KR20200062522A - 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템, 서버 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 IoT 및 클라우드 기반 AI 알고리즘을 통해서 실시간으로 반려동물의 운동상태 및 건강상태를 모니터링하여, 조기 발견이 어려운 반려동물의 대사증후군을 사전 예방할 수 있도록 구현한 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템, 서버 및 방법에 관한 것으로, 스마트 넥밴드가 반려동물에 착용시켜 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 측정하며; 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버가 스마트 넥밴드에서 측정한 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 모니터링하여, 반려동물의 대사증후군을 사전 예방하며; 데이터베이스가 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버에서 모니터링한 운동데이터 및 생체데이터를 등록해 두며; 네트워크가 스마트 넥밴드와 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버 사이를 연결시켜 서로 간의 데이터 송수신을 수행하도록 한다.

Description

클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템, 서버 및 방법{System, sever and method for preventing metabolic syndrome of pet using smart neck-band based on cloud}

본 발명의 기술 분야는 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템, 서버 및 방법에 관한 것으로, 특히 IoT 및 클라우드 기반 AI 알고리즘을 통해서 실시간으로 반려동물의 운동상태 및 건강상태를 모니터링하여, 조기 발견이 어려운 반려동물의 대사증후군을 사전 예방할 수 있도록 구현한 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템, 서버 및 방법에 관한 것이다.

고령화, 1인 가구 증가, 그리고 반려동물에 대한 인식 변화로 반려 인구가 지속적으로 증가하고 있으며, 의료 기술의 발전에 따라 반려동물의 기대 수명이 증가함으로써, 반려동물 관련 산업 및 사업이 꾸준한 성장세를 보이고 있다.

한편, 고열량 식단 전환 추세에 따라 대사증후군 보유 개체수가 급등하고, 이는 운동능력 저하, 심폐기능 저하, 관절염, 당뇨 등의 합병증으로 악화됨으로써, 반려동물의 질병 발생 현황 및 조기 케어가 무엇보다 중요하게 되었다. 또한, 반려동물의 질병 발생률 증가와 장기화에 따른 반려동물에 대한 의료비 증가로 반려인의 부담이 증가하고 있으며, 이로 인해 반려동물의 유기, 유실이라는 사회적 병리현상으로 대두되고 있는 실정이다.

한국공개특허 제10-2016-0032083호(2016.03.23 공개)는 반려동물의 비정상 상태 알림 장치 및 이를 구비한 반려동물 돌봄 시스템에 관하여 개시되어 있는데, 반려동물의 울음소리를 감지하여 반려동물 소리 신호를 생성하는 소리 센서; 소리 신호를 통해 생성된 반려동물 소리 신호로부터 반려동물이 비정상 상태인지 여부를 판단하는 판단부; 판단부의 판단에 의해 반려동물이 비정상 상태로 판정되면 반려동물을 촬영하여 반려동물 영상 신호를 생성하는 카메라; 무선 통신을 이용하여 반려동물 소리 신호 및 반려동물 영상 신호를 반려동물의 주인의 휴대용 통신 기기로 송신하고, 휴대용 통신 기기로부터 송신된 소리 신호를 수신하는 무선 통신부; 및 무선 통신부에서 수신된 소리 신호를 소리로 전환하여 내보내는 스피커(speaker)를 구비하는 것을 특징으로 한다. 개시된 기술에 따르면, 집에 혼자 남겨진 반려동물이 불안해하는 등의 비정상 상태인 때 반려동물의 주인에게 자동으로 알려줌과 동시에 반려동물의 불안을 진정시키기 위한 조치들이 수행되며, 반려동물의 주인은 혼자 남겨진 반려동물의 상황을 정확히 파악하고, 반려동물에게 닥친 불안 또는 스트레스를 해소하기 위한 보다 적절한 조치를 취할 수 있으며, 반려동물이 겪을 수 있는 더 큰 사고를 예방할 수 있다.

한국공개특허 제10-2018-0068096호(2018.06.21 공개)는 반려동물의 건강상태를 실시간으로 체크할 수 있고, 반려동물의 위치정보를 용이하게 획득할 수 있는 반려동물 생체정보 측정 장치에 관하여 개시되어 있다. 개시된 기술에 따르면, 반려동물의 몸에 착용되고, 착용 시 반려동물의 건강상태와 대응되는 생체정보를 측정하는 센서부를 포함하는 밴딩부; 및 밴딩부와 연동되되, 센서부로부터 측정된 생체정보 신호를 인가받아 생체정보 데이터로 변환하는 제어부와, 생체정보 데이터가 저장되는 메모리부 및 생체정보 데이터를 사용자의 휴대단말기로 전송하는 통신모듈을 포함하는 측정기기를 포함하는 것을 특징으로 함으로써, 반려동물의 체지방률, 심박수, 호흡량, 스트레스 지수 및 운동량 등의 건강과 관련된 생체정보를 실시간으로 확인할 수 있고, 반려동물의 건강에 이상이 생길 경우 사용자가 신속하고 용이하게 확인할 수 있으며, 반려동물의 생체정보를 측정할 경우 사용자가 측정센서를 동물의 피부에 직접 밀착시켜야 하는 번거로움을 해소하고, 측정 시 동물의 털에 의해 생길 수 있는 센싱 오류를 최소활 할 수 있다.

상술한 바와 같은 종래의 기술에서는, 반려동물의 운동량이나 심박수, 호흡량, 체지방률 등의 상태를 단순 확인하는 수준이며, 특히 조기 발견이 어려운 반려동물의 대사증후군에 대한 예방에 필수적으로 확인이 필요한 생체데이터인 혈압, 체온, 심박수, 호흡 등을 모두 측정할 수 있는 제품이 없는 등으로, 반려동물의 대사증후군을 관리할 수 있는 시스템이나 장치가 부재하여, 반려동물의 대사증후군을 사전예방하지 못하고 적시 치료하지 못해 진료비용이 과다하게 발생하는 단점이 있었다. 또한, 종래 기술에서는, 반려동물의 단순 자세만 분류할 수 있을 뿐, 안락함, 활발함, 두려움, 고통, 굶주림 등과 같은 반려동물의 현재 상태를 정밀하게 파악하지 못하며, 호흡량, 심박수, 물리적, 정서적 등과 같은 반려동물의 의학적 상태를 파악하지 못하는 단점도 가지고 있다.

한국공개특허 제10-2016-0032083호 한국공개특허 제10-2018-0068096호

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 전술한 바와 같은 단점을 해결하기 위한 것으로, IoT 및 클라우드 기반 AI 알고리즘을 통해서 실시간으로 반려동물의 운동상태 및 건강상태를 모니터링하여, 조기 발견이 어려운 반려동물의 대사증후군을 사전 예방할 수 있도록 구현한 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템, 서버 및 방법을 제공하는 것이다.

