KR20200133677A

KR20200133677A - Health management system for pets

Info

Publication number: KR20200133677A
Application number: KR1020200059853A
Authority: KR
Inventors: 전흥석; 이철원; 무미노프 아잠존; 카리모프 보터존; 아브로 부리보에브
Original assignee: 건국대학교 글로컬산학협력단
Priority date: 2019-05-20
Filing date: 2020-05-19
Publication date: 2020-11-30

Abstract

Disclosed is a companion animal health management system. According to an embodiment of the present invention, a companion animal health management method includes the steps of: receiving sensor data measuring the movement of a companion animal from a sensing device mounted on the companion animal; generating behavior data of the companion animal based on the sensor data; determining a feeding amount according to the behavioral data; and determining the health status of the companion animal based on the behavioral data and the amount of food of the companion animal for feed provided according to the feeding amount.

Description

Companion animal health management system {HEALTH MANAGEMENT SYSTEM FOR PETS}

아래 실시예들은 반려동물 건강 관리 시스템에 관한 것이다.The following examples relate to a companion animal health management system.

반려동물과 관련된 산업은 선진국형 산업으로, 국내 생활 수준의 향상, 고령화, 및 1인 가구의 증가에 따라 반려동물 관련 산업이 빠르게 성장하고 있다. 반려동물 관련 산업이 성장하는 이유는 반려동물이 사람들과 자연스레 상호 교감을 형성하여 사랑에 대한 필요를 충족시키고, 사람들의 정신적 위안과 함께 상처받은 마음을 치유해주는 등 다양한 방면에서 이점이 있기 때문이다.The industry related to companion animals is an advanced country type industry, and the industry related to companion animals is growing rapidly with the improvement of domestic living standards, aging, and an increase in single-person households. The reason for the growth of the companion animal industry is that companion animals have advantages in various fields, such as meeting the need for love by forming mutual interactions with people naturally, healing people's mental comfort and wounded hearts. .

그러나, 사람들이 집안에서 반려동물을 키우기 시작하면서 반려동물이 집에 혼자 있을 경우 사료를 주지 못하는 문제, 반려동물이 혼자 집에 있음으로 받는 스트레스, 좁은 집안에서 생활하는 반려동물의 비만 등 다양한 문제들이 발생하고 있다. 이와 같은 반려동물의 문제들에 대응하기 위하여, 반려동물과 관련한 다양한 서비스와 제품들, 예를 들어 자동사료급식기, 반려동물이 착용하는 스마트목걸이 등이 시장에 출시되고 있다. 이와 같이 반려동물 산업의 규모가 커지고 다양한 상품이 개발될 수 있는 것은 반려동물을 단순히 동물로 보는 것이 아니라 또 다른 가족으로 가치를 인정하면서 일어나는 변화이며, 반려동물 산업은 앞으로 더욱 급속도로 성장하여 2020년에는 6조 규모가 될 것으로 예측된다.However, as people start raising pets in the house, there are various problems such as the problem of not being able to feed pets when they are alone at home, stress from being alone at home, and obesity of pets living in small houses. Is occurring. In order to cope with such problems of companion animals, various services and products related to companion animals, such as automatic feeders and smart necklaces worn by companion animals, are being released on the market. As such, the growing scale of the companion animal industry and the ability to develop various products is a change that occurs when companion animals are recognized not simply as animals, but as another family, and the companion animal industry will grow more rapidly in 2020. It is expected to be 6 trillion won.

실시예들은 반려동물의 행동 데이터를 통해 급식량을 결정하고, 행동 데이터 및 반려동물의 식사량에 기초하여 반려동물의 건강 상태를 판단하는 기술을 제공할 수 있다.The embodiments may provide a technique for determining a feeding amount based on behavior data of a companion animal, and determining a health state of a companion animal based on the behavior data and the amount of eating of the companion animal.

다만, 기술적 과제는 상술한 기술적 과제들로 한정되는 것은 아니며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical problem is not limited to the above-described technical problems, and other technical problems may exist.

일 실시예에 따른 반려동물 건강 관리 방법은, 반려동물 건강 관리 장치가 반려동물의 건강을 관리하는 방법에 있어서, 상기 반려동물에게 장착된 센싱 장치로부터 상기 반려동물의 움직임을 측정한 센서 데이터를 수신하는 단계와, 상기 센서 데이터에 기초하여 상기 반려동물의 행동 데이터를 생성하는 단계와, 상기 행동 데이터에 따라 급식량을 결정하는 단계와, 상기 행동 데이터 및 상기 급식량에 따라 급식된 사료에 대한 상기 반려동물의 식사량에 기초하여 상기 반려동물의 건강 상태를 판단하는 단계를 포함한다.In the companion animal health management method according to an embodiment, in a method for a companion animal health management device to manage the health of a companion animal, sensor data obtained by measuring the movement of the companion animal is received from a sensing device mounted on the companion animal. And generating behavioral data of the companion animal based on the sensor data; determining a feeding amount according to the behavioral data; and the companion animal for the feed fed according to the behavioral data and the feeding amount. It includes determining the health state of the companion animal based on the amount of food.

상기 생성하는 단계는, 상기 센서 데이터를 이용하여 상기 반려동물에 대한 행동 패턴을 분류하는 단계와, 상기 센서 데이터를 이용하여 상기 행동 패턴에 대한 행동량을 계산하는 단계와, 상기 행동 패턴 및 상기 행동량을 이용하여 상기 행동 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The generating may include classifying a behavior pattern for the companion animal using the sensor data, calculating an amount of behavior for the behavior pattern using the sensor data, and the behavior pattern and the behavior It may include the step of generating the behavior data using the amount.

상기 행동 패턴을 분류하는 단계는, 상기 센서 데이터를 이용하여 RBF(Radial Basis Function) 커널을 사용하는 SBC(SVM based Behavior Classification) 기법을 통해 상기 반려동물에 대한 행동 패턴을 분류하는 단계를 포함할 수 있다.The step of classifying the behavior pattern may include classifying the behavior pattern for the companion animal through an SBC (SVM based Behavior Classification) technique using a Radial Basis Function (RBF) kernel using the sensor data. have.

상기 행동 패턴은, 달리기(running), 걷기(walking), 휴식(resting) 및 서있기(standing)를 포함할 수 있다.The behavior pattern may include running, walking, resting, and standing.

상기 방법은, 상기 반려동물에 대한 현재의 행동 데이터와 이전의 행동 데이터를 비교하여 각 행동 패턴 별 행동량의 차이에 따라 상기 반려동물의 건강 상태를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include comparing current behavior data for the companion animal with previous behavior data, and determining a health state of the companion animal according to a difference in the amount of behavior for each behavior pattern.

상기 센서 데이터는, 상기 센싱 장치와 상기 반려동물 건강 관리 장치가 서로 블루투스 통신이 연결된 경우 전송될 수 있다.The sensor data may be transmitted when the sensing device and the companion animal health management device are connected to each other through Bluetooth communication.

상기 센서 데이터는, 상기 반려동물의 움직임을 측정한 시간 정보와, 상기 센싱 장치에 포함된 가속도 센서 및 자이로 센서를 통해 수집된 가속도 센서 3축 값 및 자이로 3축 값을 포함할 수 있다.The sensor data may include time information obtained by measuring the movement of the companion animal, an acceleration sensor included in the sensing device and an acceleration sensor 3-axis value and a gyro 3-axis value collected through a gyro sensor.

상기 방법은, 상기 센싱 장치가 상기 반려동물의 움직임을 측정한 센서 데이터를 MBC(Mathematical Behavior Classification) 기법으로 분석하여 생성한 행동 데이터를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include receiving, by the sensing device, behavior data generated by analyzing sensor data obtained by measuring the movement of the companion animal using a Mathematical Behavior Classification (MBC) technique.

상기 방법은, 상기 행동 데이터, 상기 건강 상태 및 상기 급식량에 따라 급식된 사료에 대한 상기 반려동물의 식사량을 사용자 장치로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include transmitting the amount of meal of the companion animal to the user device for the feed fed according to the behavior data, the health state, and the amount of food.

