KR20180070057A

KR20180070057A - 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭을 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체

Info

Publication number: KR20180070057A
Application number: KR1020160172289A
Authority: KR
Inventors: 문선혜
Original assignee: 주식회사 아렌네
Priority date: 2016-12-16
Filing date: 2016-12-16
Publication date: 2018-06-26

Abstract

실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭을 위한 방법이 제공된다. (a) 발견 신고 입력부는, 유기 반려동물을 보호하고 있거나 발견한 자로부터, 당해 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제1 사진 및 보호장소를 포함한 유기/보호 정보를 입력받는다. (b) 유기 반려동물 리스트 작성부는, 상기 유기/보호 정보가 복수개 입력되는 경우, 이를 유기 반려동물 리스트로 만들어, 검색가능한 형태로 데이터베이스에 저장해 둔다. (c) 실종 신고 입력부는, 키우던 반려동물이 실종된 신고자로부터, 당해 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제2 사진을 포함한 정보인 실종 신고를 입력받는다. (d) 얼굴 인식 매칭부는, 상기 (c) 단계의 실종 신고가 입력되면, 상기 제2 사진과, 상기 유기 반려동물 리스트에 포함된 복수의 제1 사진을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산한다. (e) 상기 얼굴 인식 매칭률이 소정값 이상인 것이 발견되면, 매칭 통지부에 의해, 상기 실종 신고자에게 상기 복수의 유기/보호 정보 중에서 얼굴 인식 매칭률이 높은 것을 통지한다.

Description

실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭을 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체{METHOD AND SYSTEM FOR MATCHING LOST COMPANION ANIMAL AND FOUND COMPANION ANIMAL AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM HAVING A PROGRAM}

본 발명은 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭을 위한 방법 및 시스템에 대한 것이다. 더 구체적으로는, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭을 위한 플랫폼을 쌍방에 제공하여 실종 반려동물의 찾기를 용이하게 하는 것에 관련된다.

국내의 반려동물 시장 현황을 보면, 반려동물 사육인구는 천만명을 돌파하였고, 이는 전국민의 20%에 이르는 숫자이며, 반려동물 관련시장은 매년 120%이상 급성장하고 있는 추세이다.

그러나, 그러한 성장의 이면에는, 버려지거나 실종되는 반려동물 수도 증가하는 추세에 있다. 한해 발생하는 유기견 수는 10만 마리 정도이며, 그 중에서 3만 마리 정도는 안락사되고 있는 실정이다. 특히, 보호소에 맡겨진 후 안락사되기까지의 기간은 단10일에 불과하다.

즉, 유기견 보호소에서 유기견 보호조치 공고 후 10일이 경과해도 소유자를 알 수 없는 경우에는 해당 시·도지사 또는 시장·군수·구청장이 그 동물의 소유권을 취득하는데, 보호 시설 부족 등 사유로 입양·기증 또는 인도적 처리(안락사)를 행하는 경우가 대부분이다.

유기견이 원래 주인 또는 새 주인을 찾기 힘든 관계로, 불법 안락사 등이 자행되고 있기도 하다.

유기견 보호센터, 동물보호관리시스템 등 사이트에 유기견 실종신고를 하거나, 반려견 실종 관련 커뮤니티나 실종 관련 웹사이트에 게시글을 올리거나(도 1 참조), 전단지 배포를 해 보는 것(도 2 참조)이 흔히 취하는 조치이지만, 비효율적인 신고·습득(보호) 고지 시스템, 커뮤니티 비활성화 등으로 실질적으로 찾기 어려운 것이 현실이다.

도 1은 특정 웹사이트의 게시판에 유기견을 찾기 위한 글을 게시하는 것을 나타내며, 도 2는 전단지를 만들어서 부착한 것을 나타낸다.

한편, 국가적으로도 유기견이 발생하는 것을 막기 위한 노력이 없었던 것은 아니다. 2014년 1월 1일부터 동물등록제 전국 확대되어, 반려견을 소유한 개인은 원칙적으로 동물등록을 해야 하며, 이에 대한 위반 과태료는 40만원으로 책정되어 있다. 하지만, 대부분의 견주는 이를 시행하지 않고 있으며, 등록률은 10% 내외로 저조한 상황이다. 자신이 아끼는 반려동물의 체내에 마이크로칩을 넣어야 한다는 사실은 견주의 거부감을 불러일으키는 경우가 많아 잘 받아들여지지 않고 있다. 또한, 농림부 산하 농림축산검역본부에서는 동물보호관리시스템(http://animal.go.kr)을 운영하고 있으나, 게시판에 유기견 등록을 수행할 뿐 능동적인 활동은 전무하다.

도 3은 현재의 유기견 처리 프로세스를 나타낸다.

간단히 설명하자면, 어떤 사람(도 3에 '국민'으로 표시됨)이 유기동물을 발견하면 신고(화살표로 지시된 굵은 박스 내의 '유기동물 신고')를 행하게 되고, 각 지자체 및/또는 유기동물보호센터는 이를 포획한다. 그 후에, 등록 여부 확인, 공고 및 진단, 보호/관리를 통해 소유주에게 돌려준다(다른 화살표로 표시된 굵은 박스 참조). 그러나, 공고 종료 후에는 입양/기증 또는 인도적 처리의 절차로 나아가게 된다.

도 3에서 굵은 박스로 처리된 2개소는 번거로움 또는 확인의 어려움 등의 여러가지 이유로 원활히 진행되지 않는 바, 절차상 개선하거나, 더 용이한 다른 방법의 도모가 필요한 부분이라 할 수 있다.

