KR20160012335A - 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법 및 장치가 제시된다. 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법에 있어서, 영상 촬영장치를 이용하여 조류와 가축 중 적어도 하나 이상의 대상물에 대한 영상 정보를 획득하는 단계; 획득한 상기 영상 정보로부터 각각의 상기 대상물의 특징을 검출하여 정규화하는 단계; 및 정규화된 상기 대상물과 데이터베이스에 미리 저장된 특징을 대비하여 상기 대상물의 건강 상태를 확인하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법 및 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 장기간 요구되는 기존의 바이오 생화학적 바이러스 조사, 분석이 아니라, 영상 정보를 통하여 조류 및 가축의 전염병을 감지하여, 이를 예방하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법 및 장치에 관한 것이다.
사육장에서 사육되는 닭, 오리 등의 조류 및 가축이 동남아시아나 중국으로부터 넘어온 조류 독감 바이러스 등의 전염병에 감염되는 경우에는, 사람에게 전염될 위험성 등으로 인하여, 감염된 조류 및 가축이 사육되는 사육장 내의 모든 조류 및 가축을 폐사시켜야 하고, 나아가, 인근 조류 사육장 내의 조류도 역시 모두 폐사시켜야 한다. 일반적으로, 사육장은 밀폐된 환경에서 많은 수의 조류 및 가축이 사육되므로, 바이러스 등이 일단 침투하면, 사육장 내부의 조류 및 가축들이 쉽게 전염되어 대부분 감염된다.
이와 같이, 사육장 내에서 사육되는 조류 및 가축들이 조류 독감 바이러스 등에 감염되는 경우에는 사육 농가에 커다란 경제적 타격을 입히는 것은 물론이고, 폐사에 따른 환경오염 문제도 심각하다. 또한, 기존 고병원성 병원균 (바이러스) 검진은 장시간이 소요될 뿐만 아니라, 감염 시 인근 반경 10km 이내 모든 조류를 감염 여부의 확인 없이 모두 살처분, 생매장 하므로, 동물 윤리와 복지 및 환경에 위배되고 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 조류독감 및 구제역에 관련 축산 동물 및 이동 철새의 병원성 바이러스 감염 징후를 동영상 이미지와 사물인터넷(IoT) 센싱 정보로 분석하고, 예방 및 방역 대응정보를 국내외적 웹(Web)과 애플리케이션(App)의 지리정보시스템(GIS) 상에서 최적화하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
또한, 살처분을 막기 위해, 장시간 분석 기간이 요구되는 바이오 생화학 기술 대신, 양자역학의 토션파(torsion wave, 뇌파 및 전정기관 파동)를 이용한 동영상 이미지를 사물인터넷(IoT) 센싱 정보로 변환하여, 실시간 감염 여부 판단 및 축적된 대상 조류의 사물인터넷(IoT) 생체 정보 자료(data) 분석으로부터 감염 예후를 예측(forecast)하는 빅데이터 해석 개념의 시맨틱 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법에 있어서, 영상 촬영장치를 이용하여 조류와 가축 중 적어도 하나 이상의 대상물에 대한 영상 정보를 획득하는 단계; 획득한 상기 영상 정보로부터 각각의 상기 대상물의 특징을 검출하여 정규화하는 인터페이싱 단계; 및 정규화된 상기 대상물과 데이터베이스에 미리 저장된 특징을 대비하여 상기 대상물의 건강 상태를 확인하는 단계를 포함한다.
상기 획득한 상기 영상 정보로부터 각각의 상기 대상물의 특징을 검출하여 정규화하는 인터페이싱 단계는 상기 대상물의 동영상 정보를 획득하여, 각각의 상기 대상물의 전정-감정 반사 기관의 특징을 검출하여 정규화하는 단계를 포함하며, 상기 전정-감정 반사 기관의 상기 동영상 정보를 상기 데이터베이스와 매핑을 통해 질병 발생 여부를 분석할 수 있다.
상기 전정-감정 반사 기관의 상기 동영상 정보는 미세한 움직임, 뇌파, 심박수 중 적어도 어느 하나 이상의 변화에 따라 질병 발생 여부를 분석 할 수 있다.
상기 획득한 상기 영상 정보로부터 각각의 상기 대상물의 특징을 검출하여 정규화하는 단계는 상기 영상 정보로부터 상기 대상물의 신체 변화 또는 활동 변화로부터 패턴을 인식하여 정규화하는 단계를 포함하며, 상기 영상 정보는 복수의 정지 영상 정보 또는 동영상 정보일 수 있다.
상기 정규화된 상기 대상물과 데이터베이스에 미리 저장된 특징을 대비하여 상기 대상물의 건강 상태를 확인하는 단계는 상기 대상물에 생리 신호 모니터링 사물인터넷 기반 센서 네트워크를 구성하여, 상기 대상물의 감염 발생 여부를 판단하는 단계; 및 상기 대상물에서 감염이 발생되는 경우, 상기 생리 신호 모니터링 사물인터넷 기반 센서 네트워크에 의해 창문, 환풍기, 살수기, 변분 처리기 중 적어도 어느 하나 이상의 장치를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 영상 촬영장치를 이용하여 조류와 가축 중 적어도 하나 이상의 대상물에 대한 영상 정보를 획득하는 단계는 야외의 철새 도래지의 경우, 소형 무인 비행체를 이용하여 영상 촬영 및 센싱을 통해 상기 영상 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 소형 무인 비행체는 줌인 기능을 통해 상기 대상물을 촬영하며, 하나의 개체인 상기 대상물의 일부분의 촬영을 통해 상기 영상 정보를 획득 가능하다.