상술한 과제를 해결하는 수단으로는, 본 발명의 한 특징에 따르면, 반려동물에 착용시켜 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 측정하기 위한 스마트 넥밴드; 상기 스마트 넥밴드에서 측정한 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 모니터링하여, 반려동물의 대사증후군을 사전 예방하기 위한 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버; 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버에서 모니터링한 운동데이터 및 생체데이터를 등록해 두기 위한 데이터베이스; 및 상기 스마트 넥밴드와 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버 사이를 연결시켜 서로 간의 데이터 송수신을 수행하도록 하기 위한 네트워크를 포함하는 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템을 제공한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, IoT 센서를 구비하여, 반려동물 대사증후군을 예측 또는 진단하는 근거 데이터로 활용하도록 하기 위한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 감지하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 위치 또는 GPS, 자세, 운동량, 활동량, 소비 칼로리, 수면량 중 적어도 하나 또는 그 이상을 운동데이터로 수집하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 체온, 체중, 심박, 심전도, 혈압, 맥박, 호흡, 산소포화도 중 적어도 하나 또는 그 이상을 생체데이터로 수집하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 호흡, 체온, 맥박, 수면, 산소포화도를 기초대사량의 항목으로 수집하되, 24시간 평균치를 사용하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 위치, 자세, 호흡, 체온, 맥박, 산소포화도, 수면, 소비 칼로리를 현재 상태의 항목으로 수집하되, 기 설정된 시간 단위로 평균 데이터를 저장하였다가 전송하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 반려동물의 피부 표면에 직접 닿도록 설치된 비침습형 IoT 센서를 구비하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 반려동물의 목 부위를 감싸 착용하도록 한 넥밴드로 형성된 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 넥밴드에 장착된 비침습형 IoT 센서를 이용하여 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 기록하여 운동상태 및 건강상태를 체크하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버로 전송하기 위한 블루투스나 와이파이 기반의 무선 장치를 구비하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 체온감지센서, 음향센서, 심박측정센서, 자이로센서, 적외선센서, 체중센서, 심전도센서, 혈압감지센서, 맥박감지센서, 호흡감지센서 중 적어도 하나 또는 그 이상을 구비하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 반려동물의 산소포화도를 감지하며, 기 설정된 수치만큼의 변동 시에 이상상태임을 바로 확인하도록 하기 위한 산소포화도 센서를 구비하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 광 신호를 이용하여 광학적 산소포화도를 검출하는 광 검출기; 상기 광 검출기에서 검출된 광 신호를 증폭하는 증폭기; 및 상기 광 검출기에서 검출된 광 신호에서 불필요한 신호를 제거하는 필터 및 데이터 수집 필터기를 구비하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 캘리브레이션 루틴 하드웨어를 적용하여 센서에 의해 센싱되는 1(khz) 초과의 주파수 신호를 배제하고, 필요한 신호만 처리할 수 있도록 10 ~ 1000(hz)의 주파수 신호만을 처리하는 밴드 필터를 구비하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 반려동물 종별 개체 특징을 보정할 수 있는 추가 필터를 구비하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 넥밴드의 상단 양측에 실리콘 온도센서를 돌출 형성시켜 반려동물과 접촉시키는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 생체의 기도를 감싸는 하단 양측에 심박측정센서를 구비시키는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 넥밴드의 하단 양측에 산소포화도 센서를 위치시키는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 심박측정센서를 넥밴드 좌우에 부착하여 항상 피부에 접촉하도록 형성하며, 자이로센서의 정지 시에 측정한 데이터를 기준으로 진단하도록 하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 저전력 ADC 컨버터 정전류 회로 및 전류 보정치 개선을 위한 필터를 구비하고 저전력 소비 알고리즘을 이용하여 소비전력을 감소시키는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 최소단위 소비전력 알고리즘을 이용하여 입출력 제어모듈별 순차 시퀀스를 수행하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 온/오프 듀티 동기화 모듈 및 슬립모드 스케줄 이벤트 처리 모듈을 구비하여 하드웨어적으로 디바이스 제어의 소모 전력을 감소시키는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 센서에서 센싱한 데이터를 순차 제어해서, 센서간의 특성에 맞추어 데이터간의 상호 보완과 저전력으로 구동시키는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, CPU 내부 클록을 이용하여 슬립모드를 적용시키고 기 설정된 시간마다 주기적 통신을 수행하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 배터리 상태가 기 설정된 양보다 낮을 경우에 통신 간격 또는 센싱 수집 간격을 기 설정된 시간만큼 길게 제어하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 위치감지수단을 구비하여 활동량을 감지하여 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버로 통보하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 스마트 넥밴드는, 자이로센서를 구비하여 모션을 감지하여 모션 정보를 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버로 통보하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 상기 스마트 넥밴드로부터 수신받은 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터를 품종, 성별, 나이 기반으로 분리시켜 집계하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 상기 스마트 넥밴드로부터 수신받은 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터를 기술적 분석 기반 테이블별로 집계하여 상기 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 상기 스마트 넥밴드로부터 수신받은 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터를 클라우드 기반 AI 알고리즘을 통해 분석하여 반려동물 대사증후군을 예측 또는 진단하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 집계된 기술적 분석 기반 테이블별 데이터를 기반으로 탐색적 분석으로 데이터 상관관계에 대한 패턴을 도출하여 기준 데이터 패턴과 비교해서 대사증후군을 예측 또는 진단하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 반려동물의 혈중 내 실시간 산소포화도 데이터 입력 값을 출력 값에 맵핑하여 데이터 배열을 수행하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 룩업 테이블을 통해, 산소포화도 데이터 값 출력을 위한 논리 회로를, 배열 인덱싱 동작으로 대체시켜, 런타임 계산량을 감소시키는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 상기 데이터베이스에 기 설정된 수치 이상의 복부비만, 기 설정된 수치 이상의 중성지방인 고중성지방혈증, 기 설정된 수치 이하의 낮은 HDL 콜레스테롤혈증, 기 설정된 수치 이상의 높은 혈압, 기 설정된 수치 이상의 공복 혈당 또는 당뇨병 과거력 또는 약물복용혈당 장애 중 적어도 한 가지 또는 그 이상인 경우에, 대사증후군으로 예측 또는 진단하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 케이-민스, 이분교차적합시험 알고리즘을 이용하여, 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터가 상기 데이터베이스에 기 설정해 둔 건강 표준치를 벗어나는 위험 상황 발생 시에, 경고 알림 메시지를 생성시켜 반려인에게 통보하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터를 기반으로 증상을 분석하고, 상기 데이터베이스에 등록된 증상/진단정보를 이용하여 분석된 증상에 대응하는 진단을 수행하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 진단 결과에 따라 이에 대응하는 반려동물의 활동량을 상기 데이터베이스로부터 판독하여 반려인에게 추천하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 반려인이 반려동물의 운동 목표를 설정하도록 운동목표설정화면을 제공하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 반려동물의 행동 요약, 실시간 알림, 생체신호 변경 사항에 대한 정보를 화면으로 반려인에게 제공하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버는, 진단 결과에 따라 상기 데이터베이스에 기 설정해 둔 위험 범위 도달 시에 경고 알림 메시지를 생성시켜 반려인에게 통보하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 데이터베이스는, 반려동물 대사증후군을 예측 또는 진단하기 위한 기준 데이터 패턴을 미리 설정해서 등록해 두는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 네트워크는, 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버가 상기 스마트 넥밴드의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터를 모니터링하도록 하기 위한 복수 개의 IoT 게이트웨이를 구비하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 IoT 게이트웨이는, 운동데이터 및 생체데이터의 수집 조건을 비교 신호에서 미리 설정해 두고, 선형, 트리, 군집의 알고리즘을 이용하여, 비교 신호에서 수집 조건이 충족된 운동데이터 및 생체데이터만을 수집하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 IoT 게이트웨이는, 클러스터링 및 클래시픽 기법을 사용하여 샘플링 군집도를 정리하여 수집된 운동데이터 및 생체데이터를 샘플링 처리하며, 데이터 클린징 후 기존 데이터와 비교 처리하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 IoT 게이트웨이는, 혈액 내 옥시헤모글로빈과 디옥시헤모글로빈의 적색광 영역 내 흡수계수 비의 옥시헤모글로빈의 변화량을 추출하기 위해서, 비어 램버트 법칙을 이용한 평가 알고리즘 기반 조직 투과 빛 농도에 따른 전기출력신호의 선형성을 확보하고, 전 처리 알고리즘으로 광 필터를 사용하여 광 노이즈를 감소시켜 산소포화도를 측정하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 IoT 게이트웨이는, 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터에 대한 이상 유무를 실시간으로 체크해서 디스플레이시켜 주는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 IoT 게이트웨이는, 데이터 마이닝 기법을 적용한 알고리즘을 사용하여 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터에 대한 정형화를 수행하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에서, 상기 IoT 게이트웨이는, 데이터 마이닝 기술의 예측, 연관 순차 기법을 적용하여 비정형의 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터를 정형의 데이터로 변환시키는 것을 특징으로 한다.

