KR101740983B1 - Apparatus and method for determining validity of sensing data related with vehicle driver - Google Patents
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Abstract
본 발명은 차량 운전자와 관련될 수 있는 센싱 데이터의 효용성 결정 기술에 관한 것으로, 피검체에 관한 센싱 데이터를 수집하는 피검체 데이터 수집부, 상기 수집된 센싱 데이터의 적어도 일부에 관해 효용성 분석 전처리를 수행하여 상기 센싱 데이터에 관한 효용성 여부를 결정하는 데이터 효용성 결정부 및 상기 센싱 데이터 중 효용성을 가지는 센싱 데이터에 관해 통계적 유의성을 결정하여 상기 피검체의 상태를 결정하는 피검체 상태 결정부를 포함한다.The present invention relates to a technology for determining the usefulness of sensing data that can be associated with a driver of a vehicle, and includes a body data collection unit for collecting sensing data relating to a subject, and a pre-processing unit for performing efficiency analysis on at least a part of the collected sensing data A data availability determination unit for determining availability of the sensing data, and a state determination unit for determining a state of the subject by determining statistical significance with respect to sensing data having utility in the sensing data.
Description
본 발명은 센싱 데이터의 효용성 결정 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 상황에 따른 센싱 데이터의 효용성을 분석하여 통계적 유의성이 검증된 센서들만 피검체의 상태 결정에 반영함으로써 정보 처리의 속도 및 효율성을 향상시킬 수 있는 차량 운전자와 관련될 수 있는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a technique for determining the effectiveness of sensing data, and more particularly, it relates to a technique for determining the efficiency of sensing data by analyzing the effectiveness of sensing data according to a situation, To an apparatus and method for determining the effectiveness of sensing data that can be associated with a vehicle driver that can be improved.
교통사고의 높은 비율을 차지하는 원인 중 하나는 인간 오류이다. 안전한 운전에 필요한 주의의 문제는 운전자의 판단 실수, 정보 처리 지연 등으로 이어지고 교통사고가 발생할 가능성이 커진다. 이에 따라 다양한 연구기관과 상용자동차 업체에서는 운전자 상태 판단 시스템을 개발하고 있다.One of the reasons for the high proportion of traffic accidents is human error. Problems of attention required for safe driving lead to driver's judgment error, information processing delay, etc., and the possibility of a traffic accident increases. As a result, various research institutes and commercial vehicle companies are developing a system to determine the driver's condition.
운전자 상태 판단 시스템에 차량, 영상, 음성 및 운전자의 생체 정보 등 많은 센싱 데이터들이 사용된다. 하지만 수많은 센싱 데이터들을 고려하여 판단하는 과정에서 불필요하게 많은 시간이 소요되고 있어 그만큼 효율성이 저하되는 단점이 있다.Many sensing data such as vehicle, image, voice, and driver's biometric information are used in the driver's condition determination system. However, it takes a lot of time in the process of judging by considering a lot of sensing data, and the efficiency is lowered accordingly.
한국 공개특허공보 제10-2014-0113153(2014.09.24)호는 동일성 검정 방법에 관한 것으로서, 공정 데이터의 통계치와 기준 통계치를 비교하여 동일/비동일/개선을 판정하는 1차 판정 단계; 상기 비동일/개선 판정된 공정 데이터에 대해서 통계적 허용차를 고려하여 상기 기준 통계치를 수정하는 수정 단계; 및 상기 수정된 기준 통계치에 의해 상기 비동일/개선 판정된 공정 데이터의 통계치를 비교하여 수용/비동일을 판정하는 2차 판정 단계를 구비한 것을 특징으로 한다.Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2014-0113153 (2014.09.24) relates to a method of determining the identity, comprising a first determination step of comparing the statistical values of the process data with the reference statistics to determine the same / non-identical / improvement; A correction step of correcting the reference statistics by considering a statistical tolerance on the non-identical / improved process data; And a second determination step of comparing the statistical values of the non-identical / improved process data determined by the corrected reference statistics to determine acceptance / non-uniformity.
한국 등록특허 제10-1305841(2013.09.02)호는 변수 연관관계 자동 탐색 및 이를 이용한 동적 결과 리포트 산출방법에 관한 것으로, 변수 유형 자동 분류 모듈이 데이터에 포함되어 있는 변수를 구성하는 값들이 어떤 형태를 가지는지 분석하여 범주형 변수와 연속형 변수로 자동 분류하는 단계; 통계 알고리즘 자동 적용 모듈이 상기 변수 유형 자동 분류 모듈에 의해 자동 분류된 변수를 그 유형 조합에 따라 서로 다른 통계 알고리즘을 적용하여 통계 분석을 하는 단계; 동적 변수 연관관계도 작성 모듈이 통계 알고리즘 자동 적용 모듈에 의하여 통계 분석된 모든 변수들 간의 연관관계를 보여주는 동적 변수 연관관계도를 작성하는 단계 및; 동적 결과 리포트 작성 모듈이 통계 알고리즘 자동 적용 모듈에 의하여 통계 분석된 모든 변수들 간의 연관관계를 보여주는 동적 결과 리포트를 작성하는 단계를 포함한다.Korean Patent No. 10-1305841 (2013.09.02) relates to an automatic search for a variable association and a dynamic result report calculation method using the same, and it is an object of the present invention to provide a dynamic result report calculation method in which, And categorizing them as categorical variables and continuous variables; The statistical algorithm automatic application module applying statistical analysis to the variables automatically classified by the variable type automatic classification module applying different statistical algorithms according to the combination of the types; Creating a dynamic variable association diagram showing the association between all the variables statistically analyzed by the module for automatically applying the statistical algorithm association module; And creating a dynamic result report showing the association between all variables statistically analyzed by the statistical algorithm automatic application module of the dynamic result report creation module.
본 발명의 일 실시예는 상황에 따른 센싱 데이터의 효용성을 분석하여 통계적 유의성이 검증된 센서들만 피검체의 상태 결정에 반영함으로써 정보 처리의 속도 및 효율성을 향상시킬 수 있는 차량 운전자와 관련될 수 있는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치 및 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention can be applied to a vehicle driver that can improve the speed and efficiency of information processing by analyzing the effectiveness of sensing data according to a situation and reflecting only statistically verified sensors to the state determination of the subject An apparatus and method for determining the effectiveness of sensing data.
본 발명의 일 실시예는 피검체의 현재 상황에 따라 효용성 있는 센서들을 통해 피검체를 센싱하고, 현재 상황이 변경되면 변경된 상황에 따라 효용성 있는 센서들만 활성화시켜 효율성을 향상시킬 수 있는 차량 운전자와 관련될 수 있는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치 및 방법을 제공하고자 한다.One embodiment of the present invention relates to a method and apparatus for sensing a subject through sensors that are useful according to the current situation of the subject and activating only useful sensors according to the changed situation when the current situation is changed to improve the efficiency And to provide an apparatus and method for determining the usefulness of sensing data.
