KR20170138260A - 대동물(소,말등)의 움직임과 목넘김소리등을 센싱하여, 생체 신호를 빅데이터로 저장 및 변환하고, 저장된 빅데이터에 근거한 대동물 건강관리 시스템 및 알고리즘 - Google Patents

대동물(소,말등)의 움직임과 목넘김소리등을 센싱하여, 생체 신호를 빅데이터로 저장 및 변환하고, 저장된 빅데이터에 근거한 대동물 건강관리 시스템 및 알고리즘 Download PDF

Info

Publication number
KR20170138260A
KR20170138260A KR1020160070440A KR20160070440A KR20170138260A KR 20170138260 A KR20170138260 A KR 20170138260A KR 1020160070440 A KR1020160070440 A KR 1020160070440A KR 20160070440 A KR20160070440 A KR 20160070440A KR 20170138260 A KR20170138260 A KR 20170138260A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
feed
amount
animal
large animal
movement
Prior art date
Application number
KR1020160070440A
Other languages
English (en)
Inventor
원정아
Original Assignee
주식회사 에이치알지
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 에이치알지 filed Critical 주식회사 에이치알지
Priority to KR1020160070440A priority Critical patent/KR20170138260A/ko
Publication of KR20170138260A publication Critical patent/KR20170138260A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Mining
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L17/00—Speaker identification or verification
    • G10L17/26—Recognition of special voice characteristics, e.g. for use in lie detectors; Recognition of animal voices
    • H04W4/008—
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/80—Services using short range communication, e.g. near-field communication [NFC], radio-frequency identification [RFID] or low energy communication

Abstract

본 발명은 대동물의 움직임과 사료의 목넘김을 센싱한 뒤, 센싱된 생체신호를 서버로 전송하고, 서버에서는 하루동안의 움직임과 목넘김에 대한 빅데이터를 분석하여 대동물의 환경별(온도,습도등), 생애주기별 생체흐름을 파악하는 시스템 및 알고리즘이다. 본 발명을 통해서 농장주는 (1) 대동물의 건강상태(활동량과 사료섭취량을 통한) (2)발정기를 예측할 수 있다. 서구에서는 RFI(Residual Feed Intake)라는 수치를 기준으로 대동물의 Breeding Worth를 판단하고 있다. 즉, 생애주기별 예측되는 사료량과 실제로 대동물이 취식하는 량을 분석해서, 효율성의 근거로 하고 있다. 기존에는 움직임에 관한 알고리즘과 장비는 여러종이 출시되었지만, 섭취량을 분석하는 장비는 전무하였다. 본 발명을 통해서, 대동물 생체신호중 가장 중요한 움직임 총량과 먹이 취식량(Feed Intake)를 측정하는 것이 가능하게 되므로써, 대동물 관련 IoT가 가능하게 될 것으로 예상한다.

