KR20240045617A - 센서에 기반한 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 센서에 기반한 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 고양이의 목 둘레에 장착된 스마트 밴드에 구비된 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서로부터 고양이의 움직임에 따라 생성되는 출력값을 수신하여 가속도 센서의 출력값의 분석 결과 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부에 따라 자이로 센서 및 지자계 센서의 출력값을 추가 분석하여 고양이의 정형행동을 검출하고, 나아가 고양이의 정형행동의 경향성을 분석하고 점수화하여 보호자에게 정보를 제공할 수 있는 기술에 대한 것이다.

Description

센서에 기반한 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법{Detection method of the stereotypic behavior of cat using the sensor}

본 발명은 센서의 출력값을 분석하여 고양이의 정형행동을 검출하는 기술에 대한 것이다.

현대사회는 점차 핵가족화되어가고 근래에 들어서는 1인 1가구 세대가 증가하면서 반려동물을 키우는 사람들이 나날이 증가하고 있는 실정이다.

그러나, 최근 마당이 없는 주거 시설, 1인 가구, 야근 등 현대인의 생활 양태는 사람이 애완동물의 관리에 집중할 수 없게 하고 있다.

애완동물은 오랜 시간 혼자 있게 되면 인간과 똑같이 비만, 당뇨 등의 신체적 질병 뿐만 아니라 우울증, 정서불안, 분리불안, 강박 등의 정신적 질병이 유발된다. 애완동물이 정신적 질병에 의해 극도의 스트레스를 받게 되면 반복적이고 지속적이지만 목적이 없는 정형행동을 반복하게 된다.

따라서, 애완동물의 행동을 원격으로 관찰하여 정형행동을 검출할 수 있다면 애완동물의 정신적 질병을 조기에 발견하여 치료할 수 있다.

하지만, 종래의 애완동물 모니터링 기술은 애완동물의 정신적 질병에 의한 행동들을 검출하지 못하는 한계가 있으며, 특히 애완동물이 고양이인 경우에 행동이 조심스러운 특성이 있어 다양한 행동 패턴을 명확히 구별하기 어려워 고양이의 정식적 질병에 의한 정형행동과 같은 문제행동을 구별하여 검출하기 어려운 문제가 있다.

한편, 애완동물 모니터링에 관한 종래기술은 대한민국 공개특허 제10-2005-0078391호 등이 있다.

본 발명은 상술한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 고양이의 목 둘레에 장착된 스마트 밴드의 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서의 출력값을 분석하여 고양이의 정형행동을 검출할 수 있는 기술을 제공하는 데 그 목적이 있다.

본 발명이 해결하려는 과제는 전술한 과제로 제한되지 아니하며, 언급되지 아니한 또 다른 기술적 과제들은 후술할 내용으로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법은 가속도 센서 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (a)단계; 및 자이로 센서 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (b)단계;를 포함하며, 상기 (a)단계에서 규칙적인 피크 신호가 발생하지 않은 경우 상기 (b)단계를 수행하는 것을 특징으로 한다

이때, 상기 (b)단계에서 규칙적인 피크 신호가 발생한 경우, 지자계 센서 출력값에서 규칙적인 기울기 변화가 발생하는지 여부를 판별하는 (c)단계;를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 (c)단계에서 규칙적인 기울기 변화가 발생한 경우, 상기 자이로 센서 출력값 및 상기 지자계 센서 출력값에서 발생하는 규칙적인 피크 신호 및 규칙적인 기울기 변화의 지속 시간이 2분 이상인지 여부를 판별하는 (d)단계;를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 (d)단계에서 상기 자이로 센서 출력값 및 상기 지자계 센서 출력값에서 발생하는 규칙적인 피크 신호 및 규칙적인 기울기 변화의 지속 시간이 2분 이상으로 판별된 경우, 상기 자이로 센서 출력값에서 발생하는 일정한 주기의 규칙적인 피크 신호의 발생 횟수가 15회 이상인지 여부를 판별하는 (e)단계;를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 (e)단계에서 상기 자이로 센서 출력값에서 발생하는 일정한 주기의 규칙적인 피크 신호의 발생 횟수가 15회 이상으로 판별된 경우, 각 센서의 출력값의 크기를 산출하는 (f)단계;를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 자이로 센서 출력값에서 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합들이 각 센서의 다이나믹 레인지의 합의 10% 이내 범위 내에 분포되고 있는지를 확인하는 (g)단계;를 추가 수행하는 것을 특징으로 한다.

한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법은 가속도 센서 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (a)단계; 자이로 센서 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (b)단계; 및 지자계 센서 출력값에서 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (c)단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이때, 상기 (a)단계에서 규칙적인 피크 신호가 발생하지 않은 경우 상기 (b)단계를 수행하며, 상기 (b)단계에서 규칙적인 피크 신호가 발생하지 않은 경우 상기 (c)단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 (c)단계에서 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호가 발생한 경우, 상기 지자계 센서의 출력값에서 발생하는 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호의 지속 시간이 2분 이상인지 여부를 판별하는 (d)단계;를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 (d)단계에서 상기 지자계 센서의 출력값에서 발생하는 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호의 지속 시간이 2분 이상으로 판별된 경우, 각 센서의 출력값의 크기를 산출하는 (e)단계;를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 각 센서의 출력값의 크기의 합들이 각 센서의 다이나믹 레인지의 합의 10% 이내 범위 내에 분포되고 있는지를 확인하는 (f)단계;를 추가 수행하는 것을 특징으로 한다.

한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법은 가속도 센서 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (a)단계; 및 자이로 센서 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (b)단계;를 포함하며, 상기 (a)단계에서 규칙적인 피크 신호가 발생한 경우 상기 (b)단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.

이때, 상기 (b)단계에서 규칙적인 피크 신호가 발생한 경우, 지자계 센서 출력값의 변화량이 ±10 이하인지 여부를 판별하는 (c)단계;를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 (c)단계에서 상기 지자계 센서 출력값의 변화량이 ±10 이하인 경우, 상기 (a)단계 내지 (c)단계에서 발생한 신호의 지속 시간이 2분 이상인지 여부를 판별하는 (d)단계;를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 (d)단계에서 상기 (a)단계 내지 (c)단계에서 발생한 신호의 지속 시간이 2분 이상인 것으로 판별된 경우, 각 센서의 출력값의 크기를 산출하는 (e)단계;를 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 가속도 센서 출력값 및 상기 자이로 센서 출력값에서 복수의 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합들이 각 센서의 다이나믹 레인지의 합의 10% 이내 범위 내에 분포되고 있는지를 확인하는 (f)단계;를 추가 수행하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면 센서의 측정값의 분석을 통해 사족보행동물의 질병 관련 정형행동을 종류별로 검출할 수 있다.

구체적으로, 가속도 센서의 출력값을 분석한 결과 규칙적인 피크 신호가 발행하지 않은 경우 자이로 센서의 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 분석하여 규칙적인 피크 신호가 발생하면 지자계 센서의 출력값을 분석하여 규칙적인 기울기 변화가 발생하는 여부를 판별한다.

이후, 신호의 지속시간 및 피크 신호의 발생 횟수와 각각의 센서의 출력값의 크기를 분석하여 고양이가 정형행동 중 왕복이동 행동을 반복하고 있는지 여부를 검출할 수 있다.

또한, 가속도 센서의 출력값을 분석한 결과 규칙적인 피크 신호가 발행하지 않은 경우 자이로 센서의 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 분석하여 규칙적인 피크 신호가 발생하지 않으면 지자계 센서의 출력값을 분석하여 일정주기 및 진폭의 곡선 신호가 발생하는지 여부를 판별한다.

이후, 신호의 지속시간과 각각의 센서의 출력값의 크기를 분석하여 고양이가 정형행동 중 제자리 회전 행동을 반복하고 있는지 여부를 검출할 수 있다.

한편, 가속도 센서의 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 분석하여 규칙적인 피크 신호가 발생한 경우 자이로 센서의 출력값의 변화량이 일정값 이하인지 여부를 판별한다.

이후, 신호의 지속시간과 각각의 센서의 출력값의 크기를 분석하여 고양이가 정형행동 중 머리박기(자해) 행동을 반복하고 있는지 여부를 검출할 수 있다.

