WO2019103219A1 - 행동정보를 이용한 질병예측방법 및 장치 - Google Patents

행동정보를 이용한 질병예측방법 및 장치 Download PDF

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WO2019103219A1
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이시형
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주식회사 펫피트
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    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches

Definitions

  • the present invention relates to a disease prediction method and apparatus using behavior information, and more particularly, to a behavior prediction method and apparatus for predicting an animal disease based on behavior information received through a network from a device attached to the animal, And a method and apparatus for predicting diseases using the same.
  • the existing companion animal products are limited to the extent of checking and providing the amount of activity of the animal, so that they do not provide meaningful information to the owner of the companion animal.
  • the object of the present invention is to provide a method and apparatus for predicting a disease based on behavior information of a companion animal and using behavior information that can inform the owner of the companion animal.
  • a disease prediction method using behavior information comprising the steps of: receiving behavior information from a device mounted on an animal through a network, The disease prediction unit of the server generates disease prediction information based on the received behavior information and the preconditioning symptom information information stored in the database of the service server, and the disease prediction information is previously registered To the user equipment.
  • the method includes receiving the behavior information collected and processed by the device through the network according to a preset period and period, the reference value setting unit of the service server associating the behavior information with the database of the service server Further comprising the step of generating behavior reference value information for the animal based on the reference value setting information stored in the device, and transmitting / receiving the behavior reference value information to the device via the network,
  • the transmitting and receiving unit may receive the behavior information satisfying the behavior reference value according to the predetermined period from the device for which the behavior reference value is set according to the behavior reference value information through the network.
  • the network includes a Low Power Wide Area network (LPWA), and in the step of receiving the behavior information, the behavior information may be received via the LPWA network.
  • LPWA Low Power Wide Area network
  • the behavior information may be generated based on the values measured by the acceleration sensor and the angular velocity sensor.
  • the behavior information may include at least one of an angle rotated in the X axis direction, an angle rotated in the Y axis direction, an angle rotated in the Y axis direction, and the like, based on the velocity change amount in the X axis, the velocity change amount in the Y axis, the velocity change amount in the Z axis, the angular velocity in the X axis, Axis direction, and may be information generated by synthesizing the rotation angle value corresponding to the value of the force and the value of the force corresponding to each of the rotated angles.
  • the synthesized and generated information includes first information about movement in a clockwise or counterclockwise direction with respect to a plane perpendicular to the ground of the device, assuming that the animal is facing front, assuming that the animal is facing the front.
  • the disease predicting unit may generate disease predicting information based on at least one of the first to third information and the preconditioning symptom reference information.
  • the behavior reference value information may be updated according to a preset period and reset in the device.
  • the behavior reference value information may be individually generated and generated for each animal.
  • an apparatus for predicting a disease using behavior information comprising: a transceiver unit; a database for storing data; And a disease predicting unit for generating disease predicting information based on the received behavior information and the preconditioning symptom reference information stored in the database unit, wherein the disease predicting information is transmitted to the pre-registered user equipment through the transceiving unit .
  • the device is configured to transmit the behavior information to the animal based on the received behavior information and the reference value setting information stored in the database when the transceiver unit receives the behavior information collected and processed by the device through the network according to a preset period and period Wherein the behavior reference value information is transmitted to the device by the transceiver through the network and the transceiver transmits the behavior reference value information through the network to the behavior reference value information
  • the behavior information satisfying the behavior reference value can be received from the device for which the behavior reference value is set according to a predetermined cycle.
  • the network may include a Low Power Wide Area network (LPWA), and the behavior information may be received via the LPWA network.
  • LPWA Low Power Wide Area network
  • the behavior information may be generated based on the values measured by the acceleration sensor and the angular velocity sensor.
  • the behavior information may include at least one of an angle rotated in the X axis direction, an angle rotated in the Y axis direction, an angle rotated in the Y axis direction, and the like, based on the velocity change amount in the X axis, the velocity change amount in the Y axis, the velocity change amount in the Z axis, the angular velocity in the X axis, Axis direction, and may be information generated by synthesizing the rotation angle value corresponding to the value of the force and the value of the force corresponding to each of the rotated angles.
  • the synthesized and generated information includes first information about movement in a clockwise or counterclockwise direction with respect to a plane perpendicular to the ground of the device, assuming that the animal is facing front, assuming that the animal is facing the front.
  • the disease predicting unit may generate disease predicting information based on at least one of the first to third information and the preconditioning symptom reference information.
  • the behavior reference value information may be updated according to a preset period and reset in the device.
  • the behavior reference value information may be individually generated and generated for each animal.
  • the disease is predicted based on the behavior information and notified to the owner of the companion animal, so that the subsequent treatment for the companion animal can be performed quickly.
  • a behavior information reference value is set in a device mounted on a companion animal, and when behavior information is transmitted from the device, only information satisfying the behavior information reference value is transmitted through the network, thereby minimizing power consumption of the device Thereby maximizing user convenience.
  • the behavior information reference value is individually set for each companion animal, the disease can be predicted more accurately.
  • the behavior information reference value is updated at a predetermined cycle, more accurate disease prediction can be performed according to the growth process of the companion animal.
