KR101768114B1 - 차량 및 그 제어방법 - Google Patents

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현대자동차주식회사
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Abstract

차량, 및 그 제어방법이 개시된다. 일 측에 차량은, 텍스트 분류 엔진이 저장된 메모리부; 상기 텍스트 분류 엔진을 이용하여 폰 북 데이터의 성 필드(last name)와 이름 필드(first name field)에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 이름 및 성 중 적어도 하나에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여, 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 생성부; 및 사용자로부터 상기 추출한 성, 및 이름 중 적어도 하나를 입력 받으면, 대응되는 연락처로 전화 연결을 수행하도록 차량 내 기기를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

차량 및 그 제어방법{VEHICLE HAVING THE SAME AND METHOD FOR THEREOF}
음성을 인식하고, 인식 결과에 따른 프로세스를 수행하는 음성인식 장치를 포함하는 차량, 및 그 제어방법에 관한 것이다.
최근 차량에는 AVN(Audio Video Navigation) 단말이 내장되고 있다. AVN 단말은 사용자에게 목적지까지의 경로를 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 차량에 설치된 장치들의 제어와 관련된 각종 제어 화면 또는 AVN 단말에서 실행할 수 있는 부가 기능과 관련된 화면을 표시할 수 있다.
이에 따라, 사용자가 터치 스크린이 구현된 디스플레이, 또는 죠그 셔틀(jog shuttle) 타입의 컨트롤러 등을 통해 AVN 단말을 조작하여 차량 내의 장치들을 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 음성인식 모듈을 통해 사용자로부터 입력 받은 음성 명령을 분석하여 차량 내 장치들을 제어할 수 있다. 최근에는, 차량 내에서 음성 인식의 정확도를 높이기 위한 연구가 진행 중이다.
일 측에 따른 차량은, 텍스트 분류 엔진이 저장된 메모리부; 상기 텍스트 분류 엔진을 이용하여 폰 북 데이터의 성 필드(last name)와 이름 필드(first name field)에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 이름 및 성 중 적어도 하나에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여, 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 생성부; 및 사용자로부터 상기 추출한 성, 및 이름 중 적어도 하나를 입력 받으면, 대응되는 연락처로 전화 연결을 수행하도록 차량 내 기기를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 생성부는, 카테고리 별로 분류되어 서로 다른 텍스트를 포함하는 복수의 데이터 셋을 이용하여, 상기 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 이름 및 성에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여, 대응되는 연락처를 매핑시켜 저장한 전화용 데이터베이스를 생성할 수 있다.
또한, 상기 생성부는, 카테고리 별로 분류되어 서로 다른 텍스트를 포함하는 복수의 데이터 셋을 이용하여 상기 카테고리 별로 분류된 텍스트에 대해 라벨링하고, 성 및 이름에 관한 라벨링 외의 라벨링이 된 텍스트는 제거할 수 있다.
또한, 상기 생성부는, 딥 러닝(deep learning)을 통해 폰 북 데이터에 저장된 텍스트 패턴을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 전화용 데이터베이스를 생성할 수 있다.
또한, 상기 생성부는, 상기 폰 북 데이터에서, 성, 및 이름을 제외한 소속명, 직책명, 회사명, 가족명, 부가정보 중 적어도 하나의 카테고리에 속한 텍스트를 제거한 전화용 데이터베이스를 생성할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 전화 데이터베이스에 성 및 이름과 연락처가 매핑되어 있는 경우, 음성 입력부를 통해 성 및 이름 중 어느 하나만을 입력 받아도, 차량 내 기기를 제어하여, 상기 매핑된 연락처와의 연결을 수행할 수 있다.
다른 일 측에 따른 차량은, 사용자로부터 성, 및 이름 중 적어도 하나를 포함하는 음성 명령을 입력 받는 음성 입력부; 및 폰 북 데이터의 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트 중에서 이름 및 성 중 적어도 하나에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만이 추출되어 연락처가 매핑된 전화용 데이터베이스를 저장하는 메모리부; 및 상기 전화용 데이터베이스에서 상기 음성 입력부를 통해 입력 받은 성 및, 이름 중 적어도 하나와 매핑된 연락처를 검색하고, 차량 내 기기를 제어하여 검색한 연락처에 전화 연결을 수행하는 제어부를 포함할 수 있다.
또한, 카테고리 별로 분류되어 서로 다른 텍스트를 포함하는 복수의 데이터 셋을 이용하여, 상기 폰 북 데이터의 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 성 및 이름에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여, 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 생성부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 생성부는, 폰 북 데이터에서 성, 및 이름을 제외한 소속명, 직책명, 회사명, 가족명, 부가정보 중 적어도 하나의 카테고리에 속한 텍스트를 삭제하고, 성, 및 이름 중 적어도 하나에 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성할 수 있다.
또한, 상기 생성부는, 딥 러닝을 통해 폰 북 데이터의 패턴을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 전화용 데이터베이스를 생성할 수 있다.
일 측에 따른 차량의 제어방법은, 메모리부에 저장된 텍스트 분류 엔진을 이용하여 폰 북 데이터의 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 이름 및 성 중 적어도 하나에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하고, 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 단계; 및 사용자로부터 상기 추출한 성, 및 이름 중 적어도 하나를 입력 받으면, 대응되는 연락처로 전화 연결을 수행하도록 차량 내 기기를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 생성하는 단계는, 카테고리 별로 분류되어 서로 다른 텍스트를 포함하는 복수의 데이터 셋을 이용하여, 상기 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 이름 및 성에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여, 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성할 수 있다.
또한, 상기 생성하는 단계는, 카테고리 별로 분류되어 서로 다른 텍스트를 포함하는 복수의 데이터 셋을 이용하여, 상기 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 상기 카테고리 별로 분류된 텍스트에 대해 라벨링하고, 성 및 이름에 관한 라벨링 외의 라벨링이 된 텍스트는 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 생성하는 단계는, 딥 러닝을 통해 폰 북 데이터에 저장된 텍스트 패턴을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 전화용 데이터베이스를 생성할 수 있다.
