KR102022893B1 - 반려동물 케어 방법 및 이를 이용하는 시스템 - Google Patents
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Abstract
반려동물의 감정 및 상황에 대한 신뢰성 있는 예측에 기초하는 반려동물 케어 방법과 이를 이용하는 시스템이 개시된다. 반려동물에 착용되는 디바이스와 네트워크를 통해 연결되는 서비스 제공 시스템에서 수행되는 반려동물 케어 방법은, 디바이스의 센서 데이터를 게이트웨이나 모바일 단말을 통해 획득하는 단계, 센서 데이터를 시계열 데이터로 관리하는 단계, 반려동물의 동작 또는 행위와 활동 패턴과의 비교에 기초하여 센서 데이터를 실시간 또는 일괄 분석하는 단계, 및 분석하는 단계에서의 분석 결과에 따라 반려동물에 대해 미리 설정된 시간 동안의 행동유형 및 감정유형을 추출하는 단계를 포함하며, 반려동물에 대해 미리 설정된 사용자 단말이나 모바일 단말은 서비스 제공 시스템으로부터의 시계열 데이터, 행동유형 및 감정유형 중 적어도 하나의 데이터나 추출 결과에 기초하여 반려동물의 상태를 출력한다.
Description
본 발명의 실시예는 반려동물 케어 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 반려동물의 감정 및 상황에 대한 신뢰성 있는 예측에 기초하는 반려동물 케어 방법과 이를 이용하는 시스템에 관한 것이다.
애완동물은 사람들이 좋아하여 가까이 두고 귀여워하며 기르는 동물을 말하며, 개, 고양이, 새, 금붕어 등을 포함한다. 특히, 개와 고양이 등의 일부 애완동물은 개인화된 현대 사회에서 주인과 삶을 함께하며 감정적 교감을 나누는 반려동물로서 그 역할을 확장해 가고 있다.
최근 애완동물이나 애완동물과 함께하는 사람들을 위한 다양한 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일례로, 공개특허공보 제10-2017-0011102호(2017.02.02.)는, 애완동물에 부착되는 웨어러블 디바이스를 이용하여 애완동물을 원격으로 관리하는 방법에 관한 것으로, 감지 센서를 이용하여 애완동물의 생체 정보를 측정하고, GPS 모듈 또는 비콘 모듈을 이용하여 애완동물의 위치 정보를 측정하고, 서버와의 통신 상태에 따른 처리량(throughput)을 판단하고, 판단 결과에 따라 웨어러블 디바이스 또는 서버가 애완동물의 생체 정보 및 위치 정보를 이용하여 애완동물의 위험상황을 판단한 후, 이를 통해 소정의 액션을 취하는 보호자에 근거하여 서버로부터 보호자의 제어 신호를 수신하며, 보호자의 제어 신호에 따라 저장된 경고음 또는 음성데이터를 출력하는 애완동물 원격관리 방법을 제안한다.
한편, 전술한 종래 기술은 가속도 센서를 이용하여 애완동물의 운동량과 운동 강도를 측정하고, 심박 측정 센서를 이용하여 애완동물의 심장 박동수를 측정하고, 온도 측정 센서를 이용하여 애완동물의 체온을 측정하고, 측정한 생체 정보와 별도의 위치 정보를 이용하여 애완동물을 관리하는 기술을 제안하나, 그 구체적인 내용에서는 애완동물의 위험상황 각각에 대한 기준 지역을 설정하고 이를 토대로 애완동물의 특정 상황 즉, 식사, 물 섭취, 배변, 수면, 심박 이상, 체온 이상, 섭식 이상, 물 섭취 이상, 위험 지역 진입, 가출 등을 구분할 뿐, 실질적으로 애완동물의 정서를 파악하거나 감정적 교감을 위한 방안을 제시하고 있지는 않는다.
최근 종래 기술을 개선하여 애완동물의 정서를 이해하고 반려동물로서의 감성적 교감을 높이기 위한 방안에 대한 요구가 증가하고 있다. 정서는 구체적인 맥락 속에서 일어나는 자극 즉, 구체적인 사건이나 인물 등과 같이 광범위한 종류의 자극에 의해 유발되며, 특정 목표나 대상이 가까이 또는 멀리하려는 동기화된 행동을 수반하는 인간의 심리적, 생리적 상태라고 할 수 있다(정명화 외, 2005). 이러한 정서의 정의는 반려동물에도 적용 가능하다. 즉, 반려동물의 정서를 이해하고 반려동물과의 감정적 교감을 위한 방안이 요구되고 있지만, 아직까지 그 연구개발 결과가 미미한 실정이다.
본 발명은 전술한 종래 기술의 한계를 넘어 반려동물의 정서를 이해하고 반려동물과의 감정적 교감을 위한 방안을 제공하기 위해 도출된 것으로, 본 발명의 목적은 반려동물과의 효율적인 의사소통을 위해 반려동물의 감정 및 상황을 신뢰성 있게 분석할 수 있는, 반려동물 케어 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 상술한 반려동물 케어 방법을 이용하고 반려동물들의 데이터에 대한 확장 분석과 비교 분석을 통해 반려동물의 다양한 상태를 예측하고 추천할 수 있는 커뮤니티 시스템을 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 반려동물 케어 방법은, 반려동물에 착용되는 센서 디바이스와 네트워크를 통해 연결되는 온라인 서비스 제공 시스템이나 커뮤니티 서비스 제공 시스템 등의 서비스 제공 시스템에서 수행되는 반려동물 케어 방법으로서, 상기 센서 디바이스로부터의 데이터를 게이트웨이나 모바일 단말을 통해 획득하는 단계; 상기 데이터를 시계열 데이터로 관리하는 단계; 상기 반려동물의 동작 또는 행위와 활동 패턴과의 비교에 기초하여 상기 데이터를 실시간 또는 일괄 분석하는 단계; 및 상기 분석하는 단계에서의 분석 결과에 따라 상기 반려동물에 대해 미리 설정된 시간 동안의 행동유형 및 감정유형을 추출하는 단계를 포함한다. 상기 반려동물에 대해 미리 설정된 사용자 단말이나 모바일 단말은 상기 서비스 제공 시스템으로부터의 상기 시계열 데이터, 상기 행동유형 및 상기 감정유형 중 적어도 하나의 데이터나 추출 결과에 기초하여 상기 반려동물의 상태를 출력하거나 디스플레이할 수 있다.
일실시예에서, 상기 센서 디바이스로부터의 데이터는 가속도 센서 및 각속도 센서의 데이터를 포함한다. 그 경우, 상기 분석하는 단계는, 상기 가속도 센서 및 각속도 센서의 데이터에 포함된 주파수 정보를 분석하고 직각좌표계의 3축 각각에 대한 센싱 값들에 대해 고속 푸리에 변환을 적용하여 합산하며, 여기서 상기 주파수 정보 내 주파수들은 미리 설정된 상기 반려동물의 상태들에 따라 복수의 구간으로 구분될 수 있다.
일실시예에서, 상기 분석하는 단계는, 상기 반려동물의 동작이나 행위들에 대하여 미리 구분된 주요 행위나 동작을 제1 세그멘테이션으로 처리하고, 상기 주요 행위나 동작의 변형 행위나 동작을 제2 세그멘테이션으로 처리할 수 있다.
일실시예에서, 상기 분석하는 단계는, 소정의 시간 동안의 상기 제1 및 제2 세그멘테이션들의 정확도 및 상기 센서 데이터 중 태깅한 데이터의 백분율을 곱으로 상기 행동분류의 예측정확도 지수를 계산할 수 있다. 예측정확도 지수는 온라인 서비스 제공 시스템이나 커뮤니티 서비스 제공 시스템을 통해 사용자 단말에서 이미지, 텍스트, 소리 또는 이들의 조합 형태로 출력될 수 있다.
일실시예에서, 상기 분석하는 단계는, 상기 센서 데이터에 포함된 소리 데이터를 상기 주요 행위나 동작 또는 상기 변형 행위나 동작에 대한 분석 데이터의 추가적인 판단 요소로 사용할 수 있다.
일실시예에서, 반려동물 케어 방법은, 상기 추출하는 단계 후에, 상기 서비스 제공 시스템의 대시보드 또는 상기 반려동물의 소유자가 등록한 온라인 소셜 서비스 내 대시보드에 적용하도록 상기 시계열 데이터, 상기 행동유형 및 상기 감정유형 중 적어도 일부에 대응하는 분석 데이터 혹은 추출 데이터를 대시보드 관리 모듈이나 온라인 서비스 제공 시스템 또는 커뮤니티 서비스 제공 시스템에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일실시예에서, 상기 대시보드의 메뉴 또는 항목은 상기 반려동물에 대한 일일 감성리포트 페이지 또는 행동 위젯을 포함할 수 있다. 상기 일일 감성리포트 페이지 또는 행동 위젯은, 단답형 또는 대화형 정보를 표시하는 말풍선부와, 상기 반려동물의 상태에 대응하는 특정 픽토그램이나 그래픽을 표시하는 행동 위젯부와, 상기 반려동물의 감정을 수치화 혹은 영역비율로 표시하는 감정그래프를 구비할 수 있다.
