KR20230027468A - 사물인터넷 기반 스마트 가축 관리 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
사물인터넷 기반 스마트 가축 관리 방법 및 시스템을 개시한다. 일실시예에 따른 스마트 가축 관리 시스템은 게이트를 포함할 수 있다. 게이트는 동물의 이동 경로를 형성하는 프레임, 상기 프레임에 배치되어 상기 이동 경로를 향해 전자기파를 방사하고, 상기 이동 경로를 통과하는 동물의 체내에 삽입된 임플란트 디바이스로부터 동물의 식별정보 및 생체정보를 수신하는 익스터널 디바이스 및 상기 이동 경로를 통과하는 동물의 영상 데이터를 획득하는 카메라를 포함할 수 있다.
Description
아래의 설명은 사물인터넷 기반 스마트 가축 관리 방법 및 시스템에 관한 것이다.
기존의 동물용 RFID(radio frequency identification) 태그의 경우 단순히 동물의 추적 및 식별하는 기능만을 제공하는 한계가 있다. 또한 이에 일부 기능을 추가하여 체온, 위산의 양 등을 측정하는 기능을 가지는 캡슐형태의 경구투여용 RFID 태그도 존재하나 이러한 태그는 식도를 통해 삽입하여 동물 내부에 장착하기 때문에, 캡슐 삽입 시 어려움이 따르고 또한 배터리를 내장하여 일정기간 사용 후 태그의 제거 및 재 삽입이 요구되며, 위에 삽입된 태그의 경우 동물의 음식물 삽입 시 태그의 훼손 및 손상으로 인한 문제가 있어 개체의 건강에 문제를 야기할 수 있다.
[선행기술문헌]
한국공개특허 제10-2021-100404호
상기에서 설명된 정보는 단지 이해를 돕기 위한 것이며, 종래 기술의 일부를 형성하지 않는 내용을 포함할 수 있으며, 종래 기술이 통상의 기술자에게 제시할 수 있는 것을 포함하지 않을 수 있다.
동물의 피하에 삽입되는 임플란트 디바이스로부터 생체정보를 획득하기 위한 익스터널 디바이스 및 동물의 영상 데이터를 획득하는 카메라가 부착된 게이트를 이용하여 동물을 관리할 수 있는 스마트 가축 관리 방법 및 시스템을 제공한다.
동물의 이동 경로를 형성하는 프레임; 상기 프레임에 배치되어 상기 이동 경로를 향해 전자기파를 방사하고, 상기 이동 경로를 통과하는 동물의 체내에 삽입된 임플란트 디바이스로부터 동물의 식별정보 및 생체정보를 수신하는 익스터널 디바이스; 및 상기 이동 경로를 통과하는 동물의 영상 데이터를 획득하는 카메라를 포함하는 게이트를 제공한다.
일측에 따르면, 상기 임플란트 디바이스는 상기 동물의 피하에 삽입되고, 상기 동물의 식별정보를 저장하고, 상기 익스터널 디바이스로부터 방사된 전자기파를 이용하여 상기 동물의 생체정보를 측정하고, 상기 전자기파를 이용하여 상기 저장된 동물의 식별정보 및 상기 측정된 생체 정보를 상기 익스터널 디바이스로 전송하도록 구현되는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 익스터널 디바이스는 지향성 전자기파를 방사하는 어레이 안테나를 포함하고, 상기 어레이 안테나를 통해 방사된 지향성 전자기파에 대응하는 수신되는 산란된 전자기장에 기초하여 상기 임플란트 디바이스의 위치를 검출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 익스터널 디바이스는, 복수의 안테나 소자; 주파수 스윕에 따른 피딩 신호를 생성하는 신호 생성기; 상기 피딩 신호의 위상을 조절하여 상기 복수의 안테나 소자에 전달하는 위상 시프터; 및 상기 복수의 안테나 소자에 의해 수신된 산란된 전자기장에 기초하여 상기 임플란트 디바이스의 위치를 검출하고, 상기 검출된 위치의 임플란트 디바이스로부터 전달되는 상기 식별정보 및 상기 생체정보를 검출하는 제어기를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 게이트는 상기 게이트의 이동을 위한 이동수단을 더 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 게이트는 상기 동물이 상기 이동 경로상에 위치하는지 여부를 결정하기 위한 적어도 하나의 감지센서를 더 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 익스터널 디바이스는 슬립 모드로 설정되고, 상기 적어도 하나의 감지센서에 의해 상기 동물이 상기 이동 경로상에 위치하는 것으로 결정된 경우, 상기 이동 경로를 향해 전자기파를 방사하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 게이트는 상기 익스터널 디바이스 및 상기 카메라 중 적어도 하나를 네트워크에 연결하기 위한 액세스 포인트를 더 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 생체정보 및 상기 영상 데이터는 서버로 전송되고, 상기 서버는, 상기 생체정보 및 상기 영상 데이터를 건강 상태 인덱스로서 수집하고, 상기 건강 상태 인덱스를 일정 시간 간격마다의 누적하여 시계열 데이터를 생성하고, 상기 생성된 시계열 데이터를 건강 상태 인덱스 예측 모델에 입력하여 미래 시점의 건강 상태 인덱스 예측치를 계산하고, 상기 계산된 건강 상태 인덱스 예측치를 미리 설정된 임계치와 비교하고, 상기 계산된 건강 상태 인덱스 예측치가 상기 임계치를 벗어나는 경우, 위험성 경고 신호를 생성하도록 구현되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 건강 상태 인덱스 예측 모델은 상기 건강 상태 인덱스가 시간에 따라 누적된 상기 시계열 데이터를 입력받아 상기 시계열 데이터 이후의 적어도 하나의 미래 시점의 건강 상태 인덱스에 대한 예측치를 출력하도록 학습되는 것을 특징으로 할 수 있다.
