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KR20090090489A - Infectious disease management system and method of livestock through statistical analysis - Google Patents

Infectious disease management system and method of livestock through statistical analysis Download PDF

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KR20090090489A
KR20090090489A KR1020080015727A KR20080015727A KR20090090489A KR 20090090489 A KR20090090489 A KR 20090090489A KR 1020080015727 A KR1020080015727 A KR 1020080015727A KR 20080015727 A KR20080015727 A KR 20080015727A KR 20090090489 A KR20090090489 A KR 20090090489A
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livestock
health
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information
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KR1020080015727A
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Korean (ko)
Inventor
임민수
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(주)야긴스텍
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Publication date
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Abstract

복수개의 축사에 사육중인 가축들의 개체별 가축의 건강상태 측정정보를 수집하는 센서노드(100); 센서노드(100)들에 대한 네트워크를 설정 관리하고 각 센서노드(100)들의 동작을 제어하며 센서노드(100)의 건강상태 측정정보를 수신 관리하는 게이트웨이(210)와 센서노드(100)의 건강상태 측정정보를 가공 관리하고 사용자가 정의한 상황모델 정보와 일치도 여부를 분석하는 질병관리서버(220)로 구성된 미들웨어(200); 및 미들웨어(200)에 네트워크 연동되어 해당 가축의 질병 발생 유무를 판단하는 응용 서비스를 제공하는 소프트웨어 플랫폼(300)을 포함하고, 질병관리서버(220)는, 상기 건강상태 측정정보를 센서노드(100)별 또는 게이트웨이(210)별로 분류하여 로그데이터베이스에 저장 관리하는 로깅부(222); 상기 건강상태 측정정보를 사용자에 의하여 정의된 패턴으로 가공하여 건강상태 메타데이터를 생성하는 필터링부(223); 상기 건강상태 측정정보와 비교 분석을 통하여 해당 가축의 질병 발생 유무를 판단하도록 해당 가축의 체온, 맥박 및 호흡수에 대한 평균적 사전 정보를 입수하여 각 개체별 건강상태 평균(통계)정보를 생성하는 데이터추론부(224); 및 상기 건강상태 메타데이터에 대응된 건강상태 평균(통계)정보를 추출하여 상호간 비교 분석하고 이를 토대로 해당 가축의 질병 발생 유무를 판단하고, 질병으로 의심되는 가축들의 건강상태 메타데이터가 복수의 가축들에게 또는 상기 특징이 인접 구역의 축사 가축들에게 동일하거나 유사하게 발견될 경우 이를 토대로 전염병 발생 유무를 판단하는 데이터분석부(225)를 포함하는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템이 제공된다.Sensor node (100) for collecting the health status measurement information of the individual animals of the livestock breeding in a plurality of barn; Health of the gateway 210 and the sensor node 100 for setting and managing a network for the sensor nodes 100, controlling the operation of each sensor node 100, and receiving and managing health state measurement information of the sensor node 100. A middleware 200 configured as a disease management server 220 to process and manage state measurement information and analyze whether or not it matches the situation model information defined by the user; And a software platform 300 interworking with the middleware 200 to provide an application service for determining whether a livestock disease occurs in the livestock, and the disease management server 220 provides the sensor node 100 with the health state measurement information. A logging unit 222 for classifying and storing the log data in the log database according to the " A filtering unit 223 for processing the health state measurement information into a pattern defined by a user and generating health state metadata; Data for generating average health status (statistics) information for each individual by obtaining average prior information on the body temperature, pulse rate and respiratory rate of the livestock to determine the disease occurrence of the livestock through comparative analysis with the health status measurement information Inference unit 224; And extracting and analyzing the average health status (statistic) information corresponding to the health status metadata, and determining whether or not the disease occurs in the livestock based on the health status metadata. When the same or similar features are found in the livestock farms in the neighboring districts, the infectious disease management system of the livestock is provided through a statistical analysis including a data analysis unit 225 for determining whether an infectious disease has occurred.

Description

통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템 및 그 방법{Cattle infection managing system through statistical analysis and method thereof}Cattle infection managing system through statistical analysis and method

본 발명은 가축의 전염병관리시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 농장 등의 축사에서 사육되는 개체별 소나 돼지 등의 건강상태를 바이오센서를 통해 측정된 데이터로 분석함과 동시에 관리되고 있는 축사 등의 구역별, 권역별 및 대상 가축별 전염병 발생 유무를 판단하도록 하여 효율적으로 가축들의 전염병을 예방 및 관리할 수 있는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an infectious disease management system and method of livestock, and more particularly, to analyze the health status of individual cows and pigs, etc., which are raised in livestock farms such as farms, by analyzing data measured through a biosensor and managing them. The present invention relates to a livestock epidemic management system and method through statistical analysis that can effectively prevent and manage the infectious diseases of livestock by judging the occurrence of infectious diseases by region, district and target livestock.

일반적인 가축의 전염병관리방법은, 축사에 사육중인 각각의 소나 돼지 등의 건강상태를 농장주 또는 관리인이 개체별로 일일이 직접 확인하여 가축의 발육상태, 체온, 맥박 및 호흡수 등에 관한 건강상태 측정정보를 관리장부 등에 기재하고 해당 데이터를 농장주 또는 관리인 자신의 경험에 맞추어 분석하여 가축의 질병을 판단과 함께 전염병을 판단하거나 오프라인으로 가축관련 전문가 또는 수의사에게 해당 데이터를 제공하고 이에 대한 판단을 제공받도록 하고 있다.In general, the infectious disease management method of livestock is to check the health status of each cattle or pigs raised in the livestock farm by the farmer or manager to manage the health status measurement information about the development status, body temperature, pulse and respiratory rate of the livestock. The data is recorded in the books and analyzed according to the experience of the farmer or manager, so that the disease of the livestock can be determined and the infectious disease can be determined or offline, and the relevant data can be provided to a livestock expert or veterinarian.

그러나 상기와 같은 종래의 가축의 전염병관리방법은 가축의 수가 많을 경우 소수의 인원으로 각 개체별 건강상태에 따른 효율적인 관리가 어려울 뿐만 아니라, 오프라인을 통한 해당 전문가 또는 수의사로부터 해당 데이터에 대한 판단을 제공 받는 것은 실시간으로 이루어지지 않아 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. However, the conventional infectious disease management method of a livestock as described above is difficult to manage effectively according to the health status of each individual with a small number of livestock, and provides judgment on the data from the relevant expert or veterinarian through offline. Receiving is not made in real time, there is a problem that takes a lot of time.

또한, 상기와 같이 해당 가축의 질병 상태를 신속하게 인지하지 못하거나 적절한 시기에 해당 질병을 치료하지 못할 경우 다른 가축들뿐만 아니라 인근 구역별, 권역별 및 다른 종의 가축들에게 전이되는 현상을 피할 수 없는 문제점이 심각하게 제기되고 있다. In addition, if the disease status of the livestock is not recognized quickly or if the disease is not treated in a timely manner, the transfer of the livestock to neighboring areas, districts and other species as well as other livestock is avoided. Uncountable problems are seriously raised.

따라서 본 발명의 목적은 축사에 사육되는 개체별 소나 돼지 등의 건강상태를 바이오센서를 통하여 실시간으로 측정하고 이를 정기적으로 업데이트되는 건강상태 평균(통계)정보와 상호간 비교 분석하여 질병이 의심되는 복수의 가축들에게 또는 인접 구역의 축사에서 동일하거나 유사한 건강상태 특징이 발생될 경우 이를 전염병으로 판단하게 하여 효율적으로 가축들의 전염병을 예방 및 관리할 수 있는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다. Therefore, an object of the present invention is to measure the health status of individual cows or pigs raised in the barn in real time through a biosensor and compare and analyze the health status average (statistics) information regularly updated with each other to suspect a plurality of diseases Infectious disease management system and method of livestock through statistical analysis can be used to effectively prevent and manage the infectious diseases of livestock, if the same or similar health condition occurs in livestock or in the neighboring house. To provide.