상술한 과제를 해결하는 수단으로는, 본 발명의 다른 한 특징에 따르면, 네트워크를 통해 통신 접속된 스마트 넥밴드를 식별하며, 상기 스마트 넥밴드로부터 전송되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 수신받기 위한 인터페이스부; 상기 인터페이스부에서 수신받은 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 전달받아 모니터링하기 위한 모니터링부; 및 상기 모니터링부에서 모니터링한 운동데이터 및 생체데이터를 기반으로 반려동물의 대사증후군을 사전 예방하기 위한 사전예방부를 포함하는 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버를 제공한다.

상술한 과제를 해결하는 수단으로는, 본 발명의 또 다른 한 특징에 따르면, 스마트 넥밴드가 반려동물에 착용시켜 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 측정하는 단계; 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버가 상기 스마트 넥밴드에서 측정한 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 모니터링하는 단계; 및 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버가 모니터링한 운동데이터 및 생체데이터를 기반으로 반려동물의 대사증후군을 사전 예방하는 단계를 포함하는 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 방법을 제공한다.

본 발명의 효과로는, IoT 및 클라우드 기반 AI 알고리즘을 통해서 실시간으로 반려동물의 운동상태 및 건강상태를 모니터링하여, 조기 발견이 어려운 반려동물의 대사증후군을 사전 예방할 수 있도록 구현한 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템, 서버 및 방법을 제공함으로써, 적시 치료를 할 수 있으며, 이에 불필요한 진료비용을 절감할 수 있으며, 또한 안락함, 활발함, 두려움, 고통, 굶주림 등과 같은 반려동물의 현재 상태를 정밀하게 파악할 수 있으며, 호흡량, 심박수, 물리적, 정서적 등과 같은 반려동물의 의학적 상태를 파악할 수 있다는 것이다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템의 비침습형 스마트 넥밴드 기반 예를 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1에 있는 스마트 넥밴드의 센서 타이밍 차트를 예로 설명하는 도면이다.
도 4는 도 1에 있는 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버의 대사증후군 예측 예를 설명하는 도면이다.
도 5는 도 1에 있는 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버의 산소포화도 입출력 알고리즘을 예로 설명하는 도면이다.
도 6은 도 1에 있는 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버를 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 방법을 설명하는 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시 예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시 예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시 예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.

본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.

"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.

이제 본 발명의 실시 예에 따른 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템, 서버 및 방법에 대하여 도면을 참고로 하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템을 설명하는 도면이며, 도 2는 도 1에 있는 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템의 비침습형 스마트 넥밴드 기반 예를 설명하는 도면이며, 도 3은 도 1에 있는 스마트 넥밴드의 센서 타이밍 차트를 예로 설명하는 도면이며, 도 4는 도 1에 있는 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버의 대사증후군 예측 예를 설명하는 도면이며, 도 5는 도 1에 있는 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버의 산소포화도 입출력 알고리즘을 예로 설명하는 도면이다.

도 1 내지 도 5를 참조하면, 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템(100)은, 복수 개의 스마트 넥밴드(110), 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120), 데이터베이스(130), 네트워크(140)를 포함한다.

스마트 넥밴드(110)는, 반려동물에 착용시켜 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 측정하여 네트워크(140)를 통해 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 전송해 준다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, 반려동물의 대사증후군을 추측(예측 또는 진단)할 수 있는 근거 데이터로 활용하도록 하기 위한 반려동물의 운동데이터(예로, 위치(또는, GPS), 자세, 운동량, 활동량, 소비 칼로리, 수면량 등) 및 생체데이터(예로, 체온, 체중, 심박, 심전도, 혈압, 맥박, 호흡, 산소포화도 등)를 수집할 수 있는 IoT 센서가 달린 장치로서, 착용감이 좋은 연질의 플라스틱의 스트랩으로 반려동물에 부착 설치할 수 있다. 여기서, 생체데이터는, 반려동물의 생명 활동 과정에서 발생하는 생체신호(Vital Sign)를 의미한다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, 기초대사량의 항목으로, 호흡, 체온, 맥박, 수면, 산소포화도 등을 수집하되, 24시간 평균치를 사용하도록 할 수 있으며, 또한 현재 상태의 항목으로, 위치, 자세, 호흡, 체온, 맥박, 산소포화도, 수면, 소비 칼로리 등을 수집하되, 기 설정된 시간(예로 5분) 단위로 평균 데이터를 저장하였다가 전송하도록 할 수 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, 반려동물의 피부 표면에 직접 닿도록 설치되어, 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 얻도록 하는 비침습형 IoT 센서를 구비할 수 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 반려동물의 목 부위를 감싸 착용하도록 한 비침습형 스마트 넥밴드로 형성할 수 있으며, 넥밴드에 장착된 비침습형 IoT 센서를 이용하여 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 기록하여 운동상태 및 건강상태를 체크하도록 해 줄 수 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 블루투스(Bluetooth)나 와이파이(Wifi) 기반의 무선 장치를 구비하여, 센서에 의해 수집한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 전송해 줄 수 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, 도 2에 도시된 바와 같은 체온감지센서, 심박측정센서(음향센서를 사용할 수 있음), 활동량, 자세 측정을 위한 자이로센서, 산소포화도 측정을 위한 적외선센서 외에도, 체중센서, 심전도센서, 혈압감지센서, 맥박감지센서(음향센서를 사용할 수 있음), 호흡감지센서 등등을 구비할 수 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, 산소포화도 센서를 구비할 수 있으며, 생체데이터 중에서 특히 변동성이 적고 일시적 환경 변화에도 항상성을 지니고 있는 산소포화도(Spo2)를 산소포화도 센서에 의해서 측정할 수 있다. 여기서, 산소포화도는, 적혈구 중 헤모글로빈의 산소결합능력 가운데 산소가 실제로 결합하고 있는 비율을 %로 표시한 것을 의미하며, 반려동물이 짖거나 흥분해도 변동성이 적으며, 품종, 사이즈에 상관없이 포유류의 경우에는 동일한 수치를 나타내어, 타 생체데이터는 여러 생체데이터를 상호 비교분석해야 하는 것과는 달리, 기 설정된 수치만큼의 변동 시에 이상상태임을 바로 확인하도록 할 수 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, '산화헤모글로빈(HBO2)과 환원헤모글로빈(Hb)에서는 파장에 따라서 흡광계수가 다르고, 파장 805㎚ 부근에서 산화헤모글로빈(HBO2)과 환원헤모글로빈(Hb)의 흡관계수는 거의 같으며, 605㎚ 부근에서는 두드러지게 다르다'는 원리를 이용해서 비관혈적(非觀血的)으로 산소포화도를 정밀하게 조사하는 방식으로, 광학적 산소포화도를 구할 수 있으며, 이때 산소포화도(Spo2)의 농도 측정 정밀도의 향상을 위해서, 광 신호를 이용하여 광학적 산소포화도를 검출하는 광 검출기(photodetector), 검출된 광 신호를 증폭하는 증폭기(amplifier), 검출된 광 신호에서 불필요한 신호를 제거하는 필터(filter) 및 데이터 수집 필터기를 구비할 수 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, 운동데이터 및 생체데이터 수집 및 처리의 성능을 개선시키기 위해서, 캘리브레이션 루틴 하드웨어(calibration routine hardware)를 적용하여 센서에 의해 센싱되는 1(khz) 초과의 주파수 신호를 배제하고, 필요한 신호만 처리할 수 있도록 10 ~ 1000(hz)의 주파수 신호만을 처리하는 밴드 필터(band filter)를 구비할 수 있으며, 반려동물 종별 개체 특징을 보정할 수 있는 추가 필터를 구비할 수도 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, 센서에 의해 수집하는 센싱 값의 충실도를 개선하기 위해서, 도 2에 도시된 바와 같이, 넥밴드 구조의 상단 양측에 실리콘 온도센서를 돌출 형성시켜 반려동물과 접촉하도록 할 수 있으며, 생체의 기도를 감싸는 하단 양측에 심박측정센서를 구비시켜 안정적으로 신호를 수집할 수 있도록 하며, 넥밴드 구조의 하단 양측에 산소포화도 센서를 위치시켜 기능 충실도를 보정할 수 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, 심박 감지 데이터의 감도를 향상하기 위해서, 도 2에 도시된 바와 같이, 심박측정센서를 넥밴드 좌우에 부착하여 항상 피부에 접촉하도록 형성할 수 있으며, 심박의 정확성을 위해서 자이로센서의 정지 시에 측정한 데이터를 기준으로 진단하도록 할 수 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, 저전력 ADC 컨버터 정전류 회로 및 전류 보정치 개선을 위한 필터를 구비하고 저전력 소비 알고리즘을 이용하여 소비전력을 감소시킬 수 있으며, 또한 최소단위 소비전력 알고리즘을 이용하여 입출력 제어모듈별 순차 시퀀스를 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, 온/오프 듀티(duty) 동기화 모듈 및 슬립모드 스케줄 이벤트 처리 모듈을 구비하여 하드웨어적으로 디바이스 제어의 소모 전력을 감소시킬 수 있으며, 또한 센서에서 센싱한 데이터의 충실도를 위해서, 도 3에 도시된 바와 같이, 센서에서 센싱한 데이터를 순차 제어해 줌으로써 센서간의 특성에 맞추어 데이터간의 상호 보완과 저전력으로 구동할 수 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, CPU 내부 클록(clock)을 이용하여 슬립모드를 적용시키고 기 설정된 시간마다 주기적 통신을 수행하여 배터리 소모를 감소시킬 수 있으며, 배터리 상태가 기 설정된 양보다 낮을 경우에 통신 간격 또는 센싱 수집 간격을 기 설정된 시간만큼 길게 제어해 줄 수 있다.