동물의 피하에 삽입되는 임플란트 디바이스로부터 생체정보를 획득하기 위한 익스터널 디바이스 및 동물의 영상 데이터를 획득하는 카메라가 부착된 게이트를 이용하여 동물을 관리할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 가축 관리 시스템의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 가축 관리 시스템에 포함되는 게이트의 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 지향성 전자기파를 방사하는 게이트의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 익스터널 디바이스의 내부 구조의 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 이동식 게이트의 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 감지센서를 포함하는 게이트의 예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 시계열 데이터의 예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 HCI의 예측 예시를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 HCI 예측 모델을 통해 HCI를 예측하는 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 가축 관리 시스템에 포함되는 게이트의 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 지향성 전자기파를 방사하는 게이트의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 익스터널 디바이스의 내부 구조의 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 이동식 게이트의 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 감지센서를 포함하는 게이트의 예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 시계열 데이터의 예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 HCI의 예측 예시를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 HCI 예측 모델을 통해 HCI를 예측하는 개념도이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예 들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 청구범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 청구범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
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.
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 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
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.
또한, 실시예의 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.
어느 하나의 실시예에 포함된 구성요소와, 공통적인 기능을 포함하는 구성 요소는, 다른 실시예에서 동일한 명칭을 사용하여 설명하기로 한다. 반대되는 기재가 없는 이상, 어느 하나의 실시예에 기재한 설명은 다른 실시예에도 적용될 수 있으며, 중복되는 범위에서 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 가축 관리 시스템의 예를 도시한 도면이다. 본 실시예에 따른 스마트 가축 관리 시스템은 임플란트 디바이스(110), 익스터널 디바이스(120), 스마트 디바이스(130), 클라우드 서버(140) 및 복수의 패밀리 디바이스들(151 내지 153)을 포함할 수 있다. 이때, 스마트 디바이스(130)는 스마트폰과 같은 사용자 단말에 익스터널 디바이스(120)의 기능이 구현된 예일 수 있다. 익스터널 디바이스(120) 및/또는 스마트 디바이스(130)는 네트워크(160)를 통해 클라우드 서버(140)와 통신할 수 있다. 또한, 실시예에 따라 복수의 패밀리 디바이스들(151 내지 153)은 생략될 수도 있다. 한편, 도 1에서는 복수의 패밀리 디바이스들(151 내지 153)과 같이 세 대의 패밀리 디바이스를 나타내고 있으나 패밀리 디바이스의 수가 셋으로 한정되는 것은 아니다.