해외 사례 중 일본의 예를 보면, (1) 유기 사건 발생시, 경찰서에 신고한 후 경찰은 유기견 보호 시설에 직접 연락하여 확인하고, (2) 보호소에서 보호중인 유기견 사진을 경찰청 유기물 관리 게시판에 업로드하는 절차를 거친다. 편의상, 유기견이라 하였으나, 반려동물 전반에 해당되는 내용이다. 예컨대, 일본의 http://mayoi-neko.net, http://dogcat.pref.kagoshima.jp, http://www.rescue-pet.com 등도 유사한 서비스를 제공하고 있다. 도 4에 유기견의 사진과 그에 대한 설명을 기재되어 주인을 찾기 위해 작성된 게시물의 일예가 나타나 있다.

그러나, 기존의 방법들은 단편적이며, 또한, 자신이 키우는 동물이 아닌 남이 보기에는 유기견은 다 비슷해 보일 수도 있는 바, 이를 찾기 위해서는 주변 사람의 눈썰미 또는 우연 등에 의존하는 바가 크다.

따라서, 더욱 체계적이고, 반려동물을 더 확실히 특정할 수 있는 방법 및 시스템에 대한 필요성이 존재한다.

본 발명에 의하면, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭을 위한 방법으로서, (a) 발견 신고 입력부는, 유기 반려동물을 보호하고 있거나 발견한 자로부터, 당해 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제1 사진 및 보호장소를 포함한 유기/보호 정보를 입력받는 단계; (b) 유기 반려동물 리스트 작성부는, 상기 유기/보호 정보가 복수개 입력되는 경우, 이를 유기 반려동물 리스트로 만들어, 검색가능한 형태로 데이터베이스에 저장해 두는 단계; (c) 실종 신고 입력부는, 키우던 반려동물이 실종된 신고자로부터, 당해 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제2 사진을 포함한 정보인 실종 신고를 입력받는 단계; (d) 얼굴 인식 매칭부는, 상기 (c) 단계의 실종 신고가 입력되면, 상기 제2 사진과, 상기 유기 반려동물 리스트에 포함된 복수의 제1 사진을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산하는 단계; 및 (e) 상기 얼굴 인식 매칭률이 소정값 이상인 것이 발견되면, 매칭 통지부에 의해, 상기 실종 신고자에게 상기 복수의 유기/보호 정보 중에서 얼굴 인식 매칭률이 높은 것을 통지하는 단계를 포함하는 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법이 제공된다.

바람직하게는, 상기 (a) 단계에서 입력된 제1 사진에 대하여, 얼굴 인식을 수행하여 특징 추출을 행하고, 당해 추출된 제1 특징을 상기 (b) 단계에서 데이터베이스에 함께 저장한다.

바람직하게는, 상기 (c) 단계에서 입력된 제2 사진에 대하여, 얼굴 인식을 수행하여 특징 추출을 행하고, 상기 (d) 단계에서는, 추출된 제2 특징과, 추출된 제1 특징을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산한다.

바람직하게는, 상기 제1 특징의 추출은 상기 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진에서 눈 및 코의 위치를 추출함으로써 행해지고, 상기 제2 특징의 추출은 상기 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진에서 눈 및 코의 위치를 추출함으로써 행해진다.

바람직하게는, 상기 제1 특징 및 제2 특징은, 추출된 눈의 중심점과 코의 중심점이 이루는 삼각형의 각각의 내각이다.

바람직하게는, 상기 제1 특징의 추출은 상기 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진에서 눈 및 코의 크기 및 포즈를 추가로 추출함으로써 행해지고, 상기 제2 특징의 추출은 상기 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진에서 눈 및 코의 크기 및 포즈를 추가로 추출함으로써 행해진다.

본 발명에 의하면, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭을 위한 방법으로서, (a) 실종 신고 입력부는, 키우던 반려동물이 실종된 신고자로부터, 당해 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제2 사진을 포함한 정보인 실종 신고를 입력받는 단계; (b) 실종 반려동물 리스트 작성부는, 상기 실종 신고가 복수개 입력되는 경우, 이를 실종 반려동물 리스트로 만들어, 검색가능한 형태로 데이터베이스에 저장해 두는 단계; (c) 발견 신고 입력부는, 유기 반려동물을 보호하고 있거나 발견한 자로부터, 당해 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제1 사진 및 보호장소를 포함한 유기/보호 정보를 입력받는 단계; (d) 얼굴 인식 매칭부는, 상기 (c) 단계의 발견 신고가 입력되면, 상기 제1 사진과, 상기 실종 반려동물 리스트에 포함된 복수의 제2 사진을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산하는 단계; 및 (e) 상기 얼굴 인식 매칭률이 소정값 이상인 것이 발견되면, 매칭 통지부에 의해, 상기 발견 신고자에게 상기 복수의 유기/보호 정보 중에서 얼굴 인식 매칭률이 높은 것을 통지하는 단계를 포함하는 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법이 제공된다.

바람직하게는, 상기 (a) 단계에서 입력된 제2 사진에 대하여, 얼굴 인식을 수행하여 특징 추출을 행하고, 당해 추출된 제1 특징을 상기 (b) 단계에서 데이터베이스에 함께 저장한다.

바람직하게는, 상기 (c) 단계에서 입력된 제1 사진에 대하여, 얼굴 인식을 수행하여 특징 추출을 행하고, 상기 (d) 단계에서는, 추출된 제2 특징과, 추출된 제1 특징을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산한다.

본 발명에 의하면, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭을 위한 시스템으로서, 자신 소유의 반려동물이 실종된 신고자로부터, 당해 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제1 사진을 포함한 정보를 입력받도록 구성된 실종 신고 입력부; 유기 반려동물을 보호하고 있거나 발견한 자로부터, 당해 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제2 사진 및 보호장소를 포함한 정보를 입력받도록 구성된 발견 신고 입력부; 상기 제1 사진과, 상기 제2 사진을 비교하는 얼굴 인식 매칭부로서, 상기 제1 사진에서 추출한 눈 및 코가 이루는 삼각형의 각각의 내각과 상기 제2 사진에서 추출한 눈 및 코가 이루는 삼각형의 각각의 내각을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산하는, 얼굴 인식 매칭부; 및 상기 얼굴 인식 매칭률이 소정값 이상인 경우, 상기 실종 신고 입력부에 입력을 행한 실종 신고자에게 상기 제2 사진 및 보호장소를 포함한 정보를 제공하도록 구성된 매칭 통지부를 포함하는 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 시스템이 제공된다.

