特表 2023-533150 マシンラーニングとビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-08-02

(54)【発明の名称】マシンラーニングとビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20230726BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022574290

(86)(22)【出願日】2020-07-08

(85)【翻訳文提出日】2023-01-24

(86)【国際出願番号】 KR2020008948

(87)【国際公開番号】W WO2021261646

(87)【国際公開日】2021-12-30

(31)【優先権主張番号】10-2020-0076897

(32)【優先日】2020-06-24

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】522468618

【氏名又は名称】エスジマ コーポレーション

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(74)【代理人】

【識別番号】100135079

【弁理士】

【氏名又は名称】宮崎 修

(72)【発明者】

【氏名】イム，ドンヒョン

(72)【発明者】

【氏名】イ，ソンギル

(72)【発明者】

【氏名】パク，ジンチョル

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049CC11

(57)【要約】

本発明の目的は、マシンラーニングとビッグデータシステムを用いてオンラインコミュニティーチャネルで収集可能なイメージから魚種を分析し、分析された魚種と釣り関連情報をマッチングして釣り案内に利用可能なビッグデータを構築できるマシンラーニングとビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステムを提供することにある。本発明は、（ａ）マシンラーニング技法を用いてオンラインコミュニティーチャネルのイメージから認識される魚種情報を決定する段階、（ｂ）認識された魚種の釣りが行われた釣りポイント情報及び出釣日付を決定する段階、（ｃ）魚種情報に決定された釣りポイント情報と出釣日付をマッピングして構成される釣りイベントアイテムをビッグデータＤＢに格納する段階、及び（ｄ）ビッグデータＤＢの複数の釣りイベントアイテムを用いて釣りポイントでの魚種活性度を算出する段階を含む釣り案内方法に関するものである。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

釣り案内サーバが行う釣り案内方法であって、
（ａ）マシンラーニング技法を用いて、オンラインコミュニティーチャネルのイメージから認識される魚種情報を決定する段階と、
（ｂ）前記認識された魚種の釣りが行われた釣りポイント情報及び出釣日付を決定する段階と、
（ｃ）前記魚種情報に決定された釣りポイント情報と出釣日付をマッピングして構成される釣りイベントアイテムをビッグデータＤＢに格納する段階と、
（ｄ）前記ビッグデータＤＢの複数の釣りイベントアイテムを用いて魚種活性度を算出する段階と、を備える、
釣り案内方法。

【請求項2】

前記釣りポイント情報は、オンラインコミュニティーチャネルに予め設定される釣りポイント識別子を含み、
前記出釣日付は前記イメージの撮影日付である、
請求項１に記載の釣り案内方法。

【請求項3】

前記段階（ｄ）は、ビッグデータＤＢに格納される釣りイベントアイテムの個数が指定された個数を超えるか、又は指定された周期の到来に応じて釣りポイント及び時期に関連される魚種別魚種活性度を算出する、
請求項１に記載の釣り案内方法。

【請求項4】

前記魚種活性度は、対応する釣りポイントにおける前記魚種の認識の有無に応じて、複数のレベルのうちいずれか１つのレベルとして算出され、
前記魚種情報は、認識された魚種の識別子及び認識された魚種の匹数を含む、
請求項３に記載の釣り案内方法。

【請求項5】

ユーザー端末から対象魚種及び予想出釣日付を受信する段階と、
複数の釣りポイントのそれぞれの釣り指数を、前記予想出釣日付の気象情報に従って算出する段階と、をさらに備える、
請求項１に記載の釣り案内方法。

【請求項6】

前記複数の釣りポイントのそれぞれの釣り指数と、少なくとも前記複数の釣りポイントに関連される前記対象魚種の魚種活性度とに基づいて、１つ以上の推奨の釣りポイントを決定し、推奨の釣りポイント情報及び釣り付加情報を構成して前記ユーザー端末に伝送する段階と、をさらに備える、
請求項５に記載の釣り案内方法。

【請求項7】

複数の釣りイベントアイテムを含むビッグデータＤＢとオンラインコミュニティーチャネルでのイメージを格納するストレージユニットと、
マシンラーニング技法を用いて、前記オンラインコミュニティーチャネルでのイメージから魚種の魚種情報を決定し、認識された魚種の釣りポイント情報と出釣日付を決定し、前記魚種情報に決定された釣りポイント情報と出釣日付をマッピングして釣りイベントアイテムを構成して前記ビッグデータＤＢに格納し、前記ビッグデータＤＢの前記複数の釣りイベントアイテムを用いて釣りポイントに関連される魚種活性度を算出する制御ユニットと、を備える、
釣り案内サーバ。

【請求項8】

前記釣りポイント情報は、前記オンラインコミュニティーチャネルに予め設定される釣りポイント識別子を含み、
前記出釣日付は前記イメージの撮影日付である、
請求項７に記載の釣り案内サーバ。

【請求項9】

前記制御ユニットは、前記ビッグデータＤＢに格納される釣りイベントアイテムの個数が指定された個数を超えるか、又は指定された周期の到来に応じて釣りポイント及び時期に関連される魚種別魚種活性度を魚種についての認識の可否に応じて、複数のレベルのうちいずれか１つのレベルで算出し、
前記魚種情報は、認識された魚種の識別子及び認識された魚種の匹数を含む、請求項７に記載の釣り案内サーバ。

