KR20230169695A - 유해동물 퇴치 시스템 및 퇴치 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 유해동물DB; 상기 유해동물DB로 수집되는 유해동물들을 퇴치하기 위한 천적동물DB; 상기 유해동물DB로 수집되는 각 유해동물들을 분류하고, 분류되는 유해동물을 퇴치하기 위한 최적 천적동물을 특정하여 얻게 되는 최적천적동물DB; 설정영역에 구비되어 유해동물의 근접 여부를 감지하기 위한 감지부; 상기 설정여역을 따라 배치되어 최적천적동물의 특성을 발현시키기 위한 최적천적특성발현부; 상기 감지부로부터 얻게 되는 측정값을 활용하여 유해동물DB로부터 근접하는 유해동물을 특정하기 위한 유해동물특정부; 상기 유해동물특정부로부터 특정된 유해동물의 최적 천적동물을 상기 최적천적동물DB로부터 추출하기 위한 최적천적동물추출부; 상기 최적천적동물추출부에 의해 추출된 천적동물의 특성을 추출하는 최적천적동물특성추출부; 를 포함하는 유해동물 퇴치 시스템과,
유해동물의 종류를 특정하여 해당 유해동물의 특성을 학습하는 유해동물학습단계; 상기 유해동물을 퇴치하는데 유력한 천적동물의 종류를 특정하여 해당 천적동물의 특성을 학습하는 천적동물학습단계; 상기 유해동물학습단계와 천적동물학습단계로부터 학습된 유해동물 및 천적동물을 매칭하며 학습하는 유해-천적동물매칭학습단계; 설정영역내로 유해동물의 근접이 감지되면, 해당 근접하는 유해동물을 특정하는 유해동물특정단계; 상기 유해동물특정단계에 의해 특정된 유해동물을 퇴치하기 위한 천적동물을 특정하는 천적동물특정단계; 상기 천적동물특정단계로부터 특정된 천적동물의 특성을 천적동물특성DB로부터 추출하여 특정된 유해동물 퇴치를 위한 음향, 냄새 등을 추출하는 천적동물특성추출단계; 상기 천적동물특성추출단계로부터 추출된 천적동물특성을 발현시키는 발현단계; 를 포함하는 유해동물 퇴치방법을 제공하여,
유해동물들의 소리, 냄새 등 특성 등을 지속적으로 학습하여 정형화된 특성패턴을 얻은 후, 특정되는 유해동물의 천적 DB 로부터 해당 유해동물의 퇴치가 가장 유력한 천적류를 추출하여, 해당 유해동물이 근접하는 경우 이를 감지하여 유효한 천적의 소리나, 냄새 등을 발현시키도록 함으로써, 유해동물로부터 농작물 등의 보호가 가능하며, 비교적 저렴한 시스템 제공이 가능하도록 함으로써, 영세 농장이나 농업인 및 산림지역에서 작황하는 산림작황인들에 적합한 유해동물 퇴치 시스템 및 퇴치방법을 제공하게 되는 효과를 기대할 수 있는, 유해동물 퇴치 시스템 및 퇴치 방법에 관한 것이다.

Description

유해동물 퇴치 시스템 및 퇴치 방법{HARMFUL ANIMAL PREVENTION SYSTEM AND METHOD}

본 발명은 농장이나 농작물 재배지 등에 멧돼지 등의 유해 동물이 출몰하여, 작황중인 농작물 등을 훼손시키는 것을 방지함은 물론, 작황이 이루어지는 조건의 산림지역에 출몰하는 맷돼지 등의 유해동물들을 퇴치하기 위한 유해동물 퇴치 시스템 및 퇴치방법에 관한 것이다.

산업이 발전함에 따라 생태계가 파괴되고 생태계의 균형이 깨지면서 천적의 수가 급격히 줄어들어 유해동물 예컨데 멧돼지 등의 개체수가 많이 증가하였고, 이러한 맷돼지 개체수 증가로 인하여 서식지 영역에 먹이가 충분하지 않아 농가 또는 과수원 등 인가 주위로 먹이를 찾아 맷돼지 등 유해성 동물의 출몰 횟수가 급증하고 있어, 수확기에 있는 농작물 등을 먹어치워 농가에 심각한 손해가 발생되는 등의 문제점들이 지적되고 있다.

이와 같은 유해동물 이외에도 까치나 까마귀 등의 유해조류는 야생에서 먹이를 구하기가 힘들기 때문에 농사를 짓는 구역으로 침범하여 논이나 밭 그리고 과수원 등의 농작물 피해가 심각한 실정임은 주지된 바와 같다.

이러한 농작물 피해는 농촌 인구가 급격히 감소하면서 인력 수급이 어려워져 피해는 더욱더 자주 발생하고 최근 농가의 소득 증대를 위해 많은 비용을 투자하여 우량품종의 농산물을 개발하였으나 이것이 유해 동물의 표적이 되고 있다

이러한 유해동물이나 유해조류의 접근을 방지하기 위하여 철조망을 치거나, 소리, 빛, 후각을 이용하여 유해동물이나 조류를 퇴치시키기 위한 노력을 하고 있다.