바람직하게는, 유기 반려동물 리스트 작성부를 더 포함하고, 상기 유기 반려동물 리스트 작성부는, 상기 발견 신고 입력부로부터 입력된 복수의 발견 신고를 유기 반려동물 리스트로 만들어, 검색가능한 형태로 데이터베이스에 저장해 둔다.

바람직하게는, 실종 반려동물 리스트 작성부를 더 포함하고, 상기 실종 반려동물 리스트 작성부는, 상기 실종 신고 입력부로부터 입력된 복수의 실종 신고를 실종 반려동물 리스트로 만들어, 검색가능한 형태로 데이터베이스에 저장해 둔다.

본 발명에 의하면, 컴퓨터로 하여금, 전술한 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체가 제공된다.

기존의 단편적이며 우연적인 실종견 찾기에서 탈피하여, 더욱 체계적이고, 반려동물을 더 확실히 특정할 수 있는 방법 및 시스템이 제공된다.

실종 반려동물의 주인이 단지 타인의 노력이나 우연에 의존하지 않고, 유기견 리스트에 대한 접근이 용이하게 하며, 당해 유기견 리스트는 사람이 일일이 하나씩 확인해 보아야 하는 것이 아니라, 이미지화 및 데이터화되어 있어 자신의 실종 반려동물과의 유사성을 전자적 방법으로 찾을 수 있게 한다.

특히, 눈의 중심점과 코의 중심점을 잇는 삼각형의 각각의 내각에 기초하여 매칭 여부를 확인하며, 이는 인간과는 다소 다르게 개 등의 얼굴 차이 인식에 있어 더욱 유효성을 갖는다.

도 1은 반려견 실종 관련 커뮤니티나 실종 관련 웹사이트에 게시글을 올린 것을 나타낸다.
도 2는 전단지 배포(전봇대 부착)의 일예이다.
도 3은 현재의 유기견 처리 프로세스를 나타낸다.
도 4에 유기견의 사진과 그에 대한 설명을 기재되어 주인을 찾기 위해 작성된 게시물의 일예가 나타나 있다.
도 5a는 본 발명에 따른 시스템의 개요도를 나타낸다.
도 5b는 도 5a에서 설명한 매칭 서버(플랫폼; 5502)의 일실시예에 대해 더욱 구체적으로 나타낸다.
도 5c는 도 5a에서 설명한 매칭 서버(플랫폼; 5502)의 다른 실시예에 대해 더욱 구체적으로 나타낸다.
도 6a 내지 도 6d는 본 발명의 시스템에서 작동하는 앱의 작동 화면의 일예를 보여준다.
도 7a는 얼굴 인식을 위한 사진의 원본이고, 도 7b는 특징점을 잡아낸 것을 나타낸다.
도 7c 내지 도 7f는 한마리씩의 얼굴 인식을 나타낸다.
도 8a 내지 도 8c는 얼굴 인식을 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 9a 내지 도 9c는 도 8a 내지 도 8c를 통해 설명한 개의 안면 인식 시스템에 대한 일반적 구조를 설명하는 도면이다.
도 10a 내지 도 10d는 본 발명의 플랫폼 및 그에 접근하는 기능을 스마트 기기(스마트폰 등)에 구현하여 앱으로 만들기 위한 구성의 일예이다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명에 따른 시스템 및 방법을 설명한다.

도 5a는 본 발명에 따른 시스템의 개요도를 나타낸다.

단계 501에서, 견주(5501)가 기르고 있는 반려견 정보를 플랫폼(5502)에 등록한다. 편의상 견주(5501)라 표현하였으나, 고양이 등을 포함한 반려동물의 주인을 의미하는 것으로 볼 수 있을 것이다. 플랫폼(5502)이라 함은 본 발명에 따른 반려동물 매칭(즉, 실종 반려동물과 유기견의 동일 여부를 매칭)의 서버(5502)를 의미하는 것으로 볼 수 있다.

이하, 설명의 편의상, 견주 입장에서 찾고 있는 개를 '실종 반려동물', '실종 반려견', '실종견' 등으로 호칭하고, 유기견 센터에 맡겨진 동물을 '유기동물', '유기견' 등으로 호칭하기로 한다. 엄밀하게는 유기(abandon)된 동물이 아닐 가능성도 높지만, 설명의 편의상, 주인없이 돌아다니다가 유기견 센터 등의 기관이나 또는 개인에게 발견되어 보호 중인 동물을 지칭하는 것으로 한다.

단계 501에서 등록하는 등록 데이터베이스(DB)는, 예컨대, 주인 이름/연락처, 반려견 이름, 나이, 견종, 사진(안면, 측면, 전면 사진) 등이다.

다음으로 단계 502에서, 반려견 실종시, 견주(5501)가 반려동물 매칭 서버(5502)에 실종 신고 정보를 보낸다. 상기 단계 501이 사전에 행해져 있다면 기존 등록한 정보를 활용하고, 사전에 등록된 정보가 없다면 새로 정보를 등록한다(즉, 이 경우 단계 501과 단계 502를 동시에 진행한다). 분실 시점, 분실 장소 등을 기재하고, 이 플랫폼(5502)에 업로드되어 각 단체나 개인에게 알람을 보낸다. 알람은, 예컨대 SMS(단문 메시지)일 수도 있고, 카카오톡과 같은 메신저를 통한 안내일 수도 있고, 푸시 메시지일 수도 있을 것이다.

