KR100753839B1

KR100753839B1 - 적응형 차량 인터페이스 제공 장치 및 방법

Info

Publication number: KR100753839B1
Application number: KR1020060076362A
Authority: KR
Inventors: 윤대섭; 이수철; 권오천
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2006-08-11
Filing date: 2006-08-11
Publication date: 2007-08-31
Also published as: EP2052376A1; US8106756B2; WO2008018699A1; EP2052376B1; ATE538011T1; US20100182141A1; EP2052376A4

Abstract

본 발명은 일반적인 평균 주의도에 기초하여 운전자별로 개별 주의도를 재설정하여 적응형 차량 인터페이스 제공하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 적응형 차량 인터페이스 제공 장치는 소정의 모집단을 테스트하여 주행 동작, 차량 내외부 환경 변화시 요구되는 운전자의 평균 집중도, 인터페이스 작동 집중도 및 차량 인터페이스 기능의 유사도를 센서, RFID, GPS 중 적어도 하나를 기초로 컨텍스트 피쳐(Context Feature)를 추출하여 파악한 후 저장, 관리하는 통계 데이터베이스부; 센서, RFID, GPS 중 적어도 하나로부터 주행 동작, 차량 내외부 환경 중 적어도 하나 이상의 변화를 감지하고 감지된 변화에 따라 추출된 컨텍스트 피쳐 및 상기 평균 집중도를 기초로 운전자별 개별 집중도를 재설정하는 조정부;및 인터페이스 작동요청시 안전운행시 요구되는 소정의 안전 집중도 값을 초과하는지 판단하는 안전도 판단부;를 포함한다.

적응형 인터페이스

Description

적응형 차량 인터페이스 제공 장치 및 방법{Method and Apparatus for adaptive selection of interface}

도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 적응형 차량 운전지원 장치의 구성도를 도시한다.

도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 적응형 차량 운전지원 장치의 통계 데이터베이스부에서 자료수집 과정을 도시한다.

도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 적응형 차량 운전지원 장치의 통계 데이터베이스부의 일 예를 도시한다.

도 4 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 적응형 차량 운전지원 장치의 개인 특성 설정부에서 자료 수집 방법을 도시한다.

도 5 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 적응형 차량 운전지원 장치의 개인 특성 설정부의 일 예를 도시한다.

도 6는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 특정 개인의 특성에 보다 적합한 주의도를 파악하는 구성도를 도시한다.

도 7 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 적응형 차량 운전지원 장치의 개인 특성 설정부에서 자료를 수집하는 과정을 도시한다.

도 8은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운전자의 상태에 적합한 인터페 이스를 제공하기 위한 모듈을 도시한다.

도 9 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운전자의 상태에 적합한 인터페이스를 제공하기 위한 흐름도를 도시한다.

도 10은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 적응형 차량 운전지원 방법의 흐름도를 도시한다.

본 발명은 사용자의 주행 방식 및 주행 환경에 따라 사용자에게 요구되는 집중도를 파악하여 사용자에게 적합한 인터페이스를 제공하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

고도의 집중력을 요구하는 운전 환경 및 개인 성향에 기반을 둔 텔레매틱스 기술과 같은 분야에서 집중도에 따른 인터페이스 선택 기법 발명은 안전운전 및 사용 편의성을 지원할 수 있다.

최근 들어, 다양한 단말기의 등장과 많은 텔레매틱스와 같은 정보제공 사업자들이 서비스를 개시하면서 이용자층이 넓어지고 있는 추세이다. 이러한 추세에 발맞추어 다양한 형태의 정보기기 서비스가 제공되고 있다.

그러나 초기 정보기기 서비스는 제공되는 정보의 정확성과 다양성에 초점을 맞추고 있을 뿐 사용자와의 인터페이스 편이성 및 인터페이스 사용의 안전성이 고려되지 않음으로 인해 운전과 같이 고도의 집중력이 요구되는 태스크에서 정보기기 기기의 조작으로 인한 사고의 원인이 되었다.

