KR102681199B1 - 스마트 장갑을 이용한 반려동물 체성분 분석 시스템 - Google Patents
스마트 장갑을 이용한 반려동물 체성분 분석 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102681199B1 KR102681199B1 KR1020230110209A KR20230110209A KR102681199B1 KR 102681199 B1 KR102681199 B1 KR 102681199B1 KR 1020230110209 A KR1020230110209 A KR 1020230110209A KR 20230110209 A KR20230110209 A KR 20230110209A KR 102681199 B1 KR102681199 B1 KR 102681199B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- body composition
- companion animal
- composition analysis
- analysis device
- pet
- Prior art date
Links
- 239000000203 mixture Substances 0.000 title claims abstract description 260
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 claims abstract description 329
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 171
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 53
- 241000894007 species Species 0.000 claims abstract description 39
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 claims description 22
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 claims description 12
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 claims description 9
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 8
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 7
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 claims description 4
- 210000000476 body water Anatomy 0.000 claims description 4
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 claims description 3
- 230000037396 body weight Effects 0.000 claims description 2
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims description 2
- 210000001596 intra-abdominal fat Anatomy 0.000 claims description 2
- 230000037323 metabolic rate Effects 0.000 claims description 2
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 2
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 2
- 210000002027 skeletal muscle Anatomy 0.000 claims description 2
- 210000004003 subcutaneous fat Anatomy 0.000 claims description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 abstract description 23
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 description 12
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 4
- 210000001124 body fluid Anatomy 0.000 description 4
- 239000010839 body fluid Substances 0.000 description 4
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 3
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 3
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 description 3
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 3
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 3
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 238000002483 medication Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 2
- 238000002255 vaccination Methods 0.000 description 2
- 241000282472 Canis lupus familiaris Species 0.000 description 1
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 1
- 208000037063 Thinness Diseases 0.000 description 1
- 210000003423 ankle Anatomy 0.000 description 1
- 238000011871 bio-impedance analysis Methods 0.000 description 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 235000020979 dietary recommendations Nutrition 0.000 description 1
- 235000015872 dietary supplement Nutrition 0.000 description 1
- 230000003370 grooming effect Effects 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011328 necessary treatment Methods 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- 206010048828 underweight Diseases 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
- A61B5/0537—Measuring body composition by impedance, e.g. tissue hydration or fat content
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
- A61B5/1079—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof using optical or photographic means
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4869—Determining body composition
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
- A61B5/6804—Garments; Clothes
- A61B5/6806—Gloves
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/7465—Arrangements for interactive communication between patient and care services, e.g. by using a telephone network
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
Abstract
스마트 장갑을 이용한 반려동물 체성분 분석 시스템을 개시한다.
본 실시예는 사람과는 달리 자꾸 움직이려는 경향이 강하여 반려동물의 정확한 체성분 측정을 위해 반려동물을 촬영한 영상에 AI(Artificial Intelligence)를 적용하여 반려동물의 종, 신체 정보, 체성분 기준값을 산출하고, 스마트 장갑을 이용한 BIA(Bioelectric Impedance Analysis) 기술을 적용하여 측정한 체성분 측정 결과를 체성분 기준값과 비교한 결과를 출력하도록 하는 스마트 장갑을 이용한 반려동물 체성분 분석 시스템을 제공한다.
본 실시예는 사람과는 달리 자꾸 움직이려는 경향이 강하여 반려동물의 정확한 체성분 측정을 위해 반려동물을 촬영한 영상에 AI(Artificial Intelligence)를 적용하여 반려동물의 종, 신체 정보, 체성분 기준값을 산출하고, 스마트 장갑을 이용한 BIA(Bioelectric Impedance Analysis) 기술을 적용하여 측정한 체성분 측정 결과를 체성분 기준값과 비교한 결과를 출력하도록 하는 스마트 장갑을 이용한 반려동물 체성분 분석 시스템을 제공한다.
Description
본 발명의 일 실시예는 스마트 장갑을 이용한 반려동물 체성분 분석 시스템에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.
사람의 체성분 분석기는 몸 속에 흐르는 미세 전류를 통하여 임피던스(전기 저항)를 측정하고, 측정한 임피던스 값으로 체수분의 양을 측정하여 근육량과 무기질량을 추정하는 BIA(Bioelectric Impedance Analysis) 방법을 이용한다. 이때 인체는 크게 근육량, 무기질과 체지방으로 이루어져 있어 체중에서 무기질량과 근육량을 제외하면 체지방량을 구할 수 있게 된다.
사람과는 달리, 개나 고양이와 같은 반려동물의 체성분을 측정하고자 하는 경우, 반려동물이 자꾸 움직이려는 경향이 강하여 반려동물의 정확한 체성분 측정이 곤란한 측면이 있다.
종래의 동물용 체성분 측정을 위한 기술은 한국 공개특허공보 제10-2016-0054188호 및 제10-2022-0106254호에 개시되어 있다.
하지만, 종래의 동물용 체성분 측정 기술은 동물의 발목에 부착 또는 착용시켜서 동물용 체성분을 분석한다고 하나, 동물의 체모 등으로 인해 정확한 체성분 분석이 어렵다는 문제가 있다.