임플란트 디바이스(110)는 생체정보의 측정을 위한 신호를 출력하는 신호 소스와 반사되어 되돌아오는 신호를 감지하는 디텍터를 모두 포함할 수 있으며, 대상체의 체내에 삽입(일례로, 피하에 삽입)될 수 있다. 대상체는 가축과 같은 동물일 수 있다. 일례로, 임플란트 디바이스(110)는 오실레이터(oscillator) 타입의 센싱 회로를 포함할 수 있으며, 신호 소스와 디텍터가 이러한 센싱 회로에 포함될 수 있다. 또한, 임플란트 디바이스(110)는 익스터널 디바이스(120) 또는 스마트 디바이스(130)로부터 무선으로 전송되는 전력에 기반하여 동작할 수 있다. 일례로, 임플란트 디바이스(110)는 익스터널 디바이스(120) 또는 스마트 디바이스(130)의 전자기장에 의해 수동형(passive 형)으로 작동될 수 있다. 또한, 임플란트 디바이스(110)는 익스터널 디바이스(120) 또는 스마트 디바이스(130)로부터 보정 데이터(Calibration Data(Cal. Data))를 수신하여 활용할 수 있다. 예를 들어, 임플란트 디바이스(110)는 익스터널 디바이스(120) 또는 스마트 디바이스(130)로부터 무선으로 전송되는 전력을 이용하여 신호 소스를 통해 신호를 출력할 수 있으며, 반사되어 되돌아오는 신호를 디텍터를 이용하여 감지할 수 있다. 이때, 임플란트 디바이스(110)는 감지된 데이터인 센싱 데이터와 수신된 보정 데이터를 이용하여 생체정보(일례로, 도 1의 글루코스 레벨(Glucose Level))을 계산할 수 있으며, 계산된 생체정보를 익스터널 디바이스(120) 또는 스마트 디바이스(130)로 전달할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 임플란트 디바이스(110)는 반영구적으로 혈당을 측정할 수 있는 체내 생체 측정 센서를 포함할 수 있다. 체내 생체 센서(in-body bio sensor)는 침습형 생체 센서, 삽입형 생체 센서, 이식형 생체 센서라고도 나타낼 수 있다. 체내 생체 센서는 전자기파를 이용하여 대상 피분석물(target analyte)을 센싱하는 센서일 수 있다. 예를 들어, 체내 생체 센서는 대상 피분석물과 연관된 생체정보를 측정할 수 있다. 이하, 대상 피분석물은 생체(living body)와 연관된 물질(material)로서, 생체 물질 또는 분석물(analyte)이라고도 나타낼 수 있다. 참고로, 본 명세서에서 대상 피분석물은 주로 혈당으로 설명하였으나, 이로 한정하는 것은 아니다. 생체정보는 대상자의 생체 성분과 관련된 정보로서, 예를 들어, 피분석물의 농도, 수치 등을 포함할 수 있다. 피분석물이 혈당인 경우, 생체정보는 혈당 수치를 포함할 수 있다.
체내 생체 센서는 상술한 생체 성분과 연관된 생체 파라미터(이하, '파라미터')를 측정하고, 측정된 파라미터로부터 생체정보를 결정할 수 있다. 본 명세서에서 파라미터는 생체 센서 및/또는 생체 센싱 시스템을 해석하기 위해 사용되는 회로망 파라미터(circuit network parameter)를 나타낼 수 있고, 아래에서는 설명의 편의를 위해 주로 산란 파라미터(scattering parameter)를 예로 들어 설명하나 이로 한정하는 것은 아니다. 파라미터로서 예를 들어, 어드미턴스 파라미터, 임피던스 파라미터, 하이브리드 파라미터, 및 전송 파라미터 등이 사용될 수도 있다. 산란 파라미터의 경우 투과계수 및 반사계수가 사용될 수 있다. 참고로, 상술한 산란 파라미터로부터 산출되는 공진 주파수는 대상 피분석물의 농도와 관련될 수 있고, 생체 센서는 투과계수 및/또는 반사계수의 변화를 감지함으로써 혈당을 예측할 수 있다. 일례로, 산란 파라미터 S11은 2-포트 안테나에서 제1 안테나로부터 방사된 자기장이 반사되어 다시 제1 안테나로 돌아올 때의 제1 안테나에서의 측정값에 대한 정보일 수 있다. 산란 파라미터 S21은 제1 안테나로부터 방사된 자기장을 제2 안테나에서 측정한 측정값에 대한 정보일 수 있다.
체내 생체 센서는 공진기 조립체(resonator assembly)(예를 들어, 안테나)를 포함할 수 있다. 이하, 공진기 조립체는 안테나인 예시를 주로 설명한다. 안테나의 공진 주파수는 하기 수학식 1과 같이 커패시턴스 성분 및 인덕턴스 성분으로 표현될 수 있다.
[수학식 1]
상술한 수학식 1에서 f는 전자기파를 이용한 생체 센서에 포함된 안테나의 공진 주파수, L은 안테나의 인덕턴스, C는 안테나의 커패시턴스를 나타낼 수 있다. 안테나의 커패시턴스 C는 아래 수학식 2와 같이 상대 유전율(relative dielectric constant) 
에 비례할 수 있다.
[수학식 2]
안테나의 상대 유전율 
은 주변의 대상 피분석물의 농도에 의해 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 전자기파가 임의의 유전율을 가지는 물질을 통과하는 경우, 전파 반사 및 산란으로 인해 투과된 전자기파에서 진폭과 위상의 변화가 발생할 수 있다. 생체 센서 주변에 존재하는 대상 피분석물의 농도에 따라 전자기파의 반사 정도 및/또는 산란 정도가 달라지므로, 상대 유전율 
도 달라질 수 있다. 이는 안테나를 포함하는 생체 센서에 의해 방사된 전자기파에 의한 주변 장(fringing field)로 인해, 생체 센서와 대상 피분석물 간에 생체 커패시턴스가 형성되는 것으로 해석될 수 있다. 대상 피분석물의 농도 변화에 따라 안테나의 상대 유전율 
이 변하므로, 안테나의 공진 주파수도 함께 변화한다. 다시 말해, 대상 피분석물의 농도는 공진 주파수에 대응할 수 있다.