이를 극복하기 위하여 사용자의 특성과 주위상황에 대한 인식에 기반을 둔 동적 인터페이스 제공 기술이 요구된다. 이러한 기술은 기존 정보기기 인터페이스 기술과는 달리 사용자의 주행 성향 및 주행 환경 등과 같은 다양한 특성을 반영하므로 정보접근 및 기기 이용이 미숙한 정보 소외 계층에게도 폭넓은 이용기회를 제공할 수 있고, 또한 정보기기 사용으로 인해 사용자의 주의가 분산되는 문제를 최소화 할 수 있다.

이와 관련된 기존 기술의 대부분은 유럽과 미국에서 자동차 회사와 대학 간의 산학협력으로 이루어지고 있고, 자국의 환경에 맞게 그 기술이 개발되었기 때문에 국내에 적용하기에는 어렵다.

또한 대부분의 기술들이 일반적인 사용자에 초점을 맞추고 있어 개개인이 가지고 있는 다양한 특성에 따른 차별화된 정보기기 서비스를 이용할 수 없다.

상기와 같은 문제점을 해결하고 이점을 구현하기 위하여 본 발명은 사용자의 특성 및 외부 환경을 고려하여 인터페이스를 동적으로 선택하여 운행 안전성을 증진시키는 장치 및 방법에 관하여 제시한다.

보다 상세히, 본 발명의 기술은 집중도에 따라서 그에 알맞은 인터페이스를 선택할 수 있는 기술에 관한 것으로 사용자에게 운행 안전성 및 운행 편의성을 지원한다.

본 발명의 바람직한 일 실시예에서 적응형 차량 인터페이스 제공 장치는 소정의 모집단을 테스트하여 주행 동작, 차량 내부 상태 및 차량 외부 환경 변화시 요구되는 운전자의 평균 집중도, 차량 인터페이스 작동시 요구되는 인터페이스 작동 집중도 및 차량 인터페이스 기능의 유사성 정도를 나타내는 유사도를 센서, RFID, GPS 중 적어도 하나를 기초로 컨텍스트 피쳐(Context Feature)를 추출하여 파악한 후 저장, 관리하는 통계 데이터베이스부; 센서, RFID, GPS 중 적어도 하나로부터 주행 동작, 차량 내부 상태 및 차량 외부 환경 중 적어도 하나 이상의 변화를 감지하고 감지된 변화에 따라 추출된 컨텍스트 피쳐 및 상기 평균 집중도를 기초로 운전자별 개별 집중도를 재설정하는 조정부;및 인터페이스 작동요청시 상기 개별 집중도와 요청된 인터페이스의 인터페이스 작동 집중도 값을 합한 값이 안전운행시 요구되는 소정의 안전 집중도 값을 초과하는지 판단하는 안전도 판단부; 를 포함한다.

이하 본 발명의 바람직한 실시예가 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다. 도면들 중 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호들 및 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다.

하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.

도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 적응형 인터페이스 제공 장치를 도시한다.

적응형 차량 운전지원 장치(100)는 통계 데이터베이스부(110), 조정부(120) 및 안전도 판단부(130)를 포함한다.

통계 데이터베이스부(110)는 주행 동작, 차량 내부 상태 및 차량 외부 환경 변화시 요구되는 운전자의 평균 집중도, 차량 인터페이스 작동시 요구되는 인터페이스 작동 집중도 및 차량 인터페이스 기능의 유사성 정도를 나타내는 유사도를 저장, 관리한다. 이에 대해서는 도 2에서 보다 상세히 살펴보기로 한다.

차량 내부 상태는 차량의 속도, 타이어의 공기압, 차량의 사용일수 등과 같이 차량에서 파악 가능한 제반의 정보를 모두 포함한다.차량 외부 환경은 온도, 습도, 날씨, 도로의 노면 상태, 도로의 상태(급커브 등) 도로의 종류 등과 같이 차량 운행에 영향을 미치는 제반 정보를 포함한다.