일실시예에서, 반려동물 케어 방법은, 상기 추출하는 단계 후에, 상기 반려동물의 소유자가 등록한 온라인 증강현실 서비스 내 캐릭터 또는 아바타에 적용하도록 증강현실 서비스 서버에 상기 시계열 데이터, 상기 행동유형 및 상기 감정유형 중 적어도 일부에 대응하는 분석 데이터 혹은 추출 데이터를 온라인 서비스 제공 시스템 또는 커뮤니티 서비스 제공 시스템에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일실시예에서, 반려동물 케어 방법은, 상기 추출하는 단계 후에, 상기 사용자 단말을 사용하는 사용자나 전문가로부터 상기 반려동물의 상태에 대한 사용자 입력을 획득하고, 상기 사용자 입력을 일정 시간 또는 일정 횟수 이상 반복하여 상기 분석하는 단계의 분석 알고리즘을 훈련시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 측면에 따른 반려동물 케어 방법을 이용하는 서비스 제공 시스템은, 사용자 단말이나 모바일 단말과의 연동을 통해 반려동물 케어 서비스를 제공하는 프로그램이 기록된 메모리; 상기 메모리에 저장된 프로그램을 수행하는 프로세서; 및 상기 사용자 단말, 모바일 단말 및 게이트웨이와 연결되어 신호 및 데이터를 송수신하는 통신부를 포함한다. 여기서, 게이트웨이는 반려동물에 착용되는 센서 디바이스와 네트워크를 통해 연결될 수 있다.
일실시예에서, 상기 메모리는 상기의 획득하는 단계를 수행하는 제1 모듈, 상기의 관리하는 단계를 수행하는 제2 모듈, 상기의 분석하는 단계를 수행하는 제3 모듈, 상기의 추출하는 단계를 수행하는 제4 모듈, 상기의 대시보드 관련 신호 및 데이터를 처리하는 제5 모듈, 상기 일일 감성리포트 페이지 또는 행동 위젯 등에 대한 사용자 인터페이스를 관리하는 제6 모듈, 상기의 증강현실 관련 신호 및 데이터를 처리하는 제7 모듈, 및 상기의 훈련시키는 단계를 위한 인공지능 훈련 모드, 딥러닝 모드, 기계학습 모드 또는 이들의 조합을 관리하는 제8 모듈을 포함할 수 있다.
일실시예에서, 상기 제3 모듈은 반려동물의 동작이나 행위들에 대하여 미리 구분된 주요 행위나 동작을 정의한 세그멘테이션을 관리하는 제3a 서브모듈과, 온라인 또는 커뮤니티 서비스에 제공할 예측정확도 지수를 계산하는 제3b 서브모듈과, 센서 데이터의 분석에 소리 데이터를 추가적인 판단 요소로 사용하기 위한 제3c 서브모듈을 구비할 수 있다.
일실시예에서, 상기 메모리, 상기 프로세서 및 상기 통신부를 구비하는 클라우드 서비스 서버 시스템을 더 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 측면에 따른 반려동물 케어 방법을 이용하는 커뮤니티 서비스 제공 시스템은, 디바이스 구성부, 데이터 관리부, 인공지능 시스템, 분석 시스템, 소셜서비스 시스템 및 상업서비스 시스템을 포함할 수 있다. 커뮤니티 서비스 제공 시스템은 온라인 서비스 제공 시스템의 적어도 일부 기능부나 구성부로 구현될 수 있고, 간략히 커뮤니티 시스템으로 지칭될 수 있다.
일실시예에서, 데이터 관리부는 고객과 반려동물에 대한 빅데이터를 저장할 수 있다. 인공지능 시스템은 오픈 API(application programming interface)를 구비할 수 있다. 분석 시스템은 보고 시스템을 포함하거나 병렬 결합될 수 있다. 인공지능 시스템의 적어도 일부는 온라인 또는 커뮤티니 서비스 제공 시스템에 공유될 수 있다.
일실시예에서, 인공지능 시스템과 분석 시스템은 반려동물의 감정 및 상황별 통신 서비스를 제공하고, 반려동물의 감정 및 상황별 기록정보(chart)를 제공하며, 반려동물과 관련된 병원 정보를 제공할 수 있다.
일실시예에서, 온라인 또는 커뮤티니 서비스 제공 시스템에 포함되는 소셜 서비스 시스템은 가상 도시 서비스를 제공하고, 가상 도시 기반의 소셜 네트워크 서비스를 제공할 수 있다.
일실시예에서, 분석 시스템은, 1단계로 반려동물의 행동유형 및 감정 유형을 분석하고, 고객과의 패밀리 로그로서 식사량, 체중 및 산책과 관련된 정보를 기록할 수 있다.
일실시예에서, 분석 시스템은, 행동 유형과 관련해서, 반려동물의 하루의 타임라인에서의 감정변화 및 분포, 주요 행위횟수 및 누적시간, 건강관련 획수 및 총량 등을 저장하고, 월별 타임라인에서 점유율 최상위 감정에 해당하는 주요 감정표시 일수, 하루 또는 한주간의 주요 활동 등을 저장할 수 있다. 저장된 정보나 활동기록은 아이콘 형태로 사용자 단말에 표시될 수 있다.
일실시예에서, 분석 시스템은, 감정 유형과 관련해서, 6개의 대표적인 감정 상태를 실시간 사용자 단말 등에 제공할 수 있고, 짖기, 공포, 배고픔, 외로움의 이상 상태를 실시간 사용자 단말 등에 통지할 수 있다. 또한, 분석 시스템은 패밀리 로그와 관련하여, 반려동물의 칼로리 섭취량, 체중 변화, 하루 또는 기설정 기간 동안의 운동량과 관련된 정보를 사용자 단말 등에 제공할 수 있다.
일실시예에서, 전술한 분석 시스템의 제공 정보는 소셜 서비스를 통해 사용자 단말 등에 제공될 수 있다.
일실시예에서, 상기 분석 시스템의 분석 결과는 인공지능 시스템과 빅 데이터에 기초한 비교 분석과 이러한 비교 분석에 기초한 반려동물의 행동/상태 예측에 이용될 수 있다. 즉, 인공지능 시스템은 주요 지표의 추이 분석을 수행할 수 있으며, 이러한 분석은 상기의 1차 분석에 의한 확장 분석일 수 있다. 주요 지표의 추이 분석은 시간당, 하루당, 일주일당, 매월 단위로 실시될 수 있다. 여기서, 주요 지표는 활동량, 활동성, 행동패턴, 감정패턴, 변환패턴, 건강상태, 칼로리 섭취 분석, 운동량 분석 등을 포함할 수 있다.
일실시예에서, 인공지능 시스템은 빅데이터 및 인공지능 기반의 비교분석을 수행할 수 있다. 비교분석은 반려동물의 종류, 나이, 성별, 체중, 양육 환경, 지역 등에 따른 비교분석을 포함할 수 있다. 이러한 비교 분석에 의하면, 반려동물의 활성동, 감정상태, 건강 등에 대하여 다양한 항목에서의 비교와 그에 기초한 예측을 수행할 수 있다.
상기 과제의 해결 수단에 의하면, 본 실시예에 따른 반려동물 케어 방법 및 이를 이용하는 커뮤니티 시스템은, 반려동물의 감정 및 상황을 정확도 높게 분석하고 이에 기초하여 반려동물과 반려동물 보호자와의 신뢰성 있는 의사소통 환경을 제공할 수 있다.
또한, 반려동물들의 데이터에 대한 확장 분석과 비교 분석의 결과에 기반하여 반려동물의 다양한 상태를 예측하고 반려동물의 행동, 치료, 음식 등에 대하여 조언하거나 추천할 수 있다. 일례로, 동종 반려동물과의 비교를 통해 해당 반려동물의 성향이나 행동 유형을 효과적으로 예측할 수 있다. 아울러, 반려동물의 이상행동 분석을 수행하고 이를 통해 반려동물의 이상행동을 예측할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 반려동물 케어 방법을 이용하는 전체 시스템에 대한 블록도이다.
도 2는 도 1의 서비스 제공 시스템의 주요 기능부들과 이와 관련된 비지니스 솔루션을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 1의 서비스 제공 시스템의 주요 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 1의 서비스 제공 시스템의 커뮤티니 서비스를 위한 대시보드를 예시한 도면이다.
도 5 내지 도 16은 도 4의 커뮤니티 서비스의 각 항목에서의 사용자 단말의 화면 구성과 사용자 인터페이스 및 그 기능을 설명하기 위한 도면들이다.
도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 반려동물 케어 방법 및 이를 이용하는 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 서비스 제공 시스템의 주요 기능부들과 이와 관련된 비지니스 솔루션을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 1의 서비스 제공 시스템의 주요 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 1의 서비스 제공 시스템의 커뮤티니 서비스를 위한 대시보드를 예시한 도면이다.
