KR102605968B1 - 차량 제어 장치 - Google Patents

Abstract

차량 제어 장치가 개시된다. 본 발명의 실시 예에 따른 차량 제어 장치는, 과속 방지턱과의 거리를 감지하는 거리 센서, 차량의 속도를 감지하는 속도 센서, 브레이크의 동작 또는 엑셀의 동작을 제어하는 차량 구동부, 및, 상기 차량의 속도 및 중량을 포함하는 입력 파라미터를 예측 모델에 제공하고, 상기 과속 방지턱과의 거리에 기초하여, 상기 차량이 상기 과속방지턱에 진입할 때 상기 예측 모델이 출력한 브레이크 강도로 브레이크를 작동시키도록 상기 차량 구동부를 제어하는 프로세서를 포함한다.

Description

차량 제어 장치{VEHICLE CONTROL APPARATUS}

본 발명은, 과속 방지턱을 통과할 때, 엑셀 또는 브레이크의 제어를 통하여 차량의 하중을 앞 또는 뒤로 이동시켜 차량의 출렁임을 줄일 수 있는 차량 제어 장치에 관한 것이다.

인공 지능(artificial intelligence)은 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 의미한다.

또한, 인공지능은 그 자체로 존재하는 것이 아니라, 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 특히 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여, 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.

한편, 인공지능을 이용하여 주변의 상황을 인지 및 학습하고 사용자가 원하는 정보를 원하는 형태로 제공하거나 사용자가 원하는 동작이나 기능을 수행하는 기술이 활발하게 연구되고 있다.

한편 도로에는 과속 방지턱이 존재하며, 차량이 과속 방지턱을 통과하는 경우 과속 방지턱으로 인한 출렁임(상하 움직임)이 발생한다. 이러한 과속 방지턱은 보행자의 안전을 위해 필수적인 것이나, 차량 운전자의 입장에서는 승차감을 떨어트릴 수 있는 요소이다.

한편 종래의 차량 제어 장치는, 네비게이션을 통하여 과속 방지턱이 존재한다는 사실만을 사용자에게 알려주는데 불과하였다.

따라서 과속 방지턱을 통과하는 차량의 출렁임을 줄이는 것은, 전적으로 운전자의 판단 및 브레이크/엑셀 제어에 의존하였다. 따라서 승차감이 떨어질 수 있었으며, 속도를 줄이지 않는 경우에는 차량에 부하를 주게 되는 문제가 있었다.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은, 과속 방지턱을 통과할 때 엑셀 또는 브레이크의 제어를 통하여 차량의 하중을 앞 또는 뒤로 이동시켜 차량의 출렁임을 줄일 수 있는 차량 제어 장치에 관한 것이다.

본 발명의 실시 예에 따른 차량 제어 장치는, 과속 방지턱과의 거리를 감지하는 거리 센서, 차량의 속도를 감지하는 속도 센서, 브레이크의 동작 또는 엑셀의 동작을 제어하는 차량 구동부, 및, 상기 차량의 속도 및 중량을 포함하는 입력 파라미터를 예측 모델에 제공하고, 상기 과속 방지턱과의 거리에 기초하여, 상기 차량이 상기 과속방지턱에 진입할 때 상기 예측 모델이 출력한 브레이크 강도로 브레이크를 작동시키도록 상기 차량 구동부를 제어하는 프로세서를 포함한다.

본 발명에 따르면, 차량의 속도와 차량 중량에 기초하여 차량의 출렁임을 최소화 할 수 있는 최적의 브레이크 강도가 산출되므로, 차량의 출렁임이 최소화 되고 탑승자에게 쾌적한 승차감을 제공할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 단말기(100)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공 신경망의 학습 장치(200)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 차량의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 하중 이동의 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 브레이크 및 엑셀을 이용한 하중 이동법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 예측 모델의 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른, 차량 제어 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른, 과속 방지턱과의 거리 및 과속 방지턱의 높이를 감지하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 차량이 과속 방지턱에 진입하는 시점을 도시한 도면이다.
도 10은 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점을 도시한 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명을 구현함에 있어서 설명의 편의를 위하여 구성요소를 세분화하여 설명할 수 있으나, 이들 구성요소가 하나의 장치 또는 모듈 내에 구현될 수도 있고, 혹은 하나의 구성요소가 다수의 장치 또는 모듈들에 나뉘어져서 구현될 수도 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

인공 지능(artificial intelligence, AI)은 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 의미한다.

또한, 인공지능은 그 자체로 존재하는 것이 아니라, 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 특히 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여, 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.

머신 러닝(machine learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야이다.

구체적으로 머신 러닝은, 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다. 머신 러닝의 알고리즘들은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령들을 수행하는 것이라기보다, 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취한다.

용어 ‘머신 러닝’은 용어 ‘기계 학습’과 혼용되어 사용될 수 있다.

기계 학습에서 데이터를 어떻게 분류할 것인가를 놓고, 많은 기계 학습 알고리즘이 개발되었다. 의사결정나무(Decision Tree)나 베이지안 망(Bayesian network), 서포트벡터머신(SVM: support vector machine), 그리고 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 등이 대표적이다.

의사결정나무는 의사결정규칙(Decision Rule)을 나무구조로 도표화하여 분류와 예측을 수행하는 분석방법이다.

베이지안 망은 다수의 변수들 사이의 확률적 관계(조건부독립성: conditional independence)를 그래프 구조로 표현하는 모델이다. 베이지안 망은 비지도 학습(unsupervised learning)을 통한 데이터마이닝(data mining)에 적합하다.

서포트벡터머신은 패턴인식과 자료분석을 위한 지도 학습(supervised learning)의 모델이며, 주로 분류와 회귀분석을 위해 사용한다.

인공신경망은 생물학적 뉴런의 동작원리와 뉴런간의 연결 관계를 모델링한 것으로 노드(node) 또는 처리 요소(processing element)라고 하는 다수의 뉴런들이 레이어(layer) 구조의 형태로 연결된 정보처리 시스템이다.

인공 신경망은 기계 학습에서 사용되는 모델로써, 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계 중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이다.

구체적으로 인공신경망은 시냅스(synapse)의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다.

용어 인공신경망은 용어 뉴럴 네트워크(Neural Network)와 혼용되어 사용될 수 있다.

인공신경망은 복수의 레이어(layer)를 포함할 수 있고, 레이어들 각각은 복수의 뉴런(neuron)을 포함할 수 있다. 또한 인공신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다.

인공 신경망은 일반적으로 다음의 세가지 인자, 즉 (1) 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴 (2) 연결의 가중치를 갱신하는 학습 과정 (3) 이전 레이어로부터 수신되는 입력에 대한 가중 합으로부터 출력값을 생성하는 활성화 함수에 의해 정의될 수 있다.

인공 신경망은, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network), MLP(Multilayer Perceptron), CNN(Convolutional Neural Network)와 같은 방식의 네트워크 모델들을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

본 명세서에서 용어 ‘레이어’는 용어 ‘계층’과 혼용되어 사용될 수 있다.