평균 집중도는 임의의 다수의 운전자를 운전자의 성별, 나이, 인종, 신체특성 등과 같은 소정의 기준에 따라 그룹별로 분류하고, 분류된 각각의 그룹별로 운전자 수행 동작, 차량 내부 상태, 차량 외부 환경 중 적어도 하나 이상의 조건을 변화시킬 때 요구되는 운전자의 집중도들을 평균한 값이다.

조정부(120)는 통계 데이터베이스부(110)로부터 차량 운행자가 속하는 그룹과 상기 그룹에 속한 운전자에게 요구되는 평균 집중도를 파악한다. 일 예로서 차량 운행자의 나이가 속하는 연령대에게 특정 수행 동작을 요구했을 때 요구되는 집중도를 파악한다.

이 경우 상기 차량운전자의 운전 성향을 저장하고, 상기 차량 운행자별 집중도 재설정시 상기 성향을 반영하여 운행자별로 주행 동작, 차량 내부 상태 및 차량 외부 환경 중 적어도 하나 이상의 변화에 따라 상기 평균 집중도를 기초로 개별 집중도를 재설정한다.

예를 들어, 27살의 차량 운행자가 속하는 그룹- 예,20대 남성-의 운행자들에게 라디오 작동과 같은 수행 동작을 요구시, 동일하거나 유사한 차량 내외 환경에서(예.시속 40km, 빙판길) 통계적으로 차량 운행자에게 어느 정도의 집중도를 요구하는지 파악한다(예, 집중도 80).

이에 기초하여 27살의 차량 운행자가 탑승한 차량에서 운전자 수행 동작, 차량 내부 상태, 차량 외부 환경 중 적어도 하나 이상의 조건이 변화되는 경우 각각 개별적으로 저장, 갱신하며 상기 저장, 갱신된 조건하에서 상기 차량 운행자의 집중도를 재설정한다. 이에 대해서는 도 4 내지 도 6에서 보다 상세히 살펴보기로 한다.

안전도 판단부(130)는 조정부(120)에서 차량 운행자별로 재설정된 개별 집중도와 요청된 인터페이스의 인터페이스 작동 집중도 값을 합한 값이 안전운행시 요구되는 소정의 안전 집중도 값을 초과하는지 판단한다.

적응형 안전도 판단부(131)는 소정의 안전 집중도 임계값을 초과하는 경우, 통계 데이터베이스부(110)에서의 유사도를 기초로 새로운 대체 인터페이스를 탐색하여 운행자에게 제공하고 새로운 대체 인터페이스가 존재하지 않는 경우 운행자에게 경고 메시지를 발송한다.

도 2a 및 2b는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 적응형 차량 운전지원 장치의 통계 데이터베이스부에서 자료수집 과정을 도시한다.

통계 데이터베이스부를 구축하기 위해 임의로 다수의 운전자를 모집한 후 운전자들 별로 공통된 특성을 기초로 그룹을 설정한다(S210). 운전자들을 그룹별로 나누는 기준은 나이, 연령, 성별 등의 기준이 될 수 있다.

그 후 예를 들어, 라디오 작동, 와이퍼 작동 등과 같은 운전자 수행 동작 항목을 설정하고(S220), 집중도 계산을 위한 실험환경을 설계한다(S230). 여기서, 실험환경은 실험 방법과 무엇을 테스트할지에 대한 목적대상, 누구를 대상으로 할지에 대한 실험대상자에 대한 것을 포함한다.

실험환경 설계가 끝나면 필요한 수 만큼의 피시험자를 각 그룹에 맞게 모집한다 (S240). 모든 것이 준비되면 센서가 부착된 실제 차량이나 시뮬레이터를 통하여 실험을 수행한다 (S250).

이 경우 도 2b에 도시된 바와 같이 Context Feature 정보추출기(211)는 센서가 부착된 실제 차량이나 시뮬레이터를 통해 운전자 및 차량 내외에서 얻은 정보 (Context) 들을 분석하는 알고리즘을 이용하여 Context Feature를 추출하고 그 결과를 데이터베이스 (212)에 저장한다.

