KR102502515B1 - 유저 단말기의 스캐닝 이미지를 처리하여 생활편의 서비스를 증강현실 기반으로 제공하는 플랫폼의 운영방법 - Google Patents
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Abstract
유저 단말기의 스캐닝 이미지를 처리하여 생활편의 서비스를 증강현실 기반으로 제공하는 플랫폼의 운영방법을 제공한다.
상기 플랫폼의 운영방법은 유저 단말기가 메인 서버로 유저 정보와 스캐닝 이미지를 송신하는 단계; 상기 메인 서버가 제1인공지능을 이용하여 상기 유저 단말기로 서비스 리스트를 제공하는 단계; 상기 유저 단말기가 상기 메인 서버로부터 제공받은 서비스 리스트 중에서 특정 서비스를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 플랫폼의 운영방법은 유저 단말기가 메인 서버로 유저 정보와 스캐닝 이미지를 송신하는 단계; 상기 메인 서버가 제1인공지능을 이용하여 상기 유저 단말기로 서비스 리스트를 제공하는 단계; 상기 유저 단말기가 상기 메인 서버로부터 제공받은 서비스 리스트 중에서 특정 서비스를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 유저 단말기의 스캐닝 이미지를 처리하여 생활편의 서비스를 증강현실 기반으로 제공하는 플랫폼의 운영방법에 관한 것이다.
스마트시티(Smart city)는 정보통신기술(ICT)을 이용해 도시 생활 속에서 유발되는 교통 문제, 환경 문제, 주거 문제, 시설 비효율, 재난상황 등을 해결하여 시민들이 편리하고 쾌적한 삶을 누릴 수 있도록 한 "똑똑한 도시"를 뜻한다.
증강현실(Augmented Reality, AR)은 현실의 이미지나 배경에 3차원 가상 이미지를 겹쳐서 하나의 영상으로 보여주는 기술이다. 일 예로, 유저가 (증강현실 애플리케이션 실행 후) 스마트폰 등의 내장 카메라(캠)로 특정 거리나 건물을 비추면 GPS 수신기를 통해 현재 위치의 위도/경도 정보, 기울기/중력 정보 등이 스마트폰에 임시 기록된다. 그런 다음, 이 GPS 정보를 인터넷을 통해 특정 위치정보 시스템에 전송한다. 해당 위치 반경의 지역이나 건물의 상세 정보를 모두 스마트폰에 저장하기가 현실적으로 불가능하기 때문이다. 사용자로부터 위치/기울기 등의 GPS 정보를 수신한 위치정보시스템은 해당 지역 또는 사물의 상세 정보를 자신의 데이터베이스에서 검색한 후 그 결과를 다시 스마트폰으로 전송한다. 여기에는 물론 특정 건물의 상호, 전화번호 등이 들어 있다. 이 데이터를 수신한 스마트폰은 증강현실 애플리케이션을 통해 현 지도 정보와 매칭시킨 후 실시간 화면으로 보여주는 것이다. 위의 데이터 송수신 단계는 지속적으로 유지, 수행되므로 스마트폰을 들고 거리를 지나면 해당 지역 및 주변에 대한 상세 정보가 순차적으로 화면에 나타나게 된다.
한편, 인공지능(AI; Artificial Intelligence)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야이다.
특히, 인공지능 중 가장 많은 분야에서 활용되는 지도학습(Supervised learning)은 정답(Label)을 포함하는 트레이닝 데이터를 이용하여 미래 값을 예측하는 방법으로, 데이터의 수집 단계에서 트레이닝 데이터와 테스트 데이터의 순도(일 예로, 정확성과 진실성)가 인공지능 알고리즘의 성능을 좌우한다.