일 실시예에 따른 반려동물 건강 관리 장치는, 반려동물에게 장착된 센싱 장치로부터 상기 반려동물의 움직임을 측정한 센서 데이터를 수신하는 수신기와, 상기 센서 데이터에 기초하여 상기 반려동물의 행동 데이터를 생성하고, 상기 행동 데이터에 따라 급식량을 결정하고, 상기 행동 데이터 및 상기 급식량에 따라 급식된 사료에 대한 상기 반려동물의 식사량에 기초하여 상기 반려동물의 건강 상태를 판단하는 컨트롤러를 포함한다.Companion animal health management apparatus according to an embodiment, a receiver for receiving sensor data measuring the movement of the companion animal from a sensing device mounted on the companion animal, and generates behavioral data of the companion animal based on the sensor data And a controller configured to determine a feeding amount according to the behavioral data, and to determine a health state of the companion animal based on the behavioral data and the amount of meals of the companion animal for the feed fed according to the feeding amount.

상기 컨트롤러는, 상기 센서 데이터를 이용하여 상기 반려동물에 대한 행동 패턴을 분류하고, 상기 센서 데이터를 이용하여 상기 행동 패턴에 대한 행동량을 계산하고, 상기 행동 패턴 및 상기 행동량을 이용하여 상기 행동 데이터를 생성할 수 있다.The controller classifies a behavior pattern of the companion animal using the sensor data, calculates an amount of behavior for the behavior pattern using the sensor data, and uses the behavior pattern and the amount of behavior Data can be created.

상기 컨트롤러는, 상기 센서 데이터를 이용하여 RBF(Radial Basis Function) 커널을 사용하는 SBC(SVM based Behavior Classification) 기법을 통해 상기 반려동물에 대한 행동 패턴을 분류할 수 있다.The controller may classify a behavior pattern of the companion animal through an SVM based Behavior Classification (SBC) technique using a Radial Basis Function (RBF) kernel using the sensor data.

상기 컨트롤러는, 상기 반려동물에 대한 현재의 행동 데이터와 이전의 행동 데이터를 비교하여 각 행동 패턴 별 행동량의 차이에 따라 상기 반려동물의 건강 상태를 판단할 수 있다.The controller may compare the current behavior data of the companion animal with previous behavior data to determine the health state of the companion animal according to a difference in the amount of behavior for each behavior pattern.

상기 수신기는, 상기 센싱 장치가 상기 반려동물의 움직임을 측정한 센서 데이터를 MBC(Mathematical Behavior Classification) 기법으로 분석하여 생성한 행동 데이터를 수신할 수 있다.The receiver may receive behavior data generated by analyzing sensor data obtained by measuring the movement of the companion animal by the sensing device using a Mathematical Behavior Classification (MBC) technique.

상기 컨트롤러는, 상기 행동 데이터, 상기 건강 상태 및 상기 급식량에 따라 급식된 사료에 대한 상기 반려동물의 식사량을 사용자 장치로 전송할 수 있다.The controller may transmit the amount of meals of the companion animal for the feed fed according to the behavioral data, the health state, and the amount of food to the user device.

도 1은 일 실시예에 따른 반려동물 건강 관리 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 반려동물 건강 관리 시스템의 일 예를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 반려동물 센싱 장치를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 반려동물 센싱 장치가 구현된 일 예를 나타낸다.
도 5는 도 1에 도시된 반려동물 건강 관리 장치를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 6 내지 도 8은 반려동물 건강 관리 장치가 구현된 일 예를 나타낸다.
도 9 및 도 10은 반려동물 건강 관리 장치가 이용하는 SBC 기법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 반려동물 건강 관리 장치가 이용하는 SCHA 기법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 AMHA 기법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 AMHA 알고리즘을 나타낸다.
도 14는 사용자 장치에서 제공하는 건강 분석 사용자 앱을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram showing a companion animal health management system according to an embodiment.
2 is a diagram schematically showing an example of a companion animal health management system.
FIG. 3 is a schematic diagram of a companion animal sensing device shown in FIG. 1.
4 shows an example in which a companion animal sensing device is implemented.
5 is a diagram schematically illustrating the companion animal health management apparatus shown in FIG. 1.
6 to 8 show an example in which a companion animal health management device is implemented.
9 and 10 are diagrams for explaining the SBC technique used by the companion animal health management apparatus.
11 is a diagram for explaining the SCHA technique used by the companion animal health management apparatus.
12 is a diagram for describing an AMHA technique.
13 shows the AMHA algorithm.
14 is a diagram illustrating a health analysis user app provided by a user device.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, since various changes may be made to the embodiments, the scope of the rights of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all changes, equivalents, or substitutes to the embodiments are included in the scope of the rights.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the examples are used for illustrative purposes only and should not be interpreted as limiting. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the presence or addition of elements or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof, does not preclude in advance.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the embodiment belongs. Terms as defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology, and should not be interpreted as an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in this application. Does not.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same reference numerals are assigned to the same components regardless of the reference numerals, and redundant descriptions thereof will be omitted. In describing the embodiments, when it is determined that a detailed description of related known technologies may unnecessarily obscure the subject matter of the embodiments, the detailed description thereof will be omitted.

또한, 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, in describing the constituent elements of the embodiment, terms such as first, second, A, B, (a) and (b) may be used. These terms are only used to distinguish the component from other components, and the nature, order, or order of the component is not limited by the term. When a component is described as being "connected", "coupled" or "connected" to another component, that component may be directly connected or connected to that other component, but another component between each component It should be understood that may be “connected”, “coupled” or “connected”.

어느 하나의 실시 예에 포함된 구성요소와, 공통적인 기능을 포함하는 구성요소는, 다른 실시 예에서 동일한 명칭을 사용하여 설명하기로 한다. 반대되는 기재가 없는 이상, 어느 하나의 실시 예에 기재한 설명은 다른 실시 예에도 적용될 수 있으며, 중복되는 범위에서 구체적인 설명은 생략하기로 한다.Components included in one embodiment and components including common functions will be described using the same name in other embodiments. Unless otherwise stated, descriptions in one embodiment may be applied to other embodiments, and detailed descriptions in the overlapping range will be omitted.

도 1은 일 실시예에 따른 반려동물 건강 관리 시스템을 나타낸 도면이고, 도 2는 반려동물 건강 관리 시스템의 일 예를 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a diagram showing a companion animal health management system according to an embodiment, and FIG. 2 is a diagram schematically showing an example of a companion animal health management system.

반려동물 건강 관리 시스템(10)은 반려동물 센싱 장치(100), 반려동물 건강 관리 장치(200) 및 사용자 장치(300)를 포함한다. 반려동물 건강 관리 시스템(10)은 서버(400)를 더 포함할 수 있다.The companion animal health management system 10 includes a companion animal sensing device 100, a companion animal health management device 200, and a user device 300. The companion animal health management system 10 may further include a server 400.

반려동물 건강 관리 시스템(10)은 반려 동물의 움직임에 관한 센서 데이터에 기초하여 반려동물의 행동 패턴 및 행동 패턴에 따른 행동량을 분석하고, 반려동물의 식사량을 파악하여 종합적으로 반려동물의 건강 상태를 판단할 수 있다.Companion animal health management system 10 analyzes the behavioral pattern and behavioral amount according to the behavioral pattern of the companion animal based on sensor data on the movement of the companion animal, and grasps the amount of food of the companion animal to comprehensively state the health of the companion animal. Can judge.

반려동물 건강 관리 시스템(10)은 반려동물의 건강 상태 판단 결과를 바탕으로 반려동물의 식사량을 조절할 수 있다. 반려동물 건강 관리 시스템(10)은 반려동물의 행동 패턴, 행동량, 식사량 및 건강상태를 사용자 장치(300)를 통해 사용자에게 쉽게 전달할 수 있다. 반려동물은 같은 종이라고 하더라도 개별적인 특성에 따라 행동 패턴이나 식사량 등이 다를 수 있다. 즉, 사람이 생애 주기에 따라 기초 대사량과 건강 상태가 변하듯이, 반려동물 또한 생애 주기에 따라 기초 대사량과 건강 상태가 변화할 수 있다. 특히, 반려동물의 생애가 사람보다 짧아 시간 변화에 따른 활동량의 변화가 매우 클 수 있다. 이에, 반려동물 건강 관리 시스템(10)은 반려동물의 이러한 변화를 반영하여 반려동물의 건강 상태를 분석함으로써, 사용자에게 반려동물에 대한 정보를 더욱 정확하게 제공할 수 있다.The companion animal health management system 10 may adjust the amount of food of the companion animal based on the result of determining the health state of the companion animal. The companion animal health management system 10 can easily transmit the companion animal's behavior pattern, behavior amount, meal amount, and health status to the user through the user device 300. Even if the companion animals are of the same species, their behavioral patterns and amount of food may differ according to individual characteristics. That is, just as a person's basic metabolism and health status change according to a life cycle, a companion animal can also change its basic metabolism and health status according to the life cycle. In particular, the life of a companion animal is shorter than that of a human, so the change in the amount of activity according to time may be very large. Accordingly, the companion animal health management system 10 may provide information on the companion animal more accurately to the user by analyzing the health state of the companion animal by reflecting this change of the companion animal.