  • FIG. 1 is a block diagram of a system for performing a disease prediction method using behavior information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing a state in which a device is mounted on an animal in a disease prediction method using behavior information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram of a disease predicting apparatus using behavior information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a configuration diagram of a device mounted on an animal in a disease prediction method using behavior information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart of a first embodiment of a disease prediction method using behavior information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart of a second embodiment of a disease prediction method using behavior information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.
  • the terms described below are defined in consideration of the structure, role and function of the present invention, and may be changed according to the intention of the user, the intention of the operator, or the custom.
  • each component, function block or means may be composed of one or more sub-components, and the electrical, electronic, and mechanical functions performed by the components may be electronic circuits, An integrated circuit, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or the like, or may be implemented separately or two or more may be integrated into one.
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • each block of the accompanying block diagrams and combinations of the steps of the flowcharts may be performed by computer program instructions.
  • These computer program instructions may be loaded into a processor of a general purpose computer, a special purpose computer, a portable notebook computer, a network computer, or other programmable data processing apparatus, so that the instructions, which are executed through a processor of a computer device or other programmable data processing apparatus,
  • These computer program instructions may also be stored in a memory or in a computer readable memory available to a computer device capable of directing a computer device or other programmable data processing device to implement the functionality in a particular manner, It is also possible to produce products containing instruction means for performing the functions described in the respective steps of the flowcharts. It will be appreciated that computer program instructions may be loaded onto a computer device or other programmable data processing equipment so that a process for performing a series of operating steps on a computer device or other programmable data processing equipment may be created to determine each block and flowchart of the block diagram It is also possible to provide steps for executing the functions described in each step of Fig.
  • each block or each step may represent a module, segment, or portion of code that includes one or more executable instructions for executing the specified logical function (s). It should also be noted that in some alternative embodiments, the functions mentioned in the blocks or steps may occur out of order. For example, two blocks or steps shown in succession may in fact be performed substantially concurrently, or the blocks or steps may sometimes be performed in reverse order according to the corresponding function.
  • FIG. 1 is a block diagram of a system for performing a disease prediction method using behavior information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a disease prediction method using behavior information according to an embodiment of the present invention.
  • a system for performing a disease prediction method using behavior information includes a service server 100 that serves a disease prediction method using behavior information, A device 200 for collecting and processing information, and a user equipment 300 receiving the disease prediction information through the service server 100.
  • the user device 300 includes a mobile device, for example, a smart phone or a tablet.
  • a mobile device for example, a smart phone or a tablet.
  • an application installed with a management program is installed to be connected to the service server 100 through a network, Can be provided.
  • the service server 100 is a disease prediction apparatus using behavior information according to an embodiment of the present invention, and will be described as a service server.
  • the device 200 mounted on an animal may be mounted on an animal in the form of a necklace, which is only one example, and may be mounted on an animal to collect behavior information of the animal Any form is possible.
  • FIG. 3 is a block diagram of a disease predicting apparatus using behavior information according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a block diagram of a device mounted on an animal in a disease predicting method using behavior information according to an embodiment of the present invention .
  • the service server 100 includes a transmission / reception unit 110 for transmitting / receiving data through a network, a database 120 for storing data, And a disease predicting unit 130 for predicting the disease.
  • the network may include a Low Power Wide Area network (LPWA).
  • LPWA Low Power Wide Area network
  • the behavior information generated by the device 200 may be transmitted to the service server 100 via the LPWA network.
  • the database 120 may be included in the apparatus or may be a separate database connected to the outside of the apparatus through a network.
  • the device 200 includes a transceiver 210 for transmitting and receiving data, a sensor 220 for sensing movement of an animal, a memory 230 for storing data, A behavior information processing unit 240 for processing the data collected by the device 220 and generating behavior information, and a power supply unit 250 for supplying power to the device 200.
  • the sensor unit 220 includes an acceleration sensor and a gyro sensor.
  • the power supply unit 250 may be a disposable battery or a rechargeable battery.
  • FIG. 5 is a flowchart of a first embodiment of a disease prediction method using behavior information according to an embodiment of the present invention.
  • the sensing information sensed by the sensor unit 220 of the device 200 mounted on the animal is stored in the memory unit 230 according to a predetermined cycle, and the behavior information processing unit 240 stores the sensed information in the memory unit 230 And generates behavior information using the stored sensing information.
  • the behavior information processing unit 240 rotates in the X-axis direction based on the velocity change amount of the X-axis, the velocity change amount of the Y-axis, the velocity change amount of the Z-axis, the angular velocity of the X-axis, the angular velocity of the Y- An angle of rotation in the Y-axis direction, and an angle of rotation in the Z-axis direction are calculated.
  • the compensation angle can be used by using Kalman filter and quaternion and Euler equations for accurate calculation of the angle of rotation.
  • the behavior information processing unit 240 generates first information to third information by combining the values of the forces corresponding to the rotated angles and the rotated angle values corresponding to the values of the forces.
  • the weight is calculated as a constant.
  • the behavior information processing unit 240 generates behavior information including the first information and the third information and transmits the generated behavior information to the service server 100 by the transceiver 210 via the network.