【請求項10】

インターネットを通じてデータを送受信する通信ユニットと、をさらに備え、
前記制御ユニットは、ユーザー端末から対象魚種及び予想出釣日付を前記通信ユニットを介して受信し、複数の釣りポイントのそれぞれの釣り指数を前記予想出釣日付の気象情報に応じて算出し、前記複数の釣りポイントのそれぞれの釣り指数と、少なくとも前記複数の釣りポイントにおける前記対象魚種の魚種活性度とに基づいて１つ以上の推奨の釣りポイントを決定し、前記推奨の釣りポイント情報及び釣り付加情報を構成して前記通信ユニットを介して前記ユーザー端末に伝送する、
請求項７に記載の釣り案内サーバ。

【請求項11】

請求項７に記載の釣り案内サーバと、
１つ以上のユーザー端末と、を備える、
釣り案内システム。

【請求項12】

前記ユーザー端末は、前記釣り案内サーバにアクセスして、指定された釣りポイントのオンラインコミュニティーチャネルのイメージを前記釣り案内サーバにアップロードし、対象魚種及び予想出釣日付を含む釣りポイント推奨の要請を前記釣り案内サーバに伝送し、前記釣り案内サーバで決定される推奨の釣りポイント情報及び釣り付加情報を受信して出力する、
請求項１１に記載の釣り案内システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、マシンラーニングとビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステムに関し、具体的には、マシンラーニングとビッグデータシステムを用いて、自ら又は外部のオンライン釣りコミュニティーチャネルなど多様な経路を通じて収集したイメージ、動画から各種の釣りジャンル（海、淡水など）、釣果、釣況が発生した地域、時期、魚種などを分析し、分析（解析）されたデータをビッグデータ化する過程に関する。前記過程は、国内外の海、淡水（川、湖、貯水池など）の多様な環境変化や気候変動（例えば、気温、水温、波高、波高、気圧など）、外来魚種の流入などによる魚種の生育環境が持続的に変動されるため、正確な地域別推奨の魚種及び魚種別推奨の（釣り）ポイントを案内するシステム構築のための必須の手順であり、これは韓国の魚種生態系変化による学術的価値としても大きい意味を有する。

【0002】

前記ビッグデータをベースに、釣り人は、対象魚種が生息する地域やシーズンをはじめ、対象魚種別活性度の高い適棲水温（棲息に適した水温）、潮汐、気圧などに対する案内を受けることができ、ここに釣り可能かどうかを判定する風速、波高、風向などの予報データを併せて適用することにより、ユーザーは、単に対象魚種と出釣（釣行）日付を選択すれば、全国的な最適の釣りポイントとフィーディングタイム情報の提供を受けることができるだけではなく、各種のキュレーション情報の提供をともに受けることができる。

【背景技術】

【0003】

生活が豊かになるにつれて、人々は多様な余暇活動を有するようになった。淡水や海で魚を捕える釣りも、またその余暇活動の１つである。釣りは、川沿い、海辺、船上などで釣り竿（糸）を海や川に下して水中の魚を捕まえるレジャー活動として、時間別、日付別、季節別、釣りポイント別に、釣況が全く違うレジャー活動である。

【0004】

釣況の良い場所として知られている釣りポイントで釣りをする釣り人は、数匹の魚を捕まえることができる反面、釣況の悪い場所として知られているポイントで釣りをする釣り人は、一日中一匹の魚も捕まえる可能性もない。また、たとえ釣況が悪いと知られている場所でも、特定の季節や環境状況では、釣り人が数匹の魚を捕まえる可能性もある。

【0005】

国内外では、釣況や釣果が良いいくつかの釣りポイントが知られている。釣り人は、特定の釣りポイントで、経験則を通じて釣況の良し悪しを知り、釣況がよい時点にそのポイントで釣りをすることができる。釣り人は、専門家のアドバイスにしたがって特定の釣りポイントで特定の潮汐に訪問して釣りをすることができる。しかし、国内外の川や海の多様な環境変化や気候変動（例えば、気温上昇、海流変化、風向変化など）と外来魚種の流入などにより魚種の生育環境が持続的に変動されるにつれて、従来の釣り人が経験則で知っていた釣りポイント特性は変動され、正確度が落ちているのが実情である。

【0006】

例えば、江原道束草（韓国の地名）では済州（韓国の地名）、釜山（韓国の地名）などの南海の暖流性海に生息するタチウオが初めて姿を現わし、その束草よりもっと北側にある江原道高城（韓国の地名）では代表的な熱帯魚種であるマカジキが捕えられ、最近、日本海（韓国名：東海）で見られなかった暖流性魚種であるメジナとイシダイまでも姿を現わした。

【0007】

一方、釣り人は、多様なオンラインコミュニティーチャネルを通じて釣況/釣果の情報を交換し合う。釣り人はオンラインコミュニティーチャネルに多様な釣りポイントでの成果物（釣果）をアップロードすることができ、他の多くの釣り人に羨まれたり、当該釣りポイントが人気の釣りポイントとして浮上したりする。

【0008】

釣況の良い釣りポイントの位置は変化し続け、季節ごとに変わる可能性がある。また、魚種ごとに釣況の良い釣りポイントは変わり、環境変化により変わる可能性がある。

【0009】

このようないくつかの要素を考慮して、出釣時に対象魚種の釣りポイントの推奨及び案内が可能な、マシンラーニングとビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステムが必要である。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0010】

本発明は、上述した問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、マシンラーニングとビッグデータシステムを用いてオンラインコミュニティーチャネルで収集可能なイメージから魚種を分析し、分析された魚種と釣り関連情報をマッチングして釣り案内に利用可能なビッグデータを構築できるマシンラーニングとビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステムを提供することにある。

