KR101960141B1 - 실시간 교통 정보에 기반하여 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 제공하는 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

일 실시예에 있어서, 자율 주행 차량에 연관되는 노선의 위치 및 노선 정보를 획득하되, 상기 노선은 출발 위치 및 목적지를 포함한다. 위치 및 노선 정보에 기반하여 상기 노선의 실시간 교통 정보를 획득한다. 위치 및 노선 정보 및 실시간 교통 정보에 기반하여, 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정한다. 결정된 주행 모드에 기반하여 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득한 콘텐츠 항목 리스트에서 콘텐츠 항목을 선택한다. 선택된 콘텐츠 항목을 자율 주행 차량 내의 표시 장치에 표시한다.

Description

실시간 교통 정보에 기반하여 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 제공하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING CONTENT IN AUTONOMOUS VEHICLES BASED ON REAL-TIME TRAFFIC INFORMATION}
본 발명의 실시예는 일반적으로 콘텐츠 검색 및 전송에 관한 것이다. 더욱 상세하게, 본 발명의 실시예는 자율 주행 차량 내에서의 콘텐츠 검색 및 전송에 관한 것이다.
자율 모드로 운행되는 (예를 들어, 무인운전) 차량은 운전에 관련되는 책임에서 승객, 특히는 운전자를 해방시킬 수 있다. 자율 모드로 운행될 경우, 차량은 내장된 센서를 이용하여 다양한 장소로 네비게이팅될 수 있으므로, 차량이 최소의 인간교호 또는 아예 승객이 없는 일부 상황에서 주행하는 것을 허용한다. 따라서, 자율 주행 차량은 승객한테, 특히는 차량을 운전했어야 했던 사람한테 주행하는 동안 다른 일들을 할 기회를 제공한다. 자율 주행 차량을 타고 있는 동안 운전자는 운전에 관한 수많은 책임들에 집중하는 대신에 자유롭게 영화 또는 기타 미디어 콘텐츠를 관람할 수 있다.
그러나, 자율 주행 차량 내의 기존의 콘텐츠 전송 시스템은 통상적으로 자율 주행 차량이 운행되고 있는 실시간 교통 환경을 고려하지 않고서 사용자에게 정적인 콘텐츠를 제공한다. 전송된 콘텐츠는 자율 주행 차량에 탑승한 사용자에게 흥미로운 것일 수도 있고, 아닐 수도 있다.
제1 양태에 있어서, 본 발명은 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 전송하기 위한 컴퓨터 실현 방법을 제공하며, 상기 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 전송하기 위한 컴퓨터 실현 방법은, 자율 주행 차량에 연관된 노선의 위치 및 노선 정보를 획득하는 단계; 상기 위치 및 노선 정보에 기반하여, 상기 노선의 실시간 교통 정보를 획득하는 단계; 상기 위치 및 노선 정보 및 상기 실시간 교통 정보에 기반하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는 단계; 상기 결정된 주행 모드에 기반하여, 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득한 콘텐츠 항목 리스트에서 콘텐츠 항목을 선택하는 단계; 및 상기 선택된 콘텐츠 항목을 상기 자율 주행 차량 내의 표시 장치에 표시하는 단계;를 포함한다.
제2 양태에 있어서, 본 발명은 비일시적인 기계 판독 가능한 매체를 제공하며, 상기 비일시적인 기계 판독 가능한 매체에는 명령이 저장되어 있고, 상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 프로세서로 하여금 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 제공하는 조작을 수행하도록 하고, 상기 조작은, 상기 자율 주행 차량에 연관된 노선의 위치 및 노선 정보를 획득하는 단계; 상기 위치 및 노선 정보에 기반하여, 상기 노선의 실시간 교통 정보를 획득하는 단계; 상기 위치 및 노선 정보 및 상기 실시간 교통 정보에 기반하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는 단계; 상기 결정된 주행 모드에 기반하여, 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득한 콘텐츠 항목 리스트에서 콘텐츠 항목을 선택하는 단계; 및 상기 선택된 콘텐츠 항목을 상기 자율 주행 차량 내의 표시 장치에 표시하는 단계;를 포함한다.
제3 양태에 있어서, 본 발명은 데이터 처리 시스템을 제공하며, 상기 데이터 처리 시스템은, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되어 명령을 저장하도록 구성된 메모리;를 포함하되, 상기 명령이 상기 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 프로세서로 하여금 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 제공하는 조작을 수행하도록 하며, 상기 조작은, 상기 자율 주행 차량에 연관된 노선의 위치 및 노선 정보를 획득하는 단계; 상기 위치 및 노선 정보에 기반하여, 상기 노선의 실시간 교통 정보를 획득하는 단계; 상기 위치 및 노선 정보 및 상기 실시간 교통 정보에 기반하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는 단계; 상기 결정된 주행 모드에 기반하여, 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득한 콘텐츠 항목 리스트에서 콘텐츠 항목을 선택하는 단계; 및 상기 선택된 콘텐츠 항목을 상기 자율 주행 차량 내의 표시 장치에 표시하는 단계;를 포함한다.
첨부된 도면의 각 도면에서 본 발명의 실시예들은 한정적인 방식이 아닌 예시적인 방식으로 도시되였고, 첨부된 도면에 있어서, 동일한 첨부 기호는 유사한 소자들을 지칭한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크화한 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 선택 모듈의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 처리하는 처리 흐름을 나타내는 다이어그램이다.
도 4는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 콘텐츠를 처리하는 처리 흐름을 나타내는 다이어그램이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량에 대해 콘텐츠를 처리하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 자율 주행 차량에 대해 콘텐츠를 처리하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 자율 주행 차량에 대해 콘텐츠를 처리하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 데이터 처리 시스템을 나타내는 블록도이다.
이하에서 설명되는 세부 사항을 참조하여 본 발명의 각종 실시예 및 양태들에 대한 설명을 진행하기로 하되, 각 실시예들은 첨부된 도면에 도시될 것이다. 아래의 설명 및 도면들은 본 발명의 예시일 뿐, 본 발명을 한정하는 것으로 이해해서는 안된다. 여기서, 본 발명의 각 실시예들에 대한 충분한 이해를 제공하기 위해 여러 구체적인 세부 사항들에 대한 설명을 진행하기로 한다. 그러나, 특정의 경우에 있어서, 본 발명에 대한 간결한 설명을 제공하기 위해, 공지된 또는 종래의 세부 사항들에 대한 설명은 진행하지 않기로 한다.
본 명세서에서 “일 실시예(one embodiment)” 또는 “실시예(an embodiment)”라고 지칭하는 것은 실시예에 결부하여 설명한 구체적인 특징, 구조 또는 특성이 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함될 수 있음을 의미한다. 본 명세서의 여러 부분에서 관용구 “일 실시예에 있어서”가 나타날 경우, 이는 항상 동일한 실시예를 가리켜야만 하는 것은 아니다.
일부 실시예에 따르면, 자율 주행 차량의 콘텐츠 전송 시스템은 상기 자율 주행 차량 내 승객이 이동 중에서의 특유의 셋팅을 고려한다. 운전에서 해방되므로 인해, 승객의 주의력은 예를 들어, 고도의 표적 지향적인 콘텐츠, 상황 인식 콘텐츠 및 개인화된 콘텐츠와 같은 다른 일들에 집중될 수 있다. 이러한 정경에 있어서, 승객의 통행 노선의 출발점과 종착점 및 상기 노선 주변의 관심 지점(POI)을 인식한다. 이러한 정보는 다양한 포맷의 콘텐츠에 대한 새로운 알고리즘적 선택 및 랭킹을 실현할 수 있으며, 상기 포맷은 문자, 화상, 비디오 및 교호성 콘텐츠를 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 특히, 교통량이 극심하거나 빨간 신호등에 멈춘 교통 상황에서, 사용자는 더욱 많은 시간을 들여 전송되는 콘텐츠를 열람하게 된다. 콘텐츠 전송 시스템은 노선 정보, 사용자 프로필 및 교통 상황을 통합하여 개인화 또는 맞춤형 방식으로 자율 주행 차량의 승객에게 콘텐츠를 전송하기 위한 것이다. 전송된 콘텐츠는 일 시점에서의 주행 상황 또는 환경에 적합한 콘텐츠이다.