상기와 같이 본 발명에서는 고양이의 정형행동을 종류별로 검출할 수 있으며, 나아가 각 정형행동들의 지속시간, 횟수, 연속 지속시간 및 횟수 등에 따라 가중치를 부여하여 점수화한 데이터를 보호자에게 제공하여 고양이의 정형행동 종류 뿐만 아니라 해당 정형행동의 경증, 중증 여부를 쉽게 판별할 수 있는 데이터를 제공할 수 있다.

또한, IoT 기반의 사료 공급 장치, 대변 처리 장치 등과 같은 스마트 장치가 가정에 설치되어 있는 경우 상기 장치들의 데이터를 제공 받아 검출된 정형행동들이 식사 후, 보호자 외출 후 등 특정 조건에서 발생하는지 여부에 대한 정보도 추가로 보호자에게 제공할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법이 적용된 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 스마트 밴드와 분석서버장치의 주요 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법을 개략적으로 나타낸 플로우차트이다.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법에서 각각의 정형행동 별 센서들의 출력값을 나타낸 그래프이다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법에서 각 센서의 출력값의 크기의 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.

이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 다만 발명의 요지와 무관한 일부 구성은 생략 또는 압축할 것이나, 생략된 구성이라고 하여 반드시 본 발명에서 필요가 없는 구성은 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 결합되어 사용될 수 있다.

또한, 이하의 설명에서 '제1', '제2' 등의 용어는 기술적 의미가 동일성 범위에 있는 구성요소를 편의상 구별하기 위하여 사용된다. 즉, 어떠한 하나의 구성은 임의적으로 '제1구성' 또는 '제2구성'으로 명명될 수 있다.

첨부된 도면은 본 발명의 적용된 실시예를 나타낸 것으로, 본 발명의 기술적 사상을 첨부된 도면을 통하여 제한해석해서는 아니된다. 이 기술분야에 속하는 전문가의 견지에서 도면에 도시된 일부 또는 전부가 발명의 실시를 위하여 필연적으로 요구되는 형상, 모양, 순서가 아니라고 해석될 수 있다면, 이는 청구범위에 기재된 발명을 한정하지 아니한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법이 적용된 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이고, 도 2는 도 1에 도시된 스마트 밴드와 분석서버장치의 주요 구성을 나타낸 도면이다.

이하에서는 사족보행동물 중 고양이를 예로 들어 설명하도록 한다.

본 발명의 실시예에 따른 센서에 기반한 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법은 스마트 밴드(10)와 분석서버장치(20)를 통하여 구현될 수 있다.

여기서 분석서버장치(20)는 분석 프로그램이 설치된 개인 컴퓨터 장치 또는 휴대용 통신 단말기가 될 수 있다.

분석서버장치(20)에 설치되는 분석 프로그램은 서비스 제공 업체(30)로부터 업데이트될 수 있으며, 스마트 밴드(10)로부터 수집한 신호나 분석 결과가 서비스 제공 업체(30)에 제공될 수 있다.

네트워크는 무선으로 정보를 송수신하는 수단으로, 통신이 이루어지는 장비들에 따라 다양한 통신 규격 중 하나를 선택하여 사용할 수 있다. 예를 들어 분석서버장치(20)와 스마트 밴드(10)는 블루투스 또는 WIFI로 통신을 이루고, 서비스 제공 업체(30)와는 LAN 통신망을 이용할 수 있다.

고양이의 행동에 대한 데이터를 취득하는 단계는 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서를 구비한 스마트 밴드(10)를 통하여 수행된다.

이후, 측정된 정보를 가공하여 고양이의 정형행동을 검출하는 작업은 스마트 밴드(10)에서 이루어지거나, 네트워크를 통해 측정된 정보를 수신 받은 분석서버장치(20)에서 이루어질 수 있다.

또한, 고양이의 정형행동 검출을 위한 여러 단계가 스마트 밴드(10)와 분석서버장치(20)에서 단계별로 적절히 분산되어 처리되는 것도 가능하다.

도 2를 참고하면, 스마트 밴드(10)는 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서, 연산모듈, 제1신호통신모듈, 임시저장모듈 및 이들에게 전원을 공급하는 전원공급부를 포함한다. 여기서 연산모듈, 제1신호통신모듈, 임시저장모듈 등의 물리적 구성은 이미 시판된 스마트워치의 구성과 사실상 동일할 수 있다.

스마트 밴드(10)는 고양이의 목 둘레에 채워지는 것으로, 형태나 장착 구조는 기존 고양이 목걸이와 유사하다.

밴드의 길이 조절을 통해 대략 고양이의 앞가슴에서 목이 시작되는 정면 부위에 밴드 중심이 위치하도록 스마트 밴드(10)를 고양이 목에 채울 수 있다.

고양이가 정면을 바라보고 서 있는 자세에서 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서의 x축은 고양이의 좌우 방향, y축은 상하 방향, z축은 척추라인을 따른 전후 방향에 대응한다.

가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서는 일정 시간마다 3축(x, y, z)에 대한 신호레벨을 생성한다.

어떤 센서를 선택하였는지에 따라 제시되는 신호 파라미터의 수가 달라질 수 있는데, 본 발명의 설명에서는 가속도 센서의 신호레벨에 고양이의 움직임에 따라 생성되는 3축의 가속도 출력값과 시간 정보가 포함되고(x, y, z, t), 자이로 센서의 신호레벨에 고양이의 움직임에 따라 생성되는 3축의 각속도 변화치 출력값과 시간 정보가 포함되고(x, y, z, t), 지자계 센서의 신호레벨에 고양이의 움직임에 따라 생성되는 3축의 자북 방향에 대한 각도 출력값과 시간 정보가 포함되는 것(x, y, z, t)으로 한다.

가속도 출력값, 각속도 변화치 출력값 및 자북 방향에 대한 각도 출력값은 일정 시간마다 생성되도록 세팅할 수 있으며, 관리 프로그램에 의해 일정 시간마다 가속도 출력값, 각속도 변화치 출력값 및 자북 방향에 대한 각도 출력값을 읽어 들이도록 구성할 수 있다.

본 발명의 실시예에서는 매 0.1초 간격으로 가속도 출력값, 각속도 변화치 출력값 및 자북 방향에 대한 각도 출력값이 생성 또는 샘플링되어 분석 프로그램에 제공되는 것으로 한다.

분석의 정확성을 높이기 위해 샘플링 간격을 더욱 좁게 설정할 수 있으며, 시스템의 연산 부담을 낮추기 위해 샘플링 간격을 늘릴 수도 있다.

본 발명의 실시예에서는 가속도 출력값, 각속도 변화치 출력값 및 자북 방향에 대한 각도 출력값은 스마트 밴드(10)를 착용한 해당 개체의 정형행동(반복동작)과 연관이 깊다.

구분하고자 하는 특정 정형행동(반복동작)에 따라 특정한 값을 일정 주기로 표출한다거나, 평상시와 다른 변화량을 보이게 된다. 이를 효과적으로 분석함으로써 고양이의 자세나 동작을 분류하게 된다. 이에 대한 구체적인 설명은 후술하도록 한다.

도 3을 참고하면, 본 발명의 실시예에 따른 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법은 고양이의 정형행동을 왕복이동, 제자리 회전, 머리박기(자해)로 분류하여 검출할 수 있다.

여기서 '정형행동'은 고양이가 우울증, 정서불안, 분리불안, 강박 등의 정신적 질병에 의해 극도의 스트레스를 받아 반복적이고 지속적이지만 목적이 없는 행동을 반복하는 것을 의미한다.

정형행동 중 '왕복이동'은 고양이가 일정 구간을 반복하여 걷는 것을 의미하고, '제자리 회전'은 고양이가 제자리에서 360도 회전을 반복하는 것을 의미하며, '머리박기(자해)'는 고양이가 몸통은 거의 움직임이 없는 상태에서 특정 물체에 머리를 박는 동작을 반복하는 것을 의미한다.

이하에서는 도 3 내지 도 10을 통해 본 발명의 실시예에 따른 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법에 대하여 구체적으로 설명하도록 한다.

도 3을 참고하면, 본 발명의 실시예에 따른 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법은 각 센서의 데이터를 수신한 후 가속도 센서의 출력값 분석을 먼저 실시하여 얻어진 분석 결과에 자이로 센서 및 지자계 센서의 출력값을 분석한 결과를 보완하여 종합적으로 분석함으로써 고양이의 정형행동 검출을 정확하게 수행할 수 있다.

