KR102304088B1 - Method of providing pet care service with big data - Google Patents
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Abstract
본 발명은 반려동물 관리서비스 제공방법 및 관리서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 반려동물들의 정보를 수집하여 필요한 서비스를 플래닝(planing) 해주는 반려동물 관리서비스 제공방법 및 관리서비스 제공 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 반려동물 관리서비스 제공 시스템에 있어서, 반려동물의 건강관리정보 및 생활관리정보를 저장하는 데이터베이스(110)와, 입력된 정보에 따라 상기 데이터베이스(110)로부터 대응되는 건강관리정보 및 생활관리정보를 추출하는 정보추출모듈(120)을 포함하는 서버(100)와; 상기 서버(100)로부터의 데이터베이스(110)에 접근하고, 상기 데이터베이스(110)의 정보를 수신하기 위한 APP이 설치되는 사용자 또는 방문관리인의 단말기(200)를 포함하는 반려동물 관리서비스 제공 시스템 및 이를 이용하는 관리서비스 제공방법을 개시한다.The present invention relates to a companion animal management service providing method and management service providing system, and more particularly, to a companion animal management service providing method and management service providing system for planning necessary services by collecting information of companion animals will be. According to the present invention, in a system for providing a companion animal management service, a database 110 for storing health management information and living management information of companion animals, and health management information and living management corresponding from the database 110 according to input information a server 100 including an information extraction module 120 for extracting information; A companion animal management service providing system including a terminal 200 of a user or a visit manager in which an APP for accessing the database 110 from the server 100 and receiving the information of the database 110 is installed, and the same Disclosed is a method for providing management services to be used.
Description
본 발명은 반려동물 관리서비스 제공방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 반려동물들의 정보를 수집하여 필요한 서비스를 플래닝(planing) 해주는 반려동물 관리서비스 제공방법 및 관리서비스 제공 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to a method for providing a companion animal management service, and more particularly, to a method for providing a companion animal management service and a management service providing system for planning necessary services by collecting information of companion animals.
생활수준이 높아짐에 따라 반려동물을 키우는 가정이 늘고 있으며, 반려동물의 관리 요구수준 또한 높아지고 있다. 그러나, 반려동물의 관리는 사전지식이 없는 사육자에게 용이한 일이 아니다. As the standard of living increases, the number of families raising companion animals is increasing, and the level of demand for management of companion animals is also increasing. However, management of companion animals is not easy for breeders without prior knowledge.
이에, 반려동물을 관리하기 위한 선행기술들을 살펴본다. 하기 선행문헌에서의 식별부호는 본원발명과는 무관하다.
Accordingly, we look at prior technologies for managing companion animals. Identifiers in the following prior art are irrelevant to the present invention.
대한민국 공개특허 제10-2019-0041185호 '반려동물용 스마트홈을 이용한 반려동물 관리 시스템'은 반려동물용 스마트홈 및 이를 이용한 반려동물 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 반려동물의 생활에 최적의 상태를 제공할 수 있는 반려동물용 스마트홈 및 이를 이용한 반려동물 관리 시스템에 관한 것이다. 원격지의 반려동물 보호자에게 댁내의 반려동물의 상황을 정확히 파악할 수 있도록 함과 더불어 원격 제어가능한 반려동물용 스마트홈 및 이를 이용한 반려동물 관리 시스템을 제시한다. 제시된 반려동물용 스마트홈은 출입구측으로 접근하는 반려동물을 감지하는 동물 감지부, 수용 공간으로 들어온 반려동물의 체중을 감지하는 체중 감지부, 수용 공간을 촬영하는 카메라, 수용 공간으로 들어온 반려동물의 체온을 감지하는 체온 감지부, 체중 감지부의 상면에 설치되고 열을 발생하는 매트부, 수용 공간에 조명을 제공하는 조명부, 및 체중 감지부로부터의 체중정보와 카메라에서 촬영된 영상 및 체온 감지부로부터의 체온 정보를 외부의 서버에게로 전송하고 외부의 서버로 부터의 매트부 제어 신호를 근거로 매트부를 제어하고 외부의 서버로부터의 조명부 제어 신호에 따라 조명부를 제어하는 제어부를 포함한다.Republic of Korea Patent Publication No. 10-2019-0041185 'Companion animal management system using smart home for companion animals' relates to a smart home for companion animals and a companion animal management system using the same. It relates to a smart home for companion animals that can provide the status of a companion animal and a companion animal management system using the same. It provides remote controllable smart home for companion animals and a companion animal management system using the smart home, as well as enabling remote companion animal guardians to accurately understand the situation of companion animals at home. The proposed smart home for companion animals includes an animal detector that detects a companion animal approaching the doorway, a weight detector that detects the weight of a companion animal entering the accommodation space, a camera that records the accommodation space, and the temperature of the companion animal entering the accommodation space. A body temperature sensing unit that detects body weight, a mat unit installed on the upper surface of the weight sensing unit and generating heat, a lighting unit providing lighting to the receiving space, and weight information from the weight sensing unit, images captured by the camera, and the body temperature sensing unit and a controller for transmitting body temperature information to an external server, controlling the mat unit based on a mat unit control signal from an external server, and controlling the lighting unit according to a lighting unit control signal from an external server.