상기 획득한 상기 영상 정보로부터 각각의 상기 대상물의 특징을 검출하여 정규화하는 단계는 상기 대상물의 신체적 특징을 기준으로 개별 분류할 수 있도록 ID를 부여하는 단계; 및 상기 ID를 이용하여 상기 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 대상물의 신체적 특징을 기준으로 개별 분류할 수 있도록 ID를 부여하는 단계는 상기 대상물의 색상 기반 ID 추출, 체형 기반 ID 추출, 그리고 신체 비율 기반 ID 추출 중 어느 하나 이상의 방법에 의해 상기 ID를 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 대상물의 신체적 특징을 기준으로 개별 분류할 수 있도록 ID를 부여하는 단계는 상기 대상물의 얼굴 및 신체적 특징을 탐지하여 정규화 형태를 형성하는 단계; 상기 정규화 형태에 미리 저장된 고유 형태를 반영하여 특징을 추출하는 단계; 및 추출된 상기 특징으로부터 형태 패턴을 생성하여 ID를 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
지역별 또는 사육장 별로 상기 대상물의 가상 사육장을 생성하는 단계를 더 포함하며, 상기 대상물의 가상 사육장을 생성하는 단계는 웹(Web) 또는 애플리케이션(App)의 지리정보시스템(Geographic Information System; GIS) 상에 상기 지역별 또는 사육장 별로 상기 대상물의 종류, 개체 수, 건강 상태, 소유주 중 적어도 하나 이상을 양방향으로 입력하여 웹(Web) 2.0 가축 건강 상황도(Poultry Health Community Mapping & Chart)를 구성하고, 상기 지역별 또는 사육장 별 가상 현실 기법으로 상기 대상물의 건강 상태도가 3D로 구성할 수 있다.
상기 대상물의 가상 사육장을 생성하는 단계는 상기 가상 사육장을 지역 관리자, 검역원, 그리고 이동 소독 초소 중 적어도 하나 이상의 관련 구성 인자의 웹(Web) 2.0 네트워킹을 통해 모바일 방역 생태계를 구축하고, 스마트 검역 및 방역의 최적화를 구현할 수 있다.
상기 대상물의 조류 독감, 구제역, 및 전염병과 관련된 국내, 외적 역학 조사, 예방 백신 투여 상황, 발병 상황, 살처분 매몰 상황, 기상 상황, 환경 상황, 그리고 철새 이동 상황 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 상황이 시맨틱 웹 기반으로 생성되는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 소형 무인 비행체는 상기 대상물의 조류 독감, 구제역, 및 전염병과 관련된 상기 대상물의 분변을 채취하여 바이러스 감염 여부를 분석, 제거, 및 처리할 수 있다.
상기 대상물의 조류 독감, 구제역, 및 전염병과 관련된 상기 대상물의 맛과 면역력 증진을 위해 수소(H2) 물 공급장치와 수소 함유 증진 면역 사료를 생산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치에 있어서, 영상 촬영장치를 이용하여 조류와 가축 중 적어도 하나 이상의 대상물에 대한 영상 정보를 획득하는 수집부; 상기 수집부에서 획득한 상기 영상 정보로부터 각각의 상기 대상물의 특징을 검출하여 정규화하는 검출부; 및 상기 검출부에서 정규화된 상기 대상물과 데이터베이스에 미리 저장된 특징을 대비하여 상기 대상물의 건강 상태를 확인하는 분석부를 포함한다.
상기 검출부는 상기 대상물의 동영상 정보를 획득하여, 각각의 상기 대상물의 전정-감정 반사 기관의 특징을 검출하고, 상기 분석부는 상기 전정-감정 반사 기관의 상기 동영상 정보를 상기 데이터베이스와 매핑을 통해 질병 발생 여부를 분석하며, 상기 전정-감정 반사 기관의 상기 동영상 정보는 미세한 움직임, 뇌파, 심박수 중 적어도 어느 하나 이상의 변화에 따라 질병 발생 여부를 분석할 수 있다.
상기 검출부는 상기 영상 정보로부터 상기 대상물의 신체 변화 또는 활동 변화로부터 패턴을 인식하여 정규화할 수 있다.
상기 대상물에 생리 신호 모니터링 사물인터넷 기반 센서 네트워크를 구성하는 제어부를 더 포함하며, 상기 제어부는 상기 대상물의 감염 발생 여부를 판단하여 상기 대상물에서 감염이 발생되는 경우, 상기 생리 신호 모니터링 사물인터넷 기반 센서 네트워크에 의해 창문, 환풍기, 살수기, 변분 처리기 중 적어도 어느 하나 이상의 장치를 제어할 수 있다.
상기 수집부는 야외의 철새 도래지의 경우, 소형 무인 비행체를 이용하여 영상 촬영 및 센싱을 통해 상기 영상 정보를 획득하고, 상기 소형 무인 비행체는 줌인 기능을 통해 상기 대상물을 촬영하며, 하나의 개체인 상기 대상물의 일부분의 촬영을 통해 상기 영상 정보를 획득 가능할 수 있다.
상기 검출부는 상기 대상물의 색상 기반 ID 추출, 체형 기반 ID 추출, 그리고 신체 비율 기반 ID 추출 중 어느 하나 이상의 방법에 의해 상기 ID를 부여하고, 상기 ID를 이용하여 상기 데이터베이스를 구축할 수 있다.
지역별 또는 사육장 별로 상기 대상물의 가상 사육장을 생성하는 가상 사육장 생성부를 더 포함하며, 상기 가상 사육장 생성부는 웹(Web) 또는 애플리케이션(App)의 지리정보시스템(Geographic Information System; GIS) 상에 상기 지역별 또는 사육장 별로 상기 대상물의 종류, 개체 수, 건강 상태, 소유주 중 적어도 하나 이상을 양방향으로 입력하여 웹(Web) 2.0 가축 건강 상황도(Poultry Health Community Mapping & Chart)를 구성하고, 상기 지역별 또는 사육장 별 가상 현실 기법으로 상기 대상물의 건강 상태도가 3D로 구성될 수 있다.
상기 가상 사육장 생성부는 상기 가상 사육장을 지역 관리자, 검역원, 그리고 이동 소독 초소 중 적어도 하나 이상의 관련 구성 인자의 웹(Web) 2.0 네트워킹을 통해 모바일 방역 생태계를 구축하고, 스마트 검역 및 방역의 최적화를 구현할 수 있다.