또한, 기존에는 반려동물의 행동 패턴 분석 및 건강 상태 판단 시, 특정한 종별 및 성장 년수에 따른 고정된 평균 값을 활용했을 수 있다. 하지만, 반려동물 건강 관리 시스템(10)은 반려동물의 현재 특성에 따른 개별적이고 정확한 판단을 위해서 스스로 반려동물에 대한 데이터의 변화를 파악하고, 이를 활용하는 인공지능 기술, 및 많은 데이터를 저장하고 이를 이용하는 빅데이터 기술을 활용하여 반려동물의 행동 패턴 분석 및 건강 상태 판단을 수행할 수 있다.In addition, in the past, when analyzing the behavior pattern of companion animals and determining their health status, a fixed average value according to a specific species and growth years may be used. However, the companion animal health management system 10 identifies changes in data on the companion animal by itself for individual and accurate judgment according to the current characteristics of the companion animal, and stores and stores a lot of data and artificial intelligence technology that uses it. By using the big data technology used, it is possible to analyze the behavior pattern of the companion animal and determine the health status.

반려동물 센싱 장치(100)는 반려동물에게 장착될 수 있다. 예를 들어, 반려동물 센싱 장치(100)는 반려동물의 목에 장착될 수 있는 스마트 목걸이의 형태로 구현될 수 있다.The companion animal sensing device 100 may be mounted on a companion animal. For example, the companion animal sensing device 100 may be implemented in the form of a smart necklace that can be mounted on the neck of the companion animal.

반려동물 센싱 장치(100)는 반려동물의 움직임을 측정하여 센서 데이터를 생성할 수 있다. 반려동물 센싱 장치(100)는 센서 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 센서 데이터는 자이로 값, 가속도계 값 및 시간 정보를 포함할 수 있다.The companion animal sensing device 100 may generate sensor data by measuring the movement of the companion animal. The companion animal sensing device 100 may store sensor data. For example, the sensor data may include a gyro value, an accelerometer value, and time information.

반려동물 센싱 장치(100)는 반려동물 건강 관리 장치(200)와 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 반려동물 센싱 장치(100)는 반려동물 건강 관리 장치(200)와 블루투스로 연결되어 통신을 수행할 수 있다.The companion animal sensing device 100 may communicate with the companion animal health management device 200. For example, the companion animal sensing device 100 may be connected to the companion animal health management device 200 via Bluetooth to perform communication.

반려동물 센싱 장치(100)는 반려동물 건강 관리 장치(200)와 통신이 연결된 경우(예를 들어, 블루투스 통신이 연결된 경우) 센서 데이터를 반려동물 건강 관리 장치(200)로 전송할 수 있다.The companion animal sensing device 100 may transmit sensor data to the companion animal health management device 200 when communication with the companion animal health management device 200 is connected (for example, when Bluetooth communication is connected).

반려동물 센싱 장치(100)는 센서 데이터를 MBC(Mathematical Behavior Classification) 기법을 통해 분석하여 반려동물의 행동 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 행동 데이터는 반려동물의 행동 패턴 및 행동 패턴에 따른 행동량을 포함할 수 있다. 행동 패턴은, 달리기(running), 걷기(walking), 휴식(resting) 및 서있기(standing)를 포함할 수 있다.The companion animal sensing device 100 may generate behavior data of the companion animal by analyzing sensor data through a Mathematical Behavior Classification (MBC) technique. For example, the behavioral data may include a behavioral pattern of a companion animal and an amount of behavior according to the behavioral pattern. Behavioral patterns may include running, walking, resting and standing.

반려동물 센싱 장치(100)는 MBC 기법을 통해 분석된 반려동물의 행동 데이터를 반려동물 건강 관리 장치(200) 및/또는 서버(400)로 전송할 수 있다.The companion animal sensing device 100 may transmit the companion animal's behavior data analyzed through the MBC technique to the companion animal health management device 200 and/or the server 400.

반려동물 건강 관리 장치(200)는 센서 데이터를 통해 분석한 반려동물의 기초 체력의 변화를 반영하여 반려동물의 건강 상태를 판단할 수 있다. 반려동물 건강 관리 장치(200)는 반려동물의 행동 패턴 및 행동량에 따라 급식량을 자동으로 조절하는 인공지능 기술을 수행할 수 있다.The companion animal health management apparatus 200 may determine the health state of the companion animal by reflecting the change in the basic physical strength of the companion animal analyzed through sensor data. The companion animal health management apparatus 200 may perform artificial intelligence technology that automatically adjusts the amount of feeding according to the behavior pattern and the amount of behavior of the companion animal.

반려동물 건강 관리 장치(200)는 센서 데이터에 기초하여 반려동물의 행동 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 행동 데이터는 반려동물의 행동 패턴 및 행동 패턴에 따른 행동량을 포함할 수 있다. 행동 패턴은, 달리기(running), 걷기(walking), 휴식(resting) 및 서있기(standing)를 포함할 수 있다.The companion animal health management apparatus 200 may generate behavior data of the companion animal based on sensor data. For example, the behavioral data may include a behavioral pattern of a companion animal and an amount of behavior according to the behavioral pattern. Behavioral patterns may include running, walking, resting and standing.

반려동물 건강 관리 장치(200)는 행동 데이터에 따라 반려동물의 급식량을 결정할 수 있다. 반려동물 건강 관리 장치(200)는 결정된 급식량에 따라 사료를 급식할 수 있다.The companion animal health management apparatus 200 may determine the amount of feeding of the companion animal according to the behavioral data. The companion animal health management device 200 may feed feed according to the determined feeding amount.

반려동물 건강 관리 장치(200)는 급식된 사료에 대한 반려동물의 식사량을 계산할 수 있다. 반려동물 건강 관리 장치(200)는 행동 데이터 및 반려동물의 식사량에 기초하여 반려동물의 건강 상태를 판단할 수 있다.The companion animal health management device 200 may calculate the amount of food of the companion animal for the fed feed. The companion animal health management apparatus 200 may determine the health status of the companion animal based on the behavioral data and the amount of food of the companion animal.

반려동물 건강 관리 장치(200)는 행동 데이터, 반려동물의 건강 상태 및 반려동물의 식사량을 사용자 장치(300) 및/또는 서버(400)로 전송할 수 있다.The companion animal health management device 200 may transmit behavioral data, the health status of the companion animal, and the amount of meal of the companion animal to the user device 300 and/or the server 400.

반려동물 건강 관리 장치(200)는 사용자 장치(300)를 통해 설정된 급식 시간 및 급식량에 따라 사료를 급식할 수 있다.The companion animal health management device 200 may feed feed according to the feeding time and feeding amount set through the user device 300.

예를 들어, 반려동물 건강 관리 장치(200)는 SBC(SVM based Behavior Classification) 기법을 사용한 반려동물의 행동 패턴 및 행동량 분석을 수행할 수 있다. 반려동물 건강 관리 장치(200)는 SCHA(Simple Comparison Health Analysis) 기법을 사용한 반려동물의 건강 관리 기능을 수행할 수 있다. 반려동물 건강 관리 장치(200)는 AMHA(Anomaly Model based Health Analysis) 기법을 사용한 반려동물의 건강 관리 기능을 수행할 수 있다.For example, the companion animal health management apparatus 200 may analyze a behavior pattern and behavior amount of a companion animal using an SBC (SVM based Behavior Classification) technique. The companion animal health management apparatus 200 may perform a health management function of a companion animal using a simple comparison health analysis (SCHA) technique. The companion animal health management apparatus 200 may perform a health management function of a companion animal using an Anomaly Model based Health Analysis (AMHA) technique.

반려동물 건강 관리 장치(200)는 사용자와 반려동물 간의 영상 통화 기능을 제공할 수 있다.The companion animal health management apparatus 200 may provide a video call function between a user and a companion animal.

