KR102215547B1 - 기계 모니터링 - Google Patents

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이베이 인크.
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Abstract

유지보수 문제를 결정하는 방법, 시스템 및 장치를 설명한다. 오디오 신호를 획득하고 분석하여 오디오 서명을 생성한다. 오디오 서명에 기초하여 부품의 특성을 식별하고, 부품의 특성 및 차량의 위치에 기초하여 조치를 결정한다.

Description

기계 모니터링
본 출원은 2016년 6월 20일 출원된 미국 특허출원 제15/186,974호의 우선권을 주장하며, 이 출원은 그 전체가 참고로서 본 명세서에 포함된다.
기술분야
본 출원은 일반적으로 기계(machine)를 모니터링하는 것에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 일 실시예에서 차량을 모니터링한 것을 기반으로 하여 유지관리 문제들을 확인하는 것에 관한 것이다.
차량과 같은 기계는, 기계의 다양한 부품 상태를 확인하고 기계를 정의된 안전 및 성능 표준으로 유지하는데 필요한 유지보수 항목을 확인하기 위해, 주기적으로 검사된다. 예를 들어, 차량의 브레이크 패드의 수명이 다했는지 확인하기 위해 브레이크 패드가 검사될 수 있다. 브레이크 패드를 교체하지 않으면, 승객의 안전이 위험해질 수도 있고, 차량의 로터와 같은 다른 차량 부품이 손상될 위험이 있을 수도 있다. 브레이크 패드의 수명이 다 되어가면, 브레이크 패드는 고유의 소리를 발생하여 운전자에게 브레이크 패드의 상태를 경고할 수도 있지만, 이 소리는 차량 운전자에 의해 무시되거나 또는 인식되지 못할 수 있다. 마찬가지로, 타이어의 수명이 다했는지는 육안 검사로 알아볼 수도 있다. 이번에도, 운전자가 알지 못하거나 교육이 되어 있지 않아서 타이어가 마모되었다는 경고 신호를 인식하지 못하고 차량을 전문적으로 점검하지 못할 수 있다.
일부 실시예는 첨부 도면에 예로서 제시되며 이에 제한되지는 않는다.
도 1은 일 실시예에 따른, 차량을 모니터링하기 위한 예시적인 시스템의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른, 차량을 모니터링하기 위한 예시적인 장치의 블록도이다.
도 3a는 일 실시예에 따른, 속도 및 가속도 검출 시스템에 의해 제공되는 차량의 속도를 속도 벡터로 기록한 예시적인 속도 데이터 구조이다.
도 3b는 일 실시예에 따른, 속도 및 가속도 검출 시스템에 의해 제공된 가속도의 예들을 가속도 벡터로 기록한 예시적인 가속도 데이터 구조이다.
도 3c는 일 실시예에 따른, 속도 및 가속도 검출 시스템에 의해 제공되는 감속도의 예들을 감속도 벡터로 기록한 예시적인 감속도 데이터 구조이다.
도 4a는 일 실시예에 따른, 온도 어레이 내의 온도 감지 시스템에 의해 제공되는 온도를 기록한 예시적인 온도 데이터 구조이다.
도 4b는 일 실시예에 따른, 위치 검출 시스템에 의해 제공되는 웨이포인트를 웨이포인트 벡터(waypoint vector)로 기록한 예시적인 위치 데이터 구조이다.
도 5는 일 실시예에 따른, 차량에 대한 속도 및 가속도 데이터를 기록하기 위한 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 실시예에 따른, 차량에 대한 위치 및 온도 데이터를 기록하기 위한 예시적인 방법에 대한 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른, 모니터링된 소리에 기초하여 유지보수 문제를 판단하기 위한 예시적인 오디오 서명 데이터 구조이다.
도 8은 일 실시예에 따른, 차량 모니터용 오디오 분석기를 학습(training)시키기 위한 예시적인 방법에 대한 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따른, 차량의 부품에 의해 방출되는 소리의 출처를 밝히기 위한 예시적인 방법에 대한 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른, 오디오 서명, 차량 위치, 차량의 속도, 차량의 가속도 및 온도 등에 기초하여 유지보수 문제를 확인하기 위한 예시적인 유지보수 확인 데이터 구조이다.
도 11은 일 실시예에 따른, 차량의 유지보수 문제를 확인하기 위한 예시적인 방법에 대한 흐름도이다.
도 12a 및 도 12b는 일 실시예에 따른, 차량 모니터를 학습시키고 활용하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한 것이다.
도 13은 일 실시예에 따른, 예시적인 모바일 장치를 도시한 블록도이다.
도 14는 기계으로 하여금 본 명세서에서 논의되는 방법들 중 하나 이상을 수행하게 하는 명령어들이 실행될 수 있는 기계의 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 대한 다음의 상세한 설명에서는, 도면 및 예시를 통해 특정 예를 참조한다. 이들 예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있도록 충분히 상세하게 설명되며, 본 발명이 다양한 목적 또는 실시예에 어떻게 적용될 수 있는지를 설명하는 역할을 한다. 본 발명의 다른 일 실시예들이 존재하며 본 발명의 범위 내에 있고, 논리적, 기계적, 전기적 및 기타 변경이 본 발명의 범위 또는 범위를 벗어나지 않고 이루어질 수 있다. 그러나, 본 명세서에 기술된 본 발명의 다양한 실시예들의 특징들 또는 제한들은, 이들이 포함되는 일 실시예에 필수적이지만, 본 발명을 전체적으로 제한하지는 않고, 본 발명의 임의의 참조, 그 구성요소, 동작 및 응용은 본 발명을 전체적으로 제한하지는 않고 이들 일 실시예를 정의하는 역할만 한다. 따라서, 다음의 상세한 설명은 본 발명의 범위를 제한하지는 않고, 본 발명의 범위는 첨부된 청구범위에 의해서만 정의된다.
일반적으로, 차량을 모니터링하기 위한 방법, 장치 및 시스템이 개시된다. 일 실시예에서, 차량의 상태를 파악하고 유지보수 활동을 권고하기 위해, 차량의 위치, 속도, 가속도, 온도, 소리 등이 모니터링되고 분석된다. 차량의 위치는, 예를 들어, 차량의 기후를 나타낼 수 있으며 엔진에 권장되는 모터 오일의 유형을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 열대 기후는 더 무거운 모터유가 필요함을 나타낼 수 있다. 차량의 속도 또는 가속도는, 예를 들어, 운전자의 운전 스타일을 나타낼 수 있으며 타이어 마모 속도를 나타낼 수 있다. 차량의 소리는, 예를 들어, 타이어, 엔진 벨트, 워터 펌프 등의 상태를 나타낼 수 있으며, 대응하는 부품을 교체할 필요성을 나타낼 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 "소리(sound)"는 사람의 귀에 의해 검출될 수 있는 소리뿐만 아니라 마이크로폰과 같은 전자 장비에 의해 검출될 수 있는 소리를 포함한다. 일례의 실시예에서, 차량에 의해 방출된 소리는 모니터링되고 캡처되어 오디오 신호를 생성한다. 오디오 신호는, 예를 들어, 배경 잡음을 제거하거나, 특정 소리를 분리시키거나, 또는 이들을 임의로 조합하여 선택적으로 사전 처리한 다음, 오디오 지문(audio fingerprint)을 생성하도록 처리될 수 있다. 오디오 지문(이하에서는 오디오 서명(audio signature) 또는 서명이라고도 함)은 서명 라이브러리 안에 있는 오디오 서명과 비교된다. 일치하는 것이 발견되면, 모니터링되는 부품이 라이브러리의 서명에 대응하는 부품, 라이브러리의 서명에 대응하는 부품 유형, 라이브러리의 서명에 대응하는 특성, 또는 이들의 임의의 조합으로서 식별된다.
차량의 속도는 속도계, GPS(Global Positioning System) 수신기, 셀룰러 삼각 측량(cellular triangulation) 등을 이용하여 검출될 수 있다. 차량의 가속도는 가속도계, GPS 수신기, 셀룰러 삼각 측량 등을 이용하여 검출될 수 있다. 차량의 위치는 위도 및 경도, 거리 주소 등에 의해 정의될 수 있으며 GPS 수신기, 셀룰러 삼각 측량 등을 사용하여 결정될 수 있다.
일 실시예에서는, 새로운 오디오 서명을 서명 라이브러리에 등록하도록 학습이 수행된다. 알려진 부품에서 방출되는 모니터링된 소리가 캡처되어 오디오 신호를 생성한다. 오디오 신호는 선택적으로 사전 처리되며 오디오 서명을 생성하도록 처리될 수 있다. 서명은 서명 라이브러리에 저장되고 부품의 아이덴티티, 부품 유형, 부품의 특성 등에 따라 색인된다.
일 실시예에서, 오디오 신호의 서명 또는 "지문(fingerprint)"이 생성된다. 서명은, 주파수 범위, 템포(예컨대, 분당 비트), 음향 공진, 복수의 주파수 범위 각각에서의 전력 등과 같은 오디오 파형의 특성을 고려하여 생성된다. 서명은 서명 라이브러리의 오디오 서명과 비교될 수 있다. 일치하는 것이 발견되면, 서명은 라이브러리의 서명에 대응하는 부품, 라이브러리의 서명에 대응하는 부품 유형, 라이브러리의 서명에 대응하는 특성, 또는 이들의 임의의 조합으로서 식별된다. 라이브러리는 데이터베이스, 아카이브 시스템 등에 저장될 수 있다.
예시적인 일 실시예에서, 오디오 서명, 차량의 위치, 차량의 속도, 차량의 가속도, 차량과 연관된 온도 등에 기초하여 조치(action)가 권고되거나, 수행되거나, 또는 권고되고 수행될 수 있다. 식별된 부품과 관련된 항목 또는 서비스가 또한 오디오 신호, 차량의 위치, 차량의 속도, 차량의 가속도, 차량과 관련된 온도 등에 기초하여 식별될 수 있다. 예를 들어, 자동차의 휠 베어링은 고장 직전에 독특한 소리를 낼 수 있다. 휠 베어링에 의해 방출되는 소리는 휠 베어링의 상태를 확인하기 위해 캡처되고 처리될 수 있다. 그러면, 휠 베어링을 교체하는 것과 같은 유지보수 활동이 결정되고 권고될 수 있다. 권고는 사용자, 서비스 회사 등에 제출될 수도 있다.
도 1은 일 실시예에 따른, 차량(104)을 모니터링하기 위한 시스템(100)의 블록도이다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 마이크로폰(108), 위치 검출 시스템(116), 속도 및 가속도 검출 시스템(120), 온도 감지 시스템(124), 차량 모니터(112)를 포함할 수 있다.
마이크로폰(108)은 차량의 부품에 의해 방출된 소리를 캡처한다. 캡처된 소리는 차량 모니터(112)에 의해 처리될 수 있도록 마이크로폰(108)에 의해 오디오 신호로 변환된다. 일 실시예에서, 마이크로폰(108)은, 예를 들어, 무선 링크(예컨대, IEEE 802.11), 유선 링크 등을 통해 차량 모니터(112)와 통신할 수 있다.