단계 503에서, 유기견 센터 및 경찰서(파출소), 동물병원 등과 같이 유기견이 모이는 곳과 미리 제휴를 하여, 당해 유기견 센터 또는 파출소 등에 유기견이 인계된 경우에, 유기견의 얼굴 사진을 찍어 플랫폼(503)에 제공한다. 그러면, 본 발명에 의한 시스템의 유기견 리스트에 노출된다.

유기견 센터 및 경찰서(파출소) 등은 기관이지만, 단계 503'와 같이, 유기견을 발견한 개인(즉, 실종 반려동물 발견자(5504))이 직접 유기견의 얼굴 사진을 플랫폼(503)에 업로드하는 것도 가능하다. 이에 따른 정보 또한, 본 발명에 의한 시스템의 유기견 리스트에 노출된다.

단계 504에서, 플랫폼(5502)에서는 견주(5501)로부터의 실종 신고 정보와 유기견 센터(5503) 등이 제공한 유기견의 사진(및/또는 실종 반려동물 발견자(5504) 등이 제공한 유기견의 사진)을 비교한다. 즉, 본 발명의 시스템에서 플랫폼(5502)에 기존에 올라와 있는 실종 내역과 비교하여, 매칭되는 내역이 있는지 체크하는 것인데, 이때에 안면 인식 기술을 활용하여 시스템 매칭을 확인한다. 이에 대해서는 구체적으로 후술하기로 한다.

단계 502에 따른 실종 반려동물의 정보와 단계 503(또는 단계 503')에 따른 유기견 정보가 일치하면, 단계 505에서, 플랫폼(5502)에 실종 신고를 한 견주(5501)에게 실종 반려동물이 발견된 사실을 단문 메시지, 메신저, 또는 푸시 메시지 등의 수단을 통해 알린다.

도 5b는 도 5a에서 설명한 매칭 서버(플랫폼; 5502)의 일실시예에 대해 더욱 구체적으로 나타낸다.

발견 신고 입력부(5502-2)는, 유기 반려동물을 보호하고 있거나 발견한 자(5503, 5504)로부터, 당해 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제1 사진 및 보호장소를 포함한 유기/보호 정보를 입력받는다.

유기 반려동물 리스트 작성부(5502-5)는, 유기/보호 정보가 복수개 입력되는 경우, 이를 유기 반려동물 리스트로 만들어, 검색가능한 형태로 데이터베이스에 저장해 둔다.

실종 신고 입력부(5502-1)는, 키우던 반려동물이 실종된 신고자(5501)로부터, 당해 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제2 사진을 포함한 정보인 실종 신고를 입력받는다.

얼굴 인식 매칭부(5502-3)는, 상기 실종 신고 입력부(5502-1)를 통한 실종 신고가 입력되면, 제2 사진과, 유기 반려동물 리스트에 포함된 복수의 제1 사진을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산한다.

얼굴 인식 매칭률이 소정값 이상인 것이 발견되면, 매칭 통지부(5502-4)에 의해, 실종 신고자(5501)에게 복수의 유기/보호 정보 중에서 얼굴 인식 매칭률이 높은 것을 통지한다. 물론 실종 신고자(5501) 뿐만 아니라 발견/보호자(5503, 5504)에게 통지하는 것도 가능하다.

각각의 부분(5502-1 내지 5502-5)이 도면부호 5502의 사각형 내에 표시되어 있으나, 반드시 각각의 부분(5502-1 내지 5502-5)이 하나의 장소에 모여 있어야 하는 것은 아니다. 각각의 부분(5502-1 내지 5502-5)끼리 유/무선의 데이터 통신을 통해 서로 데이터를 주고 받을 수 있도록 구성되어 있으면, 여러 개의 장소에 배치된 여러개의 컴퓨터 또는 전자기기라도 무방하다.

도 5c는 도 5a에서 설명한 매칭 서버(플랫폼; 5502)의 다른 실시예에 대해 더욱 구체적으로 나타낸다.

실종 반려동물 리스트 작성부(5502-5')는, 실종 신고가 복수개 입력되는 경우, 이를 실종 반려동물 리스트로 만들어, 검색가능한 형태로 데이터베이스에 저장해 둔다.

얼굴 인식 매칭부(5502-3)는, 발견 신고 입력부(5502-3)로부터의 발견 신고가 입력되면, 제1 사진과, 실종 반려동물 리스트에 포함된 복수의 제2 사진을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산한다.

얼굴 인식 매칭률이 소정값 이상인 것이 발견되면, 매칭 통지부(5502-4)에 의해, 발견 신고자(5503, 5504)에게 복수의 유기/보호 정보 중에서 얼굴 인식 매칭률이 높은 것을 통지한다. 물론 발견 신고자(발견/보호자; 5503, 5504) 뿐만 아니라 실종 신고자(5501)에게 통지하는 것도 가능하다.

도 5b의 실시예와 도 5c의 실시예의 차이는, 도 5b에서는 복수의 발견 신고를 통해 유기 반려동물 리스트를 작성하고, 당해 유기 반려동물 리스트와 특정의 실종 신고를 비교하는 것이고, 도 5c에서는 복수의 실종 신고를 통해 실종 반려동물 리스트를 작성하고, 당해 실종 반려동물 리스트와 특정의 발견 신고를 비교하는 것이다.

물론, 이 두 방법을 병행하여, 유기 반려동물 리스트를 작성하고, 또한 실종 반려동물 리스트를 작성하여, 리스트의 각각의 사항끼리 비교하는 것도 가능하며, 연산 능력 및 시간은 많이 소요되나 가장 정확할 것이다.

도 6a 내지 도 6d는 본 발명의 시스템에서 작동하는 앱의 작동 화면의 일예를 보여준다.

도 6a는 반려견을 잃어버린 견주가 본 발명의 시스템에 따른 플랫폼에 실종 신고를 행하는 것을 설명하는 도면이다.