  • the disease prediction unit 120 of the service server determines The disease prediction information is generated based on the preconditioning symptom information stored in the database 120 of the service server (S110).
  • the preconditioning symptom information has a reference value for determining the preconditioning condition for each disease, and the disease predictor 120 compares the received behavior information with a reference value to generate the remark prediction information (S120).
  • the transmission / reception unit 110 of the service server transmits the disease prediction information to the user equipment 300 previously registered through the network (S130).
  • the service server 100 may further include a reference value setting unit (not shown).
  • a reference value setting unit not shown. The parts common to the description of the first embodiment will be omitted for convenience of explanation.
  • FIG. 6 is a flowchart of a second embodiment of a disease prediction method using behavior information according to an embodiment of the present invention.
  • the transceiver 110 of the service server 100 receives the processed behavior information from the device 200 through the network according to a predetermined period and period (S200).
  • the reason for receiving the behavior information collected and processed from the device 200 for the predetermined period is to collect information such as the behavior pattern and activity amount of the animal for a predetermined period of time.
  • the reference value setting unit of the service server 100 generates behavior reference value information for the animal based on the received behavior information and reference value setting information stored in the database 120 of the service server 100 at step S210.
  • the received behavior information includes information on an animal-specific behavior pattern and activity amount, and the reference value setting information includes a predetermined reference value for each species.
  • the reference value setting information generates animal behavior reference value information using the behavior information and the reference value setting information.
  • the behavior reference value information is separately calculated and generated for each animal.
  • the behavior reference value information may be represented by a specific value, and the behavior reference value information may serve as a reference value for determining whether the behavior information is information necessary for predicting a disease.
  • the behavior information processor 240 of the device 200 calculates the behavior reference value using the behavior reference value information Setting.
  • the behavior reference value is a value that determines whether or not to transmit the behavior information generated by the behavior information processing unit 240 to the service server 100, and compares the generated behavior information with the behavior reference value, Only the information is transmitted to the service server 100.
  • the behavior information is not transmitted even in the transmission period.
  • the disease prediction unit (130) When the transceiver 110 receives the behavior information satisfying the behavior reference value from the device for which the behavior reference value is set according to the behavior reference value information through the network in a predetermined period (S230), the disease prediction unit (130) generates disease prediction information based on the received behavior information and precursor symptom information information stored in the database of the service server (S240).
  • the transmission / reception unit 110 of the service server 100 transmits the disease prediction information to the registered user equipment through the network (S250).
  • the behavior reference value information may be updated according to a preset period and set in the device, and the remaining processes may proceed in the same manner.
  • the disease prediction method using behavior information can be implemented as a computer readable code on a computer readable recording medium.
  • a computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of the recording medium include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device, and the like, and a carrier wave (for example, transmission via the Internet).
  • the computer-readable recording medium may also be distributed over a networked computer system so that computer readable code can be stored and executed in a distributed manner.

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Abstract

본 발명은 행동정보를 이용한 질병예측방법에 관한 것이다. 상기 방법은ㅇ 서비스서버의 송수신부가 네트워크를 통해 동물에 장착된 디바이스로부터 미리 설정된 주기에 따라 행동정보를 수신하는 단계, 상기 서비스서버의 질병예측부가 상기 수신한 행동정보와 상기 서비스서버의 데이터베이스에 저장된 전조증상기준정보를 기초로 질병예측정보를 생성하는 단계, 및 상기 서비스서버의 송수신부가 네트워크를 통해 상기 질병예측정보를 미리 등록된 사용자기기로 전송하는 단계를 포함한다.

Description

행동정보를 이용한 질병예측방법 및 장치
본 발명은 행동정보를 이용한 질병예측방법 및 장치에 관한 발명으로서, 보다 상세하게는 동물에 장착된 디바이스로부터 네트워크를 통해 수신된 행동정보를 기초로 동물의 질병을 예측하여 사용자기기로 전송하는 행동정보를 이용한 질병예측방법 및 장치에 관한 것이다.
기존의 반려동물 관련 제품들은 동물의 활동량 등을 체크하여 제공하는 정도에만 그치고 있어서 반려동물의 주인에게 유의미한 정보를 제공하고 있지 못한 실정이다.
반려동물은 행동으로 자신의 상태를 표현하기 때문에 그들의 상태를 지속적으로 관찰하지 않으면 이상증세를 파악하기 어렵다.
또한, 반려동물의 주인이 외출을 하거나 직장 생활을 하기 때문에 반려동물을 관찰할 수 없는 상황에 놓인 경우에는 반려동물이 질병의 전조증상을 가지고 있더라도 이를 알 수 있는 방법이 없어 질병이 악화되는 문제가 발생할 수 있다.
따라서 반려동물의 행동을 추적하여 질병을 예측하여 반려동물 주인에게 제공할 수 있는 방법과 장치가 필요한 실정이다.