<고양이의 정형행동 중 왕복이동 검출 과정>

먼저, 가속도 센서의 출력값을 분석하여 시간의 흐름에 따른 가속도 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별한다.

도 4(a)와 같이 시간의 흐름에 따른 가속도 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하지 않고 일정한 패턴이 반복되면 고양이가 걷고 있는 상태인 것으로 판별할 수 있다.

가속도 출력값의 대표성분값을 추출하고 고속 푸리에 변환하여 변환값의 진폭을 임계값과 비교하여 고양이가 현재 걷기 또는 뛰기 상태인지 구분하는 방법은 본 출원인의 기 등록특허 제10-2324546호를 통해 공지된 기술이기 때문에 구체적인 설명은 생략하도록 한다.

만약, 가속도 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는 것으로 판별되면 후술할 정형행동 중 머리박기(자해) 검출 단계를 진행하게 된다.

이와 같이 가속도 센서의 출력값 분석을 통해서는 고양이가 현재 반복적으로 왕복이동을 하는지 여부를 판별할 수 없다.

따라서, 본 발명에서는 가속도 센서의 출력값 분석 이후 자이로 센서의 출력값 분석을 추가 수행 한다.

도 4(b)와 같이 자이로 센서의 출력값을 분석한 결과 시간의 흐름에 따른 각속도 변화치 출력값에서 일정 주기로 규칙적인 피크 신호가 발견되면 고양이가 걷는 동작 중 일정 주기마다 180도 회전하는 동작을 반복하는 것으로 판별할 수 있다.

만약, 자이로 센서의 출력값 분석 결과 각속도 변화치 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발견되지 않으면 후술할 정형행동 중 제자리 회전 검출 단계를 진행하게 된다.

본 발명에서는 상기와 같이 자이로 센서의 출력값 분석 결과 고양이가 걷는 동작 중 일정 주기마다 180도 회전하는 동작을 반복하는 것으로 판별된 경우에도 정형행동 검출의 정확성을 높이기 위해 추가적으로 지자계 센서의 출력값 분석을 수행한다.

즉, 도 4(c)와 같이 지자계 센서의 출력값을 분석한 결과 시간의 흐름에 따른 자북 방향에 대한 각도 출력값에서 규칙적인 기울기 변화가 발견되면 고양이가 특정된 경로를 걷는 동작 중 일정 주기마다 180도 회전하는 동작을 반복하여 특정된 경로를 왕복이동 하는 것으로 확정할 수 있다. 즉, 도 4(c)에서 y축의 출력값이 ±20 범위 내에서 기울기가 규칙적으로 변화하는 것을 볼 수 있으며, 이는 정해진 경로 상의 양 끝 지점 사시에서의 구간을 왕복하는 것으로서, 이를 통해 고양이가 같은 경로를 왕복 이동하는 것을 알 수 있다. 만약 y축의 출력값이 ±20 범위를 넘어서 불규칙적으로 변화한다면 고양이가 걷고 있는 경로가 계속 바뀌는 것으로 볼 수 있다.

만약, 지자계 센서의 출력값 분석 결과 자북 방향에 대한 각도 출력값에서 규칙적인 기울기 변화가 발견되지 않으면 가속도 센서 출력값 분석 단계로 돌아가게 된다.

이후, 도 4(b) 및 도 4(c)와 같이 자이로 센서 및 지자계 센서의 출력값에서 발생하는 규칙적인 피크 신호 및 기울기 변화의 지속 시간이 2분 이상이고, 자이로 센서 출력값에서 발생하는 일정한 주기의 규칙적인 피크 신호의 발생 횟수가 15회 이상인 것으로 분석되면 고양이의 반복적인 왕복이동 행동이 정형행동인 것으로 판별한다.

한편, 검출의 정확도를 더욱 향상시키기 위해 본 발명에서는 상술한 과정에 더하여 추가 검증 단계를 수행할 수 있다.

추가 검증 단계는 상술한 신호의 지속 시간 및 발생 횟수가 조건을 충족하는 경우 각 센서의 출력값의 크기(a, b, c)를 산출하고, 산출된 출력값의 크기를 분석하는 단계를 수행한다.

가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서 각각의 출력값의 크기(a, b, c)는 방향성을 무시하고 x값, y값 및 z값을 단순히 더하여 산출할 수 있다.

또한, 도 4(b) 및 도 4(c)에서 규칙적인 피크신호와 기울기 변화가 명확하게 발생하는 자이로 센서 출력값 중 z값과 지자계 센서 출력값 중 y값을 각각 대표 값으로 선정하여 자이로 센서 및 지자계 센서의 출력값의 크기로 산출할 수도 있다.

상기와 같이 산출된 각 센서의 출력값의 크기(a, b, c) 중 도 4(b)와 같이 자이로 센서 출력값에서 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들을 산출한다.

이때, 각 센서의 출력값의 크기를 더하기 전에 각 센서의 출력값의 크기들의 정규화(Normalizatinon) 과정을 수행한다.

구체적으로, 도 4를 참조하면 가속도 센서의 출력값은 ±1.5 범위, 자이로 센서의 출력값은 ±300 범위, 지자계 센서의 출력값은 ±60 범위로 출력되는 것을 알 수 있다.

즉, 각 센서 별로 출력값의 범위 차이가 큰 것을 알 수 있다. 이러한 경우 범위값이 매우 작은 가속도 센서의 경우 출력값의 변화가 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)에 제대로 반영되지 않게 된다.

따라서, 본 발명에서는 각 센서의 출력값의 범위를 일치화시켜 각 센서의 출력값의 변화가 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)에 제대로 반영되도록 하기 위해 시간의 흐름에 따른 가속도 센서의 3축의 출력값의 합 각각에 200을 곱하고[(x+y+z)×200], 시간의 흐름에 따른 지자계 센서의 3축의 출력값의 합 각각에 5를 곱한 후[(x+y+z)×5], 각 센서의 출력값의 크기를 더하여 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들을 산출한다.

결과적으로 가속도 센서의 출력값의 크기인 a = (x+y+z)×200이 되고, 지자계 센서의 출력값의 크기인 c = (x+y+z)×5가 되는 것이다.

이후, 상기와 같이 산출된 값(a+b+c)들이 각 센서의 다이나믹 레인지의 합의 10% 이내 범위 내에 분포되고 있는지를 확인한다.

구체적으로, 도 8을 참고하면 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서 각각의 다이나믹 레인지(각 센서의 측정 가능 범위)의 최대값을 모두 더한 값이 상한값이 되고, 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서 각각의 다이나믹 레인지의 최소값을 모두 더한 값이 하한값이 되며, 자이로 센서 출력값에서 복수의 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들이 상한값과 하한값의 사이 범위의 10%에 해당되는 범위 내에 모두 위치하게 되면 고양이가 정형행동 중 왕복이동 행동을 한 것으로 최종 판별한다.

즉, 자이로 센서 출력값에서 복수의 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들 중 1개의 값이라도 범위를 벗어나면 조건을 만족하지 못하는 것이다.

이때, 각 센서의 다이나믹 레인지를 더하는 경우에도 각 센서의 다이나믹 레인지의 범위를 일치화시키는 과정을 수행한다.

예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서의 다이나믹 레인지가 각각 ±25, ±5000, ±1000이라고 한다면 가속도 센서의 다이나믹 레인지에 200을 곱하고 지자계 센서의 다이나믹 레인지에 5를 곱한 후 각 센서의 다이나믹 레인지의 최대값 및 최소값을 각각 더해주게 되면 상한값은 +15000이 되고, 하한값은 -15000이 되며, 상한값 및 하한값 사이의 범위의 10%범위는 ±1500이 된다.

따라서, 자이로 센서 출력값에서 복수의 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들이 모두 ±1500 범위 내에 위치하여야만 고양이가 정형행동 중 왕복이동 행동을 한 것으로 최종 판별하게 되는 것이다.

이때, 자이로 센서 출력값에서 복수의 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들이 모두 일정 범위 이내에 위치하여야만 하는 이유는 정형행동이 고양이가 일정 범위 내에서 반복적인 행동을 하는 것이기 때문에 이에 따라 출력되는 값들도 일정 범위 이내에서 반복 출력되어야만 고양이가 정형행동을 하는 것으로 판별하는 것이다.

