KR102446670B1 - Ai 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 비접촉식 엘리베이터 제어시스템으로서, 탑승자 신원별로 분류된 얼굴 정보 및 엘리베이터 탑승 패턴 정보를 저장하는 저장부; 엘리베이터 내부 또는 외부에 설치된 카메라부; 탑승자의 얼굴을 인식하여 탑승자 신원을 파악하는 얼굴 인식부; 상기 얼굴 인식부에서 파악된 탑승자 신원에 대응하는 탑승 패턴 정보를 이용해 자동으로 목적지 층을 추출하는 자동 추출부; 제스처 인식 또는 음성 인식을 통해 비접촉식으로 목적지 층을 입력받는 비접촉 입력부; 및 상기 자동 추출부 또는 비접촉 입력부로부터 목적지 층을 전달받고, 자동으로 엘리베이터의 목적지 층을 입력해 엘리베이터 구동을 제어하는 구동 제어부를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
본 발명에서 제안하고 있는 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에 따르면, 탑승자의 얼굴을 인식하여 탑승자 신원을 파악하고, 파악된 탑승자의 엘리베이터 탑승 패턴 정보에 따라 자동으로 목적지 층을 추출해, 추출된 목적지 층으로 이동하도록 엘리베이터 구동을 제어함으로써, 패턴화된 정기적인 동선의 경우에 목적 층 입력 버튼의 조작 없이 자동으로 탑승자가 원하는 층으로 이동할 수 있고, 제스처 인식 또는 음성 인식을 통해 비접촉식으로 목적지 층을 입력받음으로써, 패턴화되지 않은 비정기적인 동선일 때도 물리적인 접촉 없이 탑승자가 원하는 층으로 쉽게 이동할 수 있어서, 위생관리가 쉽고 탑승자의 편의를 극대화할 수 있다.

Description

AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템{AI BASED NON-CONTACT ELEVATOR CONTROL SYSTEM}

본 발명은 엘리베이터 제어시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에 관한 것이다.

일반적으로, 주거용 또는 업무용으로 지어진 각종 건물에는 사람이나 사물 등을 수직 방향으로 이동시키기 위하여 엘리베이터나 에스컬레이터 등이 설치되는데, 특히 엘리베이터는 고층 건물에서 탑승한 사람이나 사물 등을 신속하게 해당 층으로 이동시킬 수 있는 대표적인 종적 이동 장치이다.

해당 건물의 각 층에는 엘리베이터 타는 곳이 갖춰지고, 건물 내부에는 수직 방향을 따라 승강로가 형성되어, 엘리베이터가 승강로를 따라 상하 방향으로 이동하면서 각 층에서 탑승하는 승객을 버튼 입력에 따른 목적 층으로 이동시키게 된다.

이를 위해, 엘리베이터가 운행되는 해당 건물의 각 층에는 승객이 엘리베이터를 호출할 수 있도록 상승 버튼 및 하강 버튼을 포함하는 엘리베이터 호출 입력 버튼이 설치되어 구성되고, 엘리베이터 내부에는 탑승객이 도어의 개폐 및 목적 층으로의 이동을 위해 소정 버튼 조작을 하도록 도어 개폐 버튼 및 목적 층 입력 버튼 등이 구비되어 구성된다.

그러나, 종래에 이러한 호출 입력 버튼이나 목적 층 입력 버튼은 손가락과 같은 접점이 좁은 신체 부위로만 입력할 수 있도록 물리적으로 매우 작은 크기를 갖도록 제공되며, 이에 승객이 손에 물건을 들고 있는 경우나, 손가락에 장애가 있는 장애인 등은 해당 버튼을 쉽게 조작하기 어려운 문제점이 발생하게 되었다.

또한, 종래의 엘리베이터 호출 입력 버튼이나 목적 층 입력 버튼은 승객으로부터의 직접적인 물리적 접촉에 의해서만 동작하도록 구성됨에 따라, 병원 등과 같이 위생관리가 중요한 장소에서는 위생관리가 어려운 문제점도 발생하게 되었다. 특히, 최근 전염성 바이러스의 전 세계적 확산이 문제가 되고 있는바, 물리적 접촉 없이 동작할 수 있는 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템의 개발이 필요한 실정이다.