위치 검출 시스템(116)은 셀룰러 삼각 측량, GPS 데이터 등에 기초하여 차량의 위치(본 명세서에서 웨이포인트(waypoint)라고도 함)를 식별한다. 속도 및 가속도 검출 시스템(120)은 차량의 속도 및 가속도를 검출한다. 본 명세서에서 사용되는 감속도는 음의 값을 갖는 가속도이다. 웨이포인트 벡터는, 위치 검출 시스템(116)으로부터의 보고에 의해 표시된 시각에 기초하여 차량의 위치를 저장한다. 속도 벡터는 속도 및 가속도 검출 시스템(120)으로부터의 보고에 의해 표시된 시각에 기초하여 차량의 속도를 저장한다. 가속도 벡터는 속도 및 가속도 검출 시스템(120)으로부터의 보고에 의해 표시된 소정의 임계치를 초과하는 차량 가속도의 경우를 저장한다. 감속 벡터는 속도 및 가속도 검출 시스템(120)으로부터의 보고에 의해 표시된 소정의 임계치를 초과하는 차량 감속의 경우를 저장한다. 복수의 가속 범위 각각에 대한 가속 발생 횟수를 나타내기 위해 가속도 히스토그램이 생성될 수 있다. 복수의 감속 범위 각각에 대한 감속 발생 횟수를 나타내기 위해 감속도 히스토그램이 생성될 수 있다.
온도 감지 시스템(124)은 차량의 실외 온도를 검출한다. 일 실시예에서, 온도 감지 시스템(124)은 차량의 실내 온도(객실 온도) 및, 냉각수 온도, 변속기유 온도, 브레이크 온도 등과 같은 다양한 차량 부분의 온도를 검출한다.
차량 모니터(112)는 컴퓨터 처리 시스템, 서버 컴퓨터, 퍼스널 컴퓨터(PC), 태블릿 PC, PDA(personal digital assistant), 셀룰러 폰, 스마트 폰, 스마트 워치, 또는 임의의 처리 장치일 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 처리 시스템은 독립형 장치로서 동작하거나 다른 컴퓨터(144)에 접속(예컨대, 네트워킹)될 수 있다. 네트워킹된 배치에서, 컴퓨터 처리 시스템은 서버-클라이언트 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트 컴퓨터로 기능할 수도 있고, 또는 피어-투-피어(또는 분산) 네트워크 환경에서 피어 컴퓨터로서 동작할 수도 있다.
차량 모니터(112)는 버스를 통해 서로 통신하는 프로세서(예컨대, 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU) 등) 및 메모리를 포함할 수 있다. 차량 모니터(112)는 비디오 디스플레이(128)(예컨대, 플라즈마 디스플레이, 액정 디스플레이(LCD) 또는 음극선 관(CRT))를 더 포함할 수 있다. 차량 모니터(112)는 또한 문자숫자식 입력 장치(예컨대, 키보드), 사용자 인터페이스(UI) 네비게이션 장치(예컨대, 마우스 및/또는 터치 스크린), 구동 장치, 신호 생성 장치(132)(예컨대, 스피커) 및 네트워크 인터페이스 장치를 포함할 수 있다.
착탈식 구동 장치(136)와 같은 구동 장치는 기계 판독 가능 매체를 포함하며, 기계 판독 가능 매체에는, 본 명세서에 기술된 방법 또는 기능들 중 하나 이상을 구현하거나 또는 이들에 의해 이용되는, 하나 이상의 명령어 세트 및 데이터 구조가 저장된다. 이들 명령어는 또한 컴퓨터 처리 시스템에 의해 실행되는 동안 메모리 및/또는 프로세서 내에 완전히 또는 적어도 부분적으로 상주할 수 있다. 이들 명령어는 또한 다수의 잘 알려진 전송 프로토콜들(예컨대, HTTP(Hypertext Transfer Protocol)) 중 어느 하나를 이용하여 네트워크 인터페이스 장치를 통해 네트워크(140)를 경유하여 송신되거나 수신될 수 있다.
네트워크(140)는 LAN(local area network), 무선 네트워크, MAN(Metropolitan Area Network), WAN(Wide Area Network), 상호 연결된 네트워크들의 네트워크, PSTN(public switched telephone network), 전력 기반 네트워크(예컨대, X.10 프로토콜)일 수 있다. 통신 링크는 WiFi(예컨대, IEEE 802.11), 블루투스, USB(Universal Serial Bus) 등을 포함하지만 이에 한정되지는 않는다. 일 실시예에서, 네트워크(140)는 하나 이상의 라우터 및/또는 장치 스위치(도시되어 있지 않음)를 포함할 수 있다.
차량 모니터(112)는 도 12a 및 도 12b의 사용자 인터페이스와 같은 다양한 사용자 인터페이스를 선택적으로 생성한다. 도 12a의 사용자 인터페이스는 사용자가 차량 모니터(112)의 학습을 개시할 수 있게 하고, 도 12b는 사용자가 차량 모니터(112)를 사용하여 모니터링을 개시할 수 있게 한다.
일 실시예에서, 차량 모니터(112)는 마이크로폰(108)으로부터 오디오 신호를 수신한다. 오디오 신호는, 예를 들어, 노이즈 또는 배경 소리를 제거하거나 또는 완화하고 오디오 신호의 특정 소리를 분리하도록 선택적으로 사전 처리된다. 그런 다음 오디오 신호의 서명이 생성된다. 오디오 서명은 오디오 서명의 라이브러리에 있는 서명과 비교되며, 일치하는 서명이 발견되면 라이브러리에 나열된 오디오 서명에 대응하는 부품, 부품 유형, 특성 또는 이들의 조합이 식별되어 모니터링된 부품에 할당된다. 예를 들어, 마모된 워터 펌프 벨트에서 방출되는 소리는 고유할 수 있으며, 마모된 워터 펌프 벨트에 대응하는 라이브러리의 오디오 서명을 사용하여 벨트의 상태를 식별할 수 있다. 다른 예에서, 오디오 서명은 자동차의 제조사와 가능하게는 자동차 모델을 식별하는데 사용될 수도 있다.
하나의 일 실시예에서, 차량의 소리, 온도, 위치, 속도, 차량의 가속도, 또는 이들의 임의의 조합은 검출시에, 주기적으로, 예정된 시간에, 요청의 수신에 응답하여, 또는 차량 파라미터(즉, 차량의 소리, 온도, 위치, 속도 및 가속도)에 대한 실질적인 변화에 응답하여 처리될 수 있다. 하나의 일 실시예에서, 차량의 오디오 신호, 온도, 위치, 속도 및 가속도, 또는 이들의 임의의 조합은 처리를 위해 컴퓨터(144) 상에서 동작하는 서비스와 같은 클라우드 기반 서비스로 네트워크(140)를 통해 전송될 수 있다. 오디오 신호의 경우에, 클라우드 기반 서비스는 본 명세서에 설명된 바와 같이 사전 처리, 오디오 처리, 서명 생성, 서명 매칭, 또는 이들의 임의의 조합을 수행할 수 있다. 차량 파라미터는, 검출시에, 주기적으로, 예정된 시간에, 요청의 수신에 응답하여, 또는 차량 파라미터(예컨대, 차량의 소리, 온도, 위치, 속도 및 가속도)의 실질적인 변화에 응답하여 클라우드 기반 서비스로 송신될 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른, 차량을 모니터링하기 위한 예시적인 장치(200)의 블록도이다. 일 실시예에서, 장치(200)는 차량 모니터(112)로서 기능 할 수 있다.
장치(200)는 서버, 클라이언트, 또는 소프트웨어 명령을 실행하기 위한 운영 체제(204)를 포함하는 다른 처리 장치 상에 구현될 수 있는 처리 시스템(202)을 포함하는 것으로 도시되어 있다. 일 실시예에 따르면, 처리 시스템(202)은 사용자 인터페이스 모듈(208), 오디오 인터페이스 모듈(212), 오디오 전처리 모듈(216), 오디오 처리 모듈(220), 서명 분석 모듈(224), 위치 분석 모듈(228), 온도 분석 모듈(232), 속도 및 가속도 분석 모듈(236), 조치 모듈(240), 학습 모듈(244) 및 통지 모듈(248)을 포함한다.
사용자 인터페이스 모듈(208)은, 모니터링된 소리, 차량의 위치, 차량의 속도, 차량의 가속도, 온도 등에 기초하여 유지보수 문제의 식별을 개시하기 위한 인터페이스를 제공하며, 이에 대해서는 아래에서 도 12b와 관련하여 보다 상세하게 설명한다. 유지보수 활동과 같은 조치는 소리, 대응하는 오디오 서명, 차량의 위치, 차량의 속도, 차량의 가속도, 온도 등에 기초하여 개시되거나 권고될 수 있다. 또한, 사용자 인터페이스 모듈(208)은 도 12a와 관련하여 이하에서 보다 완전하게 설명되는 바와 같이, 차량 모니터(112)의 학습을 개시하기 위한 인터페이스를 제공한다.
오디오 인터페이스 모듈(212)은 마이크로폰(108)에 의해 캡처된 오디오 신호와 같은 오디오 신호를 얻기 위한 인터페이스를 제공한다. 오디오 인터페이스 모듈(212)은, 예를 들어, 네트워크(140)를 통해 컴퓨터(144)로부터 기록된 오디오 신호를 수신할 수 있다. 오디오 인터페이스 모듈(212)은, 예를 들어, 본 명세서에 설명되어 있는 바와 같이 아날로그 오디오 신호를 디지털 오디오 신호로 변환할 수 있다.
오디오 전처리 모듈(216)은 오디오 신호를 선택적으로 처리하여 특정 소리를 분리한다. 예를 들어, 오디오 신호의 한 세그먼트가 더 긴 오디오 클립으로부터 편집될 수 있고/있거나 특정 소리가 동시에 발생하는 다른 소리로부터 분리될 수 있다.
오디오 처리 모듈(220)은 서명, 또는 분리된 오디오 신호의 "지문"을 생성한다. 서명은 주파수 범위, 템포, 음향 공진, 복수의 주파수 범위 각각에서의 파워 등과 같은 오디오 파형의 특성(들)을 고려하여 생성된다. 생성된 오디오 신호는, 예를 들어, 서명 분석 모듈(224)에 의해 처리된다.
서명 분석 모듈(224)은, 예를 들어, 오디오 처리 모듈(220)에 의해 생성된 서명을 서명 라이브러리의 서명과 비교한다. 일치하는 것이 발견되면, 모니터링된 부품이, 라이브러리 서명에 대응하는 부품으로서, 라이브러리 서명에 대응하는 부품 유형으로서, 라이브러리 서명에 대응하는 부품의 특성을 갖는 것으로서, 또는 이들의 임의의 조합으로서 식별된다.