상기 소형 무인 비행체는 상기 대상물의 조류 독감, 구제역, 및 전염병과 관련된 상기 대상물의 분변을 채취하여 바이러스 감염 여부를 분석, 제거, 및 처리할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면 조류독감 및 구제역 관련 축산 동물 및 이동철새의 병원성 바이러스 감염 징후를 동영상 이미지와 사물인터넷(IoT) 센싱 정보로 분석하고, 예방 및 방역 대응정보를 국내외적 웹(Web)과 애플리케이션(App)의 지리정보시스템(GIS) 상에서 최적화하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 정보로부터 대상물의 특징을 검출하여 ID를 부여하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 정규화된 대상물과 데이터베이스에 저장된 특징을 대비하여 대상물의 건강 상태를 확인 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 ID를 부여하는 방법을 나타낸 도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 대상에서 ID를 추출하는 방법을 나타낸 도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 ID를 추출의 예를 나타낸 도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치를 나타낸 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 조류독감 예방 장치의 예를 나타낸 도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 정보로부터 대상물의 특징을 검출하여 ID를 부여하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 정규화된 대상물과 데이터베이스에 저장된 특징을 대비하여 대상물의 건강 상태를 확인 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 ID를 부여하는 방법을 나타낸 도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 대상에서 ID를 추출하는 방법을 나타낸 도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 ID를 추출의 예를 나타낸 도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치를 나타낸 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 조류독감 예방 장치의 예를 나타낸 도이다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 발명은 첨단 무선 통신 기술 발전에 따른 사물인터넷(Internet of Things; IoT) 기반의 센서 네트워크, 지능형 CCTV, 웹(Web) 2.0 플랫폼, 커뮤니티 매핑(mapping), 빅데이터(big data) 등을 융합하여, 조류독감의 원인이 되는 남방, 북방 철새 번식지, 경유지, 도래지의 이동 루프상에서 관련 개체간 모바일 생태계를 구축할 수 있다. 또한, 고병원성 조류독감 발생 전조 센싱(sensing)에 따른 Web 2.0 GIS 기반의 철새 개체 수 관련 현황도, 건강도 플랫폼에서 지역별 닭, 오리 사육농장과 야생오리 및 철새 서식지를 사물인터넷(IoT) 건강 센싱 기반에 커뮤니티 매핑하여, 조류독감 예방과 대응을 지능적으로 최적화하는 만물 지능 생명체(IPoT) 기반의 Web 3.0 IoT 플랫폼을 제시할 수 있다.
여기서, 사물인터넷(Internet of Things; IoT)은 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스로, 유, 무선 통신망으로 연결된 기기들이 사람의 개입 없이 센서 등을 통해 수집한 정보를 서로 주고받아 스스로 일을 처리하는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 3.0 스마트 사물인터넷(IoT) 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법을 나타낸 흐름도이다.
단계(110)에서, 카메라 등의 영상 촬영장치를 이용하여 조류와 가축 중 적어도 하나 이상의 대상물에 대한 영상 정보를 획득할 수 있다.
또한, 야외 및 오지의 철새 서식지 또는 철새 도래지의 경우에, 영상 촬영장치로 소형 무인 비행체를 이용하여 영상 촬영 및 센싱을 통해 철새 등 조류의 영상 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 소형 무인 비행체는 사람이 타지 않고 무선전파의 유도에 의해서 비행하는 비행기나 헬리콥터 모양의 비행체인 드론(Drone) 등을 이용할 수 있다. 소형 무인 비행체는 철새 등의 조류와 일정 거리 떨어져 있더라도 줌인 기능을 통해 대상물을 촬영할 수 있는 것이 바람직하다. 이에 따라, 소형 무인 비행체는 촬영 영상에서 하나의 개체를 줌인 하여 센싱할 수 있으며, 한 개체인 대상물의 일부분을 촬영하더라도 센싱하여 영상 정보를 획득할 수 있으므로, 철새 등의 질병 및 전염병 징후를 확인할 수 있다. 일례로, 소형 무인 비행체는 하나의 개체인 철새의 20% 정도를 촬영하여 영상 정보를 획득할 수 있다. 더욱이, 소형 무인 비행체는 대상물의 조류 독감, 구제역, 및 전염병과 관련된 대상물의 분변을 채취하여 병원성 인플루엔자 바이러스 감염 여부를 분석, 제거, 및 처리하도록 하여, 신속하게 감염 바이러스를 제거할 수 있을 뿐만 아니라, 2차 감염의 위험도 줄일 수 있다.
단계(120)에서, 시스템의 검출부는 야외 또는 축사(사육장)에서 획득한 조류 및 가축 등 대상물의 영상 정보로부터 각각의 대상물의 특징을 검출하여 정규화할 수 있다. 이 때, 영상 정보는 동영상 정보인 것이 바람직하며, 그 시간에 제한은 없으나 1분 이상 촬영하여 분석하는 것이 바람직하다.
그리고, 검출부는 대상물의 동영상 정보를 획득하여, 각각의 대상물의 전정-감정 반사(Vestibular-Emotional Reflex: VER) 기관의 특징을 검출하여 정규화하고 인터페이싱 할 수 있다. 이에 따라, 검출부는 전정-감정 반사 기관의 동영상 정보를 데이터베이스와 매핑을 통해 생리학적 인플루엔자 전염 징후 등의 질병 발생 여부를 분석할 수 있다. 이 때, 전정-감정 반사 기관의 동영상 정보는 미세한 움직임, 뇌파, 심박수 중 적어도 어느 하나 이상의 변화에 따라 데이터베이스와 매핑을 통해 질병 발생 여부를 분석 가능하다.