【0011】

また、本発明の目的は、オンラインコミュニティーチャネルを通じて収集されたビッグデータに基づいて、釣りポイントや時期などに関連される魚種別活性度を算出し、釣り案内に提供可能なマシンラーニングとビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステムを提供することにある。

【0012】

また、本発明の目的は、ユーザーによって入力された対象魚種や出釣（釣行）日付、出釣日付の外部環境、釣りポイントや時期などに関連する魚種別活性度に応じて最適な釣りポイント及び付加情報をユーザーに提供することができるマシンラーニングとビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステムを提供することにある。

【0013】

本発明で達成しようとする技術的課題は、上述した技術的課題に限定されず、言及していない他の技術的課題は、以下の記載から本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者に明確に理解されるはずである。

【課題を解決するための手段】

【0014】

本発明の一実施形態による釣り案内方法は、釣り案内サーバが遂行する釣り案内方法であって、（ａ）マシンラーニング技法を用いてオンラインコミュニティーチャネルのイメージで認識される魚種情報を決定する段階と、（ｂ）前記認識された魚種の釣りが行われた釣りポイント情報及び出釣日付を決定する段階と、（ｃ）前記魚種情報に決定された釣りポイント情報と出釣日付をマッピングして構成された釣りイベントアイテムをビッグデータＤＢに格納する段階と、（ｄ）前記ビッグデータＤＢの複数の釣りイベントアイテムを用いて魚種活性度を算出する段階と、を備える。

【0015】

前記釣り案内方法において、前記釣りポイント情報は、前記オンラインコミュニティーチャネルに予め設定されている釣りポイント識別子を含み、前記出釣日付は前記イメージの撮影日付であり得る。

【0016】

前記釣り案内方法において、前記段階（ｄ）は、ビッグデータＤＢに格納される釣りイベントアイテムの個数が指定された個数を超えるか、又は指定された周期の到来に応じて釣りポイントや時期に関連される魚種別魚種活性度を算出することができる。

【0017】

前記釣り案内方法において、前記魚種活性度は、対応する釣りポイントにおける前記魚種の認識有無に応じて複数のレベルのうちいずれか１つのレベルとして算出され、前記魚種情報は、認識された魚種の識別子及び認識された魚種の匹数を含み得る。

【0018】

前記釣り案内方法において、ユーザー端末から対象魚種及び予想出釣（釣行予定）日付を受信する段階と、複数の釣りポイントのそれぞれの釣り指数を、前記予想出釣日付の気象情報に従って算出する段階と、をさらに備え得る。

【0019】

前記釣り案内方法において、前記複数の釣りポイントのそれぞれの釣り指数と、少なくとも前記複数の釣りポイントに関連された前記対象魚種の魚種活性度に基づいて、１つ以上の推奨の釣りポイントを決定し、推奨の釣りポイント情報及び釣り追加情報を構成して前記ユーザー端末に伝送する段階と、をさらに備え得る。

【0020】

本発明の一実施形態による釣り案内サーバは、複数の釣りイベントアイテムを含むビッグデータＤＢ及びオンラインコミュニティーチャネルでのイメージを格納するストレージユニットと、マシンラーニング技法を用いて前記オンラインコミュニティーチャネルでのイメージから魚種の魚種情報を決定し、認識された魚種の釣りポイント情報及び出釣日付を決定し、前記魚種情報に決定された釣りポイント情報及び出釣日付をマッピングして釣りイベントアイテムを構成して前記ビッグデータＤＢに格納し、前記ビッグデータＤＢの前記複数の釣りイベントアイテムを用いて釣りポイントに関連される魚種活性度を算出する制御ユニットと、を備える。

【0021】

前記釣り案内サーバにおいて、前記釣りポイント情報は、前記オンラインコミュニティーチャネルに予め設定されている釣りポイント識別子を含み、前記出釣日付は前記イメージの撮影日付であり得る。

【0022】

前記釣り案内サーバにおいて、前記制御ユニットは、前記ビッグデータＤＢに格納される釣りイベントアイテムの個数が指定された個数を超えるか、又は指定された周期の到来に応じて釣りポイントや時期に関連される魚種別魚種活性度を魚種の認識有無に応じて複数のレベルのうち１つのレベルとして算出し、前記魚種情報は認識された魚種の識別子及び認識された魚種の匹数を含み得る。

【0023】

前記釣り案内サーバにおいて、インターネットを通じてデータを送受信する通信ユニットと、をさらに備え、前記制御ユニットは、ユーザー端末から対象魚種及び予想出釣日付を前記通信ユニットを介して受信し、複数の釣りポイントのそれぞれの釣り指数を前記予想出釣日付の気象情報に基づいて算出し、前記複数の釣りポイントのそれぞれの釣り指数と、少なくとも前記複数の釣りポイントにおける前記対象魚種の魚種活性度に基づいて、１つ以上の推奨の釣りポイントを決定し、前記推奨の釣りポイント情報及び釣り追加情報を構成して前記通信ユニットを介して前記ユーザー端末に伝送することができる。

【0024】

本発明の一実施形態による釣り案内システムは、前記釣り案内サーバと、１つ以上のユーザー端末と、を備える。

【0025】

前記釣り案内システムは、前記ユーザー端末は、前記釣り案内サーバにアクセスし、指定された釣りポイントのオンラインコミュニティーチャネルのイメージを前記釣り案内サーバにアップロードし、対象魚種及び予想出釣日付を含む釣りポイント推奨の要請を前記釣り案内サーバに伝送し、前記釣り案内サーバで決定される推奨の釣りポイント情報及び釣り追加情報を受信して出力することができる。