인공신경망은 계층 수에 따라 단층 신경망(Single-Layer Neural Networks)과 다층 신경망(Multi-Layer Neural Networks)으로 구분된다.

일반적인 단층 신경망은, 입력층과 출력층으로 구성된다.

또한 일반적인 다층 신경망은 입력층(Input Layer)과 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성된다.

입력층은 외부의 자료들을 받아들이는 층으로서, 입력층의 뉴런 수는 입력되는 변수의 수와 동일하며, 은닉층은 입력층과 출력층 사이에 위치하며 입력층으로부터 신호를 받아 특성을 추출하여 출력층으로 전달한다. 출력층은 은닉층으로부터 신호를 받고, 수신한 신호에 기반한 출력 값을 출력한다. 뉴런간의 입력신호는 각각의 연결강도(가중치)와 곱해진 후 합산되며 이 합이 뉴런의 임계치보다 크면 뉴런이 활성화되어 활성화 함수를 통하여 획득한 출력값을 출력한다.

한편 입력층과 출력 층 사이에 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망은, 기계 학습 기술의 한 종류인 딥 러닝을 구현하는 대표적인 인공 신경망일 수 있다.

한편 용어 ‘딥 러닝’은 용어 ‘심층 학습’과 혼용되어 사용될 수 있다.

인공 신경망은 훈련 데이터(training data)를 이용하여 학습(training)될 수 있다. 여기서 학습이란, 입력 데이터를 분류(classification)하거나 회귀분석(regression)하거나 군집화(clustering)하는 등의 목적을 달성하기 위하여, 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망의 파라미터(parameter)를 결정하는 과정을 의미할 수 있다. 인공 신경망의 파라미터의 대표적인 예시로써, 시냅스에 부여되는 가중치(weight)나 뉴런에 적용되는 편향(bias)을 들 수 있다.

훈련 데이터에 의하여 학습된 인공 신경망은, 입력 데이터를 입력 데이터가 가지는 패턴에 따라 분류하거나 군집화 할 수 있다.

한편 훈련 데이터를 이용하여 학습된 인공 신경망을, 본 명세서에서는 학습 모델(a trained model)이라 명칭 할 수 있다.

다음은 인공 신경망의 학습 방식에 대하여 설명한다.

인공 신경망의 학습 방식은 크게, 지도 학습, 비 지도 학습, 준 지도 학습(Semi-Supervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류될 수 있다.

지도 학습은 훈련 데이터로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습의 한 방법이다.

그리고 이렇게 유추되는 함수 중, 연속 적인 값을 출력하는 것을 회귀분석(Regression)이라 하고, 입력 벡터의 클래스(class)를 예측하여 출력하는 것을 분류(Classification)라고 할 수 있다.

지도 학습에서는, 훈련 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시킨다.

여기서 레이블이란, 훈련 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다.

본 명세서에서는 훈련 데이터가 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과값)을 레이블 또는 레이블링 데이터(labeling data)이라 명칭 한다.

또한 본 명세서에서는, 인공 신경망의 학습을 위하여 훈련 데이터에 레이블을 설정하는 것을, 훈련 데이터에 레이블링 데이터를 레이블링(labeling) 한다고 명칭 한다.

이 경우 훈련 데이터와 훈련 데이터에 대응하는 레이블)은 하나의 트레이닝 셋(training set)을 구성하고, 인공 신경망에는 트레이닝 셋의 형태로 입력될 수 있다.

한편 훈련 데이터는 복수의 특징(feature)을 나타내고, 훈련 데이터에 레이블이 레이블링 된다는 것은 훈련 데이터가 나타내는 특징에 레이블이 달린다는 것을 의미할 수 있다. 이 경우 훈련 데이터는 입력 객체의 특징을 벡터 형태로 나타낼 수 있다.

인공 신경망은 훈련 데이터와 레이블링 데이터를 이용하여, 훈련 데이터와 레이블링 데이터의 연관 관계에 대한 함수를 유추할 수 있다. 그리고, 인공 신경망에서 유추된 함수에 대한 평가를 통해 인공 신경망의 파라미터가 결정(최적화)될 수 있다.

비 지도 학습은 기계 학습의 일종으로, 훈련 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는다.

구체적으로, 비 지도 학습은, 훈련 데이터 및 훈련 데이터에 대응하는 레이블의 연관 관계 보다는, 훈련 데이터 자체에서 패턴을 찾아 분류하도록 인공 신경망을 학습시키는 학습 방법일 수 있다.

비 지도 학습의 예로는, 군집화 또는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis)을 들 수 있다.

본 명세서에서 용어 ‘군집화’는 용어 ‘클러스터링’과 혼용되어 사용될 수 있다.

비지도 학습을 이용하는 인공 신경망의 일례로 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network), 오토 인코더(AE: Autoencoder)를 들 수 있다.

생성적 적대 신경망이란, 생성기(generator)와 판별기(discriminator), 두 개의 서로 다른 인공지능이 경쟁하며 성능을 개선하는 머신 러닝 방법이다.

이 경우 생성기는 새로운 데이터를 창조하는 모형으로, 원본 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성할 수 있다.

또한 판별기는 데이터의 패턴을 인식하는 모형으로, 입력된 데이터가 원본 데이터인지 또는 생성기에서 생성한 새로운 데이터인지 여부를 감별하는 역할을 수행할 수 있다.

그리고 생성기는 판별기를 속이지 못한 데이터를 입력 받아 학습하며, 판별기는 생성기로부터 속은 데이터를 입력 받아 학습할 수 있다. 이에 따라 생성기는 판별기를 최대한 잘 속이도록 진화할 수 있고, 판별기는 원본 데이터와 생성기에 의해 생성된 데이터를 잘 구분하도록 진화할 수 있다.

오토 인코더는 입력 자체를 출력으로 재현하는 것을 목표로 하는 신경망이다.

오토 인코더는 입력층, 적어도 하나의 은닉층 및 출력층을 포함한다.

이 경우 은닉 계층의 노드 수가 입력 계층의 노드 수보다 적으므로 데이터의 차원이 줄어들게 되며, 이에 따라 압축 또는 인코딩이 수행되게 된다.

또한 은닉 계층에서 출력한 데이터는 출력 계층으로 들어간다. 이 경우 출력 계층의 노드 수는 은닉 계층의 노드 수보다 많으므로, 데이터의 차원이 늘어나게 되며, 이에 따라 압축 해제 또는 디코딩이 수행되게 된다.

한편 오토 인코더는 학습을 통해 뉴런의 연결 강도를 조절함으로써 입력 데이터가 은닉층 데이터로 표현된다. 은닉층에서는 입력층보다 적은 수의 뉴런으로 정보를 표현하는데 입력 데이터를 출력으로 재현할 수 있다는 것은, 은닉층이 입력 데이터로부터 숨은 패턴을 발견하여 표현했다는 것을 의미할 수 있다.

준 지도 학습은 기계 학습의 일종으로, 레이블이 주어진 훈련 데이터와 레이블이 주어지지 않은 훈련 데이터를 모두 사용하는 학습 방법을 의미할 수 있다.