본 발명의 시스템에 따른 플랫폼(5502)은 예컨대, 스마트기기용 앱의 형태로 만들어져 스마트기기(스마트폰 등)에서 앱을 실행하여 접속할 수 있게 구성된다. 실종 반려견의 견주가 신고를 위해 당해 앱을 실행시켜 플랫폼(5502)에 사진을 업로드한다. 그러면 플랫폼(5502; 서버) 측에서는 당해 실종 반려견의 이미지를 이용하여 얼굴에 대한 특징을 추출한다. 예컨대, 개의 경우, 눈의 위치, 코의 위치를 파악한다. 그리고, 3개의 점(눈이 2개의 점, 코가 1개의 점)이 이루는 삼각형의 각도를 측정한다. 도 6a에서는 'Diag for eye and nose'라는 타이틀 하에 이러한 분석을 행하는 모습을 보여주고 있다. 필요에 따라 눈의 크기, 코의 크기도 측정한다.

도 6b는 실종 신고된 반려견과 유사한 유기견이 발견되었음(또는 발견되어 있음)을 알리는 화면이다.

도 5의 단계 502에서, 견주는 반려동물이 실종된 사실을 플랫폼(5502) 측에 알렸다. 그러한 상황에서 상기 도 6a에서와 같은 유기견이 발견되어 플랫폼(5502)에 등록되고, 이 발견된 유기견의 얼굴 인식 특징이 실종된 자신의 반려동물의 얼굴 인식 특징과 유사하다고 판단되면, 플랫폼(5502) 측은 실종 신고한 견주에게 안내 메시지를 보낸다. 도 6b의 상단을 보면, 푸시 메시지의 형태로 견주에게 안내하고 있는 것을 알 수 있다.

참고로, 도 5의 단계 502~503에 있어서, 단계 502가 반드시 단계 503에 앞서야 하는 것은 아니다. 단계 502가 먼저일 수도 있고 단계 503이 먼저일 수도 있을 것이다.

즉, 견주가 실종 신고를 한 시점에 유기견 리스트에 실종견과 유사한 개가 등록되어 있다면, 도 6b의 안내는 실종 신고 직후에 나타날 수 있다. 또는, 견주가 실종 신고를 한 시점에는 유기견 리스트에 실종견과 유사한 개가 등록되어 있지 않다가 며칠 뒤에 유사한 개가 유기견 리스트에 등록된다면, 그 시점에서 도 6b와 같은 안내가 나타날 수 있다. 유사하다는 기준은 미리 정해놓을 수 있다. 예컨대, 안면 인식 매칭률이 90% 이상이면 유사하다는 식으로 정해 놓을 수 있을 것이다.

도 6c는 도 6b에서 확인 버튼을 눌렀을 때 나타나는 화면이다.

도 6c에서 좌측에 나타난 개의 사진은 견주가 등록한 실종견의 사진이며, 우측에 나타난 개의 사진은 유기견 리스트에 있는 데이터 중에서 실종견과 얼굴 인식 매칭률이 높은 것을 순서대로 나타낸 것이다.

즉, 견주가 등록한 실종견의 사진을 기준으로, 좌측 맨 위의 개(유기견 리스트 중의 개)와는 95% 특징이 일치하고, 그 아래의 개와는 89% 특징이 일치하고, 그 아래의 개와는 59% 특징이 일치한다는 것이다.

도 6d는 도 6c에 이어지는 도면이다.

도 6c의 화면을 본 견주가 우측 위에서 두번째 유기견이 나의 개(실종견)과 비슷하다고 생각한다면 당해 사진을 클릭할 수 있다. 그러면 도 6d와 같은 화면이 뜨면서, 도 6c의 우측 위에서 두번째 개의 큰 사진과 보호하고 있는 장소 등의 정보가 표시된다. 도 6d의 화면에는 발견자, 보호 장소, 발견자측에 연락하기/메시지 보내기 등이 나타나 있다.

도 6a 내지 6d는 견주가 실종견의 사진을 올리고, 이를 유기견 리스트의 내용과 비교하여 견주에게 알림을 보내는 것으로 설명하였다. 다만, 반대로, 유기견 발견자/보호자측(유기견 센터 등)이 도 6a와 같이 발견한 유기견의 사진을 업로드하고, 견주가 올린 실종견의 리스트와 비교하여, 도 6c~6d와 유사한 내용으로 유기견 발견자/보호자측에게 안내해주는 형태도 가능할 것이다.

도 7a는 얼굴 인식을 위한 사진의 원본이고, 도 7b는 특징점을 잡아낸 것을 나타낸다. 도 7c 내지 도 7f는 한마리씩의 얼굴 인식을 나타낸다.

먼저, 도 7a에는 5마리의 개의 사진이 제시되어 있다. 견종이 동일하므로 이를 구분하는 것은 쉽지 않을 수 있다. 더구나 자신의 개가 아닌 남의 개를 찾아주어야 하는 입장에서는 더더욱 인식하기 힘들 것이다.

따라서, 본 발명에서는, 이를 단순히 사람의 인식 능력에만 의존하지 않고, 도 7b와 같이 안면의 고저와 특징점을 찾아서 생김새를 데이터화하고, 이를 실종견과 유기견의 매칭에 적극적으로 이용한다.

도 7b에는 눈의 위치 및 크기, 코의 위치 및 크기, 콧구멍의 위치 및 크기, 고저점 등이 나타나 있고, 눈과 코가 이루는 삼각형도 나타나 있으며, 이 삼각형의 꼭지점의 각도도 알 수 있도록 되어 있다. 정면 사진을 기본으로 하고, 필요시 측면, 45도 측면 등의 여러 사진이 있으면 더 정확한 인식 및 비교가 가능할 것이다.

도 7a, 7b에는 5마리의 개가 나타나 있으나, 실제로는 1마리씩 인식하는 것이 효율면에서 좋을 것이다.