그 후 실험 결과를 분석하여 (S260), 그룹별 집중도를 계산하여 (S270), 통계 데이터베이스를 구축한다 (단계 S280).

운전 시에 운전자의 행동을 분석해 보면 운전자는 기본적으로 운전이라는 주 태스크 (primary task) 와 운전을 하면서 다른 정보기기를 제어하거나 창문을 열거 나 하는 등의 부가 태스크 (secondary task) 를 수행한다.

주 태스크의 경우 운전속도, 차량 내부 상태 및 차량 외부 환경에 따라 다른 집중도가 요구되고, 부가 태스크의 경우 역시 각 인터페이스에 따라 요구되는 집중도가 상이하게 된다.

이러한 집중도를 관리하기 위하여, 임의로 다수의 운전자를 모집한 후 운전자들 별로 운전자의 성별, 나이, 인종, 신체특성 등과 같은 공통된 특성을 기초로 그룹을 설정한다.

그 후 부가 태스크를 수행하는데 요구되는 집중도를 파악하기 위하여 예를 들어, 라디오 작동, 와이퍼 작동 등과 같은 운전자 수행 동작 항목을 설정하고 집중도 계산을 위한 실험환경을 설계한다. 여기서, 실험환경은 실험 방법과 무엇을 테스트할지에 대한 목적대상, 누구를 대상으로 할지에 대한 실험대상자에 대한 것을 포함한다.

실험환경 설계가 끝나면 필요한 수 만큼의 피시험자를 각 그룹에 맞게 모집한다. 모든 것이 준비되면 센서가 부착된 실제 차량이나 시뮬레이터를 통하여 실험을 수행한다.

이 경우 센서가 부착된 실제 차량이나 시뮬레이터를 통해 운전자 및 차량 내외에서 얻은 정보(Context) 들을 분석하는 알고리즘을 이용하여 Context Feature를 추출하고 그 결과를 데이터베이스에 저장한다. 그 후 실험 결과를 분석하여 그룹별 집중도를 계산하여 휴먼 모델 데이터베이스를 구축한다.

도 3 에서 분류 (310)는 나이, 연령, 성별과 같은 운전자가 가지고 있는 공 통적인 속성을 나타낸다. 수행 동작(320)은 각 분류(310)에 따라 수행된 운전자의 동작에 관한 속성으로 예를 들면, 전화걸기, 브레이크 밟기, 창문 내리기와 같이 운전자가 수행하는 일련의 동작을 포함한다.

차량 내부 상태(330)는 분류(310)에 따라 수행 동작(320)을 처리할 때 차량 상태를 나타내는 것으로 차량의 속도, 타이어의 공기압, 차량의 사용 일수 등과 같이 차량에서 파악 가능한 제반의 정보를 모두 포함한다.

차량 외부 환경(340)은 분류(310)에 따라 수행 동작(320)을 처리할 때 차량 외부의 환경을 의미하는 것으로 온도, 습도, 날씨, 도로의 노면 상태, 도로의 상태(급커브 등) 도로의 종류 등과 같이 차량 운행에 영향을 미치는 제반 정보를 포함한다.

집중도(350)는 분류(310)에 따라 수행 동작(320), 차량 내부 상태(330), 차량 외부 환경(340)의 각 항목에 대한 정보 수집을 기초로 데이터를 통계적으로 분석한 결과에 대한 값이다.

예를 들어, 운전속도에 따라 사용자의 집중도를 분석한 일 실시예로서, 주행을 하지 않을때 운전자의 집중도는 0%가 되고 100km/h로 주행시에는 집중도가 100%가 된다면 50km/h로 주행시에는 50%정도의 집중도로 분석한다.

또한 운전중 창문을 열 경우에는 20%정도의 집중도가 든다면 라디오 채널을 조정하는 경우에는 더 많은 집중도가 요구되는 것으로 판단하여 수치를 결정하고, 이런 방식으로 각 그룹 사람들에 대한 평균적인 분석 결과를 저장한다.

