KR100862109B1 - 차량 내부를 모니터링하기 위한 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 차량 내부를 모니터링하기 위한 시스템에 관한 것으로, 상기 시스템에서는 공석 상태(L) 또는 다른 점유 상태 분류 항목에 속하는 점유 상태로부터 성인 착석 상태(P)나 아동용 시트가 장착된 상태(K)로의 좌석 점유 상태의 변경이 연산 유닛 내에서 전이 확률에 의해 구현되고, 상기 전이 확률은 모니터링 시스템을 위해 외부에서 사전 설정되며, 상기 모니터링 시스템에 의해 점유 상태의 변동이 고려되는 속도를 나타낸다. 상기 전이 확률에 따라, 각각의 좌석에 대해 관련 에어백 또는 다른 안전 장치의 작동 여부가 결정된다.

Description

차량 내부를 모니터링하기 위한 시스템{SYSTEM FOR MONITORING THE INTERIOR OF A VEHICLE}

본 발명은, 차량 내부의 임의 장소의 점유 상태를 표시하는 데이터를 검출하기 위한 장치, 및 상기 장치의 측정 데이터로부터 차량 내부의 임의 장소의 점유 상태를 나타내는 특징들을 이용하여 차량 내부의 임의의 장소의 점유 상태 분류 항목에 대한 연관성 확률(association probabilities)을 얻기 위한 연산 유닛(computing unit)을 포함하는, 차량 내부를 모니터링 하기 위한 시스템에 관한 것이다.

WO 00 65538로부터 차량 내부의 물체의 위치를 측정하기 위한 방법 및 장치가 공지되어 있다. 이 방법은 자동차의 에어백 시스템이 경우에 따라 탑승자에게 상해를 입힐 수 있다는 문제를 기초로 한다. 상기 문제의 원인은 대개 에어백 시스템이 탑승자의 위치에 대한 신뢰성 있는 정보를 가지고 있지 않다는데 있다. 에어백의 팽창 작동은 극한 상황을 위해, 즉, 사고 발생시 안전벨트를 착용한 성인이 계기판에 부딪히지 않도록 하기 위한 목적으로 설계된다. 그러나 에어백이 팽창하는 순간에 탑승자의 머리가 계기판에 너무 가까이 위치해 있는 경우(부합한 위치에 있는 경우)에는, 전술한 에어백 시스템의 설계로 인해 탑승자가 크게 다칠 수 있다. 이러한 문제를 개선하기 위한 수많은 시스템이 개발 중에 있다. 예를 들면, 탑승자의 위치, 특히 탑승자의 머리 위치를 측정하기 위해, 레이저 삼각측량(triangulation) 시스템을 사용하여(경우에 따라 초음파를 사용하기도 함) 개별적으로 검사된 차량 내부에서의 평균 거리들을 측정하는 시도들이 행해지고 있다. 광학 및 음향 시스템 외에도, 센서로 작동하며 체중(중량)에 의한 조수석의 하중을 측정하는 시스템도 사용된다. 다양한 검출 시스템의 결합에 의해 더 높은 안전도가 달성될 수도 있다.

차량 내부의 다른 좌석, 예컨대 뒷좌석의 점유 상태를 검출하는 경우에도 동일한 측정 방법을 사용할 수 있다. 더욱 일반적으로는, 화물 선반의 점유 상태를 측정하는 데에도 상기 방식의 측정 기법이 사용될 수 있다.

측정 시스템은 좌석, 특히 조수석 또는 그 외 차량 내부의 여러 좌석들 또는 구역들의 점유 상태를 검출하기 위한 장치를 추가로 구비한 모니터링 시스템의 일부분이다. 검출된 점유 상태에 따라 에어백 컨트롤 유닛의 전개 결정이 영향을 받는다. 점유 상태는 소위 "점유 상태 분류 항목(occupation class)"으로 표시된다. 모니터링 시스템에 의해 검출된 차량 내부의 각각의 물체는 개별 점유 상태 분류 항목에 할당된다. 점유 상태 분류 항목으로는 통상 다음과 같은 분류 항목이 사용된다.

1. 공석(좌석이 비어 있는) 상태

2. 아동용 시트가 뒤쪽을 보도록 장착된 상태

3. 아동용 시트가 앞쪽을 보도록 장착된 상태

4. 성인이 착석한 상태

5. 아동이 착석한 상태

점유 상태 분류 항목을 더 간략화하거나 더 세분화하는 것도 가능하다. 사람 또는 물체를 점유 상태 분류 항목들 중 하나에 할당하는 것은 연산 유닛 내 평가 알고리즘을 통해 얻어지는 특징들(features)을 기초로 하여 이루어진다. 모든 특징들은 특징의 개수에 상응하는 크기를 가진 특징 공간(feature space)에 미친다.

현재 특징 집합이 특징 공간 내 측정 분류 항목의 구역으로 분류되면, 차량 내부의 좌석 또는 구역의 점유 상태가 상기 특징 공간에 나타난다.

