KR20210001199A - Method of providing pet care service with big data - Google Patents
Method of providing pet care service with big data Download PDFInfo
- Publication number
- KR20210001199A KR20210001199A KR1020190076894A KR20190076894A KR20210001199A KR 20210001199 A KR20210001199 A KR 20210001199A KR 1020190076894 A KR1020190076894 A KR 1020190076894A KR 20190076894 A KR20190076894 A KR 20190076894A KR 20210001199 A KR20210001199 A KR 20210001199A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- disease
- text
- data
- health
- companion animal
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000010419 pet care Methods 0.000 title 1
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 78
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 23
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 claims description 112
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 48
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 48
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 25
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 18
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 13
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 11
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 9
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 abstract description 45
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 7
- 230000000384 rearing effect Effects 0.000 description 7
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 6
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 5
- 235000006694 eating habits Nutrition 0.000 description 5
- 238000002255 vaccination Methods 0.000 description 5
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 2
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 2
- 238000011081 inoculation Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 206010000117 Abnormal behaviour Diseases 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 1
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000006806 disease prevention Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/205—Parsing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Economics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 반려동물 관리서비스 제공방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 반려동물들의 정보를 수집하여 필요한 서비스를 플래닝(planing) 해주는 반려동물 관리서비스 제공방법 및 관리서비스 제공 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to a companion animal management service providing method, and more particularly, to a companion animal management service providing method and a management service providing system that collects information of companion animals and plans necessary services.
생활수준이 높아짐에 따라 반려동물을 키우는 가정이 늘고 있으며, 반려동물의 관리 요구수준 또한 높아지고 있다. 그러나, 반려동물의 관리는 사전지식이 없는 사육자에게 용이한 일이 아니다. As the standard of living increases, the number of families raising companion animals is increasing, and the level of management requirements for companion animals is also increasing. However, management of companion animals is not easy for breeders without prior knowledge.
이에, 반려동물을 관리하기 위한 선행기술들을 살펴본다. 하기 선행문헌에서의 식별부호는 본원발명과는 무관하다.
Thus, we look at the prior art for managing companion animals. The identification code in the following prior literature is irrelevant to the present invention.
대한민국 공개특허 제10-2019-0041185호 '반려동물용 스마트홈을 이용한 반려동물 관리 시스템'은 반려동물용 스마트홈 및 이를 이용한 반려동물 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 반려동물의 생활에 최적의 상태를 제공할 수 있는 반려동물용 스마트홈 및 이를 이용한 반려동물 관리 시스템에 관한 것이다. 원격지의 반려동물 보호자에게 댁내의 반려동물의 상황을 정확히 파악할 수 있도록 함과 더불어 원격 제어가능한 반려동물용 스마트홈 및 이를 이용한 반려동물 관리 시스템을 제시한다. 제시된 반려동물용 스마트홈은 출입구측으로 접근하는 반려동물을 감지하는 동물 감지부, 수용 공간으로 들어온 반려동물의 체중을 감지하는 체중 감지부, 수용 공간을 촬영하는 카메라, 수용 공간으로 들어온 반려동물의 체온을 감지하는 체온 감지부, 체중 감지부의 상면에 설치되고 열을 발생하는 매트부, 수용 공간에 조명을 제공하는 조명부, 및 체중 감지부로부터의 체중정보와 카메라에서 촬영된 영상 및 체온 감지부로부터의 체온 정보를 외부의 서버에게로 전송하고 외부의 서버로 부터의 매트부 제어 신호를 근거로 매트부를 제어하고 외부의 서버로부터의 조명부 제어 신호에 따라 조명부를 제어하는 제어부를 포함한다.Republic of Korea Patent Publication No. 10-2019-0041185'Companion animal management system using a smart home for companion animals' relates to a smart home for companion animals and a companion animal management system using the same, and more specifically, optimal for the life of companion animals. It relates to a smart home for companion animals that can provide the status of and a companion animal management system using the same. A smart home for companion animals that can be controlled remotely and a companion animal management system using the same, as well as enabling them to accurately grasp the situation of companion animals in the house are presented to a remote companion animal guardian. The proposed smart home for companion animals includes an animal detection unit that detects companion animals approaching the entrance, a weight detection unit that detects the weight of the companion animal entering the accommodation space, a camera that photographs the accommodation space, and the body temperature of the companion animal entering the accommodation space. A body temperature sensing unit that detects a body temperature sensor, a mat unit installed on the upper surface of the weight sensing unit and generating heat, a lighting unit that provides illumination to the accommodation space, and weight information from the body weight sensing unit and images taken by the camera and from the body temperature sensing unit. And a control unit that transmits body temperature information to an external server, controls the mat part based on a mat part control signal from the external server, and controls the lighting part according to the lighting part control signal from the external server.
이러한 구성에 따르면, 원격지의 반려동물 보호자에게 반려동물의 현재의 상태를 촬영한 영상을 제공해 줄 수 있으므로, 원격지의 반려동물 보호자는 댁내의 반려동물의 상황을 정확히 파악할 수 있다. 반려동물의 체중에 근거하여 급식 조절 정보를 급식기 및 사용자 단말에게로 보냄으로써, 해당 반려동물의 체중관리에 도움을 줄 수 있다. 반려동물의 체온에 근거하여 병의 발생 여부를 사용자 단말에게 보냄과 더불어 치료용 음악을 반려동물용 스마트홈의 스피커를 통해 출력시킴으로써, 해당 반려동물의 헬스케어에 도움을 줄 뿐만 아니라 반려동물에게 안락한 공간을 제공하게 된다.
According to this configuration, since an image of the current state of the companion animal can be provided to the companion animal guardian in the remote location, the companion animal guardian in the remote location can accurately grasp the situation of the companion animal in the house. By sending the feeding control information to the feeder and the user terminal based on the weight of the companion animal, it is possible to help manage the weight of the companion animal. Based on the companion animal's body temperature, it is not only helpful for the companion animal's health care and comfortable companion animal by sending music for treatment to the user terminal and outputting treatment music through the speaker of the companion animal's smart home. To provide space.