또한, 상기 생성하는 단계는, 상기 폰 북 데이터에서, 성, 및 이름을 제외한 소속명, 직책명, 회사명, 가족명, 부가정보 중 적어도 하나의 텍스트를 제거한 전화용 데이터베이스를 생성할 수 있다.
또한, 상기 제어하는 단계는, 상기 전화 데이터베이스에 성 및 이름과 연락처가 매핑되어 있는 경우, 음성 입력부를 통해 성 및 이름 중 어느 하나만을 입력 받아도, 차량 내 기기를 제어하여, 상기 매핑된 연락처와의 연결을 수행할 수 있다.
일 측에 따른 차량의 제어방법은, 사용자로부터 성, 및 이름 중 적어도 하나를 포함하는 음성 명령을 입력 받는 단계; 및 폰 북 데이터의 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트 중에서 이름 및 성 중 적어도 하나에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여 생성한 전화용 데이터베이스에서 상기 음성 입력부를 통해 입력 받은 성 및, 이름 중 적어도 하나와 매핑된 연락처를 검색하고, 차량 내 기기를 제어하여 검색한 연락처에 전화 연결을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 카테고리 별로 분류되어 서로 다른 텍스트를 포함하는 복수의 데이터 셋을 이용하여, 상기 폰 북 데이터의 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 이름 및 성에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여, 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 생성하는 단계는, 폰 북 데이터에서 성, 및 이름을 제외한 소속명, 직책명, 회사명, 가족명, 부가정보 중 적어도 하나의 카테고리에 속한 텍스트를 삭제하고, 성, 및 이름 중 적어도 하나에 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 생성하는 단계는, 딥 러닝을 통해 폰 북 데이터의 패턴을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 전화용 데이터베이스를 생성할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 차량의 외부 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 차량의 내부 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 차량의 제어 블록도를 도시한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 사용자로부터 음성 명령을 입력 받거나 또는 연락처, 텍스트를 입력 받는 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 폰 북 어플리케이션에 저장된 텍스트에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 분류 엔진을 통해 텍스트를 분류하는 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 분류 엔진을 통해 텍스트를 분류하는 경우를 보다 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 텍스트를 분류하여, 음성인식 데이터비에스에 저장하는 차량의 동작 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 음성 명령을 입력 받아 연락처를 검색하고, 전화 연결을 수행하는 차량의 동작 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
도 1은 일 실시예에 따른 차량의 외부 구성을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 2는 일 실시예에 따른 차량의 내부 구성을 도시한 도면이고, 도 3은 다른 실시예에 따른 차량의 내부 구성을 도시한 도면이다. 이하에서는 설명의 중복을 방지하기 위해 함께 서술하도록 한다.
도 1을 참조하면, 차량(1)은 차량(1)의 외관을 형성하는 차체(80), 차량(1)을 이동시키는 차륜(93, 94)를 포함한다. 차체(80)는 후드(81), 프런트 휀더(82), 도어(84), 트렁크 리드(85), 및 쿼터 패널(86) 등을 포함한다.
또한, 차체(80)의 외부에는 차체(80)의 전방 측에 설치되어 차량(1) 전방의 시야를 제공하는 프런트 윈도(87), 측면의 시야를 제공하는 사이드 윈도(88), 도어(84)에 설치되어 차량(200) 후방 및 측면의 시야를 제공하는 사이드 미러(91, 92), 및 차체(80)의 후방 측에 설치되어 차량(1) 후방의 시야를 제공하는 리어 윈도(90)가 마련될 수 있다. 이하에서는 차량(1)의 내부 구성에 대해서 구체적으로 살펴본다.
차량(1)에는 공조장치가 마련될 수 있다. 이하에서 설명되는 공조장치는 차량(1)의 실내/외 환경 조건, 공기의 흡/배기, 순환, 냉/난방 상태 등을 포함한 공조 환경을 자동으로 제어하거나 또는 사용자의 제어 명령에 대응하여 제어하는 장치를 의미한다. 예를 들어, 차량(1)에는 공조장치가 마련되어 난방 및 냉방을 모두 수행할 수 있으며, 가열되거나 냉각된 공기를 통풍구(153)를 통해 배출하여 차량(1) 내부의 온도를 제어할 수 있다.
또한, 차량(1)의 내부에는 음성인식 장치(100)가 마련될 수 있다. 음성인식 장치(100)는 사용자로부터 입력 받은 음성 명령을 인식하고, 인식 결과에 대응하는 프로세스를 수행하는 장치를 의미한다. 이외에도, 음성인식 장치(100)는 사용자에게 목적지까지의 경로를 제공하는 내비게이션 기능을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 오디오, 및 비디오 기능을 통합적으로 제공할 수 있다.
예를 들어, 음성인식 장치(100)는 AVN 단말을 통해 구현될 수 있다. 여기서, AVN 단말은 사용자에게 목적지까지의 경로를 제공하는 내비게이션 기능을 제공할 수 있을뿐만 아니라, 오디오, 및 비디오 기능을 통합적으로 제공할 수 있는 단말을 의미한다. 일 실시예로, 음성인식 장치(100)는 AVN 단말에 음성인식 모듈을 내장함으로써 구현될 수 있다.
한편, 음성인식 장치(100)는 디스플레이(101)를 통해 오디오 화면, 비디오 화면 및 내비게이션 화면 중 적어도 하나를 선택적으로 표시할 수 있을 뿐만 아니라, 차량(1)의 제어와 관련된 각종 제어 화면 또는 음성인식 장치(100)에서 실행할 수 있는 부가 기능과 관련된 화면을 표시할 수도 있다. 그러나, 음성인식 장치(100)가 이에 한정되는 것은 아니고, 사용자의 음성 명령을 인식하고, 이에 대응하는 프로세스를 수행할 수 있는 장치면 모두 포함한다.
