KR20180105451A - 가축의 사육 환경을 제어하는 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예는, 센서 정보와 영상 정보를 분석하여 종합 축사 정보를 수집하는 모니터링부; 상기 종합 축사 정보를 저장하는 저장부; 상기 저장부에 누적된 정보로부터 가축의 사육 환경과 사육 결과의 상관관계를 분석하여 사육결과 예측모델을 개발하는 예측모델 개발부; 상기 사육결과 예측모델을 이용하여 기설정된 사육모드에 맞춰 최적화된 사육 환경 설정값을 결정하는 사육 환경 설정값 결정부; 및 상기 결정된 사육 환경 설정값에 따라 사육 환경을 제어하는 사육 환경 제어부; 를 포함하는, 가축의 사육 환경을 제어하는 장치를 제공한다.

Description

가축의 사육 환경을 제어하는 장치 및 그 방법 {APPARATUS FOR CONTROLLING LIVESTOCK BREEDING ENVIRONMENT AND METHOD FOR THE SAME}
본 발명은 축사에서 축적된 정보를 이용하여 사육 환경을 제어하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
기존의 축사 복합환경 제어시스템은 환경정보를 모니터링하고, 축산 건설턴트 등의 전문가의 자문에 따라 수동으로 환경 설정치를 입력하여 환경을 제어한다. 따라서 외부 전문가에 의지하여 환경을 제어함으로써, 절차의 번거로움 및 추가적인 비용이 발생한다. 그리고, 현지 사육 상황을 정확히 반영하지 못해 최적의 사육 환경을 제공하지 못해 생산성 및 품질이 선진국 수준에 미치지 못한다.
또한, 설정된 목표치에 따른 에너지 비용을 감안하지 않아, 최소비용으로 최대의 생산성 및 품질을 유지하는 환경 제어 기능이 미흡하다.
따라서, 축사의 환경 정보, 사육되는 가축의 생체 정보 및 출하 가축 정보를 기반으로한 축사 환경 제어 모델을 수립하고, 수립된 축사 환경 제어 모델을 이용하여 자동으로 축사 환경을 제어할 필요가 있다. 그리고, 생산량 및 품질 예측모델과 에너지비용 산정 모델을 통해, 최소의 비용으로 최대의 생산성을 지원하는 경제적인 사육 환경 제어 시스템이 필요하다.
전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
국내 공개특허공보 제10-2010-0137312호
본 발명의 목적은 축사의 환경 정보, 가축의 생체 정보 및 출하 가축 정보를 수집하고, 수집한 정보를 기반으로 인공신경망을 이용하여 사육 결과 예측모델을 수립하여 가축의 사육 환경을 제어하는 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 수립한 사육 결과 예측모델 이용하여 최적의 사육 환경 설정값을 결정하여 가축의 사육 환경을 제어하는 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예는, 센서 정보와 영상 정보를 분석하여 종합 축사 정보를 수집하는 모니터링부; 상기 종합 축사 정보를 저장하는 저장부; 상기 저장부에 누적된 정보로부터 가축의 사육 환경과 사육 결과의 상관관계를 분석하여 사육결과 예측모델을 생성하는 예측모델 생성부; 상기 사육결과 예측모델을 이용하여 기설정된 사육모드에 맞춰 최적화된 사육 환경 설정값을 결정하는 사육 환경 설정값 결정부; 및 상기 결정된 사육 환경 설정값에 따라 사육 환경을 제어하는 사육 환경 제어부; 를 포함하는, 가축의 사육 환경을 제어하는 장치를 제공한다.
본 발명에 따르면, 가축의 사육 환경을 제어하는 장치 및 그 방법에 의해, 축사의 환경 정보, 가축의 생체 정보 및 출하 가축 정보를 수집하고, 수집한 정보를 기반으로 인공신경망을 이용하여 사육 결과 예측모델을 수립할 수 있어, 축사의 사육 상황을 보다 정확히 반영할 수 있다.
또한, 본 발명은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치 및 그 방법에 의해, 사육 결과 예측모델 이용하여 최적의 사육 환경 설정값을 결정하여, 효율적인 가축 사육을 가능하게 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(100)를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 3는 본 발명의 다른 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4는 도 2에 도시된 종합 축사 정보를 수집하는 단계(S201)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성되어 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(100)를 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(100)는 제어부(110), 메모리(120), 모니터링부(130), 저장부(140), 예측모델 생성부(150), 사육 환경 설정값 결정부(160) 및 사육 환경 제어부(170) 등을 포함한다.