또한, 검출부는 영상 정보로부터 대상물의 신체 변화 또는 활동 변화로부터 패턴을 인식하여 정규화하고 인터페이싱 할 수 있다. 여기서, 영상 정보는 축사(사육장) 내에 설치된 CCTV 등의 영상 촬영 장치에 의해 촬영된 복수의 정지 영상 정보 또는 동영상 정보일 수 있다. 따라서, 야외 또는 축사(사육장)에서 해당 조류 및 가축의 영상 정보로부터, 전염 징후 동물의 피부괴사, 출혈, 부종성 종창 등과 같은 신체 변화와 산란, 먹이, 수면, 배변, 체온, 운동, 교미 등의 활동 변화를 패턴 인식 기술로 찾아낼 수 있다.
그리고, 야외 또는 축사(사육장)에서 해당 조류 및 가축을 촬영한 후, 검출부는 대상물의 신체적 특징을 기준으로 개별 분류할 수 있도록 ID를 부여하고, ID를 차별화하여 데이터베이스를 구축할 수 있다.
단계(130)에서, 시스템의 분석부는 정규화된 대상물과 데이터베이스에 미리 저장된 특징을 대비하여 대상물의 건강 상태를 확인함으로써, 질병의 발생 여부를 확인할 수 있다. 이에 대한 더 구체적인 내용은 아래에서 설명하기로 한다.
도시되지는 않았지만, 웹 3.0 스마트 사물인터넷(IoT) 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성을 위해서, 지역별 또는 사육장 별로 대상물의 가상 사육장을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 대상물의 가상 사육장을 생성하는 단계는 웹(Web) 또는 애플리케이션(App)의 지리정보시스템(Geographic Information System; GIS) 상에 지역별 또는 사육장 별로 대상물의 종류, 개체 수, 건강 상태, 소유주 중 적어도 하나 이상을 양방향으로 입력하여 웹(Web) 2.0 가축 건강 상황도(Poultry Health Community Mapping & Chart)를 구성하고, 지역별 또는 사육장 별 가상 현실 기법으로 대상물의 건강 상태도가 3D로 구성될 수 있다.
또한, 대상물의 가상 사육장을 생성하는 단계는 가상 사육장을 지역 관리자, 검역원, 그리고 이동 소독 초소 중 적어도 하나 이상의 관련 구성 인자의 Web 2.0 네트워킹을 통해 모바일 방역 생태계를 구축하고, 스마트 검역 및 방역의 최적화를 구현할 수 있다.
그리고, 대상물의 조류 독감, 구제역, 및 전염병과 관련된 국내, 외적 역학 조사, 예방 백신 투여 상황, 발병 상황, 살처분 매몰 상황, 기상 상황, 환경 상황, 그리고 철새 이동 상황 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 상황이 시맨틱 웹(Semantic web) 기반으로 생성되도록 웹 3.0 스마트 사물인터넷(IoT) 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼(platform)을 구성할 수 있다.
여기서, Web 2.0은 네트워크를 기반으로 정보를 서로 교환하는 참여, 공유, 개방 플랫폼으로서의 웹을 의미하고, Web 3.0은 공유된 방대한 정보를 바탕으로, 컴퓨터가 이용자의 성향을 판독하여 개인 맞춤형 정보를 제공할 수 있는 인공 지능형 웹이다. 그리고, Web 3.0은 시맨틱 기술을 이용하여 자료를 검색하고, 자료를 분석, 색인, 가공하여 지능적으로 공급할 수 있다. 또한, 대상물의 조류 독감, 구제역, 및 전염병과 관련된 대상물의 맛과 면역력 증진을 위해 수소(H2) 물 공급장치와 수소 함유 증진 면역 사료를 생산할 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 정보로부터 대상물의 특징을 검출하여 ID를 부여하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 획득한 영상 정보로부터 각각의 대상물의 특징을 검출하여 ID를 부여함으로써 정규화할 수 있다.
단계(121)에서, 검출부는 대상물의 신체적 특징을 기준으로 개별 분류할 수 있도록 ID를 부여할 수 있다. 여기서, 대상물의 색상 기반 ID 추출, 체형 기반 ID 추출, 그리고 신체 비율 기반 ID 추출 중 어느 하나 이상의 방법에 의해 ID를 부여할 수 있으며, 바람직하게는 대상물의 색상 기반 ID 추출하고, 체형 기반 ID 추출하며, 신체 비율 기반 ID 추출 하는 3단계를 수행함으로써, 고유의 ID를 부여할 수 있다.
단계(122)에서, 검출부는 대상물의 얼굴 및 신체적 특징을 탐지하여 정규화 형태를 형성할 수 있으며, 단계(123)에서, 정규화 형태에 미리 저장된 고유 형태의 특징을 반영하여, 정규화 형태의 특징을 추출할 수 있다. 또한, 단계(124)에서, 추출된 특징으로부터 형태 패턴을 생성하여 대상물에 차별화된 ID를 부여할 수 있다. 따라서, 단계(125)에서, ID를 이용하여 데이터베이스를 구축함으로써, 이 후에 대상물과 데이터베이스를 비교하여 대상물에 이상 발생 여부를 확인할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 정규화된 대상물과 데이터베이스에 저장된 특징을 대비하여 대상물의 건강 상태를 확인 방법을 나타낸 흐름도이다.
단계(131)에서, 조류 및 가축 등의 대상물에 생리 신호 모니터링 사물인터넷(IoT) 기반 센서 네트워크를 구성하여, 대상물의 전염병 등의 감염 발생 여부를 판단할 수 있다.
단계(132)에서, 대상물에서 전염병 등의 감염이 발생되는 경우에, 생리 신호 모니터링 사물인터넷(IoT) 기반 센서 네트워크에 의해 이를 감지하여 창문, 환풍기, 살수기, 변분 처리기 중 적어도 어느 하나 이상의 장치를 자동으로 제어함으로써, 질병이 전염되는 것을 신속하게 차단할 수 있다.
다시 말하면, 야외 또는 축사(사육장)에서 일정 표본의 조류 및 가축에 생리 신호 모니터링 사물인터넷(IoT) 기반 센서 네트워크를 구성함으로써, 독감 판별 알고리즘으로 독감 인플루엔자 감염 징후를 인지한 후, 사람의 개입 없이도 유, 무선 통신망으로 연결된 사육장 창문, 살수기, 냉풍기, 변분 처리기 등의 사육장 시설을 네트워킹을 통해 지능적으로 제어할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 ID를 부여하는 방법을 나타낸 도이다.