일 실시예에 따르면, 사용자(예를 들어, 승객)가 자율 주행 차량에 탑승하여 목적지를 입력할 경우, 위치 및 노선(LR) 정보(예를 들어, 출발 위치 및 목적지 위치)를 획득한다. 자율 주행 차량이 상기 노선에 따라 주행하는 동안, 위치 및 노선 정보는 지속적으로 업데이트된다. 자율 주행 차량이 운행되는 동안, 위치 및 노선 정보에 기반하여 실시간 교통 정보도 획득한다. 위치 및 노선 정보 및 실시간 교통 정보에 기반하여 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정한다. 상기 주행 모드에 기반하여 사용자에게 표시하기에 적합한 콘텐츠 항목 리스트를 검색하고 인식한다. 다음, 상기 콘텐츠 항목 중 하나 또는 다수를 선택하여 자율 주행 차량 내의 하나 또는 다수의 표시 장치에 표시한다.
일 실시예에 있어서, 주행 모드는 고속 주행 모드, 저속 주행 모드 및 정지 모드 중 하나일 수 있다. 고속 주행 모드는 기정 기간 내에서의 자율 주행 차량의 평균 속도가 기정 역치보다 큰 경우를 가리킬 수 있다. 유사하게, 저속 주행 모드는 기정 기간 내에서의 자율 주행 차량의 평균 속도가 기정 역치보다 작은 경우를 가리킬 수 있다. 자율 주행 차량이 저속 주행 모드 또는 정지 모드로 운행될 경우, 특정 유형의 콘텐츠 항목(예를 들어, 플레이 시간이 비교적 긴 미디어 콘텐츠)만 선택하여 표시할 수 있다.
다른 일 실시예에 따르면, 위치 및 노선 정보의 한 세트의 기지의 특징, 실시간 교통 정보의 한 세트의 기지의 특징 및 POI의 한 세트의 기지의 특징에 기반하여 콘텐츠 선택 모델을 트레이닝한다. 자율 주행 차량이 통행하는 동안, 상기 노선 주변의 위치 및 노선 정보, 실시간 교통 정보 및 관심 지점(POI) 정보를 동적으로 획득한 후, 대응되는 특징을 추출한다. 다음, 콘텐츠 선택 모델을 추출된 특징에 적용하여 출력을 생성한다. 상기 출력은 특정 카테고리의 콘텐츠를 지시할 수 있다. 상기 출력에 기반하여 콘텐츠 항목 리스트를 인식한다.
또 다른 일 실시예에 있어서, 자율 주행 차량의 이미지 센서를 이용하여 자율 주행 차량 외부의 물리적 대상(예를 들어, 빌딩, 표지)의 이미지를 포획한다. 상기 이미지에 대한 이미지 인식을 진행하여 물리적 대상을 인식한다. 이미지 인식에 기반하여 물리적 대상에 연관되는 하나 또는 다수의 키워드 또는 POI를 결정할 수 있다. 리스트에서 콘텐츠 항목을 선택한 후, 선택된 콘텐츠 항목을 이미지 상에 증가(augment)한다. 그 다음, 표시 장치에 증가된(augmented) 이미지를 표시한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 구성을 나타내는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 구성(100)은 네트워크(103)를 통해 중앙 집중식 서버(102)에 통신적으로 연결된 자율 주행 차량을 포함한다. 비록 하나의 자율 주행 차량을 도시하였으나, 다수의 자율 주행 차량이 네트워크(103)를 통해 서버(102)에 연결되고, 서버(102)에 의해 관리될 수 있다. 네트워크(103)는 임의의 유형의 네트워크일 수 있으며, 예를 들어, 유선 또는 무선 방식의 근거리 통신망(LAN), 또는 인터넷, 셀룰러 네트워크, 위성 네트워크와 같은 광역 통신망(WAN) 또는 이들의 조합일 수 있다. 서버(102)는 임의의 유형의 서버 또는 서버 클러스터일 수 있으며, 예를 들어, 웹 또는 클라우드 서버, 응용 서버, 백앤드 서버 또는 이들의 조합일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 자율 주행 차량(101)은 센서 시스템(115) 및 데이터 처리 시스템(110)을 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 센서 시스템(115)은 자율 주행 차량(101)이 다양한 도로 및 장소로 이동할 수 있도록 함에 있어서 수요되는 각종 센서 또는 감지 장치를 포함한다. 예를 들어, 센서 시스템(115)은 하나 또는 다수의 카메라, 마이크로 폰, 전지구 측위 시스템(GPS), 관성측량기(IMU), 레이더 시스템 및/또는 광 검출 및 거리 측정(LIDAR) 시스템을 포함할 수 있다. 데이터 처리 시스템(110)은 예를 들어 버스 라인, 상호연결 장치 또는 네트워크를 통해 센서 시스템(115)에 통신적으로 연결된다. 데이터 처리 시스템(110)은 센서 시스템(115)으로부터 수신한 임의의 데이터를 처리하고, 센서 시스템(115)을 관리하거나 제어하도록 조작될 수 있다. 데이터 처리 시스템(110)은, 센서 시스템(115)으로부터 수신한 정보를 처리하고 자율 주행 차량(101)을 제어하고 운전하기에 필수적인 소프트웨어 및 하드웨어를 구비한 전용 컴퓨터일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 데이터 처리 시스템(110)은 트립 모듈(121), 콘텐츠 선택 모듈(122), 콘텐츠 표시 모듈(123), 주행 모드 모듈(124) 및 데이터 저장소(125)를 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 모듈(121-124)은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 모듈(121-124)은 시스템 메모리에 로딩되어, 데이터 처리 시스템(110)의 하나 또는 다수의 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 트립 모듈(121)은 사용자의 트립에 관련된 임의의 데이터를 관리한다. 사용자는 예를 들어 사용자 인터페이스를 통해 로그인하고 트립의 출발 위치 및 목적지를 지정한다. 트립 모듈(121)은 자율 주행 차량(101)의 기타 부재들과 통신함으로써 트립에 관련되는 데이터를 획득한다. 예를 들어, 트립 모듈(121)은 위치 서버(106) 및 지도 및 POI(MPOI) 서버(105)로부터 위치 및 노선 정보를 획득할 수 있다. 위치 서버(106)는 위치 서비스를 제공하고, MPOI 서버(105)는 지도 서비스 및 일부 위치의 POI를 제공한다. 자율 주행 차량(101)이 상기 노선에 따라 주행하는 동안, 트립 모듈(121)은 교통 정보 시스템 또는 서버(104; TIS)로부터 실시간 교통 정보를 획득할 수도 있다. 서버(104-106)는 서드 파티 개체(third party entity)에 의해 운행될 수 있다. 선택적으로, 서버(104-106)의 기능은 서버(102)에 통합될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 주행 모드 모듈(124)은 위치 및 노선 정보, MPOI 정보 및 실시간 교통 정보에 기반하여, 자율 주행 차량(101)의 주행 모드를 결정한다. 주행 모드는 고속 주행 모드, 저속 주행 모드 및 정지 모드 중의 하나일 수 있다. 고속 주행 모드는 자율 주행 차량(101)이 기정 기간 내에서 기정 속도보다 빠른 평균 속도로 주행하는 경우를 가리킨다. 유사하게, 저속 주행 모드는 자율 주행 차량(101)이 기정 기간 내에서 기정 속도보다 느린 평균 속도로 주행하는 경우를 가리킨다. 정지 모드는 자율 주행 차량(101)이 예를 들어 교통 신호등에 멈춘 경우을 의미한다.