【発明の効果】

【0026】

前記したような本発明によるマシンラーニングとビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステムは、マシンラーニングとビッグデータシステムを用いてオンラインコミュニティーチャネルで収集可能なイメージから魚種を分析し、分析された魚種及び釣り関連情報をマッチングして釣り案内に利用可能なビッグデータを構築できる効果がある。

【0027】

また、前記したような本発明によるマシンラーニングとビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステムは、オンラインコミュニティーチャネルを通じて収集されたビッグデータに基づいて、釣りポイントや時期などに関連される魚種別活性度を算出して釣り案内に提供可能な効果がある。

【0028】

また、前記したような本発明によるマシンラーニングとビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステムは、ユーザーにより入力された対象魚種や出釣日付と、出釣日付の外部環境や算出された魚種別活性度にしたがって最適の釣りポイント及び付加情報とをユーザーに提供できる効果がある。

【0029】

本発明によるマシンラーニングとビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステムは、国内外の海、淡水（川、湖、貯水池など）の多様な環境変化及び気候変化（例えば、気温、水温、風向、波高、気圧など）、外来魚種の流入などによる魚種の生育環境が絶えずに変動される状況でも、正確な地域別推奨の魚種及び魚種別釣りポイントを案内できるようにする利点があり、これは韓国の魚種に対する生態系変化による学術的価値としても意味が大きい。

【0030】

また、本発明によるマシンラーニング及びビッグデータシステムを用いた釣り案内方法、サーバ及びシステムは、このようなビッグデータに基づいて釣り人が、対象魚種が生息する地域やシーズンをはじめ、対象魚種別活性度の高い適棲水温、潮汐、気圧などに関する案内を受けることができる。ここで釣り可能かどうかを判定する風速、波高、風向などの予報データを併せて適用することにより、ユーザーは単に対象魚種と出釣日付を選択すれば全国的な最適の釣りポイントとフィーディング タイム情報を提供してもらえることはもちろんであり、各種のキュレーション情報を共に提供してもらえる。

【0031】

本発明で得られる効果は、以上で言及している効果に限定されず、言及していない他の効果は、以下の記載から本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者に明確に理解してもらえるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0032】

【図1】例としての釣り案内システムを示している図である。

【図2】釣り案内サーバの例としてのブロック図を示している図である。

【図3】マシンラーニング技法を用いて釣りポイントごとに魚種活性度を算出する例としての制御フローを示している図である。

【図4】算出された釣りポイントごとに魚種活性度を用いてユーザーの入力に応じて、要請された対象魚種に対する釣りポイントを推奨する例としての制御フローを示している図である。

【発明を実施するための形態】

【0033】

上述した目的、特徴及び利点は、添付の図面を参照して詳しく後述されている詳しい説明を通じてさらに明らかになるであろう。したがって、本発明が属する技術分野における通常の知識を持つ者が、本発明の技術的思想を容易に実施できるだろう。なお、本発明を説明するにあたって、本発明に関連される公知技術に対する具体的な説明が本発明の要旨を不必要に不明瞭にする可能性があると判定される場合には、その詳しい説明を省略する。以下、添付の図面を参照して本発明による好ましい実施形態を詳しく説明する。

【0034】

図１は、例としての釣り案内システムを示している図である。

【0035】

マシンラーニングとビッグデータシステムを用いて釣り人（ユーザー）の釣りを案内するためのシステムは、釣り案内サーバ１００と、１つ以上のユーザー端末２００と、を備える。ユーザー端末２００と釣り案内サーバ１００は、インターネットを通じて各種のデータを送受信することができる。

【0036】

ユーザー端末２００は、釣り人であるユーザーが利用可能な端末である。ユーザー端末２００は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレットＰＣなどであってもよい。

【0037】

ユーザー端末２００は、プロセッサ、不揮発性メモリ、通信モジュール、入力インターフェース及びディスプレイなどを含んでインターネットを通じて他のユーザーとオンラインコミュニティーチャネルを構成し、オンラインコミュニティーチャネルを通じて各種のデータ及び情報を互いに共有し得る。

【0038】

ユーザー端末２００は、不揮発性メモリにプロセッサで遂行可能なアプリ（ウェブ）プログラムを格納し、アプリ（ウェブ）プログラムを介してオンラインコミュニティーチャネルにアクセスしてイメージ、テキストなどをアップロード、ダウンロード、検索などを行うことができる。オンラインコミュニティーチャネルは、１対１の対話チャネルであるか、又は複数の人が共通される釣りの関心事を互いに共有できるソーシャル・ネットワーキング・サービス(ＳＮＳ)などであり得る。

【0039】

本発明によって、ユーザー端末２００が利用するオンラインコミュニティーチャネルは、釣りに関連される情報を共有し得る共有チャネルとして、例えば、釣りポイント（地点）別に設定される共有チャネルであってもよい。釣りポイント別オンラインコミュニティーチャネルは、釣り案内サーバ１００によって構成・提供されてもよい。

【0040】

ユーザー端末２００は、釣り案内サーバ１００にアクセス（ログイン）し、多くの釣りポイントのうちいずれか１つの釣りポイントのオンラインコミュニティーチャネルに各種のデータをアップロード、ダウンロード又は検索することができる。ユーザー端末２００は、例えば、特定の釣りポイントで撮影されたイメージをオンラインコミュニティーチャネルにアップロードすることができる。