이러한 구성에 따르면, 원격지의 반려동물 보호자에게 반려동물의 현재의 상태를 촬영한 영상을 제공해 줄 수 있으므로, 원격지의 반려동물 보호자는 댁내의 반려동물의 상황을 정확히 파악할 수 있다. 반려동물의 체중에 근거하여 급식 조절 정보를 급식기 및 사용자 단말에게로 보냄으로써, 해당 반려동물의 체중관리에 도움을 줄 수 있다. 반려동물의 체온에 근거하여 병의 발생 여부를 사용자 단말에게 보냄과 더불어 치료용 음악을 반려동물용 스마트홈의 스피커를 통해 출력시킴으로써, 해당 반려동물의 헬스케어에 도움을 줄 뿐만 아니라 반려동물에게 안락한 공간을 제공하게 된다.
According to this configuration, it is possible to provide an image of the current state of the companion animal to the companion animal guardian in the remote location, so that the companion animal guardian in the remote location can accurately understand the situation of the companion animal in the house. By sending the feeding adjustment information to the feeder and the user terminal based on the weight of the companion animal, it is possible to help the weight management of the companion animal. Based on the companion animal's body temperature, it not only helps the companion animal's health care, but also provides a comfortable environment for the companion animal by sending a message to the user terminal and outputting therapeutic music through the companion animal's smart home speaker. will provide space.
대한민국 공개특허 제10-2018-0135338호 '반려동물의 건강관리 시스템'은 반려동물의 건강관리 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 동물병원에서의 대기 시간이 단축되고, 병원 업무량 감소뿐만 아니라 반려동물 보호자와 동물병원 간 유대감이 형성되어 병원 측 고객 이탈을 방지하며, 반려동물의 각종 검사에 대한 정보를 편리하게 확인할 수 있도록 한 반려동물의 건강관리 시스템에 관한 것이다. 상기 제10-2018-0135338호는 반려동물의 보호자가 소지한 보호자 단말기; 수의사가 상기 반려동물의 건강을 전반적으로 관리하기위한 동물병원 단말기; 상기 보호자 단말기 및 상기 동물병원 단말기와 인터넷망을 통해 상호 접속되며, 각종 검사에 대한 전문적인 정보와 검사 절차에 대한 정보, 결과 보고서 샘플 및 검사 결과지를 상기 보호자 단말기에제공하며, 상기 검사에 대한 자세한 문의는 해당 동물병원과 바로 연결되도록 하는 건강관리 서버를 포함하고, 상기 건강관리 서버는 동물병원의 EMR과 연동되어 상기 동물병원의 건강 관련 서비스를 기록하는 "동물 수첩" 기능을 상기 보호자 단말기에 제공하며, 상기 "동물 수첩"을 통해 사전 예약이 이루어지되, 상기 동물병원을 처음방문하는 보호자는 상기 "동물 수첩"을 통해 각 병원별 진료 시간과 일정, 진료 항목 등의 병원 정보를 확인하고, 상기 동물병원이 등록된 보호자는 상기 "동물 수첩"을 통해 기등록된 동물병원의 정보를 확인하여 실시간 사전 예약하며, 해당 동물병원 예약이 확정되면 상기 보호자 단말기로 예약 확정 푸시 메시지를 발송하고, 예약일 전 상기 보호자 단말기로 문진표를 발송하는 반려동물의 건강관리 시스템을 제공한다. 본 발명에 의한 반려동물의 건강관리 시스템은 동물병원에서의 대기 시간이 단축되고, 병원 업무량이 감소할 뿐만 아니라 반려동물보호자와 동물 병원 간 유대감이 형성되어 병원 측 고객 이탈을 방지하며, 반려동물의 각종 검사에 대한 정보를 편리하게 확인할 수 있는 장점을 갖는다.
Republic of Korea Patent Publication No. 10-2018-0135338 'Companion animal health management system' relates to a companion animal health management system, and in more detail, reduces waiting time in veterinary hospitals, reduces hospital workload, and provides companion animals It relates to a health management system for companion animals that creates a bond between the guardian and the veterinary hospital, prevents the churn of customers from the hospital, and makes it possible to conveniently check information on various tests of companion animals. The No. 10-2018-0135338 is a guardian terminal owned by a guardian of a companion animal; a veterinary hospital terminal for the veterinarian to manage the overall health of the companion animal; It is interconnected with the guardian terminal and the veterinary hospital terminal through the Internet network, and provides professional information on various tests, information on test procedures, a result report sample, and test result paper to the guardian terminal, and provides detailed information about the test. Inquiries include a health management server that connects directly to the animal hospital, and the health management server is linked with the EMR of the animal hospital to provide an "animal notebook" function to record the health-related services of the animal hospital to the guardian terminal A reservation is made in advance through the "animal handbook", but the guardian visiting the veterinary hospital for the first time checks the hospital information such as the time, schedule, and treatment item for each hospital through the "animal handbook", and The guardian who is registered at the veterinary hospital checks the information of the registered veterinary hospital through the "Animal Handbook" and makes a real-time advance reservation. It provides a health management system for companion animals that sends a questionnaire to the guardian terminal. The health management system for companion animals according to the present invention reduces waiting time at the veterinary hospital, reduces the amount of hospital work, and creates a bond between companion animal owners and veterinary hospitals to prevent customer departure from the hospital, and It has the advantage of being able to conveniently check information about various tests.
반려동물 양육 시 펫푸드와 같은 고정 비용 지출 외에 질병예방/치료비, 컷/미용비 부담 개선과 양육관련 정보활동의 니즈는 항상 높은 비중을 차지한다. 또한, 반려동물 양육 환경 및 반려동물 생애주기에 따라 고정 지출과 예상 외의 비용 지출 비중의 편차가 상당하다. In addition to fixed expenses such as pet food when raising companion animals, the need for disease prevention/treatment costs, cut/beauty cost improvement, and raising related information activities always occupy a high proportion. In addition, there is a significant difference in the proportion of fixed expenses and unexpected expenses depending on the companion animal rearing environment and companion animal life cycle.