예컨대 도 7c와 같이 화면 하나에 한마리의 개의 얼굴을 인식시켜서 특징점을 찾아내고, 그 다음에는 도 7d와 같이 다른 개를 처리하고, 그 다음에는 각각 도 7e, 7f와 같이 한마리씩 처리할 수 있다.

도 8a 내지 도 8c는 얼굴 인식을 구체적으로 나타내는 도면이다.

도 8a에는 인식하고자 하는 개의 정면 사진이 나타나 있다. 이에 대해서 얼굴 검출(face detection)을 행한다. 그리하여 도 8b와 같은 화면을 얻는다.

도 8b에서, 전체 사진 중에서 얼굴 부분이 특정되어 굵은 사각형 안에 들어가 있다. 이로부터 얼굴의 위치, 크기, 포즈(pose)에 대한 정보를 얻는다. 포즈라 함은 얼굴의 전체적인 형상을 의미할 수 있다. 검촐된 얼굴에서 눈 및 코를 검출한다. 구체적으로는 눈 및 코의 위치, 크기, 포즈에 대한 정보를 얻는다. 눈 및 코의 포즈라 함은 눈과 코의 형상(예컨대, 바깥쪽이 처졌다든지 등)을 의미할 수 있다. 그리하여 도 8c와 같은 화면을 얻는다.

도 8c에서는, 눈의 크기가 작은 원 두개(중심부 및 주변부)로 표시되고, 코의 크기가 작은 삼각형 두개(중심부 및 주변부)로 표시되고, 눈과 코를 잇는 큰 삼각형이 나타나 있다. 또한, 눈의 중심점과 코의 중심점을 잇는 큰 삼각형에는 각각의 내각이 몇도인지 표시되어 있다. 이로서 눈과 코를 정렬(alignment)하고, 정렬된 눈 및 코로부터 특징 추출(feature extraction)을 행한다. 특징을 추출하면 특징 벡터가 얻어지고, 이들 특징을 이용하면 특징 매칭(feature mathcing)을 할 수 있다. 이러한 특징 매칭이 도 5의 단계 504(매칭 여부 확인)의 중요한 요소가 된다. 특히, 눈의 중심점과 코의 중심점을 잇는 삼각형의 각각의 내각에 기초하여 매칭 여부를 확인하며, 이는 인간과는 다소 다르게 개 등의 얼굴 차이 인식에 있어 더욱 유효성을 갖는다.

도 9a 내지 도 9c는 도 8a 내지 도 8c를 통해 설명한 개의 안면 인식 시스템에 대한 일반적 구조를 설명하는 도면이다.

도 9a에는, 단계 901 내지 905가 도시되어 있으며, 이는 전술한 도 5의 단계 504(매칭 여부 확인)의 일부를 구성할 수 있다.

이미지가 캡처(즉, 이미지 업로드)되면, 이를 통해 얼굴 검출(추척)을 행한다(단계 901). 얻어지는 정보는 얼굴 위치, 크기, 포즈이다.

그 후, 눈 및 코 검출(추적)을 행한다(단계 902). 이에 의해 다시 얻어지는 정보는 눈 및 코의 위치, 크기, 포즈이다.

그 얻어진 정보에 대해 눈 및 코 정렬을 행한다(단계 903). 이에 의해 다시 얻어지는 정보는 정렬된 눈 및 코이다.

그 정보를 이용하여 특징 추출을 행한다(단계 904). 이에 의해 다시 얻어지는 정보는 특징 벡터이다. 실종견의 사진(견주가 업로드한 사진)에 의해 얻어지는 특징 벡터와 유기견의 사진(유기견 센터 등에서 보호되고 있는 동물의 사진)에 의해 얻어지는 특징 벡터를 새로 비교하여, 특징 매칭(단계 905)를 행한다. 그에 의해, 전술한 도 6c와 같은 매칭 퍼센트를 알려줄 수 있게 된다.

도 9b 및 도 9c에, 추출된 특징이 좌표상에 도시되어 있고, 이러한 추출된 특징이 단계 905에서의 특징 매칭에 사용된다.

도 10a 내지 도 10d는 본 발명의 플랫폼 및 그에 접근하는 기능을 스마트 기기(스마트폰 등)에 구현하여 앱으로 만들기 위한 구성의 일예이다.

도 10a는 본 발명의 플랫폼에 접근하기 위한 앱의 화면이다. 앱을 실행시키면 필요에 따라 인트로 화면이 나타난 후에 도 10a와 같은 메인 리스트 화면이 나온다.

도 10a를 보면, 유기견 리스트 항목이 활성화되어 있음을 알 수 있고, 화면에 6개 정도의 리스트가 보인다. 각각은 발견된 유기견의 간략한 썸네일 화면 및 발견 장소의 간략한 정보이다. 이러한 화면은 RecycleViewer/Adpater 방식을 활용하여 구현할 수 있을 것이다.

앱 사용자가 이들 유기견 리스트를 주기적으로 보고 있어도 되고, 더욱 자동화된 방법으로는, 실종견의 견주가 실종견을 등록하면 유기견 리스트에 등록된 개들 전체와 얼굴 인식 매칭률을 계산해 볼 수 있을 것이다. 리스트가 너무 많다면, 최근 2일 내에 올라온 리스트만 대상으로 하여 비교해 보는 등 조절이 가능할 것이다. 또는, 유기견 리스트 중의 특정 개를 골라 나의 실종견 사진과 비교하도록 구성하는 것도 가능할 것이다.

또는 역으로, 유기견 리스트가 아니라, 실종견 리스트를 만들고, 새로 유기견이 발생할 때마다 실종견 리스트 전체 또는 일부와 대비하는 방법도 가능할 것이다. 물론, 두 방법을 모두 병행하는 것도 가능할 것이다.

다시 도 10a로 돌아가, 각각의 유기견을 더 자세히 보기 위해서는 도 10a에서 각 사진을 터치(클릭)하도록 구성한다.