도 5 내지 도 16은 도 4의 커뮤니티 서비스의 각 항목에서의 사용자 단말의 화면 구성과 사용자 인터페이스 및 그 기능을 설명하기 위한 도면들이다.
도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 반려동물 케어 방법 및 이를 이용하는 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결된다' 혹은 '접속된다'라고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속되는 것어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결된다' 혹은 '직접 접속된다' 라고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 아니하는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, '포함한다', '가진다' 등과 관련된 용어는 명세서상에 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.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 반려동물 케어 방법을 이용하는 전체 시스템에 대한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 반려동물 케어 방법을 이용하는 시스템(이하, 전체 시스템이라 한다)은, 디바이스(10), 게이트웨이(30), 모바일 단말(50) 및 서비스 제공 시스템(100)을 포함한다.
각 구성요소를 좀더 구체적으로 설명하면, 디바이스(10)는 웨어러블 디바이스를 지칭할 수 있고, 애완동물이나 반려동물(2)에 착용되는 센서를 포함할 수 있다. 센서는 가속도 센서(3), 자이로(gyro) 센서(5), 증폭형 압력 센서, 소리 센서, 카메라 등을 포함할 수 있다. 자이로 센서(5)는 각속도 센서로 지칭될 수 있다.
디바이스(10)는 구현에 따라서 반려동물의 소리를 녹음할 수 있는 마이크로폰(7), 카메라 등을 구비할 수 있다. 이러한 디바이스(10)는 강아지 등의 반려동물의 목에 착용되는 목걸이 형태를 구비할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 구현에 따라서 개(dog)에게 정해진 시간에 먹이를 배출하는 피더(feeder)에 마이크로폰(7), 카메라(미도시) 등이 설치되는 것을 포함할 수 있다.
또한, 디바이스(10)는 블루투스 모듈(미도시)을 탑재하고 무선 통신 방식으로 게이트웨이(30)이나 모바일 단말(50)에 연결되어 신호 및 데이터를 송수신할 수 있다. 전술한 디바이스(10)는 센서를 탑재하므로 센서 디바이스로 지칭될 수 있고, 센서를 탑재하고 반려동물(2)에 착용되는 형태인 경우 웨어러블 장치로 지칭될 수 있다.
게이트웨이(30)는 여러 웨어러블 장치들이나 서로 다른 종류의 센서들과 서비스 제공 시스템(100) 사이를 연결한다. 게이트웨이(30)는 서로 다른 통신 네트워크나 서로 다른 프로토콜을 사용하는 네트워크 사이의 통신을 지원한다. 서로 다른 프로토콜을 적절하게 변환할 수 있다. 게이트웨이(30)는 OSI(open system interconnecion reference model) 참조 모델의 전계층을 인식하여 전송 방식의 다른 통신망을 흡수하고, 서로 다른 기종들도 서로 접속 가능하게 지원하도록 설치될 수 있다.
본 실시예에서, 게이트웨이(30)는 블루투스(bluetooth) 무선 통신 방식으로 디바이스(10)와 연결될 수 있다. 블루투스 무선 통신 방식은 BLE(bluetooth low energy)를 포함할 수 있다. 물론, 게이트웨이(30)는 비콘, WiFi 등의 다른 근거리 무선 네트워크(wireless local area network) 방식을 지원할 수 있다. 또한, 게이트웨이(30)는 유선 네트워크, 무선 네트워크 또는 이들의 조합 네트워크를 지원할 수 있다. 유선 네트워크는 직렬 통신, 이더넷 등을 포함할 수 있고, 무선 네트워크는 WiFi, bluetooth 등의 근거리 무선 통신 네트워크나 와이브로(Wibro), 코드분할다중접속(CDMA), 직교주파수다중접속(FDMA), LTE(long term evolution), LTE-A(LET-advanced), WiMAX2 등의 광대역 무선 네트워크를 포함할 수 있다.
가정 또는 구내 게이트웨어의 경우, 반려동물 사용자는 게이트웨이(30)에 접속 가능한 사용자 단말을 통해 센서 데이터의 적어도 일부 예컨대, 영상 데이터나 소리 데이터 등을 획득하고, 이를 통해 반려동물의 상태를 실시간 확인할 수 있다.
모바일 단말(50)은 특정 디바이스(10)과 연결될 수 있다. 모바일 단말(50)은 특정 디바이스(10)와 서비스 제공 시스템(100) 사이의 신호 및 데이터 송수신을 중계할 수 있다. 또한, 모바일 단말(50)은 센서 데이터의 일부를 처리하거나 표시하거나 출력할 수 있다. 모바일 단말(50)은 연결 기능, 중계 기능, 데이터 처리 기능 등을 위한 애플리케이션을 탑재할 수 있다. 애플리케이션은 '펫버디(pet buddy)' 등의 이름으로 지칭될 수 있다. 전술한 모바일 단말(50)은 특정 반려동물이 착용하고 있는 디바이스 측면에서 해당 반려동물의 소유주의 사용자 단말일 수 있다.
디바이스(10)의 센서에서 측정되는 데이터는 센서 데이터와 활동 데이터를 포함한다. 센서 데이터는 체온, 가속도, 각속도, 소리, 영상 등의 신호 및 데이터를 포함할 수 있다. 활동 데이터는 적어도 가속도 및 각속도 신호를 포함할 수 있다. 이하의 설명에서는 광의적으로 또한 설명의 편의상 센서 데이터가 활동 데이터를 포함하는 것으로 가정한다.
서비스 제공 시스템(100)은, 시스템 환경(110), 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface, API)(130), 분석서버(150) 및 SNS서버(170)를 포함할 수 있다. 서비스 제공 시스템(100)은 반려동물 케어 방법을 이용하고 반려동물 케어와 관련된 정보를 온라인이나 커뮤니티를 통해 공유하는 점에서 온라인 서비스 제공 시스템, 커뮤니티 서비스 제공 시스템, 케어 서비스 서버 시스템 등으로 지칭될 수 있다.
서비스 제공 시스템(100)은 클라우드 계층 구조를 구비할 수 있다. 일례로, 서비스 제공 시스템(100)은 SaaS(software as a service), PaaS(platform as a service), IaaS(Infrastructure as a service) 또는 이들의 조합을 제공할 수 있다.
SaaS는 주문형 소프트웨어로서 지칭될 수 있다. 중앙 서버 또는 SaaS(software as a service)로서 소프트웨어 및 관련 데이터를 호스팅하도록 구성될 수 있다. 그리고 사용자 단말은 응용 프로그램(application), 웹 브라우저 등의 클라이언트를 통해 중앙 서버나 SaaS에 접속할 수 있다.
PaaS는 인터넷 기반 컴퓨팅의 일종인 클라우딩 컴퓨팅을 지원하는 클라우드 컴퓨팅 서비스로서 지칭될 수 있다. 여기에서 중앙 서버는 구성 가능한 컴퓨터 자원-일례로, 컴퓨터 네트워크, 서버, 스토리지, 애플리케이션, 서비스 등을 포함함-에 대해 사용자 단말이 어디서나 접근(주문형 접근) 가능하도록 설치될 수 있다. PaaS는 고객이나 프로그래머가 애플리케이션을 개발, 실행 및 관리할 수 있게 하는 플랫폼을 제공하며, 개발자가 필요로 하는 개발 요소들을 웹에서 쉽게 빌려쓸 수 있도록 구성될 수 있다. 인터넷 사이트 등에서 제공되는 공개 API는 PaaS의 일종이다.
IssS는 서버, 스토리지, 네트워크를 가상화 환경으로 만들어 필요에 따라 인프라 자원을 사용할 수 있도록 서비스한다. IaaS는 서버 가상화, 게이트웨이 가상화, 사용자 단말 가상화 등의 기술이 선택적으로 적용될 수 있다.
전술한 서비스 제공 시스템(100)에 있어서, 시스템 환경(110)은, 하드웨어적으로 컨트롤러를 구비하거나 프로세서 및 메모리를 구비하고, 소프트웨어적으로 소정의 서버와, 서버에 포함되는 멀티코어, 가상머신, 소트웨어 기반 비디오/오디오 캡쳐, 인코딩부, 스트리밍부 등에서 선택되는 적어도 일부의 기능부 혹은 구성부를 구비할 수 있다. 시스템 환경(110)은 클라우드 컴퓨팅 서버를 포함할 수 있다.
API(130)은 센서 데이터 수집과 실시간 스트리밍을 지원할 수 있다. 또한, API(130)는 원격관리; 데이터베이스 설정관리; 원격관리, 설정변경, 에러 처리 등을 위한 로깅, 데이터의 송수신 주기, 카메라 온/오프, 해상도 조정, 로그 검색 등을 위한 상태 모니터링을 수행하도록 설치될 수 있다.