일 실시 예에서, 스마트 넥밴드(110)는, GPS 등과 같은 위치감지수단을 구비하여 활동량(위치이동)을 감지하여 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 통보해 줄 수 있으며, 또한 자이로센서 등을 이용하여 모션(예로, 눕기, 앉기, 서기)을 감지하여 모션 정보를 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 통보해 줄 수도 있다.

반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 스마트 넥밴드(110)로부터 전송되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 네트워크(140)를 통해 수신받아, 해당 수신받은 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 모니터링하여, 해당 모니터링한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 기반으로 반려동물 대사증후군을 사전 예방해 준다.

일 실시 예에서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 스마트 넥밴드(110)로부터 수신받은 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기(설명의 편의상으로 도면에는 도시하지 않음)로부터 수신받은 진료데이터 중 HRV(통증, 스트레스)를 품종, 성별, 나이 기반으로 분리시켜 집계할 수 있다.

일 실시 예에서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 스마트 넥밴드(110)로부터 수신받은 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기로부터 수신받은 진료데이터 중 HRV(통증, 스트레스)를 기술적 분석(descriptive analysis) 기반 테이블별로 집계하여 데이터베이스(130)에 저장해 줄 수 있다.

일 실시 예에서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 실시간으로 모니터링한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터 중 HRV(통증, 스트레스)를 클라우드 기반 AI 알고리즘을 통해 분석하여 반려동물 대사증후군을 예측(또는, 진단)할 수 있다.

일 실시 예에서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 집계된 기술적 분석 기반 테이블별 데이터를 기반으로 탐색적 분석(exploratory analysis)으로 데이터 상관관계에 대한 패턴을 도출하여 기준 데이터 패턴과 비교해서 대사증후군을 도 4에 도시된 바와 같이 예측(또는, 진단)할 수 있다.

일 실시 예에서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 스마트 넥밴드(110)로부터 수신받은 반려동물의 혈중 내 실시간 산소포화도(Spo2) 데이터 입력 값을 출력 값에 맵핑하여 데이터 배열을 수행할 수 있으며, 도 5에 도시된 바와 같은 룩업 테이블(lookup table)을 통해, 산소포화도 데이터 값 출력을 위한 논리 회로(Logic circuit)를, 간단한 배열(array) 인덱싱 동작으로 대체시켜 줄 수 있으며, 이에 런타임 계산량을 감소시켜 화면 출력 지연을 최소화할 수 있다. 이때, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 실시간 모니터링 시각화(Visualization)의 즉각적 출력의 효율화를 위해서, 입력 값의 룩업 테이블 도출 기반 출력 논리 알고리즘을 축소화시킬 수도 있다.

일 실시 예에서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 실시간으로 모니터링한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터가 데이터베이스(130)에 기 설정된 수치 이상의 복부비만, 기 설정된 수치(예로, 150mg/dL) 이상의 중성지방인 고중성지방혈증, 기 설정된 수치(예로, 40mg/dL) 이하의 낮은 HDL 콜레스테롤혈증, 기 설정된 수치(예로, 130/85mg/dL) 이상의 높은 혈압, 기 설정된 수치(예로, 100mg/dL) 이상의 공복 혈당 또는 당뇨병 과거력 또는 약물복용혈당 장애 중 적어도 한 가지 또는 그 이상인 경우에 대사증후군으로 예측(또는, 진단)할 수 있다.

일 실시 예에서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 케이-민스(K-means), 이분교차적합시험(Biparite cross-matching) 알고리즘을 이용하여, 실시간으로 모니터링한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터가 데이터베이스(130)에 기 설정해 둔 건강 표준치를 벗어나는 위험 상황(예를 들어, 기 설정해 둔 수치 이하의 급격한 호흡량 감소, 기 설정해 둔 수치의 심박수 이상 등) 발생 시에, 경고 알림 메시지를 생성시켜 즉시 반려인에게 통보해 줄 수 있다.

일 실시 예에서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 실시간으로 모니터링한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터를 기반으로 아래의 표 1과 같은 진단을 수행할 수 있다.

증상	진단
기 설정 시간 이상의 잠을 못자고 서성거림	관절염 개
심장 및 호흡 수의 기 설정치 이상 변화	심장질환 개
활동 수준, 심장 및 호흡 수의 기 설정치 이상 변화	간질 개
기 설정치 이상의 체온의 급격한 상승	더운 개

일 실시 예에서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 진단 결과에 따라 이에 적합한 반려동물의 활동량을 데이터베이스(130)로부터 판독하여 해당 판독한 반려동물의 활동량을 반려인에게 추천해 줄 수 있으며, 또한 반려인이 반려동물의 운동 목표를 설정하도록 운동목표설정화면을 제공해 줄 수도 있다.