한 가지 문제는, 센서 시스템의 기술적 한계로 인해, 실제 점유 상태는 변동되지 않았음에도 불구하고 분류 결과가 다른 좌석 분류 항목으로 변경되거나 점유 상태 분류 항목들 사이에서 앞뒤로 이동된다는 사실이다. 이러한 경우는 특히 특징 공간 내에 존재하는 현재 특징이 다른 점유 상태 분류 항목들 사이의 경계면 근처에 위치하고 그 특징들이 측정 정확도에 따라 미세하게 변동되는 경우이다.

공지된 시스템에서는 센서 시스템(들)의 기술적 한계로 인해, 2개 이상의 센서 시스템이 서로 결합되어 사용되면 특징 공간 내 점유 상태 분류 항목들이 중첩되는 또 다른 문제가 있다. 이 경우, 특징이 명백하게 단일 점유 상태 분류 항목에만 할당되는 것이 불가능하다.

본 발명의 목적은 전술한 문제의 해결 방법을 제시하는 것이다.

상기 목적은 본 발명에 따라, 도입부에서 언급한 유형의 장치에 있어서 점유 상태 분류 항목들 간의 전이가 발생하는 점유 상태 분류 항목들 간의 전이 확률(transitional probabilities)이 저장되어 있는 메모리에 연산 유닛이 접속됨으로써 달성된다.

본 발명에 따라 점유 상태 분류 항목들 간에 전이가 발생하는 전이 확률이 정의된다. 점유 상태 분류 항목으로의 할당은 연관성 확률들을 기초로 하여 이루어진다. 연관성 확률들은 가능성 확률, 즉 0과 1 사이에 있는 분류 항목에 대한 소속성을 나타낸다. 그러나 전체 연관성 확률의 합은 가능성 확률에서와 같이 1이 되어서는 안된다. 예컨대 신경망, 퍼지 군집화(fuzzy clustering), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 분야로부터 가능성 확률 및 이러한 가능성 확률을 기초로 하는 분류 기법들이 공지되어 있다.

본 발명의 핵심은 2개의 점유 상태 분류 항목간의 전이 확률을 정의하는 것이다. 이러한 방식으로, 분류 결과가 한 분류 항목으로부터 다른 분류 항목으로의 이동이 허용되는 측정 주기의 개수를 제어할 수 있다.

예를 들면, "공석 상태"에서 "성인이 착석한 상태"로의 전이는 매우 신속하게 실시되어야 하는데, 그 이유는 일반적으로 공석 상태의 경우에는 에어백이 작동되지 않지만 사람이 있는 경우에는 에어백이 작동되어야 하기 때문이다. 그와 반대로, 사람이 착석해 있는데 에어백의 작동이 차단되는 경우에는 분류 결과가 일시적으로 "공석 상태"로 이동될 수 있기 때문에 매우 위험하다. "성인이 착석한 상태"에서 "아동용 시트가 장착된 상태"로 전이되는 경우도 마찬가지로 위험하다. 왜냐하면, "성인이 착석한 상태"의 경우에는 에어백이 전개되지만, 좌석 위에 아동용 시트가 장착된 경우에는 에어백이 전개되지 않기 때문이다. 이 경우에도 역시 전이가 허용되어야 한다. 그러나 전이 확률이 낮아야 하기 때문에, 실제로는 일치(상응)하는 다수의 측정 주기 이후에 전이가 일어날 수 있다. 따라서 낮은 전이 확률로 인해 안전성이 높아지고, 그 결과 "성인이 착석한 상태"의 경우에 에어백 작동이 차단되는 현상이 방지된다.

또한, 본 발명은, 문턱값이 정해지고 특징들이 상기 문턱값보다 높은 경우에만 상기 특징들이 점유 상태 분류 항목에 할당되는 것을 특징으로 하는, 일반적인 차량 내부 모니터링 시스템과도 관련이 있다.

점유 상태 분류 항목으로의 할당은 다음과 같은 규칙에 따라 실시된다.: 점유 상태 분류 항목에 대한 연관성 확률이 최대이다. 바람직하게 상기 연관성 확률은 본 발명에 따라 도입되는 문턱값보다 추가로 높으며, 상기 문턱값은 연산 알고리즘의 구현시 연산 유닛을 위해 사전 설정될 수 있다. 특징 공간 내에 있는 2개의 점유 상태 분류 항목 사이의 경계면은 정확히 기능 집합의 가능 연관성 확률들이 같은 값을 취하는 곳에 위치한다.

모든 점유 상태 분류 항목에 대한 연관성 확률들이 문턱값 이하인 영역 또는 2개의 점유 상태 분류 항목에 대한 연관성 확률들이 동일한 값을 취하는 영역에 대해서는 분류 결과가 출력되지 않는다. 따라서 추가의 점유 상태 분류 항목, 즉 "6. 분류 불가" 항목이 채택된다. 그럼으로써 또 다른 문제, 즉 상이한 점유 상태 분류 항목 영역들이 중첩되는 문제가 제거된다.

