| 1 |
1
대상종에 장착되어 위치 및 이동경로를 포함하는 상태정보를 감지하는 다수의 센서를 포함하는 위치추적 센싱모듈(100);상기 위치추적 센싱모듈(100)에서 감지되는 정보를 바탕으로 야생동물의 위치정보를 저장 관리하는 위치정보 관리모듈(200);상기 위치정보 관리모듈(200)에 취득된 위치정보를 분석하여 결측지점 발생구간 및 미발생구간을 분리하고, 상기 결측지점 미발생구간에 대하여 딥러닝을 수행하여, 임의의 위치포인트에 대한 선형관계의 학습과 검증을 통해 보완 예측을 위한 제1데이터를 산출하고,상기 결측지점 발생구간의 데이터는 대상종의 이동속도를 반영하여 결측지점의 최대 예측범위를 도출하며,상기 대상종에 대한 현장정보 및 생물정보와 학습된 결과인 제1데이터를 결합하여, 상기 최대 예측범위 내에서 예측경로를 산출하는 위치정보 결측지점 예측모듈(300); 및상기 대상종에 대한 현장정보 및 생물정보를 제공하는 정보관리서버(400);를 포함하는,야생동물 위치추적 정보와 현장 및 생물 정보를 결합한 위치정보 결측지점 예측장치
|
| 2 |
2
청구항 1에 있어서,상기 위치정보 결측지점 예측모듈(300)은,대상종에 부착된 위치추적 센싱모듈을 통해 수집된 위치정보 데이터를 취득하고, 상기 위치정보 데이터에서 결측지점 발생구간과 미발생구간을 분류처리를 수행하는 위치정보 취득부(310);상기 결측지점 미발생 구간의 데이터를 입력값으로 하여 회귀 모델 학습을 수행하고, 결측지점 발생 구간 데이터로 임의의 위치포인트에 대한 선형관계의 학습과 검증을 통해 보완 예측을 위한 제1데이터를 산출하고, 상기 결측지점 발생구간의 데이터는 대상종의 이동속도를 반영하여 결측지점의 최대 예측범위를 도출하는 예측 회귀 모델 작동부(320);상기 대상종에 대한 현장정보 및 생물정보와 학습된 결과인 제1데이터를 결합하여, 상기 최대 예측범위 내에서 예측경로를 산출하는 보조정보 처리부(330);상기 예측경로를 반영하여 위치정보의 결측지점을 보강한 데이터를 융합하는 예측경로 형성부(340);를 포함하는,야생동물 위치추적 정보와 현장 및 생물 정보를 결합한 위치정보 결측지점 예측장치
|
| 3 |
3
청구항 2에 있어서,상기 예측 회귀 모델 작동부(320)는,대상종에 대한 위치정보를 기반으로, 결측지점 미발생 구간과 결측지점 발생 구간으로 나누어, 위치포인트의 학습을 진행하는 데이터 학습부(322);학습 데이터의 일부를 사용해 모델의 성능을 검증하는 데이터 검증부(324);학습된 모델에 결측지점 발생 구간의 데이터를 적용하여 예측되는 결측지점을 도출하는 결측지점 도출부(326);를 포함하는,야생동물 위치추적 정보와 현장 및 생물 정보를 결합한 위치정보 결측지점 예측장치
|
| 4 |
4
청구항 3에 있어서,상기 보조정보 처리부(330)는,상기 대상종이 서식하는 현장의 식생정보, 토지피복도, 촬영 이미지 데이터를 포함하는 현장정보를 제공하는 현장정보 처리부(332);상기 대상종에 대한 활동범위, 활동시간, 생활 특수성을 포함하는 생물학 특징에 대한 데이터를 포함하는 정보를 제공하는 생물정보 처리부(334);를 포함하는,야생동물 위치추적 정보와 현장 및 생물 정보를 결합한 위치정보 결측지점 예측장치
|
| 5 |
5
청구항 4에 따른 위치정보 결측지점 예측장치를 적용하여 위치정보의 결측지점을 예측하는 방법에 있어서,대상종에 장착된 위치추적 센싱모듈(100)에서, 위치정보 및 이동경로를 포함하는 상태정보를 감지하여, 위치정보 관리모듈(200)에 전송하는 1 단계;상기 위치정보 관리모듈(200)에서 관리되는 상태정보를 이용하여, 상기 대상종의 위치정보에 대한 결측지점을 분석하고, 결측지점 발생구간 및 미발생구간을 분리하는 2단계;위치정보 결측지점 예측모듈(300)에서 상기 결측지점 미발생구간에 대하여 딥러닝을 수행하여, 임의의 위치포인트에 대한 선형관계의 학습과 검증을 통해 보완 예측을 위한 제1데이터를 산출하는 3단계;상기 위치정보 결측지점 예측모듈(300)에서 상기 결측지점 발생구간의 데이터는 대상종의 이동속도를 반영하여 결측지점의 최대 예측범위를 도출하며, 상기 대상종에 대한 현장정보 및 생물정보와 학습된 결과인 제1데이터를 결합하여, 상기 최대 예측범위 내에서 예측경로를 산출하는 4단계;상기 위치정보 결측지점 예측모듈(300)에서 상기 예측경로를 반영하여 위치정보의 결측지점을 보강한 데이터를 융합하는 5단계;를 포함하는,야생동물 위치추적 정보와 현장 및 생물 정보를 결합한 위치정보 결측지점 예측방법
|
| 6 |
6
청구항 5에 있어서,상기 3단계는,대상종에 대한 위치정보를 기반으로, 결측지점 미발생 구간과 결측지점 발생 구간으로 나누어, 위치포인트의 학습을 진행하는 3-1단계;학습 데이터의 일부를 사용해 모델의 성능을 검증하는 3-2단계;학습된 모델에 결측지점 발생 구간의 데이터를 적용하여 예측되는 결측지점을 도출하는 3-3단계;를 포함하는,야생동물 위치추적 정보와 현장 및 생물 정보를 결합한 위치정보 결측지점 예측방법
|
| 7 |
7
청구항 6에 있어서,상기 4단계의 상기 현장정보 및 생물정보는,현장정보 처리부(332)에서 제공하는 대상종이 서식하는 현장의 식생정보, 토지피복도, 촬영 이미지 데이터를 포함하는 현장정보와,생물정보 처리부(334)에서 제공하는 상기 대상종에 대한 활동범위, 활동시간, 생활 특수성을 포함하는 생물학 특징에 대한 데이터를 포함하는 생물정보를 적용하는 단계인,야생동물 위치추적 정보와 현장 및 생물 정보를 결합한 위치정보 결측지점 예측방법
|
| 8 |
8
청구항 7에 따른 야생동물 위치추적 정보와 현장 및 생물 정보를 결합한 위치정보 결측지점 예측방법을 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체
|