본 발명에 의하면, 복수개의 축사에 사육중인 가축들의 개체별 가축의 건강상태 측정정보를 수집하는 센서노드(100); 센서노드(100)들에 대한 네트워크를 설정 관리하고 각 센서노드(100)들의 동작을 제어하며 센서노드(100)의 건강상태 측정정보를 수신 관리하는 게이트웨이(210)와 센서노드(100)의 건강상태 측정정보를 가공 관리하고 사용자가 정의한 상황모델 정보와 일치도 여부를 분석하는 질병관리서버(220)로 구성된 미들웨어(200); 및 미들웨어(200)에 네트워크 연동되어 해당 가축의 질병 발생 유무를 판단하는 응용 서비스를 제공하는 소프트웨어 플랫폼(300)을 포함하고, 질병관리서버(220)는, 상기 건강상태 측정정보를 센서노드(100)별 또는 게이트웨이(210)별로 분류하여 로그데이터베이스에 저장 관리하는 로깅부(222); 상기 건강상태 측정정보를 사용자에 의하여 정의된 패턴으로 가공하여 건강상태 메타데이터를 생성하는 필터링부(223); 상기 건강상태 측정정보와 비 교 분석을 통하여 해당 가축의 질병 발생 유무를 판단하도록 해당 가축의 체온, 맥박 및 호흡수에 대한 평균적 사전 정보를 입수하여 각 개체별 건강상태 평균(통계)정보를 생성하는 데이터추론부(224); 및 상기 건강상태 메타데이터에 대응된 건강상태 평균(통계)정보를 추출하여 상호간 비교 분석하고 이를 토대로 해당 가축의 질병 발생 유무를 판단하고, 질병으로 의심되는 가축들의 건강상태 메타데이터가 복수의 가축들에게 또는 상기 특징이 인접 구역의 축사 가축들에게 동일하거나 유사하게 발견될 경우 이를 토대로 전염병 발생 유무를 판단하는 데이터분석부(225)를 포함하는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템이 제공된다.According to the present invention, the sensor node 100 for collecting the health status measurement information of the individual animals of the livestock breeding in a plurality of barn; Health of the gateway 210 and the sensor node 100 for setting and managing a network for the sensor nodes 100, controlling the operation of each sensor node 100, and receiving and managing health state measurement information of the sensor node 100. A middleware 200 configured as a disease management server 220 to process and manage state measurement information and analyze whether or not it matches the situation model information defined by the user; And a software platform 300 interworking with the middleware 200 to provide an application service for determining whether a livestock disease occurs in the livestock, and the disease management server 220 provides the sensor node 100 with the health state measurement information. A logging unit 222 for classifying and storing the log data in the log database according to the " A filtering unit 223 for processing the health state measurement information into a pattern defined by a user and generating health state metadata; Generating average health information (statistics) of each individual by obtaining average prior information about the body temperature, pulse rate, and respiratory rate of the livestock to determine the disease occurrence of the livestock through analysis and comparison with the health status measurement information A data inference unit 224; And extracting and analyzing the average health status (statistic) information corresponding to the health status metadata, and determining whether or not the disease occurs in the livestock based on the health status metadata. When the same or similar features are found in the livestock farms in the neighboring districts, the infectious disease management system of the livestock is provided through a statistical analysis including a data analysis unit 225 for determining whether an infectious disease has occurred.

또한, 본 발명에 의하면, 구역별, 권역별, 대상 가축별로 구분된 가축의 체온, 맥박 및 호흡수에 대한 각 개체별 건강상태 평균(통계)정보가 생성되는 단계; 구역별, 권역별, 대상 가축별로 구분된 축사에 사육중인 개체별 가축의 체온, 맥박 및 호흡수를 포함하는 건강상태 측정정보가 측정되는 단계; 상기 건강상태 측정정보가 해당 구역별, 권역별 또는 대상 가축별로 식별 관리되고 미리 정의된 건강상태 메타데이터로 가공되는 단계; 상기 건강상태 메타데이터에 대응된 건강상태 평균(통계)정보가 추출되어 상호간 비교 분석되고 이를 토대로 해당 축사의 가축들에 대한 질병 발생 유무가 판단되는 단계; 상기 단계에서 복수 개체의 가축들이 질병에 걸린 것으로 판단될 경우 해당 복수 개체에 대한 건강상태 메타데이터들이 비교 분석되고 이를 토대로 해당 가축들의 전염병 발생 유무가 판단되는 단계; 및 상기 단계에서 해당 가축들이 전염병에 걸린 것으로 판단될 경우 상기 판단 정보가 해당 가축의 축사 농장주 또는 관리인 및 전염병관리본부에 통보되는 단계를 포함하는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리방법이 제공된다.In addition, according to the present invention, the step of generating the health status average (statistics) information for each individual for the body temperature, pulse and respiratory rate of the livestock divided by zone, zone, target animals; Measuring health state measurement information including body temperature, pulse rate and respiratory rate of the individual animals in the breeding house in the barn divided by region, region and region; The health state measurement information is identified, managed by each region, region, or target livestock and processed into predefined health state metadata; Determining health condition average (statistical) information corresponding to the health state metadata, comparing and analyzing each other, and determining whether or not diseases occur in the livestock of the barn based on the health condition; If it is determined in this step that the plurality of individual animals are diseased, the health status metadata of the plurality of individual objects are compared and analyzed, and based on this, the presence or absence of an infectious disease of the domestic animals is determined; And if it is determined in the step that the livestock affected by the infectious disease is provided a method for managing the epidemic disease of the livestock through a statistical analysis comprising the step of notifying the determination information to the barn farmers or managers and infectious disease management headquarters of the livestock.

따라서 상술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 구역별, 권역별 및 대상 가축별로 구분되어 사육되는 가축들의 건강상태 측정정보를 실시간으로 측정하고 이를 정기적으로 업데이트되는 건강상태(통계)정보와 비교 분석하여 상기 가축들 개체별 건강상태 판단 결과 질병이 의심되는 복수의 가축들에게 또는 인접 구역의 축사에서 동일하거나 유사한 건강상태 특징이 발생될 경우 이를 전염병으로 판단함으로써, 복수의 가축들에 대한 효율적인 전염병관리를 가능하게 할 수 있다.Therefore, according to the present invention as described above, by measuring in real time the health status measurement information of the livestock is divided by area, area and target livestock and compared with the health status (statistics) information that is updated regularly, As a result of judging the health status of each livestock, if the same or similar health characteristics occur in the livestock of suspected diseases or in the congregation of adjacent areas, it can be considered as an infectious disease, enabling efficient epidemic management of multiple livestock. It can be done.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템을 개략적으로 나타낸 블록구성도이다. 1 is a block diagram schematically showing a system for managing infectious diseases of livestock through statistical analysis according to a preferred embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템은, 크게 복수개의 축사에 사육중인 가축들의 개체별 가축의 건강상태 측정정보를 수집하는 센서노드(100), 센서노드(100)들에 대한 네트워크를 설정 관리하고 각 센서노드(100)들의 동작을 제어하며 센서노드(100)의 건강상태 측정정보를 수신 관리하는 게이트웨이(210)와 센서노드(100)의 건강상태 측정정보를 가공 관리하고 사용자가 정의한 상황모델 정보와 일치도 여부를 분석하는 질병관리서버(220)로 구성된 미들웨어(200) 및 미들웨어(200)에 네트워크 연동 되어 해당 가축의 질병 발생 유무를 판단하는 응용 서비스를 제공하는 소프트웨어 플랫폼(300)을 포함한다. As shown in Figure 1, the infectious disease management system of livestock through statistical analysis according to a preferred embodiment of the present invention, the sensor node for collecting the health status information of the individual animals of the livestock in large livestock farms ( 100, a gateway 210 and a sensor node 100 for setting and managing a network for the sensor nodes 100, controlling the operation of each sensor node 100, and receiving and managing health state measurement information of the sensor node 100. Process the health status measurement information of the) and analyzes whether or not the consistency with the user-defined situation model information, the middleware 200 consisting of the disease management server 220 and the middleware 200 is connected to the network whether the disease occurrence of the livestock It includes a software platform 300 for providing an application service to determine.

여기서, 소프트웨어 플랫폼(300)의 응용 서비스는, 센서노드(100)의 건강상태 측정정보와 비교 분석을 통하여 해당 가축의 질병 발생 유무 등을 판단하도록 구역별, 권역별, 대상 가축별로 구분된 가축의 종, 성별, 나이, 체온, 맥박 및 호흡수 등에 대한 평균적 사전 정보를 입수하여 각 개체별 건강상태 평균(통계)정보를 데이터베이스화하고 미들웨어(200)로 하여금 상기 건강상태 측정정보와 건강상태 평균(통계)정보를 상호간 비교 분석하여 가축의 질병 발생 유무를 판단하며 질병이 의심되는 가축들에 대한 건강상태 측정정보가 유사할 경우 전염병 판단과 함께 신속한 조치가 이루어지도록 하는 일련의 과정으로 이루어진 응용 프로그램을 포함한다. Here, the application service of the software platform 300, by comparing the health status measurement information of the sensor node 100 with the analysis of the disease occurrence of the livestock to determine whether the disease, etc. Obtain average dictionary information on species, gender, age, body temperature, pulse rate, and respiratory rate to database the average health status information for each individual, and allow middleware 200 to measure the health status information and health status average ( Statistical) Comparative information is analyzed between each other to determine whether livestock diseases are occurring, and if the health status measurement information about the suspected livestock is similar, the application of a series of processes is performed to determine the infectious disease and to take prompt action. Include.