본 발명의 바람직한 개선예들은 종속 청구항에 제시되어 있다.

본 발명은 특히 모니터링 시스템에 하나 이상의 차량 도어의 개방 상태를 검출하기 위한 스위치나 센서가 추가로 장착된 경우에 바람직하게 사용될 수 있다. 이 경우, 연산 유닛이 데이터 라인을 통해 스위치 또는 센서에 접속된다. 하나 이상의 도어가 열려있는지 아니면 닫혀있는지의 여부에 따라 연산 유닛이 그러한 정보를 받는다. 연산 유닛에서는 도어가 마지막으로 열린 것이 언제인지에 따라 전이 확률이 설정될 수 있도록 하는 알고리즘이 사용된다. 이러한 방법으로, 도어가 닫히고 나서 모니터링 시스템이 리셋된 후 재가동되고 적절한 전이 확률을 얻기 위해 과거의 데이터를 사용할 수 없는 경우라 할지라도 2개의 점유 상태 분류 항목간의 적절한 전이 확률이 사전 설정된다. 그럼으로써 모니터링 시스템의 최초 가동시 또는 리셋 이후에도 모니터링 시스템을 위해 적절한 전이 확률이 사용될 수 있고, 상기 전이 확률은 연산 유닛을 위해 사전 설정됨에 따라 차량 도어의 닫힘이 인식된 후 연산 유닛이 사전 설정된 상기 전이 확률을 사용한다. 이에 따라, 이러한 상황에서도 예컨대 사람이 하차한 후 좌석 위에 아동용 시트를 올려놓는 경우와 같은 점유 상태의 실제 변동에 대해 모니터링 시스템이 신속하게 반응할 수 있다.

전이 확률은 행렬 요소(matrix element)로서 메모리 내에 저장되는 것이 특히 바람직하다.

본 발명의 한 실시예에서, 전이 확률은 분류 주기의 개수를 구체화하는 수치값에 의해 전이 확률이 표현되며, 그 후, 한 점유 상태 분류 항목으로부터 다른 점유 상태 분류 항목으로의 변동이 발생한 것으로 간주된다. 이에 대한 대안으로, 전이 확률이 행렬 내에 0과 1 사이의 숫자로서 저장된다.

점유 상태 분류 항목이 n개일 때, 전이 확률들이 군집되어 있는 n ×n개의 매트릭스가 정의된다. 이 경우, 대한 각각의 목표 상태로의 전이 확률, 즉 새로운 분류 결과는 각각의 가능한 출발 상태, 즉, 현재 분류 결과에 대해 정의된다.

전이 확률은 에어백 구동 양상에 미치는 영향과 관련한 상기 전이의 임계성을 고려하여 대응하는 상태 변동의 - 실제로 예상되는 - 빈도에 순응된다. 예를 들면, 점유 상태 분류 항목이 "아동용 시트가 뒤쪽을 보도록 장착된 상태"로부터 "아동용 시트가 앞쪽을 보도록 장착된 상태"로 전이되는 것은 상대적으로 위험하지 않은 것으로 분류되는데, 그 이유는 위의 두 분류 결과의 경우 모두 에어백이 구동되지 않기 때문이다.

또한, 본 발명은 차량 내부를 모니터링하기 위한 방법과도 관련되며, 상기 방법에서는 차량 내부의 임의 위치의 점유 상태를 나타내는 데이터가 측정되고, 측정된 데이터로부터 차량 내부의 임의 위치의 점유 상태를 나타내는 특징들을 이용하여 차량 내부의 선택된 위치에 관련된 점유 상태 분류 항목에 대한 연관성 확률이 산출된다. 본 발명의 따른 방법의 특징은, 점유 상태 항목들 간의 전이 확률이 결정되는데, 상기 전이 확률에 따라 점유 상태 분류 항목들간의 전이가 발생하게 된다는 점이다.

이와 관련하여 한 개선예에서는, 어느 정도의 전이 가능성이 예상되느냐에 따라 전이 확률이 정해진다. 이러한 전이 확률은 예컨대 실험을 통해 결정될 수 있다.

그러나 연관성 확률이 얼마나 신뢰성 있게 얻어지느냐에 따라 전이 확률이 정해질 수도 있다. 측정 시스템의 부정확성으로 인해 점유 상태 분류 항목에 속하는 특징들이 측정학적 이유에서 고도로 정확하게 정의될 수 없는 경우에는, 연관성 확률의 고도로 정확한 측정이 가능한 다른 점유 상태 분류 항목들에 대해 상응하게 높은 전이 확률에 의해 보상될 수 있다.