일 실시예에 따른, 체내 생체 센서는 주파수를 스윕하면서 전자기파를 방사하고, 방사된 전자기파에 따른 산란 파라미터를 측정할 수 있다. 체내 생체 센서는 측정된 산란 파라미터로부터 공진 주파수를 결정하며, 결정된 공진 주파수에 대응하는 혈당 수치를 추정할 수 있다. 체내 생체 센서는 피하층에 삽입될 수 있고, 혈관으로부터 간질액으로 확산된 혈당을 예측할 수 있다.
체내 생체 센서는 공진 주파수(resonance frequency)의 주파수 천이 정도를 판별함으로써, 생체정보를 추정할 수 있다. 보다 정확한 공진 주파수의 측정을 위해, 품질 지수(quality factor)가 극대화될 수 있다. 이하에서는, 전자기파를 이용한 생체 센서에 사용되는 안테나 장치에서 품질 지수가 개선된 안테나 구조를 설명한다.
익스터널 디바이스(120)와 스마트 디바이스(130)는 임플란트 디바이스(110)로의 무선전력전송과 임플란트 디바이스(110)로부터의 데이터 수집이라는 기본적으로 동일한 역할을 가질 수 있다. 또한, 익스터널 디바이스(120) 또는 스마트 디바이스(130)는 임플란트 디바이스(110)에서 측정되어 수집된 데이터를 네트워크(160)를 통해 클라우드 서버(140)로 업로드할 수 있으며, 클라우드 서버(140)는 사용자별로 업로드된 데이터를 저장 및 관리할 수 있다. 일례로, 클라우드 서버(140)는 사용자별로 업로드된 데이터에 기반하여 업로드된 데이터에 대한 히스토리나 업로드된 데이터에 기반한 알람을 익스터널 디바이스(120) 또는 스마트 디바이스(130)로 전송할 수 있다. 이를 위해, 클라우드 서버(140)는 업로드된 데이터를 분석하기 위한 기능을 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 가축 관리 시스템에 포함되는 게이트의 예를 도시한 도면이다.
이미 설명한 바와 같이, 임플란트 디바이스(110)는 측정의 대상이 되는 동물(210)의 체내에 삽입될 수 있다. 이 경우, 임플란트 디바이스(110)는 동물(210)의 피하에 삽입됨에 따라 경구투여에 따른 불편함을 해소할 수 있으며, 태그의 고장 및 훼손에 따른 문제를 해결할 수 있다. 또한, 임플란트 디바이스(110)는 별도의 배터리를 내장하지 않는 방식을 사용하여 한번의 삽입 시 반영구적으로 사용될 수 있다.
게이트(200)는 적어도 하나의 익스터널 디바이스(220)와 카메라(230)를 포함할 수 있다. 여기서 적어도 하나의 익스터널 디바이스(220) 각각은 도 1을 통해 설명한 익스터널 디바이스(120)에 대응할 수 있다. 카메라(230)는 게이트(200) 내의 동물(210)에 대한 영상 데이터를 획득하도록 구현될 수 있다.
또한, 게이트(200)는 동물(210)의 적어도 일부의 이동 경로를 형성하는 프레임을 더 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 익스터널 디바이스(220)와 카메라(230)는 프레임을 따라 이동 경로를 통과하는 동물(210)에 대해 생체정보와 영상 데이터를 각각 획득하도록 구현될 수 있다.
실시예에 따라 적어도 하나의 익스터널 디바이스(220)와 카메라(230)가 다른 디바이스(일례로, 스마트 디바이스(130), 클라우드 서버(140), 복수의 패밀리 디바이스들(151 내지 153), 별도의 서버 및/또는 PC 등)와 통신 가능하도록 게이트(200)는 액세스 포인트(240)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 일례로, 액세스 포인트(240)는 게이트(200)와는 별도로 설치될 수도 있다.