위치 분석 모듈(228)은, 예를 들어 위치 검출 시스템(116)으로부터 차량 위치를 획득하고, 차량의 위치가 이전에 기록된 위치와 실질적으로 다른지를 판단한다. 예를 들어, 차량의 위도 또는 경도가 차량의 마지막 웨이포인트로부터 소정의 임계치보다 더 많이(예컨대 1분보다 큰 위도 또는 경도만큼) 변경되었으면, 그 위치는 실질적으로 변경된 것이다. 위치 분석 모듈(228)은, 도 4b와 관련하여 예로서 보다 상세히 설명하는 바와 같이, 위치를 차량 웨이포인트로서 웨이포인트 벡터에 저장한다.
온도 분석 모듈(232)은 온도 감지 시스템(124)으로부터 하나 이상의 온도를 획득하고, 온도 중 임의의 것이 사전에 기록된 대응하는 온도와 실질적으로 다른지 여부를 결정한다. 온도 분석 모듈(232)은 도 4a와 관련하여 예를 통해 보다 상세히 설명하는 바와 같이, 실질적으로 변경된 온도를 온도 어레이에 저장한다.
속도 및 가속도 분석 모듈(236)은 속도 및 가속도 검출 시스템(120)으로부터 차량의 속도 또는 차량의 가속도 또는 둘 다의 보고를 수신한다. 일 실시예에서, 속도는 주기적으로, 또는 속도가 소정의 속도 임계치를 초과하는 경우에 보고되고, 가속도는 주기적으로 또는 가속도가 사전 정의된 가속 임계치를 초과하는 경우에 보고된다. 예를 들어, 5mph/s를 초과하는 가속도 또는 10 mph/s를 초과하는 감속도가 속도 및 가속도 분석 모듈(236)에 보고될 수 있다. 속도 및 가속도 분석 모듈(236)은 보고된 가속도(또는 감속도) 값을 대응하는 가속도 또는 감속도 벡터에 저장하는데, 이에 대해서는 도 3b 및 3c와 관련하여 보다 상세히 설명한다. 유사하게, 속도 및 가속도 분석 모듈(236)은 보고된 차량 속도를 대응하는 속도 벡터에 저장하며, 이는 도 4와 관련하여 예로서 보다 상세히 설명한된다.
일 실시예에서, 속도 및 가속도 분석 모듈(236)은 속도, 가속도, 감속도 또는 이들의 임의의 조합의 히스토그램을 유지한다. 전술한 바와 같이, 보다 작은 값에 비해 보다 큰 값의 비율이 많음을 나타내는 가속 히스토그램 또는 감속 히스토그램은 급격한 가속 또는 감속을 나타낼 수 있으며, 따라서 급속한 타이어 마모를 나타낼 수 있다. 이와 유사하게, 보다 작은 값에 비해 보다 큰 값의 비율이 많음을 나타내는 속도 히스토그램은 빠른 속도를 나타낼 수 있으며, 따라서 더 빠른 엔진 및/또는 변속 마모를 나타낼 수 있다. 속도 및 가속도 분석 모듈(236)은 타이어를 검사하거나 교체할 필요성과 같은 유지보수 문제의 표시에 대한 히스토그램을 분석한다. 일 예에서, 예를 들어, (연료 소비에 기초하여) 엔진 플러시가 권장될 때를 판단하기 위해 연료 소비가 판정되고 사용될 수 있다. 일 예에서, 타이어 제조업체로부터 부품 수명 정격이 얻어질 수 있다. 타이어가 주행한 마일 수와 차량의 급 가속 및 감속 수준을 분석하여 타이어가 마모된 정도를 판단할 수 있다. 타이어의 예상 교체 시간은 마모 속도에 따라 결정될 수 있다.
조치 모듈(240)은 오디오 신호, 생성된 오디오 서명, 식별된 부품, 부품의 특성, 차량의 위치, 차량의 속도, 차량의 속도, 차량의 가속도, 온도 등에 기초하여 권고되거나 수행되거나 또는 권고되고 수행된다. 조치 모듈(240)은 통지 모듈(248)을 통해 사용자에게 특정 조치를 수행하도록 권고하는 통지를 발행할 수 있다. 일 실시예에서, 조치 모듈(240)은 식별된 조치를 수행한다. 수행되거나 권고될 조치는 룩업 테이블, 룰베이스의 규칙 등을 기초로 할 수 있다.
학습 모듈(244)은 차량 부품에 의해 방출된 소리로부터 도출된 오디오 신호를 캡처하고, 예를 들어 오디오 처리 모듈(220)을 사용하여 오디오 서명을 생성하고, 장래의 사용을 위해 그 서명을 저장한다. 캡처된 오디오 신호는, 예를 들어, 마이크로폰(108)에 의해 오디오 인터페이스 모듈(212)을 통해 제공될 수 있고, 기록된 오디오 신호, 오디오 파형 등으로서 얻어질 수 있다. 생성된 오디오 서명은 부품의 아이덴티티, 부품의 유형, 부품의 특성 등에 따라 색인될 수 있다.
통지 모듈(248)은, 예를 들어 조치 모듈(240)에 의해 결정된 권고를 발행한다. 통지 모듈(248)은 자동차 타이어의 교체 제안과 같은 권고를 사용자 인터페이스 모듈(208)을 통해 사용자에게 발행할 수 있다. 통지 모듈(248)은 가청 경보, 시각적 경보 등과 같은 경보를 활성화할 수 있다. 경보는 사용자, 회사(예컨대, 자동차 정비 업체), 처리 시스템 등에 권고 발행을 알릴 수 있다.
도 3a는 일 실시예에 따른, 속도 및 가속도 검출 시스템(120)에 의해 제공된 차량의 속도를 속도 벡터(300)로 기록하기 위한 예시적인 속도 데이터 구조이다. 속도 벡터(300)는 데이터베이스 내의 테이블일 수도 있고 차량에 의해 나타난 속도의 이력을 유지하는데 사용될 수도 있다. 속도 벡터(300)의 각 행(304)은 대응하는 시간에서의 차량의 속도에 대응한다. 열(308)은 대응하는 속도 통지 시간을 포함하는 시간 필드이고, 열(312)은 속도 통지에 표시된 속도의 값을 포함하는 속도 필드이다. 일 실시예에서, 속도는 시간당 마일 단위로 측정된다.
도 3b는 일 실시예에 따른, 속도 및 가속도 검출 시스템(120)에 의해 제공되는 가속 순간을 가속도 벡터(330)로 기록하기 위한 예시적인 가속도 데이터 구조이다. 가속도 벡터(330)는 데이터베이스 내의 테이블일 수도 있고, 예컨대, 차량에 의해 나타난 가속 순간들의 이력을 유지하는데 사용될 수도 있다. 가속도 벡터(330)의 각 행(334)은 가속 순간에 대응한다. 열(338)은 대응하는 가속도 통지 시간을 포함하는 시간 필드이고, 열(342)은 가속도 통지에 표시된 가속도의 값을 포함하는 가속도 필드이다. 일 실시예에서, 가속도는 mph/s(miles per hour per second)로 측정된다.
도 3c는 일 실시예에 따른, 속도 및 가속도 검출 시스템(120)에 의해 제공되는 감속 순간을 감속도 벡터(360)로 기록하기 위한 예시적인 감속도 데이터 구조이다. 감속도 벡터(360)는 데이터베이스 내의 테이블일 수도 있고, 예컨대, 차량에 의해 나타난 감속 순간들의 이력을 유지하는데 사용될 수도 있다. 감속도 벡터(360)의 각 행(364)은 감속 순간에 대응한다. 열(368)은 대응하는 감속도 통지 시간을 포함하는 시간 필드이고, 열(372)은 감속도 통지에 표시된 감속도의 값을 포함하는 감속도 필드이다. 일 실시예에서, 감속도는 mph/s(miles per hour per second)로 측정된다.
도 4a는 일 실시예에 따른, 온도 감지 시스템(124)에 의해 제공되는 온도를 온도 어레이(400)로 기록하기 위한 예시적인 온도 데이터 구조이다. 온도 어레이(400)는 데이터베이스 내의 테이블일 수 있으며, 예컨대, 차량이 노출되는 실외 온도의 이력을 유지하는데 사용될 수 있다. 온도 어레이(400)의 각 열(404)은 온도 감지 시스템(124)으로부터의 실질적인 온도 변화에 대한 통지에 대응한다. 열(408)은 대응하는 온도 통지의 시간을 포함하는 시간 필드이고, 열(412)은 온도 통지에 표시된 주위 온도를 포함하는 온도 필드이고, 열(416)은 온도 통지에 표시된 엔진 냉각수의 온도를 포함하는 온도 필드이며, 열(420)은 온도 통지에 표시된 객실 온도를 포함하는 온도 필드이다.
도 4b는 일 실시예에 따른, 웨이포인트 벡터(450)에서 위치 검출 시스템(116)에 의해 제공되는 웨이포인트를 기록하기 위한 예시적인 위치 데이터 구조이다. 웨이포인트 벡터(450)는 데이터베이스 내의 테이블일 수 있으며, 예를 들어, 차량이 횡단한 위치의 이력을 유지하는데 사용될 수 있다. 웨이포인트 벡터(450)의 각 행(454)은 차량의 위치에 대응한다(여기서, 기록된 위치는 웨이포인트 포인트 벡터(450)에서 이전 웨이포인트와 실질적으로 상이하다). 열(458)은 차량이 위치에 있었던 시간을 포함하는 시간 필드이고, 열(462)은 위치 통지에 표시된 위치를 포함하는 위치 필드이다. 하나의 일 실시예에서, 위치는 위도 및 경도에 의해 식별된다.
도 5는 일 실시예에 따른, 차량에 대한 속도 및 가속도 데이터를 기록하기 위한 예시적인 방법(500)에 대한 흐름도이다. 일 실시예에서, 방법(500)의 하나 이상의 동작은 속도 및 가속도 검출 시스템(120), 속도 및 가속도 분석 모듈(236), 조치 모듈(240), 통지 모듈(248) 또는 이들의 임의의 조합에 의해 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 속도 및 가속도 분석 모듈(236)이 속도 및 가속도 검출 시스템(120)으로부터 차량의 속도, 소정의 임계치를 초과하는 가속 순간 또는 둘 다에 대한 보고를 기다린다(동작(504)). 예를 들어, 6 mph/s를 초과하는 가속도 또는 6 mph/s를 초과하는 감속도가 속도 및 가속도 분석 모듈(236)에 보고된다. 속도 및 가속도 분석 모듈(236)이 보고된 가속도 또는 감속도 값을 대응하는 벡터(가속도 벡터(330) 또는 감속도 벡터(360))에 저장하고, 대응하는 히스토그램(가속도 히스토그램 또는 감속도 히스토그램)을 업데이트한다(동작(508)). 전술한 바와 같이, 작은 값들에 비해 큰 값들의 비율이 높음을 나타내는 가속 히스토그램 또는 감속 히스토그램은 급속한 타이어 마모를 나타낼 수 있다.
