KR102331758B1 - 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량 - Google Patents

음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량 Download PDF

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Abstract

차량 주변에서 주행하는 상대 차량을 정확히 인식해 낼 수 있는 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량에 관한 것으로, 자차 주변에서 발생하는 소리를 감지하여 생성된 음향 데이터를 토대로, 음향 추적 결과를 생성하는 단계와, 음향 추적 결과를 토대로, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하여 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 단계와, 분석 결과에 따라, 운전자 알림을 생성하는 단계를 포함하고, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 단계는, 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하고, 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크면, 감지된 소리를 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석할 수 있다.

Description

음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량 {METHOD FOR PROVIDING SOUND DETECTION INFORMATION, APPARATUS DETECTING SOUND AROUND VEHICLE, AND VEHICLE INCLUDING THE SAME}
본 발명은 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 차량 주변에서 주행하는 상대 차량을 정확히 인식해 낼 수 있는 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량에 관한 것이다.
일반적으로, 후측방 차량 감지 기술은, 차량 후측방 범퍼 쪽에 장착된 레이더 센서를 이용하여 후측방 차량 존재 여부를 확인하고 알려주게 된다.
이때, 다채널 마이크를 이용하여 차량 존재 여부를 인식하게 구성할 경우, 저렴한 가격으로 후측방 차량 감지 시스템을 구성할 수 있게 된다.
이러한, 마이크를 이용한 후측방 차량감지 시스템은, 주변 차량의 존재 여부를 판단하고, 차량 존재 시 그 위치를 예측하는 시스템이다.
이와 같이, 다채널 음향 신호를 이용하여 주변 차량의 위치를 추적하는 시스템에서, 주변 차량의 정확한 위치 파악은 필수적인 요소이다.
마이크를 이용하여 주변 차량을 검출 및 위치를 알기 위해서는, 크게 두 가지 과정을 거치게 된다.
먼저, 주변 객체 중에 차량이 존재하는지 판단하는 음향 인식 단계가 있고, 인식된 차량의 주요 방향을 예측하는 음원 추적 단계가 있다.
이 두 단계가 모두 이루어져야만 운전자는, 주변 차량의 존재 여부 및 방향을 알 수 있게 된다.
따라서, 시스템은, 음원 추적을 통해 차량의 방향을 알 수 있고, 원하는 방향에 차량이 존재하면 운전자에게 경고 알림을 줄 수 있다.
그러나, 이러한 시스템은, 차량이 옆차선이 아닌 옆옆차선에 존재할 경우에도 옆차선과 같은 방향 값을 가지므로, 불필요한 알림을 주는 경우가 발생한다.
실제 시스템이 목표하는 영역은, 차량의 바로 옆차선 후측면인 블라인드 스팟(Blind spot)이기 때문에, 차량이 옆옆차선에 존재할 때 발생되는 불필요한 알림을 제거할 필요가 있다.
따라서, 향후 옆차선의 차량과 옆옆차선의 차량의 존재 위치를 명확하게 구분할 수 있는 시스템 개발이 요구되고 있다.
본 발명은 각도별 차량의 음향 신호 에너지 분포를 토대로, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지 또는 옆옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석함으로써, 불필요한 운전자 알림을 감소시킬 수 있는 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량을 제공하는데 있다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 음향 추적 정보 제공 방법은, 자차 주변에서 발생하는 소리를 감지하여 생성된 음향 데이터를 토대로, 음향 추적 결과를 생성하는 단계와, 음향 추적 결과를 토대로, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하여 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 단계와, 분석 결과에 따라, 운전자 알림을 생성하는 단계를 포함하고, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 단계는, 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하고, 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크면, 감지된 소리를 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 음향 추적 장치는, 자차 주변에서 발생하는 소리를 감지하여 생성된 음향 데이터를 토대로, 음향 추적 결과를 생성하는 음향 추적부와, 음향 추적 결과를 토대로, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하여 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 음향 분석부와, 분석 결과에 따라, 운전자 알림을 생성하는 알림 생성부를 포함하고, 음향 분석부는, 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하고, 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크면, 감지된 소리를 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량은, 자차 주변에서 발생하는 소리를 감지하여 음향 데이터를 생성하는 다수의 마이크와, 음향 데이터를 토대로 생성된 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하여 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하고, 분석 결과를 토대로 운전자 알림을 생성하는 음향 추적 장치와, 생성된 운전자 알림을 운전자에게 시각적 또는 청각적으로 알려주는 알림 출력부를 포함하고, 음향 추적 장치는, 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하고, 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크면, 감지된 소리를 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석할 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 관련된 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량은, 각도별 차량의 음향 신호 에너지 분포를 토대로, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지 또는 옆옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석함으로써, 불필요한 운전자 알림을 감소시킬 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명은, 차량의 후측방 영역에 존재하는 차량만을 정확히 감지하여 불필요한 경고를 줄일 수 있어 시스템의 신뢰도를 높이는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명은, 충돌 위험 차량에 대한 정확한 정보를 획득할 수 있어 충돌 예방 시스템에 접목 가능한 효과를 제공하고, 음향 정보 획득을 통한 전방향 상황을 파악할 수 있어 사용자 편의 시스템에 적용 가능한 효과를 제공하며, 인접 차량 접근시 경고 및 제어 시스템으로 확장 가능하므로, 안전운전 시스템에 적용 가능한 효과를 제공하고, 센서 가격 절감으로 인한 경제성 확보가 가능한 효과를 제공하며, 경적 및 사이렌 차량 인식을 통해 신개념 안전 시스템 개발에 적용 가능한 효과를 제공할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 음향 추적 장치를 보다 상세히 나타낸 블록도이다.