모니터링 시스템의 설계에서는 전이 확률이 사람의 안전과 얼마나 관련이 있는지에 따라 상기 전이 확률이 정해지는 것이 특히 적절하다. 그러므로 에어백이 작동되지 않아야 하는 경우에 해당되는 점유 상태 분류 항목에는 다른 점유 상태 분류 항목으로부터 상기 분류 항목으로 전이될 확률은 높게, 그리고 상기 분류 항목으로부터 다른 분류 항목으로 전이될 확률은 낮게 제공되어야 한다.

본 발명의 또 다른 한 개선예에서는, 전이 확률이 시간 또는 차량의 이동 상태에 따라 변동될 수 있다.

또한, 한 바람직한 실시예에서는, 연관성 확률을 나타내는 값이 평균에 의해 시간에 따라 교정(smoothed)되는 방법이 사용된다. 또한, 마지막으로 얻은 분류 결과의 통계적 평균값이 산출됨으로써, 즉, 지속적으로 상기 값이 교정됨으로써 측정 오차의 영향이 감소될 수도 있다.

이를 위해, 문제에 적합화된 특정 시간 주기에 걸쳐서 분류 결과가 저장된다. 과거에 얻었던 분류 결과와의 비교를 통해 점유 상태 분류 항목에 대한 특징들의 소속에서 모호성(ambiguity)이 제거된다.

또한, 바람직하게는 시간 주기에 관계된 연관성 확률이 가중될 수 있다.

이 경우, 현재 연관성 확률이 이전에 측정된 연관성 확률에 비해 더 강하게 가중되는 것이 바람직하다.

이때, 각각의 현재 연관성 확률의 가중은 과거의 연관성 확률의 가중과 달리 각각의 점유 상태 분류 항목에 관련된 제어 매개변수를 기초로 하여 개별적으로 영향을 받을 수 있다.

특히 마지막 분류 결과에 따라, 전술한 전이 확률을 이용하여 각각의 점유 상태 분류 항목의 기록 내에 있는 현재 연관성 확률의 가중이 제어될 수 있다.

이는 현재 분류 상태의 조건 및 다른 분류 결과의 현재 분류 항목 연관성 확률 하에서 새로운 분류 상태가 나타날 조건부 확률에 해당된다. 결과적으로, 예컨대 현재 분류 결과의 분류 그룹(예: 아동용 시트가 장착된 상태의 그룹)에 속하는 점유 상태 분류 항목의 평균 소속성은 강화되는 반면, 현재 분류 결과의 분류 그룹(예: 성인이 착석한 상태의 그룹)에 속하지 않는 점유 상태 분류 항목의 평균 소속성은 약화되며, 그 결과 분류 상태가 "아동용 시트가 장착된 상태"로부터 "성인이 착석한 상태"로 전이될 확률이 낮아진다.

본 발명에 따른 방법의 한 바람직한 실시예에서는, 도어가 열려있는 동안에는 차량 내부에 있는 사람 및/또는 물체를 보호하기 위한 안전 장치가 작동되지 않는 상태로 유지된다. 특히 도어가 열려있는 동안 에어백의 작동이 계속 차단되도록 할 수 있다. 그럼으로써 차량 정차중에 에어백이 잘못 전개되는 것을 막을 수 있다.

이는 승차후 차량 문이 닫힌 직후에 여전히 차량 좌석의 점유 상태가 변동되는(예: 아동용 시트 위치의 변동) 경험과 일치한다. 그 결과 점유 상태 분류 항 목들 간의 전이 확률이 높아진다. 그러므로 우선 1개의 차량 도어가 닫힌 후 또는 모든 차량 도어가 닫힌 후에는 연산 유닛에 의한 점유 상태 분류 항목들의 계산시 높은 전이 확률이 허용된다. 시간이 경과되면서 전이 확률은 낮아지고, 이는 주행이 지속되는 동안 좌석 점유 상태가 변동될 가능성이 더욱 낮아진다는 사실과 일치한다.

이러한 사실은, 본 발명의 한 바람직한 개선예에서 점유 상태 분류 항목마다 좌석의 점유 상태 분류 항목에 대한 점유 상태의 분류 결과에 걸쳐서 평균화가 수행되는 점에 의해 고려되며, 평균화에 영향을 미치는 결과의 개수는 시간이 경과됨에 따라 증가된다. 그 결과, 점유 상태를 나타내는 값의 교정이 점차 증가된다.

이에 대한 대안으로, 선택된 특정 점유 상태 분류 항목(예: "정상 착석 상태" 분류 항목)에 대해서만 전이 확률의 적합화가 수행될 수 있다. 소정의 시간 주기에 걸쳐서 "정상 착석 상태"로의 분류가 높은 확률로 수행되지 않는 한, 센서의 의해 감지된 물체는 아동용 시트이며, 그에 상응하게 점유 상태 분류 항목에 "아동용 시트가 장착된 상태"가 할당되는 것으로 가정된다.