예컨대, 도 10a에서 우측 상단의 개 사진을 터치하면, 도 10b와 같은 상세 화면이 나타난다. 상세 화면에는 개의 사진이 더 크게 나오고 발견 날짜, 견종, 성별, 나이, 보호 장소 등이 구체적으로 나타난다.

다른 방식으로는, 도 10a의 화면에, 또는 그 이전의 화면에 반려견 전용 사진 공유 소셜 네트워킹 서비스(SNS)를 운영해도 좋을 것이다. 이렇게 하면, 사람들의 관심을 끌 수 있고, 앱 사용자 저변을 확대할 수 있기 때문이다. 반려견 사진 공유 서비스를 이용하여 사용자의 저변이 확대되면, 그에 수반하여 실종견을 찾는 작업도 더욱 많은 사람들의 관심과 함께 가능성이 높아질 수 있다.

한편, 도 10c는 카메라 APIs 연동 화면의 일예이다. 이는 예컨대 다음과 같이 구현할 수 있다.

CameraActivity 의 CameraFragment 생성 방식으로 클래스(Class)를 설계한다. 내장된 카메라 앱(Camera App)을 인텐트(Intent) 호출 방식으로 사용하지 않고, 자체 UI 적용 및 레이어(Layer) 구분을 위하여 SurfaceView를 이용하는 개발 설계를 행할 수 있다. 실시간 이미지 분석 레이어는 별도의 Live Filter를 활용하여 개발할 수도 있고, 별도의 안드로이드(Android) JNI 방식의 인터페이스를 설계하여 적용할 수도 있을 것이다. 안드로이드 카메라로부터 프리뷰(Preview) 데이터를 넘겨 받아 Live Filter Library로 데이터를 전달한 후 OpenGL에 화면을 갱신하기 위해 별도의 이벤트로 전달하는 방식으로 설계할 수 있다.

한편, 도 10d는 이미지 분석 화면의 일예이다. 이미지 분석은 다음과 같이 구현할 수 있다.

사람의 얼굴 인식에 사용되는 추출용 필터(Filter)인 Gabor나 LBP(Local binary pattern)을 안드로이드에서 활용할 수 있도록 라이브러리(Library) 형태로 구현하여 적용할 수 있다. 카메라 Live Filter를 통해 입력된 Preview 이미지 데이터를 이용하여 얼굴을 검출하고, 얼굴 정렬, 얼굴에서 눈, 코의 위치 확인이 가능하도록 한다. 라이선스에 저촉되지 않는 공개 소프트웨어 라이브러리 OpenCV 등을 이용한 얼굴 인식 방안도 개발 적용 가능하다. OpenCV에서 제공하는 C언어용 얼굴인식 코드를 안드로이드 자바용으로 포팅하거나 NDK로 변환하여 사용하는 것도 가능할 것이다.

이상 설명한 바에서 반려견이라고 하였으나, 성질상 고양이나 기타 다른 동물까지 포함할 수도 있음은 물론이다. 또한 유기견이라고 하였으나, 반드시 유기된 것이 아니라, 주인과 함께 있지 않고 보호가 필요한 개를 의미한다.

본 발명의 플랫폼(5502)에 접속하기 위한 스마트 기기용 앱의 구현에 있어서, 단지 실종견 찾기 기능 뿐만 아니라, 반려견 전용 SNS란도 만들어 둘 수 있다. 이 경우, 실종견 찾기 기능과 상승 효과를 일으켜 바이럴 효과로 유저 확보 용이할 수 있다. 실종 반려동물을 본 발명의 플랫폼을 이용하여 찾을 경우에 ㄱ기깁기부금(Donation) 형태의 결제방식을 유도할 수도 있을 것이다. 기부금액별 ㅇ오옵션 결제 가능하도록 구현할 수도 있다. 또한, 반려동물 필수용품(사료, 배변패드 등)의 주문(구독)과 연계 상품 판매도 가능할 것이다.

위에서는 특정의 예를 들어 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않으며, 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의하여 많은 변형이 첨부의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 본질적인 사상 내에서 가능함은 물론이다. 본 발명의 기본 사상을 벗어나지 않는 한, 그 외의 다양한 변형도 본 발명의 범주에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

5501: 견주
5502: 반려동물 매칭 서버(플랫폼)
5502-1: 실종신고 입력부
5502-2: 발견신고 입력부
5502-3: 얼굴인식 매칭부
5502-4: 매칭 통지부
5502-5: 유기 반려동물 리스트 작성부
5502-5': 실종 반려동물 리스트 작성부
5503: 유기견 센터 등의 기관(발견/보호자)
5504: 실종 반려동물 발견자(발견/보호자)