종래의 ICT를 활용한 스마트 시티는 이를 구현하기 위한 방대한 데이터를 제대로 처리하지 못하여 부정확한 정보만을 전달하였으며 유저의 현재 상황을 반영하지 못하는 문제가 있고, 나아가 유저가 자신이 찾고자 하는 정보를 획득하기 위해서 직관적이지 않은 인터페이스 등을 이용하여 일일이 검색해야 하는 문제점이 있었다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 유저 단말기의 스캐닝 이미지를 처리하여 생활편의 서비스를 증강현실 기반으로 제공하는 플랫폼의 운영방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 플랫폼의 운영방법은 유저 단말기가 메인 서버로 유저 정보와 스캐닝 이미지를 송신하는 단계; 상기 메인 서버가 제1인공지능을 이용하여 상기 유저 단말기로 서비스 리스트를 제공하는 단계; 상기 유저 단말기가 상기 메인 서버로부터 제공받은 서비스 리스트 중에서 특정 서비스를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
유저 정보는 유저의 성별과 나이와 직업과 위치와 웹 상의 활동에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 스캐닝 이미지는 유저가 스캐닝한 도로, 표지판, 시설물, 건물과 배경에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 서비스 리스트는 생활편의 리스트, 오더 리스트, 재난정보 리스트, 도로상황 리스트 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 메인 서버는 관리자에 의해 설정된 가상의 유저 정보와 스캐닝 이미지를 레이블값으로 관리자에 의해 설정된 가상의 서비스 리스트를 피쳐값으로 설정된 데이터셋을 학습한 제1인공지능을 이용하여, 상기 유저 단말기로부터 송신된 유저 정보와 스캐닝 이미지로부터 상기 유저 단말기로 서비스 리스트를 제공할 수 있다.
상기 유저 단말기가 상기 메인 서버로 제공받은 서비스 리스트에 대한 만족도 지수 정보를 송신하는 단계; 상기 메인 서버가 상기 유저 단말기로부터 송신된 유저 정보와 스캐닝 이미지와 만족도 지수 정보와 상기 유저 단말기로 제공한 서비스 리스트를 처리함으로써 제2인공지능을 생성하고, 제2인공지능을 이용하여 제1인공지능을 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
만족도 지수 정보는 상기 유저 단말기가 상기 메인 서버로부터 제공된 서비스 리스트를 절대평가하는 자연수값이며, 상기 메인 서버는 상기 유저 단말기로부터 송신된 유저 정보와 스캐닝 이미지와 상기 유저 단말기로 제공한 서비스 리스트를 레이블값으로 만족도 지수 정보를 피쳐값으로 제2인공지능을 학습시키는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 메인 서버는 상기 유저 단말기가 송신한 스캐닝 이미지 상에 서비스 링크와 아이콘과 기호와 문자 중 적어도 하나를 합성한 증강현실 형태로 서비스 리스트를 제공하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 플랫폼의 운영방법은 유저가 자신이 위치한 관심 지역을 스캐닝하는 간단한 제스쳐를 취하는 것만으로, 유저맞춤형 유틸리티 서비스(생활편의, 오더, 재난정보, 도로상황 서비스 등을 포함)를 증강현실로 제공함으로써, 유저 인터렉션과인터페이스가 편리한 장점이 있다.
또한, 본 발명의 플랫폼의 운영방법은 유저 정보(유저의 성별과 나이와 직업과 위치와 웹 상의 활동에 대한 정보 등을 포함)와 스캐닝 이미지를 인공지능으로 자동으로 분석하여 유저가 필요한 맞춤형 정보를 정확하게 분석하여 전달할 수 있는 장점이 있다.
나아가 본 발명의 플랫폼의 운영방법은 플래폼 운영 초기에는 관리자의 작업에 의해 생성된 데이터셋을 학습한 인공지능 알고리즘을 이용하여 서비스 리스트를 생성하고, 플랫폼이 안정화 단계에 접어들면 운영과정에서 쌓인 유저가 리스트를 평가한 데이터를 데이터셋에 편입시켜 이를 바탕으로 학습한 인공지능 알고리즘을 이용하여 기존 인공지능 분류 알고리즘을 업데이트함으로써, 지속적으로 업그레이드되는 유저 맞춤형 스마트시티 유틸리티 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 플랫폼의 운영방법의 프로세스를 나타낸 순서도이다.