본 실시예는 사람과는 달리 자꾸 움직이려는 경향이 강하여 반려동물의 정확한 체성분 측정을 위해 반려동물을 촬영한 영상에 AI(Artificial Intelligence)를 적용하여 반려동물의 종, 신체 정보, 체성분 기준값을 산출하고, 스마트 장갑을 이용한 BIA(Bioelectric Impedance Analysis) 기술을 적용하여 측정한 체성분 측정 결과를 체성분 기준값과 비교한 결과를 출력하도록 하는 스마트 장갑을 이용한 반려동물 체성분 분석 시스템을 제공하는 데 목적이 있다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 반려동물을 촬영한 이미지를 생성하여 전송하는 반려동물 측정장치; BIA(Bioelectric Impedance Analysis) 방식으로 상기 반려동물로 교류 전류를 통과시킨 후 임피던스를 획득하여 전송하는 스마트 장갑; 상기 반려동물 측정장치로부터 수신된 상기 반려동물 이미지를 기반으로 반려동물의 종을 인식하고, 상기 반려동물 측정장치로부터 수신된 다양한 각도의 반려동물 이미지를 합성한 합성 이미지를 렌더링한 3D 모델을 생성하고, 상기 3D 모델을 기반으로 상기 반려동물의 신체정보를 파악하고, 상기 반려동물의 종과 상기 신체정보를 기반으로 해당 상기 반려동물의 체성분 기준값을 산출하고, 상기 스마트 장갑으로부터 획득한 상기 임피던스를 기반으로 상기 반려동물의 체성분을 측정한 체성분 측정 결과를 생성하고, 상기 체성분 측정 결과를 상기 반려동물의 체성분 기준값을 비교 분석한 비교 분석 결과를 생성하여 출력하는 반려동물 체성분 분석장치;를 포함하는 것을 특징으로 하는 반려동물 체성분 분석 시스템을 제공한다.
본 실시예의 다른 측면에 의하면, 손가락 끝단에 배치되어 반려동물에 대한 압력, 가속도, 생체신호, 임피던스 중 적어도 하나 이상을 센싱한 센싱값을 생성하는 센서; 장갑의 입구쪽에 배치되어 반려동물 체성분 분석장치 또는 모바일과 근거리 통신을 수행하는 통신부; 상기 장갑의 입구쪽에 배치되어 상기 통신부, 상기 센서로 전력을 공급하는 배터리, 상기 배터리로 외부 전력을 공급하는 충전 포트를 포함하는 충전부; 상기 센싱값을 전기적 신호로 변환한 후 상기 반려동물 체성분 분석장치 또는 모바일로 전송하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 장갑을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 사람과는 달리 자꾸 움직이려는 경향이 강하여 반려동물의 정확한 체성분 측정을 위해 반려동물을 촬영한 영상에 AI(Artificial Intelligence)를 적용하여 반려동물의 종, 신체 정보, 체성분 기준값을 산출하고, 스마트 장갑을 이용한 BIA(Bioelectric Impedance Analysis) 기술을 적용하여 측정한 체성분 측정 결과를 체성분 기준값과 비교한 결과를 출력할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 실시예에 따른 스마트 장갑을 이용한 반려동물 체성분 분석 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 실시예에 따른 반려동물 체성분 분석장치를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3a,b,c는 본 실시예에 따른 반려동물을 촬영한 영상에 AI를 적용하여 반려동물의 종을 인식하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 4a,b,c는 본 실시예에 따른 3D 모델링을 이용하여 반려동물의 신체정보를 파악하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 5a,b는 본 실시예에 따른 반려동물의 종과 신체정보를 기반으로 체성분 기준값을 산출하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6a,b,c,d,e는 본 실시예에 따른 스마트 장갑을 이용하여 반려동물 체성분 분석장치가 반려동물의 체성분을 측정하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 7a,b는 본 실시예에 따른 체성분 측정 결과를 체성분 기준값괴 비교한 결과를 출력하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 실시예에 따른 고객 및 동물병원을 위한 플랫폼 서비스 제공을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 실시예에 따른 반려동물 체성분 분석장치를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3a,b,c는 본 실시예에 따른 반려동물을 촬영한 영상에 AI를 적용하여 반려동물의 종을 인식하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 4a,b,c는 본 실시예에 따른 3D 모델링을 이용하여 반려동물의 신체정보를 파악하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 5a,b는 본 실시예에 따른 반려동물의 종과 신체정보를 기반으로 체성분 기준값을 산출하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6a,b,c,d,e는 본 실시예에 따른 스마트 장갑을 이용하여 반려동물 체성분 분석장치가 반려동물의 체성분을 측정하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 7a,b는 본 실시예에 따른 체성분 측정 결과를 체성분 기준값괴 비교한 결과를 출력하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 실시예에 따른 고객 및 동물병원을 위한 플랫폼 서비스 제공을 나타낸 도면이다.
이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 실시예에 따른 스마트 장갑을 이용한 반려동물 체성분 분석 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
본 실시예에 따른 반려동물 체성분 분석 시스템은 반려동물 측정장치(110), 스마트 장갑(120), 반려동물 체성분 분석장치(130)를 포함한다. 반려동물 체성분 분석 시스템에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
반려동물 측정장치(110)는 구비된 제1 카메라(312)를 이용하여 반려동물을 촬영한 영상을 반려동물 체성분 분석장치(130)로 전송한다. 반려동물 측정장치(110)는 반려동물을 촬영한 영상을 반려동물 체성분 분석장치(130)로 전송하여 반려동물 체성분 분석장치(130)에서 촬영된 반려동물의 외형 분석한 후 반려동물의 종을 자동으로 구분하도록 한다.
반려동물 측정장치(110)는 구비된 제1 카메라(312), 제2 카메라(314), 제3 카메라(316)를 이용하여 반려동물을 다양한 각도에서 촬영된 영상을 반려동물 체성분 분석장치(130)로 전송한다. 반려동물 측정장치(110)는 반려동물을 다양한 각도에서 촬영한 영상을 반려동물 체성분 분석장치(130)로 전송하여 반려동물 체성분 분석장치(130)에서 다양한 각도에서 촬영한 영상을 결합한 이미지를 기반으로 3D 모델링을 수행하여 반려동물 신체정보(다리&몸통길이, 키, 다리 사이 간격 등)를 파악하도록 한다.