익스터널 디바이스(120)와 클라우드 서버(140)간의 통신, 스마트 디바이스(130)와 클라우드 서버(140)간의 통신 및/또는 클라우드 서버(140)와 패밀리 디바이스(151 내지 153)간의 통신은 와이파이 또는 5세대 이동통신 기술(5G)을 통해 이루어질 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 일례로, 익스터널 디바이스(120)는 블루투스를 통해 액세스 포인트(240)와 통신하고, 액세스 포인트(240)는 PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 통해 클라우드 서버(140)와 통신할 수 있다. 이러한 네트워크는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
한편, 적어도 하나의 익스터널 디바이스(220)는 임플란트 디바이스(110)로 무선전력을 전송하고 임플란트 디바이스(110)로부터 동물(210)의 식별정보(일례로, 동물(210)의 식별자)와 생체정보를 수신하기 위해, 임플란트 디바이스(110)의 위치를 파악할 수 있어야 한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 지향성 전자기파를 방사하는 예를 도시한 도면이다. 게이트(200)가 포함하는 적어도 하나의 익스터널 디바이스(220)는 내부에 어레이 안테나를 포함할 수 있으며, 지향성을 갖는 전자기파(310)를 방사할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 익스터널 디바이스(220)는 방사된 전자기파에 대응하여 수신된 산란된 전자기장에 기초하여 동물(210)의 체내에 장착된 임플란트 디바이스(110)를 위치를 검출할 수 있으며, 임플란트 디바이스(110)로부터 원하는 신호를 검출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 익스터널 디바이스의 내부 구조의 예를 도시한 도면이다. 본 실시예에 따른 익스터널 디바이스(220)는 복수의 안테나 소자(410), 신호 생성기(420), 위상 시프터(430) 및 제어기(440)를 포함할 수 있다. 신호 생성기(420)는 주파수 스윕에 따른 피딩 신호를 생성할 수 있으며, 위상 시프터(430)는 피딩 신호의 위상을 조절하여 복수의 안테나 소자(410)에 전달할 수 있다. 이때, 각 안테나에서 방사될 피딩 신호의 주파수 및 위상을 조절함에 따라 원하는 방향으로의 빔 조향이 가능해진다. 이때, 방사된 전자기파에 대응하여 산란된 전자기장이 복수의 안테나 소자(410)에 의해 수신될 수 있다. 제어기(440)는 수신된 산란된 전자기장에 기초하여 동물(210) 내부의 임플란트 디바이스(110)의 센서 위치를 찾아 원하는 신호를 검출할 수 있다. 다시 말해, 제어기(440)는 검출된 위치로 전자기파를 방사하여 방사된 전자기파에 기반하여 임플란트 디바이스로(110)부터 전달되는 식별정보 및 생체정보를 검출할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 이동식 게이트의 예를 도시한 도면이다. 도 5는 게이트(200)에 복수의 바퀴(410)를 장착하여 게이트(200)를 이동식으로 구성한 예를 나타내고 있다. 이러한 이동식의 게이트(200)는 동물(210)의 이동 경로상에 손쉽게 배치되어 동물(210)의 생체 정보를 측정할 수 있게 된다. 도 5의 실시예에서는 복수의 바퀴(410)를 설명하고 있으나, 게이트(200)의 이동 편의성을 향상시킬 수 있는 이동 수단이라면 제한 없이 사용될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 감지센서를 포함하는 게이트의 예를 도시한 도면이다. 본 실시예에 따른 게이트(200)는 적어도 하나의 감지센서(610)를 더 포함할 수 있다. 이때, 익스터널 디바이스(220)는 평상시에는 슬립모드(sleep mode)로 설정될 수 있다. 이후, 게이트(200)로의 동물(210)의 출입에 따른 이벤트가 감지센서(610)를 통해 발생하는 경우, 익스터널 디바이스(220)는 웨이크업 모드(wake-up mode)로 전환되어 동작을 개시할 수 있다. 다시 말해, 익스터널 디바이스(220)는 적어도 하나의 감지센서(610)를 통해 게이트(200)로의 동물(210)의 출입이 발생하는 경우에만 동작하여 동물(210)의 체내에 삽입된 임플란트 디바이스(110)로부터 생체정보를 획득하여 다른 디바이스(일례로, 스마트 디바이스(130), 클라우드 서버(140), 복수의 패밀리 디바이스들(151 내지 153), 별도의 서버 및/또는 PC 등)로 전송할 수 있다. 동물(210)이 게이트(200)를 벗어나는 경우, 익스터널 디바이스(220)는 다시 슬립모드로 전환될 수 있다. 이를 위해, 적어도 하나의 감지센서(610)는 동물(210)이 게이트(200) 내에 위치하는지 여부(또는 게이트(200)가 포함하는 프레임에 의해 형성되는 이동 경로상에 위치하는지 여부)를 파악 가능하도록 구현될 수 있다. 이러한 적어도 하나의 감지센서(610)를 통한 익스터널 디바이스(220)의 슬립 모드와 웨이크업 모드의 전환을 통해 스마트 가축 관리 시스템의 전력소모를 최소화하고 상시 운영에 비해 획기적으로 사용시간을 늘릴 수 있다.