【0041】

また、ユーザー端末２００は、オンラインコミュニティーチャネルのアプリプログラム又は他のアプリプログラムを通じて釣りポイントに対する推奨を釣り案内サーバ１００に要請することができる。ユーザー端末２００は、対象魚種（例えば、ヒラメ、クロソイ、マダイなど）と予想出釣日付とを含む釣りポイントに対する推奨の要請を釣り案内サーバ１００に伝送し、釣り案内サーバ１００によって決定され、釣り案内サーバ１００から受信される推奨の釣りポイント情報及び釣り付加情報を受信してディスプレイに出力することができる。

【0042】

推奨の釣りポイント情報は、例えば、釣りポイント識別子（名称）、釣りポイント場所、釣りポイントアドレス（位置）、地図、特徴などを含んでもよく、釣り付加情報は利用可能な船舶情報、対象魚種に推奨される釣り餌の情報、隣接の利用可能な業者情報など、推奨された釣りポイントで利用可能な釣り関連情報を含み得る。

【0043】

釣り案内サーバ１００は、マシンラーニング技法を用いて、オンラインコミュニティーチャネルを通じてユーザー端末２００の間で共有されるイメージ（動画をさらに含み得る）から特定の釣りポイントで捕捉された（認識された）魚種情報を抽出し、抽出された情報と出釣日付（撮影日）から獲得（取得）可能な気象情報などを利用してビッグデータを構築し、構築されたビッグデータをベースに釣りポイントなど、多様な基準に基づいて魚種の活性度を算出するか、又は算出できるように準備し、算出された活性度に応じて、推奨の要請による案内をユーザー端末２００に提供することができる。

【0044】

釣り案内サーバ１００については、図２の以下で詳細に考察してみる。

【0045】

図２は、釣り案内サーバ１００の例としてのブロック図を示している図である。

【0046】

図２によれば、釣り案内サーバ１００は、通信ユニット１１０、ストレージユニット１３０、制御ユニット１７０及び連結ユニット１５０を含む。図２のブロック図は機能ブロック図であり、釣り案内サーバ１００は各機能を遂行するための多様な物理的構成を有し得る。例えば、釣り案内サーバ１００は、多数の物理的サーバに分割構成されるか、又は割り当てられた機能に従って分離構成され得る。このように、釣り案内サーバ１００の構成は、単一のサーバに限定されず、構成可能な多様なサーバ構成を有し得る。釣り案内サーバ１００は、アプリサーバ、ウェブサーバ及び／又はオンラインコミュニティーチャネルを提供するサーバ（装置）であり得る。

【0047】

図２を参照して各機能ブロックを考察すると、通信ユニット１１０はインターネットを通じてデータを送受信する。通信ユニット１１０は、無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮ、光ＬＡＮなどに連結するための通信チップセットを含んで各種のデータを送受信することができる。

【0048】

ストレージユニット１３０は、各種のデータを格納する。ストレージユニット１３０は、不揮発性メモリ、揮発性メモリ及び／又はハードディスクなどの大容量ストレージ媒体を含む釣り案内サーバ１００で利用可能な各種のプログラムとデータを格納する。

【0049】

ストレージユニット１３０に格納される各種のプログラムは、オンラインコミュニティーチャネルのイメージを収集する収集モジュール、マシンラーニング技法を適用して魚種情報を抽出する抽出モジュール、抽出された魚種情報を他の情報とマッピングしてビッグデータに格納するマッピングモジュール、収集されたビッグデータから釣りポイント別魚種活性度を算出する算出モジュール、及びユーザー端末２００の要請に応じて釣り指数を算出して釣りポイントを推奨する推奨モジュールなどを含み得る。プログラムモジュールのそれぞれは、単一のプログラムで構成されてもよく、他のプログラムモジュールと結合したプログラムで構成されてもよい。

【0050】

各種のデータを格納するストレージユニット１３０は、ビッグデータＤＢ１３１とユーザー端末２００との間に構成されるオンラインコミュニティーチャネルのイメージを格納する。ビッグデータＤＢ１３１は複数の釣りイベントアイテムを含み、釣りイベントアイテムはオンラインコミュニティーチャネルでのイメージからマシンラーニングによって構成される。ビッグデータＤＢ１３１の構成及びビッグデータＤＢ１３１を用いた釣り案内過程は、図３及び図４でより詳細に考察して見ることにする。ストレージユニット１３０は、そのほかのユーザー情報をさらに含み得る。ユーザー情報は、釣り案内サーバ１００にアクセス（ログイン）可能なユーザーを識別するためのデータを少なくとも含み、例えばユーザーＩＤとパスワードを含む。

【0051】

連結ユニット１５０は、釣り案内サーバ１００内のブロック同士の間の各種のデータを送受信する。連結ユニット１５０は、パラレルバス、シリアルバス、イーサネット、ワイファイ（Ｗｉｆｉ）などを１つ以上含んで各種のデータを送受信することができる。

【0052】

制御ユニット１７０は、釣り案内サーバ１００を制御する。制御ユニット１７０は、ストレージユニット１３０のプログラムモジュールを介して釣り案内サーバ１００を制御することができる。制御ユニット１７０は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、中央処理装置、マイコンなどを１つ以上含んでプログラムの命令コードを遂行することができる。