콘텐츠 선택 모듈은 결정된 주행 모드에 기반하여 데이터 저장소의 콘텐츠 데이터베이스에서 검색함으로써 대응되는 주행 모드에서 표시하기에 적합한 콘텐츠 항목(예를 들어, 스패셜 콘텐츠 또는 Ads와 같은 협찬 콘텐츠)의 리스트를 인식한다. 예를 들어, 일부 콘텐츠는 자율 주행 차량이 저속 주행 모드 또는 정지 주행 모드로 운행되는 경우에만 표시될 수 있다. 그 이유는 상기 모드에서 사용자가 콘텐츠를 더 오래 동안 즐길 수 있기 때문이다. 기타 경우에 있어서, 비디오와 같이 특정 플레이 시간을 가지는 일부 콘텐츠는 저속 주행 모드 또는 정지 모드에 적합할 수 있으며, 이는 사용자로 하여금 콘텐츠에 대한 열람을 완료하는데 충분한 시간을 가질수 있도록 한다. 기정된 랭킹 알고리즘 또는 랭킹 모델에 의해 콘텐츠 항목에 대해 랭킹할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 사용자 프로필로부터 획득한 사용자 정보에 기반하여 콘텐츠 항목에 대해 랭킹할 수 있으며, 상기 사용자 프로필은 데이터 저장소(125)에 저장될 수 있다. 사용자 정보는 사용자에 연관된 사용자 선호정보, 이전 동작(prior behavior) 또는 과거 로그를 포함할 수 있다. 그 다음, 상기 랭킹에 기반하여 콘텐츠 항목을 선택한다. 콘텐츠 표시 모듈(123)을 통해 선택된 콘텐츠 항목을 렌더링하여 사용자에게 표시하며, 예를 들어 표시 장치에 표시한다.
데이터 저장소(125)는 영구 저장 장치(예를 들어, 하드 디스크와 같은 비휘발성 저장 장치)에 유지될 수 있고, 상기 영구 저장 장치는 콘텐츠 데이터베이스, 사용자 프로필, 트립 관련 정보(예를 들어, 위치 및 노선 정보, POI 정보)를 포함하나 이에 한정되지 않는 다양한 데이터를 저장한다. 데이터 저장소(125)에 저장된 데이터는 서버(102), 교통 정보 서버(104), 지도 및 POI 서버(105) 및 위치 서버(106)와 같은 다양한 데이터 소스로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 데이터 및 사용자 프로필은 서버(102)의 데이터 저장소(130)의 콘텐츠 데이터베이스(131) 및 사용자 프로필(132)에 의해 제공되고 캐시될 수 있다. 데이터 처리 시스템(110)은 하나 또는 다수의 프로세서(예를 들어, 중앙 처리 유닛 또는 CPU), 시스템 메모리 또는 통신 인터페이스(예를 들어, 무선 통신 인터페이스) 등과 같은 기타 부재들을 더 포함한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 선택 모듈의 예시를 나타내는 블록도이다. 도 2를 참조하면, 콘텐츠 선택 모듈(122)은 이미지 처리 모듈(201), 콘텐츠 검색 모듈(202), 콘텐츠 랭킹 모듈(203) 및 콘텐츠 렌더링 모듈(204)을 포함하나 이에 한정되지 않는다. 일 실시예에 있어서, 콘텐츠 검색 모듈(202)은 트립 모듈(121)에 의해 결정된 위치 및 노선 정보, MPOI 정보 및/또는 실시간 교통 정보 및 주행 모드 모듈(124)에 의해 제공된 자율 주행 차량의 주행 모드에 기반하여, 현재 교통 환경(예를 들어, 주행 모드 및 MPOI)에 적합한 특정 유형의 콘텐츠를 결정한다. 콘텐츠 검색 모듈(202)은 콘텐츠 색인(211)에서 조회 조작을 수행하여 예를 들어, 실시간 주행 정보 및/또는 주행 모드에 기반하여 콘텐츠 항목의 후보로서 콘텐츠 항목(예를 들어, 협찬 콘텐츠 또는 Ad) 리스트를 인식한다.
일 실시예에 있어서, 콘텐츠 랭킹 모듈(203)은 다양한 랭킹 알고리즘을 이용하여 리스트 중의 콘텐츠 항목에 대해 랭킹을 진행한다. 사용자의 사용자 프로필에 기반하여 콘텐츠 항목에 대해 랭킹을 진행할 수 있다. 예를 들어, 사용자 프로필에서 도출될 수 있는 사용자 선호정보에 기반하여 콘텐츠 항목에 대해 랭킹을 진행할 수 있다. 사용자 프로필은 사용자가 과거에 진행한 사용자 조작의 과거 기록에 기반하여 편집될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 콘텐츠 랭킹 모듈(203)은 하나 또는 다수의 콘텐츠 랭킹 모델(212)을 콘텐츠 항목 중의 각각에 적용하여 각 콘텐츠 항목의 랭킹 스코어(score)를 결정한다. 기정 역치보다 높은 랭킹 스코어를 구비한 콘텐츠 항목을 선택할 수 있다. 콘텐츠 랭킹 모델(212)은 과거의 유사한 주행 환경 또는 교통 상황을 대표하는 다수의 세트의 기지의 특징을 이용하여 트레이닝될 수 있다. 콘텐츠 랭킹 모델(212)은 유사한 사용자의 사용자 프로필에 기반하여 트레이닝될 수도 있다.
다음, 선택된 콘텐츠 항목을 콘텐츠 렌더링 모듈(204)로 렌더링하고, 렌더링된 콘텐츠를 자율 주행 차량 내의 표시 장치에 표시할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 콘텐츠 렌더링 모듈(204)은 선택된 콘텐츠 항목을 해당 시점에서 자율 주행 차량의 하나 또는 다수의 카메라를 이용하여 포획한 이미지에 더 증가하고, 여기서, 상기 이미지는 이미지 처리 모듈(201)에 의해 처리될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 이미지 처리 모듈(201)은 이미지에 대한 이미지 인식을 진행함으로써, 상기 이미지가 대표하는 콘텐츠를 도출하거나 해석한다. 예를 들어, 이미지 처리 모듈(201)은 이미지 또는 POI를 설명하는 하나 또는 다수의 키워드를 도출할 수 있다. 하나 또는 다수의 키워드 또는 POI에 기반하여 콘텐츠 항목의 리스트를 더 인식할 수 있다. 다음, 콘텐츠 렌더링 모듈은 선택된 콘텐츠 항목을 이미지에 증가하여 증가된 이미지를 생성하고, 여기서, 상기 콘텐츠 항목은 이미지에 슈퍼임포즈(superimpose)될 수 있다. 다음, 자율 주행 차량의 표시 장치에 증가된 이미지를 표시한다.
자율 주행 차량에 있어서, 실제의 또는 물리적인 윈도우가 존재하지 않을 수 있다. 반면, “윈도우”(본 명세서에서 가상 윈도우이라고 지칭함)는 표시 장치(즉, 주형을 이용하여 자동차 윈도우 형태로 만들어진 평면 또는 곡면 스크린 표시 장치)로 나타내거나 대체할 수 있다. 표시 장치는 마치 사용자가 투명 윈도우를 통해 실제 물리적인 콘텐츠를 관람하거나 본 것처럼, 하나 또는 다수의 적당한 카메라를 통해 동적으로 실시간 포획한 이미지 또는 이미지 스트림(예를 들어, 비디오)을 표시한다. 각 “윈도우”(예를 들어, 표시 장치)에 대해, 실시간으로 표시될 대응되는 콘텐츠를 스트리밍하기 위한 대응되는 표시 채널이 존재하며, 상기 대응되는 콘텐츠는 증강 현실 시스템, 예를 들어, 데이터 처리 시스템(110)에 의해 집중적으로 처리될 수 있다. 이러한 경우에 있어서, 증가된 이미지는 증강 현실 방식이라고 불리기도 하는 가상 현실 방식으로 표시된다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 처리하는 처리 흐름을 나타내는 다이어그램이다. 처리 흐름(300)은 도 1의 데이터 처리 시스템(110)에 의해 실행될 수 있다. 도 3을 참조하면, 예를 들어, 트립 모듈(121)을 통해 위치 및 노선 정보(301), 실시간 교통 정보(302) 및 MPOI 정보(303)를 획득한다. 트립 모듈(121)은 교통 정보 서버(104), MPOI 서버(105) 및 위치 서버(106) 등과 같은 적절한 데이터 소스와 통신함으로써 이러한 정보들을 획득할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 적어도 위치 및 노선 정보(301) 및 교통 정보(302)를 주행 모드 모듈(124)에 제공한다. 주행 모드 모듈(124)은 위치 및 노선 정보(301) 및 교통 정보(302)에 기반하여 주행 모드(311)를 결정한다. 주행 모드(311)는 고속 주행 모드, 저속 주행 모드 또는 정지 모드 중의 하나일 수 있다. 콘텐츠 선택 모듈은 주행 모드(311)에 기반하여 콘텐츠 데이터베이스 또는 서버(320)로부터 콘텐츠 항목 리스크에 대해 검색하고 인식하며, 랭킹을 진행한다. 상기 콘텐츠는 스패셜 콘텐츠 또는 협찬 콘텐츠(예를 들어, 광고 또는 Ad)일 수 있다. MPOI 정보(303) 또는 사용자의 사용자 프로필에 기반하여 콘텐츠 항목 리스트에 대해 더 인식하고 랭킹할 수 있다. 다음, 랭킹된 콘텐츠 항목에서 콘텐츠 항목(315)을 선택한다. 또한, 콘텐츠 선택 모듈은 선택된 콘텐츠 항목(315)을 해당 시점에서 센서 시스템(115)에 의해 포획된 이미지(312)에 증가하여 증가된 이미지를 생성할 수 있다. 다음, 콘텐츠 표시 모듈(123)에 의해 증가된 이미지를 자율 주행 차량 내의 표시 장치에 표시한다.