예컨데, 회전형의 영상 감지수단을 통해 유해 동물을 감지하고, 유해 동물이 감지된 경우에는 경보음 출력이 이루어지는 시스템이 개발되었지만, 경보음 출력은 유해 동물에게 반복적인 학습 효과를 가져 오면서 초기에는 효과가 있었지만, 시간이 지나면서 이에 대한 반응은 적어지고 있어 큰 효과를 보지 못하고 있다.

한편, 상기의 경보음 출력은 유해 동물의 침범 상태에 관계없이 발생되는 경우도 있어 소음 공해를 일으켜 민원 문제를 야기하는 원인이 되고 있다.

즉, 종래의 유해 동물 퇴치 장치는 회전형 영상 감지수단을 통해 유해 동물이 감지되면 경보음이 출력되는 제어흐름을 보이는 것이지만, 상기 감지수단에 의한 감지 정보는 농작물 주변의 물체를 감지하는 것으로, 상기 물체는 유해 동물일 수 있지만, 다른 한편으로는 외적 요인인 강한 바람 등에 의해 농작물 등이 흔들리는 요소일 수 있고 이를 유해 동물로 판단하는 오류가 발생하게 되면서, 유해 동물의 침범이 아닌 상태를 유해 동물이 침범한 것으로 오인 감지하고 이에 연동하여 불필요한 경고음 출력이 이루어지는 문제가 있었던 것이다.

이외에도, 유해 동물 퇴치가 효과적으로 이루어지도록 상기의 문제들을 감안하여, 로봇 허수아비 또는 전기 쇼크 울타리 설치와 같은 방법을 적용하기도 하였지만, 전기쇼크 울타리는 인력 동원이 많고 인명피해가 크며 설치 및 유지 보수에 큰 비용이 발생하고 있어 실제 농가에서 사용이 어려운 문제점이 있다.

아울러 야생동물을 향해 멜로디로 제압하는 특허공개 제10-2016-0087102호(공개일자 2016년07월21일)가 있는데, 경고음만으로는 유해동물을 제압하는데 한계가 있다.

상기한 문제점 등을 감안하여 국내 특허등록 제 10-2082959 호인, 모션 감지 기능과 열화상 기능을 포함하는 감지수단을 통해 유해 동물 침입 상태를 감지하거나, 또는 농작물 보호를 위해 경작지 최외곽에 울타리 기능의 경계선을 설치하되 그 경계선에 가해지는 압력 변화량에 따라 모션 감지 기능과 열화상 기능을 포함하는 감지수단이 유해 동물 침입 상태를 추적 감지한 후 경보음 출력이 이루어지도록 하는 '유해 동물 퇴치 장치'가 개시되어 있다.

그러나 이러한 선행기술의 경우, 모션감지 및 열화상 감지 수단을 통해 감지되는 피대상물이 유해동물인지 여부에 대한 정확한 판단이 어려워, 유해동물이 아닌 경우 또는 작업자 등이 감지되어도 경보음이 출력될 수 있다.

한편, 상기한 선행기술 이외에 딥러닝 기술이 활용된 카메라 센서와 도플러센서 및 PIR센서를 이용하여 유해동물의 접근을 인지하고, 드론이 출격하여서 유해동물이나 조류를 퇴치하거나, 유해한 매체를 발사하여 포획하며, IoT 통신망을 통해 중앙관제 시스템과 사용자 앱에 유해동물의 접근과 퇴치상황, 방제장치의 배터리 및 위치 등을 보고하도록 하여 원격모니터링이 가능하도록 하고, 또한 중앙관제 시스템과 사용자 앱에서 방제장치에 대한 원격조정이 가능하도록 한 IoT 딥러닝 카메라와 드론을 활용한 IoT 지능형 유해동물과 조류 방제장치를 이용한 퇴치 방법이, 국내 특허등록 제 10-1975477 호에 의해 개시되어 있다.

또한, 유해동물을 감지하고 무인로봇을 유해동물로 이동시켜 소리 또는 물질을 방출하도록 하고 유해동물에 대한 관련정보를 관리자단말 및 유관기관서버로 전송하도록 하는 유해동물 감시 시스템 및 방법인, 국내 특허공개 제 10-2015-0012329 호가 개시되어 있다.

이러한 선행기술 이외에도, 카메라가 탑재되어 있는 무인비행장치와 무인비행장치가 안착할 수 있는 도킹 스테이션(docking station)으로 구성되어 평상시에는 도킹스테이션에 안착되어 있는 무인비행장치의 카메라에서 취득한 영상을 이용하여 도킹 스테이션 주변을 감시하고 특이 상황이 발생하면 무인비행장치가 특이상황이 발생한 장소로 이동하여, 비행하면서 무선으로 원격 관리자에게 근접 영상을 전송하고, 상황에 따라서 음성방송, 소음, 광(레이저) 등의 수단으로 무단 침입자, 유해 짐승(멧돼지, 조류)을 퇴치할 수 있는 하는 무인비행장치를 이용한 감시 시스템인, 국내 공개특허 제 10-2016-0067351 호가 개시되어 있다.

또한, 무선 센서를 이용하여 경작지에 로봇이 유해조수의 접근을 탐지하는 공중 가상 펜스를 설치하고 로봇이 유해조수의 접근을 감지하는 경우 가청 또는 초음파 주파수 대역의 음파를 발사하여 유해 조수를 퇴치할 수 있는 유해조수 퇴치 로봇 시스템이, 국내 공개특허 제 10-2017-0008489 호 등이 개시되어 있다.