만약, 고양이의 행동에 따라 출력되는 센서의 출력값들이 변화량이 매우 커 출력 범위가 매우 커지게 되면 고양이가 현재 반복행동이 아닌 지속적으로 다른 형태의 움직임을 보여주는 것이기 때문에 이러한 경우에는 정형행동으로 판별되지 않는 것이다.

상기와 같은 추가 검증 단계를 통해 더욱 정밀하게 고양이의 정형행동을 검출할 수 있다.

한편, 본 발명에서는 정형행동(왕복이동)의 검출 이후에 정형행동의 경증, 중증 정도를 보호자가 쉽게 파악할 수 있도록 점수화하여 정보를 제공할 수 있다.

구체적으로, 자이로 센서 및 지자계 센서의 출력값에서 발생하는 일정한 주기의 규칙적인 신호의 지속 시간을 파악함으로써 고양이가 정형행동(왕복이동)을 지속적으로 반복한 시간을 파악하여 지속시간에 따라 점수를 산출한다.

예를 들어, 지속시간 5분까지는 분당 2점의 점수로 계산하고, 6분 이후부터는 분당 2.5점으로 가중치를 주어 계산할 수 있다.

또한, 자이로 센서 출력값에서 발생하는 일정한 주기의 규칙적인 피크신호의 발생 횟수를 산출함으로써 고양이가 정형행동(왕복이동)을 반복 수행한 횟수를 파악하여 반복 횟수에 따라 점수를 산출한다. 이때, 자이로 센서 출력값에서 피크신호가 2번 발생할 때마다 왕복이동을 1번 수행한 것으로 카운트한다.

예를 들어, 왕복이동 반복 횟수 10번까지는 회당 1점의 점수로 계산하고, 반복 횟수 11번부터는 회당 1.5점으로 가중치를 주어 계산할 수 있다.

상기와 같이 지속 시간 및 반복 횟수에 따라 계산된 점수를 합산하여 보호자에게 정형행동의 종류 및 점수를 제공할 수 있다. 또한, 서비스 제공 업체는 정형행동의 종류 및 점수별 경증 및 중증의 구분을 위한 지표, 치료 방법 등의 자료를 함께 제공할 수 있다.

또한, IoT 기반의 사료 공급 장치, 배변 처리 장치 등과 같은 스마트 장치가 가정에 설치되어 있는 경우 상기 장치들의 데이터를 제공 받아 검출된 정형행동들이 식사 후, 보호자 외출 후 등 어떠한 특정 조건에서 발생하는지 여부도 추가 검출하여 보호자에게 정보를 제공할 수 있다.

예를 들어, IoT 기반의 사료 공급 장치에는 급여되는 사료 또는 물의 무게를 측정할 수 있는 센서, 제어부, 통신부 등이 구비되어 사료 또는 물의 무게 변화를 측정함에 따라 고양이의 식사 여부, 식사 시간 등을 파악할 수 있다.

이러한 고양이의 식사 관련 데이터를 통신부를 통해 본 발명의 분석서버장치(20)로 제공할 수 있으며, 분석서버장치(20)에서는 이러한 데이터를 검출된 정형행동 데이터와 비교 분석하여 고양이가 식사 후 또는 식사 바로 전 등 특정한 조건에서 정형행동을 반복 수행하는 것이 파악되면 이러한 정보를 보호자에게 제공할 수 있다.

또한, IoT 기반의 배변 처리 장치에는 배변 용기 아래에 설치되는 센서가 장착된 패드, 제어부, 통신부 등을 구비하여 고양이의 배변주기, 배변시간 등을 파악할 수 있다.

이러한 고양이의 배변 관련 데이터를 통신부를 통해 본 발명의 분석서버장치(20)로 제공할 수 있으며, 분석서버장치(20)에서는 이러한 데이터를 검출된 정형행동 데이터와 비교 분석하여 고양이가 배변 후, 배변 전 등 특정한 조건에서 정형행동을 반복 수행하는 것이 파악되면 이러한 정보를 보호자에게 제공할 수 있다.

이외에도, 가정에 설치된 IoT 기반 장치들을 통해 보호자의 외출 시간 등을 파악하고, 이러한 데이터를 분석서버장치(20)에 제공하여 고양이가 보호자의 외출 등 특정한 조건에서 정형행동을 반복 수행하는 것이 파악되면 이러한 정보를 보호자에게 제공할 수 있다.

한편, 상기에서 설명한 검출 과정에서 조건으로 사용한 임계값들 및 정형행동의 점수화를 위한 기준값들, 즉 신호 지속시간(2분), 피크신호 발생 횟수(15회), 각 센서 다이나믹 레인지 합의 10%이내 범위, 지속시간별 점수 가중치, 반복 횟수 별 점수 가중치, 정형행동의 종류 및 점수별 경증 및 중증의 구분을 위한 지표 등은 고양이 목에 설치한 스마트 밴드로부터 얻은 활동데이터와, 고양이의 행동을 비교하는 반복된 실험을 통해 실험적으로 얻어지는 임의의 값이다.

상술한 임계값 및 기준값들은 사용된 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서의 출력 레벨 스케일 및 해당 고양이의 체중, 나이, 성별, 품종 등 개체별 사양에 따라 더욱 정교하게 조정될 수 있다.

서비스 제공 업체는, 반복된 실험을 통해 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서의 메이커별로 달라지는 출력 레벨 스케일과, 고양이 개체 사양을 고려하여 적정한 임계값 및 기준값들을 결정하는 테이블을 구비할 수 있다.

나아가 사용자에게 임계값 및 기준값들을 수정할 권한을 부여하여, 자신의 개체에 맞춰 미세 조정하도록 구성할 수 있다. 물론 사용자가 수정하여 사용하는 임계값 및 기준값들은 서비스 제공 업체에 전송되어 전술한 테이블을 개선시킬 수 있다.

이후 사용자가 휴대용 통신 단말기 등으로 입력한 개체별 사양 정보에 따라 적정한 임계값 및 기준값들을 선정하여, 사용자 측 분석 프로그램을 업데이트할 수 있다.

<고양이의 정형행동 중 제자리 회전 검출 과정>

먼저, 가속도 센서의 출력값을 분석하여 시간의 흐름에 따른 가속도 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별한다.

도 5(a)와 같이 시간의 흐름에 따른 가속도 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하지 않고 일정한 패턴이 반복되면 고양이가 걷고 있는 상태인 것으로 판별할 수 있다.

가속도 출력값의 대표성분값을 추출하고 고속 푸리에 변환하여 변환값의 진폭을 임계값과 비교하여 고양이가 현재 걷기 또는 뛰기 상태인지 구분하는 방법은 본 출원인의 기 등록특허 제10-2324546호를 통해 공지된 기술이기 때문에 구체적인 설명은 생략하도록 한다.

만약, 가속도 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는 것으로 판별되면 후술할 정형행동 중 머리박기(자해) 검출 단계를 진행하게 된다.

이와 같이 가속도 센서의 출력값 분석을 통해서는 고양이가 현재 반복적인 제자리 회전 행동을 하는지 여부를 판별할 수 없다.

따라서, 본 발명에서는 가속도 센서의 출력값 분석 이후 자이로 센서 및 지자계 센서의 출력값 분석을 추가 수행 한다.

도 5(b)와 같이 자이로 센서의 출력값을 분석한 결과 시간의 흐름에 따른 각속도 변화치 출력값에서 가속도 센서의 출력값과 마찬가지로 피크 신호가 발생하지 않고 일정한 패턴이 반복되면 지자계 센서의 출력값을 분석하는 단계를 수행하게 된다.

만약, 자이로 센서의 출력값 분석 결과 각속도 변화치 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발견되면 전술한 정형행동 중 왕복이동 검출 단계를 진행하게 된다.

도 5(c)와 같이 지자계 센서의 출력값을 분석한 결과 시간의 흐름에 따른 자북 방향에 대한 각도 출력값에서 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호가 발견되면 고양이가 제자리에서 360도 회전하는 동작을 반복한 것으로 판별할 수 있다.