한편, 본 발명과 관련된 선행기술로서, 등록특허 제10-1209764호(발명의 명칭: 엘리베이터의 터치리스 풋 버튼 장치 및 그 제어방법, 등록일자: 2012년 12월 03일) 등이 개시된 바 있다.

본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 탑승자의 얼굴을 인식하여 탑승자 신원을 파악하고, 파악된 탑승자의 엘리베이터 탑승 패턴 정보에 따라 자동으로 목적지 층을 추출해, 추출된 목적지 층으로 이동하도록 엘리베이터 구동을 제어함으로써, 패턴화된 정기적인 동선의 경우에 목적 층 입력 버튼의 조작 없이 자동으로 탑승자가 원하는 층으로 이동할 수 있고, 제스처 인식 또는 음성 인식을 통해 비접촉식으로 목적지 층을 입력받음으로써, 패턴화되지 않은 비정기적인 동선일 때도 물리적인 접촉 없이 탑승자가 원하는 층으로 쉽게 이동할 수 있어서, 위생관리가 쉽고 탑승자의 편의를 극대화할 수 있는, AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템은,

비접촉식 엘리베이터 제어시스템으로서,

탑승자 신원별로 분류된 얼굴 정보 및 엘리베이터 탑승 패턴 정보를 저장하는 저장부;

엘리베이터 내부 또는 외부에 설치된 카메라부;

탑승자의 얼굴을 인식하여 탑승자 신원을 파악하는 얼굴 인식부;

상기 얼굴 인식부에서 파악된 탑승자 신원에 대응하는 탑승 패턴 정보를 이용해 자동으로 목적지 층을 추출하는 자동 추출부;

제스처 인식 또는 음성 인식을 통해 비접촉식으로 목적지 층을 입력받는 비접촉 입력부; 및

상기 자동 추출부 또는 비접촉 입력부로부터 목적지 층을 전달받고, 자동으로 엘리베이터의 목적지 층을 입력해 엘리베이터 구동을 제어하는 구동 제어부를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 탑승 패턴 정보는,

날짜, 요일, 시간대 및 옷차림을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상에 따른, 탑승자가 탄 층과 내린 층에 대한 정보일 수 있다.

바람직하게는, 상기 자동 추출부는,

상기 탑승 패턴 정보에 따라 목적지 층이 주차장인 경우, 상기 얼굴 인식부에서 파악된 탑승자 신원에 기초하여, 탑승자의 차량이 주차된 주차장 층으로 상기 목적지 층을 추출할 수 있다.

바람직하게는,

미등록 탑승자의 엘리베이터 탑승으로 상기 얼굴 인식부에서 얼굴 인식에 실패하거나, 상기 탑승 패턴 정보에 패턴화되어 있지 않은 상기 탑승자의 엘리베이터 탑승으로 상기 자동 추출부에서 자동으로 목적지 층의 추출에 실패하면,

상기 비접촉 입력부는,

상기 얼굴 인식부 또는 자동 추출부로부터 목적지 층 입력 신호를 입력받아, 제스처 또는 음성을 이용한 비접촉식 목적지 층 입력을 탑승자에게 요청할 수 있다.

바람직하게는, 상기 구동 제어부는,

상기 자동 추출부 및 비접촉 입력부로부터 동일한 탑승자의 목적지 층을 각각 전달받고, 두 목적지 층이 불일치하면, 상기 비접촉 입력부로부터 전달받은 목적지 층을 입력해 엘리베이터 구동을 제어할 수 있다.

바람직하게는,

상기 카메라부에서 촬영된 영상으로부터, 탑승자의 옷차림, 탑승자가 엘리베이터를 탄 층 및 내린 층을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 실시간으로 분석하는 영상 분석부를 더 포함하며,

상기 자동 추출부는,

상기 얼굴 인식부에서 파악된 탑승자 신원, 날짜, 요일, 시간을 포함하는 시간 정보, 상기 탑승자가 엘리베이터를 탄 층, 및 상기 영상 분석부에서 분석된 탑승자의 옷차림 정보를 이용해 상기 목적지 층을 추출할 수 있다.

더욱 바람직하게는,

날짜, 요일, 시간을 포함하는 시간 정보, 상기 얼굴 인식부에서 파악된 탑승자 신원, 상기 영상 분석부에서 분석된 탑승자의 옷차림, 탑승자가 엘리베이터를 탄 층 및 내린 층을 AI 기반으로 분석해 상기 탑승자의 엘리베이터 탑승 패턴을 분석하고, 상기 저장부에 상기 엘리베이터 탑승 패턴 정보를 저장하는 패턴 분석부를 더 포함할 수 있다.