본 발명은 반려동물의 행동정보를 기초로 질병을 예측하여 반려동물의 주인에게 알려줄 수 있는 행동정보를 이용한 질병예측방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법은 서비스서버의 송수신부가 네트워크를 통해 동물에 장착된 디바이스로부터 미리 설정된 주기에 따라 행동정보를 수신하는 단계, 상기 서비스서버의 질병예측부가 상기 수신한 행동정보와 상기 서비스서버의 데이터베이스에 저장된 전조증상기준정보를 기초로 질병예측정보를 생성하는 단계, 및 상기 서비스서버의 송수신부가 네트워크를 통해 상기 질병예측정보를 미리 등록된 사용자기기로 전송하는 단계를 포함한다.
상기 방법은 상기 송수신부가 미리 설정된 소정 기간 및 주기에 따라 상기 네트워크를 통해 상기 디바이스에서 수집되어 처리된 행동정보를 수신하는 단계, 상기 서비스서버의 기준값설정부가 상기 수신한 행동정보와 상기 서비스서버의 데이터베이스에 저장된 기준값설정정보를 기초로 상기 동물에 대한 행동기준값정보를 생성하는 단계, 및 상기 송수신부가 상기 네트워크를 통해 상기 디바이스에 상기 행동기준값정보를 전송하는 단계를 더 포함하고, 상기 행동정보를 수신하는 단계는 상기 송수신부가 상기 네트워크를 통해 상기 행동기준값정보에 따라 행동기준값이 설정된 상기 디바이스로부터 소정 주기에 따라 상기 행동기준값을 만족하는 행동정보를 수신하는 단계일 수 있다.
상기 네트워크는 LPWA(Low Power Wide Area) 망을 포함하고, 상기 행동정보를 수신하는 단계에서 상기 행동정보는 상기 LPWA망을 경유하여 수신될 수 있다.
상기 행동정보는 가속도 센서 및 각속도 센서에 의해 측정된 값을 기초로 생성될 수 있다.
상기 행동정보는 X축의 속도변화량, Y축의 속도 변화량, Z축의 속도변화량 및 X축의 각속도, Y축의 각속도, Z축의 각속도를 기초로, X축 방향으로 회전한 각도, Y축 방향으로 회전한 각도, Z축 방향으로 회전한 각도를 산출하고, 상기 회전한 각도 각각에 대응하는 힘의 값과 상기 힘의 값에 대응하는 상기 회전한 각도 값을 합성하여 생성된 정보일 수 있다.
상기 합성하여 생성된 정보는 상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 지면과 수직인 평면에 대하여 시계방향 또는 시계 반대방향의 움직임에 대한 제1 정보, 상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 포물선 방향에 대응한 움직임에 대한 제2 정보, 및 상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 지면과 평행상 평면에 대하여 회전하는 형태의 움직임에 대한 제3 정보를 포함할 수 있다.
상기 질병예측부는 상기 제1정보 내지 제3 정보 중 적어도 하나와 상기 전조증상기준정보를 기초로 질병예측정보를 생성할 수 있다.
상기 행동기준값정보는 미리 설정된 기간에 따라 업데이트되어 상기 디바이스에서 다시 설정될 수 있다.
상기 행동기준값정보는 상기 동물별로 개별적으로 산출되어 생성될 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 양상에 따른 행동정보를 이용한 질병예측장치는 송수신부, 데이터를 저장하는 데이터베이스, 및 상기 송수신부가 미리 설정된 주기에 따라 네트워크를 통해 동물에 장착된 디바이스로부터 행동정보를 수신하면, 상기 수신한 행동정보와 상기 데이터베이스부에 저장된 전조증상기준정보를 기초로 질병예측정보를 생성하는 질병예측부를 포함하고, 상기 송수신부를 통해 상기 질병예측정보가 미리 등록된 사용자기기로 전송되는 것을 특징으로 한다.
상기 장치는 상기 송수신부가 미리 설정된 소정 기간 및 주기에 따라 상기 네트워크를 통해 상기 디바이스에서 수집되어 처리된 행동정보를 수신하면, 상기 수신한 행동정보와 상기 데이터베이스에 저장된 기준값설정정보를 기초로 상기 동물에 대한 행동기준값정보를 생성하는 상기 서비스서버의 기준값설정부를 더 포함하고, 상기 네트워크를 통해 상기 송수신부에 의해 상기 디바이스로 상기 행동기준값정보가 전송되고, 상기 송수신부는 상기 네트워크를 통해 상기 행동기준값정보에 따라 행동기준값이 설정된 상기 디바이스로부터 소정 주기에 따라 상기 행동기준값을 만족하는 행동정보를 수신할 수 있다.
상기 네트워크는 LPWA(Low Power Wide Area) 망을 포함하고, 상기 행동정보는 상기 LPWA망을 경유하여 수신될 수 있다.
상기 행동정보는 가속도 센서 및 각속도 센서에 의해 측정된 값을 기초로 생성될 수 있다.
상기 행동정보는 X축의 속도변화량, Y축의 속도 변화량, Z축의 속도변화량 및 X축의 각속도, Y축의 각속도, Z축의 각속도를 기초로, X축 방향으로 회전한 각도, Y축 방향으로 회전한 각도, Z축 방향으로 회전한 각도를 산출하고, 상기 회전한 각도 각각에 대응하는 힘의 값과 상기 힘의 값에 대응하는 상기 회전한 각도 값을 합성하여 생성된 정보일 수 있다.