소정의 기준에 따른 전이 확률의 적합화에 있어서 또 다른 방법은 분류 결과의 안정성을 고려하는 것이다. 분류 결과 및 관련 연관성 확률이 안정적인 분류 상태로 결정되면, 연관성 확률의 일시적 변동으로 인해 그러한 안정화된 분류 상태가 더 이상 방해받지 않을 수 있도록 전이 확률이 적합화된다.

이는 일반적으로 점유 상태 분류 항목들간의 전이 확률이 연관성 확률의 변동을 기초로 하여 적합화된다는 것을 의미한다.

본 발명은 도면과 관련된 하기의 실시예에서 더 상세히 설명된다.

도면에는 다수의 측정된 소속값(I), 즉 현재의 값을 사용하는 분류 알고리즘을 이용하여 얻은, 성인 착석 상태(P), 아동용 시트가 장착된 상태(L) 및 공석 상태(L)에 대한 점유 상태 분류 항목의 소속값(Ｏ)이 시간(t) 및 분류 결과( ×)의 함수로서 도시되어 있다.

상기 알고리즘은 과거의 측정 결과를 고려하기 때문에 방해 요소 및 산발적인 부정확한 분류에 대한 내성을 갖는다. 광 센서 시스템의 경우, 분류 알고리즘이 CMOS 카메라 또는 CCD 카메라에 의해 얻은 현재의 3차원 영상을 고려하고, 의사결정(decision making)을 위해 과거의 3차원 영상도 참고한다.

이와 관련하여, 시간(t) 경과에 따른 실제 좌석 점유 시퀀스(real seat occupancy)를 기초로 하는 알고리즘의 연산 방식이 도시되어 있다. 우선, 사람(P)에 의해 좌석이 점유되고, 이어서 사람(P)이 그 좌석에서 떠난다(공석 상태(L)). 그리고 나서 아동용 시트(K)가 상기 좌석 위에 올려진다. 마지막으로 상기 아동용 시트가 다시 제거되고, 상기 좌석은 다시 공석이 된다("L" 상태). 결국, 상기 좌석은 사람(P)에 의해 다시 점유된다.

이러한 시간 시퀀스동안, 먼저 "P"가 카메라에 의해 인식됨에 따라 "P"에 대해 매우 높은 현재값이 부여되는 반면, "K"와 "L"에 대해서는 매우 낮은 값이 부여된다. 과거의 현재값을 포함하는 알고리즘을 이용하여 각각의 현재값에서 기인하는 유효 신뢰값을 소속값으로서 산출한다. 이를 위해 예컨대 가중 이동 평균화 기법이 사용된다. 그러므로 도면에서 처음에는 "P"에 대한 유효값이 "P"에 대한 현재값의 수준까지 증가하는 반면, "K"와 "L"에 대한 유효값은 거의 "0"까지 감소한다.

유효 분류 결과의 결정을 위해서는 각각의 시점에서 문턱값보다 위에 있는 유효값들만 사용된다. 상기 값들로부터 산출되는 분류 결과가 가장 높은 유효값을 가진 분류 항목으로 결정된다. "P"에 대한 현재값이 높기 때문에, 예컨대 차량의 점화 로크(ignition lock)가 작동될 때, 카메라 및 모니터링 시스템이 스위칭되고 나서 제 2 분류 주기 후에 이미 산출된 상기 분류 결과가 사용될 수 있다.

사람이 하차하면 "L"에 대한 유효값이 급격히 증가됨에 따라, 다시 제 2 분류 주기 후에 산출되는 분류 결과로서 "공석 상태"가 출력된다.

좌석 위에 아동용 시트(K)가 놓이는 시점에는 "L"에 대한 유효값이 거의 "0"으로 감소하는 반면 "K"에 대한 유효값은 증가하므로, 산출되는 분류 결과가 매우 빠르게 "K"로 바뀐다. 센서 시스템에 의해 아동용 시트(K)가 감지되면, "K"에 대해 극심하게 변동하는 현재값이 정의된다. 그러나 이와 같이 극심하게 변동하는 현재값은 작은 변동 범위만을 갖는 유효값을 형성하기 위한 알고리즘을 이용하여 교정된다.

여러 점유 상태 분류 항목들(occupancy classes)간의 전이 단계는 아래와 같은 행렬로 표현될 수 있는 조절가능한 전이 확률(transitional probability)에 의해 제어된다.

	L	K	P
L	0.3	0.3	0.3
K	0.3	0.3	0.3
P	0.3	0.1	0.3

상기 표의 숫자는 여러 점유 상태들간에 존재하게 될, 그리고 연산 유닛을 위해 사전 설정될 전이 확률을 나타낸다. 상기 표에서 하나의 열에 상하 배치되어 있는 점유 상태 분류 항목(L, K, P)은 초기 점유 상태 분류 항목을 나타내며, 가로 행의 L, K, P는 변동이 일어나는 방향의 점유 상태 분류 항목을 나타낸다. 숫자들은 하나의 분류 상태로부터 다른 분류 상태로 전이하는데 필요한 분류 주기의 개수의 역수이다. 따라서 행렬 값이 크면 전이 확률이 높다는 의미이고, 행렬 값이 작으면 전이 확률이 낮다는 것을 의미한다.