도 4 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 적응형 차량 운전지원 장치의 개인 특성 설정부에서 자료를 수집 방법을 도시한다.

개인 특성 설정부(120)는 적응형 차량 운전지원 장치의 전원을 온(ON) 시킨 후(S410) 개인의 신원정보에 대하여 입력을 받은 후 통계 데이터베이스부(110)로부터 개인이 속하는 그룹의 평균 집중도를 파악한다. 그 후 차량 내부 상태, 차량 외부 환경 및 운전자로부터 센서, RFID, GPS등을 통해 정보를 수집한다(S420).

차량 운행자가 탑승한 차량에서 운전자 수행 동작, 차량 내부 상태, 차량 외부 환경 중 적어도 하나 이상의 조건이 변화되는 경우를 누적으로 저장, 갱신하며 상기 저장, 갱신된 조건하에서 평균 집중도를 기초하여 상기 차량 운행자의 집중도를 재설정한다.

그 후 수집한 정보 Context를 적응형 차량 운전지원 장치에서 사용할 수 있는 형태로 가공하고(S430) 이를 데이터베이스 형태로 저장한다(S440). 이 경우 Context Feature를 수집 가공하는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 기술에 기반하여 수행한다.

운전자 (510)는 도 3의 분류 (310)와는 달리 개개인 운전자를 명시한다. 수행 동작(520)은 운전자 (510)에 따라 수행된 운전자의 동작을 나타낸다. 차량내부상태 (530)는 운전자 (510)에 따라서 수행 동작(520)을 처리시의 차량 내부상태를 표시한다.

차량외부환경 (540)은 운전자 (510)에 따라서 수행 동작(520)을 수행할 때의 차량 외부의 환경을 나타낸다. 개인성향 (550)은 운전자 개개인이 가지고 있는 특징으로 운전습관이나 장애 여부 같은 속성을 포함한다.

집중도 (560)는 운전자 (510)에 따라서 수행 동작(520), 차량내부상태 (530), 차량외부환경 (540), 개인성향 (550)의 각 항목에 대한 정보를 수집한 후에 얻어진 데이터를 통계적으로 분석한 결과에 대한 값을 나타낸다.

도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 특정 개인의 특성에 보다 적합한 집중도를 파악하는 구성도를 도시한다.

개인 특성 설정부는 각 차량 운전자별로 상이한 차량 내부 상태 및 상이한 차량 외부 환경에 따라 집중도가 저장, 갱신된 조건하에서 각 차량운전자의 특징을 나타내는 성향을 반영하고(621), 상기 차량 운행자별 집중도 재설정시 상기 성향을 반영한다(622).

구체적으로 개인 성향에 대한 정보는 예를 들면 운전 패턴과 같이 각 개인의 특성에 대한 정보를 수집하는 것을 의미한다. 같은 30대 남자의 경우도, 정보기기를 다루는데 있어서 컴퓨터쪽에 경험이 많은 사람은 그만큼 익숙할 것이고 경험이 없는 사람은 덜 익숙하다. 이러한 개인의 성향을 반영함으로써 통계 데이터베이스(110)의 집중도는 각 개개인에 적합하게 바뀌게 된다.

또 다른 예로서, 도 3의 통계 데이터베이스부에서 20대 남성이 자동차를 40km/h로 빙판길을 달리며 전화통화를 할 경우 집중도가 80%인 경우, 홍길동이라는 운전자가 20대 남성은 먼저 통계 데이터베이스부의 상기 인덱스를 참고하여 통계적인 집중도를 파악한다.

그 후 개인 특성 설정부에서는 홍길동이 40km/h의 속도로 전화통화를 하면서 비슷한 빙판길을 여러번 다녔다면 그것에 대한 모든 기록들을 저장합니다. 그 후 개인 특성 설정부에서는 홍길동이 위와 같은 동일 유사한 상황에서 10회 정도 사고가 없이 무사히 주행한 경우, 홍길동에게는 상기 상황이 익숙하다고 판단하여 80%의 통계 집중도를 홍길동에게 보다 적합한 75% 집중도로 재설정한다. 즉, 개개인에게 누적되는 운전 패턴 데이터를 분석하여 각 개인별로 적합화된 집중도를 재설정한다.