상기 합성하여 생성된 정보는 상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 지면과 수직인 평면에 대하여 시계방향 또는 시계 반대방향의 움직임에 대한 제1 정보, 상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 포물선 방향에 대응한 움직임에 대한 제2 정보, 및 상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 지면과 평행상 평면에 대하여 회전하는 형태의 움직임에 대한 제3 정보를 포함할 수 있다.
상기 질병예측부는 상기 제1정보 내지 제3 정보 중 적어도 하나와 상기 전조증상기준정보를 기초로 질병예측정보를 생성할 수 있다.
상기 행동기준값정보는 미리 설정된 기간에 따라 업데이트되어 상기 디바이스에서 다시 설정될 수 있다.
상기 행동기준값정보는 상기 동물별로 개별적으로 산출되어 생성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법 및 장치에 의하면, 행동정보를 기초로 질병을 예측하여 반려동물의 주인에게 통지함으로써 반려동물에 대한 후속 치료가 신속하게 이루어지게 할 수 있다.
또한, 반려동물에 장착된 디바이스로에 행동정보기준값이 설정되어, 상기 디바이스로부터 행동정보가 전송될 때, 상기 행동정보기준값을 만족하는 정보만 네트워크를 통해 전송되도록 함으로써, 상기 디바이스의 전력 소모를 최소화하여 사용자 편의성을 극대화시킬 수 있다.
또한, 행동정보기준값은 반려동물별로 개별적으로 설정되기 때문에 보다 정확하게 질병을 예측할 수 있다.
또한, 행동정보기준값은 소정 주기로 업데이트되기 때문에 반려동물의 성장과정에 따라 보다 정확한 질병 예측이 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법을 수행하기 위한 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법에 있어서, 동물에 디바이스가 장착되는 상태를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측장치의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법에 있어서, 동물에 장착되는 디바이스의 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법의 제1 실시예의 순서도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법의 제2 실시예의 순서도이다.
본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 뒤에 설명이 되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 뒤에 설명되는 용어들은 본 발명에서의 구조, 역할 및 기능 등을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 오로지 특허청구범위에 기재된 청구항의 범주에 의하여 정의될 뿐이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하며, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
한편, 본 발명의 실시 예에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있으며, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다.
또한 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터, 휴대용 노트북 컴퓨터, 네트워크 컴퓨터 등 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 장치 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 아래에서 설명할 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 장치 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 장치에 이용 가능한 메모리 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조물을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 장치 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 장치 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되기 위한 프로세스를 생성하여 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법 및 장치를 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법을 수행하기 위한 시스템의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법에 있어서, 동물에 디바이스가 장착되는 상태를 도시한 도면이다.
상기 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법을 수행하기 위한 시스템은 행동정보를 이용한 질병예측방법을 서비스하는 서비스서버(100), 동물에 장착되어 행동정보를 수집하여 처리하는 디바이스(200) 및 상기 서비스서버(100)를 통해 질병예측정보를 전송받는 사용자기기(300)를 포함한다.
상기 사용자기기(300)는 모바일 기기, 예를 들어 스마트폰 또는 태블릿을 포함하며, 서비스를 제 공받기 위하여 관리프로그램이 탑재된 어플리케이션을 설치하여 상기 서비스서버(100)와 네트워크를 통해 연결되어 서비스를 제공받을 수 있다.
상기 서비스서버(100)는 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측장치로서, 이하에서는 서비스서버로 설명하기로 한다.
상기 도 2에 도시된 바와 같이, 동물에 장착되는 상기 디바이스(200)는 목걸이 형태로 동물에 장착될 수 있으며, 이는 하나의 일 예에 불과한 것으로 동물에 장착되어 동물의 행동정보를 수집할 수 있는 형태라면 어떤 형태라도 가능하다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측장치의 구성이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법에 있어서, 동물에 장착되는 디바이스의 구성도이다.
상기 도 3을 참조하면, 상기 서비스서버(100)는 네트워크를 통해 데이터를 송수신하기 위한 송수신부(110), 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스(120), 상기 디바이스(200)로부터 수신한 행동정보를 기초로 질병을 예측하기 위한 질병예측부(130)을 포함한다.
상기 네트워크는 LPWA(Low Power Wide Area) 망을 포함할 수 있다. 상기 디바이스(200)에서 생성된 행동정보는 LPWA망을 경유하여 상기 서비스서버(100)로 전송될 수 있다.
상기 데이터베이스(120)는 상기 장치의 내부에 포함될 수도 있고, 상기 장치외부와 네트워크를 통해 연결되는 별도의 데이터베이스일 수도 있다.
상기 도 4를 참조하면, 상기 디바이스(200)는 데이터를 송수신하기 위한 송수신부(210), 동물의 움직임을 감지하기 위한 센서부(220), 데이터를 저장하기 위한 메모리부(230), 센서부(220)에서 수집한 데이터를 처리하여 행동정보를 생성하는 행동정보처리부(240) 및 상기 디바이스(200)에 전원을 공급하는 전원공급부(250)를 포함한다. 상기 센서부(220)는 가속도 센서와 자이로 센서를 포함한다.상기 전원공급부(250)는 일회용 배터리 또는 충전 가능한 배터리로 구성될 수있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법의 제1 실시예의 순서도이다.