센서노드(100)는, 구역별, 권역별, 대상 가축별로 구분될 수 있으며, 가축의 몸에 개체별로 착용 또는 부착되어 해당 가축의 체온, 맥박 및 호흡수 등과 같은 건강상태 측정정보를 측정하는 바이오센서(110)들과, 바이오센서(110)의 건강상태 측정정보를 수집하여 게이트웨이(210)에 전송하는 데이터통신부(120), 바이오센서(110)들에 대한 제어명령을 수행하는 센서제어부(130) 및 바이오센서(110)들의 상태정보를 모니터링하는 센서상태부(140)로 구성된 바이오센서리더기(150)를 포함한다. The sensor node 100 may be classified by zone, zone, and target livestock, and may be worn or attached to an individual body of a livestock to measure health state measurement information such as body temperature, pulse rate, and respiratory rate of the livestock. Sensor 110, the data communication unit 120 for collecting the health state measurement information of the biosensor 110 and transmits to the gateway 210, the sensor controller 130 for performing a control command for the biosensors 110 ) And a biosensor reader 150 composed of the sensor status unit 140 for monitoring the status information of the biosensors 110.

여기서, 바이오센서(110)는, 해당 가축의 목이나 귀 및 가슴 등에 목걸이나 귀걸이 등의 형태로 부착되거나 삽입되고 개체인식을 위한 고유ID를 가지는 일종의 전자태그 인 것이 바람직하고, 해당 가축의 체온을 측정하는 체온측정기(111), 해당 가축의 맥박을 측정하는 맥박측정기(112) 및 해당 가축의 호흡수를 측정하는 호흡수측정기(113) 등을 더 포함하여 가축의 건강상태 측정정보를 실시간으로 측정하며, 센서제어부(130)의 요청시 상기 가축의 건강상태 측정정보를 고유ID와 함께 제공한다. Here, the biosensor 110 is preferably a kind of electronic tag attached to or inserted into the neck, ear or chest of the livestock in the form of a necklace or earring, etc. and having a unique ID for individual identification. Measures the health status of the livestock in real time, further including a body temperature measuring instrument 111 to measure the pulse of the livestock, and a respiratory rate measuring unit 113 to measure the respiratory rate of the livestock. And, upon request of the sensor control unit 130 provides the health status measurement information of the livestock with a unique ID.

또한, 바이오센서리더기(150) 역시, 구역별, 권역별, 대상 가축별 인식을 위한 고유ID를 가지는 것이 바람직하고, 바이오센서(110)로부터 해당 가축의 건강상태 측정정보 제공시 이를 게이트웨이(210)에 고유ID와 함께 제공한다. In addition, the biosensor reader 150 also preferably has a unique ID for recognition by region, region, and target livestock, and the gateway 210 when providing the health status measurement information of the corresponding livestock from the biosensor 110. Provide with a unique ID.

따라서 상기와 같은 센서노드(100)에 의하면, 구역별, 권역별 및 대상 가축별로 구분되어 사육되는 가축들에 대하여 효율적인 건강상태 측정정보를 실시간으로 측정할 수 있다.Therefore, according to the sensor node 100 as described above, it is possible to measure the effective health state measurement information in real time for the livestock is classified by area, zone and target livestock.

미들웨어(200)의 게이트웨이(210)는, 센서노드(100)간의 데이터 수집이 효율적으로 처리되도록 관리하고 센서노드(100)로부터 전송되는 정보를 여과하여 미들웨어로 전송하는 데이터통신부(211), 센서노드(100)에 대하여 스케줄링을 통하여 슬립이나 작동시간의 설정과 같은 제어 명령을 적용하는 센서노드관리부(212), 게이트웨이(210)에 연결된 센서노드(100)의 상태 정보 예를 들면, 각 센서노드(100)들의 전원잔량, 동작상태, 연결유무 등을 실시간으로 관리 및 모니터링하는 센서노드모니터부(213) 및 게이트웨이(210)에 연결된 모든 센서노드(100)들에 대한 네트워크 설정을 관리하는 센서노드라우팅부(214)를 포함한다.The gateway 210 of the middleware 200 manages data collection between the sensor nodes 100 to be efficiently processed, and the data communication unit 211 and sensor node filter and transmit the information transmitted from the sensor node 100 to the middleware. Status information of the sensor node management unit 212 and the sensor node 100 connected to the gateway 210 to apply control commands such as setting sleep or operation time through scheduling with respect to 100, for example, each sensor node ( Sensor node routing that manages network settings for all sensor nodes 100 connected to the gateway 210 and the sensor node monitor unit 213 for managing and monitoring power remaining, operation status, and connection status of the servers in real time. Part 214 is included.

또한, 미들웨어(200)의 질병관리서버(220)는, 다양한 형태의 센서노드 네트 워크를 동시에 연결 가능하도록 하여 각 센서노드 네트워크에 대응된 미들웨어(200)에 대한 유지 및 관리 기능을 수행하는 센서노드네트워크부(221), 게이트웨이(210)로부터 수신된 건강상태 측정정보를 게이트웨이(210)별로 분류하여 로그데이터베이스에 저장 관리하는 로깅부(222), 게이트웨이(210)로부터 수신된 건강상태 측정정보를 사용자에 의하여 정의된 패턴으로 가공하여 건강상태 메타데이터를 생성하는 필터링부(223), 모든 발생 가능한 상황모델 정보를 등록 관리하며 소프트웨어 플랫폼(300)의 응용 서비스에서 요구된 질의에 적합한 요소를 분석하여 적정 조건 및 요소명을 생성하는 데이터추론부(224), 상기 건강상태 메타데이터의 로그정보를 데이터 마이닝 기법을 활용하여 데이터 패턴을 분석하고 사용자가 정의한 상황모델 정보와 일치도 여부를 분석하여 응용 서비스에 적합한 이벤트 정보와 응용 서비스에서 요구된 상황모델 정보에 적합한 데이터를 생성 및 전송하는 데이터분석부(225), 응용 서비스에서 요청된 자료와 상황모델 정보에 일치되는 이벤트 정보를 응용서비스부(227)에 전송하는 데이터전송부(226) 및 소프트웨어 플랫폼(300)의 응용 서비스에서 요구되는 프로토콜에 적합한 메시지를 전송하기 위한 프로토콜 모듈을 지원하는 응용서비스부(227)를 포함한다. In addition, the disease management server 220 of the middleware 200, the sensor node for performing the maintenance and management function for the middleware 200 corresponding to each sensor node network by enabling the simultaneous connection of various types of sensor node network The health unit measurement information received from the gateway 210 and the logging unit 222 and the gateway 210 that classify the health state measurement information received from the network unit 210 and store the log state in the log database by the user 210. Filtering unit 223 for generating a health state metadata by processing into a pattern defined by the registration, and registers and manages all possible situation model information, and analyzes the elements suitable for the query requested from the application service of the software platform 300 appropriate Data inference unit 224 for generating a condition and element name, using the data mining technique to log information of the health state metadata In the data analysis unit 225 and the application service, which analyzes the data pattern and analyzes whether or not the user-defined situation model information is consistent with the event model suitable for the application service and the data suitable for the situation model information required by the application service. Protocol module for transmitting a message suitable for the protocol required by the application service of the data transmission unit 226 and the software platform 300 to transmit the event information matching the requested data and the situation model information to the application service unit 227 It includes an application service unit 227 to support.

상기와 같은 질병관리서버(220)에 대하여 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다.Referring to the disease management server 220 as described above in more detail.

먼저, 상기 소프트웨어 플랫폼(300)의 응용 서비스에 의해 구역별, 권역별 또는 대상 가축별로 구성된 센서노드(100)로부터 각 가축의 개체별 건강상태 측정정보가 게이트웨이(210)를 경유하여 로깅부(222)에 수신되면, 로깅부(222)는 상기 가축의 건강상태 측정정보를 게이트웨이(210)별로 분류 저장하여 해당 구역별, 권역별 또는 대상 가축별로 식별 관리하고, 필터링부(223)는 상기 가축의 건강상태 측정정보를 미리 정의된 건강상태 메타데이터로 가공한다. First, the health status measurement information for each individual animal from the sensor node 100 configured for each zone, region, or target livestock by the application service of the software platform 300 is logged through the gateway 210 through the gateway 210. ), The logging unit 222 classifies and stores the health status measurement information of the livestock by the gateway 210 to identify and manage the corresponding area, the area or the target livestock, and the filtering unit 223 of the livestock Health status measurement information is processed into predefined health status metadata.