준 지도 학습의 기법 중 하나로, 레이블이 주어지지 않은 훈련 데이터의 레이블을 추론한 후 추론된 라벨을 이용하여 학습을 수행하는 기법이 있으며, 이러한 기법은 레이블링에 소요되는 비용이 큰 경우에 유용하게 사용될 수 있다.

강화 학습은, 에이전트(Agent)가 매 순간 어떤 행동을 해야 좋을지 판단할 수 있는 환경이 주어진다면, 데이터 없이 경험으로 가장 좋을 길을 찾을 수 있다는 이론이다.

강화 학습은 주로 마르코프 결정 과정(MDP: Markov Decision Process)에 의하여 수행될 수 있다.

마르코프 결정 과정을 설명하면, 첫 번째로 에이전트가 다음 행동을 하기 위해 필요한 정보들이 구성된 환경이 주어지며, 두 번째로 그 환경에서 에이전트가 어떻게 행동할지 정의하고, 세 번째로 에이전트가 무엇을 잘하면 보상(reward)를 주고 무엇을 못하면 벌점(penalty)을 줄지 정의하며, 네 번째로 미래의 보상이 최고점에 이를 때까지 반복 경험하여 최적의 정책(policy)을 도출하게 된다.

인공 신경망은 모델의 구성, 활성 함수(Activation Function), 손실 함수(Loss Function) 또는 비용 함수(Cost Function), 학습 알고리즘, 최적화 알고리즘 등에 의해 그 구조가 특정되며, 학습 전에 하이퍼파라미터(Hyperparameter)가 미리 설정되고, 이후에 학습을 통해 모델 파라미터(Model Parameter)가 설정되어 내용이 특정될 수 있다.

예컨대, 인공 신경망의 구조를 결정하는 요소에는 은닉층의 개수, 각 은닉층에 포함된 은닉 노드의 개수, 입력 특징 벡터(Input Feature Vector), 대상 특징 벡터(Target Feature Vector) 등이 포함될 수 있다.

하이퍼파라미터는 모델 파라미터의 초기값 등과 같이 학습을 위하여 초기에 설정하여야 하는 여러 파라미터들을 포함한다. 그리고, 모델 파라미터는 학습을 통하여 결정하고자 하는 여러 파라미터들을 포함한다.

예컨대, 하이퍼파라미터에는 노드 간 가중치 초기값, 노드 간 편향 초기값, 미니 배치(Mini-batch) 크기, 학습 반복 횟수, 학습률(Learning Rate) 등이 포함될 수 있다. 그리고, 모델 파라미터에는 노드 간 가중치, 노드 간 편향 등이 포함될 수 있다.

손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표(기준)로 이용될 수 있다. 인공 신경망에서 학습은 손실 함수를 줄이기 위하여 모델 파라미터들을 조작하는 과정을 의미하며, 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다.

손실 함수는 주로 평균 제곱 오차(MSE: Mean Squared Error) 또는 교차 엔트로피 오차(CEE, Cross Entropy Error)를 사용할 수 있으며, 본 발명이 이에 한정되지는 않는다.

교차 엔트로피 오차는 정답 레이블이 원 핫 인코딩(one-hot encoding)된 경우에 사용될 수 있다. 원 핫 인코딩은 정답에 해당하는 뉴런에 대하여만 정답 레이블 값을 1로, 정답이 아닌 뉴런은 정답 레이블 값이 0으로 설정하는 인코딩 방법이다.

머신 러닝 또는 딥 러닝에서는 손실 함수를 최소화하기 위하여 학습 최적화 알고리즘을 이용할 수 있으며, 학습 최적화 알고리즘에는 경사 하강법(GD: Gradient Descent), 확률적 경사 하강법(SGD: Stochastic Gradient Descent), 모멘텀(Momentum), NAG(Nesterov Accelerate Gradient), Adagrad, AdaDelta, RMSProp, Adam, Nadam 등이 있다.

경사 하강법은 현재 상태에서 손실 함수의 기울기를 고려하여 손실 함수값을 줄이는 방향으로 모델 파라미터를 조정하는 기법이다.

모델 파라미터를 조정하는 방향은 스텝(step) 방향, 조정하는 크기는 스텝 사이즈(size)라고 칭한다.

이때, 스텝 사이즈는 학습률을 의미할 수 있다.

경사 하강법은 손실 함수를 각 모델 파라미터들로 편미분하여 기울기를 획득하고, 모델 파라미터들을 획득한 기울기 방향으로 학습률만큼 변경하여 갱신할 수 있다.

확률적 경사 하강법은 학습 데이터를 미니 배치로 나누고, 각 미니 배치마다 경사 하강법을 수행하여 경사 하강의 빈도를 높인 기법이다.

Adagrad, AdaDelta 및 RMSProp는 SGD에서 스텝 사이즈를 조절하여 최적화 정확도를 높이는 기법이다. SGD에서 모멘텀 및 NAG는 스텝 방향을 조절하여 최적화 정확도를 높이는 기법이다. Adam은 모멘텀과 RMSProp를 조합하여 스텝 사이즈와 스텝 방향을 조절하여 최적화 정확도를 높이는 기법이다. Nadam은 NAG와 RMSProp를 조합하여 스텝 사이즈와 스텝 방향을 조절하여 최적화 정확도를 높이는 기법이다.

인공 신경망의 학습 속도와 정확도는 인공 신경망의 구조와 학습 최적화 알고리즘의 종류뿐만 아니라, 하이퍼파라미터에 크게 좌우되는 특징이 있다. 따라서, 좋은 학습 모델을 획득하기 위하여는 적당한 인공 신경망의 구조와 학습 알고리즘을 결정하는 것뿐만 아니라, 적당한 하이퍼파라미터를 설정하는 것이 중요하다.

통상적으로 하이퍼파라미터는 실험적으로 다양한 값으로 설정해가며 인공 신경망을 학습시켜보고, 학습 결과 안정적인 학습 속도와 정확도를 제공하는 최적의 값으로 설정한다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 단말기(100)의 구성을 나타낸 블록도이다.

단말기(100)는 휴대폰, 프로젝터, 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)), 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 공기 조화기, 데스크탑 컴퓨터, 디지털사이니지와 같은 고정형 기기 및 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.

즉, 단말기(100)는 가정에서 이용하는 다양한 가전의 형태로 구현될 수 있으며, 고정 또는 이동 가능한 로봇에도 적용될 수 있다.

단말기(100)는 음성 에이전트의 기능을 수행할 수 있다. 음성 에이전트는 사용자의 음성을 인식하고, 인식된 사용자의 음성에 적합한 응답을 음성으로 출력하는 프로그램일 수 있다.

도 1을 참조하면, 단말기(100)는 무선 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 인터페이스부(160), 메모리(170), 프로세서(180) 및 전원 공급부(190)를 포함할 수 있다.

학습 모델(a trained model)은 단말기(100)에 탑재될 수 있다.

한편, 학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있으며, 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어는 메모리(170)에 저장될 수 있다.