이외에 유해조수의 침입을 탐지하는 단계와, 상기 유해조수의 리턴 타임 및 인듀어 타임에 기초하여 상기 유해조수에게 퇴치음을 출력하는 단계를 갖는 유해조수 퇴치 방법 및 이를 수행하는 장치들을 구성하는 국내 특허공개 제 10-2019-0106710 호가 개시되어 있으며, 야생동물이 출현할 수 있는 지역을 촬영하는 하나 이상의 CCTV 장치들을 설치하여 감시하기 위한 국내 특허공개 제 10-2020-0084948 호가 있으며, 동물 출몰시 즉시 감지한 다음 점멸 램프, 스피커 소음, 경종 소음을 이용하여 농작물 재배지에 침입하는 동물들을 즉시 퇴치가 가능한 가장 이상적인 소리패턴과 그 조합을 실현하여 유해 동물의 퇴치가 가능하도록 하는 국내 공개특허 제 10-2021-0058088 호인 '유해 동물 인공지능 퇴치기' 등이 개시되어 있다.

이와 같이 유해동물을 퇴치하는 방법은 기존에도 많이 있으나 더욱 효율적으로 유해동물을 구분하고 인지하여 방제할 수 있는 기술이 요구되고 있다.

예컨데 전술한 다양한 방법이나 장치 또는 시스템 등으로 이루어지는 유해동물 퇴치 기술의 경우 대부분 유해동물이 작황지 등에 다가오는 경우 이를 감지하기 위한 수단과, 감지된 유해동물을 퇴치하기 위한 수단으로 구분할 수 있는데 여기서 유해동물의 감지 수단으로는 유해동물의 움직임을 감지하는 센서 수단이나 또는 이동 가능한 로봇이나 드론 등을 활용한 감시망 확보 수단 등을 들 수 있다.

아울러 감지된 유해동물을 퇴치하기 위한 수단의 경우, 천적 소리(음향)이나 냄새 등을 발현 또는 발산하는 방법이 가장 유력하며 많이 활용되는 수단으로 볼 수 있다.

이와 같은 여타의 선행기술들은 전술한 방법이나 방안, 장치, 시스템 등을 구상하여 구현하게 되는데 동작센서 등을 활용하여 유해동물 여부를 감지, 감시하는 구성의 경우 근접 생물체가 유해동물인지 여부를 확인할 수 없으며 자외선 또는 적외선 등을 활용하여 근접 생물체가 유해동물인지 여부에 대한 정확한 식별이 곤란한 단점이 있어, 근접 생물체가 작업자가이거나 또는 유해하지 않은 가축 동물들일 경우 잘못 오인한 센서값에 의한 퇴치기의 오작동이 발생될 수 있다.

예컨데 음향을 발현시키는 경우에는 단순하게 놀라는 정도에 그칠 수 있지만, 유해동물에 살포되는 유해성 살충제 등을 근접 생물체에게 살포하는 경우 오인된 정보값에 의해 작업자나 가축 등에 살포되는 경우 또 다른 피해를 불러올 수 있게 되는 문제가 있다.

아울러, 소음을 들려주거나 근접 유해동물의 천적 소리를 녹음하여 들려주는 경우 해당 근접 유해동물의 종류 식별이 어려워, 대부분의 유해동물 천적을 구성하는 최상위 그룹인 사자, 호랑이 등의 소리를 발현하거나 또는 사람의 소리를 들려주는 경우가 있으나, 동일한 음향이 지속적으로 반복되는 경우 맷돼지와 같이 지능이 높은 유해동물의 경우 반복 학습 효과에 따라 효과가 반감되는 문제가 있다.

또한 소음 이외에 천적의 배설물 등을 보호하고자 하는 영역 경계를 따라 배치하는 경우도 있으나, 시간이 지남에 따라 그 효과가 반감되는 문제가 있다.

이렇듯, IoT 등을 활용하거나 무선 네트워크를 활용하거나 또는 드론 등을 활용하며 광범위한 영역을 유해동물로부터 발생되는 피해를 줄이기 위한 다양한 노력들과 기술들이 개발되고, 실시되고 있으나 설비 구축에 따른 비용이 과다하게 소요됨은 물론, 유지 및 보수 비용 또한 과다하여 일반 농작물을 재배하거나 산림 영역에서 작황하는 영세 농작인들에게는 적합하지 않는 문제점이 있다.

