KR20220053331A - 가금류의 감염성 질환 조기 예찰 시스템 - Google Patents

가금류의 감염성 질환 조기 예찰 시스템 Download PDF

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차효준
김규직
노진용
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건국대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 가금류의 활력 징후 변화 측정용 시스템 및 이를 이용한 가금류의 병원균 감염 여부 예측 방법에 관한 것이다. 본 발명은 가금류의 생체 활력 변화의 정량값을 실시간으로 측정함으로써 다양한 가금질환 발병 여부를 비롯한 종합적 건강 상태를 판정하는 데에 유용하게 이용될 수 있다. 본 발명은 특히 가금류의 체온 및 소음 측정 값을 단일 기준 값과의 단순 비교에서 벗어나 가금류의 일주기성 변화를 반영한 각 시간대별 비교를 통해 생체 활력 변화에 대한 보다 신뢰도 높은 실시간 정보를 제공하며, 이를 통해 조류 인플루엔자 바이러스 등의 고감염성 병원균을 조기 진단하고 확진 개체를 조기 격리하여 궁극적으로 질환의 확산을 효율적으로 차단하는 데에 이용될 수 있다.

Description

가금류의 감염성 질환 조기 예찰 시스템{A System for Early Forecasting of Infectious Disease in Poultry}
본 발명은 가금류의 체온 및 소음 측정을 기반으로 생체 활력의 정량적 변화 값을 실시간으로 측정함으로써 다양한 가금질환 발병 여부를 비롯한 종합적 건강 상태를 판정하는 방법에 관한 것이다.
닭의 감염성 질병은 농가의 생산성 저하를 유발하여 양계산업에 막대한 경제적 손실을 일으키고 있으며, 그 중 조류 인플루엔자 감염증은 인플루엔자 A형 바이러스에 감염되어 발생하는 질병으로서, 전파가 매우 빠르다는 특징을 가지고 있다. 특히 고병원성 조류 인플루엔자에 감염될 경우 닭에서 매우 높은 폐사율이 나타나 우리나라의 제 1종 법정 가축 전염병으로 지정되어 있다. 닭이 조류 인플루엔자에 감염되는 경우 식욕부진, 안면부종, 호흡기 이상, 설사, 산란율 저하, 청색증 등의 다양한 임상증상을 보이게 되는데, 고병원성 조류 인플루엔자 바이러스에 감염된 계군은 특별한 임상증상이 관찰되지 않으면서 급격히 폐사율이 상승하고 짧은 시간 내에 100% 폐사에 이르는 경우도 있다.
고병원성 조류인플루엔자 감염으로 발생하는 경제적 피해를 줄이기 위하여 전염병 발병 시 강도 높은 방역과 사후대책을 실시하고 있으나, 닭에서는 임상증상이 거의 없는 상태에서 높은 전파력으로 감염이 확산되어 조기 발견을 통한 전파 차단이 쉽지 않다. 이런 이유로 조류 인플루엔자 발생의 조기 발견은 매우 중요하며, 이를 위해 막대한 예산이 투입되고 있음에도 고병원성 조류 인플루엔자를 조기에 발견할 수 있는 효율적인 시스템은 아직 개발되지 못하고 있다.
본 명세서 전체에 걸쳐 다수의 논문 및 특허문헌이 참조되고 그 인용이 표시되어 있다. 인용된 논문 및 특허문헌의 개시 내용은 그 전체로서 본 명세서에 참조로 삽입되어 본 발명이 속하는 기술 분야의 수준 및 본 발명의 내용이 보다 명확하게 설명된다.