도 4는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 콘텐츠를 처리하는 처리 흐름을 나타내는 다이어그램이다. 처리 흐름(400)은 도 1의 데이터 처리 시스템(110)에 의해 실행될 수 있다. 도 4를 참조하면, 위치 및 노선 특징(401), 교통 정보 특징(402) 및 MPOI 특징(403)을 획득한다. 이러한 위치 및 노선 특징(401), 교통 정보 특징(402) 및 MPOI 특징(403)은 도 3의 위치 및 노선 정보(301), 실시간 교통 정보(302) 및 MPOI 정보(303)로부터 추출될 수 있다. 특징(401-403)을 콘텐츠 선택 모델(420)에 제공한다. 콘텐츠 선택 모듈(122)은 콘텐츠 선택 모델(420)의 출력을 이용하여 콘텐츠 데이터베이스 또는 서버(320)로부터 콘텐츠 항목(315)에 대해 검색하고 인식하며, 랭킹 및 선택을 진행한다. 콘텐츠 선택 모델(420)은 과거의 기지의 특징에 기반하여 트레이닝될 수 있다. 콘텐츠 선택 모델(420)의 출력은 콘텐츠의 유형 또는 카테고리를 가리킬 수 있다. 콘텐츠에 대한 선택은 자율 주행 차량의 주행 모드에 더 기반할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량에 대해 콘텐츠를 처리하는 과정을 나타내는 흐름도이다. 과정(500)은 처리 로직에 의해 실행될 수 있으며, 상기 처리 로직은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 과정(500)은 도 1의 데이터 처리 시스템(110)에 의해 실행될 수 있다. 도 5를 참조하면, 블록(501)에서, 처리 로직은 예를 들어 위치 서비스 서버로부터 자율 주행 차량의 트립의 위치 및 노선 정보를 획득한다. 블록(502)에서, 처리 로직은 상기 트립에 연관되는 노선에 기반하여 MPOI 서버로부터 정적 MPOI 정보를 획득한다. 블록(503)에서, 처리 로직은 자율 주행 차량의 하나 또는 다수의 센서에 의해 포획된 센서 데이터(예를 들어, 이미지)에 기반하여 동적 MPOI 정보를 획득한다. 동적 MPOI는 카메라에 의해 실시간으로 포획된 이미지에 대한 이미지 인식에 기반하여 결정될 수 있다. 블록(504)에서, 처리 로직은 상기 노선의 실시간 교통 정보를 획득한다. 블록(505)에서, 처리 로직은 콘텐츠 데이터베이스에서 검색을 진행함으로써 위치 및 노선 정보, 정적 및 동적 MPOI 정보 및 실시간 교통 정보에 기반하여 콘텐츠 항목 리스트를 인식한다. 블록(506)에서, 콘텐츠 항목을 선택하여 자율 주행 차량 내의 사용자에게 표시한다.
도 6은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 자율 주행 차량에 대해 콘텐츠를 처리하는 과정을 나타내는 흐름도이다. 과정(600)은 처리 로직에 의해 실행될 수 있으며, 상기 처리 로직은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 과정(600)은 도 1의 데이터 처리 시스템(110)에 의해 실행될 수 있다. 도 6을 참조하면, 블록(601)에서, 처리 로직은 자율 주행 차량의 사용자가 입력한 트립의 위치 및 노선 정보를 획득한다. 블록(602)에서, 처리 로직은 상기 트립에 연관되는 노선의 실시간 교통 정보를 획득한다. 블록(603)에서, 처리 로직은 통행 기간에서의 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하고, 상기 주행 모드는 고속 주행 모드, 저속 주행 모드 또는 정지 모드 중의 하나이다. 블록(604)에서, 처리 로직은 자율 주행 차량의 주행 모드에 기반하여 콘텐츠 데이터베이스로부터 콘텐츠 항목 리스트를 검색하고 인식한다. 블록(605)에서, 처리 로직은 상기 리스트에서 콘텐츠 항목을 선택하여 자율 주행 차량 내의 사용자에게 표시한다.
도 7은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 자율 주행 차량에 대해 콘텐츠를 처리하는 과정을 나타내는 흐름도이다. 과정(700)은 처리 로직에 의해 실행될 수 있으며, 상기 처리 로직은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 과정(700)은 도 1의 데이터 처리 시스템(110)에 의해 실행될 수 있다. 도 7을 참조하면, 블록(701)에서, 처리 로직은 자율 주행 차량의 사용자가 지정한 트립에 연관되는 노선의 위치 및 노선 정보를 획득한다. 블록(702)에서, 처리 로직은 상기 노선 주변의 MPOI 정보를 획득한다. 블록(703)에서, 처리 로직은 자율 주행 차량이 상기 노선을 따라 주행하는 동안의 실시간 교통 정보를 획득한다. 블록(704)에서, 처리 로직은 LR 정보, TIS 정보 및 MPOI 정보로부터 LR 특징, TIS 특징 및 MPOI 특징을 추출한다. 블록(705)에서, 콘텐츠 선택 모델을 LR 특징, TIS 특징, 및 MPOI 특징에 적용하여 출력을 생성한다. 블록(706)에서, 처리 로직은 콘텐츠 선택 모델로부터의 출력에 기반하여, 콘텐츠 데이터베이스로부터 콘텐츠 항목 리스트에 대해 검색하고 인식하며, 랭킹을 진행한다. 블록(707)에서, 상기 리스트에서 콘텐츠 항목을 선택하여 자율 주행 차량 내의 사용자에게 표시한다.
본 출원 전체를 걸쳐 설명한 기술은, 트립의 노선을 따라 주행하는 시점에서의 주행 환경(예를 들어, 위치 및 노선 정보, 실시간 교통 상황, 지도 및 관심 지점)에 기반하여, 자율 주행 차량에 탑승한 사용자에게 광고 또는 Ad와 같은 특정 협찬 콘텐츠를 제공하는데 사용될 수 있다. 협찬 콘텐츠는 자율 주행 차량 주위에서 실시간으로 포획된 하나 또는 다수의 이미지에 증가되어, 증강 현실 콘텐츠 전송 환경을 생성할 수도 있다.