여기서, 상기 건강상태 메타데이터는, 상기 건강상태 측정정보의 차후 활용도를 향상시키기 위한 것으로써 상기 건강상태 측정정보에 대한 부가적인 정보 예를 들면, 상기 건강상태 측정정보의 생성 당시 해당 가축의 축사 환경이나 해당 가축의 성별, 나이, 예방 주사 접종 여부 및 임신/출산 여부 등과 같은 생체특성 등을 포함한다. Here, the health state metadata is for improving the future utilization of the health state measurement information, and additional information on the health state measurement information, for example, the livestock environment of the livestock at the time of generation of the health state measurement information. Or biological characteristics such as sex, age, vaccination and pregnancy / birth of the livestock.

한편, 데이터추론부(224)는 센서노드(100)의 건강상태 측정정보와 비교 분석을 통하여 해당 가축의 질병 발생 유무 등을 판단하도록 구역별, 권역별, 대상 가축별로 구분된 가축의 종, 성별, 나이, 체온, 맥박 및 호흡수 등에 대한 평균(통계)적 사전 정보를 입수하여 각 개체별 건강상태 평균(통계)정보를 데이터베이스화한다. Meanwhile, the data inference unit 224 analyzes the health status measurement information of the sensor node 100 and analyzes the health status of the livestock to determine the disease occurrence of the livestock. Obtain average (statistical) prior information on age, body temperature, pulse rate, and respiratory rate and database the average health status of each individual.

여기서, 상기 건강상태 평균(통계)정보, 예를 들면, 특정 가축의 체온(맥박 또는 호흡수)에 대한 건강상태 평균(통계)정보는 분 단위별, 시간 단위별 또는 날짜 단위별 또는 주 단위별 또는 월 단위별 등으로 질병관리 판단을 위해 모든 발생 가능한 상황에 대응되도록 다양하게 분류되고 상기 건강상태 메타데이터를 토대로 가축의 발육상태에 따라 정기적으로 업데이트된다.Here, the health status average (statistical) information, for example, the health status average (statistical) information about the body temperature (pulse or respiratory rate) of the specific livestock is minute, hourly or daily or weekly Or variously classified to correspond to all possible situations for the disease management judgment on a monthly basis and is regularly updated according to the development status of the livestock based on the health status metadata.

데이터분석부(225)는, 상기 건강상태 메타데이터에 대응된 데이터추론부(224)의 건강상태 평균(통계)정보를 추출하여 상호간 비교 분석하고 이를 토대로 해당 가축의 질병 발생 유무를 판단하며, 질병으로 의심되는 가축들의 건강상태 메타데이터를 비교 분석하여 유사한 특징을 가지는 것으로 판단되면 이를 전염병 판단을 위한 전염병판단 기준데이터로 생성하고, 해당 축사에 인접된 다른 축사, 인근 구역별, 권역별 및 대상 가축별 축사의 전염병판단 기준데이터와 비교하여 해당 축사에서만 발생된 병인지 아니면 전염병인지 여부를 통계적 분석을 통하여 판단한다. The data analysis unit 225 extracts the health state average (statistical) information of the data inference unit 224 corresponding to the health state metadata, compares and analyzes each other, and determines whether a disease occurs in the livestock based on this. If it is judged to have similar characteristics by comparing and analyzing the health status metadata of suspected domestic animals, it is generated as infectious disease judgment reference data for judging infectious diseases, and the other livestock, neighboring districts, districts and target livestock adjacent to the livestock It is determined by statistical analysis whether it is a disease only or a communicable disease that occurred only in the relevant barn by comparing with the standard data of infectious disease judgment in each barn.

예를 들면, 'A' 구역 축사에 사육 중인 '암컷 성우 1'과 '암컷 성우 2' 및 '수컷 성우 1'의 상기 건강상태 메타데이터가 각각 분 단위별 체온을 나타낼 경우, 데이터분석부(225)는 사전에 미리 처리된 데이터추론부(224)의 건강상태 평균(통계)정보 중 'A' 구역 축사의 '암컷 성우 1'과 '암컷 성우 2' 및 '수컷 성우 1'의 분 단위별 평균 체온을 추출하고 상호간 비교하여 일치도 여부 판단을 통하여 해당 가축들의 질병 발생 유무를 파악할 수 있다. For example, when the health status metadata of 'female voice actor 1', 'female voice actor 2' and 'male voice actor 1' in the 'A' area barn indicate body temperature for each minute, the data analyzer 225 ) Is the average of the female voice actor 1, the female voice actor 2, and the male voice actor 1 in the 'A' district barn among the health state averages (statistics) of the data inference unit 224 previously processed. Body temperature can be extracted and compared to each other to determine whether or not the disease occurred in the livestock through judging whether or not.

보다 상세하게 설명하면, 'A' 구역 축사에 사육 중인 '암컷 성우 1'의 분 단위별 측정 체온/맥박/호흡수가 각각 40℃/75회/33회 이고 이에 대응된 분 단위별 평균 체온/맥박/호흡수가 각각 37.5℃-39.5℃/60회-80회/18회-30회 일 경우, 상기 'A' 구역 축사의 '암컷 성우 1'은 체온과 호흡수에 문제가 있는 것으로 판단되고 이를 통하여 상기 해당 가축의 질병을 의심할 수 있다. More specifically, the measured body temperature / pulse / breathing rate of 'female voice actor 1' in the 'A' stall is 40 ° C./75 times / 33 times, respectively, and the corresponding body temperature / pulse per minute is corresponding. If the breathing rate is 37.5 ℃ -39.5 ℃ / 60 times-80 times / 18 times-30 times, respectively, 'female voice actor 1' in the 'A' zone barn is determined to have a problem in body temperature and respiration rate The livestock disease may be suspected.

또한, 'A' 구역 축사에 사육 중인 '암컷 성우 2'의 분 단위별 측정 체온/맥박/호흡수가 각각 41 ℃/73회/35회 이고 이에 대응된 분 단위별 평균 체온/맥박/호흡수가 각각 37.5℃-39.5℃/60회-80회/18회-30회 일 경우, 상기 'A' 구역 축사의 ' 암컷 성우 2'역시 체온과 호흡수에 문제가 있는 것으로 판단되고 이를 통하여 상기 해당 가축의 질병을 의심할 수 있다.In addition, the measured body temperature / pulse / respiration of the female voice actor 2 in the 'A' stalls at 41 ℃ / 73 times / 35 times, respectively, and the corresponding body temperature / pulse / respiration by the minute unit, respectively In case of 37.5 ℃ -39.5 ℃ / 60 times-80 times / 18 times-30 times, 'female voice actor 2' in the 'A' zone barn is also considered to have a problem in body temperature and respiratory rate. The disease can be suspected.

또한, 'A' 구역 축사에 사육 중인 '수컷 성우 1'의 분 단위별 측정 체온/맥박/호흡수가 각각 43 ℃/75회/36회 이고 이에 대응된 분 단위별 평균 체온/맥박/호흡수가 각각 37.5℃-39.5℃/60회-80회/18회-30회 일 경우, 상기 'A' 구역 축사의 '수컷 성우 1'역시 체온과 호흡수에 문제가 있는 것으로 판단되고 이를 통하여 상기 해당 가축의 질병을 의심할 수 있다.In addition, the measured body temperature / pulse / breathing rate of 'male voice actor 1' in the 'A' stall is 43 ℃ / 75 times / 36 times, respectively, and the corresponding body temperature / pulse / breathing rate for each minute In case of 37.5 ℃ -39.5 ℃ / 60 times-80 times / 18 times-30 times, 'male voice actor 1' in the 'A' district stall is also considered to have a problem in body temperature and respiratory rate. The disease can be suspected.

여기서, 'A' 구역 축사에 사육 중인 가축들의 분 단위별 측정 체온/맥박/호흡수가 일정 구간에서 평균 체온/맥박/호흡수를 유지하다가 특정 구간에서 상기 평균 체온/맥박/호흡수의 평균 범위를 일정 시간 지속적으로 벗어날 경우 상기 해당 가축의 질병을 의심할 수도 있다. Here, the measured body temperature / pulse / respiration by the minute unit of the livestock raising in the 'A' stalls while maintaining the average temperature / pulse / respiration in a certain section while the average range of the average temperature / pulse / respiration in a certain section If you leave for a certain period of time, you may suspect the disease in the livestock.