디스플레이(101)는 대시 보드(10)의 중앙 영역인 센터페시아(11)에 위치할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이(101)는 LCD(Liquid Crystal Display), LED(Light Emitting Diode), PDP(Plasma Display Panel), OLED(Organic Light Emitting Diode), CRT(Cathode Ray Tube) 등으로 구현될 수 있으나, 이에 한하지 않는다. 디스플레이(101)가 터치 스크린 타입으로 구현되는 경우, 디스플레이(101)는 터치, 클릭, 드래그 등과 조작방법을 통해 사용자로부터 각종 제어 명령을 입력 받을 수 있다.
한편, 내비게이션 입력부(102)는 디스플레이(101)와 인접한 영역에 하드 키 타입으로 마련될 수 있다. 이에 따라, 운전자는 내비게이션 입력부(102)를 조작하여 각종 제어 명령을 입력할 수 있다. 예를 들어, 운전자는 내비게이션 입력부(102)를 통해 전화 어플리케이션의 실행 명령 등을 입력할 수 있다. 또한, 운전자는 내비게이션 입력부(102)를 조작하여 폰 북(phone book) 어플리케이션에 연락처, 각종 텍스트, 사진 등을 입력할 수도 있는 등 제한은 없다.
한편, 센터 콘솔(40)에는 죠그 셔틀 타입 또는 하드 키 타입의 센터 입력부(43)가 마련될 수 있다. 센터 콘솔(40)은 운전석(21)과 조수석(22) 사이에 위치하여 기어조작 레버(41)와 트레이(42)가 형성된 부분을 의미한다. 센터 입력부(43)는 내비게이션 입력부(102)의 전부 또는 일부 기능을 수행할 수 있다
또한, 차량(1)의 내부에는 클러스터(144)가 마련될 수 있다. 클러스터(144)는 계기판이라고도 하나, 이하에서는 설명의 편의상 클러스터(144)라 하기로 한다. 클러스터(144)에는 차량의 주행속도, 엔진 회전수(Revolution Per Minute, RPM), 연료량 등이 표시된다. 또한, 클러스터(144)는 사운드인식 장치(100)와 연동되어, 주행경로가 표시될 수 있으며, 이외에도 제한속도정보 등과 같은 도로의 환경정보가 표시될 수 있다.
또한, 차량(1) 내에는 음성 입력부(190)가 마련될 수 있다. 예를 들어, 음성 입력부(190)는 마이크로폰(microphone)을 통해 구현될 수 있다. 음성 입력부(190)는 마이크로폰을 통해 운전자가 발화(utterance)한 음성 명령을 수신하여 전기적 신호로 변환할 수 있다.
일 실시예로, 음성 입력부(190)는 도 2에 도시된 바와 같이 헤드라이닝(13)에 장착될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고, 대시보드(10) 위에 장착되거나 스티어링 휠(12)에 장착되는 것도 가능하다. 이 외에도 운전 중인 운전자의 음성을 입력 받기에 적합한 위치이면 어디든 제한이 없다. 후술할 바와 같이, 차량(1)은 음성 입력부(190)를 통해 사용자의 음성 명령을 입력 받고, 입력 받은 음성 명령에 대한 음성인식을 수행하여, 전화 연결을 수행하는 등 다양한 동작을 수행할 수 있다.
또한, 차량(1)의 내부에는 음향을 출력할 수 있는 스피커(143)가 마련될 수 있다. 이에 따라, 차량(1)은 스피커(143)를 통해 오디오 기능, 비디오 기능, 내비게이션 기능 및 기타 부가 기능을 수행함에 있어 필요한 음향을 출력할 수 있다. 예를 들어, 차량(1)은 스피커(143)를 통해 운전자에게 목적지까지의 경로를 제공할 수 있으며, 제한은 없다.
이하에서는 차량의 제어 블록도에 대해 설명하도록 한다.
도 3을 참조하면, 차량(1)은 전술한 디스플레이(101), 스피커(143)뿐만 아니라, 입력부(110). 메모리부(120), 통신부(130), 생성부(140), 및 제어부(150)를 포함할 수 있다.
여기서, 메모리부(120), 통신부(130), 생성부(140), 및 제어부(150) 중 적어도 하나는 차량(1)에 내장된 시스템 온 칩(System On Chip, SOC)에 집적될 수 있다. 다만, 차량(1)에 내장된 시스템 온 칩이 하나만 존재하는 것은 아니므로, 하나의 시스템 온 칩에 집적되는 것으로 한정되는 것은 아니다. 디스플레이(101), 스피커(143)에 대한 일반적인 설명은 전술하였으므로 생략하도록 한다.
입력부(110)는 사용자로부터 각종 제어 명령을 입력 받을 수 있다. 예를 들어 도 4를 참조하면, 입력부(110)는 내비게이션 입력부(102), 센터 입력부(43) 등을 통해 구현될 수 있으며, 사용자는 전술한 구성요소를 조작하여, 각종 제어 명령을 입력 받을 수 있다. 또한, 디스플레이(101)가 터치 스크린 타입으로 구현된 경우, 입력부(110)의 기능을 수행할 수 있다.
한편, 사용자의 제어 명령은 음성을 통해서도 가능하다. 따라서, 입력부(110)는 전술한 구성요소 외에, 음성 입력부(190)를 통해 구현될 수도 있으며, 도 5에 도시된 바와 같이, 사용자의 음성 명령을 입력 받아, 전기적 신호로 변환할 수 있다.
한편, 차량(1)에는 메모리부(120)가 마련될 수 있다.
여기서, 메모리부(120)는 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory: RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 통해 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 당업계에 알려져 있는 임의의 다른 형태로 구현될 수 있다.
예를 들어, 메모리부(120)에는 차량(1) 내 기기들을 제어하거나 또는 사용자에게 각종 서비스를 제공하는 어플리케이션과 같은 프로그램 등이 저장될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메모리부(120)에는 전화용 데이터베이스(123), 및 텍스트 분류엔진(125)을 포함할 수 있다. 전화용 데이터베이스(123)에는 폰 북 데이터로부터 추출된 데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 폰 북 데이터는 폰 북 어플리케이션에 저장된 데이터로써, 성, 이름, 소속, 직책, 관계, 가족명뿐만 아니라 각종 부가정보 등에 관한 텍스트들이 연락처 별로 저장될 수 있다.