도 4를 참조하면, 획득한 영상 정보로부터 각각의 대상물의 특징을 검출하여 ID를 부여함으로써 데이터베이스를 구축할 수 있다.
영상 촬영장치를 이용하여 조류 및 가축 등의 대상물로부터 영상 정보를 획득할 수 있으며, 획득된 이미지, 동영상 등의 영상 정보를 데이터베이스를 구축하는 시스템에 입력(410)할 수 있다. 이에 따라, 시스템은 입력된 이미지 등의 영상 정보에서 대상물의 얼굴 및 신체를 탐지(420)할 수 있다. 여기서, ID를 부여하기 위해 대상물의 색상, 체형, 그리고 신체 비율 등을 고려할 수 있다.
그리고, 시스템은 탐지된 대상물의 얼굴 및 신체의 특징을 프로세싱(430) 과정을 통해 대상물을 정규화된 형태(440)로 생성할 수 있다. 한편, 시스템에는 고유 형태(Eigen face)의 모델들이 저장되어 있어, 고유 공간 반영(Eigen space Projection)을 통해 정규화된 형태의 대상물에서 특징을 추출(450)할 수 있으며, 수퍼바이저(Supervisor)에 의해 추출된 특징의 형상을 패턴화(460)할 수 있다.
이에 따라, 시스템은 대상물에 ID를 부여할 수 있으며, ID를 저장하여 데이터베이스를 구축함으로써, 이 후에 대상물과 데이터베이스를 비교하여 대상물에 이상 발생 여부를 확인할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 대상에서 ID를 추출하는 방법을 나타낸 도이다.
도 5를 참조하면, 입력된 이미지 등의 영상 정보로부터 조류 및 가축 등 대상물의 색상, 체형, 그리고 신체 비율 등을 고려하여 ID를 부여할 수 있다.
이미지, 동영상 등의 영상 정보를 데이터베이스를 구축하는 시스템에 입력하여, 대상물의 얼굴 및 신체를 탐지할 수 있다. 이 때, 시스템은 대상물을 색상 기반으로 ID를 추출(510)하고, 체형 기반으로 ID를 추출(520)하며, 신체 비율 기반으로 ID를 추출(530)하는 3단계의 방법에 의해 ID를 부여할 수 있으며, 이 중 어느 하나 이상의 방법에 의해 ID를 부여하는 것도 가능하다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 ID를 추출의 예를 나타낸 도이다.
도 6을 참조하면, 도 5의 방법에 의해 조류 및 가축 등의 ID를 부여하는 예로, 시스템은 대상물을 색상 기반으로 ID를 추출(610)하고, 체형 기반으로 ID를 추출(620)하며, 신체 비율 기반으로 ID를 추출(630)하는 3단계의 방법에 의해 ID를 부여할 수 있다.
예를 들어, 오리(D)의 경우에, 시스템은 먼저 오리의 색상 기반으로 ID를 추출(610)할 수 있어, 오리의 머리깃털 색상은 갈색(1c), 눈은 검정색(2a), 그리고 몸통은 갈색(3c)임을 감지하여 저장할 수 있다. 그리고, 동일한 방법에 의해, 시스템은 오리의 체형 기반으로 ID를 추출(620)할 수 있어, 오리의 전체 체형, 머리, 몸통, 다리, 그리고 눈의 크기를 고려하여 각각 ID를 추출할 수 있다. 동일한 방법에 의해, 시스템은 오리의 신체 비율 기반으로 ID를 추출할 수 있어, 오리의 전체 체형 대비 머리크기, 다리 길이, 날개 몸통 등의 비율을 고려하여 각각 ID를 추출할 수 있다. 이에 따라, 오리의 ID는 D/1c, 2a, 3c, 4b, 5b, 6c, 7b, 8a, 9c, 10a, 11b로 표현할 수 있다.
이와 같이, 조류 및 가축의 ID를 부여하기 위해 구분이 가능한 항목(색상, 크기, 비율)을 정하고, 이 항목에서 조류 및 가축의 ID를 차별화하여 데이터베이스를 구축하는 것이 바람직하다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 3.0 스마트 사물인터넷(IoT) 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치를 나타낸 블록도이다.
도 7을 참조하면, 웹 3.0 스마트 사물인터넷(IoT) 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치는 수집부(710), 검출부(720), 분석부(730), 그리고 제어부(740)를 포함할 수 있다. 여기서, 웹 3.0 스마트 사물인터넷(IoT) 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치는 Web 3.0을 기반으로 구성되어, 시맨틱 기술을 이용하여 자료를 검색하고, 자료를 분석, 색인, 가공하여 지능적으로 공급할 수 있다.
수집부(710)는 영상 촬영장치를 이용하여 조류와 가축 중 적어도 하나 이상의 대상물에 대한 영상 정보를 획득할 수 있다.
야외 및 오지의 철새 서식지 또는 철새 도래지의 경우에, 수집부(710)는 소형 무인 비행체를 이용하여 영상 촬영 및 센싱을 통해 철새 등 조류의 영상 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 소형 무인 비행체는 사람이 타지 않고 무선전파의 유도에 의해서 비행하는 비행기나 헬리콥터 모양의 비행체인 드론(Drone) 등을 이용할 수 있다. 또한, 소형 무인 비행체는 웹 3.0 스마트 사물인터넷(IoT) 기반으로 유, 무선 통신망으로 연결된 기기들이 사람의 개입 없이 센서 등을 통해 수집한 정보를 서로 주고받아 스스로 일을 처리하므로, 대상물의 조류 독감, 구제역, 및 전염병과 관련된 대상물의 분변을 채취하여 병원성 인플루엔자 바이러스 감염 여부를 분석, 제거, 및 처리하도록 하여, 신속하게 감염 바이러스를 제거할 수 있을 뿐만 아니라, 2차 감염의 위험도 줄일 수 있다.