개인 특성 설정부는 도 2a에서 만들어진 통계 데이터베이스를 바탕으로 먼저, 차량운전자의 개인 정보를 입력 받는다(S710). 그 후 차량 운행자가 탑승한 차량에서 운전자 수행 동작, 차량 내부 상태, 차량 외부 환경 중 적어도 하나 이상의 조건이 변화되는 경우 각각 개별적으로 저장, 갱신하고, 각 상황에서 차량 운전자 고유의 성향(예, 급정거, 난폭운전)을 수집한다(S720).

그 후 통계데이터베이스부를 참고하여 차량 운전자가 속하는 그룹의 통계적인 집중도를 파악하고 이를 기초로 각 차량운전자에게 적합하게 개인 성향등을 반영하여 집중도를 재설정한 후 저장한다(S730-S750).

도 8 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운전자의 상태에 적합한 인터페이스를 제공하기 위한 모듈을 도시한다.

안전도 판단부(830)는 차량 내에서 사용 가능한 인터페이스 및 인터페이스 작동시 요구되는 집중도, 인터페이스 기능의 유사도를 관리하는 레지스트리(831)를 더 포함한다.

레지스트리(831)는 각 인터페이스를 작동하는데 요구되는 집중도를 저장 관리한다. 구체적인 예로서, 라디오 동작시 요구되는 집중도를 20으로, 휴대폰 조작시 요구되는 집중도를 40으로 저장 관리한다.

또한, 인터페이스 기능의 유사성을 관리한다. 예를 들어 텍스트 이메일의 집중도가 20인 경우 이와 유사한 기능을 수행하는 보이스(voice) 이메일 애플리케이션이 있음을 파악하고 동시에 집중도가 15라는 것을 파악한다.

그리고, 개인 운전자별로 각 인터페이스 또는 애플리케이션에 로그온(833)하는 정보를 바탕으로 개인 운전자가 어떤한 인터페이스 또는 애플리케이션을 빈번히 이용하는지 등을 파악한다.

인터렉션 컨트롤러(832)는 레지스트리(831)에서 관리되는 집중도 및 인터페이스 기능의 유사도를 바탕으로 개별적으로 차량운전자에게 적합한 인터페이스를 실질적으로 활성화한다.

안전도 판단부(130)는 통계 데이터베이스부(110)를 이용하여 운전에 관련된 집중도를 계산한다(S910). 개인 특성 설정부(120)에서 차량 운행자별로 재설정된 집중도 및 차량 운행자가 선택한 인터페이스 작동시 요구되는 집중도의 합이 소정의 임계값(예: 100)을 초과하는지 여부를 판단한다(S920).

재설정된 집중도 및 차량 운행자가 선택한 인터페이스 작동시 요구되는 집중도의 합이 소정의 임계값(예: 100)을 초과하지 않는 경우 운전자가 선택한 인터페이스 및 애플리케이션을 사용한다(S930).

반면 재설정된 집중도 및 차량 운행자가 선택한 인터페이스 작동시 요구되는 집중도의 합이 소정의 임계값(예: 100)을 초과하는 경우 통계 데이터 베이스부 및 레지스트리에 저장되어 있는 인터페이스별 집중도 및 인터페이스 기능의 유사도를 기초로 운전자가 선택한 인터페이스를 대체할 수 있는 대체 인터페이스를 검색한다(S940).

대체 인터페이스가 존재하는 경우, 안전도 판단부(130)는 대체 인터페이스를 사용자에게 제공하고(S943) 그렇지 못한 경우, 사용자에게 경고 메시지를 발송한다(S942).

