 일 실시예는, RER(Resting Energy Requirement), 중성화 특성 값(500), 활성화 특성 값(600) 및 몸무게 특성 값(700)을 이용하여 산출될 수 있다. 일 실시예에서, 본 개시에 있어 특성 값에 관련된 동물의 신체 수준 정보 또는 활동성 수준 정보는 MER 연산을 위해 가공된 지표일 수 있다. 일례로, 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 중성화 특성 값에 대해 중성화 한 강아지나 고양이의 경우 중성화 특성 값에 0.8을, 중성화 하지 않은 강아지나 고양이의 경우 1.0을 설정할 수 있다. 본 개시에 따른 특성 값은 대응하는 동물의 신체 수준 정보나 동물의 활동성 수준 정보를 변환함으로써 산출될 수 있다. 일례로 동물의 신체 수준 정보나 동물의 활동성 수준 정보는 관련된 특성을 나타내는 값으로 표현될 수 있다. 또 다른 일례로, 신체 수준 정보나 활동성 수준 정보는 관련된 특성에 대한 수준을 나타내는 라벨로도 표현될 수 있다. 따라서, 본 개시의 일 실시예에 따른 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 신체 수준 정보나 활동성 수준 정보를 변환 모델을 이용하여 중성화 특성 값, 활동성 특성 값 및 몸무게 특성 값으로 직접적으로 변환할 수 있다. 또 다른 일 실시예에 따른 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 라벨 형식으로 표현된 신체 수준 정보나 활동성 수준 정보를 기 설정된 변환 테이블 등의 데이터를 이용하여 변환할 수 있다. 이와 관련된 자세한 내용은 도 5a 및 도 5b를 통하여 후술한다.
본 개시에 있어 RER(Resting Energy Requirement, 휴지기 에너지 요구량)은 동물이 휴식 상태에서 아무것도 하지 않을 경우, 몸의 대사 과정을 유지하기 위한 기본적인 에너지를 의미할 수 있다. 이와 관련한 자세한 설명은 생략한다.
본 개시에 있어 중성화 특성 값(500)은, 동물 특성 정보 중 중성화 여부 정보를 MER 산출 모델에 반영하기 위하여 변환한 값일 수 있다. 중성화한 동물이라도 종 및 연령 등 신체적 세부 사항에 따라 중성화 여부가 MER 산출에 끼치는 영향이 상이할 수 있으므로, 중성화 특성 값(500)은 동물 특성 정보에 따라 상이하게 결정될 수 있다. 구체적으로 프로세서(120)는 동물의 종 정보, 연령 정보를 반영하여 중성화 특성 값(500)을 상이하게 결정할 수 있다.
본 개시에 있어 활동성 특성 값(600)은, 동물 특성 정보 중 활동성 수준 정보에 관한 정보를 MER 산출 모델에 반영하기 위하여 변환한 값일 수 있다. 중성화 특성 값과 마찬가지로, 동일한 수준의 활동성을 갖는 동물이라도 활동성이 MER에 끼치는 영향이 상이할 수 있으므로, 활동성 특성 값(600)은 동물 특성 정보에 따라 상이하게 결정될 수 있다. 구체적으로 프로세서(120)는 동물의 종 정보, 연령 정보 등을 반영하여 활동성 특성 값(600)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는, 활동성 수준 정보가 "활동적(active)"인 4개월의 강아지 A와, 96개월의 노견 B에 대하여, 강아지 A에 대해서는 활동 특성 값을 2.0으로, 노견 B에 대해서는 활동 특성 값을 1.5로 결정할 수 있다.