도 2는 본 발명의 플랫폼의 운영방법에 이용되는 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 플랫폼의 운영방법에서 인공지능에 의해 유저에게 추천되는 서비스 리스트가 생성되는 것을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 플랫폼의 운영방법의 변형례에서 동적 파노라마 스캐닝 이미지가 수평 일방향으로 진행(도 4의 (1))하는 것과 수직 일방향으로 진행(도 4의 (2))하는 것을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 플랫폼의 운영방법의 변형례에서 동적 파노라마 스캐닝 이미지가 수평 왕복으로 진행(도 5의 (3))하는 것과 수직 왕복으로 진행(도 5의 (4))하는 것을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 플랫폼의 운영방법에 이용되는 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 플랫폼의 운영방법에서 인공지능에 의해 유저에게 추천되는 서비스 리스트가 생성되는 것을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 플랫폼의 운영방법의 변형례에서 동적 파노라마 스캐닝 이미지가 수평 일방향으로 진행(도 4의 (1))하는 것과 수직 일방향으로 진행(도 4의 (2))하는 것을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 플랫폼의 운영방법의 변형례에서 동적 파노라마 스캐닝 이미지가 수평 왕복으로 진행(도 5의 (3))하는 것과 수직 왕복으로 진행(도 5의 (4))하는 것을 나타낸 개념도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 플랫폼의 운영방법(1000)을 설명한다. 도 1은 본 발명의 플랫폼의 운영방법의 프로세스를 나타낸 순서도이고, 도 2는 본 발명의 플랫폼의 운영방법에 이용되는 시스템을 나타낸 블록도이고, 도 3은 본 발명의 플랫폼의 운영방법에서 인공지능에 의해 유저에게 추천되는 서비스 리스트가 생성되는 것을 나타낸 개념도이다.
본 발명의 플랫폼의 운영방법(1000)은 유저 단말기(10)와 네트워크(20)와 메인 서버(30)를 포함하는 시스템 내에서 수행될 수 있다.
유저 단말기(10)는 본 발명의 플랫폼의 운영방법(1000)과 관련한 웹 페이지, 앱 페이지(앱 리스트), 프로그램 또는 애플리케이션이 제공되는 단말일 수 있다. 이 경우, 유저 단말기(10)는 네트워크(20)를 통해 원격지의 메인 서버(30)에 접속 및 연결될 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다.
상세하게, 유저 단말기(10)는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치와 일반적인 데스크탑 PC(Desk-top PC) 등 유선 통신 장치를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
네트워크(20)는 유저 단말기(10)와 메인 서버(30)와 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
메인 서버(30)는 본 발명의 플랫폼의 운영방법(1000)과 관련한 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다.
본 발명의 플랫폼의 운영방법(1000)은 유저 단말기(10)가 메인 서버(30)로 유저 정보와 스캐닝 이미지를 송신하는 단계(100); 메인 서버(30)가 제1인공지능을 이용하여 유저 단말기(10)로 서비스 리스트를 제공하는 단계(200); 유저 단말기(10)가 메인 서버(30)로 제공받은 서비스 리스트에 대한 만족도 지수 정보를 송신하는 단계(300); 메인 서버(30)가 유저 단말기(10)로부터 송신된 유저 정보와 스캐닝 이미지와 만족도 지수 정보와 상기 유저 단말기로 제공한 서비스 리스트를 처리함으로써 제2인공지능을 생성하고, 제2인공지능을 이용하여 제1인공지능을 업데이트하는 단계(400); 유저 단말기(10)가 메인 서버(30)로부터 제공받은 서비스 리스트 중에서 특정 서비스를 선택하는 단계(500);를 포함할 수 있다.
유저 단말기(10)가 메인 서버(30)로 유저 정보와 스캐닝 이미지를 송신하는 단계(100) 는 유저가 유저의 성별과 나이와 직업과 위치와 웹 상의 활동(유저가 검색한 키워드, SNS 활동 정보, 유저가 클릭한 뉴스 링크 등에 대한 정보를 포함하나 이에 한정되는 것은 아님)에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 유저 정보와 유저가 스캐닝한 도로, 표지판, 시설물, 건물과 배경에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 스캐닝 이미지를 메인 서버(30)로 전송하는 단계일 수 있다. 한편, 유저 정보 중 일부는 유저가 플랫폼에 가입 시 개인/위치 정보 활용 동의를 통해 획득될 수 있으며, 스캐닝 이미지는 유저가 유저 단말기의 카메라 모듈과 스캐너 등을 이용하여 실시간으로 스캐닝한 이미지로부터 획득될 수 있다.
