KR20160102296A - 페어링된 온도계 온도 결정 - Google Patents
페어링된 온도계 온도 결정 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20160102296A KR20160102296A KR1020167020175A KR20167020175A KR20160102296A KR 20160102296 A KR20160102296 A KR 20160102296A KR 1020167020175 A KR1020167020175 A KR 1020167020175A KR 20167020175 A KR20167020175 A KR 20167020175A KR 20160102296 A KR20160102296 A KR 20160102296A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- animal
- sensor
- wearable device
- data
- sensors
- Prior art date
Links
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 claims abstract description 287
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 40
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 8
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 8
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 claims description 6
- 230000006651 lactation Effects 0.000 claims description 5
- 230000005906 menstruation Effects 0.000 claims description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 61
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 abstract description 51
- 230000036541 health Effects 0.000 abstract description 33
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 31
- 238000013523 data management Methods 0.000 abstract description 16
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 35
- 206010057190 Respiratory tract infections Diseases 0.000 description 22
- 230000002612 cardiopulmonary effect Effects 0.000 description 18
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 17
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 16
- 230000036642 wellbeing Effects 0.000 description 16
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 14
- 230000008859 change Effects 0.000 description 13
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 11
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 11
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 11
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 9
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 9
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 9
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 8
- 230000004044 response Effects 0.000 description 8
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 7
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 7
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 6
- 235000019577 caloric intake Nutrition 0.000 description 6
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 6
- 241000282472 Canis lupus familiaris Species 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 5
- 235000006694 eating habits Nutrition 0.000 description 5
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 5
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 5
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 5
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 5
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 5
- 206010021113 Hypothermia Diseases 0.000 description 4
- 210000001715 carotid artery Anatomy 0.000 description 4
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000005021 gait Effects 0.000 description 4
- 230000002631 hypothermal effect Effects 0.000 description 4
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 4
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 4
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 4
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 208000031636 Body Temperature Changes Diseases 0.000 description 3
- 206010017577 Gait disturbance Diseases 0.000 description 3
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 235000012813 breadcrumbs Nutrition 0.000 description 3
- 206010006451 bronchitis Diseases 0.000 description 3
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 230000001667 episodic effect Effects 0.000 description 3
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 3
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 3
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 3
- 230000005802 health problem Effects 0.000 description 3
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 3
- 230000036407 pain Effects 0.000 description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 3
- 206010005746 Blood pressure fluctuation Diseases 0.000 description 2
- 241000282465 Canis Species 0.000 description 2
- 206010016100 Faeces discoloured Diseases 0.000 description 2
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 2
- 208000032843 Hemorrhage Diseases 0.000 description 2
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 2
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 206010043458 Thirst Diseases 0.000 description 2
- 206010047700 Vomiting Diseases 0.000 description 2
- 206010049040 Weight fluctuation Diseases 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 230000000740 bleeding effect Effects 0.000 description 2
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 2
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 2
- 235000005686 eating Nutrition 0.000 description 2
- 230000007937 eating Effects 0.000 description 2
- 210000003238 esophagus Anatomy 0.000 description 2
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 2
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 description 2
- 230000001976 improved effect Effects 0.000 description 2
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 2
- 210000004731 jugular vein Anatomy 0.000 description 2
- 150000002576 ketones Chemical class 0.000 description 2
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000001465 metallisation Methods 0.000 description 2
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 2
- 239000010813 municipal solid waste Substances 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 208000019116 sleep disease Diseases 0.000 description 2
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 210000002435 tendon Anatomy 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 230000008673 vomiting Effects 0.000 description 2
- 238000009736 wetting Methods 0.000 description 2
- IRLPACMLTUPBCL-KQYNXXCUSA-N 5'-adenylyl sulfate Chemical compound C1=NC=2C(N)=NC=NC=2N1[C@@H]1O[C@H](COP(O)(=O)OS(O)(=O)=O)[C@@H](O)[C@H]1O IRLPACMLTUPBCL-KQYNXXCUSA-N 0.000 description 1
- 208000000884 Airway Obstruction Diseases 0.000 description 1
- 206010002091 Anaesthesia Diseases 0.000 description 1
- 208000035143 Bacterial infection Diseases 0.000 description 1
- 206010006458 Bronchitis chronic Diseases 0.000 description 1
- 208000032841 Bulimia Diseases 0.000 description 1
- 206010006550 Bulimia nervosa Diseases 0.000 description 1
- 206010006895 Cachexia Diseases 0.000 description 1
- 206010007559 Cardiac failure congestive Diseases 0.000 description 1
- ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N Chlorine atom Chemical compound [Cl] ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010008589 Choking Diseases 0.000 description 1
- 208000028698 Cognitive impairment Diseases 0.000 description 1
- 206010010904 Convulsion Diseases 0.000 description 1
- 201000004624 Dermatitis Diseases 0.000 description 1
- 206010012735 Diarrhoea Diseases 0.000 description 1
- 206010019027 Haemothorax Diseases 0.000 description 1
- 206010019280 Heart failures Diseases 0.000 description 1
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 206010028347 Muscle twitching Diseases 0.000 description 1
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 1
- 208000021384 Obsessive-Compulsive disease Diseases 0.000 description 1
- 240000007643 Phytolacca americana Species 0.000 description 1
- 235000009074 Phytolacca americana Nutrition 0.000 description 1
- 208000015815 Rectal disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037656 Respiratory Sounds Diseases 0.000 description 1
- 240000004808 Saccharomyces cerevisiae Species 0.000 description 1
- 208000014151 Stomatognathic disease Diseases 0.000 description 1
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010042496 Sunburn Diseases 0.000 description 1
- 208000001871 Tachycardia Diseases 0.000 description 1
- 208000024799 Thyroid disease Diseases 0.000 description 1
- 208000036029 Uterine contractions during pregnancy Diseases 0.000 description 1
- 208000036142 Viral infection Diseases 0.000 description 1
- 206010047924 Wheezing Diseases 0.000 description 1
- 230000003187 abdominal effect Effects 0.000 description 1
- 210000003489 abdominal muscle Anatomy 0.000 description 1
- 230000037005 anaesthesia Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 206010003246 arthritis Diseases 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 1
- 230000001580 bacterial effect Effects 0.000 description 1
- 208000022362 bacterial infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 230000036471 bradycardia Effects 0.000 description 1
- 208000006218 bradycardia Diseases 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 235000008429 bread Nutrition 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 210000000845 cartilage Anatomy 0.000 description 1
- 239000000460 chlorine Substances 0.000 description 1
- 229910052801 chlorine Inorganic materials 0.000 description 1
- 208000007451 chronic bronchitis Diseases 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 230000009633 clock regulation Effects 0.000 description 1
- 208000010877 cognitive disease Diseases 0.000 description 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000036757 core body temperature Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 1
- 238000013524 data verification Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 239000003989 dielectric material Substances 0.000 description 1
- 230000001079 digestive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009365 direct transmission Effects 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 239000000975 dye Substances 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 1
- 230000001605 fetal effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000010304 firing Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 210000001035 gastrointestinal tract Anatomy 0.000 description 1
- 230000008571 general function Effects 0.000 description 1
- 230000036449 good health Effects 0.000 description 1
- 230000004886 head movement Effects 0.000 description 1
- 230000036571 hydration Effects 0.000 description 1
- 238000006703 hydration reaction Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 description 1
- 208000017169 kidney disease Diseases 0.000 description 1
- 208000019423 liver disease Diseases 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 description 1
- 238000002483 medication Methods 0.000 description 1
- 239000003607 modifier Substances 0.000 description 1
- 230000002107 myocardial effect Effects 0.000 description 1
- 238000006386 neutralization reaction Methods 0.000 description 1
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 201000008482 osteoarthritis Diseases 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 201000003144 pneumothorax Diseases 0.000 description 1
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 210000000664 rectum Anatomy 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000006748 scratching Methods 0.000 description 1
- 230000002393 scratching effect Effects 0.000 description 1
- 230000008786 sensory perception of smell Effects 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 201000002859 sleep apnea Diseases 0.000 description 1
- 208000022925 sleep disturbance Diseases 0.000 description 1
- 210000004872 soft tissue Anatomy 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 210000001562 sternum Anatomy 0.000 description 1
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
- 230000006794 tachycardia Effects 0.000 description 1
- 210000001685 thyroid gland Anatomy 0.000 description 1
- 208000021510 thyroid gland disease Diseases 0.000 description 1
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 1
- 230000008733 trauma Effects 0.000 description 1
- 208000019206 urinary tract infection Diseases 0.000 description 1
- 230000009385 viral infection Effects 0.000 description 1
- 230000002618 waking effect Effects 0.000 description 1
- 230000004584 weight gain Effects 0.000 description 1
- 235000019786 weight gain Nutrition 0.000 description 1
- 208000016261 weight loss Diseases 0.000 description 1
- 230000004580 weight loss Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61D—VETERINARY INSTRUMENTS, IMPLEMENTS, TOOLS, OR METHODS
- A61D13/00—Thermometer holders specially adapted to veterinary purposes
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
- A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
- A01K29/005—Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
-
- 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
- A61B5/6813—Specially adapted to be attached to a specific body part
- A61B5/6822—Neck
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01K1/00—Details of thermometers not specially adapted for particular types of thermometer
- G01K1/20—Compensating for effects of temperature changes other than those to be measured, e.g. changes in ambient temperature
-
- G01K13/002—
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01K13/00—Thermometers specially adapted for specific purposes
- G01K13/20—Clinical contact thermometers for use with humans or animals
-
- 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
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
-
- 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
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
-
- 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
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2503/00—Evaluating a particular growth phase or type of persons or animals
- A61B2503/40—Animals
-
- 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
- A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Zoology (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
다수의 센서를 사용하여 동물의 건강을 모니터링하기 위한 시스템 및 방법이 설명된다. 웨어러블 디바이스는 그 결과적 신호 레벨이 웨어러블 디바이스에서 분석되거나 또는 부가적 분석을 위해 데이터 관리 서버에 업로드될 수 있는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 일례에 있어서, 페어링된 온도계가 동물의 심부 체온을 추정하도록 사용되며, 온도계 중 하나는 동물로 향하여 안쪽으로 대향하고 다른 온도계는 동물로부터 떨어진 쪽으로 대향하고 있다.
Description
관련 출원에 대한 상호-참조
본 출원은, 2013년 12월 31일자로 출원된 미국 가출원 제61/922,417호에 대한 우선권을 주장하는, 2014년 12월 15일자로 출원된 미국 출원 제14/570,935호에 대한 우선권을 주장하며, 이들의 내용 전체는 참고로 본 명세서에 명시적으로 편입된다.
기술분야
본 발명의 양상은 일반적으로는 동물 안전, 호조 및 건강 모니터링에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 발명의 일부 양상은 애완동물의 건강 및 호조를 모니터링하는 뷰잉 및 시스템 관리 시스템에 관한 것이다.
동물은 인간보다 훨씬 더 극기하고 보통은 그들이 그들 고충을 수용하도록 적응하고 있는 동안에도 고통을 불평하거나 드러내지 않는다. 시장 조사를 통해, 애완동물 소유자는 그들이 그들 애완동물이 병들었다고 들을 필요는 없고 그보다는 그들이 그들 애완동물이 병들어 가고 있을 때 및 그에 반응하여 그들이 무슨 예방 단계를 취해야 하는지 알고 있을 필요가 있음을 매우 분명히 하였다. 예를 들어, 소유자가 그녀의 애완동물이 병들어 가고 있었다고 알고 있었으면, 그녀는 그녀의 관찰(예를 들어, 동물이 정상적으로 먹고, 마시고 그리고/또는 배설하고 있는지 관찰) 레벨을 증가시키고, 소정 활동(예를 들어, 산책 등)을 증가 또는 감소시키고, 그리고/또는 수의사를 방문할 수 있다.
유사하게, 수의사는 수의사와 동물 환자 간 대부분의 임상적 조우가 사실상 에피소드이므로 그 동물 환자의 건강을 매우 한정적으로 볼 수 있다. 그와 같이, 보통의 검진 동안 수의사는, 예를 들어, 혈압, 호흡수/변동성 또는 심부 체온(동물의 직장에 온도계를 집어넣음)과 같은 소정 지시값 읽기를 항상 수행하거나 의존하지는 않을 수 있는데, 그러한 지시값 읽기는 동물에 더 스트레스를 줄 수 있고, (혈압을) 수행하기 어려울 수 있고, 그리고/또는 스트레스를 받은 임상적 환경에서는 신뢰할 수 없기 때문이다(동물은 주위에 다른 동물이 있는 수의사의 진료소에서는 높아진 지시값을 나타내 보일 수 있으며 때로는 "백의 고혈압" 또는 "백의 신드롬"이라고 지칭된다).
따라서, 일부 과거 해법은 동물의 건강 상태와 관련된 데이터를 동물 소유자에 제공하는 한편 동물 건강 상태를 진단하는데 도움을 줄 추가적 데이터를 수의사에 제공하기 위해 동물을 원격 모니터링하려고 시도하여 왔다. 그렇지만, 이들 과거 해법의 각각은 그것들이 동물의 건강의 포괄적 뷰를 제공하지 않고 그리고 동물의 건강 상태를 결정하는데 충분한 정보를 소유자 및/또는 수의사에 제공하지 않는다는 점에서 결함으로 시달린다.
따라서, 애완동물 소유자 및/또는 수의사가 안정된 가정 환경에서 비-침습적 원격 모니터링을 통해 애완동물의 건강을 더 잘 이해하여 건강 상태를 발달시킬 전조일 수 있는 미묘한 활력 징후 표시자를 집어낼 수 있게 되도록 애완동물 또는 다른 동물의 현재 상태에 관한 포괄적 정보를 애완동물 소유자 및/또는 수의사에 제공할 필요성은 여전하다.
본 발명의 하나 이상의 양상은 애완동물의 전반적 상태를 모니터링하는데 유용한 컨텐트를 애완동물 소유자, 수의사 또는 다른 당사자에 제공하기 위해 2개 이상의 센서를 사용하여 애완동물 또는 다른 동물의 건강 및 호조를 모니터링하는 것에 관한 것이다. 또한, 동물의 활력 징후, 생리 징후 또는 환경 인자를 모니터링하는 여러 다른 센서로부터의 여러 다른 신호의 분석에 기반한 추론이 또한 제공될 수 있다. 본 발명의 일부 양상은 그 동작이 다른 센서로부터의 신호에 부가하여 다양한 동작 모드 및/또는 프로파일에 의해 통제될 수 있는 매립형 센서를 갖는 웨어러블 디바이스를 제공한다.
다수의 센서를 사용하여 동물의 건강을 모니터링하기 위한 시스템 및 방법이 설명된다. 웨어러블 디바이스는 그 결과적 신호 레벨이 웨어러블 디바이스에서 분석되거나 또는 부가적 분석을 위해 데이터 관리 서버에 업로드될 수 있는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 일례에 있어서, 페어링된 온도계가 동물의 심부 체온을 추정하도록 사용되며, 온도계 중 하나는 동물로 향하여 안쪽으로 대향하고 다른 온도계는 동물로부터 떨어진 쪽으로 대향하고 있다.
앞서 요약된 다양한 양상은 다양한 형태로 구체화될 수 있다. 이하의 설명은 그 양상이 실시될 수 있는 다양한 조합 및 구성을 예시로서 보여준다. 설명되는 양상 및 실시형태가 단지 예일 뿐이고, 그리고, 본 발명의 범위로부터 벗어남이 없이, 다른 양상 및/또는 실시형태가 이용될 수 있고 구조적 및 기능적 수정이 이루어질 수 있다고 이해된다.
본 발명 및 그 이점의 더 완전한 이해는, 유사한 참조 번호가 유사한 특징을 나타내는, 수반 도면을 고려하여 이하의 설명을 참조함으로써 획득될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일부 양상에 따라 애완동물용 웨어러블 디바이스 및 그 컴포넌트의 도식도;
도 2는 도 1의 웨어러블 디바이스에 의해 수신된 정보의 다양한 유형을 예시하는 기능적 블록 선도;
도 3은 본 발명의 일부 양상에 따라 도 1의 웨어러블 디바이스와 함께 사용되는 데이터 관리 시스템 및 거기로의 다양한 입력의 도식도;
도 4는 도 1의 웨어러블 디바이스를 편입시킨 목걸이의 예시도;
도 5는 도 4에 묘사된 목걸이를 착용한 동물의 경부의 단면 예시도;
도 6a 및 도 6b는 도 1의 웨어러블 디바이스의 일 실시형태의 평면 및 측면 예시도;
도 7은 도 1의 웨어러블 디바이스를 편입시킨 하니스의 도시도;
도 8은 본 발명의 일부 양상에 따라 기본 센서 프로세싱을 묘사하는 순서도;
도 9는 본 발명의 일부 양상에 따라 하나보다 많은 센서의 프로세싱을 묘사하는 순서도;
도 10은 본 발명의 일부 양상에 따라 다른 센서를 트리거링하는 센서를 묘사하는 순서도;
도 11은 본 발명의 일부 양상에 따라 여러 다른 센서로부터의 지시값을 사용하여 어떻게 추론이 형성될 수 있는지의 예시적 일례를 묘사하는 순서도;
도 12는 본 발명의 일부 양상에 따라 웨어러블 디바이스로부터의 센서 및 웨어러블 디바이스와는 별개의 다른 센서로부터의 지시값을 사용하는 것을 예시하는 순서도;
도 13은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 센서 및 그들 관련된 정보를 갖는 테이블의 도시도;
도 14는 본 발명의 하나 이상의 실시형태에 따라 도 13에서 식별된 다양한 센서의 잠재적 마스터/슬레이브 관계를 갖는 테이블의 도시도;
도 15는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 도 13의 센서의 활성화가 여러 다른 동작 모드에서 어떻게 수정될 수 있는지의 일례의 예시도;
도 16a 내지 도 16g는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 다양한 센서 및 그들 임계값 또는 임계값들, 동작의 빈도, 및 세밀도가 여러 다른 프로파일에 기반하여 어떻게 수정될 수 있는지의 예시도;
도 17은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 모니터링 디바이스가 부착되는 동물의 품종 정보에 기반하여 다양한 센서 프로파일이 어떻게 수정될 수 있는지의 일례도;
도 18은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 웨어러블 디바이스의 여러 다른 동작 모드를 갖는 일 실시형태의 도시도;
도 19a 및 도 19b는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 동작 모드가 도 18의 실시형태에 기반하는 프로파일보다 우선하는 순서의 도시도;
도 20은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 도 18의 실시형태의 동작 모드를 대체하는 프로파일을 포함하는 여러 다른 프로파일을 갖는 대안의 실시형태의 도시도;
도 21a 및 도 21b는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 하나 이상의 스위치에 의한 프로파일 선택의 옵션을 갖는 도 20의 실시형태의 여러 다른 프로파일의 조합의 도시도;
도 22는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 프로파일이 웨어러블 디바이스에서는 물론 DMS에서도 어떻게 선택될 수 있는지의 일례의 예시도;
도 23은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 다른 센서와 관련하여 하나의 센서의 지시값의 관련도 윈도의 일례의 예시도;
도 24는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 마이크로파 방사측정법 및 마이크로파 온도측정법을 포함하는 심부 체온을 모니터링하기 위한 여러 다른 기술의 일례도;
도 25는 본 발명의 양상에 따라 모니터링된 동물의 다양한 상태의 디스플레이의 도시도; 및
도 26은 본 발명의 양상에 따라 도 25의 동물의 모니터링된 상태 중 하나와 관련된 특정 디스플레이의 도시도.
도 1은 본 발명의 일부 양상에 따라 애완동물용 웨어러블 디바이스 및 그 컴포넌트의 도식도;
도 2는 도 1의 웨어러블 디바이스에 의해 수신된 정보의 다양한 유형을 예시하는 기능적 블록 선도;
도 3은 본 발명의 일부 양상에 따라 도 1의 웨어러블 디바이스와 함께 사용되는 데이터 관리 시스템 및 거기로의 다양한 입력의 도식도;
도 4는 도 1의 웨어러블 디바이스를 편입시킨 목걸이의 예시도;
도 5는 도 4에 묘사된 목걸이를 착용한 동물의 경부의 단면 예시도;
도 6a 및 도 6b는 도 1의 웨어러블 디바이스의 일 실시형태의 평면 및 측면 예시도;
도 7은 도 1의 웨어러블 디바이스를 편입시킨 하니스의 도시도;
도 8은 본 발명의 일부 양상에 따라 기본 센서 프로세싱을 묘사하는 순서도;
도 9는 본 발명의 일부 양상에 따라 하나보다 많은 센서의 프로세싱을 묘사하는 순서도;
도 10은 본 발명의 일부 양상에 따라 다른 센서를 트리거링하는 센서를 묘사하는 순서도;
도 11은 본 발명의 일부 양상에 따라 여러 다른 센서로부터의 지시값을 사용하여 어떻게 추론이 형성될 수 있는지의 예시적 일례를 묘사하는 순서도;
도 12는 본 발명의 일부 양상에 따라 웨어러블 디바이스로부터의 센서 및 웨어러블 디바이스와는 별개의 다른 센서로부터의 지시값을 사용하는 것을 예시하는 순서도;
도 13은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 센서 및 그들 관련된 정보를 갖는 테이블의 도시도;
도 14는 본 발명의 하나 이상의 실시형태에 따라 도 13에서 식별된 다양한 센서의 잠재적 마스터/슬레이브 관계를 갖는 테이블의 도시도;
도 15는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 도 13의 센서의 활성화가 여러 다른 동작 모드에서 어떻게 수정될 수 있는지의 일례의 예시도;
도 16a 내지 도 16g는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 다양한 센서 및 그들 임계값 또는 임계값들, 동작의 빈도, 및 세밀도가 여러 다른 프로파일에 기반하여 어떻게 수정될 수 있는지의 예시도;
도 17은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 모니터링 디바이스가 부착되는 동물의 품종 정보에 기반하여 다양한 센서 프로파일이 어떻게 수정될 수 있는지의 일례도;
도 18은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 웨어러블 디바이스의 여러 다른 동작 모드를 갖는 일 실시형태의 도시도;
도 19a 및 도 19b는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 동작 모드가 도 18의 실시형태에 기반하는 프로파일보다 우선하는 순서의 도시도;
도 20은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 도 18의 실시형태의 동작 모드를 대체하는 프로파일을 포함하는 여러 다른 프로파일을 갖는 대안의 실시형태의 도시도;
도 21a 및 도 21b는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 하나 이상의 스위치에 의한 프로파일 선택의 옵션을 갖는 도 20의 실시형태의 여러 다른 프로파일의 조합의 도시도;
도 22는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 프로파일이 웨어러블 디바이스에서는 물론 DMS에서도 어떻게 선택될 수 있는지의 일례의 예시도;
도 23은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 다른 센서와 관련하여 하나의 센서의 지시값의 관련도 윈도의 일례의 예시도;
도 24는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 마이크로파 방사측정법 및 마이크로파 온도측정법을 포함하는 심부 체온을 모니터링하기 위한 여러 다른 기술의 일례도;
도 25는 본 발명의 양상에 따라 모니터링된 동물의 다양한 상태의 디스플레이의 도시도; 및
도 26은 본 발명의 양상에 따라 도 25의 동물의 모니터링된 상태 중 하나와 관련된 특정 디스플레이의 도시도.
다양한 실시형태의 이하의 설명에서는, 여기의 일부분을 형성하고 본 발명이 실시될 수 있는 다양한 실시형태가 예로서 도시되어 있는 수반 도면을 참조한다. 본 발명의 범위로부터 벗어남이 없이 다른 실시형태가 이용될 수도 있고 구조적 및 기능적 수정이 이루어질 수도 있다고 이해되는 것이다.
일반적 개관
본 발명의 양상은 동물의 하나 이상의 상태 및/또는 그 환경을 모니터링하기 위한 하나 이상의 센서를 포함하는 동물에 의해 착용되는 디바이스에 관한 것이다. 일부 실시형태에 있어서, 디바이스는 인간(예를 들어, 애완동물의 소유자)에 의해 동물 상에 배치되는 목걸이, 하니스 또는 다른 디바이스일 수 있다. 웨어러블 디바이스는, 예를 들어, 하나 이상의 센서 및 여기에서 설명되는 바와 같은 데이터를 송신하는데 사용되는 하나 이상의 컴포넌트를 포함하는 복수의 컴포넌트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, 웨어러블 디바이스는 동물, 그 위치 및 그 환경에 대한 정보를 획득하기 위한 복수의 접촉, 반-접촉, 및 비-접촉 센서를 포함할 수 있다.
본 발명의 부가적 양상은 여러 다른 센서의 분석에 관한 것이다. 본 출원의 목적으로, 센서가 분석되는 적어도 2개의 위치가 여기에서 설명된다. 첫째로, 웨어러블 디바이스는 센서 데이터를 분석할 수 있다. 둘째로, 원격, 데이터 관리 시스템(여기에서는 "DMS"라고 지칭됨)은 센서로부터의 정보를 프로세싱할 수 있다. 부가적으로, DMS는 (자립형 센서 및 다른 디바이스에 배속된 센서, 예를 들어, 스마트폰의 일부분이거나 그에 배속된 센서를 포함하는) 웨어러블 디바이스에 근접한 보조 센서로부터의 정보를 포함하는 웨어러블 디바이스 이외의 소스로부터의 부가적 정보와 함께 센서로부터의 정보를 프로세싱할 수 있다. 더욱, DMS는 동물의 그들 관찰에 기반하여 특정 정보를 입력한 소유자로부터의 정보를 수신할 수 있다. 부가적으로, DMS는 웨어러블 디바이스 현지의 주변 날씨 상태에 관한 RSS 피드를 포함하는 제3자로부터의 정보는 물론 제3자 수의사 또는 다른 서비스 제공자로부터의 데이터도 수신할 수 있다. 일부 구현에 있어서, 센서는 하나의 위치에서만 분석되거나 또는 3개 이상의 위치에서 분석될 수 있다고 인식된다. 건강-모니터링 시스템은, 예를 들어, 컴패니언 웹/모바일 기반 애플리케이션, 전화 콜 센터 활동/텔레프롬프트 등을 통해 수집된 동물의 소유자 관찰을 더 사용할 수 있다. 소유자 관찰은 측정된 이벤트(예를 들어, 웨어러블 디바이스(101) 및/또는 하나 이상의 외부 센서에 의해 측정된 이벤트)를 확증하여 진행 중인 거짓 양성 및 거짓 음성의 비율을 낮추는데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, 건강-모니터링 시스템은 시야 내 기-식별된 마커를 갖는 동물을 가로지르는 모바일 디바이스에 일체인 모바일 카메라를 흔들도록 소유자에게 명령하는 모바일 체중/크기 모바일 디바이스 애플리케이션을 포함할 수 있다. 이러한 작용으로부터 유도된 프리-프로세싱된 데이터는 그 후 동물의 체중 및 크기에 관한 결론이 유도될 수 있는 DMS에 올려질 수 있다. 그 후 그러한 데이터는 동물의 레코드에 첨부된다. 다른 중요한 소유자 레코딩된 관찰은 열량 섭취, 소변에서의 혈액, 흑색 대변, 냄새 나는 호흡, 과다 갈증, 안면 주위의 백색 피부 패치, 동물의 성향 레코딩 등과 같은 관찰가능한 항목을 포함할 수 있다. 예를 들면, 열량 섭취는 어떤 간격에 걸쳐 어떤 음식이 그리고 얼마나 많이 소비되고 있는지 소유자가 식별하는 컴퓨터 또는 스마트폰 상에서 실행되는 애플리케이션을 통해 소유자에 의해 모니터링될 수 있다.