"성인이 착석한 상태(P)"는 매우 신뢰성 있게 분류될 수 있고 "P"로부터 "아동용 시트가 장착된 상태(K)"로 갑자기 전이될 확률이 매우 낮기 때문에, "P"로부터 "K"로의 전이에 대한 행렬에 낮은 전이 확률(0.1)이 기입된다. 말하자면 "P"로부터 "K"로의 상태 변동은 보통 성인(P)이 좌석에서 일어남에 따라 상기 좌석이 공석이 되는 방식으로 진행된다. 그런 다음 비로소 상기 좌석 위에 아동용 시트(K)가 놓인다.

본 발명의 또 다른 한 실시예에서는, 전이 확률에 대해 역시 단 3개의 점유 상태 분류 항목이 존재하는 경우에 아래와 같은 행렬이 사전 설정된다.

	L	K	P
L	0.3	0.3	0.5
K	0.3	0.3	0.3
P	0.1	0.1	0.3

여기서는 에어백이 즉시 작동되도록 하기 위해, "공석 상태(L)"로부터 "성인이 착석한 상태"로의 변동이 매우 신속하게 수행되어야 하는 경우가 고려된다. 따라서 전술한 경우에 대해 상대적으로 높은 전이 확률(0.5)이 기입되어 있다.

그에 비해 "성인이 착석한 상태"로부터 "공석(L)" 상태로의 변동은, 예컨대 센서 시스템에 의해 2회 또는 3회의 잘못된 측정이 이루어진 경우에도 탑승자(P)를 보호하기 위해, 신중하게 서서히 이루어진다. 광 센서 시스템의 경우, 예컨대 탑승자가 자신의 발이 놓인 영역 내에 있는 물체에 도달하기 위해 앞쪽으로 몸을 구부림으로써 상체가 광 센서에 의해 더 이상 감지되지 않게 되는 것이 그러한 잘못된 측정의 원인이 될 수 있다. 따라서 전술한 경우뿐만 아니라 "아동용 시트(K)" 쪽으로도 전이 확률이 "0.1"로 기입된다.

전이 확률은 위에 제시된 행렬에 의해서 한 번 정의되기도 하지만, 본 발명의 또 다른 실시예에서는 시간에 따라서도 변동될 수 있다.

시간 경과에 걸쳐서(전체 시간에 걸쳐서) 예컨대 도어의 개방 또는 폐쇄와 같이, 점유 상태 분류 항목들간의 전이 확률을 변동시키는 이벤트가 고려된다. 분류 항목에 도어 상태(개방 또는 폐쇄)가 포함됨에 따라 2개의 점유 항목들간의 전이 확률들이 이벤트들에 적합화될 수 있다.

예컨대 리드 콘택(reed contact), 기계식 스위치 또는 센서 등과 같은 도어 스위치에 의해, 특히 2차원 또는 3차원 점유 상태 모니터링 시스템에 의해 하나의 도어 또는 다수의 도어들의 개방 상태가 검출된다.

도어가 열려있는 동안에는 분류가 수행되지 않는다. 어떠한 경우에도 에어백의 작동이 차단되어야 한다. 도어가 닫힌 후에는, 점유 상태 분류 항목들간에 전이가 일어날 확률이 매우 높고, 시간이 경과됨에 따라 전이 확률이 점점 더 낮아진다.

우선 연산 유닛에 접속된 분류 시스템이 리셋 상태로 설정된다. 이 시간 동안에는 에어백의 작동이 차단된다.

따라서 예컨대 좌석 위에 아동용 시트를 올려놓거나 고정시키기 위해 차량 내부로 구부려지는 사람의 머리 또는 상체에 의해 분류 시스템이 영향을 받거나, 그로 인해 잘못된 분류 결과가 발생함으로써 그 이전의 분류를 포함하는 점유 상태 분류 항목으로의 할당을 통해 다음 분류 과정에 부정적인 영향을 미치게 되는 문제가 방지된다.

도어가 닫힌 경우, 모니터링 시스템이 켜지면 점유 상태 분류 항목들 간의 전이가 일어날 확률이 매우 높아진다.

예를 들어, 탑승자가 글로브 박스로부터 물건을 꺼내기 위해 계기판 쪽으로 몸을 굽히는 경우, 탑승자의 표면(신체 곡면)은 뒤쪽을 향하도록 장착된 아동용 시트와 일치하기 때문에 3D 카메라가 사람을 아동용 시트로 분류하고, 이와 같은 단 한 번의 측정 결과를 기초로 하여 모니터링 시스템에 의해 이미 재분류가 수행됨에 따라 에어백이 작동되지 않는다.