무선 통신부(110)는, 방송 수신 모듈(111), 이동통신 모듈(112), 무선 인터넷 모듈(113), 근거리 통신 모듈(114), 위치정보 모듈(115) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

방송 수신 모듈(111)은 방송 채널을 통하여 외부의 방송 관리 서버로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다.

이동통신 모듈(112)은, 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다.

무선 인터넷 모듈(113)은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 단말기(100)에 내장되거나 외장될 수 있다. 무선 인터넷 모듈(113)은 무선 인터넷 기술들에 따른 통신망에서 무선 신호를 송수신하도록 이루어진다.

무선 인터넷 기술로는, 예를 들어 WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), WiBro(Wireless Broadband), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등이 있다.

근거리 통신 모듈(114)은 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다.

위치정보 모듈(115)은 이동 단말기의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Positioning System) 모듈 또는 WiFi(Wireless Fidelity) 모듈이 있다. 예를 들어, 단말기는 GPS모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 이동 단말기의 위치를 획득할 수 있다.

입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라(121), 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰(122), 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부(123)를 포함할 수 있다.

입력부(120)에서 수집한 음성 데이터나 이미지 데이터는 분석되어 사용자의 제어 명령으로 처리될 수 있다.

입력부(120)는 모델 학습을 위한 훈련 데이터 및 학습된 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다.

입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 획득한 데이터를 전처리하여 모델 학습에 입력이 가능한 훈련 데이터 또는 전처리된 입력 데이터를 생성할 수 있다.

이때, 입력 데이터에 대한 전처리는, 입력 데이터로부터 입력 특징점(input feature)을 추출하는 것을 의미할 수 있다.

입력부(120)는 영상 정보(또는 신호), 오디오 정보(또는 신호), 데이터, 또는 사용자로부터 입력되는 정보의 입력을 위한 것으로서, 영상 정보의 입력을 위하여, 단말기(100)는 하나 또는 복수의 카메라(121)들을 구비할 수 있다.

카메라(121)는 화상 통화모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 처리한다. 처리된 화상 프레임은 디스플레이부(151)에 표시되거나 메모리(170)에 저장될 수 있다.

마이크로폰(122)은 외부의 음향 신호를 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 처리된 음성 데이터는 단말기(100)에서 수행 중인 기능(또는 실행 중인 응용 프로그램)에 따라 다양하게 활용될 수 있다. 한편, 마이크로폰(122)에는 외부의 음향 신호를 입력 받는 과정에서 발생되는 잡음(noise)을 제거하기 위한 다양한 잡음 제거 알고리즘이 구현될 수 있다.

사용자 입력부(123)는 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 것으로서, 사용자 입력부(123)를 통해 정보가 입력되면, 프로세서(180)는 입력된 정보에 대응되도록 단말기(100)의 동작을 제어할 수 있다.

사용자 입력부(123)는 기계식 (mechanical) 입력수단(또는, 메커니컬 키, 예를 들어, 단말기(100)의 전/후면 또는 측면에 위치하는 버튼, 돔 스위치 (dome switch), 조그 휠, 조그 스위치 등) 및 터치식 입력수단을 포함할 수 있다. 일 예로서, 터치식 입력수단은, 소프트웨어적인 처리를 통해 터치스크린에 표시되는 가상 키(virtual key), 소프트 키(soft key) 또는 비주얼 키(visual key)로 이루어지거나, 상기 터치스크린 이외의 부분에 배치되는 터치 키(touch key)로 이루어질 수 있다.

러닝 프로세서(130)는 훈련 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습한다.

구체적으로, 러닝 프로세서(130)는 앞서 설명한 다양한 학습 기법을 이용하여 인공 신경망을 반복적으로 학습시킴으로써, 인공 신경망의 최적화된 모델 파라미터들을 결정할 수 있다

본 명세서에서는 훈련 데이터를 이용하여 학습됨으로써 파라미터가 결정된 인공 신경망을 학습 모델 또는 학습된 모델(a trained model)이라 칭할 수 있다.

이때, 학습 모델은 훈련 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있다.

러닝 프로세서(130)는 데이터 마이닝, 데이터 분석, 지능형 의사 결정, 및 기계 학습 알고리즘 및 기술을 위해 이용될 정보를 수신, 분류, 저장 및 출력하도록 구성될 수 있다.

러닝 프로세서(130)는 다른 컴포넌트, 디바이스, 단말기 또는 단말기와 통신하는 장치에 의해 수신, 검출, 감지, 생성, 사전 정의 또는 출력되는 데이터를 저장하도록 구성된 하나 이상의 메모리 유닛을 포함할 수 있다.

러닝 프로세서(130)는 단말기에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 일부 실시 예에서, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170)를 사용하여 구현될 수 있다.

선택적으로 또는 부가적으로, 러닝 프로세서(130)는 단말기에 직접 결합된 외부 메모리 또는 단말기와 통신하는 서버에서 유지되는 메모리와 같이 단말기와 관련된 메모리를 사용하여 구현될 수 있다.

다른 실시 예에서, 러닝 프로세서(130)는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 유지되는 메모리, 또는 네트워크와 같은 통신 방식을 통해 단말기에 의해 액세스 가능한 다른 원격 메모리 위치를 이용하여 구현될 수 있다.

러닝 프로세서(130)는 일반적으로 감독 또는 감독되지 않은 학습, 데이터 마이닝, 예측 분석 또는 다른 머신에서 사용하기 위해 데이터를 식별, 색인화, 카테고리화, 조작, 저장, 검색 및 출력하기 위해 데이터를 하나 이상의 데이터베이스에 저장하도록 구성될 수 있다. 여기서, 데이터베이스는 메모리(170), 학습 장치(200)의 메모리(230), 클라우드 컴퓨팅 환경에서 유지되는 메모리, 또는 네트워크와 같은 통신 방식을 통해 단말기에 의해 액세스 가능한 다른 원격 메모리 위치를 이용하여 구현될 수 있다.

러닝 프로세서(130)에 저장된 정보는 다양한 상이한 유형의 데이터 분석 알고리즘 및 기계 학습 알고리즘 중 임의의 것을 사용하여 프로세서(180) 또는 단말기의 하나 이상의 다른 제어기에 의해 이용될 수 있다.

이러한, 알고리즘의 예로는, k-최근 인접 시스템, 퍼지 논리 (예: 가능성 이론), 신경 회로망, 볼츠만 기계, 벡터 양자화, 펄스 신경망, 지원 벡터 기계, 최대 마진 분류기, 힐 클라이밍, 유도 논리 시스템 베이지안 네트워크, 페리트넷 (예: 유한 상태 머신, 밀리 머신, 무어 유한 상태 머신), 분류기 트리 (예: 퍼셉트론 트리, 지원 벡터 트리, 마코프 트리, 의사 결정 트리 포리스트, 임의의 포리스트), 판독 모델 및 시스템, 인공 융합, 센서 융합, 이미지 융합, 보강 학습, 증강 현실, 패턴 인식, 자동화 된 계획 등을 포함한다.