또한, 상기 해당 가축에 대한 질병 발생 유무 판단은 체온, 호흡수 및 맥박에 대응된 건강상태 메타데이터 중 어느 하나가 오차 범위를 벗어나는 경우를 통해서 이루어지거나 또는 체온과 호흡수, 체온과 맥박 및 호흡수와 맥박의 합집합 조건 중 어느 하나가 오차 범위를 벗어나는 경우 또는 체온, 호흡수 및 맥박의 교집합 조건 등과 같이 상기 조건 모두가 오차 범위를 벗어나는 경우를 통해 복합적으로 이루어지는 것이 좋다.In addition, the disease occurrence determination for the livestock is made through a case in which any of the health state metadata corresponding to the body temperature, the respiratory rate and the pulse is out of the error range, or the body temperature and the respiratory rate, the body temperature and the pulse and the respiratory rate. It is preferable that any one of the conditions of the combination of the pulse and the out of the error range or all of the above conditions, such as body temperature, respiratory rate and the intersection condition of the pulse and the like out of the error range.

따라서 데이터분석부(225)는, 상기 건강상태 메타데이터와 이에 대응된 건강상태 평균(통계)정보와의 비교를 통한 통계적 분석을 통하여 'A' 구역 축사에 사육 중인 상기 '암컷 성우 1', '암컷 성우 2' 및 '수컷 성우 1'이 질병이 있을 경우, 상기 해당 가축들에 대한 건강상태 메타데이터들을 비교 분석하여 상기 건강상태 메타데이터들이 유사할 경우 이를 전염병 판단을 위한 전염병판단 기준데이터로 생성하고, 이를 인근 축사 예를 들면, 같은 농장 내의 'B'구역 축사 의 전염병판단 기준데이터와 비교하여 상기와 같이 'A'구역 축사의 가축들이 전염병 특징이 인근 'B'구역 축사에서도 발생될 경우 전염병 발생으로 판단하고, 그렇지 않을 경우 해당 축사에서만 발생된 병으로 판단하게 된다. Therefore, the data analysis unit 225, the 'female voice actor 1', 'in breeding in the' A 'zone barn through the statistical analysis by comparing the health status metadata and the corresponding health status average (statistical) information When female voice actor 2 'and' male voice actor 1 'have a disease, they compare and analyze the health status metadata of the corresponding livestock, and if the health status metadata are similar, they are generated as infectious disease judgment reference data for judging an infectious disease. This is compared with the infectious disease judgment standard data of the 'B' section barn in the same farm, and the infectious disease if the livestock of the 'A' barn is also developed in the adjacent 'B' barn as described above. If not, it is determined that the disease occurred only in the house.

즉, 상기 가축들 개체별 건강상태 판단 결과 질병이 의심되는 복수의 가축들에게 동일하거나 유사한 건강상태 특징이 발견될 경우 또는 상기 특징이 인접 구역의 축사 가축들에게도 발생될 경우 이를 전염병으로 판단하게 된다. In other words, if the same or similar health status features are found in a plurality of livestock animals suspected of being diseased as a result of the individual health status determination of individual animals, or if the characteristics also occur in livestock farms in adjacent areas, this is determined as an infectious disease. .

한편, 질병관리서버(220)는, 상기와 같이 데이터분석부(225)에 의해 특정 축사, 구역별, 권역별 및 대상 가축별 질병 발생 유무 판단 결과, 해당 가축들이 질병에 걸린 것으로 판단될 경우, 또는 해당 가축들이 전염병에 걸린 것으로 판단될 경우 상기 판단 정보를 해당 가축의 축사 농장주 또는 관리인 및 전염병관리본부에 ARS/SMS/MMS 통보하도록 하는 ARS/SMS/MMS부(228)를 더 포함하여도 좋다. On the other hand, the disease management server 220, as determined by the data analysis unit 225 as a result of determining whether the disease occurred by a specific livestock, zone, zone, and target livestock, as determined above, if the livestock is determined to have a disease, Alternatively, the animal may further include an ARS / SMS / MMS unit 228 for notifying ARS / SMS / MMS to the animal husbandry farmer or manager and infectious disease management headquarters of the animal when it is determined that the livestock are infected with an infectious disease. .

또한, 상기 질병 및 전염병 발생 유무 판단의 정확성을 위하여 상기 판단 정보를 외부의 전문가 또는 수의사로 하여금 분석하고 이에 대응된 결과를 수신하기 위한 온/오프라인의 구성부들을 더 포함하는 것이 바람직하다.In addition, it is preferable to further include on / offline components for analyzing the judgment information by an external expert or a veterinarian and receiving a result corresponding thereto in order to determine the accuracy of the disease and infectious disease occurrence.

따라서 상기와 같은 미들웨어(200)에 의하면, 구역별, 권역별 및 대상 가축별로 사육되는 가축들에 대하여 각 개체별 건강상태 측정정보를 이에 대응된 건강상태 평균(통계)정보와 비교하여 일치도 여부를 통하여 해당 가축의 질병 발생 유 무와 함께 상기 질병이 전염병인지 여부를 효율적이고 신속 정확하게 판단할 수 있다. Therefore, according to the middleware 200 as described above, the health status measurement information of each individual for the animals reared by zone, zone and target livestock is compared with the corresponding health status average (statistic) information to determine whether or not Through this, it is possible to determine whether the disease is an infectious disease together with the occurrence of disease in the livestock, and can efficiently and quickly accurately.

여기서, 상기 건강상태 평균(통계)정보는 정기적으로 업데이트됨으로써, 특정 가축의 건강상태 측정정보의 비교 분석을 보다 통계적이고 정확하게 할 수 있다.  Here, the health status average (statistical) information is updated regularly, so that the comparative analysis of the health status measurement information of a specific livestock can be more statistically and accurately.

또한, 상기 가축들 개체별 건강상태 판단 결과 질병이 의심되는 복수의 가축들에게 또는 상기 특징이 인접 구역의 축사 가축들에게 동일하거나 유사한 건강상태 특징이 발견될 경우 이를 전염병으로 판단하여 신속한 대처를 가능하게 할 수 있다. In addition, if the same or similar health characteristics are found in a plurality of livestock suspected of disease or the livestock of the adjacent area as a result of the individual health status determination of each livestock, it is possible to promptly respond by determining it as an infectious disease It can be done.

이하, 상기와 같은 구성을 가지는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리방법에 대해 보다 상세히 설명한다.Hereinafter, a method for managing infectious diseases of livestock through statistical analysis according to a preferred embodiment of the present invention having the above configuration will be described in more detail.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리방법을 나타낸 제어흐름도이고, 도 3은 도 2의 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리방법에 있어서 바이오센서에 의해 측정된 건강상태 측정정보와 이에 대응되는 건강상태 평균(통계)정보와의 비교 분석 그래프의 일실시예를 나타낸 도면이며, 도 4는 도 2의 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리방법에 있어서 바이오센서에 의해 측정된 전염병판단 기준데이터들을 통한 전염병 판단의 비교 분석 그래프의 일실시예를 나타낸 도면이다. Figure 2 is a control flow chart showing the infectious disease management method of livestock through a statistical analysis according to a preferred embodiment of the present invention, Figure 3 is a health measured by a biosensor in a livestock epidemic management method through the statistical analysis of FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a comparative analysis graph between status measurement information and corresponding average health status (statistic) information, and FIG. 4 is measured by a biosensor in a method of managing a livestock epidemic through statistical analysis of FIG. 2. Figure 1 is a diagram showing an embodiment of a comparative analysis of epidemic determination through the epidemic determination criteria data.

먼저, 도 2에 도시된 바와 같이, 질병관리서버(220)의 데이터추론부(224)에 의해 사전에 구역별, 권역별, 대상 가축별로 구분된 가축의 종, 성별, 나이, 체온, 맥박 및 호흡수 등에 대한 각 개체별 건강상태 평균(통계)정보가 데이터베이스화된다(S100).First, as shown in Figure 2, by the data inference unit 224 of the disease management server 220, the species, sex, age, body temperature, pulse and Health status average (statistical) information for each individual, such as the respiratory rate is database (S100).

이후, 구역별, 권역별, 대상 가축별로 구분된 축사에 사육중인 가축에 대하여 개체별로 부착된 바이오센서(110)에 의해 해당 가축의 체온, 맥박 및 호흡수 등과 같은 건강상태 측정정보가 측정되고 질병관리서버(220)에 전송된다(S110).Subsequently, health status measurement information such as body temperature, pulse rate and respiratory rate of the livestock is measured by the biosensor 110 attached to the individual for the livestock raised in the barn classified by zone, zone, and target livestock. It is transmitted to the management server 220 (S110).