더욱, 여기에서는 웨어러블 디바이스로부터 원격에 위치하고 있는 것으로 설명되고는 있지만, DMS는 스마트폰 및 웨어러블 디바이스의 각각의 프로세싱 능력에 기반하여 소유자의 스마트폰 상에 위치하거나 또는 웨어러블 디바이스 상에 위치하고 있을 수 있다. 이들 대안의 실시형태에 있어서, "DMS"는 웨어러블 디바이스의 센서 이외의 소스로부터 컨텐트를 수신하고 그리고 특정 동물의 소유자 및/또는 수의사에 포워딩하도록 그 부가적으로 수신된 컨텐트를 프로세싱할 수 있는 능력에 의해 식별된다. DMS의 이들 대안의 실시형태는 여기에서 특히 배제되지 않는 한 "데이터 관리 시스템"의 범위 내에 있다고 생각된다. 예를 들면, 웨어러블 디바이스가 DMS로서 고려되면, 웨어러블 디바이스는 그 자신의 센서로부터의 데이터는 물론 웨어러블 디바이스 상에 위치하지 않은 어느 센서로부터의 정보 및/또는 소유자, 수의사 또는 제3자에 의해 제공된 부가적 컨텐트도 수신할 것이다.
더욱, 수의사는 품종, 나이, 체중, 현존 의학적 상태, 의심되는 의학적 상태, 약속 준수 및/또는 스케줄링, 현재 및 과거 투약 등을 포함하는 정보를 DMS(301)에 제공할 수 있다.
본 개시의 목적으로, 다른 센서의 더 포괄적 설명과 대조적으로 특정 유형의 센서로서 일부 센서가 설명된다. 예를 들면, 본 명세서는 위치 정보를 제공하는 GPS 유닛의 사용을 설명하고 있지만, GLONASS, 베이더우, 갈릴레오 및 위성-기반 항행 시스템을 포함하는 다른 위치 식별 시스템이 동등하게 사용가능하다고 생각된다. 유사하게, 본 명세서는 GSM 주파수를 사용하는 GSM 트랜시버의 사용을 설명하고 있지만, GSM 트랜시버 대신에 또는 그에 부가하여 다른 셀룰러 칩셋이 쉽게 사용될 수 있다. 예를 들어, 다른 유형의 트랜시버는 UMTS, CDMA, AMPS, GPRS, CDMA(및 그 변종), DECT, iDEN 및 다른 셀룰러 기술을 포함할 수 있다.
또한, 본 개시의 목적으로, 다양한 센서 및 센서의 조합이 웨어러블 디바이스 상에 병설되는 것으로 설명되고 있다. 그렇지만, 다양한 상황에 있어서, 하나 이상의 센서는 웨어러블 디바이스의 특정 버전에서는 전혀 사용되지 않을 수 있다. 예를 들면, GPS-관련된 센서는 수술-후 동물 병원의 회복 병동에서 사용되는 것일 뿐인 웨어러블 디바이스의 버전에는 유용하지 않을 수 있다. 정밀한 위치 정보는 수의사가 동물의 위치를 이미 알고 있을 때는 필요로 되지 않기 때문에(실내에 있을 때 사용가능하지 않기도 하기 때문에), GPS 센서가 불능으로 되거나 포함되지도 않은 웨어러블 디바이스의 버전이 사용될 수 있다. 유사하게, 다른 센서는 그들 센서가 사용될 것이라고 예상되지 않는 웨어러블 디바이스의 이러한 버전에서는 불능으로 될 수 있다(또는 거기에 전혀 포함되지 않을 수 있다). 예를 들면, RF 신호 센서(기지국으로부터의 비컨 신호가 미리 결정된 임계값 위에 있는지 결정하는 것)는 웨어러블 디바이스의 그 버전이 비컨 신호를 방출하는 기지국과 사용될 것이라고 전혀 예상되지 않는 웨어러블 디바이스의 버전에는 제공되지 않을 수 있다.
본 개시에서 사용될 때, 용어 "컨텐트"는 원시 데이터도 그리고 유도된 이벤트도 망라하려는 의도이다. 예를 들면, 여기에서 설명되는 바와 같은 웨어러블 디바이스의 일례는 다양한 센서로부터의 원시 데이터가 계속적으로 데이터 관리에 업로드되는 프로파일/동작 모드를 포함한다. 웨어러블 디바이스의 다른 일례는 다양한 센서로부터의 정보를 프리-프로세싱하고 2개 이상의 센서로부터의 신호의 조합으로부터(또는 그것 없이) 이벤트 정보를 유도한다. 이들 유도된 이벤트는 그것들이 웨어러블 디바이스에서 유도되므로 "디바이스-유도된 이벤트"라고 지칭된다. 유사하게, 데이터 관리 시스템은 또한 단지 웨어러블 디바이스로부터의 원시 데이터를, 디바이스-유도된 이벤트를, 또는 양자의 조합을 사용하여 웨어러블 디바이스로부터의 컨텐트로부터 이벤트(여기에서는 "DMS-유도된 이벤트"라고 지칭됨)를 유도할 수 있다. 더욱, DMS는 DMS-유도된 이벤트를 확증하고 그리고/또는 더 강화하도록 보조 또는 제3자 센서로부터의 컨텐트를 더 고려할 수 있다. 예를 들면, 보조 또는 제3자 센서로부터의 데이터는 오디오 파일, 이미지 파일, 비디오 파일, RFID 정보, 및 다른 유형의 정보를 포함할 수 있다. 보조 또는 제3자 센서로부터의 데이터를 웨어러블 디바이스로부터의 데이터/디바이스-유도된 이벤트와 상관시키는 것을 돕기 위해, 보조 또는 제3자 센서로부터의 데이터는 타임스탬프를 포함할 수 있다. 이들 타임스탬프는 데이터 관리 시스템이 보조 또는 제3자 센서로부터의 데이터를 그 데이터가 웨어러블 디바이스로부터의 데이터/디바이스-유도된 이벤트의 일부분인 것처럼 사용할 수 있게 한다. 더욱, 웨어러블 디바이스와 DMS 간 그리고 제3자와는 물론 제3자 디바이스와도 교환되는 정보는 산업-표준 보안, 인증 및 암호화 기술로 수행될 수 있다.
웨어러블
디바이스
도 1은 본 발명의 일부 양상에 따른 웨어러블 디바이스(101) 및 그 컴포넌트의 개관이다. 웨어러블 디바이스(101)는, 예를 들어, 여기에서는 적어도 도 13 내지 도 17에서 설명되는 초-광대역 트랜시버(UWB) 및 다른 센서와 같은 수개의 내부 컴포넌트를 포함할 수 있다. 센서는 도 1에서는 센서 유형 A-F(110, 111, 112/113, 114, 115)으로서 도시된 다양한 센서 유형으로 분류가능한 것으로 표현되어 있다. 도 1에서는 별개로 도시되어 있지는 않지만, 센서는 때로는 여기에서 N1 내지 Nm이라고 지칭되며, "m"은 웨어러블 디바이스(101)에 포함된 센서의 총 수이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 웨어러블 디바이스(101)는 펌웨어(102), 운영 체제(103) 및 애플리케이션(104)을 갖는 프로세서(100)(또는 당업계에 알려져 있는 바와 같은 다중 프로세서)를 포함한다. 웨어러블 디바이스(101)는 또한 저장장치(105)(예를 들어, 고체-상태 메모리, 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 등)를 포함할 수 있다. 웨어러블 디바이스는 하나 이상의 RF 라디오, 와이-파이 라디오, 블루투스 라디오, 및/또는 셀룰러 라디오 트랜시버(107)를 더 포함할 수 있다. 웨어러블 디바이스(101)는 로컬 입/출력 접속(예를 들어, USB, 광학, 유도성, 이더넷, 라이트닝, 파이어와이어, 상태 표시등 또는 디스플레이 등)(108) 및 배터리(109)를 더 포함할 수 있다. 여기에서의 목적으로, 로컬 입/출력 접속(108) 및 라디오 트랜시버(들)(107)는 일반적으로 "출력"으로서 고려되고 그것을 통해 정보는 (도 6의 소리 방출기/상태 표시등/디스플레이(604)를 통해) 소유자 또는 수의사에 직접, (셀룰러, 블루투스 또는 와이-파이 또는 다른 통신 경로를 통하여) 스마트폰에 직접 또는 DMS를 통해 통신될 수 있다.
센서 유형 A-F에 대해, 센서 유형 A(110)는 센서 입력(116)을 갖고 다른 내부 컴포넌트를 갖지 않는 센서 유형(예를 들어, 단순한 포토다이오드)을 지칭한다. 센서 유형 B(111)는 센서 입력(117) 및 프로세서(118) 및 저장장치(119)가 센서 유형 B 내에 포함되어 있는 센서를 지칭한다. 여기서, 센서 유형 B(111)는 센서 입력(117)으로부터의 데이터를 (적어도 일시적으로) 저장하고 더 유의미한 결과를 프로세서(100)에 제공하도록 그 데이터를 프로세싱할 수 있다. 예를 들면, 센서 B(111)는 유전체 재료의 움직임에 기반하여 심장 활동 등(예를 들어, 심근 또는 다른 근육)을 모니터링하기 위한 UWB 디바이스일 수 있다. 프로세서(118)는 UWB의 동작을 제어하고 그 결과를 해석할 수 있다. 심폐 활동을 모니터링하는 것에 부가하여, UWB 부품은 심부 체온 결정에 사용되고 그리고 단거리, 고대역폭 통신을 위한 당업계에 알려져 있는 바와 같은 네트워크와의 통신을 위한 통신 트랜시버로서 사용될 수 있다.
더욱, 점선(113)에 의해 도시된 바와 같이, 저장장치(119)는 옵션으로서는 프로세서(118)가 (프로세서(100)와 프로세서(118) 간 공유되는 바와 같은) 저장장치(105)에 직접 기록하고 그리고/또는 그로부터 직접 판독할 정도로 저장장치(105)와 연관될 수 있다. 센서 유형 C(112) 및 센서 유형 D(113)로부터의 원시 데이터는 데이터가 프로세서(100)에 보내지기 전에 프리프로세서(120)에 의해 프로세싱된다. 프리프로세서(120)는 데이터를 정정/조절/강화하는 어느 유형의 기지의 프로세서라도 될 수 있다. 예를 들면, 프리프로세서(120)는 아날로그 대 디지털 컨버터, 아날로그 또는 디지털 필터, 레벨 정정 회로 등일 수 있다. 센서 유형 E(114)는 레이더-기반 시그널링으로부터의 결과를 제공하는 위에서 구체적으로 식별되지는 않은 어느 센서(RF 신호 세기 센서, 와이-파이 IP 주소 로거 등을 포함함)라도 포함한다. 마지막으로, 센서 유형 F(115)는 배터리(109)의 충전 레벨 및 온도에 관한 데이터를 제공하는 배터리 센서를 포함한다.
웨어러블
디바이스로의
입력
프로세서(100)는 다양한 소스로부터의 컨텐트를 그것을 통신 인터페이스를 통해 포워딩함에 있어서 획득하는 일반적 기능을 수행하는 당업계에서의 어느 기지의 프로세서라도 될 수 있다. 프로세서(100)는 또한 여기에서 설명되는 바와 같은 특정 기능을 수행할 수 있다. 통신 인터페이스는 마이크로파 안테나, RF 안테나, 및 RFID 안테나 셀룰러 라디오 트랜시버, 및 기지의 하드웨어 인터페이스(예를 들면, USB) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(100)는 에피소드 이벤트에 기인하여 하나 이상의 센서로부터 수집된 데이터의 요구시 송신을 지시할 수 있거나 또는 미리 결정된 스케줄에 따라 또는 데이터가 오프-라인 모드에서 수집되는 경우 결국 DMS에 접속될 때 송신을 지시할 수 있다.
오프-라인 동작 모드에 대해, 프로세서(100)는 다양한 센서 유형 A-F(110-115)으로부터 원시 데이터를 수신한다. 다음으로, 센서 및 그 현재 프로파일 및/또는 동작 모드에 종속하여, 프로세서(100)는 센서로부터의 지시값과 관련된 컨텐트를 저장한다. 제1 예에 있어서, 프로세서(100)는 단지 센서로부터의 모든 원시 데이터를 저장할 뿐이다. 제2 예에 있어서, 프로세서(100)는 센서가 정상 범위 밖의 지시값을 제공하였다는 표시만을 저장한다. 정상 범위는 현재 프로파일 및/또는 동작 모드에 의해 설정될 수 있고 각각의 센서 신호에 대한 하나 이상의 임계값을 포함할 수 있다. 예를 들면, 주변 온도 센서는, 각각, 28℃ 및 15℃의 상위 및 하위 임계값을 가질 수 있다. 주변 온도 센서로부터의 지시값이 이들 임계값 중 하나를 넘어가면, 그 이벤트는 프로세서(100) 및 저장장치(105)에 의해 저장되어 그 주변 온도가 식별된 온도 범위를 초과하였음을 식별시킨다. 이러한 예에 있어서, 온도 범위가 초과되었다는 2진 표시 또는 실제 온도 중 어느 것이 저장장치(105)에 저장될 수 있다. 더욱, 웨어러블 디바이스(101)에 의한 후속 분석 또는 DMS 또는 제3자에 의해 수행되는 분석에 도움을 주기 위해, 프로세서(100)는 또한 온도가 식별된 온도 범위를 떠났다는 표시를 타임스탬핑한다. 제3 예에 있어서, 프로세서(100)는 식별된 범위를 떠나는 센서로부터의 원시 데이터도 그리고 식별된 범위가 초과되었다는 표시도 저장장치(105)에 저장할 수 있다. 예를 들면, 표시는 센서 지시값, 타임스탬프, 및 범위가 초과되었음과 연관되는 저장장치(105)에 저장된 하나 이상의 플래그일 수 있다.
추가적 일례에 있어서, 프로세서(100)는, 예를 들어, 배터리가 너무 뜨겁고 그리고/또는 배터리가 가용 전력이 떨어져 가고 있음을 센서 F(배터리 센서(115))가 식별할 때 저-전력 모드에서 동작할 수 있다. 이러한 예에 있어서, 상당한 전력을 필요로 하는 센서는 전력 레벨이 복원되거나 배터리가 재충전될 때까지 불능으로 되거나 덜 빈번하게 활성화될 수 있다.
더욱, 프로세서(100)는 데이터 관리 시스템(DMS)으로부터 수신된 명령어에 따라 새로운 소프트웨어 업데이트를 수락하고 센서 임계값, 설정 등을 변경할 수 있다. DMS는 도 3을 참조하여 아래에서 설명된다. 부가적으로, 소유자는 그가 웨어러블 디바이스로부터의 다양한 센서 지시값에 대한 경보를 받을 때를 최소화하도록 임계값을 수정할 수 있다. 이것은 허용될 수도 있고 또는 소유자가 경보를 받아야 할 때 소정 감도를 최소화하는 것이 동물을 위험에 빠뜨릴 수 있으므로 제한될 수도 있다.
일부 실시형태에 있어서, 웨어러블 디바이스(101)는 기지국(도시되지 않음)과 연관될 수 있다. 기지국은 웨어러블 디바이스(101)의 배터리(115)를 충전할 수 있다. 더욱, 기지국은 웨어러블 디바이스(101)에 정상 비컨 신호를 방출할 수 있다(그러나 옵션으로서는 웨어러블 디바이스(101)로부터 다시 통신을 수신하지 않는다). 일부 실시형태에 있어서, 기지국은 (예를 들어, 각각 공통 애완동물 소유자의 동물 중 각각의 하나에 의해 착용된) 복수의 웨어러블 디바이스(101)에 페어링될 수 있다. 그러한 실시형태에 있어서, 무선 디바이스의 페어링에 대해 당업계에서 알려져 있는 바와 같이, 각각의 웨어러블 디바이스(101)는 고유 신호 서명을 통해 활성화시에 기지국에 페어링될 수 있다. 부가적으로, 일부 실시형태에 있어서, 각각의 웨어러블 디바이스(101)는 다수의 기지국에 페어링될 수 있다. 다수의 기지국을 사용하는 이점 중 하나는, 여러 다른 그들 지국으로부터의 신호의 상대적 세기를 비교함으로써, 웨어러블 디바이스(101)는 (예를 들어, 삼각측량을 통하여) 기지국에 상대적인 그 위치를 일반적으로 식별할 수 있을 수 있다는 것이다.
옵션으로서의 위치 결정
일부 실시형태에 있어서, 웨어러블 디바이스(101)는 센서의 일례로서 GPS 수신기(106)를 포함할 수 있다. GPS 수신기(106)는, 감지된 에피소드 이벤트에 응답하여, 요구시에, 또는 미리 결정된 시간 스케줄에 따라, 비컨 또는 다른 RF 신호가 임계 레벨 아래로 떨어지고 나면 턴 온 할 수 있다. 따라서, GPS 수신기(106)는 "항상 온"이지는 않을 수 있다(그리고 그리하여, 예를 들어, GPS 지시값이 도움 되지 않을 때는 전력을 소비하지 않을 수 있다). 일례로서, 기지국으로부터의 비컨의 신호 세기가 높으면, 웨어러블 디바이스(101)(및 따라서 웨어러블 디바이스(101)를 착용한 동물)는 기지국 가까이에 위치하고 있다고 가정될 수 있고 그리하여 동물의 GPS 좌표는, 예를 들어, 동물의 소유자에게 유익하지 않을 수 있다. 따라서, GPS 수신기(106)는, 예를 들어, 프로세서(100)가 (예를 들어, 기지국으로부터의 신호 세기가 약해지거나 존재하지 않게 될 때) GPS 수신기(106)에 턴 "온" 하도록 명령할 때까지 "오프" 상태(예를 들어, 파워 다운 상태)로 남아있을 수 있다.
GPS 수신기(106)는, 동물의 위치 좌표, 동물의 고도, 특정 위성 포착 상황, 및 위성의 정향을 포함하는, 웨어러블 디바이스(101)를 착용한 동물의 상태에 관한 어느 유용한 정보라도 제공할 수 있다. 이러한 정보의 일부 또는 전부는 센서 로직 계산에서 사용될 수 있고 GPS 스래싱(신호를 포착하려는 계속적 시도 및 그에 의한 배터리 소모)을 감축할 수 있다.
프로세서(100)는 지오-존(지오-펜스라고도 지칭됨)을 식별하고 웨어러블 디바이스(101)가 그 식별된 구역을 떠났을 때를 결정하기 위해 GPS 수신기(106)로부터의 위치 정보를 사용할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스(101)를 착용한 동물이 공원에서 줄이 풀려 놀고 있을 때, 동물의 소유자(예를 들어, 퍼스널 모바일 디바이스를 사용함), DMS 또는 다른 것은 웨어러블 디바이스(106)를 착용한 동물의 위치 주위에 즉석 지오-존을 생성하도록 GPS 수신기(101)에 프롬프트할 수 있다. 따라서, 애완동물이 (예를 들어, 그 지오-존 밖으로) 너무 멀리 돌아다니면, 소유자(예를 들어, 셀룰러 라디오 트랜시버(107)로부터 퍼스널 모바일 디바이스로 보내지는 신호를 통함), DMS 또는 다른 것은 애완동물이 지오-존 밖으로 다녔음을 통지받을 수 있다.
웨어러블 디바이스(101)가 기지국과 연관되는 실시형태에 있어서, 프로세서(100)는, 예를 들어, 기지국으로부터 방출된 RF 비컨 신호, 와이-파이 신호, 블루투스 신호 또는 다른 RF 기술 신호가 임계 레벨 아래로 떨어질 때를 결정할 수 있고, 그에 응답하여, GPS 수신기(106)로부터 디바이스의 위치를 획득하고 그리고 웨어러블 디바이스(101)의 위치를 기록하고/그리고 또는 셀룰러 라디오 트랜시버(107), 와이-파이, 블루투스 또는 다른 기술을 통하여 애완동물 소유자 또는 수의사에 송신할 수 있다. 그리하여, 본 발명의 일 양상에 의하면, 웨어러블 디바이스(101)를 착용한 동물의 위치는 동물이 고정 기지국으로부터 너무 멀리 벗어날 때 용이하게 결정될 수 있다. 비-셀룰러 기반 라디오에 대해, 신호 세기가 소정 임계값 아래로 떨어지거나 비-존재하면, 프로세서(100)는 방향성 파인더로서 사용되는 모바일 디바이스 기반 애플리케이션에 의해 또는 다양한 가용 네트워크에 접속하든지 또는 그 위치를 찾아내든지 하는 것을 더 용이하게 하도록 여러 다른 모뎀의 송신 프로파일을 변경할 수 있다.
기지국을 포함하는 실시형태에 있어서, 건강-모니터링 시스템은 여기에서 설명되는 바와 같이 기지국으로부터 유래하는 지시값을 더 해석할 수 있다. 예를 들어, 기지국으로부터 유래하고 웨어러블 디바이스(101)에서 수신되는 비컨의 신호 세기는 높음, 중간 및 낮음 설정에 기반하여 셋업 동안 DMS에 의해 제공/유도된 디폴트 또는 사용자에 의해 설정된 임계값 세트에 비교될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 디바이스의 활성화 동안 그리고 소유자가 그들 부지 내부 기지국을 셋업 한 후에, 사용자는 컴패니언 애플리케이션(예를 들어, 스마트폰 애플리케이션)을 사용하고 그녀의 구내/뜰/필드 등의 지오-태그 중요 특징 및 웨어러블 디바이스를 유지하고 있는 그녀의 소유지를 돌아다닐 수 있다. 각각의 위치에서 GPS 좌표 및 비컨 신호는 로깅되고 DMS에 업로드되어 최적 안전 근접 및 지오-존을 유도하는데 도움을 줄 수 있다. 소유자는 또한 동물이 자주 가는 다른 위치(예를 들어, 주말 소유지, 애완동물 돌보는 사람 등)에 배치되거나 또는 고유 형상의 근접 존을 생성하도록 큰 그리고 균등한 형상의 소유지의 수개 위치에 배치될 수 있는 수개의 다른 기지국을 포착할 수 있다.
무선 통신
셀룰러 라디오 트랜시버(107)는 웨어러블 디바이스(101)에서 데이터를 송신 및 수신하는 하나의 수단으로서 사용될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 셀룰러 라디오 트랜시버(107)는 스래싱(신호를 포착하려는 계속적 시도)을 방지하도록 웨어러블 디바이스(101)의 로직 계산에 도움을 주기 위해 신호 세기 지시값 및/또는 셀룰러 네트워크에 관한 존재 정보를 제공할 수 있다. 더욱, 셀룰러 라디오 트랜시버(107)는 실시간 클록 조절을 제공할 수 있고, 그리고 GPS 신호가 이용가능하지 않거나 또는 사용가능한 임계값에 또는 그 아래에 있을 때 DMS에 의한 셀룰러 삼각측량에 사용될 수 있다.
웨어러블
디바이스로의
입력
도 2는 웨어러블 디바이스(101)에 의해 사용가능한 다양한 입력의 예시적 일례를 도시하고 있다. 도 2는 RF 신호(201), DMS 입력 및 트리거(202), 모바일 컴패니언 앱/센서(203)로부터의 컨텐트, GPS-관련 정보(204), 디바이스 액세서리 컨텐트(205), 와이-파이/블루투스/ANT-관련 정보(206), 셀룰러 정보(207), 스펙트럼 분석(208), 소리 레벨 또는 소리의 실제 레코딩(209), 가속도(210), 심부 체온(211), (내부/외부 RFID-라디오와 관련된) RFID(212), 배터리 온도/배터리 세기(213), 심폐(214), 주변 습도(215), 및 주변 온도(216)를 보여주고 있다.
RF 신호(201)는, 예를 들어, 비컨 신호에 대해 위에서 설명된 바와 같이 애완동물 소유자의 소유지의 경계를 지오-태깅하는 것 등을 위한 조절가능한 설정 및 옵션을 포함하는 신호를 수신할 수 있다. RF 안테나(109) 대신에 또는 그에 부가하여, 웨어러블 디바이스(101)는 와이-파이, 블루투스 및/또는 다른 RF 기술(206)을 포함할 수 있다. 와이-파이/블루투스/ANT-관련 컴포넌트(107)는 신체-착용 내지 신체-와이드 에어리어 네트워크의 로컬, 라디오-기반 통신 시스템을 망라하려는 의도이다.
각각은 GPS 수신기(106) 및/또는 셀룰러 라디오 트랜시버(107)와 함께 또는 대체로서 사용되어 페어링된 액세스 포인트를 통해 2-방향 데이터 송신을 제공할 뿐만 아니라 또한 존재, 근접, 및 검색 시각 정보를 제공하여 웨어러블 디바이스(101)의 일반적 위치를 식별시키도록 사용될 수 있다.
웨어러블 디바이스(101)는 가속도 신호(210)를 제공하는 가속도계를 더 포함할 수 있다. 가속도계는 동물의 특정 활동 레벨을 보고하도록 사용될 수 있다. 예를 들어, 가속도계로부터의 지시값은 동물이 현재 걷기, 달리기, 자기, 마시기, 짖기, 긁기, 흔들기 등에 종사하고 있는 것으로 해석될 수 있다. 가속도계는 또한 큰 충격 이벤트의 가능성을 보고할 뿐만 아니라 또한 다른 센서 지시값을 확증 및/또는 증강하도록 사용될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 가속도계는 다른 센서를 제어하도록 사용될 수 있다(예를 들어, 턴 온, 턴 오프, 브레드크럼(breadcrumb) 남기기, 지시값 무시하기 등). 더욱, 가속도계는 복수의 동물 중 어느 것이 실제로 웨어러블 디바이스(101)를 착용하고 있는지 결정하도록 사용될 수 있다. 예를 들어, 애완동물 소유자가 그녀의 애완동물 중 하나보다 많은 것들 간 웨어러블 디바이스(101)를 호환 사용하면, 동물 중 하나에 속하는 특정 속성 세트가 각각의 애완동물에 대해 생성되고 저장장치(105)에 저장될 수 있다. 저장된 속성 중 일부는 특정 동물의 걸음걸이와 같은 가속도계 데이터, 및 짖는 소리 서명과 같은 다른 속성일 수 있다. 그 후 이들 저장된 속성은 현재 감지된 속성을 저장된 속성에 비교함으로써 어느 애완동물이 웨어러블 디바이스(101)를 착용하고 있는지 결정하도록 사용될 수 있다.
