KR20240015931A - 인공지능 기반 반려동물 행동분석 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
일실시예에 따른 장치는 복수의 스마트 장치 중 적어도 하나가, 센서부를 통해 반려동물의 영상 정보, 움직임 정보, 소리 정보, 체온 정보, 심박수 정보, 냄새 정보, 체중 정보, 자세 정보 및 식사량 정보 중 적어도 하나를 감지하고, 서버가 복수의 스마트 장치 중 적어도 하나로부터 감지된 정보를 수신하고, 서버가 감지된 정보에 기초하여 반려동물의 비정상상태 여부를 분석하고, 서버가 비정상상태에 대응되는 해결 가이드 및 훈련 프로그램 중 적어도 하나를 사용자 단말에 전송하고, 사용자 단말이 해결 가이드 및 훈련 프로그램 중 적어도 하나에 대한 직접 수행여부를 선택하고, 직접 수행하지 않는 것으로 선택된 경우, 서버가 복수의 스마트 장치 중 적어도 하나를 이용하여, 반려동물에 대한 해결 가이드 및 훈련 프로그램 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.
Description
아래 실시예들은 인공지능 기반 반려동물의 행동분석 방법을 제공하는 기술에 관한 것이다.
최근 소득 수준의 향상 및 인구 고령화에 따른 독신 가구수의 증가 등의 이유로 애완동물을 기르는 인구가 기하급수적으로 늘어나고 있는 가운데 애완동물을 키우는 연령대도 다양한 것으로 나타나고 있다.
하지만, 사람에게 즐거움과 행복을 가져다주는 반려동물이 오히려 외로움을 많이 느끼고 있다고 한다. 즉, 주인이 직장이나 외출 등으로 인해 반려동물과 함께 있기 어려운 상황에서 반려동물은 하루종일 주인이 돌아오기만을 기다리며 외로움을 느끼게 되고, 이로 인한 불안과 스트레스로부터 이상 행동을 보이기도 한다.
따라서, 인공지능을 기반으로 반려동물의 행동을 분석하는 기술에 대한 연구가 요구된다.
실시예들은 인공지능 기반 반려동물의 행동분석 방법을 제공하고자 한다.
실시예들은 반려동물이 생활하는 실내 공간에 설치된 다양한 스마트 장치들을 통해 반려동물에 대한 데이터를 수집하고, AI 시스템을 통해 수집한 데이터를 분석하며, 실내 공간에 설치된 다양한 스마트 장치들을 통해 분석된 결과에 대응되는 조치 또는 훈련을 수행하고자 한다.
실시예들은 AI 시스템이 관찰 데이터와 훈련 결과를 지속적으로 피드백 하여 학습함으로써, 반려동물의 개체 특성에 따라 맞춤형 관리 서비스를 제공하고자 한다.
일실시예에 따르면, 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서, 복수의 스마트 장치 중 적어도 하나가, 센서부를 통해 반려동물의 영상 정보, 움직임 정보, 소리 정보, 체온 정보, 심박수 정보, 냄새 정보, 체중 정보, 자세 정보 및 식사량 정보 중 적어도 하나를 감지하는 단계; 서버가 상기 복수의 스마트 장치 중 적어도 하나로부터 감지된 정보를 수신하는 단계; 상기 서버가 감지된 정보에 기초하여 상기 반려동물의 비정상상태 여부를 분석하는 단계; 상기 서버가 상기 비정상상태에 대응되는 해결 가이드 및 훈련 프로그램 중 적어도 하나를 사용자 단말에 전송하는 단계; 상기 사용자 단말이 해결 가이드 및 훈련 프로그램 중 적어도 하나에 대한 직접 수행여부를 선택하는 단계; 및 직접 수행하지 않는 것으로 선택된 경우, 상기 서버가 상기 복수의 스마트 장치 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 반려동물에 대한 상기 해결 가이드 및 훈련 프로그램 중 적어도 하나를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 감지하는 단계는, 상기 스마트 배변 패드가 센서부를 통해 체중 정보, 자세 정보, 냄새 정보 중 적어도 하나를 감지하는 단계; 상기 웨어러블 장치가 센서부를 통해 상기 반려동물의 움직임 정보, 소리 정보, 체온 정보, 심박수 정보, 위치 정보 및 자세 정보 중 적어도 하나를 감지하는 단계; 상기 스마트 베드가 센서부를 통해 상기 반려동물의 영상 