대한민국 공개특허 제10-2018-0135338호 '반려동물의 건강관리 시스템'은 반려동물의 건강관리 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 동물병원에서의 대기 시간이 단축되고, 병원 업무량 감소뿐만 아니라 반려동물 보호자와 동물병원 간 유대감이 형성되어 병원 측 고객 이탈을 방지하며, 반려동물의 각종 검사에 대한 정보를 편리하게 확인할 수 있도록 한 반려동물의 건강관리 시스템에 관한 것이다. 상기 제10-2018-0135338호는 반려동물의 보호자가 소지한 보호자 단말기; 수의사가 상기 반려동물의 건강을 전반적으로 관리하기위한 동물병원 단말기; 상기 보호자 단말기 및 상기 동물병원 단말기와 인터넷망을 통해 상호 접속되며, 각종 검사에 대한 전문적인 정보와 검사 절차에 대한 정보, 결과 보고서 샘플 및 검사 결과지를 상기 보호자 단말기에제공하며, 상기 검사에 대한 자세한 문의는 해당 동물병원과 바로 연결되도록 하는 건강관리 서버를 포함하고, 상기 건강관리 서버는 동물병원의 EMR과 연동되어 상기 동물병원의 건강 관련 서비스를 기록하는 "동물 수첩" 기능을 상기 보호자 단말기에 제공하며, 상기 "동물 수첩"을 통해 사전 예약이 이루어지되, 상기 동물병원을 처음방문하는 보호자는 상기 "동물 수첩"을 통해 각 병원별 진료 시간과 일정, 진료 항목 등의 병원 정보를 확인하고, 상기 동물병원이 등록된 보호자는 상기 "동물 수첩"을 통해 기등록된 동물병원의 정보를 확인하여 실시간 사전 예약하며, 해당 동물병원 예약이 확정되면 상기 보호자 단말기로 예약 확정 푸시 메시지를 발송하고, 예약일 전 상기 보호자 단말기로 문진표를 발송하는 반려동물의 건강관리 시스템을 제공한다. 본 발명에 의한 반려동물의 건강관리 시스템은 동물병원에서의 대기 시간이 단축되고, 병원 업무량이 감소할 뿐만 아니라 반려동물보호자와 동물 병원 간 유대감이 형성되어 병원 측 고객 이탈을 방지하며, 반려동물의 각종 검사에 대한 정보를 편리하게 확인할 수 있는 장점을 갖는다.
Republic of Korea Patent Publication No. 10-2018-0135338'Companion Animal Health Management System' relates to a companion animal's health management system, and in more detail, the waiting time at the veterinary hospital is shortened, and the hospital workload is reduced, as well as companion animals. It relates to a companion animal health management system that prevents customer churn from the hospital side by forming a bond between guardians and veterinary hospitals, and allows convenient confirmation of information on various tests of companion animals. No. 10-2018-0135338 is a guardian terminal possessed by a guardian of a companion animal; A veterinary hospital terminal for the veterinarian to manage overall health of the companion animal; The guardian terminal and the veterinary hospital terminal are interconnected through an Internet network, and provide professional information on various tests, information on examination procedures, result report samples and test results to the guardian terminal, and detailed information about the examination. Inquiries include a health management server that is directly connected to the veterinary hospital, and the health management server is linked with the veterinary hospital's EMR to provide a "animal notebook" function to the guardian terminal to record health related services of the veterinary hospital. And, a reservation is made in advance through the "Animal Handbook", but the guardian who visits the veterinary hospital for the first time checks hospital information such as treatment hours and schedules and treatment items for each hospital through the "Animal Handbook", and said The guardian registered in the veterinary hospital checks the information of the veterinary hospital previously registered through the "Animal Handbook" and makes a real-time advance reservation. When the veterinary hospital reservation is confirmed, a reservation confirmation push message is sent to the guardian terminal, and before the reservation date It provides a companion animal health management system for sending a questionnaire to the guardian terminal. The companion animal health management system according to the present invention shortens the waiting time in the veterinary hospital, reduces the workload of the hospital, and forms a bond between the companion animal caregiver and the veterinary hospital to prevent the customer from leaving the hospital. It has the advantage of being able to conveniently check information on various tests.
반려동물 양육 시 펫푸드와 같은 고정 비용 지출 외에 질병예방/치료비, 컷/미용비 부담 개선과 양육관련 정보활동의 니즈는 항상 높은 비중을 차지한다. 또한, 반려동물 양육 환경 및 반려동물 생애주기에 따라 고정 지출과 예상 외의 비용 지출 비중의 편차가 상당하다. In addition to the fixed expenses such as pet food when raising companion animals, the need for disease prevention/treatment expenses, cut/beauty expenses burden improvement, and parenting-related information activities always occupy a high proportion. In addition, depending on the companion animal rearing environment and the companion animal life cycle, there is considerable variation in the proportion of fixed expenditure and unexpected expenditure.
이를 해결하기 위해 반려인은 주로 지출이 없는 인터넷(커뮤니티, 카페, 블로그 등)과 주변 지인을 통해 정보를 얻는 경우가 많으나 이러한 방법은 잘못되거나 부족한 정보, 비전문성으로 인해 또 다른 문제나 추가 지출을 야기하는 문제가 있다.To solve this problem, companions often obtain information through the Internet (communities, cafes, blogs, etc.) where there is no expenditure and nearby acquaintances.However, this method is incorrect or insufficient information, and due to inexpensiveness, other problems or additional expenses. There is a problem that causes.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 빅데이터를 이용하여 반려동물의 원격 관리 및 진단방법을 구현하고, 반려동물을 키움에 있어서 반려동물의 생애주기별 요구되는 사항들을 관리해주고, 반려동물을 키우는 과정에서의 지출 및 스케줄을 관리해주는 서비스를 제공하는 것이다.The technical task to be achieved by the present invention is to implement a method for remote management and diagnosis of companion animals using big data, manage requirements for each life cycle of companion animals in raising companion animals, and in the process of raising companion animals. It provides a service that manages expenses and schedules.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
The technical problem to be achieved by the present invention is not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems that are not mentioned can be clearly understood by those of ordinary skill in the technical field to which the present invention belongs from the following description. There will be.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 일실시예는 본 발명은 반려동물을 관리하는 각 반려동물관리자의 단말기로부터 수집된 반려동물 건강정보데이터로 구축된 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법에 있어서, 반려동물관리자의 텍스트 및 이미지 정보 입력 및 서버로의 전송단계(s100); 텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200): 텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300); 텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400); 텍스트 및 이미지 정보를 토대로 산출된 텍스트 질병/건강 위험도 지수들을 기초로 하는 건강이상 및 질병유무 판단단계(s500); 판단된 건강이상 및 질병유무 정보를 사용자에게 전송하는 단계(s600)를 포함하며, 상기 텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 텍스트 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300)는, 자연어쿼리를 위한 전처리단계(s310); 메타 데이터 패턴 검색 및 도출단계(s320); 분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s330); 기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s340)를 포함하고, 텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 이미지 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400)는, 이미지 메타데이터 생성단계(s410); 분석 영역 검출단계(s420); 템플릿 검색 및 매칭단계(s430); 분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s440); 기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s450); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법을 제공함으로써 상기의 과제를 해결하고자 한다.