사용자 장치(300)는 행동 데이터, 반려동물의 건강 상태 및 반려동물의 식사량을 수신할 수 있다. 사용자 장치(300)는 행동 데이터, 반려동물의 건강 상태 및 반려동물의 식사량을 이용하여 사용자에게 반려동물에 대한 정보를 제공할 수 있다.The user device 300 may receive behavioral data, a health state of the companion animal, and an amount of meal of the companion animal. The user device 300 may provide information about the companion animal to the user by using the behavior data, the health state of the companion animal, and the amount of meal of the companion animal.

사용자 장치(300)는 사용자의 입력을 통해 설정된 급식 시간 및 급식량을 반려동물 건강 관리 장치(200)로 전송할 수 있다. 사용자 장치(300)는 사용자와 반려동물 간의 영상통화 기능을 제공할 수 있다.The user device 300 may transmit the feeding time and amount of food set through the user's input to the companion animal health management device 200. The user device 300 may provide a video call function between a user and a companion animal.

사용자 장치(300)는 랩탑(laptop) 컴퓨터, 이동 전화기, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC, 모바일 인터넷 디바이스(mobile internet device(MID)), PDA(personal digital assistant), EDA(enterprise digital assistant), 디지털 스틸 카메라(digital still camera), 디지털 비디오 카메라(digital video camera), PMP(portable multimedia player), PND(personal navigation device 또는 portable navigation device), 휴대용 게임 콘솔(handheld game console), e-북(e-book), 또는 스마트 디바이스(smart device)로 구현될 수 있다. 예를 들어, 스마트 디바이스는 스마트 와치(smart watch) 또는 스마트 밴드(smart band)로 구현될 수 있다.The user device 300 includes a laptop computer, a mobile phone, a smart phone, a tablet PC, a mobile internet device (MID), a personal digital assistant (PDA), an enterprise digital assistant (EDA). digital assistant), digital still camera, digital video camera, portable multimedia player (PMP), personal navigation device or portable navigation device (PND), handheld game console, e -It can be implemented as an e-book or a smart device. For example, the smart device may be implemented as a smart watch or a smart band.

서버(400)는 행동 데이터, 반려동물의 건강 상태 및 반려동물의 식사량을 수신할 수 있다. 서버(400)는 행동 데이터, 반려동물의 건강 상태 및 반려동물의 식사량을 저장할 수 있다. 서버(400)는 날짜별로 저장된 행동 데이터, 반려동물의 건강 상태 및 반려동물의 식사량을 반려동물 건강 관리 장치(200) 및/또는 사용자 장치(300)로 전송할 수 있다.The server 400 may receive behavioral data, the health status of the companion animal, and the amount of meal of the companion animal. The server 400 may store behavioral data, the health status of the companion animal, and the amount of meal of the companion animal. The server 400 may transmit the behavioral data stored for each date, the health status of the companion animal, and the amount of meal of the companion animal to the companion animal health management device 200 and/or the user device 300.

도 3은 도 1에 도시된 반려동물 센싱 장치를 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 4는 반려동물 센싱 장치가 구현된 일 예를 나타낸다.3 is a diagram schematically illustrating the companion animal sensing device shown in FIG. 1, and FIG. 4 illustrates an example in which the companion animal sensing device is implemented.

반려동물 센싱 장치(100)는 자이로 센서(110), 가속도 센서(120), 컨트롤러(130), 송수신기(140)를 포함할 수 있다. 반려동물 센싱 장치(100)는 Polo LED(150) 및 충전기/배터리(160)를 더 포함할 수 있다.The companion animal sensing device 100 may include a gyro sensor 110, an acceleration sensor 120, a controller 130, and a transceiver 140. The companion animal sensing device 100 may further include a Polo LED 150 and a charger/battery 160.

자이로 센서(110)는 반려동물의 움직임에 따라 측정된 자이로 값을 컨트롤러(130)로 출력할 수 있다.The gyro sensor 110 may output a gyro value measured according to the movement of the companion animal to the controller 130.

가속도 센서(120)는 반려동물의 움직임에 따라 측정된 가속도계 값을 컨트롤러(130)로 출력할 수 있다.The acceleration sensor 120 may output an accelerometer value measured according to the movement of the companion animal to the controller 130.

자이로 센서(110) 및 가속도 센서(120)는 일체형으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 3을 참조하면, 자이로 센서(110) 및 가속도 센서(120)는 MPU-6050 센서로 구현될 수 있다. MPU-6050은 가속도계 값 및 자이로 값을 얻는 센서일 수 있다. MPU-6050은 6축(자이로 3축, 가속도계 3축) 모션 퓨전 알고리즘을 DMP(Digital Motion Processor)로 처리할 수 있다. MPU-6050는 컨트롤러(130)가 포함하는 아두이노 나노와 통신하기 위해 I2C 버스 인터페이스를 사용할 수 있다.The gyro sensor 110 and the acceleration sensor 120 may be implemented integrally. For example, referring to FIG. 3, the gyro sensor 110 and the acceleration sensor 120 may be implemented as an MPU-6050 sensor. The MPU-6050 may be a sensor that obtains an accelerometer value and a gyro value. The MPU-6050 can process a 6-axis (gyro 3-axis, accelerometer 3-axis) motion fusion algorithm with a Digital Motion Processor (DMP). The MPU-6050 may use an I2C bus interface to communicate with the Arduino Nano included in the controller 130.

컨트롤러(130)는 자이로 값, 가속도계 값 및 시간 정보를 이용하여 센서 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(130)는 센서 데이터를 [Acc_X. Acc_Y, Acc_Z, Gyro_X, Gyro_Y, Gyro_Z, Datetime]와 같은 데이터 구조로 저장할 수 있다.The controller 130 may generate sensor data using a gyro value, an accelerometer value, and time information. For example, the controller 130 transmits sensor data to [Acc_X. It can be saved in the same data structure as Acc_Y, Acc_Z, Gyro_X, Gyro_Y, Gyro_Z, Datetime].

컨트롤러(130)는 MBC(Mathematical Behavior Classification) 기법을 통해 센서 데이터를 분석하여 반려동물의 행동 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, MBC기법은 가속도계 값 및 자이로 값을 이용하여 수학적 분류 계산을 함으로써 반려동물의 행동 패턴을 분류하기 위한 기법일 수 있다. 컨트롤러(130)는 10밀리초마다 3축 자이로 값인 x축 자이로 값(Xgyrox(t)), y축 자이로 값(Xgyroy(t)), 및 z축 자이로 값(Xgyroz(t))을 수신할 수 있다.The controller 130 may generate behavioral data of a companion animal by analyzing sensor data through a Mathematical Behavior Classification (MBC) technique. For example, the MBC technique may be a technique for classifying behavior patterns of companion animals by performing mathematical classification calculations using accelerometer values and gyro values. The controller 130 may receive an x-axis gyro value (Xgyrox(t)), a y-axis gyro value (Xgyroy(t)), and a z-axis gyro value (Xgyroz(t)), which are 3-axis gyro values every 10 milliseconds. have.

컨트롤러(130)는 수학식 1을 통해 x축 자이로 값(Xgyrox(t)), y축 자이로 값(Xgyroy(t)), 및 z축 자이로 값(Xgyroz(t))에 대한 각 파라미터의 최대값과 최소값의 합을 계산하여 자이로 값(totalgyro(t))을 계산할 수 있다.The controller 130 is the maximum value of each parameter for an x-axis gyro value (Xgyrox(t)), a y-axis gyro value (Xgyroy(t)), and a z-axis gyro value (Xgyroz(t)) through Equation 1 By calculating the sum of the and the minimum value, the gyro value (totalgyro(t)) can be calculated.

컨트롤러(130)는 계산된 자이로 값(totalgyro(t))을 통해 표 1과 같이 반려동물의 행동 패턴을 분류할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(130)는 반려동물의 행동 패턴(Running, Walking, Resting, Standing)에 따른 자이로 값의 비교를 통해 반려동물의 행동 패턴을 분류할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(130)는 30초이상 서있기(Standing)상태인 경우 휴식(Resting)상태로 반려동물의 행동 패턴을 분류할 수 있다.The controller 130 may classify the behavior pattern of the companion animal as shown in Table 1 through the calculated gyro value (totalgyro(t)). For example, the controller 130 may classify the companion animal's behavior pattern through comparison of gyro values according to the companion animal's behavior patterns (Running, Walking, Resting, and Standing). For example, when the controller 130 is in a standing state for 30 seconds or more, the behavior pattern of the companion animal may be classified as a resting state.