그 후 사용자 선택 인터페이스, 대체 인터페이스, 경고 메시지 생성 여부에 대한 로그 데이터를 저장하고 안전도 판단부(130) 내의 레지스트리를 갱신한다(S960). 도 1의 학습부(140)에서는 S950 단계 및 S960 단계를 저장하고 갱신함으로써 개인 운행자의 각 상황에서 동적으로 요청되는 레지스트리를 학습한다.

도 9의 흐름도를 일 예를 들어 살펴보면 다음과 같다. 주행자의 집중도가 80이고, 주행자가 선택한 텍스트 이메일 애플리케이션의 집중도가 30인 경우 주행 집중도와 인터페이스 사용 집중도의 합이 임계값(예,100)을 초과하므로, 대체 인터페이스를 검색한다.

안전도 판단부(130) 내의 레지스트리에 저장되어 있는 유사한 인터페이스 중 집중도 15의 텍스트 이메일 인터페이스 낮은 보이스(voice) 이메일 애플리케이션이 있음을 파악하고 주행 집중도 80과 보이스 이메일 애플리케이션 집중도 15의 합이 임계값을 초과하지 않으므로 대체 인터페이스로 선택한다.

그 후 보이스 이메일 애플리케이션을 사용하였던 주행자의 차량 내부 상태, 차량 외부 환경을 함께 저장하고, 레지스트리를 갱신한다.

그룹 분류기준을 설정하고, 운전자 수행 동작, 차량 내부 상태, 차량 외부 환경 중 적어도 하나 이상의 조건을 변화시키면서 소정의 운전자 모집단으로부터 일정한 실험 환경 설계하에서 요구되는 집중도를 Context Feature 를 통해 파악 저장하여 통계 데이터베이스부를 구축한다(S1010~S1030).

그 후 각 개인별 운전자의 운전 성향을 파악하고 각 개인별로 인터페이스를 동적으로 제공하기 위하여, 차량에서 센서, RFID, GPS 등을 통해 차량 내부 상태 정보 및 차량 외부 환경 정보를 파악한다(S1040).

구축된 통계 데이터베이스부에서 각 개인 운전자가 포함되는 인덱스를 파악하고, 그 자료에 기반을 두어 집중도를 기본 설정한 후, S1040 단계에서 파악된 개인별 운전자의 성향 및 각 개인별 차량 내부 상태 정보, 차량 외부 환경 정보를 반영하여 집중도를 재설정한다(S1050).

개인별로 재설정된 집중도에 따라 개인이 인터페이스 선택시 안전 운행에 요구되는 집중도의 임계값을 초과하였는지 판단하고 운전자가 선택한 인터페이스를 제공하던지 또는 집중도 임계값을 초과한 경우 대체 인터페이스를 제공하거나 경고메세지를 전송한다(S1060).

인터페이스 사용여부가 결정되면(S1070). 각 개인별 차량 내부 상태, 차량 외부 환경, 개인 성향에 따른 인터페이스 선택의 로그 정보를 누적 저장하고 갱신함으로써 인터페이스 선택 과정을 학습한다(S1080).

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플라피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

이상 도면과 명세서에서 최적 실시예 들이 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다.

그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

본 발명은 적응형 텔레매틱스 휴먼 인터페이스 기술을 개발하는 것으로 운전 환경 및 개인 성향 기반의 휴먼 모델 개발하여, 안전운전 및 사용 편의성을 지원할 수 있는 개인화된 텔레매틱스 사용자 인터페이스를 제공한다. 그리고 개인화된 텔레매틱스 인터페이스 기술을 이용하여 선진국에 비해 뒤진 텔레매틱스 서비스 기술을 해소하고 기술 우위를 선점할 수 있을 것이다.

또한 본 발명에서는 운전자의 특성과 그와 연관된 차량 내외의 환경에 대한 데이터 분석을 통해 얻어진 모델링 기술을 확보하여 국내 표준은 물론 국제 표준화를 주도할 수 있고, 인간과 컴퓨터간의 인터렉션이 이루어지는 분야에 본 모델을 적용하여 다양한 컨버전스 서비스를 제공할 수 있는 선도 기술로 발전할 수 있다.