본 개시에 있어 몸무게 특성 값(700)은, 동물 특성 정보 중 몸무게 정보를 MER 산출 모델에 반영하기 위하여 변환한 값일 수 있다. 중성화 특성 값 및 활동성 특성 값과 마찬가지로, 동일한 수준의 몸무게를 갖는 동물이라도 활동성이 MER에 끼치는 영향이 상이할 수 있으므로, 몸무게 특성 값(700)은 동물 특성 정보에 따라 상이하게 결정될 수 있다. 구체적으로 프로세서(120)는 동물의 종 정보, 연령 정보 등을 반영하여 몸무게 특성 값(700)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 몸무게 수준이 "과체중"인 4개월의 강아지 A와, 96개월의 노견 B에 대해서, 강아지 A에 대해서는 몸무게 특성 값을 1.8로, 노견 B에 대해서는 몸무게 특성 값을 1.2로 결정할 수 있다.
본 개시에 따른 MER 산출 모델의 경우, 종래 NRC 및 국립축산과학원에서 제시한 모델과 비교했을 때, 동물의 활동성을 MER 산출에 반영한다는 차이점이 있다. 동일 종, 동일한 신체적 특성을 갖는 동물 사이에도 개별 개체 간의 차이가 존재함은 분명하며, 특히 활동성은 개별 개체의 에너지 소비량을 결정하는 데 매우 중요한 요소임에도 불구, 종래 모델은 이를 직접 반영하지 않고 있다. 즉, 종래 모델은 동물의 연령과 중성화 여부, 임신 여부 등을 고려하여 활동성을 간접적, 일률적으로 판단한 것으로 볼 수 있어, 개별 개체의 활동성을 MER의 산출에 반영하지 못한다는 문제가 있다. 따라서, 주인이 사료양을 해당 모델에 따라 결정하더라도 개별 개체에게 적절한 사료양을 결정할 수 없다는 문제가 있었다. 반면, 본 개시에 따른 MER 산출 모델은 개별 개체의 활동성 특성 값을 고려하고 있다. 따라서, 본 개시에 따른 MER 산출 모델은 개별 개체의 차이를 충분히 반영할 수 있어, 개별 개체에게 적절한 권장 사료양을 결정할 수 있다. 나아가, 본 개시에서 MER 산출에 이용되는 특성 값들은 웨어러블 디바이스(300)로부터 측정되며, 이러한 측정은 실시간/주기적으로 이루어진다. 따라서, 개별 개체의 특성 정보의 변동을 적절히 감지하여, 개별 개체의 신체적 변화에 맞추어 MER 및 권장 사료양을 갱신할 수 있다. 즉, 동물이 성체로 성장하는 과정에서의 활동량의 상승, 환경 변화에 따른 활동성의 변화, 체중 변화 등을 실시간으로 고려하여 MER을 적절히 조정할 수 있으며, 이에 따라 사용자에게 적절한 수준의 권장 사료양 정보를 전달할 수 있게 된다. 따라서, 보다 적절한 동물의 섭식 관리가 이루어질 수 있다.
도 5a는 일 실시예에 따른 동물 특성 정보를 활동성 수준 정보로 변환하기 위한 변환 기준의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5a를 참조하면, 본 개시에 따른 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 활동성 수준 판단 모델(610)에 기초하여 동물의 활동성 수준을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는, 동물의 견종 정보(611), 동물 활동 값(612) 및 견종 별 권장 활동 값(613)을 활동성 수준 판단 모델(610)에 적용하여, 동물의 활동성 수준 정보(614)를 결정할 수 있다. 본 개시에 있어 견종 정보(611)는, 동물 특성 정보에 포함되는 동물 특성 하위 정보 중 하나일 수 있다. 예를 들면, 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 동물 특성 정보 중 동물 신체 수준 정보 내에 견종 정보(611)를 포함시켜 관리할 수 있다. 동물 활동 값(612)은 도 1 및 도 2에서 상술한 바와 같이, 웨어러블 디바이스(300)가 측정한 측정 활동 값 또는 측정한 정보를 가공한 가공 활동 값일 수 있다. 측정 활동 값 또는 가공 활동 값에 대한 자세한 설명은 도 2에서 상술하였으므로, 여기서는 생략한다. 견종 별 권장 활동 값(613)은 견종 정보(611) 별로 권장되는 일일 활동량의 수준으로, 개별 동물 활동 값(612)과의 비교를 통해 활동성 수준 정보(640)를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 일 실시예에서, 견종 별 권장 활동 값(613)은 외부 서버(100)의 DB(130)에 저장되어 있을 수 있고, 해당 정보와 관련한 유관 기관(국립축산과학원 등)과의 통신을 통해 업데이트 될 수 있다. 다른 실시예에서, 견종 별 권장 활동 값은 복수의 웨어러블 디바이스로부터 수신된 복수의 동물 활동 값 정보를 이용하여 결정될 수 있다. 일례로, 외부 서버(100)는 비글(611a)에 대한 동물 활동 값을 복수의 웨어러블 디바이스나 사용자 단말들로부터 획득하고, 획득된 동물 활동 값에 대한 통계적 처리를 수행하여 비글 견종의 권장 활동 값을 결정하는 데 이용할 수 있다. 구체적으로, 정상 체중 범위의 비글들의 동물 활동 값을 복수의 웨어러블 디바이스 또는 사용자 단말들로부터 획득하고, 평균 값을 견종 별 권장 활동 값으로 결정할 수 있다.