스마트 장갑(120)은 손가락 끝단에 구비된 센서(610)를 이용하여 BIA 방식으로 반려동물로 교류 전류를 통과시킨 후 임피던스(Impedance)를 반려동물 체성분 분석장치(130)로 전송한다. 스마트 장갑(120)은 임피던스를 반려동물 체성분 분석장치(130)로 전송하여, 반려동물 체성분 분석장치(130)에서 임피던스를 기반으로 반려동물의 수분량을 측정하고 지방으로 환산하여 체성분을 계산하도록 한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 BIA 기술과 AI 기술이 접목된 반려동물용 체성분 분석을 수행한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물 측정장치(110)로부터 수신된 반려동물 영상을 기반으로 반려동물의 종을 인식한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 AI 기술을 적용하여 반려동물의 종을 자동으로 구분한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물 측정장치(110)에 구비된 제1 카메라(312)를 이용하여 촬영된 반려동물의 외형 분석한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 기 구축된 데이터셋을 이용하여 각 종별 특징을 학습 후 일치하는 종을 찾는다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물 측정장치(110)로부터 수신된 다양한 각도의 반려동물 영상을 합성한 합성 영상을 3D 모델링한 후 반려동물의 신체정보를 파악한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물 3D 모델링을 수행한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 제1 카메라(312), 제2 카메라(314), 제3 카메라(316)를 기반으로 다양한 각도에서 촬영된 반려동물 이미지 결합한 후 보정하여 오차를 최소화시킨다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 결합한 이미지를 기반으로 3D 모델링을 수행하여 반려동물 신체정보(다리&몸통길이, 키, 다리 사이 간격 등)를 파악한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물의 종과 신체정보를 기반으로 해당 반려동물의 체성분 기준값을 산출한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 스마트 장갑(120)을 이용하여 반려동물의 체성분을 측정한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 스마트 장갑(120)을 이용하여 반려동물의 체성분 측정할 때, 모바일 기반으로 스마트 장갑(120)을 제어할 수 있다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 BIA(Bio-electrical Impedance Analysis: 생체전기저항분석)을 이용하여 반려동물로 교류 전류를 통과시킨 후 임피던스(Impedance)를 이용하여 수분량을 측정하고 지방으로 환산하여 계산한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 스마트 장갑(120)을 이용한 체성분 측정 결과를 기준값과 비교 분석한 비교 분석 결과를 출력 웹(Web) 또는 애플리케이션(App)으로 출력한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 수치화된 결과를 도출한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 종별, 크기별 체성분 결과값(저체중-정상-비만)에 대한 데이터 수집 및 학습을 수행한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 BIA로 측정된 체성분을 딥러닝을 이용하여 이미 학습된 데이터와 비교하여 결과를 도출한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 비교 분석 결과를 기반으로 고객 및 동물병원을 위한 플랫폼 서비스를 제공한다.
도 2는 본 실시예에 따른 반려동물 체성분 분석장치를 개략적으로 나타낸 도면이다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물 측정장치(110)로부터 수신된 반려동물 이미지를 기반으로 반려동물의 종을 인식한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물 측정장치(110)로부터 수신된 다양한 각도의 반려동물 이미지를 합성한 합성 이미지를 렌더링한 3D 모델을 생성한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 3D 모델을 기반으로 반려동물의 신체정보를 파악한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물의 종과 신체정보를 기반으로 해당 반려동물의 체성분 기준값을 산출한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 스마트 장갑(120)으로부터 획득한 임피던스를 기반으로 반려동물의 체성분을 측정한 체성분 측정 결과를 생성한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 체성분 측정 결과를 반려동물의 체성분 기준값을 비교 분석한 비교 분석 결과를 생성하여 출력한다.
본 실시예에 따른 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물 종 인식부(210), 신체정보 파악부(220), 체성분 기준값 산출부(230), 체성분 수신부(240), 체성분 비교부(250), 결과 제공부(260)를 포함한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
반려동물 체성분 분석장치(130)에 포함된 각 구성요소는 장치 내부의 소프트웨어적인 모듈 또는 하드웨어적인 모듈을 연결하는 통신 경로에 연결되어 상호 간에 유기적으로 동작할 수 있다. 이러한 구성요소는 하나 이상의 통신 버스 또는 신호선을 이용하여 통신한다.
도 2에 도시된 반려동물 체성분 분석장치(130)의 각 구성요소는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 소프트웨어적인 모듈, 하드웨어적인 모듈 또는 소프트웨어와 하드웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
반려동물 종 인식부(210)는 반려동물 측정장치(110)로부터 수신된 반려동물 이미지를 기반으로 반려동물의 종을 인식한다.
반려동물 종 인식부(210)는 기 학습된 AI 모델을 이용하여 반려동물 이미지의 외형을 분석한 외형 분석 결과를 생성한다. 반려동물 종 인식부(210)는 외형 분석 결과와 일치하는 반려동물 종을 추출한다.
반려동물 종 인식부(210)는 반려동물 측정장치(110)로부터 촬영된 반려동물 이미지를 수신한다. 반려동물 종 인식부(210)는 반려동물 이미지를 AI 모델에 입력한다. 반려동물 종 인식부(210)는 기 학습된 AI 모델을 이용하여 반려동물의 사진을 분석한 후 반려동물의 종을 식별한다.
반려동물 종 인식부(210)는 AI 모델을 학습하기 위해 학습 데이터로 반려동물 사진 데이터를 입력한다. 반려동물 종 인식부(210)는 반려동물의 종과 건강상태에 대한 정보가 포함된 사진 데이터를 학습한다.
반려동물 종 인식부(210)는 반려동물 이미지에 일치하는 종과 반려동물 이미지를 기반으로 건강상태를 파악한다. 반려동물 종 인식부(210)는 AI 모델을 이용하여 반려동물 이미지를 분석하여 건강 상태를 파악한다. 반려동물 종 인식부(210)는 AI 모델을 학습하기 위해 반려동물 설명 데이터를 입력한다. 반려동물 종 인식부(210)는 반려동물의 종과 건강상태에 대한 설명이 포함된 데이터를 학습한다.
신체정보 파악부(220)는 반려동물 측정장치(110)로부터 수신된 다양한 각도의 반려동물 이미지를 합성한 합성 이미지를 렌더링한 3D 모델을 생성하고, 3D 모델을 기반으로 반려동물의 신체정보를 파악한다.