웨어러블 디바이스(101)와 사용가능한 다른 센서는 라이트 미터이다. 라이트 미터는 도 2의 스펙트럼 분석(208) 입력을 제공한다. 단순한 일례에 있어서, 라이트 미터는 오로지 가시광의 임계값의 존재 또는 부재에만 구속될 수 있다. 더 정교한 일례에 있어서, 라이트 미터는 그것이 적외광, 가시광 및 자외광 레벨을 별개로 검출할 수 있도록 그 지시값에서 주파수-특정적일 수 있다. 다른 정교함의 라이트 미터의 이들 예의 양자는 당업계에 알려져 있다. 이러한 환경에서, 프로세서(100)는 웨어러블 디바이스(100)가 안에 위치하는지 밖에 위치하는지 결정하도록 라이트 미터(또는 라이트 미터들)로부터의 신호를 사용한다. 예를 들면, 소정 강도의 가시광 레벨이 웨어러블 디바이스(100)가 밝은 광원 아래에(예를 들어, 햇볕 드는 구역에) 위치하고 있다고 나타낼 수 있기는 하지만, 프로세서(100)는 가시광 레벨에 대비하여 현재 적외광 레벨 및/또는 자외광 레벨을 비교할 수 있다. 따라서, 가시광 레벨이 높고 적외광 레벨 및/또는 자외광 레벨도 높으면, 그때 프로세서(100)는 웨어러블 디바이스(101)가 햇볕 있는 밖에 위치하고 있을 가능성이 있다고 결정한다. 대안으로, 가시광 레벨이 높은 한편 적외광 레벨 및/또는 자외광 레벨이 낮으면, 그때 프로세서(100)는 웨어러블 디바이스(101)가 (햇볕 드는 지점에 있기는 하지만) 실내에 위치하고 있을 가능성이 있다고 결정한다.
더욱, 라이트 미터는 또한 동물의 현재 상태를 확인해주거나 확증하기 위해 동물의 현재 상태를 결정하는데 광 레벨을 해석하도록 사용될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서 극도로 밝은 광 입사는 수신된 광 레벨(208)에서의 급작스러운 변화에 기반해서와 같이 웨어러블 디바이스(101)를 착용한 동물이 차의 헤드라이트를 받고 있거나 포화, 폭발 등의 주위에 있음을 나타낼 수 있다. 차의 헤드라이트를 받고 있음의 식별은 가속도계가 가시광에서의 스파이크 전후에 최소의 움직임을 나타내면서 밤에 주변 광에서의 급작스러운 스파이크에 기반할 수 있다. 더욱, (예를 들면, GPS 수신기로부터의) 위치 결정은 동물이 다가오는 헤드라이트에 의해 조명되었는지의 결정을 증강하는 바와 같이 가속도계 신호에 부가하여 또는 그 대신에 사용될 수 있다. 가시광 스파이크의 단시간 내에서 일어나는 오디오 신호에서의 유사한 스파이크는 포화, 폭발 등의 주위에 있는 것으로 해석될 수 있다.
스펙트럼 분석의 더 진보적 사용은 동물의 환경에 존재하고, 그들의 피부/털, 구멍으로부터 내뿜고, 그리고/또는 그들의 호흡에 존재하는 트레이스 화학적 서명을 검출할 수 있는 능력을 포함한다. 예를 들어, 지시값은 위험한 환경 조건(예를 들어, 높은 염소 지시값), 피부 관련 문제(예를 들어, 이스트), 및 내부 관련 조건(예를 들어, 다른 증상이 분명하기 전에 나타나 보일 수 있는 동물의 호흡에서의 케톤)을 나타낼 수 있다. 더욱, 스펙트럼 분석 센서는 또한 화학적 서명에 대해 후각 감지하고 있을 수 있다. 광 및 소리 스파이크와 황의 검출을 조합하는 것은 동물이 최근에 발포 또는 다른 폭발 가까이에 위치하고 있었다는 결정을 확증하는 것을 돕는다.
주변 온도(216)를 제공하는 주변 온도 센서는 또한 센서의 다른 일례로서 제공될 수 있다. 주변 온도 센서는 웨어러블 디바이스(101)를 착용한 동물의 위치(예를 들어, 실내 대 실외)를 결정하도록 사용될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 프로세서(100)는 시간의 흐름에 따라 주변 온도(216)를 추적하고 현재 변화율을 결정한다. 그 현재 변화율이 소정 시간 기간 동안 존재하는 바와 같은 미리 결정된 율보다 더 크면, 프로세서(100)는 그 변화율이 웨어러블 디바이스(101)를 착용한 동물이 가까운 장래에 너무 덥거나 춥게 될 예측이라고 식별한다. 더욱, 일부 실시형태에 있어서 주변 온도 센서는 다른 센서를 확증 또는 제어하도록 사용될 수 있다.
웨어러블 디바이스(101)는 또한 주변 습도 입력(215)을 제공하는 습도 센서를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 습도 센서는 감지된 온도를 습구 환경으로 조절하도록 사용될 수 있다. 이들 습구 환경은 동물 열 손실/이득을 계산하는데 중요할 수 있고 동물의 위치(예를 들어, 안 또는 밖)를 대략 식별하는데 사용될 수 있다. 더욱, 습도 센서로부터의 신호(215)로서 식별된 과도한 습도 또는 건조는 열 지수 또는 바람 냉각을 결정하도록 온도 지시값과 조합될 수 있다.
더욱, 마이크로폰 또는 피크 소음 검출기 센서는 소리 입력(209)을 제공할 수 있다. 마이크로폰/피크 소음 센서는, 예를 들어, 특정 소리 이벤트(짖음 등)를 측정하도록 사용될 수 있고 다른 센서 지시값을 확증하도록 사용될 수 있다. 예를 들어, 라이트 미터가, 예를 들어, 웨어러블 디바이스(101)를 착용한 동물이 차량의 헤드라이트를 받고 있을 수 있음을 나타내는 실시형태에 있어서, 부하 소음을 감지하는 마이크로폰은, 예를 들어, 충격 이벤트(차량에 의해 치임)로서 해석될 수 있다. 충격 이벤트를 결정하는 특정 방법이 여기에서 설명된다.
센서의 다른 일례는 배터리의 세기 및/또는 온도에 관한 정보를 제공하는 내부 배터리 세기 및/또는 배터리 온도 센서(213)일 수 있다. 내부 배터리 세기 및/또는 온도 센서는 어떤 다른 감지 활동을 변조하도록 사용되든지 그리고/또는 다른 감지 활동으로의 입력 소스로서 사용되든지 할 수 있다. 예를 들어, 내부 배터리가 떨어져 가고 있음을 감지하는 것에 응답하여, GPS 포착 듀티 사이클 및/또는 셀룰러 송신은 전력을 아껴 웨어러블 디바이스(101)의 동작을 연장하도록 감축될 수 있다.
심부 체온(211)을 제공하는 심부 체온 센서는 센서의 다른 일례로서 제공될 수 있다. 심부 체온 센서는 동물의 심부 체온을 비-침습적으로 측정하도록 사용되고, 그리하여 동물의 실시간 심부 체온과도 그리고 시간의 흐름에 따른 동물의 심부 체온 변화와도 관련된 데이터를 제공할 수 있다.
웨어러블 디바이스는 또한 내부 라디오/센서 중 하나 이상에 구속되는 바와 같은 하나 이상의 안테나를 포함할 수 있다. 안테나에 배속된 내부 컴포넌트 중 하나는 UWB 디바이스일 수 있다. 당업계에 알려져 있는 바와 같이, UWB 디바이스는 다양한 상태를 모니터링하도록 사용된다(예를 들어, 태아 모니터링, 심폐 모니터링 등에 사용된다). 여기서, UWB 디바이스는 다양한 다른 상태를 모니터링하도록 사용될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, UWB 디바이스는 동물의 심장의 동작을 비-침습적으로 모니터링하기 위해 UWB 신호를 송신 및 수신하도록 사용될 수 있다. 그 후 그 모니터링 동작으로부터의 신호는 에피소드 이벤트(예를 들어, 비정상적으로 높은 심박수)가 일어났는지, 더 복합적인 이벤트(예를 들어, 과도한 달리기 후 열 탈진)가 일어났는지 그리고 동물의 심폐계가 바람직하지 못한 상태(예를 들어, 평균 심박수 증가)로 향하여 가고 있는지 결정하도록 프로세서(100)에 의해 프로세싱된다. 여기서, 평균 심박수에 부가하여, 통계적 편차도 제공될 수 있다. 이에 관하여, 통계적 편차는 수의사 및 가능하게는 소유자에 포워딩되는 바와 같은 다른 평균 레이트에 수반될 수 있다.
구체적으로, UWB 디바이스는 웨어러블 디바이스(101)를 착용한 동물의 혈압에서의 상대적 변화 및 박출량을 측정하도록 사용될 수 있다. 여기에서의 목적으로, UWB로부터의 박출량 지시값은 활력 징후 지시값에 부가하여 유용하다. 다른 실시형태에 있어서, UWB 디바이스는 웨어러블 디바이스를 실제로 동물이 착용하고 있는지 결정하도록 사용될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 동물의 프로파일(예를 들어, 저장된 특성)은 웨어러블 디바이스(101)를 착용하는 하나보다 많은 동물에 이용가능할 수 있다. 그러한 실시형태에 있어서, UWB 디바이스는 웨어러블 디바이스(101)가 현재 어느 동물에 부착되어 있는지 결정하도록 사용될 수 있다. 예를 들어, UWB 디바이스에서의 지시값은 복수의 동물 중 어느 동물이 현재 웨어러블 디바이스(101)를 착용하고 있는지 결정하도록 저장된 심폐 프로파일에 비교될 수 있다. 더욱, UWB 디바이스는 동물이 먹고 있음, 마시고 있음 그리고/또는 토하고 있음을 나타내는 바와 같은 경부 조직에서의 변화를 해석하도록 사용될 수 있다. 더욱, UWB 디바이스는 소화로에서의 장애 가능성을 조사하기 위해 복부 구역에서의 신호를 해석하도록 사용될 수 있다.
동물 및/또는 그 환경의 하나 이상의 속성을 측정하기 위해 어느 다른 바람직한 센서라도 웨어러블 디바이스(101)의 컴포넌트로서 제공될 수 있다. 당업자는, 본 발명의 이점을 고려하면, 본 발명의 범위로부터 벗어남이 없이 웨어러블 디바이스(101)에 편입될 수 있는 수많은 다른 센서를 인식할 것이다. 더욱, 웨어러블 디바이스(101)에 포함되어 있는 컴포넌트 및/또는 센서는 전원, 전력 컨디셔너, 저역 통과 필터, 안테나 등과 같은 소정 공통 회로를 공유할 뿐만 아니라 또한 서로 감지 데이터를 공유하여 조합된 데이터 소스로부터 더 많은 의미를 유도할 수 있다.
본 발명의 일부 양상에 의하면, 웨어러블 디바이스(101)(및, 있다면, 연관된 기지국(들)) 및 DMS는 하나 이상의 동물의 특정 건강 속성에 대한 데이터를 수집하고 그리고/또는 모니터링하도록 사용되는 건강-모니터링 시스템의 일부분을 형성할 수 있다. 더욱, 일부 실시형태에 있어서, 센서의 많은 것 중 하나는 여기에서 설명되는 바와 같은 다른 센서의 활동을 활성화하거나, 비활성화하거나, 제어하거나, 거부하거나, 수락하거나 또는 스로틀링할 수 있는 능력을 가질 수 있다. 부가적으로, 건강-모니터링 시스템은 광범위한 다양한 전기기계적 에너지를 발생 및 수신하는 다수의 안테나 및 수동 및 능동 센서 양자를 포함할 수 있는데 하나 이상의 컴포넌트의 정상적인 출력은 유도된 방식으로 다른 컴포넌트의 능력을 강화할 수 있다.
본 발명의 일부 양상에 따른 건강-모니터링 시스템은 웨어러블 디바이스(101)의 센서와 상호작용하거나 아니면 보충하는 외부 센서(예를 들어, 웨어러블 디바이스(101) 외부에 있는 센서)를 더 포함할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이들 외부 센서는 기존 세트의 센서 및 지시값을 강화/협력하도록 청진기, 초음파 센서, 적외선 온도 센서, 맥박 산소 측정기, 혈압 모니터링 도구, 글루코스 미터, 혈액 분석기, 호흡 분석기, 소변 분석기, 뇌 스캐너(부가적 애플리케이션 소프트웨어를 포함하고 그리고/또는 디바이스 소프트웨어에 의해 제어될 수 있는 모든 것), 및 필터/배속물과 같은 탈착식 아날로그/디지털 물품을 포함할 수 있다. 이들 분리가능한 센서의 개개의 동작은 당업계에 알려져 있다. 여기서, 웨어러블 디바이스(101)는 이들 부가적 센서가 접속될 수 있는 플랫폼을 제공하고 그들 데이터 또는 분석된 컨텐트는 여기에서 설명되는 바와 같은 소유자 또는 DMS에(또는 제3자에도) 중계하기 위해 저장장치(105)에 저장된다.
일부 실시형태에 있어서, 이들 외부 센서는 다른 주지의 디바이스와 일체로 제공되거나 연관될 수 있다. 예를 들어, 건강-모니터링 시스템은 (렌즈/필터 배속물이 있는 또는 없는) 카메라, 마이크로폰, 스피커, GPS, 및 웨어러블 디바이스(101) 및/또는 건강-모니터링 시스템에 플러그인 되거나 그에 의해 이용될 수 있는 다른 물품으로부터 데이터를 수집할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 이들 센서는 퍼스널 모바일 디바이스(예를 들어, 스마트폰 등)의 일부분일 수 있다. 이들 외부 센서 및/또는 모바일 브라우저 애플리케이션/설치된 애플리케이션의 각각은, 웨어러블 디바이스(101)와 함께, 독립적으로 작용하거나, 웨어러블 디바이스(101)에 의해 트리거링되거나, 또는 요구, 에피소드 또는 스케줄 기반으로 DMS에 의해 트리거링되어 중요한 에피소드, 유도 또는 추세 정보를 제공할 부가적 그리고/또는 협업형 감지 정보를 제공하여 동물 안전, 호조 및 건강을 지원할 수 있다. 부가적으로, 위에서 설명된 활동 전부는 모바일 디바이스 및 컴패니언 애플리케이션 및 배속물/액세서리에 의해 트리거링되어 여기에서 설명되는 바와 같은 센서 데이터의 타임 스탬핑된 상관을 제공할 수 있다.
설명된 건강-모니터링 시스템과 함께 사용되는 외부 센서의 추가적 예는 RFID 근접 태그와 통신하고 RFID 컨텐트(212)를 제공하는 RFID 근접 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, RFID 근접 태그는 동물의 잠자리에, 그 음식 그릇에, 그 물 그릇에, 문틀 밖에, 문기둥 밖에, 쓰레기통 가까이에 등 배치될 수 있다. 그리하여, 웨어러블 디바이스(101)를 착용한 동물이 위 물품 중 어느 것 가까이에 있을 때, (RFID 센서를 통하여 신호를 수신하는) 웨어러블 디바이스는 동물이 자고 있다고, 먹고 있다고, 마시고 있다고, 밖에 있다고, 뜰 밖에 있다고, 쓰레기통에 들어간다고 등 해석할 수 있다.
건강-모니터링 시스템은, 예를 들어, 컴패니언 웹/모바일 기반 애플리케이션, 전화 콜 센터 활동/텔레프롬프트 등을 통해 수집된 동물의 소유자 관찰을 더 사용할 수 있다. 소유자 관찰은 측정된 이벤트(예를 들어, 웨어러블 디바이스(101) 및/또는 하나 이상의 외부 센서에 의해 측정된 이벤트)를 확증하여 진행 중인 거짓 양성 및 거짓 음성의 비율을 낮추는데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, 건강-모니터링 시스템은 시야 내 기-식별된 마커를 갖는 동물을 가로지르는 모바일 디바이스에 일체인 모바일 카메라를 흔들도록 소유자에게 명령하는 모바일 체중/크기 모바일 디바이스 애플리케이션을 포함할 수 있다. 이러한 작용으로부터 유도된 프리-프로세싱된 데이터는 그 후 동물의 체중 및 크기에 관한 결론이 유도될 수 있는 DMS에 업로드될 수 있다. 그 후 그러한 데이터는 동물의 레코드에 첨부된다. 다른 중요한 소유자 레코딩된 관찰은 열량 섭취, 소변에서의 혈액, 흑색 대변, 냄새 나는 호흡, 과다 갈증, 안면 주위의 백색 피부 패치, 동물의 성향 레코딩 등과 같은 관찰가능한 항목을 포함할 수 있다. 예를 들면, 열량 섭취는 어떤 간격에 걸쳐 어떤 음식이 그리고 얼마나 많이 소비되고 있는지 소유자가 식별하는 컴퓨터 또는 스마트폰 상에서 실행되는 애플리케이션을 통해 소유자에 의해 모니터링될 수 있다.
더욱, 건강-모니터링 시스템은 동물 내에 내부적으로 배치된 센서(예를 들면, 침습적이지만 두드러지지 않는 센서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 동물 내에 매립된 마이크로칩 등은, 예를 들어, 혈액 산소 측정, 글루코스 모니터링, ECG, EEG 등과 관련된 데이터를 제공할 수 있다.
데이터 관리 시스템
도 3은 다양한 소스로부터의 입력을 수신하는 데이터 관리 시스템(301)의 일례를 도시하고 있다. 그들 입력은 개개의 동물에 특정되거나 일반적으로는 (품종, 나이, 건강 상태 등을 포함하는 하나 이상의 특성에 의해 관련된) 관련 동물과 관련될 수 있다. 도 3은 RSS 피드(302), 인터넷 검색 컨텐트(303), 소셜 형태 컨텐트(304), 수의사와의 채팅으로부터의 컨텐트, 증상 검색 등(305), 셀룰러 네트워크-관련 정보(306), 와이-파이/블루투스/ANT-관련 정보(307), 웨어러블 디바이스(101)-기반 센서 및 액세서리(308), 제3자 전자 서비스(309), 수의사 관찰(310), 컴패니언 모바일 앱/센서(311)로부터의 컨텐트, 소유자 관찰(312), 및 제3자 홈 텔레-헬스 센서(313)를 수신하는 데이터 관리 시스템(301)을 도시하고 있다.
DMS(301)는 웨어러블 디바이스(101)로부터 데이터 및/또는 웨어러블 디바이스-유도된 이벤트를 수신하고 그 컨텐트를 직접, 또는 웨어러블 디바이스로부터의 예전 데이터 또는 예전 데이터의 과거 분석과 함께, 또는 다른 소스로부터의 데이터와 함께, 또는 그 조합으로 분석하는 데이터 수신 및 프로세싱 시스템이다. DMS(301)는 도 1에 도시된 웨어러블 디바이스(101)의 프로세서(100) 및 저장장치(105)의 그것과 유사한 바와 같은 하나 이상의 프로세서, 저장장치, 운영 소프트웨어, 입/출력 경로 등을 포함한다. 더욱, DMS는 인터넷을 통한 통신이 서버 또는 다른 하드웨어 디바이스에서 DMS에서 수신되고 컴퓨터-실행가능한 명령어 및 작업흐름에 따라 프로세싱되는 클라우드-기반 컴퓨팅 플랫폼일 수 있다. 이러한 예에 있어서, DMS는 DMS(301)를 다양한 컨텐트 소스(302-313)에 접속시키는 산업 표준 인터넷 접속, 라우터, 서버를 가질 수 있다. 수의사에 비해 소유자에 보내지는 바와 같은 경보는 다를 수 있다. 더욱, 센서가 특정 프로파일에 구속된 바와 같이 동작하고 있더라도, DMS는 계속 DMS에서 미리 정의된 설정에 기반하여 경보를 분리 및 포워딩할 수 있다.
본 발명의 일부 실시형태에 있어서, 건강-모니터링 시스템은 외부 RSS(rich site summary) 피드(302)를 사용하여 데이터를 더 수집할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 RSS 피드(302)를 통하여 날씨, 환경, 일일 애완동물 건강 팁, 발간된 연구 데이터 등에 대한 데이터를 수신할 수 있다. 일부 양상에 의하면, 이러한 수신된 데이터는 여기에서 논의되는 바와 같이 웨어러블 디바이스(101), 다른 외부 소스 등으로부터 수집된 데이터를 확증, 보충 및 강화하도록 사용될 수 있다.
건강-모니터링 시스템의 일부 실시형태는, 예를 들어, 비-침습적 홈 텔레매틱스 솔루션(313)으로부터 데이터를 더 수신할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 시장에서 보급된 스마트 매트, 스마트 모션/IF 검출기 및 다른 디바이스로부터 데이터를 수신할 수 있다. 그리하여 가정 내 애완동물 및 동물은 이들 디바이스를 트리거링하고 그리하여 존재, 체중, 생리 징후 및 활력 징후와 같은 센서 아티팩트를 레코딩할 수 있다. (보통은 인간 홈 모니터링 시스템에 의해 폐기될 수 있는) 이들 레코딩은, 예를 들어, (여기에서 설명되는 바와 같은) DMS에서의 시스템에 가치있는 데이터 수집/확증 포인트를 제공할 수 있다. 수개의 기술이 이러한 데이터를 DMS에 업로드하도록 채용될 수 있다(예를 들어, 컴패니언 모바일 디바이스 애플리케이션, 사용자-입력된 지시값, 블루투스, 와이-파이, 다른 RF 기술 등).
여기에서 설명되는 바와 같이 그리고 도 2에서의 건강-모니터링 시스템의 일부분으로서 사용될 때, 웨어러블 디바이스(101)는 (예를 들어, 위에서 설명된 센서 등을 통해) 센서 수집된 데이터의 주요 소스일 수 있다. 모든 센서 및 그들 입력은 데이터로부터 훨씬 더 많은 의미를 전개 및 추출하도록 DMS로의 입력으로서 그리고 유의미한 자립형 경보를 생성하도록 데이터 융합을 통해 지능적으로 조합되도록 이용가능할 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 여기에서 설명되는 바와 같은 건강-모니터링 시스템은 도 3에서 도식적으로 묘사된 바와 같이 웨어러블 센서(101)에 원격한 DMS(301)를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, DMS(301)는 웨어러블 디바이스(101) 및/또는 다른 센서로부터 정보를 수신할 수 있다. 더욱, DMS(301)는, 예를 들어, (예를 들어, 컴퓨터, 스마트폰, 태블릿, 지상 회선, 웨어러블 디바이스(101)의 디스플레이, 도 6a 및 도 6b의 상태 표시등/디스플레이/소리 표시기(604) 등을 통하여) 애완동물 소유자에 그리고/또는 (예를 들어, 웹-기반 대시보드, 팩스, 지상 회선, 모바일 경보 등을 통하여) 수의사에 정보를 송신할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, DMS(301)는 미리 정의된 기준에 따라 데이터를 송신할 수 있다. 예를 들어, 일부 양상에 의하면, DMS(301)는 스케줄 기반으로 주기적으로 정보를 송신할 수 있다. 다른 실시형태에 있어서, DMS(301)는 정보가 임계값을 초과할 때 그 정보를 송신할 수 있다. 또 다른 실시형태에 있어서, DMS(301)는 (예를 들어, 애완동물 소유자, 수의사 등에 의해 요청된) 요구시 데이터를 송신할 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, DMS(301)는 소유자 및 수의사를 위해 동물의 안전, 호조 및 건강과 관련된 유의미한/조치가능한 정보를 유도하도록 소스에 무관하게 모든 입력의 데이터 보관소일 수 있다. 일부 상황에 있어서, 디바이스(101)를 착용한 동물에 특정된 정보(예를 들어, 제3자 정보 서비스 데이터(309) 및 제3자 수의학적 채팅 서비스 데이터(311))는 제3자의 분석에 도움을 주도록 제3자로부터 데이터(307, 311)를 수신하기 이전에 DMS(301)로부터 제3자에 포워딩될 수 있다. DMS는 수신된 데이터를 분석하고 DMS-유도된 이벤트로서 데이터의 의미를 결정할 수 있다. 다음으로, 그들 이벤트에 기반하여, DMS는 그들 유도된 이벤트에 구속된 저장장치로부터의 파일 상에서 권고를 획득하고, 그들 권고를 컴파일링하고, 컴파일링된 권고를 조치가능한 정보로서 소유자 및/또는 수의사에 제공할 수 있다. 예를 들면, 유의미한 정보가 동물이 지난 주에 5파운드 증가했고 정상보다 더 낮은 활동률을 나타내 보였다는 것이면, DMS(301)는 체중 증가 및 체중 증가량 및 식별된 권고 또는 권고들에 구속된 저장장치로부터의 파일 상에서 권고를 검색할 수 있다. 다음으로, 결과는 컴파일링되고 조치가능한 정보로서 소유자/수의사에 포워딩된다.
일반적으로, 다음은 소유자에게 보고될 수 있는 전형적 추론을 열거한다: 동물이 지정된 안전 존 밖에 있다; 동물이 너무 덥거나 춥게 될 수 있는 잠재적 상황이 있다; 동물이 사고를 당했을 수 있다(다양한 심각성 레벨의 높은 충격 이벤트); 소유자 및 애완동물 라이프스타일 프로파일에 대해 적용된 필터 후에도 동물의 활동 레벨이 감소해 오고 있었다; (걸음걸이 변화에 기반하여) 동물이 절뚝거리고 있다; 극도의 소음 및 광 표시자에 기반하여 동물이 잠재적으로 위험한 환경에 있는 것처럼 보인다; (고통, 소화 문제, 호흡 문제, 또는 과거 생리적 트라우마의 표시로서) 동물이 자는 동안 매우 무기력하다; 동물의 심박수 변동성이 비정상적이다; 동물의 호흡수 및 품질이 비정상적이다; 동물이 고충/고통스러워 보인다(큰 거친 움직임이 있을 때 깽깽거린다); 그리고 웨어러블 디바이스가 그 게이트 프로파일 대 파일 상의 것 또는 그들 전자 프로파일의 일부분인 다른 활력 징후 표시자를 조사하는 것에 의해 그것이 초기에 배정되었던 동물에 착용되어 있지 않다.