위에서 설명된 자율 주행 차량은 운전자로부터의 입력이 거의 또는 전혀 없는 환경에서 이동하는 자율 모드로 설정될 수 있는 차량을 가리킨다. 이러한 자율 주행 차량은 차량이 운행되는 환경에 관한 정보를 검출하도록 구성된 하나 또는 다수의 센서를 구비한 센서 시스템을 포함할 수 있다. 상기 차량과 그에 연관되는 제어 장치는 검출된 정보를 이용하여 상기 환경에서 이동한다. 상기 센서 시스템은 하나 또는 다수의 카메라, 마이크로 폰, 전지구 측위 시스템(GPS), 관성 측량기(IMU), 레이더 시스템 및/또는 광 검출 및 거리 측정(LIDAR) 시스템을 포함할 수 있다.
GPS 시스템은 자율 주행 차량의 지리적 위치를 추산할 수 있다. GPS 시스템은 자율 주행 차량의 위치에 관한 정보를 제공하도록 조작될 수 있는 트랜시버를 포함할 수 있다. IMU 유닛은 관성 가속도에 기반하여 자율 주행 차량의 위치 및 방향 변화를 감지할 수 있다. 레이더 유닛은 무선 신호를 이용하여 자율 주행 차량의 로칼 환경 속의 대상을 감지하는 시스템을 대표할 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 대상을 감지하는 것 외에, 레이더 유닛은 추가로 대상의 속도 및/또는 진행 방향을 감지할 수 있다. LIDAR 유닛은 레이저를 이용하여 자율 주행 차량이 위치한 환경 속의 대상을 감지할 수 있다. LIDAR 유닛은 기타 시스템 부재 중에서 하나 또는 다수의 레이저 소스, 레이저 스캐너 및 하나 또는 다수의 탐지기를 포함할 수 있다. 카메라는 자율 주행 차량 주위 환경의 이미지를 포획하기 위한 하나 또는 다수의 장치를 포함할 수 있다. 카메라는 스틸 카메라 또는 비디오 카메라일 수 있다. 카메라는 예를 들어, 카메라가 설치된 플랫폼을 회전 및/또는 기울림으로써 기계적으로 이동할 수 있다. 마이크로 폰은 자율 주행 차량의 주위 환경으로부터 소리를 포획하도록 구성될 수 있다.
자율 주행 차량은 자율 주행 차량의 환경 속의 대상 및/또는 특징을 인식하기 위해 하나 또는 다수의 카메라로 포획한 이미지를 처리하고 분석하는 컴퓨터 시각 시스템을 더 포함할 수 있다. 상기 대상은 교통 신호, 차도 경계선, 기타 차량, 행인 및/또는 장애물 등을 포함할 수 있다. 컴퓨터 시각 시스템은 대상 인식 알고리즘, 비디오 트래킹 및 기타 컴퓨터 시각 기술을 이용할 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 컴퓨터 시각 시스템은 환경에 대해 지도를 생성하고, 대상을 트래킹하며, 대상의 속도를 추산하는 등 동작을 진행할 수 있다.
자율 주행 차량은 자율 주행 차량의 주행 경로를 결정하기 위한 내비게이션 시스템을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 내비게이션 시스템은 자율 주행 차량이 아래와 같은 경로에서 이동하도록 하는 일련의 속도 및 진행 방향을 결정할 수 있다. 즉, 이러한 경로는 자율 주행 차량이 대체적으로 차도를 기반으로 하는 경로를 따라 최종 목적지를 향해 행진하는 동안 감지된 장애물을 실질적으로 피하도록 한다. 상기 목적지는 사용자 인터페이스에 의한 사용자 입력에 따라 설정될 수 있다. 내비게이션 시스템은 자율 주행 차량이 운행되는 동안 주행 경로를 동적으로 업데이트할 수 있다. 내비게이션 시스템은 GPS 시스템 및 하나 또는 다수의 지도로부터의 데이터를 합병하여 자율 주행 차량의 주행 경로를 결정할 수 있다.
자율 주행 차량은 자율 주행 차량의 환경 속의 잠재적 장애물을 인식하고, 평가하며, 회피하거나 기타 방식으로 피해가기 위한 충돌 회피 시스템을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 충돌 회피 시스템은 제어 시스템 중의 하나 또는 다수의 서브 시스템을 조작하여 방향을 바꾸는 동작, 선회 동작, 브레이킹 동작 등을 진행함으로써 자율 주행 차량의 내비게이션에서의 변경을 실현할 수 있다. 충돌 회피 시스템은 주위의 교통 패턴, 도로 상황 등에 기반하여 실현 가능한 장애물 회피 동작을 자동적으로 결정할 수 있다. 충돌 회피 시스템은 기타 센서 시스템이 자율 주행 차량이 방향을 바꿔 진입하게 될 구역에 인접한 구역 내의 차량, 공사 장애물 등을 검출할 경우, 방향을 바꾸는 동작을 진행하지 않도록 구성될 수 있다. 충돌 회피 시스템은 자동적으로 이용 가능할 뿐만 아니라 자율 주행 차량의 승객의 안전을 최대화하는 동작을 선택할 수 있다. 충돌 회피 시스템은 자율 주행 차량의 승객실에서 최소량의 가속도가 생성되도록 예측된 회피 동작을 선택할 수 있다.
자율 주행 차량은 자율 주행 차량과 그의 주위 환경 속의 장비, 센서, 기타 차량 및/또는 제어 장치, 서버 등과 같은 외부 시스템 사이의 통신을 허용하는 무선 통신 시스템을 더 포함할 수 있으며, 상기 외부 시스템은 교통 정보, 기상 정보 등과 같은 차량 주위 환경에 관한 유용한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신 시스템은 하나 또는 다수의 장치와 직접적으로 통신하거나 통신망을 통해 무선으로 통신할 수 있다. 무선 통신 시스템은 임의의 셀룰러 통신망 또는 무선 근거리 통신망(WLAN)을 이용할 수 있고, 예를 들어, WiFi를 이용할 수 있다. 무선 통신 시스템은, 예를 들어 적외선 링크, 블루투스 등을 이용하여 장치와 직접 통신할 수 있다.
상기한 바와 같은 부재 중의 일부 또는 모든 부재들은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있음을 유의해야 한다. 예를 들어, 이러한 부재는 영구 저장 장치에 설치 및 저장된 소프트웨어로 구현될 수 있으며, 상기 소프트웨어는 프로세서(미도시)에 의해 메모리에 로딩되고 실행되어 본 출원 전체를 걸쳐 설명된 과정 또는 조작을 수행할 수 있다. 선택적으로, 이러한 부재는 집적회로(예를 들어, 응용 주문형 IC 또는 ASIC), 디지털 신호 처리기(DSP) 또는 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA)와 같은 전용 하드웨어에 프로그래밍된 또는 내장된 실행 가능한 코드로 구현될 수 있고, 상기 전용 하드웨어는 응용 프로그램으로부터 대응되는 드라이버 및/또는 운영 체제를 통해 접근될 수 있다. 또한, 이러한 부재는 하나 또는 다수의 특정 명령을 통해 소프트웨어 부재로 접근 가능한 명령 세트의 일부로서, 프로세서 또는 프로세서 코어 중의 특정 하드웨어 로직으로 구현될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예와 함께 사용할 수 있는 데이터 처리 시스템의 예시를 나타내는 블록도이다. 예를 들어, 시스템(1500)은 상술한 과정 또는 방법 중의 임의의 하나를 수행하는 임의의 데이터 처리 시스템을 대표할 수 있으며, 예를 들어, 도 1의 데이터 처리 시스템(110) 또는 서버(102)를 대표할 수 있다. 시스템(1500)은 많은 다양한 부재들을 포함할 수 있다. 이러한 부재들은 집적회로(IC), 집적회로의 일부분, 이산형 전자기기 또는 컴퓨터 시스템의 머더보드 또는 애드인(add-in) 카드와 같은 회로판에 적합한 기타 모듈, 또는 기타 방식으로 컴퓨터 시스템의 섀시(chassis) 내에 통합된 부재로 구현될 수 있다.