이상 외부 서버(100)에 의하여 활동성 수준 정보(614)의 판단이 이루어지는 것으로 서술하였으나, 동일한 처리가 웨어러블 디바이스(300) 또는 사용자 단말(200)에 의해서도 이루어질 수 있으므로, 활동성 수준 정보(614)의 판단에 관한 처리를 수행하는 기기는 외부 서버(100)로 제한되지 않는다 할 것이다.
도 5b는 일 실시예에 따른 동물의 활동성 수준 정보를 특성 값으로 변환하기 위한 변환 기준의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5b를 참조하면, 본 개시에 따른 외부 서버(100)의 프로세서(120)는, 기 설정된 변환 기준(620)에 따라, 상술한 제1 동물 특성 정보를 제1 특성 값으로 변환할 수 있다. 구체적으로, 변환되는 제1 동물 특성 정보는 활동성 수준 정보(614)이며, 변환의 결과물인 제1 특성 값은 MER 산출 모델에 이용되는 활동성 특성 값(600)일 수 있다. 본 개시에 따른 외부 서버(100)의 프로세서(120)는, 활동성 수준 정보(614)에 따른 활동 성 특성 값(600)을 결정하기 위하여 추가적인 동물 특성 하위 정보를 이용할 수 있다. 이러한 동물 특성 하위 정보는 동물 종 정보(예를 들면, 견종 정보(622)) 또는 동물 연령 정보일 수 있다. 이러한 변환 기준(620)은 외부 서버(100)의 DB(130)에 기 저장되어 있을 수 있다. 이러한 변환 기준은 국립축산과학원 등 외부 관련 기관과의 통신을 통해 저장 및 업데이트 될 수 있다. 또는, 외부 서버(100)의 프로세서(120)는, 동일한 동물 특성 하위 정보를 갖는 복수의 동물 특성 정보에 기초하여 활동성 특성 값(600)을 결정하기 위한 변환 기준을 구축할 수 있다. 일례로, 프로세서(120)는 비글의 활동성 수준 정보에 따른 활동성 특성 값이 골든 리트리버 종과는 다르게 결정되도록 변환 기준을 구축할 수 있다. 도 5b에 도시된 바와 같이, 변환 기준(620)은 비글의 경우 활동적(Active)인 활동성 수준 정보(614)를 가지는 개체에 대해서 활동성 특성 값(600)은 1.5로 결정하도록, 골든 리트리버에 견종에 대해서는 활동성 특성 값(600)을 1.6으로 결정하도록 할 수 있다. 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 동일한 동물 특성 하위 정보(예를 들어, 견종 정보(622))를 갖는 복수의 동물 특성 정보를 수집함으로써 이러한 변환 기준(620)을 구축하고, 지속적으로 업데이트할 수 있다. 즉, 예를 들어, 2021년 5월 16일 시점에서 활동성 수준 정보가 "활동적(Active)"인 비글 견종에 대해 활동성 특성 값을 1.5로 부여하였을 경우, 프로세서(120)는 이후 일정 시간 구간 동안 복수의 비글들의 체중 변화를 분석하여, 분석 결과에 따라 활동성 특성 값을 조정할 수 있다. 예를 들어, 활동성 특성 값(600) 1.5에 대하여 비글들이 평균적으로 체중이 증가하였을 경우, 프로세서(120)는 활동성 특성 값을 1.45로 조정하여 모델을 업데이트 할 수 있다. 이상 외부 서버(100)에 의하여 변환 기준(620)의 구축 및 업데이트와 변환 기준(620)에 따른 활동성 특성 값(600)의 결정이 일어난다고 설명하였으나, 이러한 처리는 외부 서버(100) 뿐 아니라 사용자 단말(200) 및 웨어러블 디바이스(300)에서도 이루어질 수 있다고 보아야 할 것이다. 