메인 서버(30)가 제1인공지능을 이용하여 유저 단말기(10)로 서비스 리스트를 제공하는 단계(200) 는 메인 서버(30)에서 유저가 유저 단말기(10)를 통해 제공한 유저 정보와 스캐닝 이미지를 처리하여 유저에게 제공하고자 하는 서비스 리스트를 생성하고 유저에게 전송하는 단계일 수 있다.
이 경우, 서비스 리스트는 생활편의 리스트(건물의 층별 정보/주차장 위치/공공기관 위치/특정행정구역 위치/버스정류장, 지하철역 위치 등이 있으나 이에 한정되는 것은 아님), 오더 리스트(특정 레스토랑 등의 예약, 배달 오더/주차장 예약 오더/빨래방 예약 오더 등이 있으나 이에 한정되는 것은 아님), 재난정보 리스트(재난발생 예측/재난발생 경고/대피로/소방시설 위치 등이 있으나 이에 한정되는 것은 아님), 도로상황 리스트(사고발생 여부/차량통제 여부/교통체증 여부 등이 잇으나 이에 한정되는 것은 아님) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 막대한 양의 빅데이터를 형성하는 유저 정보와 스캐닝 이미지 정보와 스마트시티 유틸리티 서비스 종류 등을 기존 프로그램 알고리즘으로는 처리할 수 없으므로 학습된 인공지능을 이용하여 유저 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 특징으로 한다.
한편, 플랫폼의 운영초기에는 플랫폼에서 얻을 수 있는 데이터가 한정적이기 때문에 제1인공지능을 학습시키는 데이터셋을 충분히 확보하지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 가상의 데이터로 인공지능 예측 알고리즘을 생성하여 서비스 리스트를 생성할 수 있다. 상술한 제1인공지능 알고리즘을 생성시키는 자세한 설명은 후술하도록 한다.
나아가 유저편의성을 위해, 본 발명의 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 유저 단말기(10)가 송신한 스캐닝 이미지 상에 유틸리티 서비스 링크와 아이콘과 기호와 문자 중 적어도 하나를 합성한 증강현실 형태로 서비스 리스트를 제공할 수 있다. 이 경우, 디지털 트윈을 구현하기 위한 공공데이터는 정부의 행정안전부, 도로교통부 서버 등에서 획득하거나 한국부동산정보원의 데이터베이스를 이용할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
유저 단말기(10)가 메인 서버(30)로 제공받은 서비스 리스트에 대한 만족도 지수 정보를 송신하는 단계(300) 는 유저가 메인 서버(30)에서 추천한 서비스 리스트에 대한 만족도를 평가하는 단계일 수 있다. 이 경우, 만족도 지수 정보는 메인 서버(30)로부터 제공된 리스트를 절대평가하는 자연수값일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
메인 서버(30)가 유저 단말기(10)로부터 송신된 유저 정보와 스캐닝 이미지와 만족도 지수 정보와 상기 유저 단말기로 제공한 서비스 리스트를 처리함으로써 제2인공지능을 생성하고, 제2인공지능을 이용하여 제1인공지능을 업데이트하는 단계(400) 는 메인 서버(30)에서 실제 유저 정보와 실제 스캐닝 이미지와 실제로 매칭된 서비스 리스트에 대한 유저의 만족도 지수 정보에 의해 학습된 제2인공지능으로 제1인공지능을 업데이트하는 단계일 수 있다.
즉, 플랫폼의 운영이 안정화되는 단계에서는 플랫폼에서 자체적으로 얻은 유저 정보와 스캐닝 이미지와 유틸리티 서비스와 이에 대한 만족도 지수 정보를 데이터셋으로 설정하여 상술한 제1인공지능 알고리즘을 실시간으로 업데이트하는 새로운 인공지능 예측 알고리즘을 생성하여 업데이트된 서비스 리스트를 지속적으로 제공할 수 있다. 상술한 제2인공지능 알고리즘을 생성시키는 자세한 설명은 후술하도록 한다.