특허문헌 1. 국제공개공보 제WO2016/170984호
본 발명자들은 가금류의 생체 활력에 대한 정량적인 변화 값을 실시간으로측정함으로써 다양한 가금질환 발병 여부를 비롯한 종합적인 건강 상태를 정확하게 판정하는 방법을 개발하기 위하여 예의 연구 노력하였다. 그 결과, 건강한 가금류의 체온 및 소음의 기 측정값과 측정 대상 가금류의 체온 및 소음을 동일 시간대 별로 비교할 경우, 일주기성 변화 양상으로 인한 오차가 보정됨으로써 가금류의 생체 활력에 대한 보다 신뢰도 높은 정보를 수득할 수 있음을 발견함으로써, 본 발명을 완성하게 되었다.
따라서 본 발명의 목적은 가금류의 활력 징후 변화 측정용 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 가금류의 병원성 세균 또는 바이러스 감염의 조기 예측 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적 및 이점은 하기의 발명의 상세한 설명, 청구범위 및 도면에 의해 보다 명확하게 된다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 본 발명은 다음을 포함하는 가금류의 활력 징후 변화 측정용 시스템을 제공한다:
열화상을 통해 가금류의 체온을 설정된 시간 단위로 측정하고 측정값을 전송하는 체온 측정부;
가금류의 소음을 설정된 시간 단위로 측정하고 측정값을 전송하는 소음 측정부; 및
상기 체온 측정부 및 상기 소음 측정부가 전송한 측정값을 수신하고, 상기 수신된 측정값과 각 시간대별로 미리 측정된 가금류의 체온 및 소음 간의 차이의 절대값이 기준값(cut-off value)을 초과하는 경우 경보를 발송하는 서버.
본 발명자들은 가금류의 생체 활력에 대한 정량적인 변화 값을 실시간으로측정함으로써 다양한 가금질환 발병 여부를 비롯한 종합적인 건강 상태를 정확하게 판정하는 방법을 개발하기 위하여 예의 연구 노력하였다. 그 결과, 건강한 가금류의 체온 및 소음의 기 측정값과 측정 대상 가금류의 체온 및 소음을 동일 시간대 별로 비교할 경우, 일주기성 변화 양상으로 인한 오차가 보정됨으로써 가금류의 생체 활력에 대한 보다 신뢰도 높은 정보를 수득할 수 있음을 발견하였다.
본 명세서에서 용어“가금류(poultry)”는 인간생활에 유용하도록 길들여지거나 품종 개량되어 육성한 조류를 의미하며, 구체적으로는 알, 고기, 깃털의 생산을 주목적으로 사육되거나 또는 애완용, 관상용 목적으로 사육되는 조류를 통칭한다. 보다 구체적으로는, 본 발명의 시스템이 적용되는 가금류는 닭, 오리, 거위, 메추리, 꿩 및 칠면조로 구성된 군으로부터 선택되며, 가장 구체적으로는 닭 또는 오리이다.
본 발명의 체온 측정부는 열화상 카메라를 이용하여 대상 가금류 무리의 체온에 대한 열화상 영상(thermal image) 정보는 물론 정량적, 수치적 체온 데이터를 실시간으로 제공한다.
본 명세서에서 용어“설정된 시간 단위”는 체온 또는 소음을 측정하는 주기가 되는 시간의 길이를 의미한다. 예를 들어 시간 단위를 30분으로 설정할 경우 전체 일주기(24시간)에 걸쳐 48회의 측정 및 전송이 수행되게 된다. 구체적으로는 상기 시간 단위는 3분 내지 15분이며, 보다 구체적으로는 4분 내지 10분이고, 가장 구체적으로는 5분이다.
본 발명의 구체적인 구현예에 따르면, 상기 체온 측정부는 상기 설정 시간 단위 내 상기 가금류의 평균, 최고 및 최저 체온 값을 측정 및 전송한다.
본 발명의 구체적인 구현예에 따르면, 상기 소음 측정부는 상기 설정 시간 단위 내 상기 가금류의 평균, 최고 및 최저 소음의 데시벨(db) 값을 측정 및 전송한다.