도 3 내지 5는 본 발명에 따른 음향 추적 장치의 각도별 음향 크기를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6 및 도 7은 옆차선의 차량과 옆옆차선의 차량을 구분하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8a 및 도 8b는 옆차선의 차량과 옆옆차선의 차량의 음향 신호 에너지 분포를 보여주는 도면이다.
도 9 및 도 10은 임계값 설정 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 다양한 환경에 따른 옆차선의 차량과 옆옆차선의 차량의 음향 신호 에너지 분포를 보여주는 도면이다.
도 12 및 도 13은 본 발명에 따른 음향 추적 정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호로 표시된 부분들은 동일한 구성요소들을 의미한다.
이하, 도 1 내지 도 13을 참조하여 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 차량(10)은 운전자의 조작에 따른 운행 중에 차량 주변에서 발생한 소리가 무엇인지, 어느 방향에서 발생되었는지 여부 등의 특정 소리에 대한 정보를 생성하여 운전자에게 알림을 줄 수 있다.
차량(10)은 차량(10)의 외부의 소리를 수집할 수 있는 다채널 마이크(50)와, 마이크(50)가 수집한 음향 정보를 기초로 특정 소리에 대한 정보를 생성할 수 있는 음향 추적 장치(100)를 포함할 수 있다.
다채널 마이크(50)의 각 마이크는 하나의 채널(channel)로 이해될 수 있다.
다채널 마이크(50)의 개수는 3개로 구현될 수 있으며, 차량(10)의 중심을 기준으로 좌우로 일정 간격씩 이격되어 두 마이크가 배치될 수 있고, 두 마이크 중 왼쪽 마이크의 상측으로 일정 간격으로 이격되어 다른 하나의 마이크가 배치될 수 있다.
만일 도 1과 같이 다채널 마이크(50)가 구비된 경우, 다채널 마이크(50)에서 수집된 음향 정보는 후방(수평 평면 또는 수직 평면의 0도 내지 180도의 범위)이 아닌 전방(수평 평면 또는 수직 평면의 180도 내지 360도의 범위)에 대해서는 상대차량의 검출이 불필요하다는 전제하에 음향 추적 장치(100)의 후방 차량 검출 영역에 대한 음향 추적 결과의 생성에 이용된다고 가정한다.
다채널 마이크(50)의 개수(3개)와 차량(10)에 대한 설치 위치는 도 1에 도시된 것에 한정되지 않는다.
도 2를 참조하여 음향 추적 장치(100)의 구체적인 동작에 대해 후술하기로 한다.
도 2는 도 1에 도시된 음향 추적 장치를 보다 상세히 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 음향 추적 장치(100)는 신호 처리부(110), 데이터 저장부(120), 음향 인식부(130), 음향 추적부(140), 음향 분석부(150), 및 알림 생성부(160)를 포함할 수 있다.
음향 추적 장치(100)는 차량용으로 설계되는 것으로 차량(10)의 헤드 유닛(head unit)의 일부로 구현될 수 있으나, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않는다.
다채널 마이크(50)는 차량(10)의 주변에서 발생한 소리를 감지하여 아날로그-디지털 변환을 통해 음향 데이터를 생성하여 신호 처리부(110)로 전송할 수 있다.
차량 주변에는 다양한 소리가 존재하는데, 일예로, 차량 주변에 위치한 다른 차량들의 엔진 소리 또는 타이어 마찰음, 신호등, 전광판 등에서 발생하는 소리, 일반적인 자연의 소리 등이 존재한다.
운전자는 차량(10)의 주행중 전방 또는 측방에서 주시 불가능한, 후측방 또는 후방에서 주행하는 차량의 상태(예컨대, 추월하려는 차량인지 여부) 및 그 차량의 상대적인 위치를 알고 싶어 한다.
외부의 소리 중 일부는 차량(10)의 방음 시스템을 뚫지 못해 운전자에게 전달되지도 않는데, 운전자는 차량(10) 외부에서 경적 소리가 들리면 이 경적 소리가 어느 방향에서 발생한 것인지, 자신의 차량 향한 것인지 아닌지 알고 싶어한다.
경적 소리의 인지에 따라서 운전자는 차량의 속도를 감소시키거나, 차선을 변경하거나, 비상등을 작동시키는 등의 다양한 조치를 취할 수 있다.
또한, 운전자가 차량의 오디오 시스템의 볼륨을 너무 높게 설정한 나머지 주변의 경적 소리가 운전자에게 들리지 않을 수도 있는데, 이 경우 운전자의 안전을 위해 시각적으로, 또는 차량의 오디오 시스템을 통해 운전자의 차량 주변에서 경적이 발생했다는 사실을 알려줄 필요가 있다.
운전자는 다른 소리에도 관심이 있을 수 있다.
예를 들어, 차량이 급정거할 때에는 타이어와 지면 사이의 마찰에 의해 커다란 마찰음이 발생하는데, 이러한 마찰음은 교통 사고의 발생 또는 교통 사고 직전의 상황과 관련 있을 수 있고, 따라서 운전자에게 주의를 요구한다.
또 다른 예시로서, 차량이 다른 차량과 충돌하는 사고가 발생하면 충돌음이 발생한다. 전방 또는 측면 등의 충돌음을 인지하여 운전자에게 충돌음이 일어난 방향에 대한 정보를 제공하면 후속 사고를 미연에 방지할 수 있다.
운전자 주위에서 경찰 또는 구급차 등의 싸이렌이 울리는 경우, 운전자는 해당 차량이 지나갈 수 있도록 차선을 옮기는 등의 조치를 취해야 한다.
특정한 경우에, 필요한 조치를 취하지 않아 사용자는 법적 처벌을 받을 수 있으므로, 공공기관에 속한 차량의 싸이렌 소리를 운전자가 인지하도록 할 필요성이 있다.
신호 처리부(110)는 획득된 음향 데이터에 대한 노이즈 필터링(noise filtering)을 수행할 수 있다.