일 실시 예에서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 반려동물의 행동 요약, 실시간 알림, 생체신호 변경 사항 등에 대한 정보를 화면으로 바로 반려인에게 제공해 줄 수 있으며, 진단 결과에 따라 데이터베이스(130)에 기 설정해 둔 위험 범위 도달 시에 경고 알림 메시지를 생성시켜 즉시 반려인에게 통보하여 빠른 대처가 가능하도록 해 줄 수 있다.

데이터베이스(130)는, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서 실시간으로 모니터링되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터(또는, 모션 정보나 동물병원 단말기의 진료데이터)를 전달받아 등록해 준다.

일 실시 예에서, 데이터베이스(130)는, 반려동물 대사증후군을 예측(또는, 진단)하기 위한 기준 데이터 패턴을 미리 설정해서 등록해 둘 수 있다. 여기서, 반려동물 대사증후군은, 기 설정된 수치 이상의 체지방 증가, 기 설정된 수치 이상의 혈압 상승, 기 설정된 수치 이상의 혈당 상승, 기 설정된 수치 이상의 혈중 지질 등의 이상 상태들의 집합으로, 뇌심혈관질환 및 당뇨병의 위험을 높일 수 있다.

네트워크(140)는, 유선 통신망 또는 무선 통신망을 포함하며, 복수 개의 스마트 넥밴드(110)와 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120) 사이를 유선 또는 무선 통신으로 연결시켜, 서로 간의 데이터 송수신을 수행하도록 한다.

일 실시 예에서, 네트워크(140)는, 가정 등에 설치되거나, 반려동물 용품(펫볼) 내부 게이트웨이 장착형으로 설치되며, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)가 스마트 넥밴드(110)의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터를 모니터링할 수 있도록 하기 위한 복수 개의 IoT 게이트웨이를 구비할 수 있으며, 이에 블루투스나 와이파이 통신을 통해 스마트 넥밴드(110)로부터 전송되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 수집하여 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 전송해 줄 수 있다.

일 실시 예에서, IoT 게이트웨이는, 운동데이터 및 생체데이터의 수집 조건을 비교 신호(reference signal)에서 미리 설정해 두고, 선형, 트리, 군집 등의 알고리즘을 이용하여, 비교 신호에서 수집 조건이 충족된 운동데이터 및 생체데이터만을 정확하게 수집할 수 있으며, 클러스터링 및 클래시픽 기법을 사용하여 샘플링(Sampling) 군집도를 정리하여 수집된 운동데이터 및 생체데이터를 샘플링 처리해 줄 수 있으며, 또한 정확한 데이터 클린징 후 기존 데이터와 비교 처리해 줄 수도 있다.

일 실시 예에서, IoT 게이트웨이는, 혈액 내 옥시헤모글로빈(oxyhemoglobin)과 디옥시헤모글로빈(deoxyhemoglobin)의 적색광 영역(660mm) 내 흡수계수 비의 정확한 옥시헤모글로빈의 변화량을 추출하기 위해서, 비어 램버트 법칙(Beer-Lambert law)을 이용한 평가(Estimation) 알고리즘 기반 조직 투과 빛 농도에 따른 전기출력신호(Electrical output signal)의 선형성을 확보하고, 전 처리(Preprocessing) 알고리즘으로 광 필터를 사용하여 광 노이즈를 감소시켜 정밀한 산소포화도를 측정할 수 있다.

일 실시 예에서, IoT 게이트웨이는, 스마트 넥밴드(110)로부터 수집되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터를 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 전송하기 전에, 스마트 넥밴드(110)로부터 수집되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터의 이상 유무를 실시간으로 체크해서 디스플레이시켜 줄 수 있다.

일 실시 예에서, IoT 게이트웨이는, 스마트 넥밴드(110)로부터 수집되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터에 대한 정형화를 위한 데이터 마이닝 기법을 적용한 알고리즘을 사용할 수 있으며, 이때 데이터 마이닝 기술의 예측(Forecasting), 연관 순차(Association sequencing) 기법을 적용하여 스마트 넥밴드(110)로부터 수집되는 비정형의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터를 정형의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터로 변환시켜 줄 수 있다.

상술한 바와 같은 구성을 가진 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템(100)은, IoT 및 클라우드 기반 AI 알고리즘을 통해서 실시간으로 반려동물의 운동상태 및 건강상태를 모니터링하여, 조기 발견이 어려운 반려동물의 대사증후군을 사전 예방할 수 있도록 구현함으로써, 적시 치료를 할 수 있으며, 이에 불필요한 진료비용을 절감할 수 있으며, 또한 안락함, 활발함, 두려움, 고통, 굶주림 등과 같은 반려동물의 현재 상태를 정밀하게 파악할 수 있으며, 호흡량, 심박수, 물리적, 정서적 등과 같은 반려동물의 의학적 상태를 파악할 수 있다.

도 6은 도 1에 있는 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버를 설명하는 도면이다.

도 6을 참조하면, 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)는, 인터페이스부(121), 모니터링부(122), 사전예방부(123)를 포함한다.

인터페이스부(121)는, 네트워크(140)를 통해 복수 개의 스마트 넥밴드(110)와 통신 접속하며, 각기 자기 자신이 가지고 있는 고유 식별정보(예로, 반려동물아이디나 단말기식별자 등)를 이용하여 네트워크를 통해 통신 접속된 스마트 넥밴드(110) 각각을 식별하며, 스마트 넥밴드(110)로부터 전송되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 수신받아 모니터링부(122)에 전달해 준다.

일 실시 예에서, 인터페이스부(121)는, 네트워크(140)를 통해 복수 개의 동물병원 단말기와 통신 접속하며, 각기 자기 자신이 가지고 있는 고유 식별정보(예로, 동물병원아이디나 단말기식별자 등)를 이용하여 네트워크를 통해 통신 접속된 동물병원 단말기 각각을 식별할 수 있으며, 동물병원 단말기로부터 전송되는 진료데이터(HRV(통증, 스트레스)를 포함함)를 수신받아 모니터링부(122)에 전달해 줄 수 있다.

모니터링부(122)는, 인터페이스부(121)로부터 전달되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 모니터링하여 데이터베이스(130)에 저장해 준다.

일 실시 예에서, 모니터링부(122)는, 인터페이스부(121)로부터 전달되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 진료데이터 중 HRV(통증, 스트레스)를 품종, 성별, 나이 기반으로 분리시켜 집계할 수 있다.

일 실시 예에서, 모니터링부(122)는, 인터페이스부(121)로부터 전달되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 진료데이터 중 HRV(통증, 스트레스)를 기술적 분석(descriptive analysis) 기반 테이블별로 집계하여 데이터베이스(130)에 저장해 줄 수 있다.

사전예방부(123)는, 모니터링부(122)에서 모니터링되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터 중 HRV(통증, 스트레스)를 기반으로 반려동물 대사증후군을 사전 예방해 준다.

일 실시 예에서, 사전예방부(123)는, 모니터링부(122)에서 실시간으로 모니터링한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터 중 HRV(통증, 스트레스)를 클라우드 기반 AI 알고리즘을 통해 분석하여 반려동물 대사증후군을 예측(또는, 진단)할 수 있다.

일 실시 예에서, 사전예방부(123)는, 모니터링부(122)에서 집계한 기술적 분석 기반 테이블별 데이터를 기반으로 탐색적 분석(exploratory analysis)으로 데이터 상관관계에 대한 패턴을 도출하여 기준 데이터 패턴과 비교해서 대사증후군을 도 4에 도시된 바와 같이 예측(또는, 진단)할 수 있다.