또한, 변환 기준(620)에 사용되는 동물 특성 하위 정보의 유형이 견종 정보(622)에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다. 동일 또는 유사한 동물 특성 하위 정보를 포함하는 다수의 데이터를 분석하여 활동성 특성 값을 결정하는 변환 기준을 구축 및 업데이트 할 경우, MER 산출 시 개별 개체와 유사한 신체 수준 특징 갖는 다른 동물들의 동물 특성 정보를 반영할 수 있으므로, 보다 정확한 MER 산출이 이루어질 수 있다.
도 6은 동물의 상태 정보를 생성하기 위한 데이터의 예시를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 개시에 따른 외부 서버(100)의 프로세서(120)는, 동물 특성 정보에 기초하여 동물의 상태 정보(840)를 생성해낼 수 있다. 여기서 동물의 상태 정보(840)는, 상태 정보(840) 생성 시점에서의 동물 특성 정보의 적절성을 나타내는 정보일 수 있다. 또는, 상태 정보(840)는 생성 시점에서의 동물 특성 정보의 적절성을, 관련 표현들인 복수의 후보 상태 정보 중 하나를 선택하여 변환한 정보일 수 있다. 이하 도 6을 참조하여 설명한다.
도 6을 참조하면, 외부 서버(100)의 프로세서(120)는 동물의 연령(810), 동물의 몸무게 범위(820) 및 동물의 1회 활동량 범위(830)를 고려하여, 대응 문구인 상태 정보(840)를 생성할 수 있다. 구체적으로, 성견의 경우를 참조하여 설명하면, 프로세서(120)는 동물 특성 정보에 기초하여, 과체중인 성견의 활동량 범위가 20~인 경우, 이에 대응하는 상태 정보(840)인 “걷는 건 이제 그만!! 칼로리 낮은 밥이 좋아요~~”라는 문구를 생성하여, 사용자 단말(200) 또는 웨어러블 디바이스(300)으로 전달할 수 있다. 이를 통해, 사용자에게 현재 동물의 상태를 알림으로써, 동물의 섭식 및 활동량에 관한 적절한 조절이 수행되도록 할 수 있다. 프로세서(120)는 본 개시에 따른 상태 정보(840)를 생성 시, 문구를 임의적으로 생성할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 복수의 후보 상태 정보 중 하나를 임의로 선택할 수 있다. 프로세서(120)가 상태 정보(840)를 생성하는 방법은 이에 한정되지 않는다. 이상 외부 서버(100)의 프로세서(120)가 상태 정보(840)의 생성 및 전달을 수행하는 것으로 설명하였으나, 이러한 처리는 사용자 단말(200) 및 웨어러블 디바이스(300)에 의해서도 수행될 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 외부 서버의 블록도이다.
도 7을 참조하면, 외부 서버(100)는 통신부(110), 프로세서(120) 및 DB(130)를 포함할 수 있다. 도 9의 외부 서버(100)에는 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 9에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 당해 기술분야의 통상의 기술자라면 이해할 수 있다.