이러한 노이즈 필터링을 통해 소리의 특성이나 출처를 파악하기 어려운 다양한 잡음이 제거될 수 있다.
또한, 경적소리, 싸이렌 소리, 타이어 마찰음, 충돌음과 같이 사용자가 관심 있어 하는 소리들의 대부분은 충분한 크기의 데시벨(예를 들어, 70dB 이상)을 갖는다.
따라서, 신호 처리부(110)는 노이즈 제거된 음향 데이터의 데시벨(즉, 크기)이 기준치 이상인지를 판단할 수 있다.
즉, 음향 데이터의 크기가 기준치 미만인 음향 데이터는 신호 처리부(110)에 의해 제거될 수 있다.
데이터 저장부(120)는 노이즈 제거된 음향 데이터를 저장할 수 있다.
데이터 저장부(120)는 음향 데이터를 프레임(frame) 단위로 저장할 수 있으며, 프레임 단위로 음향 인식부(130) 에 제공할 수 있다.
프레임은 동일한 시각에 수집된 음향 데이터를 의미할 수 있고, 프레임 간의 간격은 특정 주기(예컨대, 100ms)를 가질 수 있으나, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않는다.
음향 인식부(130)는 음향 데이터의 특징을 판단한다.
여기서, 미리 정해진 기준치 이상의 데시벨을 갖는 음향 데이터라 하더라도, 운전자에게 중요하지 않을 수 있는데, 예를 들어, 기차 등이 지나갈 때 나는 소리나, 공항 근처에서 발생하는 비행기 소음 등은 상당히 높은 데시벨을 갖지만 운전에 크게 영향을 주지 않을 수 있다.
도로 복구나 재정비 공사 등을 할 때 발생하는 소음도 마찬가지인데, 오히려, 이러한 음향 데이터를 계속해서 운전자에게 알려주는 것은, 정작 운전자가 인지해야 할 필요성이 있는 상황에 대해 운전자의 반응 속도를 느리게 만들거나, 또는 운전자가 미처 반응하지 못하게 할 수도 있다.
음향 인식부(130)는 데이터 저장부(120)로부터 수신한 음향 데이터에 대하여, 시간 영역(time domain)과 주파수 영역(frequency domain)에서 특징 값을 추출한다.
음향 인식부(130)는 특징 값의 평균 값과 분산 값을 데이터베이스로 구축할 수 있다.
여기서 특징 값은, MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients), 파워 스펙트럼(Total Spectrum Power), 서브밴드 파워(Sub-band Spectrum Power), 및/또는 피치 주파수(peach frequency)일 수 있다.
음향 인식부(130)는 음향 데이터에 대하여 소정의 시간 주기, 예를 들어 100ms 동안의 프레임에 대한 평균 값 및 분산 값을 데이터베이스에 저장할 수 있다.
음성신호처리 분야에서 MFC(Mel-Frequency Cepstrum)은 단구간 신호의 파워 스펙트럼을 표현하는 방법 중 하나이다.
이는 비선형적 Mel 스케일의 주파수 도메인에서 로그(log) 파워 스펙트럼에 코사인변환을 취하여 획득될 수 있다.
MFCC는 여러 MFC를 모아 놓은 계수를 의미한다.
MFCC는 일반적으로, 단구간의 소리 데이터(신호)에 프리엠파시스(pre-emphasis) 필터를 적용하고, 이 값에 DFT(Discrete Fourier Transform)을 적용하고, 이후 Melscale의 Filter Bank(Mel Filter Banks)를 이용해 파워 스펙트럼을 구하고, 각각의 Mel-scale의 파워에 로그를 취한 다음, 이렇게 하여 획득된 값에 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행하면 MFCC 값이 얻어진다.
전체 파워 스펙트럼은 소정 프레임 구간 내의 전체 스펙트럼의 에너지 분포를 의미하며, 서브밴드 파워는 통상 [0, ⅛f0], [⅛f0, ¼f0], [¼f0, ½f0], 및 [½f0, f0]와 같은 4개의 서브밴드 구간에서의 스펙트럼의 에너지 분포 값을 의미한다. 피치 주파수는 정규화된 자기상관(autocorrelation) 함수의 최고점을 검출하여 획득될 수 있다.
음향 인식부(130)는 이와 같이 획득된 음향 데이터에 대한 특징 값을 분류기를 통해 분류함으로써, 획득된 음향 데이터가 사용자가 관심 있어 하는 소리인지 여부를 판단할 수 있다.
여기서, 분류기는 NN(Neural Network) 분류기, SVM(Support Vector Machine) 분류기, 베이시안 분류기(bayesian classifier) 중 어느 하나일 수 있다.
본 명세서에서는 분류기가 NN 분류기임을 예로 들어 설명하기로 한다.
음향 인식부(130)의 분류기는 음향의 종류별로 복수의 클래스(class)들로 분류하고 획득된 음향 데이터에 대한 특징 값을 이용해 음향 데이터가 복수의 클래스들과의 유사성을 근거로 신뢰 레벨(Confidence Level)을 계산할 수 있다.
즉, 신뢰 레벨은 음향 데이터가 특정 클래스의 음향에 해당할 확률을 의미할 수 있고, 신뢰 레벨의 총합은 1일 수 있다.
음향 인식부(130)의 분류기가 생성하는 음향 분류 결과는 각 클래스, 각 클래스에 대응하는 음향 종류, 및 각 클래스에 대응하는 신뢰 레벨에 대한 정보를 포함할 수 있다.
음향 인식부(130)는 신뢰 레벨이 기준치(예컨대, 0.7) 이상인지 여부에 따라 판단 결과를 생성하고 음향 분류 결과에 포함시킬 수 있다.