정보, 체온 정보, 냄새 정보, 체중 정보 및 자세 정보 중 적어도 하나를 감지하는 단계; 및 상기 스마트 허브가 센서부를 통해 상기 반려동물의 영상 정보, 소리 정보, 체중 정보 및 식사량 정보 중 적어도 하나를 감지하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 반려동물의 비정상상태 여부를 분석하는 단계는, 상기 서버가 기 학습된 알고리즘을 통해 수신된 정보에 기초하여 적어도 하나의 상태 값을 도출하는 단계; 상기 서버가 상기 적어도 하나의 상태 값이 기 설정된 기준 범위 밖인지 판단하는 단계; 기준 범위 밖인 경우, 상기 서버가 상기 복수의 스마트 장치 중 적어도 하나로부터 감지된 정보를 재수신하고, 재수신된 정보를 상기 서버와 통신하는 AI 서버에 전송하는 단계; 상기 AI 서버가 딥 러닝 알고리즘을 통해 재수신된 정보를 분석하여 적어도 하나의 상태 값을 도출하여 상기 서버로 전송하는 단계; 상기 서버가 수신된 상기 적어도 하나의 상태 값이 기 설정된 기준 범위 밖인지 판단하는 단계; 및 기준 범위 밖인 경우, 상기 서버가 상기 반려동물의 상태를 비정상 상태로 판정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 장치는 하드웨어와 결합되어 상술한 방법들 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 제어될 수 있다.
실시예들은 인공지능 기반 반려동물의 행동분석 방법을 제공할 수 있다.
실시예들은 반려동물이 생활하는 실내 공간에 설치된 다양한 스마트 장치들을 통해 반려동물에 대한 데이터를 수집하고, AI 시스템을 통해 수집한 데이터를 분석하며, 실내 공간에 설치된 다양한 스마트 장치들을 통해 분석된 결과에 대응되는 조치 또는 훈련을 수행할 수 있다.
실시예들은 AI 시스템이 관찰 데이터와 훈련 결과를 지속적으로 피드백 하여 학습함으로써, 반려동물의 개체 특성에 따라 맞춤형 관리 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 인공지능 기반의 반려동물 행동분석 방법을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 사용자 단말에 제공되는 진단 결과 및 훈련 진행 상황을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.
도 2는 일실시예에 따른 인공지능 기반의 반려동물 행동분석 방법을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 사용자 단말에 제공되는 진단 결과 및 훈련 진행 상황을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
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 문맥 상 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.
실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 반려동물 분석 시스템은 서로 통신하는 복수의 스마트 장치(1), 클라우드 서버(2), 전문가 단말(3) 및 사용자 단말(4)을 포함할 수 있다.
이때, 복수의 스마트 장치(1)는 반려동물에 대한 정보들을 수집할 수 있다.
복수의 스마트 장치(1)는 스마트 허브(10), 웨어러블 장치(20), 스마트 베드(30), 스마트 배변 패드(40) 및 스마트 펫(50)을 포함할 수 있다.
스마트 허브(10)는 웨어러블 장치(20), 스마트 베드(30), 스마트 배변 패드(40) 및 스마트 펫(50)으로부터 정보를 수신하며, 수신된 정보를 클라우드 서버(2)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에서, 스마트 허브(10)와 다른 복수의 스마트 장치(1) 사이의 통신은 근거리 통신에 의해서, 스마트 허브(10)와 클라우드 서버(2)와의 통신은 무선 인터넷에 의해 수행될 수 있다.