전형적 제안되는 조치는: 염려되는 특정 발달하는 항목을 확인해 주거나 일축하도록 동물의 소유자의 개인적 관찰을 증가시키는 것; 동물의 센서 프로파일에서의 항목에 대한 임계값을 그것들이 소유자의 그리고 특정 애완동물의 일상 생활 패턴, 나이, 품종, 크기 및 기지의 의학적 조건과 더 밀접하게 정렬하도록 증가/감소시키는 것; 동물의 활동을 증가/감소시키는 것; 동물의 식습관을 모니터링(열량 섭취를 레코딩)하는 것; 잠재적으로 발달하는 너무 더운/너무 추운 상황으로부터 동물을 빼내는 것; 특정 기침 소리에 대해 동물을 모니터링하는 것; 소유자가 특정 관련된 기사/링크/비디오 등을 참조하게 하는 것; 옵션인 온라인 "수의사에게 묻기" 서비스를 의뢰하는 것; 및 생명-위협 상황에 기반하여 가능한 빨리 그들 수의사를 보러 가는 것을 포함할 수 있다.
다음은 소유자에게 문제를 보고하는 결과를 초래하는 트리거의 예시적 예이다: 센서 또는 센서 그룹이 지시값을 미리 설정된 임계값에 비교하는 이벤트를 확인해 주는 것에 기반하는 에피소드 문제; 특정 의심되는 상태에 대한 양성 또는 음성 지시값 추세에 기반하여 디바이스(101) 레벨 또는 DMS(301) 레벨에서 분석시 시간-기반 분석(종적-기반이라고도 알려져 있음); 소유자 또는 수의사의 요구시; 주기적으로 소유자 또는 수의사의 안전, 호조 및 건강 목표에 기반하여 동물의 상태의 스냅샷을 제공하는 것.
수의사는 심각한 건강 문제에 이를 수 있는 활력 징후 및 건강 문제, 특정 기지의 건강 상태의 모니터링, 및 처방된 요법의 유효성의 모니터링에 기반하는 더 많은 실증적 데이터 및 더 적은 수의 추론/제안을 수신할 수 있다. 수의사는 동물이 양성적 또는 음성적 추세임을 시사하는 활력 징후 및 다른 생리 정보를 수신할 수 있다. 정보가 수의사에게 보내지도록 트리거로서 역할할 수 있는 항목은 그 임계값을 넘어간 에피소드 활력 징후(들) 지시값 또는 생리 지시값 또는 수의사에 의해 설정된 임계값을 넘어간 시간의 흐름에 따른 추세로서의 유도된 활력 징후(들) 또는 생리 징후 또는 징후들을 포함한다.
또한, 수의사는 다음의 현재 가능한 활력, 환경 또는 생리 징후에 관심 있을 수 있다: 심부 체온; 주변 온도 및 습도; 및 심부 체온. 수의사는 다음의 폐 정보에 관심 있을 수 있다: 검출된 허파 운동 및 측정된 호흡수 및 리듬; 측정된 호흡 및 호기 시간(ti/te); 검출된 비대칭 호흡(염증, 폐쇄, 질식); 측정된 흉부 압축률, 깊이 및 흉부 반동; 및 만성 기관지염의 측정된 그리고 진행 중인 모니터링. 수의사는 다음의 심장 정보에 관심 있을 수 있다: 검출된 심장 운동 및 측정된 심박수 및 리듬; 심장 박출량 및 심장 출력에서의 측정된 변화; 임계값과 혈압의 비교; 발달하는 울혈 심부전의 징후; 서맥 및 빈맥의 징후; 혈흉/기흉의 징후. 더욱, 수의사는 다음의 다른 정보에 관심 있을 수 있다: 발작의 징후; 자궁 수축률 및 강도; 수면 무호흡과 같은 가능한 수면 문제의 식별; 동물에서의 이물질의 징후; 장기간 센서 데이터; 심장 활동, 호흡 활동 및 심부 체온의 평균 및 통계적 편차; 활동 레벨; 추정된 체중; 추정된 수분공급 레벨; 및 평균 주/야 주변 온도. 다음은 DMS(301)에 의해 유도되고 진단을 위해 수의사 또는 소유자에게 식별될 수 있는 표본 추론이다: 사상충; 구토 및 설사; 비만; 전염병; 개 기침 및 다른 발달하는 호흡 상태; 하위 요로 감염; 치과 질환; 피부 알레르기; 손상된 뼈 및 연조직; (예를 들면, 동물의 호흡에서의 케톤 레벨 변화에 의한) 암; 발달하는 심장 상태; 고충/고통; 및 인지 기능 장애. 다음은 센서 데이터 및 수의사-공급된 데이터의 조합으로부터 이루어진 표본 증상/추론이다: 특정 처방된 요법의 충격; 방금 수술을 거친 동물의 회복 상황; 및 수의사에 의해 결정된 베이스라인 대비 활력 징후의 추세.
그러한 능력에 있어서, DMS(301)는 원시 데이터, 웨어러블 디바이스(101) 레벨에서 프리-프로세싱된 데이터를 수신하고 있을 수 있다. 예를 들어, 가속도계 {x,y,z} g 값은 고정된 윈도(예를 들면, 1초 윈도)에 걸쳐 평균될 수 있고, 크기의 편차가 컴퓨팅될 수 있고, 동물의 활동에 기반하여 높음, 중간 또는 낮음 활동 표기가 배정될 수 있다. 별개의 디바이스로부터의 소리 파일, RSS 피드, 및 다른 상이한 데이터 유형은 분석을 위해 카탈로그 작성되고, 타임 스탬핑되고, 정렬되고, 준비될 필요가 있다. DMS가 이들 다른 유형의 데이터를 수신하기 때문에, DMS(301)는 이들 상관을 수행할 수 있다. 예를 들면, DMS(301)는 웨어러블 디바이스(101)로부터 높은 주변 온도 지시값을 수신하고 그것을 웨어러블 디바이스(101)의 현재 또는 최후 식별된 위치에 대해 (RSS 피드(302) 또는 인터넷 검색(303)에 의해 획득된) 예상된 현지 온도에 대비하여 비교할 수 있다. 주변 온도가 (예를 들면, 45℃ 이상) 높은 한편 그 위치에 대해 예측된 높은 온도는 단지 20℃일 뿐이면, 그때 DMS(301)는 동물이 차 안에 그 창문이 닫혀져 잠겨 있다고 유도할 수 있다. 이러한 유도된 이벤트에 기반하여, DMS는 경보(314)로서 소유자에게 경보를 하려고 시도할 수 있다. 경보(314)는 하나 이상의 이메일, SMS 또는 다른 문자 메시징 시스템, (트위터 및 페이스북 등과 같은) 소셜 메시징 시스템의 형태이거나 소유자에게 직접 전화하는 것에 의할 수 있다. 경보에 대한 빈도 및 임계값은 고정될 수도 있고 사용자에 의해 구성가능할 수도 있다고 인식된다.
DMS(301)는 또한 과거 이벤트, 현재 이벤트, 또는 가능한 장래 이벤트의 예측에 대한 정보를 포함할 수 있다. DMS(301)는 또한 다양한 통신 채널 및 디바이스를 통해 웨어러블 디바이스(101)와 제3자 서비스, 수의사, 및/또는 애완동물 소유자 간 통신 허브로서 역할할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서 애완동물 소유자는 자유 양식 문자 또는 드롭 다운 메뉴를 통해 그녀 자신의 관찰을 레코딩하도록 입력 디바이스로서 그녀의 퍼스널 모바일 디바이스를 사용할 수 있고(효과적으로는 감각 플랫폼의 하나의 센서가 됨) 그리하여 DMS(301)는 퍼스널 모바일 디바이스를 통하여 소유자로부터 이들 입력을 수신한다. DMS(301)에 저장된 각각의 데이터 요소는 각각이, 예를 들어, 소유자/애완동물 프로파일에 돌아갈 필요 없이 자립하도록 메타-태깅될 수 있다. 그러한 메타-태그는 대규모 익명 데이터 분석을 용이하게 할 수 있는 타임 스탬프, 지리적 데이터, 품종, 나이 등을 포함할 수 있다.
웨어러블
디바이스(101)의
경부 배치
도 4는 본 발명의 일 양상에 따라 웨어러블 디바이스(101)를 포함하는 목걸이(402)를 예시하고 있다. 도 4에 묘사된 바와 같이, 목걸이(402)는 웨어러블 디바이스(101)가 동물(401)의 경부 가까이에 위치결정되도록 웨어러블 디바이스(101)를 포함할 수 있다. 따라서, 그러한 일 실시형태에 있어서, 센서는 감지 위치(402)에서 동물(401)의 경부 가까이에서 데이터를 수신한다. 더욱, 웨어러블 디바이스(101)는 송수신 위치(404)에서 데이터를 수신 및 송신한다.
도 5는 웨어러블 디바이스(101)를 포함하는 목걸이(402)를 착용한 동물의 경부의 단면도를 예시하고 있다. 묘사된 바와 같이, 목걸이(402)는, 걸릴 때, 동물의 경부의 하위측의 털(501)에 인접하여 웨어러블 디바이스(101)를 위치결정시키는 걸쇠(505)를 포함할 수 있다. 도 5는 동물의 경부 내 구조의 근사적 위치를 묘사하고 있다. 구체적으로, 도 5는 웨어러블 디바이스(101)와 관련하여 경동맥(503), 경정맥(504), 식도(509), 기도(511) 및 척주(510)를 도시하고 있다. 그러한 구성에 있어서, 웨어러블 디바이스(101)에 포함되어 있는 심폐(예를 들어, UWB 디바이스) 및 다른 내향 컴포넌트(예를 들어, ECG 및 초음파 프로브)의 안테나는 목걸이(402)의 내측에 배치되는 한편 프로세서(100), 다른 센서 및 다른 컴포넌트(예를 들어, RF 안테나(109), RFID 안테나(111) 등)는 목걸이(402)의 타측에(예를 들면, 위치(507)에) 위치하고 있다. 더욱, 외향 안테나는 내향 안테나와의 간섭을 최소화하는 것을 돕도록 위치 A-I 중 어느 곳에 위치하고 있을 수 있다. 대안으로, 위치 A-I에 위치하는 센서는 그것들을 동물과의 접촉과의 간섭으로부터 분리시킴으로써 개선된 지시값을 가질 수 있다. 예를 들면, 주변 온도 센서가 위치 A에 배치되었으면, 동물이 그 흉부를 깔아 두고 있고 그리고 웨어러블 디바이스(101)가 동물의 발에 기대고 있을 때 잘못된 지시값에 대한 잠재성이 있다. 대안의 위치, 예를 들면, D-I에 주변 온도 센서를 위치시키는 것은 동물이 이러한 자세로 두고 있을 때 그것이 동물의 발로부터 이격될 것이므로 센서로부터의 지시값을 개선할 수 있다. 더욱, 대안의 일례에 있어서, 다양한 센서는 목걸이(402) 주위에 복제되고 비정상적 지시값의 영향을 감축하도록 그들 지시값이 평균되거나 최고 및 최저 지시값이 누락될 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 웨어러블 디바이스(101)는 목걸이(402)의 외측 상에서 정보를 수신 및 송신할 수 있는 한편, 예를 들어, 동물의 경동맥(503) 및/또는 식도(509)로부터의 정확한 지시값이 획득될 수 있도록 내향 안테나를 목걸이(402)의 내측 상에 동물의 피부 가까이에 유지한다. 대안으로, 지시값은 경동맥(503)과 함께 또는 그 대신에 경정맥(504)으로부터 획득될 수 있다. (기도의 연골은 일부 유전 신호를 반사하지 않고 직접 검출가능하지 않을 수 있으므로) 기도를 둘러싸는 근육 움직임을 포함하는 다른 조직 움직임이 또한 관심 있을 수 있다.
본 발명의 일부 실시형태에 따른 웨어러블 디바이스(101)의 구성은 도 6a 및 도 6b를 참조하여 더 쉽게 이해될 수 있다. 도 6a는 웨어러블 디바이스(101)의 일 실시형태의 평면도를 예시하고 도 6b는 측면도를 예시하고 있다. 도 6a 및 도 6b의 실시형태에 있어서, 웨어러블 디바이스(101)는 2개의 부분: 내측 부분(601) 및 외측 부분(603)을 포함할 수 있다. 내측 부분(601)은 UWB 안테나, 마이크로파 안테나 또는 초음파 안테나와 같은 내향 안테나를 포함할 수 있다. 예를 들면, 안테나는 위치(605, 606)에 위치하고 있을 수 있다. 외측 부분(603)은 프로세서(100) 및 외향 안테나를 포함하는 도 1의 다른 컴포넌트와 같은 다른 컴포넌트를 포함할 수 있다. 일례에 있어서, 부분(601)의 내향 안테나는 여러 다른 세트의 안테나 간 간섭을 최소화하기 위해 금속 또는 금속화 층 또는 다른 기지의 안테나 격리 재료에 의해 부분(603)의 외향 안테나로부터 차폐될 수 있다. 더욱, 온/오프 상태를 포함하는 상태 정보는 상태 표시등(604)을 통하여 소유자에게 제공될 수 있다. 상태 표시등(604)은 단순 LED일 수도 있고 후에 소유자의 스마트폰에 포워딩될 정보를 DMS에 보내는 것이 아니라(또는 그에 부가하여) 소유자에게 컨텐트를 디스플레이하도록 구성된 디스플레이 스크린 및 터치 인터페이스를 포함할 수도 있다. 부가적으로, (604)는 환경 변화에 응답하는 소리 발생기일 수 있다.
웨어러블 디바이스(101)가, 도 5에 도시된 바와 같이, 동물 상에 배치될 때 내향 안테나는 동물(401)의 가까이에(예를 들어, 목걸이(402)의 내측에) 위치할 것이고 그리하여 정확한 감지를 제공하는 한편, 데이터를 송신 및 수신하도록 사용되는 일부 컴포넌트를 포함하는 다른 컴포넌트는 외향 안테나의 송수신 능력이 다른 안테나의 동작에 의해 저하되지 않도록 동물(401)로부터 멀리(예를 들어, 목걸이(402)의 외측에) 배치될 수 있다.
더욱, 금속 또는 금속화 프로브(610, 611)는 직접 피부 접촉으로 개선될 수 있는 센서에 대한 프로브-대-피부 접촉을 확립하도록 사용될 수 있다. 이들 유형의 센서는 피부 온도 센서, 심박수 센서 및 ECG 센서를 포함할 수 있다. 온도 센서에 대해, 이들 프로브는 하나 이상의 열-감지 컴포넌트에 부착될 수 있다(또는 그들 열-감지 컴포넌트를 포함할 수 있다). 열 감지 컴포넌트는 서미스터, 서모커플 등 및 그 조합을 포함할 수 있다.
웨어러블
디바이스(101)의
흉부 배치
다른 실시형태에 있어서, 웨어러블 디바이스(101)는 동물(401)의 경부 주위에 착용되지 않을 수 있고, 그보다는 센서에 의해 정보를 수신하기에 적합한 어느 위치에라도 착용될 수 있다. 예를 들어, 그리고 도 7에 예시된 바와 같이, 웨어러블 디바이스는 동물 흉부 주위에 착용된 하니스(701)의 일부분으로서 제공될 수 있다. 그러한 일 실시형태에 있어서, 감지 위치(703) 및 송수신 위치(704)는 (도 4에 묘사된 바와 같은) 동물의 경부 가까이라기보다는 동물의 흉부 가까이에 있을 것이다. (경부 위치 또는 흉부 위치에서의) 웨어러블 디바이스(101)의 특정 위치에 무관하게, 배터리(115) 및 다른 탈착식 컴포넌트는 애완동물 소유자(705)에 의해 탈부착가능하고 그리고 교체가능할 수 있다.
센서의 동작
도 8 내지 도 12 및 도 22는 웨어러블 디바이스(101) 및/또는 DMS(301)의 프로세싱을 보여주는 순서도에 관한 것이다. 이들 순서도는 하나 이상의 센서로부터의 신호를 분석하는 다양한 양상을 설명하도록 사용된다. 센서 정보에 기반하는 다른 유형의 분석이 임계값 비교 대신에 가능하다고 인식된다. 다른 기지의 기술은 베이지안 추론 분석, 신경망, 회귀 분석 등을 포함하고 신호 입력을 분석하기 위한 그들 사용이 본 발명의 범위 내에 포함된다.
이제 도 8을 보면, 기본 센서 프로세싱(예를 들어, 하나 이상의 내부 센서, 외부 센서, 내부 센서 및/또는 다른 센서의 프로세싱)을 표현하는 순서도가 묘사되어 있다. 도 8에 도시된 바와 같이 프로세싱되는 센서는 항상 온이든지, 인터럽트 구동되든지, 요구시 트리거링되든지 하는 것일 수 있다. 단계(801)에서, 센서 데이터는 센서(n)으로부터 수신된다. 재차, 이러한 센서 데이터는 계속 수신될 수도 있고(예를 들어, 항상 온), 다른 센서의 지시값에 의해 트리거링될 수도 있고(예를 들어, 인터럽트 구동됨), 센서 데이터를 요청하는 애완동물 소유자, 수의사 등에 응답하여 수신될 수도 있다(예를 들어, 요구시). 단계(803)에서, 수신된 센서 데이터는 임계값에 비교된다. 단계(803)에서, 임계값에 비교된 데이터의 관계는 관심 있는 어떠한 것도 일어나고 있지 않는 그러한 것일 수 있다. 그러한 상황에 있어서, 데이터는 단계(809)에 의해 나타낸 바와 같이 무시될 수 있고, 방법은 단계(801)로 복귀하여 부가적 데이터를 수신할 것이다. 그렇지만, 비교된 데이터가 임계값을 초과하면, 이러한 발생은 단계(805)에서 저장장치에 기록된다. 옵션으로서 또는 단계(805)에 부가하여, 경보가 단계(807)에서 도시된 바와 같이 DMS에 보내지거나 애완동물 소유자에게 제공될 수 있다. 경보는 로컬일 수도 있고(예를 들어, 웨어러블 디바이스(101) 상에서의 가청 경보) 그리고/또는 원격일 수도 있다(예를 들어, 애완동물 소유자의 퍼스널 모바일 디바이스 상에서, 수의사 대시보드 내에서 등). 추가적 수정에 있어서, 센서(n)로부터의 신호가 임계값을 초과하지 않았다는 사실은 또한 지시값이 임계값 내에 있었다는 양성 표시로서 결정 단계(803)의 아니오 출력으로부터 무시 단계(809)로의 파선에서 도시된 바와 같이 저장될 수 있다. 더욱, 저장 평가 시리즈는 DMS에 의해 사용가능할 수 있는 증분 변화의 브레드크럼 데이터 세트를 제공한다.
도 9는 다수의 센서{n1, n2, n3}로부터의 지시값이 동물의 상태를 결정하도록 사용될 수 있는 일 실시형태를 묘사하고 있다. 재차, 선도에서의 센서의 각각은 변함없이 온이거나, 인터럽트 구동되거나, 요구시 트리거링될 수 있다. 단계(901, 903, 905)에서, 데이터는 각각의 센서(n1 내지 n3)로부터 수집된다. 논의된 바와 같이, 센서는 웨어러블 디바이스(101) 및/또는 외부 디바이스에 위치하고 있을 수 있다(예를 들어, 스마트폰, RSS 피드 등). 센서(n1, n2, n3) 중 어느 것이라도 단계(906)에서 경보 조건을 개별적으로 트리거링할 수 있고, 단계(907)에서 저장장치에 기록될 수 있고 (옵션으로서는) 단계(909)에서 경보가 소유자 또는 DMS에 제공될 수 있다. 그렇지 않으면, 결정은 단계(908)에서 무시된다. 도 8의 프로세스와 유사하게, 데이터는 센서 지시값이 임계값을 초과하지 않음에도 불구하고 단계(906)로부터 단계(907)로의 파선으로 도시된 바와 같이 브레드크럼될 수 있고 그 후 단계(908)로 돌아간다.
대안으로, 단계(906)는 경보 조건을 확인해 주든지 감지된 데이터를 무시하든지 하는데 가중 기반이 필요로 되는 모든 3개의 지시값의 컨센서스를 요구할 수 있다. 예를 들어, 단계(907)에서는, 센서(n1, n2 및/또는 n3) 중 하나 이상이, 각각, 단계(901, 903, 및/또는 905)에서 경보 조건을 트리거링하는 것에 응답하여, 각각의 센서로부터의 감지된 데이터의 조합은, 예를 들어, 경보 조건이 존재하는지 결정하도록 하나 이상의 임계값에 비교된다. 더욱, 단계(907)에서는 감지된 지시값은 로컬(예를 들어, 웨어러블 디바이스(101) 내에) 저장되어 있든지, 예를 들어, DMS(301)에 저장되어 있든지 하는 과거 지시값에 비교될 수 있다. 그리하여, 다수의 센서(묘사된 실시형태에서는 n1 내지 n3)로부터의 감지된 데이터를 사용하여, 동물 및 애완동물 안전, 호조 및 건강에 관한 추론은 센서의 지시값 및/또는, 예를 들어, 브레드크럼(타임-스탬핑된 레코딩)의 분석에 기반하여 단계(907)에서 형성될 수 있다. 센서 데이터의 조합이 경보를 트리거링하면(예를 들어, 데이터의 조합이 경보 조건을 확인해 주면), 단계(909)에서 경보가 (예를 들어, 애완동물 소유자 및/또는 수의사 등에) 반환될 수 있다. 그렇지만, 센서 데이터의 조합이 하나 이상의 임계값에 비교된 후에 경보를 트리거링하지 않으면, 데이터는 단계(908)에서 무시되고 방법은 단계(901/903/905)로 복귀하여 추가적 데이터를 수신한다. 어느 이벤트(예를 들어, 경보 또는 무시)에서라도, 지시값 및 결과는 DMS(301)로의 후속 업로드를 위해 단계(907)에서 로컬 저장장치에 기록될 수 있다.
단계(803)에서의 센서 데이터 또는 단계(907)에서의 다수의 센서 데이터의 분석은 시스템 내에서 어느 적합한 위치에서라도 수행될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 분석은 웨어러블 디바이스(101)에서 수행될 수 있다. 그러한 실시형태에 있어서, 웨어러블 디바이스(101)는 에피소드 데이터 분석(예를 들어, 독립적 지능적 결정)은 물론 종적 데이터 분석도 수행할 수 있다. 후자에 대해, 웨어러블 디바이스는 시간의 흐름에 따라 다양한 이벤트의 소정 수의 레코딩된 브레드크럼을 모니터링할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스(101)는 선창에 보관된 애완동물에 관한 FAA 규정을 준수하여 동물의 상태를 모니터링하기 위해 시간의 흐름에 따라 동물의 온도를 모니터링할 수 있다. 다른 실시형태에 있어서, 웨어러블 디바이스(101)는 동물(401)이 현지 조례를 준수하고 있음을 보장하기 위해 또는 계속되는 짖음을 잠재적 스트레스 표시자로서 해석하기 위해 시간의 흐름에 따른 동물의 짖음을 모니터링할 수 있다.
다른 실시형태에 있어서, 센서 데이터의 분석은 DMS(301)에서 수행될 수 있다. 재차, DMS(301)는 에피소드 데이터 분석도 그리고 종적 데이터 분석도 수행할 수 있다. 후자에 대해, DMS(301)는 개개의 이벤트, 조합된 이벤트 및 유도된 이벤트(예를 들어, 열량 섭취 대 활동 레벨)를 주시할 수 있다. DMS(301)에서 그러한 이벤트를 주시함으로써, 동물(301)의 건강 및 호조의 패턴이 결정될 수 있다. 예를 들어, DMS(301)는 동물이 수의사를 떠난 후에 동물(401)의 약 또는 요법 치료 다음에 동물의 개선(또는 그 부족)의 패턴을 결정할 수 있다. 더욱, 웨어러블 디바이스(101) 데이터는 분석을 수행함에 있어서 다른 소스(예를 들어, RSS 피드(302), 소유자 관찰(312) 등)로부터의 센서와 조합될 수 있다. 예를 들어, 도일수를 포함하는 RSS 피드(302)는, 예를 들어, 동물(401)이 너무 더운지 또는, 그보다는, 그저 비정상적으로 따뜻한 달인지 결정하도록 웨어러블 디바이스(101)에서의 소정 수의 높은 온도 경보에 비교될 수 있다. 다른 일례로서, 소유자의 관찰(312)(예를 들어, 분투 후 비틀거림, 보통 같지 않은 피로, 비정상적 기침, 창백한 잇몸 등의 관찰)은 DMS(301)가 웨어러블 디바이스의 프로파일 또는 동작 모드를 수정하게 하여 더 미세한 세밀도를 갖는 그리고 더 자주 그리고 웨어러블 디바이스(101) 레벨에서의 심폐 알고리즘에 대해 더 민감한 임계값으로 감지하는 프로파일을 채용할 수 있다.
도 8 및 도 9에 제시된 바와 같이, 동물의 건강 및 호조의 분석은 개개의 센서로부터의(예를 들어, 도 8) 또는 동시에 2개 이상의 센서 지시값의 조합으로부터의(예를 들어, 도 9) 데이터를 분석함으로써 수행될 수 있다. 다른 실시형태에 있어서, 동물의 건강 및 호조의 분석은 제1 센서의 데이터를 확증하기 위해 하나 이상의 부가적 센서를 트리거링하는 하나 이상의 센서에 의해 수행될 수 있다. 이것은 도 10을 참조하여 더 쉽게 이해될 수 있다. 도 10에 도시된 바와 같이, 데이터는 단계(1001)에서 하나의 센서(묘사된 실시형태에서는 n1)로부터 수신된다. 이러한 데이터는 도 8 및 도 9에 대해 설명된 바와 같이 단계(1003)에서 하나 이상의 임계값에 비교된다. 센서 지시값이 임계값을 초과하지 않으면(예를 들어, 관심 있지 않으면) 그때 데이터는 단계(1007)에서 무시되고 방법은 단계(1001)로 복귀하여 부가적 데이터를 획득한다. 대안으로, 데이터는 DMS(301)로의 추후 업로드를 위해 단계(1005)에서 항상 로컬 저장/기록될 수 있다.