Description

대동물(소,말등)의 움직임과 목넘김소리등을 센싱하여, 생체 신호를 빅데이터로 저장 및 변환하고, 저장된 빅데이터에 근거한 대동물 건강관리 시스템 및 알고리즘{The system and Algorithm based on Cow or Horse's activity and chew sound effect}
본 발명은 소와 말등 대동물의 움직임과 목넘김소리에 근거한 건강관리 시스템 및 알고리즘에 관한 것이다. 말과 소의 경우 외부 온도, 생애주기별 취식량이 중요하다. 그러므로, 외부환경에 따른 취식량을 적절히 공급해주는 방식을 결정하는 데에 있어서, 움직임과 목넘김소리를 기반하는 것이다. 이와 같은 목표를 달성하기 위해서는 (1) 근거리통신(예를 들면 블루투스, 와이파이, LPWAN등) 기반의 비콘과 (2) 대동물에 부착하는 근거리통신 모듈과 동작(제스처)센서를 포함하는 장비가 필수적이다. 그리고, (3) 대동물이 사료를 먹는 동작 패턴을 구분해 내고, 이를 구체화하고, 먹는 동작이외의 기타 동작에 관한 데이터를 구분하는 알고리즘 (4) 대동물이 사료를 먹는 동작 패턴에 진입하였을 때, 대동물이 사료를 먹는 소리를 분석하여 실제로 사료를 목넘김하고 있는지 여부를 정확하게 판단하는 것이 본 특허의 핵심이다.
종래에는 대동물의 취식량을 시간별로 체크하기가 힘들었다. 말의 경우, 일일 15시간정도에 걸쳐서 취식을 해야한다. 그 이유는 말의 위의 크기가 작고, 지속적인 분비물이 분비되므로, 장시간에 걸쳐서 풀(조사료)을 먹도록 말의 구조가 형성되어 있기 때문이다. 그런데, 마주의 경우, 15시간에 걸쳐서 사료를 지속적으로 지급하기가 힘들어서 시간별로 구분해서 지급하고 있다. 말의 경우에는 비만이 적이다. 그리고, 말은 운동량에 따른 사료 공급이 필수적이므로, 활동량을 체크하는 것이 굉장히 중요하다.
소의 경우에도 사료통에 일괄적으로 사료가 지급되므로, 개별단위로 취식량을 체크하기가 불가능하다. 소는 불필요한 운동량을 줄여야하는 반면, 사료취식량을 연령대별(생애주기별)로 정해져 있다. 이만큼을 먹어줘야한다. 이를 가능하게 하기 위해서는 소가 사료통 근처에 왔슴을 파악하는 실내측위 기술과 근거리 통신기술, 그리고, 소의 경우에는 분석장비를 착탈이 힘들므로, 분석장비가 1년간 동작할 수 있도록하는 저전력 설계 기술, 그리고, 사료통에 왔을 때 먹는 동작을 찾아내어 이를 분석하는 알고리즘이 배경이 되는 기술이다.
또한, 소와 말이 사료를 먹는 소리를 기록하여, 이를 실제 먹는 소리와 반추동물의 특성상 되새김질을 하는 소리를 구분하는 것이 중요하다. 그런데, 실험을 해보면 사료를 먹을 때의 목넘김 소리와 위에 저장된 사료를 되새김질 하는 것은 거의 불가능하다. 그러므로, 이를 상기한 움직임 패턴과 연계하여 판단하는 것이 본 특허의 배경기술이다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 대동물이 사료통 근처에 도착하였을 때 이를 알아차리는 실내측위 기술과 근거리통신기술을 바탕으로 대동물이 사료를 먹고있는 동작을 분석할 수 있는 센서 기술 그리고, 대동물이 취식을 할 때, 사료가 목을 넘어갈 때 발생하는 "cow chew sound effect"를 분석하여, 이를 사료를 먹는 동작과 교집합 조건을 도출하는 것이 해결하고자 하는 과제이다.
우선 실내측위가 가능하도록 하는 근거리 통신용 비콘, 와이파이 라우터, 이동통신망을 이용한 A-GPS, 위성을 이용한 GPS가 1차적인 해결 수단이다. 상기 무선 통신 관련 기술을 이용하여, 대동물의 농장내 이동 위치를 파악하여 최종적으로 사료통 근처의 게이트에 설치된 비콘을 통과할 때로부터 사료를 먹는 동작이 개시된다.