검출부(720)는 획득한 영상 정보로부터 각각의 대상물의 특징을 검출하여 정규화할 수 있다. 여기서, 검출부(720)는 대상물의 동영상 정보를 획득하여, 각각의 대상물의 전정-감정 반사 기관의 특징을 검출하고, 분석부는 전정-감정 반사 기관의 동영상 정보를 데이터베이스와 매핑을 통해 질병 발생 여부를 분석할 수 있다. 그리고, 전정-감정 반사 기관의 동영상 정보는 미세한 움직임, 뇌파, 심박수 중 적어도 어느 하나 이상의 변화에 따라 질병 발생 여부를 분석할 수 있다.
그리고, 검출부(720)는 야외 또는 축사(사육장)에서 해당 조류 및 가축의 영상 정보로부터, 대상물의 신체 변화 또는 활동 변화로부터 패턴을 인식하여 정규화할 수 있다. 여기서, 영상 정보는 복수의 정지 영상 정보 또는 동영상 정보일 수 있다. 예를 들어, 영상 정보로부터 벼슬의 색이 변하거나 부종이 생기는 등의 신체 변화를 확인할 수 있으며, 잠자는 습관, 체온, 교미, 산란 등의 활동 변화를 확인함으로써, 패턴 인식 과정을 통해 조류 독감 여부를 확인할 수 있다. 이 때, 패턴 인식 과정은 영상 정보로부터 획득한 경험적으로 남겨진 데이터와 비교하는 것을 말한다.
또한, 검출부(720)는 대상물의 신체적 특징을 기준으로 개별 분류할 수 있도록 ID를 부여하여, ID를 차별화하여 데이터베이스를 구축할 수 있다.
즉, 검출부(720)는 대상물의 색상 기반 ID 추출, 체형 기반 ID 추출, 그리고 신체 비율 기반 ID 추출 중 어느 하나 이상의 장치에 의해 ID를 부여할 수 있다. 이 때, 3단계를 모두 수행하여 차별화된 ID를 사용하도록 하는 것이 바람직하다. 여기서, 검출부(720)는 대상물의 얼굴 및 신체적 특징을 탐지하여 정규화 형태를 형성하고, 정규화 형태로부터 고유 형태를 반영하여 특징을 추출하며, 추출된 특징으로부터 형태 패턴을 생성하여 ID를 부여할 수 있다.
분석부(730)는 정규화된 대상물과 데이터베이스에 미리 저장된 특징을 대비하여 대상물의 건강 상태를 확인할 수 있다.
제어부(740)는 대상물에 생리 신호 모니터링 사물인터넷 기반 센서 네트워크를 구성할 수 있다. 그리고, 제어부(740)는 생리 신호 모니터링 사물인터넷 기반 센서 네트워크를 이용하여 대상물의 감염 발생 여부를 판단해서 대상물에서 감염이 발생되는 경우, 생리 신호 모니터링 사물인터넷 기반 센서 네트워크에 의해 유, 무선 통신망으로 연결된 창문, 환풍기, 살수기, 변분 처리기 중 적어도 어느 하나 이상의 장치가 센서 등을 통해 수집한 정보를 바탕으로 스스로 제어될 수 있다.
그리고, 웹 3.0 스마트 사물인터넷(IoT) 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치는 지역별 또는 사육장 별로 대상물의 가상 사육장을 생성하는 가상 사육장 생성부를 더 포함할 수 있다. 가상 사육장 생성부는 웹(Web) 또는 애플리케이션(App)의 지리정보시스템(Geographic Information System; GIS) 상에 지역별 또는 사육장 별로 대상물의 종류, 개체 수, 건강 상태, 소유주 중 적어도 하나 이상을 양방향으로 입력하여 웹(Web) 2.0 가축 건강 상황도(Poultry Health Community Mapping & Chart)를 구성하고, 지역별 또는 사육장 별 가상 현실 기법으로 대상물의 건강 상태도가 3D로 구성될 수 있다. 또한, 가상 사육장 생성부는 가상 사육장을 지역 관리자, 검역원, 그리고 이동 소독 초소 중 적어도 하나 이상의 관련 구성 인자의 Web 2.0 네트워킹을 통해 모바일 방역 생태계를 구축하고, 스마트 검역 및 방역의 최적화를 구현할 수 있다.
그리고, 웹 3.0 스마트 사물인터넷(IoT) 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치는 시맨틱 웹 기반으로 생성되어 대상물의 조류 독감, 구제역, 및 전염병과 관련된 국내, 외적 역학 조사, 예방 백신 투여 상황, 발병 상황, 살처분 매몰 상황, 기상 상황, 환경 상황, 그리고 철새 이동 상황 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 상황에 대해 시맨틱 기술을 이용하여 자료를 검색하고, 자료를 분석, 색인, 가공하여 지능적으로 적절한 곳에 공급할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 조류독감 예방 장치의 예를 나타낸 도이다.
도 8을 참조하면, 조류(810) 등을 촬영할 수 있는 소형 무인 비행체(820)를 이용하여 조류독감을 예방할 수 잇다. 여기서, 소형 무인 비행체(820)는 사람이 타지 않고 무선전파의 유도에 의해서 비행하는 비행기나 헬리콥터 모양의 비행체인 드론(Drone) 등이 이용될 수 있다.
그리고, 소형 무인 비행체(820)는 철새 등의 조류(810)와 일정 거리 떨어져 있더라도 줌인 기능을 통해 대상물을 촬영할 수 있는 것이 바람직하다. 이에 따라, 소형 무인 비행체(820)는 촬영 영상에서 하나의 개체를 줌인 하여 센싱할 수 있으며, 한 개체인 대상물의 일부분을 촬영하더라도 센싱하여 영상 정보를 획득할 수 있으므로, 철새 등의 질병 및 전염병 징후를 확인할 수 있다. 일례로, 소형 무인 비행체(820)는 하나의 개체인 철새의 20% 정도를 촬영하여 센싱 가능하며, 이에 따라 철새의 영상 정보를 획득할 수 있다.