일 실시 예에서, 사전예방부(123)는, 모니터링부(122)에서 실시간으로 모니터링한 반려동물의 혈중 내 실시간 산소포화도(Spo2) 데이터 입력 값을 출력 값에 맵핑하여 데이터 배열을 수행할 수 있으며, 도 5에 도시된 바와 같은 룩업 테이블(lookup table)을 통해, 산소포화도 데이터 값 출력을 위한 논리 회로(Logic circuit)를, 간단한 배열(array) 인덱싱 동작으로 대체시켜 줄 수 있으며, 이에 런타임 계산량을 감소시켜 화면 출력 지연을 최소화할 수 있다. 이때, 사전예방부(123)는, 실시간 모니터링 시각화(Visualization)의 즉각적 출력의 효율화를 위해서, 입력 값의 룩업 테이블 도출 기반 출력 논리 알고리즘을 축소화시킬 수도 있다.

일 실시 예에서, 사전예방부(123)는, 모니터링부(122)에서 실시간으로 모니터링한 반려동물의 생체데이터가 데이터베이스(130)에 기 설정된 수치 이상의 복부비만, 기 설정된 수치(예로, 150mg/dL) 이상의 중성지방인 고중성지방혈증, 기 설정된 수치(예로, 40mg/dL) 이하의 낮은 HDL 콜레스테롤혈증, 기 설정된 수치(예로, 130/85mg/dL) 이상의 높은 혈압, 기 설정된 수치(예로, 100mg/dL) 이상의 공복 혈당 또는 당뇨병 과거력 또는 약물복용혈당 장애 중 적어도 한 가지 또는 그 이상인 경우에 대사증후군으로 예측(또는, 진단)할 수 있다.

일 실시 예에서, 사전예방부(123)는, 케이-민스(K-means), 이분교차적합시험(Biparite cross-matching) 알고리즘을 이용하여, 모니터링부(122)에서 실시간으로 모니터링한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터가 데이터베이스(130)에 기 설정해 둔 건강 표준치를 벗어나는 위험 상황(예를 들어, 기 설정해 둔 수치 이하의 급격한 호흡량 감소, 기 설정해 둔 수치의 심박수 이상 등) 발생 시에, 경고 알림 메시지를 생성시켜 즉시 반려인에게 통보해 줄 수 있다.

일 실시 예에서, 사전예방부(123)는, 모니터링부(122)에서 실시간으로 모니터링한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 기반으로 증상(예를 들어, 기 설정 시간 이상의 잠을 못자고 서성거림, 심장 및 호흡 수의 기 설정치 이상 변화, 활동 수준, 심장 및 호흡 수의 기 설정치 이상 변화, 기 설정치 이상의 체온의 급격한 상승 등)을 분석하고, 데이터베이스(130)에 등록된 증상/진단정보를 이용하여 해당 분석된 증상에 대응하는 진단(예를 들어, 관절염 개, 심장질환 개, 간질 개, 더운 개 등)을 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 사전예방부(123)는, 진단 결과에 따라 이에 적합한 반려동물의 활동량을 데이터베이스(130)로부터 판독하여 해당 판독한 반려동물의 활동량을 인터페이스부(121)를 통해 반려인에게 추천해 줄 수 있으며, 또한 반려인이 반려동물의 운동 목표를 설정하도록 하기 위한 운동목표설정화면을 인터페이스부(121)를 통해 반려인에게 제공해 줄 수도 있다.

일 실시 예에서, 사전예방부(123)는, 모니터링부(122)에서 실시간으로 모니터링한 반려동물의 행동 요약, 실시간 알림, 생체신호 변경 사항 등에 대한 정보를 인터페이스부(121)를 통해 화면으로 바로 반려인에게 제공해 줄 수 있으며, 진단 결과에 따라 데이터베이스(130)에 기 설정해 둔 위험 범위 도달 시에 경고 알림 메시지를 생성시켜 인터페이스부(121)를 통해 즉시 반려인에게 통보하여 빠른 대처가 가능하도록 해 줄 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 방법을 설명하는 도면이다.

도 7을 참조하면, 반려동물에 착용시킨 스마트 넥밴드(110)에서는, 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 측정하여 네트워크(140)를 통해 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 전송해 주게 된다(S701).