즉, API(130)는 시스템 환경(110)에 연결되어 게이트웨이(30) 또는 모바일 단말(50)과 신호 및 데이터를 송수신할 수 있다. API(130)는 게이트웨이(30) 및 모바일 단말(50)과 연결되는 센서 네트워크의 센서 유닛들에서 검출되는 검출 신호나 데이터를 수집할 수 있다. 이 경우, API(130)는 정보획득부로서 기능할 수 있다.
또한, API(130)는 게이트웨이(30)를 통한 사용자 단말이나 모바일 단말의 접속을 허용하여 이들과 연동하는 수단이나 이러한 수단에 대응하는 구성부일 수 있다. 즉, API(130)는 디바이스(10)의 센서와 게이트웨이(30)를 포함하는 센서 네트워크의 관리 서버의 적어도 일부 기능부나 이러한 기능부에 대응하는 기능을 수행하는 일부 구성부를 포함할 수 있다.
분석서버(150)는, 실시간 분석 하부구조(real-time analytics infrastructure)를 구비할 수 있다. 실시간 분석 하부구조는 실시간 분석 엔진(real-time analytics engine)과 데이터 스트림 관리 시스템(data stream management system)을 구비할 수 있다. 그리고 실시간 분석 엔진은 행동 인식 모델(behavior recognition model), 활동량 모델(calorie model) 등을 포함할 수 있다. 이 경우, 분석서버(150)는 디바이스(10)의 센서 데이터를 획득하여 특징을 분류하는 특징분류부와, 분류된 특징에 기초하여 반려동물의 행위를 판별하는 행위판별부를 구비할 수 있다. 이러한 특징분류부와 행위판별부의 구성부는 소프트웨어 모듈 형태로 상기의 메모리에 저장되고, 메모리에 연결되는 프로세서에 의해 수행되어 해당 기능을 구현할 수 있다.
분석서버(150)는 디바이스(10)의 센서와 게이트웨이(30)를 포함하는 센서 네트워크의 관리 서버의 적어도 일부 기능부나 이러한 기능부에 대응하는 기능을 수행하는 일부 구성부를 포함할 수 있다. 분석서버(150)는 데이터 스트림 관리 시스템을 구비할 수 있다.
일례로 분석서버(150)는 관리 서버로서 센서 데이터를 시계열 데이터로 변환하여 실시간 분석 엔진에 전달할 수 있다. 그 경우, 실시간 분석 엔진은 행동 인식 모델에 기초하여 시계열 데이터를 분석하고 그 결과를 API(130)를 통해 반려동물 사용자나 다른 사용자(의사 등)에게 제공할 수 있다. 여기서, 분석 결과는 시간 흐름에 따른 반려동물의 상태들이 나열된 정보 또는 데이터를 지칭할 수 있다.
분석서버(150)의 데이터 스트림 관리 시스템은 시계열 데이터를 행동 인식 모델에 기초하여 분석된 반려동물의 일련의 상태들과 매칭시켜 저장할 수 있다.
또한, 분석서버(150)는 시나리오 기반 컴퓨팅을 수행할 수 있다. 시나리오 기반 컴퓨팅은 이상상태(Urgency) 알람, 건강상태 알람(healthcare alert) 등을 위한 스트림 처리(stream processing)를 포함하는 실시간 컴퓨팅(real-time computing); 매시간, 3시간마다, 6시간마다 등의 데이터 생성을 위한 백그라운드 처리(background processing)를 포함하는 일괄 컴퓨팅(batch computing); 및 클라이언트/서버 처리(client/server processing)를 포함하는 주문형 컴퓨팅(on-demand computing)을 포함할 수 있다.
실시간 컴퓨팅에서는, 반려동물 측으로부터의 센서 데이터를 행동 인식 모델을 통해 분석하고 분석 결과를 사용자 단말에 제공하면서 이와 함께 행동 인식 모델을 통해 분석된 데이터를 데이터베이스에 저장하고 해당 데이터 및 관련 정보를 사용자 단말에 검색할 수 있도록 서비스할 수 있다. 그 경우, 사용자 단말(혹은 사용자 단말에 탑재된 애플리케이션)은 상기의 센서 데이터의 제공 주체인 반려동물이 지금 바로 무엇을 하고 있는지 혹은 어떤 상태인지를 확인할 수 있도록, 그리고 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 미리 정해진 그래픽, 텍스트, 동영상 또는 이들의 조합 형태로 해당 정보를 검색, 질의 또는 출력할 수 있다.
일괄 컴퓨팅에서는, 반려동물 측으로부터의 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 데이터베이스에 저장된 센서 데이터를 감정 인식 모델을 통해 분석하고 센서 데이터와 매칭시켜 다시 데이터베이스에 저장하고, 사용자 단말의 애플리케이션의 검색/질의에 따라 대응 센서 데이터의 분석 결과를 사용자 단말에 제공할 수 있다. 그 경우, 사용자는 오늘 집에 혼자 있는 반려동물이 매시간 또는 소정 기간의 시간동안 무엇을 느끼는지 확인할 수 있다.
주문형 컴퓨팅에서는, 반려동물 측으로부터의 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 일정 시간 또는 일정 기간 동안의 센서 데이터에 대한 사용자 단말로부터의 실행 요청 신호에 따라 해당 센서 데이터를 검색하고 검색한 센서 데이터를 활동량 모델을 통해 분석한 후, 분석 결과를 사용자 단말에 제공할 수 있다. 전술한 경우, 사용자 단말은 해당 시간이나 기간 동안의 활동량을 칼로리 수치로 출력할 수 있고, 사용자는 칼로리 수치를 확인하고 이를 토대로 오늘 자신의 반려동물에게 운동이 더 필요한지를 판단할 수 있다.
SNS서버(170)는 모바일 단말(50), 반려동물 사용자의 사용자 단말, 의사 등의 다른 사용자의 사용자 단말에 반려동물 케어 등과 관련된 온라인 서비스, 커뮤니티 서비스, 소셜 네트워크 서비스 등을 제공할 수 있다. SNS서버(170)는 사용자들 간의 정보 공유를 위해 리더 영역과 슬레이브 영역으로 구분하거나, 팔로워와 팔로우로 구분하도록 설치될 수 있다.
또한, SNS서버(170)는 기존의 소셜 네트워크 서비스(social network service or social networking service; SNS)와 연동할 수 있다. 기존의 소셜 네트워크 서비스는 페이스북(Facebook.com), 트위터(Twitter.com), 카카오톡(Kakaotalk; kakao.com), 밴드(Band; band.us) 등을 포함한다.
전술한 구성에 의하면, 반려동물 사용자나 다른 사용자의 사용자 단말은 서비스 제공 시스템의 데이터베이스, 또는 센서 네트워크의 관리 서버에 접속하여 서비스 제공 시스템에서 제공하는 센서 데이터를 관리한 시계열 데이터, 반려동물의 행동유형, 반려동물의 감정유형에 기초한 반려동물의 상태 데이터를 획득하고, 이를 이용하여 반려동물과 의사소통할 수 있다.
또한, 전술한 구성에 의하면, 사물인터넷(internet of things)과 같은 접속 환경을 가지는 클라우드 기반의 펫버디 인프라스트럭쳐를 제공할 수 있다. 또한, 웨어러블 장치를 포함하는 사물인터넷 장치에서 생성된 다량의 데이터에서 반려동물의 행도, 감정, 운동 효과 등을 분석하고, 분석 결과를 다양한 서비스에 활용할 수 있다. 또한, 분석 결과는 반려동물 사용자의 사용자 데이터 또는 수의사의 전문가 데이터로 확장되거나 비교될 수 있다. 전술한 수집 데이터, 분석 데이터, 사용자 데이터, 전문가 데이터, 또는 이들의 조합은 빅데이터(big data)로 지칭될 수 있다.
도 2는 도 1의 서비스 제공 시스템의 주요 기능부들과 이와 관련된 비지니스 솔루션을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 반려동물 케어 방법을 이용하는 시스템(전체 시스템)은, 디바이스 인프라(70); 디바이스 인프라(70)에 연결되는 데이터 인프라(190); 그리고 데이터 인프라(190)에서 저장 및 관리되는 센서 데이터를 이용하여 반려동물의 행동유형과 감정유형을 분석하는 서비스 제공 시스템(100)을 포함한다.
디바이스 인프라(70)는 디바이스(10), 게이트웨이(30), 모바일 단말(50) 등을 포함하고 이들 간의 연결과 서비스 제공 시스템(100)과의 연결을 관리한다. 디바이스 인프라(70)는 센서 네트워크의 상위 관리 서버와 연결되는 하위 구조에 대응될 수 있다. 상위 관리 서버는 데이터 인프라(190) 또는 서비스 제공 시스템(100)의 입력측 API에 대응될 수 있다.