이제 사람이 등받이에 기대어 있는 정상 착석 상태에 대해 살펴보자. 이러한 경우, 에어백이 다시 작동되도록 하기 위해서는 마찬가지로 분류 상태가 "사람이 착석한 상태"로 신속하게 변동되어야 한다. 따라서, 이때 도어가 닫힌 후 잘못된 초기 분류에 대해 매우 빠르게 반응할 필요가 있다.

그러나 이와는 달리, 상대적으로 오랜 주행 후 사람이 앞으로 몸을 굽히고 현재 분류 결과가 "아동용 시트가 장착된 상태"로 나타나는 경우에는 "사람이 착석 한 상태"의 분류 항목이 유지되어야 한다.

도어가 닫힌 후 시간이 경과됨에 따라 2개의 점유 상태 분류 항목간의 전이가 실현될 가능성이 상대적으로 적어지기 때문에, 그에 상응하게 전이 확률도 낮아진다. 전이 확률은 예컨대 시간이 경과됨에 따라 비례하여 감소되거나, 반대로 시간에 비례한다.

이러한 시간 의존적 전이 확률은 다음과 같은 방식으로 구현될 수 있다.

1. 예컨대 각각의 추가 분류 항목에 의해 전체적으로 평균화되는 마지막 분류 항목들의 개수를 증가시킴으로써, 전 시간에 걸쳐서 적합화가 수행된다.

2. 상기 적합화는 "사람이 정상적으로 착석한 상태"의 경우에만 수행되는 것으로 제한된다. "사람이 정상적으로 착석한 상태"로의 분류가 특정 시간 주기동안 높은 확률로 수행되지 않으면, 좌석 위의 물체는 아동용 시트인 것으로 간주된다. 즉, 모니터링 시스템이 전자의 점유 상태 분류 항목으로 돌아가려면, 과거에 -모니터링 시스템에서 정해진- 시간 주기에 걸쳐서 점유 상태 분류 항목에 대한 높은 연관성 확률(association probabilities)이 존재해야 했는지에 따라 적합화가 구현되어야 한다.

3. 또는 분류 결과를 안정화(부동화)시키는 방식으로 적합화가 수행될 수도 있다. 분류 결과 및 그에 상응하는 연관성 확률이 안정적인 분류 상태에 정착되면, 안정화된 분류 상태가 연관성 확률값의 일시적인 변동에 의해 더 이상 방해받지(교란되지) 않는 방식으로 전이 확률이 적합화된다.

본 발명은 차량의 내부를 모니터링하기 위한 시스템을 제공하며, 상기 시스템에서는 예컨대 공석 상태(L) 또는 다른 점유 상태 분류 항목에 속하는 점유 상태 로부터 성인 착석 상태(P)나 아동용 시트가 장착된 상태(K)로의 좌석 점유 상태의 변경이 연산 유닛 내에서 전이 확률에 의해 구현되고, 상기 전이 확률은 모니터링 시스템을 위해 외부에서 사전 설정되며, 상기 모니터링 시스템에 의해 점유 상태의 변동이 고려되는 속도를 나타낸다. 상기 전이 확률에 따라, 각각의 좌석에 대해 관련 에어백 또는 다른 안전 장치의 작동 여부가 결정된다.

Claims (21)

1. 차량 내부의 임의의 장소의 점유 상태를 표시하는 데이터를 검출하기 위한 검출 장치, 그리고 상기 검출 장치의 측정 데이터로부터 차량 내부의 임의의 장소의 점유 상태를 나타내는 특징들을 이용하여 차량 내부의 선택된 위치의 점유 상태 분류 항목에 대한 연관성 확률을 얻기 위한 연산 유닛을 포함하는, 차량 내부를 모니터링 하기 위한 시스템에 있어서,

   상기 연산 유닛은 점유 상태 분류 항목들간의 전이 확률이 저장되어 있는 메모리와 접속되며, 상기 전이 확률에 따라 점유 상태 분류 항목들간에 전이가 발생하는 것을 특징으로 하는

   차량 내부 모니터링 시스템.
2. 제 1 항에 있어서,

   임의의 문턱값이 정해지고, 상기 특징들이 상기 문턱값보다 높은 경우에만 점유 상태 분류 항목에 할당되는 것을 특징으로 하는

   차량 내부 모니터링 시스템.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,

   상기 모니터링 시스템이 차량의 하나 이상의 도어의 개방 상태를 감지하기 위한 센서 또는 스위치를 구비하며, 상기 연산 유닛이 데이터 라인을 통해 상기 센서 또는 스위치에 접속되고, 상기 센서 또는 스위치의 데이터가 상기 연산 유닛 내에서 평가될 수 있는 것을 특징으로 하는