상세히, 제어부(110)는 일종의 중앙처리장치로서 가축의 사육 환경을 제어하는 전체 과정을 제어한다. 즉, 제어부(110)는 모니터링부(130)에서 수집한 정보를 분석하고, 저장부(140)에 저장된 정보를 읽어오며, 예측모델 생성부(150), 사육 환경 설정값 결정부(160) 및 사육 환경 제어부(170) 등을 제어하여 다양한 기능을 제공할 수 있다.
여기서, 제어부(110)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
메모리(120)는 제어부(110)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 여기서, 메모리(120)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
모니터링부(130)는 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(100)가 제어할 축사에 상응하는 종합 축사 정보를 수집한다.
여기서, 모니터링부(130)는 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 센서 정보 또는 영상 정보 등을 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.
이때, 종합 축사 정보는 센서 정보 등을 이용하여 수집한 공기 환경 정보 및 가축 섭취량 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 공기 환경 정보는 온도, 습도, 조도, 이산화탄소 농도, 암모니아 농도, 황화수소 농도 및 먼지량 등을 포함할 수 있다. 그리고, 가축 섭취량 정보는 사육하는 가축의 물 섭취량 및 사료 섭취량 등을 포함할 수 있다.
또한, 종합 축사 정보는 센서 정보 및 영상 정보 등을 이용하여 수집한 가축 상태 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 가축 상태 정보는 가축의 행동, 발성음, 체온, 체중 및 체위별 상태 등을 포함할 수 있다.
특히, 영상 정보를 이용하여 가축 상태 정보를 수집할 때, 영상 인식 기술 및 영상 처리 기술을 이용할 수 있다.
그리고, 종합 축사 정보는 축사에서 출하하는 가축들에 상응하는 출하 가축 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 출하 가축 정보는 출하할 가축의 체중, 체위별 상태 및 품질 등을 포함할 수 있다.
저장부(140)는 모니터링부(100)에서 수집한 종합 축사 정보를 저장한다.
즉, 저장부(140)는 모니터링부(130)에서 수집한 공기 환경 정보, 가축 섭취량 정보, 가축 상태 정보 및 출하 가축 정보 등을 저장할 수 있다.
예측모델 생성부(150)는 저장부(140)에 누적된 종합 축사 정보로부터 가축의 사육 환경과 가축의 사육 결과의 상관관계를 분석하여 사육결과 예측모델을 생성한다.
여기서, 사육결과 예측모델은 생체 상태 예측모델이나 생산량 및 품질 예측모델 등을 포함한다. 생체 상태 예측모델은 가축의 사육 환경과 가축의 생체 상태 간의 상관관계 분석을 기반으로, 주어진 사육 환경에서 가축의 생체 상태를 예측하는 모델이다. 그리고, 생산량 및 품질 예측모델은 가축의 사육 환경과 가축의 생산량 및 품질 간의 상관관계 분석을 기반으로, 주어진 사육 환경에서 가축의 생산량 및 품질을 예측하는 모델이다.
이때, 가축의 사육 환경은 공기 환경 정보와 가축 섭취량 정보 등을 통해 도출할 수 있으며, 가축의 사육 결과는 가축 상태 정보와 출하 가축 정보 등을 통해 도출할 수 있다.
특히, 예측모델 생성부(150)는 인공신경망을 이용하여 데이터 마이닝과 학습을 통해 가중치를 변화시켜 적합한 사육결과 예측모델을 생성할 수 있다.
그리고, 기존에 저장된 종합 축사 정보로부터 생성된 사육결과 예측모델이 있는 경우, 새로운 종합 축사 정보를 반영하여 사육결과 예측모델을 수정할 수 있다.
사육 환경 설정값 결정부(160)는 예측모델 생성부(150)에서 생성한 생산결과 예측모델을 활용하여 기설정된 사육모드에 맞춰 최적화된 사육 환경 설정값을 결정한다. 여기서 사육 환경 설정값은 축사의 공기 환경에 대한 설정값과 가축의 섭취량에 대한 설정값 등을 포함한다.
이때, 사육모드는 가축의 생체 상태를 우선시하는 모드, 가축의 생산량을 우선시 하는 모드, 출하 가축의 품질을 우선시 하는 모드, 운영 비용을 최소화하는 모드 및 수익을 최대화하는 모드 등을 포함할 수 있다.