클라우드 서버(2)는 서비스 서버(60), 데이터베이스(70) 및 AI 엔진(80)을 포함한다. 서비스 서버(60) 및 AI 엔진(80)는 복수의 스마트 장치(1)로부터 수신한 정보를 분석한다. 분석된 결과는 데이터베이스부(70)에 저장되거나 전문가 단말(3) 및 사용자 단말(4)로 전송될 수 있다.
복수의 스마트 장치(1)는 반려동물에 대한 정보를 수집하며, 사용자 단말(4) 또는 서비스 서버(60)의 지시에 따라 동작할 수 있다.
스마트 허브(10)는 나머지 스마트 장치(1)들로부터 수집된 정보를 수신받아 클라우드 서버(2)로 전송하거나, 클라우드 서버(2) 또는 사용자 단말(4)로부터 지시를 수신받아 나머지 스마트 장치(1)들을 제어할 수 있다.
구체적으로, 스마트 허브(10)는 출력부(11), 센서부(12), 급식부(13), 간식 토출부(14), 제어부(15), 통신부(16), 메모리(미도시)를 포함할 수 있다.
제어부(15)가 디스플레이(111)를 통해 사용자 단말(3)에서 수신한 영상이 디스플레이되도록 제어할 수 있다. 또한, 제어부(15)가 디스플레이(111)를 통해 클라우드 서버(2)에서 수신한 영상이 디스플레이되도록 제어할 수 있다.
또한, 제어부(15)가 디스플레이(111)를 통해 메모리에 저장되었던 영상이 디스플레이되도록 제어할 수 있다.
또한, 출력부(11)는 반려동물에게 청각적으로 인식 가능한 형태의 정보를 제공하는 스피커(112)를 포함한다.
일실시예에 따르면, 제어부(15)가 스피커(112)를 통해 클라우드 서버(2)에서 수신한 음성이 재생되도록 제어할 수 있다. 제어부(15)가 스피커(112)를 통해 사용자 단말(3)에서 수신한 음성이 재생되도록 제어하고, 스피커(112)를 통해 메모리에 저장되었던 소리가 재생되도록 제어할 수 있다. 일 실시예에서, 제어부(15)가 스피커(112)를 통해 훈련을 위해 기 설정된 소리(클리커)가 재생되도록 제어할 수 있다.
센서부(12)는 반려동물에 관한 정보를 감지할 수 있는 복수의 센서를 포함할 수 있다.
제어부(15)는 음성 센서(121)를 통해 감지된 반려동물의 음성이 사용자 단말(4)에 실시간으로 전달되로록 제어할 수 있다. 따라서, 보호자는 사용자 단말(4)을 통해 반려동물의 실시간 음성 및 영상을 수신받을 수 있다.
센서부(12)는 영상 센서(122)를 포함할 수 있다. 영상 센서(122)를 통해 반려동물이 스마트 허브(10) 주위에서 활동하는 영상이 감지될 수 있다.
영상 센서(122)를 통해 반려동물의 귀의 움직임, 꼬리의 움직임, 시선의 움직임, 눈의 깜빡임, 입모양, 코를 핥는 빈도, 기립자세, 반복 행동 패턴, 홍채 및 비문에 대한 정보가 감지될 수 있다.
특히, 영상 센서(122)가 급식부(13)에 근접하여 설치되는 경우, 입모양, 홍채, 비문 및 시선의 움직임이 보다 정확하게 감지될 수 있다.
센서부(12)는 무게 감지 센서(123)를 포함한다. 무게 감지 센서(123)를 통해 반려동물의 섭취하는 사료의 양 및 물의 양 중 적어도 하나가 감지될 수 있다. 일 실시 예에서, 무게 감지 센서(123)는 사료통 및 물통의 무게를 감지하도록 구성될 수 있다.
웨어러블 장치(20)는 반려동물에게 착용되어 반려동물에 관한 각종 정보를 수집하거나 반려동물에게 특정 신호를 제공할 수 있다. 일실시예에 따르면, 특정 신호는 소리, 진동, 부피 팽창에 의한 압박감 중 적어도 하나일 수 있다.