더욱이, 소형 무인 비행체(820)는 대상물의 조류 독감, 구제역, 및 전염병과 관련된 대상물의 분변을 채취하여 병원성 인플루엔자 등의 바이러스 감염 여부를 분석, 제거, 및 처리하도록 하여, 신속하게 감염 바이러스를 제거할 수 있을 뿐만 아니라, 2차 감염의 위험도 줄일 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
Claims (24)
- 웹 3.0 스마트 사물인터넷(IoT) 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법에 있어서,
영상 촬영장치를 이용하여 조류와 가축 중 적어도 하나 이상의 대상물에 대한 영상 정보를 획득하는 단계;
획득한 상기 영상 정보로부터 각각의 상기 대상물의 특징을 검출하여 정규화하는 단계; 및
정규화된 상기 대상물과 데이터베이스에 미리 저장된 특징을 대비하여 상기 대상물의 건강 상태를 확인하는 단계
를 포함하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 획득한 상기 영상 정보로부터 각각의 상기 대상물의 특징을 검출하여 정규화하는 단계는
상기 대상물의 동영상 정보를 획득하여, 각각의 상기 대상물의 전정-감정 반사 기관의 특징을 검출하여 정규화하는 단계
를 포함하며,
상기 전정-감정 반사 기관의 상기 동영상 정보를 특징이 미리 저장된 상기 데이터베이스와 매핑을 통해 질병 발생 여부를 분석하는 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제2항에 있어서,
상기 전정-감정 반사 기관의 상기 동영상 정보는
미세한 움직임, 뇌파, 심박수 중 적어도 어느 하나 이상의 변화에 따라 질병 발생 여부를 분석하는 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 획득한 상기 영상 정보로부터 각각의 상기 대상물의 특징을 검출하여 정규화하는 단계는
상기 영상 정보로부터 상기 대상물의 신체 변화 또는 활동 변화로부터 패턴을 인식하여 정규화하는 단계를 포함하며,
상기 영상 정보는
복수의 정지 영상 정보 또는 동영상 정보인 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 정규화된 상기 대상물과 데이터베이스에 미리 저장된 특징을 대비하여 상기 대상물의 건강 상태를 확인하는 단계는
상기 대상물에 생리 신호 모니터링 사물인터넷 기반 센서 네트워크를 구성하여, 상기 대상물의 감염 발생 여부를 판단하는 단계; 및
상기 대상물에서 감염이 발생되는 경우, 상기 생리 신호 모니터링 사물인터넷 기반 센서 네트워크에 의해 창문, 환풍기, 살수기, 변분 처리기 중 적어도 어느 하나 이상의 장치를 제어하는 단계
를 포함하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 영상 촬영장치를 이용하여 조류와 가축 중 적어도 하나 이상의 대상물에 대한 영상 정보를 획득하는 단계는
야외의 철새 도래지의 경우, 소형 무인 비행체를 이용하여 영상 촬영 및 센싱을 통해 상기 영상 정보를 획득하는 단계
를 포함하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제6항에 있어서,
상기 소형 무인 비행체는
줌인 기능을 통해 상기 대상물을 촬영하며, 하나의 개체인 상기 대상물의 일부분의 촬영을 통해 상기 영상 정보를 획득 가능한 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 획득한 상기 영상 정보로부터 각각의 상기 대상물의 특징을 검출하여 정규화하는 단계는
상기 대상물의 신체적 특징을 기준으로 개별 분류할 수 있도록 ID를 부여하는 단계; 및
상기 ID를 이용하여 상기 데이터베이스를 구축하는 단계
를 포함하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제8항에 있어서,
상기 대상물의 신체적 특징을 기준으로 개별 분류할 수 있도록 ID를 부여하는 단계는
상기 대상물의 색상 기반 ID 추출, 체형 기반 ID 추출, 그리고 신체 비율 기반 ID 추출 중 적어도 어느 하나 이상의 방법에 의해 상기 ID를 부여하는 단계
를 포함하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제8항에 있어서,
상기 대상물의 신체적 특징을 기준으로 개별 분류할 수 있도록 ID를 부여하는 단계는
상기 대상물의 얼굴 및 신체적 특징을 탐지하여 정규화 형태를 형성하는 단계;
상기 정규화 형태에 미리 저장된 고유 형태를 반영하여 특징을 추출하는 단계; 및
추출된 상기 특징으로부터 형태 패턴을 생성하여 ID를 부여하는 단계
를 포함하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제1항에 있어서,
지역별 또는 사육장 별로 상기 대상물의 가상 사육장을 생성하는 단계
를 더 포함하며,
상기 대상물의 가상 사육장을 생성하는 단계는
웹(Web) 또는 애플리케이션(App)의 지리정보시스템(Geographic Information System; GIS) 상에 상기 지역별 또는 사육장 별로 상기 대상물의 종류, 개체 수, 건강 상태, 소유주 중 적어도 둘 이상을 양방향으로 입력하여 웹(Web) 2.0 가축 건강 상황도(Poultry Health Community Mapping & Chart)를 구성하고, 상기 지역별 또는 사육장 별 가상 현실 기법으로 상기 대상물의 건강 상태도가 3D로 구성되는 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제11항에 있어서,
상기 대상물의 가상 사육장을 생성하는 단계는
상기 가상 사육장을 지역 관리자, 검역원, 그리고 이동 소독 초소 중 적어도 하나 이상의 관련 구성 인자의 웹(Web) 2.0 네트워킹을 통해 모바일 방역 생태계를 구축하고, 스마트 검역 및 방역의 최적화를 구현하는 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 대상물의 조류 독감, 구제역, 및 전염병과 관련된 국내, 외적 역학 조사, 예방 백신 투여 상황, 발병 상황, 살처분 매몰 상황, 기상 상황, 환경 상황, 그리고 철새 이동 상황 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 상황이 시맨틱 웹 기반으로 생성되어 인공 지능적으로 공급되는 단계
를 더 포함하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제6항에 있어서,
상기 소형 무인 비행체는
상기 대상물의 조류 독감, 구제역, 또는 전염병과 관련된 상기 대상물의 분변을 채취하고, 채취한 상기 대상물의 분변을 분석하여 바이러스 감염 여부를 확인할 수 있고, 상기 대상물의 분변을 제거 또는 처리하는 것을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 대상물의 조류 독감, 구제역, 및 전염병과 관련된 상기 대상물의 맛과 면역력 증진을 위해 수소(H2) 물 공급장치와 수소 함유 증진 면역 사료를 생산하는 단계