유저 단말기(10)가 메인 서버(30)로부터 제공받은 서비스 리스트 중에서 특정 서비스를 선택하는 단계(500) 는 유저가 메인 서버(30)로부터 제공받은 서비스 리스트 중에서 특정 서비스를 선택하는 단계일 수 있다.
한편, 본 발명의 플랫폼 운영방법(1000)의 변형례에서는 유저인터페이스 편의성을 극대화하기 위해 스캐닝 이미지가 일반적인 정적 스틸샷이 아닌, "동적 파노라마 스캐닝 이미지"일 수 있다. 도 4는 본 발명의 플랫폼의 운영방법의 변형례에서 동적 파노라마 스캐닝 이미지가 수평 일방향으로 진행(도 4의 (1))하는 것과 수직 일방향으로 진행(도 4의 (2))하는 것을 나타낸 개념도이고, 도 5는 본 발명의 플랫폼의 운영방법의 변형례에서 동적 파노라마 스캐닝 이미지가 수평 왕복으로 진행(도 5의 (3))하는 것과 수직 왕복으로 진행(도 5의 (4))하는 것을 나타낸 개념도이다.
일 예로, 기본설정으로 "동적 파노라마 스캐닝 이미지"가 스캐닝을 진행함에 따라 실시간으로 스캐닝 이미지에 증강현실로 생활편의 리스트와 오더 리스트와 재난정보 리스트와 도로상황 리스트가 우선순위 없이 증강현실로 표현될 수 있다.
이와 달리, "동적 파노라마 스캐닝 이미지"가 수평 일방향으로 스캐닝이 진행되는 경우(도 4의 (1) 참조) 기본설정과 마찬가지로 스캐닝을 진행함에 따라 실시간으로 스캐닝 이미지에 생활편의 리스트와 오더 리스트와 재난정보 리스트와 도로상황 리스트가 우선순위 없이 증강현실로 표현되지만 진행과정 중 스틸샷이 설정되는 경우(이 경우, 스틸샷은 유저가 유저 단말기의 터치스크린을 터치하는 동작에 의해 설정될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아님) 동적 파노라마 스캐닝 이미지 중 스틸샷이 설정된 이미지에서는 오더 리스트가 다른 리스트에 우선적으로 표현(증강현실에 오더 리스트만 표현되며 만약 오더 리스트가 없는 경우 다른 리스트가 우선순위 없이 표현되는 의미일 수 있지만 이에 한정되는 것은 아님)될 수 있다. 유저가 스캐닝을 수평 일방향으로 수행하는 경우 오더를 위한 매장을 찾는 경우가 일반적이라는 것을 반영한 것이다.
이와 달리, "동적 파노라마 스캐닝 이미지"가 수직 일방향으로 스캐닝이 진행되는 경우(도 4의 (2) 참조) 기본설정과 마찬가지로 스캐닝을 진행함에 따라 실시간으로 스캐닝 이미지에 생활편의 리스트와 오더 리스트와 재난정보 리스트와 도로상황 리스트가 우선순위 없이 증강현실로 표현되지만 진행과정 중 스틸샷이 설정되는 경우(이 경우, 스틸샷은 유저가 유저 단말기의 터치스크린을 터치하는 동작에 의해 설정될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아님) 동적 파노라마 스캐닝 이미지 중 스틸샷이 설정된 이미지에서는 생활편의 리스트 중 건물의 층별 정보가 생활편의 리스트의 다른 정보와 다른 리스트에 우선적으로 표현(증강현실에 생활편의 리스트 중 건물의 층별 정보만 표현되며 만약 생활편의 리스트 중 건물의 층별 정보가 없는 경우 생활편의 리스트 중 다른 정보와 다른 리스트가 우선순위 없이 표현되는 의미일 수 있지만 이에 한정되는 것은 아님)될 수 있다. 유저가 스캐닝을 수직 일방향으로 수행하는 경우 건물의 층별 정보를 확인하고자 하는 경우가 일반적이라는 것을 반영한 것이다.