국내 특허공개 제10-2016-0087102호(2016년07월21일 공개) 국내 특허등록 제 10-2082959 호 (2020년02월28일 공고) 국내 특허등록 제 10-1975477 호 (2019년05월09일 공고) 국내 특허공개 제 10-2015-0012329 호 (2015년02월04일 공개) 국내 공개특허 제 10-2016-0067351 호 (2016년06월14일 공개) 국내 공개특허 제 10-2017-0008489 호 (2017년01월24일 공개) 국내 특허공개 제 10-2020-0084948 호 (2020년07월14일 공개) 국내 공개특허 제 10-2021-0058088 호 (2021년05월24일 공개)

본 발명은 상기한 문제점을 해소하기 위해 안출한 것으로, 유해동물들의 소리, 냄새 등 특성 등을 지속적으로 학습하여 정형화된 특성패턴을 얻은 후, 특정되는 유해동물의 천적 DB 로부터 해당 유해동물의 퇴치가 가장 유력한 천적류를 추출하여, 해당 유해동물이 근접하는 경우 이를 감지하여 유효한 천적의 소리나, 냄새 등을 발현시키도록 함으로써, 유해동물로부터 농작물 등의 보호가 가능한 유해동물 퇴치 시스템 및 퇴치방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

또한 본 발명은 비교적 저렴한 시스템 제공이 가능하도록 함으로써, 영세 농장이나 농업인 및 산림지역에서 작황하는 산림작황인들에 적합한 유해동물 퇴치 시스템 및 퇴치방법을 제공하는데 다른 목적이 있다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명은,

유해동물의 종류를 특정하여 해당 유해동물의 특성을 학습하는 유해동물학습단계;

상기 유해동물을 퇴치하는데 유력한 천적동물의 종류를 특정하여 해당 천적동물의 특성을 학습하는 천적동물학습단계;

상기 유해동물학습단계와 천적동물학습단계로부터 학습된 유해동물 및 천적동물을 매칭하며 학습하는 유해-천적동물매칭학습단계;

설정영역내로 유해동물의 근접이 감지되면, 해당 근접하는 유해동물을 특정하는 유해동물특정단계;

상기 유해동물특정단계에 의해 특정된 유해동물을 퇴치하기 위한 천적동물을 특정하는 천적동물특정단계;

상기 천적동물특정단계로부터 특정된 천적동물의 특성을 천적동물특성DB로부터 추출하여 특정된 유해동물 퇴치를 위한 음향, 냄새 등을 추출하는 천적동물특성추출단계;

상기 천적동물특성추출단계로부터 추출된 천적동물특성을 발현시키는 발현단계;

를 포함한다.

또한 본 발명은,

유해동물DB;

상기 유해동물DB로 수집되는 유해동물들을 퇴치하기 위한 천적동물DB;

상기 유해동물DB로 수집되는 각 유해동물들을 분류하고, 분류되는 유해동물을 퇴치하기 위한 최적 천적동물을 특정하여 얻게 되는 최적천적동물DB;

상기 유해동물DB와 천적동물DB 및 최적천적동물DB 등의 데이터를 수집하는 DB수집부;

설정영역에 구비되어 유해동물의 근접 여부를 감지하기 위한 감지부;

상기 설정여역을 따라 배치되어 최적천적동물의 특성을 발현시키기 위한 최적천적특성발현부;

상기 감지부로부터 얻게 되는 측정값을 활용하여 유해동물DB로부터 근접하는 유해동물을 특정하기 위한 유해동물특정부;

상기 유해동물특정부로부터 특정된 유해동물의 최적 천적동물을 상기 최적천적동물DB로부터 추출하기 위한 최적천적동물추출부;

상기 최적천적동물추출부에 의해 추출된 천적동물의 특성을 추출하는 최적천적동물특성추출부;

를 포함한다.

본 발명에 의하면, 유해동물들의 소리, 냄새 등 특성 등을 지속적으로 학습하여 정형화된 특성패턴을 얻은 후, 특정되는 유해동물의 천적 DB 로부터 해당 유해동물의 퇴치가 가장 유력한 천적류를 추출하여, 해당 유해동물이 근접하는 경우 이를 감지하여 유효한 천적의 소리나, 냄새 등을 발현시키도록 함으로써, 유해동물로부터 농작물 등의 보호가 가능하며, 비교적 저렴한 시스템 제공이 가능하도록 함으로써, 영세 농장이나 농업인 및 산림지역에서 작황하는 산림작황인들에 적합한 유해동물 퇴치 시스템 및 퇴치방법을 제공하게 되는 효과를 기대할 수 있다.

도 1은 본 발명의 개괄적 구성을 나타낸 시스템 블럭도
도 2는 본 발명에 의한 유해동물 퇴치 방법을 개괄적으로 나타낸 흐름도

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하며, 명세서 및 청구범위에 사용되는 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정 해석되지 않음은 물론, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 점에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다. 따라서, 본 발명의 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아닌바, 본 발명의 출원 시점에 있어서 이를 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 가능하거나 존재할 수 있음을 이해하여야 할 것이다.

또한, 본 발명의 명세서에서 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하 본 발명의 바람직한 일실시 형태를 첨부하는 도면을 참조하여 설명한다.

본 발명에서 제시하는 유해동물 퇴치 시스템은, 도 1 에서 보는 바와 같이 유해동물DB(100), 천적동물DB(200), 최적천적동물DB(300), 감지부(500), 최적천적특성발현부(900), 유해동물특정부(600), 최적천적동물추출부(700), 최적천적동물특성추출부(800), 상기 유해동물DB(100)와 천적동물DB(200) 및 최적천적동물DB(300) 등의 데이터를 수집하는 DB수집부(400), 로 이루어진다.

상기 유해동물DB(100)는 현존하는 동물 중 농작물이나 인간에게 유해한 동물들의 DB를 의미하는 것으로 예를 들면 맷돼지나 유해조류 등을 모두 포함하며, 상기 유해동물DB(100)는 여러 루트를 통하여 정보를 추출하여 저장되는 DB를 의미한다.