이후, 질병관리서버(220)의 로깅부(222)에 의해 상기 건강상태 측정정보는 게이트웨이(210)별로 분류되어 상기 건강상태 측정정보의 가축에 대한 해당 구역별, 권역별 또는 대상 가축별로 식별 관리되고, 필터링부(223)에 의해 상기 가축의 건강상태 측정정보가 미리 정의된 건강상태 메타데이터로 가공된다(S120).Subsequently, the health state measurement information is classified by the gateway 210 by the logging unit 222 of the disease management server 220 to identify and manage each region, area or target animal for the livestock of the health state measurement information. Then, the health state measurement information of the livestock is processed by the filtering unit 223 into a predefined health state metadata (S120).

이후, 질병관리서버(220)의 데이터분석부(225)에 의해 상기 건강상태 메타데이터에 대응된 데이터추론부(224)의 건강상태 평균(통계)정보가 추출되어 상호간 비교 분석되고 이를 토대로 해당 가축의 질병 발생 유무가 판단된다(S130). Subsequently, the health state average (statistical) information of the data inference unit 224 corresponding to the health state metadata is extracted by the data analysis unit 225 of the disease management server 220, and the animal is compared and analyzed based on this. It is determined whether the disease occurs (S130).

여기서, 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 S130 단계에서 상기 건강상태 메타데이터가 'A' 구역 축사에 사육 중인 '암컷 성우 1'의 분 단위별 체온/맥박/호흡수를 포함할 경우, 데이터분석부(225)는 사전에 미리 처리된 데이터추론부(224)의 건강상태 평균(통계)정보정보 중 'A' 구역 축사의 '암컷 성우 1'에 대응되는 분 단위별 평균 체온/맥박/호흡수를 추출하고 이를 상기 건강상태 메타데이터와 비교하여 일치도 여부(오차 범위) 판단을 통하여 상기 '암컷 성우 1'의 질병 발생 유무를 판단하게 된다. Here, as shown in FIG. 3, in the step S130, when the health state metadata includes body temperature / pulse / breathing per minute unit of 'female voice actor 1' in the 'A' zone barn, data analysis The unit 225 is the average body temperature / pulse / respiration of the minute unit corresponding to the 'female voice actor 1' of the 'A' zone barn among the health state average (statistical) information information of the data inference unit 224 previously processed Is extracted and compared with the health state metadata to determine whether or not the disease occurrence of the 'female voice actor 1' through the determination of match (error range).

즉, 'A' 구역 축사에 사육 중인 '암컷 성우 1'의 분 단위별 측정 체온/맥박/ 호흡수가 각각 40 ℃/75회/33회 이고 이에 대응된 분 단위별 평균 체온/맥박/호흡수가 각각 37.5℃-39.5℃/60회-80회/18회-30회 일 경우, 상기 'A' 구역 축사의 '암컷 성우 1'은 체온과 호흡수에 문제가 있는 것으로 판단되고 이를 통하여 상기 해당 가축의 질병을 의심할 수 있다. That is, the measured body temperature / pulse / respiratory rate of 'female voice actor 1' in the 'A' stall is 40 ℃ / 75 times / 33 times, respectively, and the corresponding average body temperature / pulse / respiration rate for each minute unit is In case of 37.5 ℃ -39.5 ℃ / 60 times-80 times / 18 times-30 times, 'female voice actor 1' in the 'A' zone barn is judged to have a problem in body temperature and respiratory rate. The disease can be suspected.

또한, 'A' 구역 축사에 사육 중인 '암컷 성우 1'의 분 단위별 측정 체온/맥박/호흡수가 일정 구간에서 평균 체온/맥박/호흡수를 유지하다가 특정 구간에서 상기 평균 체온/맥박/호흡수의 평균 범위를 일정 시간 지속적으로 벗어날 경우 상기 해당 가축의 질병을 의심할 수도 있다. In addition, the measured body temperature / pulse / respiration per minute of the 'female voice actor 1' in the 'A' stall, while maintaining the average body temperature / pulse / respiration in a certain section, the average temperature / pulse / respiration in a certain section If you continue to deviate from the average range for a certain period of time, you may suspect the disease in the livestock.

여기서, 상기 S130 단계의 질병 발생 유무 판단은 체온, 호흡수 및 맥박에 대응된 건강상태 메타데이터 중 어느 하나가 오차 범위(평균 범위)를 벗어나는 경우를 통해서 이루어지거나 또는 체온과 호흡수, 체온과 맥박 및 호흡수와 맥박의 합집합 조건 중 어느 하나가 오차 범위를 벗어나는 경우 또는 체온, 호흡수 및 맥박의 교집합 조건 등과 같이 상기 조건 모두가 오차 범위를 벗어나는 경우를 통해 복합적으로 이루어지는 것이 좋다.Here, the determination of the occurrence of the disease in step S130 is made through the case in which any one of the health state metadata corresponding to the body temperature, the respiratory rate and the pulse is out of the error range (average range) or the body temperature and the respiratory rate, the body temperature and the pulse And when the combination condition of the respiratory rate and the pulse is out of the error range or the above conditions are all out of the error range such as the body temperature, the repetition condition of the respiratory rate and the pulse, and the like.

이후, 데이터분석부(225)에 의해 상기 S130 단계에서 해당 가축이 질병에 걸린 것으로 판단되고(S140), 또한 상기 질병에 걸린 가축이 같은 축사에 사육되는 복수의 개체인지가 판단된다(S150).Thereafter, it is determined by the data analysis unit 225 that the livestock is diseased at step S130 (S140), and it is determined whether the livestock with the disease is a plurality of individuals bred in the same barn (S150).

만약, 상기 S140 단계에서 질병관리서버(220)의 데이터분석부(225)에 의한 가축의 질병 발생 유무 판단 결과 해당 가축이 질병에 걸린 것으로 판단되지 않을 경우, 질병관리서버(220)의 데이터추론부(224)에 의해 상기 건강상태 평균(통계)정 보는 상기 건강상태 메타데이터를 토대로 업데이트된다(S160).If, in the step S140, the disease analysis of the livestock by the disease analysis server 225 of the disease management server 220 determines that the livestock disease is not determined that the disease, the disease induction server of the disease management server 220 The health state average (statistical) information is updated based on the health state metadata by step 224 (S160).

이후, 상기 S150 단계에서 복수 개체의 가축들이 질병에 걸린 것으로 판단되면, 질병관리서버(220)의 데이터분석부(225)에 의해 상기 질병에 걸린 복수 개체에 대한 건강상태 메타데이터들이 비교 분석되고 이를 통하여 전염병판단 기준데이터가 생성된다(S170).Subsequently, when it is determined in step S150 that the livestock of the plurality of individuals has a disease, the health status metadata of the plurality of individuals having the disease is compared and analyzed by the data analysis unit 225 of the disease management server 220. Through the infectious disease determination reference data is generated (S170).

예를 들어, 'A' 구역 축사에 사육 중인 '암컷 성우 1'이외에 '암컷 성우 2' 및 '수컷 성우 1'이 질병이 있다고 할 때, 상기 해당 가축들에 대한 건강상태 메타데이터들이 상호간 비교 분석되고 상기 건강상태 메타데이터들이 유사할 경우 이를 전염병판단 기준데이터로 생성한다. For example, when 'female voice actor 2' and 'male voice actor 1' are diseased in addition to 'female voice actor 1' in the 'A' barn, the health status metadata of the livestocks is compared with each other. And if the health state metadata are similar, they are generated as infectious disease judgment reference data.

이후, 질병관리서버(220)의 데이터분석부(225)에 의해 상기 전염병판단 기준데이터가 인근 구역별, 권역별 및 대상 가축별 축사의 가축들에 대한 전염병판단 기준데이터와 비교 분석된다(S180). Subsequently, the infectious disease determination reference data is analyzed by the data analysis unit 225 of the disease management server 220 in comparison with the infectious disease determination reference data for the livestock of the livestock according to the neighboring zones, districts and target livestock (S180). .

이후, 데이터분석부(225)에 의해 상기 전염병판단 기준데이터와 인근 축사(구역별, 권역별 및 대상 가축별)의 가축들에 대한 전염병판단 기준데이터가 상호간 유사하여 상기 해당 축사 또는 인근 축사의 복수 개체의 가축들이 전염병에 걸린 것으로 판단되면(S190), 상기 판단 결과가 해당 가축의 축사 농장주 또는 관리인 및 전염병관리본부에 ARS/SMS/MMS 통보된다(S200).Thereafter, by the data analyzing unit 225, the infectious disease determination reference data and the infectious disease determination reference data for the livestock of the neighboring barn (by area, region, and target livestock) are similar to each other, and thus the plurality of the relevant barn or the nearby barn If it is determined that the livestock of the individual has an infectious disease (S190), the determination result is notified ARS / SMS / MMS to the barn farmer or manager and the infectious disease management headquarters (S200).