만약, 지자계 센서의 출력값 분석 결과 자북 방향에 대한 각도 출력값에서 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호가 발견되지 않으면 가속도 센서 출력값 분석 단계로 돌아가게 된다.

이후, 도 5(c)와 같이 지자계 센서의 출력값에서 발생하는 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호의 지속 시간이 2분 이상인 것으로 분석되면 각 센서의 출력값의 크기(a, b, c)를 산출하고, 산출된 출력값의 크기를 분석하는 단계를 수행한다.

가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서 각각의 출력값의 크기(a, b, c)는 방향성을 무시하고 x값, y값 및 z값을 단순히 더하여 산출할 수 있다.

또한, 도 5(a) 내지 도 5(c)에서와 같이 각각의 센서의 출력값에서 x값, y값 및 z값이 비슷한 패턴의 신호를 나타내는 경우에는 x값, y값 및 z값 중 1개의 값을 대표값으로 하여 출력값의 크기로 산출할 수도 있다.

상기와 같이 산출된 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들을 산출한다.

이때, 각 센서의 출력값의 크기를 더하기 전에 각 센서의 출력값의 크기들의 정규화(Normalizatinon) 과정을 수행한다.

구체적으로, 도 5를 참조하면 가속도 센서의 출력값은 ±1.5 범위, 자이로 센서의 출력값은 ±300 범위, 지자계 센서의 출력값은 ±60 범위로 출력되는 것을 알 수 있다.

즉, 각 센서 별로 출력값의 범위 차이가 큰 것을 알 수 있다. 이러한 경우 범위값이 매우 작은 가속도 센서의 경우 출력값의 변화가 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)에 제대로 반영되지 않게 된다.

따라서, 본 발명에서는 각 센서의 출력값의 범위를 일치화시켜 각 센서의 출력값의 변화가 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)에 제대로 반영되도록 하기 위해 시간의 흐름에 따른 가속도 센서의 3축의 출력값의 합 각각에 200을 곱하고[(x+y+z)×200], 시간의 흐름에 따른 지자계 센서의 3축의 출력값의 합 각각에 5를 곱한 후[(x+y+z)×5], 각 센서의 출력값의 크기를 더하여 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들을 산출한다.

결과적으로 가속도 센서의 출력값의 크기인 a = (x+y+z)×200이 되고, 지자계 센서의 출력값의 크기인 c = (x+y+z)×5가 되는 것이다.

이후, 상기와 같이 산출된 값(a+b+c)들이 각 센서의 다이나믹 레인지의 합의 20% 이내 범위 내에 분포되고 있는지를 확인한다.

구체적으로, 도 7을 참고하면 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서 각각의 다이나믹 레인지(각 센서의 측정 가능 범위)의 최대값을 모두 더한 값이 상한값이 되고, 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서 각각의 다이나믹 레인지의 최소값을 모두 더한 값이 하한값이 되며, 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들이 상한값과 하한값의 사이 범위의 20%에 해당되는 범위 내에 모두 위치하게 되면 고양이가 정형행동 중 제자리 회전을 한 것으로 최종 판별한다.

즉, 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들 중 1개의 값이라도 범위를 벗어나면 조건을 만족하지 못하는 것이다.

이때, 각 센서의 다이나믹 레인지를 더하는 경우에도 각 센서의 다이나믹 레인지의 범위를 일치화시키는 과정을 수행한다.

예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서의 다이나믹 레인지가 각각 ±25, ±5000, ±1000이라고 한다면 가속도 센서의 다이나믹 레인지에 200을 곱하고 지자계 센서의 다이나믹 레인지에 5를 곱한 후 각 센서의 다이나믹 레인지의 최대값 및 최소값을 각각 더해주게 되면 상한값은 +15000이 되고, 하한값은 -15000이 되며, 상한값 및 하한값 사이의 범위의 20%범위는 ±3000이 된다.

따라서, 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들이 모두 ±1500 범위 내에 위치하여야만 고양이가 정형행동 중 제자리 회전 행동을 한 것으로 최종 판별하게 되는 것이다.

이때, 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들이 모두 일정 범위 이내에 위치하여야만 하는 이유는 정형행동이 고양이가 일정 범위 내에서 반복적인 행동을 하는 것이기 때문에 이에 따라 출력되는 값들도 일정 범위 이내에서 반복 출력되어야만 고양이가 정형행동을 하는 것으로 판별하는 것이다.

만약, 고양이의 행동에 따라 출력되는 센서의 출력값들이 변화량이 매우 커 출력 범위가 매우 커지게 되면 고양이가 현재 반복행동이 아닌 지속적으로 다른 형태의 움직임을 보여주는 것이기 때문에 이러한 경우에는 정형행동으로 판별되지 않는 것이다.

상기와 같은 추가 검증 단계를 통해 더욱 정밀하게 고양이의 정형행동을 검출할 수 있다.

한편, 검출의 정확도를 더욱 향상시키기 위해 본 발명에서는 상술한 과정에 더하여 추가 검증 단계를 수행할 수 있다.

즉, 상술한 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들이 각 센서의 다이나믹 레인지의 합의 20% 이내 범위 내에 분포하는 조건을 만족하는 경우, 추가적으로 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들이 각 센서의 다이나믹 레인지의 합의 10% 이내 범위 내에 분포되고 있는지를 확인하는 단계를 수행한다.

구체적으로, 도 9를 참고하면 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서 각각의 다이나믹 레인지의 최대값을 모두 더한 값이 상한값이 되고, 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서 각각의 다이나믹 레인지의 최소값을 모두 더한 값이 하한값이 되며, 상한값과 하한값의 사이 범위의 10%에 해당되는 범위 내에 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들이 모두 위치하게 되면 고양이가 정형행동 중 제자리 회전 행동을 한 것으로 최종 판별한다.

즉, 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들 중 1개의 값이라도 범위를 벗어나면 조건을 만족하지 못하는 것이다.

상기와 같은 추가 검증 단계를 통해 더욱 정밀하게 고양이의 정형행동을 검출할 수 있다.

한편, 본 발명에서는 정형행동(제자리 회전)의 검출 이후에 정형행동의 경증, 중증 정도를 보호자가 쉽게 파악할 수 있도록 점수화하여 정보를 제공할 수 있다.

구체적으로, 지자계 센서의 출력값에서 발생하는 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호의 지속 시간을 파악함으로써 고양이가 정형행동(제자리 회전)을 지속적으로 반복한 시간을 파악하여 지속시간에 따라 점수를 산출한다.

예를 들어, 지속시간 5분까지는 분당 2점의 점수로 계산하고, 6분 이후부터는 분당 2.5점으로 가중치를 주어 계산할 수 있다.

또한, 지자계 센서의 출력값에서 발생하는 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호의 발생 횟수를 산출함으로써 고양이가 정형행동(제자리 회전)을 반복 수행한 횟수를 파악하여 반복 횟수에 따라 점수를 산출한다. 이때, 지자계 센서의 출력값에서 곡선 신호가 2번 발생할 때마다 제자리 회전을 1번 수행한 것으로 카운트한다.

예를 들어, 제자리 회전 반복 횟수 10번까지는 회당 1점의 점수로 계산하고, 반복 횟수 11번부터는 회당 1.5점으로 가중치를 주어 계산할 수 있다.

상기와 같이 지속 시간 및 반복 횟수에 따라 계산된 점수를 합산하여 보호자에게 정형행동의 종류 및 점수를 제공할 수 있다. 또한, 서비스 제공 업체는 정형행동의 종류 및 점수별 경증 및 중증의 구분을 위한 지표, 치료 방법 등의 자료를 함께 제공할 수 있다.

또한, IoT 기반의 사료 공급 장치, 배변 처리 장치 등과 같은 스마트 장치가 가정에 설치되어 있는 경우 상기 장치들의 데이터를 제공 받아 검출된 정형행동들이 식사 후, 보호자 외출 후 등 어떠한 특정 조건에서 발생하는지 여부도 추가 검출하여 보호자에게 정보를 제공할 수 있다.

예를 들어, IoT 기반의 사료 공급 장치에는 급여되는 사료 또는 물의 무게를 측정할 수 있는 센서, 제어부, 통신부 등이 구비되어 사료 또는 물의 무게 변화를 측정함에 따라 고양이의 식사 여부, 식사 시간 등을 파악할 수 있다.