단계(1001)에서 획득된 센서(n1)로부터의 데이터가 단계(1001)에서 하나 이상의 임계값을 초과하면, 그때 부가적 센서로부터의 신호는 단계(1003)로부터의 수신된 데이터를 확인해 주거나 확증하도록 체크될 수 있다. 즉, 일부 실시형태에 있어서, 하나 이상의 센서(묘사된 실시형태에서는 n1)는 그것이 임계값 레벨을 감지한 후에 "마스터" 센서로서 역할하고, 그 후 후속하여 부가적 "슬레이브" 센서를 제어할 수 있다. 여기서, 단계(1001-1009)는, 일괄적으로 파선 박스(1000M)에 의해 식별되는, 마스터 센서(n1)의 동작과 관련된다. 유사하게, 단계(1010-1014)는, 일괄적으로 파선 박스(1000S)에 의해 식별되는, 슬레이브 센서(n2, n3)의 동작과 관련된다. 묘사된 실시형태에 있어서, 단계(1001)에서 수집된 데이터가 단계(1005)에서 임계값을 초과하고 나면, 부가적 슬레이브 센서가 트리거링되어 단계(1010)(n2) 및 단계(1011)(n3)에서 데이터를 수집하거나 그들의 이전 수집된 데이터가 체크된다. 단계(1012)에서는, 수신된 데이터(예를 들어, 단계(1001, 1010 및/또는 1011)에서 수신된 데이터)의 분석이 수행될 수 있고, 동물의 건강 및 호조에 관한 추론이 이루어질 수 있다. 더욱, 각각의 센서(n1, n2, n3)로부터 수신된 데이터는 옵션으로서는 여기에서 설명되는 바와 같은 동물의 건강 및/또는 호조에 관한 추론을 결정하도록 가중되거나 아니면 조절될 수 있다. 단계(1012)에서, 조합된 데이터가 임계값 레벨을 초과하지 않으면(예를 들어, 단계(1010 및/또는 1011)에서 수집된 추가적 데이터가 단계(1003)에서 이루어진 추론을 확인해 주지 않고 그리고/또는 오히려 부정하면), 그때 데이터는 단계(1007)에서 무시될 수 있고 그리하여 방법은 단계(1001)로 복귀하여 새로운 데이터를 수집하고 그리하여 동물(401)을 계속 모니터링한다. 그렇지만, 단계(1010 및/또는 1011)에서 수집된 데이터가 단계(1001)에서 수집된 데이터로부터 이루어진 추론을 확인해 주거나 보충하면, 그때 이러한 결정은 이러한 결정을 저장장치(105)에 기록함으로써 단계(1013)에서 레코딩된다. 더욱, 단계(1014)에서 경보가 동물의 소유자 및/또는 수의사에게 반환될 수 있다. 재차, 이루어진 추론에 무관하게(예를 들어, 무시 대 경보), 데이터는 DMS(301)로의 장래 업로드를 위해 단계(1013)에서 로컬 기록/저장될 수 있다.
도 8 내지 도 10에서 설명된 방법(예를 들어, 단일 센서 또는 센서 조합으로부터 이루어진 추론)이 사용되어 동물의 건강 또는 호조의 특정 추론에 도달할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 센서(Nm)의 분석은 에피소드 및/또는 종적 추론이 동물의 건강 및 호조에 관하여 이루어지게 할 수 있다. 하나 이상의 센서를 사용하여 이루어질 수 있는 일례의 에피소드 추론으로서, 일 실시형태에 있어서, GPS 지오-존 경보는, 예를 들어, (웨어러블 디바이스(101) 상에 제공된 센서의 일례로서) GPS 센서를 사용하여 확인 또는 취소될 수 있다. 구체적으로, 지오-존 경보는, 예를 들어, 하나 이상의 위성과의 통신의 일시적 소실에 기인하여 거짓 양성(그리하여 동물(401)의 움직임으로 해석될 수 있음)으로 되기 쉬울 수 있다. 그렇지만, 일부 실시형태에 있어서, GPS 지오-존 경보는 경보를 확증/확인하도록 가속도계 지시값과 비교될 수 있다. 구체적으로, (가속도계로부터 수신된 데이터로부터 결정되는 바와 같이) 동물(401)이 움직이고 있지 않으면, 지오-존 경보는 취소될 수 있다.
유사하게, 일부 실시형태에 있어서, 예를 들어, RF 신호의 신호 세기는, 예를 들어, 지오-존의 위반을 확인해 주도록 동물(401)의 GPS 위치에 비교될 수 있다. 구체적으로, GPS로부터의 지시값은 동물(401)이 지오-존 밖으로 이동하였음을 나타낼 수 있다. 그렇지만, (RF 안테나에서 수신된) 기지국으로부터의 RF 신호의 신호 세기가 아직 꽤 강하면, GPS 지시값은 거짓 양성(예를 들어, 하나 이상의 위성과의 통신을 소실한 결과)으로서 해석될 수 있고 그리하여 경보는 취소될 수 있다.
하나 이상의 센서를 사용하여 이루어질 수 있는 다른 일례의 에피소드 추론으로서, (예를 들어, 가속도계로부터의) 높은 가속도의 지시값은 부가적 센서를 트리거링하고 그리고/또는 그렇지 않으면 부가적 센서로부터의 데이터와 비교되어 동물(401)이 (예를 들어, 차량에 의해 치이는) 충격 이벤트에 관여되었는지 결정할 수 있다. 예를 들어, 가속도계로부터의 높은 가속도의 지시값은, 예를 들어, (내부 센서의 2개의 예로서) 웨어러블 디바이스(101) 상의 라이트 미터 및 또는 마이크로폰으로부터의 지시값으로 보충될 수 있다. 높은 가속도 지시값에 부가하여, 웨어러블 디바이스가 높은 광 입사 지시값(예를 들어, 헤드라이트) 및/또는 높은 소음 지시값(예를 들어, 충격)을 수신하였으면, 그때 가능한 충격 이벤트의 경보가 반환될 수 있다.
하나 이상의 센서를 사용하여 이루어질 수 있는 다른 일례의 에피소드 추론으로서, (RF 안테나(109), 와이-파이, 블루투스 또는 다른 RF 기술에 의해 결정되는 바와 같은) 둘레 펜스의 위반은 동물(401)이 실제로, 예를 들어, 집을 떠났는지 결정하도록 (내부 센서의 예로서) 웨어러블 디바이스(101) 상의 주변 광, 소리, 온도 및/또는 습도 센서로부터의 지시값에 비교될 수 있다. 감지된 습도, 온도, 광 등이 동물(401)이 밖에 있다고 나타내면, 그때 둘레 펜스 경보가 반환될 수 있다. 그렇지만, 각각의 지시값이 동물(401)이 안에 있다고 나타내면, 둘레 펜스 위반 경보는 거짓 양성으로서 해석되고 그리하여 취소될 수 있다.
하나 이상의 센서를 사용하여 이루어질 수 있는 다른 일례의 에피소드 추론으로서, 예를 들어, (센서의 일례로서) 마이크로폰으로부터의 데이터는 동물(401)이, 예를 들어, 임계 시간 기간보다 더 길게 짖어 오고 있었는지 결정하도록 (센서의 다른 일례로서) 가속도계로부터의 지시값과 비교될 수 있다. 예를 들어, 마이크로폰으로부터의 지시값은 동물(401)이 짖고 있음을 나타낼 수도 있고, 어떤 다른 이벤트(예를 들어, 천둥)에 기인할 수도 있다. 그렇지만, 가속도계로부터 수신된 데이터는 서명 여부 짖음 이벤트의 머리 움직임 또는 진동이 감지되었는지 아닌지 여부에 따라 동물이 짖어 오고 있었음을 확인/부정할 수 있다.
더욱, 내향 안테나(예를 들어, UWB 안테나)로부터의 감지된 데이터는 호흡 품질 등과 관련된 많은 추론을 형성하도록 마이크로폰과 비교될 수 있다. 예를 들어, UWB 안테나는 경부 구역에서의 근육(예를 들어, 동물의 기도(511)를 둘러싸는 근육)의 움직임을 모니터링함으로써 동물의 호흡 품질의 추론을 형성하도록 사용될 수 있다. 더욱, 감지된 UWB 데이터는 동물(401)이 개 기침, 기관지염 등을 갖고 있는지에 관한 추론을 하도록 웨어러블 디바이스(101) 상에 위치하는 마이크로폰 및/또는 외부 마이크로폰(예를 들어, 스마트폰 등과 같은 소유자의 퍼스널 모바일 디바이스 상에 위치하는 마이크로폰)으로 확증될 수 있다.
하나 이상의 센서를 사용하여 이루어질 수 있는 다른 일례의 에피소드 추론으로서, 비침습적 심장 출력은 에피소드 기반으로든 추세 기반으로든 UWB 기술을 사용하여 심장 출력을 제공하도록 심박수(분당 비트)도, 품질(분에 걸친 요동)도 그리고 박출량도 측정함으로써 결정될 수 있다. 이들 측정으로부터의 다른 유도된 결론은 또한 시간의 흐름에 따른 혈압 변화 및 동물이 외부 또는 내부 출혈에 기인하여 혈액량을 소실하고 있는지를 포함할 수 있다. 이들 센서는 관심 있는 특정 신호를 집어내도록 동물의 흉부 상에서 흉골 가까이에, 경부의 전방에서 기관 및 경동맥 가까이에, 또는 동물의 다른 부위 상에 배치될 수 있다.
하나 이상의 센서를 사용하여 이루어질 수 있는 다른 일례의 에피소드 추론으로서, 비침습적 심부 체온은 수개의 내부 및 주변 서미스터로부터 측정 및/또는 유도될 수 있다. 더욱, 다른 기술과 함께 (마이크로파 안테나를 사용하는) 마이크로파 방사선 측정/온도 측정은 저체온증, 고열, 박테리아 또는 바이러스 감염, 염증, 발병, 면역-매개 또는 종양 질환, 극도의 운동 또는 배란의 표시일 수 있는 심부 체온에서의 요동을 결정하도록 사용될 수 있다.
하나 이상의 센서를 사용하여 이루어질 수 있는 다른 일례의 에피소드 추론으로서, 소화로에서의 막힘의 비침습적 측정은 UWB 기술을 사용하여 이러한 활동으로부터의 데이터의 판독 및 업로드를 가능하게 하도록 웨어러블 디바이스(101)를 염려되는 구역으로 이동시킴으로써 달성될 수 있다.
하나 이상의 센서를 사용하여 이루어질 수 있는 다른 일례의 에피소드 추론으로서, 동물의 식음 습관의 비침습적 측정은 식도 및 둘러싸는 조직을 포함하는 경부 구역으로부터의 신호를 조사함으로써 UWB 기술을 사용하여 다른 센서로 확증되거나 독립적으로 측정될 수 있다.
일부 실시형태에서는, 동물(401)의 베이스라인 측정값이 결정되고 그 후, 예를 들어, 여기에서 논의되는 추론 중 하나 이상을 결정하도록 후속 데이터 수집에 비교될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 2개 이상의 센서로부터 수신된 데이터는, 예를 들어, 이러한 베이스라인 데이터를 수집하기 적합한 시간임을 결정하도록 사용될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태에 있어서, 클록 또는 다른 컴포넌트(예를 들어, 라이트 미터 등)는, 예를 들어, 야간임을 결정하도록 액세스될 수 있다. 더욱, 가속도계로부터의 데이터는, 예를 들어, (가속도가 전혀 또는 거의 없음에 의해 나타나는 바와 같이) 동물(401)이 자고 있음을 확인해 주도록 참조될 수 있다. 그러한 실시형태에 있어서, 하나 이상의 활력 징후 및/또는 생리 징후의 베이스라인 측정값은 하나 이상의 센서가 동물(401)이 자고 있음을 나타내는 것에 응답하여 취해질 수 있다.
하나 이상의 센서로부터 에피소드 추론을 결정하는 위 방법은 특정 예를 참조하여 더 쉽게 이해될 수 있다. 일 실시형태에 있어서, 웨어러블 디바이스(101)는 (내부 센서의 예로서) 가속도계, 마이크로폰 및/또는 심폐 센서(예를 들어, UWB 디바이스)를 포함할 수 있다. 그러한 일 실시형태에 있어서, 가속도계는 높은 가속도 이벤트를 측정할 수 있고, 웨어러블 디바이스(101)/DMS(301)는 그 가속도를 가능한 충격 이벤트(예를 들어, 동물(401)이 차량에 의해 치였음)를 나타내는 것으로 해석할 수 있다. 그 후 웨어러블 디바이스(101)/DMS(301)는 다른 센서, 예를 들어, 마이크로폰을 참조함으로써 이러한 해석을 확증 또는 확인할 수 있다. 예를 들어, 마이크로폰이 높은 가속도의 순간에 큰 소음을 감지하였으면, 충격 이벤트의 추론은 확인될 수 있다. 그 후 이것은 심폐 센서(예를 들어, UWB 디바이스)와 같은 다른 센서를 트리거링할 수 있다. 예를 들어, 심폐 센서는 이상이 있는지 동물(401)을 체크할 수 있으며, 예를 들어, (예를 들어, 내부 또는 외부 출혈을 나타내는) 혈액량의 소실이 있는지 동물(401)을 체크하는 것을 포함할 수 있다.
웨어러블 디바이스(101) 및/또는 DMS(301)에 의해 이루어진 충격 이벤트의 에피소드 추론의 예는 도 11에 예시되어 있다. 도 11은 하나 이상의 센서의 지시값이 이벤트가 일어났음을 나타내는 것으로 어떻게 해석될 수 있는지 예시하고 있다. 도 11에 도시된 바와 같이, 5개의 센서로부터의 신호가 사용되며 센서는, 각각, Na, Nb, Nc, Nd 및 Ne로서 식별된다. 센서(Na)(1101), 센서(Nb)(1102) 및 센서(Nc)(1103)로부터의 지시값은, 각각, 가중 인자(WNa)(1104), 가중 인자(WNb)(1105) 및 가중 인자(WNc)(1106)에 의해 독립적으로 가중된다. 다음으로, 단계(1107)에서는, 이들 3개의 센서의 지시값의 가중된 조합이 임계값(a1) 위에 있는지 결정된다. 아니오면 그때 시스템은 단계(1108)에서 센서 지시값을 무시하고 동물을 모니터링하는 것으로 복귀한다. 예이면, 그때 이러한 결정은 단계(1109)에서 저장되고 경보가 단계(1110)에서 경보 레벨 1로서 제공된다.
도 11은 또한 제2 경보 레벨(경보 레벨 2)의 결정 능력을 포함한다. 예를 들면, 시스템은 경보 레벨 1에 도달되었음을 단계(1107) 후에 알고 있다. 시스템은 부가적으로는 단계(1111)에서 가중된 조합을 체크하거나 부가적 가중을 수행하고 가중된 조합을 제2 경보 레벨 임계값, 여기에서는, a2 임계값에 대비하여 비교할 수 있다. 단계(1111)로부터 예이면, 즉 제2 경보 레벨이면, a2가 단계(1112)에서 저장되고 경보 레벨 2이 단계(1113)에서 소유자/DMS에 식별된다.
센서(Na, Nb, Nc)로부터의 초기 가중된 센서 지시값에 기반하여 제2 경보 레벨이 발견되지 않은 바와 같이 단계(1111)로부터 아니오면, 제2 경보 레벨에 도달되었다는 결정을 가능하게 하는 부가적 센서 입력이 있을 수 있다. 예를 들면, 센서(Nd)(1114) 및 센서(Ne)(1115)로부터의 센서 지시값이 획득될 수 있다. 센서(Nd)로부터의 센서 지시값에 대해, 시스템은 센서 지시값이 센서(Nd)에 대한 하위 임계값 아래에 있는지 단계(1115)에서 결정한다. 예이면, 그때 이러한 결정은 단계(1112)에서 저장되고 경보 레벨 2이 단계(1113)에서 제공된다. 단계(1115)로부터 아니오면, 시스템은 센서 지시값이 센서(Nd)에 대한 상위 임계값 위에 있는지 단계(1116)에서 결정한다. 예이면, 그때 이러한 결정은 단계(1112)에서 저장되고 경보 레벨 2이 단계(1113)에서 제공된다. 단계(1116)로부터 아니오면, 그때 시스템은 단계(1110)에서 경보 레벨 1을 계속 제공한다.
유사한 결정이 센서(Ne)로부터의 지시값에 대해 이루어질 수 있다. 센서(Ne)로부터의 센서 지시값에 대해, 시스템은 센서 지시값이 센서(Ne)에 대한 하위 임계값 아래에 있는지 단계(1118)에서 결정한다. 예이면, 그때 이러한 결정은 단계(1112)에서 저장되고 경보 레벨 2이 단계(1113)에서 제공된다. 단계(1118)로부터 아니오면, 시스템은 센서 지시값이 센서(Ne)에 대한 상위 임계값 위에 있는지 단계(1119)에서 결정한다. 예이면, 그때 이러한 결정은 단계(1112)에서 저장되고 경보 레벨 2이 단계(1113)에서 제공된다. 단계(1119)로부터 아니오면, 그때 시스템은 단계(1110)에서 경보 레벨 1을 계속 제공한다.
마지막으로, 원래 센서 레벨 중 하나는 그것이 그 센서에 대한 프로파일 밖에 있는지 결정하도록 검토될 수 있다. 예를 들면, 단계(1120)에서, 센서(Nc)의 센서 지시값은 그 센서에 대한 프로파일에 대비하여 비교된다. 지시값이 그 프로파일 밖에 있으면, 그때 이러한 결정은 단계(1112)에서 저장되고 경보 레벨 2이 단계(1113)에서 제공된다. 단계(1120)로부터 아니오면, 그때 시스템은 단계(1110)에서 경보 레벨 1을 계속 제공한다.
다음은 도 11이 이벤트가 일어났는지 결정하도록 특정 센서 지시값에 어떻게 적용될 수 있는지 설명한다. 다음의 예는 높은 충격 이벤트가 일어났다는 결정이 어떻게 이루어지는지 설명한다. 여기서, 센서(Na, Nb, Nc, Nd, Ne)는, 각각, 라이트 미터 센서(n1), 마이크로폰/피크 소리 센서(n2), 가속도계(n3), GPS 수신기(n4) 및 심폐 센서(n5)로 표현된다.
단계(1103)에서, 가속도계(n3)는 높은-충격 이벤트를 잠재적으로 나타내는 (예를 들어, 10+ G의) 높은 가속도 이벤트를 감지한다. 이러한 실시형태에 있어서, 가속도계(n3)는, 그것이 단계(1103)에서 이러한 에피소드 조건(예를 들어, 충격 이벤트를 나타낼 가능성이 있는 높은 가속도)을 감지하였을 때, 그것이 다른 센서의 감지 및/또는 데이터 보고를 제어하여 그 이벤트를 확인/확증할 수 있게 되도록 "마스터" 센서로서 역할한다. 구체적으로, 프로세서(101)는 라이트 미터(n1) 및 마이크로폰(n2)으로부터의 최근 지시값에 대해 되돌아보도록 가속도계(n3) 상에서의 높은 신호를 사용할 수 있다. 그들 최근 지시값은, 센서에 종속하여, 저장장치(105)에 또는 저장장치(119)에 저장되어 있을 수 있다. 효과는 가속도계 센서(n3)가, 이러한 사례에 대해서는, 마스터 센서이고 라이트 미터(n1) 및 마이크로폰(n2)은 슬레이브 센서인 것이다.
슬레이브 센서로부터의 이전 지시값은 에피소드 임계 이벤트를 찾아서 이전 시간 간격에 걸쳐 알고 보니 무엇이 일어났는지에 관한 더 정확한 그림을 생성하고 가속도계(n3)로부터의 가능한 높은 충격 이벤트를 확인해 주는 것이 가능하도록 검토된다. 그리하여, 단계(1105)에서 프로세서(100)는 높은 가속 지시값에 바로 선행하는 그리고 그와 중첩하는 시간 기간 동안 마이크로폰/피크 소리 센서(n2)로부터의 저장된 데이터를 검색하고, 그리고 단계(1107)에서 프로세서(100)는 높은 가속 지시값에 바로 선행하는 그리고 그와 중첩하는 시간 기간 동안 라이트 미터(n1)로부터의 저장된 데이터를 검색한다.
단계(1104-1106)에서, 각각의 센서로부터 수신된 데이터는 가중되고 단일 결과로 조합되어 구성된 프로파일이 관심 있는 이벤트(예를 들어, 충격)가 일어났을 높은 정도의 확률을 충족하는지 단계(1107)에서 결정할 수 있다. 예를 들어, 라이트 미터(n1)가 (잠재적으로 헤드라이트를 나타내는) 높은 입사 광을 감지하였으면, 그리고/또는 마이크로폰/피크 소리 센서(n2)가 (잠재적으로 차량에 의한 충격을 나타내는) 큰 소음을 감지하였으면, 그때 방법은 충격이 실제로 일어났다고 단계(1107)에서 결정할 수 있다. 다른 지시값이 가능한 충격 이벤트를 확인해 주지 않으면, 그때 데이터는 단계(1108)에서 무시될 수 있다. 무관하게, 수신된 데이터는 DMS(301)로의 후속 업로드를 위해 단계(1109)에서 로컬 기록 및/또는 저장될 수 있다.
조합 및 확증된 데이터가 단계(1107)에서 소정 조건(예를 들어, 각각이 충격 이벤트를 나타냄)을 충족하면, 마스터 센서(묘사된 실시형태에서는 가속도계(n3))는, 예를 들어, 개개의 스팟 지시값, 스케줄-기반 지시값을 취하거나 각각의 센서의 감지 구성을 변경하기 위해 (그 자신을 포함하는) 다른 센서를 트리거링 및/또는 상태를 변경할 수 있다. 지시값이 결정적이지 않으면, 센서는 지시값 나타내기를 계속하도록 명령받는다.
예를 들어, 묘사된 실시형태에 있어서, 단계(1109)에서, 가속도계(n3)는 인터럽트 모드에 있는 것(예를 들어, 에피소드 이벤트를 찾음)으로부터 모션 활동의 실시간 모니터링으로 (프로세서(100)에 의해 제어되는 바와 같이) 변화한다. 이러한 실시간 모니터링은 단계(1120)에서 결정되는 바와 같이 동물의 걸음걸이가 극적으로 변화되었는지 결정하도록 프로파일에 비교될 수 있다. 단계(1117)에서, GPS 센서(n4)는 동물(401)의 위치, 속도 및/또는 방향을 결정하도록 명령받는다(즉, 프로세서(100)에 의해 제어된다). 동물(401)이 지속된 방식으로 움직이고 있으면, 이러한 지시값은 그에 배정된 더 낮은 위험률을 가질 것이다. 더욱, 단계(1107)에서, 심폐 센서(n5)는 심박수, 호흡수, 박출량, 및/또는 혈압 변화에 관해 체크하도록 트리거링될 수 있다. 그리하여 심폐 센서(n5)는 이상(예를 들어, 혈액 소실)을 찾고 지시값에 위험률을 배정할 수 있다. 또는, 환언하면, 프로세서(100)는 심폐 센서(n5)로부터의 이례적 지시값을 찾고 그들 지시값에 위험률을 배정할 수 있다.
단계(1115, 1116, 1118, 1119)에서, 웨어러블 디바이스(101) 및/또는 DMS(301)에서의 프로세서는, 예를 들어, 결정된 에피소드(예를 들어, 충격 이벤트)를 뒤따르는 경보 레벨을 결정하도록 위 센서 중 하나 이상으로부터의 데이터를 비교할 수 있다. 예를 들어, 위의 가중된 데이터 포인트 전부를 고려한 후에, 프로세서는 레코딩된 이벤트가 센서 지시값의 신뢰도에 기반하여 소유자 및/또는 수의사에게 보내질 (단계(1110, 1113)에서의) 다양한 경보 레벨을 받을 만한지 결정할 수 있다. 더욱, 웨어러블 디바이스(101)는 충격 이벤트에 뒤따르는 동물의 경과를 계속 모니터링하기 위해 단계(1110, 1113)에서 지시값 읽기를 계속하도록 명령받을 수 있다.
다음의 식은 센서의 값의 가중 및 경보 레벨 임계값 대비 비교를 설명한다. 아래 식(1)은 센서(Nc)로부터의 센서 지시값이 센서(Nc)에 대한 임계값에 대비하여 어떻게 체크되는지 설명한다:
아래 식(2)은 센서(Nc)로부터의 센서 지시값이 센서(Nc)에 대한 임계값에 대비하여 어떻게 체크되는지 그리고, 임계값이 초과되면, 그때는 센서 지시값(Na, Nb, Nc)의 가중 조합이 경보 레벨 1 임계값을 초과하는지 결정하는 것을 설명한다:
여기서:
a1는 a1 위의 값이 경보 레벨 1을 초래하는 한편 a1 아래의 값이 경보를 초래하지 않게 되는 경보 레벨 1 임계값이고;
시간(T1, T2, T3)은 센서(Na, Nb, Nc)에 대한 이전 지시값이 검토되는 시간 간격이고; 그리고
Wa, Wb 및 Wc는 Na, Nb 및 Nc 센서 지시값의 각각에 대한 가중 값이다.
특히, 식(2)은 시간 윈도 동안 센서의 최대(또는 적합한 경우 최소)값을 임계값으로 나눔으로써 각각의 센서의 값을 정규화한다. 이것은 각각의 센서의 개개의 단위가 소거되어 버리게 할 수 있다. 다음으로, 가중 인자는 각각의 정규화된 센서 지시값을 그것들이 가산되어 경보 레벨 1(a1)에 대한 임계값에 대비하여 비교될 수 있도록 스케일링한다.
아래 식(3)은 식(2)의 그것과 유사한 분석을 설명하지만 경보 레벨 임계값을 경보 레벨 2에서 a2 임계값으로 설정한다:
여기서:
a2는 a2 위의 값이 경보 레벨 2을 초래하는 한편 a2 아래의 값이 경보를 초래하지 않게 되는 경보 레벨 2 임계값이고;
시간(T1, T2, T3)은 센서(Na, Nb, Nc)에 대한 이전 지시값이 검토되는 시간 간격이고; 그리고
Wa, Wb 및 Wc는 Na, Nb 및 Nc 센서 지시값의 각각에 대한 가중 값이다.
식(4a) 및 식(4b)은 식(2)과 관련되지만 도 11의 슬레이브 센서 분석도 포함한다:
여기서:
a1는 a1 위의 값이 경보 레벨 1을 초래하는 한편 a1 아래의 값이 경보를 초래하지 않게 되는 경보 레벨 1 임계값이고;
시간(T1, T2, T3)은 센서(Na, Nb, Nc)에 대한 이전 지시값이 검토되는 시간 간격이고;
Wa, Wb 및 Wc는 Na, Nb 및 Nc 센서 지시값의 각각에 대한 가중 값이고; 그리고
"na에 대한 기존 프로파일"은 시간 간격에 걸친 na의 예상된 값에 대한 프로파일이다.
여기서, 경보 레벨 2는 마스터 및 슬레이브 양자가 미리 정의된 레벨에 도달함으로써 활성화되는 것에 의해 정의된다. 경보 레벨 1은 마스터만이 그 미리 정의된 레벨에 도달하고 슬레이브는 그 미리 정의된 레벨에 도달하지 않음으로써 활성화되는 것에 의해 정의된다.
위의 식들은 또한 센서가 각각의 센서 지시값에 대해 평가되는 시간(T)에 기반하여 다른 디바이스 상에 위치하고 있을 수 있게 한다. 그래서, 공통 시간이 결정되고 나면(예를 들면, 센서(Nc)로부터의 지시값이 Nc 임계값을 초과한 시간(T(Nc))), 다른 센서 지시값은 그 시간(T(Nc))으로부터 시간 정규화되고 평가된다.