여기서, 상기 S190 단계는, 도 4에 도시된 바와 같이, 'A'구역 축사의 전염병판단 기준데이터가 'A'구역 축사와 가장 인접한 'B'구역 축사의 전염병판단 기준데이터가 비교분석 되어 상기 데이터들이 유사할 경우 상기 'A'구역 축사와 'B'구 역 축사에 전염병이 발생한 것으로 판단하고, 그렇지 않을 경우 해당 축사의 가축들에게 특정 질병이 발생한 것으로 판단하게 된다. Here, in step S190, as shown in Figure 4, the infectious disease determination reference data of the 'A' zone barn is the infectious disease determination reference data of the 'B' zone barn closest to the 'A' zone barn is compared and analyzed If they are similar, it is determined that an infectious disease has occurred in the 'A' barn and 'B' area barn, otherwise it is determined that a specific disease has occurred in the livestock of the barn.

한편, 상기 S150 단계에서 복수 개체의 가축들이 질병에 걸린 것으로 판단되지 않거나 또는, 상기 S190 단계에서 상기 'A'구역 축사의 가축들이 전염병에 걸린 것으로 판단되지 않으면, 상기 S140 단계와 S180 단계의 판단 정보가 해당 가축의 축사 농장주 또는 관리인에게 ARS/SMS/MMS 통보된다(S210). On the other hand, if it is not determined that the livestock of a plurality of individuals in the step S150 is diseased, or if the livestock of the 'A' district barn is not determined to have an infectious disease in the step S190, the determination information of the steps S140 and S180 ARS / SMS / MMS is notified to the livestock farm owner or manager (S210).

여기서, 상기 S170 단계는, 상기 전염병 발생 유무 판단의 정확성을 위하여 상기 판단 정보를 외부의 전문가 또는 수의사로 하여금 분석하고 이에 대응된 결과를 수신하는 단계를 더 포함하는 것이 좋다. The step S170 may further include analyzing the determination information by an external expert or a veterinarian and receiving a result corresponding to the accuracy of the determination of the occurrence of the infectious disease.

한편, 본 발명은, 상기 S170 단계에서 상기 복수 개체의 가축들이 질병에 걸린 것으로 판단되면, 질병관리서버(220)의 데이터분석부(225)에 의해 상기 질병에 걸린 복수 개체에 대한 건강상태 메타데이터들이 비교 분석되고 상기 건강상태 메타데이터들이 유사할 경우 해당 가축들이 전염병에 걸린 것으로 판단하여 상기 S180 단계와 S190 단계를 생략하여도 좋다. On the other hand, the present invention, if it is determined in step S170 that the livestock of the plurality of individuals have a disease, health status metadata for the plurality of individuals with the disease by the data analysis unit 225 of the disease management server 220 If they are compared and analyzed and the health status metadata are similar, it may be determined that the domestic animals have an infectious disease, and thus the steps S180 and S190 may be omitted.

따라서 상술한 바에 따르면, 구역별, 권역별 및 대상 가축별로 구분되어 사육되는 가축들의 건강상태 측정정보를 실시간으로 측정하고 이를 정기적으로 업데이트되는 건강상태(통계)정보와 비교 분석하여 해당 가축의 질병 발생 유무를 통계적 분석을 통하여 판단할 수 있다.Therefore, according to the above, the health status measurement information of livestock categorized by zone, zone and target livestock is measured in real time and compared with the regularly updated health status (statistic) information to generate disease of the livestock. The presence or absence can be determined through statistical analysis.

또한, 상기 가축들 개체별 건강상태 판단 결과 질병이 의심되는 복수의 가축들에게 동일하거나 유사한 건강상태 특징이 발견되거나 또는 상기 특징이 인접 구 역의 축사에서도 발생될 경우 이를 전염병으로 판단하고 신속한 대처를 가능하게 할 수 있다.In addition, if the same or similar health status features are found in a plurality of animals suspected of disease as a result of the individual health status determination of each animal, or if the characteristics occur in a congregation in an adjacent area, it is determined as an infectious disease and prompt response is made. You can do that.

또한, 해당 구역별, 권역별 및 대상 가축별 전염병 발생 유무를 판단하여 전염병에 대한 방비가 신속하게 이루어지도록 할 수 있다. In addition, it is possible to promptly protect the epidemic by determining the occurrence of an infectious disease by region, region and target livestock.

상술한 본 발명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서 발명의 범위는 설명된 실시예에 의하여 정할 것이 아니고 청구 범위와 청구 범위의 균등한 것에 의해 정하여져야 한다. In the above-described invention, specific embodiments have been described, but various modifications may be made without departing from the scope of the invention. Thus, the scope of the invention should not be defined by the described embodiments, but should be defined by the equivalents of the claims and claims.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템을 개략적으로 나타낸 블록구성도; 1 is a block diagram schematically showing a system for managing infectious diseases of livestock through statistical analysis according to a preferred embodiment of the present invention;

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리방법을 나타낸 제어흐름도;2 is a control flow chart showing a method for managing infectious diseases of livestock through statistical analysis according to a preferred embodiment of the present invention;

도 3은 도 2의 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리방법에 있어서 바이오센서에 의해 측정된 건강상태 측정정보와 이에 대응되는 건강상태 평균(통계)정보와의 비교 분석 그래프의 일실시예를 나타낸 도면; 및FIG. 3 is a diagram illustrating an embodiment of a comparative analysis graph between health state measurement information measured by a biosensor and corresponding health state average (statistics) information in a method of managing a livestock epidemic through statistical analysis of FIG. 2; FIG. ; And

도 4는 도 2의 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리방법에 있어서 바이오센서에 의해 측정된 전염병판단 기준데이터들을 통한 전염병 판단의 비교 분석 그래프의 일실시예를 나타낸 도면이다. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a comparative analysis graph of infectious disease determination using infectious disease determination reference data measured by a biosensor in a method for managing infectious diseases of livestock through the statistical analysis of FIG. 2.

Claims (10)