웨어러블 장치(20)는 출력부(21), 센서부(22), 제어부(23) 및 통신부(24) 및 메모리(미도시)를 포함할 수 있다.
센서부(22)는 반려동물에 관한 정보를 감지할 수 있는 복수의 센서를 포함할 수 있다.
먼저, 센서부(22)는 음성 센서(221)를 포함한다. 음성 센서(221)를 통해 반려동물이 활동하면서 발생시키는 소리를 감지할 수 있다.
센서부(22)는 자이로 센서(222)(gyro sensor), 가속도 센서(223)(acceleration sensor), 지자기 센서(224)(terrestrial magnetism sensor)를 포함할 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른 인공지능 기반의 반려동물 행동분석 방법을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2를 참조하면, 먼저, 수집된 정보를 활용하여 반려동물의 상태를 분석하는 단계(S10)에 대해 구체적으로 설명한다.
S11 단계에서, 장치(30)는 클라우드 서버(2)와 연결된 복수의 스마트 장치(1)로부터 반려동물에 대한 정보들을 수집할 수 있다.
복수의 스마트 장치(1) 중 적어도 하나가, 센서부를 통해 상기 반려동물의 영상 정보, 움직임 정보, 소리 정보, 체온 정보, 심박수 정보, 냄새 정보, 체중 정보, 자세 정보 및 식사량 정보 중 적어도 하나를 감지할 수 있다.
S12 단계에서, 장치(30)는 클라우드 서버(2)로 감지된 정보들이 전송되면, 클라우드 서버(2)가 기 학습된 알고리즘을 통해 감지된 정보들을 분석할 수 있다.
S13 단계에서, 장치(30)는 분석을 통해 적어도 하나의 상태 값이 도출될 수 있으며, 클라우드 서버(2)는 도출된 상태 값이 기 설정된 범위 밖인지 판단할 수 있다.
S14 단계에서, 장치(30)는 도출된 상태 값이 기 설정된 범위를 벗어나지 않는 경우, 기 설정된 시간 간격으로 모니터링 할 수 있다.
S15 단계에서, 장치(30)는 도출된 상태 값이 기 설정된 기준 범위 밖인 경우, 클라우드 서버(2)는 복수의 스마트 장치(1)로부터 정보를 재수집하고, 재수집된 정보를 AI 머신(80)에 전송할 수 있다.
S16 단계에서, AI 머신(80)은 수신된 정보들을 딥 러닝 모델을 통해 분석할 수 있다.
S18 단계에서, 도출된 적어도 하나의 상태 값이 기 설정된 기준 범위 밖인 경우, 클라우드 서버(2)는 반려동물의 상태를 비정상 상태로 판정할 수 있다.
도 3은 일실시예에 따른 사용자 단말에 제공되는 진단 결과 및 훈련 진행 상황을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 사용자 단말(4)에 제공되는 정보의 일 실시 예가 도시된다. 사용자 단말(4)에는 활동정도, 우울정도, 분노정도, 불안정도의 수치 및 표준범위에서 벗어난 정도 등이 디스플레이될 수 있다.
또한, 사용자 단말(4)에는 반려동물의 증상에 대한 정보 및 해결 방법이 디스플레이될 수 있다. 예를 들어, 증상으로는, 분리불안증, 외부소리에 대한 공포, 요구성 짖음, 과도한 스트레스 등이 제공될 수 있다. 또한, 증상들이 기 설정된 기준 범위 밖으로 많이 벗어난 순으로 나열되어 디스플레이 될 수 있다.
일실시예에 따르면, 해결 가이드 및 훈련 프로그램 중 적어도 하나가 제공되면, 사용자는 사용자 단말(3)을 통해 사용자가 제공된 가이드 및 프로그램 중 적어도 하나를 직접 수행하는지 여부를 선택할 수 있다.
도 4는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.
일실시예에 따른 장치(100)는 프로세서(101) 및 메모리(102)를 포함한다. 일실시예에 따른 장치(100)는 상술한 서버 또는 단말일 수 있다. 프로세서는 도 1 내지 도 3을 통하여 전술한 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 3을 통하여 전술한 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 메모리(102)는 상술한 방법과 관련된 정보를 저장하거나 상술한 방법이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(102)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.