다른
디바이스
상에 위치하는 센서
위에서 설명된 바와 같이, 센서 전부가 웨어러블 디바이스(101) 상에 위치하고 있을 수도 있고 일부는 웨어러블 디바이스(101) 상에 위치하고 다른 일부는 별개의 디바이스 상에 위치하고 있을 수도 있다. 별개의 디바이스는 사용자의 스마트폰(예를 들어, 스마트폰 상의 마이크로폰)일 수 있다. 요컨대, 데이터는 하나보다 많은 디바이스(예를 들어, 웨어러블 디바이스(101) 및 사용자의 모바일 디바이스) 상에 위치하는 센서로부터 캡처링 및 비교되고 그리고, 예를 들어, 동물의 건강 및 호조에 대한 에피소드 추론을 결정하도록 비교될 수 있다. 예를 들어, 도 12는 후에 DMS(301)에 포워딩될 수 있는 그리고 동물의 건강 및 호조(묘사된 예에서는, 호흡 추론)에 관한 추론을 결정하도록 분석될 수 있는 센서 데이터를 하나보다 많은 디바이스로부터 캡처링하기 위한 일례의 방법을 예시하고 있다. 도 11에 대해서와 같이, 도 12의 타임라인(12011)은 각각의 단계가 서로에 상대적으로 수행되는 상대적 시간을 나타낸다. 도 12에서, 단계(1201)에서는 사용자가 모바일 디바이스 애플리케이션을 연다. 예를 들어, 여기에서 설명되는 바와 같은 건강-모니터링 시스템은, 요구시 센서를 트리거링할 수 있는, 동물(401)의 소유자의 스마트폰, 태블릿, 컴퓨터 등에 다운로드될 수 있는 컴패니언 모바일 애플리케이션을 포함할 수 있다. 사용자는 동물의 소유자 또는 수의사 등일 수 있다. 단계(1202)에서, 사용자는 그들이 데이터를 수집하기를 바라는 기능을 선택할 수 있다. 데이터를 캡처링 및 반환하도록 선택되는 특정 센서는 사용자가 무슨 특정 추론 등을 트리거링하는지에 종속하여 달라질 수 있다. 도 12에 묘사된 실시형태에 있어서, 사용자는 호흡 분석을 선택한다. 단계(1203)에서, 커맨드는 이러한 호흡 분석과 관련된 데이터를 제어 및/또는 포워딩하도록 센서에 보내질 수 있다. 예를 들어, 사용자가 "호흡 분석"을 선택했기 때문에, 커맨드는 양자가 웨어러블 디바이스(101) 상에 위치하는 심폐 센서(n5) 및 가속도계(n3)에 그리고 사용자의 모바일 디바이스 상에 위치하는 마이크로폰(n14)에 보내질 수 있다. 단계(1204, 1205, 1206)에서, 각각의 각자의 디바이스는 데이터를 수집하고 그리고/또는 이전에 수집된 데이터를 검색할 수 있다. 이들 센서는 대기하여 배치되고 (예를 들면, 기침 발작으로서) 이벤트의 시작에 기반하여 트리거링될 수 있다.
다음의 3개의 예에 있어서, 다음의 시나리오가 설명된다: 모바일 디바이스와 웨어러블 디바이스 간 트리거링 없음(DMS에 의해서만 동기화됨), 웨어러블 디바이스에 의해 레코딩을 시작하도록 모바일 디바이스의 트리거링, 및 모바일 디바이스에 의해 레코딩을 시작하도록 웨어러블 디바이스의 트리거링. 제1 예에 있어서, 사용자의 모바일 디바이스 상에서 실행되는 애플리케이션은 타임 스탬핑으로 오디오 파일을 실행 및 레코딩한다. DMS는 가속도계로부터 획득된 데이터의 타임-스탬프에 기반하여 가속도계로부터의 지시값과 오디오 파일을 상관시킬 수 있다. 제2 예에 있어서, 모바일 디바이스 또는 웨어러블 디바이스는 임계값을 초과하는 감지된 레벨에 기반하여 서로를 트리거링할 수 있다. 예를 들면, 모바일 디바이스는 웨어러블 디바이스가 모바일 디바이스에 경보를 하는 포인트인 기침 발작을 웨어러블 디바이스의 가속도계가 감지하기 시작하였음을 웨어러블 디바이스가 나타내는 것을 기다릴 수 있다. 경보에 응답하여, 모바일 디바이스는 타임 스탬프와 오디오 파일을 레코딩하기 시작할 수 있다. 이러한 예에 있어서, 개가 기침을 시작하기 전에 레코딩되는 과도한, 관심 없는 오디오 파일은 레코딩되지 않는다. 제3 예에 있어서, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스 상의 마이크로폰이 기침 발작의 소리를 집어냈음 및 웨어러블 디바이스가 동물을 모니터링해야 함을 웨어러블 디바이스에 알려준다. 다음의 3개의 예에 있어서, 다음의 시나리오가 설명된다:
단계(1204-1206)에서의 수집된 데이터의 각각의 조각은, 분석될 때, 데이터의 각각의 조각을 다른 것들과 올바르게 취합 및 고려하도록 각각 순서대로 정렬되거나 아니면 동기화될 수 있도록 타임-스탬핑될 수 있다. 단계(1207)에서는, 웨어러블 디바이스(101) 상에서 수집된 데이터가 DMS(301)에 업로드되고, 그리고 단계(1208)에서는, 사용자의 모바일 디바이스에서 수집된 데이터가 DMS(301)에 업로드된다. 단계(1209)에서, 업로드된 데이터는 관련 있을 때를 결정하도록 타임스탬프를 동기화하는 것에 기반하여 서로 대비하여 상관된다. 기침이 시작되었다. 다음으로, 단계(1210)에서 데이터는 동물의 건강 및 호조(묘사된 예에서는, 호흡 품질)에 관한 적합한 추론을 결정하도록 DMS(301)에서 분석된다.
예를 들어, 조합된 데이터는 동물(401)이 개 기침 또는 기관지염으로 시달리고 있다는 추론에 이를 수 있다. 더욱, 일부 실시형태에 있어서 데이터는 타임-스탬핑될 것이기 때문에, 센서 지시값이 이질적 소스(여기에서는 웨어러블 디바이스(101)와 모바일 디바이스)로부터 유래하더라도 추론은 쉽게 결정될 수 있다. 설명된 바와 같이 분석 단계(1210)가 DMS(301)에서 수행되기는 하지만, 다른 실시형태에서 분석은 사용자의 모바일 디바이스 및/또는 웨어러블 디바이스(101)에서 수행될 수 있다.
도 8 내지 도 12에서 묘사된 방법을 사용하여 이루어진 에피소드 추론에 부가하여, 종적 추론(예를 들어, 추세 추론)이 위에서 설명된 방법을 사용하여 이루어질 수 있다. 즉, 수집된 데이터는 (예를 들어, 단계(805, 907, 1005/1013, 및/또는 1109/1112)에서) 웨어러블 디바이스에 로컬 저장되고 그리고/또는 저장을 위해 DMS(301)에 업로드될 수 있기 때문에, 시간의 흐름에 따른 데이터에서의 변화 또는 요동 등이 모니터링될 수 있고, 따라서 종적(추세) 추론이 동물의 건강 및 호조에 관하여 이루어질 수 있다.
예로서, 일부 실시형태에 있어서 동물의 장기간 체중 요동이 모니터링될 수 있고 따라서 동물(401)에 대한 추론이 이루어질 수 있다. 예를 들어, 장기간 체중 요동을 모니터링하는 것은 마른 애완동물이 수명에서의 15% 증가(+2년)를 갖는 것과 같이 중요하고 또한 다른 발달하는 상태에 대한 전조일 수 있다. 스케일의 타단에서, 급속한 체중 소실은 당뇨병의 발병에 기인하여 신체가 단백질 및 지방이 쇠약해지는 악액질 또는 소화로 막힘을 나타낼 수 있다. 그리하여, 시간의 흐름에 따라 동물의 체중을 모니터링 및 비교함으로써, 동물의 건강 및 호조에 관한 추론이 결정될 수 있다.
하나 이상의 센서를 사용하여 결정될 수 있는 종적 추론의 다른 일례로서, 동물의 활동 레벨이 (예를 들어, 가속도계, GPS 등을 사용하여) 모니터링될 수 있다. 더욱, 측정된 활동 레벨은 동물(401) 및/또는 동물의 소유자의 주말 및 평일 라이프스타일 프로파일에 대해 DMS(301)에 의해 조절될 수 있다. 예를 들면, 소유자가 오전 3시에 동물을 산책시키면, 이것은 소유자에 의해 DMS에 식별될 수 있고 DMS는 동물이 밤에 소유자의 집을 떠났음을 소유자에게 경보를 하는 것을 삼가한다. 모니터링된 활동 레벨로부터 이루어진 추론은 동물에게 충분한 운동 기회가 제공되지 않고 있음 또는 관절염과 같은 상태가 스스로-개시된 활동의 시간 동안 동물을 둔화시키고 있음을 나타낼 수 있다.
하나 이상의 센서를 사용하여 결정될 수 있는 종적 추론의 다른 일례로서, 동물의 식습관 및 수분공급 습관이 시간의 흐름에 따라 모니터링될 수 있다. 수분공급 및 먹음 요동은 당뇨병과 관련된 발달하는 다식증 및 조갈증 상태의 중요한 표시자일 수 있다.
하나 이상의 센서를 사용하여 결정될 수 있는 종적 추론의 다른 일례로서, 동물의 건강 및 호조에 관한 추론을 형성하도록 동물의 수면 패턴이 모니터링될 수 있다. 수면 패턴은 골관절염과 같은 애완동물에 대한 기저 문제의 중요한 표시자일 수 있다. 일부 소유자는 더 많이 자는 동물이 그저 늙은 나이의 결과라고 가정할 수 있지만, 실제로는, 그것은 발달하는 의학적 상태의 표시자일 수 있다. 예를 들어, 동물은 노는 동안 흥분할 때는 절뚝거리거나 낑낑거리지 않고 더 젊은 개처럼 행동할 수 있지만 추후 그 댓가를 지불할 것이다. 이것은 더 긴 휴식, 일어날 때 뻣뻣함, 및 그들의 정기적 산책을 가는데 저항으로 발현될 수 있다. 더 긴 수면 기간에 대한 다른 이유는 갑상선, 신장 또는 간 질환에 의해 야기될 수 있다. 동물은 또한 강박 행동 장애에 의해 야기된 수면 지장을 갖고 있을 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 수면 패턴은 DMS(301)에 의해 유도되고 소유자 개인적 관찰(312)과 협력될 수 있다.
본 발명의 다른 양상에 의하면, 종적 추론은 웨어러블 디바이스의 제공된 UWB 기술을 사용하여(예를 들어, UWB 디바이스를 사용하여) 결정될 수 있다. 예를 들어, 일 실시형태에 있어서 호흡 모니터링은 휴식 동안 헐떡임, 호흡에 더 복부의 근육을 사용하는 것, 힘든 호흡, 비대칭 호흡, 증가 또는 감소된 호흡률, 쌕쌕거림, 기침 및 숨막힘과 같은 비정상적 징후를 알아낼 수 있다.
UWB 기술을 사용하여 결정될 수 있는 종적 추론의 다른 일례로서, 동물의 심박수가 UWB 디바이스에 의해 시간의 흐름에 따라 모니터링될 수 있다. 심박수 모니터링은, 심장 속도 증가 및 둔화 및 결손 박동을 포함할 수 있는, 증가 또는 감소된 심박수 및/또는 비정상적 리듬을 알아낼 수 있다. 부가적 실시형태에 있어서, 시간의 흐름에 따라 측정된 박출량은 동물(401)의 전반적 적성 레벨을 유도하도록 사용되고 그리고/또는 동물(401)이 그것이 내려가게 야기할 상태를 발달시키고 있음을 나타낼 수 있다.
UWB 기술을 사용하여 결정될 수 있는 종적 추론의 다른 일례로서, 동물의 혈압 변화가 (증가되는 혈압도 그리고 감소되는 혈압도) 모니터링될 수 있다. (예를 들어, 동물(401)이 자고 있거나 아니면 논의되는 바와 같은 낮은 활동 상태에 있을 때 측정될 수 있는) 베이스라인으로부터의 혈압 변화는 다른 심각한 의학적 상태에 이를 수 있는 고혈압 발달의 표시자일 수 있다.
또한, 한 쌍의 온도계를 사용하여, 동물의 심부 체온에서의 변화(증가 및 감소 양자)가 모니터링될 수 있다. 모니터링의 착수에서 결정(되고 추후 논의되는 바와 같이 필요에 따라 조절)될 수 있는 베이스라인 심부 체온으로부터의 심부 체온 변화는 동물(401)의 전반적 건강의 표시자일 수 있다. 예상된 심부 체온 범위로부터의 편차는, 임신 또는 지내기 힘든 환경(예를 들어, 고열 또는 저체온)에 있음과 같은, 전반적 동물 상태에서의 변화 또는 발달하는 건강 문제의 표시자일 수 있다.
위의 실시형태 중 어느 것에 있어서, 수집된 데이터는 시간-종속적 추론을 결정하기 위해 타임-스탬핑될 수 있다. 즉, 다양한 감지 활동을 타임 스탬핑하는 것 및 되돌아볼 수 있는 능력은 부정적 이벤트를 결정하도록 근본-원인 분석을 가능하게 한다(예를 들어, 동물이 잘 걷고 있었지만 그 후 물어오기 했고 이제 절뚝거리고 있다). 더욱, 일부 실시형태에 있어서, 타임-스탬핑은 가능한 결과를 예측하도록 순차로 사용될 수 있는 변화율의 분석도 가능하게 할 수 있다(예를 들어, 동물이 지오-존의 바깥 구역으로 향하여 소정 증가율의 속도로 달려가고 있었고 그리하여 그 존을 위반할 것 같다).
도 13은 웨어러블 디바이스(101) 상에 위치하거나 웨어러블 디바이스(101) 외부에 위치하고 본 발명의 일부 양상에 따라 여기에서 설명된 건강-모니터링 시스템과 함께 사용될 수 있는 일부 센서의 예시적 속성을 개괄하는 테이블(1301)을 제시한다. 구체적으로, (1301)은 (Nm으로 나타낸) 소정 수의 각각의 센서를 나타내는 칼럼(1303), 각각의 센서의 유형을 나타내는 칼럼(1305), 웨어러블 디바이스 대비 센서의 위치를 기술하는 칼럼(1306), 각각의 센서의 일차적 목적을 나타내는 칼럼(1307), 센서의 일반적 카테고리를 기술하는 칼럼(1308), 각각의 센서가 (도 14에 대해 여기에서 설명되는 바와 같이) 마스터 또는 슬레이브 센서로서 역할할 수 있는지 나타내는 칼럼(1309), 각각의 센서의 이차적 목적(있다면)을 나타내는 칼럼(1311)을 포함하고 있다.
예로서, 이러한 실시형태에 있어서 (N1)은 웨어러블 디바이스(101) 상에 위치하는 라이트 미터 및/또는 분광계를 지칭한다. 칼럼(1307)에서 나타낸 바와 같이, 라이트 미터의 일차적 목적은 웨어러블 디바이스(101)(및 그리하여 동물(401)) 주위의 광 레벨을 모니터링하는 것일 수 있다. 더욱, 칼럼(1309)에서 나타낸 바와 같이, 라이트 미터는 슬레이브 센서로서만 역할할 수 있을 뿐이고 그리하여, 이러한 실시형태에서는, 다른 센서를 제어하지 않을 수 있다. 칼럼(1311)에서 나타낸 바와 같이, 라이트 미터는 또한, 여기에서는 (예를 들어, UV 레벨을 감지함으로써) 실내/실외 표시자로서 역할하거나 공기 중의 인근 화학적 서명을 분석하는, 이차적 목적을 가질 수 있다.
도 14는 본 발명의 하나 이상의 실시형태에 따라 도 13에서 제시된 각각의 센서의 예시적 마스터/슬레이브 관계를 나타내는 테이블을 제시한다.
구체적으로, 도 14는 각각의 센서를 식별시키는 로우뿐만 아니라 각각의 센서를 식별시키는 칼럼도 포함한다. 각각의 셀에서의 값은 칼럼 센서에서 식별된 슬레이브에 대해 로우 센서가 마스터 센서일 때의 관계를 식별시키며 이 경우 교차하는 셀은 "X"를 포함한다. 로우 및 칼럼 타이틀에서 동일한 센서의 교차점에서, 셀 값은 똑같은 센서인 경우를 나타내도록 "I"에 의해 식별된다. 흥미롭게도, 일부 구현에 있어서, 각각의 센서는 자신에 대한 마스터로서 역할할 수 있다(예를 들어, 감지된 지시값에 응답하여 스스로 데이터의 추가적 수집을 제어). 이것의 일례는 센서(Nc)로부터의 지시값이 예상된 프로파일 밖에 있는지 식별하는 도 11의 단계(1120)에서 보여주고 있다.
예로서, 열거된 "N3"에 뒤따르는 로우에서의 각각의 "X" 또는 어둡게 된 셀에 의해 나타낸 바와 같이, 일부 실시형태에 있어서 가속도계(N3)는 슬레이브 센서(N1)(라이트 미터), N2(피크 소리), N3(자신, 가속도계), N4(GPS), N5(심폐), N6(온도), N8(와이-파이), N9(블루투스), N10(RF) 및 N11(GSM)에 대한 마스터로서 역할할 수 있다. 더욱, "N3" 아래 칼럼에서의 각각의 "X" 또는 어둡게 된 셀에 의해 나타낸 바와 같이, 일부 실시형태에 있어서 가속도계(N3)는 다른 마스터 센서, 즉 N3(자신, 가속도계), N5(심폐), N13(배터리 세기), 및 N14(모바일 마이크로폰)에 대한 슬레이브로서 역할할 수 있다.
도 15는 다양한 동작 모드 및 다양한 동작 모드에서 각각의 센서가 어떻게 동작할 수 있는지와 관련된다. 칼럼(1501)은 번호에 의해 센서를 식별시킨다. 칼럼(1502)은 센서 유형을 식별시킨다. 칼럼(1503)은 각각의 센서가 프로파일 동작 모드에서 어떻게 동작하는지 식별시킨다. 칼럼(1504)은 각각의 센서가 비행기(RF 라디오 동작하지 않음) 동작 모드에서 어떻게 동작하는지 식별시킨다. 칼럼(1505)은 각각의 센서가 위치 경보 동작 모드에서 어떻게 동작하는지 식별시킨다.
예를 들면, 도 15는 피크 소리 센서, 가속도계, 및 시각 센서(예를 들어, 내부 클록)가 칼럼(1503)에 도시된 바와 같은 프로파일 모드에 있을 때 특정 프로파일 설정에 의해 영향받지 않음을 식별시킨다. 나머지 센서는 프로파일에 기반하여 여러 다른 동작을 가질 수 있다.
비행기 동작 모드(1504)에서, 센서의 대부분은 오프인 한편 피크 소리는 대기 중 상태이고 가속도계, 주변 온도 센서, 및 시각 센서는 온이다. 환언하면, 비행기 모드에서 센서의 동작은 유의미한 전자기 방사를 발생시키는 모든 라디오, 센서, 및/또는 컴포넌트가 불능으로 됨을 식별시킨다.
위치 경보 동작 모드(1505)에서, 라이트 미터, 가속도계, GPS, 와이파이 신호 검출기, 블루투스 신호 검출기, RF 신호 검출기, 및 GSM 신호 검출기 센서를 포함하는, 동물의 위치를 결정하는 것을 도울 수 있는 모든 센서는 온이다. 나머지 센서는 전력을 절약하는 것을 돕도록 턴 오프 될 수 있다. 또한, 배터리 세기 센서는 그것이 전력이 떨어져 가고 있을 때 목걸이에 식별시키도록 위치 경보 모드(1505)에서 온으로 남아 있을 수 있다. 예를 들어, 심폐 센서(n5)는 GPS 센서/라디오(n4), 와이-파이 센서/라디오(n8), 블루투스 센서/라디오(n9), RF 센서/라디오(n10), 및 GSM 센서/라디오(n11)에 유리하게 이들 센서/라디오 중 어느 것이 존재하는지에 종속하여 불능으로 될 수 있다.
도 16a 내지 도 16g는 웨어러블 디바이스(101)에 의해 사용가능한 여러 다른 프로파일에 관한 것이다. 도 16a 내지 도 16g의 각각에 있어서, 칼럼(1601)은 센서 번호를 식별시키고 칼럼(1602)은 센서 유형을 식별시킨다.
도 16a는 소유자에 의해 설정된 정상 모니터링 프로파일에 관한 제1 프로파일(프로파일 0)을 기술하고 있다. 프로파일 유형은 셀(1603A)에서 식별되고 그 타이틀은 셀(1604A)에서 식별된다. 여기서, 하위 임계값(1605A)과 상위 임계값(1606A) 간 범위는 비교적 크게 설정되고, 각각의 센서의 동작 빈도는 비교적 드물고, 그리고 다양한 센서의 지시값에 대한 세밀도는 낮다. 이러한 프로파일은 소유자에 의해 설정된 정상 프로파일의 일례이다. 예를 들면, 도 16a의 프로파일 0 하에 동작하는 프로세서는 가속도계 센서(n3)에 대한 낮은 세밀도를 갖는다. 낮은 세밀도는 가속도계 센서(n3)로부터의 신호에 적용되는 저역 통과 필터의 형태를 취할 수 있다. 저역 통과 필터는 순시 출력이 상위 임계값 위에 있지만 평균 출력이 낮을 때 가속도계 상위 임계값의 트리거링을 소거 및/또는 감축하도록 어느 순시 가속도계 출력 레벨이라도 평활화할 수 있다. 대안으로, 저역 통과 필터는 가속도계(n3)로부터의 신호에서의 어느 잘못된 스파이크라도 감축하도록 평활화 필터(예를 들어, 더 긴 시상수를 갖는 컨벌루션 필터)로 대체될 수 있다. 더욱, 위에서 설명된 필터는 프로세서가 짧은 듀레이션을 갖는 가속도 스파이크에 덜 민감하거나 무시하게 되도록 프로세서의 일부분일 수 있다.
도 16b는 소유자에 의해 설정된 강화된 모니터링 프로파일에 관한 제2 프로파일(프로파일 1)을 기술하고 있다. 프로파일 유형은 셀(1603B)에서 식별되고 그 타이틀은 셀(1604B)에서 식별된다. 여기서, 하위 임계값(1605B)과 상위 임계값(1606B) 간 범위는 도 16a의 프로파일 0의 그것에 비해 좁고, 각각의 센서의 동작 빈도는 비교적 더 빈번하고, 그리고 다양한 센서의 지시값에 대한 세밀도는 높다. 이러한 프로파일은 소유자가 애완동물의 현재 건강에 대해 염려하고 더 많은 정보가 목걸이에 의해 획득되기를 소망하는 경우의 강화된 프로파일의 일례이다. 도 16a의 프로파일 0과는 대조적으로, 프로파일 1은 칼럼(1605B)의 하위 임계값에 대한 트리거 포인트는 더 높고 칼럼(1606B)의 상위 임계값에 대한 트리거 포인트는 더 낮다고 일부에서 보이는 바와 같이 강화된 감도를 갖는다. 또한, 일부 사례에 있어서, 칼럼(1601B)에서의 모니터링 빈도는 더 잦다. 유사하게, 칼럼(1608B)에 보이는 바와 같은 세밀도는 또한 높다. 예를 들면, 가속도계(n3)에 대해, 세밀도는 칼럼(1608B)에서 높음으로 기술되어 있다. 저역 통과 필터의 예에 대해, 필터는 더 높은 주파수 신호의 필터링 레벨을 감축하도록 수정 또는 제거될 수 있다. 평활화 필터의 예에 대해, 시상수(또는 평활화가 일어나는 시간 윈도)는 더 높은 주파수 가속도 신호가 프로세서에 의해 분석될 수 있게 하도록 감축된다. 또한, 도 16a에 대해 설명된 바와 같이, 필터는 프로세서가 현재 프로파일에 기반하여 다양한 센서의 출력에 그것이 얼마나 민감하게 되는지 내부적으로 조절하도록 프로세서의 일부분일 수 있다.
도 16c는 수의사에 의해 설정된 정상 모니터링 프로파일에 관한 제3 프로파일(프로파일 2)을 기술하고 있다. 프로파일 유형은 셀(1603C)에서 식별되고 그 타이틀은 셀(1604C)에서 식별된다. 여기서, 하위 임계값(1605C)과 상위 임계값(1606C) 간 범위는 비교적 크게 설정되며 심지어 일부 센서는 수의사가 센서로부터의 지시값을 필요로 하지 않을 수 있으므로 사용되지 않고, 각각의 센서의 동작 빈도는 비교적 드물고, 그리고 다양한 센서의 지시값에 대한 세밀도는 낮다. 이것은 수의사가 (예를 들어, 검진에 대비하여) 일반적 모니터링의 기능으로서 또는 베이스라인을 확립하도록 애완동물의 현재 건강을 모니터링하고 있을 수 있는 경우의 프로파일의 일례이다.
도 16d는 수의사에 의해 설정된 강화된 모니터링 프로파일에 관한 제4 프로파일(프로파일 3)을 기술하고 있다. 프로파일 유형은 셀(1603D)에서 식별되고 그 타이틀은 셀(1604D)에서 식별된다. 여기서, 하위 임계값(1605D)과 상위 임계값(1606D) 간 범위는 비교적 좁게 설정되고, 각각의 센서의 동작 빈도는 비교적 빈번하고, 그리고 다양한 센서의 지시값에 대한 세밀도는 높다. 재차 여기서, 일부 센서는 수의사가 그들 센서로부터의 지시값을 필요로 하지 않을 수 있으므로 불능으로 된다. 예를 들면, 이러한 프로파일은 수술/시술 이전에 동물에게 최근 극적 이벤트가 일어나지 않았음을 보장하도록 수술 또는 시술(예를 들어, 동물이 마취되어 있으면서 치아 세정)이 동물에 대해 수행되기 전에 사용될 수 있다.
예를 들면, 이러한 프로파일은 수술로부터 유발되는 합병증의 가능성에 대해 모니터링하도록 수술 후에 또는 시술 후에 사용될 수 있다. 동물을 모니터링할 필요성의 레벨에 기반하여, 정보가 수의사에게 제공되는 레이트는 다음과 관련된 바와 같이 도 22의 예에 따라 더 수정될 수 있다.