이와 달리, "동적 파노라마 스캐닝 이미지"가 수평 왕복으로 스캐닝이 진행되는 경우(도 5의 (3) 참조) 재난정보 리스트가 다른 리스트에 우선적으로 표현(증강현실에 재난정보 리스트만 표현되며 만약 재난정보 리스트가 없는 경우 다른 리스트가 우선순위 없이 표현되는 의미일 수 있지만 이에 한정되는 것은 아님)될 수 있다. 유저가 스캐닝을 수평 왕복으로 수행하는 경우 재난상황이 발생되거나 예측되어 스캐닝을 수행하는 것이 일반적이라는 것을 반영한 것이다.
이와 달리, "동적 파노라마 스캐닝 이미지"가 수직 왕복으로 스캐닝이 진행되는 경우(도 5의 (4) 참조) 도로상황 리스트가 다른 리스트에 우선적으로 표현(증강현실에 도로상황 리스트만 표현되며 만약 도로상황 리스트가 없는 경우 다른 리스트가 우선순위 없이 표현되는 의미일 수 있지만 이에 한정되는 것은 아님)될 수 있다. 유저가 스캐닝을 수직 왕복으로 수행하는 경우 도로상황이 알고싶어 스캐닝을 수행하는 것이 일반적이라는 것을 반영한 것이다.
이하, 본 발명의 플랫폼의 운영방법(1000)에서 이용되는 인공지능에 대해 자세히 설명한다. 인공지능(AI; Artificial Intelligence)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야이다. 특히, 인공지능 중 가장 많은 분야에서 활용되는 지도학습(Supervised learning)은 정답(Label)을 포함하는 트레이닝 데이터를 이용하여 미래 값을 예측하는 방법이다.
참고로, 기계학습은 명시적으로 프로그램되지 않아도 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 능력을 부여하는 방법론으로 정의될 수 있으며, 이는 데이터를 기반으로 프로그램이 스스로 데이터의 패턴을 학습하도록 하는 방식이다. 기계학습은 학습에 필요한 데이터에 정답의 명시 여부에 따라 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)으로 구되고, 사용 목적에 따라 데이터를 유한개의 카테고리로 나누는 분류(Classification), 연속적인 값으로 맵핑하는 리그레션(Regression), 유사한 데이터를 묶는 군집화(Clustering), 다차원의 데이터를 대표성 있는 낮은 차원으로 사상하는 차원축소(Dimension Reduction) 방법론으로 구분된다.
딥러닝은 기계학습 기법 중 하나로 한동안 정체되었던 기계학습의 성능을 획기적으로 향상시켰는데, 딥러닝은 인간의 뇌 구조에서 시냅스의 중첩을 흉내 낸 인공신경망(ANN; Artificial Neural Network) 알고리즘에 기반한 방법론이며, 딥러닝 구조로는 입력 계층(Input Layer)과 출력 계층(Output Layer) 사이에 복수의 은닉 계층(Hidden Layer)이 존재하는 심층신경망(DNN; Deep Neural Network), 은닉계층 앞에 요인 추출에 필요한 필터를 두고 필터를 함께 학습하는 나선형신경망(CNN; Convolutional Neural Network), 각 시간의 인공신경망을 적층해 시계열 데이터 처리가 가능한 재귀신경망(RNN; Recurrent Neural Network)을 포함할 수 있다. 여기서, 딥러닝 모델의 높은 성능은 두 가지로 설명되는데, 첫째, 인경신경망은 각 계층에 있는 함수들의 가중합의 중첩으로 모든 종류의 함수가 근사 가능한 범용근사법(Universal Approximator)으로 충분히 일반적인 데이터가 주어 진다면 높은 정확도로 데이터를 모사할 수 있다. 둘째, 데이터를 잘 구분하기 위해서는 데이터를 대표하는 요인을 적절하게 추출하는 것이 중요한데 나선형신경망을 이용하여 필터 학습을 통해 최적의 요인을 추출할 수 있다는 것이다. 또한, 딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 최근의 딥러닝 모형은 내부계층이 많아져서 노드(node)를 연결하는 가중치(weight, 연결강도를 의미함)의 수가 최대 수십억 개가 되기도 한다.