데이터 인프라(190)는 디바이스 인프라(70)를 통해 획득한 센서 데이터를 저장 및 관리한다. 센서 데이터를 비정형 데이터가 포함되는 빅데이터이고, 반려동물과 사용자(반려동물 소유자 등)에 대한 정보를 저장 및 관리할 수 있다. 넓은 의미에서, 데이터 인프라(190)는 서비스 제공 시스템(100)의 일부 구성으로 포함될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
서비스 제공 시스템(100)은, 일구현예에서, 오픈 API, 인공지능(artificial intelligence, AI) 분석부, 딥러닝(deep learning) 분석부, 분석 시스템(analysis system), 보고 시스템(reporting system), 소셜 서비스 시스템(social service system), 상거래 인프라(commerce infra) 등을 포함할 수 있다.
전술한 구성에 의하면, 전체 시스템(total system)은 B2B(business to business) 레벨에서 전문 케어, 프리미엄 케어 등의 반려동물 케어 서비스를 제공할 수 있다. 일례로, 반려동물 케어 서비스는 반려동물의 행위나 감정, 활동 패턴을 정확도 높게 분석하여 제공할 수 있다. 이러한 서비스는 오픈 이큐(open EQ) 등으로 지칭될 수 있다. 또한, 반려동물의 행위나 활동 패턴에 대한 기록을 다양한 차트 형태로 제공할 수 있다. 차트(Chart)는 사용자의 직감적인 인식과 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구비할 수 있다. 또한, 반려동물 케어 서비스는 여러 반려동물의 행위와 활동 패턴을 반려동물의 종류, 나이 등을 기준으로 분류한 정보를 제공할 수 있다. 이러한 정보는 소정 형태로 색인(index)되어 사용자에게 제공될 수 있다. 또한, 반려동물 케어 서비스는 반려동물의 진료기록을 보관 및 관리하고 필요에 따라 지정된 사용자들끼리 서로 공유하도록 설정될 수 있다.
또한, 전체 시스템은 C2C(customer to customer) 레벨에서 재미, 오락 등을 가미한 가상 도시, 소셜 네트워킹 등의 반려동물 연관 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 전체 시스템은 B2C 레벨에서 생활, 일반 케어 등의 반려동물 케어 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 반려동물 케어 서비스는 음식, 게임, 장감감 등과 관련된 온라인 서비스, 커뮤니티 서비스, 소셜 네트워크 서비스 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
도 3은 도 1의 서비스 제공 시스템의 주요 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 서비스 제공 시스템은 제1 단계 분석을 수행하는 제1 분석부(110)와, 제2 단계 분석을 수행하는 제2 분석부(120)를 구비할 수 있다.
전술한 경우, 제1 분석부(110)는 행동유형 분석부, 감정유형 분석부, 패밀리 로그 저장부, 각종 기록(history)을 저장 및 관리하는 기록부, 제1 통지부 및 제2 통지부를 구비할 수 있다.
행동유형 분석부는 눕기(lying), 앉기(sitting), 서기(standing), 떨림(오한, 전율같은), 흔들어 털기(shaking), 짖기(barking), 먹기(eating), 마시기(drinking), 점프(jump), 천천히 걷기(slow walk), 걷기(walk) 및 달리기(running)의 12개의 행동유형을 분석할 수 있다. 행동유형 분석기는 센서 데이터에서 특정 주파수 또는 주파수 패턴으로 구분되는 행위 또는 행동유형을 분류한다.
감정유형 분석부는 고통(pain, injury, disease), 배고픔(hunger, thirsty), 공포(fear), 외로움(lonely, stress), 즐거운(fun, exciting, happy) 및 편안함(comfortable, stable)의 6개의 감정유형을 분석할 수 있다. 감정유형 분석기는 센서 데이터에서 분석된 행위와 행동유형에 기초하여 감정유형을 추출한다.
패밀리 로그 저장부는 식사량기록, 체중기록, 산책기록 등의 정보를 로그 기록 형태로 저장할 수 있다.
기록부는 반려동물의 행위나 동작 등의 활동에 대한 일일 타임라인을 기록할 수 있다. 기록부는 일일 타임라인을 통해 반려동물의 감정변화 및 분포, 주요 행위횟수 및 누적시간, 간강관련 횟수 및 총량 등에 이용가능한 데이터를 저장할 수 있다.
또한, 기록부는 월별 캘린더를 저장할 수 있다. 월별 캘린더는 월 중 특정일의 주요 감정표시, 점유율 최상위의 감정, 특정일의 주요 활동 등을 소정의 아이콘 형태로 표시할 수 있다.
제1 통지부는 감정이나 이상 상태를 통지할 수 있다. 감정은 6개의 감정 상태를 가질 수 있다. 이상 상태는 짖기, 공포, 배고픔, 외로움을 포함할 수 있다.
제2 통지부는 일일, 일주일, 한달 등의 소정 기간 동안에 대한 반려동물의 칼로리 섭취량, 체중변화, 운동량 기록 등을 사용자 단말 등에 제공할 수 있다.
또한, 전술한 경우, 제2 분석부(120)는 확장 분석부, 비교분석부, 예측부 등을 포함할 수 있다. 각 구성부는 보고를 위한 보고부를 포함할 수 있다.
확장 분석부는 주요 지표의 추이분석을 수행할 수 있다. 추이분석은 시간 단위, 일 단위, 주 단위 또는 월 단위로 비교 분석될 수 있다. 주요 지표는 활동량, ㅎ, 활동성, 행동패턴, 감정패턴, 감정변화패턴, 건강상태 등을 포함할 수 있다. 건강상태는 칼로리 섭취 분석, 운동량 분석 등에 의해 판별될 수 있다.
비교분석부는 반려동물의 종류, 나이, 성별, 체중, 양육 환경, 지역 등에 따른 비교 분석을 수행할 수 있다. 이러한 비교 분석에 대한 분석 결과는 활동성, 감정상태, 건강 등의 비교 및 예측(prediction)에 이용될 수 있다.
예측부는 분석된 반려동물의 자료에 기반하여 다양한 반려동물의 상태를 예측하고 추천할 수 있다. 예를 들면, 반려동물에게 적합한 행동(운동 등), 치료, 음식 등을 추천할 수 있다. 또한, 예측부는 분석된 반려동물의 자료에 기반하여 이상행동을 분석하고 건강상태 등을 예측할 수 있다. 또한, 예측부는 동종 반려동물 간의 비료를 통해 특정 반려동물의 상태를 예측할 수 있다.
도 4는 도 1의 서비스 제공 시스템의 커뮤티니 서비스를 위한 대시보드를 예시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 실시예에 따른 커뮤니티 서비스를 위한 대시보드는 터치 스크린 방식의 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스(user interface, UI)는 테마변경을 위한 제1 UI, 글쓰기를 위한 제2 UI, 가족(family) 설정 및 관리를 위한 제3 UI를 구비할 수 있다. 제3 UI는 서브 UI로서 마이 프로필 및 반려견 프로필을 구비하고, 또한 마이 프로필에 포함되는 프로필변경, 가족, 친구, 팔로워, 갤러리 등의 서브 UI와, 반려견 프로필에 포함되는 타임라인 등의 서브 UI를 구비할 수 있다.
또한, 사용자 인터페이스는 먹이주기(feed)의 제4 UI, 도시 또는 마을(town) 메뉴로의 진입을 위한 제5 UI, 감정 관련 메뉴(EQ menu)로의 진입을 위한 제6 UI를 구비할 수 있다. 제5 UI는 지도로 보기, 카메라로 보기 등의 서브 UI를 제공할 수 있다. 즉, 제5 UI는 카메라를 통해 보이는 마을의 배경 상에 중첩되는 증강현실 콘텐츠를 관리하거나 증강형실 콘텐츠에서의 사용자 입력을 허용할 수 있다. 그리고, 제6 UI는 차트(chart), 감성샵(EQ shop), 감성포인트(EQ point), 설정, 기기연결, 게시판 등을 위한 서브 UI를 제공할 수 있다.
전술한 대시보드 및 사용자 인터페이스는 직관적이고 편리한 구성을 위해 픽토그램의 아이콘과 결합될 수 있다.
도 5 내지 도 18은 도 4의 커뮤니티 서비스의 각 항목에서의 사용자 단말의 화면 구성과 사용자 인터페이스 및 그 기능을 설명하기 위한 도면들이다.
도 5를 참조하면, 사용자 인터페이스는 마이, 반려견, 감정, 다이어리(diary), 메뉴(menu)의 항목과, 반려견 메뉴의 하위에 먹이주기(feed), 가족(family), EQ, 마을(town), 메뉴의 서브 항목이 배치될 수 있다.