그리고, 사료 먹는 동작이 개시된 다음에는 3축 또는 6축 센서를 통해서 사료를 먹는 동작을 분석한다. 이는 X의 변화량, Y의 변화량, 그리고, Z의 변화량으로 분석이 되며, 대동물이 사료를 먹는 특별한 동작, 즉, 두부의 상하 동작이 그 주를 이루며, 아래로 동작이 취해진 다음에는 사료를 먹는 동안에는 상하 동작이 없을 것이므로, 먹는 동작의 분석이 가능하다.
세번째로는 3축 센서를 통해서 대동물이 사료를 먹는 동작이 시작됨을 인지한 뒤에는, 소의 목에서 발생하는 소리를 모두 기록한다. 기록한 소리는 사전에 인지된 cow chew sound effect와의 비교분석을 통해서, 실제로 대동물이 사료를 취식하고 있는지를 확인할 수 있다.
네번째로는 보이스레코더를 통해서 녹음된 소리를 분석하는 과정이다. 우선 농장에서 발생하는 백그라운드 노이즈를 제거하고, 이를 mean square를 취해서, 극소값에 대한 그래프로 변환한 뒤, 이를 일반적인 대동물의 먹이를 먹을 때의 소리의 스펙트럼에서 추출한 극소값과 비교하는 것이다. 이는 Low pass filter와 comparator를 구성하여 해결할 수 있다.
마지막으로 수집된 대동물의 동작 분석 데이터가 근거리통신용 허브를 통해서 인터넷으로 연결되어 서버로 저장된 후, 농장주에게 전달되도록 한다.
날씨, 생애주기에 따른 개별 대동물별 취식량과 움직임을 빅데이터로 저장할 수 있다. 그러므로, (1)날씨 (2)연령 (3)취식량 (4)움직임 (5)발정기에 관한 상관관계를 파악할 수 있다. 분석된 데이터를 기반으로 농장주는 생애주기별 효율적인 대동물 관리가 가능하다. 그 결과, 정보통신 기술에 기반한 대동물의 건강관리(취식량, 움직임, 발정기등) 기법의 도입으로 농장주들의 매출을 제고할 수 있다.
도 1은 대동물이 사료통으로 접근하였을 때, 먹는 동작이 개시됨을 알리는 도면이다.
도 2는 대동물이 사료통에 접근후 두부의 상하동작을 3축센서로 인식하는 도면이다.
도 3은 하드웨어 구성이다.
도 4는 대동물이 사료를 먹는 소리를 인식하는 알고리즘이다.
도 5는 대동물이 사료를 먹을 때의 사료의 흐름도이다.
도 6는 대동물이 먹는 동작 알고리즘과 사료를 먹는 소리를 인식하는 알고리즘을 교집합(AND조건) 조건으로 노이즈를 제거하는 알고리즘이다.
도 7은 소가 사료를 먹을 때의 소리 그래프이다.
도 8은 소가 반추할 때의 소리 그래프이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예를 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 대동물이 사료를 먹기위해서 사료통(7)으로 접근하는 도면이다. 대동물이 사료통(7)으로 접근하면, 비콘(5)에서 대동물을 인식하기 위한 전파를 송신(3)하게 된다. 이 때, 대동물의 목에 부착된 대동물 급식량 분석장비(2)는 전파(3)를 수신하고, 전파내에 포함되어 있는 인식번호를 분석하여, 올바른 신호이면, 사료통에 접근되었슴을 인식하고, 분석 알고리즘을 개시한다.
도2는 대동물이 사료통에서 사료를 먹는 도면이다. 사료를 먹게 되면, 대동물은 머리를 사료통으로 접근하여 숙이게 된다. 이 때, 대동물의 목에 부착된 급식량 분석기(10)내부에서는 센서를 통해서 가로(=델터X), 세로(=델터Y), 높이(=델터Z) 방향의 각 변화량을 전달받아서 분석하기 시작한다. 만약 대동물이 머리를 숙인채로 유지하는 시간이 5초 이상 지속되면, 알고리즘에서는 대동물이 사료를 먹는 행위로 인식한다. 그리고, 머리를 숙인채로 가로,세로의 움직임도 확인한다. 그리고, 당시의 시간정보를 모두 (15)번의 플래시 메모리에 저장한다. 그러던 중에 대동물이 머리를 들면, 이때로부터 돌발상황임을 인식하고, 다시 머리를 숙이는 시점까지를 카운트하고, 머리를 숙인뒤에 5초 이상이 지속되면 사료를 먹는 것으로 판단하고, 시간정보를 (15)번의 플래시 메모리에 저장한다. 그러나, 대동물이 머리를 든 후, 다른 곳으로 움직이거나, 다시 머리를 숙이는 동작이 센서를 통해서 감지되지 않으면, 분석 알고리즘은 멈추게 된다. 그리고, 도1의 (4)번 비콘이 설치되어 있는 곳을 지나가면 분석 알고리즘은 완전히 멈추게 되며, 다시 대동물이 (5)번을 통해서 무선신호를 수신하기 전까지는 분석알고리즘은 전원절약모드로 진입하게 된다.