프로세서(180)는 데이터 분석 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 결정되거나, 생성된 정보에 기초하여 단말기의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정 또는 예측할 수 있다. 이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 상기 단말기를 제어할 수 있다.

프로세서(180)는 지능적 에뮬레이션(즉, 지식 기반 시스템, 추론 시스템 및 지식 획득 시스템)을 구현하는 다양한 기능을 수행 할 수 있다. 이는 적응 시스템, 기계 학습 시스템, 인공 신경망 등을 포함하는, 다양한 유형의 시스템(예컨대, 퍼지 논리 시스템)에 적용될 수 있다.

프로세서(180)는, 또한 I/O 처리 모듈, 환경 조건 모듈, 음성 - 텍스트 (STT: Speech to Text) 처리 모듈, 자연어 처리 모듈, 작업 흐름 처리 모듈 및 서비스 처리 모듈과 같이, 음성 및 자연 언어 음성 처리를 수반하는 연산을 가능하게 하는 서브 모듈을 포함할 수 있다.

이들 서브 모듈들 각각은, 단말기에서의 하나 이상의 시스템 또는 데이터 및 모델, 또는 이들의 서브셋 또는 수퍼 셋에 대한 액세스를 가질 수 있다. 또한, 이들 서브 모듈들 각각은, 어휘 색인, 사용자 데이터, 작업 흐름 모델, 서비스 모델 및 자동 음성 인식 (ASR) 시스템을 비롯한 다양한 기능을 제공할 수 있다.

다른 실시 예에서, 프로세서(180) 또는 단말기의 다른 양태는 상기 서브 모듈, 시스템, 또는 데이터 및 모델로 구현 될 수 있다.

일부 예에서, 러닝 프로세서(130)의 데이터에 기초하여, 프로세서(180)는 사용자 입력 또는 자연 언어 입력으로 표현된 문맥 조건 또는 사용자의 의도에 기초하여 요구 사항을 검출하고 감지하도록 구성 될 수 있다.

프로세서(180)는 문맥 조건 또는 사용자의 의도에 기초하여 요구 사항을 완전히 결정하는데 필요한 정보를 능동적으로 이끌어 내고, 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(180)는 역사적 입력 및 출력, 패턴 매칭, 모호하지 않은 단어, 입력 의도 등을 포함하는 과거 데이터를 분석함으로써 요구 사항을 결정하는데, 필요한 정보를 능동적으로 이끌어낼 수 있다.

프로세서(180)는 문맥 조건 또는 사용자의 의도에 기초하여 요구 사항에 응답하는 기능을 실행하기 위한 태스크 흐름을 결정할 수 있다.

프로세서(180)는 러닝 프로세서(130)에서 프로세싱 및 저장을 위한 정보를 수집하기 위해, 단말기에서 하나 이상의 감지 컴포넌트를 통해 데이터 분석 및 기계 학습 작업에 사용되는 신호 또는 데이터를 수집, 감지, 추출, 검출 및/또는 수신하도록 구성 될 수 있다.

정보 수집은 센서를 통해 정보를 감지하는 것, 메모리(170)에 저장된 정보를 추출하는 것 또는 통신 수단을 통해 다른 단말기, 엔티티 또는 외부 저장 장치로부터 정보를 수신하는 것을 포함 할 수 있다.

프로세서(180)는 단말기에서 사용 히스토리 정보를 수집하여, 메모리(170)에 저장할 수 있다.

프로세서(180)는 저장된 사용 히스토리 정보 및 예측 모델링을 사용하여 특정 기능을 실행하기 위한 최상의 매치를 결정할 수 있다.

프로세서(180)는 센싱부(140)를 통해 주변 환경 정보 또는 기타 정보를 수신하거나 감지 할 수 있다.

프로세서(180)는 무선 통신부(110)을 통해 방송 신호 및/또는 방송 관련 정보, 무선 신호, 무선 데이터를 수신할 수 있다.

프로세서(180)는 입력부(120)로부터 이미지 정보 (또는 해당 신호), 오디오 정보 (또는 해당 신호), 데이터 또는 사용자 입력 정보를 수신 할 수 있다.

프로세서(180)는 정보를 실시간으로 수집하고, 정보 (예를 들어, 지식 그래프, 명령 정책, 개인화 데이터베이스, 대화 엔진 등)를 처리 또는 분류하고, 처리 된 정보를 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장할 수 있다.

단말기의 동작이 데이터 분석 및 기계 학습 알고리즘 및 기술에 기초하여 결정될 때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 실행하기 위해 단말기의 구성 요소를 제어 할 수 있다. 그리고 프로세서(180)는 제어 명령에 따라 단말을 제어하여 결정된 동작을 수행 할 수 있다.

프로세서(180)는 특정 동작이 수행되는 경우, 데이터 분석 및 기계 학습 알고리즘 및 기법을 통해 특정 동작의 실행을 나타내는 이력 정보를 분석하고, 분석된 정보에 기초하여 이전에 학습 한 정보의 업데이트를 수행 할 수 있다.

따라서, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130)과 함께, 업데이트 된 정보에 기초하여 데이터 분석 및 기계 학습 알고리즘 및 기법의 미래 성능의 정확성을 향상시킬 수 있다.

센싱부(140)는 이동 단말기 내 정보, 이동 단말기를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 센싱 하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다.

예를 들어, 센싱부(140)는 근접센서(proximity sensor), 조도 센서(illumination sensor), 터치 센서(touch sensor), 가속도 센서(acceleration sensor), 자기 센서(magnetic sensor), 중력 센서(G-sensor), 자이로스코프 센서(gyroscope sensor), 모션 센서(motion sensor), RGB 센서, 적외선 센서(IR 센서: infrared sensor), 지문인식 센서(finger scan sensor), 초음파 센서(ultrasonic sensor), 광 센서(optical sensor, 예를 들어, 카메라(121 참조)), 마이크로폰(microphone, 122 참조), 배터리 게이지(battery gauge), 환경 센서(예를 들어, 기압계, 습도계, 온도계, 방사능 감지 센서, 열 감지 센서, 가스 감지 센서 등), 화학 센서(예를 들어, 전자 코, 헬스케어 센서, 생체 인식 센서 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한편, 본 명세서에 개시된 단말기는, 이러한 센서들 중 적어도 둘 이상의 센서에서 센싱되는 정보들을 조합하여 활용할 수 있다.

출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부(151), 음향 출력부(152), 햅틱 모듈(153), 광 출력부(154) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

디스플레이부(151)는 단말기(100)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 디스플레이부(151)는 단말기(100)에서 구동되는 응용 프로그램의 실행화면 정보, 또는 이러한 실행화면 정보에 따른 UI(User Interface), GUI(Graphic User Interface) 정보를 표시할 수 있다.

디스플레이부(151)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 단말기(100)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부(123)로써 기능함과 동시에, 단말기(100)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.

음향 출력부(152)는 호신호 수신, 통화모드 또는 녹음 모드, 음성인식 모드, 방송수신 모드 등에서 무선 통신부(110)로부터 수신되거나 메모리(170)에 저장된 오디오 데이터를 출력할 수 있다.