본 발명의 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 플랫폼의 운영초기에는 인공지능을 학습시킬 데이터가 부족하므로, 메인 서버(30)가 관리자에 의해 설정된 가상의 유저 정보와 가상의 스캐닝 이미지를 레이블값으로 관리자에 의해 분류된 가상의 서비스 리스트를 피쳐값으로 설정된 데이터셋을 학습한 제1인공지능을 이용하여, 실제 유저 단말기(10)에 의해 입력된 유저 정보와 스캐닝 이미지를 입력하면 유저 단말기(10)에 제공하는 서비스 리스트를 생성할 수 있다.
이 경우, 가상의 유저 정보는 가상의 유저의 성별과 나이와 직업과 위치와 웹 상의 활동에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 가상의 스캐닝 이미지는 가상의 유저가 스캐닝한 도로, 표지판, 시설물, 건물과 배경에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 나아가 가상의 서비스 리스트는 가상의 생활편의 리스트, 오더 리스트, 재난정보 리스트, 도로상황 리스트 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
이에 따라, 메인 서버(30)는 가상의 유저 정보(레이블값)와 가상의 스캐닝 이미지(레이블값)와 가상의 서비스 리스트(피쳐값)로 인공지능을 학습시켜, 실제 유저가 유저 정보와 스캐닝 이미지를 입력하면 이에 매칭되는 서비스 리스트를 출력하는 제1인공지능 예측 알고리즘을 생성할 수 있다.
나아가 본 발명의 플랫폼의 운영방법(1000)에서는 플랫폼의 운영이 안정화되면 플랫폼 자체 내에서 생성된 데이터로 인공지능을 학습시켜 상술한 제1인공지능 알고리즘에 피드백을 제공하는 제2인공지능 예측 알고리즘을 생성하여 제1인공지능 알고리즘을 실시간으로 업데이트할 수 있다.
상세하게, 메인 서버(30)가 실제 복수의 유저에 의해 축적된 유저 정보와 스캐닝 이미지와 제1인공지능을 통해 실제 복수의 유저에게 제공하는 서비스 리스트를 레이블값으로 만족도 지수를 피쳐값으로 학습한 제2인공지능을 이용하여 특정 조건을 입력한 유저에게 특정 서비스 리스트를 추천하였을 때 유저가 느끼는 만족도 지수를 예측할 수 있다. 그 다음, 메인 서버(30)는 제1인공지능을 학습시키기 위해 기존의 관리자에 의해 설정된 가상의 유저 정보와 가상의 스캐닝 이미지와 가상의 서비스 리스트를 레이블값으로 제2인공지능에 입력하면 이에 대한 유저의 만족도 지수 정보를 예측할 수 있다. 그 다음, 메인 서버(40)는 제1인공지능을 학습시키기 위해 관리자에 의해 세팅된 가상의 유저 정보와 가상의 스캐닝 이미지와 가상의 서비스 리스트에 대한 복수의 데이터셋 중 제2인공지능에 입력하여 도출된 만족도 지수 정보의 값이 기설정된 만족도 지수의 평균값(복수의 실제 매수인에 평가된 만족도 지수의 평균값) 이하인 데이터셋을 제1인공지능을 학습시키는 데이터셋에서 제외시킴으로써 제1인공지능을 실시간으로 업데이트할 수 있다. 이 경우, 제1인공지능은 새롭게 관리자에 의해 설정된 가상의 유저 정보와 가상의 스캐닝 이미지와 가상의 서비스 리스트를 계속적으로 공급받아 학습하므로, 학습데이터의 부재는 발생하지 않으며 유저에게 맞추어 진화할 수 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 스마트시티 유틸리티 서비스 제공 플랫폼의 운영방법(1000)은 하드웨어인 서버와 결합되어 실행되기 위한 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는 데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는 데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조 관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록 매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록 매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