즉, 신뢰 레벨이 기준치 이상인 경우, 음향 인식부(130)는 신뢰 레벨에 대응하는 클래스의 음향 종류를 현재 음향 데이터의 종류로 판단할 수 있다.
따라서, 음향 인식부(130)는 음향 데이터의 특징을 분석하여, 음향 데이터가 어떤 종류의 음향인지에 대한 정보인 음향 분류 결과를 생성할 수 있다.
음향 추적부(140)는 신뢰 레벨이 기준치 이상인 클래스의 음향 종류(또는 목표 음원)에 대해, 음향 데이터를 기초로 소리가 발생된 방향을 추적할 수 있는데, 음향 종류는 음향 인식부(130)로부터 제공될 수 있다.
음향 추적부(140)는 연속적인 프레임에 해당하는 음향 데이터를 축적하여, 소리의 시간적인 특징(파형)을 통해 각 마이크로 입력되는 소리의 동일성을 식별하고, 동일한 소리의 크기 비교, 및 각 마이크에 도달하는 소리의 도달 시간의 차이 값의 계산을 수행할 수 있는데, 시간적인 특징은 음향 인식부(130)에 의해 제공될 수도 있다.
소리의 크기는 거리의 제곱에 반비례하므로, 소리의 발생 위치로부터 거리가 2배 증가할 때, 소리의 크기는 1/4로 감소(약 6dB 감소)하게 된다.
통상적인 차량의 폭을 약 2m, 길이를 약 3m 정도로 가정할 때, 감지된 소리의 크기 차이는 소리가 발생된 지점의 위치에 따라서 충분히 유의미한 값을 가질 수 있다.
예를 들어, 도 1과 같이 다채널 마이크(50)가 배치된 경우, 차량의 우측 상단에서 소리가 발생하면, 상단에 위치한 마이크가 감지한 소리의 크기는 하단의 좌측과 우측에 위치한 마이크가 감지한 소리의 평균 크기보다 크게 된다.
또한, 하단의 우측에 위치한 마이크가 감지한 소리의 크기가 하단의 좌측에 위치한 마이크가 감지한 소리의 크기보다 크게 된다.
이러한 특성을 이용해 각 마이크로부터 수집된 소리의 크기를 이용해 차량(10)의 중심을 기준으로 한 대략적인 방향을 추적할 수 있다.
또한, 각 마이크에 도달하는 소리의 도달 시간의 차이 값(신호 딜레이)을 이용하여, 소리의 발생 위치에 대한 각도를 계산할 수 있다.
이때, 음향 추적부(140)는 소리의 발생 위치에 대한 각도와 각 마이크에 대응하는 신호 딜레이가 맵핑되어 있는 테이블을 미리 저장한다.
예를 들어, 테이블에서 1도의 각도에는 t1(제1 마이크에 대한 신호 딜레이), t2(제2 마이크에 대한 신호 딜레이) 및 t3(제3 마이크에 대한 신호 딜레이)가 맵핑되어 있고, 1도의 각도에 추적 음원이 있을 확률은 데이터 저장부(120)에 저장된 마이크별 음향 데이터에 t1 내지 t3의 신호 딜레이를 각각 적용시킨 후 합산함에 의해 산출될 수 있다.
물론 도 1처럼 다채널 마이크(50)가 상하 및 좌우로 2개의 마이크가 쌍을 지어 배치된 경우, 상기 테이블에는 수평 평면 또는 수직 평면의 0도에서 180도의 소리의 발생 위치에 대한 각도에 각 마이크에 대응하는 신호 딜레이가 맵핑될 수 있으며, 1도의 각도에 추적 음원이 있을 확률은 데이터 저장부(120)에 저장된 마이크별 음향 데이터에 t1 내지 t2의 신호 딜레이를 각각 적용시킨 후 합산함에 의해 산출될 수 있다.
즉, 모든 각도에 대한 딜레이값을 현재 신호에 적용하여 각 각도에 추적 음원이 있을 확률을 구할 수 있다. 이를 통해, 소리의 발생 위치를 추정할 수 있다.
이는 소리의 발생 위치에 대한 각도 및 각 마이크에 대응하는 신호 딜레이의 조합은 서로 일대일 대응 관계에 있기 때문이다.
음향 추적부(140)는 이러한 정보들을 이용해, 시간에 따라 연속하는 프레임의 각도 별 음향 추적 결과를 생성할 수 있는데, 음향 추적 결과는 시간에 따라 연속하는 각 프레임에서 목표 음원에 해당하는 음원이 각도 별로 존재할 확률에 대한 정보일 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 차량(10)은, 도 1 및 도 2와 같이, 다수의 마이크를 포함하는 다채널 마이크(50), 음향 추적 장치(100) 그리고 알림 출력부(200)를 포함할 수 있다.
여기서, 다채널 마이크(50)는, 자차 주변에서 발생하는 소리를 감지하여 음향 데이터를 생성할 수 있다.
그리고, 음향 추적 장치(100)는, 음향 데이터를 토대로 생성된 음향 추적 결과로부터 음향 추적 패턴 특징을 추출하여 감지된 소리가 자차 음향인지를 분석하고, 분석 결과를 토대로 운전자 알림을 생성할 수 있다.
여기서, 음향 추적 장치(100)는, 신호 처리부(110), 데이터 저장부(120), 음향 인식부(130), 음향 추적부(140), 음향 분석부(150), 및 알림 생성부(160)를 포함할 수 있다.
신호 처리부(110)는, 다채널 마이크(50)로부터 수신되는 음향 데이터를 신호 처리하고, 데이터 저장부(120)는, 신호 처리된 음향 데이터를 저장할 수 있다.
그리고, 음향 인식부(130)는, 저장된 음향 데이터를 특징에 따라 분류하고, 음향 추적부(140)는, 분류된 음향 데이터를 시간에 따라 연속하는 프레임의 각도별 음향 추적 결과를 생성할 수 있다.