속도 및 가속도 분석 모듈(236)이 보고된 차량의 속도를 속도 벡터(300)에 저장한다(동작(512)). 방법(500)은 동작(504)으로 진행한다.
도 6은 일 실시예에 따른, 차량에 대한 위치 및 온도 데이터를 기록하기 위한 예시적인 방법(600)에 대한 흐름도이다. 일 실시예에서, 방법(600)의 하나 이상의 동작은 위치 분석 모듈(228), 속도 및 가속도 분석 모듈(236), 조치 모듈(240), 통지 모듈(248) 또는 이들의 임의의 조합에 의해 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 차량 위치가 위치 검출 시스템(116)으로부터 획득된다(동작(604)). 획득된 차량 위치가 차량에 대해 획득된 제1 위치인지 또는 그 위치가 이전에 기록된 위치와 실질적으로 다른지를 판정하기 위한 테스트가 수행된다(동작(608)). 예를 들어, 차량의 위도 또는 경도가 차량의 마지막 웨이포인트로부터 소정의 임계치(예컨대, 위도 또는 경도에서 1분)보다 크게 변경된 경우, 위치는 실질적으로 변경되었다. 획득된 위치가 차량에 대해 획득된 첫 번째 위치가 아니고 그 위치가 이전에 기록된 위치와 실질적으로 다르지 않다면, 방법(600)은 동작(616)으로 진행하고, 그 외의 경우에는, 그 위치가 웨이포인트 벡터(450)에서 차량 웨이포인트로서 추가된다(동작(612)).
동작(616) 동안, 하나 이상의 온도가 온도 감지 시스템(124)으로부터 획득된다. 획득된 온도 중 어느 하나가 차량에 대해 얻어진 대응하는 유형의 제1 온도(예컨대, 제1 주위 온도, 제1 객실 온도, 제1 냉각수 온도 등)인지 또는 어느 하나의 온도가 대응하는 이전에 기록된 온도와 실질적으로 상이한지 판정하는 테스트가 수행된다(동작(620)). 예를 들어, 주위 온도가 화씨 10도 만큼 떨어지거나 화씨 37도 아래로 떨어지면, 주위 온도는 실질적으로 변경된 것이다. 획득된 모든 온도가 대응하는 유형에 대해 획득된 제1 온도가 아닌 경우, 그리고 획득된 모든 온도가 대응하는 이전에 기록된 온도와 실질적으로 상이하지 않다면, 방법(600)은 동작(628)으로 진행하고, 그 외의 경우에는, 대응하는 온도 유형의 제1 온도이거나 또는 실질적으로 변경된 온도가 온도 어레이(400)에 추가된다(동작(624)). 동작(628) 동안, 방법(600)은 소정 시간(예컨대, 5분)을 기다린 다음 동작(604)으로 진행한다.
도 7은 일 실시예에 따른, 모니터링된 소리에 기초하여 유지보수 문제를 판단하기 위한 예시적인 오디오 서명 데이터 구조(700)이다. 오디오 서명 데이터 구조(700)는 오디오 식별자, 오디오 서명, 부품 유형, 부품의 특성, 또는 이들의 임의의 조합에 의해 색인될 수 있다. 오디오 서명 데이터 구조(700)의 각 행(704)은 오디오 서명에 대응한다. 열(708)은 오디오 서명 식별자 필드이고, 열(712)은 오디오 서명 식별자에 대응하는 오디오 서명을 나타내며, 열(716)은 오디오 서명(타이어, 워터 펌프 등)에 대응하는 부품의 유형을 나타내고, 열(720 및 724)은 식별된 부품 유형의 특성을 나타낸다.
도 8은 일 실시예에 따른, 차량 모니터(12)에 대한 오디오 분석을 학습하기 위한 예시적인 방법(800)에 대한 흐름도이다. 일 실시예에서, 방법(800)의 하나 이상의 동작은 오디오 인터페이스 모듈(212), 오디오 전처리 모듈(216), 오디오 처리 모듈(220), 서명 분석 모듈(224), 학습 모듈(244) 또는 이들의 조합에 의해 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 새로운 오디오 서명을 서명 라이브러리에 도입하기 위해 학습이 수행된다. 예를 들어, 타이어에 의해 방출된 소리와 같은, 자동차의 공지된 부품에 의해 방출된 소리가 학습 모듈(244)에 의해 캡처될 수 있다. 일 실시예에서, 부품에 의해 방출된 소리의 레코딩이 학습 모듈(244)에 제공된다. 오디오 신호는 선택적으로(예컨대, 배경 잡음을 제거하거나, 신호를 명확하게 하거나 하기 위해) 사전 처리될 수 있고, 그 다음에 오디오 신호의 서명을 생성하도록 처리될 수 있다. 서명은 서명 라이브러리에 저장되며, 부품의 아이덴티티, 부품의 유형, 부품의 특성 등에 따라 색인된다.
일 실시예에서, 예를 들어, 오디오 인터페이스 모듈(212)을 통해 마이크로폰(108)에 의해 캡처된 소리에 기초하여 오디오 신호가 생성된다(동작(804)). 캡처된 소리는 공지된 부품에 의해 방출되지만, 다른 물체에 의해 방출된 소리, 환경에 의해 생성된 노이즈(예컨대, 에코), 전자 장비(예컨대, 마이크로폰(108)))에 의해 생성된 노이즈 등을 포함할 수도 있다.
일 실시예에서, 오디오 신호는, 예를 들어, 공지된 부품에 의해 방출된 특정 소리를 분리하기 위해 선택적으로 전처리된다(동작(808)). 예를 들어, 전술한 바와 같이, 오디오 신호의 세그먼트가 더 긴 오디오 클립으로부터 편집될 수도 있고, 동시에 발생하는 다른 소리로부터 특정 소리가 분리될 수도 있으며 또는 이들 처리가 모두 이루어질 수도 있다. 오디오 전처리 모듈(26)이 선택적 전처리를 수행할 수도 있다.
오디오 신호에 기초하여 오디오 서명이 생성된다(동작(812)). 예를 들어, 서명은 주파수 범위(들), 템포, 음향 공진, 복수의 주파수 범위 각각에 대한 파워 등과 같은 오디오 파형의 특성을 고려하여 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 생성된 서명이 장래 사용을 위해 서명 라이브러리에 저장되고(동작(816)), 예를 들어, 학습 모듈(244)에 의해 사용자, 소프트웨어 애플리케이션 등에 의해 제공된 소리에 대한 프로파일 정보에 기초하여 라이브러리 색인이 수정된다(동작(820)). 그 후 방법(800)이 종료된다.
도 9는 일 실시예에 따른, 차량의 부품들에 의해 방출되는 소리의 소스를 식별하기 위한 예시적인 방법(900)에 대한 흐름도이다. 일 실시예에서, 방법(900)의 하나 이상의 동작은 오디오 인터페이스 모듈(212), 오디오 전처리 모듈(216), 오디오 처리 모듈(220), 서명 분석 모듈(224), 조치 모듈(240), 통지 모듈(248), 또는 이들의 임의의 조합에 의해 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 예를 들어 오디오 인터페이스 모듈(212)을 통해 마이크로폰(108)으로부터 오디오 신호가 획득된다(동작(904)). 캡처된 소리는 차량의 알려지지 않은 부품에 의해 방출될 수 있으며, 다른 부품 또는 객체에 의해 방출된 소리, 환경에 의해 생성된 노이즈(예컨대, 에코), 전자 장비(예컨대, 마이크 108)에 의해 생성된 노이즈 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 오디오 신호는, 예를 들어, 특정 소리를 분리하기 위해 선택적으로 전처리된다(동작(908)). 예를 들어, 전술한 바와 같이, 오디오 신호의 세그먼트가 더 긴 오디오 클립으로부터 편집될 수 있고/있거나 특정 소리가 동시에 발생하는 다른 소리로부터 분리될 수 있다. 오디오 전처리 모듈(216)은 선택적인 전처리를 수행할 수 있다.
오디오 신호에 기초하여 오디오 서명이 생성된다(동작(912)). 예를 들어, 서명은 주파수 범위(들), 템포, 음향 공진, 복수의 주파수 범위 각각의 파워 등과 같은 오디오 파형의 특성을 고려하여 생성된다. 오디오 서명은, 예를 들어, 서명 분석 모듈(224)에 의한 처리를 위해 오디오 처리 모듈(220)에 의해 생성된다.
일 실시예에서, 생성된 서명은, 예를 들어, 서명 분석 모듈(224)에 의해 서명 라이브러리에서 서명과 비교된다(동작(916)). 예를 들어, 파형의 템포와 같은 두 오디오 파형의 특성이 비교될 수 있다. 그 다음에 일치하는 것이 있는지 판단하기 위한 테스트가 수행된다(동작(920)). 생성된 서명이 서명 라이브러리의 서명들 중 어느 것과도 일치하지 않으면, 일치하는 것이 발견되지 않았음을 나타내는 에러 통지가 발행되고(동작(932)), 방법 900이 종료되며, 그 외의 경우, 모니터링되는 부품이 라이브러리의 서명에 대응하는 부품, 라이브러리의 서명에 대응하는 부품의 유형, 라이브러리의 서명에 대응하는 특성을 갖는 것 또는 이들의 임의의 조합으로 식별된다(동작(924)). 일 실시예에서, 퍼지 매칭(fuzzy matching)이 서명들을 비교하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 생성된 서명의 파라미터가 라이브러리 서명의 대응하는 파라미터의 10% 범위 내에 있으면 일치가 확인된다. 일 실시예에서, 다수의 서명이 관련될 수 있다. 예를 들어, 팬 벨트가 마모 수준에 따라 다른 소리를 낼 수 있다. 라이브러리의 일부 서명은 허용 가능한 여러 마모 수준(즉, 교체가 필요하지 않음)에 대응할 수 있고, 다른 서명은 여러 허용 불가능한 마모 수준(즉, 교체가 권장됨)에 대응할 수 있다. 생성된 서명은 퍼지 매칭을 사용하여 각각의 라이브러리 서명과 비교되어 팬 벨트의 마모 정도를 판단할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른, 오디오 서명, 차량의 위치, 차량의 속도, 차량의 가속도, 온도 등에 기초하여 유지보수 문제를 식별하기 위한 예시적인 유지보수 식별 데이터 구조(1000)이다. 유지보수 식별 데이터 구조(1000)는 데이터베이스 내의 테이블일 수 있다. 유지보수 식별 데이터 구조(1000)의 각 행(1004)은 유지보수 라이브러리 내의 유지보수 문제에 대응한다. 열(1008)은 유지보수 문제의 식별을 포함하는 유지보수 문제 필드이고, 열(1012)은 유지보수 문제에 대응하는 오디오 서명에 대한 식별 번호를 포함하는 오디오 서명 식별자 필드이며, 열(1016)은 유지보수 문제에 대응하는 웨이포인트의 식별자 또는 일련의 웨이포인트의 설명을 포함하는 위치 식별자 필드이고, 열(1020)은 유지보수 문제에 대응하는 속도 또는 속도 이력에 대한 설명을 포함하는 속도 필드이며, 열(1024)은 유지보수 문제에 대응하는 가속도 또는 가속도 이력의 설명을 포함하는 가속도 필드이고, 열(1028)은 유지보수 문제에 대응하는 온도 또는 온도 이력의 설명을 포함하는 온도 필드이다.