본 발명의 소음 측정부는 단일 또는 다수의 마이크를 이용하여 가금류가 발생시키는 음향을 수집하는 음성 수집부를 포함한다. 본 발명의 시스템은 수집된 음성 정보에서 주변 잡음을 필터링하여 가금의 소음을 추출하는 음성 여과부를 추가적으로 포함할 수 있으며, 이러한 음성 여과부는 소음 측정부에 포함될 수도 있고, 소음 측정부로부터 데이터를 전송받는 서버에 포함될 수도 있다. 음성 여과부는 음성 수집부와 무선 또는 유선으로 연결되어 하이패스필터, 로우패스필터, 제트노이즈필터 중 어느 하나 이상의 필터를 통해 가금류 음성 신호의 특정 주파수 대역을 강조 또는 감소시킴으로써 유효 데이터를 추출할 수 있다.
본 발명의 구체적인 구현예에 따르면, 상기 각 시간대별로 미리 측정된 가금류의 체온 및 소음은 상기 가금류와 동일 개체 군집 또는 동종 개체 군집에 대해 미리 측정된 일주기성(circadian) 변화의 각 시간대별 평균, 최고, 최저 및 이들의 조합으로 구성된 군으로부터 선택되는 값이며, 보다 구체적으로는 평균, 최고 및 최저값이다.
본 명세서에서 용어“일주기성 변화”는 가금류 동물의 체온 및 소음이 24시간을 주기로 변화하는 양상을 의미한다. 본 발명은 가금류의 체온 및 소음 정도가 일주기 단위로 변화하는 일정한 패턴이 존재하고 상기 패턴 내의 최소값과 최대값 간에 유의한 편차가 존재한다는 사실에 착안하여, 설정된 시간 단위별로 평균, 최소값 또는 최대값을 측정 후 동일 시간대별로 미리 측정된 정상 개체의 체온/소음과 비교하였다. 이를 통해, 전체 일평균 값과 단순 비교할 경우에 비해 오차를 현저하게 감소시킬 뿐 아니라 이상이 감지되는 순간 실시간 경고가 즉시 발송될 수 있다.
본 발명에서 기준값으로 이용되는 정상 개체(군)의 측정값은 측정 대상이 되는 동일 개체들을 대상으로 사전에 측정된 것일 수도 있고, 동종의 가금 동물에 속하는 상이한 개체들을 대상으로 동일 또는 유사한 조건에서 사전에 측정된 것일 수 있다. 어느 경우에나 생체 활력에 영향을 미치는 가금 질환에 걸리지 않은 정상개체를 대상으로 측정이 이루어진다.
본 발명의 구체적인 구현예에 따르면, 상기 일주기성(circadian) 변화 값의 측정은 12시간 간격의 광자극 하에 수행된다.
상기 광자극은 12시간을 주기로 자연광 노출 및 차단을 반복함으로써 이루어질 수도 있고, 인공 조명의 점등 및 소등을 반복함으로써 이루어질 수도 있다.
본 발명의 구체적인 구현예에 따르면, 상기 체온에 대한 기준값(cut-off value)은 0.7 내지 2℃이고, 보다 구체적으로는 0.8 내지 1.8℃이며, 가장 구체적으로는 0.8 내지 1.6℃이다.
본 발명의 구체적인 구현예에 따르면, 상기 소음에 대한 기준값(cut-off value)은 4 내지 8 dB이며, 보다 구체적으로는 5 내지 7 dB이고, 가장 구체적으로는 5 내지 6 dB이다.
구체적으로는, 각 시간대별 측정값과 동일 시간대에서 미리 측정된 값 간의 차이는 해당 시간대의 최고값, 최저값 및 평균값 중 하나 이상의 값을 비교하여 도출될 수 있다.