더더욱 바람직하게는, 상기 패턴 분석부는,

상기 자동 추출부에서 자동으로 추출한 목적지 층과, 상기 비접촉 입력부에서 입력받은 목적지 층 또는 상기 탑승자가 엘리베이터를 내린 층이 불일치하면, 상기 탑승 패턴 정보를 업데이트할 수 있다.

본 발명에서 제안하고 있는 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에 따르면, 탑승자의 얼굴을 인식하여 탑승자 신원을 파악하고, 파악된 탑승자의 엘리베이터 탑승 패턴 정보에 따라 자동으로 목적지 층을 추출해, 추출된 목적지 층으로 이동하도록 엘리베이터 구동을 제어함으로써, 패턴화된 정기적인 동선의 경우에 목적 층 입력 버튼의 조작 없이 자동으로 탑승자가 원하는 층으로 이동할 수 있고, 제스처 인식 또는 음성 인식을 통해 비접촉식으로 목적지 층을 입력받음으로써, 패턴화되지 않은 비정기적인 동선일 때도 물리적인 접촉 없이 탑승자가 원하는 층으로 쉽게 이동할 수 있어서, 위생관리가 쉽고 탑승자의 편의를 극대화할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템의 구성을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템이 적용된 엘리베이터 모습을 예를 들어 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에서, 자동 추출부가 목적지 층을 추출하는 과정을 예를 들어 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에서, 자동 추출부가 영상 분석부에서 분석된 정보를 더 이용해 목적지 층을 추출하는 과정을 예를 들어 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에서, 구동 제어부가 목적지 층을 입력해 엘리베이터 구동을 제어하는 과정을 예를 들어 도시한 도면.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.

덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 ‘연결’ 되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’ 되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 ‘간접적으로 연결’ 되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 ‘포함’ 한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템의 구성을 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템은, 저장부(110), 카메라부(120), 얼굴 인식부(130), 자동 추출부(150), 비접촉 입력부(160) 및 구동 제어부(170)를 포함하여 구성될 수 있으며, 영상 분석부(140) 및 패턴 분석부(180)를 더 포함하여 구성될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템이 적용된 엘리베이터 모습을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템은, 엘리베이터 내부 또는 외부에 탑승자의 모습을 촬영하기 위한 카메라부(120)를 설치하고, 얼굴 인식이나 제스처 인식을 위한 별도의 카메라부(120)를 구비할 수도 있다. 즉, 도 2에 도시된 바와 같은 모습은 각 층에 설치된 엘리베이터 탑승 장소(엘리베이터 외부) 또는 엘리베이터 내부일 수 있다.

또한, 디스플레이 패널 또는 스피커를 통해 얼굴 인식 결과나 자동 추출된 목적지 층을 알려줄 수 있고, 자동으로 입력된 목적지 층이 탑승자가 원하는 층이 아니면, 카메라를 통한 제스처 인식, 마이크를 통한 음성 인식 등을 이용해 비접촉식으로 목적지 층을 입력하도록 할 수 있다.

이하에서는, 도 1 및 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템의 각 구성요소에 대해 상세히 설명하도록 한다.

저장부(110)는, 탑승자 신원별로 분류된 얼굴 정보 및 엘리베이터 탑승 패턴 정보를 저장할 수 있다. 저장부(110)는, 탑승자에 따라 아이디를 부여하고, 각각의 아이디 별로 얼굴 정보, 탑승 패턴 정보를 포함하는 다양한 정보를 저장하여 사용할 수 있으며, 각각의 사용자가 엘리베이터를 많이 이용함에 따라 더 상세하고 정확한 정보를 저장해 활용할 수 있다.

여기서 얼굴 정보는, 엘리베이터가 설치된 건물을 이용하는 사용자가 얼굴 인식을 위해 미리 등록해 둔 적어도 하나 이상의 얼굴 이미지일 수 있으며, 실시예에 따라서는 카메라부(120)에서 촬영된 영상 분석을 통해 각 탑승자별로 분류된 얼굴 이미지일 수도 있다.