통신부(110)는 사용자 단말들과 결제 정보제공 서버들과 유선/무선 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(110)는, 근거리 통신부(미도시), 이동 통신부(미도시) 및 방송 수신부(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
DB(130)는 외부 서버(100) 내에서 처리되는 각종 데이터들을 저장하는 하드웨어로서, 프로세서(120)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다.
DB(130)는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory) 등과 같은 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), CD-ROM, 블루레이 또는 다른 광학 디스크 스토리지, HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive), 또는 플래시 메모리를 포함할 수 있다.
프로세서(120)는 외부 서버(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(120)는 DB(130)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 입력부(미도시), 디스플레이(미도시), 통신부(110), DB(130) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 프로세서(120)는, DB(130)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 외부 서버(100)의 동작을 제어할 수 있다.
프로세서(120)는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
외부 서버(100)는 통신부(110)를 통해 사용자 단말 및 동물의 신체 일부에 착용된 웨어러블 디바이스와 통신을 수행할 수 있다.
통신부(110)는 사용자 단말 또는 웨어러블 디바이스로부터 동물 특성 정보를 수신할 수 있다.
DB(130)에는 동물 특성 정보가 저장될 수 있다.
프로세서(120)는 동물 특성 정보에 기초하여 동물의 MER을 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 MER에 따른 사료 재구입 여부에 관한 알림, 동물의 상태 정보 및 추천 사료 정보 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
DB(130)에는 프로세서(120)에서 결정된 동물의 특성 정보에 따른 MER 및 MER에 따른 사료 재구입 여부에 관한 알림, 동물의 상태 정보 및 추천 사료 정보 중 적어도 하나가 저장될 수 있다.
통신부(110)는 MER 및 사료 재구입 여부에 관한 알림, 동물의 상태 정보 및 추천 사료 정보 중 적어도 하나를 사용자 단말 또는 웨어러블 디바이스로 전송할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들은 웨어러블 디바이스가 동물의 신체 일부에 착용되는 경우로 한정되었으나, 웨어러블 디바이스가 사람의 신체 일부에 착용되는 경우에도 동일하게 적용될 수 있다. 구체적으로, 웨어러블 디바이스가 사람의 신체 일부에 착용되어 동물 특성 정보를 수집하고, 사용자 단말은 사람의 특성 정보를 수신하여 사람의 MER을 결정하고, MER에 따른 사료 재구입 여부에 관한 알림, 동물의 상태 정보 및 추천 사료 정보 중 적어도 하나를 제공할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들은 기기(machine) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기의 프로세서는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
또한, 본 명세서에서, “부”는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.
본 실시예의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
200: 사용자 단말
300: 웨어러블 디바이스
400: 동물
300: 웨어러블 디바이스
400: 동물
Claims (15)
- 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 동물 특성 정보에 기초하여 권장 사료양을 산출하는 프로세서로 하여금 이하의 단계들을 수행하게 하기 위한 명령들을 포함하며,
상기 단계들은, 하나 이상의 제1 동물 특성 정보를 수신하는 단계
수신된 상기 제1 동물 특성 정보 및 MER(Maintenance Energy Requirement)산출 모델에 기초하여, 상기 제1 동물의 MER을 산출하는 단계;