또한, 음향 추적부(140)는, 각도별 마이크들간의 신호 딜레이값을 산출하고, 산출된 신호 딜레이값을 토대로 각도별 음향 크기값을 산출하며, 산출된 각도별 음향 크기값을 토대로 음향 추적 결과를 생성할 수 있다.
여기서, 각도별 음향 크기값은, 각 마이크로부터 수신되는 신호에 각 마이크에 해당하는 신호 딜레이를 적용한 결과값들의 합으로 산출될 수 있다.
다음, 음향 분석부(150)는, 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하고, 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크면, 감지된 소리를 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석할 수 있다.
여기서, 음향 분석부(150)는, 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크지 않으면, 감지된 소리를 옆옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석할 수 있다.
또한, 음향 분석부는, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출할 때, 각도별로 차량의 음향 신호를 측정하고, 측정한 차량의 음향 신호에 대한 노이즈를 제거하며, 노이즈가 제거된 차량의 음향 신호를 토대로, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출할 수 있다.
그리고, 차량의 음향 신호 에너지값은, 자차와 옆차선에 위치하는 차량 사이의 제1 거리와 상기 자차와 옆옆차선에 위치하는 차량 사이의 제2 거리의 차값이 각도별로 달라질 때, 가변될 수 있다.
이어, 차량의 음향 신호 에너지값은, 차량의 음원과 자차 사이의 거리가 멀수록 감소하고, 거리의 제곱값에 반비례할 수 있다.
또한, 미리 설정된 임계값은, 다수의 환경에서, 옆차선에 위치하는 차량과 옆옆차선에 위치하는 차량이 이동할 때, 각도별로 차량의 음향 신호 에너지 분포를 수집하고, 수집된 음향 신호 에너지 분포를 토대로, 최적의 임계값 함수를 설정하여 결정될 수 있다.
그리고, 알림 생성부(160)는, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되면, BSD(Blind Spot Detection)에 대한 운전자 알림을 생성할 수 있다.
또한, 알림 생성부(160)는, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되지 않거나 또는 감지된 소리가 옆옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되면, 운전자 알림을 생성하지 않을 수 있다.
그리고, 알림 출력부(200)는, 생성된 운전자 알림을 운전자에게 시각적 또는 청각적으로 알려줄 수 있다.
이와 같이, 본 발명은, 각도별 차량의 음향 신호 에너지 분포를 토대로, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지 또는 옆옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석함으로써, 불필요한 운전자 알림을 감소시킬 수 있다.
또한, 본 발명은, 차량의 후측방 영역에 존재하는 차량만을 정확히 감지하여 불필요한 경고를 줄일 수 있어 시스템의 신뢰도를 높일 수 있다.
도 3 내지 도 11은 본 발명에 따른 음향 추적 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3 내지 5는 본 발명에 따른 음향 추적 장치의 각도별 음향 크기를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이며, 도 6 및 도 7은 옆차선의 차량과 옆옆차선의 차량을 구분하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 8a 및 도 8b는 옆차선의 차량과 옆옆차선의 차량의 음향 신호 에너지 분포를 보여주는 도면이며, 도 9 및 도 10은 임계값 설정 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 11은 다양한 환경에 따른 옆차선의 차량과 옆옆차선의 차량의 음향 신호 에너지 분포를 보여주는 도면이다.
먼저, 본 발명은, 차량의 다채널 마이크를 통해, 자차 주변에서 발생하는 소리를 감지하여 음향 데이터를 생성할 수 있다.
그리고, 본 발명은, 음향 추적 장치의 신호 처리부를 통해, 다채널 마이크로부터 수신되는 음향 데이터를 신호 처리하고, 신호 처리된 음향 데이터를 저장부에 저장할 수 있다.
이어, 본 발명은, 음향 추적 장치의 음향 인식부를 통해, 저장된 음향 데이터를 특징에 따라 분류하고, 음향 추적부를 통해, 분류된 음향 데이터를 시간에 따라 연속하는 프레임의 각도별 음향 추적 결과를 생성할 수 있다.
그리고, 본 발명은, 도 3 내지 도 5에 도시된 바와 같이, 음향 추적부를 통해, 각도별 음향 크기를 산출할 수 있다.
각도별 음향 크기를 산출하는 이유는, 원하는 각도 범위 내에 차량의 존재 유무를 명확하게 판단하기 위함이다.
즉, 본 발명은, 각도별로 차량 음향 크기를 수치화함으로써, 원하는 각도 범위 내에 위치하는 차량의 존재 유무를 명확하게 판단할 수 있다.
일 예로, 음향 추적부는, 각도별 마이크들간의 신호 딜레이값(t12, t23, t31)을 산출하고, 산출된 신호 딜레이값(t12, t23, t31)을 토대로 각도별 음향 크기값(dθ)을 산출하며, 산출된 각도별 음향 크기값(dθ)을 토대로 음향 추적 결과를 생성할 수 있다.
여기서, 각도별 음향 크기값(dθ)은, 각 마이크로부터 수신되는 신호(x1, x2, x3)에 각 마이크에 해당하는 신호 딜레이값(t12, t23, t31)을 적용한 결과값들의 합으로 산출될 수 있다.
다음, 본 발명은, 음향 분석부를 통해, 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하고, 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크면, 감지된 소리를 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석할 수 있다.
이처럼, 본 발명은, 옆차선 차량과 옆옆차선 차량을 구분하기 위하여, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하는 이유는 다음과 같다.
차량의 음향 신호 에너지값은, 자차와 옆차선에 위치하는 차량 사이의 제1 거리와 자차와 옆옆차선에 위치하는 차량 사이의 제2 거리의 차값이 각도별로 달라질 때, 가변된다.