실시예들 중에서, 센싱 데이터의 효용성 결정 장치는 복수의 센서들을 통해 미리 정의된 특정 상황에 있는 모의 피검체에 관한 센싱 데이터 모집단을 생성하고, 상기 센싱 데이터 모집단을 분석하여 상기 특정 상황에서 유의미한 효용 센서를 결정하는 효용 센서 결정부 및 피검체에 관한 현재 상황을 결정하고, 상기 현재 상황에 따른 현재 효용 센서를 통해 상기 피검체를 센싱하는 피검체 센싱부를 포함한다.In an embodiment, the apparatus for determining the effectiveness of sensing data generates a sensing data population related to a simulated subject in a specific situation predefined through a plurality of sensors, analyzes the sensing data population, And a subject sensing unit for determining a current state of the subject with respect to the subject and sensing the subject through the current efficiency sensor according to the current situation.
상기 미리 정의된 특정 상황은 상기 모의 피검체에 관한 정상 상태 또는 비정상 상태를 포함하고, 상기 모의 피검체에 의한 조작 상태를 더 포함할 수 있다.The predetermined specific situation may include a steady state or an abnormal state with respect to the simulated subject, and may further include an operation state by the simulated subject.
상기 피검체 센싱부는 상기 피검체에 관한 현재 상황을 지속적으로 검출할 수 있다.The subject sensing unit can continuously detect the current state of the subject.
상기 피검체 센싱부는 상기 피검체에 관한 현재 상황의 변경을 감지하여 다음 상황을 결정하고, 상기 다음 상황에 따른 다음 효용 센서만 활성화시킬 수 있다.The subject sensing unit may detect a change of the current situation of the subject and determine the next situation, and may activate only the next benefit sensor according to the next situation.
상기 피검체 센싱부는 상기 복수의 센서들 중 상시 센서를 통해 상기 피검체의 현재 상황을 결정할 수 있다.The subject sensing unit may determine the current state of the subject through the sensor among the plurality of sensors.
상기 현재 상황은 상기 피검체에 의한 현재 조작 상태를 포함할 수 있다.The current state may include a current operation state by the subject.
상기 효용 센서 결정부는 상기 모의 피검체에 관한 차량 정보, 영상 정보, 음성 정보 및 생체 정보를 포함하는 센싱 데이터를 수집하여 상기 센싱 데이터 모집단 생성할 수 있다.The efficiency sensor determination unit may collect sensing data including vehicle information, image information, audio information, and biometric information on the simulated subject to generate the sensing data population.
상기 효용 센서 결정부는 상기 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부에 관해 가공 데이터를 생성할 수 있다.The utility sensor determination unit may generate processing data about at least a part of the sensing data population.
상기 효용 센서 결정부는 상기 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부가 얼굴 좌표 정보를 포함하면 얼굴 방향에 관한 상기 가공 데이터를 생성할 수 있다.The utility sensor determination unit may generate the processing data related to the face direction if at least a part of the sensing data population includes the face coordinate information.
상기 효용 센서 결정부는 상기 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부가 음성 진폭 정보를 포함하면 대화 정도에 관한 상기 가공 데이터를 생성할 수 있다.The utility sensor determination unit may generate the processing data related to the degree of dialogue if at least a portion of the sensing data population includes the speech amplitude information.
상기 효용 센서 결정부는 상기 가공 데이터 및 상기 가공 데이터와 연관되지 않는 상기 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부 중에서 적어도 하나에 해당하는 전-처리 가능 데이터에 관해 효용성 분석을 위한 전-처리를 수행할 수 있다.The utility sensor determiner may perform preprocessing for utility analysis on preprocessable data corresponding to at least one of the processing data and at least a portion of the sensing data population not associated with the processing data.
상기 효용성 분석을 위한 전-처리는 다양한 특성 및 광범위한 값들을 가지는 상기 전-처리 가능 데이터를 적어도 하나의 전-처리 분석 모델에 적용하여 데이터 특성이 유사한 데이터 간에 비교 가능한 적어도 하나의 전-처리 데이터를 생성하는 과정을 포함할 수 있다.The pre-processing for the utility analysis applies the pre-processable data having various characteristics and a wide range of values to at least one pre-processing analysis model to generate at least one pre-processing data And the like.
상기 적어도 하나의 전-처리 분석 모델은 평균 제곱근오차(RMSE, Root-mean square error) 분석 모델, 주요 주파수 분석 모델, 평균 크기 분석 모델, 평균 횟수 분석 모델, 평균 지속시간 분석 모델, 최대 변화량 분석 모델 및 비율 분석 모델 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.The at least one pre-processing analytical model may include at least one of a root mean square error (RMSE) analysis model, a principal frequency analysis model, an average size analysis model, an average frequency analysis model, an average duration analysis model, And a ratio analysis model.
상기 효용 센서 결정부는 상기 전-처리 데이터를 기초로 효용성 분석을 수행하여 상기 특정 상황에서 유의미한 효용 센서를 결정할 수 있다.The efficiency sensor determination unit may perform an efficiency analysis based on the pre-processing data to determine a meaningful efficiency sensor in the specific situation.
상기 효용 센서 결정부는 상기 미리 정의된 특정 상황 각각에 대하여 상기 비정상 상태가 유발될 가능성이 높은 경우와 낮은 경우를 비교하여 상기 적어도 하나의 전-처리 데이터와 연관되는 적어도 하나의 특정 센서의 효용성을 분석하는 통계적 유의성 검정 방법을 통해 상기 효용성 분석을 수행할 수 있다.Wherein the utility sensor determination unit compares the case where the abnormality is likely to occur with the case where the abnormality is likely to occur for each of the predefined specific situations and analyzes the utility of at least one specific sensor associated with the at least one pre- The utility analysis can be performed through a statistical significance test.
상기 효용 센서 결정부는 상기 센싱 데이터 모집단의 샘플수를 기초로 상기 통계적 유의성 검정 방법에 포함되는 모수 및 비모수 검정 방법 중에서 하나를 선택하여 상기 효용성 분석을 수행할 수 있다.The utility sensor determination unit may perform the utility analysis by selecting one of the parameter and non-parametric test methods included in the statistical significance test method based on the number of samples of the sensing data population.
상기 센싱 데이터의 효용성 결정 장치는 상기 현재 효용 센서를 통해 상기 피검체를 센싱한 결과를 기초로 상기 피검체에 관한 상태를 결정하는 피검체 상태 결정부를 더 포함할 수 있다.The apparatus for determining the effectiveness of the sensing data may further include a state determination unit for determining a state of the subject based on a result of sensing the subject through the current efficiency sensor.