음향 출력부(152)는 리시버(receiver), 스피커(speaker), 버저(buzzer) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(haptic module)(153)은 사용자가 느낄 수 있는 다양한 촉각 효과를 발생시킨다. 햅틱 모듈(153)이 발생시키는 촉각 효과의 대표적인 예로는 진동이 될 수 있다.

광출력부(154)는 단말기(100)의 광원의 빛을 이용하여 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 출력한다. 단말기(100)에서 발생 되는 이벤트의 예로는 메시지 수신, 호 신호 수신, 부재중 전화, 알람, 일정 알림, 이메일 수신, 애플리케이션을 통한 정보 수신 등이 될 수 있다.

인터페이스부(160)는 단말기(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행한다. 이러한 인터페이스부(160)는, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기 포트(port), 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port)중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 단말기(100)에서는, 상기 인터페이스부(160)에 외부 기기가 연결되는 것에 대응하여, 연결된 외부 기기와 관련된 적절할 제어를 수행할 수 있다.

한편, 식별 모듈은 단말기(100)의 사용 권한을 인증하기 위한 각종 정보를 저장한 칩으로서, 사용자 인증 모듈(user identify module; UIM), 가입자 인증 모듈(subscriber identity module; SIM), 범용 사용자 인증 모듈(universal subscriber identity module; USIM) 등을 포함할 수 있다. 식별 모듈이 구비된 장치(이하 '식별 장치')는, 스마트 카드(smart card) 형식으로 제작될 수 있다. 따라서 식별 장치는 상기 인터페이스부(160)를 통하여 단말기(100)와 연결될 수 있다.

메모리(170)는 단말기(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다.

메모리(170)는 단말기(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 단말기(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을, 러닝 프로세서(130)의 동작을 위한 데이터들(예를 들어, 머신 러닝을 위한 적어도 하나의 알고리즘 정보 등)을 저장할 수 있다.

메모리(170)는 러닝 프로세서(130) 또는 학습 장치(200)에서 학습된 모델을 저장할 수 있다.

이때, 메모리(170)는 필요에 따라 학습된 모델을 학습 시점 또는 학습 진척도 등에 따라 복수의 버전으로 구분하여 저장할 수 있다.

이때, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 모델 학습을 위하여 이용되는 학습 데이터(또는 훈련 데이터), 모델의 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.

이때, 메모리(170)에 저장된 입력 데이터는 모델 학습에 적합하게 가공된 데이터뿐만 아니라, 가공되지 않은 입력 데이터 그 자체일 수 있다.

프로세서(180)는 상기 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 통상적으로 단말기(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(180)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.

또한, 프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 도 1과 함께 살펴본 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 단말기(100)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.

한편, 앞서 살펴본 것과 같이, 프로세서(180)는 응용 프로그램과 관련된 동작과, 통상적으로 단말기(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(180)는 상기 단말기의 상태가 설정된 조건을 만족하면, 애플리케이션들에 대한 사용자의 제어 명령의 입력을 제한하는 잠금 상태를 실행하거나, 해제할 수 있다.

전원공급부(190)는 프로세서(180)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 단말기(100)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급한다. 이러한 전원공급부(190)는 배터리를 포함하며, 상기 배터리는 내장형 배터리 또는 교체 가능한 형태의 배터리가 될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공 신경망의 학습 장치(200)의 구성을 나타낸 블록도이다.

학습 장치(200)는 단말기(100)의 외부에 별도로 구성된 장치 또는 서버로, 단말기(100)의 러닝 프로세서(130)와 동일한 기능을 수행할 수 있다.

즉, 학습 장치(200)는 데이터 마이닝, 데이터 분석, 지능형 의사 결정 및 기계 학습 알고리즘을 위해 이용될 정보를 수신, 분류, 저장 및 출력하도록 구성될 수 있다. 여기서, 기계 학습 알고리즘은 딥 러닝 알고리즘을 포함할 수 있다.

학습 장치(200)는 적어도 하나의 단말기(100)와 통신할 수 있고, 단말기(100)를 대신하여 혹은 도와 데이터를 분석하거나 학습하여 결과를 도출할 수 있다. 여기서, 다른 장치를 도운다는 의미는 분산 처리를 통한 연산력의 분배를 의미할 수 있다.

인공 신경망의 학습 장치(200)는 인공 신경망을 학습하기 위한 다양한 장치로서, 통상적으로 서버를 의미할 수 있고, 학습 장치 또는 학습 서버 등으로 칭할 수 있다.

특히, 학습 장치(200)는 단일한 서버뿐만 아니라 복수의 서버 세트, 클라우드 서버 또는 이들의 조합 등으로 구현될 수 있다.

즉, 학습 장치(200)는 복수로 구성되어 학습 장치 세트(혹은 클라우드 서버)를 구성할 수 있고, 학습 장치 세트에 포함된 적어도 하나 이상의 학습 장치(200)는 분산 처리를 통하여 데이터 분석 또는 학습하여 결과를 도출할 수 있다.

학습 장치(200)는 주기적으로 혹은 요청에 의하여 단말기(100)에 기계 학습 또는 딥 러닝에 의하여 학습한 모델을 전송할 수 있다.

도 2를 참조하면, 학습 장치(200)는 통신부(Communication Unit, 210), 입력부(Input Unit, 220), 메모리(Memory, 230), 러닝 프로세서(Learning Processor, 240), 전원 공급부(Power Supply Unit, 250) 및 프로세서(Processor, 260) 등을 포함할 수 있다.

통신부(210)는 도 1의 무선 통신부(110) 및 인터페이스부(160)를 포괄하는 구성과 대응될 수 있다. 즉, 유무선 통신이나 인터페이스를 통하여 다른 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.

입력부(220)는 도 1의 입력부(120)에 대응되는 구성이며, 통신부(210)를 통하여 데이터를 수신함으로써 데이터를 획득할 수도 있다.

입력부(220)는 모델 학습을 위한 훈련 데이터 및 학습된 모델(a trained model)을 이용하여 출력을 획득하기 위한 입력 데이터 등을 획득할 수 있다.

입력부(220)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(260)는 획득한 데이터를 전처리하여 모델 학습에 입력이 가능한 훈련 데이터 또는 전처리된 입력 데이터를 생성할 수 있다.

이때, 입력부(220)에서 수행하는 입력 데이터에 대한 전처리는, 입력 데이터로부터 입력 특징점(input feature)을 추출하는 것을 의미할 수 있다.

메모리(230)는 도 1의 메모리(170)에 대응되는 구성이다.

메모리(230)는 모델 저장부(231) 및 데이터베이스(232) 등을 포함할 수 있다.

모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장하며, 학습을 통하여 모델이 업데이트되면 업데이트 된 모델을 저장한다.

이때, 모델 저장부(231)는 필요에 따라 학습된 모델을 학습 시점 또는 학습 진척도 등에 따라 복수의 버전으로 구분하여 저장할 수 있다.