복수개의 축사에 사육중인 가축들의 개체별 가축의 건강상태 측정정보를 수집하는 센서노드(100);  Sensor node (100) for collecting the health status measurement information of the individual animals of the livestock breeding in a plurality of barn; 센서노드(100)들에 대한 네트워크를 설정 관리하고 각 센서노드(100)들의 동작을 제어하며 센서노드(100)의 건강상태 측정정보를 수신 관리하는 게이트웨이(210)와 센서노드(100)의 건강상태 측정정보를 가공 관리하고 사용자가 정의한 상황모델 정보와 일치도 여부를 분석하는 질병관리서버(220)로 구성된 미들웨어(200); 및 Health of the gateway 210 and the sensor node 100 for setting and managing a network for the sensor nodes 100, controlling the operation of each sensor node 100, and receiving and managing health state measurement information of the sensor node 100. A middleware 200 configured as a disease management server 220 to process and manage state measurement information and analyze whether or not it matches the situation model information defined by the user; And 미들웨어(200)에 네트워크 연동되어 해당 가축의 질병 발생 유무를 판단하는 응용 서비스를 제공하는 소프트웨어 플랫폼(300)을 포함하고,It includes a software platform 300 that provides an application service for determining whether the disease occurs in the livestock by interworking with the middleware 200, the network, 질병관리서버(220)는, Disease management server 220, 상기 건강상태 측정정보를 센서노드(100)별 또는 게이트웨이(210)별로 분류하여 로그데이터베이스에 저장 관리하는 로깅부(222);A logging unit 222 for classifying the health state measurement information for each sensor node 100 or gateway 210 and storing the health state measurement information in a log database; 상기 건강상태 측정정보를 사용자에 의하여 정의된 패턴으로 가공하여 건강상태 메타데이터를 생성하는 필터링부(223);A filtering unit 223 for processing the health state measurement information into a pattern defined by a user and generating health state metadata; 상기 건강상태 측정정보와 비교 분석을 통하여 해당 가축의 질병 발생 유무를 판단하도록 해당 가축의 체온, 맥박 및 호흡수에 대한 평균적 사전 정보를 입수하여 각 개체별 건강상태 평균(통계)정보를 생성하는 데이터추론부(224); 및 Data for generating average health status (statistics) information for each individual by obtaining average prior information on the body temperature, pulse rate and respiratory rate of the livestock to determine the disease occurrence of the livestock through comparative analysis with the health status measurement information Inference unit 224; And 상기 건강상태 메타데이터에 대응된 건강상태 평균(통계)정보를 추출하여 상 호간 비교 분석하고 이를 토대로 해당 가축의 질병 발생 유무를 판단하고, 질병으로 의심되는 가축들의 건강상태 메타데이터가 복수의 가축들에게 또는 상기 특징이 인접 구역의 축사 가축들에게 동일하거나 유사하게 발견될 경우 이를 토대로 전염병 발생 유무를 판단하는 데이터분석부(225)를 포함하는 것을 특징으로 하는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템.The health status averages (statistics) corresponding to the health status metadata are extracted and analyzed. The health status metadata of the domestic animals suspected of disease is determined by comparing and analyzing each other. Or an infectious disease management system of a livestock through a statistical analysis, characterized in that it comprises a data analysis unit (225) to determine whether or not an infectious disease occurs based on this or when the characteristics are found to be the same or similar to livestock livestock of the adjacent area. 제1항에 있어서, 센서노드(100)는, 구역별, 권역별, 대상 가축별로 구분되며, 가축의 몸에 개체별로 착용 또는 부착되어 해당 가축의 체온, 맥박 및 호흡수를 포함하는 건강상태 측정정보를 측정하는 바이오센서(110)들과, 바이오센서(110)들의 건강상태 측정정보를 수집하고 제어하여 게이트웨이(210)에 전송하는 바이오센서리더기(150)를 포함하는 것을 특징으로 하는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템.The method of claim 1, wherein the sensor node 100 is divided into zones, zones, and target livestock, and is worn or attached to a body of a livestock to measure the state of health including body temperature, pulse rate, and respiration rate of the livestock. Statistical analysis, characterized in that it comprises a biosensor 110 for measuring information, and a biosensor reader 150 for collecting and controlling the health state measurement information of the biosensor 110 to transmit to the gateway 210 Livestock epidemic management system. 제2항에 있어서, 바이오센서(110)는, 해당 가축의 대응 부위에 부착되거나 삽입되고 개체별 인식을 위한 고유ID를 가지며 해당 가축의 체온, 맥박 및 호흡수를 측정하고 이를 바이오센서리더기(150)에 제공하는 전자태그인 것을 특징으로 하는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템. The biosensor 110 according to claim 2, wherein the biosensor 110 is attached to or inserted into a corresponding site of the livestock, has a unique ID for individual identification, measures the body temperature, pulse and respiratory rate of the livestock, and measures the biosensor reader 150. Infectious disease management system of livestock through statistical analysis, characterized in that the electronic tag provided to). 제1항에 있어서, 상기 건강상태 평균(통계)정보는 가축의 개체별 체온/맥박/호흡수에 대하여 분 단위별, 시간 단위별 또는 날짜 단위별 또는 주 단위별 또는 월 단위별로 전염병관리 판단을 위한 모든 발생 가능한 상황에 대응되도록 다양하게 분류되고 상기 건강상태 메타데이터를 토대로 가축의 발육상태에 따라 정기적으로 업데이트되는 것을 특징으로 하는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템.According to claim 1, wherein the average health status (statistics) information on the body temperature / pulse / respiration of the individual of the livestock infectious disease management judgment by the minute, hour or date or weekly or monthly basis Infectious disease management system of livestock through statistical analysis, characterized in that it is variously classified to correspond to all possible situations for the development and regularly updated according to the development status of the livestock based on the health state metadata. 제1항에 있어서, 질병관리서버(220)는, 가축이 질병에 걸린 것으로 판단될 경우 상기 판단 정보를 해당 가축의 축사 농장주 또는 관리인에게 ARS/SMS/MMS 통보하는 것을 특징으로 하는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리시스템. The method of claim 1, wherein the disease management server 220, if it is determined that the livestock disease is diseased through the statistical analysis, characterized in that notified ARS / SMS / MMS to the cattle farm owner or manager of the livestock livestock Livestock Epidemic Management System. 구역별, 권역별, 대상 가축별로 구분된 가축의 체온, 맥박 및 호흡수에 대한 각 개체별 건강상태 평균(통계)정보가 생성되는 단계;Generating health status averages (statistics) for each individual on the body temperature, pulse rate, and respiratory rate of the livestock classified by zone, zone, and target livestock; 구역별, 권역별, 대상 가축별로 구분된 축사에 사육중인 개체별 가축의 체온, 맥박 및 호흡수를 포함하는 건강상태 측정정보가 측정되는 단계; Measuring health state measurement information including body temperature, pulse rate and respiratory rate of the individual animals in the breeding house in the barn divided by region, region and region; 상기 건강상태 측정정보가 해당 구역별, 권역별 또는 대상 가축별로 식별 관리되고 미리 정의된 건강상태 메타데이터로 가공되는 단계; The health state measurement information is identified, managed by each region, region, or target livestock and processed into predefined health state metadata; 상기 건강상태 메타데이터에 대응된 건강상태 평균(통계)정보가 추출되어 상호간 비교 분석되고 이를 토대로 해당 축사의 가축들에 대한 질병 발생 유무가 판단되는 단계; Determining health condition average (statistical) information corresponding to the health state metadata, comparing and analyzing each other, and determining whether or not diseases occur in the livestock of the barn based on the health condition; 상기 단계에서 복수 개체의 가축들이 질병에 걸린 것으로 판단될 경우 해당 복수 개체에 대한 건강상태 메타데이터들이 비교 분석되고 이를 토대로 해당 가축 들의 전염병 발생 유무가 판단되는 단계; 및If it is determined in the step that the cattle of the plurality of individuals are ill, the health status metadata of the plurality of individuals is compared and analyzed and based on the determination of the presence of infectious diseases of the cattle; And 상기 단계에서 해당 가축들이 전염병에 걸린 것으로 판단될 경우 상기 판단 정보가 해당 가축의 축사 농장주 또는 관리인 및 전염병관리본부에 통보되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리방법.If it is determined in the step that the livestock are infected with the infectious disease, the determination information comprises a step of notifying the livestock farm owner or manager and the infectious disease management headquarters of the livestock epidemic disease management method characterized in that it comprises a statistical analysis. 제6항에 있어서, 상기 해당 가축들의 전염병 발생 유무 판단시, 상기 질병에 걸린 복수 개체에 대한 건강상태 메타데이터들의 비교 분석을 토대로 한 전염병판단 기준데이터가 생성되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리방법. The method according to claim 6, further comprising the step of generating infectious disease determination reference data based on a comparative analysis of health status metadata of the plurality of individuals affected by the disease when determining whether the corresponding livestock epidemic has occurred. How to control livestock epidemic through statistical analysis. 제7항에 있어서, 상기 전염병판단 기준데이터가 인근 구역별, 권역별 및 대상 가축별 축사의 가축들에 대한 전염병판단 기준데이터와 비교 분석되어 상호간 유사한 경우에 해당 축사의 전염병 발생 유무가 판단되도록 하는 것을 특징으로 하는 바이오세서를 이용한 가축의 전염병관리방법. The method according to claim 7, wherein the infectious disease judgment reference data is compared with the infectious disease judgment reference data for the livestock of the livestock of each district, district and target livestock to determine whether or not the infectious disease of the relevant livestock is judged when they are similar to each other. Infectious disease management method of a livestock using a bioassay, characterized in that. 제6항에 있어서, 상기 해당 가축이 질병에 걸린 것으로 판단되지 않을 경우 상기 건강상태 평균(통계)정보는 상기 건강상태 메타데이터를 토대로 업데이트되는 것을 특징으로 하는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리방법. The method of claim 6, wherein if the livestock is not determined to have a disease, the average health status (statistical) information is updated based on the health status metadata. 제9항에 있어서, 상기 가축의 질병 발생 유무 판단은 체온, 호흡수 및 맥박 에 대응된 건강상태 메타데이터 중 어느 하나가 오차 범위를 벗어나는 경우를 통해서 이루어지거나 또는 체온과 호흡수, 체온과 맥박 및 호흡수와 맥박의 합집합 조건 중 어느 하나가 오차 범위를 벗어나는 경우 또는 체온, 호흡수 및 맥박의 교집합 조건 중 상기 조건 모두가 오차 범위를 벗어나는 경우를 통해 선택적으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 통계적 분석을 통한 가축의 전염병관리방법. 10. The method of claim 9, wherein the disease occurrence determination of the livestock is made through a case in which any one of the health state metadata corresponding to body temperature, respiratory rate and pulse rate is out of an error range, or the temperature and respiratory rate, body temperature and pulse rate, and the like. Livestock through a statistical analysis, characterized in that any one of the respiratory rate and pulse rate combination condition is out of the error range or the body temperature, respiratory rate and pulse rate intersection condition all of the above conditions are out of the error range How to control epidemics.
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WO2014015215A3 (en) * 2012-07-19 2014-03-06 Cepheid Remote monitoring of medical devices
CN110574708A (en) * 2018-06-08 2019-12-17 刘丹 Farm disease control management system and its application management device and inspection robot
KR20200105558A (en) * 2019-02-28 2020-09-08 주식회사 에스티엔 A Computer Vision for the Prediction System of Livestock Diseases and Their Methods

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