【0053】

制御ユニット１７０で行われるいくつかの制御フローを簡単に考察して見ると、制御ユニット１７０は、オンラインコミュニティーチャネルのイメージ内でマシンラーニング技法を用いて魚種認識及び魚種情報を決定する。また、制御ユニット１７０は、認識された魚種が捕獲された釣りポイントに関する情報及びイメージの出釣日付を決定し、決定された釣りポイント情報、出釣日付及び出釣日付の気象情報を魚種情報にマッピングして釣りイベントアイテムを構成する。

【0054】

制御ユニット１７０は、構成された釣りイベントアイテムをストレージユニット１３０のビッグデータＤＢ１３１に格納し、ビッグデータＤＢ１３１に格納されている多数の釣りイベントアイテムを用いて、それぞれの釣りポイントなどに関連される魚種活性度を算出し、算出された魚種活性度をストレージユニット１３０に格納する。その後、ユーザーの要請に応じて釣りポイントの推奨のときに釣りポイントなどに関連される魚種活性度が用いられる。

【0055】

魚種活性度を算出するための制御フロー、及び釣りポイントを推奨するための制御フローは、図３及び図４を参照してより詳細に考察して見ることにする。

【0056】

図３は、マシンラーニング技法を用いて釣りポイント別の魚種活性度を算出する例としての制御フローを示している図である。

【0057】

図３の制御フローは、釣り案内サーバ１００（の制御ユニット１７０）によって主に行われる図である。

【0058】

まず、ユーザーは、オンラインコミュニティーチャネルを通じて釣り関連情報を互いに共有する（Ｓ１０１）。例えば、ユーザー端末２００は、釣り案内サーバ１００にログインし、釣り案内サーバ１００から提供される釣りポイント別それぞれの専用オンラインコミュニティーチャネルにアクセスして、該当する釣りポイントでの釣り写真をオンラインコミュニティーチャネルにアップロードすることができる。あるいは、ユーザー端末２００は、釣り案内サーバ１００以外の他のソーシャル・ネットワーキング・サービスに釣り写真をアップロードすることができる。好ましくは、ユーザー端末２００は、釣り案内サーバ１００から提供されるそれぞれの釣りポイント別のオンラインコミュニティーチャネルに釣り写真をアップロードすることができる。

【0059】

ここで、釣りポイントは、淡水釣りや海釣りが可能な地点、地域などを表すことができる。例えば、釣りポイントは、島の地名、列島の地名、釣りが可能な海辺の地名など又は地点の位置として特定されてもよい。釣り案内サーバ１００は、国内外の知られているか、又は知られる予定の釣りポイントのそれぞれのオンラインコミュニティーチャネルをユーザーに提供することができる。

【0060】

その後、釣り案内サーバ１００は、周期的に（例えば、１日、１週間又は１ヶ月に１回など）、オンラインコミュニティーチャネルにアップロードされたイメージを収集する（Ｓ１０３）。例えば、制御ユニット１７０は収集モジュールを遂行してインターネット上のソーシャル・ネットワーキング・サービスから釣り関連写真を収集し、収集されたイメージをストレージユニット１３０に一時的に格納することができる。あるいは、制御ユニット１７０は、釣り案内サーバ１００によって釣りポイント別に提供するオンラインコミュニティーチャネルのアップロードされたイメージを釣りポイントの識別子にマッチングさせてストレージユニット１３０に一時的に格納することができる。

【0061】

釣り案内サーバ１００は、オンラインコミュニティーチャネルの収集されたイメージにおいて魚種を認識し、認識された魚種を示す魚種情報を決定する（Ｓ１０５）。例えば、制御ユニット１７０は、マシンラーニング技法を適用して魚種情報を抽出する抽出モジュールを遂行し、ストレージユニット１３０に収集されたイメージのそれぞれに対して魚種を認識し、認識された魚種を示す魚種情報を決定する。魚種は、例えば、鰈、ヒラメ、鰤、鯔、クロソイ、黒鯛、真鯛など釣りで捕まえることができる活魚の種類を表す。

【0062】

既存の釣りイメージで学習されたマシンラーニング技法の抽出モジュールを遂行する制御ユニット１７０は、収集されたイメージで魚種を認識し、認識された魚種の匹数（釣果）を決定することができる。制御ユニット１７０は、認識された魚種を特定するための魚種識別子及び匹数を含む魚種情報を構成することができる。魚種識別子は、例えば魚種の名前であるか、又は釣り案内サーバ１００によって与えられた数字と文字の組み合わせであり得る。魚種識別子から釣り案内サーバ１００は、魚種（の名前）を知ることができる。

【0063】

釣り案内サーバ１００は、魚種情報の決定とともに、認識された魚種の釣りが行われた釣りポイント情報、イメージから認識された魚種を捕まえた出釣日付、出釣日付の気象情報を決定する（Ｓ１０７）。制御ユニット１７０は、多様な方法で魚種が認識されたイメージに対応する各種の情報を、マッピングモジュールを遂行して構成することができる。

【0064】

例えば、制御ユニット１７０は、イメージにタグ付けされた位置情報（ＧＰＳ情報）に対応する釣りポイント識別子を特定し、釣りポイント識別子や認識された魚種に対応する（よって分類される）釣りジャンルを決定して、釣りポイント識別子及び釣りジャンルを含む釣りポイント情報を構成することができる。釣りポイント識別子は、釣りポイントの名前（地名）であるか、又は釣り案内サーバ１００から与えられた数字と文字の組み合わせであり得る。釣りジャンルは釣りのタイプを表し、例えば淡水釣りや海釣りを表すことができる。