이러한 유해동물DB(100)는 인터넷 서버나 또는 로컬 서버 등을 포괄하는 서버(1000)에 저장된다.

상기 천적동물DB(200)는, 상기 유해동물DB(100)로 수집되는 유해동물들을 퇴치하기 위한 천적동물들을 수집하여 데이터베이스화한 DB를 의미하며 이러한 천적동물DB(200) 또한 서버(1000)에 저장된다.

한편, 상기 최적천적동물DB(300)는 상기 유해동물DB(100)로 수집되는 각 유해동물들을 분류하고, 분류되는 유해동물을 퇴치하기 위한 최적 천적동물을 특정하여 얻게 되는 DB를 의미하며, 이러한 최적천적동물DB(300)도 서버(1000)에 저장된다.

상기 감지부(500)는 설정영역에 구비되어 유해동물의 근접 여부를 감지하기 위한 구성을 의미한다.

예컨데 상기 설정영역은 유해동물의 근접을 차단하기 위한 영역으로 이해되어야 하며, 이러한 설정영역을 따라 다수의 감지부(500)가 설치될 수 있다.

상기 감지부(500)는 통상적으로 사용될 수 있는 동적감지센서와 침범하려는 유해동물의 촬상이미지를 얻기 위한 카메라 등으로 구성할 수 있으며, 그 감지부(500)로부터 감지되는 움직임을 센싱하고, 촬상이미지를 획득하여 서버(1000)측으로 송출하게 된다.

상기 서버(1000)는 상기 감지부(500)로부터 감지된 동작 상태 및 촬상정보를 수신받은 신호를 분석하여 상기한 유해동물DB(100)에서 일치하는 특성을 갖는 유해동물을 특정지을 수 있도록 판단부(1100)를 구성하는 것이 바람직하다.

상기 유해동물특정부(600)는 상기 감지부(500)로부터 얻게 되는 측정값을 활용하여 유해동물DB(100)로부터 근접하는 유해동물을 특정하기 위한 구성이다.

예컨데, 유해동물들의 침범을 억제하거나 차단하기 위해 설정되는 영역의 경우 농작물이나 작황물 등 유해동물들의 진입을 차단하고 보호하기 위한 설정영역이 셋업된 후, 해당 설정영역을 침범하는 동물의 유해성 여부를 판단할 필요가 있다.

따라서 상기한 유해동물DB(100)에 저장되어 있는 데이터베이스와, 상기 감지부(500)로부터 감지된 동작상태 및 얻게 되는 촬상이미지 등을 비교판단하여, 유해동물인지 여부를 상기 판단부(1100)에서 판단 가능하도록 구성한다.

판단부(1100)에서의 판단 알고리즘의 경우 유해동물DB(100)로부터 얻게 되는 데이터를 활용하여 딥러닝 기법에 의한 학습을 통하여 감지부(500)에서 감지되는 신호와 유해동물DB(100)에 저장된 DB를 비교 분석할 수 있다.

예컨데, 상기한 유해동물DB(100)로 수집되는 정보는 서버(1000)측에 미리 데이터베이스화하여 저장 가능하다. 이와 같은 데이터는 유해동물의 이미지와, 발자욱 소리, 울음소리 등 유해동물을 특정지을 수 있는 모든 정보를 포함한다.

감지부(500)로부터 얻게 되는 이미지의 판독 등은 이미지 처리 기술등을 접목하여 실시 가능할 수 있는바, 예컨데 IBM사의 왓슨 스튜디오(Watson Studio)와 같은 이미지 처리 프로세스 등을 활용하여 DB를 구축, 확보할 수 있으며, 유해동물의 음향 즉 울음소리나 발자욱 소리 등은 공지되어 있는 음향 처리 프로그램 및 프로세스 등을 통하여 확보, DB로 구축할 수 있다.

따라서, 전술한 바와 같이 유해동물의 특성 등은 유해동물DB(100)에 수집되며 서버(1000)측에 로딩되는 자체 학습 프로그램을 통하여 감지부(500)에서 감지되어 획득되는 유해동물들의 특성이 상기 유해동물DB(100)에서 발견되지 않을 경우 이를 학습하여 유효한 유해동물로의 분류체계로의 편입 여부를 상기 서버(1000)의 판단부(1100)에서 결정하도록 한다.

이와 같이, 유해동물DB(100)에 저장되지 않은 새로운 동물 즉 설정영역으로 침범한 동물의 특성인 울음소리나 행동 모션, 동물의 이미지 등을 새롭게 특정하여 유해동물 여부를 판단하여 유해동물 편입 여부를 상기 판단부(1100)에서 결정하는 것이 바람직하다.

따라서 설정영역을 침범하는 모든 동물들에 대하여 후술하는 최적천적특성발현부(900)를 통하여 유해동물을 퇴치하기 위한 다양한 조치 등 필요 이상의 조치를 억제할 수 있게 된다.

상기 최적천적동물추출부(700)는 상기 유해동물특정부(600)로부터 특정된 유해동물을 퇴치하기 위한 최적의 천적동물을 상기 최적천적동물DB(300)로부터 추출하기 위한 구성을 의미한다.