후술할 바와 같이, 생성부(140)는 폰 북 데이터로부터 음성인식에 필요한 텍스트만을 추출하여, 전화용 데이터베이스(123)를 생성할 수 있다. 이때, 생성부(140)는 딥 러닝(deep learning)을 통해 사용자마다 폰 북 데이터에 저장되는 텍스트들을 분석하여 학습할 수 있다. 이에 따라, 생성부(140)는 학습을 기초로 텍스트 패턴을 분석하여, 전화용 데이터베이스(123)를 지속적으로 업데이트함으로써, 인식률을 보다 높일 수 있다. 생성부(140)에 관한 구체적인 설명은 후술하도록 한다.
한편, 사용자 또는 사용자 단말마다 폰 북 어플리케이션에 저장된 폰 북 데이터는 다를 수 있다. 따라서, 전화용 데이터베이스(123) 또한 사용자 또는 사용자 단말 별로 생성될 수 있다
도 5는 일 실시예에 따른 폰 북 어플리케이션에 저장된 텍스트에 대해 설명하기 위한 도면이다.
폰 북 어플리케이션은 차량(1)의 메모리부(120)에 저장되어, 제어부(150)는 메모리부(120)에 저장된 폰 북 어플리케이션을 실행함에 따른 화면을 디스플레이(101) 상에 표시할 수 있다. 또는, 폰 북 어플리케이션은 사용자 단말에 저장될 수 있다. 제어부(150)는 유/무선 통신망을 통해 사용자 단말과 연동하여, 미러링을 통해 차량(1)의 디스플레이(101)상에 폰 북 어플리케이션을 실행함에 따른 화면을 표시할 수도 있다.
여기서, 사용자 단말은 스마트 폰, 또는 안경, 시계 형태의 웨어러블 디바이스뿐만 아니라 데스크 탑(desk top), 테블릿 PC(tablet PC) 등과 같이 통신부가 내장되어 있어 유/무선 통신이 가능하고, 프로세서를 통해 각종 연산 처리가 가능한 단말을 의미한다.
폰 북 어플리케이션은 연락처를 입력하는 필드 외에도, 도 5에 도시된 바와 같이, 사진을 추가할 수 있는 필드(P), 이름을 입력할 수 있는 필드(F), 성을 입력할 수 있는 필드(L) 등이 디스플레이(101) 상에 표시되도록 구현된 유저 인터페이스를 제공할 수 있다. 이하에서는 설명의 편의상 이름을 입력할 수 있는 필드(F)를 이름 필드(F)라 하고, 성을 입력할 수 있는 필드(L)를 성 필드(L)이라 하기로 한다.
이에 따라, 사용자는 입력부(110) 또는 사용자 단말을 통해 전술한 필드에 원하는 정보, 즉 텍스트를 입력할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 이름 필드(F)에 도 5에 도시된 바와 같이, 'Annie(daughter)'라고 입력할 수 있다. 즉, 사용자는 이름 필드(F), 및 성 필드(L)에 각각 이름, 및 성 외에 대상을 파악하기 용이한 각종 텍스트를 입력할 수 있다.
이에 따라, 음성 입력부(190)는 사용자로부터 'call annie'라는 음성 명령을 입력 받을 수 있다. 이때, 폰 북 어플리케이션에 입력된 이름은 Annie(daughter)이므로, 사용자가 전화 연결을 원하는 대상이 누구인지 정확히 인식하지 못하는 문제가 발생될 수 있다.
따라서, 실시예에 따른 생성부(140)는 후술할 바와 같이, 사용자가 입력한 텍스트에서, 이름 텍스트, 성과 이름을 조합한 텍스트뿐만 아니라, 성 필드 및 이름 필드에서, 성 및 이름 중 적어도 하나만을 추출한 텍스트를 포함하는 전화용 데이터베이스(123)를 생성함으로써, 음성인식률을 보다 높일 수 있다.
한편 생성부(140)는 텍스트 분류엔진(125)을 통해 폰 북 데이터에서 원하는 데이터를 추출할 수 있다. 여기서, 텍스트 분류엔진(125)은 알고리즘, 또는 어플리케이션 등과 같은 프로그램을 통해 구현되어, 메모리부(120)에 저장될 수 있다.
생성부(140)는 텍스트 분류엔진(125)를 이용하여 폰 북 데이터에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류할 수 있다. 일 실시예로, 도 6을 참조하면, 생성부(140)는 텍스트 분류엔진(125)을 이용하여, 폰 북 데이터에 저장된 텍스트'현차 홍길동 책임'을 성과 이름 텍스트 '홍길동', 회사 텍스트 '현차', 직책 텍스트 '책임'으로 분류할 수 있고, 이 중에서 생성부(140)는 성과 이름 텍스트 '홍길동'를 추출하여, 전화용 데이터베이스(123)에 저장할 수 있다. 생성부(140)에 관한 구체적인 설명은 후술하도록 한다.
한편, 텍스트 분류엔진(125)은 데이터 셋(data set)을 포함하여, 폰 북 데이터에서, 이름과 성을 인식할 수 있다. 예를 들어, 데이터 셋은 다양한 카테고리에 따라 분류될 수 있다. 일 실시예로, 데이터 셋에는 도 7(c)에 도시된 바와 같이, 회사명에 관한 텍스트를 포함하는 제1 데이터 셋, 회사 내 소속에 관한 텍스트를 포함하는 제2 데이터 셋, 관계에 관한 텍스트를 포함하는 제3 데이터 셋, 성에 관한 텍스트를 포함하는 제 4데이터 셋, 이름에 관한 텍스트를 포함하는 제 5 데이터 셋, 가족명에 관한 텍스트를 포함하는 제6 데이터 셋을 포함할 수 있다. 한편, 카테고리 별로 하나의 데이터 셋만 존재하는 것으로 한정되는 것은 아니고, 복수 개로 나누어질 수도 있는 등 제한은 없다.