게이트(200)는 적어도 하나의 익스터널 디바이스(220), 카메라(230) 및/또는 감지센서(610)의 동작을 제어하기 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 프로세서는 별도로 게이트(200)에 포함될 수도 있으나, 적어도 하나의 익스터널 디바이스(220)의 제어기(440)가 프로세서의 역할을 대신하도록 구현될 수도 있다.
한편, 클라우드 서버(140)는 동물(210)의 건강 위험을 사전에 예측하기 위해 수신된 생체정보를 누적해 시계열(Time-series) 데이터를 생성할 수 있다. 시계열 데이터는 일정 시간 구간 내의 생체정보로 구성된 2차원 배열로 표현될 수 있다. 일례로, 클라우드 서버(140)는 동물(210)과 같은 대상체에 대해 측정된 혈압, 산소포화도, 혈당, 심박수, 체온 등의 아이템별 생체정보를 건강 상태 인덱스(Health Condition Index, HCI)로서 누적하여 저장할 수 있다. 이때, HCI는 식별정보별로 누적하여 저장될 수 있다. 이때, 카메라(230)를 통해 얻어지는 영상 데이터 역시 HCI의 하나의 아이템으로 간주될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 시계열 데이터의 예를 도시한 도면이다. 도 7은 생체정보로서의 건강 상태 인덱스(Health Condition Index, HCI)의 복수의 아이템들이 시간에 따라 2차원 배열로 표현된 예를 나타내고 있다.
이때, 클라우드 서버(140)는 생성된 시계열 데이터를 인공지능 알고리즘으로 분석해 수분에서 수개월 후의 HCI를 예측할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 HCI의 예측 예시를 도시한 도면이다. 도 8의 실시예에서는 클라우드 서버(140)가 모니터링된 데이터(일례로, 익스터널 디바이스(220)로부터 수신된 HCI를 누적하여 생성한 시계열 데이터)를 이용하여 T1 시간과 T2 시간 후의 HCI를 예측한 예시를 나타내고 있다. 이 경우, T2 시간 후의 예측치가 하향 임계치(Lower Threshold) 이하이므로, 클라우드 서버(140)는 T2 시간 후의 위험성 경고 신호(Alert Signal)를 생성할 수 있으며, 생성된 위험성 경고 신호를 익스터널 디바이스(220), 스마트 디바이스(130) 및 복수의 패밀리 디바이스들(151 내지 153) 중 적어도 하나로 전송할 수 있다.
위험성 경고 신호는 해당 동물(210)의 식별정보를 포함할 수 있으며, 위험성 경고 신호를 수신한 디바이스는 식별정보와 함께 경고 신호를 사용자에게 출력할 수 있다.
한편, 클라우드 서버(140)에서 시계열 데이터를 분석하는 인공지능 알고리즘은 MLP(Multi-Layer Perceptron), DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), G-CNN(Group Convolutional Neural Network), R-CNN(Recurrent Convolutional Neural Network) 등 다양한 알고리즘들 중 하나 이상을 쓸 수 있으며, 특정 알고리즘에 한정되는 것은 아니다.
일례로, 클라우드 서버(140)는 학습데이터를 이용한 머신러닝(Machine learning)으로 인공지능 알고리즘 모델을 학습시켜 HCI 예측 모델(HCI Prediction Model)을 생성할 수 있다. 머신 러닝은 지도 학습(Supervised learning) 또는 비지도학습(Unsupervised learning)을 사용할 수 있으며, 비지도학습 중에 강화학습(Reinforcement learning)을 사용할 수도 있다. 이는 하나의 예시일 뿐, 본 발명의 학습 방법이 이에 국한되는 것은 아니다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 HCI 예측 모델을 통해 HCI를 예측하는 개념도이다. HCI 예측 모델(910)은 시계열 데이터(920)가 입력되면 HCI 예측 모델(910) 내부의 계산 과정을 거쳐 각각의 시간 이후의 예측치를 출력할 수 있다. HCI를 예측할 미래 시간(T1, T2, ??, Tn)은 모델 선정 과정에서 미리 설정될 수 있으며, 이에 따라 학습 데이터가 준비될 수 있다. 필요에 따라 하나의 시간(T1)에 대해서만 예측하는 모델을 만들 수도 있고, 도 9의 실시예에서와 같이 여러 시간에 대해 예측하는 모델을 만들 수도 있다.
한편, 앞서 실시예들에서는 클라우드 서버(140)가 시계열 데이터의 생성 및 예측을 처리하는 예를 설명하였으나, 실시예에 따라 시계열 데이터의 생성 및 예측은 별도의 서버 및/또는 PC에서 처리될 수도 있다.