본 발명에 따르면, 측정 대상 가금류의 체온 및 소음의 시간단위 내에서의 최대값, 최소값 또는 평균값과, 대조군으로 이용되는 정상 가금류(군)의 사전 측정된 값과의 차이의 절대값이 상기 나열된 기준값을 초과할 경우, 측정 대상 가금류는 생체 활력에 이상이 발생한 것으로 판단한다. 본 발명의 시스템의 서버는 설정된 시간단위 내 최소값 차이, 최대값 차이 및 평균값 차이가 모두 기준값 초과인 경우에 경보를 발생할 수도 있고, 이중 하나의 값이 기준값 초과인 경우 경보를 발생할 수도 있으며, 이중 두 개의 값이 기준값 초과인 경우 경보를 발생하는 것으로 설정될 수도 있다.
본 발명의 구체적인 구현예에 따르면, 상기 시스템은 실시간 측정값, 측정 이력 및 경보 발송 이력을 포함하는 서버 데이터를 제공하는 서비스 시스템을 추가적으로 포함한다.
본 발명의 서비스 시스템은 WEB 시스템과 모바일 APP을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 WEB 및 APP에서 로그인을 통해 가금류가 사육되는 실증 농장의 실시간 데이터를 조회하고, 측정 이력 및 경보 발송 이력을 포함하는 관련 통계를 검색할 수 있다. 구체적으로는, 실증 농장의 정보, 측정의 시간단위 설정, 경보 발송 요건 설정 등은 시스템 관리자에 의해 WEB 시스템에서만 이루어지도록 설계될 수 있다.
본 발명의 다른 양태에 따르면, 본 발명은 상술한 본 발명의 시스템을 포함하는 가금류의 병원균 감염 조기 예측 시스템을 제공한다.
본 명세서에서 용어“조기 예측”은 병원균 감염의 임상적 확진 전 감염의 직접 또는 간접적인 표지자를 통해 이의 위험성을 선제적으로 판정하는 것을 의미한다. 본 발명의 시스템에 의해 경고가 발송된 개체(군)은 유전자 검사 등을 통해 감염병이 임상적으로 확진될 수도 있고 또는 아직 감염되지 않은 것으로 판정될 수도 있다. 이에, 본 발명의 목적은 조류 인플루엔자 바이러스 등의 고감염성 병원균의 감염 위험성을 미연에 파악하고 조기 격리 등의 선제적 조치를 통해 질환의 확산을 효율적으로 차단하는 가축 방역 시스템을 제공하는 데에 있다.
본 발명의 구체적인 구현예에 따르면, 상기 병원균은 병원성 세균 또는 바이러스이며, 보다 구체적으로는 측정 가능한 체온 상승을 수반하는 병원성 세균 또는 바이러스이다. 보다 구체적으로는, 상기 바이러스는 조류 인플루엔자바이러스이며, 보다 더 구체적으로는 H5형 조류 인플루엔자바이러스이고, 가장 구체적으로는 H5N6 조류 인플루엔자바이러스이다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 본 발명은 다음의 단계를 포함하는 가금류의 병원균 감염 예측 방법을 제공한다:
가금류의 체온, 소음 또는 이들의 조합을 설정된 시간 단위로 측정하는 단계;
상기 측정값과 각 시간대별로 미리 측정된 가금류의 체온, 소음 또는 이들의 조합의 값 간의 차이 값을 도출하는 단계,
상기 차이 값의 절대값이이 기준값(cut-off value)을 초과하는 경우 상기 가금류는 병원균에 감염된 것으로 판정한다.
본 발명의 대상이 되는 가금류, 병원균 및 본 발명에서 이용되는 기준값 등에 대해서는 이미 상술하였으므로, 과도한 중복을 피하기 위해 그 기재를 생략한다.
본 발명의 특징 및 이점을 요약하면 다음과 같다:
(a) 본 발명은 가금류의 활력 징후 변화 측정용 시스템 및 이를 이용한 가금류의 병원균 감염 여부 예측 방법을 제공한다.
(b) 본 발명은 가금류의 생체 활력 변화의 정량값을 실시간으로 측정함으로써 다양한 가금질환 발병 여부를 비롯한 종합적 건강 상태를 판정하는 데에 유용하게 이용될 수 있다.