예를 들어, 도 4를 참조하면, 컨트롤러(150)는 아두이노 나노(Arduino NANO; 131), SD 카드/SD 카드 리더(133), 및 RTC(Real Time Clock; 135)로 구현될 수 있다. 아두이노 나노(131)는 ATmega328을 기반으로 한 미니 브레드 보드일 수 있다. SD 카드/SD 카드 리더(133)는 데이터를 저장할 수 있다. RTC(135)는 실시간으로 초, 분, 시간, 일, 날짜, 월 및 연도 정보를 계산하여 반려동물의 특정 행동 시간인 시간 정보를 생성할 수 있다.For example, referring to FIG. 4, the controller 150 may be implemented as an Arduino NANO 131, an SD card/SD card reader 133, and a Real Time Clock (RTC) 135. The Arduino Nano 131 may be a mini breadboard based on the ATmega328. The SD card/SD card reader 133 may store data. The RTC 135 may generate time information, which is a specific action time of the companion animal, by calculating second, minute, time, day, date, month, and year information in real time.

컨트롤러(130)는 센서 데이터 및/또는 행동 데이터를 송수신기(140)로 출력할 수 있다.The controller 130 may output sensor data and/or behavior data to the transceiver 140.

컨트롤러(130)는 충전기/배터리(160)의 상태 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(130)는 충전기(161)의 상태 및/또는 배터리(163)의 상태에 따라 충전기/배터리(160)의 상태 정보를 생성할 수 있다.The controller 130 may generate state information of the charger/battery 160. For example, the controller 130 may generate state information of the charger/battery 160 according to the state of the charger 161 and/or the state of the battery 163.

컨트롤러(130)는 센서 데이터, 행동 데이터 및/또는, 충전기/배터리(160)의 상태 정보에 따라 LED 제어 신호를 생성할 수 있다. 컨트롤러(130)는 LED 제어 신호를 Polo LED(150)로 출력할 수 있다.The controller 130 may generate an LED control signal according to sensor data, behavior data, and/or state information of the charger/battery 160. The controller 130 may output an LED control signal to the Polo LED 150.

송수신기(140)는 센서 데이터 및/또는 행동 데이터를 반려동물 건강 관리 장치(200)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 3을 참조하면, 송수신기(140)는 블루투스 HC-05로 구현될 수 있다. 블루투스 HC-05는 블루투스 통신 모듈일 수 있다.The transceiver 140 may transmit sensor data and/or behavioral data to the companion animal health management device 200. For example, referring to FIG. 3, the transceiver 140 may be implemented as a Bluetooth HC-05. The Bluetooth HC-05 may be a Bluetooth communication module.

Polo LED(150)는 컨트롤러(130)로부터 수신된 LED 제어 신호에 따라 빛을 출력할 수 있다.The Polo LED 150 may output light according to the LED control signal received from the controller 130.

충전기/배터리(160)는 전원을 공급할 수 있다. 충전기/배터리(160)는 공급 전압을 조절하고 공급 전압을 안정적으로 유지할 수 있다. 충전기/배터리(160)는 충전기(charger)인 PowerBoost 500C 및 배터리로 구현될 수 있다. 충전기 및 배터리(160)를 통해, 반려동물 센싱 장치(100)는 1회 충전으로 최대 36시간 동작할 수 있다.The charger/battery 160 may supply power. The charger/battery 160 may adjust the supply voltage and stably maintain the supply voltage. The charger/battery 160 may be implemented with a PowerBoost 500C that is a charger and a battery. Through the charger and battery 160, the companion animal sensing device 100 can operate for up to 36 hours with a single charge.

도 5는 도 1에 도시된 반려동물 건강 관리 장치를 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 6 내지 도 8은 반려동물 건강 관리 장치가 구현된 일 예를 나타낸다.5 is a diagram schematically illustrating the companion animal health management apparatus shown in FIG. 1, and FIGS. 6 to 8 illustrate an example in which the companion animal health management apparatus is implemented.

반려동물 건강 관리 장치(200)는 송수신기(210), 컨트롤러(220) 및 급식기(230)를 포함할 수 있다. 반려동물 건강 관리 장치(200)는 카메라(240), 디스플레이(250), 스피커(260) 및 마이크(270)를 더 포함할 수 있다.The companion animal health management device 200 may include a transceiver 210, a controller 220 and a feeder 230. The companion animal health management apparatus 200 may further include a camera 240, a display 250, a speaker 260, and a microphone 270.

송수신기(210)는 반려동물 센싱 장치(100)로부터 센서 데이터 및/또는 행동 데이터를 수신할 수 있다. 송수신기(210)는 센서 데이터 및/또는 행동 데이터를 컨트롤러(220)로 출력할 수 있다.The transceiver 210 may receive sensor data and/or behavior data from the companion animal sensing device 100. The transceiver 210 may output sensor data and/or behavior data to the controller 220.

송수신기(210)는 사용자와 반려동물 간의 영상 통화를 위한 제1 영상 데이터 및 제1 소리 데이터를 수신할 수 있다. 송수신기(210)는 제1 영상 데이터 및 제1 소리 데이터를 컨트롤러(220)로 출력할 수 있다.The transceiver 210 may receive first image data and first sound data for a video call between a user and a companion animal. The transceiver 210 may output first image data and first sound data to the controller 220.

송수신기(210)는 사용자와 반려동물 간의 영상 통화를 위한 제2 영상 데이터 및 제2 소리 데이터를 전송할 수 있다.The transceiver 210 may transmit second image data and second sound data for a video call between a user and a companion animal.

송수신기(210)는 행동 데이터, 반려동물의 건강 상태 및 반려동물의 식사량을 사용자 장치(300) 및/또는 서버(400)로 전송할 수 있다.The transceiver 210 may transmit the behavioral data, the health status of the companion animal, and the amount of meal of the companion animal to the user device 300 and/or the server 400.

컨트롤러(220)는 반려동물 건강 관리 장치(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 컨트롤러(220)는 하나 이상의 코어를 포함하는 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(220)는 라즈베리파이 보드를 기반으로 자동 사료 급식, SVM(support vector machine)을 활용한 반려동물의 행동 분류, 단순 비교 기반 반려동물의 건강 분석 기능, 기계 학습 기반 반려동물의 건강 분석 기능, 및 반려동물 건강 관리 장치(200) 주변 영상 스트리밍 기능을 제공할 수 있다.The controller 220 may control the overall operation of the companion animal health management apparatus 200. The controller 220 may be implemented with at least one processor including one or more cores. For example, the controller 220 provides automatic feed feeding based on the Raspberry Pi board, classification of companion animals' behavior using a support vector machine (SVM), a health analysis function of companion animals based on simple comparison, and machine learning based companion animals. A health analysis function and an image streaming function around the companion animal health management apparatus 200 may be provided.

컨트롤러(220)는 실행가능한 인스트럭션들(또는 프로그램)을 저장할 수 있다. 컨트롤러(220)는 반려동물 건강 관리 장치(200)의 적어도 하나의 동작을 실행하기 위한 인스트럭션들을 실행할 수 있다. 인스트럭션들은 컨트롤러(220)에 구현될(또는 임베디드될) 수 있다.The controller 220 may store executable instructions (or programs). The controller 220 may execute instructions for executing at least one operation of the companion animal health management apparatus 200. Instructions may be implemented (or embedded) in the controller 220.

또한, 컨트롤러(220)는 인스트럭션들을 실행하기 위해, 메모리(미도시)로부터 인스트럭션들을 꺼내고(retrieve, fetch, or read), 인스트럭션들을 실행할 수도 있다. 이후, 컨트롤러(220)는 하나 이상의 실행 결과를 메모리(미도시), 예를 들어 내부 레지스터, 내부 캐쉬, 또는 스토리지에 라이트(write, 또는 기록)할 수 있다.In addition, the controller 220 may retrieve, fetch, or read instructions from a memory (not shown) and execute the instructions in order to execute the instructions. Thereafter, the controller 220 may write one or more execution results to a memory (not shown), for example, an internal register, an internal cache, or a storage.