In order to achieve the above technical problem, an embodiment of the present invention is a companion animal health management service method using big data constructed from companion animal health information data collected from the terminal of each companion animal manager managing companion animals. In the step of, inputting text and image information of a companion animal manager and transmitting the information to the server (s100); Text and image information extraction step (s200): a disease/health risk index derivation step (s300) through text information extracted in the text and image information extraction step (s200); A disease/health risk index derivation step (s400) through the image information extracted in the text and image information extraction step (s200); Health abnormality and disease presence determination step (s500) based on text disease/health risk indexes calculated based on text and image information; Including the step (s600) of transmitting the determined health abnormality and disease presence information to the user, the textual disease / health risk index derivation step (s300) through the text information extracted in the text and image information extraction step (s200) , Pre-processing step for natural language query (s310); Meta data pattern search and derivation step (s320); Analysis data filter, statistics and visualization step (s330); Including the disease/health risk index derivation step (s340) that is compared with the template data of the established big database, and the image disease/health risk index derivation step through the image information extracted in the text and image information extraction step (s200) (S400), the image metadata generation step (s410); An analysis region detection step (s420); Template search and matching step (s430); Analysis data filter, statistics and visualization step (s440); A step of deriving a disease/health risk index comparing the template data of the established big database (s450); It is intended to solve the above problems by providing a companion animal health management service method using big data, characterized in that it comprises a.
본 발명의 실시예에 따르면, 반려동물에 대해 잘 알지 못하는 사용자라 하더라도 사료, 훈련, 예방접종, 지출규모 등의 자신의 반려동물을 키워가는 방향성을 용이하게 파악할 수 있으며, 사용자가 직접 또는 방문관리인을 통해 건강상태를 용이하게 확인할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, even a user who does not know well about a companion animal can easily grasp the direction of raising his or her companion animal such as feed, training, vaccination, expenditure, etc., and the user directly or the visiting manager Through this, you can easily check your health status.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 각 사용자들의 요구정보 및 제공정보를 공유하는 공유플랫폼 및 매칭시스템을 제공함에 따라, 사용자들이 제공해줄 수 있는 돌봄서비스, 반려동물용품 등의 공유를 장려할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, by providing a sharing platform and matching system for sharing request information and provision information of each user, it is possible to encourage sharing of care services and companion animal products that users can provide. have.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
The effects of the present invention are not limited to the above effects, and should be understood to include all effects that can be inferred from the configuration of the invention described in the detailed description or claims of the present invention.
도1은 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법의 설명도이다.
도2은 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법을 위한 시스템의 일 실시예의 구조도이다.
도3는 본 발명의 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법의 절차를 설명하기 위한 순서도이다.
도4는 텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400)를 설명하기 위한 다이어그램이다.1 is an explanatory diagram of a companion animal health management service method using big data.
2 is a structural diagram of an embodiment of a system for a companion animal health management service method using big data.
3 is a flow chart for explaining the procedure of the companion animal health management service method using big data of the present invention.
4 is a diagram for explaining a disease/health risk index derivation step (s400) through image information extracted in the text and image information extraction step (s200).
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the present invention may be implemented in various different forms, and therefore is not limited to the embodiments described herein. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and similar reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉, 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is said to be "connected (connected, contacted, bonded)" with another part, it is not only "directly connected", but also "indirectly connected" with another member in the middle. "Including the case. In addition, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further provided, rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 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 present specification are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or a combination 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.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명의 서비스방법은 반려인이 겪게 되는 양육 과정의 다양한 문제점과 개선점을 해결하기 위해 반려인과 반려동물의 양육 환경 및 개체 데이터를 분석하여 건강 관리 및 양육 개선, 생애주기별 맞춤 정보를 제공하여 보다 나은 반려 생활을 영위할 수 있는 환경을 제공하는 반려인과 반려동물을 위한 통합 시스템이다. 본 발명의 서비스방법은 반려인과 반려동물의 개체 데이터 수집, 수집된 데이터의 관리, 분석을 통한 건강이상 감지와 양육 개선 가이드, 생애주기별 맞춤 정보 제공의 단계별 서비스를 제공한다. 본 발명의 서비스방법의 가장 중요한 특징은 건강이상 및 개체 상태 분석 알고리즘을 통해 반려인과 반려동물에게 최적화된 정보를 제공하는 것이다.
The service method of the present invention analyzes the rearing environment and individual data of the companion and companion animal to solve various problems and improvements in the parenting process experienced by the companion, and provides health management and rearing improvement, customized information for each life cycle. It is an integrated system for companion animals and companion animals that provides an environment in which they can lead a better companion life. The service method of the present invention provides a step-by-step service of collecting individual data of companions and companion animals, managing and analyzing the collected data, detecting health abnormalities and improving parenting guides, and providing customized information for each life cycle. The most important feature of the service method of the present invention is to provide optimized information to companions and companion animals through an algorithm for analyzing health abnormalities and individual states.