즉, 감지부(500)에 의해 설정영역으로 접근하여 감지된 동물의 유해동물 유무가 판단되면, 유해동물DB(100)로부터 해당 감지된 유해동물이 특정되고 최적천적동물DB(300)로부터 그 특정된 유해동물을 퇴치할 수 있는 천적동물을 특정하게 된다.

예컨데 맷돼지의 경우 그 천적으로 알려져 있는 동물군은 사자, 호랑이, 늑대 등으로 알려져 있다.

만약, 설정영역으로 침범한 동물이 맷돼지로 특정되었을 경우 최적천적동물DB(300)에서 맷돼지의 천적동물로 사자, 호랑이, 늑대 등의 동물을 최적천적동물DB(300)로부터 최적천적동물로 추출, 특정하게 된다.

상기 최적천적동물특성추출부(800)는, 상기 최적천적동물추출부에 의해 추출된 천적동물의 특성을 추출하는 구성을 의미한다.

즉 앞서 예로 든 맷돼지의 천적동물을 사자, 호랑이, 늑대 등으로 특정하게 되면, 이러한 정보를 바탕으로 상기 최적천적동물특성추출부(800)를 통하여 사자, 호랑이, 늑대 등의 울음소리 등 음향 정보와, 사자, 호랑이, 늑대 등의 냄새 정보 등을 추출하도록 한다.

여기서, 전술한 바와 같이 최적천적동물특성추출부(800)로부터 음향정보와 후각정보 등을 추출할 수 있게 되는데, 상기 음향정보의 경우 설정영역을 따라 설치되는 후술하게 되는 최적천적특성발현부(900)측으로 음향정보를 송출하여 천적동물의 울음소리 등이 발현될 수 있게 된다.

또한 후각정보의 경우 사자나 호랑이, 늑대 등의 배설물 확보가 실질적으로 어려운 조건에 있을 경우 먹이사슬에서 가장 최상의 천적으로 인식되고 있는 '인간'의 배설물을 활용하여 발현 가능할 수 있다.

아울러 음향정보의 경우에도 '인간'의 목소리, 고함소리 등을 활용할 수 있음은 물론이다.

특히 '인간'의 목소리나 고함소리 뿐만 아니라 여타의 도구들에 의해 발현될 수 있는 소리, 예컨데 꽹과리, 총탄소리, 포소리 등의 음향정보들로 추가 구성될 수 있다.

한편, 상기 최적천적특성발현부(900)는 상기 설정여역을 따라 배치되어 최적천적동물의 특성을 발현시키기 위한 구성을 의미한다.

이러한 최적천적특성발현부(900)는 전술한 바와 같이 천적의 음향효과 파일등을 상기한 최적천적동물추출부(700)로부터 추출하여 상기 최적천적특성발현부(900)측으로 송출한 후, 외부로 발현되는 구성으로 이해되어야 한다.

이러한 특성들의 구현을 위해, 최적천적특성발현부(900)와 상기 최적천적동물추출부(700) 등은 무선 네트워크로 연결되어 서버(1000)를 통하여 제어 가능하게 된다.

여기서 상기 최적천적특성발현부(900)의 경우 전술한 바와 같이 천적동물의 음향정보와 후각정보를 포함하게 되며, 이러한 음향정보와 후각정보는 상기한 감지부(500)를 통하여 설정영역으로 침범한 유해동물 여부가 판단된 후 그 유해동물의 최적 천적동물의 종류가 상기 최적천적동물추출부(700)로부터 추출되어 특정된 후, 해당 최적천적동물의 음향정보를 갖는 파일과, 후각정보를 갖는 파일이 상기 최적천적특성발현부(900)측으로 송출되고, 상기 최적천적특성발현부(900)를 통해 음향정보의 음향 즉 천적의 울음소리 등이 송출되도록 할 수 있다.

또한 유해동물을 퇴치하기 위하여 상기한 음향정보를 갖는 파일에서 추출된 최적의 천적동물특성이 발현된 후에도 대상 유해동물이 퇴치되지 않을 경우 상기 최적천적특성발현부(900)에서는 저장되어 있는 음향정보 파일로부터 랜덤으로 음향을 추출하여 발현시킬 수 있다.

한편, 후각정보의 경우 최적천적특성발현부(900)측으로 송출되더라도 상기 최적천적특성발현부(900)측에서 최적천적동물의 냄새 등을 발현하기에 적합하지 않을 수 있다.

예컨데 맷돼지의 최적천적동물인 호랑이나, 늑대, 사자 등의 체취나 배설물 냄새가 발현되도록 하기 위해서는 최적천적특성발현부(900)에 별도로 최적천적동물의 체취, 배설물등을 구비하여야 하지만 이를 구비하는 것이 현실적으로 어려울 수 있다.

따라서, 본 발명에서는 최적천적특성발현부(900)에서 발현되는 음향은 최적천적동물의 음향파일을 송신받아, 음향기기에서 송출 발현되어 유해동물들의 퇴치에 적용가능하도록 하고, 후각정보의 경우 최적천적특성발현부(900)에 인간의 배설물을 구비하여 이를 발현시키도록 구성하는 것이 바람직하다.