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, IoT 센서가 달려 있고, 착용감이 좋은 연질의 플라스틱의 스트랩으로 반려동물에 부착 설치된 장치인 경우에, 스마트 넥밴드(110)에서는, 반려동물의 대사증후군을 추측(예측 또는 진단)할 수 있는 근거 데이터로 활용하도록 하기 위한 반려동물의 운동데이터(예로, 위치(또는, GPS), 자세, 운동량, 활동량, 소비 칼로리, 수면량 등) 및 생체데이터(예로, 체온, 체중, 심박, 심전도, 혈압, 맥박, 호흡, 산소포화도 등)를 수집할 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 스마트 넥밴드(110)에서는, 호흡, 체온, 맥박, 수면, 산소포화도 등을 기초대사량의 항목으로 수집하되, 24시간 평균치를 사용하도록 할 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 스마트 넥밴드(110)에서는, 위치, 자세, 호흡, 체온, 맥박, 산소포화도, 수면, 소비 칼로리 등을 현재 상태의 항목으로 수집하되, 기 설정된 시간(예로 5분) 단위로 평균 데이터를 저장하였다가 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 전송하도록 할 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 반려동물의 피부 표면에 직접 닿도록 설치되어, 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 얻도록 하는 비침습형 IoT 센서를 구비하고, 반려동물의 목 부위를 감싸 착용하도록 한 비침습형 스마트 넥밴드로 형성된 경우에, 스마트 넥밴드(110)에서는, 넥밴드에 장착된 비침습형 IoT 센서를 이용하여 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 기록하여 운동상태 및 건강상태를 체크하도록 해 줄 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 블루투스(Bluetooth)나 와이파이(Wifi) 기반의 무선 장치를 구비하고 있는 스마트 넥밴드(110)에서는, 센서에 의해 수집한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 블루투스나 와이파이 기반의 무선 장치를 통해 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 전송해 줄 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 체온감지센서, 심박측정센서(음향센서를 사용할 수 있음), 활동량, 자세 측정을 위한 자이로센서, 산소포화도 측정을 위한 적외선센서, 체중센서, 심전도센서, 혈압감지센서, 맥박감지센서(음향센서를 사용할 수 있음), 호흡감지센서 등등을 구비하고 있는 스마트 넥밴드(110)에서는, 반려동물의 체온, 심박, 활동량, 자세, 산소포화도, 체중, 심전도, 혈압, 맥박, 호흡 등을 감지하여 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 전송해 줄 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 산소포화도 센서를 구비하고 있는 스마트 넥밴드(110)에서는, 산소포화도 센서를 이용하여, 생체데이터 중에서 특히 변동성이 적고 일시적 환경 변화에도 항상성을 지니고 있는 산소포화도(Spo2)를 산소포화도 센서에 의해서 측정할 수 있다. 이때, 스마트 넥밴드(110)에서는, 측정한 산소포화도가 기 설정된 수치만큼의 변동 시에 이상상태임을 바로 확인하도록 해 줄 수도 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 스마트 넥밴드(110)에서는, '산화헤모글로빈(HBO2)과 환원헤모글로빈(Hb)에서는 파장에 따라서 흡광계수가 다르고, 파장 805㎚ 부근에서 산화헤모글로빈(HBO2)과 환원헤모글로빈(Hb)의 흡관계수는 거의 같으며, 605㎚ 부근에서는 두드러지게 다르다'는 원리를 이용해서 비관혈적(非觀血的)으로 산소포화도를 정밀하게 조사하는 방식으로, 광학적 산소포화도를 구할 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 산소포화도(Spo2)의 농도 측정 정밀도의 향상을 위해서, 스마트 넥밴드(110)에서는, 광 검출기가 광 신호를 이용하여 광학적 산소포화도를 검출하며, 증폭기가 광 검출기에서 검출된 광 신호를 증폭하며, 필터 및 데이터 수집 필터기가 광 검출기에서 검출된 광 신호에서 불필요한 신호를 제거해 줄 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 운동데이터 및 생체데이터 수집 및 처리의 성능을 개선시키기 위해서, 밴드 필터(band filter)를 구비하고 있는 스마트 넥밴드(110)에서는, 캘리브레이션 루틴 하드웨어(calibration routine hardware)를 적용하여 센서에 의해 센싱되는 1(khz) 초과의 주파수 신호를 배제하고, 필요한 신호만 처리할 수 있도록 10 ~ 1000(hz)의 주파수 신호만을 처리할 수 있다. 또한, 추가 필터를 구비하고 있는 스마트 넥밴드(110)에서는, 추가 필터를 이용하여 반려동물 종별 개체 특징을 보정할 수도 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 생체의 기도를 감싸는 하단 양측에 구비된 심박측정센서의 경우에, 스마트 넥밴드(110)에서는, 심박의 정확성을 위해서 자이로센서의 정지 시에 측정한 데이터를 기준으로 진단하도록 할 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 스마트 넥밴드(110)에서는, 저전력 ADC 컨버터 정전류 회로를 사용하고 필터를 이용하여 전류 보정치를 개선할 수 있으며, 저전력 소비 알고리즘을 이용하여 소비전력을 감소시킬 수 있으며, 또한 최소단위 소비전력 알고리즘을 이용하여 입출력 제어모듈별 순차 시퀀스를 수행할 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 스마트 넥밴드(110)에서는, 온/오프 듀티(duty) 동기화 모듈 및 슬립모드 스케줄 이벤트 처리 모듈을 이용하여 하드웨어적으로 디바이스 제어의 소모 전력을 감소시킬 수 있으며, 또한 센서에서 센싱한 데이터의 충실도를 위해서, 도 3에 도시된 바와 같이, 센서에서 센싱한 데이터를 순차 제어해 줌으로써 센서간의 특성에 맞추어 데이터간의 상호 보완과 저전력으로 구동할 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 스마트 넥밴드(110)에서는, CPU 내부 클록(clock)을 이용하여 슬립모드를 적용시키고 기 설정된 시간마다 주기적 통신을 수행하여 배터리 소모를 감소시킬 수 있으며, 배터리 상태가 기 설정된 양보다 낮을 경우에 통신 간격 또는 센싱 수집 간격을 기 설정된 시간만큼 길게 제어해 줄 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, GPS 등과 같은 위치감지수단을 구비하고 있는 스마트 넥밴드(110)에서는, 활동량(위치이동)을 감지하여 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 통보해 줄 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 자이로센서 등을 구비하고 있는 스마트 넥밴드(110)에서는, 모션(예로, 눕기, 앉기, 서기)을 감지하여 모션 정보를 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 통보해 줄 수도 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 유선 통신망 또는 무선 통신망을 포함하는 네트워크(140)에서는, 복수 개의 스마트 넥밴드(110)(또는, 복수 개의 동물병원 단말기)와 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120) 사이를 유선 또는 무선 통신으로 연결시켜, 서로 간의 데이터 송수신을 수행하도록 할 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, 가정 등에 설치되거나, 반려동물 용품(펫볼) 내부 게이트웨이 장착형으로 설치되는 네트워크(140)에서는, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)가 스마트 넥밴드(110)의 운동데이터 및 생체데이터를 모니터링할 수 있도록 하기 위한 복수 개의 IoT 게이트웨이를 구비할 수 있으며, 이에 블루투스나 와이파이 통신을 통해 스마트 넥밴드(110)로부터 전송되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 수집하여 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 전송해 줄 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, IoT 게이트웨이에서는, 운동데이터 및 생체데이터의 수집 조건을 비교 신호(reference signal)에서 미리 설정해 두고, 선형, 트리, 군집 등의 알고리즘을 이용하여, 비교 신호에서 수집 조건이 충족된 운동데이터 및 생체데이터만을 정확하게 수집할 수 있으며, 클러스터링 및 클래시픽 기법을 사용하여 샘플링(Sampling) 군집도를 정리하여 수집된 운동데이터 및 생체데이터를 샘플링 처리해 줄 수 있으며, 또한 정확한 데이터 클린징 후 기존 데이터와 비교 처리해 줄 수도 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, IoT 게이트웨이에서는, 혈액 내 옥시헤모글로빈(oxyhemoglobin)과 디옥시헤모글로빈(deoxyhemoglobin)의 적색광 영역(660mm) 내 흡수계수 비의 정확한 옥시헤모글로빈의 변화량을 추출하기 위해서, 비어 램버트 법칙(Beer-Lambert law)을 이용한 평가(Estimation) 알고리즘 기반 조직 투과 빛 농도에 따른 전기출력신호(Electrical output signal)의 선형성을 확보하고, 전 처리(Preprocessing) 알고리즘으로 광 필터를 사용하여 광 노이즈를 감소시켜 정밀한 산소포화도를 측정할 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, IoT 게이트웨이에서는, 스마트 넥밴드(110)로부터 수집되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)로 전송하기 전에, 스마트 넥밴드(110)로부터 수집되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터의 이상 유무를 실시간으로 체크해서 디스플레이시켜 줄 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송함에 있어서, IoT 게이트웨이에서는, 데이터 마이닝 기법을 적용한 알고리즘을 사용하여 스마트 넥밴드(110)로부터 수집되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터에 대한 정형화를 수행할 수 있는데, 이때 데이터 마이닝 기술의 예측(Forecasting), 연관 순차(Association sequencing) 기법을 적용하여 스마트 넥밴드(110)로부터 수집되는 비정형의 운동데이터 및 생체데이터를 정형의 운동데이터 및 생체데이터로 변환시켜 줄 수 있다.

상술한 단계 S701에서 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 전송하게 되면, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 스마트 넥밴드(110)로부터 전송되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 네트워크(140)를 통해 수신받아, 해당 수신받은 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 모니터링해 주게 된다(S702).

상술한 단계 S702에서 운동데이터 및 생체데이터를 모니터링함에 있어서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 스마트 넥밴드(110)로부터 수신받은 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기로부터 수신받은 진료데이터 중 HRV(통증, 스트레스)를 품종, 성별, 나이 기반으로 분리시켜 집계할 수 있다.

상술한 단계 S702에서 운동데이터 및 생체데이터를 모니터링함에 있어서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 스마트 넥밴드(110)로부터 수신받은 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기로부터 수신받은 진료데이터 중 HRV(통증, 스트레스)를 기술적 분석(descriptive analysis) 기반 테이블별로 집계하여 데이터베이스(130)에 저장해 줄 수 있다.

상술한 단계 S702에서 운동데이터 및 생체데이터를 모니터링한 다음에, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 상술한 단계 S702에서 모니터링한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터 중 HRV(통증, 스트레스)를 기반으로 반려동물 대사증후군을 사전 예방해 주게 된다(S703).