특히, 사육 환경 설정값 결정부(160)는 생체 상태 예측모델을 활용하여 기설정된 사육모드에 맞춰 최적화된 사육 환경 설정 목표치를 산출할 수 있다. 여기서, 사육 환경 설정 목표치는 임시적으로 산출한 사육 환경 설정값의 목표치이며, 이후 목표치의 검증과정을 거쳐 최종적으로 사육 환경 설정값을 결정할 수 있다. 그리고, 생산량 및 품질 예측모델을 활용하여 산출된 사육 환경 설정 목표치 하에서의 예상 수익을 산출하고, 산출된 사육 환경 설정 목표치를 달성하기 위해 요구되는 에너지 비용 및 사료 비용 등을 포함한 추가 비용을 산출할 수 있다. 산출된 예상 수익과 추가 비용의 비교를 통해 사육 환경 설정 목표치에 상응하는 사육 환경 설정값을 결정할 수 있다.
예컨대, 사육모드가 가축의 생체 상태를 우선시하는 것으로 설정된 경우에는, 생체 상태 예측모델을 활용하여 가축의 생체 상태를 가장 좋게 하는 사육 환경 설정 목표치를 설정한다. 그리고, 생산량 및 품질 예측모델을 활용하여 가축의 생체 상태와 사육 환경 설정 목표치에 기반한 가축 생산량 및 품질을 예측한다. 그리고, 사육 환경 설정 목표치에 맞춰 사육 환경을 제어하기 위하여 요구되는 에너지 비용 및 사료 비용 등을 포함하는 추가 비용을 산정한다. 그리고, 예측된 가축의 생산량 및 품질에 기반하여 예상되는 수익을 산정하며, 추가 비용과의 비교를 통해 사육 환경 설정 목표치에 상응하는 사육 환경 설정값을 결정할 수 있다.
이때, 사육 환경 설정값을 결정함에 있어서, 에너지에 대한 가격 정보와 축산물의 가격 정보를 기반으로 하는 비용과 수익을 산정하는 모델을 사용할 수 있다.
사육 환경 제어부(170)는 축사의 사육 환경이 결정된 사육 환경 설정값에 상응하도록 사육 환경 제어한다.
즉, 결정된 사육 환경 설정값에 따라 축사의 온도, 습도, 조도, 먼지량, 이산화탄소 농도, 암모니아 농도 및 황화수소 농도를 조정하도록 사육 환경을 제어할 수 있다. 또한, 결정된 사육 환경 설정값에 따라 가축에게 제공하는 물과 사료의 양을 조정하도록 사육 환경을 제어할 수 있다.
여기서, 사육 환경을 제어하기 위해서, 냉난방기, 환풍기, 가습기, 조명, 공기청정기, 물 공급기 및 사료 공급기 등에 제어 신호를 전송할 수 있다.
이에 따라, 기설정된 사육모드에 맞춰 가축을 사육하는 환경을 효과적으로 조정할 수 있다. 그리고, 사육 환경을 제어함에 있어서 비용과 수익을 고려하여 경제적 효용성을 도모할 수 있다. 또한, 모든 과정이 자동으로 이루어질 수 있어 경제적이고 효율적이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 제어하고자 하는 축사에 상응하는 종합 축사 정보를 수집한다(S201).
여기서, 종합 축사 정보는 공기 환경 정보, 가축의 섭취량 정보, 가축 상태 정보 및 출하 가축 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 수집한 종합 축사 정보를 저장한다(S203).
저장된 종합 축사 정보는 누적되어 이후에 사육 결과에 관련된 예측모델을 생성하는데 사용될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 누적된 종합 축사 정보를 이용하여 사육결과 예측모델을 생성한다(S205).
여기서, 사육결과 예측모델은 생체 상태 예측모델이나 생산량 및 품질 예측모델 등을 포함한다. 생체 상태 예측모델은 가축의 사육 환경과 가축의 생체 상태 간의 상관관계 분석을 기반으로, 주어진 사육 환경에서 가축의 생체 상태를 예측하는 모델이다. 그리고, 생산량 및 품질 예측모델은 가축의 사육 환경과 가축의 생산량 및 품질 간의 상관관계 분석을 기반으로, 주어진 사육 환경에서 가축의 생산량 및 품질을 예측하는 모델이다.
특히, 누적된 종합 축사 정보에 대해서 인공신경망을 이용하여 데이터 마이닝, 지식화 및 학습 과정을 거쳐 사육결과 예측모델을 생성할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 생성된 사육결과 예측모델을 이용하여 기설정된 사육모드에 상응하는 사육 환경 설정 목표치를 산정할 수 있다(S207).
여기서, 이용하는 사육결과 예측모델은 생체 상태 예측모델이나 생산량 및 품질 예측모델 각각일 수 있고, 또는 생체 상태 예측모델과 생산량 및 품질 예측모델을 모두일 수도 있다.