이를 해결하기 위해 반려인은 주로 지출이 없는 인터넷(커뮤니티, 카페, 블로그 등)과 주변 지인을 통해 정보를 얻는 경우가 많으나 이러한 방법은 잘못되거나 부족한 정보, 비전문성으로 인해 또 다른 문제나 추가 지출을 야기하는 문제가 있다.In order to solve this problem, the companion often obtains information through the Internet (community, cafe, blog, etc.) and acquaintances where there is no expenditure, but these methods cause other problems or additional expenses due to incorrect or insufficient information or unprofessionalism. There is a problem that causes
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 빅데이터를 이용하여 반려동물의 원격 관리 및 진단방법을 구현하고, 반려동물을 키움에 있어서 반려동물의 생애주기별 요구되는 사항들을 관리해주고, 반려동물을 키우는 과정에서의 지출 및 스케줄을 관리해주는 서비스를 제공하는 것이다.The technical task to be achieved by the present invention is to implement a remote management and diagnosis method of companion animals using big data, manage the requirements for each life cycle of companion animals in raising companion animals, and in the process of raising companion animals. It is to provide a service that manages expenses and schedules.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
The technical problems to be achieved by the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned can be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the description below. There will be.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 일실시예는 본 발명은 반려동물을 관리하는 각 반려동물관리자의 단말기로부터 수집된 반려동물 건강정보데이터로 구축된 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법에 있어서, 반려동물관리자의 텍스트 및 이미지 정보 입력 및 서버로의 전송단계(s100); 텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200): 텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300); 텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400); 텍스트 및 이미지 정보를 토대로 산출된 텍스트 질병/건강 위험도 지수들을 기초로 하는 건강이상 및 질병유무 판단단계(s500); 판단된 건강이상 및 질병유무 정보를 사용자에게 전송하는 단계(s600)를 포함하며, 상기 텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 텍스트 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300)는, 자연어쿼리를 위한 전처리단계(s310); 메타 데이터 패턴 검색 및 도출단계(s320); 분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s330); 기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s340)를 포함하고, 텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 이미지 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400)는, 이미지 메타데이터 생성단계(s410); 분석 영역 검출단계(s420); 템플릿 검색 및 매칭단계(s430); 분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s440); 기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s450); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법을 제공함으로써 상기의 과제를 해결하고자 한다.In order to achieve the above technical problem, an embodiment of the present invention is a companion animal health management service method using big data constructed with companion animal health information data collected from the terminals of each companion animal manager who manages companion animals. In the following, text and image information input by the companion animal manager and transmission to the server (s100); Text information and image information extraction step (s200): a disease / health risk index derivation step (s300) through the text information extracted in the text information and image information extraction step (s200); A disease/health risk index derivation step (s400) through the image information extracted in the text information and image information extraction step (s200); Health abnormality and disease determination step (s500) based on the text disease / health risk index calculated based on the text and image information; Transmitting the determined health abnormality and disease information to the user (s600), and deriving text disease/health risk index through the text information extracted in the text information and image information extraction step (s200) (s300) is, a preprocessing step for a natural language query (s310); Meta data pattern search and derivation step (s320); analysis data filter, statistics and visualization step (s330); Includes a disease/health risk index derivation step (s340) that compares with the template data of the established big data database, and derives an image disease/health risk index through the image information extracted in the text information and image information extraction step (s200) Step (s400), image metadata generation step (s410); analysis region detection step (s420); template search and matching step (s430); analysis data filter, statistics and visualization step (s440); A disease/health risk index derivation step (s450) that compares the template data of the established big data database; To solve the above problems by providing a companion animal health care service method using big data, characterized in that it comprises a.
본 발명의 실시예에 따르면, 반려동물에 대해 잘 알지 못하는 사용자라 하더라도 사료, 훈련, 예방접종, 지출규모 등의 자신의 반려동물을 키워가는 방향성을 용이하게 파악할 수 있으며, 사용자가 직접 또는 방문관리인을 통해 건강상태를 용이하게 확인할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, even a user who does not know well about companion animals can easily grasp the direction of raising his or her companion animal such as feed, training, vaccination, and expenditure scale, and the user directly or a visiting manager You can easily check your health status.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 각 사용자들의 요구정보 및 제공정보를 공유하는 공유플랫폼 및 매칭시스템을 제공함에 따라, 사용자들이 제공해줄 수 있는 돌봄서비스, 반려동물용품 등의 공유를 장려할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, by providing a sharing platform and matching system for sharing each user's requested information and provided information, sharing of care services, companion animal products, etc. that users can provide can be encouraged. have.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
It should be understood that the effects of the present invention are not limited to the above-described effects, and include all effects that can be inferred from the configuration of the invention described in the detailed description or claims of the present invention.
도1은 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법의 설명도이다.
도2은 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법을 위한 시스템의 일 실시예의 구조도이다.
도3는 본 발명의 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법의 절차를 설명하기 위한 순서도이다.
도4는 텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400)를 설명하기 위한 다이어그램이다.1 is an explanatory diagram of a companion animal health management service method using big data.
2 is a structural diagram of an embodiment of a system for a companion animal health management service method using big data.
3 is a flowchart for explaining the procedure of the companion animal health care service method using big data of the present invention.
4 is a diagram for explaining the disease/health risk index deriving step (s400) through the image information extracted in the text information and image information extraction step (s200).
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the present invention may be embodied in several different forms, and thus is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉, 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is said to be “connected (connected, contacted, coupled)” with another part, it is not only “directly connected” but also “indirectly connected” with another member interposed therebetween. "Including cases where In addition, when a part "includes" a certain component, this means that other components may be further provided without excluding other components unless otherwise stated.