이러한 고양이의 식사 관련 데이터를 통신부를 통해 본 발명의 분석서버장치(20)로 제공할 수 있으며, 분석서버장치(20)에서는 이러한 데이터를 검출된 정형행동 데이터와 비교 분석하여 고양이가 식사 후 또는 식사 바로 전 등 특정한 조건에서 정형행동을 반복 수행하는 것이 파악되면 이러한 정보를 보호자에게 제공할 수 있다.

또한, IoT 기반의 배변 처리 장치에는 배변 용기 아래에 설치되는 센서가 장착된 패드, 제어부, 통신부 등을 구비하여 고양이의 배변주기, 배변시간 등을 파악할 수 있다.

이러한 고양이의 배변 관련 데이터를 통신부를 통해 본 발명의 분석서버장치(20)로 제공할 수 있으며, 분석서버장치(20)에서는 이러한 데이터를 검출된 정형행동 데이터와 비교 분석하여 고양이가 배변 후, 배변 전 등 특정한 조건에서 정형행동을 반복 수행하는 것이 파악되면 이러한 정보를 보호자에게 제공할 수 있다.

이외에도, 가정에 설치된 IoT 기반 장치들을 통해 보호자의 외출 시간 등을 파악하고, 이러한 데이터를 분석서버장치(20)에 제공하여 고양이가 보호자의 외출 등 특정한 조건에서 정형행동을 반복 수행하는 것이 파악되면 이러한 정보를 보호자에게 제공할 수 있다.

한편, 상기에서 설명한 검출 과정에서 조건으로 사용한 임계값들 및 정형행동의 점수화를 위한 기준값들, 즉 신호 지속시간(2분), 곡선신호 발생 횟수(15회), 각 센서 다이나믹 레인지 합의 10% 및 20%이내 범위, 지속시간별 점수 가중치, 반복 횟수 별 점수 가중치, 정형행동의 종류 및 점수별 경증 및 중증의 구분을 위한 지표 등은 고양이 목에 설치한 스마트 밴드로부터 얻은 활동데이터와, 고양이의 행동을 비교하는 반복된 실험을 통해 실험적으로 얻어지는 임의의 값이다.

상술한 임계값 및 기준값들은 사용된 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서의 출력 레벨 스케일 및 해당 고양이의 체중, 나이, 성별, 품종 등 개체별 사양에 따라 더욱 정교하게 조정될 수 있다.

서비스 제공 업체는, 반복된 실험을 통해 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서의 메이커별로 달라지는 출력 레벨 스케일과, 고양이 개체 사양을 고려하여 적정한 임계값 및 기준값들을 결정하는 테이블을 구비할 수 있다. 나아가 사용자에게 임계값 및 기준값들을 수정할 권한을 부여하여, 자신의 개체에 맞춰 미세 조정하도록 구성할 수 있다. 물론 사용자가 수정하여 사용하는 임계값 및 기준값들은 서비스 제공 업체에 전송되어 전술한 테이블을 개선시킬 수 있다.

이후 사용자가 휴대용 통신 단말기 등으로 입력한 개체별 사양 정보에 따라 적정한 임계값 및 기준값들을 선정하여, 사용자 측 분석 프로그램을 업데이트할 수 있다.

<고양이의 정형행동 중 머리박기(자해) 검출 과정>

먼저, 가속도 센서의 출력값을 분석하여 시간의 흐름에 따른 가속도 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별한다.

도 6(a)와 같이 시간의 흐름에 따른 가속도 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하면 자이로 센서의 출력값 분석을 추가 수행한다.

만약, 가속도 출력값에서 규칙적인 피크신호가 발생하는 않은 것으로 판별되면 전술한 정형행동 중 왕복이동 및 제자리 회전 검출 단계를 진행하게 된다.

도 6(b)와 같이 자이로 센서의 출력값을 분석한 결과 시간의 흐름에 따른 각속도 변화치 출력값에서도 가속도 출력값에서와 마찬가지로 일정 주기로 규칙적인 피크 신호가 발견되면 추가적으로 지자계 센서의 출력값 분석을 수행한다.

만약, 자이로 센서의 출력값 분석 결과 각속도 변화치 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발견되지 않으면 가속도 센서 출력값 분석 단계로 돌아가게 된다.

도 6(c)와 같이 지자계 센서의 출력값을 분석한 결과 시간의 흐름에 따른 자북 방향에 대한 각도 출력값의 변화량이 ±10 이하이면 고양이가 제자리에서 멈춘 상태로 머리를 벽이나 창문 등에 부딪히는 동작을 반복하는 것으로 판별할 수 있다.

즉, 지자계 센서의 출력값의 변화량이 매우 작은 것을 통해 고양이가 제자리에서 멈춘 상태로 몸통의 움직임이 거의 없는 것을 알 수 있으며, 가속도 센서 및 자이로 센서의 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는 것을 토대로 고양이가 벽이나 창문 등의 물체에 머리를 반복하여 부딪히는 동작을 하는 것을 알 수 있다.

이후, 도 6(a) 내지 도 6(c)와 같은 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서의 출력값에서의 특정 신호 조건(상술한 피크 신호 및 변화량)의 지속 시간이 2분 이상인 것으로 분석되면 고양이가 정형행동 중 머리박기(자해) 행동을 한 것으로 판별한다.

한편, 검출의 정확도를 더욱 향상시키기 위해 본 발명에서는 상술한 과정에 더하여 추가 검증 단계를 수행할 수 있다.

추가 검증 단계는 상술한 신호의 지속 시간 조건을 충족하는 경우 각 센서의 출력값의 크기(a, b, c)를 산출하고, 산출된 출력값의 크기를 분석하는 단계를 수행한다.

가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서 각각의 출력값의 크기(a, b, c)는 방향성을 무시하고 x값, y값 및 z값을 단순히 더하여 산출할 수 있다.

또한, 도 6(a) 및 도 6(b)에서 규칙적인 피크 신호가 명확하게 발생하는 가속도 센서 출력값 중 y값 또는 z값과 자이로 센서 출력값 중 x값을 각각 대표 값으로 선정하여 가속도 센서 및 자이로 센서의 출력값의 크기로 산출할 수도 있다.

상기와 같이 산출된 각 센서의 출력값의 크기(a, b, c) 중 도 6(a) 및 도 6(b)와 같이 가속도 센서 및 자이로 센서 출력값에서 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들을 산출한다.

이때, 각 센서의 출력값의 크기를 더하기 전에 각 센서의 출력값의 크기들의 정규화(Normalizatinon) 과정을 수행한다.

구체적으로, 도 6을 참조하면 가속도 센서의 출력값은 ±1.5 범위, 자이로 센서의 출력값은 ±300 범위, 지자계 센서의 출력값은 ±60 범위로 출력되는 것을 알 수 있다.

즉, 각 센서 별로 출력값의 범위 차이가 큰 것을 알 수 있다. 이러한 경우 범위값이 매우 작은 가속도 센서의 경우 출력값의 변화가 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)에 제대로 반영되지 않게 된다.

따라서, 본 발명에서는 각 센서의 출력값의 범위를 일치화시켜 각 센서의 출력값의 변화가 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)에 제대로 반영되도록 하기 위해 시간의 흐름에 따른 가속도 센서의 3축의 출력값의 합 각각에 200을 곱하고[(x+y+z)×200], 시간의 흐름에 따른 지자계 센서의 3축의 출력값의 합 각각에 5를 곱한 후[(x+y+z)×5], 각 센서의 출력값의 크기를 더하여 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들을 산출한다.

결과적으로 가속도 센서의 출력값의 크기인 a = (x+y+z)×200이 되고, 지자계 센서의 출력값의 크기인 c = (x+y+z)×5가 되는 것이다.

이후, 산출된 값(a+b+c)들이 각 센서의 다이나믹 레인지의 합의 10% 이내 범위 내에 분포되고 있는지를 확인한다.

구체적으로, 도 10을 참고하면 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서 각각의 다이나믹 레인지(각 센서의 측정 가능 범위)의 최대값을 모두 더한 값이 상한값이 되고, 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서 각각의 다이나믹 레인지의 최소값을 모두 더한 값이 하한값이 되며, 가속도 센서 및 자이로 센서 출력값에서 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들이 상한값과 하한값의 사이 범위의 10%에 해당되는 범위 내에 모두 위치하게 되면 고양이가 정형행동 중 왕복이동 행동을 한 것으로 최종 판별한다.