도 11은 일 실시예에 따른, 차량의 유지보수 문제를 식별하기 위한 예시적인 방법(1100)의 흐름도이다. 일 실시예에서, 방법(1100)의 하나 이상의 동작은 조치 모듈(240), 속도 및 가속도 분석 모듈(236), 통지 모듈(248), 또는 이들의 임의의 조합에 의해 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 조치 모듈(240)은 기록된 차량 속도, 차량 가속도, 차량 감속도, 차량 위치, 차량 온도 등에 기초하여 차량 유지보수 문제에 대해 유지보수 식별 데이터 구조(1000)를 점검한다(동작(1104)). 예를 들어, 조치 모듈(240)은 속도 벡터(300), 가속도 벡터(330), 감속도 벡터(360), 온도 어레이(400) 및 웨이포인트 벡터(450) 내의 데이터를 유지보수 식별 데이터 구조(1000) 내의 각각의 유지보수 문제의 조건과 비교할 수 있다. 유지보수 식별 데이터 구조(1000) 내의 유지보수조건 중 어느 것이 충족되는지 여부를 판정하기 위한 테스트가 수행된다(동작(1108)). 모든 잠재적 유지보수 문제의 유지보수 조건이 충족되지 않으면, "유지보수 문제 발견 안 됨" 메시지가 발행되고(동작(1112)), 그 외의 경우에는, 권고 동작이 수행되거나, 통지가 발행되거나, 또는 둘 다가 수행된다(동작(1116)). 예를 들어, 자동차의 휠 베어링이 교체될 필요가 있음을 나타내는 통지가 통지 모듈(248)을 통해 사용자의 모바일 장치에 발행될 수 있다. 그 후, 방법(1100)이 종료된다.
또한, 도 12a 및 도 12b는 일 실시예에 따른, 차량 모니터(112)를 학습하고 활용하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스(1200, 1250)를 도시한 것이다. 사용자 인터페이스(1200)는, 예를 들어, 사용자 인터페이스 모듈(208)에 의해 생성될 수 있다.
도 12a에 도시된 바와 같이, 사용자는 시작 버튼을 선택하여 학습 프로세스를 시작할 수 있다. 파일 이름이 파일 필드(1208)에 입력되면, 사용자가 시작 버튼(1204)을 선택할 때 명명된 파일에 저장된 오디오가 방법(800)에 의해 처리되고, 파일 이름이 파일 필드에 입력되지 않은 경우에는(1208), 사용자가 시작 버튼(1204)을 선택할 때 마이크로폰(108)에 의해 캡처된 오디오가 방법(800)에 의해 처리될 것이다. 전처리 버튼(1212)이 선택되면, 선택적인 동작(808)이 수행되고 오디오 신호가 사전 처리될 것이다. 일 실시예에서, 전처리는 오디오 신호의 품질에 기초하여 필요에 따라 자동으로 수행된다. 일단 소리가 분리되면, 사용자는 재생 버튼(1236)을 선택하여 소리를 재생할 수 있다.
오디오 서명을 저장하기 전에, 사용자에 의해, 부품의 아이덴티티(알려진 경우), 부품 유형(알려진 경우), 및 부품의 하나 이상의 특성(알려진 경우)이 제각기 부품 필드(1216), 부품 유형 필드(1220) 및 특성 필드(1224)에 입력된다. 서명 준비 표시자(1228)에 의해 표시된 바와 같이 서명이 생성되고 저장 준비가 되면, 사용자는 서명 저장 버튼(1232)을 선택함으로써 서명 라이브러리에 오디오 서명을 추가 할 수 있다. 일 실시예에서, 서명이 생성되고 저장 준비가 되면, 오디오 서명은 서명 라이브러리에 자동으로 저장된다.
도 12b에 도시된 바와 같이, 사용자는 차량 모니터링 프로세스를 시작하기 위해 모니터링 시작 버튼(1254)을 선택할 수 있다. 유지보수 문제가 식별되면, 유지보수 권고가 내려질 경우 권고 표시기(1258)가 활성화될 것이다. 유사하게, 유지보수 조치가 취해지면 조치 표시기(1262)가 활성화될 것이다. 권고 표시기(1258)가 활성화되면, 해당 권고가 권고 필드(1266)에 표시된다. 조치 표시기(1262)가 활성화되면, 해당 조치가 조치 필드(1270)에 표시된다.
권고 표시기(1258) 또는 조치 표시기(1262)가 활성화되면, 부품의 아이덴티티(알 수 있는 경우), 부품 유형(알 수 있는 경우), 및 부품의 하나 이상의 특성(알 수 있는 경우)이 부품 필드(1216), 부품 유형 필드(1220), 및 특성 필드(1224)에 제각기 디스플레이된다.
본 명세서에서 특정 예들을 보여주고 설명하였지만, 다른 변형들이 존재하며 본 발명의 범위 내에 있다. 당업자는 동일한 목적을 달성하도록 설계되거나 구성된 임의의 구성이 도시된 특정 실시예를 대체할 수 있음을 이해할 것이다. 본 출원은 본 명세서에 기술된 본 발명의 실시예의 임의의 수정 또는 변형을 포괄하고자 한다. 본 발명은 청구 범위 및 그 균등물의 전체 범위에 의해서만 제한된다.
모바일 장치의 예
도 13은 일 실시예에 따른, 예시적인 모바일 장치(1300)을 도시한 블록도이다. 모바일 장치(1300)는 프로세서(1302)를 포함할 수 있다. 프로세서(1302)는 모바일 장치(예컨대, XScale 아키텍처 마이크로프로세서, MIPS(microprocessor without interlocked pipeline stages) 아키텍처 프로세서, 또는 다른 유형의 프로세서(1302))에 적합한 다양한 종류의 상업적으로 이용 가능한 프로세서 중 임의의 프로세서일 수 있다. 랜덤 액세스 메모리(RAM), 플래시 메모리 또는 다른 유형의 메모리와 같은 메모리(1304)는 통상적으로 프로세서(1302)에 의해 액세스 가능하다. 메모리(1304)는, 사용자에게 위치 기반 서비스(LBS)를 제공할 수 있는 모바일 위치 인에이블드 애플리케이션(mobile location enabled application)과 같은 애플리케이션 프로그램(1308)뿐만 아니라 운영체제(OS)(1306)를 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(1302)는 디스플레이(1310) 및 키패드, 터치 패널 센서, 마이크로폰 등과 같은 하나 이상의 입출력(I/O) 장치(1312)에 직접 또는 적절한 중간 하드웨어를 통해 연결될 수 있다. 유사하게, 일부 실시예에서는, 프로세서(1302)가 안테나(1316)와 인터페이스하는 송수신기(1324)에 연결될 수 있다. 송수신기(1314)는, 모바일 장치(1300)의 특성에 따라, 셀룰러 네트워크 신호, 무선 데이터 신호 또는 다른 유형의 신호를 안테나(1316)를 통해 송수신하도록 구성될 수 있다. 또한, 일부 구성에서는, GPS 수신기(1318)가 안테나(1316)를 이용하여 GPS 신호를 수신할 수 있다.
모듈, 부품 및 로직
특정 실시예는 본 명세서에서 로직 또는 다수의 부품, 모듈 또는 메커니즘을 포함하는 것으로 설명된다. 모듈은 소프트웨어 모듈(예컨대, (1) 비 일시적 기계 판독 가능 매체에서 또는 (2) 송신 신호에서 구현된 코드) 또는 하드웨어 구현 모듈 중 하나를 구성할 수 있다. 하드웨어 구현 모듈은 특정 작업을 수행할 수 있는 유형의 장치이며 특정 방식으로 구성 또는 정렬될 수 있다. 실시예들에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예컨대, 스탠드얼론, 클라이언트 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 하나 이상의 프로세서는 소프트웨어(예컨대, 애플리케이션 또는 애플리케이션 부분)에 의해, 본 명세서에 기술된 소정의 동작들을 수행하도록 작동하는 하드웨어 구현 모듈로서 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 하드웨어-구현 모듈은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 하드웨어-구현 모듈은 특정한 동작을 수행하도록 영구적으로 구성된 전용 회로 또는 로직(예컨대, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 또는 주문형 집적 회로(ASIC)와 같은 특수 목적 프로세서로서)을 포함할 수 있다. 하드웨어 구현 모듈은 또한 특정 동작을 수행하도록 소프트웨어에 의해 일시적으로 구성된 프로그램 가능 로직 또는 회로(예컨대, 범용 프로세서 또는 다른 프로그램 가능 프로세서 내에 포함됨)를 포함할 수 있다. 하드웨어 구현 모듈을 기계적으로, 전용으로 그리고 영구적으로 구성된 회로(예컨대, 소프트웨어에 의해 구성됨)로 구현할지 아니면 일시적으로 구성된 회로로 구현할지에 대한 결정은 비용 및 시간을 고려하여 이루어질 수 있음을 알 것이다.
따라서, "하드웨어 구현 모듈"이라는 용어는 유형의 개체, 즉 소정의 방식으로 동작하고/하거나 본 명세서에 설명된 소정의 동작을 수행하도록 물리적으로 구축되거나, 영구적으로 구성되거나(예컨대, 배선으로 이루어지거나), 또는 임시 또는 일시적으로 구성(예컨대, 프로그래밍)되는 개체를 포함하는 것으로 이해해야 한다. 하드웨어 구현 모듈이 일시적으로 구성되는(예컨대, 프로그래밍되는) 실시예를 고려하면, 하드웨어 구현 모듈들 각각은 어느 한 순간에 구성되거나 인스턴스화될 필요가 없다. 예를 들어, 하드웨어 구현 모듈이 소프트웨어를 사용하여 구성된 범용 프로세서를 포함하는 경우, 이 범용 프로세서는 상이한 시간에 제각기의 상이한 하드웨어 구현 모듈로서 구성될 수 있다. 따라서, 소프트웨어는, 예컨대, 한 순간에는 특정한 하드웨어 구현 모듈을 이루고, 다른 순간에는 다른 하드웨어 구현 모듈을 이루는 프로세서를 구성할 수 있다.