Claims

실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭을 위한 방법으로서,
(a) 발견 신고 입력부는, 유기 반려동물을 보호하고 있거나 발견한 자로부터, 당해 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제1 사진 및 보호장소를 포함한 유기/보호 정보를 입력받는 단계;
(b) 유기 반려동물 리스트 작성부는, 상기 유기/보호 정보가 복수개 입력되는 경우, 이를 유기 반려동물 리스트로 만들어, 검색가능한 형태로 데이터베이스에 저장해 두는 단계;
(c) 실종 신고 입력부는, 키우던 반려동물이 실종된 신고자로부터, 당해 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제2 사진을 포함한 정보인 실종 신고를 입력받는 단계;
(d) 얼굴 인식 매칭부는, 상기 (c) 단계의 실종 신고가 입력되면, 상기 제2 사진과, 상기 유기 반려동물 리스트에 포함된 복수의 제1 사진을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산하는 단계; 및
(e) 상기 얼굴 인식 매칭률이 소정값 이상인 것이 발견되면, 매칭 통지부에 의해, 상기 실종 신고자에게 상기 복수의 유기/보호 정보 중에서 얼굴 인식 매칭률이 높은 것을 통지하는 단계
를 포함하는 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법.
제1항에 있어서,
상기 (a) 단계에서 입력된 제1 사진에 대하여, 얼굴 인식을 수행하여 특징 추출을 행하고, 당해 추출된 제1 특징을 상기 (b) 단계에서 데이터베이스에 함께 저장하는, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법.
제2항에 있어서,
상기 (c) 단계에서 입력된 제2 사진에 대하여, 얼굴 인식을 수행하여 특징 추출을 행하고,
상기 (d) 단계에서는, 추출된 제2 특징과, 추출된 제1 특징을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산하는, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법.
제3항에 있어서,
상기 제1 특징의 추출은 상기 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진에서 눈 및 코의 위치를 추출함으로써 행해지고,
상기 제2 특징의 추출은 상기 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진에서 눈 및 코의 위치를 추출함으로써 행해지는, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법.
제4항에 있어서,
상기 제1 특징 및 제2 특징은, 추출된 눈의 중심점과 코의 중심점이 이루는 삼각형의 각각의 내각인, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법.
제5항에 있어서,
상기 제1 특징의 추출은 상기 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진에서 눈 및 코의 크기 및 포즈를 추가로 추출함으로써 행해지고,
상기 제2 특징의 추출은 상기 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진에서 눈 및 코의 크기 및 포즈를 추가로 추출함으로써 행해지는, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법.
실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭을 위한 방법으로서,
(a) 실종 신고 입력부는, 키우던 반려동물이 실종된 신고자로부터, 당해 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제2 사진을 포함한 정보인 실종 신고를 입력받는 단계;
(b) 실종 반려동물 리스트 작성부는, 상기 실종 신고가 복수개 입력되는 경우, 이를 실종 반려동물 리스트로 만들어, 검색가능한 형태로 데이터베이스에 저장해 두는 단계;
(c) 발견 신고 입력부는, 유기 반려동물을 보호하고 있거나 발견한 자로부터, 당해 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제1 사진 및 보호장소를 포함한 유기/보호 정보를 입력받는 단계;
(d) 얼굴 인식 매칭부는, 상기 (c) 단계의 발견 신고가 입력되면, 상기 제1 사진과, 상기 실종 반려동물 리스트에 포함된 복수의 제2 사진을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산하는 단계; 및
(e) 상기 얼굴 인식 매칭률이 소정값 이상인 것이 발견되면, 매칭 통지부에 의해, 상기 발견 신고자에게 상기 복수의 유기/보호 정보 중에서 얼굴 인식 매칭률이 높은 것을 통지하는 단계
를 포함하는 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법.
제7항에 있어서,
상기 (a) 단계에서 입력된 제2 사진에 대하여, 얼굴 인식을 수행하여 특징 추출을 행하고, 당해 추출된 제1 특징을 상기 (b) 단계에서 데이터베이스에 함께 저장하는, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법.
제8항에 있어서,
상기 (c) 단계에서 입력된 제1 사진에 대하여, 얼굴 인식을 수행하여 특징 추출을 행하고,
상기 (d) 단계에서는, 추출된 제2 특징과, 추출된 제1 특징을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산하는, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법.
제9항에 있어서,
상기 제1 특징의 추출은 상기 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진에서 눈 및 코의 위치를 추출함으로써 행해지고,
상기 제2 특징의 추출은 상기 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진에서 눈 및 코의 위치를 추출함으로써 행해지는, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법.
제10항에 있어서,
상기 제1 특징 및 제2 특징은, 추출된 눈의 중심점과 코의 중심점이 이루는 삼각형의 각각의 내각인, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법.
제11항에 있어서,
상기 제1 특징의 추출은 상기 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진에서 눈 및 코의 크기 및 포즈를 추가로 추출함으로써 행해지고,
상기 제2 특징의 추출은 상기 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진에서 눈 및 코의 크기 및 포즈를 추가로 추출함으로써 행해지는, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 방법.
실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭을 위한 시스템으로서,
자신 소유의 반려동물이 실종된 신고자로부터, 당해 실종 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제1 사진을 포함한 정보를 입력받도록 구성된 실종 신고 입력부;
유기 반려동물을 보호하고 있거나 발견한 자로부터, 당해 유기 반려동물의 정면 얼굴 사진인 제2 사진 및 보호장소를 포함한 정보를 입력받도록 구성된 발견 신고 입력부;
상기 제1 사진과, 상기 제2 사진을 비교하는 얼굴 인식 매칭부로서, 상기 제1 사진에서 추출한 눈 및 코가 이루는 삼각형의 각각의 내각과 상기 제2 사진에서 추출한 눈 및 코가 이루는 삼각형의 각각의 내각을 비교하여 얼굴 인식 매칭률을 계산하는, 얼굴 인식 매칭부; 및
상기 얼굴 인식 매칭률이 소정값 이상인 경우, 상기 실종 신고 입력부에 입력을 행한 실종 신고자에게 상기 제2 사진 및 보호장소를 포함한 정보를 제공하도록 구성된 매칭 통지부
를 포함하는 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 시스템.
제13항에 있어서,
유기 반려동물 리스트 작성부를 더 포함하고,
상기 유기 반려동물 리스트 작성부는, 상기 발견 신고 입력부로부터 입력된 복수의 발견 신고를 유기 반려동물 리스트로 만들어, 검색가능한 형태로 데이터베이스에 저장해 두는, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 시스템.
제13항에 있어서,
실종 반려동물 리스트 작성부를 더 포함하고,
상기 실종 반려동물 리스트 작성부는, 상기 실종 신고 입력부로부터 입력된 복수의 실종 신고를 실종 반려동물 리스트로 만들어, 검색가능한 형태로 데이터베이스에 저장해 두는, 실종 반려동물과 유기 반려동물의 매칭 시스템.
컴퓨터로 하여금, 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.