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소의 인공수정 시점 탐지 장치로서, 프로세서; 및상기 프로세서에 연결된 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 미리 설정된 시간동안 활동량 측정 센서를 통해 소의 활동량 데이터를 수집하고, 상기 수집된 소의 활동량 데이터를 웨이블릿 스펙트럼으로 변환하여 하나 이상의 인덱스를 추출하고, 상기 추출된 인덱스를 분류기에 입력하여 소의 인공수정 시점 여부를 결정하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 소의 인공수정 시점 탐지 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 소의 활동량 데이터를 복수의 시계열 그룹으로 분할하고, 상기 복수의 시계열 그룹에 복소형 웨이블릿 변환을 적용하여 복수의 웨이블릿 계층 및 복수의 웨이블릿 계층이 가지는 웨이블릿 계수의 관계를 이용하여 복소형 웨이블릿 스펙트럼을 산출하고,상기 산출된 복소형 웨이블릿 스펙트럼으로부터 상기 인덱스를 추출하는 소의 인공수정 시점 탐지 장치
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제2항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 산출된 복소형 웨이블릿 스펙트럼에 선형 회귀를 적용하여 상기 하나 이상의 인덱스를 추출하는 소의 인공수정 시점 탐지 장치
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제1항에 있어서, 상기 인덱스는 허스트 지수, 기울기, 절편 및 표준오차 중 적어도 하나를 포함하는 소의 인공수정 시점 탐지 장치
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제4항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 웨이블릿 스펙트럼에 대해 L1 norm 또는 L2 norm 기반으로 상기 허스트 지수, 절편 및 잔차표준오차를 산출하는 소의 인공수정 시점 탐지 장치
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제1항에 있어서, 상기 분류기는 상기 인덱스를 입력으로 하고 소의 발정 상태를 결정하는 출력을 갖는 다층 퍼셉트론인 소의 인공수정 시점 탐지 장치
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소의 인공수정 시점 탐지 방법으로서, (a) 미리 설정된 시간동안 소의 활동량 데이터를 수집하는 단계; (b) 상기 수집된 소의 활동량 데이터를 웨이블릿 스펙트럼으로 변환하여 하나 이상의 인덱스를 추출하는 단계; 및(c) 상기 추출된 인덱스를 분류기에 입력하여 소의 인공수정 시점 여부를 결정하는 단계를 포함하는 소의 인공수정 시점 탐지 방법
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제7항에 있어서, 상기 (b) 단계는, (b1) 상기 소의 활동량 데이터를 복수의 시계열 그룹으로 분할하는 단계; (b2) 상기 복수의 시계열 그룹에 복소형 웨이블릿 변환을 적용하여 복수의 웨이블릿 계층 및 복수의 웨이블릿 계층이 가지는 웨이블릿 계수의 관계를 이용하여 복소형 웨이블릿 스펙트럼을 산출하는 단계; 및(b3) 상기 산출된 복소형 웨이블릿 스펙트럼으로부터 상기 인덱스를 추출하는 단계를 포함하는 소의 인공수정 시점 탐지 방법
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제1항에 있어서, 상기 인덱스는 허스트 지수, 기울기, 절편 및 표준오차 중 적어도 하나를 포함하는 소의 인공수정 시점 탐지 방법
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