를 더 포함하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법. - 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치에 있어서,
영상 촬영장치를 이용하여 조류와 가축 중 적어도 하나 이상의 대상물에 대한 영상 정보를 획득하는 수집부;
상기 수집부에서 획득한 상기 영상 정보로부터 각각의 상기 대상물의 특징을 검출하여 정규화하는 검출부; 및
상기 검출부에서 정규화된 상기 대상물과 데이터베이스에 미리 저장된 특징을 대비하여 상기 대상물의 건강 상태를 확인하는 분석부
를 포함하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치. - 제16항에 있어서,
상기 검출부는 상기 대상물의 동영상 정보를 획득하여, 각각의 상기 대상물의 전정-감정 반사 기관의 특징을 검출하고,
상기 분석부는 상기 전정-감정 반사 기관의 상기 동영상 정보를 상기 데이터베이스와 매핑을 통해 질병 발생 여부를 분석하며,
상기 전정-감정 반사 기관의 상기 동영상 정보는 미세한 움직임, 뇌파, 심박수 중 적어도 어느 하나 이상의 변화에 따라 질병 발생 여부를 분석하는 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치. - 제16항에 있어서,
상기 검출부는
상기 영상 정보로부터 상기 대상물의 신체 변화 또는 활동 변화로부터 패턴을 인식하여 정규화하는 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치. - 제16항에 있어서,
상기 대상물에 생리 신호 모니터링 사물인터넷 기반 센서 네트워크를 구성하는 제어부를 더 포함하며,
상기 제어부는 상기 대상물의 감염 발생 여부를 판단하여 상기 대상물에서 감염이 발생되는 경우, 상기 생리 신호 모니터링 사물인터넷 기반 센서 네트워크에 의해 창문, 환풍기, 살수기, 변분 처리기 중 적어도 어느 하나 이상의 장치를 제어하는 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치. - 제16항에 있어서,
상기 수집부는
야외의 철새 도래지의 경우, 소형 무인 비행체를 이용하여 영상 촬영 및 센싱을 통해 상기 영상 정보를 획득하고,
상기 소형 무인 비행체는 줌인 기능을 통해 상기 대상물을 촬영하며, 하나의 개체인 상기 대상물의 일부분의 촬영을 통해 상기 영상 정보를 획득 가능한 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치. - 제16항에 있어서,
상기 검출부는
상기 대상물의 색상 기반 ID 추출, 체형 기반 ID 추출, 그리고 신체 비율 기반 ID 추출 중 어느 하나 이상의 방법에 의해 상기 ID를 부여하고, 상기 ID를 이용하여 상기 데이터베이스를 구축하는 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치. - 제16항에 있어서,
지역별 또는 사육장 별로 상기 대상물의 가상 사육장을 생성하는 가상 사육장 생성부를 더 포함하며,
상기 가상 사육장 생성부는
웹(Web) 또는 애플리케이션(App)의 지리정보시스템(Geographic Information System; GIS) 상에 상기 지역별 또는 사육장 별로 상기 대상물의 종류, 개체 수, 건강 상태, 소유주 중 적어도 중 둘 이상을 양방향으로 입력하여 웹(Web) 2.0 가축 건강 상황도(Poultry Health Community Mapping & Chart)를 구성하고, 상기 지역별 또는 사육장 별 가상 현실 기법으로 상기 대상물의 건강 상태도가 3D로 구성되는 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치. - 제22항에 있어서,
상기 가상 사육장 생성부는
상기 가상 사육장을 지역 관리자, 검역원, 그리고 이동 소독 초소 중 적어도 하나 이상의 관련 구성 인자의 웹(Web) 2.0 네트워킹을 통해 모바일 방역 생태계를 구축하고, 스마트 검역 및 방역의 최적화를 구현하는 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치. - 제20항에 있어서,
상기 소형 무인 비행체는
상기 대상물의 조류 독감, 구제역, 또는 전염병과 관련된 상기 대상물의 분변을 채취하고, 채취한 상기 대상물의 분변을 분석하여 바이러스 감염 여부를 확인할 수 있고, 상기 대상물의 분변을 제거 또는 처리하는 것
을 특징으로 하는 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020140093519A KR20160012335A (ko) | 2014-07-23 | 2014-07-23 | 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법 및 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020140093519A KR20160012335A (ko) | 2014-07-23 | 2014-07-23 | 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법 및 장치 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20160012335A true KR20160012335A (ko) | 2016-02-03 |
Family
ID=55355386
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020140093519A KR20160012335A (ko) | 2014-07-23 | 2014-07-23 | 웹 3.0 스마트 사물인터넷 조류독감, 구제역 예방 및 방역 플랫폼 구성 방법 및 장치 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20160012335A (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101896868B1 (ko) * | 2018-03-12 | 2018-09-10 | 유큐테크놀로지스 주식회사 | 웨어러블 스마트 바이오센서 및 지능형 cctv를 기반으로 하는 구제역 관제서비스 방법과 그 시스템 |
-
2014
- 2014-07-23 KR KR1020140093519A patent/KR20160012335A/ko not_active Application Discontinuation
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101896868B1 (ko) * | 2018-03-12 | 2018-09-10 | 유큐테크놀로지스 주식회사 | 웨어러블 스마트 바이오센서 및 지능형 cctv를 기반으로 하는 구제역 관제서비스 방법과 그 시스템 |
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