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, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 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.The terms used herein are used only to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "comprises" or "have" are intended to designate that the features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification exist, but one or more other features It should be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명의 서비스방법은 반려인이 겪게 되는 양육 과정의 다양한 문제점과 개선점을 해결하기 위해 반려인과 반려동물의 양육 환경 및 개체 데이터를 분석하여 건강 관리 및 양육 개선, 생애주기별 맞춤 정보를 제공하여 보다 나은 반려 생활을 영위할 수 있는 환경을 제공하는 반려인과 반려동물을 위한 통합 시스템이다. 본 발명의 서비스방법은 반려인과 반려동물의 개체 데이터 수집, 수집된 데이터의 관리, 분석을 통한 건강이상 감지와 양육 개선 가이드, 생애주기별 맞춤 정보 제공의 단계별 서비스를 제공한다. 본 발명의 서비스방법의 가장 중요한 특징은 건강이상 및 개체 상태 분석 알고리즘을 통해 반려인과 반려동물에게 최적화된 정보를 제공하는 것이다.
The service method of the present invention analyzes the parenting environment and individual data of the companion and companion animal in order to solve various problems and improvements in the parenting process experienced by the companion, thereby improving health care and parenting, and providing customized information for each life cycle. It is an integrated system for companion animals and companion animals that provides an environment for leading a better companion life. The service method of the present invention provides a step-by-step service of collecting individual data of companion animals and companion animals, managing the collected data, detecting health abnormalities through analysis, and providing a guide to improving parenting, and providing customized information for each life cycle. The most important feature of the service method of the present invention is to provide optimized information to companion animals and companion animals through an algorithm for analyzing health abnormalities and individual conditions.
즉, 본 발명은 빅데이터 및 인공지능을 활용한 개체 데이터(정형,비정형) 분석 및 양육 가이드 데이터의 시각화(Dashboard, Report ), 건강·양육 상태 분석 알고리즘으로 반려동물의 양육 상태에 대한 prediction 도출. 반려동물 데이터(정형,비정형)를 통한 건강 이상 감지 및 질병 예측. 반려동물의 생애주기에 따라 적합한 펫푸드·용품 및 양육 활동(검진, 섭식, 이미용, 산책, 훈련 등), 보험/펫로스 서비스 제안. 반려인 온디멘드에 따른 병원·용품·이미용·펫시터·호텔 추천 및 예약. 개체 정보 수집 신체정보 (나이, 성별, 체중, 체온, 체장, 체고, 사이즈, 외형), 활동정보 (식습관, 배변, 산책, 활동량, 수면습관, 행동습관), 건강정보 (접종, 병원 진료, 외형/행동 이상, 양육인 의견 및 관련 이미지), 주변 환경 정보 (반려인 가족 구성, 연령대, 거주 환경), 개체 데이터 관리, 접종기록 관리 (반려동물 예방 접종 기록), 건강 정보 관리 (질병 및 진료 내역 기록), 혈통 정보 관리 (분양자, 소유자, 부모/자식 계통 연계), 훈련/행동 관리 (사회화 훈련, 복종 훈련, 반려인 교육), 양육 환경 관리 ( 반려가정 정보, 기타 환경 )등의 정보 제공하게 된다. That is, the present invention derives predictions about the parenting status of companion animals by analyzing individual data (structured and unstructured) using big data and artificial intelligence, visualization of parenting guide data (Dashboard, Report), and health and parenting status analysis algorithms. Health abnormality detection and disease prediction through companion animal data (structured and unstructured). Proposal of pet food, supplies, and parenting activities (examination, feeding, hairdressing, walking, training, etc.) suitable for the life cycle of companion animals, and insurance/pet loss services. Recommendations and reservations for hospitals, supplies, hairdressing, pet sitters, and hotels according to the companion's on-demand. Collecting individual information Body information (age, gender, weight, body temperature, height, height, size, appearance), activity information (eating habits, bowel movements, walking, activity amount, sleeping habits, behavioral habits), health information (inoculation, hospital treatment, appearance) /Behavioral abnormalities, caregiver opinions and related images), surrounding environment information (companion family composition, age group, living environment), individual data management, immunization record management (pet vaccination record), health information management (disease and medical history history) records), pedigree information management (seller, owner, parent/child lineage linkage), training/behavioral management (socialization training, obedience training, companion education), nurturing environment management (family information, other environment), etc. do.
또한, 생애주기별 양육 가이드 및 추천 정보 및 건강 이상 감지 및 현재 건강상태 리포트, 동일 견종/연령 비교군 정보와 질병 및 이상행동 감지를 제공한다.
In addition, it provides parenting guide and recommendation information for each life cycle, detection of health abnormalities and current health status reports, information on comparison groups of the same breed/age, and detection of diseases and abnormal behaviors.
도1은 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법의 설명도이고, 도2은 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법을 위한 시스템의 일 실시예의 구조도이다. 도1에서의 반려동물관리자단말기(100)를 사용하는 반려동물관리자는 반려동물의 주인은 물론, 반려동물을 관리하는 별도의 관리인을 포함한다. 상기 반려동물관리자단말기(100)는 스마트폰, 태블릿 과 같은 모바일 디바이스는 물론, PC나 전용 단말기의 적용도 가능하다.
1 is an explanatory diagram of a companion animal health management service method using big data, and FIG. 2 is a structural diagram of an embodiment of a system for a companion animal health management service method using big data. The companion animal manager using the companion animal manager terminal 100 in FIG. 1 includes the owner of the companion animal as well as a separate manager who manages the companion animal. The companion animal manager terminal 100 may be applied to a mobile device such as a smartphone or tablet, as well as a PC or a dedicated terminal.