상술한 단계 S703에서 반려동물 대사증후군을 사전 예방함에 있어서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 상술한 단계 S702에서 모니터링한 산소포화도(Spo2)가 기 설정된 수치만큼의 변동 시에 반려동물이 이상상태임을 바로 확인할 수 있다.

상술한 단계 S703에서 반려동물 대사증후군을 사전 예방함에 있어서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 상술한 단계 S702에서 실시간으로 모니터링한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터, 모션 정보, 또는 동물병원 단말기의 진료데이터 중 HRV(통증, 스트레스)를 클라우드 기반 AI 알고리즘을 통해 분석하여 반려동물 대사증후군을 예측(또는, 진단)할 수 있다.

상술한 단계 S703에서 반려동물 대사증후군을 사전 예방함에 있어서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 상술한 단계 S702에서 집계한 기술적 분석 기반 테이블별 데이터를 기반으로 탐색적 분석(exploratory analysis)으로 데이터 상관관계에 대한 패턴을 도출하여 기준 데이터 패턴과 비교해서 대사증후군을 도 4에 도시된 바와 같이 예측(또는, 진단)할 수 있다.

상술한 단계 S703에서 반려동물 대사증후군을 사전 예방함에 있어서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 상술한 단계 S702에서 실시간으로 모니터링한 반려동물의 혈중 내 실시간 산소포화도(Spo2) 데이터 입력 값을 출력 값에 맵핑하여 데이터 배열을 수행할 수 있으며, 도 5에 도시된 바와 같은 룩업 테이블(lookup table)을 통해, 산소포화도 데이터 값 출력을 위한 논리 회로(Logic circuit)를, 간단한 배열(array) 인덱싱 동작으로 대체시켜 줄 수 있으며, 이에 런타임 계산량을 감소시켜 화면 출력 지연을 최소화할 수 있다. 이때, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 실시간 모니터링 시각화(Visualization)의 즉각적 출력의 효율화를 위해서, 입력 값의 룩업 테이블 도출 기반 출력 논리 알고리즘을 축소화시킬 수도 있다.

상술한 단계 S703에서 반려동물 대사증후군을 사전 예방함에 있어서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 상술한 단계 S702에서 실시간으로 모니터링한 반려동물의 생체데이터가 데이터베이스(130)에 기 설정된 수치 이상의 복부비만, 기 설정된 수치(예로, 150mg/dL) 이상의 중성지방인 고중성지방혈증, 기 설정된 수치(예로, 40mg/dL) 이하의 낮은 HDL 콜레스테롤혈증, 기 설정된 수치(예로, 130/85mg/dL) 이상의 높은 혈압, 기 설정된 수치(예로, 100mg/dL) 이상의 공복 혈당 또는 당뇨병 과거력 또는 약물복용혈당 장애 중 적어도 한 가지 또는 그 이상인 경우에 대사증후군으로 예측(또는, 진단)할 수 있다.

상술한 단계 S703에서 반려동물 대사증후군을 사전 예방함에 있어서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 케이-민스(K-means), 이분교차적합시험(Biparite cross-matching) 알고리즘을 이용하여, 상술한 단계 S702에서 실시간으로 모니터링한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터가 데이터베이스(130)에 기 설정해 둔 건강 표준치를 벗어나는 위험 상황(예를 들어, 기 설정해 둔 수치 이하의 급격한 호흡량 감소, 기 설정해 둔 수치의 심박수 이상 등) 발생 시에, 경고 알림 메시지를 생성시켜 즉시 반려인에게 통보해 줄 수 있다.

상술한 단계 S703에서 반려동물 대사증후군을 사전 예방함에 있어서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 상술한 단계 S702에서 실시간으로 모니터링한 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 기반으로 증상(예를 들어, 기 설정 시간 이상의 잠을 못자고 서성거림, 심장 및 호흡 수의 기 설정치 이상 변화, 활동 수준, 심장 및 호흡 수의 기 설정치 이상 변화, 기 설정치 이상의 체온의 급격한 상승 등)을 분석하고, 데이터베이스(130)에 등록된 증상/진단정보를 이용하여 해당 분석된 증상에 대응하는 진단(예를 들어, 관절염 개, 심장질환 개, 간질 개, 더운 개 등)을 수행할 수 있다.

상술한 단계 S703에서 반려동물 대사증후군을 사전 예방함에 있어서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 진단 결과에 따라 이에 적합한 반려동물의 활동량을 데이터베이스(130)로부터 판독하여 해당 판독한 반려동물의 활동량을 반려인에게 추천해 줄 수 있으며, 또한 반려인이 반려동물의 운동 목표를 설정하도록 운동목표설정화면을 제공해 줄 수도 있다.

상술한 단계 S703에서 반려동물 대사증후군을 사전 예방함에 있어서, 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버(120)에서는, 반려동물의 행동 요약, 실시간 알림, 생체신호 변경 사항 등에 대한 정보를 화면으로 바로 반려인에게 제공해 줄 수 있으며, 진단 결과에 따라 데이터베이스(130)에 기 설정해 둔 위험 범위 도달 시에 경고 알림 메시지를 생성시켜 즉시 반려인에게 통보하여 빠른 대처가 가능하도록 해 줄 수 있다.

이상, 본 발명의 실시 예는 상술한 장치 및/또는 운용방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다. 이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

100: 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템
110: 스마트 넥밴드
120: 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버
121: 인터페이스부
122: 모니터링부
123: 사전예방부
130: 데이터베이스
140: 네트워크

Claims (5)

1. 반려동물에 착용시켜 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 측정하기 위한 스마트 넥밴드;
   상기 스마트 넥밴드에서 측정한 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 모니터링하여, 반려동물의 대사증후군을 사전 예방하기 위한 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버;
   상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버에서 모니터링한 운동데이터 및 생체데이터를 등록해 두기 위한 데이터베이스; 및
   상기 스마트 넥밴드와 상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버 사이를 연결시켜 서로 간의 데이터 송수신을 수행하도록 하기 위한 네트워크를 포함하는 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템.
   
2. 제1항에 있어서, 상기 스마트 넥밴드는,
   반려동물의 피부 표면에 직접 닿도록 설치된 비침습형 IoT 센서를 구비하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템.
   
3. 제1항에 있어서, 상기 스마트 넥밴드는,
   반려동물의 산소포화도를 감지하며, 기 설정된 수치만큼의 변동 시에 이상상태임을 바로 확인하도록 하기 위한 산소포화도 센서를 구비하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 시스템.
   
4. 네트워크를 통해 통신 접속된 스마트 넥밴드를 식별하며, 상기 스마트 넥밴드로부터 전송되는 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 수신받기 위한 인터페이스부;
   상기 인터페이스부에서 수신받은 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 전달받아 모니터링하기 위한 모니터링부; 및
   상기 모니터링부에서 모니터링한 운동데이터 및 생체데이터를 기반으로 반려동물의 대사증후군을 사전 예방하기 위한 사전예방부를 포함하는 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버.
   
5. 스마트 넥밴드가 반려동물에 착용시켜 반려동물의 운동데이터 및 생체데이터를 측정하는 단계;
   반려동물 대사증후군 사전 예방 서버가 상기 스마트 넥밴드에서 측정한 운동데이터 및 생체데이터를 실시간으로 모니터링하는 단계; 및
   상기 반려동물 대사증후군 사전 예방 서버가 모니터링한 운동데이터 및 생체데이터를 기반으로 반려동물의 대사증후군을 사전 예방하는 단계를 포함하는 클라우드 기반 스마트 넥밴드를 통한 반려동물 대사증후군 사전 예방 방법.

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