또한, 탑승 패턴 정보는, 날짜, 요일, 시간대 및 옷차림을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상에 따른, 탑승자가 탄 층과 내린 층에 대한 정보일 수 있다. 이때, 탑승 패턴 정보는, 추후 상세히 설명할 패턴 분석부(180)에서 카메라부(120)의 촬영 정보를 이용해 AI 기반으로 탑승자의 탑승 패턴을 분석한 결과로써, 특정 탑승자가 특정 요일이나 시간대에 주로 가는 목적지 층, 옷차림에 따른 목적지 층 등 패턴화된 정기적인 동선에 대한 정보일 수 있다.

카메라부(120)는, 엘리베이터 내부 또는 외부에 설치될 수 있다. 예를 들어, 카메라부(120)는, 엘리베이터 내부 또는 외부에 설치된 CCTV 카메라일 수 있고, 도 2의 우측에 설치된 카메라부(120)와 같이 얼굴 인식 등을 위해 별도로 설치된 카메라를 포함할 수도 있다. 카메라부(120)는 엘리베이터 내부 또는 외부에 있는 탑승자의 모습을 촬영한 영상을 수집할 수 있다.

얼굴 인식부(130)는, 탑승자의 얼굴을 인식하여 탑승자 신원을 파악할 수 있다. 즉, 얼굴 인식부(130)는, 카메라부(120)에서 수집된 영상 중 탑승자의 얼굴 부분을 추출하고, 추출된 얼굴 부분과 저장부(110)에 탑승자 신원별로 분류되어 저장된 얼굴 정보를 비교하여, 촬영된 탑승자의 신원을 파악할 수 있다. 얼굴 인식부(130)는, 정확한 얼굴 인식을 위해 AI 기반의 영상 분석 기술을 사용할 수 있다.

영상 분석부(140)는, 카메라부(120)에서 촬영된 영상으로부터, 탑승자의 옷차림, 탑승자가 엘리베이터를 탄 층 및 내린 층을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 실시간으로 분석할 수 있다. 예를 들어, 비슷한 시간에 탑승자가 거주층에서 엘리베이터에 탑승하더라도, 정장 차림이면 출근하기 위해 차량이 주차된 주차장으로 갈 수 있고, 운동복 차림이면 관내 헬스장이나 로비 층으로 가는 등, 탑승자의 옷차림에 따라 엘리베이터 사용 패턴이 달라질 수 있다. 따라서 영상 분석부(140)는 영상으로부터 탑승자의 옷차림을 AI 기반으로 분석할 수 있다.

또한, 버튼 조작이나 입력된 목적지 층과 관계없이, 탑승자가 실제로 엘리베이터를 몇 층에서 타고 내리는지에 대한 정보를 영상 기반으로 분석할 수 있다. 이때, 영상 분석부(140)는, 연속된 프레임의 영상을 분석해 탑승자의 위치를 추적함으로써, 엘리베이터 문을 통해 탑승자가 타고 내리는 것을 분석하고 엘리베이터 위치와 연동함으로써, 탑승자가 엘리베이터를 탄 층과 내린 층을 정확하게 분석할 수 있다.

자동 추출부(150)는, 얼굴 인식부(130)에서 파악된 탑승자 신원에 대응하는 탑승 패턴 정보를 이용해 자동으로 목적지 층을 추출할 수 있다. 보다 구체적으로, 자동 추출부(150)는, 얼굴 인식부(130)에서 파악된 탑승자 신원, 날짜, 요일, 시간을 포함하는 시간 정보, 탑승자가 엘리베이터를 탄 층, 및 영상 분석부(140)에서 분석된 탑승자의 옷차림 정보를 이용해 목적지 층을 추출할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에서, 자동 추출부(150)가 목적지 층을 추출하는 과정을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템의 자동 추출부(150)는, 얼굴 인식부(130)에서 파악된 탑승자 신원(ID: 12345)에 대응하는 엘리베이터 탑승 패턴 정보와 탑승자가 엘리베이터에 탑승하는 현재 날짜, 요일, 시간대 등의 시간 정보(화요일 오전 7:48), 엘리베이터를 호출한 층 또는 탄 층 등의 정보(거주층 탑승)를 이용해 목적지 층을 추출할 수 있다. 즉, 탑승 패턴 정보에 따르면, 해당 탑승자가 화요일 오전 7시 반에서 8시 사이의 시간대에 거주층에서 엘리베이터에 탑승하는 경우 지하주차장 층으로 이동한다면, 자동 추출부(150)는 목적지 층을 지하주차장 층으로 자동으로 추출할 수 있다.