신체정보 파악부(220)는 3D 모델을 기반으로 다리 길이, 몸통길이, 키, 다리 사이 간격을 포함하는 반려동물 신체정보를 파악한다. 신체정보 파악부(220)는 반려동물 측정장치(110)로부터 수신된 다양한 각도의 반려동물 영상을 합성한 합성 영상을 생성한다. 신체정보 파악부(220)는 는 합성 영상을 기반으로 3D 모델링을 수행한다.
신체정보 파악부(220)는 다양한 각도의 촬영 사진(영상)을 3D 모델링 소프트웨어를 이용하여 렌더링한 반려동물 3D 모델을 생성한다. 신체정보 파악부(220)는 3D 모델링을 기반으로 반려동물의 신체정보를 파악한다. 신체정보 파악부(220)는 3D 모델링을 기반으로 반려동물 신체정보(다리&몸통길이, 키, 다리 사이 간격 등)를 파악한다.
체성분 기준값 산출부(230)는 반려동물 종 인식부(210)를 이용하여 산출한 반려동물의 종과 신체정보 파악부(220)를 이용하여 산출한 신체정보를 기반으로 해당 반려동물의 체성분 기준값을 산출한다.
체성분 기준값 산출부(230)는 DB에 기 저장된 정보로부터 반려동물의 종에 대응하는 체성분 기준값(표준 이하~표준~표준 이상)을 추출한다. 체성분 기준값 산출부(230)는 신체정보를 빅데이터와 비교 분석하여 신체정보에 대응하는 체성분 기준값을 추출한다. 체성분 기준값 산출부(230)는 반려동물의 종에 대응하는 체성분 기준값과 신체정보에 대응하는 체성분 기준값을 합산하여 반려동물의 체성분 기준값을 산출한다.
체성분 수신부(240)는 스마트 장갑(120)으로부터 임피던스를 획득한다. 체성분 수신부(240)는 스마트 장갑(120)으로부터 근거리 통신(블루투스, Wi-Fi, NFC, Z-Wave, Zigbee 등)을 이용하여 임피던스를 획득하는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
체성분 비교부(250)는 스마트 장갑(120)으로부터 획득한 임피던스를 기반으로 반려동물의 체성분을 측정한 체성분 측정 결과를 생성한다. 체성분 비교부(250)는 체성분 측정 결과를 반려동물의 체성분 기준값을 비교 분석한 비교 분석 결과를 생성한다. 체성분 비교부(250)는 비교 분석 결과를 수치화하여 그래픽으로 출력한다.
결과 제공부(260)는 비교 분석 결과를 출력한다. 결과 제공부(260)는 비교 분석 결과를 웹(Web) 또는 앱(App) 형태로 출력한다. 결과 제공부(260)는 비교 분석 결과를 기반으로 반려동물 보호자 단말기 및 동물병원으로 플랫폼 서비스를 제공한다.
도 3a,b,c는 본 실시예에 따른 반려동물을 촬영한 영상에 AI를 적용하여 반려동물의 종을 인식하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 3a에 도시된 바와 같이, 반려동물 측정장치(110)는 구비된 제1 카메라(312), 제2 카메라(314) 또는 제3 카메라(316)를 이용하여 반려동물의 전체 영역을 촬영한 반려동물 이미지를 생성한다. 반려동물 측정장치(110)는 촬영된 반려동물 이미지를 반려동물 체성분 분석장치(130)로 전송한다. 여기서, 반려동물 측정장치(110)는 구비된 제1, 카메라(312), 제2 카메라(314), 제3 카메라(316) 이외의 추가적인 카메라를 이용할 수 있다.
도 3b에 도시된 바와 같이, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 딥러닝 학습으로 기 학습된 AI 모델을 기반으로 촬영된 이미지에 대응하는 반려동물의 종을 인식한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물 측정장치(110)로부터 촬영된 반려동물 이미지를 수신한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물 이미지를 AI 모델에 입력한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 기 학습된 AI 모델을 이용하여 반려동물의 사진을 분석한 후 반려동물의 종을 식별한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 AI 모델을 학습하기 위해 학습 데이터로 반려동물 사진 데이터를 입력한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물의 종과 건강상태에 대한 정보가 포함된 사진 데이터를 학습한다.
도 3c에 도시된 바와 같이, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물 이미지에 일치하는 종과 반려동물 이미지를 기반으로 건강상태를 파악한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 AI 모델을 이용하여 반려동물 이미지를 분석하여 건강 상태를 파악한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 AI 모델을 학습하기 위해 반려동물 설명 데이터를 입력한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물의 종과 건강상태에 대한 설명이 포함된 데이터를 학습한다.
도 4a,b,c는 본 실시예에 따른 3D 모델링을 이용하여 반려동물의 신체정보를 파악하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 4a에 도시된 바와 같이, 반려동물 측정장치(110)는 제1 카메라(312), 제2 카메라(314), 제3 카메라(316)를 이용하여 다양한 각도에서 반려동물을 촬영한 이미지를 반려동물 체성분 분석장치(130)로 전송한다.
반려동물 측정장치(110)는 제1 카메라(312), 제2 카메라(314), 제3 카메라(316)를 포함하는 복수의 카메라를 배치한다. 반려동물 측정장치(110)는 복수의 카메라의 각도 각각을 반려동물의 모든 영역을 커버할 수 있도록 배치한다. 반려동물 측정장치(110)는 복수의 카메라의 각각의 ISO 감도, 카메라 노출 등 자동으로 설정한다.
도 4b에 도시된 바와 같이, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물 측정장치(110)로부터 수신된 다양한 각도의 반려동물 영상을 합성한 합성 영상을 생성한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 합성 영상을 기반으로 3D 모델링을 수행한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 다양한 각도의 촬영 사진(영상)을 3D 모델링 소프트웨어를 이용하여 렌더링한 반려동물 3D 모델을 생성한다.