A. 웨어러블 디바이스에 의해 이벤트의 식별 그리고 그들 이벤트를 수의사에게 업로드,
B. 센서로부터의 원시 데이터의 로깅 그리고 로깅된 데이터를 수의사에게 일괄 업로드, 또는
C. 수의사에게 원시 데이터의 계속적 업로드.
위 설명 및 도 22의 설명에 대해, 식별된 이벤트 및/또는 원시 데이터를 수의사에게 업로드하는 것은 웨어러블 디바이스로부터 원격 디바이스로의(예를 들면, 웨어러블 디바이스와 동일한 로컬 와이-파이 네트워크 상의 컴퓨터로의) 직접 전송일 수도 있고, 웨어러블 디바이스로부터 후에 수의사에게 포워딩하는(또는 웨어러블 디바이스로부터의 식별된 이벤트 및/또는 원시 데이터에 액세스하도록 수의사에게 이용가능하게 하는) DMS로의 간접 전송일 수도 있다. 더욱, DMS는 웨어러블 디바이스로부터의 원시 데이터 및 가능하게는 디바이스-유도된 이벤트로부터 이벤트를 더 유도할 수 있다. DMS-유도된 이벤트는 수의사에게 더 제공되거나 소망에 따라 수의사에 의한 뷰잉에 이용가능하게 될 수 있다.
도 16e는 수의사에 의해 설정된 바와 같은 제1 특정 증상 유형에 대한 모니터링 프로파일에 관한 제5 프로파일(프로파일 4)을 기술하고 있다. 프로파일 유형은 셀(1603E)에서 식별되고 그 타이틀은 셀(1604E)에서 식별된다. 여기서, 하위 임계값(1605E)과 상위 임계값(1606E) 간 범위는 비교적 좁게 설정되고, 각각의 센서의 동작 빈도는 비교적 빈번하고, 그리고 다양한 센서의 지시값에 대한 세밀도는 일부 센서에 대해서는 높지만 다른 일부에 대해서는 낮다. 이러한 프로파일에서, 수의사는 다른 센서에 비해 일부 센서로부터의 값에 집중하고 있다. 예를 들면, 수의사는 "항상 온"인 가속도계 빈도 샘플링 및 "높음"인 세밀도에 기반하여 걸음걸이-관련 문제에 대해 모니터링하고 있을 수 있다.
도 16f는 수의사에 의해 설정된 바와 같은 제2 특정 증상 유형에 대한 모니터링 프로파일에 관한 제6 프로파일(프로파일 5)을 기술하고 있다. 프로파일 유형은 셀(1603F)에서 식별되고 그 타이틀은 셀(1604F)에서 식별된다. 여기서, 하위 임계값(1605F)과 상위 임계값(1606F) 간 범위는 비교적 좁게 설정되고, 각각의 센서의 동작 빈도는 비교적 빈번하고, 그리고 다양한 센서의 지시값에 대한 세밀도는 일부 센서에 대해서는 높지만 다른 일부에 대해서는 낮다. 프로파일 4의 그것과는 대조적으로 이러한 프로파일에서, 수의사는 도 16e의 프로파일 4의 중요한 센서와는 다른 센서로부터의 값에 집중하고 있다. 여기서, 수의사는 심폐 센서(n5) 빈도가 매분 지시값을 획득하도록 설정되며 그 세밀도가 높음으로 설정되는 것에 의해 심폐-유형 증상 또는 유사한 증상 세트에 대해 모니터링하고 있을 수 있다.
도 16g는 수의사에 의해 설정된 강화된 모니터링 프로파일에 관한 제7 프로파일(프로파일 6)을 기술하고 있으며 이 경우 일부 센서는 그들의 표준 간헐적 사용과는 달리 계속적으로 동작되고 있다. 프로파일 유형은 셀(1603G)에서 식별되고 그 타이틀은 셀(1604G)에서 식별된다. 여기서, 하위 임계값(1605A)과 상위 임계값(1606A) 간 범위는 비교적 좁게 설정되고, 각각의 센서의 동작 빈도는 그 중요도에 종속한다. 중요하지 않은 그들 센서에 대해, 그것들은 동작되고 있지 않고 대조적으로 다른 센서는 계속적으로 동작되고 있다. 예를 들면, 이러한 프로파일은 동물이 수술로부터 회복하고 있고 수의사가 각각의 활력 징후/생리 징후에 대한 개개의 센서가 별개로 부착되게 함으로써 동물에 스트레스를 주는 것 없이 동물의 활력 징후/생리 징후의 계속적 지시값을 소망할 때 사용될 수 있다. 대안으로, 이러한 프로파일은 동물이 중대한 상태에 있고 끊임없이 모니터링되는 상태에 있을 때 사용될 수 있다. 이러한 프로파일에서, 일부 항목은 병원에 머무를 때 그것들이 관련 있지 않으므로 모니터링되지 않는다. 예를 들면, 센서(n6)를 통하여 주변 온도를 모니터링하거나 센서(n4)로 GPS 신호에 대해 모니터링하는 것은 필요하지 않다. 도 16g의 이러한 프로파일은 수의사가 보통은 동물에 개별적으로 부착될 별개로 부착되는 개개의 센서 대신에 웨어러블 디바이스(101)를 사용 가능하게 한다.
도 18은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 모니터링 디바이스가 부착되는 동물의 품종 정보에 기반하여 다양한 센서 프로파일이 어떻게 수정될 수 있는지의 일례를 보여주고 있다. 구체적으로, 칼럼(1801)은 동물의 품종의 유형에 기반하여 프로세싱할 때 감도가 조절 또는 수정될 수 있는 그들 센서를 식별시키고 있다. 예를 들면, 심폐 센서(n5)에 대한 상위 및 하위 임계값은 높은 평균 심박수를 갖는 품종에 대해서는 상향 그리고 낮은 평균 심박수를 갖는 품종에 대해서는 하향 조절될 수 있다.
도 18은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 웨어러블 디바이스의 여러 다른 동작 모드를 갖는 일 실시형태를 도시하고 있다. 이러한 실시형태에 있어서, 웨어러블 디바이스는 3개의 동작 모드: 프로파일 모드(1802), 비행기 모드(1803) 및 위치 경보 모드(1804) 중 하나에서 동작한다. 동작 모드 집합은 그룹(1801)으로서 도시되고 프로파일 집합은 그룹(1802)으로서 도시되어 있다. 이러한 실시형태에서는, 2개의 프로파일이 웨어러블 디바이스에서 구현될 수 있다: 소유자 프로파일(1805) 및 수의사/제3자 프로파일(1806). 동작 모드의 선택에 기반하여, 웨어러블 디바이스(1807)는 동작 모드의 세목에 의해 지정된 바와 같이 동작한다. 마지막으로, 원격 데이터 관리 시스템에 무슨 컨텐트를 언제 업로드할지의 동작 모드에서의 지정에 기반하여, 웨어러블 디바이스(1807)는 동작 모드에 따라 컨텐트를 업로드한다.
예를 들면, 프로파일 동작 모드(1802)에서, 이러한 동작 모드(및 옵션으로서 특정 프로파일)는 웨어러블 디바이스(1807)로부터의 컨텐트가 일괄하여 원격 데이터 관리 시스템(1808)에 업로드되어야 함을 식별시킨다. 다음으로, 비행기 동작 모드(1803)에서, 모든 라디오 송신 기능은 비행기 동작 모드(1803)에 있는 동안 불능으로 되므로, 동작 모드(1803)에 있는 동안 수집된 컨텐트는 웨어러블 디바이스(1807)에 저장되고 후속하여 비행기 모드(1803)로부터 나오게 스위칭될 때만 원격 데이터 관리 시스템(1808)에 업로드된다. 더욱, 위치 경보 동작 모드(1804)에서 동작하고 있을 때, 컨텐트 정보가 원격 데이터 관리 시스템(1808)에 업로드된다. 예를 들면, 소유자가 가능한 빨리 동물의 위치를 찾아내려고 시도하고 있는 일례에 있어서, 위치 컨텐트는 계속적으로 원격 데이터 관리 시스템(1808)에 업로드될 수 있다. 웨어러블 디바이스로부터 업로드된 데이터는 GPS 수신기 센서로부터의 위치 정보 및/또는, 그저 타임 스탬핑된 IP 주소의 리스트 등을 저장하는, 와이-파이 액세스 포인트의 IP 주소 및/또는 수신된 셀 타워 신호 세기로부터의 삼각측량 정보를 포함할 수 있다. 데이터의 업로딩은 실시간일 수도 있고 일괄될 수도 있다. 와이-파이 액세스 포인트를 모니터링하는 것에 대해, 웨어러블 디바이스(101)는 종일(또는 다른 간격 내내) 방문한 위치(또는 근사 위치)의 리스트를 제공하도록 (그리하여 웨어러블 디바이스가 종일 어디에 방문했었는지의 브레드크럼 정보를 제공하도록) 시간의 흐름에 따라 조우한 다양한 액세스 포인트를 파악하고 그들 액세스 포인트의 리스트를 업로드할 수 있다.
도 19a 및 도 19b는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 동작 모드가 도 18의 실시형태에 기반하는 프로파일보다 우선하는 순서를 도시하고 있다. 도 19a 및 도 19b에서 사용되는 바와 같이, "스위치"는 하드웨어 스위치, 소프트웨어 스위치 또는 양자의 조합일 수 있다. 하드웨어 스위치는 도 18에서 설명된 동작 모드 중 하나의 선택을 가능하게 하는 웨어러블 디바이스 상에 로컬 위치하는 스위치일 수 있다. 소프트웨어 스위치는 도 18의 동작 모드 및/또는 프로파일 중 하나로 옮기라는 웨어러블 디바이스로의 원격 조작 커맨드이다. 소프트웨어 스위치는 소유자, 수의사 및 또는 제3자에 의해 조작될 수 있다. 예를 들면, 공항 요원이 제3자를 포함하는 그룹에 포함될 수 있으며 이 경우 공항 요원은 웨어러블 디바이스에 액세스하여 그것을 비행기 동작 모드(1803)로 설정할 수 있을 수 있다. 하드웨어와 소프트웨어 스위치의 조합은 디바이스가 하드웨어 스위치 동작(내부 가속도계에 의해 감지된 디바이스의 더블 탭 또는 실제 스위치)에든 소프트웨어 스위치 동작에든 응답할 수 있게 한다. 예를 들면, 외부 하드웨어 스위치는 목걸이/하니스(402)의 일부분으로서 또는 웨어러블 디바이스(101) 상의 하나 이상의 위치에, 예를 들면, 도 5의 웨어러블 디바이스(101) 상의 위치 A-C에 위치하고 있을 수 있다. 여기서, 하드웨어 스위치는 위치 H 및 I에서의 걸쇠(505)의 각각의 부분이고 걸쇠(505)의 그 부분들을 함께 잠금으로써 동작될 수 있다.
도 19a는 비행기 모드 스위치(1901)가 가장 높은 우선 레벨을 갖는 쓰이지 않게 된 순서를 보여주고 있다. 다음으로, 위치 경보 스위치(1902)는 제2 높은 우선 레벨을 갖는다. 제3으로, 가장 낮은 우선 레벨은 소유자 프로파일(1904) 및 수의사/제3자 프로파일(1905)을 포함하는 프로파일 그룹(1903)에서의 프로파일이다.
도 19b는 도 19a의 스위치의 동작에 기반하는 여러 다른 동작 모드를 보여주고 있다. 우선, 비행기 모드 스위치가 온이면, 그때 웨어러블 디바이스는 비행기 모드(1907)에서 동작한다. 비행기 모드 스위치가 오프(1906)이면, 그때 웨어러블 디바이스는 위치 경보 스위치의 상태를 살펴본다. 위치 경보 스위치가 온이면, 그때 웨어러블 디바이스는 위치 경보 동작 모드(1909)에서 동작한다. 위치 경보 스위치가 오프(1908)이면, 그때 웨어러블 디바이스는 프로파일 모드(1910) 중 하나에서(예를 들면, 소유자 프로파일(1911) 또는 수의사/제3자 프로파일(1912)에서) 동작한다.
도 20은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 도 18의 실시형태의 동작 모드를 대체하는 프로파일을 포함하는 여러 다른 프로파일을 갖는 대안의 실시형태를 도시하고 있다. 프로파일(2001)은 비행기 프로파일(2004), 위치 경보 프로파일(2005), 소유자 프로파일(2002), 및 수의사/제3자 프로파일(2003)을 포함한다. 프로파일(2001)로부터의 선택된 프로파일은 (도 18의 동작 모드/프로파일과 유사하게) 웨어러블 디바이스(2006)가 어떻게 동작하고 데이터를 원격 데이터 모니터링 시스템(2007)에 업로드하는지 좌우한다.
도 21a 및 도 21b는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 하나 이상의 스위치에 의한 프로파일 선택의 옵션을 갖는 도 20의 실시형태의 여러 다른 프로파일의 조합을 보여주고 있다. 도 21a 및 도 21b는 하드웨어/소프트웨어/조합 스위치(스위치는 도 19a 및 도 19b에 대해 설명되었음)에 의해 지정되는 프로파일을 기술한다. 도 21a에서, 프로파일 집합(2101)은 소유자 프로파일(2102), 수의사/제3자 프로파일(2103), 비행기 모드 프로파일(2104) 및 위치 경보 프로파일(2105)을 포함한다. 도 21b는 프로파일 중 적어도 일부를 지정하는 위치 모드 스위치 및 비행기 모드 스위치를 갖는 프로파일 집합(2110)을 보여주고 있다. 예를 들면, 비행기 모드 스위치(2112)가 온이면, 웨어러블 디바이스는 비행기 모드 프로파일(2113)에서 동작한다. 비행기 모드 스위치가 오프(2111)일 때, 위치 경보 스위치 상태가 체크된다. 위치 경보 스위치가 온(2115)이면, 웨어러블 디바이스는 위치 경보 프로파일(2118)에서 동작한다. 위치 경보 스위치가 오프(2114)이면, 웨어러블 디바이스는 (소유자 및/또는 수의사/제3자에 의해 별개로 지정된 바와 같은) 소유자 프로파일(2116) 또는 수의사/제3자 프로파일(2117) 중 하나에서 동작한다.
도 22는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 프로파일이 웨어러블 디바이스에서는 물론 DMS에서도 어떻게 선택될 수 있는지의 일례를 보여주고 있다. 웨어러블 디바이스(2201)가 DMS(2213)에 대비하여 도시되어 있다. 단계(2202)에서는, 초기 프로파일이 웨어러블 디바이스(2201)에 대해 설정된다. 단계(2203)에서는, 센서 또는 센서 조합이 여기에서 설명된 바와 같은 하나 이상의 임계값을 초과하였는지 결정된다. 예이면, 그때 웨어러블 디바이스는 단계(2204)에서 도시된 바와 같이 다른 프로파일 또는 동작 모드로 변경하도록 그 자신의 프로파일을 수정한다. 또한, 단계(2203)로부터 아래로 뻗은 예 화살표에 의해 나타낸 바와 같이, 유도된 이벤트는 단계(2205)에서 DMS에 업로드될 수 있거나, 원시 데이터는 단계(2206)에서 도시된 바와 같이 일괄로 DMS에 업로드될 수 있거나, 또는 원시 데이터는 새로운 프로파일 또는 새로운 동작 모드에 종속하여 단계(2207)에서 DMS에 계속적으로 업로드될 수 있다. 단계(2203)로부터 아니오면, 유도된 이벤트는 단계(2205)에서 DMS에 업로드될 수 있거나, 원시 데이터는 단계(2206)에서 도시된 바와 같이 일괄로 DMS에 업로드될 수 있거나, 또는 원시 데이터는 현재 프로파일 또는 현재 동작 모드에 종속하여 단계(2207)에서 DMS에 계속적으로 업로드될 수 있다.
다음으로, 웨어러블 디바이스(2201)로부터의 컨텐트는 단계(2208)에서 DMS(2213)에서 수신된다. 단계(2209)에서, 데이터는 (예를 들면, 데이터베이스(2210)에 의해 나타낸 바와 같이 동적 또는 고체-상태 메모리를 갖는 하나 이상의 서버에서의 데이터베이스에) 저장되고 후속하여 분석된다. 단계(2211)에서 경보가 분석된 데이터로부터 트리거링되면, 그때 DMS(2213)는 단계(2211)에서 결정된 경보 레벨에 따라 다른 프로파일 또는 동작 모드로 변경하도록 웨어러블 디바이스(2201)에 명령한다. 대안으로, 단계(2211)로부터 아니오면, 경보가 결정되지 않았고 DMS(2213)는 단계(2208)에서 웨어러블 디바이스(2201)로부터의 컨텐트에 대해 계속 모니터링한다.
도 23은 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 다양한 센서로부터의 출력이 어떻게 소정 시간 간격 동안 저장되고 그 후 폐기될 수 있는지의 일례를 도시하고 있다. 도 23은 가속도계(2301), 광 센서(2302) 및 소리 센서(마이크로폰)(2303)로부터의 신호에 대한 과거 이력을 보여주고 있다. 이러한 예에 있어서, 가속도계(2301)로부터의 예전 지시값(2309)은 가속도계 임계값 레벨{임계값(가속도)} 아래에 있었다. 그렇지만, 더 최근에, 가속도계로부터의 신호는 {임계값(가속도)} 위에 있는 레벨(2308)로 상승하였다.
위에서 설명된 바와 같이, 프로세서(100)는 그때 다른 센서로부터의 이전 지시값을 평가할 수 있다. 광 센서(2302)로부터의 이전 값이 평가된다. 광 센서(2302)로부터의 값의 최근 이력을 되돌아보면, 지시값은 원래는 광 임계값{임계값(광)} 아래에 있는 레벨(2311)에 있었다. 그렇지만, 더 최근에, 광 레벨은 (2310)에서의 레벨로 상승하였다. (2310)에서의 이러한 레벨은 광 임계값{임계값(광)} 위에 있으므로, 광 센서로부터의 값은 가속도계(2301)에 의해 검출되었을 수 있는 이벤트를 확증한다. 소리 레벨에 대해, 예전의 소리 레벨 지시값은 소리 임계값{임계값(소리)} 아래에 있는 레벨(2315)에 있었다. 더 최근에, 소리 레벨은 소리 임계값{임계값(소리)} 위에 있는 레벨(2314)로 상승하였다. 여기서, 소리 센서로부터의 출력도 가속도계(2301)에 의해 검출되었을 수 있는 이벤트를 확증한다.
광 센서(2302) 및 소리 센서(2303) 양자에 대해, 소정 시간 간격 동안 도달되었던 임계값 위 최대값과는 다른 개개의 신호 값은 시간 윈도 동안 임계값에 도달한 신호보다 덜 관련 있다. 다르게 말하면, 광 신호가 센서 지시값(2310)에 대해 광 임계값{임계값(광)} 위에 있다고 결정되고 나면, 레벨(2312)과 레벨(2313) 사이의 다른 지시값은 이러한 임계값 분석에 대해 고려되지 않는다. 유사하게, 소리 임계값이 이미 충족되었으므로 소리 레벨(2316, 2317) 사이의 변량은 소리 임계값 레벨{임계값(소리)}을 넘어선 소리 레벨(2314)보다 덜 관련 있다.
마지막으로, 도 23은 무의미한 신호 지시값이 저장장치(105) 및/또는 프로세서(100)의 메모리로부터 덤핑되는 데이터 덤프 포인트(2305, 2306, 2307)를 도시하고 있다. 흥미롭게도, 데이터 덤프 포인트(2305, 2306, 2307)는 현재로부터 동일한 시간 윈도에 있을 필요가 없다. 그보다는 각각은 신호 레벨이 유지되고 있는 그 자신의 별개 윈도 길이를 가질 수 있다.
도 24는 본 발명의 하나 이상의 양상에 따라 마이크로파 방사측정법 및 마이크로파 온도측정법을 포함하는 심부 체온을 모니터링하기 위한 여러 다른 기술의 일례를 도시하고 있다. 예를 들면, 심부 체온(2401)은 다른 소스로부터의 에너지가 심부 체온을 결정하도록 사용되는 마이크로파 방사측정법(2402)을 포함하는 수동적 기술을 통해 결정될 수 있다. 또한, 마이크로파 온도측정법(2403)을 포함하는 능동적 기술이 심부 체온을 결정하도록 사용될 수 있다. 이들 2개의 예에 대해, 별개의 안테나가 상태(2404)에 의해 도시된 바와 같이 초-광대역 디바이스(UWB) 및 마이크로파 방사측정법/온도기록법 심부 체온 결정 시스템에 사용될 수 있다. 대안으로, 단일 안테나가 UWB와 심부 체온 결정 디바이스 간 공유될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 스위치는 상태(2405)에 의해 도시된 바와 같이 마이크로파 방사측정법/온도기록법 심부 체온 결정 시스템에서 UWB에 공유 안테나를 교번 접속시키도록 사용될 수 있다.
페어링된
온도계 및 심부 체온 추정
2개의 디지털 온도계가 대상물 상의 밴드의 존재를 결정하고, 대상물 상의 밴드의 상대적 위치를 결정하고, 그리고 대상물의 심부 체온을 추정하도록 사용될 수 있다.
온도계 중 하나는 유닛의 하우징의 전면(외향 표면) 상에 위치하고 동물의 전방에서 직접 주변 온도의 지시값을 나타내도록 설계된다. 다른 온도계 센서는 내측 목걸이 위치(내향 표면) 상에 위치한다. 정확한 추세에 대해 심부 체온을 추정하는 경우에, 바람직한 시간은 동물이 깊은 수면으로부터 깨기 전에 아침에 약 2시간이다. 이것은 보통 밑바닥이라고 기술되는 시간 기간이다. 대안으로, 유용한 시간 기간은 낮은 활동, 서파 수면 위상 동안이다.
동물이 적시에 측정되고 있음을 보장하기 위해, 사용자/동물의 프로파일이 체크된다. 예를 들면, 일부 동물은 그들의 소유자의 수면 습관을 따르므로, 그 소유자가 자정부터 오전 8시까지 일하는 동물로부터 오전 4시에 온도 지시값을 취하는 것은 소유자가 잠들어 있고 동물 역시 잠들어 있는 때보다 덜 유용할 것이다.
다음으로, 가속도계는 동물이 어떤 시간 동안 정지해 있었고 깊은 수면의 징후(예를 들어, 서파 수면)를 나타내 보이고 있었음을 확인해 주도록 체크된다. 이것은 가속도계가 낮은 활동을 보여준 시간 기간을 체크하고 그리고/또는 한결같은 리듬 호흡 및/또는 헐떡임을 검출하는 다른 센서(예를 들어, 마이크로폰)를 사용함으로써 행해질 수 있다. 또한, 동물은, 엎드려 있는 (복장 횡와) 위치에 있는 동안, 피부 및 근육이 이완되고 나면 목걸이를 채워 버릴 것이고 대부분의 경우에 목걸이는 경부의 전면에 맞대어 밀려 올려질 것이라고 예상된다.
많은 개들은 그들의 흉부를 대고 (엎드려, 복장 횡와) 자서, 체온 센서와 경부 조직 간 최대 접촉을 가능하게 한다. 목걸이-측 온도 센서가 평형에 도달하고 나면, 그 지시값은 다른 정보(예를 들어, 현지에 대한 외부 RSS 날씨 피드) 중에서도 주변 온도 센서의 지시값에 비교된다.
제1 계산값은 주변 온도의 범위에 기반한다. 그것이, 예를 들면, 화씨 65도 내지 75도의 온도 범위 내에 들면, 주변 온도 계수는 일반적으로는 필요하지 않을 수 있다. 제2 계산값은 개의 품종에 기반한다. 품종을 모르면, 그때 프로파일은 그것이 짧은 털 동물인지 긴 털 동물인지에 관해 참고될 것이다. 이러한 제2 계수는 내측 목걸이 온도계로부터의 지시값을 동물의 추정된 심부 체온으로까지 올릴 것이다.
일부 경우에 있어서, 센서는 반복된 교정을 필요로 하지 않을 수 있다(예를 들면, Analog Devices사로부터의 ADT7420 참조). 이러한 데이터를 수집하는 목적은 멀티-폴드이다. 송곳니 환자 상의 체온을 수집하는 가장 공통적 수단은 직장 온도측정법을 통해서이다. 가정 환경에서 직장 온도측정법 없이 송곳니 환자의 체온을 추정하고 그 정보를 수의사에게 그리고 소유자에게 중계할 수 있으면, 질병의 증상(또는 저체온증 또는 저체온증을 포함하는 다른 상태)을 조기에 검출할 수 있을 수 있다. 일부 환자는 (공격, 직장 질환 등에 기인하여) 직장 온도측정법에 대한 후보가 아니다. 비-침습적 접근법으로부터 신뢰할만한 심부 체온을 획득하는 것은 이러한 핵심 활력 징후의 쉬운 포착을 가능하게 한다.
더욱, (화씨 20도의 주변 온도 및 화씨 85도의 심부 체온 지시값과 같이) 동물이 지내기 힘든 환경에 있고 그 심부 체온이 빨리 변화하고 있으면, 소유자는 저체온증의 위험에 대해 경보를 받을 수 있다.
심부 체온을 모니터링하기 위한 기술은 보통은 동물의 특정 파라미터 및 센서의 유형 및 위치결정 양자에 대해 조절될 필요가 있을 데이터를 초래한다. 센서의 위치결정에 기인하는 심부 체온에 대한 조절은 바람직하게는 동물이 센서를 포함하는 디바이스를 착용하고 있는 초기 시간 프레임(예를 들면, 처음 1, 5, 10 또는 24 시간 등)에서 성취될 수 있다.
다음 식은 심부 체온 결정에 사용될 수 있다:
여기서:
T외부는 외향 온도계로부터의 온도
T내부는 내향 온도계로부터의 온도
A는 외향 온도계에 대한 스케일링 조절자
B는 외향 온도계에 대한 오프셋
C는 내향 온도계에 대한 스케일링 조절자
D는 내향 온도계에 대한 오프셋
전형적 실내 온도(예를 들면, 65-75℉)에 대해, T외부 컴포넌트로부터의 조절은 필요하지 않을 수 있다(A는 A x T외부가 1이 되도록 T외부의 역수일 수 있고 B = 0이다). 다음으로, C 조절자는 품종, 털 길이, 나이, 동물의 의학적 상태 및 다른 인자에서의 심부 체온 변화를 설명하도록 1의 위 및 아래에서 작은 값 범위(예를 들어, .90 내지 1.10)에 있을 수 있다. D 오프셋은 온도 T내부와 실제 심부 체온 간 오프셋을 설명하도록 사용될 수 있다. 그래서, 예를 들면, 동물의 심부 체온이 102.5℉이고 T내부(또는 {C x T내부})가 95.5℉이면, 오프셋 D은 7.0℉일 것이다.