실시예에 따라서, 자동 추출부(150)는, 탑승 패턴 정보에 따라 목적지 층이 주차장인 경우, 얼굴 인식부(130)에서 파악된 탑승자 신원에 기초하여, 탑승자의 차량이 주차된 주차장 층으로 목적지 층을 추출할 수 있다. 즉, 주차장이 지상, 지하 1층, 지하 2층 등 여러 층으로 구성된 경우, 자동 추출부(150)는 해당 탑승자의 이전 엘리베이터 탑승 정보를 이용하거나, 해당 탑승자 차량의 번호판 인식을 통해, 여러 층의 주차장 중에서 탑승자의 차량이 주차된 주차장 층을 자동으로 추출할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에서, 자동 추출부(150)가 영상 분석부(140)에서 분석된 정보를 더 이용해 목적지 층을 추출하는 과정을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템의 자동 추출부(150)는, 얼굴 인식부(130)에서 파악된 탑승자 신원(ID: 12345)에 대응하는 엘리베이터 탑승 패턴 정보와 탑승자가 엘리베이터에 탑승하는 현재 날짜, 요일, 시간대 등의 시간 정보(화요일 오후 8:15), 엘리베이터를 호출한 층 또는 탄 층 등의 정보(거주층 탑승) 외에, 영상 분석부(140)에서 분석한 옷차림 정보(운동복)를 더 이용해 목적지 층을 추출할 수 있다. 즉, 탑승 패턴 정보에 따르면, 해당 탑승자가 평일 오후 8시에서 9시 사이의 시간대에 거주층에서 운동복 차림으로 엘리베이터에 탑승하여 관내 헬스장이 있는 층으로 이동하는 것이 패턴화되어 있다면, 자동 추출부(150)는 옷차림 정보를 더 반영해 목적지 층을 관내 헬스장 층으로 자동으로 추출할 수 있다.

비접촉 입력부(160)는, 제스처 인식 또는 음성 인식을 통해 비접촉식으로 목적지 층을 입력받을 수 있다. 즉, 비접촉 입력부(160)는, 탑승자 신원 파악이 안 되거나, 탑승 패턴 정보에 패턴화되어 있지 않은 비정기적인 동선에 대해서는, 자동 추출부(150)가 자동으로 목적지 층을 추출할 수 없으므로, 비접촉 입력부(160)를 통해 목적지 층을 입력받을 수 있다. 이때, 물리적인 접촉이 필요 없는 제스처 인식 또는 음성 인식을 이용하므로, 위생관리가 쉽고 탑승자의 편의를 극대화할 수 있다.

여기서, 제스처는 각 층에 따라 미리 정해진 손동작 또는 몸동작일 수 있으며, 손가락 등으로 숫자를 표시하는 동작일 수 있다. 비접촉 입력부(160)는 제스처 인식을 위해 키넥트 센서, 모션 인식 장치, 카메라부(120)에서 촬영된 영상의 AI 기반 분석 등을 이용할 수 있다. 또한, 비접촉 입력부(160)는, 음성 인식을 위해 엘리베이터 외부 또는 내부에 설치된 마이크로 수신한 탑승자의 음성을 AI 기반으로 분석해 목적지 층을 추출할 수 있다.

보다 구체적으로, 미등록 탑승자의 엘리베이터 탑승으로 얼굴 인식부(130)에서 얼굴 인식에 실패하거나, 탑승 패턴 정보에 패턴화되어 있지 않은 탑승자의 엘리베이터 탑승으로 자동 추출부(150)에서 자동으로 목적지 층의 추출에 실패하면, 비접촉 입력부(160)는, 얼굴 인식부(130) 또는 자동 추출부(150)로부터 목적지 층 입력 신호를 입력받아, 제스처 또는 음성을 이용한 비접촉식 목적지 층 입력을 탑승자에게 요청할 수 있다. 이때, 도 2에 도시된 바와 같은 디스플레이 패널이나 스피커를 통해 탑승자에게 제스처 또는 음성을 통해 목적지 층 입력을 요청할 수 있다.