이때, 사육모드는 가축의 생체 상태를 우선시하는 모드, 가축의 생산량을 우선시 하는 모드, 출하 가축의 품질을 우선시 하는 모드, 운영 비용을 최소화하는 모드 및 수익을 최대화하는 모드 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 산출된 사육 환경 설정 목표치 하에서 예측되는 생산량 및 품질에 따른 예상 수익을 산출한다(S209).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 사육 환경을 제어하여 산출된 사육 환경 설정 목표치를 달성하기 위해 요구되는 예상 비용을 산출한다(S211).
여기서, 비용에는 사육 환경 제어를 위해 소모되는 에너지 비용 및 가축의 사료 비용 등이 포함될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 예상 수익과 비용을 고려하여 사육 환경 설정 목표치에 상응하는 사육 환경 설정값을 결정한다(S213).
예컨대, 특정 사육 환경 설정 목표치에서 예상되는 수익이 비용을 크게 초과하여 실효성 아니 그있는 경우에는, 상기 사육 환경 설정 목표치를 사육 환경 설정값으로 결정할 수 있다. 하지만, 다른 특정 사육 환경 설정 목표치에서는 예상되는 수익보다 비용이 더 크다고 예상되어 실효성이 떨어질 경우에는, 상기 사육 환경 설정 목표치를 일부 수정하여 사육 환경 설정값을 결정할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 축사의 사육 환경이 결정된 사육 환경 설정값에 상응하도록 축사의 사육 환경을 제어한다(S215).
여기서, 사육 환경을 제어하기 위해서, 냉난방기, 환풍기, 가습기, 조명, 공기청정기, 물 공급기 및 사료 공급기 등을 이용할 수 있다.
이에 따라, 기설정된 사육모드에 맞춰 가축을 사육하는 환경을 효과적으로 조정할 수 있다. 그리고, 사육 환경을 제어함에 있어서 비용과 수익을 고려하여 경제적 효용성을 도모할 수 있다. 또한, 모든 과정이 자동으로 이루어질 수 있어 경제적이고 효율적이다.
선택적 실시예에서, 상기 단계들(S201, S203, S205, S207, S209, S211, S213 및 S215)에 있어서, 예상 비용을 산출하는 단계(S213)가 먼저 수행되고, 예상 수익을 산출하는 단계(S211)가 수행될 수 있다.
선택적 실시예에서, 상기 단계들(S201, S203, S205, S207, S209, S211, S213 및 S215)에 있어서, 예상 수익을 산출하는 단계(S211) 및 예상 비용을 산출하는 단계(S213)는 병렬적으로 수행될 수 있다.
선택적 실시예에서, 상기 단계들(S201, S203, S205, S207, S209, S211, S213 및 S215)에 있어서, 예상 수익과 비용을 산출하는 단계들(S211 및 S213)은 사육 환경 설정 목표치를 산정하는 단계(S207)와 병렬적으로 수행될 수 있다. 즉, 사육 환경 설정 목표치를 설정할 때, 예상되는 비용과 수익을 미리 반영할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 제어하고자 하는 축사에 상응하는 종합 축사 정보를 수집한다(S301).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 수집한 종합 축사 정보를 저장한다(S303).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 누적된 종합 축사 정보를 이용하여 생체 상태 예측모델을 생성한다(S305).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 생성된 생체 상태 예측모델을 이용하여 가축의 생체 상태를 우선시하여 사육 환경 설정 목표치를 산정할 수 있다(S307).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 누적된 종합 축사 정보를 이용하여 생산량 및 품질 예측모델을 생성한다(S309).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 산출된 사육 환경 설정 목표치 하에서 예측되는 생산량 및 품질에 따른 예상 수익을 산출한다(S311).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 사육 환경을 제어하여 산출된 사육 환경 설정 목표치를 달성하기 위해 요구되는 예상 비용을 산출한다(S313).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 예상 수익과 비용을 고려하여 사육 환경 설정 목표치에 상응하는 사육 환경 설정값을 결정한다(S315).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 사육 환경을 제어하는 방법은 가축의 사육 환경을 제어하는 장치(도 1의 100 참조)가, 축사의 사육 환경이 결정된 사육 환경 설정값에 상응하도록 축사의 사육 환경을 제어한다(S317).
선택적 실시예에서, 상기 단계들(S301, S303, S305, S307, S309, S311, S313, S315 및 S317)에 있어서, 예상 비용을 산출하는 단계(S315)가 먼저 수행되고, 예상 수익을 산출하는 단계(S313)가 수행될 수 있다.