즉, 본 발명은 빅데이터 및 인공지능을 활용한 개체 데이터(정형,비정형) 분석 및 양육 가이드 데이터의 시각화(Dashboard, Report ), 건강·양육 상태 분석 알고리즘으로 반려동물의 양육 상태에 대한 prediction 도출. 반려동물 데이터(정형,비정형)를 통한 건강 이상 감지 및 질병 예측. 반려동물의 생애주기에 따라 적합한 펫푸드·용품 및 양육 활동(검진, 섭식, 이미용, 산책, 훈련 등), 보험/펫로스 서비스 제안. 반려인 온디멘드에 따른 병원·용품·이미용·펫시터·호텔 추천 및 예약. 개체 정보 수집 신체정보 (나이, 성별, 체중, 체온, 체장, 체고, 사이즈, 외형), 활동정보 (식습관, 배변, 산책, 활동량, 수면습관, 행동습관), 건강정보 (접종, 병원 진료, 외형/행동 이상, 양육인 의견 및 관련 이미지), 주변 환경 정보 (반려인 가족 구성, 연령대, 거주 환경), 개체 데이터 관리, 접종기록 관리 (반려동물 예방 접종 기록), 건강 정보 관리 (질병 및 진료 내역 기록), 혈통 정보 관리 (분양자, 소유자, 부모/자식 계통 연계), 훈련/행동 관리 (사회화 훈련, 복종 훈련, 반려인 교육), 양육 환경 관리 ( 반려가정 정보, 기타 환경 )등의 정보 제공하게 된다. In other words, the present invention uses big data and artificial intelligence to analyze individual data (formal, unstructured), visualize parenting guide data (Dashboard, Report), and derive predictions for the rearing status of companion animals through health and rearing status analysis algorithms. Detecting health abnormalities and predicting diseases through companion animal data (structured and unstructured). Pet food, supplies and rearing activities suitable for the life cycle of the companion animal (checkup, feeding, hairdressing, walking, training, etc.), insurance/petros service proposal. Hospital, supplies, Lee Beauty, pet sitter, hotel recommendations and reservations according to the companion's on-demand. Collecting individual information Physical information (age, sex, weight, temperature, length, height, size, appearance), activity information (eating habits, bowel movements, walking, activity volume, sleeping habits, behavioral habits), health information (vaccination, hospital treatment, appearance) / Behavioral abnormalities, caregiver opinions and related images), surrounding environment information (companion family composition, age group, living environment), individual data management, vaccination record management (pet vaccination record), health information management (disease and treatment history Record), lineage information management (connected to the seller, owner, parent/child line), training/behavior management (socialization training, obedience training, companion education), and parenting environment management (companion family information, other environment) do.
또한, 생애주기별 양육 가이드 및 추천 정보 및 건강 이상 감지 및 현재 건강상태 리포트, 동일 견종/연령 비교군 정보와 질병 및 이상행동 감지를 제공한다.
In addition, it provides rearing guides and recommendations for each life cycle, health abnormality detection, current health status report, same breed/age comparison group information, and disease and abnormal behavior detection.
도1은 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법의 설명도이고, 도2은 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법을 위한 시스템의 일 실시예의 구조도이다. 도1에서의 반려동물관리자단말기(100)를 사용하는 반려동물관리자는 반려동물의 주인은 물론, 반려동물을 관리하는 별도의 관리인을 포함한다. 상기 반려동물관리자단말기(100)는 스마트폰, 태블릿 과 같은 모바일 디바이스는 물론, PC나 전용 단말기의 적용도 가능하다.
1 is an explanatory diagram of a companion animal health management service method using big data, and FIG. 2 is a structural diagram of an embodiment of a system for a companion animal health management service method using big data. The companion animal manager using the companion animal manager terminal 100 in FIG. 1 includes not only the owner of the companion animal, but also a separate manager who manages the companion animal. The companion animal manager terminal 100 can be applied not only to mobile devices such as smartphones and tablets, but also to PCs or dedicated terminals.
도1의 서버(200)는 서비스시스템을 관리하는 서버로서 빅데이터모듈(210)과 미들웨어(220)모듈을 포함한다. 상기 빅데이터모듈(210)은 데이터를 저장하기 위한 저장장치와 이를 검색하기 위한 검색모듈, 데이터의 추출, 변환, 적재(Extract, transform, load)를 위한 ETL모듈을 포함하며, 추가적으로 통계모듈, 머신러닝모듈, 시각화처리모듈을 포함하는 것이 바람직하다. 상기 머신러닝모듈은 머신러닝 기술은 후술하는 진단결과데이터를 수집하여, 진단의 알고리즘의 정확도를 높이는 것이다. The server 200 of FIG. 1 is a server that manages a service system and includes a big data module 210 and a middleware 220 module. The big data module 210 includes a storage device for storing data, a search module for searching for it, an ETL module for extracting, transforming, and loading data, and additionally, a statistics module and a machine. It is preferable to include a learning module and a visualization processing module. In the machine learning module, the machine learning technology collects diagnostic result data to be described later to increase the accuracy of the diagnosis algorithm.
상기 서버(200)의 빅데이터모듈(210)은 도2에서의 실시예에서는 빅데이터리파이너리(Big Data Refinery)로 도시되었고, 미들웨어(220)모듈은 비즈니스 트랜젝션&상호작용(Business Transactions & Interactions)모듈 및 비즈니스정보분석(Business Intelligence & Analytics)모듈로 도시되었다. 도2의 실시예에서의 구성은 예시일 뿐 본 발명의 구성은 이에 한정되지 아니한다.
The big data module 210 of the server 200 is shown as a Big Data Refinery in the embodiment in FIG. 2, and the middleware 220 module is a Business Transactions & Interactions module. And Business Intelligence & Analytics module. The configuration in the embodiment of FIG. 2 is only an example, and the configuration of the present invention is not limited thereto.
도1의 관련업체단말기(300)는 수의사, 반려동물용품판매점, 반려동물미용업체 펫시터 등의 반려동물관련 업체들을 연결해준다. 이는 진단결과데이터 및 이에 따른 스케줄링모듈에 의한 스케줄데이터를 기반으로 선정된 요구서비스 및 요구물품의 정보에 따라 서비스와 물품을 제공한다.
The related company terminal 300 of FIG. 1 connects companion animal related companies such as a veterinarian, a companion animal product store, and a companion animal beauty company Pet Sitter. This provides services and products according to the information of the requested service and the requested product selected based on the diagnosis result data and the schedule data by the scheduling module.
도1에서 본 발명의 서비스의 각 주체간의 상호작용은 아래와 같다. In Fig. 1, the interaction between each subject of the service of the present invention is as follows.