도 4c에 도시된 바와 같이, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 3D 모델링을 기반으로 반려동물의 신체정보를 파악한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 3D 모델링을 기반으로 반려동물 신체정보(목 둘레, 가슴둘레, 등 길이, 허리둘레, 다리 사이 길이 등)를 파악한다.
도 5a,b는 본 실시예에 따른 반려동물의 종과 신체정보를 기반으로 체성분 기준값을 산출하는 방법을 나타낸 도면이다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물의 종과 신체정보를 기반으로 해당 반려동물의 체성분 기준값을 계산한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 해당 반려동물에 대한 체성분 기준값을 계산한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물의 종이 인식되면, DB에 기 저장된 정보로부터 해당 종의 체성분 항목별 기준값(표준 이하~표준~표준 이상)을 추출한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 파악된 신체정보를 빅데이터와 비교 분석하여 신체정보에 따른 체성분 기준값을 추출한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 파악된 종별 기준값과 계산된 신체 정보별 기준값을 더해서 측정하고자 하는 반려동물의 측정 기준값을 계산한다.
도 5a에 도시된 바와 같이, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 임상을 수행한 측정 결과를 검증한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 DXA, CT촬영 등 임상을 통해 검증된 데이터와 측정결과를 지속적으로 업데이트하여 반영한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 학습된 데이터를 기반으로, 실제 측정된 결과값의 사실여부(true/false) 검증한다.
도 5b에 도시된 바와 같이, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 체성분 항목별 기준값을 계산한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 체지방 측정 결과값의 정상여부(표준이사~표준~표준이상)를 비교할 수 있는 항목별 기준 데이터를 생성한다. 향후, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 실제 측정 데이터가 기준 데이터의 어느 지점에 위치하는지를 비교하여 반려동물의 상태를 확인할 수 있다.
도 6a,b,c,d,e는 본 실시예에 따른 스마트 장갑을 이용하여 반려동물 체성분 분석장치가 반려동물의 체성분을 측정하는 방법을 나타낸 도면이다.
반려동물의 특성상 소통이 어렵고, 통제가 어려운 움직임 등 다양한 변수 존재한다. 따라서, 어떤 상황에서도 안정적이고 정확한 측정이 가능한 다양한 측정 방법 필요하다. 가정에서도(B2C) 쉽게 사용(측정 및 기기제어)할 수 있도록 모바일(App)기반의 서비스를 제공한다. 측정된 데이터는 보호자와 병원이 공유할 수 있으며, 실시간 건강 관리 가능하다.
도 6a에 도시된 바와 같이, 스마트 장갑(120)은 구비된 센서(610)를 이용하여 체성분을 측정하는 동시에 모바일 기반의 기기 제어를 수행한다.
도 6b에 도시된 바와 같이, 스마트 장갑(120)은 압력 센서, 가속도 센서, 생체 신호 측정 센서, BIA 센서 중 적어도 하나 이상을 포함한 센서(610)를 손가락 끝단에 구비한다.
스마트 장갑(120)에 구비된 센서(610)는 손가락 끝단에 배치되어 반려동물에 대한 압력, 가속도, 생체신호, 임피던스 중 적어도 하나 이상을 센싱한 센싱값을 생성한다.
센서(610)는 다 주파수를 이용하여 임피던스를 센싱한 센싱값을 생성한다. 스마트 장갑(120)에 구비된 센서(610)는 반려동물(측정 대상물)로부터 압력, 가속도, 생체신호, 임피던스 등을 감지해 전기적 신호로 변환시킨다.
보호자가 스마트 장갑(120)을 착용한 상태로 반려동물을 잡은 상태로 반려동물의 체성분을 측정할 수 있다. 반려동물의 소통이 어렵고, 자꾸 움직이려는 경향이 강하여 통제가 어렵기 때문에, 보호자가 스마트 장갑(120)을 착용한 상태로 반려동물을 안고 있는 경우, 반려동물이 안정감을 느끼고 체성분을 측정하는 시간동안 가만히 있을 수 있다.
스마트 장갑(120)은 측정 편리성 및 저렴한 가격으로 일반 가정에도 쉽게 보급 가능하다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 스마트 장갑(120)을 이용하여 획득한 임피던스를 기반으로 측정결과를 생성하고, 측정 결과를 모바일과 연결해 별도의 서비스 제공 가능하다. 스마트 장갑(120)은 일반 가정뿐 아니라, 동물병원, 미용샵 등에 보급 가능하다.
스마트 장갑(120)은 제어부(미도시)를 포함한다. 제어부는 센싱값을 전기적 신호로 변환한 후 반려동물 체성분 분석장치(130) 또는 모바일로 전송한다.
스마트 장갑(120)은 체지방 측정 및 오류보정(간섭효과)을 수행한다. 스마트 장갑(120)은 구비된 센서(610)를 이용하여 반려동물의 체지방을 측정한다. 스마트 장갑(120)의 손가락 끝단에 구비된 센서(610)는 저주파, 고주파, 초고주파를 동시에 사용한다.
스마트 장갑(120)은 손가락 끝단에 구비된 센서(610)로 저주파를 반려동물을 향하여 송출하도록 하여 근육과 체액에 저주파가 잘 흡수되지 않으나, 반려동물의 체지방에 저주파가 잘 흡수되어 체지방을 측정한 센싱 결과를 획득한다.
스마트 장갑(120)은 손가락 끝단에 구비된 센서(610)로 고주파를 반려동물을 향하여 송출하도록 하여 체액에 고주파가 잘 흡수되지 않으나, 반려동물의 체지방과 근육에 고주파가 잘 흡수되어 근육의 양을 측정한 센싱 결과를 획득한다.
스마트 장갑(120)은 손가락 끝단에 구비된 센서(610)로 초고주파를 반려동물을 향하여 송출하도록 하여, 체지방, 근육, 체액에 모두 초고주파가 잘 흡수되어 체액의 양을 측정한 센싱 결과를 획득한다.