우선, 동물에 장착된 디바이스(200)의 센서부(220)에서 감지한 센싱정보는 소정 주기에 따라 메모리부(230)에 저장되고, 상기 행동정보처리부(240)는 상기 메모리부(230)에 저장된 센싱정보를 이용하여 행동정보를 생성한다.
상기 행동정보처리부(240)는 메모리부(230)에 저장된 X축의 속도변화량, Y축의 속도 변화량, Z축의 속도변화량 및 X축의 각속도, Y축의 각속도, Z축의 각속도를 기초로, X축 방향으로 회전한 각도, Y축 방향으로 회전한 각도, Z축 방향으로 회전한 각도를 산출한다.
이때, 회전한 각도의 정확한 계산을 위하여 칼만필터 및 쿼터니언 및 오일러 공식을 이용하여 보상각을 이용할 수 있다.
그리고 나서, 상기 행동정보처리부(240)는 상기 회전한 각도 각각에 대응하는 힘의 값과 상기 힘의 값에 대응하는 상기 회전한 각도 값을 합성하여 제1 정보 내지 제3 정보를 생성한다.
이때, 상기 힘을 산출하기 위하여 무게는 상수로 설정하여 산출하게 된다.
상기 제1 정보는 상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 지면과 수직인 평면에 대하여 시계방향 또는 시계 반대방향의 움직임을 나타내는 값이고, 상기 제2 정보는 상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 그네의 움직임과 같이 상기 디바이스의 포물선 방향에 대응한 움직임에 대한 값이고, 상기 제3 정보는 상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 지면과 평행상 평면에 대하여 회전하는 형태의 움직임에 대한 값으로 산출된다.
상기 행동정보처리부(240)에서 상기 제1 정보 내지 제3 정보를 포함하는 행동정보를 생성하여 네트워크를 통해 상기 송수신부(210)에 의해 서비스서버(100)로 전송된다.
서비스서버의 송수신부(110)가 네트워크를 통해 미리 설정된 주기에 따라 상기 디바이스(200)로부터 행동정보를 수신하면(S100), 상기 서비스서버의 질병예측부(120)가 상기 수신한 행동정보와 상기 서비스서버의 데이터베이스(120)에 저장된 전조증상기준정보를 기초로 질병예측정보를 생성한다(S110).
상기 전조증상기준정보는 질병별로 전조증상을 판정할 수 있는 기준값을 가지며, 상기 질병예측부(120)는 상기 수신한 행동정보와 기준값을 비교하여 질명예측정보를 생성한다(S120).
상기 서비스서버의 송수신부(110)는 네트워크를 통해 상기 질병예측정보를 미리 등록된 사용자기기(300)로 전송한다(S130).
이하에서는 본 발명의 제2 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법을 설명하기로 한다.
본 발명의 제2 실시예에서는 서비스서버(100)는 기준값설정부(미도시)를 더 포함하여 구성될 수 있다. 제1 실시예의 설명과 공통되는 부분은 설명의 편의를 위해 생략하기로 한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법의 제2 실시예의 순서도이다.
도 6을 참조하면, 우선 서비스서버(100)의 송수신부(110)가 미리 설정된 소정 기간 및 주기에 따라 네트워크를 통해 디바이스(200)에서 수집되어 처리된 행동정보를 수신한다(S200).
이와 같이 미리 설정된 소정 기간 동안 디바이스(200)로부터 수집되어 처리된 행동정보를 받는 이유는 소정 기간 동안의 동물의 행동패턴 및 활동량 등의 정보를 수집하기 위함이다.
상기 서비스서버(100)의 기준값설정부는 상기 수신한 행동정보와 서비스서버(100)의 데이터베이스(120)에 저장된 기준값설정정보를 기초로 상기 동물에 대한 행동기준값정보를 생성한다(S210).
상기 수신한 행동정보는 동물 고유의 행동패턴 및 활동량에 대한 정보를 포함하고 상기 기준값설정정보는 종 별로 미리 정해진 기준값을 포함한다.
상기 기준값설정정보는 상기 행동정보과 상기 기준값설정정보를 이용하여 동물 별 행동기준값정보를 생성한다.
따라서, 상기 행동기준값정보는 상기 동물별로 개별적으로 산출되어 생성되게 된다.
상기 행동기준값정보는 특정 값으로 표현될 수 있으며, 상기 행동기준값정보는 행동정보가 질병을 예측할 때 필요한 정보인지 판단할 수 있는 기준값으로 작용할 수 있다.
상기 송수신부(110)에 의해 네트워크를 통해 상기 디바이스(200)로 행동기준값정보가 전송되면(S220), 상기 디바이스(200)의 행동정보처리부(240)는 상기 행동기준값정보를 이용하여 행동기준값을 설정한다.
상기 행동기준값은 상기 행동정보처리부(240)에서 생성된 행동정보를 서비스서버(100)로 전송할지 여부를 결정하는 값으로 상기 생성된 행동정보와 상기 행동기준값을 비교하여 상기 행동기준값을 만족하는 행동정보만을 상기 서비스서버(100)로 전송하게 된다.