(c) 본 발명은 특히 가금류의 체온 및 소음 측정 값을 단일 기준 값과의 단순 비교에서 벗어나 가금류의 일주기성 변화를 반영한 각 시간대별 비교를 통해 생체 활력 변화에 대한 보다 신뢰도 높은 실시간 정보를 제공하며, 이를 통해 조류 인플루엔자 바이러스 등의 고감염성 병원균을 조기 진단하고 확진 개체를 조기 격리하여 궁극적으로 질환의 확산을 차단하는 효율적인 가축 방역 시스템에 이용될 수 있다.
도 1은 감염 이전의 시험군에 대해 열화상 카메라를 이용하여 체온을 측정한 결과를 보여주는 그림이다.
도 2는 감염 24시간 전부터 감염 후 66시간까지의 시험기간 동안 각 개체의 평균 체온 변화를 측정한 결과를 보여주는 그림이다.
도 3은 감염 이전의 시험군에 대해 열화상 카메라를 이용하여 체온을 측정한 결과를 보여주는 그림이다.
도 4는 감염에 의해 폐사에 이른 개체를 대상으로 평균 체온 변화를 측정한 결과를 보여주는 그림이다.
도 5는 감염 후에도 생존한 개체를 대상으로 평균 체온 변화를 측정한 결과를 보여주는 그림이다.
도 6 및 도 7은 육계 30수를 2m x 2m 크기의 소규모 평사에서의 사육한 뒤 13일령부터 평균 체온 변화(도 6) 및 평균 소음 변화(도 7)를 측정한 결과를 각각 보여주는 그림이다.
도 8 및 도 9는 실제 농가에서 사육중인 육계를 대상으로 평균 체온 변화를 1회차(도 8) 및 2회차(도 9)로 각각 측정한 결과를 보여주는 그림이다.
도 10 및 도 11은 실제 농가에서 사육중인 육계를 대상으로 평균 소음 변화를 1회차(도 10) 및 2회차(도 11)로 각각 측정한 결과를 보여주는 그림이다.
도 12는 본 발명의 고병원성 조류인플루엔자 조기 발견 시스템의 전체 모식도를 보여주는 그림으로, 전체 시스템의 모식도(도 12a)와 서버영역의 하드웨어 및 소프트웨어 구성(도 12b)을 보여주는 그림이다.
도 13은 본 발명의 고병원성 조류인플루엔자 조기 발견 시스템의 서비스 영역을 도식화한 그림으로, 예시적인 WEB 시스템 메뉴(도 13a) 및 APP 시스템 메뉴(도 13b)를 각각 보여주는 그림이다.
이하, 실시예를 통하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하고자 한다. 이들 실시예는 오로지 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명의 요지에 따라 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 제한되지 않는다는 것은 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에 있어서 자명할 것이다.
실시예
실시예 1: 감염에 의한 발열 반응의 실시간 감시
고병원성 조류 인플루엔자 바이러스의 수득
고병원성 조류인플루엔자 H5N6 A/duck/Korea/ES2/2016 바이러스 (유전자원 기탁번호: KVCC VR160038)를 9-11일령 사이의 SPF 종란에 접종하여 37℃에서 72시간 동안 배양하였다. 배양기간 중 24시간 이내에 폐사한 종란은 접종사로 판단해 폐기처리 하였고 나머지 종란은 72시간 째에 4℃에 보관한 후 3시간 뒤 증식된 바이러스를 회수하였다.
실험실 내 닭에서 열화상 카메라를 이용한 발열 반응의 측정
6주령 SPF 닭 5마리를 BL3(Biosafety Level 3) 케이지에 격리 사육한 뒤 고병원성 조류인플루엔자 H5N6 A/duck/Korea/ES2/2016 바이러스를 수당 106.0 EID50로 공격접종을 실시하였다(IACUC 등록번호 KU18193). 이후 매일 임상 증상과 폐사율을 측정하였으며, 열화상 카메라를 통해 체온의 변화를 확인하였다. 또한, 바이러스의 적절한 공격접종 실시 여부를 확인하기 위해 공격접종 2일 후 구강 인두와 총배설강으로부터 샘플을 채취해 바이러스 배출을 실시간 RT-PCR로 측정하였다.