그뿐만 아니라, 적응형 텔레매틱스 휴먼 인터페이스 기술은 정보 기기의 이용 미숙으로 인한 소외 계층에게 다양한 텔레매틱스 서비스를 손쉽게 이용할 수 있는 환경을 제공하여 사회 구성원간의 정보격차를 해소할 뿐만 아니라 다른 정보기기와의 결합을 통한 컨버전스 기술로의 발전을 기대할 수 있다.

이 외에도, 본 발명을 통해 텔레매틱스 서비스 시장의 활성화라는 경제적 효과, 대국민 정보격차 해소와 안전 운전 지원이라는 사회적 효과, 방송, 이동통신, 자동차등 첨단 기술이 융합된 고부가가치 산업으로의 발전이라는 산업적 효과를 기대할 수 있는 장점이 있다.

Claims

소정의 모집단을 테스트하여 주행 동작, 차량 내부 상태 및 차량 외부 환경 변화시 요구되는 운전자의 평균 집중도, 차량 인터페이스 작동시 요구되는 인터페이스 작동 집중도 및 차량 인터페이스 기능의 유사성 정도를 나타내는 유사도를 센서, RFID, GPS 중 적어도 하나를 기초로 컨텍스트 피쳐(Context Feature)를 추출하여 파악한 후 저장, 관리하는 통계 데이터베이스부;

센서, RFID, GPS 중 적어도 하나로부터 주행 동작, 차량 내부 상태 및 차량 외부 환경 중 적어도 하나 이상의 변화를 감지하고 감지된 변화에 따라 추출된 컨텍스트 피쳐 및 상기 평균 집중도를 기초로 운전자별 개별 집중도를 재설정하는 조정부;및

인터페이스 작동요청시 상기 개별 집중도와 요청된 인터페이스의 인터페이스 작동 집중도 값을 합한 값이 안전운행시 요구되는 소정의 안전 집중도 값을 초과하는지 판단하는 안전도 판단부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응형 차량 인터페이스 제공 장치.
제 1 항에 있어서,

상기 소정의 안전 집중도 값을 초과하는 경우, 상기 유사도를 기초로 새로운 대체 인터페이스를 탐색하여 운행자에게 제공하고 새로운 대체 인터페이스가 존재하지 않는 경우 운행자에게 경고 메시지를 발송하는 적응형 안전도 판단부;를 포함 하는 것을 특징으로 하는 적응형 차량 인터페이스 제공 장치.
(a)소정의 모집단을 테스트하여 주행 동작, 차량 내부 상태 및 차량 외부 환경 변화시 요구되는 운전자의 평균 집중도, 차량 인터페이스 작동시 요구되는 인터페이스 작동 집중도 및 차량 인터페이스 기능의 유사성 정도를 나타내는 유사도를 센서, RFID, GPS 중 적어도 하나를 기초로 컨텍스트 피쳐(Context Feature)를 추출하여 파악한 후 저장, 관리하는 단계;

(b)센서, RFID, GPS 중 적어도 하나로부터 주행 동작, 차량 내부 상태 및 차량 외부 환경 중 적어도 하나 이상의 변화를 감지하는 단계;

(c)상기 (b) 단계에서 감지된 변화에 따라 추출된 컨텍스트 피쳐 및 상기 평균 집중도를 기초로 운전자별 개별 집중도를 재설정하는 단계;및

(d)인터페이스 작동요청시 상기 개별 집중도와 요청된 인터페이스의 작동시 요구되눈 인터페이스 작동 집중도 값을 합한 값이 안전운행시 요구되는 소정의 안전 집중도 값을 초과하는지 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응형 차량 운전지원 방법.
제 3 항에 있어서,

(e1)상기 소정의 안전 집중도 값을 초과하는 경우, 상기 유사도를 기초로 새로운 대체 인터페이스를 탐색하여 운행자에게 제공하는 단계;및

(e2) 새로운 대체 인터페이스가 존재하지 않는 경우 운행자에게 경고 메시지 를 발송하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응형 차량 운전지원 방법.