한편, 텍스트 분류엔진(125)은 폰 북 데이터의 텍스트에 대해 학습하고, 학습 결과를 기초로 텍스트 패턴 등을 분석하는 학습 딥 러닝 알고리즘 또는 프로그램일 수 있다. 이에 따라, 텍스트 분류엔진(125)은 폰 북 데이터에 포함된 텍스트 패턴을 학습하여, 텍스트의 분류를 보다 정확히 할 수 있다.
예를 들어, 도 7(a)에 도시된 폰 북 데이터는 로우 데이터(raw data)일 수 있다. 이에 따라, 텍스트 분류엔진(125)은 폰 북 데이터에 포함된 로우 데이터를 학습하여, 사용자 개개인마다의 텍스트 사용, 입력 패턴 등을 파악할 수 있고, 이를 통해 텍스트의 분류를 보다 정확히 할 수 있다.
또 다른 예로, 사용자 마다 성 필드(L), 및 이름 필드(F)에 텍스트를 기재하는 방법은 다를 수 있다. 구체적인 예로, 특정 사용자는 이름 필드(F)에 괄호를 삽입하고, 삽입된 괄호 안에는 직책을 기재할 수 있다. 그러면, 텍스트 분류엔진(125)은 텍스트 패턴을 지속적으로 학습하여 일정 수준이상의 신뢰성이 확보된 경우, 괄호 안에 기재된 텍스트가 데이터 셋에 포함되어 있지 않더라도, 직책에 관한 텍스트인 것으로 판단할 수 있다. 즉, 실시예에 따른 텍스트 분류엔진(125)은 학습을 통해 사용자 별 텍스트 기입 패턴을 판단하고, 이에 기초하여 분류 정확도를 높일 수 있으며, 음성 인식률 또한 높일 수 있다.
뿐만 아니라, 텍스트 분류엔진(125)은 업데이트될 수 있다. 텍스트 분류엔진(125)은 업데이트됨에 따라, 데이터 셋에 포함된 텍스트의 개수가 증가되어, 텍스트의 분류정확도가 높아질 수 있으며, 새롭게 발생된 텍스트에 대한 분류 또한 가능하다.
예를 들어, 텍스트 분류엔진(125)는 사용자의 업데이트 명령에 따라 통신망을 통해 업데이트되거나 또는 미리 설정된 주기에 따라 통신망을 통해 자동으로 업데이트될 수 있다. 여기서, 미리 설정된 주기는 텍스트 분류엔진(125)의 설계자 또는 사용자 등에 의해 설정될 수 있다.
또한, 차량(1)에는 통신부(130)가 마련될 수 있다. 통신부(130)는 유/무선 통신망을 통해 외부 기기와 유/무선 신호를 주고 받는 동작을 수행할 수 있다.
통신부(130)는 유선통신 모듈, 및 무선통신 모듈을 포함한다. 여기서, 유선통신 모듈은 유선통신을 지원하는 모듈을 의미한다. 유선통신 방식에는, HDMI(high definition multimedia interface), PCI(Peripheral Component Interconnect), PCI-express, USB(Universe Serial Bus) 등과 같이 유선 케이블을 통해 유선 신호를 송수신하는 방식이 포함될 수 있으며, 이외에도 당업자에게 기 공지된 다양한 유선통신 방식이 포함될 수 있다.
한편, 무선통신 모듈은 무선통신을 지원하는 모듈을 의미한다. 무선통신 방식에는, LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA) 등과 같이 기지국을 거쳐 무선 신호를 송수신하는 무선통신 방식과, 이외에도 무선 랜(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스(Bluetooth), 지웨이브(Z-wave), 지그비(Zigbee), BLE (Bluetooth Low Energy), NFC(Near Field Communication) 등과 같이 소정 거리 이내의 외부 기기와 무선 신호를 송수신하는 방식이 포함될 수 있다. 여기서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
유선통신 모듈은 하나 이상의 유선통신 방식을 지원하는 통신모듈이 집적된 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지에 대응될 수 있으며, 무선통신 모듈은 하나 이상의 무선통신방식을 지원하는 통신모듈이 집적된 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지에 대응될 수 있다. 또한, 통신부(130)에는 프로세서가 내장되어, 유선통신 모듈과 무선통신 모듈의 제어가 가능하다.
이에 따라, 통신부(130)는 유/무선 통신망을 통해 실시간 교통 데이터 등을 수신할 수 있을 뿐만 아니라, 웹 서버로부터 각종 멀티미디어 데이터를 다운로드 받아, 이를 사용자에게 제공할 수도 있다.
또 다른 예로, 통신부(130)는 메모리부(120)에 저장된 각종 데이터, 프로그램 등을 업데이트할 수도 있다. 일 실시예로, 통신부(130)는 유/무선 통신망을 통해 외부 서버에 접속하여, 텍스트 분류엔진(125)을 최신 버전으로 업데이트시킬 수 있다. 뿐만 아니라, 통신부(130)는 딥 러닝을 통해 텍스트 분류엔진(125)이 학습한 결과를 외부 서버에 전달할 수 있다. 이에 따라, 텍스트 분류엔진(125)의 설계자는 학습 결과를 전달 받아, 텍스트 분류엔진(125)의 성능을 높이는데 이용할 수도 있다.
한편, 차량(1)에는 생성부(140)가 마련될 수 있다.
생성부(140)는 각종 연산을 처리하는 MCU(Micro Control Unit)과 같은 프로세서(processor)를 통해 구현될 수 있다. 이에 따라, 생성부(140)는 메모리부(123)에 저장된 텍스트 분류엔진(125)을 이용하여, 폰 북 데이터에 성, 및 이름 중 적어도 하나를 추출하고, 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스(123)를 생성할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 분류 엔진을 통해 텍스트를 분류하는 경우를 보다 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
사용자는 폰 북 어플리케이션을 통해 성, 이름에 관한 텍스트 외에도 다양한 텍스트를 구별 없이 연락처와 함께 저장할 수 있다. 이에 따라, 도 7(a)에 도시된 바와 같이, 폰 북 데이터에는 성, 이름에 관한 텍스트 외에도 다양한 텍스트가 필드의 구별 없이 저장될 수 있다.
이때, 생성부(140)는 텍스트 분류엔진(125)을 이용하여 도 7(b)에 도시된 바와 같이, 폰 북 데이터에 포함된 텍스트에 라벨링(labeling) 할 수 있다. 즉, 생성부(140)는 카테고리에 따라 텍스트를 분류하여 색인을 부가할 수 있다. 이에 따라, 생성부(140)는 성과 이름에 관한 텍스트 외의 텍스트에 대해서는 제거한 다음, 성과 이름에 관한 텍스트만을 추출할 수 있다.
이때, 전술한 바와 같이, 텍스트 분류엔진(125)에는 도 7(c)에 도시된 바와 같이 카테고리 별로 데이터 셋이 저장될 수 있다. 이에 따라, 생성부(140)는 텍스트 분류엔진(125)에 포함된 데이터 셋에 기초하여 텍스트를 분류할 수 있으며, 분류 결과를 기초로 성과 이름에 관한 텍스트를 추출하여 대응되는 연락처를 매핑시킬 수 있다. 생성부(140)는 매핑한 데이터를 수집하여 전화용 데이터베이스(123)를 생성할 수 있다.
이때, 데이터 셋에 포함된 텍스트들은 전술한 바와 같이, 설계자에 의해 미리 설정되어 있으나, 딥 러닝을 통해 학습을 수행함으로써 추가될 수 있다. 또한, 전술한 바와 같이, 통신망을 통해 외부 서버로부터 다운로드 받아, 추가될 수도 있는 등, 제한은 없다.
구체적인 예로, 생성부(140)는 폰 북 데이터에 포함된 텍스트들을 적어도 하나의 카테고리에 따라 분류하여, 분류된 텍스트 각각에 대해 라벨링할 수 있다. 도 7(b)를 참조하면, 특정 연락처에 '현대자동차 홍길동 책임'에 관한 텍스트가 매핑되어 있는 경우, 생성부(140)는 데이터 셋을 이용하여, '현대자동차 홍길동 책임'을 '현대자동차', '홍길동', '책임'으로 분류하고, 각각의 텍스트에 '현대자동차(회사)', '홍길동(성+이름)', '책임(직책)'으로 라벨링할 수 있다. 즉, 실시예에 따른 생성부(140)는 폰 북 데이터에 포함된 텍스트들을 카테고리 별로 분류한 다음, 분류된 텍스트 각각을 파악할 수 있는 색인을 부가할 수 있다.
한편, 차량(1)에는 도 3에 도시된 바와 같이, 제어부(150)가 마련될 수 있다. 제어부(150)는 MCU와 같은 프로세서를 통해 구현될 수 있다. 이때, 생성부(140), 제어부(150), 및 메모리부(110)는 각각 단일의 칩으로 구현될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고, 생성부(140), 제어부(150), 및 메모리부(110)는 단일의 칩으로 구현될 수도 있다.
제어부(150)는 제어 신호를 생성하여, 생성한 제어 신호를 통해 차량(1) 내 기기를 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(150)는 제어 신호를 통해 디스플레이(101)를 제어하여 각종 정보를 표시할 수 있으며, 스피커(143)를 제어하여 각종 정보를 출력할 수도 있다.
제어부(150)는 통신부(130)를 제어하여 사용자 단말과 유/무선 통신망을 통해 사용자 단말과 연동함으로써, 사용자에게 각종 편의를 지원할 수 있다. 여기서, 사용자 단말은 스마트 폰, 또는 안경, 시계 형태의 웨어러블 디바이스뿐만 아니라 데스크 탑(desk top), 테블릿 PC(tablet PC) 등과 같이 통신부가 내장되어 있어 유/무선 통신이 가능하고, 프로세서를 통해 각종 연산 처리가 가능한 단말을 의미한다.
예를 들어, 제어부(150)는 통신부(130)를 제어하여 블루투스 통신망을 통해 사용자 단말과 연동함으로써, 사용자 단말에 저장된 음악 파일이 스피커(143)를 통해 출력되도록 할 수 있으며, 사용자 단말에 저장된 동영상 파일이 디스플레이(101)에 표시되도록 할 수도 있다.
또 다른 예로, 제어부(150)는 추출한 성, 및 이름 중 적어도 하나를 입력 받으면, 대응되는 연락처로 전화 연결을 수행하도록 차량(1) 내 기기를 제어할 수 있다. 구체적으로, 음성 입력부(190)를 통해 입력 받은 음성을 인식한 결과, 음성 명령에 성, 및 이름 중 적어도 하나와 전화 연결에 관한 내용이 포함되어 있으면, 제어부(150)는 메모리부(120)에 저장된 전화용 데이터베이스(123)를 검색하여, 전술한 성, 및 이름 중 적어도 하나와 매핑된 전화번호를 검색할 수 있다.
제어부(150)는 사용자 단말과 연동하여, 검색된 전화번호로 전화를 연결하고, 음성 입력부(190)와 스피커(143)를 통해 사용자가 주행 중에도 핸즈 프리로 전화를 할 수 있도록 한다. 이에 따라, 사용자는 폰 북 데이터에 성, 및 이름 외의 텍스트를 입력하였다 하더라도, 성, 및 이름 중 적어도 하나만을 발화하여, 전화 연결 서비스를 제공 받을 수 있다.
종래에는, 폰 북 데이터에서 이름 필드, 또는 이름 필드와 성 필드를 조합한 경우만을 고려하여, 데이터베이스를 생성하였다. 사용자는 이름 필드와 성 필드에 이름, 성에 관한 텍스트뿐만 아니라 소속, 직책, 별명, 각종 부가정보 등에 관한 텍스트를 함께 입력하는 경우가 빈번하며, 이때 성 및 이름 중 적어도 하나에 관한 텍스트만을 음성으로 발화하면, 텍스트 전체가 인식되지 않아, 대응되는 연락처가 없는 것으로 오인식되는 문제가 빈번히 발생되었다.
이에 따라, 실시예에 따른 차량(1)은 폰 북 데이터에서 이름 필드에 포함된 텍스트, 및 이름 필드와 성 필드에 포함된 텍스트를 조합하여 저장할 뿐만 아니라, 성 필드 및 이름 필드에서 성, 이름에 관한 텍스트를 제외한 다른 텍스트를 제외하고, 성, 이름에 관한 텍스트 만을 추출하여 전화용 데이터베이스를 생성함으로써, 인식률을 높일 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 음성 명령을 입력 받아 연락처를 검색하고, 전화 연결을 수행하는 차량의 동작 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
차량은 사용자로부터 다양한 음성 명령을 입력 받을 수 있다. 차량은 음성 입력부를 통해 사용자로부터 발화된 다양한 음성 명령을 입력 받을 수 있다. 또한, 차량에는 음성인식 장치가 탑재되어, 사용자로부터 입력 받은 음성 명령을 인식하고, 인식 결과에 대응하는 프로세스를 수행할 수 있다.
예를 들어, 차량은 음성 입력부를 통해 성, 및 이름 중 적어도 하나를 포함하며, 전화 연결에 관한 내용이 포함된 음성 명령을 입력 받을 수 있다(900). 그러면, 차량은 입력 받은 음성 명령을 분석한 다음, 사용자가 입력 받은 성, 및 이름 중 적어도 하나와 관련된 연락처로의 전화 연결을 원하는 것을 인식할 수 있다.
이때, 차량은 전화용 데이터베이스에서 입력 받은 성, 및 이름 중 적어도 하나에 매핑된 연락처를 검색할 수 있다(910).
차량은 전화용 데이터베이스에 다양한 형태로 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 차량은 폰 북 데이터에서 이름 필드만을 추출하고, 이름 필드에 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스에 저장할 수 있다. 또한, 차량은 폰 북 데이터에서 추출한 성 필드와 이름 필드를 조합하고, 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스에 저장할 수 있다.
뿐만 아니라, 차량은 텍스트 분류엔진을 통해 폰 북 데이터에서 추출한 성 필드 및 이름 필드에서, 성, 및 이름을 제외한 텍스트는 제거하여, 성, 및 이름에 관한 텍스트만을 추출한 다음, 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스에 저장할 수 있다.
예를 들어, 폰 북 데이터에는 연락처 별로 사진, 텍스트가 매핑될 수 있다. 텍스트 데이터는 성 필드와 이름 필드에 입력될 수 있다. 이때, 성 필드와 이름 필드에는 성, 이름뿐만 아니라, 소속, 직책, 관계, 가족명, 회사명 등 연락처를 지칭하는 대상을 파악하는데 이용될 수 있는 각종 텍스트가 함께 기입될 수 있다.
이때, 성, 이름 이외의 텍스트를 제외하지 않고 데이터베이스에 저장하면, 사용자의 음성 명령에 성, 이름만이 포함되어 있는 경우에 어떠한 대상에게 전화 연결을 원하는 것인지 인식하지 못하는 문제가 발생될 수 있다. 따라서, 실시예에 따른 차량은 텍스트 분류엔진을 통해 성, 이름을 제외한 텍스트를 제거한 다음, 성, 이름에 연락처를 매핑시켜 저장한 전화용 데이터베이스를 이용하여 음성인식률을 보다 높일 수 있다.
이에 따라, 전화용 데이터베이스에서 연락처가 검색되면, 차량은 유/무선 통신망을 통해 사용자 단말과 연동하여, 전화 연결을 수행할 뿐만 아니라(920), 스피커, 및 음성 입력부를 활성화시켜, 상대방과 대화를 주고 받는 것을 지원할 수 있다.
실시예예 따른 차량은 사용자가 폰 북 어플리케이션에 어떠한 텍스트를 입력하였는지에 상관없이, 또한 어떠한 필드에 어떠한 텍스트를 입력하였는지에 상관없이, 성, 및 이름 중 적어도 하나만을 발화하여도 이를 인식하고, 전화 연결 가능하게 한다.
본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 개시된 발명의 바람직한 일 예에 불과할 뿐이며, 본 출원의 출원시점에 있어서 본 명세서의 실시예와 도면을 대체할 수 있는 다양한 변형 예들이 있을 수 있다.
또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 개시된 발명을 제한 및/또는 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는다.
또한, 본 명세서에서 사용한 "제1", "제2" 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
또한, 본 명세서 전체에서 사용되는 "~부(unit)", "~기", "~블록(block)", "~부재(member)", "~모듈(module)" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어를 의미할 수 있다. 그러나, "~부", "~기", "~블록", "~부재", "~모듈" 등이 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, "~부", "~기", "~블록", "~부재", "~모듈" 등은 접근할 수 있는 저장 매체에 저장되고 하나 또는 그 이상의 프로세서에 의하여 수행되는 구성일 수 있다.
10: 대시보드, 11: 센터페시아
12: 스티어링 휠, 13: 헤드라이닝
21: 운전석, 22: 조수석
40: 센터 콘솔, 41: 기어조작 레버
42: 트레이, 43: 센터 입력부
80: 차체, 81: 후드, 82: 프런트 휀더
84: 도어, 85: 트렁크 리드, 86: 쿼터 패널
87: 프런트 윈도, 88, 89: 사이드 윈도
90: 리어 윈도, 91, 92: 사이드 미러
100: 음성인식 장치, 101: 디스플레이, 102: 내비게이션 입력부,
143: 스피커, 144: 클러스터, 153: 통풍구, 190: 사운드 입력부

Claims (20)

  1. 텍스트 분류 엔진이 저장된 메모리부;
    상기 텍스트 분류 엔진을 이용하여 폰 북 데이터의 성 필드(last name)와 이름 필드(first name field)에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 이름 및 성 중 적어도 하나에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여, 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 생성부; 및
    사용자로부터 상기 추출한 성, 및 이름 중 적어도 하나를 입력 받으면, 대응되는 연락처로 전화 연결을 수행하도록 차량 내 기기를 제어하는 제어부;
    를 포함하는 차량.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생성부는,
    카테고리 별로 분류되어 서로 다른 텍스트를 포함하는 복수의 데이터 셋을 이용하여, 상기 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 이름 및 성에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여, 대응되는 연락처를 매핑시켜 저장한 전화용 데이터베이스를 생성하는 차량.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 생성부는,
    카테고리 별로 분류되어 서로 다른 텍스트를 포함하는 복수의 데이터 셋을 이용하여 상기 카테고리 별로 분류된 텍스트에 대해 라벨링하고, 성 및 이름에 관한 라벨링 외의 라벨링이 된 텍스트는 제거하는 차량.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 생성부는,
    딥 러닝(deep learning)을 통해 폰 북 데이터에 저장된 텍스트 패턴을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 전화용 데이터베이스를 생성하는 차량.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 생성부는,
    상기 폰 북 데이터에서, 성, 및 이름을 제외한 소속명, 직책명, 회사명, 가족명, 부가정보 중 적어도 하나의 카테고리에 속한 텍스트를 제거한 전화용 데이터베이스를 생성하는 차량.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 전화용 데이터베이스에 성 및 이름과 연락처가 매핑되어 있는 경우, 음성 입력부를 통해 성 및 이름 중 어느 하나만을 입력 받아도, 차량 내 기기를 제어하여, 상기 매핑된 연락처와의 연결을 수행하는 차량.
  7. 사용자로부터 성, 및 이름 중 적어도 하나를 포함하는 음성 명령을 입력 받는 음성 입력부; 및
    폰 북 데이터의 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트 중에서 이름 및 성 중 적어도 하나에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만이 추출되어 연락처가 매핑된 전화용 데이터베이스를 저장하는 메모리부; 및
    상기 전화용 데이터베이스에서 상기 음성 입력부를 통해 입력 받은 성 및, 이름 중 적어도 하나와 매핑된 연락처를 검색하고, 차량 내 기기를 제어하여 검색한 연락처에 전화 연결을 수행하는 제어부;
    를 포함하는 차량.
  8. 제7항에 있어서,
    카테고리 별로 분류되어 서로 다른 텍스트를 포함하는 복수의 데이터 셋을 이용하여, 상기 폰 북 데이터의 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 성 및 이름에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여, 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 생성부;
    를 포함하는 차량.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 생성부는,
    폰 북 데이터에서 성, 및 이름을 제외한 소속명, 직책명, 회사명, 가족명, 부가정보 중 적어도 하나의 카테고리에 속한 텍스트를 삭제하고, 성, 및 이름 중 적어도 하나에 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 차량.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 생성부는,
    딥 러닝을 통해 폰 북 데이터의 패턴을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 전화용 데이터베이스를 생성하는 차량.
  11. 메모리부에 저장된 텍스트 분류 엔진을 이용하여 폰 북 데이터의 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 이름 및 성 중 적어도 하나에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하고, 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 단계; 및
    사용자로부터 상기 추출한 성, 및 이름 중 적어도 하나를 입력 받으면, 대응되는 연락처로 전화 연결을 수행하도록 차량 내 기기를 제어하는 단계;
    를 포함하는 차량의 제어방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    카테고리 별로 분류되어 서로 다른 텍스트를 포함하는 복수의 데이터 셋을 이용하여, 상기 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 이름 및 성에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여, 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 차량의 제어방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    카테고리 별로 분류되어 서로 다른 텍스트를 포함하는 복수의 데이터 셋을 이용하여, 상기 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 상기 카테고리 별로 분류된 텍스트에 대해 라벨링하고, 성 및 이름에 관한 라벨링 외의 라벨링이 된 텍스트는 제거하는 단계;
    를 포함하는 차량의 제어방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    딥 러닝을 통해 폰 북 데이터에 저장된 텍스트 패턴을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 전화용 데이터베이스를 생성하는 차량의 제어방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    상기 폰 북 데이터에서, 성, 및 이름을 제외한 소속명, 직책명, 회사명, 가족명, 부가정보 중 적어도 하나의 텍스트를 제거한 전화용 데이터베이스를 생성하는 차량의 제어방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 전화용 데이터베이스에 성 및 이름과 연락처가 매핑되어 있는 경우, 음성 입력부를 통해 성 및 이름 중 어느 하나만을 입력 받아도, 차량 내 기기를 제어하여, 상기 매핑된 연락처와의 연결을 수행하는 차량의 제어방법.
  17. 사용자로부터 성, 및 이름 중 적어도 하나를 포함하는 음성 명령을 입력 받는 단계; 및
    폰 북 데이터의 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트 중에서 이름 및 성 중 적어도 하나에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여 생성한 전화용 데이터베이스에서 입력 받은 성 및, 이름 중 적어도 하나와 매핑된 연락처를 검색하고, 차량 내 기기를 제어하여 검색한 연락처에 전화 연결을 수행하는 단계;
    를 포함하는 차량의 제어방법.
  18. 제17항에 있어서,
    카테고리 별로 분류되어 서로 다른 텍스트를 포함하는 복수의 데이터 셋을 이용하여, 상기 폰 북 데이터의 성 필드와 이름 필드에 포함된 텍스트를 카테고리 별로 분류하고, 이름 및 성에 관한 카테고리에 속하는 텍스트만을 추출하여, 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 단계;
    를 더 포함하는 차량의 제어방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    폰 북 데이터에서 성, 및 이름을 제외한 소속명, 직책명, 회사명, 가족명, 부가정보 중 적어도 하나의 카테고리에 속한 텍스트를 삭제하고, 성, 및 이름 중 적어도 하나에 대응되는 연락처를 매핑시켜 전화용 데이터베이스를 생성하는 단계;
    를 포함하는 차량의 제어방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    딥 러닝을 통해 폰 북 데이터의 패턴을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 전화용 데이터베이스를 생성하는 차량의 제어방법.
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