도3은 대동물용 급식량 분석기 하드웨어 구성도이다. (13)번 CPU는 무선통신 알고리즘과 3축 센서를 통한 대동물의 먹는 량을 분석하게 된다. 위에서 설명한 바대로, 취합된 정보는 (15)번의 플래쉬 메모리에 저장되며, 저장된 정보는 (18)번의 안테나를 통해서 (4)번의 비콘으로 전송되며, 비콘은 수신된 정보를 연결된 광대역 망을 통해서 서버로 전송하게 된다
도6는 대동물의 움직임과 목넘김소리를 통해서 움직임 총량과 섭취량을 분석하는 알고리즘이다. (24)번을 통해서 Beacon으로 대동물이 진입하면, 장비가 사료통 주변으로 진입하였슴을 인식(25)하며, 수신후에는 전달된 정보가 정확히 사료통 근처인지에 대한 ID를 체크(26)하게 된다. (26)번까지의 과정에서 에러가 발생하지 않으면, (10)번의 대동물용 급식량 분석기내부가 급식모드로 전환하게 되며, (14)번의 센서를 통해서 입력되는 정보를 가공하며 분석하기 시작한다(28). 모드가 시작되면, 기존에 저장되어 있던 대동물의 먹을 때의 델터X, 델터Y, 델터Z등을 통한 행동 패턴과 유사성을 분석한다.(29) 특히, Z축으로의 운동량이 Ground로 향하였는지(즉, 마이너스 동작여부 확인)가 먹는 동작의 개시이다. Z축으로 마이너스 운동량이 3초 이상 지속되면, 가로 세로 방면으로의 움직임 정도를 파악한다. 그리고, 이 때, 지속되는 시간과 시각 정보를 플래시 메모리에 저장한다.(33). 그리고, Z축으로의 Exception이 없는지를 지속적으로 확인한다.(35). 메모리에 저정된 정보는 비콘을 통해서 광대역망을 통해서 서버로 전송된다.(34) 또한, 대동물이 사료를 씹기를 시작하면(36), 백그라운드 노이즈가 제거된 상태의 Graph로 변환한 뒤, 이를 대표적인 대동물의 씹을 때 발생하는 소리와 비교한다.(37) 이때, 비교하는 수단은 Graph의 유사성(90% 이상이 기준)과 시간당 씹는 횟수(90% 이상이 기준)이다. 예를 들어 소의 경우, 1회 식사당 60분에서 70분동안 취식을 하며, 반추의 경우에는 1회 반추당 30분~40분 가량이 소요된다. 또한, Jaw movement(턱관절의 움직임)을 통해서 비교하는 경우, 실제 취식의 경우 분당 70~85회를 움직이며, 반추의 경우에는 분당 20~40회를 움직인다. 이 때, 분당 턱관절의 movement가 취식 기준을 넘게 되면, 시간을 기록한다. (39)
먹는 동작중에 대동물이 고개를 들거나(32), 또는 Beacon 지역을 벗어나는 경우(40)에는 인식과정에서 Exit하게 된다.(43)
1, 10 : 대동물 급식량 분석 장비
2, 9 : 대동물 급식량 분석 장비 부착용 목줄
3 : 근거리 무선 신호
4 : 근거리 무선 비콘 기준
5 : 근거리 무선출력장치가 내장된 비콘
6 : 근거리 무선 비콘 부착용 벽
7,12 : 사료통
8 : 대동물 이동 방향
11 : 대동물 취식시 머리 이동 방향
13 : 대동물 급식량 분석장비 CPU
14 : 3축 센서
15 : 대동물 움직임 정보 및 시간정보 저장용 메모리
16 : 시간 조정용 크리스탈
17 : 대동물 급식량 분석장비 CPU용 크리스탈
18 : 근거리 무선전파 송수신용 안테나
19 : CPU 디버깅용 인터페이스
20 : CPU용 전원 조절장치
21 : 배터리
22 : 배터리 충전용 IC
23 : 배터리 충전 source