따라서, 상기 행동기준값을 만족하는 행동정보가 없는 경우에는 전송주기라고 하더라도 행동정보를 전송하지 않게 된다.
상기 송수신부(110)가 상기 네트워크를 통해 상기 행동기준값정보에 따라 행동기준값이 설정된 상기 디바이스로부터 소정 주기에 따라 상기 행동기준값을 만족하는 행동정보를 수신하면(S230), 상기 서비스서버의 질병예측부(130))가 상기 수신한 행동정보와 상기 서비스서버의 데이터베이스에 저장된 전조증상기준정보를 기초로 질병예측정보를 생성한다(S240).
그리고 나서, 서비스서버(100)의 송수신부(110)가 네트워크를 통해 상기 질병예측정보를 미리 등록된 사용자기기로 전송한다(S250).
한편, 상기 동물의 성장과 행동패턴의 변화를 반영하기 위하여, 상기 행동기준값정보는 미리 설정된 기간에 따라 업데이트되어 상기 디바이스에서 설정될 수 있고, 나머지 과정이 동일하게 진행될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 행동정보를 이용한 질병예측방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

Claims (18)

  1. 서비스서버의 송수신부가 네트워크를 통해 동물에 장착된 디바이스로부터 미리 설정된 주기에 따라 행동정보를 수신하는 단계;
    상기 서비스서버의 질병예측부가 상기 수신한 행동정보와 상기 서비스서버의 데이터베이스에 저장된 전조증상기준정보를 기초로 질병예측정보를 생성하는 단계; 및
    상기 서비스서버의 송수신부가 네트워크를 통해 상기 질병예측정보를 미리 등록된 사용자기기로 전송하는 단계를 포함하는,
    행동정보를 이용한 질병예측방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 방법은
    상기 송수신부가 미리 설정된 소정 기간 및 주기에 따라 상기 네트워크를 통해 상기 디바이스에서 수집되어 처리된 행동정보를 수신하는 단계;
    상기 서비스서버의 기준값설정부가 상기 수신한 행동정보와 상기 서비스서버의 데이터베이스에 저장된 기준값설정정보를 기초로 상기 동물에 대한 행동기준값정보를 생성하는 단계; 및
    상기 송수신부가 상기 네트워크를 통해 상기 디바이스에 상기 행동기준값정보를 전송하는 단계를 더 포함하고,
    상기 행동정보를 수신하는 단계는
    상기 송수신부가 상기 네트워크를 통해 상기 행동기준값정보에 따라 행동기준값이 설정된 상기 디바이스로부터 소정 주기에 따라 상기 행동기준값을 만족하는 행동정보를 수신하는 단계인 것을 특징으로 하는,
    행동정보를 이용한 질병예측방법.
  3. 제1항 및 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 네트워크는 LPWA(Low Power Wide Area) 망을 포함하고,
    상기 행동정보를 수신하는 단계에서 상기 행동정보는 상기 LPWA망을 경유하여 수신되는 것을 특징으로 하는,
    행동정보를 이용한 질병예측방법.
  4. 제1항 및 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 행동정보는 가속도 센서 및 각속도 센서에 의해 측정된 값을 기초로 생성되는 것을 특징으로 하는,
    행동정보를 이용한 질병예측방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 행동정보는 X축의 속도변화량, Y축의 속도 변화량, Z축의 속도변화량 및 X축의 각속도, Y축의 각속도, Z축의 각속도를 기초로, X축 방향으로 회전한 각도, Y축 방향으로 회전한 각도, Z축 방향으로 회전한 각도를 산출하고,
    상기 회전한 각도 각각에 대응하는 힘의 값과 상기 힘의 값에 대응하는 상기 회전한 각도 값을 합성하여 생성된 정보인 것을 특징으로 하는,
    행동정보를 이용한 질병예측방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 합성하여 생성된 정보는
    상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 지면과 수직인 평면에 대하여 시계방향 또는 시계 반대방향의 움직임에 대한 제1 정보,
    상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 포물선 방향에 대응한 움직임에 대한 제2 정보, 및
    상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 지면과 평행상 평면에 대하여 회전하는 형태의 움직임에 대한 제3 정보를 포함하는,
    행동정보를 이용한 질병예측방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 질병예측부는 상기 제1정보 내지 제3 정보 중 적어도 하나와 상기 전조증상기준정보를 기초로 질병예측정보를 생성하는,
    행동정보를 이용한 질병예측방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 행동기준값정보는 미리 설정된 기간에 따라 업데이트되어 상기 디바이스에서 다시 설정되는 것을 특징으로 하는,
    행동정보를 이용한 질병예측방법.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 행동기준값정보는 상기 동물별로 개별적으로 산출되어 생성되는,
    행동정보를 이용한 질병예측방법.