구동 제어부(170)는, 자동 추출부(150) 또는 비접촉 입력부(160)로부터 목적지 층을 전달받고, 자동으로 엘리베이터의 목적지 층을 입력해 엘리베이터 구동을 제어할 수 있다. 즉, 구동 제어부(170)는, 자동 추출부(150)나 비접촉 입력부(160)로부터 입력받은 목적지 층으로 엘리베이터가 이동하도록, 엘리베이터 구동을 제어할 수 있다.

한편, 구동 제어부(170)는, 자동 추출부(150) 및 비접촉 입력부(160)로부터 동일한 탑승자의 목적지 층을 각각 전달받고, 두 목적지 층이 불일치하면, 비접촉 입력부(160)로부터 전달받은 목적지 층을 입력해 엘리베이터 구동을 제어할 수 있다. 즉, 구동 제어부(170)가 자동 추출부(150)와 비접촉 입력부(160) 중 어느 하나로부터 목적지 층을 전달받았다면, 전달받은 목적지 층으로 이동하도록 엘리베이터 구동을 제어하면 되지만, 동일한 탑승자에 대해 자동 추출부(150)와 비접촉 입력부(160) 모두로부터 목적지 층을 전달받으면, 비접촉 입력부(160)의 전달을 우선하여 구동 제어할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에서, 구동 제어부(170)가 목적지 층을 입력해 엘리베이터 구동을 제어하는 과정을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템의 구동 제어부(170)는, 자동 추출부(150)로부터 관내 헬스장 층을, 비접촉 입력부(160)로부터 로비 층을 목적지 층으로 각각 전달받은 경우, 비접촉 입력부(160)로부터 전달받은 로비 층으로 엘리베이터가 이동하도록 구동 제어를 할 수 있다. 따라서 비정기적인 동선일 경우에는, 자동 추출부(150)가 자동으로 추출한 목적지 층과 관계없이, 탑승자가 직접 제스처나 음성으로 원하는 층을 입력해 편리하게 이동할 수 있다.

이를 위해서, 자동 추출부(150)는 자동으로 추출한 목적지 층을 디스플레이 패널이나 스피커 등을 통해 탑승자에게 알려주어, 탑승자가 원하는 층이 맞는지 확인하도록 할 수 있다.

한편, 구동 제어부(170)는, 엘리베이터를 타려는 탑승자가 검출되면, 탑승자가 검출된 층으로 이동하도록 엘리베이터 구동을 제어할 수 있다. 즉, 영상 분석부(140)가 AI 기반으로 엘리베이터 외부에 설치된 카메라부(120)에서 촬영된 영상으로부터 엘리베이터 앞에 대기하고 있는 탑승자를 실시간 검출하면, 구동 제어부(170)는 영상 분석부(140)로부터 탑승자 검출 신호를 전달받아, 탑승자가 검출된 층(탑승자가 검출된 영상을 촬영한 카메라부(120)가 설치된 층)으로 엘리베이터가 이동하도록 제어할 수 있다. 따라서 탑승자가 엘리베이터 호출 버튼을 조작할 필요 없이, 엘리베이터의 호출과 목적지 층으로 이동을 모두 비접촉식으로 할 수 있다.

패턴 분석부(180)는, 날짜, 요일, 시간을 포함하는 시간 정보, 얼굴 인식부(130)에서 파악된 탑승자 신원, 영상 분석부(140)에서 분석된 탑승자의 옷차림, 탑승자가 엘리베이터를 탄 층 및 내린 층을 AI 기반으로 분석해 탑승자의 엘리베이터 탑승 패턴을 분석하고, 저장부(110)에 엘리베이터 탑승 패턴 정보를 저장할 수 있다. 패턴 분석부(180)는, 자동 추출부(150)에서 자동으로 추출한 목적지 층과, 비접촉 입력부(160)에서 입력받은 목적지 층 또는 탑승자가 엘리베이터를 내린 층이 불일치하면, 탑승 패턴 정보를 업데이트할 수 있다.

즉, 패턴 분석부(180)는 AI 기반으로 엘리베이터 탑승과 관련된 빅데이터를 분석해 각 탑승자별로 탑승 패턴 정보를 생성할 수 있으며, 탑승자가 엘리베이터를 계속 이용함에 따라 수집되는 데이터를 지속해서 학습하고 엘리베이터 탑승 패턴 정보를 업데이트함으로써, 탑승자의 엘리베이터 탑승 횟수가 많아질수록 자동 추출부(150)가 추출하는 목적지 층의 정확도도 높아질 수 있다.