프로세서(101)는 프로그램을 실행하고, 장치(100)를 제어할 수 있다. 프로세서(101)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(102)에 저장될 수 있다. 장치(100)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 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 애플리케이션을 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.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
Claims (3)
- 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
복수의 스마트 장치 중 적어도 하나가, 센서부를 통해 반려동물의 영상 정보, 움직임 정보, 소리 정보, 체온 정보, 심박수 정보, 냄새 정보, 체중 정보, 자세 정보 및 식사량 정보 중 적어도 하나를 감지하는 단계;
서버가 상기 복수의 스마트 장치 중 적어도 하나로부터 감지된 정보를 수신하는 단계;
상기 서버가 감지된 정보에 기초하여 상기 반려동물의 비정상상태 여부를 분석하는 단계;
상기 서버가 상기 비정상상태에 대응되는 해결 가이드 및 훈련 프로그램 중 적어도 하나를 사용자 단말에 전송하는 단계;
상기 사용자 단말이 해결 가이드 및 훈련 프로그램 중 적어도 하나에 대한 직접 수행여부를 선택하는 단계; 및
직접 수행하지 않는 것으로 선택된 경우, 상기 서버가 상기 복수의 스마트 장치 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 반려동물에 대한 상기 해결 가이드 및 훈련 프로그램 중 적어도 하나를 수행하는 단계
를 포함하는
인공지능 기반 반려동물 행동분석 방법. - 제1항에 있어서,
상기 감지하는 단계는,
상기 스마트 배변 패드가 센서부를 통해 체중 정보, 자세 정보, 냄새 정보 중 적어도 하나를 감지하는 단계;
상기 웨어러블 장치가 센서부를 통해 상기 반려동물의 움직임 정보, 소리 정보, 체온 정보, 심박수 정보, 위치 정보 및 자세 정보 중 적어도 하나를 감지하는 단계;
상기 스마트 베드가 센서부를 통해 상기 반려동물의 영상 정보, 체온 정보, 냄새 정보, 체중 정보 및 자세 정보 중 적어도 하나를 감지하는 단계; 및
상기 스마트 허브가 센서부를 통해 상기 반려동물의 영상 정보, 소리 정보, 체중 정보 및 식사량 정보 중 적어도 하나를 감지하는 단계
를 포함하는
인공지능 기반 반려동물 행동분석 방법. - 제1항에 있어서,
상기 반려동물의 비정상상태 여부를 분석하는 단계는,
상기 서버가 기 학습된 알고리즘을 통해 수신된 정보에 기초하여 적어도 하나의 상태 값을 도출하는 단계;
상기 서버가 상기 적어도 하나의 상태 값이 기 설정된 기준 범위 밖인지 판단하는 단계;
기준 범위 밖인 경우, 상기 서버가 상기 복수의 스마트 장치 중 적어도 하나로부터 감지된 정보를 재수신하고, 재수신된 정보를 상기 서버와 통신하는 AI 서버에 전송하는 단계;
상기 AI 서버가 딥 러닝 알고리즘을 통해 재수신된 정보를 분석하여 적어도 하나의 상태 값을 도출하여 상기 서버로 전송하는 단계;
상기 서버가 수신된 상기 적어도 하나의 상태 값이 기 설정된 기준 범위 밖인지 판단하는 단계; 및
기준 범위 밖인 경우, 상기 서버가 상기 반려동물의 상태를 비정상 상태로 판정하는 단계
를 포함하는
인공지능 기반 반려동물 행동분석 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| KR1020220093811A KR20240015931A (ko) | 2022-07-28 | 2022-07-28 | 인공지능 기반 반려동물 행동분석 방법, 장치 및 시스템 |
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Publications (1)
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| KR1020220093811A KR20240015931A (ko) | 2022-07-28 | 2022-07-28 | 인공지능 기반 반려동물 행동분석 방법, 장치 및 시스템 |
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-
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