사용자가 EQ 메뉴를 선택하면, 사용자 단말의 화면에는 도 6에 도시한 바와 같은 EQ 메뉴가 표시될 수 있다. EQ 메뉴의 화면은 마이 사진과 반려견 사진이 표시되는 제1 영역과, 차트(chart), 감성 의사 및 병원(EQ doctor & hospital), 감성 놀이(EQ play) 또는 감성 인덱스몰(EQ index mall)의 화면으로 연결되는 링크들을 구비하는 제2 영역과, 인식표등록/관리 페이지와 연결되는 링크와 감성 포인트(EQ point)의 안내 페이지로 연결되는 링크와, 이상 상태 및 감정의 통지(abnormal activities & emotions notification)를 위해 알람을 출력/표시하는 제 영역과, 도움말, 공지사항, 설정(setting), 이용약관 등의 페이지 호출을 위한 제5 영역을 구비할 수 있다.
제1 영역을 클릭하면, 프로필 메인으로 이동하고, 사진 위의 설정 아이콘을 클릭하면, 프로필 설정으로 이동할 수 있다. 제2 영역의 차트를 클릭하면, 그래프 모음 페이지 형태의 차트로 연결될 수 있다. 제2 영역의 감성 의사 및 병원을 클릭하면, 서비스 안내 및 병원 소개페이지로 연결될 수 있다. 제2 영역의 감성놀이를 클릭하면, 애견카페, 산택 코스 등을 소개하는 페이지로 연결될 수 있다.
이와 같이, 사용자 단말에 설치된 반려동물 케어 서비스를 위한 애플리케이션의 메인 화면을 총 4개의 영역으로 구분하여 사용하고, 이를 통해 사용자의 직관적인 인터페이스 사용을 지원하고 사용자 편의성을 극대화할 수 있다.
한편, 사용자가 EQ 메뉴에서 반려견 사진을 클릭하거나 감성(EQ) 리포트 메뉴(미도시)를 선택하면, 사용자 단말의 화면에는 도 7에 도시한 바와 같이 EQ리포트(일일) 페이지(230)이 디스플레이될 수 있다. EQ리포트 페이지(230)에서 반려견의 사진 등을 클릭하면 사람 또는 개의 사진으로 이동할 수 있다. 이 사진은 실시간 영상으로 대체될 수 있다.
EQ리포트는 반려동물의 활동지수와 감정지수를 그래픽과 백분율 형태로 표시될 수 있다. 활동지수는 점유율로 표시되고, 점유율은 서기, 걷기, 뛰기, 점프, 빠르게 걷기, 흔들어털기를 더한 값 또는 비율일 수 있다. 감정지수는 점유율로 표시되고, 감정지수의 점유율은 즐거움과 평안함을 더한 값 또는 비율일 수 있다. 전술한 EQ리포트는 3시간 등의 일정시간마다 발행될 수 있고, 해당 단위 시간이 표시될 수 있다.
또한, 이상행동에 대한 알람이 있는 경우, EQ리포트 페이지에는 이상행동 알람 페이지(240)이 함께 표시될 수 있다.
이상행동 알람은 '반려견(puppy happy)의 상태에 이상이 있는 것 같습니다. 확인해 주십시오' 등과 같은 안내 문구나, '밥먹은지 6시간이 지났습니다' 등과 같은 안내 문구가 함께 미리 설정된 해당 이미지가 표시될 수 있다. 전술한 알람은 반려동물의 행위 및 활동 패턴의 분석에 따른 분석 결과에서 고통, 공포, 외로움을 더한 값이나 비율이 단위 시간당 30%를 넘거나 상기의 상태가 일정 시간(예컨대, 5분) 이상 지속되는 경우에 발생될 수 있다.
한편, 도 8에 도시한 바와 같이, 활성화된 EQ리포트 페이지(240)에서 상단의 제목, 반려견의 사진이나 영상, 하단의 댓글 표시 영역 등이 클릭되면 사람이나 반려견의 프로필로 이동하거나, 해당 포스트의 상세 보기로 이동할 수 있다. 또한, EQ리포트 페이지의 차트 등이 클릭되면, 댓글 달기나 차트로 이동할 수 있다.
또한, 이상행동 알람 페이지에서 반려견의 사진, 병원찾기, 밥주기 등이 클릭되면, 반려견의 월 캘린더의 타임라인으로 이동하거나, 병원안내로 이동하거나 차트로 이동하거나 밥주기 명령을 서비스 제공 시스템을 통해 반려동물에게 인접하게 위치한 피더(feeder)에 전달할 수 있다.
한편, 대시보드에서 마을 메뉴가 선택되면, 도 9에 도시한 바와 같이, 마을의 지도 페이지(250)가 표시되고, 사람, 개, 감성 장소(EQ place)의 메뉴들(252) 중 감성 장소 내 병원이 선택되면, 미리 설정된 증강현실 서비스가 구동하여 사용자 단말의 현재 위치에서 카메라로 보이는 영상에 병원을 포함한 객체의 위치를 표시하는 증강현실 페이지(254)가 실행될 수 있다. 그 경우, 사용자는 카메라를 들고 카메라 영상을 통해 주위를 둘러보는 것만으로 주변의 인접한 동물병원 등의 위치를 파악할 수 있다.
전술한 증강현실 페이지(254)는 구글지도 상에 아이콘과 함께 표시될 수 있다. 또한, 증강현실 페이지는 지도상의 내 주변의 가족, 친구, 팔로잉, 팔로워를 아이콘이나 3차원 객체 형태로 함께 표시할 수 있다. 또한, 사용자나 다른 사람들의 위치 정보에 대한 이용이 허용된 경우, 실시간 위치가 표시되고, 위치 정보의 이용이 허용되지 않은 경우, 프로필에 등록된 주소에 대응하는 위치가 반영되어 표시될 수 있다. 이러한 증강현실 정보는 지도 영상에 중첩되는 레이어로 표현될 수 있다.
또한, 도 10에 도시한 바와 같이 증강현실 페이지(254)에서 특정 위치(예컨대, 동물병원) 상의 아이콘이 클릭되면(S260), 해당 동물병원의 이름, 거리, 전화번호가 표시될 수 있다. 아이콘은 장소나 인물에 따라 다양한 색상과 모양으로 표시될 수 있다(262, 264 참조). 또한, 아이콘은 사람과 반려동물의 관계에 따른 표시를 포함할 수 있다. 일례로, 아이콘(266)의 상단에 가족, 친구, 팔로워는 별도 아이콘(예컨대, 하트)를 추가하여 표시할 수 있다.
또한, 아이콘에 연결된 상세내용 표시화면(266)에서 사진이나 내용 영역이 클릭되면, 해당 내부 페이지(268)로 이동할 수 있다. 해당 내부 페이지(268)는 사람이나 반려동물의 프로필 페이지, 해당 장소의 프로필 페이지를 포함할 수 있다.
한편, 대시보드에서 가족 메뉴가 선택되면, 도 11에 도시한 바와 같이, 사용자(견주), 반려견, 가족 프로필의 통합 관리 페이지(270)가 표시될 수 있다. 통합 관리 페이지(270)에서 상단의 사용자나 반려견을 선택하면, 선택에 따라 하단의 세부 내용이 바뀌도록 설정될 수 있다. 그리고, 사용자 또는 반려견을 선택한 상태에서, 그 하단의 세부 프로필 보기 메뉴를 통해 세부 프로필 페이지(274)로 이동할 수 있다. 또한, 그 하단의 가족 표시 영역에서 특정 가족을 표시하는 영역이 클릭되면, 해당 특정 가족의 뉴스피드(276) 등으로 이동할 수 있다.
또한, 대시보드에서 EQ메뉴 하위의 기기연결 메뉴가 선택되면, 사용자 단말의 화면에서 기기연결 페이지(284)가 표시될 수 있다. 기기연결 페이지(284)는 설정에 따라 대시보드의 메인화면으로 사용될 수 있다.
사용자는 도 12에 도시한 바와 같이 기기연결 페이지(280)에서 카메라 연결 메뉴나 마이크/스피커 연결 메뉴를 클릭하고, 원격 카메라를 통해 전송되는 반려동물의 영상을 표시하는 카메라 연결 페이지(284)에서 반려동물과 화상통화를 수행할 수 있다. 원격 카메라는 반려동물의 먹이는 공급하는 피더에 장착된 카메라일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 원격 카메라는 가족 등의 다른 사용자의 사용자 단말에 장착된 카메라를 포함할 수 있다.
일례로, 사용자는 게이트웨이에 설치되거나 연결되는 카메라를 호출(call)하여 집안이나 마당에 있는 개의 상태를 볼 수 있고, 게이트웨이이 설치되거나 연결되는 스피커와 마이크(마이크로폰)를 통해 개를 부르거나 개의 소리를 들을 수 있다. 스피커나 마이크는 사용자가 선택한 경우에만 활성화되도록 설정될 수 있다.
또한, 카메라 연결 페이지(284)에서 사용자는 카메라 메뉴를 클릭하여 화면에 보이는 반려동물에 대한 사진을 찍을 수 있다. 카메라 연결 페이지(284)에서 하단의 반려견 아이콘을 클릭하면, 이전상태 또는 대시보드로 복귀될 수 있다.