A1: 반려동물관리자의 양육 정보 전송 A1: Transmission of parenting information from companion animal manager
- 신체정보 ( 나이, 성별, 체중, 체온, 체장, 체고, 사이즈, 외형 )-Body information (age, sex, weight, temperature, body length, body height, size, appearance)
- 활동정보 ( 식습관, 배변, 산책, 활동량, 수면습관, 행동습관 )-Activity information (eating habits, bowel movements, walking, amount of activity, sleeping habits, behavioral habits)
- 건강정보 ( 접종, 병원 진료, 외형/행동 이상, 양육인 의견 및 관련 이미지 )-Health information (inoculation, hospital treatment, abnormal appearance/behavior, opinions of caregivers and related images)
- 주변 환경 정보 ( 반려인 가족 구성, 연령대, 거주 환경 )-Surrounding environment information (companion family composition, age group, living environment)
A2 : 데이터 분류 및 저장A2: Data classification and storage
알고리즘에 따른 분석 및 데이터 시각화Algorithm analysis and data visualization
머신러닝을 통한 메타 데이터(레포트) 생성Meta data (report) generation through machine learning
건강 이상 감지 및 예방 및 가이드 데이터 생성Health abnormality detection and prevention and guide data generation
고객의 구매패턴, 평가점수를 통한 추천 상품, 서비스 생성Creation of recommended products and services through customer purchase patterns and evaluation scores
A3: 분석된 데이터 검색A3: Search for analyzed data
스케쥴에 따른 레포팅Reporting according to schedule
API 연동API integration
모듈별 프로세싱Module-specific processing
B1: 중소상공인 업체정보(상품,서비스) 등록 및 업데이트B1: Small and medium business enterprise information (products, services) registration and update
B2: 고객(반려가정) 요청에 따른 상품, 서비스 제공 요청B2: Request to provide products and services at the request of the customer (family member)
B3: 요청 고객에게 상품, 서비스 제공 결과 업데이트B3: Update the results of providing products and services to requesting customers
C1: 요청 고객에게 상품, 서비스 제공C1: Providing products and services to requesting customers
C2: 제공 받은 상품, 서비스의 대가 지불C2: Payment for goods and services provided
C3: 제공 받은 상품, 서비스의 평가 업데이트C3: Update the evaluation of the products and services provided
이러한 상호작용을 통하여 각 주체가 유기적인 관계를 갖는다.
Each subject has an organic relationship through this interaction.
도3는 본 발명의 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법의 절차를 설명하기 위한 순서도이다. 본 발명의 가장 중요한 구성은 빅데이터를 이용한 반려동물의 건강을 관리하는 것이다. 이에, 본 발명은 반려동물을 관리하는 각 반려동물관리자의 단말기로부터 수집된 반려동물 건강정보데이터로 구축된 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법에 있어서, 3 is a flow chart for explaining the procedure of the companion animal health management service method using big data of the present invention. The most important configuration of the present invention is to manage the health of companion animals using big data. Thus, the present invention in the companion animal health management service method using big data constructed from companion animal health information data collected from the terminal of each companion animal manager managing companion animals,
반려동물관리자의 텍스트 및 이미지 정보 입력 및 서버로의 전송단계(s100);Inputting text and image information of the companion animal manager and transmitting the information to the server (s100);
텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200):Text and image information extraction step (s200):
텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300);A disease/health risk index derivation step (s300) through text information extracted in the text and image information extraction step (s200);
텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400);A disease/health risk index derivation step (s400) through the image information extracted in the text and image information extraction step (s200);
텍스트 및 이미지 정보를 토대로 산출된 텍스트 질병/건강 위험도 지수들을 기초로 하는 건강이상 및 질병유무 판단단계(s500);Health abnormality and disease presence determination step (s500) based on text disease/health risk indexes calculated based on text and image information;
판단된 건강이상 및 질병유무 정보를 사용자에게 전송하는 단계(s600);Transmitting the determined health abnormality and disease presence information to the user (s600);
를 포함하며,
Including,
상기 텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 텍스트 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300)는,The text disease/health risk index derivation step (s300) through the text information extracted in the text and image information extraction step (s200),
자연어쿼리를 위한 전처리단계(s310);Pre-processing step for natural language query (s310);
메타 데이터 패턴 검색 및 도출단계(s320);Meta data pattern search and derivation step (s320);
분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s330);Analysis data filter, statistics and visualization step (s330);
기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s340)The stage of deriving disease/health risk index compared with the template data of the established big database (s340)
를 포함하고,
Including,
텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 이미지 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400)는,The image disease/health risk index derivation step (s400) through the image information extracted in the text and image information extraction step (s200),
이미지 메타데이터 생성단계(s410);Image metadata generating step (s410);
분석 영역 검출단계(s420);An analysis region detection step (s420);
템플릿 검색 및 매칭단계(s430);Template search and matching step (s430);
분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s440);Analysis data filter, statistics and visualization step (s440);
기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s450);A step of deriving a disease/health risk index comparing the template data of the established big database (s450);
를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법을 제공한다.
It provides a companion animal health management service method using big data, characterized in that it comprises a.
상기 반려동물관리자의 텍스트 및 이미지 정보 입력 및 서버로의 전송단계(s100)에서의 반려동물관리자는 반려동물의 주인이나 별도의 관리인일 수 있다. 이 단계에서 입력되는 정보는 신체정보 ( 나이, 성별, 체중, 체온, 체장, 체고, 사이즈, 외형 ), 활동정보 ( 식습관, 배변, 산책, 활동량, 수면습관, 행동습관 ), 건강정보 ( 접종, 병원 진료, 외형/행동 이상, 양육인 의견 및 관련 이미지 ), 변 환경 정보 등이 될 수 있다. The companion animal manager in the input of text and image information of the companion animal manager and transmission to the server (S100) may be the owner of the companion animal or a separate manager. The information entered at this stage is body information (age, sex, weight, temperature, length, body height, size, appearance), activity information (eating habits, bowel movements, walking, activity volume, sleeping habits, behavioral habits), health information (inoculation, It can be hospital treatment, abnormal appearance/behavior, caregiver's opinion and related images), and change environment information.
텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서는 상기 반려동물관리자의 텍스트 및 이미지 정보 입력 및 서버로의 전송단계(s100)에서의 전송정보로부터 텍스트 및 이미지 정보 추출한 후, 텍스트데이터와 이미지데이터를 분류한다.
In the text and image information extraction step (s200), text and image information is extracted from the text and image information input by the companion animal manager and the transmission information in the transmission step (s100) to the server, and then text data and image data are classified.
상기 텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 텍스트 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300)에서의 텍스트 정보는, 나이, 성별, 체중, 체온, 체장, 체고, 사이즈, 외형, 식습관, 배변, 산책, 활동량,수면습관, 행동습관, 접종정보, 병원 진료, 외형/행동 이상, 반려인 가족 구성, 연령대, 거주 환경 등의 정보일 수 있다. Text information in the text disease/health risk index derivation step (s300) through text information extracted in the text and image information extraction step (s200) includes age, sex, weight, body temperature, body length, body height, size, appearance, It may be information such as eating habits, bowel movements, walking, activity volume, sleeping habits, behavioral habits, vaccination information, hospital treatment, appearance/behavior abnormalities, family composition of companions, age group, and living environment.