상기 센싱 데이터의 효용성 결정 장치는 상기 피검체에 관한 상태 결정이 종료되면 상기 피검체에 관한 센싱 데이터 및 상태 결정 결과를 상기 센싱 데이터 모집단에 추가하여 상기 피검체에 특화된 상기 센싱 데이터 모집단의 갱신을 지원하는 모집단 갱신부를 더 포함할 수 있다.The apparatus for determining the effectiveness of the sensing data may further include a sensing data population adding unit for adding the sensing data and the status determination result about the inspected object to the sensing data population when the status determination for the inspected object is completed to support the updating of the sensing data population specific to the inspected object And a population update unit.
실시예들 중에서, 센싱 데이터의 효용성 결정 장치에 의해 수행되는 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 복수의 센서들을 통해 미리 정의된 특정 상황에 있는 모의 피검체에 관한 센싱 데이터 모집단을 생성하고, 상기 센싱 데이터 모집단을 분석하여 상기 특정 상황에서 유의미한 효용 센서를 결정하는 효용 센서 결정 방법 및 피검체에 관한 현재 상황을 결정하고, 상기 현재 상황에 따른 현재 효용 센서를 통해 상기 피검체를 센싱하는 피검체 센싱 방법을 포함할 수 있다.In one embodiment, a method for determining the effectiveness of sensing data performed by an apparatus for determining the effectiveness of sensing data includes generating a sensing data population for a simulated subject in a specific situation that is predefined through a plurality of sensors, A method of determining a utility sensor that determines a meaningful sensor in the specific situation and a method of sensing a subject by sensing a current state of the inspected object using the current utility sensor according to the current situation can do.
실시예들 중에서, 차량 운전자와 관련될 수 있는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치는 복수의 센서들을 통해 미리 정의된 특정 상황에 있는 모의 운전자에 관한 센싱 데이터 모집단을 생성하고, 상기 센싱 데이터 모집단을 분석하여 상기 특정 상황에서 유의미한 효용 센서를 결정하는 효용 센서 결정부 및 운전자에 관한 현재 상황을 결정하고, 상기 현재 상황에 따른 현재 효용 센서를 통해 상기 운전자를 센싱하는 운전자 센싱부를 포함한다.Among the embodiments, an apparatus for determining the effectiveness of sensing data, which may be associated with a vehicle driver, generates a sensing data population for a simulated driver in a predefined specific situation through a plurality of sensors, analyzes the sensing data population, And a driver sensing unit for determining a current state of the utility sensor determining unit and the driver determining a meaningful efficiency sensor in a specific situation and sensing the driver through the current utility sensor according to the current situation.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.The disclosed technique may have the following effects. It is to be understood, however, that the scope of the disclosed technology is not to be construed as limited thereby, as it is not meant to imply that a particular embodiment should include all of the following effects or only the following effects.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전자와 관련될 수 있는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치 및 방법은 상황에 따른 센싱 데이터의 효용성을 분석하여 통계적 유의성이 검증된 센서들만 피검체의 상태 결정에 반영함으로써 정보 처리의 속도 및 효율성을 향상시킬 수 있다.An apparatus and method for determining the effectiveness of sensing data that can be associated with a vehicle driver according to an embodiment of the present invention includes analyzing effectiveness of sensing data according to a situation and reflecting only statistically verified sensors to the determination of the state of the subject, The speed and efficiency of the processing can be improved.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량 운전자와 관련될 수 있는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치 및 방법은 피검체의 현재 상황에 따라 효용성 있는 센서들을 통해 피검체를 센싱하고, 현재 상황이 변경되면 변경된 상황에 따라 효용성 있는 센서들만 활성화시켜 효율성을 향상시킬 수 있다.An apparatus and method for determining the effectiveness of sensing data that can be associated with a vehicle driver according to an embodiment of the present invention includes sensing a subject through sensors that are operative according to the current status of the subject, Only efficient sensors can be activated to improve efficiency.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 데이터의 효용성 결정 장치를 설명하는 블록도이다.
도 2는 도 1에 있는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치에 의하여 수행되는 센싱 데이터의 효용성 결정 방법의 일 실시예를 설명하는 흐름도이다.
도 3은 도 1에 있는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치에 의하여 수행되는 센싱 데이터의 효용성 결정 방법의 다른 실시예를 설명하는 흐름도이다.1 is a block diagram illustrating an apparatus for determining the effectiveness of sensing data according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for determining the effectiveness of sensing data performed by the apparatus for determining effectiveness of sensing data shown in FIG.