  10. 송수신부;
    데이터를 저장하는 데이터베이스; 및
    상기 송수신부가 미리 설정된 주기에 따라 네트워크를 통해 동물에 장착된 디바이스로부터 행동정보를 수신하면, 상기 수신한 행동정보와 상기 데이터베이스부에 저장된 전조증상기준정보를 기초로 질병예측정보를 생성하는 질병예측부를 포함하고,
    상기 송수신부를 통해 상기 질병예측정보가 미리 등록된 사용자기기로 전송되는 것을 특징으로 하는,
    행동정보를 이용한 질병예측장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 장치는
    상기 송수신부가 미리 설정된 소정 기간 및 주기에 따라 상기 네트워크를 통해 상기 디바이스에서 수집되어 처리된 행동정보를 수신하면, 상기 수신한 행동정보와 상기 데이터베이스에 저장된 기준값설정정보를 기초로 상기 동물에 대한 행동기준값정보를 생성하는 상기 서비스서버의 기준값설정부를 더 포함하고,
    상기 네트워크를 통해 상기 송수신부에 의해 상기 디바이스로 상기 행동기준값정보가 전송되고,
    상기 송수신부는 상기 네트워크를 통해 상기 행동기준값정보에 따라 행동기준값이 설정된 상기 디바이스로부터 소정 주기에 따라 상기 행동기준값을 만족하는 행동정보를 수신하는 것을 특징으로 하는,
    행동정보를 이용한 질병예측장치.
  12. 제10항 및 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 네트워크는 LPWA(Low Power Wide Area) 망을 포함하고,
    상기 행동정보는 상기 LPWA망을 경유하여 수신되는 것을 특징으로 하는,
    행동정보를 이용한 질병예측장치.
  13. 제10항 및 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 행동정보는 가속도 센서 및 각속도 센서에 의해 측정된 값을 기초로 생성되는 것을 특징으로 하는,
    행동정보를 이용한 질병예측장치.
  14. 13항에 있어서,
    상기 행동정보는 X축의 속도변화량, Y축의 속도 변화량, Z축의 속도변화량 및 X축의 각속도, Y축의 각속도, Z축의 각속도를 기초로, X축 방향으로 회전한 각도, Y축 방향으로 회전한 각도, Z축 방향으로 회전한 각도를 산출하고,
    상기 회전한 각도 각각에 대응하는 힘의 값과 상기 힘의 값에 대응하는 상기 회전한 각도 값을 합성하여 생성된 정보인 것을 특징으로 하는,
    행동정보를 이용한 질병예측장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 합성하여 생성된 정보는
    상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 지면과 수직인 평면에 대하여 시계방향 또는 시계 반대방향의 움직임에 대한 제1 정보,
    상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 포물선 방향에 대응한 움직임에 대한 제2 정보, 및
    상기 동물이 정면을 향하고 있다고 가정할 때, 상기 디바이스의 지면과 평행상 평면에 대하여 회전하는 형태의 움직임에 대한 제3 정보를 포함하는,
    행동정보를 이용한 질병예측장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 질병예측부는 상기 제1정보 내지 제3 정보 중 적어도 하나와 상기 전조증상기준정보를 기초로 질병예측정보를 생성하는,
    행동정보를 이용한 질병예측장치.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 행동기준값정보는 미리 설정된 기간에 따라 업데이트되어 상기 디바이스에서 다시 설정되는 것을 특징으로 하는,
    행동정보를 이용한 질병예측장치.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 행동기준값정보는 상기 동물별로 개별적으로 산출되어 생성되는,
    행동정보를 이용한 질병예측장치.
PCT/KR2017/013781 2017-11-21 2017-11-29 행동정보를 이용한 질병예측방법 및 장치 WO2019103219A1 (ko)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102282295B1 (ko) 2019-11-28 2021-07-27 주식회사 핀텔 딥러닝 기반 객체 추적 및 행동 분석을 이용한 스마트 축산관리시스템 및 방법
KR102597008B1 (ko) * 2021-06-11 2023-11-02 주식회사 에필 반려동물 질병 추론 시스템 및 그 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150115028A (ko) * 2014-04-02 2015-10-14 (주)블루노바 애완동물 건강관리 시스템 및 그 제어방법
KR20160098610A (ko) * 2015-02-09 2016-08-19 한림대학교 산학협력단 애완 동물 진단 서비스를 제공하는 전자 장치 및 방법
KR20160100103A (ko) * 2015-02-13 2016-08-23 이진욱 애완동물 모니터링 장치, 제어단말 및 그 방법
KR20170014683A (ko) * 2015-07-31 2017-02-08 (주)아이오텍 활동량 기반의 반려동물 관리장치
KR101775932B1 (ko) * 2017-02-20 2017-09-19 주식회사 빅오이 반려동물 케어를 위한 멀티모달 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150115028A (ko) * 2014-04-02 2015-10-14 (주)블루노바 애완동물 건강관리 시스템 및 그 제어방법
KR20160098610A (ko) * 2015-02-09 2016-08-19 한림대학교 산학협력단 애완 동물 진단 서비스를 제공하는 전자 장치 및 방법
KR20160100103A (ko) * 2015-02-13 2016-08-23 이진욱 애완동물 모니터링 장치, 제어단말 및 그 방법
KR20170014683A (ko) * 2015-07-31 2017-02-08 (주)아이오텍 활동량 기반의 반려동물 관리장치
KR101775932B1 (ko) * 2017-02-20 2017-09-19 주식회사 빅오이 반려동물 케어를 위한 멀티모달 시스템

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