하드웨어 구현 모듈은 다른 하드웨어 구현 모듈과 정보를 주고받을 수 있다. 따라서, 기술된 하드웨어-구현 모듈은 통신 가능하게 결합된 것으로 간주될 수 있다. 복수의 이러한 하드웨어 구현 모듈이 동시에 존재하는 경우, 예컨대 (하드웨어 구현 모듈을 연결하는 적절한 회로 및 버스를 통한)신호 전송을 통해 통신이 이루어질 수 있다. 복수의 하드웨어 구현 모듈이 상이한 시간에 구성되거나 인스턴스화되는 실시예에서, 이러한 하드웨어 구현 모듈들 사이의 통신은, 예컨대, 복수의 하드웨어 구현 모듈이 액세스하는 메모리 구조에 정보를 저장하고 검색함으로써, 달성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 하드웨어 구현 모듈이 연산을 수행하고 연산의 출력을 통신가능하게 결합된 메모리 장치에 저장할 수 있다. 그 이후에, 다른 하드웨어 구현 모듈이 메모리에 액세스하여 저장된 출력을 검색하고 처리할 수 있다. 하드웨어 구현 모듈은 또한 입력 또는 출력 장치와 통신을 개시할 수 있으며, 자원(예컨대, 정보 집합)에 대해 동작할 수 있다.
본 명세서에 기술된 실시예들의 다양한 동작들은 적어도 부분적으로, 관련 동작을 수행하도록 (예컨대, 소프트웨어에 의해)일시적으로 구성되거나 또는 영구적으로 구성되는 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 일시적으로 구성되든지 또는 영구적으로 구성되든지, 이러한 프로세서는 하나 이상의 동작 또는 기능을 수행하도록 작동하는 프로세서 구현 모듈을 구성할 수 있다. 본 명세서에서 언급된 모듈들은 일부 실시예에서 프로세서 구현 모듈을 포함한다.
마찬가지로, 본 명세서에 기술된 방법은 적어도 부분적으로 프로세서로 구현될 수 있다. 예를 들어, 방법의 동작들 중 적어도 일부는 하나 이상의 프로세서 또는 프로세서로 구현된 모듈에 의해 수행될 수 있다. 특정 작업의 수행이 단일 시스템 내에 있을 뿐만 아니라 여러 기계에 배치된 하나 이상의 프로세서 사이에 분산될 수 있다. 일부 실시예에서, 프로세서 또는 프로세서들은 단일 위치(예컨대, 가정 환경, 사무실 환경 또는 서버 팜)에 위치할 수 있는 반면에, 다른 실시예에서는 프로세서들이 다수의 위치에 걸쳐 분산될 수 있다.
또한, 하나 이상의 프로세서가 "클라우드 컴퓨팅" 환경에서 또는 SaaS(software as a service)로서 관련 동작의 수행을 지원하도록 동작할 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부 동작은 컴퓨터 그룹(프로세서들을 포함하는 기계들의 예)에 의해 수행될 수 있으며, 이들 동작은 네트워크(예컨대, 인터넷) 및 하나 이상의 적절한 인터페이스(예컨대, 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API))를 통해 액세스될 수 있다.
전자 장치 및 시스템
실시예들은 디지털 전자 회로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 또는 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 실시예들은 컴퓨터 프로그램 제품, 예컨대, 프로그램가능한 프로세서, 컴퓨터, 또는 복수의 컴퓨터들과 같은 데이터 처리 장치에 의해 실행되거나 이들의 동작을 제어하기 위해 기계 판독가능한 매체와 같은 정보 캐리어로 실시되는 컴퓨터 프로그램을 이용하여 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 컴파일되거나 해석된 언어를 비롯한 임의의 프로그래밍 언어 형태로 기록될 수 있고, 독립형 프로그램 또는 모듈, 서브루틴 또는 컴퓨팅 환경에 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함한 임의의 형태로 이용될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은, 하나의 컴퓨터에서, 또는 한 장소 또는 여러 장소에 걸쳐 분산되어 통신망을 통해 서로 연결되어 있는 다수의 컴퓨터 상에서 실행되거나 이용될 수 있다.
실시예들에서, 동작들은, 데이터 입력 및 출력 생성 동작에 의해 기능을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로그램가능한 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 방법 동작들은 또한 실시예들의 장치에 의해 수행될 수 있으며, 이들 실시예들의 장치는, 예컨대, FPGA 또는 ASIC와 같은 특수 목적 로직 회로로서 구현될 수 있다.
컴퓨팅 시스템은 클라이언트와 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 원격이며 통상적으로 통신망을 통해 상호작용한다. 클라이언트와 서버의 관계는, 제각기의 컴퓨터에서 실행되며 서로 클라이언트-서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램에 의해 이루어진다. 프로그램 가능한 컴퓨팅 시스템을 이용하는 실시예에서, 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처가 고려될 필요가 있음을 알 수 있을 것이다. 구체적으로, 영구적으로 구성된 하드웨어(예컨대, ASIC), 일시적으로 구성된 하드웨어(예컨대, 소프트웨어 및 프로그램가능한 프로세서의 조합), 또는 영구적으로 그리고 일시적으로 구성된 하드웨어의 조합으로 어떠한 기능을 구현할 지의 선택은 설계 선택사항일 수 있음을 이해할 것이다. 다양한 실시예에서 이용될 수 있는 하드웨어(예컨대, 기계) 및 소프트웨어 아키텍처가 아래에 기술되어 있다.
예시적인 기계 아키텍처 및 기계 판독 가능 매체
도 14는 기계으로 하여금 본 명세서에서 논의된 방법들 중 하나 이상을 수행하게 하는 명령어들이 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템(1400)의 형태의 기계의 블록도이다. 일 실시예에서, 기계는 차량 모니터링을 위한 도 2의 예시적인 장치(200)일 수 있다. 다른 실시예에서, 기계는 독립형 장치일 수도 있고 다른 기계에 연결(예컨대, 네트워킹)될 수도 있다. 네트워킹된 배치에서, 기계는 서버-클라이언트 환경에서의 서버 또는 클라이언트 또는 피어투피어(또는 분산) 네트워크 환경에서의 피어 기계으로서 동작할 수 있다. 기계는 PC, 태블릿 PC, 셋톱 박스(STB), PDA, 셀룰러 전화, 웹 어플라이언스, 네트워크 라우터, 스위치 또는 브리지, 또는 해당 기계가 취해야 할 조치를 지정하는 명령어(순차 또는 기타)를 실행할 수 있는 임의의 기계일 수 있다. 또한, 하나의 기계만이 도시되어 있지만, "기계"이라는 용어는 본 명세서에서 논의된 방법들 중 하나 이상을 수행하는 명령어 세트(또는 복수 세트)를 개별적으로 또는 공동으로 실행하는 임의의 기계들의 집합을 포함하도록 사용된다.
예시적인 컴퓨터 시스템(1400)은 버스(1408)를 통해 서로 통신하는 프로세서(1402)(예컨대, 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU) 또는 둘 모두), 메인 메모리(1404), 및 정적 메모리(1406)를 포함한다. 컴퓨터 시스템(1400)은 비디오 디스플레이 유닛(1410)(예컨대, 액정 디스플레이(LCD) 또는 음극선 관(CRT))을 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(1400)은 또한 문자숫자식 입력 장치(1412)(예컨대, 키보드), 사용자 인터페이스(UI) 네비게이션(또는 커서 제어) 장치(1414)(예컨대, 마우스), 디스크 드라이브 유닛(1416), 신호 생성 장치(1418)(예컨대, 스피커), 및 네트워크 인터페이스 장치(1420)를 포함한다.
기계 판독 가능한 매체
드라이브 유닛(1416)은 본 명세서에 기술된 임의의 하나 이상의 방법 또는 기능에 의해 실시되거나 이용되는 하나 이상의 데이터 구조 및 명령어 세트(1424)(예컨대, 소프트웨어)가 저장되는 기계 판독 가능 매체(1422)를 포함한다. 명령어(1424)는 또한 컴퓨터 시스템(1400)에 의해 시랭되는 동안에 메인 메모리(1404) 및/또는 프로세서(1402) 내에 완전히 상주하거나 또는 적어도 부분적으로 상주할 수 있으며, 메인 메모리(1404) 및 프로세서(1402)가 또한 기계 판독 가능 매체(1422)를 구성한다. 명령어(1424)는 또한 정적 메모리(1406)에 상주할 수도 있다.
기계 판독가능 매체(1422)는 일례에서 단일 매체인 것으로 보여지지만, "기계 판독 가능 매체"라는 용어는 하나 이상의 데이터 구조 또는 명령어(1424)를 저장하는 단일 매체 또는 다중 매체(예컨대, 중앙 집중식 또는 분산형 데이터베이스 및/또는 연관된 캐시 및 서버)를 포함할 수도 있다. "기계 판독 가능 매체"라는 용어는 또한 기계에 의한 실행을 위한 명령어(1424)를 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있고 기계으로 하여금 본 발명의 방법들 중 하나 이상을 수행하게 하거나, 또는 그러한 명령어(1424)에 의해 이용되거나 이와 연관되는 데이터 구조를 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있는 임의의 유형의 매체를 포함하는 것으로 이해될 수 있다. 따라서, "기계 판독 가능 매체"라는 용어는 고체 상태 메모리 및 광학 및 자기 매체를 포함하되 이에 한정되지는 않는다. 기계 판독 가능 매체(1422)의 특정 예는, 소거 가능한 프로그램 가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거 가능한 프로그램 가능 판독 전용 메모리(EEPROM) 및 플래시 메모리 장치와 같은 반도체 메모리 장치, 내부 하드 디스크 및 착탈식 디스크와 같은 자기 디스크, 광 자기 디스크, 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크를 포함하는 비휘발성 메모리를 포함한다.
전송 매체
명령어(1424)는 또한 전송 매체를 사용하여 통신 네트워크(1426)를 통해 송신되거나 수신될 수 있다. 명령어(1424)는 네트워크 인터페이스 장치(1420) 및 다수의 공지되어 있는 전송 프로토콜들(예컨대, HTTP(hypertext transfer protocol)) 중 하나를 사용하여 전송될 수 있다. 통신 네트워크(1426)의 예는 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN), 인터넷, 이동 전화망, POTS(plain old telephone) 네트워크 및 무선 데이터 네트워크(예컨대, WiFi 및 WiMax 네트워크)를 포함한다. "전송 매체"라는 용어는 기계에 의한 실행을 위해 명령어(1424)를 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있는 임의의 무형의 매체를 포함하는 것으로 이해될 수 있으며, 그러한 명령어(1424)의 통신을 용이하게 하기 위한 디지털 또는 아날로그 통신 신호 또는 다른 무형의 매체를 포함한다. 전송 매체는 기계 판독가능 매체의 일 실시예이다.
다음의 번호가 매겨진 예들은 실시예들이다.
1. 유지보수 문제를 결정하기 위한 장치로서, 하드웨어 장치를 사용하여 구현되며, 오디오 신호를 획득하고 상기 오디오 신호를 분석하여 오디오 서명을 생성하는 오디오 분석 모듈과, 상기 오디오 서명에 기초하여 부품의 특성을 식별하는 서명 분석 모듈과, 상기 부품의 특성에 기초하여 조치를 결정하는 조치 모듈을 포함하는 장치.
2. 예 1에 있어서, 상기 서명 분석 모듈은 또한 상기 오디오 서명에 기초하여 상기 부품을 식별하도록 구성된 장치.
3. 예 1 또는 예 2에 있어서, 상기 서명 분석 모듈은 또한 상기 오디오 서명에 기초하여 부품 유형을 식별하도록 구성된 장치.