FIG. 3 is a flowchart for explaining another embodiment of a method for determining the effectiveness of sensing data performed by the apparatus for determining effectiveness of sensing data shown in FIG.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.The description of the present invention is merely an example for structural or functional explanation, and the scope of the present invention should not be construed as being limited by the embodiments described in the text. That is, the embodiments are to be construed as being variously embodied and having various forms, so that the scope of the present invention should be understood to include equivalents capable of realizing technical ideas. Also, the purpose or effect of the present invention should not be construed as limiting the scope of the present invention, since it does not mean that a specific embodiment should include all or only such effect.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.Meanwhile, the meaning of the terms described in the present application should be understood as follows.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.The terms "first "," second ", and the like are intended to distinguish one element from another, and the scope of the right should not be limited by these terms. For example, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" to another element, it may be directly connected to the other element, but there may be other elements in between. On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between. On the other hand, other expressions that describe the relationship between components, such as "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to" should be interpreted as well.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.It is to be understood that the singular " include " or "have" are to be construed as including the stated feature, number, step, operation, It is to be understood that the combination is intended to specify that it does not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In each step, the identification code (e.g., a, b, c, etc.) is used for convenience of explanation, the identification code does not describe the order of each step, Unless otherwise stated, it may occur differently from the stated order. That is, each step may occur in the same order as described, may be performed substantially concurrently, or may be performed in reverse order.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.All terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs, unless otherwise defined. Commonly used predefined terms should be interpreted to be consistent with the meanings in the context of the related art and can not be interpreted as having ideal or overly formal meaning unless explicitly defined in the present application.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 데이터의 효용성 결정 장치를 설명하는 블록도이다.1 is a block diagram illustrating an apparatus for determining the effectiveness of sensing data according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 센싱 데이터의 효용성 결정 장치(100)는 효용 센서 결정부(110), 피검체 센싱부(120), 제어부(130), 피검체 상태 결정부(140) 및 모집단 갱신부(150)를 포함한다.1, an
센싱 데이터의 효용성 결정 장치(100)는 상황 별로 센싱 데이터의 효용성을 분석하여 통계적 유의성이 검증된 센서들만 피검체의 상태 결정에 반영할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다. 일 실시예에서, 센싱 데이터의 효용성 결정 장치(100)는 데스크톱, 노트북, 태블릿 PC 또는 스마트폰으로 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 센싱 데이터의 효용성 결정 장치(100)는 차량과 전기적으로 연결되거나 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 차량 내부에 포함되는 차량의 제어 유닛으로서 구현될 수도 있다.The
센싱 데이터의 효용성 결정 장치(100)는 효용 센서 결정부(110), 피검체 센싱부(120), 제어부(130), 피검체 상태 결정부(140) 및 모집단 갱신부(150)를 포함할 수 있고, 이들 상호 간에 전기적 신호를 송수신할 수 있도록 설계될 수 있다.The
효용 센서 결정부(110)는 복수의 센서들을 통해 미리 정의된 특정 상황에 있는 모의 피검체에 관한 센싱 데이터 모집단을 생성할 수 있다. 여기에서, 피검체는 센싱 데이터에 포함되는 특정 정보의 원천이 되는 피측정 대상을 의미하고, 모의 피검체는 특정 피검체를 센싱할 때 활성화시킬 유의미한 효용 센서를 결정하기 위하여 통계적으로 비교할 수 있는 센싱 데이터 모집단을 형성하는 적어도 하나의 모의 피측정 대상을 의미한다. 일 실시예에서, 모의 피검체는 미리 정의된 특정 상황에 있고, 미리 정의된 특정 상황은 모의 피검체에 관한 정상 상태 또는 비정상 상태를 포함하며 모의 피검체에 의한 조작 상태를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 모의 피검체는 미리 정의된 운전자의 상태에 해당하는 정상 상태 또는 비정상 상태에 있을 수 있고, 동시에, 차량의 운행 상태에 해당하는 특정 조작 상태에 있을 수 있다.The utility
일 실시예에서, 상기의 복수의 센서들은 차량의 운행상태를 수신하는 차량 센서(112), 운전자를 촬상하여 운전자 이미지를 생성하는 카메라 센서(114), 운전자의 음성을 수신하는 음성 센서(116) 및 운전자의 생체 정보를 감지할 수 있는 바이오 센서(118)를 포함할 수 있고, 그 밖의 다양한 센서들을 더 포함할 수 있다. 여기에서, 차량 센서(112)는 차량 내의 정보를 감지할 수 있는 센서로서 차량 내 액츄에이터들의 구동을 감지할 수 있는 센서에 해당할 수 있고 차량의 ECU(전자제어유닛, Electronic Control Unit)로부터 운행 상태를 수신 받을 수 있는 모듈에 해당할 수도 있으며, 카메라 센서(114)는 렌즈를 통해서 피사체의 형상이 들어와 이미지 센서에 닿게 되면 빛이 전기신호로 바뀌어 메모리에 저장되는 구조를 가지는 이미지 센서에 해당할 수 있고, 음성 센서(116)는 음성 크기 및 특정 주파수의 소리를 인식할 수 있는 음향 센서에 해당할 수 있으며, 바이오 센서(118)는 사람의 심박수나 체온 등의 생체 정보를 감지할 수는 심박수 센서나 체온 센서에 해당할 수 있다.In one embodiment, the plurality of sensors include a
일 실시예에서, 효용 센서 결정부(110)는 상기의 복수의 센서들을 통해 수집한 센싱 데이터를 기초로 모의 피검체에 관한 센싱 데이터 모집단을 생성할 수 있다. 다른 실시예에서, 효용 센서 결정부(110)는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치(100)와 전기적으로 연결되거나 네트워크를 통해 연결된 적어도 하나의 센서(미도시됨) 혹은 센서의 정보를 처리하는 장치(미도시됨)로부터 수집한 데이터를 기초로 모의 피검체에 관한 센싱 데이터 모집단을 생성할 수 있다. 상기의 실시예들에 따라, 효용 센서 결정부(110)는 모의 피검체에 관한 차량 정보, 영상 정보, 음성 정보 및 생체 정보를 포함하는 센싱 데이터를 수집하여 센싱 데이터 모집단 생성할 수 있다.In one embodiment, the utility