이를 위해 본 발명의 최적천적특성발현부(900)에서는 인간 배설물이 담겨져 있는 배뇨수용통으로부터 연결되는 관로를 개폐하기 위한 밸브가 원격 제어되며, 최적천적특성발현부(900)측으로 신호가 송신되면 상기 밸브를 개방하여 인근 설정영역으로 침범하려는 유해동물의 후각을 자극하는 것이 바람직하다.

이와 같은 본 발명의 시스템을 이용하여 유해동물 퇴치를 위한 프로세스를 개괄적으로 설명한다.

먼저, 본 발명의 시스템에 의해 시계열적으로 설정영역을 침범하려는 유해동물을 퇴치하기 위한 방법을 단계별로 설명하면, 유해동물학습단계(S100), 천적동물학습단계(S200), 유해-천적동물매칭학습단계(S300), 유해동물특정단계(S400), 천적동물특정단계(S500), 천적동물특성추출단계(S600), 발현단계(S700)로 이루어질 수 있다.

상기 유해동물학습단계(S100)는 유해동물의 종류를 특정하여 해당 유해동물의 특성을 학습하는 단계를 의미한다.

이 단계에서의 유해동물학습은 서버(1000)의 유해동물DB(100)측으로 지속적으로 업로딩되며 유해동물의 인식이 가능하도록 인공지능을 활용하여 딥러닝 또는 머신러닝 등의 알고리즘을 활용한 학습을 통하여 DB를 생성하는 것을 의미한다. 유해동물을 특정하기 위한 다양한 이미지의 학습과 음향 즉 울음소리등 다양한 울음소리 등을 학습하여 하나의 유해동물로 특정 가능한 정확도를 얻을 수 있도록 유해동물DB(100)를 확보하는 과정을 의미한다.

예컨데, 맷돼지의 경우 맷돼지의 다양한 사진을 IBM사의 왓슨 스튜디오 등과 같은 이미지 처리 플랫폼 등을 활용하여 맷돼지 사진을 학습함에 따라 설정영역으로 침범하는 유해동물의 촬상 이미지를 판독하여 맷돼지로 특정 가능하도록 할 수 있다. 즉, 상기 설정영역내로 근접되는 유해동물을 촬영하여 얻게 되는 촬상이미지는 상기 유해동물학습단계(S100)에 의해 얻게 되는 유해동물DB(100)와 비교하여, 상기 유해동물특정단계(S400)에 의해 유해동물의 종류를 특정하게 된다.

상기 천적동물학습단계(S200)는, 상기 유해동물을 퇴치하는데 유력한 천적동물의 종류를 특정하여 해당 천적동물의 특성을 학습하는 단계를 의미한다.

이와 같은 천적동물학습단계(S200)에서도 인공지능 알고리즘을 활용하여 상기 유해동물학습단계(S100)에서 생성되는 유해동물DB(100)의 각 유해동물들에 가장 최적의 천적동물을 다양한 루트를 통하여 정보를 취득하여 데이터베이스화함으로써 천적동물DB(200)를 생성하게 된다.

상기 유해-천적동물매칭학습단계(S300)는 상기 유해동물학습단계와 천적동물학습단계로부터 학습된 유해동물 및 천적동물을 매칭하며 학습하는 단계를 의미한다.

이 단계에서는 설정영역으로 침범하는 유해동물이 특정된 후, 해당 유해동물의 최적 천적동물이 상기한 천적동물DB(200)로부터 추출가능하도록 유해동물과 천적동물을 매칭 가능하도록 학습하게 된다.

상기 유해동물특정단계(S400)는, 설정영역내로 유해동물의 근접이 감지되면, 해당 근접하는 유해동물을 특정하는 단계를 의미하고, 상기 천적동물특정단계(S500)는 상기 유해동물특정단계(S400)에 의해 특정된 유해동물을 퇴치하기 위한 천적동물을 특정하는 단계를 의미한다.

상기 서버(1000)측으로 상기 감지부(500)에서 감지되는 동작 상태와 촬상으로 얻게 되는 이미지를 판독하여 상기 유해동물DB(100)에서 일치하는 특성을 갖는 유해동물을 특정지은 후, 해당 유해동물의 최적 천적동물을 판단부(1100)에 의해 특정지을 수 있도록 하는 판단단계(S410)구성하는 것이 바람직하다.

한편, 상기 천적동물특성추출단계(S600)는 상기 천적동물특정단계(S500)로부터 특정된 천적동물의 특성을 최적천적동물DB(300)로부터 추출하여 특정된 유해동물 퇴치를 위한 음향, 냄새 등을 추출하는 단계를 의미한다.

이와 같은 천적동물특성추출단계(S600)에 의해 특정된 유해동물을 퇴치하기 위한 최적천적동물의 음향정보, 후각정보 등을 추출하여 상기한 최적천적특성발현부(900)측으로 송출가능하게 되며, 상기 천적동물특성추출단계(S600)로부터 추출된 천적동물특성을 발현시키는 발현단계(S700)를 거쳐, 설정영역에 침범하거나 또는 침범하려는 유해동물을 유효하게 퇴치할 수 있다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않음은 물론이며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 기술적 지식을 가진 자에 의해 상기 기재된 내용으로부터 다양한 수정 및 변형이 가능할 수 있음은 물론이다.