즉, 도 7과 같이, 차량의 음향 신호 에너지값은, 차량의 음원과 자차 사이의 거리가 멀수록 감소하고, 거리의 제곱값에 반비례할 수 있다.
또한, 도 6과 같이, 자차와 옆차선 차량 사이의 거리 r1과 자차와 옆옆차선 차량 사이의 거리 r2는, 각도에 따라 달질 수 있다.
여기서, 자차와 옆차선 차량 사이의 거리 r1과 자차와 옆옆차선 차량 사이의 거리 r2의 차값은, 각도에 따라 달라질 수 있다.
하지만, 자차와 옆차선 차량 사이의 거리 r1과 자차와 옆옆차선 차량 사이의 거리 r2의 차값에 대한 비율 [(r2-r1)/r2] 은, 각도가 변해도 항상 일정하다.
그 이유는, 도 6과 같이, d1 : d2 = r1 : r2 인데, d1과 d2 값은 변하지 않으므로, r1과 r2 사이의 비율은 일정하기 때문이다.
따라서, 본 발명은, 각도에 따라 달라지는 거리 r1과 r2의 차값과, 거리 r1과 r2에 따른 음향 신호 에너지값의 감쇄 현상을 이용하여, 옆차선 차량과 옆옆차선 차량을 명확하게 구분함으로써, 불필요한 운전자 경고 알림을 생성하지 않도록 제어할 수 있다.
본 발명은, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출할 때, 각도별로 차량의 음향 신호를 측정하고, 측정한 차량의 음향 신호에 대한 노이즈를 제거하며, 노이즈가 제거된 차량의 음향 신호를 토대로, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출할 수 있다.
일 예로, 본 발명은, 음향 신호 에너지 측정 시, 인접 차량 음향 이외의 신호들(주변 노이즈 및 자차 음향 등)에 의해 불필요한 모든 음향 신호 에너지를 제거한다.
그 이유는, 저주파 대역의 음원 신호에는 다양한 노이즈들이 포함되어어 균일성이 떨어지므로, 약 6000Hz ~ 약 9000Hz 고주파 대역의 음원 신호 필터링을 통해 인접 차량에서 나오는 소리에 집중하기 위함이다.
이론적인 음향 신호 에너지는, 8a와 같이, 각도가 커질수록 음향 신호 에너지가 감쇄되는 현상을 보이지만, 실제 측정되는 음향 신호 에너지는, 도 8b와 같이, 약 180도 근처에서 음향 신호 에너지가 작아지는 경향을 보일 수 있다.
이는, 180도 근처에서, 속도가 빠른 차량이 접근하거나, 자차의 전방향성 마이크가 불완전하여 측정의 오류를 보이거나, 자차 음향 신호의 간섭 등에 의해 나타날 수 있다.
따라서, 본 발명은, 가우시안 함수를 이용하여, 각도별 서로 다른 임계값을 정의함으로써, 옆차선 차량의 음향 신호 에너지와 옆옆차선 차량의 음향 신호 에너지를 구분할 수 있다.
본 발명은, 도 9 및 도 10과 같이, 임계값 함수를 미리 설정할 수 있다.
먼저, 본 발명은, 도 9와 같이, 다수의 환경에서, 옆차선에 위치하는 차량과 옆옆차선에 위치하는 차량이 이동할 때, 각도별로 차량의 음향 신호 에너지 분포를 수집할 수 있다.
그리고, 본 발명은, 도 10과 같이, 수집된 음향 신호 에너지 분포를 토대로, 최적의 임계값 함수를 설정하여 임계값을 결정할 수 있다.
즉, 본 발명은, 수집된 음향 신호 에너지 분포 중, 가장 분류율이 높은 가우시안 분포의 파라미터를 설정하여 임계값으로 결정할 수 있다.
따라서, 미리 설정된 임계값은, 옆차선에 위치하는 차량의 음향 신호 에너지 분포와 옆옆차선에 위치하는 차량의 음향 신호 에너지 분포를 구분할 수 있다.
이와 같이, 본 발명은, 임계값이 미리 설정되면, 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크지 않으면, 감지된 소리를 옆옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석한다.
즉, 본 발명은, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되지 않거나 또는 감지된 소리가 옆옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되면, 운전자 알림을 생성하지 않음으로써, 불필요한 운전자 알림을 감소시킬 수 있다.
하지만, 본 발명은, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되면, BSD(Blind Spot Detection)에 대한 운전자 알림을 생성할 수 있다.
도 11은, 다양한 환경에 따른 옆차선의 차량과 옆옆차선의 차량의 음향 신호 에너지 분포를 보여주는 도면이다.
도 11과 같이, 옆차선의 차량의 음향 신호 에너지 분포와 옆옆차선의 차량의 음향 신호 에너지 분포는, 다양한 환경에서도 미리 설정된 임계 함수로 구분될 수 있다.
따라서, 본 발명은, 차량의 후측방 영역에 존재하는 차량만을 정확히 감지하여 불필요한 경고를 줄일 수 있어 시스템의 신뢰도를 높일 수 있다.
도 12 및 도 13은 본 발명에 따른 음향 추적 정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다채널 마이크는, 차량의 주변에서 발생하는 소리를 감지하여 아날로그-디지털 변환을 통해 생성된 음향 데이터를 수신할 수 있다(S10).
그리고, 본 발명의 신호 처리부는, 획득된 음향 데이터에 대한 노이즈 필터링을 수행하고, 본 발명의 데이터 저장부는 노이즈 제거된 음향 데이터를 저장할 수 있다(S20).
이어, 본 발명의 음향 인식부는 데이터 저장부로부터 수신한 음향 데이터에 대하여, 시간 영역(time domain)과 주파수 영역(frequency domain)에서 특징 값을 추출하고, 특징 값을 분류기를 통해 분류함으로써, 음향 분류 결과를 생성할 수 있다(S30).