효용 센서 결정부(110)는 센싱 데이터 모집단을 분석하여 특정 상황에서 유의미한 효용 센서를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 생성된 센싱 데이터 모집단에 포함되는 데이터들은 아무런 가공도 거치지 않은 원자료(raw data), 즉, 복수의 센서들을 통해 수집된 원래의 자료로, 새로운 형태로의 전환이나 가공이 되기 전의 최초의 형태를 지닌 자료에 해당할 수 있다. 일 실시예에서, 효용 센서 결정부(110)는 이러한 센싱 데이터 모집단의 데이터들을 가공하는 과정, 효용성 분석을 위한 전-처리 과정 및 효용성 분석 과정을 거침으로써 미리 정의된 특정 상황에 있는 모의 피검체에 관한 상황 별 분석을 수행할 수 있고, 이에 따라 상황 별로 유의미한 효용 센서들을 결정할 수 있다.The utility
효용 센서 결정부(110)는 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부에 관해 가공 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 센싱 데이터 모집단은 바로 분석에 적용할 수 있는 원자료 데이터 및 가공이 필요한 원자료 데이터를 포함할 수 있고, 효용 센서 결정부(110)는 이중에서 가공이 필요한 원자료 데이터에 해당하는 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부에 관해 가공을 통해 가공 데이터를 생성하여 이후의 분석 과정에 이용할 수 있다.The utility
효용 센서 결정부(110)는 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부가 얼굴 좌표 정보를 포함하면 얼굴 방향에 관한 가공 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 효용 센서 결정부(110)는 센싱 데이터 모집단의 특정 데이터에 포함된 얼굴 좌표 정보의 x축 좌표와 y축 좌표를 통해 얼굴 방향을 정면, 위, 아래, 좌측 및 우측으로 구분할 수 있고, 이렇게 구분하기 위한 기준 임계값은 경험적 방법(Heuristic method)을 기초로 미리 설정될 수 있다. 해당 실시예에서, 효용 센서 결정부(110)는 수학식 1을 기초로 얼굴 좌표 정보를 포함하는 센싱 데이터 모집단의 데이터를 가공하여 얼굴 방향에 관한 가공 데이터를 생성할 수 있다. (예를 들어, 얼굴 좌표 정보를 기초로 생성된 얼굴 방향에 관한 가공 데이터는 '0(정면), 1(위), 2(아래), 3(좌측) 및 4(우측)' 중에서 하나의 값을 가질 수 있다)The utility
[수학식 1][Equation 1]
효용 센서 결정부(110)는 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부가 음성 진폭 정보를 포함하면 대화 정도에 관한 가공 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 효용 센서 결정부(110)는 센싱 데이터 모집단의 특정 데이터에 포함된 음성 진폭 정보의 noise(의도적인 입력(음성 발화) 없는 신호) 대비 최대 음성 진폭을 이용하여 대화 정도를 0 ~ 7 단계로 구분할 수 있다. 해당 실시예에서, 효용 센서 결정부(110)는 수학식 2를 기초로 음성 진폭 정보를 포함하는 센싱 데이터 모집단의 데이터를 가공하여 대화 정도에 관한 가공 데이터를 생성할 수 있다.The utility
[수학식 2]&Quot; (2) "
효용 센서 결정부(110)는 가공 데이터 및 가공 데이터와 연관되지 않는 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부 중에서 적어도 하나에 해당하는 전-처리 가능 데이터에 관해 효용성 분석을 위한 전-처리를 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 효용 센서 결정부(110)는 센싱 데이터 모집단의 데이터 중에서 가공이 필요한 원자료 데이터의 경우 상기의 가공을 통해 생성된 가공 데이터에 해당하는 전-처리 가능 데이터에 관해 효용성 분석을 위한 전-처리를 수행할 수 있고, 센싱 데이터 모집단의 데이터 중에서 가공이 필요하지 않은 원자료 데이터의 경우 해당 원자료 데이터에 해당하는 전-처리 가능 데이터에 관해 별도의 가공 없이 그대로 효용성 분석을 위한 전-처리를 수행할 수 있다.The utility
일 실시예에서, 효용성 분석을 위한 전-처리는 다양한 특성 및 광범위한 값들을 가지는 전-처리 가능 데이터를 적어도 하나의 전-처리 분석 모델에 적용하여 데이터 특성이 유사한 데이터 간에 비교 가능한 적어도 하나의 전-처리 데이터를 생성하는 과정을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 전-처리 분석 모델은 평균 제곱근오차(RMSE, Root-mean square error) 분석 모델, 주요 주파수 분석 모델, 평균 크기 분석 모델, 평균 횟수 분석 모델, 평균 지속시간 분석 모델, 최대 변화량 분석 모델 및 비율 분석 모델 중 적어도 하나에 해당할 수 있다. 여기에서, 평균 제곱근오차 분석 모델은 이상적인 크기와 관련이 있는 방법이고, 주요 주파수 분석 모델은 변화하는 시간 차원의 정보의 주요 주파수를 분석하는 방법이며, 평균 크기 분석 모델은 입력 신호의 평균 크기를 분석하는 방법이고, 평균 횟수 분석은 입력 신호의 유의미한 값이 입력된 횟수를 분석하는 방법이며, 평균 지속시간 분석은 신호의 유의미한 값이 입력되어 지속된 시간을 분석하는 방법이고, 최대 변화량 분석은 입력 신호의 최댓값과 최솟값의 차이를 분석하는 방법이며, 비율 분석은 전체 신호 중 신호의 유의미한 값의 비율을 분석하는 방법이다. 예를 들어, 효용 센서 결정부(110)는 전-처리 가능 데이터가 ‘종방향 속도', '종방향 가속도', '조향 각도' 및 '횡방향 가속도' 중에서 하나에 해당하면 평균 제곱근오차 분석 모델을 기초로 이상적인 값과 관측 값의 관계를 계산하여 전-처리 데이터를 생성할 수 있고, '가속 페달', '심장박동수' 및 '체온' 중에서 하나에 해당하면 평균 크기 분석 모델을 기초로 신호의 평균 크기를 계산하여 전-처리 데이터를 생성할 수 있다.In one embodiment, the pre-processing for utility analysis comprises applying pre-processable data having various characteristics and a wide range of values to at least one pre-processing analytical model, so that at least one pre- And generating processing data. In one embodiment, the at least one pre-processing analytical model comprises at least one of a root-mean square error (RMSE) analysis model, a principal frequency analysis model, an average size analysis model, , A maximum change amount analysis model, and a ratio analysis model. Here, the mean square error analysis model is related to the ideal size, and the main frequency analysis model is a method of analyzing the main frequency of the information of the changing time dimension, and the average size analysis model is used to analyze the average size of the input signal The average time analysis is a method of analyzing the number of times a meaningful value of an input signal is inputted. The average duration analysis is a method of analyzing a time duration in which a significant value of a signal is inputted and a maximum variation analysis is a method of analyzing an input signal And the ratio analysis is a method of analyzing the ratio of the significant values of the signals among the whole signals. For example, when the pre-processable data corresponds to one of 'longitudinal speed', 'longitudinal acceleration', 'steering angle', and 'lateral acceleration', the utility
효용 센서 결정부(110)는 전-처리 데이터를 기초로 효용성 분석을 수행하여 특정 상황에서 유의미한 효용 센서를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 이러한 효용성 분석의 목적은 미리 정의된 특정 상황 중에서 모의 피검체에 관한 비정상 상태(예를 들어, 운전자가 졸음, 주의분산 또는 과부하 상태)인 경우 정상 상태와 비교하여 차량, 영상, 음성 및 생체 정보를 포함하는 수많은 정보들 중에서 어떠한 정보가 통계적으로 효용성 있는지 분석하는 것에 있고, 복수의 센서들 중에서 특정 상황에 대하여 효용성 있는 것으로 확인된 특정 정보와 연관되는 특정 센서를 결정하는 것에 있다. 일 실시예에서, 효용 센서 결정부(110)는 미리 정의된 모의 피검체에 의한 복수 개의 조작 상태(예를 들어, 차량의 운행 상태) 각각에 대하여 상기 서술한 것처럼, 모의 피검체에 관한 비정상 상태인 경우와 정상 상태를 비교하여 효용성을 분석함으로써 특정 조작 상태에서 비정상 상태를 감지하기에 유의미한 효용 센서를 결정할 수 있다.The utility