도1의 서버(200)는 서비스시스템을 관리하는 서버로서 빅데이터모듈(210)과 미들웨어(220)모듈을 포함한다. 상기 빅데이터모듈(210)은 데이터를 저장하기 위한 저장장치와 이를 검색하기 위한 검색모듈, 데이터의 추출, 변환, 적재(Extract, transform, load)를 위한 ETL모듈을 포함하며, 추가적으로 통계모듈, 머신러닝모듈, 시각화처리모듈을 포함하는 것이 바람직하다. 상기 머신러닝모듈은 머신러닝 기술은 후술하는 진단결과데이터를 수집하여, 진단의 알고리즘의 정확도를 높이는 것이다. The server 200 of FIG. 1 is a server for managing a service system and includes a big data module 210 and a middleware 220 module. The big data module 210 includes a storage device for storing data, a search module for searching the same, and an ETL module for extracting, transforming, and loading data, and additionally includes a statistical module, a machine It is preferable to include a learning module and a visualization processing module. In the machine learning module, the machine learning technology collects diagnostic result data to be described later to increase the accuracy of the diagnosis algorithm.
상기 서버(200)의 빅데이터모듈(210)은 도2에서의 실시예에서는 빅데이터리파이너리(Big Data Refinery)로 도시되었고, 미들웨어(220)모듈은 비즈니스 트랜젝션&상호작용(Business Transactions & Interactions)모듈 및 비즈니스정보분석(Business Intelligence & Analytics)모듈로 도시되었다. 도2의 실시예에서의 구성은 예시일 뿐 본 발명의 구성은 이에 한정되지 아니한다.
The big data module 210 of the server 200 is shown as a Big Data Refinery in the embodiment in FIG. 2, and the middleware 220 module is a Business Transactions & Interactions module. and Business Intelligence & Analytics module. The configuration in the embodiment of Fig. 2 is only an example, and the configuration of the present invention is not limited thereto.
도1의 관련업체단말기(300)는 수의사, 반려동물용품판매점, 반려동물미용업체 펫시터 등의 반려동물관련 업체들을 연결해준다. 이는 진단결과데이터 및 이에 따른 스케줄링모듈에 의한 스케줄데이터를 기반으로 선정된 요구서비스 및 요구물품의 정보에 따라 서비스와 물품을 제공한다.
The related company terminal 300 of FIG. 1 connects companion animal related companies such as veterinarians, companion animal product stores, and companion animal beauty companies pet sitter. It provides services and goods according to the information of the requested service and the requested item selected based on the diagnosis result data and the schedule data by the scheduling module.
도1에서 본 발명의 서비스의 각 주체간의 상호작용은 아래와 같다. In Fig. 1, the interaction between each subject of the service of the present invention is as follows.
A1: 반려동물관리자의 양육 정보 전송 A1: Transmission of parenting information of companion animal manager
- 신체정보 ( 나이, 성별, 체중, 체온, 체장, 체고, 사이즈, 외형 )- Body information (age, gender, weight, body temperature, length, height, size, appearance)
- 활동정보 ( 식습관, 배변, 산책, 활동량, 수면습관, 행동습관 )- Activity information ( eating habits, bowel movements, walking, activity amount, sleeping habits, behavioral habits)
- 건강정보 ( 접종, 병원 진료, 외형/행동 이상, 양육인 의견 및 관련 이미지 )- Health information (inoculation, hospital treatment, abnormal appearance/behavior, opinions of caregivers and related images)
- 주변 환경 정보 ( 반려인 가족 구성, 연령대, 거주 환경 )- Surrounding environment information (companion family composition, age group, living environment)
A2 : 데이터 분류 및 저장A2: Data classification and storage
알고리즘에 따른 분석 및 데이터 시각화Algorithmic analysis and data visualization
머신러닝을 통한 메타 데이터(레포트) 생성Generating metadata (reports) through machine learning
건강 이상 감지 및 예방 및 가이드 데이터 생성Health anomaly detection and prevention and guide data generation
고객의 구매패턴, 평가점수를 통한 추천 상품, 서비스 생성Creation of recommended products and services based on customers' purchasing patterns and evaluation scores
A3: 분석된 데이터 검색A3: Retrieve analyzed data
스케쥴에 따른 레포팅Reporting according to schedule
API 연동API integration
모듈별 프로세싱Module-specific processing
B1: 중소상공인 업체정보(상품,서비스) 등록 및 업데이트B1: Registration and update of business information (product, service) for small and medium-sized businesses
B2: 고객(반려가정) 요청에 따른 상품, 서비스 제공 요청B2: Request to provide products and services according to customer (family) request
B3: 요청 고객에게 상품, 서비스 제공 결과 업데이트B3: Update the results of the provision of goods and services to the requesting customer
C1: 요청 고객에게 상품, 서비스 제공C1: Provision of goods and services to the requesting customer
C2: 제공 받은 상품, 서비스의 대가 지불C2: Payment for the goods and services provided
C3: 제공 받은 상품, 서비스의 평가 업데이트C3: Update evaluation of products and services provided
이러한 상호작용을 통하여 각 주체가 유기적인 관계를 갖는다.
Through this interaction, each subject has an organic relationship.