컨트롤러(220)는 마더보드(motherboard)와 같은 인쇄 회로 기판(printed circuit board(PCB)), 집적 회로(integrated circuit(IC)), 또는 SoC(system on chip)로 구현될 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(220)는 애플리케이션 프로세서(application processor)일 수 있다.The controller 220 may be implemented as a printed circuit board (PCB) such as a motherboard, an integrated circuit (IC), or a system on chip (SoC). For example, the controller 220 may be an application processor.

컨트롤러(220)는 센서 데이터에 기초하여 상기 반려동물의 행동 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(220)는 센서 데이터를 이용하여 반려동물에 대한 행동 패턴을 분류할 수 있다. 컨트롤러(220)는 센서 데이터를 이용하여 RBF(Radial Basis Function) 커널을 사용하는 SBC(SVM based Behavior Classification) 기법을 통해 반려동물에 대한 행동 패턴을 분류할 수 있다.The controller 220 may generate behavioral data of the companion animal based on sensor data. For example, the controller 220 may classify behavior patterns for companion animals using sensor data. The controller 220 may classify a behavior pattern for a companion animal through an SVM based Behavior Classification (SBC) technique using a Radial Basis Function (RBF) kernel using sensor data.

컨트롤러(220)는 센서 데이터를 이용하여 행동 패턴에 대한 행동량을 계산할 수 있다.The controller 220 may calculate an amount of action for a behavior pattern using sensor data.

컨트롤러(220)는 반려동물의 행동 패턴 및 행동량을 이용하여 행동 데이터를 생성할 수 있다.The controller 220 may generate behavioral data using the behavioral pattern and amount of the companion animal.

컨트롤러(220)는 행동 데이터에 따라 급식량을 결정할 수 있다. 컨트롤러(220)는 결정된 급식량에 따라 급식기(230)를 제어할 수 있다. 컨트롤러(230)는 급식량 및 급식기(230)로부터 측정된 남은 사료량을 이용하여 반려동물의 식사량을 계산할 수 있다.The controller 220 may determine the amount of meals according to the behavioral data. The controller 220 may control the feeder 230 according to the determined feeding amount. The controller 230 may calculate the amount of food for the companion animal using the amount of feed and the amount of feed remaining measured from the feeder 230.

컨트롤러(220)는 행동 데이터 및 반려동물의 식사량에 기초하여 반려동물의 건강 상태를 판단할 수 있다. 컨트롤러(220)는 반려동물에 대한 현재의 행동 데이터와 이전의 행동 데이터를 비교하여 각 행동 패턴 별 행동량의 차이에 따라 반려동물의 건강 상태를 판단할 수 있다.The controller 220 may determine the health status of the companion animal based on the behavioral data and the amount of food of the companion animal. The controller 220 may compare current behavior data for the companion animal with previous behavior data to determine the health state of the companion animal according to a difference in the amount of behavior for each behavior pattern.

컨트롤러(220)는 행동 데이터, 반려동물의 건강 상태 및 반려동물의 식사량을 송수신기(210)로 출력할 수 있다.The controller 220 may output the behavioral data, the health status of the companion animal, and the amount of meal of the companion animal to the transceiver 210.

컨트롤러(220)는 제1 영상 데이터를 디스플레이(250)로 출력할 수 있다. 컨트롤러(220)는 제1 소리 데이터를 스피커(260)로 출력할 수 있다.The controller 220 may output the first image data to the display 250. The controller 220 may output the first sound data to the speaker 260.

컨트롤러(220)는 카메라(240)로부터 수신한 영상에 대한 신호를 이용하여 제2 영상 데이터를 생성할 수 있다. 컨트롤러(220)는 제2 영상 데이터를 송수신기(210)로 출력할 수 있다.The controller 220 may generate second image data by using a signal for an image received from the camera 240. The controller 220 may output the second image data to the transceiver 210.

컨트롤러(220)는 마이크(270)로부터 수신한 소리에 대한 신호를 이용하여 제2 소리 데이터를 생성할 수 있다. 컨트롤러(220)는 제2 소리 데이터를 송수신기(210)로 출력할 수 있다.The controller 220 may generate second sound data by using a signal for sound received from the microphone 270. The controller 220 may output the second sound data to the transceiver 210.

급식기(230)는 컨트롤러의 제어에 따라 사료를 급식할 수 있다. 급식기(230)는 남은 사료량을 측정하여 컨트롤러(220)로 출력할 수 있다. 예를 들어, 도 6 및 도 7을 참조하면, 급식기(230)는 컨트롤러(220)의 제어에 따라 사료 저장부(231)에 저장된 사료를 가장 하단의 모터(233)의 움직임을 통해 사료 배급부(235)로 급식할 수 있다. 도 8을 참조하면, 사료 배급부(235)는 사료 저장부(231)로부터 급식된 사료를 도 8과 같이 밖으로 배출하며, 담겨있는 사료의 양을 측정할 수 있다.The feeder 230 may feed feed under the control of the controller. The feeder 230 may measure the amount of feed remaining and output it to the controller 220. For example, referring to FIGS. 6 and 7, the feeder 230 feeds the feed stored in the feed storage unit 231 under the control of the controller 220 through the movement of the lowermost motor 233. You can eat at (235). Referring to FIG. 8, the feed distribution unit 235 discharges the feed fed from the feed storage unit 231 to the outside as shown in FIG. 8, and can measure the amount of feed contained therein.

카메라(240)는 영상을 촬영할 수 있다. 카메라(240)는 촬영한 영상에 대한 신호를 컨트롤러(220)로 출력할 수 있다.The camera 240 may take an image. The camera 240 may output a signal for the captured image to the controller 220.

디스플레이(250)는 제1 영상 데이터를 출력할 수 있다.The display 250 may output first image data.

스피커(260)는 제1 소리 데이터를 출력할 수 있다.The speaker 260 may output first sound data.

마이크(270)는 소리를 입력받아 소리에 대한 신호를 컨트롤러(220)로 출력할 수 있다.The microphone 270 may receive sound and output a signal for sound to the controller 220.

도 9 및 도 10은 반려동물 건강 관리 장치가 이용하는 SBC 기법을 설명하기 위한 도면이다.9 and 10 are diagrams for explaining the SBC technique used by the companion animal health management apparatus.

반려동물 건강 관리 장치(200)가 이용하는 SBC(SVM based Behavior Classification) 기법은 SVM(Support Vector Machine) 머신 러닝 기법을 사용한 반려동물 행동 분류 기법일 수 있다. 즉, SBC 기법은 도 9 및 도 10과 같이 진행될 수 있다. 도 9는 반려동물 건강 관리 장치(200)가 반려동물의 센서 데이터를 학습하여 행동 패턴에 대한 분류 모델을 만드는 과정일 수 있다. 도 10은 반려동물 건강 관리 장치(200)가 생성된 행동 패턴에 대한 분류 모델을 통해 실시간으로 반려동물의 행동 데이터를 생성하는 과정일 수 있다. SVM은 기계 학습 및 패턴 인식에 자주 사용되는 분류기로 최대 마진 경계를 결정하는 초평면에서의 선형 분류기일 수 있다. 수학식 2는 SVM 선형 분류 모델의 수식일 수 있다.The SBC (SVM based Behavior Classification) technique used by the companion animal health management apparatus 200 may be a companion animal behavior classification technique using a Support Vector Machine (SVM) machine learning technique. That is, the SBC technique may proceed as shown in FIGS. 9 and 10. 9 may be a process in which the companion animal health management apparatus 200 learns sensor data of the companion animal to create a classification model for a behavior pattern. 10 may be a process in which the companion animal health management apparatus 200 generates behavior data of a companion animal in real time through a classification model for the generated behavior pattern. SVM is a classifier frequently used in machine learning and pattern recognition, and may be a linear classifier in a hyperplane that determines the maximum margin boundary. Equation 2 may be an equation of the SVM linear classification model.

여기에서 S는 Support Vector의 수, x는 샘플 데이터를 나타내는 특징 벡터, w 및 b는 초평면을 결정하는 파라미터 값을 의미할 수 있다. 하지만, 반려동물의 센서 데이터는

로 구성되어 선형으로 분류하기 어려운 구조를 가지고 있을 수 있다.Here, S may indicate the number of support vectors, x may indicate a feature vector indicating sample data, and w and b may indicate parameter values for determining the hyperplane. However, the companion animal's sensor data

It may have a structure that is difficult to classify linearly.