시험 결과, 고병원성 조류 인플루엔자 감염 이전의 평균 체온은 40.5 - 42.4℃를 나타냈으며(도 2), 감염 여부와 관계없이 머리와 다리에서 가장 높은 체온이 관찰되었다(도 1). 고병원성 조류인플루엔자 바이러스 감염 20시간 이후부터 체온이 상승하기 시작하여 27 - 36시간 째에 2℃ 가량의 가장 높은 체온 상승을 보였으며, 그 이후 다시 하강하기 시작해 무기력한 상태를 보이다가 44시간 이내에 폐사하는 경향을 보였다. 감염 2일 후 구강 인두와 총배설강에서 채취된 샘플에서는 모두 바이러스가 검출되었다.
실험실내 오리에서 열화상 카메라를 이용한 발열 반응의 측정
5주령 오리 18마리를 3그룹으로 나누어 BL3(Biosafety Level 3) 케이지에 격리 사육한 뒤(IACUC 등록번호 KU18193), 첫 번째와 두 번째 그룹에는 각각 고병원성 조류인플루엔자 바이러스를 수당 104.0 EID50와 108.0 EID50으로 비강을 통해 접종하였으며, 세 번째 그룹은 음성대조군으로서 동일한 양의 PBS를 투여하였다(표 1). 공격접종 이후 매일 임상 증상과 폐사율을 측정하였으며, 14일 간의 체온 변화를 열화상 카메라를 이용해 측정하였다. 또한, 바이러스의 적절한 공격접종 실시 여부를 확인하기 위해 구강 인두와 총배설강으로부터 샘플을 채취해 바이러스 배출을 실시간 RT-PCR로 측정하였다.
축종 주령 수수 공격접종 균주 농도
오리 5주령 6마리 고병원성 조류인플루엔자 104.0 EID50/수
오리 5주령 6마리 고병원성 조류인플루엔자 108.0 EID50/수
오리 5주령 6마리 PBS
시험 결과, 고병원성 조류인플루엔자 감염 이전의 평균 체온은 38.2 - 42.0℃를 나타냈으며, 감염 여부와 관계없이 부리, 날개, 다리에서 가장 높은 체온이 관찰되었다(도 3). 공격접종 이후 108.0 EID50/수의 바이러스를 투여한 시험군에서 6마리 중 3마리가 폐사하였으며, 이 개체들은 닭과 비슷한 체온 상승을 보였으나 닭에 비해 낮은 상승률을 보였다(도 4). 또한, 폐사하기 직전까지 특이적인 임상증상을 나타내지 않았다. 전반적으로 공격접종 40시간 이후부터 체온이 상승하기 시작하여 80-86시간에서 1.1℃가량의 가장 높은 체온 상승을 보였다. 반면, 생존 개체들은 시험기간 동안 특이적인 체온 변화가 관찰되지 않았지만(도 5), 고병원성 조류인플루엔자 바이러스가 검출된 것으로 보아 무증상 감염이 이루어진 것으로 확인되었다.
실시예 2: 계군의 평균적인 생체리듬 의 실시간 감시
소규모 평사에서 평균 체온 및 소음 일주기성 실시간 변화
1일령 육계 30수를 2m x 2m 크기의 평사에 사육한 뒤 적정한 체온 유지를 위해 초반에 육추기를 사용하였다. 13일령부터 12시간 간격으로 점등 자극을 시키며 열화상 카메라와 소음계를 이용해 일주기 리듬(circadian rhythm)을 관찰하였다.