상기 텍스트정보는 나이, 성별, 체중 등의 숫자로 명확하게 표현되는 정보 뿐 아니라, 식습관, 수면습관, 행동습관, 외형/행동 이상 등의 구체적 서술이 필요한 정보를 포함한다. 상기 구체적 서술이 필요한 정보는 규격화되기 어렵기 때문에 자연어쿼리를 위한 전처리단계(s310)를 통해 정규화된 데이터로 전처리된다. 상기 자연어쿼리를 위한 전처리단계는 토큰화(Tokenization), 정제(Cleaning) 및 정규화(Normalization), 어간추출, 표제어추출 및 불용어제거 등의 기법이 적용될 수 있으며, 본원발명은 상기 전처리단계의 방법을 한정하지 아니한다.
The text information includes not only information clearly expressed in numbers such as age, gender, weight, etc., but also information requiring specific descriptions such as eating habits, sleeping habits, behavioral habits, and appearance/behavior abnormalities. Since it is difficult to standardize the information requiring the detailed description, it is preprocessed into normalized data through the preprocessing step (s310) for natural language query. Techniques such as tokenization, cleaning and normalization, stem extraction, headword extraction and stopword removal may be applied to the preprocessing step for the natural language query, and the present invention limits the method of the preprocessing step. I don't.
메타 데이터 패턴 검색 및 도출단계(s320)에서는 상기 전처리된 텍스트데이터를 소팅할 수 있도록 메타데이터 패턴을 검색 및 도출하게 된다. 이는 빅데이터모듈(210)의 ETL모듈을 통해 이루어진다. In the meta data pattern search and derivation step (s320), the meta data pattern is searched and derived so that the pre-processed text data can be sorted. This is done through the ETL module of the big data module 210.
이후, 전처리된 텍스트데이터의 분석이 이루어지며, 분석된 데이터는 빅데이터모듈(210)의 시각화처리모듈을 통해 분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s330)에서 그래프, 사용자가 용이하게 파악할 수 있는 형태로 가공된다. 또한, 분석된 데이터를 기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s340)로서 정량화된 질병/건강 위험도를 제공하게 된다.
Thereafter, the pre-processed text data is analyzed, and the analyzed data is analyzed data filter through the visualization processing module of the big data module 210, a graph in the statistics and visualization step (s330), a form that can be easily recognized by the user. It is processed into. In addition, as the disease/health risk index derivation step (s340) comparing the analyzed data with the template data of the built-up big database, the quantified disease/health risk is provided.
도4는 텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400)를 설명하기 위한 다이어그램이다. 텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 이미지 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400)에서는 이미지정보에 따른 정보를 통한 분석이 이루어진다. 상기 이미지는 진단을 위한 환부의 이미지, 반려동물의 발육상태 등의 판단을 위한 반려동물 전체의 이미지 및 반려동물의 용변 등의 이미지 등을 포함한다. 4 is a diagram for explaining a disease/health risk index derivation step (s400) through image information extracted in the text and image information extraction step (s200). In the image disease/health risk index derivation step (s400) using the image information extracted in the text and image information extraction step (s200), analysis is performed through information according to the image information. The image includes an image of the affected area for diagnosis, an image of the companion animal for determining the development status of the companion animal, and an image of the companion animal's toilet.
이후 이미지정보의 소팅을 위한 이미지 메타데이터 생성단계(s410)와 이미지정보에서의 불필요영역을 배제한 분석영역을 확정하기 위한 분석 영역 검출단계(s420)를 수행한다.
Thereafter, an image metadata generation step (s410) for sorting image information and an analysis region detection step (s420) to determine an analysis region excluding an unnecessary region from the image information are performed.
상기 분석 영역 검출단계(s420)는 중 훈련 데이터셋 기반 유사이미지 분석을 이용한 질병영역 검출단계(s421)와 상기 질병영역 중에서 선별한 질병의 후보 영역을 추정하는 후보영역 추정단계(s422)를 포함하며, The analysis region detection step (s420) includes a disease region detection step (s421) using a similar image analysis based on a training data set and a candidate region estimation step (s422) of estimating a candidate region of a disease selected from the disease region, and ,
분석영역으로 확정된 이미지정보는 템플릿 검색 및 매칭단계(s430)를 통해 레퍼런스인 템플릿 데이터와 비교/대조되면서 진단의 기초정보를 생성한다. 상기 템플릿 검색 및 매칭단계(s430)에서는 이미지의 질감검사, 색상검사, 형태검사 등의 검사툴을 적용할 수 있다. The image information determined as the analysis area is compared/contrared with the reference template data through the template search and matching step (S430) to generate basic information for diagnosis. In the template search and matching step (s430), inspection tools such as texture inspection, color inspection, and shape inspection of the image may be applied.
분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s440)에서는 진단결과의 정보 중 불필요한 결과처리정보를 필터링하며 통계처리 및 그래프 등으로의 시각화처리를 수행하게 된다. In the analysis data filter, statistics, and visualization step (s440), unnecessary result processing information is filtered out of the information of the diagnosis result, and statistical processing and visualization processing as a graph are performed.
이후, 기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s450)를 통해 사용자가 용이하게 인지할 수 있는 질병/건강 위험도 지수를 도출하게 된다.
Thereafter, through the disease/health risk index derivation step (s450) that is compared with the template data of the established big database, a disease/health risk index that can be easily recognized by the user is derived.
또한, 본 발명은 상기 기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s450)에서 질병으로 판단된 이미지는 빅데이터데이터베이스의 템플릿 데이터베이스와 훈련 데이터셋 데이터베이스에 저장되는 빅데이터 데이터베이스 갱신단계(460)를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법을 제공한다. In addition, in the present invention, the image determined as a disease in the disease/health risk index derivation step (s450) that is compared with the template data of the constructed big database is stored in the template database of the big database and the training dataset database. It provides a companion animal health management service method using big data, characterized in that it includes a data database update step (460).
즉, 분석된 데이터와, 도출된 위험도 지수는 다시 템플릿DB에 에 저장되어 데이터베이스를 갱신하게 되며 빅데이터를 축적하게 된다. 축적된 빅데이터는 템플릿의 질적, 양적 품질을 향상시키며 이로써 차후 더욱 양질의 결과도출이 가능해진다.
That is, the analyzed data and the derived risk index are stored in the template DB again, the database is updated, and big data is accumulated. The accumulated big data improves the qualitative and quantitative quality of the template, thereby enabling higher quality results in the future.