본 발명의 실시 예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시 예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
Claims (5)
- 유저 단말기가 메인 서버로 유저 정보와 스캐닝 이미지를 송신하는 단계;
상기 메인 서버가 제1인공지능을 이용하여 상기 유저 단말기로 서비스 리스트를 제공하는 단계;
상기 유저 단말기가 상기 메인 서버로부터 제공받은 서비스 리스트 중에서 특정 서비스를 선택하는 단계;
상기 유저 단말기가 상기 메인 서버로 제공받은 서비스 리스트에 대한 만족도 지수 정보를 송신하는 단계; 및
상기 메인 서버가 상기 유저 단말기로부터 송신된 유저 정보와 스캐닝 이미지와 만족도 지수 정보와 상기 유저 단말기로 제공한 서비스 리스트를 처리함으로써 제2인공지능을 생성하고, 제2인공지능을 이용하여 제1인공지능을 업데이트하는 단계를 포함하고,
유저 정보는 유저의 성별과 나이와 직업과 위치와 웹 상의 활동에 대한 정보를 포함하고,
스캐닝 이미지는 유저가 스캐닝한 도로, 표지판, 시설물, 건물과 배경에 대한 정보를 포함하며,
서비스 리스트는 생활편의 리스트, 오더 리스트, 재난정보 리스트, 도로상황 리스트를 포함하고,
상기 메인 서버는 관리자에 의해 설정된 가상의 유저 정보와 스캐닝 이미지를 레이블값으로 관리자에 의해 설정된 가상의 서비스 리스트를 피쳐값으로 설정된 데이터셋을 학습한 제1인공지능을 이용하여, 상기 유저 단말기로부터 송신된 유저 정보와 스캐닝 이미지로부터 상기 유저 단말기로 서비스 리스트를 제공하고,
만족도 지수 정보는 상기 유저 단말기가 상기 메인 서버로부터 제공된 서비스 리스트를 절대평가하는 자연수값이며,
상기 메인 서버는 상기 유저 단말기로부터 송신된 유저 정보와 스캐닝 이미지와 상기 유저 단말기로 제공한 서비스 리스트를 레이블값으로 만족도 지수 정보를 피쳐값으로 제2인공지능을 학습시키고,
상기 메인 서버는 상기 유저 단말기가 송신한 스캐닝 이미지 상에 서비스 링크와 아이콘과 기호와 문자 중 적어도 하나를 합성한 증강현실 형태로 서비스 리스트를 제공하고,
생활편의 리스트는 건물의 층별 정보와 주차장 위치와 공공기관 위치와 특정행정구역 위치와 버스정류장 위치와 지하철역 위치를 포함하고,
오더 리스트는 레스토랑의 예약과 배달 오더와 주차장 예약 오더와 빨래방 예약 오더를 포함하고,
재난정보 리스트는 재난발생 예측과 경고와 대피로와 소방시설 위치를 포함하고,
도로상황 리스트는 사고발생 여부와 차량통제 여부와 교통체증 여부를 포함하고,
스캐닝 이미지는 동적 파노라마 스캐닝 이미지이고,
상기 메인 서버는,
동적 파노라마 스캐닝 이미지가 수평 일방향으로 스캐닝이 진행되는 경우, 실시간으로 스캐닝 이미지에 생활편의 리스트와 오더 리스트와 재난정보 리스트와 도로상황 리스트가 증강현실로 표현되도록 하고, 진행과정 중 스틸샷이 설정되는 경우 동적 파노라마 스캐닝 이미지 중 스틸샷이 설정된 이미지에서는 오더 리스트만 증강현실로 표현되도록 하고,
동적 파노라마 스캐닝 이미지가 수직 일방향으로 스캐닝이 진행되는 경우, 실시간으로 스캐닝 이미지에 생활편의 리스트와 오더 리스트와 재난정보 리스트와 도로상황 리스트가 증강현실로 표현되도록 하고, 진행과정 중 스틸샷이 설정되는 경우 동적 파노라마 스캐닝 이미지 중 스틸샷이 설정된 이미지에서는 생활편의 리스트 중 건물의 층별 정보만 증강현실로 표현되도록 하고,
동적 파노라마 스캐닝 이미지가 수평 왕복으로 스캐닝이 진행되는 경우, 재난정보 리스트만 증강현실로 표현되도록 하고,
동적 파노라마 스캐닝 이미지가 수직 왕복으로 스캐닝이 진행되는 경우, 도로상황 리스트만 증강현실로 표현되도록 하는 것을 특징으로 하는 플랫폼의 운영방법. - 삭제
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