도3는 본 발명의 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법의 절차를 설명하기 위한 순서도이다. 본 발명의 가장 중요한 구성은 빅데이터를 이용한 반려동물의 건강을 관리하는 것이다. 이에, 본 발명은 반려동물을 관리하는 각 반려동물관리자의 단말기로부터 수집된 반려동물 건강정보데이터로 구축된 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법에 있어서, 3 is a flowchart for explaining the procedure of the companion animal health care service method using big data of the present invention. The most important configuration of the present invention is to manage the health of companion animals using big data. Accordingly, the present invention provides a companion animal health management service method using big data constructed with companion animal health information data collected from the terminal of each companion animal manager who manages the companion animal,
반려동물관리자의 텍스트 및 이미지 정보 입력 및 서버로의 전송단계(s100);inputting text and image information of the companion animal manager and transmitting it to the server (s100);
텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200):Text information and image information extraction step (s200):
텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300);A disease/health risk index derivation step (s300) through the text information extracted in the text information and image information extraction step (s200);
텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400);A disease/health risk index derivation step (s400) through the image information extracted in the text information and image information extraction step (s200);
텍스트 및 이미지 정보를 토대로 산출된 텍스트 질병/건강 위험도 지수들을 기초로 하는 건강이상 및 질병유무 판단단계(s500);Health abnormality and disease determination step (s500) based on the text disease / health risk index calculated based on the text and image information;
판단된 건강이상 및 질병유무 정보를 사용자에게 전송하는 단계(s600);transmitting the determined health abnormality and disease information to the user (s600);
를 포함하며,
includes,
상기 텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 텍스트 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300)는,The text disease/health risk index derivation step (s300) through the text information extracted in the text information and image information extraction step (s200) is,
자연어쿼리를 위한 전처리단계(s310);Pre-processing step for natural language query (s310);
메타 데이터 패턴 검색 및 도출단계(s320);Meta data pattern search and derivation step (s320);
분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s330);analysis data filter, statistics and visualization step (s330);
기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s340)A disease/health risk index derivation step (s340) that compares the template data of the established big data database
를 포함하고,
including,
텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 이미지 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400)는,The image disease/health risk index derivation step (s400) through the image information extracted in the text information and image information extraction step (s200) is,
이미지 메타데이터 생성단계(s410);image metadata generation step (s410);
분석 영역 검출단계(s420);analysis region detection step (s420);
템플릿 검색 및 매칭단계(s430);template search and matching step (s430);
분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s440);analysis data filter, statistics and visualization step (s440);
기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s450);A disease/health risk index derivation step (s450) that compares the template data of the established big data database;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법을 제공한다.
It provides a companion animal health care service method using big data, characterized in that it comprises a.
상기 반려동물관리자의 텍스트 및 이미지 정보 입력 및 서버로의 전송단계(s100)에서의 반려동물관리자는 반려동물의 주인이나 별도의 관리인일 수 있다. 이 단계에서 입력되는 정보는 신체정보 ( 나이, 성별, 체중, 체온, 체장, 체고, 사이즈, 외형 ), 활동정보 ( 식습관, 배변, 산책, 활동량, 수면습관, 행동습관 ), 건강정보 ( 접종, 병원 진료, 외형/행동 이상, 양육인 의견 및 관련 이미지 ), 변 환경 정보 등이 될 수 있다. The companion animal manager in the step (s100) of inputting text and image information of the companion animal manager and transmitting to the server may be the owner of the companion animal or a separate manager. The information input at this stage includes body information (age, gender, weight, body temperature, body height, height, size, appearance), activity information ( eating habits, bowel movements, walking, activity amount, sleeping habits, behavioral habits), health information (inoculation, It can be hospital treatment, abnormal appearance/behavior, opinions of caregivers and related images), stool environment information, etc.
텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서는 상기 반려동물관리자의 텍스트 및 이미지 정보 입력 및 서버로의 전송단계(s100)에서의 전송정보로부터 텍스트 및 이미지 정보 추출한 후, 텍스트데이터와 이미지데이터를 분류한다. In the text information and image information extraction step (s200), text and image information is extracted from the transmission information in the text and image information input of the companion animal manager and transmission to the server (s100), and then text data and image data are classified. .
상기 텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 텍스트 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300)에서의 텍스트 정보는, 나이, 성별, 체중, 체온, 체장, 체고, 사이즈, 외형, 식습관, 배변, 산책, 활동량,수면습관, 행동습관, 접종정보, 병원 진료, 외형/행동 이상, 반려인 가족 구성, 연령대, 거주 환경 등의 정보일 수 있다. The text information in the text information and image information extraction step (s200) through the text information extracted in the text information and the text information in the disease/health risk index deriving step (s300) is, age, gender, weight, body temperature, body height, height, size, appearance , eating habits, defecation, walking, activity amount, sleeping habits, behavioral habits, inoculation information, hospital treatment, appearance/behavioral abnormalities, companion family composition, age group, living environment, etc. may be information.
상기 텍스트정보는 나이, 성별, 체중 등의 숫자로 명확하게 표현되는 정보 뿐 아니라, 식습관, 수면습관, 행동습관, 외형/행동 이상 등의 구체적 서술이 필요한 정보를 포함한다. 상기 구체적 서술이 필요한 정보는 규격화되기 어렵기 때문에 자연어쿼리를 위한 전처리단계(s310)를 통해 정규화된 데이터로 전처리된다. 상기 자연어쿼리를 위한 전처리단계는 토큰화(Tokenization), 정제(Cleaning) 및 정규화(Normalization), 어간추출, 표제어추출 및 불용어제거 등의 기법이 적용될 수 있으며, 본원발명은 상기 전처리단계의 방법을 한정하지 아니한다.