시험 결과, 체온이 일정한 간격으로 변화하는 패턴이 확인되어(도 6), 각 시간대별로 닭의 이상 체온을 보다 정확하게 확인하여 오류 알람의 빈도를 줄이는 것이 가능한 것을 확인하였다. 소음의 경우 점등 시간에는 활동성이 높아져 측정값이 높게 나타나며, 소등 시간에는 반대로 측정값이 줄어드는 경향이 나타났다. 닭이 성장함에 따라 전반적으로 소음이 증가하는 패턴을 나타냈다. 이를 통해 감염 시에 활동성 저하로 인한 전반적인 소음 측정값의 감소 경향을 바탕으로 닭의 이상 상태에 대한 보다 정확한 판단이 가능할 것으로 생각된다.
실제 육계 사육 농가에서 평균 체온 및 소음 일주기성 변화의 실시간 추적
실제 육계를 사육하고 있는 농가의 평사 한 동에 1일령 입식부터 출하시기까지 총 2회 차에 걸쳐 열화상 카메라와 소음계를 이용해 촬영을 진행하였다.
시험 결과, 체온이 변화하는 일정한 패턴을 확인할 수 있어 각 시간대별 닭의 이상 체온을 보다 정확하게 확인하여 오류 알람의 빈도를 줄이는 것이 가능하였다. 아울러, 백신 등으로 인한 발열 반응을 감소시키기 위한 해열제의 사용 등 고병원성 조류 인플루엔자 감염 이외에도 농장의 사육 환경 및 시기에 맞추어 보다 정확한 계군의 상태를 파악하는 데에도 유용하게 적용될 수 있다. 소음의 경우 역시 평균적으로 주기적인 패턴이 나타나 이를 바탕으로 점등, 소등 뿐만 아니라 전체적인 계군의 활성 정도에 대한 측정이 가능하였다.
이상 발열 및 소음 발생 시 알림 시스템
가금의 활력 징후 변화 파악을 통한 고병원성 조류 인플루엔자 조기 발견을 목적으로 프로토타입 시스템을 개발하였다. 시스템은 데이터 수집·서버·서비스의 세가지 영역으로 구성되며, 현장에서 수집된 데이터는 인터넷을 통해 서버로 전달된다(도 12a).
데이터 수집영역은 스마트팜 실증농장을 대상으로, 육계의 일정 개체가 관찰되는 지점을 선정하여 열화상카메라와 소음 측정 디바이스를 설치하였다. 열화상카메라는 1회 6,400 픽셀(80*80)의 온도 데이터를 5분(설정 주기) 단위로 측정하며, 이를 통해 설정 주기마다의 평균/최고/최저 온도 값과 촬영 이미지를 전송받는다. 소음측정 디바이스 역시 측정·전송 주기를 열화상카메라와 동일하게 설정하여 5분 단위 평균/최고/최저 데시벨(db) 데이터를 전송받는다.
서버 영역은 통신 서버, WAS 서버 및 DB 서버로 구성된다(도 12b). 통신 서버는 실증농장에 설치된 열화상 카메라와 소음측정 디바이스의 각 통신 시스템(G/W)을 담당하며, WAS 서버에서 수집된 데이터의 가공을 거쳐 DB 서버에 최종 저장된다.
서비스 영역은 WEB 시스템과 모바일 APP으로 구성된다(도 13). 사용자 WEB 및 APP에서 로그인을 통해 실증농장의 실시간 데이터를 조회하고, 측정이력 및 경보알람 통계를 검색하는 주요 기능은 동일하지만 사용자 UI/UX를 고려하여 시스템 환경설정 부문(농장정보·구역/장비·사용자 관리 등)은 WEB 시스템에서만 가능하도록 설계되어 있다.