스마트 장갑(120)은 손가락 끝단에 구비된 센서(610)로부터 센싱값을 모아서 반려동물 체성분 분석장치(130)로 전송한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 스마트 장갑(120)으로부터 획득한 센싱값을 모두 취합하여 최종의 체지방 측정값으로 계산한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)가 스마트 장갑(120)으로부터 획득된 센싱값을 모아서 체지방 측정값으로 계산하는 방법에 대해 설명한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 스마트 장갑(120)의 센서(610) 각각으로부터 획득된 센싱값을 수집한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 수집된 센싱값을 평균하여 하나의 수치인 평균값으로 계산한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 평균값을 기준으로 각 센서(610)로부터 측정된 체지방 측정값의 편차를 계산한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 편차가 큰 센서(610)에 대해 보정값을 적용하여 체지방 측정값을 조정한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 조정된 체지방 측정값을 하나의 수치로 합하여 최종 체지방 측정값 계산한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)가 보정오류(간섭효과) 해결하는 방법에 대해 설명한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 센서(610)에 내장된 알고리즘을 이용하여 반려동물의 체성분 신호와 사람의 체성분 신호를 구분하여 수집한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 보정오류(간섭효과) 해결하기 위해 필터링 알고리즘, 보정 알고리즘, 신호처리 알고리즘을 이용한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 필터링 알고리즘을 이용하여 측정 결과에서 잡음(불필요한 신호) 제거한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 보정 알고리즘을 이용하여 측정 결과에서 측정 장비의 오차를 보정한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 신호처리 알고리즘을 이용하여 측정 결과를 분석하여 특징을 추출한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 수집된 신호에서 오류를 제거하고 반려동물과 사람의 특징을 추출한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 추출된 특징을 사용하여 두 신호를 분류한다. 다시 말해, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 사람이 반려동물을 안고 측정하면서 생기는 보정오류(간섭효과) 해결한다.
도 6c에 도시된 바와 같이, 스마트 장갑(120)은 모바일 또는 반려동물 체성분 분석장치(130)로 근거리 통신(블루투스, Wi-Fi, NFC, Z-Wave, Zigbee 등)을 수행한다.
스마트 장갑(120)은 하단에 무선 통신 모듈(620)을 포함한다. 무선 통신 모듈(620)은 통신부(622), 충전부(624)를 포함한다.
통신부(622)는 장갑의 입구쪽에 배치되어 반려동물 체성분 분석장치 또는 모바일과 근거리 통신을 수행한다. 통신부(622)는 블루투스 모듈, Wi-Fi 모듈, NFC 모듈, Z-Wave 모듈, Zigbee 모듈을 포함한다.
충전부(624)는 장갑의 입구쪽에 배치된다. 충전부(624)는 충전 포트, 배터리를 포함한다. 배터리는 되어 통신부(622), 센서(610)로 전력을 공급한다. 충전 포트는 배터리로 외부 전력을 공급한다. 스마트 장갑(120)은 근거리 통신(블루투스 외) 통신 기능 활성화하여 모바일 또는 반려동물 체성분 분석장치(130)로 근거리 통신(블루투스, Wi-Fi, NFC 등)을 수행한다.
도 6d에 도시된 바와 같이, 스마트 장갑(120)에 포함된 센서(610)는 다 주파수 교류 신호 발생기를 이용하여 5kHz의 전류, 50kHz의 전류, 100kHz의 전류를 생성한다. 다 주파수 교류 신호 발생기는 5kHz의 전류를 반려동물로 송출하는 경우, 5kHz의 전류가 세포를 통과하지 못하므로 외세포 수분을 측정한 센싱값을 획득한다. 다 주파수 교류 신호 발생기는 50kHz의 전류를 반려동물로 송출하는 경우, 50kHz의 전류가 내세포액을 통과하므로 총체수분과 체세포양을 측정한 센싱값을 획득한다. 다 주파수 교류 신호 발생기는 100kHz 이상의 전류를 반려동물로 송출하는 경우, 100kHz 이상의 전류가 내·외세포액과 조직을 통과하므로 총체수분을 측정한 센싱값을 획득한다. 따라서, 다 주파수 교류 신호 발생기는 5kHz, 50kHz, 250kHz의 다 주파수 사인파와 800uA의 정전류를 생성하여 전극부에 송출한다.
도 6e의 (a)에 도시된 바와 같이, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 차동 전압 이득 회로를 구비한다. 도 6e의 (b)에 도시된 바와 같이, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 정류 및 필터회로를 구비한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 스마트 장갑(120)으로부터 반려동물을 통과한 임피던스를 획득한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 도 6e의 (a)에 도시된 차동 전압 이득 회로를 이용하여 반려동물을 통과한 임피던스를 증폭한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 도 6e의 (b)에 도시된 정류 및 필터부를 이용하여 도 6e의 (a)에 도시된 차동 전압 이득 회로로부터 수신된 증폭된 교류 신호를 직류 성분으로 변환한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 변환된 직류 성분을 RC 저역 통과 필터를 거쳐 마이크로프로세서의 A/D 변환기로 입력한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 변환된 직류 성분을 마이크로프로세서의 A/D 변환기에 입력한 후 직류전압을 측정한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 마이크로프로세서를 이용하여 반려동물 인가되는 사인파 기준 입력 신호와 반려동물을 통과한 사인파 측정신호의 위상각을 비교 검출한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 영점교차 비교를 이용하여 다 주파수 교류신호 발생부에서 생성된 사인파와 측정신호 증폭부에서 증폭된 측정 사인파를 구형파 형태로 변환하기 위해서 영점교차 동작을 하는 슈미트 트리거(Schmitt trigger)회로 사용한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 히스테리시스를 갖는 슈미트 트리거 회로를 통해 변환된 두 개의 구형파 신호를 X-OR 논리 게이트에서 비교하여 위상차 신호를 생성한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 검출된 위상 신호를 마이크로프로세서에 입력되어 위상각을 측정하고, 리액턴스(Reactance)값을 계산한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 ADC에 입력된 전압을 측정하고 위상 신호의 차이를 측정하여, 키패드에서 입력된 파라미터 정보를 토대로 체성분을 계산한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 사용자 인터페이스로 전류, 전압, 임피던스, 주파수 설정 등의 입력 신호 조정이 기능하다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 체질량지수(BMI, Body Mass Index), 체지방률, 내장지방지수, 수분, 골격근량, 근육량, 골질양, 기초대사율, 신체나이, 지방량, 체수분, 피하지방, 체단백질, 표준체중과의 비교, 비만정도 등을 포함하는 측정 결과 표시가 기능하다.