The text information includes not only information clearly expressed in numbers such as age, gender, weight, etc., but also information that requires specific description of eating habits, sleeping habits, behavioral habits, appearance/behavioral abnormalities, and the like. Since it is difficult to standardize the information requiring the detailed description, it is preprocessed into normalized data through the preprocessing step s310 for natural language query. In the preprocessing step for the natural language query, techniques such as tokenization, cleaning and normalization, stem extraction, headword extraction, and stopword removal can be applied, and the present invention limits the method of the preprocessing step don't
메타 데이터 패턴 검색 및 도출단계(s320)에서는 상기 전처리된 텍스트데이터를 소팅할 수 있도록 메타데이터 패턴을 검색 및 도출하게 된다. 이는 빅데이터모듈(210)의 ETL모듈을 통해 이루어진다. In the meta data pattern search and derivation step (s320), the meta data pattern is searched and derived so that the pre-processed text data can be sorted. This is done through the ETL module of the big data module 210 .
이후, 전처리된 텍스트데이터의 분석이 이루어지며, 분석된 데이터는 빅데이터모듈(210)의 시각화처리모듈을 통해 분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s330)에서 그래프, 사용자가 용이하게 파악할 수 있는 형태로 가공된다. 또한, 분석된 데이터를 기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s340)로서 정량화된 질병/건강 위험도를 제공하게 된다.
Thereafter, the pre-processed text data is analyzed, and the analyzed data is a graph in the analysis data filter, statistics and visualization step (s330) through the visualization processing module of the big data module 210, a form that the user can easily grasp is processed with In addition, a quantified disease/health risk is provided as a disease/health risk index derivation step (s340) of collating the analyzed data with template data of the structured big data database.
도4는 텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400)를 설명하기 위한 다이어그램이다. 텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 이미지 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400)에서는 이미지정보에 따른 정보를 통한 분석이 이루어진다. 상기 이미지는 진단을 위한 환부의 이미지, 반려동물의 발육상태 등의 판단을 위한 반려동물 전체의 이미지 및 반려동물의 용변 등의 이미지 등을 포함한다. 4 is a diagram for explaining the step (s400) of deriving a disease/health risk index through the image information extracted in the text information and image information extraction step (s200). In the image disease/health risk index deriving step (s400) through the image information extracted in the text information and image information extraction step (s200), analysis is performed through information according to the image information. The image includes an image of the affected part for diagnosis, an image of the entire companion animal for judging the growth state of the companion animal, and an image of the companion animal's poop.
이후 이미지정보의 소팅을 위한 이미지 메타데이터 생성단계(s410)와 이미지정보에서의 불필요영역을 배제한 분석영역을 확정하기 위한 분석 영역 검출단계(s420)를 수행한다.
Thereafter, an image metadata generation step (s410) for sorting image information and an analysis area detection step (s420) for determining an analysis area excluding unnecessary areas in the image information are performed.
상기 분석 영역 검출단계(s420)는 중 훈련 데이터셋 기반 유사이미지 분석을 이용한 질병영역 검출단계(s421)와 상기 질병영역 중에서 선별한 질병의 후보 영역을 추정하는 후보영역 추정단계(s422)를 포함하며, The analysis region detection step (s420) includes a disease region detection step (s421) using a similar image analysis based on a training dataset and a candidate region estimation step (s422) of estimating a candidate region of a disease selected from the disease region, ,
분석영역으로 확정된 이미지정보는 템플릿 검색 및 매칭단계(s430)를 통해 레퍼런스인 템플릿 데이터와 비교/대조되면서 진단의 기초정보를 생성한다. 상기 템플릿 검색 및 매칭단계(s430)에서는 이미지의 질감검사, 색상검사, 형태검사 등의 검사툴을 적용할 수 있다. The image information determined as the analysis area is compared/collated with template data as a reference through the template search and matching step (s430) to generate basic diagnostic information. In the template search and matching step (s430), inspection tools such as image texture inspection, color inspection, and shape inspection may be applied.
분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s440)에서는 진단결과의 정보 중 불필요한 결과처리정보를 필터링하며 통계처리 및 그래프 등으로의 시각화처리를 수행하게 된다. In the analysis data filter, statistics, and visualization step (s440), unnecessary result processing information among the diagnostic result information is filtered, and statistical processing and visualization processing such as graphs are performed.
이후, 기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s450)를 통해 사용자가 용이하게 인지할 수 있는 질병/건강 위험도 지수를 도출하게 된다.
Thereafter, a disease/health risk index that can be easily recognized by a user is derived through a disease/health risk index derivation step (s450) that is compared with the template data of the established big data database.
또한, 본 발명은 상기 기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s450)에서 질병으로 판단된 이미지는 빅데이터데이터베이스의 템플릿 데이터베이스와 훈련 데이터셋 데이터베이스에 저장되는 빅데이터 데이터베이스 갱신단계(460)를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법을 제공한다. In addition, in the present invention, the image determined as a disease in the disease/health risk index derivation step (s450) that is compared with the template data of the established big data database is stored in the template database and the training dataset database of the big data database. It provides a companion animal health care service method using big data, characterized in that it includes a data database update step (460).
즉, 분석된 데이터와, 도출된 위험도 지수는 다시 템플릿DB에 에 저장되어 데이터베이스를 갱신하게 되며 빅데이터를 축적하게 된다. 축적된 빅데이터는 템플릿의 질적, 양적 품질을 향상시키며 이로써 차후 더욱 양질의 결과도출이 가능해진다.
That is, the analyzed data and the derived risk index are stored in the template DB again to update the database and accumulate big data. The accumulated big data improves the qualitative and quantitative quality of the template, which makes it possible to derive higher quality results in the future.