시스템(1500)은 컴퓨터 시스템의 많은 부재들의 거시적인 시각에서의 도면을 나타내기 위한 것임을 유의해야 한다. 그러나, 일부 실시예에서는 증가된 부재가 존재할 수 있음을 이해해야 하고, 또한, 기타 실시예에 있어서, 설명된 부재들의 상이한 배치가 존재할 수 있음을 이해해야 한다. 시스템(1500)은 데스크 톱 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 서버, 모바일 폰, 미디어 플레이어, 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 스마트워치, 개인 휴대 통신기, 게이밍 디바이스, 네트워크 라우터 또는 허브, 무선 엑세스 포인트(AP) 또는 리피터, 셋톱박스 또는 이들의 조합을 표시할 수 있다. 또한, 단일 기계 또는 시스템을 도시하였으나, 용어 “기계” 또는 “시스템”은 한 세트(또는 다수의 세트)의 명령을 단독으로 또는 공동으로 실행하여 본 명세서에 기재된 방법 중 임의의 하나 또는 다수의 방법을 실행하는 기계 또는 시스템의 임의의 조합을 포함한다는 것도 이해해야 한다.
일 실시예에 있어서, 시스템(1500)은 버스 라인 또는 상호연결 장치(1510)를 통해 연결된 프로세서(1501), 메모리(1503) 및 장치(1505-1508)를 포함한다. 프로세서(1501)는 단일 프로세서 코어 또는 다수의 프로세스 코어를 포함한 단일 프로세서 또는 다수의 프로세서를 대표할 수 있다. 프로세서(1501)는 마이크로 프로세서, 중앙 처리 유닛(CPU) 등과 같은 하나 또는 다수의 범용 프로세서를 대표할 수 있다. 더욱 상세하게, 프로세서(1501)는 복합 명령 집합 계산(CISC) 마이크로 프로세서, 축소 명령 집합 계산(RISC) 마이크로 프로세서, 긴 명령어 워드(VLIW) 마이크로 프로세서 또는 기타 명령 집합을 실현하는 프로세서, 또는 명령 세트의 조합을 실현하는 프로세서일 수 있다. 프로세서(1501)는 응용 주문형 집적회로(ASIC), 셀룰러 또는 베이스밴드 프로세서, 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 디지털 신호 처리기(DSP), 네트워크 프로세서, 그래픽 프로세서, 통신 처리 장치, 암호화 프로세서, 코프로세서, 내장형 프로세서 또는 명령을 처리할 수 있는 기타 임의의 유형의 로직과 같은 하나 또는 다수의 특수 목적 프로세서일 수도 있다.
프로세서(1501)는 상기 시스템의 각종 부재들과 통신하기 위한 메인 처리 유닛 및 중앙 허브로 작용할 수 있으며, 상기 프로세서(1501)는 초저 전압 프로세서와 같은 저출력 다중 코어 프로세서 소켓일 수 있다. 이러한 프로세서는 시스템 온 칩(SoC)으로 구현될 수 있다. 프로세서(1501)는 본 명세서에 기재된 동작 및 단계를 수행하기 위한 명령을 실행하도록 구성된다. 시스템(1500)은 선택적인 그래픽 서브 시스템(1504)과 통신하기 위한 그래픽 인터페이스를 더 포함할 수 있고, 상기 그래픽 서브 시스템(1504)은 표시 제어 장치, 그래픽 프로세서 및/또는 표시 장치를 포함할 수 있다.
프로세서(1501)는 일 실시예에서 다수의 메모리 장치로 구현되어 기정 량의 시스템 메모리를 제공할 수 있는 메모리(1503)와 통신할 수 있다. 메모리(1503)는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 동적 RAM(DRAM), 싱크로너스 DRAM(SDRAM), 스태틱 RAM(SRAM)과 같은 하나 또는 다수의 휘발성 저장(또는 메모리) 장치 또는 기타 유형의 저장 장치를 포함할 수 있다. 메모리(1503)는 프로세서(1501) 또는 기타 임의의 장치로 실행되는 명령 서열을 포함하는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 다양한 운영 체제, 장치 드라이버, 펌웨어(예를 들어, 기본 입출력 체계 또는 BIOS) 및/또는 응용 프로그램의 실행 가능한 코드 및/또는 데이터는 메모리(1503)에 로딩되어, 프로세서(1501)에 의해 실행될 수 있다. 운영 체제는 임의의 유형의 운영 체제일 수 있으며, 예를 들어, Microsoft®의 Windows® 운영 체제, 애플의 Mac OS®/iOS®, Google®의 Android®, Linux®, Unix®, 또는 VxWorks과 같은 기타 실시간 또는 내장형 운영 체제일 수 있다.
시스템(1500)은 네트워크 인터페이스 장치(1505), 선택적인 입력 장치(1506) 및 기타 선택적인 IO 장치(1507)를 포함하는 장치(1505-1508)와 같은 IO 장치를 더 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스 장치(1505)는 무선 트래시버 및/또는 네트워크 인터페이스 카드(NIC)를 포함할 수 있다. 무선 트랜시버는 WiFi 트랜시버, 적외선 트랜시버, 블루투스 트랜시버, WiMax 트랜시버, 무선 셀룰러 텔레포니 트랜시버, 위성 트랜시버(예를 들어, 전지구 측위 시스템(GPS) 트랜시버) 또는 기타 무선 주파수(RF) 트랜시버 또는 이들의 조합일 수 있다. NIC는 이더넷 카드일 수 있다.
입력 장치(1506)는 마우스, 터치 패드, 터치 감응식 스크린(표시 장치(1504)에 통합될 수 있음), 스타일러스와 같은 지시 장치, 및/또는 키보드(예를 들어, 물리적 키보드 또는 터치 감응식 스크린의 일부분으로 표시된 가상 키보드)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 장치(1506)는 터치 스크린에 연결된 터치 스크린 제어 장치를 포함할 수 있다. 터치 스크린 및 터치 스크린 제어 장치는 예를 들어, 다수의 터치 감응 기술 중 임의의 하나 및 표면 탄성파 기술, 및 터치 스크린과의 하나 또는 다수의 접촉점을 결정하기 위한 기타 근접각 센서 어레이 또는 기타 소자를 이용하여 터치 스크린의 접촉 및 이동 또는 중단을 검출할 수 있다.
IO 장치(1507)는 오디오 장치를 포함할 수 있다. 오디오 장치는 스피커 및/또는 마이크로 폰 을 포함함으로써 음성 인식, 음성 복제, 디지털 녹음 및/또는 텔레포니 기능과 같은 음성 지원 기능이 가능하도록 할 수 있다. 기타 IO 장치(1507)는 범용 직렬 버스 라인(USB) 포트, 병렬 포트, 직렬 포트, 프린터, 네트워크 인터페이스, 버스 라인 브리지(PCI-PCI 브리지), 센서(예를 들어, 가속도계, 자이로스코프(gyroscope), 자력계, 광 센서, 나침판, 근접각 센서 등과 같은 동작 센서) 또는 이들의 조합을 더 포함할 수 있다. 장치(1507)는 이미징 처리 서브 시스템(예를 들어, 카메라)를 더 포함할 수 있고, 상기 이미징 처리 서브 시스템은 고체 촬상 소자(CCD) 또는 상보형 금속산화 반도체(CMOS) 광학 센서와 같이, 사진 및 비디오 클립을 기록하는 것과 같은 카메라 기능을 가능하도록 하기 위한 광학 센서를 포함할 수 있다. 일부 센서는 센서 허브(미도시)를 통해 상호연결 장치(1510)에 연결될 수 있고, 키보드 또는 온도 센서와 같은 기타 장치는 내장된 제어 장치(미도시)에 의해 제어될 수 있으며, 이는 시스템(1500)의 구체적인 구성 또는 디자인에 의해 결정된다.