따라서 본 발명에서의 기술적 사상은 아래에 기재되는 청구범위에 의해 파악되어야 하되 이의 균등 또는 등가적 변형 모두 본 발명의 기술적 사상의 범주에 속함은 자명하다 할 것이다.

100; 유해동물DB 200; 천적동물DB
300; 최적천적동물DB 400; DB수집부
500; 감지부 600; 유해동물특정부
700; 최적천적동물추출부 800; 최적천적동물특성추출부
900; 최적천적특성발현부 1000; 서버
1100; 판단부
S100; 유해동물학습단계 S200; 천적동물학습단계
S300; 유해-천적동물매칭학습단계 S400; 유해동물특정단계
S410; 판단단계 S500; 천적동물특정단계
S600; 천적동물특성추출단계 S700; 발현단계

Claims (9)

1. 유해동물DB;
   상기 유해동물DB로 수집되는 유해동물들을 퇴치하기 위한 천적동물DB;
   상기 유해동물DB로 수집되는 각 유해동물들을 분류하고, 분류되는 유해동물을 퇴치하기 위한 최적 천적동물을 특정하여 얻게 되는 최적천적동물DB;
   상기 유해동물DB와 천적동물DB 및 최적천적동물DB 등의 데이터를 수집하는 DB수집부;
   설정영역에 구비되어 유해동물의 근접 여부를 감지하기 위한 감지부;
   상기 감지부로부터 얻게 되는 측정값을 활용하여 유해동물DB로부터 근접하는 유해동물을 특정하기 위한 유해동물특정부;
   상기 유해동물특정부로부터 특정된 유해동물의 최적 천적동물을 상기 최적천적동물DB로부터 추출하기 위한 최적천적동물추출부;
   상기 최적천적동물추출부에 의해 추출된 천적동물의 특성을 추출하는 최적천적동물특성추출부;
   상기 설정여역을 따라 배치되어 최적천적동물의 특성을 발현시키기 위한 최적천적특성발현부;
   를 포함하는 유해동물 퇴치 시스템.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 유해동물DB, 천적동물DB, 최적천적동물DB로 이루어지는 데이터는 서버에 저장되며,
   상기 감지부로부터 감지된 동작 상태를 수신받은 신호를 분석하여 상기한 유해동물DB에서 일치하는 특성을 갖는 유해동물을 특정짓는 판단부를 포함하는 유해동물 퇴치 시스템.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 유해동물DB로 수집되는 정보는 유해동물의 이미지, 발자욱 소리, 울음소리 등 유해동물을 특정지을 수 있는 정보를 포함하는 유해동물 퇴치 시스템.
   
4. 제 2 항에 있어서,
   상기 감지부에서 감지되어 획득되는 유해동물들의 특성이 상기 유해동물DB에서 발견되지 않을 경우 이를 학습하여 유효한 유해동물로의 분류체계로의 편입 여부를 상기 서버의 판단부에서 결정하는 것을 포함하는 유해동물 퇴치 시스템.
   
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 최적천적특성발현부는 상기 최적천적동물추출부로부터 추출되는 천적의 음향효과 파일을 수신받아 외부로 발현되는 것을 포함하는 유해동물 퇴치 시스템.
   
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 최적천적동물특성추출부에서 추출되는 천적동물 정보는 상기 감지부에 의해 감지된 유해동물유형이 상기 유해동물특정부에 의해 특정된 유해동물의 천적동물 음향정보와 후각정보 등을 추출하는 것을 포함하는 유해동물 퇴치 시스템.
   
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 최적천적동물특성추출부에서 추출되는 천적동물 정보는 인간으로부터 발생될 수 있는 음향정보와 후각정보를 포함하는 유해동물 퇴치 시스템.
   
8. 유해동물의 종류를 특정하여 해당 유해동물의 특성을 학습하는 유해동물학습단계;
   상기 유해동물을 퇴치하는데 유력한 천적동물의 종류를 특정하여 해당 천적동물의 특성을 학습하는 천적동물학습단계;
   상기 유해동물학습단계와 천적동물학습단계로부터 학습된 유해동물 및 천적동물을 매칭하며 학습하는 유해-천적동물매칭학습단계;
   설정영역내로 유해동물의 근접이 감지되면, 해당 근접하는 유해동물을 특정하는 유해동물특정단계;
   상기 유해동물특정단계에 의해 특정된 유해동물을 퇴치하기 위한 천적동물을 특정하는 천적동물특정단계;
   상기 천적동물특정단계로부터 특정된 천적동물의 특성을 천적동물특성DB로부터 추출하여 특정된 유해동물 퇴치를 위한 음향, 냄새 등을 추출하는 천적동물특성추출단계;
   상기 천적동물특성추출단계로부터 추출된 천적동물특성을 발현시키는 발현단계;
   를 포함하는 유해동물 퇴치 방법.
   
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 설정영역내로 근접되는 유해동물을 촬영하여 얻게 되는 촬상이미지는 상기 유해동물학습단계에 의해 얻게 되는 유해동물DB와 비교하여, 상기 유해동물특정단계에 의해 유해동물 종류를 특정하고, 상기 유해동물의 천적동물을 특정하는 판단단계를 포함하는 유해동물 퇴치 방법.
   
   

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