즉, 자이로 센서 출력값에서 복수의 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들 중 1개의 값이라도 범위를 벗어나면 조건을 만족하지 못하는 것이다.

이때, 각 센서의 다이나믹 레인지를 더하는 경우에도 각 센서의 다이나믹 레인지의 범위를 일치화시키는 과정을 수행한다.

예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서의 다이나믹 레인지가 각각 ±25, ±5000, ±1000이라고 한다면 가속도 센서의 다이나믹 레인지에 200을 곱하고 지자계 센서의 다이나믹 레인지에 5를 곱한 후 각 센서의 다이나믹 레인지의 최대값 및 최소값을 각각 더해주게 되면 상한값은 +15000이 되고, 하한값은 -15000이 되며, 상한값 및 하한값 사이의 범위의 10%범위는 ±1500이 된다.

따라서, 가속도 센서 및 자이로 센서 출력값에서 복수의 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들이 모두 ±1500 범위 내에 위치하여야만 고양이가 정형행동 중 머리박기(자해) 행동을 한 것으로 최종 판별하게 되는 것이다.

이때, 가속도 센서 및 자이로 센서 출력값에서 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합(a+b+c)들이 모두 일정 범위 이내에 위치하여야만 하는 이유는 정형행동이 고양이가 일정 범위 내에서 반복적인 행동을 하는 것이기 때문에 이에 따라 출력되는 값들도 일정 범위 이내에서 반복 출력되어야만 고양이가 정형행동을 하는 것으로 판별하는 것이다.

만약, 고양이의 행동에 따라 출력되는 센서의 출력값들이 변화량이 매우 커 출력 범위가 매우 커지게 되면 고양이가 현재 반복행동이 아닌 지속적으로 다른 형태의 움직임을 보여주는 것이기 때문에 이러한 경우에는 정형행동으로 판별되지 않는 것이다.

상기와 같은 추가 검증 단계를 통해 더욱 정밀하게 고양이의 정형행동을 검출할 수 있다.

한편, 본 발명에서는 정형행동(머리박기(자해))의 검출 이후에 정형행동의 경증, 중증 정도를 보호자가 쉽게 파악할 수 있도록 점수화하여 정보를 제공할 수 있다.

구체적으로, 도 6(a) 내지 도 6(c)와 같은 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서의 출력값에서의 특정 신호 조건(상술한 피크 신호 및 변화량)의 지속 시간을 파악함으로써 고양이가 정형행동(머리박기(자해))을 지속적으로 반복한 시간을 파악하여 지속시간에 따라 점수를 산출한다.

예를 들어, 지속시간 5분까지는 분당 2점의 점수로 계산하고, 6분 이후부터는 분당 2.5점으로 가중치를 주어 계산할 수 있다.

또한, 가속도 센서 또는 자이로 센서 출력값에서 발생하는 일정한 주기의 규칙적인 피크신호의 발생 횟수를 산출함으로써 고양이가 정형행동(머리박기(자해))을 반복 수행한 횟수를 파악하여 반복 횟수에 따라 점수를 산출한다. 이때, 가속도 센서 또는 자이로 센서 출력값에서 피크신호가 1번 발생할 때마다 머리박기(자해) 행동을 1번 수행한 것으로 카운트한다.

예를 들어, 머리박기(자해) 행동 반복 횟수 10번까지는 회당 1점의 점수로 계산하고, 반복 횟수 11번부터는 회당 1.5점으로 가중치를 주어 계산할 수 있다.

상기와 같이 지속 시간 및 반복 횟수에 따라 계산된 점수를 합산하여 보호자에게 정형행동의 종류 및 점수를 제공할 수 있다. 또한, 서비스 제공 업체는 정형행동의 종류 및 점수별 경증 및 중증의 구분을 위한 지표, 치료 방법 등의 자료를 함께 제공할 수 있다.

또한, IoT 기반의 사료 공급 장치, 배변 처리 장치 등과 같은 스마트 장치가 가정에 설치되어 있는 경우 상기 장치들의 데이터를 제공 받아 검출된 정형행동들이 식사 후, 보호자 외출 후 등 어떠한 특정 조건에서 발생하는지 여부도 추가 검출하여 보호자에게 정보를 제공할 수 있다.

예를 들어, IoT 기반의 사료 공급 장치에는 급여되는 사료 또는 물의 무게를 측정할 수 있는 센서, 제어부, 통신부 등이 구비되어 사료 또는 물의 무게 변화를 측정함에 따라 고양이의 식사 여부, 식사 시간 등을 파악할 수 있다.

이러한 고양이의 식사 관련 데이터를 통신부를 통해 본 발명의 분석서버장치(20)로 제공할 수 있으며, 분석서버장치(20)에서는 이러한 데이터를 검출된 정형행동 데이터와 비교 분석하여 고양이가 식사 후 또는 식사 바로 전 등 특정한 조건에서 정형행동을 반복 수행하는 것이 파악되면 이러한 정보를 보호자에게 제공할 수 있다.

또한, IoT 기반의 배변 처리 장치에는 배변 용기 아래에 설치되는 센서가 장착된 패드, 제어부, 통신부 등을 구비하여 고양이의 배변주기, 배변시간 등을 파악할 수 있다.

이러한 고양이의 배변 관련 데이터를 통신부를 통해 본 발명의 분석서버장치(20)로 제공할 수 있으며, 분석서버장치(20)에서는 이러한 데이터를 검출된 정형행동 데이터와 비교 분석하여 고양이가 배변 후, 배변 전 등 특정한 조건에서 정형행동을 반복 수행하는 것이 파악되면 이러한 정보를 보호자에게 제공할 수 있다.

이외에도, 가정에 설치된 IoT 기반 장치들을 통해 보호자의 외출 시간 등을 파악하고, 이러한 데이터를 분석서버장치(20)에 제공하여 고양이가 보호자의 외출 등 특정한 조건에서 정형행동을 반복 수행하는 것이 파악되면 이러한 정보를 보호자에게 제공할 수 있다.

한편, 상기에서 설명한 검출 과정에서 조건으로 사용한 임계값들 및 정형행동의 점수화를 위한 기준값들, 즉 지자계 센서 출력값의 변화량(±10 이하), 신호 지속시간(2분), 각 센서 다이나믹 레인지 합의 10%이내 범위, 지속시간별 점수 가중치, 반복 횟수 별 점수 가중치, 정형행동의 종류 및 점수별 경증 및 중증의 구분을 위한 지표 등은 고양이 목에 설치한 스마트 밴드로부터 얻은 활동데이터와, 고양이의 행동을 비교하는 반복된 실험을 통해 실험적으로 얻어지는 임의의 값이다.

상술한 임계값 및 기준값들은 사용된 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서의 출력 레벨 스케일 및 해당 고양이의 체중, 나이, 성별, 품종 등 개체별 사양에 따라 더욱 정교하게 조정될 수 있다.

서비스 제공 업체는, 반복된 실험을 통해 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서의 메이커별로 달라지는 출력 레벨 스케일과, 고양이 개체 사양을 고려하여 적정한 임계값 및 기준값들을 결정하는 테이블을 구비할 수 있다. 나아가 사용자에게 임계값 및 기준값들을 수정할 권한을 부여하여, 자신의 개체에 맞춰 미세 조정하도록 구성할 수 있다. 물론 사용자가 수정하여 사용하는 임계값 및 기준값들은 서비스 제공 업체에 전송되어 전술한 테이블을 개선시킬 수 있다.

이후 사용자가 휴대용 통신 단말기 등으로 입력한 개체별 사양 정보에 따라 적정한 임계값 및 기준값들을 선정하여, 사용자측 분석 프로그램을 업데이트할 수 있다.

이상에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면 센서의 측정값의 분석을 통해 고양이의 정형행동을 종류별로 검출할 수 있다.

구체적으로, 가속도 센서의 출력값을 분석한 결과 규칙적인 피크 신호가 발행하지 않은 경우 자이로 센서의 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 분석하여 규칙적인 피크 신호가 발생하면 지자계 센서의 출력값을 분석하여 규칙적인 기울기 변화가 발생하는 여부를 판별한다.