도 2에 도시된 인공 신경망(231a)은 복수의 은닉층을 포함하는 인공 신경망의 하나의 예시일 뿐이며, 본 발명의 인공 신경망이 이에 한정되는 것은 아니다

인공 신경망(231a)은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 인공 신경망(231a)의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우, 인공 신경망(231a)을 구성하는 하나 이상의 명령어는 메모리(230)에 저장될 수 있다.

데이터베이스(232)는 입력부(220)에서 획득한 입력 데이터, 모델 학습을 위하여 이용되는 학습 데이터(또는 훈련 데이터), 모델의 학습 히스토리 등을 저장한다.

데이터베이스(232)에 저장된 입력 데이터는 모델 학습에 적합하게 가공된 데이터뿐만 아니라, 가공되지 않은 입력 데이터 그 자체일 수 있다.

러닝 프로세서(240)는 도 1의 러닝 프로세서(130)에 대응되는 구성이다.

러닝 프로세서(240)는 훈련 데이터 또는 트레이닝 셋(training set)을 이용하여 인공 신경망(231a)을 훈련(training, 또는 학습)시킬 수 있다.

러닝 프로세서(240)는 프로세서(260)가 입력부(220)를 통해 획득한 입력 데이터를 전처리한 데이터를 바로 획득하여 인공 신경망(231a)을 학습하거나, 데이터베이스(232)에 저장된 전처리된 입력 데이터를 획득하여 인공 신경망(231a)을 학습할 수 있다.

구체적으로, 러닝 프로세서(240)는 앞서 설명한 다양한 학습 기법을 이용하여 인공 신경망(231a)을 반복적으로 학습시킴으로써, 인공 신경망(231a)의 최적화된 모델 파라미터들을 결정할 수 있다

본 명세서에서는 훈련 데이터를 이용하여 학습됨으로써 파라미터가 결정된 인공 신경망을 학습 모델 또는 학습된 모델(a trained model)이라 칭할 수 있다.

이때, 학습 모델은 인공 신경망의 학습 장치(200)에 탑재된 상태에서 결과 값을 추론할 수도 있으며, 통신부(210)를 통해 단말기(100)와 같은 다른 장치에 전송되어 탑재될 수도 있다.

또한, 학습 모델이 업데이트되는 경우, 업데이트된 학습 모델은 통신부(210)를 통해 단말기(100)와 같은 다른 장치에 전송되어 탑재될 수 있다.

전원 공급부(250)는 도 1의 전원 공급부(190)에 대응되는 구성이다.

서로 대응되는 구성에 대한 중복되는 설명은 생략한다.

한편 도 1에서 설명한 용어 단말기(100)는 용어 차량 제어 장치(100)와 혼용되어 사용될 수 있다.

한편 차량 제어 장치(100)는 차량에 탑재될 수 있다.

도 3은 차량의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 3을 참조하며느 차량은 통신부(710), 입력부(720), 센싱부(760), 출력부(740), 차량 구동부(750), 메모리(730), 인터페이스부(780), 제어부(770), 전원부(790), 자동주차 보조장치 및 AVN 장치(400)를 포함할 수 있다. 여기서, 자동주차 보조장치에 포함되는 유닛과, 차량에 기재된 유닛 중 동일한 명칭을 갖는 유닛은, 차량에 포함되는 것으로 설명한다.

통신부(710)는, 차량과 이동 단말기(600) 사이, 차량과 외부 서버(500) 사이 또는 차량과 타차량(510)과의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 통신부(710)는 차량을 하나 이상의 망(network)에 연결하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.

통신부(710)는, 방송 수신 모듈(711), 무선 인터넷 모듈(712), 근거리 통신 모듈(713), 위치 정보 모듈(714) 및 광통신 모듈(715)을 포함할 수 있다.

방송 수신 모듈(711)은, 방송 채널을 통하여 외부의 방송 관리 서버로부터 방송 신호 또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 여기서, 방송은 라디오 방송 또는 TV 방송을 포함한다.

무선 인터넷 모듈(712)은, 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 차량에 내장되거나 외장될 수 있다. 무선 인터넷 모듈(712)은 무선 인터넷 기술들에 따른 통신망에서 무선 신호를 송수신하도록 이루어진다.

무선 인터넷 기술로는, 예를 들면, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), WiBro(Wireless Broadband), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등이 있으며, 상기 무선 인터넷 모듈(712)은 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다. 예를 들면, 무선 인터넷 모듈(712)은 외부 서버(500)와 무선으로 데이터를 교환할 수 있다. 무선 인터넷 모듈(712)은 외부 서버(500)로부터 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보(예를 들면, TPEG(Transport Protocol Expert Group))정보를 수신할 수 있다.

근거리 통신 모듈(713)은, 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다.

이러한, 근거리 통신 모듈(713)은, 근거리 무선 통신망(Wireless Area Networks)을 형성하여, 차량과 적어도 하나의 외부 디바이스 사이의 근거리 통신을 수행할 수 있다. 예를 들면, 근거리 통신 모듈(713)은 이동 단말기(600)와 무선으로 데이터를 교환할 수 있다. 근거리 통신 모듈(713)은 이동 단말기(600)로부터 날씨 정보, 도로의 교통 상황 정보(예를 들면, TPEG(Transport Protocol Expert Group))를 수신할 수 있다. 가령, 사용자가 차량에 탑승한 경우, 사용자의 이동 단말기(600)와 차량은 자동으로 또는 사용자의 애플리케이션 실행에 의해, 서로 페어링을 수행할 수 있다.

위치 정보 모듈(714)은, 차량의 위치를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Positioning System) 모듈이 있다. 예를 들면, 차량은 GPS모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 차량의 위치를 획득할 수 있다.

광통신 모듈(715)은, 광발신부 및 광수신부를 포함할 수 있다.

광수신부는, 광(light)신호를 전기 신호로 전환하여, 정보를 수신할 수 있다. 광수신부는 광을 수신하기 위한 포토 다이오드(PD, Photo Diode)를 포함할 수 있다. 포토 다이오드는 빛을 전기 신호로 전환할 수 있다. 예를 들면, 광수신부는 전방 차량에 포함된 광원에서 방출되는 광을 통해, 전방 차량의 정보를 수신할 수 있다.

광발신부는 전기 신호를 광 신호로 전환하기 위한 발광 소자를 적어도 하나 포함할 수 있다. 여기서, 발광 소자는 LED(Light Emitting Diode)인 것이 바람직하다. 광발신부는, 전기 신호를 광 신호로 전환하여, 외부에 발신한다. 예를 들면, 광 발신부는 소정 주파수에 대응하는 발광소자의 점멸을 통해, 광신호를 외부에 방출할 수 있다. 실시예에 따라, 광발신부는 복수의 발광 소자 어레이를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 광발신부는 차량에 구비된 램프와 일체화될 수 있다. 예를 들면, 광발신부는 전조등, 후미등, 제동등, 방향 지시등 및 차폭등 중 적어도 어느 하나일 수 있다. 예를 들면, 광통신 모듈(715)은 광 통신을 통해 타차량(510)과 데이터를 교환할 수 있다.