   차량 내부 모니터링 시스템.
4. 제 3 항에 있어서,

   상기 연산 유닛에 의해 알고리즘을 이용하여 도어의 개방 상태에 따른 점유 상태 분류 항목들간의 전이 확률이 설정될 수 있는 것을 특징으로 하는

   차량 내부 모니터링 시스템.
5. 제 1 항에 있어서,

   상기 전이 확률은 매트릭스 요소로서 메모리 내에 저장되는 것을 특징으로 하는

   차량 내부 모니터링 시스템.
6. 제 1 항에 있어서,

   상기 전이 확률은 분류 주기의 개수를 표현하는 수치값이 되며, 그 후 하나의 점유 상태 분류 항목으로부터 다른 점유 상태 분류 항목으로의 점유 상태의 변동이 발생되는 것으로 간주되는 것을 특징으로 하는

   차량 내부 모니터링 시스템.
7. 차량 내부를 모니터링하기 위한 방법으로서, 차량 내부의 임의의 장소의 점유 상태를 나타내는 데이터가 측정되고, 측정된 데이터로부터 차량 내부의 임의 장소의 점유 상태를 나타내는 특징들을 이용하여 차량 내부의 선택된 위치의 점유 상태 분류 항목에 대한 연관성 확률이 산출되는 방법에 있어서, 점유 상태 분류 항목들간에 전이가 발생하는 확률인, 점유 상태 분류 항목들간의 전이 확률이 결정되는 것을 특징으로 하는

   차량 내부 모니터링 방법.
8. 제 7 항에 있어서,

   어느 정도의 전이 가능성이 예상되느냐에 따라 상기 전이 확률이 정해지는 것을 특징으로 하는

   차량 내부 모니터링 방법.
9. 제 7 항 또는 제 8 항에 있어서,

   연관성 확률이 얼마나 신뢰성 있게 얻어지느냐에 따라 상기 전이 확률이 정해지는 것을 특징으로 하는

   차량 내부 모니터링 방법.
10. 제 7 항에 있어서,

    사람의 안전과 얼마나 관련이 있는지에 따라 상기 전이 확률이 정해지는 것을 특징으로 하는

    차량 내부 모니터링 방법.
11. 제 7 항에 있어서,

    상기 전이 확률이 시간 또는 차량의 이동 상태에 따라 변동되는 것을 특징으로 하는

    차량 내부 모니터링 방법.
12. 제 7 항에 있어서,

    연관성 확률을 나타내는 값들이 평균에 의해 시간에 따라 교정되는 것을 특징으로 하는

    차량 내부 모니터링 방법.
13. 제 12 항에 있어서,

    상기 연관성 확률이 시간 주기에 관하여 가중되는 것을 특징으로 하는

    차량 내부 모니터링 방법.
14. 제 13 항에 있어서,

    현재 연관성 확률이 이전에 측정된 연관성 확률에 비해 더 많이 가중되는 것을 특징으로 하는

    차량 내부 모니터링 방법.
15. 제 7 항에 있어서,

    상기 전이 확률이 차량 도어의 개방 상태에 따라 정의되는 것을 특징으로 하는

    차량 내부 모니터링 방법.
16. 제 15 항에 있어서,

    도어가 열려있는 동안에는 차량 내부의 사람 및 물체 중 어느 하나 이상을 보호하기 위한 안전 장치가 비작동 상태로 유지되는 것을 특징으로 하는

    차량 내부 모니터링 방법.
17. 제 15 항에 있어서,

    도어가 열려있는 동안에는 에어백이 비작동 상태로 유지되는 것을 특징으로 하는

    차량 내부 모니터링 방법.
18. 제 15 항에 있어서,

    차량 도어가 닫힌 후에는 점유 상태 분류 항목들간의 전이에 대해 높은 전이 확률이 허용되고, 시간이 경과되면서 상기 전이 확률이 낮아지는 것을 특징으로 하는

    차량 내부 모니터링 방법.
19. 제 18 항에 있어서,

    점유 상태 분류 항목당 좌석의 점유 상태 분류 항목에 대한 점유 상태의 분류에 걸쳐서 평균화가 실행되고, 상기 평균화에 영향을 미치는 결과의 개수가 시간이 경과됨에 따라 증가되는 것을 특징으로 하는

    차량 내부 모니터링 방법.
20. 제 18 항에 있어서,

    점유 상태 분류 항목 중 "정상 착석 상태" 항목에 대한 점유 상태의 분류 결과에 걸쳐서 평균화가 실행되고, 소정의 시간 주기에 걸쳐서 "정상 착석 상태"의 점유 상태 분류 항목에 대한 할당이 높은 연관성 확률로 실행되지 않을 경우, 상기 좌석에 "아동용 시트가 장착된 상태"의 점유 상태 분류 항목이 할당되는 것을 특징으로 하는

    차량 내부 모니터링 방법.
21. 제 18 항에 있어서,

    점유 상태 분류 항목들간의 전이 확률이 연관성 확률의 변동에 따라 적합화되는 것을 특징으로 하는

    차량 내부 모니터링 방법.

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