Claims (3)

  1. 움직임량과 사료의 목넘김 센싱을 통한 대동물 건강관리 알고리즘
  2. 사료의 취식과 반추를 구분하는 알고리즘
  3. 움직임량과 목넘김 센싱 데이터를 빅데이터로 저장하여 이를 기반하여 대동물의 건강을 관리하는 서비스

KR1020160070440A 2016-06-07 2016-06-07 대동물(소,말등)의 움직임과 목넘김소리등을 센싱하여, 생체 신호를 빅데이터로 저장 및 변환하고, 저장된 빅데이터에 근거한 대동물 건강관리 시스템 및 알고리즘 KR20170138260A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160070440A KR20170138260A (ko) 2016-06-07 2016-06-07 대동물(소,말등)의 움직임과 목넘김소리등을 센싱하여, 생체 신호를 빅데이터로 저장 및 변환하고, 저장된 빅데이터에 근거한 대동물 건강관리 시스템 및 알고리즘

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160070440A KR20170138260A (ko) 2016-06-07 2016-06-07 대동물(소,말등)의 움직임과 목넘김소리등을 센싱하여, 생체 신호를 빅데이터로 저장 및 변환하고, 저장된 빅데이터에 근거한 대동물 건강관리 시스템 및 알고리즘

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20170138260A true KR20170138260A (ko) 2017-12-15

Family

ID=60954294

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160070440A KR20170138260A (ko) 2016-06-07 2016-06-07 대동물(소,말등)의 움직임과 목넘김소리등을 센싱하여, 생체 신호를 빅데이터로 저장 및 변환하고, 저장된 빅데이터에 근거한 대동물 건강관리 시스템 및 알고리즘

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20170138260A (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102023872B1 (ko) * 2019-05-21 2019-09-20 최상준 음식물 섭취량 계산 방법 및 그 장치
CN114557460A (zh) * 2022-04-27 2022-05-31 北京喜禽药业有限公司 一种基于大数据的动物饲料生产方法、系统和存储介质

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102023872B1 (ko) * 2019-05-21 2019-09-20 최상준 음식물 섭취량 계산 방법 및 그 장치
WO2020235820A1 (ko) * 2019-05-21 2020-11-26 Choi Sangjun 음식물 섭취량 계산 방법 및 그 장치
CN114557460A (zh) * 2022-04-27 2022-05-31 北京喜禽药业有限公司 一种基于大数据的动物饲料生产方法、系统和存储介质
CN114557460B (zh) * 2022-04-27 2022-07-19 北京喜禽药业有限公司 一种基于大数据的动物饲料生产方法、系统和存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Liu et al. Design and test of a low-power acceleration sensor with Bluetooth Low Energy on ear tags for sow behaviour monitoring
CN109618961B (zh) 一种家畜的智能投喂系统和方法
Tran et al. An iot-based design using accelerometers in animal behavior recognition systems
Chapa et al. Accelerometer systems as tools for health and welfare assessment in cattle and pigs–a review
KR102095270B1 (ko) 질병 관리 방법 및 이를 수행하기 위한 장치들
US10575501B2 (en) System and device for monitoring the reproductive activity of animals
CN107318694A (zh) 奶牛的可穿戴设备及其养殖管理系统和方法
Wang et al. IoT-based measurement system for classifying cow behavior from tri-axial accelerometer
AU2007229321B2 (en) Proximity recording device and method
US20220192152A1 (en) Livestock Management System
KR20170138260A (ko) 대동물(소,말등)의 움직임과 목넘김소리등을 센싱하여, 생체 신호를 빅데이터로 저장 및 변환하고, 저장된 빅데이터에 근거한 대동물 건강관리 시스템 및 알고리즘
Aleluia et al. Livestock monitoring: Approaches, challenges and opportunities
Singh et al. Application of radio frequency identification (RFID) technology in dairy herd management.
Wu et al. Research on cow rumination monitoring based on new activity sensor
CN213639266U (zh) 一种可穿戴草食家畜个体特征识别装置
Brahim et al. Dairy cows real time behavior monitoring by energy-efficient embedded sensor
KR20170096300A (ko) 대동물(소,말등)용 급식사료량 분석장비 및 분석에 관한 알고리즘
KR20230033068A (ko) 축산 동물의 행동 패턴을 기반으로 한 스마트 축사 관리 시스템 및 방법
KR20220059063A (ko) 소의 발정기와 반추량 변화 추적에 관한 방법 및 장치
JP2022002507A (ja) 病気管理方法及びこれを行うための装置
Singhal et al. Cattle Collar: An End-to-End Multi-Model Framework for Cattle Monitoring
CN113179969B (zh) 动物吃食动作检测方法、系统、存储介质及装置
US20240090473A1 (en) An animal marking control system and method
Pukrongta et al. Cattle Collars with a Low-Cost LPWAN-Based System for Cattle Estrous Monitoring
Rutter Current and future prospects for the automatic recording and control of ruminant foraging on farms