다음, 본 발명의 음향 추적부는 음향 분류 결과에서 신뢰 레벨이 기준치 이상인 클래스의 음향 종류에 대해, 음향 데이터를 기초로 시간에 따라 연속하는 각 프레임에서 음향 종류에 해당하는 객체가 존재할 확률이 각도 별로 제공되는 정보인 음향 추적 결과를 생성할 수 있다(S40).
그리고, 본 발명의 음향 분석부는, 음향 추적 결과를 토대로, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하여 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석할 수 있다(S50).
여기서, 본 발명의 음향 분석부는, 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하고, 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크면, 감지된 소리를 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석할 수 있다.
다음, 본 발명의 알림 출력부는, 분석 결과에 따라, 운전자 알림을 생성하고, 생성된 알림 정보를 운전자에게 제공한다(S60).
여기서, 알림 출력부는 영상을 출력함으로써, 운전자가 직관적으로 파악할 수 있는 화면을 제공할 수 있다.
한편, 본 발명에서, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 단계 S50은, 도 13과 같은 분석 과정을 거칠 수 있다.
먼저, 도 13의 분석 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 음향 분석부는, 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출한다(S52).
여기서, 본 발명의 음향 분석부는, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출할 때, 각도별로 차량의 음향 신호를 측정하고, 측정한 차량의 음향 신호에 대한 노이즈를 제거하며, 노이즈가 제거된 차량의 음향 신호를 토대로, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출할 수 있다.
여기서, 차량의 음향 신호 에너지값은, 자차와 옆차선에 위치하는 차량 사이의 제1 거리와 상기 자차와 옆옆차선에 위치하는 차량 사이의 제2 거리의 차값이 각도별로 달라질 때, 가변될 수 있다.
또한, 차량의 음향 신호 에너지값은, 차량의 음원과 자차 사이의 거리가 멀수록 감소하고, 거리의 제곱값에 반비례할 수 있다.
그리고, 본 발명의 음향 분석부는, 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 큰지를 확인한다(S53).
여기서, 미리 설정된 임계값은, 다수의 환경에서, 옆차선에 위치하는 차량과 옆옆차선에 위치하는 차량이 이동할 때, 각도별로 차량의 음향 신호 에너지 분포를 수집하고, 수집된 음향 신호 에너지 분포를 토대로, 최적의 임계값 함수를 설정하여 결정될 수 있다.
이어, 본 발명의 음향 분석부는, 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크면, 감지된 소리를 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석한다(S54).
다음, 본 발명의 음향 분석부는, 분석 결과에 따라 운전자 알림을 생성한다(S55).
일 예로, 본 발명의 음향 분석부는, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되면, BSD(Blind Spot Detection)에 대한 운전자 알림을 생성할 수 있다.
하지만, 본 발명의 음향 분석부는, 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크지 않으면, 감지된 소리를 옆옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석한다(S56).
여기서, 본 발명의 음향 분석부는, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되지 않거나 또는 감지된 소리가 옆옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되면, 운전자 알림을 생성하지 않지 않고 무시할 수 있다(S57).
이와 같이, 본 발명은, 각도별 차량의 음향 신호 에너지 분포를 토대로, 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지 또는 옆옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석함으로써, 불필요한 운전자 알림을 감소시킬 수 있다.
또한, 본 발명은, 차량의 후측방 영역에 존재하는 차량만을 정확히 감지하여 불필요한 경고를 줄일 수 있어 시스템의 신뢰도를 높일 수 있다.
또한, 본 발명은, 충돌 위험 차량에 대한 정확한 정보를 획득할 수 있어 충돌 예방 시스템에 접목 가능하고, 음향 정보 획득을 통한 전방향 상황을 파악할 수 있어 사용자 편의 시스템에 적용 가능하며, 인접 차량 접근시 경고 및 제어 시스템으로 확장 가능하므로, 안전운전 시스템에 적용 가능하고, 센서 가격 절감으로 인한 경제성 확보가 가능하며, 경적 및 사이렌 차량 인식을 통해 신개념 안전 시스템 개발에 적용 가능하다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
100: 음향 추적 장치
110: 신호 처리부
120: 데이터 저장부
130: 음향 인식부
140: 음향 추적부
150: 음향 분석부
160: 알림 생성부

Claims (20)

  1. 자차 주변에서 발생하는 소리를 감지하여 생성된 음향 데이터를 토대로, 음향 추적 결과를 생성하는 단계;
    상기 음향 추적 결과를 토대로, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하여 상기 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 단계; 그리고,
    상기 분석 결과에 따라, 운전자 알림을 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 단계는,
    상기 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하고, 상기 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크면, 상기 감지된 소리를 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석하며, 상기 차량의 음향 신호 에너지값은, 자차와 옆차선에 위치하는 차량 사이의 제1거리와 상기 자차와 옆옆차선에 위치하는 차량 사이의 제2거리의 차값이 각도별로 달라질 때, 가변되는 것을 특징으로 하는 음향 추적 정보 제공 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 단계는, 상기 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크지 않으면, 상기 감지된 소리를 옆옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석하는 것을 특징으로 하는 음향 추적 정보 제공 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 단계는, 상기 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출할 때, 상기 각도별로 차량의 음향 신호를 측정하고, 상기 측정한 차량의 음향 신호에 대한 노이즈를 제거하며, 상기 노이즈가 제거된 차량의 음향 신호를 토대로, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하는 것을 음향 추적 정보 제공 방법.