따라서, 컨트롤러(220)는 센서 데이터를 수학식 3과 같은 RBF(Radial Basis Function) 커널을 사용하여 표 1과 같은 행동 분류로 반려동물의 행동 패턴을 분류할 수 있다.Accordingly, the controller 220 may classify the behavior pattern of the companion animal into the behavioral classification as shown in Table 1 by using the RBF (Radial Basis Function) kernel as shown in Equation 3 for the sensor data.

즉, MBC 기법은 연산량이 낮아 반려동물 센싱 장치(100)에서 자체적으로 동작하는 장점이 있지만 정확도가 떨어질 수 있다. 하지만 SBC기법의 경우 정확도가 매우 높은 장점이 있지만 연산량이 높아서 반려동물 센싱 장치(100)에서 자체적으로 동작할 수 없는 문제가 있을 수 있다. 따라서 반려동물 건강 관리 시스템(10)은 반려동물이 반려동물 건강 관리 장치(200) 주변(즉, 반려동물 센싱 장치(100)와 반려동물 건강 관리 장치(200)가 블루투스 연결되는 장애물이 없는 반경 20m 내)에 있을 경우에는 반려동물 건강 관리 장치(200)에서 SBC기법을 통해 반려동물의 행동 패턴을 분류하여 행동 데이터를 생성하고, 블루투스가 연결되지 않은 경우에는 반려동물 센싱 장치(100)에서 MBC기법을 통해 반려동물의 행동 패턴을 분류하여 행동 데이터를 생성할 수 있다.That is, the MBC technique has an advantage of operating itself in the companion animal sensing apparatus 100 due to a low computational amount, but accuracy may be degraded. However, although the SBC technique has an advantage of very high accuracy, there may be a problem in that the companion animal sensing device 100 cannot operate itself due to a high computational amount. Therefore, the companion animal health management system 10 has a radius of 20 m without obstacles to which the companion animal is connected to the companion animal health management device 200 (ie, the companion animal sensing device 100 and the companion animal health management device 200) If in), the companion animal health management device 200 classifies the behavior pattern of the companion animal through the SBC method to generate behavior data, and when the Bluetooth is not connected, the companion animal sensing device 100 uses the MBC method. Through this, behavior data can be generated by classifying the behavior patterns of companion animals.

도 11은 반려동물 건강 관리 장치가 이용하는 SCHA 기법을 설명하기 위한 도면이다.11 is a diagram for explaining the SCHA technique used by the companion animal health management apparatus.

반려동물 건강 관리 장치(200)는 SCHA(Simple Comparison Health Analysis) 기법을 이용하여 반려동물의 건강 상태를 판단할 수 있다. 즉, SCHA 기법은 반려동물에 대해 이전 k만큼의 날(k-day) 동안 수집된 이전의 행동 데이터와 현재의 행동 데이터(또는 마지막날의 행동 데이터)를 비교하여 반려동물의 건강 상태를 판단하는 기법을 의미할 수 있다.The companion animal health management apparatus 200 may determine the health status of the companion animal using a Simple Comparison Health Analysis (SCHA) technique. In other words, the SCHA technique compares the previous behavioral data collected during k-day (k-day) for the companion animal and the current behavioral data (or behavioral data of the last day) to determine the health status of the companion animal. Can mean technique.

반려동물 건강 관리 장치(200)는 반려동물이 갑작스럽게 많은 잠을 자거나, 갑작스럽게 많이 뛰거나, 혹은 갑작스럽게 잠을 안자는 등의 특이 행동을 추적하여 이전 k-day의 행동 데이터와 비교할 수 있다. 반려동물 건강 관리 장치(200)는 이전 k-day의 행동 데이터로부터 SMA(Simple Moving Average, 단순 이동 평균)가 0~30퍼센트의 차이를 보이는 현재의 행동 데이터의 구간은 좋음(Good), 30~50퍼센트의 차이를 보이는 구간은 위험(Warning), 50~100퍼센트의 차이를 보이는 구간은 나쁨(Bad) 상태로 건강 상태를 판단할 수 있다.The companion animal health management apparatus 200 may track specific behaviors such as the companion animal suddenly sleeps a lot, jumps a lot, or does not sleep suddenly, and compares it with behavior data of the previous k-day. Companion animal health management device 200 is a section of the current behavior data showing a difference of 0 to 30 percent of the simple moving average (SMA) from the behavior data of the previous k-day is Good, 30 to A section showing a difference of 50 percent can be judged as a risk (Warning), and a section showing a difference of 50 to 100 percent is in a bad state.

반려동물 건강 관리 장치(200)가 이용하는 SCHA 기법은 반려동물의 견종 및 나이와 상관없이 반려동물의 건강 이상이 없는 이전 k-day의 행동 데이터만 있으면 현재 반려동물의 건강 상태를 추적할 수 있다. 이때, 반려동물 건강 관리 장치(200)는 수집된 반려동물의 행동 데이터가 많을수록 정확한 건강 상태를 판단할 수 있다.The SCHA technique used by the companion animal health management device 200 can track the current health status of the companion animal as long as there is only behavioral data of the previous k-day that has no health abnormality of the companion animal regardless of the breed and age of the companion animal. In this case, the companion animal health management apparatus 200 may determine an accurate health state as the collected behavioral data of the companion animal increases.

예를 들어, 반려동물 건강 관리 장치(200)는 표 2과 같이 1일 내지 3일(k-day) 동안의 건강한 반려동물에 대한 행동 데이터가 저장되어 있다면, 표 3과 같이 4일(day 4, 마지막날)의 반려동물의 건강 상태를 판단할 수 있다.For example, if the companion animal health management device 200 stores behavioral data on healthy companion animals for 1 to 3 days (k-day) as shown in Table 2, then 4 days (day 4) as shown in Table 3 , The last day) of the companion animal's health status can be judged.

반려동물 건강 관리 장치(200)는 k-day로 설정된 1일 내지 3일(day 1 ~ day 3)의 행동 데이터와 4일의 데이터를 수학식 4 및 수학식 5를 통해 비교하여 SMA 결과(%)를 계산할 수 있다.Companion animal health management apparatus 200 compares the behavioral data for days 1 to 3 (day 1 to day 3) and the data for 4 days set to k-day through Equations 4 and 5, and the SMA result (% ) Can be calculated.

반려동물 건강 관리 장치(200)는 k-day(day 1 내지 day 3)와 4일(day 4)가 SMA값이 33%로 30퍼센트 이상 차이가 나기 때문에 반려동물의 건강 상태를 위험(Warning)으로 판단할 수 있다. 이는 반려동물이 건강한 상태일 때의 행동 패턴과 현재의 행동 패턴이 33퍼센트 이상 차이가 난다는 의미로, 반려동물 건강 관리 장치(200)는 이러한 반려동물의 건강 상태를 사용자에게 제공함으로써, 사용자는 반려동물의 건강 상태를 확인하여 반려동물의 건강 관리가 가능할 수 있다.Companion animal health management device 200 is a risk (Warning) of the health condition of the companion animal because k-day (day 1 to day 3) and 4 days (day 4) have a difference of more than 30% with an SMA value of 33% Can be judged as. This means that there is a difference of 33% or more between the behavior pattern when the companion animal is in a healthy state and the current behavior pattern. The companion animal health management device 200 provides the user with the health state of the companion animal, so that the user Health management of companion animals may be possible by checking the health status of companion animals.

도 12는 AMHA 기법을 설명하기 위한 도면이고, 도 13은 AMHA 알고리즘을 나타낸다.12 is a diagram for explaining an AMHA technique, and FIG. 13 shows an AMHA algorithm.

반려동물 건강 관리 장치(200)가 이용하는 AMHA(Anomaly Model based Health Analysis) 기법은 도 12와 같이 반려동물의 행동 데이터를 오토엔코더 뉴럴 네트워크를 사용하여 분류하는 것으로 반려동물의 건강상태를 판정할 수 있다. 반려동물 건강 관리 장치(200)는 반려동물이 건강한 상태를 정상(Normal), 건강한 상태와 다른 상태를 비정상(Abnormal)으로 분류할 수 있다.The Anomaly Model based Health Analysis (AMHA) technique used by the companion animal health management device 200 classifies the companion animal's behavior data using an autoencoder neural network, as shown in FIG. 12, so that the companion animal's health status can be determined. . The companion animal health management apparatus 200 may classify a healthy state of the companion animal as normal, and an abnormal state from a healthy state.