이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 동물의 피하에 삽입되는 임플란트 디바이스로부터 생체정보를 획득하기 위한 익스터널 디바이스 및 동물의 영상 데이터를 획득하는 카메라가 부착된 게이트를 이용하여 동물을 관리할 수 있다.
이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
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 장치에 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 기록매체에 저장될 수 있다.
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. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 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.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
Claims (10)
- 동물의 이동 경로를 형성하는 프레임;
상기 프레임에 배치되어 상기 이동 경로를 향해 전자기파를 방사하고, 상기 이동 경로를 통과하는 동물의 체내에 삽입된 임플란트 디바이스로부터 동물의 식별정보 및 생체정보를 수신하는 익스터널 디바이스; 및
상기 이동 경로를 통과하는 동물의 영상 데이터를 획득하는 카메라
를 포함하는 게이트. - 제1항에 있어서,
상기 임플란트 디바이스는 상기 동물의 피하에 삽입되고, 상기 동물의 식별정보를 저장하고, 상기 익스터널 디바이스로부터 방사된 전자기파를 이용하여 상기 동물의 생체정보를 측정하고, 상기 전자기파를 이용하여 상기 저장된 동물의 식별정보 및 상기 측정된 생체 정보를 상기 익스터널 디바이스로 전송하도록 구현되는 것
을 특징으로 하는 게이트. - 제1항에 있어서,
상기 익스터널 디바이스는 지향성 전자기파를 방사하는 어레이 안테나를 포함하고, 상기 어레이 안테나를 통해 방사된 지향성 전자기파에 대응하는 수신되는 산란된 전자기장에 기초하여 상기 임플란트 디바이스의 위치를 검출하는 것
을 특징으로 하는 게이트. - 제1항에 있어서,
상기 익스터널 디바이스는,
복수의 안테나 소자;
주파수 스윕에 따른 피딩 신호를 생성하는 신호 생성기;
상기 피딩 신호의 위상을 조절하여 상기 복수의 안테나 소자에 전달하는 위상 시프터; 및
상기 복수의 안테나 소자에 의해 수신된 산란된 전자기장에 기초하여 상기 임플란트 디바이스의 위치를 검출하고, 상기 검출된 위치의 임플란트 디바이스로부터 전달되는 상기 식별정보 및 상기 생체정보를 검출하는 제어기
를 포함하는 것
을 특징으로 하는 게이트. - 제1항에 있어서,
상기 게이트의 이동을 위한 이동수단
을 더 포함하는 게이트. - 제1항에 있어서,
상기 동물이 상기 이동 경로상에 위치하는지 여부를 결정하기 위한 적어도 하나의 감지센서
를 더 포함하는 게이트. - 제6항에 있어서,
상기 익스터널 디바이스는 슬립 모드로 설정되고, 상기 적어도 하나의 감지센서에 의해 상기 동물이 상기 이동 경로상에 위치하는 것으로 결정된 경우, 상기 이동 경로를 향해 전자기파를 방사하는 것
을 특징으로 하는 게이트. - 제1항에 있어서,
상기 익스터널 디바이스 및 상기 카메라 중 적어도 하나를 네트워크에 연결하기 위한 액세스 포인트
를 더 포함하는 게이트. - 제1항에 있어서,
상기 생체정보 및 상기 영상 데이터는 서버로 전송되고,
상기 서버는,
상기 생체정보 및 상기 영상 데이터를 건강 상태 인덱스로서 수집하고,
상기 건강 상태 인덱스를 일정 시간 간격마다의 누적하여 시계열 데이터를 생성하고,
상기 생성된 시계열 데이터를 건강 상태 인덱스 예측 모델에 입력하여 미래 시점의 건강 상태 인덱스 예측치를 계산하고,
상기 계산된 건강 상태 인덱스 예측치를 미리 설정된 임계치와 비교하고,
상기 계산된 건강 상태 인덱스 예측치가 상기 임계치를 벗어나는 경우, 위험성 경고 신호를 생성하도록 구현되는 것
을 특징으로 하는 게이트. - 제9항에 있어서,
상기 건강 상태 인덱스 예측 모델은 상기 건강 상태 인덱스가 시간에 따라 누적된 상기 시계열 데이터를 입력받아 상기 시계열 데이터 이후의 적어도 하나의 미래 시점의 건강 상태 인덱스에 대한 예측치를 출력하도록 학습되는 것
을 특징으로 하는 게이트.