데이터, 응용 프로그램, 하나 또는 다수의 운영 체제 등에 대한 영구 저장을 제공하기 위해, 프로세서(1501)에 대용량 저장 장치(미도시)가 연결될 수도 있다. 각종 실시예에 있어서, 더 얇고 가벼운 시스템 디자인을 실현하고 시스템 반응성을 향상시키기 위해, 상기 대용량 저장 장치는 고체 디바이스(SSD)를 통해 구현될 수 있다. 그러나, 기타 실시예에 있어서, 대용량 저장 장치는 주로 하드디스크 드라이브(HDD)를 이용하여 구현될 수 있으며, 비교적 적은 량의 SSD 저장 장치를 SSD 캐시로 작용하도록 하여 파워 다운 상황에서 맥락 상태 및 기타 유사한 정보에 대한 비휘발성 저장을 실현함으로써, 시스템 활동이 재개시될 경우 빠른 파워 업을 실현할 수 있다. 또한, 플래시 장치는 예를 들어, 직렬 주변 장치 인터페이스(SPI)를 통해 프로세서(1501)에 연결될 수 있다. 이러한 플래시 장치는 시스템의 기본 입출력 소프트웨어(BIOS) 및 기타 펌웨어를 포함하는 시스템 소프트웨어에 대한 비휘발성 저장을 제공할 수 있다.
저장 장치(1508)는 본 명세서에 설명된 방법 또는 기능 중 임의의 하나 또는 다수를 구현하는 한 세트 또는 다수의 세트의 명령 또는 소프트웨어(예를 들어, 모듈, 유닛 및/또는 로직(1528))가 저장된 컴퓨터 접근 가능한 저장 매체(1509; 기계 판독 가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독 가능한 매체라고도 함)를 포함할 수 있다. 모듈/유닛/로직(1528)은 예를 들어, 상술한 검색 엔진, 암호기, 교호 로그 기록 모듈과 같이 전술된 부재 중의 임의의 하나를 대표할 수 있다. 모듈/유닛/로직(1528)은 데이터 처리 시스템(1500)에 의해 실행되는 동안 완전히 또는 적어도 부분적으로 메모리(1503) 및/또는 프로세서(1501) 내에 위치될 수도 있으며, 여기서 메모리(1503) 및 프로세서(1501)는 기계 접근 가능한 저장 매체를 구성하기도 한다. 모듈/유닛/로직(1528)은 나아가 네트워크 인터페이스 장치(1505)를 통해 네트워크 상에서 발송 또는 수신될 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(1509)는 상술한 일부 소프트웨어 기능을 영구적으로 저장하기 위한 것일 수도 있다. 예시적인 실시예에서 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(1509)는 단일 매체로 도시되였으나, 용어 “컴퓨터 판독 가능한 저장 매체”는 하나 또는 다수의 세트의 명령을 저장하는 단일 매체 또는 다수의 매체(예를 들어, 중앙 집중식 또는 분산형 데이터베이스 및/또는 관련된 캐시 및 서버)를 포함하는 것으로 이해해야 한다. 또한, 용어 “컴퓨터 판독 가능한 저장 매체”는 기계에 의해 실행되고, 기계로 하여금 본 발명의 하나 또는 다수의 방법을 실행하도록 하는 한 세트의 명령을 저장하거나 인코딩할 수 있는 임의의 매체를 포함하는 것으로 이해해야 한다. 따라서, 용어 “컴퓨터 판독 가능한 저장 매체”는 고체 메모리 및 광학 및 자기식 매체 또는 기타 임의의 비일시적인 기계 판독 가능한 매체를 포함하나 이에 한정되지 않는 것으로 이해해야 한다.
본 명세서에서 설명된 모듈/유닛/로직(1528), 부재 및 기타 특징은 이산형 하드웨어 부재로 구현되거나 ASICS, FPGAs, DSPs 또는 유사한 장치와 같은 하드웨어 부재의 기능에 통합될 수 있다. 이외에, 모듈/유닛/로직(1528)은 하드웨어 장치 내에서 펌웨어 또는 기능성 회로로 구현될 수 있다. 또한, 모듈/유닛/로직(1528)은 하드웨어 장치 및 소프트웨어 부재의 임의의 조합으로 구현될 수 있다.
시스템(1500)은 데이터 처리 시스템의 각종 부재들과 함께 도시되였으나, 이러한 세부 사항들은 본 발명의 실시예에 밀접히 관련되는 것이 아니므로, 임의의 구체적인 체계 구조 또는 부재들의 상호 연결 방식을 대표하는 것이 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예에서 네트워크 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 모바일 폰, 서버 및/또는 더 적은 부재 또는 더 많은 부재들을 구비할 수 있는 기타 데이터 처리 시스템도 사용할 수 있음을 자명할 것이다.
이미 컴퓨터 메모리 내의 데이터 비트에 대한 연산의 알고리즘 및 기호적 표현으로 상기 상세한 설명 중의 일부분을 표시하였다. 이러한 알고리즘적 설명 및 표현은 데이터 처리 분야의 당업자들이 그들 작업의 요지를 해당 분야의 기타 당업자들한테 효율적으로 전달하기 위해 사용하는 방식이다. 여기서, 알고리즘은 통상적으로 원하는 결과를 달성하기 위한 조작의 자기 부합적 시퀸스로 구상된다. 이러한 조작들은 물리량에 대한 물리적 조작을 필요로 하는 조작이다.
그러나, 이러한 용어 및 유사한 용어들은 모두 적당한 물리량에 연관되어야 하고, 단지 이러한 량에 적용된 편리한 라벨일 뿐이라는 것을 명기해야 한다. 상술한 기재로부터 명확히 알수 있는 바와 같이 기타 구체적인 설명이 없는 한, 첨부된 청구항에 기재된 용어를 사용하여 진행한 설명은 명세서 전체를 걸쳐 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 계산 장치의 동작 및 과정을 가리킨다는 것을 자명할 것이며, 상기 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 계산 장치는 컴퓨터 시스템의 레지스터 및 메모리 내의 물리(전자)량으로 표시된 데이터를 조작하고, 상기 데이터를 컴퓨터 시스템 메모리 또는 레지스터 또는 기타 유사한 정보 저장 장치, 전송 및 표시 장치 내에서 유사하게 물리량으로 표시된 기타 데이터로 전환한다.
본 발명의 실시예는 본 명세서 중의 조작을 수행하기 위한 장치에 관련된다. 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장된다. 기계 판독 가능한 매체는 정보를 기계(예를 들어, 컴퓨터)에 의해 판독 될수 있는 포맷으로 저장하기 위한 임의의 메커니즘을 포함한다. 예를 들어, 기계 판독 가능한(예를 들어, 컴퓨터 판독 가능한) 매체는 기계(예를 들어, 컴퓨터) 판독 가능한 저장 매체(예를 들어, 읽기 전용 메모리(“ROM”), 랜덤 액세스 메모리(“RAM”), 자기 디스크 저장 매체, 광학 저장 매체, 플래시 메모리 장치)를 포함한다.
첨부된 도면에 도시된 과정 또는 방법은 하드웨어(예를 들어, 회로, 전용 로직 등), 소프트웨어(예를 들어, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체에 내장됨) 또는 이들의 조합을 포함하는 처리 로직에 의해 실행될 수 있다. 비록 위에서 일부 순차적인 조작에 의해 상기 과정 또는 방법에 대해 설명하였으나, 설명된 조작 중의 일부는 상이한 순서로 실행될 수도 있음을 자명할 것이다. 또한, 일부 조작은 순차적인 순서가 아니라, 병행으로 수행될 수 있다.
본 발명의 실시예는 어떠한 특정 프로그래밍 언어를 참조하여 설명된 것도 아니다. 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 본 명세서에서 설명된 본 발명의 실시예들의 교시를 실현할 수 있음을 자명할 것이다.
상기 명세서에서, 본 발명의 상세한 예시적 실시예들을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 설명하였다. 첨부된 청구항에 기재된 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 각종 변경을 진행할 수 있음은 명백할 것이다. 따라서, 명세서 및 도면은 한정적인 것이 아니라, 예시적인 것으로 이해해야 한다.