1) WEB 시스템 주요기능의 예
- 종합현황: 농장검색(명칭, 주소), 농장 종합현황 조회, 구역별 상세보기
- 통계: 각 단말기별 측정이력, 경보알람 히스토리, 보고서 출력
- 설정: 시간대별 경보알람 조건 설정, 농장정보/구역/장비/사용자 관리
2) APP 시스템 주요기능
·실시간 데이터: 각 단말기별 실시간 측정값(온도, 소음, 열화상) 조회
·측정이력: 각 단말기별 측정이력
·경보알람: 경보알람 히스토리, 시간대별 경보알람 최소·최대값 설정
이상으로 본 발명의 특정한 부분을 상세히 기술하였는 바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 이러한 구체적인 기술은 단지 바람직한 구현예일 뿐이며, 이에 본 발명의 범위가 제한되는 것이 아닌 점은 명백하다. 따라서, 본 발명의 실질적인 범위는 첨부된 청구항과 그의 등가물에 의하여 정의된다고 할 것이다.

Claims (16)

  1. 다음을 포함하는 가금류의 활력 징후 변화 측정용 시스템:
    열화상을 통해 가금류의 체온을 설정된 시간 단위로 측정하고 측정값을 전송하는 체온 측정부;
    가금류의 소음을 설정된 시간 단위로 측정하고 측정값을 전송하는 소음 측정부; 및
    상기 체온 측정부 및 상기 소음 측정부가 전송한 측정값을 수신하고, 상기 수신된 측정값과 각 시간대별로 미리 측정된 가금류의 체온 및 소음 간의 차이의 절대값이 기준값(cut-off value)을 초과하는 경우 경보를 발송하는 서버.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 체온 측정부는 상기 설정 시간 단위 내 상기 가금류의 평균, 최고 및 최저 체온 값을 측정 및 전송하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 소음 측정부는 상기 설정 시간 단위 내 상기 가금류의 평균, 최고 및 최저 소음의 데시벨(dB) 값을 측정 및 전송하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 각 시간대별로 미리 측정된 가금류의 체온 및 소음은 상기 가금류와 동일 개체 군집 또는 동종 개체 군집에 대해 미리 측정된 일주기성(circadian) 변화의 각 시간대별 평균, 최고, 최저 및 이들의 조합으로 구성된 군으로부터 선택되는 값인 것을 특징으로 하는 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 시간 단위는 3분 내지 15분인 것을 특징으로 하는 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 체온에 대한 기준값(cut-off value)이 0.7 내지 2℃인 것을 특징으로 하는 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 소음에 대한 기준값(cut-off value)이 4 내지 8 dB인 것을 특징으로 하는 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 시스템은 실시간 측정값, 측정 이력 및 경보 발송 이력을 포함하는 서버 데이터를 제공하는 서비스 시스템을 추가적으로 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서, 상기 가금류는 닭, 오리, 거위, 메추리, 꿩 및 칠면조로 구성된 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항의 시스템을 포함하는 가금류의 병원균 감염 조기 예측 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 병원균은 측정 가능한 체온 상승을 수반하는 병원성 세균 또는 바이러스인 것을 특징으로 하는 시스템.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 바이러스는 조류 인플루엔자바이러스인 것을 특징으로 하는 시스템.
  13. 다음의 단계를 포함하는 가금류의 병원균 감염 예측 방법:
    가금류의 체온, 소음 또는 이들의 조합을 설정된 시간 단위로 측정하는 단계;
    상기 측정값과 각 시간대별로 미리 측정된 가금류의 체온, 소음 또는 이들의 조합의 값 간의 차이 값을 도출하는 단계,
    상기 차이 값의 절대값이이 기준값(cut-off value)을 초과하는 경우 상기 가금류는 병원균에 감염된 것으로 추정한다.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 가금류는 닭, 오리, 거위, 꿩 및 칠면조로 구성된 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  15. 제 13 항에 있어서, 상기 병원균은 측정 가능한 체온 상승을 수반하는 병원성 세균 또는 바이러스인 것을 특징으로 하는 시스템.
  16. 제 15항에 있어서, 상기 바이러스는 조류 인플루엔자바이러스인 것을 특징으로 하는 시스템.
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