Priority Applications (3)
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| KR1020210109289A KR20230027468A (ko) | 2021-08-19 | 2021-08-19 | 사물인터넷 기반 스마트 가축 관리 방법 및 시스템 |
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| US4075632A (en) * | 1974-08-27 | 1978-02-21 | The United States Of America As Represented By The United States Department Of Energy | Interrogation, and detection system |
| US4274083A (en) * | 1977-12-16 | 1981-06-16 | Eiichi Tomoeda | Apparatus for identifying moving objects |
| NL8701541A (nl) * | 1987-07-01 | 1989-02-01 | Nedap Nv | Identificatiesysteem voor de veehouderij. |
| KR20020024688A (ko) * | 2000-09-26 | 2002-04-01 | 이대원 | 영상처리 체중측정장치 및 그 방법 |
| US7009515B2 (en) * | 2001-04-11 | 2006-03-07 | Battelle Memorial Institute K1-53 | Frequency-hopping RFID system |
| US6691639B2 (en) * | 2002-01-04 | 2004-02-17 | Nestec, Ltd. | Methods and systems for predicting a body condition score for pets |
| US7026939B2 (en) * | 2003-02-10 | 2006-04-11 | Phase Iv Engineering, Inc. | Livestock data acquisition and collection |
| FI20096076A0 (fi) * | 2009-10-20 | 2009-10-20 | Valtion Teknillinen | Menetelmä ja järjestelmä kohteen paikallistamiseksi |
| WO2011071395A1 (en) * | 2009-12-11 | 2011-06-16 | Te Pari Products Limited | An animal identification tag reader gate assembly |
| US9526437B2 (en) * | 2012-11-21 | 2016-12-27 | i4c Innovations Inc. | Animal health and wellness monitoring using UWB radar |
| GB2508421A (en) * | 2012-11-30 | 2014-06-04 | Pet Mate Ltd | Battery-powered base stations for locating a RFID tag in an outdoor environment |
| US10149617B2 (en) * | 2013-03-15 | 2018-12-11 | i4c Innovations Inc. | Multiple sensors for monitoring health and wellness of an animal |
| US10154655B2 (en) * | 2014-02-24 | 2018-12-18 | Equus Global Holdings Llc | Mobile animal surveillance and distress monitoring |
| US9894884B2 (en) * | 2014-11-05 | 2018-02-20 | Allflex Usa, Inc. | Companion animal health monitoring system |
| WO2016181605A1 (ja) * | 2015-05-12 | 2016-11-17 | ソニー株式会社 | 管理装置、個体管理システムおよび個体探索システム |
| CN107427212A (zh) * | 2015-11-05 | 2017-12-01 | 松下知识产权经营株式会社 | 摄像头系统、喂食系统、拍摄方法以及拍摄装置 |
| US10306868B2 (en) * | 2015-12-15 | 2019-06-04 | St Reproductive Technologies, Llc | Animal environmental and physiological monitoring system |
| EP3335549A1 (en) * | 2016-12-19 | 2018-06-20 | Melexis Technologies SA | Animal monitoring system and method |
| PL3576522T3 (pl) * | 2017-02-03 | 2021-09-27 | Delaval Holding Ab | Urządzenie monitorujące, odpowiedni sposób wykonywany przez nie oraz program komputerowy do monitorowania zwierząt |
| KR101912618B1 (ko) * | 2017-03-29 | 2018-10-29 | 안동과학대학교 산학협력단 | 반려동물 건강 트레이닝 장치 및 그 방법 |
| EP3629714A4 (en) * | 2017-05-24 | 2021-02-24 | California Institute of Technology | WIRELESS AUTOMATED ANIMAL MONITORING SYSTEM |
| US10354342B2 (en) * | 2017-06-02 | 2019-07-16 | Performance Livestock Analytics, Inc. | Adaptive livestock growth modeling using machine learning approaches to predict growth and recommend livestock management operations and activities |
| US11080495B2 (en) * | 2018-10-25 | 2021-08-03 | Unified Information Devices, LLC | Animal motion and temperature monitoring |
| US20220061260A1 (en) * | 2018-12-17 | 2022-03-03 | Yehonatan GROSS | System and method for directing livestock animal |
| KR20200107380A (ko) * | 2019-03-07 | 2020-09-16 | 주식회사 만도 | 레이더 장치, 레이더 장치의 제어 방법 및 레이더 장치를 이용한 감지 시스템 |
| JP7261467B2 (ja) * | 2019-04-12 | 2023-04-20 | 合同会社アーク | 動物捕獲装置 |
| KR102378779B1 (ko) * | 2019-06-21 | 2022-03-25 | 울산과학기술원 | 생체 센싱을 위한 공진기 조립체 및 전자기파를 이용한 바이오 센서 |
| KR102099322B1 (ko) * | 2019-06-28 | 2020-04-10 | (주)블랙와이더 | 동물용 생체이식센서 |
| US11408977B2 (en) * | 2019-07-29 | 2022-08-09 | Infineon Technologies Ag | Position sensor and position measurements using millimeter-wave metamaterial |
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