이때, 패턴 분석부(180)가 사용하는 AI 기술로서, CNN(Convolutional neural network), RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long short-term memory) RNN, 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기, 가중 랜덤 포레스트 분류기(WRFR), 캐스케이드 회귀 포레스트(Cascade Regression Forest) 등이 있을 수 있는데, 대량의 탑승자별 엘리베이터 탑승 데이터를 이용해 딥러닝 기반으로 학습시킨 모델을 사용할 수 있으며, 둘 이상의 인공지능 모델을 결합한 앙상블 모델을 구성할 수도 있다.

한편, 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에서는, 전이 학습(Transfer learning)을 사용할 수 있다. 전이 학습은 새로운 문제에 대해 사전 훈련된 모델을 재사용하는 것이다. 이미 훈련된 모델을 사용하므로, 상대적으로 적은 데이터로 깊은 신경망을 훈련시킬 수 있는 장점이 있다. 또한, 대부분의 실제 문제들은 일반적으로 복잡한 모델을 훈련시키기 위해 수백만 개의 라벨이 붙은 데이터를 가지고 있지 않기 때문에 유용하게 사용될 수 있다.

본 발명에서는, 이와 같은 전이 학습을 이용해, 대량의 데이터로 사전 훈련된 모델로부터, 개별 탑승자에 최적화된 인공지능 모델을 생성함으로써, 각 탑승자에게 최적화하여 엘리베이터 탑승 패턴을 예측할 수 있다.

한편, 본 발명의 일실시예에 따른 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에서는, 강화 학습(Reinforcement learning)을 사용할 수도 있다. 강화 학습은, 강화형 기계 학습이라고도 하며, 기계 학습 중 컴퓨터가 주어진 상태(state)에 대해 최적의 행동(action)을 선택하는 학습 방법이다. 강화형 기계 학습은 지도형/비지도형 기계 학습에 이용되는 훈련 데이터 대신, 주어진 상태에 맞춘 행동의 결과에 대한 보상(reward)을 준다. 컴퓨터는 보상을 이용하여 성능을 향상시킨다.

본 발명에서는, 이와 같은 강화 학습을 이용해, 자동 추출부(150)에서 자동으로 추출한 목적지 층과, 비접촉 입력부(160)에서 입력받은 목적지 층 또는 탑승자가 엘리베이터를 내린 층이 일치하면 양의 피드백을, 불일치하면 음의 피드백을 줌으로써, 인공지능 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.

전술한 바와 같이, 본 발명에서 제안하고 있는 AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템에 따르면, 탑승자의 얼굴을 인식하여 탑승자 신원을 파악하고, 파악된 탑승자의 엘리베이터 탑승 패턴 정보에 따라 자동으로 목적지 층을 추출해, 추출된 목적지 층으로 이동하도록 엘리베이터 구동을 제어함으로써, 패턴화된 정기적인 동선의 경우에 목적 층 입력 버튼의 조작 없이 자동으로 탑승자가 원하는 층으로 이동할 수 있고, 제스처 인식 또는 음성 인식을 통해 비접촉식으로 목적지 층을 입력받음으로써, 패턴화되지 않은 비정기적인 동선일 때도 물리적인 접촉 없이 탑승자가 원하는 층으로 쉽게 이동할 수 있어서, 위생관리가 쉽고 탑승자의 편의를 극대화할 수 있다.

이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.

110: 저장부
120: 카메라부
130: 얼굴 인식부
140: 영상 분석부
150: 자동 추출부
160: 비접촉 입력부
170: 구동 제어부
180: 패턴 분석부

Claims (8)