본 발명을 첨부된 도면과 함께 설명하였으나, 이는 본 발명의 요지를 포함하는 다양한 실시 형태 중의 하나의 실시예에 불과하며, 당업계에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 하는 데에 그 목적이 있는 것으로, 본 발명은 상기 설명된 실시예에만 국한되는 것이 아님은 명확하다. 따라서, 본 발명의 보호범위는 하기의 청구범위에 의해 해석되어야 하며, 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서의 변경, 치환, 대체 등에 의해 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함될 것이다. 또한, 도면의 일부 구성은 구성을 보다 명확하게 설명하기 위한 것으로 실제보다 과장되거나 축소되어 제공된 것임을 명확히 한다. 또한, 청구항 부호는 이해를 돕기 위한 것일 뿐 본 발명의 형상과 구조를 첨부된 도면에 한정한다는 뜻이 아니다. Although the present invention has been described with the accompanying drawings, this is only one embodiment of various embodiments including the gist of the present invention, and is intended to be easily implemented by those of ordinary skill in the art. For the purpose, it is clear that the present invention is not limited to the embodiments described above. Therefore, the protection scope of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the equivalent range by changes, substitutions, substitutions, etc. within the scope not departing from the gist of the present invention are the rights of the present invention. will be included in the scope. In addition, it is clarified that some components of the drawings are provided to be exaggerated or reduced than the actual ones for more clearly explaining the configuration. In addition, the claim signs are only for helping understanding, and do not mean to limit the shape and structure of the present invention to the accompanying drawings.
100. 반려동물관리자 단말기
200. 서버
210. 빅데이터모듈
220. 미들웨어
300. 관련업체 단말기100. Companion animal manager terminal
200. Server
210. Big data module
220. Middleware
300. Terminals of related companies
Claims (2)
반려동물관리자의 텍스트 및 이미지 정보 입력 및 서버로의 전송단계(s100);
나이, 성별, 체중, 체온, 체장, 체고, 사이즈, 외형, 식습관, 배변, 산책, 활동량, 수면습관, 행동습관, 접종정보, 병원 진료, 외형/행동 이상, 반려인 가족 구성, 연령대, 거주 환경 중 선택되는 하나 이상의 정보를 포함하는 텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200):
텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300);
텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400);
텍스트 및 이미지 정보를 토대로 산출된 텍스트 질병/건강 위험도 지수들을 기초로 하는 건강이상 및 질병유무 판단단계(s500);
판단된 건강이상 및 질병유무 정보를 사용자에게 전송하는 단계(s600);
를 포함하며,
상기 텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 텍스트 정보를 통한 텍스트 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s300)는,
자연어쿼리를 위한 전처리단계(s310);
메타 데이터 패턴 검색 및 도출단계(s320);
분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s330);
기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s340)
를 포함하고,
텍스트 정보 및 이미지 정보 추출단계(s200)에서 추출된 이미지 정보를 통한 이미지 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s400)는,
이미지 메타데이터 생성단계(s410);
분석 영역 검출단계(s420);
템플릿 검색 및 매칭단계(s430);
분석 데이터 필터, 통계 및 시각화 단계(s440);
기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s450);
를 포함하며,
상기 분석 영역 검출단계(s420)는 중 훈련 데이터셋 기반 유사이미지 분석을 이용한 질병영역 검출단계(s421)와 상기 질병영역 중에서 선별한 질병의 후보 영역을 추정하는 후보영역 추정단계(s422)를 포함하고,
상기 기구축된 빅데이터데이터베이스의 템플릿데이터와 대조하는 질병/건강 위험도 지수 도출단계(s450)에서 질병으로 판단된 이미지는 빅데이터데이터베이스의 템플릿 데이터베이스와 훈련 데이터셋 데이터베이스에 저장되는 빅데이터 데이터베이스 갱신단계(460)를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 반려동물 건강관리 서비스방법.
In the companion animal health management service method using big data constructed with companion animal health information data collected from the terminal of each companion animal manager who manages companion animals,
inputting text and image information of the companion animal manager and transmitting it to the server (s100);
Age, gender, weight, body temperature, body height, height, size, appearance, eating habits, bowel movements, walking, activity level, sleeping habits, behavioral habits, inoculation information, hospital treatment, appearance/behavioral abnormalities, companion family composition, age group, living environment Extracting text information and image information including one or more pieces of information selected from (s200):
A disease/health risk index derivation step (s300) through the text information extracted in the text information and image information extraction step (s200);
A disease/health risk index derivation step (s400) through the image information extracted in the text information and image information extraction step (s200);
Health abnormality and disease determination step (s500) based on the text disease / health risk index calculated based on the text and image information;
transmitting the determined health abnormality and disease information to the user (s600);
includes,
The text disease/health risk index derivation step (s300) through the text information extracted in the text information and image information extraction step (s200) is,
Pre-processing step for natural language query (s310);
Meta data pattern search and derivation step (s320);
analysis data filter, statistics and visualization step (s330);
A disease/health risk index derivation step (s340) that compares the template data of the established big data database
including,
The image disease/health risk index derivation step (s400) through the image information extracted in the text information and image information extraction step (s200) is,
image metadata generation step (s410);
analysis region detection step (s420);
template search and matching step (s430);
analysis data filter, statistics and visualization step (s440);
A disease/health risk index derivation step (s450) that compares the template data of the established big data database;
includes,
The analysis region detection step (s420) includes a disease region detection step (s421) using a training dataset-based similar image analysis and a candidate region estimation step (s422) of estimating a candidate region of a disease selected from the disease region, ,
The image determined to be a disease in the disease/health risk index derivation step (s450) that is compared with the template data of the established big data database is stored in the template database and the training dataset database of the big data database in the big data database update step ( 460), a companion animal health management service method using big data, characterized in that it includes.
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2019
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