또한, 기기연결 페이지(도 13의 280 화면 참조)에서 반려동물의 상태를 나타내는 중간단(중간영역)이 클릭되면(S292), 타임라인 페이지(290)로 이동하고, 타임라인 페이지(290)의 화면에서 좌우로 밀기에 따라 캘린더 페이지(292)로 이동할 수 있다(S293). 또한, 타임라인 페이지(290)에서 사용자가 차트 메뉴를 선택하면(S294), 차트 페이지(296) 또는 그래프 페이지(294)로 이동할 수 있다.
한편, 대시보드에서 EQ메뉴 내 차트(chart)가 선택되면(S295), 차트 페이지(296)으로 이동하고, 차트 페이지(296)의 화면상에서 사용자의 좌우 밀기에 따라 그래프 페이지(294)로 이동할 수 있다(S296). 또한, 차트 페이지(296)의 화면상에서의 사용자의 상하 밀기에 의한 사용자 입력에 따라 현재 표시되는 단위 시간 이전의 이전 단위 시간이나 현재 표시되는 단위 시간 이후의 이후 단위 시간에서의 반려동물의 시계열 상태를 화면에 표시할 수 있다(S297).
전술한 타임라인은 오늘의 반려동물의 활동로그를 시간 순으로 개략적으로 확인할 수 있도록 구성되고, 캘린더는 지난 기록들을 살펴볼 수 있도록 구성되며, 차트는 반려동물의 행위, 감정 및 활동 상황을 자세한 수치로 확인할 수 있도록 구성되고, 그래프는 차트의 수치를 사용자가 보기 쉽게 도식적으로 표시할 수 있다.
좀더 구체적으로, 차트는 도 14에 도시한 바와 같이, 차트 페이지(296)에서 사용자의 상하 스크롤에 따라 서로 다른 단위 화면들을 표시하도록 구현될 수 있다. 단위 화면들은 활성성을 나타내는 활동성 그래프 화면, 수면 관련 분석 데이터를 나타내는 수면 그래프 화면, 식사 관련 분석 데이터를 나타내는 식사 그래프 화면, 칼로리 관련 분석 데이터를 나타내는 칼로리 그래프 화면, 감성 관련 분석 데이터를 나타내는 감성 그래프 화면, 이상행동 관련 데이터를 나타내는 이상행동 그래프 화면 등을 포함할 수 있다. 이상행동은 짖기, 떨기 또는 이들의 조합 행위가 3분 이상 지속되는 경우로 설정될 수 있다.
전술한 단위 화면들에서, 활동성 그래프는 하루의 활동량을 나타낼 수 있고, 하루의 활동량은 서기, 걷기, 뛰기, 점프, 빠르게 걷기, 흔들어 떨기의 행위에 대한 동작 시간이나 횟수에 기초할 수 있다. 수면 그래프는 반려동물의 수면량을 시간, 하루, 1주일, 1개월 등의 단위로 보여주도록 구현될 수 있다. 식사 그래프는 식사 시간과 식사량을 소정 시간, 하루, 1주일, 1개월 단위로 보여주도록 구현될 수 있다. 하루의 활동성은 반려동물의 행위의 동작 시간, 소모 칼로기, 거리 환산 등을 통해 계산될 수 있다.
칼로리 그래프는 반려동물의 칼로리 소모량을 소정 시간, 하루, 1주일, 1개월 단위로 보여주도록 구현될 수 있다. 칼로리 소모량은 걷기, 뛰기, 점프 등의 행위와 행위의 동작 시간을 칼로리로 환산하고 단위시간으로 변환하요 표시할 수 있다. 칼로리 소모량은 1시간 단위의 가로 시간과 세로 칼로리에 의해 정의되는 바(bar) 그래프로 표시될 수 있다.
감성 그래프는 반려동물의 감정변화를 소정 시간, 하루, 1주일, 1개월 단위로 보여주도록 구현될 수 있다. 일례로, 감정변화는 즐거움과 편안함에 대한 값이나 비율이 일정 기준 이상인 경우에 편안함으로 표시하고, 고통, 공포, 외로움에 대한 값이나 비율이 일정 기준 이하인 경우에 불편함으로 표시할 수 있다.
상기 각 단위 화면에서 상기의 시간 단위인 하루(day), 1주일(week) 및 1개월(month) 중 어느 하나가 클릭되면, 선택된 기간에 해당하는 차트 그래프가 사용자 단말의 화면에 표시될 수 있다.
일례로, 도 15의 (a) 및 (b)에 도시한 바와 같이, 활동성 그래프 페이지(296a)에서 그래프가 클릭되면, 활동성 그래프에 해당 그래프에 대응하는 반려동물의 상태가 반영되어 새로운 화면(296b)이 표시될 수 있다. 활동성은 이동(move), 휴식(rest) 및 먹기(eat)를 포함하고, 이동은 걷기(walk), 달리기(run), 뛰기(jump)를 포함하며, 휴식은 눕기(lying), 앉기(sitting), 서있기(standing)를 포함하고, 먹기는 먹기와 마시기를 포함할 수 있다. 휴식은 가만히 있는 태그의 누적시간이 5분 이상인 경우로 설정될 수 있다.
한편, 도 16의 (a)에 도시한 바와 같이, 수면 그래프 페이지(296c)에서 하루(day) 조건이 선택되면, 반려동물의 하루 동안의 수면 시간이 총 수면 시간(sleep time)과 숙면(deep sleep) 시간으로 구분하여 숫자로 표시될 수 있다. 또한, 수면 시간의 표시는 하루 시간의 막대 그래프(297)에서 수면 시간에 대응하는 시간 영역으로 표시될 수 있다.
일일 수면시간의 막대 그래프(297)은 몇시부터 몇시까지 잤는지, 중간에 일어나거나 깬 시간들을 표시할 수 있다. 수면 시간은 10분 동안 움직임이 없으면 수면 시작으로 설정하고, 수면 시작 후 움직임이 5분 이상 유지되면 깨어난 것을 설정될 수 있다.
또한, 도 16의 (b)에 도시한 바와 같이, 수면 그래프 페이지(296d)에서 1주일(week) 조건이 선택되는 경우, 1주일의 각각의 하루에서의 수면 시간을 수직 막대 그래프로 표시할 수 있다. 이때 하루의 시간 중 기준 수면시간에 대응하는 높이에는 기준 수면시간(298)이 표시될 수 있다.
주간 수면 시간은 일일 수면 시간을 나열한 형태를 구비할 수 있고, 기준 수면시간(298)은 6시간으로 설정되나 이에 한정되지는 않는다. 반려동물의 종류나 나이 등에 따라 다르게 설정될 수 있다.
또한, 도 16의 (c)에 도시한 바와 같이, 수면 그래프 페이지(296e)에서 1개월(month) 조건이 선택되는 경우, 1개월의 각각의 1주간에서의 수면 시간을 1주일 내 하루의 수직 막대 그래프를 연결한 혹은 누적한 수직 막대 그래프로 표시할 수 있다. 사용자가 특정 1주간의 수직 막대 그래프를 선택하면, 화면 중앙의 주간 수면 시간에 대한 화면 영역(299)은 선택된 1주간에 대응하는 수면 시간 값으로 변경되어 표시될 수 있다.
도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 반려동물 케어 방법 및 이를 이용하는 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 17을 참조하면, 본 실시예에 따른 반려동물 케어 방법 및 이를 이용하는 서비스 제공 시스템은 사용자 단말(60)과 연동하여 반려동물의 행위와 활동 패턴을 분석하는 알고리즘이나 모델을 훈련시킬 수 있다. 이를 위해, 서비스 제공 시스템은 사용자 단말(60)에 훈련용 사용자 인터페이스(62)를 제공할 수 있다. 훈련용 사용자 인터페이스(62)는 반려동물 케어 애플리케이션의 일부 기능이나 온라인/커뮤니티 서비스 제공 시스템의 일부 기능으로 구현될 수 있다.
훈련용 사용자 인터페이스(62)는 반려동물의 현재 상태에 대한 가속도 데이터를 화면의 표시하는 데이터영역(64)과 데이터영역(64)의 주변에 나열되는 행위유형이나 감정유형에 대한 아이콘들(66)을 구비할 수 있다. 사용자는 반려동물의 상태에 대한 실시간 센싱 데이터를 반려동물을 보면서 그에 맞는 행위유형이나 감정유형의 아이콘을 선택하여 데이터영역(64)으로 이동시킬 수 있다.