효용 센서 결정부(110)는 미리 정의된 특정 상황 각각에 대하여 비정상 상태가 유발될 가능성이 높은 경우와 낮은 경우를 비교하여 적어도 하나의 전-처리 데이터와 연관되는 적어도 하나의 특정 센서의 효용성을 분석하는 통계적 유의성 검정 방법을 통해 효용성 분석을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 효용 센서 결정부(110)는 센싱 데이터 모집단의 샘플수를 기초로 통계적 유의성 검정 방법에 포함되는 모수 및 비모수 검정 방법 중에서 하나를 선택하여 상기 효용성 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 센싱 데이터 모집단의 샘플수가 30이상이면 정규성을 가정할 수 있기 때문에 모수 검정 방법인 대응표본 t-검정(Paired t-test)를 사용하고, 샘플수가 30미만이면 정규성 검정을 통해 정규성 여부를 확인하여 정규성을 갖는 경우에만 모수 검정 방법인 대응표본 t-검정(Paired t-test)를 사용하며 정규성을 갖지 않는 경우 비모수 검정 방법인 윌콕슨 부호-순위 검정(Wilcoxon signed-rank test)을 사용할 수 있다.The utility
피검체 센싱부(120)는 피검체에 관한 현재 상황을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 피검체 센싱부(120)는 복수의 센서들 중 상시 센서를 통해 상기 피검체의 현재 상황을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 상시 센서는 상황에 관계없이 항상 동작되는 센서를 의미하고, 현재 상황은 피검체에 의한 현재 조작 상태를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 피검체 센싱부(120)는 상시 센서로 설정된 차량 센서(112)를 기초로 피검체에 관한 현재 상황이 특정 조작 상태에 해당한다고 결정할 수 있다. 예를 들어, 피검체 센싱부(120)는 상시 센서로 설정된 차량 센서(112)로부터 차량의 운행 상태에 대한 데이터를 수집하여 좌회전, 직진 및 우회전을 포함하는 차량의 운행 방향과 내리막길, 평지 및 오르막길을 포함하는 차량의 운행 경사도의 조합에 따른 제1 ~ 제9 조작 상태 중에서 하나를 피검체에 관한 현재 상황으로 결정할 수 있다.The
피검체 센싱부(120)는 현재 상황에 따른 현재 효용 센서를 통해 상기 피검체를 센싱할 수 있다. 일 실시예에서, 피검체 센싱부(120)는 상시 센서로 설정된 차량 센서(112)를 통해 피검체에 관한 현재 상황을 제1 ~ 제9 조작 상태 중에서 하나(예를 들어, 제3 조작 상태)로 결정할 수 있고, 효용 센서 결정부(110)에 의해 결정된 특정 상황에서 유의미한 효용 센서(예를 들어, 제3 조작 상태인 경우 카메라 센서(114)와 음성 센서(116)) 정보를 호출하여 해당 효용 센서들만 활성화되도록 할 수 있다.The
피검체 센싱부(120)는 피검체에 관한 현재 상황을 지속적으로 검출할 수 있다. 일 실시예에서, 피검체 센싱부(120)는 피검체에 관한 현재 상황을 특정 주기로 지속 검출할 수 있고, 특정 이벤트(예를 들어, 차량의 시동이 켜지거나, 차량의 기어 위치가 변경되는 등의 이벤트) 발생 시마다 현재 상황을 검출할 수 있다.The
피검체 센싱부(120)는 피검체에 관한 현재 상황의 변경을 감지하여 다음 상황을 결정하고, 다음 상황에 따른 다음 효용 센서만 활성화시킬 수 있다. 일 실시예에서, 피검체 센싱부(120)는 피검체에 관한 현재 상황을 지속적으로 검출함에 따라 피검체에 관한 현재 상황의 변경을 감지할 수 있고, 변경된 상황에 따른 효용 센서만 활성화시켜 피검체를 센싱하도록 할 수 있다. 예를 들어, 피검체 센싱부(120)는 피검체에 관한 현재 상황이 제3 조작 상태로 결정되어 효용 센서 결정부(110)에 의해 결정된 제3 조작 상태에서 유의미한 효용 센서인 카메라 센서(114)와 음성 센서(116))만 활성화하였으나, 현재 상황이 제4 조작 상태로 변경되었음이 감지되면 제4 조작 상태에서 유의미한 효용 센서인 카메라 센서(114)와 바이오 센서(118)만을 활성화하여 피검체를 센싱하도록 할 수 있다.The
상기에서는 복수의 센서들이 효용 센서 결정부(110)에 포함되어 있는 일 실시예를 중심으로 서술하였으나, 다른 실시예에서, 복수의 센서들은 피검체 센싱부(120)에 포함되어 있을 수 있고, 센싱 데이터의 효용성 결정 장치(100)와 전기적으로 연결되거나 네트워크를 통해 연결된 별도의 센서 장치(미도시됨)에 포함되어 있을 수 있다.In the above description, the plurality of sensors are included in the utility
제어부(130)는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치(100)의 전체적인 동작을 제어하고, 효용 센서 결정부(110), 피검체 센싱부(120), 피검체 상태 결정부(140) 및 모집단 갱신부(150)와 전기적으로 연결되어 이들 사이의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 제어할 수 있다.The
피검체 상태 결정부(140)는 현재 효용 센서를 통해 피검체를 센싱한 결과를 기초로 피검체에 관한 상태를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 피검체 상태 결정부(140)는 현재 효용 센서를 통해 피검체를 센싱한 복수의 센싱 데이터들을 가공한 뒤 정규 분포 상에서 특정 결정기준 및 조건부 확률을 기초로 분석할 수 있고, 이에 따라 가공된 복수의 센싱 데이터들 각각에 대한 분석 결과를 기초로 미리 설정된 특정 상태의 조건을 충족시키는지 확인함으로써 피검체에 관한 현재 상태를 결정할 수 있다.The subject
모집단 갱신부(150)는 피검체에 관한 상태 결정이 종료되면 피검체에 관한 센싱 데이터 및 상태 결정 결과를 센싱 데이터 모집단에 추가하여 피검체에 특화된 상기 센싱 데이터 모집단의 갱신을 지원할 수 있다. 일 실시예에서, 모집단 갱신부(150)는 현재 상황에서 유의미한 효용 센서를 기초로 한 피검체에 관한 상태가 결정되면 기 수집된 센싱 데이터 및 상태 결정 결과를 효용 센서 결정부(110)에 전송하여 센싱 데이터 모집단에 추가시킬 수 있고, 특정 시간 간격을 두고 갱신된 센싱 데이터 모집단을 기초로 특정 상황에서 유의미한 효용 센서를 재결정하도록 하여 피검체에 특화된 센싱 데이터의 효용성 결정을 수행할 수 있도록 지원할 수 있다.The
도 2는 도 1에 있는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치에 의하여 수행되는 센싱 데이터의 효용성 결정 방법의 일 실시예를 설명하는 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for determining the effectiveness of sensing data performed by the apparatus for determining effectiveness of sensing data shown in FIG.
도 2에서, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 크게 다음의 단계들을 포함한다. In Fig. 2, the method for determining the effectiveness of the sensing data largely includes the following steps.
첫째로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 복수의 센서들을 통해 미리 정의된 특정 상황에 있는 모의 피검체에 관한 센싱 데이터 모집단을 생성하는 단계를 포함할 수 있다(단계S210).First, a method for determining the effectiveness of sensing data may include generating a sensing data population related to a simulated subject in a specific situation predefined through a plurality of sensors (step S210).
둘째로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 센싱 데이터 모집단을 분석하여 상기 특정 상황에서 유의미한 효용 센서를 결정하는 단계를 포함할 수 있다(단계S220).Second, the method of determining the effectiveness of the sensing data may include analyzing the sensing data population to determine a meaningful efficiency sensor in the specific situation (step S220).
셋째로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 피검체에 관한 현재 상황을 결정하는 단계를 포함할 수 있다(단계S230).Third, the method of determining the effectiveness of the sensing data may include determining the current state of the subject (step S230).