Claims (25)

  1. 자율 주행 차량에 연관된 노선의 위치 및 노선 정보를 획득하는 단계;
    상기 위치 및 노선 정보에 기반하여, 상기 노선의 제1 관심 지점(POI) 정보를 획득하는 단계;
    상기 위치 및 노선 정보에 기반하여, 상기 노선의 실시간 교통 정보를 획득하는 단계;
    상기 위치 및 노선 정보 및 상기 실시간 교통 정보에 기반하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는 단계;
    상기 결정된 주행 모드 및 상기 제1 POI 정보에 기반하여, 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득한 콘텐츠 항목 리스트에서 콘텐츠 항목을 선택하되,
    상기 위치 및 노선 정보로부터 제1 세트의 특징을 추출하는 단계;
    상기 실시간 교통 정보로부터 제2 세트의 특징을 추출하는 단계;
    상기 제1 POI 정보로부터 제3 세트의 특징을 추출하는 단계; 및
    콘텐츠 선택 모델을 상기 제1 세트의 특징, 상기 제2 세트의 특징 및 상기 제3 세트의 특징에 적용하여, 콘텐츠 선택에 대한 출력을 생성하는 단계를 포함하는, 단계; 및
    상기 선택된 콘텐츠 항목을 상기 자율 주행 차량 내의 표시 장치에 표시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 전송하기 위한 컴퓨터 실현 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 주행 모드는 고속 주행 모드, 저속 주행 모드 및 정지 모드 중의 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 전송하기 위한 컴퓨터 실현 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 선택된 콘텐츠 항목은, 미디어 플레이어로 일 시점에서의 주행 모드에 적합한 플레이 시간 동안 플레이될 수 있는 미디어 콘텐츠인 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 전송하기 위한 컴퓨터 실현 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 콘텐츠 항목은, 상기 주행 모드가 저속 주행 모드 또는 정지 모드로 결정되는 것에 대응하여 선택되고 표시되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 전송하기 위한 컴퓨터 실현 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 콘텐츠 항목 리스트는, 상기 자율 주행 차량의 승객인 사용자의 사용자 프로필에 기반하여 상기 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득된 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 전송하기 위한 컴퓨터 실현 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 자율 주행 차량이 상기 노선을 따라 주행 시, 상기 자율 주행 차량에 연결된 카메라를 이용하여 상기 자율 주행 차량 외부의 대상의 이미지를 포획하는 단계; 및
    상기 대상을 인식하고 상기 대상에 연관된 POI를 설명하는 제2 POI 정보를 도출하기 위해 상기 이미지에 대한 이미지 인식을 진행하되, 상기 콘텐츠 항목 리스트는 상기 제2 POI 정보에 더 기반하여 상기 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득되는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 전송하기 위한 컴퓨터 실현 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 콘텐츠 항목 리스트는 상기 콘텐츠 선택에 대한 출력에 기반하여 상기 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득된 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 전송하기 위한 컴퓨터 실현 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 콘텐츠 선택에 대한 출력에 기반하여 상기 콘텐츠 항목 리스트에 대해 랭킹을 진행하되, 상기 선택된 콘텐츠 항목은 상기 리스트의 랭킹에 기반하여 선택되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 전송하기 위한 컴퓨터 실현 방법.
  9. 명령이 저장되어 있는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체에 있어서,
    상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 프로세서로 하여금 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 제공하는 조작을 수행하도록 하고, 상기 조작은,
    상기 자율 주행 차량에 연관된 노선의 위치 및 노선 정보를 획득하는 단계;
    상기 위치 및 노선 정보에 기반하여, 상기 노선의 제1 관심 지점(POI) 정보를 획득하는 단계;
    상기 위치 및 노선 정보에 기반하여, 상기 노선의 실시간 교통 정보를 획득하는 단계;
    상기 위치 및 노선 정보 및 상기 실시간 교통 정보에 기반하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는 단계;
    상기 결정된 주행 모드 및 상기 제1 POI 정보에 기반하여, 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득한 콘텐츠 항목 리스트에서 콘텐츠 항목을 선택하되,
    상기 위치 및 노선 정보로부터 제1 세트의 특징을 추출하는 단계;
    상기 실시간 교통 정보로부터 제2 세트의 특징을 추출하는 단계;
    상기 제1 POI 정보로부터 제3 세트의 특징을 추출하는 단계; 및
    콘텐츠 선택 모델을 상기 제1 세트의 특징, 상기 제2 세트의 특징 및 상기 제3 세트의 특징에 적용하여, 콘텐츠 선택에 대한 출력을 생성하는 단계를 포함하는, 단계; 및
    상기 선택된 콘텐츠 항목을 상기 자율 주행 차량 내의 표시 장치에 표시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 주행 모드는 고속 주행 모드, 저속 주행 모드 및 정지 모드 중의 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 선택된 콘텐츠 항목은, 미디어 플레이어로 일 시점에서의 주행 모드에 적합한 플레이 시간 동안 플레이될 수 있는 미디어 콘텐츠인 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  12. 제10항에 있어서
    상기 콘텐츠 항목은, 상기 주행 모드가 저속 주행 모드 또는 정지 모드로 결정되는 것에 대응하여 선택되고 표시되는 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 콘텐츠 항목 리스트는, 상기 자율 주행 차량의 승객인 사용자의 사용자 프로필에 기반하여 상기 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득된 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 조작은,
    상기 자율 주행 차량이 상기 노선을 따라 주행 시, 상기 자율 주행 차량에 연결된 카메라를 이용하여 상기 자율 주행 차량 외부의 대상의 이미지를 포획하는 단계; 및
    상기 대상을 인식하고 상기 대상에 연관된 POI를 설명하는 제2 POI 정보를 도출하기 위해 상기 이미지에 대한 이미지 인식을 진행하되, 상기 콘텐츠 항목 리스트는 상기 제2 POI 정보에 더 기반하여 상기 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득되는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 콘텐츠 항목 리스트는, 상기 콘텐츠 선택에 대한 출력에 기반하여 상기 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득된 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  16. 제9항에 있어서,
    상기 조작은,
    상기 콘텐츠 선택에 대한 출력에 기반하여 상기 콘텐츠 항목 리스트에 대해 랭킹을 진행하되, 상기 선택된 콘텐츠 항목은 상기 리스트의 랭킹에 기반하여 선택되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  17. 프로세서; 및
    상기 프로세서에 연결되어 명령을 저장하도록 구성된 메모리;를 포함하되,
    상기 명령이 상기 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 프로세서로 하여금 자율 주행 차량 내에서 콘텐츠를 제공하는 조작을 수행하도록 하며, 상기 조작은,
    상기 자율 주행 차량에 연관된 노선의 위치 및 노선 정보를 획득하는 단계;
    상기 위치 및 노선 정보에 기반하여, 상기 노선의 제1 관심 지점(POI) 정보를 획득하는 단계;
    상기 위치 및 노선 정보에 기반하여, 상기 노선의 실시간 교통 정보를 획득하는 단계;
    상기 위치 및 노선 정보 및 상기 실시간 교통 정보에 기반하여, 상기 자율 주행 차량의 주행 모드를 결정하는 단계;
    상기 결정된 주행 모드 및 상기 제1 POI 정보에 기반하여, 콘텐츠 데이터베이스로부터 획득한 콘텐츠 항목 리스트에서 콘텐츠 항목을 선택하되,
    상기 위치 및 노선 정보로부터 제1 세트의 특징을 추출하는 단계;
    상기 실시간 교통 정보로부터 제2 세트의 특징을 추출하는 단계;
    상기 제1 POI 정보로부터 제3 세트의 특징을 추출하는 단계; 및
    콘텐츠 선택 모델을 상기 제1 세트의 특징, 상기 제2 세트의 특징 및 상기 제3 세트의 특징에 적용하여, 콘텐츠 선택에 대한 출력을 생성하는 단계를 포함하는, 단계; 및
    상기 선택된 콘텐츠 항목을 상기 자율 주행 차량 내의 표시 장치에 표시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 주행 모드는 고속 주행 모드, 저속 주행 모드 및 정지 모드 중의 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 선택된 콘텐츠 항목은, 미디어 플레이어로 일 시점에서의 주행 모드에 적합한 플레이 시간 동안 플레이될 수 있는 미디어 콘텐츠인 것을 특징으로 하는 데이터 처리 시스템.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 콘텐츠 항목은, 상기 주행 모드가 저속 주행 모드 또는 정지 모드로 결정되는 것에 대응하여 선택되고 표시되는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 시스템.
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