4. 예 1 내지 3 중 어느 하나에 있어서, 상기 조치의 결정은 상기 차량의 위치에 기초하는 장치.
5. 예 1 내지 4 중 어느 하나에 있어서, 상기 조치의 결정은 차량의 속도에 기초하는 장치.
6. 예 1 내지 5 중 어느 하나에 있어서, 상기 조치의 결정은 차량의 가속도에 기초하는 장치.
7. 예 1 내지 6 중 어느 하나에 있어서, 상기 조치의 결정은 모니터링된 온도에 기초하는 장치.
8. 예 1 내지 7 중 어느 하나에 있어서, 상기 오디오 서명을 서명 라이브러리에 저장하고 상기 부품의 특성에 따라 색인을 생성하는 학습 모듈을 더 포함하는 장치.
9. 예 1 내지 8 중 어느 하나에 있어서, 상기 오디오 서명을 서명 라이브러리에 저장하고 상기 부품의 아이덴티티 또는 상기 부품의 유형에 따라 색인을 생성하는 학습 모듈을 더 포함하는 장치.
10. 예 1 내지 9 중 어느 하나에 있어서, 상기 특성은 상기 오디오 서명을 서명 라이브러리 내의 하나 이상의 서명과 비교함으로써 식별되는 장치.
11. 예 1 내지 10 중 어느 하나에 있어서, 상기 오디오 신호 내의 하나 이상의 소리를 분리하는 오디오 전처리 모듈을 더 포함하는 장치.
12. 예 1 내지 11 중 어느 하나에 있어서, 소리가 주기적으로, 예정된 시간에, 측정 요청 수신에 응답하여, 그리고 상기 오디오 신호의 실질적인 변화에 응답하여, 모니터링되는 장치.
13. 예 1 내지 12 중 어느 하나에 있어서, 상기 오디오 신호를 분석하는 것은 주파수 범위, 템포, 음향 공진, 또는 복수의 주파수 범위 각각의 파워를 포함하는 오디오 파형의 특성에 기초하는 장치.
14. 유지보수 문제를 결정하는 방법으로서, 오디오 신호를 획득하고 상기 오디오 신호를 분석하여 오디오 서명을 생성하는 단계와, 상기 오디오 서명에 기초하여 부품의 특성을 식별하는 단계와, 상기 부품의 특성에 기초하여 조치를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
15. 예 14에 있어서, 상기 오디오 서명에 기초하여 상기 부품을 식별하는 단계를 더 포함하는 방법.
16. 예 14 또는 15에 있어서, 상기 오디오 서명에 기초하여 부품 유형을 식별하는 단계를 더 포함하는 방법.
17. 예 14 내지 16 중 어느 하나에 있어서, 상기 오디오 서명을 서명 라이브러리에 저장하고 상기 부품의 특성에 따라서 색인을 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
18. 예 14 내지 17 중 어느 하나에 있어서, 상기 특성은 상기 오디오 서명을 서명 라이브러리 내의 하나 이상의 서명과 비교함으로써 식별되는 방법.
19. 예 14 내지 18 중 어느 하나에 있어서, 상기 오디오 신호를 분석하는 것은 주파수 범위, 템포, 음향 공진, 또는 복수의 주파수 범위 각각의 파워를 포함하는 오디오 파형의 특성에 기초하는 방법.
20. 하나 이상의 기계에 의해 구현될 경우, 상기 하나 이상의 기계으로 하여금 동작들을 수행하게 하는 명령어를 포함하는 비일시적 기계 판독가능 저장 매체로서, 상기 동작들은, 오디오 신호를 획득하고 상기 오디오 신호를 분석하여 오디오 서명을 생성하는 동작과, 상기 오디오 서명에 기초하여 부품의 특성을 식별하는 동작과, 상기 부품의 특성에 기초하여 조치를 결정하는 동작을 포함하는 기계 판독가능 저장 매체.
21. 기계의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 기계으로 하여금 예 14항 내지 19항 중 어느 하나의 방법을 수행하게 하는 기계 판독가능 명령어를 반송하는 기계 판독가능 매체.
실시예들은 특정한 실시예들을 참조하여 설명되었지만, 본 발명의 보다 넓은 범위를 벗어나지 않으면서 이들 실시예에 대해 다양한 수정 및 변경이 가해질 수 있음이 명백할 것이다. 따라서, 명세서 및 도면은 제한적인 의미라기보다는 예시적인 것으로 간주되어야 한다. 본 명세서의 일부를 형성하는 첨부 도면은 예시로서 제시되며, 발명의 대상이 실시될 수 있는 특정 실시예를 나타내며, 이에 한정되는 것은 아니다. 예시된 실시예는 당업자가 본 명세서에 개시된 내용을 실시할 수 있도록 충분히 상세하게 설명된다. 이들 실시예로부터 다른 실시예가 도출되고 활용될 수 있으며, 따라서 본 개시의 범위를 벗어나지 않고 구조적 및 논리적 대체 및 변경이 이루어질 수 있다. 따라서, 상세한 설명은 한정적인 의미로 이해해서는 안 되며, 다양한 실시예들의 범위는 첨부된 청구범위와 함께 청구범위와 동등한 균등물의 전체 범위에 의해서만 정의된다.
본 발명의 대상의 이러한 실시예들은, 단지 편의상 그리고 사실은 하나보다 많이 개시되더라도 본 출원의 범위를 임의의 단일 발명 또는 발명의 개념으로 자발적으로 제한하고자 하는 의도 없이, 본 명세서에서 개별적으로 그리고/또는 총괄하여 "발명"이라는 용어로 지칭될 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 특정 실시예가 도시되고 설명되더라도, 동일한 목적을 달성하도록 계산된 임의의 구성이 도시된 특정 실시예를 대체할 수 있음을 이해해야 한다. 본 개시는 다양한 실시예의 임의의 그리고 모든 변형 또는 변경을 커버하고자 한다. 전술한 실시예들의 조합 및 본 명세서에 특별히 기술되지 않은 다른 실시예는, 위 설명을 검토하면 당업자에게 명백할 것이다.
본 개시의 요약부는 기술적 개시 내용의 본질을 신속히 확인할 수 있도록 하기 위해 제공된다. 요약부는 청구범위의 범위 또는 의미를 해석하거나 제한하는데 사용되지 않을 것으로 이해하고 제출되었다. 또한, 전술한 상세한 설명에서, 다양한 특징들은 본 개시를 간소화하기 위해 단일 실시예로 함께 그룹화됨을 알 수 있다. 이 개시 방법은, 청구된 실시예들이 각 청구항에 명시적으로 언급된 것보다 더 많은 특징을 요구하는 의도를 반영하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 오히려, 이하의 청구범위가 반영하는 바와 같이, 청구 대상은 단일의 개시된 실시예의 모든 특징보다 적다. 따라서, 이하의 청구범위는 이로써 상세한 설명에 포함되며, 각 청구항은 별도의 실시예로서 독자적으로 존재한다.

Claims (21)

  1. 차량의 유지보수 문제(maintenance issue)를 결정하기 위한 장치로서,
    하드웨어 장치를 사용하여 구현되며, 오디오 신호를 획득하고 상기 오디오 신호를 분석하여 오디오 지문(audio fingerprint)을 생성하는 오디오 분석 모듈과,
    상기 오디오 지문에 기초하여 상기 차량의 부품의 특성을 식별하는 서명 분석 모듈과,
    상기 부품의 특성 및 상기 차량의 위치에 기초하여 상기 부품에 대한 유지보수 조치(maintenance action)를 결정하는 조치 모듈(action module)을 포함하되, 상기 위치는 상기 유지보수 조치의 수행 이전에 상기 차량의 상기 부품의 상기 특성에 영향을 미치는
    장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 서명 분석 모듈은 또한 상기 오디오 지문에 기초하여 상기 부품을 식별하도록 구성된
    장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 서명 분석 모듈은 또한 상기 오디오 지문에 기초하여 부품 유형을 식별하도록 구성된
    장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 조치의 결정은 상기 차량의 감속도에 기초하는
    장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 조치의 결정은 상기 차량의 속도에 기초하는
    장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 조치의 결정은 상기 차량의 가속도에 기초하는
    장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 조치의 결정은 모니터링된 온도에 기초하는
    장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 오디오 지문을 서명 라이브러리에 저장하고 상기 부품의 특성에 따라 색인을 생성하는 학습 모듈(training module)을 더 포함하는
    장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 오디오 지문을 서명 라이브러리에 저장하고 상기 부품의 아이덴티티 또는 상기 부품의 유형에 따라 색인을 생성하는 학습 모듈을 더 포함하는
    장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 특성은 상기 오디오 지문을 서명 라이브러리 내의 하나 이상의 오디오 지문과 비교함으로써 식별되는
    장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 오디오 신호 내의 하나 이상의 소리를 분리하는 오디오 전처리 모듈을 더 포함하는
    장치.
  12. 제1항에 있어서,
    소리가, 주기적으로, 예정된 시간에, 측정 요청 수신에 응답하여, 그리고 상기 오디오 신호의 실질적인 변화에 응답하여, 모니터링되는
    장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 오디오 신호를 분석하는 것은 주파수 범위, 템포, 음향 공진, 또는 복수의 주파수 범위 각각의 파워를 포함하는 오디오 파형의 특성에 기초하는
    장치.
  14. 차량의 유지보수 문제를 결정하는 방법으로서,
    오디오 신호를 획득하고 상기 오디오 신호를 분석하여 오디오 지문을 생성하는 단계와,
    상기 오디오 지문에 기초하여 상기 차량의 부품의 특성을 식별하는 단계와,
    상기 부품의 특성 및 상기 차량의 위치에 기초하여 상기 부품에 대한 유지보수 조치를 결정하는 단계를 포함하되, 상기 위치는 상기 유지보수 조치의 수행 이전에 상기 차량의 상기 부품의 상기 특성에 영향을 미치는
    방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 오디오 지문에 기초하여 상기 부품을 식별하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 오디오 지문에 기초하여 부품 유형을 식별하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 오디오 지문을 서명 라이브러리에 저장하고 상기 부품의 특성에 따라서 색인을 생성하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 특성은 상기 오디오 지문을 서명 라이브러리 내의 하나 이상의 오디오 지문과 비교함으로써 식별되는
    방법.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 오디오 신호를 분석하는 것은 주파수 범위, 템포, 음향 공진, 또는 복수의 주파수 범위 각각의 파워를 포함하는 오디오 파형의 특성에 기초하는
    방법.
  20. 하나 이상의 기계(machine)에 의해 실행될 경우, 상기 하나 이상의 기계로 하여금 제14항 내지 제19항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 명령어를 포함하는 기계 판독가능 저장 매체.