반려동물 건강 관리 장치(200)가 이용하는 SCHA 기법은 오토엔코더(autoencoder) 뉴럴 네트워크를 사용하여 시간대별로 발생하는 행동 데이터를 학습하여 반려동물의 이상 행동을 예측하고 분류할 수 있다.The SCHA technique used by the companion animal health management apparatus 200 may predict and classify the abnormal behavior of the companion animal by learning behavioral data generated by time slots using an autoencoder neural network.

반려동물 건강 관리 장치(200)가 이용하는 AMHA 기법은 인코더-히든레이어-디코더와 같은 구조로 설계되었을 수 있다. AMHA의 인코더는 반려동물의 행동데이터를 입력받아 특징 벡터를 생성할 수 있다. AMHA의 히든레이어에서는 생성된 특징 벡터를 기반으로 Weight를 생성하고, 이 과정은 학습을 의미할 수 있다. AMHA의 디코더에서는 학습된 Weight값으로부터 입력값을 복구하는 과정을 통해 출력 벡터의 에러를 계산하는 복구 레이어를 수행할 수 있다. 이때, 반려동물 건강 관리 장치(200)는 발생하는 오류값을 분류하여 반려동물의 건강 상태를 정상(Normal)과 비정상(Abnormal)으로 분류할 수 있다.The AMHA technique used by the companion animal health management apparatus 200 may be designed in the same structure as an encoder-hidden layer-decoder. AMHA's encoder can receive behavioral data of a companion animal and generate a feature vector. In the hidden layer of AMHA, weights are created based on the generated feature vectors, and this process can mean learning. The AMHA decoder can perform a recovery layer that calculates an error of an output vector through a process of recovering an input value from a learned weight value. In this case, the companion animal health management apparatus 200 may classify an error value that occurs and classify the health state of the companion animal into Normal and Abnormal.

반려동물 건강 관리 장치(200)가 이용하는 AMHA 기법의 알고리즘은 도 13과 같을 수 있다.The algorithm of the AMHA technique used by the companion animal health management apparatus 200 may be as shown in FIG. 13.

도 14는 사용자 장치에서 제공하는 건강 분석 사용자 앱을 설명하기 위한 도면이다.14 is a diagram illustrating a health analysis user app provided by a user device.

사용자 장치(300)는 건강 분석 사용자 앱을 제공할 수 있다. 사용자 장치(300)가 제공하는 건강 분석 사용자 앱을 통해, 반려동물 센싱 장치(100) 및/또는 반려동물 건강 관리 장치(200)에서 분석된 반려동물의 건강 상태를 확인하고, 자동 사료 급식의 시간과 양을 설정할 수 있다. (a)는 사용자 장치(300)에서 WiFi를 사용하여 반려동물 건강 관리 장치(200)를 등록하는 화면일 수 있다. (b)는 사용자 장치(300)에서 사료 급식 시간과 사료 급식량을 설정할 수 있는 화면일 수 있다. (c)는 사용자 장치(300)에서 반려동물의 건강 상태를 확인할 수 있는 화면일 수 있다. 사용자 장치(300)에서 반려동물의 건강 상태는 좋음(Good), 위험(Warning), 나쁨(Bad)으로 표현되며 건강 상태의 세부 사항은 그래프로 확인할 수 있다.The user device 300 may provide a health analysis user app. Through the health analysis user app provided by the user device 300, check the health status of the companion animal analyzed by the companion animal sensing device 100 and/or the companion animal health management device 200, and the time of automatic feed feeding And quantity can be set. (a) may be a screen for registering the companion animal health management device 200 using WiFi in the user device 300. (b) may be a screen in which a feed feeding time and a feed feeding amount can be set in the user device 300. (c) may be a screen on the user device 300 to check the health status of the companion animal. In the user device 300, the health status of the companion animal is expressed as Good, Warning, and Bad, and details of the health status can be checked with a graph.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -A hardware device specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of the program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the embodiment, and vice versa.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, configuring the processing unit to behave as desired or processed independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be interpreted by a processing device or to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. , Or may be permanently or temporarily embodyed in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described by the limited drawings, a person of ordinary skill in the art can apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in a different order from the described method, and/or components such as a system, structure, device, circuit, etc. described are combined or combined in a form different from the described method, or other components Alternatively, even if substituted or substituted by an equivalent, an appropriate result can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments and claims and equivalents fall within the scope of the following claims.

Claims

In a method for a companion animal health management device to manage companion animal health,
Receiving sensor data measuring the movement of the companion animal from a sensing device mounted on the companion animal;
Generating behavioral data of the companion animal based on the sensor data;
Determining the amount of meals according to the behavioral data; And
Determining the health status of the companion animal based on the behavioral data and the amount of food of the companion animal for the feed fed according to the feeding amount
Companion animal health management method comprising a.

The method of claim 1,
The generating step,
Classifying a behavior pattern for the companion animal by using the sensor data;
Calculating an amount of action for the action pattern using the sensor data; And
Generating the behavior data using the behavior pattern and the amount of behavior;
Companion animal health management method comprising a.

The method of claim 2,
The step of classifying the behavior pattern,
Classifying a behavior pattern for the companion animal through an SVM based Behavior Classification (SBC) technique using a Radial Basis Function (RBF) kernel using the sensor data
Companion animal health management method comprising a.

The method of claim 3,
The behavior pattern is,
Including running, walking, resting and standing
How to take care of your pet's health.

The method of claim 1,
Comparing the current behavioral data and previous behavioral data for the companion animal, and determining the health status of the companion animal according to the difference in the amount of behavior for each behavioral pattern.
Companion animal health management method further comprising a.

The method of claim 1,
The sensor data,
Transmitted when the sensing device and the companion animal health management device are connected to each other through Bluetooth communication
How to take care of your pet's health.

The method of claim 1,
The sensor data,
Including time information of measuring the movement of the companion animal, acceleration sensor 3-axis values and 3-axis gyro values collected through the acceleration sensor and gyro sensor included in the sensing device
How to take care of your pet's health.

The method of claim 1,
Receiving, by the sensing device, behavior data generated by analyzing sensor data obtained by measuring the movement of the companion animal using a Mathematical Behavior Classification (MBC) technique.
Companion animal health management method further comprising a.

The method of claim 1,
Transmitting the amount of meal of the companion animal for the feed fed according to the behavior data, the health state, and the amount of meal to a user device
Companion animal health management method further comprising a.

A receiver for receiving sensor data measuring the movement of the companion animal from a sensing device mounted on the companion animal; And
The companion animal generates behavioral data of the companion animal based on the sensor data, determines a feeding amount according to the behavioral data, and based on the behavioral data and the amount of diet of the companion animal for feed fed according to the feeding amount. Controller to judge the health status of
Companion animal health management device comprising a.

The method of claim 10,
The controller,
Classify a behavior pattern for the companion animal using the sensor data,
Using the sensor data to calculate the amount of behavior for the behavior pattern,
Generating the behavior data using the behavior pattern and the amount of behavior
Pet health care device.

The method of claim 11,
The controller,
Classifying a behavior pattern for the companion animal through SBC (SVM based Behavior Classification) technique using a Radial Basis Function (RBF) kernel using the sensor data
Pet health care device.

The method of claim 12,
The behavior pattern is,
Including running, walking, resting and standing
Pet health care device.

The method of claim 10,
The controller,
Comparing the current behavior data and previous behavior data for the companion animal to determine the health state of the companion animal according to the difference in the amount of behavior for each behavior pattern.
Pet health care device.

The method of claim 10,
The sensor data,
Transmitted when the sensing device and the companion animal health management device are connected to each other through Bluetooth communication
Pet health care device.

The method of claim 10,
The sensor data,
Including time information of measuring the movement of the companion animal, acceleration sensor 3-axis values and 3-axis gyro values collected through the acceleration sensor and gyro sensor included in the sensing device
Pet health care device.

The method of claim 10,
The receiver,
The sensing device receives behavioral data generated by analyzing sensor data obtained by measuring the movement of the companion animal using a Mathematical Behavior Classification (MBC) technique.
Pet health care device.

The method of claim 10,
The controller,
Transmitting the amount of meal of the companion animal for the feed fed according to the behavior data, the health state, and the amount of food to the user device
Pet health care device.