  4. 삭제
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 단계에서,
    상기 차량의 음향 신호 에너지값은, 상기 차량의 음원과 자차 사이의 거리가 멀수록 감소하고, 상기 거리의 제곱값에 반비례하는 것을 특징으로 하는 것을 음향 추적 정보 제공 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 단계에서,
    상기 미리 설정된 임계값은, 다수의 환경에서, 옆차선에 위치하는 차량과 옆옆차선에 위치하는 차량이 이동할 때, 각도별로 차량의 음향 신호 에너지 분포를 수집하고, 상기 수집된 음향 신호 에너지 분포 중 가장 분류율이 높은 가우시안 분포의 파라미터를 설정하여 결정되는 것을 특징으로 하는 것을 음향 추적 정보 제공 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 분석 결과에 따라 운전자 알림을 생성하는 단계는, 상기 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되면, BSD(Blind Spot Detection)에 대한 운전자 알림을 생성하는 것을 특징으로 하는 음향 추적 정보 제공 방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 분석 결과에 따라 운전자 알림을 생성하는 단계는, 상기 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되지 않거나 또는 상기 감지된 소리가 옆옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되면, 상기 운전자 알림을 생성하지 않는 것을 특징으로 하는 음향 추적 정보 제공 방법.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 음향 추적 결과를 생성하는 단계는, 각도별 마이크들간의 신호 딜레이값을 산출하고, 상기 산출된 신호 딜레이값을 토대로 각도별 음향 크기값을 산출하며, 상기 산출된 각도별 음향 크기값을 토대로 음향 추적 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 음향 추적 정보 제공 방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 각도별 음향 크기값은, 상기 각 마이크로부터 수신되는 신호에 각 마이크에 해당하는 신호 딜레이를 적용한 결과값들의 합으로 산출되는 것을 특징으로 하는 음향 추적 정보 제공 방법.
  11. 자차 주변에서 발생하는 소리를 감지하여 생성된 음향 데이터를 토대로, 음향 추적 결과를 생성하는 음향 추적부;
    상기 음향 추적 결과를 토대로, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하여 상기 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하는 음향 분석부; 그리고,
    상기 분석 결과에 따라, 운전자 알림을 생성하는 알림 생성부를 포함하고,
    상기 음향 분석부는,
    상기 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하고, 상기 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크면, 상기 감지된 소리를 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석하고,
    상기 차량의 음향 신호 에너지값은, 자차와 옆차선에 위치하는 차량 사이의 제1거리와 상기 자차와 옆옆차선에 위치하는 차량 사이의 제2거리의 차값이 각도별로 달라질 때, 가변되는 것을 특징으로 하는 차량용 음향 추적 장치.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 음향 분석부는, 상기 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크지 않으면, 상기 감지된 소리를 옆옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석하는 것을 특징으로 하는 차량용 음향 추적 장치.
  13. 제11 항에 있어서,
    상기 음향 분석부는, 상기 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출할 때, 상기 각도별로 차량의 음향 신호를 측정하고, 상기 측정한 차량의 음향 신호에 대한 노이즈를 제거하며, 상기 노이즈가 제거된 차량의 음향 신호를 토대로, 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하는 것을 차량용 음향 추적 장치.
  14. 삭제
  15. 제11 항에 있어서,
    상기 차량의 음향 신호 에너지값은, 상기 차량의 음원과 자차 사이의 거리가 멀수록 감소하고, 상기 거리의 제곱값에 반비례하는 것을 특징으로 하는 것을 차량용 음향 추적 장치.
  16. 제11 항에 있어서,
    상기 미리 설정된 임계값은, 다수의 환경에서, 옆차선에 위치하는 차량과 옆옆차선에 위치하는 차량이 이동할 때, 각도별로 차량의 음향 신호 에너지 분포를 수집하고, 상기 수집된 음향 신호 에너지 분포 중 가장 분류율이 높은 가우시안 분포의 파라미터를 설정하여 결정되는 것을 특징으로 하는 것을 차량용 음향 추적 장치.
  17. 제11 항에 있어서,
    상기 알림 생성부는, 상기 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되면, BSD(Blind Spot Detection)에 대한 운전자 알림을 생성하고,
    상기 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되지 않거나 또는 상기 감지된 소리가 옆옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석되면, 상기 운전자 알림을 생성하지 않는 것을 특징으로 하는 차량용 음향 추적 장치.
  18. 제11 항에 있어서,
    상기 음향 추적부는, 각도별 마이크들간의 신호 딜레이값을 산출하고, 상기 산출된 신호 딜레이값을 토대로 각도별 음향 크기값을 산출하며, 상기 산출된 각도별 음향 크기값을 토대로 음향 추적 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량용 음향 추적 장치.
  19. 제18 항에 있어서,
    상기 각도별 음향 크기값은, 상기 각 마이크로부터 수신되는 신호에 각 마이크에 해당하는 신호 딜레이를 적용한 결과값들의 합으로 산출되는 것을 특징으로 하는 차량용 음향 추적 장치.
  20. 자차 주변에서 발생하는 소리를 감지하여 음향 데이터를 생성하는 다수의 마이크;
    상기 음향 데이터를 토대로 생성된 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하여 상기 감지된 소리가 옆차선에 위치하는 차량 음향인지를 분석하고, 상기 분석 결과를 토대로 운전자 알림을 생성하는 음향 추적 장치; 그리고,
    상기 생성된 운전자 알림을 운전자에게 시각적 또는 청각적으로 알려주는 알림 출력부를 포함하고,
    상기 음향 추적 장치는,
    상기 음향 추적 결과로부터 각도별 차량의 음향 신호 에너지값을 산출하고, 상기 각도별로 산출된 차량의 음향 신호 에너지값이 미리 설정된 각도별 임계값보다 크면, 상기 감지된 소리를 옆차선에 위치하는 차량 음향으로 분석하고,
    상기 차량의 음향 신호 에너지값은, 자차와 옆차선에 위치하는 차량 사이의 제1 거리와 상기 자차와 옆옆차선에 위치하는 차량 사이의 제2 거리의 차값이 각도별로 달라질 때, 가변되는 것을 특징으로 하는 차량.
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