선택적 실시예에서, 상기 단계들(S301, S303, S305, S307, S309, S311, S313, S315 및 S317)에 있어서, 예상 수익을 산출하는 단계(S313) 및 예상 비용을 산출하는 단계(S315)는 병렬적으로 수행될 수 있다.
도 4는 도 2에 도시된 종합 축사 정보를 수집하는 단계(S201)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 도 2에 도시된 종합 축사 정보를 수집하는 단계(S201)는 모니터링부(도 1의 130 참조)가, 센서 정보를 이용하여 공기 환경 정보를 수집한다(S401).
여기서, 공기 환경 정보에는 온도, 습도, 조도, 이산화탄소 농도, 암모니아 농도, 황화수소 농도 및 먼지량 등을 포함할 수 있다.
또한, 도 2에 도시된 종합 축사 정보를 수집하는 단계(S201)는 모니터링부(도 1의 130 참조)가, 센서 정보를 이용하여 가축 섭취량 정보를 수집한다(S403).
여기서, 가축 섭취량 정보는 사육하는 가축의 물 섭취량 및 사료 섭취량 등을 포함할 수 있다.
또한, 도 2에 도시된 종합 축사 정보를 수집하는 단계(S201)는 모니터링부(도 1의 130 참조)가, 센서 정보 및 영상 정보를 이용하여 가축 상태 정보를 수집한다(S405).
여기서, 가축 상태 정보는 가축의 행동, 발성음, 체온, 체중 및 체위별 상태 등을 포함할 수 있다. 그리고, 정보를 수집하기 위하여 영상 정보에 대해서 영상 인식 기술, 영상 추출 기술 또는 영상 변환 기술 등을 사용할 수 있다.
또한, 도 2에 도시된 종합 축사 정보를 수집하는 단계(S201)는 모니터링부(도 1의 130 참조)가, 출하 가축 정보를 수집한다(S407).
여기서, 출하 가축 정보는 출하되는 가축의 체중, 체위별 상태 및 품질 등을 포함할 수 있다. 그리고, 출하 가축 정보는 담당자에 의해서 입력되거나, 출하 과정에서 평가되는 품질의 평가 결과를 수신할 수 있다.
선택적 실시예에서, 상기 단계들(S401, S403, S405 및 S407)에 있어서, 공기 환경 정보를 수집하는 단계(S401) 및 가축 섭취량 정보를 수집하는 단계(S403)는 병렬적으로 수행될 수 있다.
선택적 실시예에서, 상기 단계들(S401, S403, S405 및 S407)에 있어서, 가축 섭취량 정보를 수집하는 단계(S403)가 먼저 수행되고, 공기 환경 정보를 수집하는 단계(S401)가 수행될 수 있다.
선택적 실시예에서, 상기 단계들(S401, S403, S405 및 S407)에 있어서, 가축 섭취량 정보를 수집하는 단계(S403) 및 가축 상태 정보를 수집하는 단계(S405)는 병렬적으로 수행될 수 있다.
선택적 실시예에서, 상기 단계들(S401, S403, S405 및 S407)에 있어서, 가축 상태 정보를 수집하는 단계(S405)가 먼저 수행되고, 가축 섭취량 정보를 수집하는 단계(S403)가 수행될 수 있다.
선택적 실시예에서, 상기 단계들(S401, S403, S405 및 S407)에 있어서, 가축 상태 정보를 수집하는 단계(S405) 및 출하 가축 정보를 수집하는 단계(S407)는 병렬적으로 수행될 수 있다.
선택적 실시예에서, 상기 단계들(S401, S403, S405 및 S407)에 있어서, 출하 가축 정보를 수집하는 단계(S407)가 먼저 수행되고, 가축 상태 정보를 수집하는 단계(S405)가 수행될 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 가축의 사육 환경을 제어하는 장치
110: 제어부 120: 메모리
130: 모니터링부 140: 저장부
150: 예측모델 생성부 160: 사육 환경 설정값 결정부
170: 사육 환경 제어부

Claims (1)

  1. 센서 정보와 영상 정보를 분석하여 종합 축사 정보를 수집하는 모니터링부;
    상기 종합 축사 정보를 저장하는 저장부;
    상기 저장부에 누적된 정보로부터 가축의 사육 환경과 사육 결과의 상관관계를 분석하여 사육결과 예측모델을 생성하는 예측모델 생성부;
    상기 사육결과 예측모델을 이용하여 기설정된 사육모드에 맞춰 최적화된 사육 환경 설정값을 결정하는 사육 환경 설정값 결정부; 및
    상기 결정된 사육 환경 설정값에 따라 사육 환경을 제어하는 사육 환경 제어부;
    를 포함하는, 가축의 사육 환경을 제어하는 장치.
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