1. 비접촉식 엘리베이터 제어시스템으로서,
   탑승자 신원별로 분류된 얼굴 정보 및 엘리베이터 탑승 패턴 정보를 저장하는 저장부(110);
   엘리베이터 내부 또는 외부에 설치된 카메라부(120);
   탑승자의 얼굴을 인식하여 탑승자 신원을 파악하는 얼굴 인식부(130);
   상기 카메라부(120)에서 촬영된 영상으로부터, 탑승자의 옷차림, 탑승자가 엘리베이터를 탄 층 및 내린 층을 실시간으로 분석하되, 연속된 프레임의 영상을 분석해 탑승자의 위치를 추적함으로써, 버튼 조작이나 입력된 목적지 층과 관계없이, 엘리베이터 문을 통해 탑승자가 타고 내리는 것으로부터 탑승자가 엘리베이터를 탄 층과 내린 층을 분석하는 영상 분석부(140);
   상기 얼굴 인식부(130)에서 파악된 탑승자 신원에 대응하는 탑승 패턴 정보를 이용해 자동으로 목적지 층을 추출하되, 상기 얼굴 인식부(130)에서 파악된 탑승자 신원, 날짜, 요일, 시간을 포함하는 시간 정보, 상기 탑승자가 엘리베이터를 탄 층, 및 상기 영상 분석부(140)에서 분석된 탑승자의 옷차림 정보를 이용해 상기 목적지 층을 추출하는 자동 추출부(150);
   제스처 인식 또는 음성 인식을 통해 비접촉식으로 목적지 층을 입력받는 비접촉 입력부(160);
   상기 자동 추출부(150) 또는 비접촉 입력부(160)로부터 목적지 층을 전달받고, 자동으로 엘리베이터의 목적지 층을 입력해 엘리베이터 구동을 제어하는 구동 제어부(170); 및
   날짜, 요일, 시간을 포함하는 시간 정보 및 상기 영상 분석부(140)에서 분석된 탑승자의 옷차림을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상과, 상기 얼굴 인식부(130)에서 파악된 탑승자 신원, 탑승자가 엘리베이터를 탄 층 및 내린 층을 AI 기반으로 분석해 상기 탑승자의 엘리베이터 탑승패턴을 분석하고, 상기 저장부(110)에 엘리베이터 탑승 패턴 정보를 저장하는 패턴 분석부(180)를 포함하며,
   상기 탑승 패턴 정보는,
   날짜, 요일, 시간대 및 옷차림을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상에 따른, 탑승자가 탄 층과 내린 층에 대한 정보이며, 상기 패턴 분석부(180)에서 상기 카메라부(120)의 촬영 정보를 이용해 AI 기반으로 탑승자의 탑승 패턴을 분석한 결과로써, 특정 탑승자가 특정 요일이나 시간대에 주로 가는 목적지 층, 옷차림에 따른 목적지 층을 포함하는 패턴화된 정기적인 동선에 대한 정보이고,
   상기 자동 추출부(150)는,
   상기 탑승 패턴 정보에 따라 목적지 층이 주차장인 경우, 상기 얼굴 인식부(130)에서 파악된 탑승자 신원에 기초하여, 탑승자의 차량이 주차된 주차장 층으로 상기 목적지 층을 추출하며,
   상기 패턴 분석부(180)는,
   상기 자동 추출부(150)에서 자동으로 추출한 목적지 층과, 상기 비접촉 입력부(160)에서 입력받은 목적지 층 또는 상기 탑승자가 엘리베이터를 내린 층이 불일치하면, 상기 탑승 패턴 정보를 업데이트하는 것을 특징으로 하는, AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   미등록 탑승자의 엘리베이터 탑승으로 상기 얼굴 인식부(130)에서 얼굴 인식에 실패하거나, 상기 탑승 패턴 정보에 패턴화되어 있지 않은 상기 탑승자의 엘리베이터 탑승으로 상기 자동 추출부(150)에서 자동으로 목적지 층의 추출에 실패하면,
   상기 비접촉 입력부(160)는,
   상기 얼굴 인식부(130) 또는 자동 추출부(150)로부터 목적지 층 입력 신호를 입력받아, 제스처 또는 음성을 이용한 비접촉식 목적지 층 입력을 탑승자에게 요청하는 것을 특징으로 하는, AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템.
   
5. 제1항에 있어서, 상기 구동 제어부(170)는,
   상기 자동 추출부(150) 및 비접촉 입력부(160)로부터 동일한 탑승자의 목적지 층을 각각 전달받고, 두 목적지 층이 불일치하면, 상기 비접촉 입력부(160)로부터 전달받은 목적지 층을 입력해 엘리베이터 구동을 제어하는 것을 특징으로 하는, AI 기반 비접촉식 엘리베이터 제어시스템.
   
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