마지막으로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 현재 상황에 따른 현재 효용 센서를 통해 상기 피검체를 센싱하는 단계를 포함할 수 있다(단계S240).Finally, the method of determining the effectiveness of sensing data may include sensing the subject through a current utility sensor according to the current situation (step S240).
도 3는 도 1에 있는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치에 의하여 수행되는 센싱 데이터의 효용성 결정 방법의 다른 실시예를 설명하는 흐름도이다.FIG. 3 is a flowchart for explaining another embodiment of a method for determining the effectiveness of sensing data performed by the apparatus for determining effectiveness of sensing data shown in FIG.
도 3a 및 도 3b에서, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 다음의 단계들을 포함할 수 있다.In FIGS. 3A and 3B, the method for determining the effectiveness of sensing data may include the following steps.
첫째로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 복수의 센서들을 통해 미리 정의된 특정 상황에 있는 모의 피검체에 관한 센싱 데이터 모집단을 생성하는 단계를 포함할 수 있다(단계S310).First, a method of determining the usefulness of the sensing data may include generating a sensing data population related to a simulated subject in a specific situation predefined through a plurality of sensors (step S310).
둘째로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부에 관해 가공 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다(단계S320).Second, the method of determining the effectiveness of the sensing data may include generating processing data about at least a portion of the sensing data population (step S320).
셋째로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 가공 데이터 및 가공 데이터와 연관되지 않는 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부 중에서 적어도 하나에 해당하는 전-처리 가능 데이터에 관해 효용성 분석을 위한 전-처리를 수행하여 전-처리 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다(단계S330).Thirdly, a method for determining the usefulness of sensing data comprises performing preprocessing for utility analysis on pre-processable data corresponding to at least one of at least one of the machining data and at least a portion of the sensing data population not associated with the machining data, And generating processing data (step S330).
넷째로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 전-처리 데이터를 기초로 효용성 분석을 수행하여 특정 상황에서 유의미한 효용 센서를 결정하는 단계를 포함할 수 있다(단계S340).Fourth, a method for determining the effectiveness of the sensing data may include a step of determining a meaningful efficiency sensor in a specific situation by performing efficiency analysis based on the pre-processed data (step S340).
다섯째로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 복수의 센서들 중 상시 센서를 통해 피검체에 의한 현재 조작 상태를 포함하는 피검체의 현재 상황을 결정하는 단계를 포함할 수 있다(단계S350).Fifth, the method of determining the effectiveness of the sensing data may include determining the current state of the subject including the current operation state of the subject through the sensor among the plurality of sensors (S350).
여섯째로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 현재 상황에 따른 현재 효용 센서를 통해 상기 피검체만 활성화시키는 단계를 포함할 수 있다(단계S360).Sixth, a method of determining the effectiveness of the sensing data may include activating only the subject through the current efficiency sensor according to the current situation (step S360).
일곱째로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 현재 효용 센서를 통해 피검체를 센싱한 결과를 기초로 피검체에 관한 상태를 결정하는 단계를 포함할 수 있다(단계S370).Seventhly, a method of determining the effectiveness of the sensing data may include determining a state of the subject based on a result of sensing the subject by means of a current efficiency sensor (step S370).
여덟째로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 피검체에 관한 상태 결정이 종료되면 피검체에 관한 센싱 데이터 및 상태 결정 결과를 센싱 데이터 모집단에 추가하고, 특정 시간 간격을 두고 갱신된 센싱 데이터 모집단을 기초로 특정 상황에서 유의미한 효용 센서를 재결정하는 단계를 포함할 수 있다(단계S380).Eighth, the method of determining the effectiveness of the sensing data includes adding the sensing data and the status determination result about the subject to the sensing data population when the status determination of the subject is completed, and based on the sensing data population updated at specific time intervals (Step S380). ≪ RTI ID = 0.0 > [0037] < / RTI >
마지막으로, 센싱 데이터의 효용성 결정 방법은 피검체에 관한 현재 상황의 변경을 감지하여 다음 상황을 결정하고, 다음 상황에 따른 다음 효용 센서만 활성화시키는 단계를 포함할 수 있다(단계S390).Finally, the method of determining the effectiveness of the sensing data may include detecting a change in the current state of the subject, determining the next situation, and activating only the next benefit sensor according to the next situation (step S390).
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the present invention as defined by the following claims It can be understood that
100: 센싱 데이터의 효용성 결정 장치
110: 효용 센서 결정부
112: 차량 센서 114: 카메라 센서
116: 음성 센서 118: 바이오 센서
120: 피검체 센싱부
130: 제어부
140: 피검체 상태 결정부
150: 모집단 갱신부100: Apparatus for determining the effectiveness of sensing data
110:
112: vehicle sensor 114: camera sensor
116: voice sensor 118: biosensor
120:
130:
140:
150:
Claims (20)
피검체에 관한 현재 상황을 결정하고, 상기 현재 상황에 따른 현재 효용 센서를 통해 상기 피검체를 센싱하는 피검체 센싱부를 포함하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
A utility sensor determination unit for generating a sensing data population related to a simulated subject in a specific situation predetermined through a plurality of sensors and analyzing the sensing data population to determine a meaningful efficiency sensor in the specific situation; And
And a subject sensing unit for determining a current state of the subject and sensing the subject through a current efficiency sensor according to the current situation.
상기 모의 피검체에 관한 정상 상태 또는 비정상 상태를 포함하고, 상기 모의 피검체에 의한 조작 상태를 더 포함할 수 있는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
The method of claim 1, wherein the predetermined predefined situation is
Further comprising a steady state or an abnormal state with respect to the simulated subject and an operation state of the simulated subject.
상기 피검체에 관한 현재 상황을 지속적으로 검출하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
The apparatus of claim 1, wherein the body sensing unit
And continuously detects the current state of the object to be inspected.
상기 피검체에 관한 현재 상황의 변경을 감지하여 다음 상황을 결정하고, 상기 다음 상황에 따른 다음 효용 센서만 활성화시키는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
The apparatus of claim 3, wherein the body sensing unit
Detecting the change of the current state of the subject to determine the next situation, and activating only the next effective sensor according to the next situation.
상기 복수의 센서들 중 상시 센서를 통해 상기 피검체의 현재 상황을 결정하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
The apparatus of claim 1, wherein the body sensing unit
Wherein the current state of the subject is determined through the constant sensor among the plurality of sensors.
상기 피검체에 의한 현재 조작 상태를 포함하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
2. The method of claim 1,
And a current operation state of the inspected object.
상기 모의 피검체에 관한 차량 정보, 영상 정보, 음성 정보 및 생체 정보를 포함하는 센싱 데이터를 수집하여 상기 센싱 데이터 모집단 생성하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
The apparatus according to claim 1, wherein the utility sensor determination unit
Wherein the sensed data population is generated by collecting sensing data including vehicle information, image information, audio information, and biometric information on the simulated subject.