본 발명을 첨부된 도면과 함께 설명하였으나, 이는 본 발명의 요지를 포함하는 다양한 실시 형태 중의 하나의 실시예에 불과하며, 당업계에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 하는 데에 그 목적이 있는 것으로, 본 발명은 상기 설명된 실시예에만 국한되는 것이 아님은 명확하다. 따라서, 본 발명의 보호범위는 하기의 청구범위에 의해 해석되어야 하며, 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서의 변경, 치환, 대체 등에 의해 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함될 것이다. 또한, 도면의 일부 구성은 구성을 보다 명확하게 설명하기 위한 것으로 실제보다 과장되거나 축소되어 제공된 것임을 명확히 한다. 또한, 청구항 부호는 이해를 돕기 위한 것일 뿐 본 발명의 형상과 구조를 첨부된 도면에 한정한다는 뜻이 아니다. Although the present invention has been described with the accompanying drawings, this is only one of various embodiments including the gist of the present invention, and is intended to be easily implemented by those of ordinary skill in the art. As for the purpose, it is clear that the present invention is not limited to the above-described embodiments. Accordingly, the scope of protection of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto by changes, substitutions, substitutions, etc. within the scope not departing from the gist of the present invention are the rights of the present invention. Will be included in the scope. In addition, some configurations in the drawings are intended to more clearly describe the configuration, and it is clarified that they are exaggerated or reduced and provided. In addition, the reference numerals are for better understanding and do not mean that the shape and structure of the present invention are limited to the accompanying drawings.
100. 반려동물관리자 단말기
200. 서버
210. 빅데이터모듈
220. 미들웨어
300. 관련업체 단말기100. Companion animal manager terminal
200. Server
210. Big Data Module
220. Middleware
300. Related companies' terminals
Claims (2)
반려동물관리자의 텍스트 및 이미지 정보 입력 및 서버로의 전송단계(s100);
텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200):
텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300);
텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400);
텍스트 및 이미지 정보를 토대로 산출된 텍스트 질병/건강 위험도 지수들을 기초로 하는 건강이상 및 질병유무 판단단계(s500);
판단된 건강이상 및 질병유무 정보를 사용자에게 전송하는 단계(s600);
를 포함하며,
상기 텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 텍스트 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300)는,
자연어쿼리를 위한 전처리단계(s310);
메타 데이터 패턴 검색 및 도출단계(s320);
분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s330);
기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s340)
를 포함하고,
텍스트 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 이미지 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400)는,
이미지 메타데이터 생성단계(s410);
분석 영역 검출단계(s420);
템플릿 검색 및 매칭단계(s430);
분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s440);
기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s450);
를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법.In the companion animal health management service method using big data constructed from companion animal health information data collected from the terminal of each companion animal manager managing companion animals,
Inputting text and image information of the companion animal manager and transmitting the information to the server (s100);
Text and image information extraction step (s200):
A disease/health risk index derivation step (s300) through text information extracted in the text and image information extraction step (s200);
A disease/health risk index derivation step (s400) through the image information extracted in the text and image information extraction step (s200);
Health abnormality and disease presence determination step (s500) based on text disease/health risk indexes calculated based on text and image information;
Transmitting the determined health abnormality and disease presence information to the user (s600);
Including,
The text disease/health risk index derivation step (s300) through the text information extracted in the text and image information extraction step (s200),
Pre-processing step for natural language query (s310);
Meta data pattern search and derivation step (s320);
Analysis data filter, statistics and visualization step (s330);
The stage of deriving disease/health risk index compared with the template data of the established big database (s340)
Including,
The image disease/health risk index derivation step (s400) through the image information extracted in the text and image information extraction step (s200),
Image metadata generating step (s410);
An analysis region detection step (s420);
Template search and matching step (s430);
Analysis data filter, statistics and visualization step (s440);
A step of deriving a disease/health risk index comparing with the template data of the established big database (s450);
Companion animal health care service method using big data, characterized in that it comprises a.
상기 분석 영역 검출단계(s420)는 중 훈련 데이터셋 기반 유사이미지 분석을 이용한 질병영역 검출단계(s421)와 상기 질병영역 중에서 선별한 질병의 후보 영역을 추정하는 후보영역 추정단계(s422)를 포함하며,
상기 기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s450)에서 질병으로 판단된 이미지는 빅데이터데이터베이스의 템플릿 데이터베이스와 훈련 데이터셋 데이터베이스에 저장되는 빅데이터 데이터베이스 갱신단계(460)를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법.
The method of claim 1,
The analysis region detection step (s420) includes a disease region detection step (s421) using a similar image analysis based on a training data set and a candidate region estimation step (s422) of estimating a candidate region of a disease selected from the disease region, and ,
The image determined as a disease in the disease/health risk index derivation step (s450) that is compared with the template data of the built-up big database is a big data database update step that is stored in the template database of the big database and the training dataset database ( 460), a companion animal health management service method using big data, characterized in that it comprises.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190076894A KR102304088B1 (en) | 2019-06-27 | 2019-06-27 | Method of providing pet care service with big data |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190076894A KR102304088B1 (en) | 2019-06-27 | 2019-06-27 | Method of providing pet care service with big data |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20210001199A true KR20210001199A (en) | 2021-01-06 |
| KR102304088B1 KR102304088B1 (en) | 2021-10-28 |
Family
ID=74128320
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020190076894A KR102304088B1 (en) | 2019-06-27 | 2019-06-27 | Method of providing pet care service with big data |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102304088B1 (en) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102395641B1 (en) * | 2022-03-19 | 2022-05-06 | 안지선 | Total management system for pets |
| KR102422223B1 (en) | 2021-08-04 | 2022-07-15 | 서명균 | Apparatus for Care Service of Companion Animal and Driving Method Thereof |
| KR102457230B1 (en) * | 2021-09-01 | 2022-10-24 | 주식회사 에드위너 | Companion animal judgment and prediction system through big data learning |
| KR102519336B1 (en) | 2022-09-26 | 2023-04-11 | 주식회사 디디케어스 | Apparatus and method for providing pet care service |