도 7a,b는 본 실시예에 따른 체성분 측정 결과를 체성분 기준값괴 비교한 결과를 출력하는 방법을 나타낸 도면이다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 체성분 측정 결과를 기준값과 비교 분석하여 데이터로 출력(Web/App)한다.
도 7a에 도시된 바와 같이, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 측정 데이터를 기준값과 비교한 결과를 도출한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 측정된 데이터를 기준값과 비교 분석하여 체성분 결과 값을 수치로 표현한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 직관적으로 이해할 수 있는 형태(예컨대, 그래프 형태)로 수치를 출력한다.
도 7b에 도시된 바와 같이, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 측정 데이터를 기준값과 비교한 결과를 Web/App으로 송출한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 다양한 비교 결과 데이터를 지속적으로 축적 및 학습한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 학습된 데이터를 기반으로 지속적인 서비스 고도화(병원연계, 사료, 영양제 추천 등)가 가능하다.
도 8은 본 실시예에 따른 고객 및 동물병원을 위한 플랫폼 서비스 제공을 나타낸 도면이다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 측정 데이터를 기준값과 비교한 결과를 기반으로 반려동물 보호자에게 서비스 제공이 가능하다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 측정 데이터를 기준값과 비교한 결과를 기반으로 동물병원을 선별(동물병원이 승인 후 매칭)한 후 선택이 가능하도록 한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 고객 만족도에 따른 추천 기능을 함께 제공하여 고객의 선택을 도울 수 있다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 측정된 체지방 정보를 매칭된 병원으로 자동 전송한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물이 비만 등 측정결과가 표준 이상일 경우 경고 메시지 알림을 보호자 단말기로 전송한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 병원과의 소통을 수행하여 상황별 맞춤 대응이 가능하다. 예컨대, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 병원 내방을 위한 예약, 원격 상담, 처방 등을 제공한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 딥러닝으로 학습된 AI 닥터 서비스 제공이 가능하다. 예컨대, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 측정된 체성분 결과 제공 및 데이터를 분석한 후 반려동물에게 필요한 치료방법 제안(병원내방, 운동 등)한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물에게 필요한 약, 영양제, 사료 등 추천한다. 반려동물 보호자는 추천받은 제품을 병원이나 별도의 애플리케이션을 이용하여 구매 가능하다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물의 전 생애주기에 걸친 의료정보 확인이 가능하다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 중간에 병원이 바뀌어도 의료정보는 확인 가능하다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 기타 반려동물의 건강, 미용 등 게시판을 통한 커뮤니티 활동 지원이 가능하다. 보호자는 커뮤니티를 이용하여 반려동물 자랑하기, 자유게시판, Q&A 게시판 등을 이용할 수 있다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물 건강관리를 위한 다양한 서비스 제공(동물병원 매칭 등)이 가능하다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 반려동물의 생애주기와 함께할 수 있는 서비스 제공으로(의료정보 등) 고객을 Lock-In 할 수 있다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 측정 데이터를 기준값과 비교한 결과를 기반으로 동물병원으로 연계 서비스 제공이 가능하다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 특정 동물 병원으로 고객 초대가 가능(고객이 승인 후 매칭)하다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 특정 동물 병원으로 고객이 측정한 체지방 데이터를 자동으로 수신되도록 한다.
반려동물 체성분 분석장치(130)는 측정된 체지방 결과가 표준 이상일 경우 자동 알림을 발생할 수 있다. 예컨대, 반려동물 체성분 분석장치(130)는 "OOO고객님의 반려동물 체지방량이 표준 이상입니다"라는 알림을 발생한다. 반려동물 체성분 분석장치(130)는 자동 알림을 이용하여 동물 병원에서 세심한 고객 관리가 가능하도록 한다.
동물 병원은 반려동물 체성분 분석장치(130)로부터 전송받은 체지방 결과값을 확인 후, 고객에게 내방 요청. 병원 내방을 위한 예약 서비스 제공(일자 및 시간선택 등), 원격 치료 지원, 약 처방 및 영양제 또는 사료 추천 등을 제공할 수 있다.