상기 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부에 관해 가공 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
8. The apparatus according to claim 7, wherein the utility sensor determination unit
And generating processed data about at least a part of the sensing data population.
상기 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부가 얼굴 좌표 정보를 포함하면 얼굴 방향에 관한 상기 가공 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
9. The apparatus according to claim 8, wherein the utility sensor determination unit
And generating the processed data regarding the face direction if at least a part of the sensing data population includes face coordinate information.
상기 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부가 음성 진폭 정보를 포함하면 대화 정도에 관한 상기 가공 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
9. The apparatus according to claim 8, wherein the utility sensor determination unit
And generating the processed data on the degree of dialogue if at least a portion of the sensing data population includes speech amplitude information.
상기 가공 데이터 및 상기 가공 데이터와 연관되지 않는 상기 센싱 데이터 모집단의 적어도 일부 중에서 적어도 하나에 해당하는 전-처리 가능 데이터에 관해 효용성 분석을 위한 전-처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
9. The apparatus according to claim 8, wherein the utility sensor determination unit
Processable data for at least one of the processing data and at least one of the sensing data population that is not associated with the processing data. Device.
다양한 특성 및 광범위한 값들을 가지는 상기 전-처리 가능 데이터를 적어도 하나의 전-처리 분석 모델에 적용하여 데이터 특성이 유사한 데이터 간에 비교 가능한 적어도 하나의 전-처리 데이터를 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
12. The method of claim 11, wherein the pre-treatment for efficacy analysis comprises:
Processing data that has various characteristics and a wide range of values to at least one pre-processing analysis model to generate at least one pre-processing data that is comparable between data of similar data characteristics A device for determining the effectiveness of sensing data.
평균 제곱근오차(RMSE, Root-mean square error) 분석 모델, 주요 주파수 분석 모델, 평균 크기 분석 모델, 평균 횟수 분석 모델, 평균 지속시간 분석 모델, 최대 변화량 분석 모델 및 비율 분석 모델 중 적어도 하나에 해당하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
13. The method of claim 12, wherein the at least one pre-
(RMSE), a major frequency analysis model, an average size analysis model, an average frequency analysis model, an average duration analysis model, a maximum variation analysis model, and a ratio analysis model Wherein the sensing data comprises a plurality of sensing data.
상기 전-처리 데이터를 기초로 효용성 분석을 수행하여 상기 특정 상황에서 유의미한 효용 센서를 결정하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
13. The apparatus according to claim 12, wherein the utility sensor determination unit
And the efficiency analysis is performed based on the pre-processing data to determine a meaningful efficiency sensor in the specific situation.
상기 미리 정의된 특정 상황 각각에 대하여 비정상 상태가 유발될 가능성이 높은 경우와 낮은 경우를 비교하여 상기 적어도 하나의 전-처리 데이터와 연관되는 적어도 하나의 특정 센서의 효용성을 분석하는 통계적 유의성 검정 방법을 통해 상기 효용성 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
15. The apparatus of claim 14, wherein the utility sensor determination unit
A statistical significance test method for analyzing the effectiveness of at least one specific sensor associated with the at least one pre-processed data by comparing the case where the abnormality is likely to occur with the case where the abnormality is likely to occur for each of the predefined specific situations And the efficiency analysis is performed through the use of the sensing data.
상기 센싱 데이터 모집단의 샘플수를 기초로 상기 통계적 유의성 검정 방법에 포함되는 모수 및 비모수 검정 방법 중에서 하나를 선택하여 상기 효용성 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
16. The apparatus of claim 15, wherein the utility sensor determination unit
Wherein the efficiency analysis is performed by selecting one of a parameter and a nonparametric test method included in the statistical significance test method based on the number of samples of the sensing data population.
상기 현재 효용 센서를 통해 상기 피검체를 센싱한 결과를 기초로 상기 피검체에 관한 상태를 결정하는 피검체 상태 결정부를 더 포함하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
The method according to claim 1,
And a state determination unit for determining a state of the subject based on a result of sensing the subject through the current efficiency sensor.
상기 피검체에 관한 상태 결정이 종료되면 상기 피검체에 관한 센싱 데이터 및 상태 결정 결과를 상기 센싱 데이터 모집단에 추가하여 상기 피검체에 특화된 상기 센싱 데이터 모집단의 갱신을 지원하는 모집단 갱신부를 더 포함하는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
18. The method of claim 17,
And a population updating unit for adding the sensing data and the status determination result about the subject to the sensing data population when the status determination for the subject is completed to support the updating of the sensing data population specified for the subject, Apparatus for determining the effectiveness of data.
복수의 센서들을 통해 미리 정의된 특정 상황에 있는 모의 피검체에 관한 센싱 데이터 모집단을 생성하고, 상기 센싱 데이터 모집단을 분석하여 상기 특정 상황에서 유의미한 효용 센서를 결정하는 효용 센서 결정 방법; 및
피검체에 관한 현재 상황을 결정하고, 상기 현재 상황에 따른 현재 효용 센서를 통해 상기 피검체를 센싱하는 피검체 센싱 방법을 포함하는 센싱 데이터의 효용성 결정 방법.
A method for determining the effectiveness of sensing data performed by an apparatus for determining effectiveness of sensing data,
A utility sensor determination method of generating a sensing data population related to a simulated subject in a specific situation predetermined through a plurality of sensors and analyzing the sensing data population to determine a meaningful efficiency sensor in the specific situation; And
A method for determining the effectiveness of sensing data comprising the steps of: determining a current state of a subject and sensing the subject through a current efficiency sensor according to the current situation.
운전자에 관한 현재 상황을 결정하고, 상기 현재 상황에 따른 현재 효용 센서를 통해 상기 운전자를 센싱하는 운전자 센싱부를 포함하는 차량 운전자와 관련될 수 있는 센싱 데이터의 효용성 결정 장치.
A utility sensor determination unit for generating a sensing data population related to a simulated driver in a specific situation predefined through a plurality of sensors and analyzing the sensing data population to determine a meaningful efficiency sensor in the specific situation; And
And a driver sensing unit for determining a current state of the driver and sensing the driver through a current efficiency sensor according to the current situation.
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KR1020160094329A KR101740983B1 (en) | 2016-07-25 | 2016-07-25 | Apparatus and method for determining validity of sensing data related with vehicle driver |
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KR20200064005A (en) * | 2018-11-28 | 2020-06-05 | 고려대학교 산학협력단 | Device and method for sensor attack detection using errors among sensors |
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2016
- 2016-07-25 KR KR1020160094329A patent/KR101740983B1/en active IP Right Grant
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KR102322457B1 (en) * | 2018-11-28 | 2021-11-09 | 고려대학교 산학협력단 | Device and method for sensor attack detection using errors among sensors |
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