상기 제1 동물의 MER에 기초하여, 상기 제1 동물의 권장 사료양을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 권장 사료양에 기초하여, 사료 재구입 여부에 관한 알림을 사용자의 단말에 제공하는 단계;를 포함하고,
상기 제1 동물 특성 정보는, 상기 제1 동물의 활동성 수준 정보를 포함하고,
상기 제1 동물의 활동성 수준 정보는,
제1 기간에 대한 활동성 수준 정보를 산출하고 상기 제1 기간의 이전의 제2 기간의 활동성 수준 정보를 이용하여, 상기 산출된 제1 기간에 대한 활동성 수준 정보가 아웃라이어(outlier)인지 판단하고, 상기 산출된 제1 기간에 대한 활동성 수준 정보가 아웃라이어라면, 상기 제1 기간의 이전의 제2기간의 활동성 수준 정보를 이용하여, 상기 제1 기간에 대한 활동성 수준 정보를 보정한 결과이고,
상기 제1 동물의 MER을 산출하는 단계는,
상기 보정된 상기 제1 기간에 대한 활동성 수준 정보를 상기 MER 산출모델에 적용하여 보정된 상기 제1 기간에 대한 제1 동물의 MER을 산출하고,
상기 사료 재구입 여부에 관한 알림을 사용자에게 제공하는 단계는,
상기 제1 동물의 활동성 수준 정보에 기초하여, 상기 사용자의 단말에 추천 사료 정보를 제공하는 단계를 포함하고,
상기 제1 동물의 권장 사료양을 산출하는 단계는,
상기 보정된 제1 기간에 대한 제1 동물의 MER에 기초하여 상기 제1 동물의 권장 사료양을 산출하되,
상기 제1 동물의 권장 사료양은, 보정되기 전의 제1 기간에 대한 제1 동물의 MER에 기초하여 산출되는 상기 제1 동물의 사료양보다 더 적은, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 하나 이상의 제1 동물 특성 정보를 수신하는 단계-상기 제1 동물 특성 정보는, 상기 제1 동물에 부착된 웨어러블 디바이스가 측정한 하나 이상의 정보와 관련됨-;
수신된 상기 제1 동물 특성 정보 및 MER 산출 모델에 기초하여, 상기 제1 동물의 MER을 산출하는 단계;
상기 제1 동물의 MER에 기초하여, 상기 제1 동물의 권장 사료양을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 권장 사료양에 기초하여, 사료 재구입 여부에 관한 알림을 사용자의 단말에 제공하는 단계;를 포함하고,
상기 제1 동물 특성 정보는,
상기 제1 동물의 활동성 수준 정보를 포함하고,
상기 제1 동물의 활동성 수준 정보는,
제1 기간에 대한 활동성 수준 정보를 산출하고, 상기 제1 기간의 이전의 제2 기간의 활동성 수준 정보를 이용하여, 상기 산출된 제1 기간에 대한 활동성 수준 정보가 아웃라이어(outlier)인지 판단하고, 상기 산출된 제1 기간에 대한 활동성 수준 정보가 아웃라이어라면, 상기 제1 기간의 이전의 제2기간의 활동성 수준 정보를 이용하여, 상기 제1 기간에 대한 활동성 수준 정보를 보정한 결과이고,
상기 제1 동물의 MER을 산출하는 단계는,
상기 보정된 상기 제1 기간에 대한 활동성 수준 정보를 상기 MER 산출모델에 적용하여 상기 제1 기간에 대한 제1 동물의 MER을 산출하고,
상기 사료 재구입 여부에 관한 알림을 사용자에게 제공하는 단계는,
상기 제1 동물 특성 정보에 기초하여, 상기 사용자의 단말에 추천 사료 정보를 제공하는 단계를 포함하고,
상기 제1 동물의 권장 사료양을 산출하는 단계는,
상기 보정된 제1 기간에 대한 제1 동물의 MER에 기초하여 상기 제1 동물의 권장 사료양을 산출하되,
상기 제1 동물의 권장 사료양은, 보정되기 전의 제1 기간에 대한 제1 동물의 MER에 기초하여 산출되는 상기 제1 동물의 사료양보다 더 적은, 동물 특성 정보에 기초하여 권장 사료양을 산출하기 위한 방법. - 삭제
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Citations (1)
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2021
- 2021-07-05 KR KR1020210087867A patent/KR102503781B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101759203B1 (ko) * | 2016-10-27 | 2017-07-18 | 장승운 | 반려견의 체중조절을 지원하는 의사결정시스템 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20230007074A (ko) | 2023-01-12 |
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Legal Events
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| X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
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