【0065】

また、制御ユニット１７０は、釣り案内サーバ１００から提供されるオンラインコミュニティーチャネルに予め設定されて、ストレージユニット１３０にイメージとマッチングして格納される釣りポイント識別子と、釣りポイント識別子や認識された魚種に対応する釣りジャンル（淡水／海）を含む釣りポイント情報を構成することができる。

【0066】

制御ユニット１７０は、イメージの撮影日付を出釣日付に設定することができ、制御ユニット１７０は、インターネットを通じて外部の気象サーバから出釣日付の気象情報を受信することができる。気象情報は、釣りポイントにおける決定された出釣日付の気象情報である可能性があり、事前収集又は事後収集された後にマッチングされる情報であり得る。気象情報は、魚に関連される主要な変数である水温、波高、気圧及び潮汐を含んでおり（潮汐の情報も「気象情報」に含まれるものとして定義する）、さらに、気温、風速、風向、降水などを含み得る。

【0067】

釣り案内サーバ１００は、イメージで認識された魚種情報に釣りポイント情報、出釣日付、さらに多くの気象情報をマッピングして釣りイベントアイテムを構成し、構成された釣りイベントアイテムをストレージユニット１３０のビッグデータＤＢ１３１ に格納する（Ｓ１０９）。

【0068】

マッピングモジュールの遂行により、制御ユニット１７０は、決定された釣りポイント情報、出釣日付及び出釣日付の気象情報を認識された魚種情報にマッピングして釣りイベントアイテムを構成し、構成された釣りイベントアイテムをストレージユニット１３０に格納することができる。制御ユニット１７０は、収集されたすべてのイメージのそれぞれに対して釣りイベントアイテムを構成し、ビッグデータＤＢ１３１に格納することができる。

【0069】

釣り案内サーバ１００は、周期的なイメージ収集に応じて周期的に釣りイメージから釣りイベントアイテムを繰り返し生成してビッグデータを構築することができる（Ｓ１０３～Ｓ１０９参照）。

【0070】

釣り案内サーバ１００は、ビッグデータＤＢ１３１にビッグデータが構築されるにつれて、ビッグデータＤＢ１３１に格納された釣りイベントアイテムを利用して釣りポイントなどに関連される魚種活性度（主要側面を反映して「釣りポイント別魚種活性度」ともいう）を算出する（Ｓ１１１）。

【0071】

制御ユニット１７０は、算出モジュールの遂行を通して、ビッグデータＤＢ１３１の多数の釣りイベントアイテムを用いて魚種別活性度を算出することができるように構成される。魚種別の活動度は、釣りポイントや時期など、多様な基準によって算出され得る。

【0072】

制御ユニット１７０は、ストレージユニット１３０のビッグデータＤＢ１３１の釣りイベントアイテムの個数が内部設定された指定個数を超えるか、魚種活性度算出のために内部設定された指定周期の到来によるか、又はユーザーの要請があるときに、魚種活性度を算出することができる。制御ユニット１７０は、ビッグデータが十分に確保されるにつれて、釣りポイントと時期別に、魚種別（鰈、ヒラメ、鰤、鯔、クロソイ、黒鯛、真鯛などそれぞれの）に魚種活性度を算出することができる。また、釣りポイント、時期及び魚種とともに、水温、波高、気圧、潮汐のような気象情報の変数がビッグデータにマッチングされているため、前記した変数のうち任意の変数を組み合わせる条件が与えられるときの魚種活性度を算出することもできる。魚種活性度は、該当する魚種資源の存在可否又は活性化（豊富）された程度を表すことができる。

【0073】

このように、制御ユニット１７０は、釣りポイント、時期、気象情報などに関連される各魚種の魚種活性度をビッグデータに基づいて算出してストレージユニット１３０に格納するか、又は即時に算出可能に準備することができる。

【0074】

図３の制御フローにより、釣り案内サーバ１００は、オンラインコミュニティーチャネルで確保可能な釣り写真などを通じて、釣りポイント別魚種活性度を算出して更新することができる。

【0075】

図４は、算出されるか又は算出可能な魚種活性度を用いてユーザーの入力に従って要請された対象魚種に対する釣りポイントを推奨する例としての制御フローを示している図である。

【0076】

図４の制御フローは、釣り案内サーバ１００によって遂行され、好ましくは推奨のモジュールを遂行する釣り案内サーバ１００の制御ユニット１７０によって行われる。図４の制御フローは、図３の制御フローに従って魚種活性度が算出されるか、又は即時に算出可能となった後に遂行されるのが好ましい。

【0077】

まず、ユーザーは、ユーザー端末２００を用いて釣り案内サーバ１００にログインする（Ｓ２０１）。ユーザーは、ユーザー端末２００の入力インターフェースにユーザーＩＤとパスワードなどを入力し、釣り案内サーバ１００の制御ユニット１７０はこれを受信し、ストレージユニット１３０などに格納されているユーザーＩＤとパスワードなどの比較によりユーザーを認証できる。ユーザーは、ウェブプログラム又はアプリプログラムを介して釣り案内サーバ１００にログインし、その後釣りポイントの推奨などを要請してその応答を受信することができる。

【0078】

釣り案内サーバ１００は、インターネットを通じてユーザー端末２００から捕まえる対象魚種と、釣りをする日である予想出釣日付とを含む釣りポイント推奨の要請を受信する（Ｓ２０３）。制御ユニット１７０は、通信ユニット１１０を介して対象魚種を特定するための入力データ（例えば、対象魚種識別子（名前））と、予想出釣日付を特定するための入力データ（例えば、年、月、日の日付）とを含む釣りポイント推奨の要請を受信することができる。