| KR102527701B1 (en) * | 2022-09-08 | 2023-04-28 | 문시훈 | Method and device for managing database of companion animals |
| CN117010699A (en) * | 2023-05-25 | 2023-11-07 | 中国林业科学研究院生态保护与修复研究所 | Digital management system and method for panda breeding full life cycle |
| KR20240107864A (en) | 2022-12-30 | 2024-07-09 | 주식회사 이티씨앤씨 | Blockchain(DDPos) based companion animal genetic information management and operation system and method |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20230081177A (en) | 2021-11-30 | 2023-06-07 | 최재웅 | System and method for providing portal service for ornamental fish |
| KR20230085659A (en) | 2021-12-07 | 2023-06-14 | 엘지전자 주식회사 | System and method for health care of pet |
| KR102597931B1 (en) | 2022-07-20 | 2023-11-06 | 주식회사 십일리터 | Method for image analyzing about luxating patella |
| KR20240120276A (en) | 2023-01-31 | 2024-08-07 | 주식회사 디케이닥터 | Companion animal care and health management platform operating system |
| KR102695509B1 (en) | 2023-11-22 | 2024-08-16 | (주)아이텍코리아 | Companion animal care and growth management platform using AI-based robot |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20170004165A (en) * | 2015-07-01 | 2017-01-11 | 지속가능발전소 주식회사 | Device and method for analyzing corporate reputation by data mining of news, recording medium for performing the method |
| KR20170032728A (en) * | 2015-09-15 | 2017-03-23 | 한양대학교 산학협력단 | Animal Management System based on Internet of Things and Providing Method thereof |
| KR20170057071A (en) * | 2015-11-16 | 2017-05-24 | 주식회사 한글과컴퓨터 | Image-based Big Data extraction and utilization method and server therefor |
| KR101775932B1 (en) * | 2017-02-20 | 2017-09-19 | 주식회사 빅오이 | PETS Care Multimodal System and Method therefor |
| KR20180135338A (en) | 2017-06-12 | 2018-12-20 | 주식회사 티엔드티굳텀스 | Health care system for companion animal |
| KR20190041185A (en) | 2017-10-12 | 2019-04-22 | (주)제이컴 | Smart home for companion animal and companion animal management system using the same |
-
2019
- 2019-06-27 KR KR1020190076894A patent/KR102304088B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20170004165A (en) * | 2015-07-01 | 2017-01-11 | 지속가능발전소 주식회사 | Device and method for analyzing corporate reputation by data mining of news, recording medium for performing the method |
| KR20170032728A (en) * | 2015-09-15 | 2017-03-23 | 한양대학교 산학협력단 | Animal Management System based on Internet of Things and Providing Method thereof |
| KR20170057071A (en) * | 2015-11-16 | 2017-05-24 | 주식회사 한글과컴퓨터 | Image-based Big Data extraction and utilization method and server therefor |
| KR101775932B1 (en) * | 2017-02-20 | 2017-09-19 | 주식회사 빅오이 | PETS Care Multimodal System and Method therefor |
| KR20180135338A (en) | 2017-06-12 | 2018-12-20 | 주식회사 티엔드티굳텀스 | Health care system for companion animal |
| KR20190041185A (en) | 2017-10-12 | 2019-04-22 | (주)제이컴 | Smart home for companion animal and companion animal management system using the same |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102422223B1 (en) | 2021-08-04 | 2022-07-15 | 서명균 | Apparatus for Care Service of Companion Animal and Driving Method Thereof |
| KR20230020897A (en) | 2021-08-04 | 2023-02-13 | 서명균 | Apparatus for Care Service of Companion Animal and Driving Method Thereof Based on Electronic Registration Card |
| KR102457230B1 (en) * | 2021-09-01 | 2022-10-24 | 주식회사 에드위너 | Companion animal judgment and prediction system through big data learning |
| KR102395641B1 (en) * | 2022-03-19 | 2022-05-06 | 안지선 | Total management system for pets |
| KR102527701B1 (en) * | 2022-09-08 | 2023-04-28 | 문시훈 | Method and device for managing database of companion animals |
| KR102519336B1 (en) | 2022-09-26 | 2023-04-11 | 주식회사 디디케어스 | Apparatus and method for providing pet care service |
| KR20240107864A (en) | 2022-12-30 | 2024-07-09 | 주식회사 이티씨앤씨 | Blockchain(DDPos) based companion animal genetic information management and operation system and method |
| CN117010699A (en) * | 2023-05-25 | 2023-11-07 | 中国林业科学研究院生态保护与修复研究所 | Digital management system and method for panda breeding full life cycle |
| CN117010699B (en) * | 2023-05-25 | 2024-03-05 | 中国林业科学研究院生态保护与修复研究所 | Digital management system and method for panda breeding full life cycle |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102304088B1 (en) | 2021-10-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102304088B1 (en) | Method of providing pet care service with big data | |
| KR102067157B1 (en) | Animal disease diagnostic system | |
| KR20220064395A (en) | A system for collecting and identifying skin conditions from images and expertise | |
| KR102271991B1 (en) | System of providing customized information for companion animal care and method thereof | |
| CN106233322A (en) | Patient's searching system based on individualized content | |
| KR101673682B1 (en) | System and method for integrated management of animal | |
| WO2021019838A1 (en) | Information provision device, information provision method, and information provision program | |
| CN103140854A (en) | Method and apparatus for soliciting an expert opinion from a care provider and managing health management protocols | |
| KR102474908B1 (en) | Pet's skin disease management system and method | |
| Koene | Behavioral ecology of captive species: Using behavioral adaptations to assess and enhance welfare of nonhuman zoo animals | |
| KR20210100458A (en) | Method and server for pet health care based on machine learning | |
| Kleen et al. | Precision livestock farming: What does it contain and what are the perspectives? | |
| CN114868203A (en) | Information transmission device and information transmission method | |
| CN118333642A (en) | Method for tracing diversified community nursing service and improving service quality | |
| KR20210147206A (en) | System for providing checkup service for supplying pet customized merchandise | |
| KR102202810B1 (en) | Automatic opinion generation system for livestock diagnosis using veterinary experience knowledge and professional information | |
| Mijwil et al. | Innovative livestock: A survey of artificial intelligence techniques in livestock farming management | |
| US20210089945A1 (en) | Method and Machine for Predictive Animal Behavior Analysis | |
| JP7367854B2 (en) | Evaluation method | |
| US20230154617A1 (en) | Method and System for Examining Health Conditions of an Animal | |
| KR102328981B1 (en) | System for providing pet information sharing service using harness camera | |
| Gottlieb et al. | Accounting and accountability for farm animals: Conceptual limits and the possibilities of caring | |
| KR20200131999A (en) | Method of providing pet care service and management system | |
| KR102186371B1 (en) | System for providing customized pet management service using multi-tag | |
| KR20090090488A (en) | Cattle disease managing system using biosensor and method thereof |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |