KR101958076B1 - 실시간 자율 댄싱 로봇 시스템 - Google Patents

Abstract

댄싱 로봇은 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서에 의해 구현될 수 있다. 상기 댄싱 로봇은 실시간 재생 음악을 소정 시간 단위로 지속적으로 저장하는 입력부, 미리 학습된 장르 분류기를 이용하여, 제1 시점에 입력된 제1 음악 신호를 제1 장르로서 분류하는 분석부 및 이전 시점에 대응하는 장르 분석 결과를 이용하여 상기 제1 장르에 관한 결과 점수를 부가하고, 상기 장르 분류기가 분류하는 복수의 장르 각각의 결과 점수를 비교하여 상기 실시간 재생 음악의 현재 장르를 결정하는 결정부를 포함할 수 있다.

Description

실시간 자율 댄싱 로봇 시스템{REAL TIME AUTONOMOUS DANCING ROBOT SYSTEM}

댄싱 로봇 시스템에 연관되며, 보다 구체적으로는 실시간 재생 음악에 관한 비트를 검출하고, 장르를 판단하여 춤을 추는 자율 댄싱 로봇 시스템에 연관된다.

오늘날 사람과 상호 작용할 수 있는 로봇 기술에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 음악에 맞춰 춤을 추는 댄싱 로봇과 같은 엔터테인먼트 로봇 분야 역시도 대표적인 관심 분야 중 하나이다.

종래에는 사전에 약속된 입력 음악에 대해 정적으로 구현된 춤 동작을 수행하여 제한적인 퍼포먼스를 제공하는 로봇 기술이 존재하였다. 그러나 종래 기술의 경우에는 새로운 음악에 관한 춤을 추가하기 위해 해당 음악에 어울리는 동작 구현 작업과 동작 및 음악 사이의 동기화 작업이 매번 새롭게 수행되어야 한다는 점에서 막대한 시간 및 비용이 요구되었다.

최근에는 자율적으로 음악에 맞춰 춤을 추는 댄싱 로봇 시스템에 관한 연구가 시작되고 있다. 그러나, 실시간 재생 음악과 어울리는 춤 동작을 선택하고, 음악과 춤 동작을 실시간으로 동기화하는 과정에 대해서는 더욱 많은 연구가 필요한 실정이다.

대한민국 10-1403599 B1

실시간 재생 음악에 대응하는 장르를 판단하여 적절한 춤 동작을 수행하고, 해당 음악과 춤 동작을 동기화하는 댄싱 로봇 및 동기화 방법에 관한 다양한 측면들 및 실시예들이 제시된다. 예시적으로, 그러나 한정되지 않은 몇 개의 측면들은 아래에서 서술된다.

일측에 따르면, 댄싱 로봇은 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서에 의해 구현될 수 있다. 상기 댄싱 로봇은 실시간 재생 음악을 소정 시간 단위로 지속적으로 저장하는 입력부, 미리 학습된 장르 분류기를 이용하여, 제1 시점에 입력된 제1 음악 신호를 제1 장르로서 분류하는 분석부 및 이전 시점에 대응하는 장르 분석 결과를 이용하여 상기 제1 장르에 관한 결과 점수를 부가하고, 상기 장르 분류기가 분류하는 복수의 장르 각각의 결과 점수를 비교하여 상기 실시간 재생 음악의 현재 장르를 결정하는 결정부를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 제1 장르와 상기 제1 시점의 바로 이전에 결정된 제2 장르가 동일한 경우에, 상기 결정부는 상기 제1 장르에 제1 결과 점수를 부가할 수 있다.

다른 일실시예에 따르면, 상기 제1 장르와 상기 제2 장르가 상이한 경우에, 상기 결정부는 상기 제1 장르에 제2 결과 점수를 부가할 수 있다.

또 다른 일실시예에 따르면, 상기 결정부는 상기 제1 시점을 기준으로 복수의 이전 시점 각각에 대응하는 장르 분석 결과들과 상기 제1 장르가 동일한 횟수에 따라 소정 크기만큼 증가된 상기 제1 결과 점수를 상기 제1 장르에 부가할 수 있다.

또 다른 일실시예에 따르면, 상기 결정부는 상기 제1 장르와 동일한 장르 분석 결과가 기설정된 임계치 이상의 횟수만큼 결정된 경우에, 상기 제1 장르를 제외한 나머지 장르들의 결과 점수를 초기화할 수 있다.

또 다른 일실시예에 따르면, 상기 제1 시점을 기준으로 이전 시점의 장르 분석 결과가 존재하지 않는 경우에, 상기 결정부는 상기 제1 장르에 제3 결과 점수를 부가할 수 있다.

또 다른 일실시예에 따르면, 상기 결정부는 상기 장르 분류기가 지원하는 복수의 장르 각각의 결과 점수 중 가장 높은 점수를 나타내는 장르를 상기 실시간 재생 음악의 현재 장르로서 결정할 수 있다.

다른 일측에 따르면, 실시간 재생 음악에 대한 장르 판단을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 제공된다. 상기 프로그램은 실시간 재생 음악을 소정 시간 단위로 지속적으로 저장하는 명령어 세트, 미리 학습된 장르 분류기를 이용하여, 제1 시점에 입력된 제1 음악 신호를 제1 장르로서 분류하는 명령어 세트 및 이전 시점에 대응하는 장르 분석 결과를 이용하여 상기 제1 장르에 관한 결과 점수를 부가하고, 상기 장르 분류기가 분류하는 복수의 장르 각각의 결과 점수를 비교하여 상기 실시간 재생 음악의 현재 장르를 결정하는 명령어 세트를 포함할 수 있다.

또 다른 일측에 따르면, 프로세서에 의해 수행되는 댄싱 로봇의 동기화 방법이 제공된다. 상기 댄싱 로봇의 동기화 방법은 상기 댄싱 로봇의 제1 시간 구간 동안의 동작 수행 시간과 실시간 재생 음악의 실제 비트 간격의 배수를 비교하는 단계, 상기 비교의 결과에 따라 상기 제1 시간 구간에 대응하는 상기 댄싱 로봇의 오버런 시간을 계산하는 단계 및 상기 오버런 시간의 크기에 따라 보정된 비트 간격의 배수만큼의 시간 동안 미리 지정된 댄싱 동작을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 오버런 시간을 계산하는 단계는 상기 제1 시간 구간 동안의 동작 수행 시간과 상기 실제 비트 간격의 배수의 차이값이 기설정된 임계치를 초과하는 경우에, 상기 오버런 시간을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

다른 일실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 댄싱 동작을 수행하는 단계는 상기 실제 비트 간격으로부터 상기 오버런 시간을 시간 상수 n으로 나눈 값을 제거한 결과값을 상기 보정된 비트 간격으로 이용하여 미리 지정된 댄싱 동작을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 일실시예에 따르면, 상기 시간 상수 n은 실시간 재생 음악의 장르에 대응하는 박자 수에 연관되는 것을 특징으로 할 수 있다.

또 다른 일실시예에 따르면, 상기 오버런 시간을 계산하는 단계는 상기 제1 시간 구간 동안의 동작 수행 시간과 상기 실제 비트 간격의 배수의 차이값이 기설정된 임계치 이하인 경우에, 상기 제1 시간 구간을 기준으로 바로 이전의 오버런 시간을 상기 오버런 시간으로서 재이용하는 단계를 포함할 수 있다.

도 1은 일실시예에 따른 댄싱 로봇을 도시하는 블록도이다.
도 2a 내지 도 2c는 각각의 실시예에 따른 댄싱 로봇, 서버 및 사용자 단말의 동작 과정을 도시하는 예시도이다.
도 3은 일실시예에 따른 댄싱 로봇의 장르 판단 과정을 도시하는 예시도이다.
도 4a 및 도 4b는 댄싱 로봇의 동작 수행 시작 시간을 계산하는 과정을 도시하는 예시도이다.
도 5는 일실시예에 따른 댄싱 로봇의 동기화 과정을 도시하는 흐름도이다.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 일실시예에 따른 댄싱 로봇을 도시하는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 댄싱 로봇(100)은 입력부(110), 분석부(120) 및 결정부(130)를 포함할 수 있다. 댄싱 로봇(100)은 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 입력부(110), 분석부(120) 및 결정부(130) 각각이 적어도 일시적으로 구현될 수 있다. 본 실시예의 댄싱 로봇(100)은 실시간 재생 음악을 이용하여 미래의 비트를 예측하고, 상기 재생 음악에 대응하는 장르의 춤 동작을 선택하여 수행할 수 있다. 이하에서는 댄싱 로봇(100)의 장르 결정 과정에 대해 보다 자세하게 설명될 것이다.

입력부(110)는 실시간 재생 음악을 소정 시간 단위로 지속적으로 저장할 수 있다. 예시적으로, 입력부(110)는 실시간 재생 음악을 1초를 주기로 하여 5초 단위로 저장할 수 있다. 이를테면, 제1 저장 데이터에는 0초 에서 5초 사이의 재생 음악 파일이 저장되고, 제2 저장 데이터에는 1초에서 6초 사이의 재생 음악 파일이 저장될 수 있다. 위와 같은 방식으로, 실시간 재생 음악이 복수의 저장 데이터로서 순차적으로 입력부(110)에 의해 저장될 수 있다. 보다 구체적으로, 입력부(110)는 매초 입력되는 오디오 신호의 데이터를 선입선출(FIFO: First In First Out) 방식으로 업데이트하고 저장할 수 있다.

분석부(120)는 미리 학습된 장르 분류기를 이용하여, 제1 시점에 입력된 제1 음악 신호를 제1 장르로서 분류할 수 있다. 또한, 분석부(120)는 미리 지정된 비트 검출기를 이용하여 실시간 재생 음악에 대응하는 비트 간격 시간 및 비트 시작 시간을 검출할 수 있다.

일실시예로서, 분석부(120)가 이용하는 장르 분류기는 CNN(Convolutional Neural Network) 구조를 가질 수 있다. 또한, 분석부(120)는 입력부(110)에 의해 저장된 소정 시간 단위의 저장 데이터를 상기 장르 분류기의 입력 신호로서 이용할 수 있다. 보다 구체적으로, 분석부(120)는 실시간 재생 음악에 관한 저장 데이터 각각의 MFCCs(Mel-Frequency Cepstrum Coefficients)를 특징값으로서 이용하여 상기 실시간 재생 음악에 관한 장르를 분류할 수 있다.

다른 일실시예로서, 분석부(120)는 장르 분류기에 입력되는 저장 데이터의 윈도우 크기를 조절할 수 있다. 분석부(120)는 기계 학습에 따라 단 구간 분석에서 유의미한 특징을 추출할 수 있는 윈도우 크기를 선택할 수 있다. 예시적으로, 선택된 윈도우 크기는 100ms가 이용될 수 있다. 다만, 100ms은 이해를 돕기 위한 예시적 기재일 뿐, 통상의 기술자의 선택에 따라 다양한 변형이 가능하다는 것은 자명한 사실일 것이다.

장르 분류기는 적어도 하나의 필터링 계층, 적어도 하나의 컨볼루션 계층 및 최대 풀링 계층을 포함할 수 있다. CNN 구조에 상응하는 장르 분류기가 기계 학습을 통해 구현되고, 장르를 분류하는 과정은 기술 분야의 전문가에게는 straight forward한 내용이므로 보다 자세한 설명은 생략하기로 한다.

또한, 분석부(120)는 비트 검출기를 이용하여 실시간 재생 음악에 관한 비트 간격 시간 및 비트 시작 시간을 계산할 수 있다. 예시적으로, 분석부(120)가 이용하는 비트 검출기는 온셋 기반 비트 검출 알고리즘에 따라 구현될 수 있다. 예시적으로, 비트 검출기는 소정 시간 단위의 오디오 신호로부터 온셋 요소들을 추출하고, 자기상관함수를 이용하여 비트 간격 시간을 계산하고, 비트 라인과 온셋 요소들의 상호상관함수를 통해 비트 시작 시간을 계산할 수 있다.

결정부(130)는 이전 시점에 대응하는 장르 분석 결과를 이용하여 상기 제1 장르에 관한 결과 점수를 부가할 수 있다. 또한, 결정부(130)는 상기 장르 분류기가 분류하는 복수의 장르 각각의 결과 점수를 비교하여 상기 실시간 재생 음악의 현재 장르를 결정할 수 있다.

일실시예로서, 상기 제1 장르와 상기 제1 시점의 바로 이전에 결정된 제2 장르가 동일한 경우에 결정부(130)는 상기 제1 장르에 제1 결과 점수를 부가할 수 있다. 또한, 결정부(130)는 상기 제1 시점을 기준으로 복수의 이전 시점 각각에 대응하는 장르 분석 결과들과 상기 제1 장르가 연속적으로 동일한 횟수를 계산할 수 있다. 결정부(130)는 계산된 동일한 횟수에 따라 소정 크기만큼 증가된 상기 제1 결과 점수를 상기 제1 장르에 부가할 수 있다.

이를테면, 제1 시점(T, T는 0보다 크거나 같은 임의의 정수)에 재생 중인 음악이 장르 분류기에 의해 힙합(hiphop) 장르로 분류된 경우가 존재할 수 있다. 결정부(130)는 제1 시점(T)을 기준으로 복수의 이전 시점(T-1, T-2, T-3, … , 0) 각각에 대응하는 장르 분석 결과들과 제1 장르가 연속적으로 동일한 횟수를 계산할 수 있다. 일실시예로서, T-1 및 T-2 시점에도 실시간 재생 음악이 힙합으로 분류된 경우에, 결정부(130)는 소정 크기인 +2만큼 증가된 제1 결과 점수를 힙합 장르에 부가할 수 있다.

다른 일실시예로서, 상기 제1 장르와 상기 제1 시점의 바로 이전에 결정된 제2 장르가 상이한 경우에 결정부(130)는 상기 제1 장르에 제2 결과 점수를 부가할 수 있다. 이를테면, 제1 시점(T, T는 0보다 크거나 같은 임의의 정수)에 재생 중인 음악이 장르 분류기에 의해 재즈(jazz) 장르로 분류된 경우가 존재할 수 있다. 결정부(130)는 제1 시점을 기준으로 바로 이전(T-1)에 결정된 제2 장르가 재즈가 아닌 경우에, 재즈 장르에 상기 제1 결과 점수와 상이한 제2 결과 점수를 부가할 수 있다.

또 다른 일실시예로서, 상기 제1 시점을 기준으로 이전 시점의 장르 분석 결과가 존재하지 않는 경우에, 결정부(130)는 상기 제1 장르에 제3 결과 점수를 부가할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 제3 결과 점수는 각각의 장르에 부가되는 초기 점수를 나타낼 수 있다.

또한, 결정부(130)는 상기 제1 장르와 동일한 장르 분석 결과가 기설정된 임계치 이상 횟수만큼 결정된 경우에, 상기 제1 장르를 제외한 나머지 장르들의 결과 점수를 초기화할 수 있다. 이를테면, 실시간 재생 음악이 T-3 시점, T-2 시점, T-1 시점 및 T 시점을 기준으로 네 번 연속으로 힙합 장르로 결정되는 경우가 존재할 수 있다. 이 경우에, 결정부(130)는 힙합 장르를 제외한 나머지 장르(예를 들면, 재즈 장르, k-pop 장르, 판소리 장르 등)에 관한 결과 점수를 초기화할 수 있다. 보다 구체적으로, 결정부(130)는 힙합 장르에 관한 결과 점수를 그대로 유지하고, 나머지 장르들의 결과 점수를 0점으로 초기화할 수 있다.

결정부(130)는 장르 분류기가 지원하는 복수의 장르 각각의 결과 점수 중 가장 높은 점수를 나타내는 장르를 상기 실시간 재생 음악의 현재 장르로서 결정할 수 있다. 본 실시예에 따른 댄싱 로봇(100)은 실시간으로 판단되는 장르 분류 결과와 이전 시점의 연속된 결과 점수를 비교하여 현재 장르를 결정할 수 있다. 그에 따라, 장르 분류기에 따른 결과값에 일시적인 오류(error)가 존재하는 경우에도 이전 시점의 결과 점수와의 비교를 통해 최종 결과를 보정하는 효과를 기대할 수 있다. 본 실시예에 따른 댄싱 로봇(100)은 보다 정확도가 높아진 장르 판단 결과를 생성할 수 있다.

도 2a 내지 도 2c는 각각의 실시예에 따른 댄싱 로봇, 서버 및 사용자 단말의 동작 과정을 도시하는 예시도이다. 도 1에서 설명된 댄싱 로봇(100)에 관한 기술적 사상은 실시간 재생 음악에 대한 장르 판단을 수행하는 프로그램의 형태로 구현될 수 있다. 상기 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서, 상기 프로그램은 실시간 재생 음악을 소정 시간 단위로 지속적으로 저장하는 명령어 세트, 미리 학습된 장르 분류기를 이용하여, 제1 시점에 입력된 제1 음악 신호를 제1 장르로서 분류하는 명령어 세트 및 이전 시점에 대응하는 장르 분석 결과를 이용하여 상기 제1 장르에 관한 결과 점수를 부가하고, 상기 장르 분류기가 분류하는 복수의 장르 각각의 결과 점수를 비교하여 상기 실시간 재생 음악의 현재 장르를 결정하는 명령어 세트를 포함할 수 있다.

도 2a를 참조하면, 실시간 재생 음악을 입력 받아 장르를 결정하고, 결정된 장르에 상응하는 춤을 추는 댄싱 로봇(210)이 도시된다. 위와 같은 실시예에서는 장르 판단을 수행하는 프로그램이 댄싱 로봇(210)에 포함되는 프로세서에 의해 실행될 수 있다.

또한, 도 2b를 참조하면, 서버(221)와 댄싱 로봇(223)을 연결하는 네트워크(222)를 이용하여 실시간 재생 음악에 상응하는 춤을 추는 댄싱 로봇(223)이 구현될 수도 있다. 예시적으로, 댄싱 로봇(223)은 지정된 버퍼링(buffering) 단계를 거쳐 실시간 재생 음악의 오디오 신호를 네트워크(222)를 통해 서버(221)로 전송할 수 있다. 서버(221)는 입력된 오디오 신호를 이용하여 실시간 재생 음악에 관한 장르를 결정하고, 분석된 결과를 다시 댄싱 로봇(223)으로 전송할 수 있다. 댄싱 로봇(223)은 이전 시점의 판단 결과와 분석된 결과를 비교하여 장르 판단을 보정하고, 실시간 재생 음악과의 동기화를 수행하고 동작 명령을 생성하여 춤 동작을 수행할 수 있다. 실시간 재생 음악과 동기화를 수행하는 과정에 관한 보다 자세한 설명은 이하에서 추가될 도면과 함께 설명될 것이다.

도 2c를 참조하면, 자율 댄싱 로봇 시스템에 연관되는 서버(231), 댄싱 로봇(233) 및 사용자 단말(234)이 네트워크(232)를 이용하는 실시예가 도시된다. 앞서 설명된 것과 같이, 자율 댄싱 로봇 시스템은 실시간 재생되는 음악을 입력 받는 버퍼링 단계, 장르를 분류하고 비트를 검출하는 분석 단계, 규칙 기반 판단 알고리즘을 이용하여 판단 결과를 보정하는 단계, 동작 명령을 생성하는 단계 및 동작을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 도 2c의 실시예에서는 서버(231), 댄싱 로봇(233) 및 사용자 단말(234)이 각각의 단계를 나누어 실행하고 네트워크(232)를 통한 수행 결과를 상호 간에 공유하는 방식으로 구현될 수 있다. 사용자 단말(234)은 통신 모듈과 프로세서를 포함하는 전자 기기로서, 이동 전화, 스마트 폰, PDA, 랩톱 컴퓨터 등 모바일 장치 또는 퍼스널 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 넷북 등 컴퓨팅 장치와 같은 다양한 형태로 구현될 수 있다.

도 3은 일실시예에 따라 댄싱 로봇의 장르 판단 과정을 도시하는 예시도이다. 도 3을 참조하면, 댄싱 로봇에 포함되는 입력부, 분석부 및 결정부가 실시간 재생 음악에 대응하는 음악 장르를 결정하는 과정이 도시된다. 입력부는 음악이 재생되는 0 초(second)를 시작점으로 하여 소정 시간 단위의 오디오 신호들을 저장할 수 있다. 예시적으로, 상기 소정 시간 단위는 5초 간격일 수 있고, 입력부는 1초를 주기로 5초 단위의 저장 데이터를 댄싱 로봇에 저장할 수 있다. 보다 구체적으로, 제1 저장 데이터는 실시간 재생 음악의 0초에서부터 5초까지의 오디오 신호를 나타내고, 제2 저장 데이터는 실시간 재생 음악의 1초에서부터 6초까지의 오디오 신호를 나타낼 수 있다.

위와 같은 방식으로 입력부는 지속적으로 저장 데이터를 업데이트할 수 있다. 본 실시예에서는 저장 데이터의 시간 단위로 5초가 선택되고, 1초 주기로 저장 데이터가 업데이트되는 실시예가 설명되나 이는 이해를 돕기 위한 예시적 기재일 뿐 다른 실시예를 제한하거나 한정하는 것으로 해석되어서는 안될 것이다. 이를테면, 입력부가 0.5초를 주기로 3초 단위의 오디오 신호를 지속적으로 업데이트하는 실시예 또한 구현 가능할 것이다.

분석부는 장르 분류기에 따라 분류되는 복수의 장르 중 어느 하나로서 실시간 재생 음악의 장르를 분류할 수 있다. 보다 구체적으로, 분석부는 입력부가 제공하는 저장 데이터에 따라 주기적으로 장르를 분류할 수 있다. 도 3을 참조하면, 분석부는 5초 시점에서 실시간 재생 음악을 제1 장르로 분류하고, 6초 시점에서도 실시간 재생 음악을 제1 장르로 분류할 수 있다. 그러나, 분석부는 7초 시점에서는 실시간 재생 음악을 제3 장르로 분류할 수 있다. 본 실시예의 분석부는 5초에서부터 20초까지 실시간 재생 음악을, 제1 장르(5초)->제1 장르(6초)->제3 장르(7초)->제1 장르(8초)->제1 장르(9초)->제1 장르(10초)->제1 장르(11초)->제1 장르(12초)->제3 장르(13초)->제3 장르(14초)->제3 장르(15초)->제2 장르(16초)->제3 장르(17초)->제3 장르(18초)->제3 장르(19초)->제3 장르(20초)와 같이 분류해낼 수 있다.

결정부는 장르 분류기가 제공하는 복수의 음악 장르 각각에 대응하는 결과 점수를 생성할 수 있다. 예시적으로, 장르 분류기가 제공하는 음악 장르가 M 개 있다면, 결정부는 M 개의 배열 형태로 결과 점수를 생성할 수 있다. 또한, 배열된 결과 점수의 각각의 초기값은 0 점을 나타낼 수 있다. 일실시예로서, 결정부는 표 1의 점수 부여 규칙에 따라 분류된 장르에 상응하는 결과 점수를 부가할 수 있고, 최종적으로 가장 높은 점수를 갖는 장르를 현재 장르로서 선택할 수 있다.

번호	내용
1	첫 번째로 판단된 장르의 결과 점수는 1점이다.
2	현재 시점에 분류된 장르가 바로 이전에 분류된 장르와 같다면, 부가되는 결과 점수를 1점 증가시킨다.
3	현재 시점에 분류된 장르가 바로 이전에 분류된 장르와 다르다면, 부가되는 결과 점수는 1점이다.
4	연속적으로 임계치 이상 같은 장르가 분류된 다면, 해당 장르를 제외한 나머지 장르의 점수들은 0점으로 초기화된다.

결정부는 표 1과 같은 점수 부여 규칙에 따라 실시간 재생 음악에 상응하는 장르의 분류 결과를 보정할 수 있다. 도 3을 참조하면, 결정부는 세 개의 장르에 상응하는 배열 (S[1], S[2], S[3])로서 결과 점수를 생성할 수 있다. 5초에서 6초까지 연속적으로 제1 장르가 분류되고, 결정부는 제1 장르에 관한 결과 점수를 5초에는 1점을 부가하고, 6초에는 2점을 부가하여 번호 2의 규칙을 따를 수 있다.

또한, 7초의 경우에는 6초의 분류 결과와 상이하게 제3 장르로서 실시간 재생 음악이 분류될 수 있다. 이 경우에, 결정부는 번호 3의 규칙에 따라 제3 장르에 관한 결과 점수에 1점을 부가하여 번호 3의 규칙을 따를 수 있다.

또한, 본 실시예에서 번호 4의 규칙에 따르는 임계치는 4로 설정될 수 있다. 8초에서 11초까지 연속적으로 4번 동안 제1 장르로 분류되는 경우에, 결정부는 11초 시점에서 제1 장르에 관한 결과 점수를 제외한 나머지 제2 장르 및 제3 장르에 관한 결과 점수를 0으로서 초기화하여 번호 4의 규칙을 따를 수 있다. 마찬가지로, 17초에서 20초까지 연속적으로 4번 동안 제3 장르가 분류되는 경우에, 결정부는 20초 시점에서 제3 장르에 관한 결과 점수를 제외한 나머지 제1 장르 및 제2 장르에 관한 결과 점수를 0으로서 초기화할 수 있다.

본 실시예에 따를 때, 5초 이후에서부터 19초 까지는 제1 장르의 음악으로 최종 판단되고, 20초 이후에 제3 장르로 판단될 수 있다. 이에 따라, 장르 분류기의 도출 결과값에 일시적인 오류가 존재하는 경우에도 이전의 결과 점수를 고려할 수 있어 보다 정확한 결과 검출이 가능할 것이다. 또한, 20초의 경우에는 네 번 연속으로 제3 장르로 판단되었기 때문에 제1 장르에 관한 결과 점수가 높은 경우라도 초기화하여 최종 결과를 제3 장르로 도출할 수 있어 장르 변화를 감지할 수 있다.

본 실시예에서는, 번호 4의 규칙의 임계치가 4로 설정되었으나, 통상의 기술자의 변형에 따라 장르의 변화를 보다 민감하게 감지하기 위해 3이나 2와 같은 임계치가 이용될 수 있다는 것은 자명한 사실일 것이다.

도 4a 및 도 4b는 댄싱 로봇의 동작 수행 시작 시간을 계산하는 과정을 도시하는 예시도이다. 본 실시예에 따른 댄싱 로봇은 춤 동작을 시작할 때 재생 중인 음악의 박자와 동기화하기 위해 비트 시작 시간 및 비트 간격 시간을 계산하고, 이에 따라 미래의 박자 위치를 예측할 수 있다. 도 4a 및 도 4b를 참조하면, 댄싱 로봇의 분석부가 로봇에게 제1 동작 명령이 입력된 시점으로부터 새로운 박자 위치까지 대기시간(WT: Waiting Time)을 계산하여 동기화를 수행하는 과정이 도시된다.

도 4a를 참조하면, MST(Music Start Time)이 도시된다. MST는 음악 시작 시간으로서, 댄싱 로봇에 포함되는 센서로부터 임계 세기 이상의 오디오 신호가 들어오기 시작한 시간을 나타낸다. 또한, AST(Analysis Start Time)는 댄싱 로봇이 소정 시간 단위 동안 버퍼링된 오디오 신호를 입력 받아 분석하기 시작하는 시간을 나타낼 수 있다. 이상적인 시스템 환경 내에서는 MST와 AST의 차이값이 사용자가 설정한 소정 시간 단위를 유지하여야 하지만, 실질적으로 데이터의 버퍼링 작업 및 데이터 전달 속도 등에 의한 소정 크기의 오차가 존재할 수 있다.

또한, 댄싱 로봇은 입력부에 의해 획득된 소정 시간 단위의 저장 데이터를 비트 검출기에 전달할 수 있다. 비트 검출기는 상기 저장 데이터를 이용하여 비트 시작 시간(BST: Beat Start Time) 및 비트 간격 시간(BIT: Beat Interval Time)을 계산할 수 있다. 상기 비트 시작 시간 및 상기 비트 간격 시간을 이용하여, 댄싱 로봇은 입력되는 오디오 신호에서 처음 비트가 발생하는 시간 T_S를 아래의 수학식 1과 같이 계산할 수 있다.

댄싱 로봇이 실시간 재생되는 음악의 박자와 동기화되어 실제 동작을 시작하는 시간을 T_R로 나타내고, 음악의 박자와 로봇의 동작이 동기화 가능한 i 번째 시간을 T_i(i=1,2, …)로 나타낼 수 있다. 로봇이 수행하는 춤의 한 동작이 4 박지 내에서 동작하도록 설정되는 경우, 춤의 한 동작을 수행하기 위한 시간은 비트 간격 시간의 4배가 되어야 할 것이다. 댄싱 로봇은 새로운 동작 수행 시간 T_i를 아래의 수학식 2와 같이 계산할 수 있다.

본 실시예에서는 로봇의 춤의 한 동작을 정의하는 시간 상수 n을 4로 구현한 실시예가 설명되나, 이는 다른 실시예를 제한하거나 한정하는 것으로 해석되어서는 안될 것이다. 시간 상수 n은 실시간 재생 음악의 장르에 대응하는 박자 수에 연관될 수 있다. 예를 들면, 실시간 재생 음악이 3/4박자를 따르는 왈츠 장르로 분류된 경우에, 본 실시예의 시간 상수 n은 3으로 설정될 수 있다. 시간 상수 n을 이용한 수학식 2의 일반식은 아래의 수학식 3과 같이 계산될 수 있다.

T_R은 T_i가 분석 종료 시간(AET: Analysis End Time)을 넘어가는 위치를 나타낼 수 있다. T_R은 아래의 수학식 4와 같이 계산될 수 있다.

상기 수학식 4에서 Q(a/b)는 a를 b로 나눈 몫을 나타낼 수 있다. 도 4a는 T_R이 AET 이후에 발생되는 경우를 나타낸다. 반면에, 도 4b는 T_R이 AET 이전에 발생되는 경우를 나타낸다. 도 4b의 경우에는, 초기에 발견된 마디 시작 시간이 T_n으로 정의되고, 분석이 종료된 시점으로부터 과거에 마디가 시작되었으므로 한 마디 길이만큼을 추가적으로 더하여 미래의 T_R이 계산될 수 있다.

댄싱 로봇은 T_R로부터 분석에 소요된 시간을 빼주는 방식으로 대기 시간(WT)을 아래의 수학식 5와 같이 계산해낼 수 있다.

댄싱 로봇은 대기 시간 WT을 이용하여 명령을 생성하고, 음악의 분석이 종료된 뒤 마디가 시작되는 순간부터 춤 동작을 시작할 수 있다.

도 5는 일실시예에 따른 댄싱 로봇의 동기화 과정을 도시하는 흐름도이다. 본 실시예에 따른 댄싱 로봇은 결정된 장르와 비트 간격 시간에 대응하는 춤 동작 명령을 생성할 수 있다. 또한, 댄싱 로봇의 동작에 관한 각도 값들은 상기 댄싱 로봇에 포함되는 메모리 내에 저장될 수 있다. 상기 메모리는 각각의 장르에 대응하는 댄싱 모션 집합을 저장할 수 있다. 댄싱 로봇은 음악의 장르가 결정되면 댄싱 모션 집합을 선택하고, 선택된 댄싱 모션 집합에서 임의적으로 기본 동작을 추출하여 춤을 출 수 있다.

또한, 댄싱 로봇은 비트 간격 시간 및 대기 시간을 이용하여 실시간으로 재생되는 음악과 동기화된 춤 동작을 수행할 수 있다. 대기 시간 WT는 음악이 실행된 이후 첫 번째 동작을 시작하기 직전에 음악의 다음 마디까지 대기하기 위하여 한 번 사용될 수 있다. 또한, 비트 간격 시간 BIT는 기본 동작들의 수행 시간을 음악의 빠르기에 맞추기 위하여 사용될 수 있다.

기본 동작들의 수행 시간은 BIT의 n 배로 동작하도록 설정됨으로써 댄싱 로봇이 박자에 맞게 동작하도록 한다. 이 경우에, 댄싱 로봇의 실제 춤 동작과 음악 사이의 동기화를 위해 수행시간 보정 알고리즘을 이용될 수 있다. 이렇게 생성된 동작 수행 명령을 로봇에게 전달함으로써 로봇이 동작을 수행하도록 하고, 로봇이 기본 동작을 종료할 때마다 전체적인 과정을 반복함으로써 춤을 출 수 있도록 한다.

다른 일실시예로서, 댄싱 로봇의 프로세서는 선택된 춤 동작들 사이에서 선형 보간을 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 임의로 결정된 춤 동작들의 연결 과정에서 짧은 시간 안에 큰 회전 각도를 수행해야 하는 상황이 일어난다면 로봇 동작의 안정성이 깨질 수 있다. 따라서 상기 프로세서는 이전 기본 동작의 마지막 모터 각도와 다음 동작의 처음 모터 각도들을 보간 함으로써 동작간의 연결을 자연스럽게 수행할 수 있도록 하고, 급격히 큰 각도의 회전을 방지함으로써 로봇 동작의 안전성을 보장하도록 할 수 있다.

도 5를 참조하면, 댄싱 로봇의 동기화 방법은 댄싱 로봇의 제1 시간 구간 동안의 동작 수행 시간을 계산하는 단계(510), 상기 계산된 동작 수행 시간과 실시간 재생 음악의 실제 비트 간격의 배수를 비교하는 단계(520), 상기 비교의 결과에 따라 상기 제1 시간 구간에 대응하는 상기 댄싱 로봇의 오버런 시간을 새롭게 계산하는 단계(531) 및 상기 제1 시간 구간을 기준으로 바로 이전 시간 구간의 오버런 시간을 이용하는 단계(532)를 포함할 수 있다.

댄싱 로봇이 동작 수행 명령을 수행할 때 계산한 로봇의 수행 시간이 실제 동작 시간과 달라짐으로써 오버런(overrun)이 발생할 수 있다. 매 주기마다 오버런이 누적되게 되면 박자와 동작의 동기화가 정상적으로 이루어지지 않을 수 있기 때문에, 주기적으로 새로운 기본 동작 명령을 호출할 때마 다 계산한 동작 시간과 실제 동작 시간의 차이를 로봇 수행 시간에 반영함으로써 동기화 시간을 보정해 주는 알고리즘이 필요할 것이다.

단계(510)에서 댄싱 로봇은 제1 시간 구간 동안의 동작 수행 시간을 계산할 수 있다. 댄싱 로봇의 기본 동작 시작 시간이 T1이고 기본 동작 종료 시간이 T2라면, 실제 로봇의 기본 동작 수행 시간은 T2-T1으로 계산될 수 있다.

단계(520)에서 댄싱 로봇은 계산된 동작 수행 시간 T2-T1이 비트 간격 시간 BIT의 n배를 초과하는 지 여부를 비교할 수 있다. 상기 n은 재생되는 음악의 기본 박자에 따라 결정되는 시간 상수로서, 예시적으로 4로서 설정될 수 있다.

단계(520)에서 동작 수행 시간 T2-T1이 비트 간격 시간 BIT의 n배를 초과하는 경우에, 댄싱 로봇은 단계(531)를 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 댄싱 로봇은 상기 제1 시간 구간 동안의 동작 수행 시간과 상기 실제 비트 간격의 배수의 차이값이 기설정된 임계치를 초과하는 경우에, 오버런 시간 dt를 아래의 수학식 6과 같이 계산해낼 수 있다.

반면에, 단계(520)에서 이전에 수행된 보정에 따라 동작 수행 시간 T2-T1이 비트 간격 시간 BIT의 n배를 초과하지 않는다면, 댄싱 로봇은 단계(532)를 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 댄싱 로봇은 상기 제1 시간 구간을 기준으로 바로 이전 시간 구간의 dt를 오버런 시간을 재이용할 수 있다.

댄싱 로봇은 단계(531) 및 단계(532)에서 계산된 오버런 시간을 이용하여 보정된 비트 간격을 계산할 수 있다. 보다 구체적으로, 댄싱 로봇은 보정된 비트 간격은 아래의 수학식 7과 같이 재설정할 수 있다.

예시적으로 시간 상수 n이 4로 설정된 경우에, 댄싱 로봇은 실시간 재생 음악의 실제 비트 간격 BIT에서 오버런 시간 dt를 4로 나눈 값을 빼는 방식으로 보정된 비트 간격 BIT'을 계산해낼 수 있다. 이에 따라, 댄싱 로봇은 실시간 음악이 재생되는 동안에 복수의 댄싱 동작이 수행되더라도 지속적으로 동기화를 맞춰 알맞은 박자에 춤을 추는 효과를 제공할 수 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims (12)

1. 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서에 의해 구현되는:
   실시간으로 재생하는 음악을 시간 단위로 저장 함으로써, 이전 시점에 재생하는 음악 신호와, 현재 시점에 재생하는 제1 음악 신호를 순서대로 저장하는 입력부;
   미리 학습된 장르 분류기를 이용하여, 상기 제1 음악 신호를 복수의 장르로 분류하는 분석부; 및
   상기 이전 시점에 재생하는 음악 신호에 결정된 제 2 장르를 이용하여, 상기 제 1 음악 신호에 분류되는 상기 복수의 장르 각각에 관한 결과 점수를 부가하고, 상기 결과 점수가 가장 높게 부가된 장르를, 상기 제1 음악신호에 대한 제1 장르로서 결정하는 결정부
   를 포함하는 댄싱 로봇.
2. 제1항에 있어서,
   상기 결정부는,
   상기 복수의 장르 중, 상기 제2 장르와 동일한 장르에 제1 결과 점수를 부가하고,
   상기 복수의 장르 중, 상기 제2 장르와 상이한 장르에, 상기 제1 결과 점수 보다 낮은 제2 결과 점수를 부가하는
   댄싱 로봇.
3. 제2항에 있어서,
   상기 결정부는,
   상기 제2 장르와 동일한 장르에 대해, 상기 현재 시점을 기준으로 복수의 이전 시점 각각에 대응하는 장르 분석 결과들과 동일한 횟수에 따라 정해진 크기만큼 증가된 상기 제1 결과 점수를 부가하는
   댄싱 로봇.
4. 제3항에 있어서,
   상기 결정부는,
   상기 동일한 횟수가 기설정된 임계치 이상일 경우에, 상기 복수의 장르 중, 상기 제 2 장르와 동일한 장르를 제외한 나머지 장르의 결과 점수를 초기화하는
   댄싱 로봇.
5. 제2항에 있어서,
   상기 이전 시점에 재생하는 음악 신호의 저장 없이, 상기 현재 시점에 재생하는 제1 음악 신호가 저장되는 경우,
   상기 결정부는,
   상기 복수의 장르에 제3 결과 점수를 부가하는
   댄싱 로봇.
6. 삭제
7. 삭제
8. 댄싱 로봇에 포함되는 프로세서에 의해 수행되는 동기화 방법에 있어서,
   댄싱 로봇의 제1 시간 구간 동안의 동작 수행 시간과 실시간 재생 음악의 실제 비트 간격의 배수를 비교하는 단계;
   상기 비교의 결과, 상기 제1 시간 구간 동안의 동작 수행 시간과 상기 실제 비트 간격의 배수의 차이값이 기설정된 임계치를 초과하는 경우, 상기 제1 시간 구간에 대응하는 상기 댄싱 로봇의 오버런 시간을 계산하는 단계; 및
   상기 오버런 시간의 크기에 따라 보정된 비트 간격의 배수만큼의 시간 동안 미리 지정된 댄싱 동작을 수행하는 단계
   를 포함하는 댄싱 로봇의 동기화 방법.
9. 삭제
10. 제8항에 있어서,
    상기 미리 지정된 댄싱 동작을 수행하는 단계는,
    상기 실제 비트 간격으로부터 상기 오버런 시간을 시간 상수 n으로 나눈 값을 제거한 결과값을 상기 보정된 비트 간격으로 이용하여 미리 지정된 댄싱 동작을 수행하는 단계
    를 포함하는 댄싱 로봇의 동기화 방법.
11. 제10항에 있어서,
    상기 시간 상수 n은,
    실시간 재생 음악의 장르에 대응하는 박자 수에 연관되는
    댄싱 로봇의 동기화 방법.
12. 제8항에 있어서,
    상기 오버런 시간을 계산하는 단계는,
    상기 제1 시간 구간 동안의 동작 수행 시간과 상기 실제 비트 간격의 배수의 차이값이 기설정된 임계치 이하인 경우에, 상기 제1 시간 구간을 기준으로 바로 이전의 오버런 시간을 상기 오버런 시간으로서 재이용하는 단계
    를 포함하는 댄싱 로봇의 동기화 방법.

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