【0079】

釣り案内サーバ１００は、釣りポイント推奨の要請の予想出釣日付の気象情報に従って釣りポイントのそれぞれの釣り指数を算出する（Ｓ２０５）。釣り案内サーバ１００は、予想出釣日付の受信に応じてリアルタイムで案内可能な釣りポイントのそれぞれの釣り指数を算出したり、全ての予想出釣日付の釣り指数を算出したりして、該当する予想出釣日付の釣り指数を検索することができる。

【0080】

制御ユニット１７０は、通信ユニット１１０を介して気象サーバから予想出釣日付の気象情報を予め又はリアルタイムで受信することができる。気象情報は、それぞれの釣りポイントごとに同じか又は異なるかのいずれであってもよく、気温、風速、波高及び降水量などを含み得る。

【0081】

制御ユニット１７０は、それぞれの釣りポイントに対応する予想出釣日付の気象情報を用いて釣りポイント別釣り指数を算出する。制御ユニット１７０は、釣りポイントのタイプ（釣りジャンル、例えば海水／淡水）に応じて、他の気象環境因子を用いて釣り指数を算出してもよい。例えば、海辺に位置する釣りポイントに対して制御ユニット１７０は、波高、風速、降水量に内部設定された重みを付与して釣り指数を算出し、川辺に位置する釣りポイントに対して制御ユニット１７０は、風速と降水量に内部設定された重みを付与して釣り指数を算出する。

【0082】

制御ユニット１７０は、それぞれの釣りポイントに対応するそれぞれの気象情報の環境因子を用いて設定されたレベル（例えば、０（最悪）、１（悪）、２（普通）、３（良好）、４（最高））のうちいずれか１つのレベルで釣り指数を算出することができる。

【0083】

制御ユニット１７０は、釣りポイントの位置や外部環境に応じて異なる気象因子をさらに利用して釣り指数を算出することができる。例えば、制御ユニット１７０は、西海（韓国の西側にある海の名称）の釣りポイントに対しては潮流の強さをさらに利用することができ、海釣りの場合には風向をさらに利用することができる。海で向かい風（例えば、東海（日本海）岸の特定の釣りポイントで東風が吹き通す場合）が吹き通す場合、制御ユニット１７０は比較的低い釣り指数を算出することができる。

【0084】

その後、釣り案内サーバ１００は、案内提供可能な釣りポイントのそれぞれの予想出釣日付の釣り指数と、対象魚種の釣りポイントなどに関連される魚種活性度とに基づいて１つ以上の推奨の釣りポイントを決定する（Ｓ２０７）。釣り指数と魚種活性度は、多様な方法で結合されて推奨の釣りポイントが決定されうるが、両者に重みを与えて計算する方式を利用したり、釣り指数が最低要件を満たしたらその後魚種活性度を利用したりして推奨する方式などが用いられる。

【0085】

制御ユニット１７０は、ストレージユニット１３０に格納されているか、又は即時に算出される釣りポイントなどに関連される魚種別魚種活性度から、受信された対象魚種と受信された予想出釣日付に対応する時期の高いレベルの魚種活性度を有する釣りポイントを検索し、検索された釣りポイントのうち１つ以上の釣りポイントを１つ以上の推奨の釣りポイントとして決定する。予想出釣日付と予想出釣日付における気象予報情報は、ポイント別魚種活性度を決定するために利用され得る。ビッグデータＤＢ１３１には、釣りポイント、時期及び魚種とともに、水温、波高、気圧、潮汐のような気象情報の変数がビッグデータにマッチングされているため、予想出釣日付と予想出釣日付における気象予報情報（水温、波高、気圧、潮汐など）が、釣りポイント別魚種活性度を算出するために用いられる。

【0086】

釣り案内サーバ１００は、１つ以上の推奨の釣りポイント情報及び釣り付加情報を構成する（Ｓ２０９）。例えば、制御ユニット１７０は、推奨の釣りポイントの位置、地図、名称、特徴などを含む推奨の釣りポイント情報と、利用可能な船舶情報、対象魚種の釣りのときに推奨される釣り餌の情報やフィーディングタイム、隣接の利用可能な業者情報などを含む釣り付加情報と、を構成することができる。釣りポイント関連の多様な情報は、ストレージユニット１３０に予め格納されてもよい。

【0087】

釣り案内サーバ１００は、構成された推奨の釣りポイント情報及び釣り付加情報を釣りポイント推奨の要請に対する応答としてユーザー端末２００に伝送する（Ｓ２１１）。制御ユニット１７０は通信ユニット１１０を介してユーザー端末２００に推奨の釣りポイント情報及び釣り付加情報を伝送し、ユーザー端末２００は通信モジュールを介して受信し、ディスプレイを通してこれを出力することができる。

【0088】

このような図４の制御フローにより、オンラインコミュニティーチャネルを通じて収集されるビッグデータに基づいて更新され続ける釣りポイント別魚種活性度と予想気象環境を反映して、ユーザーが希望する魚種に対する釣りポイントの推奨を可能にする。

【0089】

以上説明した本発明は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者にとっては本発明の技術的思想から逸脱しない範囲内で種々の置換、変形及び変更が可能であるため、前述した実施形態及び添付された図面によって限定されるものではない。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【国際調査報告】