  21. 삭제
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Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9843877B2 (en) 2015-12-31 2017-12-12 Ebay Inc. Sound recognition
CN105898219B (zh) * 2016-04-22 2019-05-21 北京小米移动软件有限公司 对象监控方法及装置
EP3255581A1 (en) * 2016-06-10 2017-12-13 General Electric Company Digital pattern prognostics
US9892744B1 (en) * 2017-02-13 2018-02-13 International Business Machines Corporation Acoustics based anomaly detection in machine rooms
US10637669B2 (en) * 2017-02-24 2020-04-28 Guardtime Sa Data and data lineage control, tracking, and verification
US10546434B2 (en) * 2017-04-18 2020-01-28 International Business Machines Corporation Analyzing and classifying automobile sounds
US10289434B2 (en) * 2017-09-22 2019-05-14 Harman International Industries, Incorporated Sequential activity intelligent personal assistant
US10048973B1 (en) * 2017-09-22 2018-08-14 Harman International Industries, Incorporated Sequential activity intelligent personal assistant
US10891971B2 (en) 2018-06-04 2021-01-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to dynamically generate audio signatures adaptive to circumstances associated with media being monitored
FR3082048A1 (fr) * 2018-07-02 2019-12-06 Orange Commande de reglage d'un ou plusieurs appareils, perfectionnee.
US10643637B2 (en) * 2018-07-06 2020-05-05 Harman International Industries, Inc. Retroactive sound identification system
JP7030651B2 (ja) * 2018-08-17 2022-03-07 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
US11968323B2 (en) * 2018-12-21 2024-04-23 Comcast Cable Communications, Llc Device control based on signature
EP3946983A4 (en) 2019-04-01 2022-12-14 Bridgestone Americas Tire Operations, LLC SYSTEM AND METHODS FOR MODELING AND FEEDBACK OF VEHICLE TIRE PERFORMANCE
US12007474B2 (en) 2019-05-28 2024-06-11 Motional Ad Llc Autonomous vehicle operation using acoustic modalities
US11295754B2 (en) * 2019-07-30 2022-04-05 Apple Inc. Audio bandwidth reduction
CN112002344A (zh) * 2020-08-07 2020-11-27 仿翼(北京)科技有限公司 飞行器的控制方法、飞行器、控制装置及存储介质
AU2021381762A1 (en) 2020-11-17 2023-06-15 Alliance Laundry Systems Llc Monitoring laundry machine operation using machine learning analysis of acoustic transducer signal information

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040015251A1 (en) * 2000-12-01 2004-01-22 Tsuyoshi Hamada System for evaluating abnormal sound, sound recorder and apparatus for evaluating abnormal sound
US20100080086A1 (en) * 2008-10-01 2010-04-01 Honeywell International Inc. Acoustic fingerprinting of mechanical devices
JP2013200143A (ja) * 2012-03-23 2013-10-03 Mitsubishi Electric Corp 異常音診断装置および異常音診断システム

Family Cites Families (49)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7103460B1 (en) 1994-05-09 2006-09-05 Automotive Technologies International, Inc. System and method for vehicle diagnostics
US8019501B2 (en) * 1995-06-07 2011-09-13 Automotive Technologies International, Inc. Vehicle diagnostic and prognostic methods and systems
US8169311B1 (en) * 1999-12-15 2012-05-01 Automotive Technologies International, Inc. Wireless transmission system for vehicular component control and monitoring
US9008854B2 (en) 1995-06-07 2015-04-14 American Vehicular Sciences Llc Vehicle component control methods and systems
DE19725669C1 (de) 1997-06-18 1998-10-22 Daimler Benz Ag Verfahren zur Stilllegung eines Fahrzeugs
US7904219B1 (en) * 2000-07-25 2011-03-08 Htiip, Llc Peripheral access devices and sensors for use with vehicle telematics devices and systems
US6982635B2 (en) * 2000-09-21 2006-01-03 American Calcar Inc. Technique for assisting a vehicle user to make a turn
US6775642B2 (en) * 2002-04-17 2004-08-10 Motorola, Inc. Fault detection system having audio analysis and method of using the same
US20040136539A1 (en) * 2003-01-09 2004-07-15 Uhi William Walter Audio-conditioned acoustics-based diagnostics
JP2005241306A (ja) 2004-02-24 2005-09-08 Matsushita Electric Works Ltd 明るさセンサ
JP4398281B2 (ja) * 2004-02-27 2010-01-13 富士重工業株式会社 データ記録装置およびデータ記録装置のシャットダウン方法
EP1703471B1 (en) 2005-03-14 2011-05-11 Harman Becker Automotive Systems GmbH Automatic recognition of vehicle operation noises
US20070038448A1 (en) * 2005-08-12 2007-02-15 Rini Sherony Objection detection by robot using sound localization and sound based object classification bayesian network
US7920944B2 (en) * 2005-10-21 2011-04-05 General Motors Llc Vehicle diagnostic test and reporting method
US20100134296A1 (en) * 2006-11-01 2010-06-03 Hwang Franklin D Hand hygiene verification/tracking system and method
US20080201032A1 (en) * 2007-02-15 2008-08-21 Fayyad Salem A Vehicle diagnostic code communication device and a method for transmitting diagnostic data utilizing the vehicle diagnostic code communication device
US9129460B2 (en) 2007-06-25 2015-09-08 Inthinc Technology Solutions, Inc. System and method for monitoring and improving driver behavior
US8346559B2 (en) * 2007-12-20 2013-01-01 Dean Enterprises, Llc Detection of conditions from sound
US20090177354A1 (en) 2008-01-09 2009-07-09 International Business Machines Corporation Method for vehicle fault diagnosis using audio sensors
US9253560B2 (en) * 2008-09-16 2016-02-02 Personics Holdings, Llc Sound library and method
US8060274B2 (en) * 2008-10-30 2011-11-15 International Business Machines Corporation Location-based vehicle maintenance scheduling
US9558510B2 (en) * 2009-02-24 2017-01-31 Ebay Inc. System and method to create listings using image and voice recognition
US8509987B2 (en) * 2009-11-11 2013-08-13 Benjamin Resner Methods and apparatus for automatic internet logging and social comparison of vehicular driving behavior
US8380389B2 (en) * 2009-11-30 2013-02-19 Honeywell International Inc. Health monitoring systems and methods with vehicle identification
US20150170439A1 (en) 2010-04-27 2015-06-18 Innova Electronics, Inc. Automotive fleet management system having an automated vehicle maintenance and repair referral
EP2619911A4 (en) * 2010-09-21 2015-05-06 Cellepathy Ltd SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING, BASED ON SENSORS, THE USER, POSITION AND / OR STATUS ROLE OF ONE OR MORE MOBILE DEVICES ON BOARD AND IMPLEMENTING THEIR USE
US8509982B2 (en) 2010-10-05 2013-08-13 Google Inc. Zone driving
US8275508B1 (en) 2011-03-03 2012-09-25 Telogis, Inc. History timeline display for vehicle fleet management
KR101251781B1 (ko) * 2010-12-06 2013-04-08 현대자동차주식회사 마이크를 이용한 고장 진단 장치
US20130290018A1 (en) * 2010-12-30 2013-10-31 3M Innovative Properties Company Health care delivery verification methods, apparatus, and systems
US8660581B2 (en) * 2011-02-23 2014-02-25 Digimarc Corporation Mobile device indoor navigation
US9493130B2 (en) * 2011-04-22 2016-11-15 Angel A. Penilla Methods and systems for communicating content to connected vehicle users based detected tone/mood in voice input
US20120330499A1 (en) * 2011-06-23 2012-12-27 United Technologies Corporation Acoustic diagnostic of fielded turbine engines
US9020833B2 (en) * 2011-08-23 2015-04-28 Aic Innovations Group, Inc. Method and apparatus for social network updates by activity recognition
US20140086419A1 (en) * 2012-09-27 2014-03-27 Manjit Rana Method for capturing and using audio or sound signatures to analyse vehicle accidents and driver behaviours
US9305317B2 (en) * 2013-10-24 2016-04-05 Tourmaline Labs, Inc. Systems and methods for collecting and transmitting telematics data from a mobile device
US9153079B1 (en) * 2014-03-18 2015-10-06 Robert Bruce Wood System and method of automated 3D scanning for vehicle maintenance
US9495814B2 (en) * 2014-06-19 2016-11-15 Atieva, Inc. Vehicle fault early warning system
KR101602957B1 (ko) * 2014-06-20 2016-03-14 (주)아데나 융합 테크놀러지와 광대역 무선통신을 이용한 고도의 차량 정보 관리 시스템
US20160163130A1 (en) * 2014-12-08 2016-06-09 Ford Global Technologies, Llc Method and Apparatus for Connected Vehicle System Wear Estimation and Maintenance Scheduling
US9633019B2 (en) * 2015-01-05 2017-04-25 International Business Machines Corporation Augmenting an information request
US20160343180A1 (en) * 2015-05-19 2016-11-24 GM Global Technology Operations LLC Automobiles, diagnostic systems, and methods for generating diagnostic data for automobiles
US9643737B2 (en) * 2015-08-19 2017-05-09 The Boeing Company Sound and scent search engine for mechanics
US9881427B2 (en) * 2015-10-20 2018-01-30 International Business Machines Corporation Vehicle maintenance analytics and notifications
CN108348116A (zh) * 2015-10-30 2018-07-31 金伯利-克拉克环球有限公司 产品使用情况声学确定系统
GB2559924B (en) * 2015-12-02 2020-08-26 Walmart Apollo Llc Systems and methods of tracking item containers at a shopping facility
CN105424395B (zh) * 2015-12-15 2018-05-18 珠海格力电器股份有限公司 设备故障的确定方法和装置
US9843877B2 (en) 2015-12-31 2017-12-12 Ebay Inc. Sound recognition
WO2017223108A1 (en) 2016-06-20 2017-12-28 Ebay Inc. Machine monitoring

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040015251A1 (en) * 2000-12-01 2004-01-22 Tsuyoshi Hamada System for evaluating abnormal sound, sound recorder and apparatus for evaluating abnormal sound
US20100080086A1 (en) * 2008-10-01 2010-04-01 Honeywell International Inc. Acoustic fingerprinting of mechanical devices
JP2013200143A (ja) * 2012-03-23 2013-10-03 Mitsubishi Electric Corp 異常音診断装置および異常音診断システム

Also Published As

Publication number Publication date
US11113903B2 (en) 2021-09-07
US10388086B2 (en) 2019-08-20
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US10176647B2 (en) 2019-01-08
US9843877B2 (en) 2017-12-12
US20210150832A1 (en) 2021-05-20
US20190251763A1 (en) 2019-08-15
US20170195810A1 (en) 2017-07-06
KR20190020097A (ko) 2019-02-27
US11508193B2 (en) 2022-11-22
KR20210018533A (ko) 2021-02-17
CN114383865A (zh) 2022-04-22
CN109313104B (zh) 2022-01-11
US20190114850A1 (en) 2019-04-18
KR102340477B1 (ko) 2021-12-20
CN109313104A (zh) 2019-02-05
US20180089913A1 (en) 2018-03-29
US10957129B2 (en) 2021-03-23

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