동물 병원은 병원 내방 일자 및 상담 내역, 치료 및 처방 내역, (예방)접종 이력, 현재 복용중인 약, 먹고 있는 영양제, 사료 등 다양한 의료정보를 기록하고 관리할 수 있는 기능을 제공할 수 있다. 동물 병원은 고객과 소통할 수 있는 이벤트, 커뮤니티 활동 지원이 가능하다. 동물 병원은 필요한 정보를 반려동물 용품샵, 미용샵 등과 공유 가능하다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
110: 반려동물 측정 장치
120: 스마트 장갑
130: 반려동물 체성분 분석장치
120: 스마트 장갑
130: 반려동물 체성분 분석장치
Claims (8)
- 반려동물을 촬영한 이미지를 생성하여 전송하는 반려동물 측정장치;
BIA(Bioelectric Impedance Analysis) 방식으로 상기 반려동물로 교류 전류를 통과시킨 후 임피던스를 획득하여 전송하는 스마트 장갑;
상기 반려동물 측정장치로부터 수신된 상기 반려동물 이미지를 기반으로 반려동물의 종을 인식하고, 상기 반려동물 측정장치로부터 수신된 다양한 각도의 반려동물 이미지를 합성한 합성 이미지를 렌더링한 3D 모델을 생성하고, 상기 3D 모델을 기반으로 상기 반려동물의 신체정보를 파악하고, 상기 반려동물의 종과 상기 신체정보를 기반으로 해당 상기 반려동물의 체성분 기준값을 산출하고, 상기 스마트 장갑으로부터 획득한 상기 임피던스를 기반으로 상기 반려동물의 체성분을 측정한 체성분 측정 결과를 생성하고, 상기 체성분 측정 결과를 상기 반려동물의 체성분 기준값을 비교 분석한 비교 분석 결과를 생성하여 출력할 때, 차동 전압 이득 회로를 이용하여 상기 반려동물을 통과한 상기 임피던스의 교류 신호를 증폭하고, 정류 및 필터부를 이용하여 증폭된 상기 교류 신호를 직류 성분으로 변환하고, 저역 통과 필터를 이용하여 변환된 상기 직류 성분을 마이크로프로세서로 입력하고, 상기 반려동물로 인가되는 사인파 기준 입력 신호와 상기 반려동물을 통과한 상기 직류 성분에 대한 영점교차를 X-OR 논리 게이트에서 비교하여 위상차 신호를 생성하고, 상기 위상차 신호를 기반으로 위상각을 측정하고, 상기 위상각과 기 입력된 파라미터 정보를 기반으로 상기 체성분 측정 결과에 대한 체성분 측정 결과를 생성하고, 탑재된 알고리즘을 이용하여 상기 체성분 측정 결과로부터 사람의 체성분 신호를 분리하여 상기 반려동물에 대한 상기 체성분 측정 결과만을 추출하고, 상기 체성분 측정 결과를 상기 반려동물의 체성분 기준값을 비교하여 체질량지수(BMI, Body Mass Index), 체지방률, 내장지방지수, 수분, 골격근량, 근육량, 골질양, 기초대사율, 신체나이, 지방량, 체수분, 피하지방, 체단백질, 표준체중과의 비교, 비만정도 중 하나 이상을 포함하는 측정 결과를 출력하는 반려동물 체성분 분석장치;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 반려동물 체성분 분석 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 반려동물 체성분 분석장치는,
기 학습된 AI 모델을 이용하여 상기 반려동물 이미지의 외형을 분석한 외형 분석 결과를 생성하고, 상기 외형 분석 결과와 일치하는 상기 반려동물 종을 추출하는 것을 특징으로 하는 반려동물 체성분 분석 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 반려동물 체성분 분석장치는
상기 3D 모델을 기반으로 다리 길이, 몸통길이, 키, 다리 사이 간격을 포함하는 반려동물 신체정보를 파악하는 것을 특징으로 하는 반려동물 체성분 분석 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 반려동물 체성분 분석장치는
DB에 기 저장된 정보로부터 상기 반려동물의 종에 대응하는 체성분 기준값을 추출하고, 상기 신체정보를 빅데이터와 비교 분석하여 상기 신체정보에 대응하는 체성분 기준값을 추출하고, 상기 반려동물의 종에 대응하는 체성분 기준값과 상기 신체정보에 대응하는 체성분 기준값을 기반으로 상기 반려동물의 체성분 기준값을 산출하는 것을 특징으로 하는 반려동물 체성분 분석 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 반려동물 체성분 분석장치는,
상기 비교 분석 결과를 수치화하여 그래픽으로 출력하는 것을 특징으로 하는 반려동물 체성분 분석 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 반려동물 체성분 분석장치는
상기 비교 분석 결과를 기반으로 반려동물 보호자 단말기 및 동물병원으로 플랫폼 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 반려동물 체성분 분석 시스템. - 삭제
- 삭제
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102681199B1 true KR102681199B1 (ko) | 2024-07-04 |
Family
ID=
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Pham et al. | Delivering home healthcare through a cloud-based smart home environment (CoSHE) | |
| CN106580294B (zh) | 基于多模态成像技术的生理信号远程监控系统及应用 | |
| Muneer et al. | Smart health monitoring system using IoT based smart fitness mirror | |
| US9867513B1 (en) | Medical toilet with user authentication | |
| EP1583019A2 (en) | System and method for managing growth and development of child | |
| CN108348194A (zh) | 活动能力监视 | |
| US20140165185A1 (en) | Multi Electro-Biometric User Recognition | |
| CN103748591A (zh) | 数据管理系统和方法 | |
| CN110167430A (zh) | 生命指征监测装置、系统、和方法 | |
| KR20190051256A (ko) | 이미지 분석 결과 및 학습된 피부 인식기에 기초하여 피부의 상태를 평가하는 방법 및 프로그램 | |
| US20190081945A1 (en) | Portable Device with Thermal Sensor | |
| KR20210108980A (ko) | 신체 분석 | |
| CN106413533A (zh) | 用于检测对象的呼吸暂停的设备、系统和方法 | |
| Naranjo-Hernández et al. | Smart bioimpedance spectroscopy device for body composition estimation | |
| US20210076951A1 (en) | Wearable device for measuring vital signs and medical support system based on same | |
| JP2001087247A (ja) | 身体活動判別方法及びその装置 | |
| CN107803843A (zh) | 一种基于树莓派的人体健康监测机器人 | |
| JP2019504747A (ja) | 体状態の分類 | |
| KR101641455B1 (ko) | 휴대용 건강상태 모니터링 시스템 | |
| CN106599802A (zh) | 一种基于云技术的智能楼道监控系统 | |
| KR20190097361A (ko) | 자세 교정을 위한 자세 평가 시스템 및 그 방법 | |
| Tabbakha et al. | A wearable device for machine learning based elderly's activity tracking and indoor location system | |
| KR20170103704A (ko) | 개인 식별 기능을 구비하는 신체 및 생체 정보 측정 및 관리 시스템 | |
| KR102681199B1 (ko) | 스마트 장갑을 이용한 반려동물 체성분 분석 시스템 | |
| JP2023521416A (ja) | 環境健康監視および予測的評価を可能にする非接触型センサー駆動デバイス、システム、および方法 |