이후, 신호의 지속시간 및 피크 신호의 발생 횟수와 각각의 센서의 출력값의 크기를 분석하여 고양이가 정형행동 중 왕복이동 행동을 반복하고 있는지 여부를 검출할 수 있다.

또한, 가속도 센서의 출력값을 분석한 결과 규칙적인 피크 신호가 발행하지 않은 경우 자이로 센서의 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 분석하여 규칙적인 피크 신호가 발생하지 않으면 지자계 센서의 출력값을 분석하여 일정주기 및 진폭의 곡선 신호가 발생하는지 여부를 판별한다.

이후, 신호의 지속시간과 각각의 센서의 출력값의 크기를 분석하여 고양이가 정형행동 중 제자리 회전 행동을 반복하고 있는지 여부를 검출할 수 있다.

한편, 가속도 센서의 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 분석하여 규칙적인 피크 신호가 발생한 경우 자이로 센서의 출력값의 변화량이 일정값 이하인지 여부를 판별한다.

이후, 신호의 지속시간과 각각의 센서의 출력값의 크기를 분석하여 고양이가 정형행동 중 머리박기(자해) 행동을 반복하고 있는지 여부를 검출할 수 있다.

상기와 같이 본 발명에서는 고양이의 정형행동을 종류별로 검출할 수 있으며, 나아가 각 정형행동들의 지속시간, 횟수, 연속 지속시간 및 횟수 등에 따라 가중치를 부여하여 점수화한 데이터를 보호자에게 제공하여 고양이의 정형행동 종류 뿐만 아니라 해당 정형행동의 경증, 중증 여부를 쉽게 판별할 수 있는 데이터를 제공할 수 있다.

또한, IoT 기반의 사료 공급 장치, 배변 처리 장치 등과 같은 스마트 장치가 가정에 설치되어 있는 경우 상기 장치들의 데이터를 제공 받아 검출된 정형행동들이 식사 후, 보호자 외출 후 등 어떠한 특정 조건에서 발생하는지 여부도 추가 검출하여 보호자에게 정보를 제공할 수 있다.

예를 들어, IoT 기반의 사료 공급 장치에는 급여되는 사료 또는 물의 무게를 측정할 수 있는 센서, 제어부, 통신부 등이 구비되어 사료 또는 물의 무게 변화를 측정함에 따라 고양이의 식사 여부, 식사 시간 등을 파악할 수 있다.

이러한 고양이의 식사 관련 데이터를 통신부를 통해 본 발명의 분석서버장치로 제공할 수 있으며, 분석서버장치에서는 이러한 데이터를 검출된 정형행동 데이터와 비교 분석하여 고양이가 식사 후 또는 식사 바로 전 등 특정한 조건에서 정형행동을 반복 수행하는 것이 파악되면 이러한 정보를 보호자에게 제공할 수 있다.

또한, IoT 기반의 배변 처리 장치에는 배변 용기 아래에 설치되는 센서가 장착된 패드, 제어부, 통신부 등을 구비하여 고양이의 배변주기, 배변시간 등을 파악할 수 있다.

이러한 고양이의 배변 관련 데이터를 통신부를 통해 본 발명의 분석서버장치로 제공할 수 있으며, 분석서버장치에서는 이러한 데이터를 검출된 정형행동 데이터와 비교 분석하여 고양이가 배변 후, 배변 전 등 특정한 조건에서 정형행동을 반복 수행하는 것이 파악되면 이러한 정보를 보호자에게 제공할 수 있다.

이외에도, 가정에 설치된 IoT 기반 장치들을 통해 보호자의 외출 시간 등을 파악하고, 이러한 데이터를 분석서버장치에 제공하여 고양이가 보호자의 외출 등 특정한 조건에서 정형행동을 반복 수행하는 것이 파악되면 이러한 정보를 보호자에게 제공할 수 있다.

상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면, 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경 및 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 본 발명의 특허청구 범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

10 : 스마트 밴드
20 : 분석서버장치
30 : 서비스 제공 업체

Claims (16)

1. 가속도 센서 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (a)단계; 및
   자이로 센서 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (b)단계;를 포함하며,
   상기 (a)단계에서 규칙적인 피크 신호가 발생하지 않은 경우 상기 (b)단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 (b)단계에서 규칙적인 피크 신호가 발생한 경우,
   지자계 센서 출력값에서 규칙적인 기울기 변화가 발생하는지 여부를 판별하는 (c)단계;를 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 (c)단계에서 규칙적인 기울기 변화가 발생한 경우,
   상기 자이로 센서 출력값 및 상기 지자계 센서 출력값에서 발생하는 규칙적인 피크 신호 및 규칙적인 기울기 변화의 지속 시간이 2분 이상인지 여부를 판별하는 (d)단계;를 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 (d)단계에서 상기 자이로 센서 출력값 및 상기 지자계 센서 출력값에서 발생하는 규칙적인 피크 신호 및 규칙적인 기울기 변화의 지속 시간이 2분 이상으로 판별된 경우,
   상기 자이로 센서 출력값에서 발생하는 일정한 주기의 규칙적인 피크 신호의 발생 횟수가 15회 이상인지 여부를 판별하는 (e)단계;를 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 (e)단계에서 상기 자이로 센서 출력값에서 발생하는 일정한 주기의 규칙적인 피크 신호의 발생 횟수가 15회 이상으로 판별된 경우,
   각 센서의 출력값의 크기를 산출하는 (f)단계;를 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 자이로 센서 출력값에서 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합들이 각 센서의 다이나믹 레인지의 합의 10% 이내 범위 내에 분포되고 있는지를 확인하는 (g)단계;를 추가 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
   
7. 가속도 센서 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (a)단계;
   자이로 센서 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (b)단계; 및
   지자계 센서 출력값에서 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (c)단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 (a)단계에서 규칙적인 피크 신호가 발생하지 않은 경우 상기 (b)단계를 수행하며,
   상기 (b)단계에서 규칙적인 피크 신호가 발생하지 않은 경우 상기 (c)단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
   
9. 제8항에 있어서,
   상기 (c)단계에서 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호가 발생한 경우,
   상기 지자계 센서의 출력값에서 발생하는 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호의 지속 시간이 2분 이상인지 여부를 판별하는 (d)단계;를 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 (d)단계에서 상기 지자계 센서의 출력값에서 발생하는 일정 주기 및 진폭의 곡선 신호의 지속 시간이 2분 이상으로 판별된 경우,
    각 센서의 출력값의 크기를 산출하는 (e)단계;를 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
    
11. 제10항에 있어서,
    각 센서의 출력값의 크기의 합들이 각 센서의 다이나믹 레인지의 합의 10% 이내 범위 내에 분포되고 있는지를 확인하는 (f)단계;를 추가 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
    
12. 가속도 센서 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (a)단계; 및
    자이로 센서 출력값에서 규칙적인 피크 신호가 발생하는지 여부를 판별하는 (b)단계;를 포함하며,
    상기 (a)단계에서 규칙적인 피크 신호가 발생한 경우 상기 (b)단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
    
13. 제12항에 있어서,
    상기 (b)단계에서 규칙적인 피크 신호가 발생한 경우,
    지자계 센서 출력값의 변화량이 ±10 이하인지 여부를 판별하는 (c)단계;를 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
    
14. 제13항에 있어서,
    상기 (c)단계에서 상기 지자계 센서 출력값의 변화량이 ±10 이하인 경우,
    상기 (a)단계 내지 (c)단계에서 발생한 신호의 지속 시간이 2분 이상인지 여부를 판별하는 (d)단계;를 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
    
15. 제14항에 있어서,
    상기 (d)단계에서 상기 (a)단계 내지 (c)단계에서 발생한 신호의 지속 시간이 2분 이상인 것으로 판별된 경우,
    각 센서의 출력값의 크기를 산출하는 (e)단계;를 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.
    
16. 제15항에 있어서,
    상기 가속도 센서 출력값 및 상기 자이로 센서 출력값에서 복수의 피크 신호가 발생한 각각의 시점에서의 각 센서의 출력값의 크기의 합들이 각 센서의 다이나믹 레인지의 합의 10% 이내 범위 내에 분포되고 있는지를 확인하는 (f)단계;를 추가 수행하는 것을 특징으로 하는 사족보행동물의 질병 관련 정형행동 검출 방법.

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