전술한 경우, 서비스 제공 시스템은 센싱 데이터와 사용자 입력에 의해 선택되는 행위유형이나 감정유형을 매칭시켜 센싱 데이터 분석에 이용하고, 이를 반복 수행하여 분석 알고리즘을 훈련시킬 수 있다. 분석 알고리즘은 인공지능, 딥러닝, 기계학습 등을 이용하도록 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
Claims (20)
- 반려동물에 착용되는 디바이스와 네트워크를 통해 연결되는 서비스 제공 시스템에서 수행되는 반려동물 케어 방법으로서,
상기 디바이스의 센서 데이터를 게이트웨이나 모바일 단말을 통해 획득하는 단계;
상기 센서 데이터를 시계열 데이터로 관리하는 단계;
상기 반려동물의 동작 또는 행위와 활동 패턴과의 비교에 기초하여 상기 센서 데이터를 실시간 또는 일괄 분석하는 단계; 및
상기 분석하는 단계에서의 분석 결과에 따라 상기 반려동물에 대해 미리 설정된 시간 동안의 행동유형 및 감정유형을 추출하는 단계를 포함하며,
상기 추출하는 단계 후에, 사용자 단말의 요청에 따라 상기 사용자 단말의 카메라 영상에 중첩되는 레이어를 이용하는 증강현실 서비스를 제공하는 단계를 더 포함하고,
상기 추출하는 단계 후에, 상기 사용자 단말을 사용하는 사용자나 전문가로부터 상기 반려동물의 상태에 대한 사용자 입력을 획득하고, 상기 사용자 입력을 일정 시간 또는 일정 횟수 이상 반복하여 상기 분석하는 단계의 분석 알고리즘을 훈련시키는 단계를 더 포함하며,
상기 훈련시키는 단계는, 상기 사용자 단말의 화면에 상기 반려동물의 행위나 동작에 대한 실시간 센서 데이터를 제공하고, 상기 행동유형 또는 감정유형에 대응하는 복수의 아이콘들 중 하나를 상기 센서 데이터와 매칭시키는 사용자 입력을 획득하며,
상기 센서 데이터는 가속도 센서 및 각속도 센서의 데이터를 포함하고,
상기 분석하는 단계는, 상기 가속도 센서 및 각속도 센서의 데이터에 포함된 주파수 정보를 분석하고 직각좌표계의 3축 각각에 대한 센싱 값들에 대해 고속 푸리에 변환을 적용하여 합산하며, 상기 주파수 정보 내 주파수들은 미리 설정된 상기 반려동물의 상태들에 따라 복수의 구간으로 구분되고,
상기 분석하는 단계는, 상기 반려동물의 동작이나 행위들에 대하여 미리 구분된 주요 행위나 동작을 제1 세그멘테이션하고, 상기 주요 행위나 동작의 변형 행위나 동작을 제2 세그멘테이션하며,
상기 반려동물에 대해 미리 설정된 사용자 단말이나 모바일 단말은 상기 서비스 제공 시스템으로부터의 상기 시계열 데이터, 상기 행동유형 및 상기 감정유형 중 적어도 하나의 데이터나 추출 결과에 기초하여 상기 반려동물의 상태를 출력하거나 디스플레이하는 반려동물 케어 방법. - 삭제
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 분석하는 단계는, 소정의 시간 동안의 상기 제1 및 제2 세그멘테이션들의 정확도 및 상기 센서 데이터 중 태깅한 데이터의 백분율을 곱으로 상기 행위나 동작의 분류에 대한 예측정확도 지수를 계산하는, 반려동물 케어 방법. - 청구항 4에 있어서,
상기 분석하는 단계는, 상기 센서 데이터에 포함된 소리 데이터를 상기 주요 행위나 동작 또는 상기 변형 행위나 동작에 대한 분석 데이터의 추가적인 판단 요소로 사용하는, 반려동물 케어 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 반려동물의 상태를 출력하거나 디스플레이하는 대시보드의 메뉴 또는 항목은 상기 반려동물에 대한 감성리포트 페이지 또는 행동 위젯을 포함하고,
상기 반려동물의 상태에 대응하는 특정 픽토그램이나 그래픽을 표시하거나, 상기 반려동물의 상태나 감정을 수치화 혹은 영역 비율로 표시하는, 반려동물 케어 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 사용자 단말에서 대시보드의 감성메뉴의 차트가 선택되면, 감성리포트 페이지를 상기 사용자 단말에 제공하며, 상기 감성리포트 페이지는 상기 반려동물의 활동성 및 상태에 대한 정보를 제공하는, 반려동물 케어 방법. - 청구항 7에 있어서,
상기 반려동물의 이상행동이 감지되면, 상기 감성리포트 페이지는 이상행동 알람 페이지와 함께 출력되고, 상기 이상행동 알람 페이지는 상기 반려동물의 이상행동 내역을 텍스트 또는 그래픽으로 표시하는, 반려동물 케어 방법. - 청구항 8에 있어서,
상기 반려동물의 이상행동은, 상기 반려동물이 개(a dog)일 때, 상기 반려동물의 짖기, 떨기 또는 이들의 조합이 3분이상 지속되면 이상행동으로 판별되는, 반려동물 케어 방법. - 청구항 7에 있어서,
상기 행동유형은, 눕기(lying), 앉기(sitting), 서기(standing), 떨림(오한, 전율), 흔들어 털기(shaking), 짖기(barking), 먹기(eating), 마시기(drinking), 점프(jump), 천천히 걷기(slow walk), 걷기(walk) 및 달리기(running)를 포함하고,
상기 활동성은 상기 행동유형에 기초한 이동, 휴식 및 먹기로 구분되는, 반려동물 케어 방법. - 청구항 10에 있어서,
상기 감정유형은, 고통, 배고픔, 공포, 외로움, 즐거운 및 편안함을 포함하고, 상기 반려동물의 이상행동은 상기 감정유형에 기초하여 결정되는, 반려동물 케어 방법. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 반려동물에 착용되는 디바이스와 네트워크를 통해 연결되어 반려동물 케어 서비스를 제공하는 서비스 제공 시스템으로서,
상기 디바이스의 센서 데이터를 게이트웨이나 모바일 단말을 통해 획득하는 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface, API);
상기 반려동물의 동작 또는 행위와 활동 패턴과의 비교에 기초하여 상기 센서 데이터를 실시간 또는 일괄 분석하는 분석서버; 및
상기 API를 통해 수집되는 센서 데이터를 시계열 데이터로 관리하고, 상기 분석 서버와 연동하며, 프로세서를 구비하는 시스템 환경을 포함하고,
상기 프로세서는 상기 센서 데이터에 포함된 주파수 정보를 분석하고 상기 주파수 정보 내 주파수들을 토대로 미리 설정된 상기 반려동물의 동작이나 행위들에 대하여 미리 구분된 주요 행위나 동작을 제1 세그멘테이션하고, 상기 주요 행위나 동작의 변형 행위나 동작을 제2 세그멘테이션하며, 상기 분석서버의 분석 결과에 따라 상기 반려동물에 대해 미리 설정된 시간 동안의 행동유형 및 감정유형을 추출하고,
상기 시스템 환경 또는 상기 시스템 환경에 연결되는 SNS 서버는 사용자 단말의 요청에 따라 상기 사용자 단말의 증강현실 서비스 화면에 중첩되는 레이어에 표시할 수 있는 사용자, 반려동물 및 가족의 위치 정보를 제공하고,
상기 분석서버는 딥러닝 또는 인공지능 기반의 분석부를 구비하고, 상기 사용자 단말에 제공되는 훈련용 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 신호 및 데이터에 기초하여 상기 딥러닝 또는 인공지능의 모델이나 알고리즘을 훈련시키는, 서비스 제공 시스템. - 청구항 15에 있어서,
상기 시스템 환경은 상기 API 또는 상기 SNS 서버를 통해 상기 사용자 단말에 상기 반려동물의 케어 서비스를 위한 사용자 인터페이스를 제공하며,
상기 사용자 인터페이스는 상기 반려동물의 활동성 및 이상상태 알람을 위한 페이지를 제공하는, 서비스 제공 시스템. - 청구항 16에 있어서,
상기 행동유형은, 눕기(lying), 앉기(sitting), 서기(standing), 떨림(오한, 전율), 흔들어 털기(shaking), 짖기(barking), 먹기(eating), 마시기(drinking), 점프(jump), 천천히 걷기(slow walk), 걷기(walk) 및 달리기(running)를 포함하고,
상기 활동성은 상기 행동유형에 기초한 이동, 휴식 및 먹기로 구분되며,
상기 감정유형은, 고통, 배고픔, 공포, 외로움, 즐거운 및 편안함을 포함하고, 상기 반려동물의 이상행동은 상기 감정유형에 기초하여 결정되는, 서비스 제공 시스템. - 청구항 15에 있어서,
상기 사용자 단말의 접속을 허용하며 상기 센서 데이터, 상기 행동유형, 상기 감정유형 또는 이들의 조합이나 이 조합에 기초하는 데이터를 다른 사용자와 공유하는 소셜 네트워크 서비스(social network service, SNS) 서버를 더 포함하는, 서비스 제공 시스템. - 삭제
- 삭제
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170105565A KR102022893B1 (ko) | 2017-08-21 | 2017-08-21 | 반려동물 케어 방법 및 이를 이용하는 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170105565A KR102022893B1 (ko) | 2017-08-21 | 2017-08-21 | 반려동물 케어 방법 및 이를 이용하는 시스템 |
Publications (2)
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