65℉ 아래의 온도에 대해, {(C x T내부) + D}에 대한 조절은 동물의 털을 통해 방사되고 있는 더 적은 열을 설명하도록 필요할 수 있다. 이러한 경우에, {(C x T내부) + D}는 T외부에서의 강하에 따라 선형으로 증가될 수 있다. 대안으로, {(C x T내부) + D} 추정값은 지수함수적 비율로 증가될 수 있다. 그래서, 예를 들면, 60℉에서, (A x T외부) 컴포넌트에서의 증가는 {(C x T내부) + D}의 2% 증가를 초래할 수 있고, 50℉에서, (A x T외부) 컴포넌트에서의 증가는 {(C x T내부) + D}의 5% 증가를 초래할 수 있고, 그리고 40℉에서, (A x T외부) 컴포넌트에서의 증가는 10% 증가일 수 있다. {(C x T내부) + D}에 대한 관련된 감소 조절은 주변 온도가 75℉ 위로 상승하는 것에 기반하여 이루어질 수 있다.
내부 대향 온도계 및 온도 조절에 대해, 센서의 위치결정에 대한 심부 체온 조절은 일반적으로 모니터링되고 있는 동물의 품종 평균 온도에 대해 행해지고 활동 및 휴식 위치 양자에서의 동물로부터의 센서의 물리적 배치에 부분적으로 기인한다. 예를 들어, 센서를 포함하고 있는 디바이스와 동물의 활동 및 휴식 상태 양자에서 동물 상의 그 물리적 위치(예를 들어, 경부 또는 몸통)의 꽉 조임은 수신되고 있는 심부 체온 데이터에 영향을 미칠 수 있다. 심부 체온을 정확하게 모니터링하기 위해, 센서로부터 수신되는 데이터의 수학적 조절이 센서의 물리적 위치에 기반하여 필요할 수 있다. 대안으로, 심부 체온의 품종 수락가능한 범위의 수학적 조절은 센서로부터 실제 수신되고 있는 데이터와 상관하도록 이용될 수 있다. 본 발명의 다른 양상에서는 센서 데이터 또는 수락가능한 심부 체온 범위의 다른 등가 수학적 조절이 유사하게 이용될 수 있다.
센서 위치결정에 대한 조절에 부가하여, 심부 체온 데이터는 또한 모니터링되고 있는 동물의 특정 형질에 기인하여 수학적으로 조절될 필요가 있을 수 있다. 예를 들어, 개개의 동물의 특정 형질은 센서로부터 수신되는 심부 체온 데이터의 부가적 조절을 필요로 할 수 있다. 예를 들어, 이들 수학적 조절은 미리 결정된 온도 오프셋 D 또는 조절 C의 부분에 동물에 대한 특정 형질 인자의 승산 결과의 합산을 통해 성취될 수 있다. 특정 동물 형질 인자는, 특히, 품종, 털 두께, 털 길이, 나이, 성별, 임신 상황, 수유, 월경, 및 중성화 상황을 포함할 수 있다. 이들 특정 형질 인자는 일반적으로는 또한 이용되고 있는 특정 정도 정보에 기반하여 -5 내지 5% 범위에 이를 수 있다. 예를 들어, 5살, 암컷 그리고 임신한 블랙 래브라도는 다음의 특정 동물 형질 인자 조절자를 가질 수 있다: (1) 블랙 래브라도 +0.5% (2) 임신 +0.2%; (3) 나이 -0.4% 그리하여 +0.3%의 총 조절자를 내놓는다. 더욱, 이들 조절자는 조절자 C의 수정에 비할 때 오프셋 D의 부분으로서 실제 정도 오프셋으로서 적용될 수 있다.
대안으로, 심부 체온의 수락가능한 범위의 수학적 조절은 센서로부터 실제 수신되는 데이터와 상관하도록 유사하게 이용될 수 있다. 본 발명의 다른 양상에서는 센서 데이터 또는 수락가능한 심부 체온 범위의 다른 등가 수학적 조절이 유사하게 이용될 수 있다.
예를 들면, 위의 식(1)은 다음과 같이 내부 온도계의 지시값이 다양한 인자에 의해 조절됨에 따라 아래 식(2)으로서 캐스팅될 수 있다:
여기서:
T내부는 내향 온도계로부터의 온도
X대략은 외향 온도계로부터의 지시값에 기반하는 가능한 조절 및 오프셋(위의 오프셋 D에 대응)을 포함하는 대략적 조절자
Y미세는, 예를 들면, 나이(나이에 따라 감소), 품종(+ 또는 -), 털 길이(털 길이 또는 밀도에 따라 증가), 성별, 변한 상황(온전한 것이 중성화된 것보다 더 따뜻함), 월경, 임신, 수유, 병/질병(일반적으로는, 매우 아파서 정상 온도보다 더 낮게 야기하지 않는 한, 더 높음)을 포함하는 온도 조절 조건과 관련한 미세한 조절자.
소유자의 사용자 인터페이스
도 25 및 도 26은 컴퓨터 또는 스마트폰 상에 디스플레이될 수 있는 바와 같은 소유자의 사용자 인터페이스의 예시적 예를 도시하고 있다. 소유자 건강 및 호조 대시보드는 소유자가 센서 데이터 및 DMS 유도된 데이터로부터의 동물에 관한 모든 추세 정보를 한 곳에서 볼 수 있게 한다.
도 25는 본 발명의 양상에 따라 모니터링되는 동물의 다양한 정보 및 상태의 디스플레이(2501)를 도시하고 있다. 디스플레이는 웨어러블 디바이스(101)로부터는 물론 수의사로부터의 컨텐트로부터도 끌어낸 정보를 포함한다. 예를 들면, 수의사로부터의 정보는 다음 스케줄링된 약속 컨텐트(2502) 및 무슨 약이 다음에 만료하는지 및 만료일의 식별을 포함한다. 이러한 정보는 수의사와의 약속을 지키도록 사용자에게 상기시키는 것을 도울 수 있다.
다음으로, 디스플레이(2501)는 동물과 관련 있는 전반적 추세였던 순시 활력 징후/생리 징후 형태의 웨어러블 디바이스 및/또는 DMS로부터의 컨텐트를 포함한다. 예를 들면, 디스플레이(2501)는 활동(2505), 수면(2506), 수분공급(2507), 식습관(2508), 스트레스(2509), 심부 체온(2510), 체중(2511), 심박수(2512) 및 호흡수(2513)의 그래픽 표시자를 포함한다. 다음의 항목은 웨어러블 디바이스로부터의 순시 활력 징후/생리 징후와 관련된다: 심부 체온(2510), 심박수(2512) 및 호흡수(2513).
활력 징후와는 대조적으로, 다음의 항목은 그것들이 여러 다른 센서로부터의 컨텐트를 편입하고 시간의 흐름에 따른 건강-관련 활력 징후/생리 징후 및/또는 활동의 추적을 포함할 수 있게 되도록 웨어러블 디바이스-유도된 이벤트 또는 DMS-유도된 이벤트와 관련된다: 활동(2505), 수면(2506), 수분공급(2507), 식습관(2508), 스트레스(2509) 및 체중(2511).
예시의 목적으로, 이들 항목의 그래픽 디스플레이의 각각은 디스플레이되는 항목의 상태에 기반하여 화살표가 다이얼의 일측으로부터 타측으로 피벗팅하는 다이얼로서 도시되어 있다(예를 들어, 녹색 구역은 염려 없음을 나타내고, 황색 구역은 주의를 나타내고, 적색 구역은 그 개개의 항목에 대해 염려를 나타낸다).
도 26은 본 발명의 양상에 따라 그 특정 동물에 대한 활동 레벨을 도시하고 있다. 소유자 레벨 상세 스크린은 소유자가 대시보드로부터의 특정 항목에 대해 드릴 다운 하고 목표, 경보, 권고, 및 더 상세한, 장기간 분석 정보를 검토할 수 있게 한다. 예를 들면, 도 26의 디스플레이(2601)는 동물의 식별(2602), 상세 스크린에 대한 현재 표시자(2603)(이러한 예에서는, 동물의 활동), 및 웨어러블 디바이스(101) 및 또는 DMS(301)에 의해 결정된 경보(이러한 예에서는 동물이 2일 연속 산책을 놓쳤음과 산책을 놓쳤을 때의 일자 및 시간의 식별)를 식별시키는 경보 메시지 박스(2604)를 포함한다. 다음으로, 디스플레이(2601)는 동물의 건강을 개선하도록(예를 들면, 일상의 산책을 재개하도록) 필드(2605)에서 권고를 더 포함할 수 있다. 디스플레이(2601)는 수의사, 소유자 또는 DMS(301)에 의해 설정되는 바와 같은 하나 이상의 목표를 포함할 수 있다. 이러한 예에 있어서, 목표는 매일 40분 산책하는 것, 동물의 체중을 80 파운드 아래로 유지하는 것, 및 15분 노는 것이다. 디스플레이(2601)는 필드(2608)에서 경보 임계값의 식별을 더 포함할 수 있다. 이러한 예에 있어서, 경보 임계값은 산책을 2일 놓치는 것, 걸음걸이 변화가 15% 하락하는 것, 및 25%의 활동에서의 전반적 하락이다.
마지막으로, 상세의 디스플레이된 항목의 타임라인을 컨텐트(2607)로서 보여줄 수 있다. 여기서, 타임라인은 동물의 활동 레벨이 12주에 걸쳐 어떻게 변해 왔는지 보여준다.
도 26의 상세한 스크린(2601)은 활동에 관한 것이기는 하지만, 도 25에서 식별된 다른 항목에 대해 유사한 상세 스크린이 그 항목의 현재 상태, 경보, 권고, 목표, 경보 임계값 및 타임라인의 그래픽 표시를 포함하는 유사한 컨텐트와 제공될 수 있다고 인식된다.
예시의 실시형태가 위에서 설명되고 있기는 하지만, 다양한 특징 및 단계는, 소망되는 특정 보안 프로세스에 종속하여, 어느 소망의 방식으로라도 조합, 분할, 생략 및/또는 증강될 수 있다. 본 특허는 설명된 예시의 실시형태로 한정되어서는 아니되며, 그보다는 다음의 청구범위에 의해 그 범위가 결정되게 하여야 한다.
Claims (11)
- 동물용 웨어러블 디바이스(wearable device)로서,
상기 동물과 대향하고 있도록 구성된 제1 표면 및 상기 동물로부터 떨어진 쪽으로 대향하고 있도록 구성된 제2 표면을 갖는 하우징;
상기 제1 표면 상에 위치하고 제1 온도와 관련된 제1 신호를 출력하도록 구성된 제1 온도계;
상기 제2 표면 상에 위치하고 제2 온도와 관련된 제2 신호를 출력하도록 구성된 제2 온도계;
상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 수신하고 상기 제1 온도 값 및 상기 제2 온도를 각각 결정하도록 구성된 입력부를 갖는 프로세서; 및
조절자가 저장되는 저장장치를 포함하되,
상기 프로세서는 상기 저장장치로부터의 상기 조절자를 상기 제1 온도 값에 적용하도록 구성되고 상기 조절자는 적어도 상기 제2 온도 값에 기반하는, 웨어러블 디바이스. - 제1항에 있어서,
상기 조절자는 대략적 조절자 및 미세한 조절자를 포함하는, 웨어러블 디바이스. - 제2항에 있어서,
대략적 조절자는 상기 제2 온도 값에 기반하는 오프셋인, 웨어러블 디바이스. - 제2항에 있어서,
상기 미세한 조절자는 나이, 품종, 털 길이, 성별, 변한 상황, 월경, 임신, 수유, 및 병 또는 질병 중 적어도 하나를 포함하는 상기 동물의 하나 이상의 상태에 기반하는 오프셋인, 웨어러블 디바이스. - 동물의 온도를 결정하기 위한 방법으로서,
제1 온도계가 상기 동물과 대향하게 위치결정되도록, 상기 동물에 의해 착용된 하우징에 위치결정된 상기 제1 온도계로부터의 제1 신호를 프로세서에서 수신하는 단계;
제2 온도계가 상기 동물로부터 떨어진 쪽으로 대향하게 위치결정되도록 상기 하우징에 위치결정된 상기 제2 온도계로부터의 제2 신호를 상기 프로세서에서 수신하는 단계;
상기 제1 신호로부터 제1 온도 값을 결정하고 상기 제2 신호 값으로부터 제2 온도를 결정하는 단계;
저장장치로부터 조절자를 수신하는 단계로서, 수신된 상기 조절자는 상기 제2 온도 값과 관련된, 상기 조절자를 수신하는 단계,
상기 조절자를 상기 제1 온도 값에 적용하는 단계를 포함하는 방법. - 제5항에 있어서,
상기 조절자는 대략적 조절자 및 미세한 조절자를 포함하는 방법. - 제6항에 있어서,
대략적 조절자는 상기 제2 온도 값에 기반하는 오프셋인 방법. - 제6항에 있어서,
상기 미세한 조절자는 나이, 품종, 털 길이, 성별, 변한 상황, 월경, 임신, 수유, 및 병 또는 질병 중 적어도 하나를 포함하는 상기 동물의 하나 이상의 상태에 기반하는 오프셋인 방법. - 동물용 웨어러블 디바이스로서,
상기 동물과 대향하고 있도록 구성된 제1 표면 및 상기 동물로부터 떨어진 쪽으로 대향하고 있도록 구성된 제2 표면을 갖는 하우징;
상기 제1 표면 상에 위치하고 제1 신호를 출력하도록 구성된 제1 온도계;
상기 제1 신호를 수신하고 상기 제1 신호에 기반하여 제1 온도 값을 결정하도록 구성된 입력부를 갖는 프로세서; 및
조절자가 저장되는 저장장치를 포함하되,
상기 프로세서는 상기 저장장치로부터의 상기 조절자를 상기 제1 온도 값에 적용하도록 구성되고,
상기 조절자는 적어도 상기 디바이스가 배치되는 상기 동물에 특정된 정보에 기반하는, 웨어러블 디바이스. - 제9항에 있어서,
상기 조절자는 나이, 품종, 털 길이, 성별, 변한 상황, 월경, 임신, 수유, 및 병 또는 질병 중 적어도 하나를 포함하는 상기 동물의 하나 이상의 상태에 기반하는, 웨어러블 디바이스. - 동물용 웨어러블 디바이스로서,
제1 표면 및 제2 표면을 갖는 하우징;
상기 제1 표면 상에 위치하고 상기 동물 가까이의 온도와 관련된 제1 온도와 관련된 제1 신호를 출력하도록 구성된 제1 온도계;
상기 제2 표면 상에 위치하고 주변 온도와 관련된 제2 온도와 관련된 제2 신호를 출력하도록 구성된 제2 온도계;
상기 제1 신호 및 상기 제2 신호를 수신하고 상기 제1 온도 값 및 상기 제2 온도를 각각 결정하도록 구성된 입력부를 갖는 프로세서; 및
조절자가 저장되는 저장장치를 포함하되,
상기 프로세서는 상기 저장장치로부터의 상기 조절자를 상기 제1 온도 값에 적용하도록 구성되고 상기 조절자는 적어도 상기 제2 온도 값에 기반하는, 웨어러블 디바이스.
Applications Claiming Priority (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201361922417P | 2013-12-31 | 2013-12-31 | |
| US61/922,417 | 2013-12-31 | ||
| US14/570,935 | 2014-12-15 | ||
| US14/570,935 US9572647B2 (en) | 2013-12-31 | 2014-12-15 | Paired thermometer temperature determination |
| PCT/US2014/072743 WO2015103258A1 (en) | 2013-12-31 | 2014-12-30 | Paired thermometer temperature determination |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20160102296A true KR20160102296A (ko) | 2016-08-29 |
Family
ID=53480523
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020167020175A KR20160102296A (ko) | 2013-12-31 | 2014-12-30 | 페어링된 온도계 온도 결정 |
Country Status (9)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US9572647B2 (ko) |
| EP (1) | EP3089655A1 (ko) |
| JP (1) | JP2017504323A (ko) |
| KR (1) | KR20160102296A (ko) |
| CN (1) | CN105939654A (ko) |
| AU (1) | AU2014373849A1 (ko) |
| CA (1) | CA2935671A1 (ko) |
| MX (1) | MX2016008707A (ko) |
| WO (1) | WO2015103258A1 (ko) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101885902B1 (ko) * | 2017-03-23 | 2018-08-06 | 주식회사 모바일닥터 | 듀얼 온도 센서를 포함하는 온도 측정 장치 |
| KR20180108520A (ko) * | 2018-07-31 | 2018-10-04 | 주식회사 모바일닥터 | 듀얼 온도 센서를 포함하는 온도 측정 장치 |
| KR20190135149A (ko) * | 2018-05-28 | 2019-12-06 | 임기태 | 수술용 체온 유지 장치 |
| US11520000B2 (en) | 2019-04-24 | 2022-12-06 | Pinpoint Ideas, LLC | Tracking device with mode and battery life |
Families Citing this family (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015065372A1 (en) * | 2013-10-30 | 2015-05-07 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Technology recommendation for software environment |
| PL3122173T3 (pl) | 2014-03-26 | 2021-08-30 | Scr Engineers Ltd | System lokalizacji żywego inwentarza |
| US10986817B2 (en) | 2014-09-05 | 2021-04-27 | Intervet Inc. | Method and system for tracking health in animal populations |
| US11071279B2 (en) | 2014-09-05 | 2021-07-27 | Intervet Inc. | Method and system for tracking health in animal populations |
| US20160146726A1 (en) * | 2014-11-25 | 2016-05-26 | Vipul Chawla | Wearable device for detection of contaminants and method thereof |
| US10226219B2 (en) * | 2015-05-11 | 2019-03-12 | Elwha Llc | Interactive surgical drape, system, and related methods |
| US10235737B2 (en) | 2015-05-11 | 2019-03-19 | Elwha Llc | Interactive surgical drape, system, and related methods |
| US10085419B2 (en) * | 2015-07-13 | 2018-10-02 | C-Lock Inc. | Modular livestock feed system for measuring animal intake and monitoring animal health |
| US10517537B2 (en) * | 2015-07-30 | 2019-12-31 | Kesava Phani Krishna MULPURU | Wearable system for monitoring physiological parameters of a person |
| CN205585060U (zh) * | 2016-04-29 | 2016-09-21 | 深圳市沃特沃德股份有限公司 | 一种支持移动web的宠物智能穿戴设备 |
| US10600303B2 (en) * | 2016-06-22 | 2020-03-24 | Intel Corporation | Pet owner evaluation system |
| PL3518664T3 (pl) | 2016-09-28 | 2022-05-02 | Scr Engineers Ltd | Uchwyt na inteligentny znacznik monitorujący dla krów |
| US11331019B2 (en) | 2017-08-07 | 2022-05-17 | The Research Foundation For The State University Of New York | Nanoparticle sensor having a nanofibrous membrane scaffold |
| WO2019209712A1 (en) | 2018-04-22 | 2019-10-31 | Vence, Corp. | Livestock management system and method |
| CN109363795B (zh) * | 2018-09-29 | 2020-07-31 | 东南大学 | 适用于开放场的微波辐照装置及方法 |
| WO2020075174A1 (en) | 2018-10-10 | 2020-04-16 | Scr Engineers Ltd | Livestock dry off method and device |
| US10993417B2 (en) * | 2019-08-14 | 2021-05-04 | International Business Machines Corporation | Detection and management of disease outbreaks in livestock using health graph networks |
| EP4161385A1 (en) * | 2020-06-09 | 2023-04-12 | Cardiac Motion, LLC | Maternal and fetal heart rate monitor |
| USD990062S1 (en) | 2020-06-18 | 2023-06-20 | S.C.R. (Engineers) Limited | Animal ear tag |
| USD990063S1 (en) | 2020-06-18 | 2023-06-20 | S.C.R. (Engineers) Limited | Animal ear tag |
| IL275518B (en) | 2020-06-18 | 2021-10-31 | Scr Eng Ltd | Animal tag |
| US11771406B2 (en) * | 2020-08-12 | 2023-10-03 | Apple Inc. | In-bed temperature array for menstrual cycle tracking |
| US11950571B2 (en) | 2020-10-01 | 2024-04-09 | Hills Pet Nutrition, Inc. | System and method for associating a signature of an animal movement and an animal activity |
| US11960957B2 (en) | 2020-11-25 | 2024-04-16 | Identigen Limited | System and method for tracing members of an animal population |
| JP7049717B1 (ja) * | 2021-06-30 | 2022-04-07 | 株式会社PetVoice | 動物監視システム、動物監視サーバ、動物監視方法、動物監視プログラム、及び直腸温推定モデル |
| CN114900408A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-08-12 | 北京芯联心科技发展有限公司 | 一种体内外无线通信系统中id信息调制方法 |
| CN116313094B (zh) * | 2023-03-21 | 2023-11-07 | 江苏二郎神塑业有限公司 | 一种远程宠物治疗检测系统及方法 |
Family Cites Families (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB1426569A (en) | 1973-05-02 | 1976-03-03 | Jac Inc | Temperature responsive device |
| US5653238A (en) * | 1988-12-06 | 1997-08-05 | Exergen Corporation | Radiation detector probe |
| US6292685B1 (en) | 1998-09-11 | 2001-09-18 | Exergen Corporation | Temporal artery temperature detector |
| US6862550B1 (en) | 1998-10-23 | 2005-03-01 | The Horticulture And Food Research Institute Of New Zealand Limited | Determining meat quality of a live animal |
| US8328420B2 (en) | 2003-04-22 | 2012-12-11 | Marcio Marc Abreu | Apparatus and method for measuring biologic parameters |
| US7938783B2 (en) | 2003-08-19 | 2011-05-10 | Advanced Monitors Corporation | Medical body core thermometer |
| JP2005102959A (ja) | 2003-09-30 | 2005-04-21 | Seiko Epson Corp | 脈波検出器及びこれを使用した脈波検出装置 |
| EP1530034A1 (en) * | 2003-11-05 | 2005-05-11 | Microlife Intellectual Property GmbH | An infrared thermometer and a method for determining a temperature |
| WO2005092177A1 (en) * | 2004-03-22 | 2005-10-06 | Bodymedia, Inc. | Non-invasive temperature monitoring device |
| WO2005112547A2 (en) * | 2004-05-20 | 2005-12-01 | Medisim Ltd. | Temperature measurement device |
| JP2007319505A (ja) * | 2006-06-02 | 2007-12-13 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 体温推定装置及びその方法 |
| WO2008057883A2 (en) | 2006-11-01 | 2008-05-15 | Biancamed Limited | System and method for monitoring cardiorespiratory parameters |
| US20090187392A1 (en) | 2008-01-23 | 2009-07-23 | Tenxsys Inc. | System and method for monitoring a health condition of an animal |
| US9261407B2 (en) * | 2009-11-02 | 2016-02-16 | Eric M. Lawson | Thermometer for determining the temperature of an animal's ear drum and method of using the same |
| GB201101858D0 (en) | 2011-02-03 | 2011-03-23 | Isansys Lifecare Ltd | Health monitoring |
| WO2012129129A2 (en) | 2011-03-18 | 2012-09-27 | Augustine Biomedical And Design Llc | Non-invasive core temperature sensor |
| WO2013118121A1 (en) | 2012-02-11 | 2013-08-15 | Ilan Saul Barak | A microwave contactless heart rate sensor |
| US9183738B1 (en) * | 2012-04-19 | 2015-11-10 | iDevices, LLC | Wireless thermometer and method of use thereof |
| US8452382B1 (en) | 2012-09-21 | 2013-05-28 | Brooklands Inc. | Non-contact thermometer sensing a carotid artery |
| CN104994781A (zh) | 2012-12-19 | 2015-10-21 | 捷通国际有限公司 | 近似热量能量摄入和/或常量营养素组成的系统和方法 |
-
2014
- 2014-12-15 US US14/570,935 patent/US9572647B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2014-12-30 MX MX2016008707A patent/MX2016008707A/es unknown
- 2014-12-30 EP EP14833620.9A patent/EP3089655A1/en not_active Withdrawn
- 2014-12-30 WO PCT/US2014/072743 patent/WO2015103258A1/en active Application Filing
- 2014-12-30 AU AU2014373849A patent/AU2014373849A1/en not_active Abandoned
- 2014-12-30 CN CN201480074206.7A patent/CN105939654A/zh not_active Withdrawn
- 2014-12-30 CA CA2935671A patent/CA2935671A1/en not_active Abandoned
- 2014-12-30 JP JP2016543721A patent/JP2017504323A/ja active Pending
- 2014-12-30 KR KR1020167020175A patent/KR20160102296A/ko not_active Application Discontinuation
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101885902B1 (ko) * | 2017-03-23 | 2018-08-06 | 주식회사 모바일닥터 | 듀얼 온도 센서를 포함하는 온도 측정 장치 |
| WO2018174645A1 (ko) * | 2017-03-23 | 2018-09-27 | 주식회사 모바일닥터 | 듀얼 온도 센서를 포함하는 온도 측정 장치 |
| KR20190135149A (ko) * | 2018-05-28 | 2019-12-06 | 임기태 | 수술용 체온 유지 장치 |
| KR20180108520A (ko) * | 2018-07-31 | 2018-10-04 | 주식회사 모바일닥터 | 듀얼 온도 센서를 포함하는 온도 측정 장치 |
| US11520000B2 (en) | 2019-04-24 | 2022-12-06 | Pinpoint Ideas, LLC | Tracking device with mode and battery life |
| US11828866B2 (en) | 2019-04-24 | 2023-11-28 | Pinpoint Ideas, LLC | Systems and methods of tracking objects |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| AU2014373849A1 (en) | 2016-07-14 |
| JP2017504323A (ja) | 2017-02-09 |
| MX2016008707A (es) | 2017-05-23 |
| US20150182322A1 (en) | 2015-07-02 |
| EP3089655A1 (en) | 2016-11-09 |
| CN105939654A (zh) | 2016-09-14 |
| US9572647B2 (en) | 2017-02-21 |
| WO2015103258A1 (en) | 2015-07-09 |
| CA2935671A1 (en) | 2015-07-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| AU2018203214B2 (en) | Ultra-Wideband Radar and Algorithms for Use in Animal Heart-Rate Monitoring | |
| AU2017202246C1 (en) | Multiple sensors for monitoring health and wellness of an animal | |
| KR20160102296A (ko) | 페어링된 온도계 온도 결정 | |
| US9872481B2 (en) | Metrics to assess collar fit quality of a wearable device | |
| AU2015362669B2 (en) | Opportunistic syncing methods for wearable devices | |
| US20160178392A1 (en) | Distance Measuring in a Monitoring System for Animals | |
| US20160165853A1 (en) | Animal Caloric Output Tracking Methods | |
| AU2014237542A1 (en) | Veterinarian user interface for monitoring health and wellness of an animal | |
| US20150185088A1 (en) | Microwave Radiometry Using Two Antennas |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E601 | Decision to refuse application |