입력부(720)는, 운전 조작 수단(721), 카메라(195), 마이크로 폰(723) 및 사용자 입력부(724)를 포함할 수 있다.

운전 조작 수단(721)은, 차량 운전을 위한 사용자 입력을 수신한다. (이하 설명 도 4 참조) 운전 조작 수단(721)은 조향 입력 수단(721A), 쉬프트 입력 수단(721D), 가속 입력 수단(721C), 브레이크 입력 수단(721B)을 포함할 수 있다.

조향 입력 수단(721A)은, 사용자로부터 차량의 진행 방향 입력을 수신한다. 조향 입력 수단(721A)은 회전에 의해 조향 입력이 가능하도록 휠 형태로 형성되는 것이 바람직하다. 실시예에 따라, 조향 입력 수단(721A)은 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼으로 형성될 수도 있다.

쉬프트 입력 수단(721D)은, 사용자로부터 차량의 주차(P), 전진(D), 중립(N), 후진(R)의 입력을 수신한다. 쉬프트 입력 수단(721D)은 레버 형태로 형성되는 것이 바람직하다. 실시예에 따라, 쉬프트 입력 수단(721D)은 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼으로 형성될 수도 있다.

가속 입력 수단(721C)은, 사용자로부터 차량의 가속을 위한 입력을 수신한다. 브레이크 입력 수단(721B)은, 사용자로부터 차량의 감속을 위한 입력을 수신한다. 가속 입력 수단(721C) 및 브레이크 입력 수단(721B)은 페달 형태로 형성되는 것이 바람직하다. 실시예에 따라, 가속 입력 수단(721C) 또는 브레이크 입력 수단(721B)은 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼으로 형성될 수도 있다.

카메라(722)는, 이미지 센서와 영상 처리 모듈을 포함할 수 있다. 카메라(722)는 이미지 센서(예를 들면, CMOS 또는 CCD)에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상을 처리할 수 있다. 영상 처리 모듈은 이미지 센서를 통해 획득된 정지영상 또는 동영상을 가공하여, 필요한 정보를 추출하고, 추출된 정보를 제어부(770)에 전달할 수 있다. 한편, 차량은 차량 전방 영상 또는 차량 주변 영상을 촬영하는 카메라(722) 및 차량 내부 영상을 촬영하는 모니터링부(725)를 포함할 수 있다.

모니터링부(725)는 탑승자에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 모니터링부(725)는 탑승자의 생체 인식을 위한 이미지를 획득할 수 있다.

한편, 도 27에서는 모니터링부(725)와 카메라(722)가 입력부(720)에 포함되는 것으로 도시하였으나, 카메라(722)는 전술한 바와 같이, 자동주차 보조장치에 포함된 구성으로 설명될 수도 있다.

마이크로 폰(723)은, 외부의 음향 신호를 전기적인 데이터로 처리할 수 있다. 처리된 데이터는 차량에서 수행 중인 기능에 따라 다양하게 활용될 수 있다. 마이크로폰(723)은 사용자의 음성 명령을 전기적인 데이터로 전환할 수 있다. 전환된 전기적인 데이터는 제어부(770)에 전달될 수 있다.

한편, 실시예에 따라, 카메라(722) 또는 마이크로폰(723)는 입력부(720)에 포함되는 구성요소가 아닌, 센싱부(760)에 포함되는 구성요소일 수도 있다.

사용자 입력부(724)는 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 것이다. 사용자 입력부(724)를 통해, 정보가 입력되면, 제어부(770)는 입력된 정보에 대응되도록 차량의 동작을 제어할 수 있다. 사용자 입력부(724)는 터치식 입력수단 또는 기계식 입력 수단을 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 사용자 입력부(724)는 스티어링 휠의 일 영역에 배치될 수 있다. 이경우, 운전자는 스티어링 휠을 잡은 상태에서, 손가락으로 사용자 입력부(724)를 조작할 수 있다.

센싱부(760)는, 차량의 주행 등과 관련한 신호를 센싱한다. 이를 위해, 센싱부(760)는, 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 요 센서(yaw sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서, 초음파 센서, 레이더, 라이더 등을 포함할 수 있다.

이에 의해, 센싱부(760)는, 차량 충돌 정보, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보, 스티어링 휠 회전 각도 등에 대한 센싱 신호를 획득할 수 있다.

한편, 센싱부(760)는, 그 외, 가속페달센서, 압력센서, 엔진 회전 속도 센서(engine speed sensor), 공기 유량 센서(AFS), 흡기 온도 센서(ATS), 수온 센서(WTS), 스로틀 위치 센서(TPS), TDC 센서, 크랭크각 센서(CAS), 등을 더 포함할 수 있다.

센싱부(760)는 생체 인식 정보 감지부를 포함할 수 있다. 생체 인식 정보 감지부는 탑승자의 생체 인식 정보를 감지하여 획득한다. 생체 인식 정보는 지문 인식(Fingerprint) 정보, 홍채 인식(Iris-scan) 정보, 망막 인식(Retina-scan) 정보, 손모양(Hand geo-metry) 정보, 안면 인식(Facial recognition) 정보, 음성 인식(Voice recognition) 정보를 포함할 수 있다. 생체 인식 정보 감지부는 탑승자의 생체 인식 정보를 센싱하는 센서를 포함할 수 있다. 여기서, 모니터링부(725) 및 마이크로 폰(723)이 센서로 동작할 수 있다. 생체 인식 정보 감지부는 모니터링부(725)를 통해, 손모양 정보, 안면 인식 정보를 획득할 수 있다.

출력부(740)는, 제어부(770)에서 처리된 정보를 출력하기 위한 것으로, 디스플레이부(741), 음향 출력부(742) 및 햅틱 출력부(743)를 포함할 수 있다.

디스플레이부(741)는 제어부(770)에서 처리되는 정보를 표시할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이부(741)는 차량 관련 정보를 표시할 수 있다. 여기서, 차량 관련 정보는, 차량에 대한 직접적인 제어를 위한 차량 제어 정보, 또는 차량 운전자에게 운전 가이드를 위한 차량 운전 보조 정보를 포함할 수 있다. 또한, 차량 관련 정보는, 현재 차량의 상태를 알려주는 차량 상태 정보 또는 차량의 운행과 관련되는 차량 운행 정보를 포함할 수 있다.

디스플레이부(741)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉서블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.

디스플레이부(741)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 차량와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부(724)로써 기능함과 동시에, 차량와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다. 이경우, 디스플레이부(741)는 터치 방식에 의하여 제어 명령을 입력 받을 수 있도록, 디스플레이부(741)에 대한 터치를 감지하는 터치센서를 포함할 수 있다. 이를 이용하여, 디스플레이부(741)에 대하여 터치가 이루어지면, 터치센서는 상기 터치를 감지하고, 제어부(770)는 이에 근거하여 상기 터치에 대응하는 제어명령을 발생시키도록 이루어질 수 있다. 터치 방식에 의하여 입력되는 내용은 문자 또는 숫자이거나, 각종 모드에서의 지시 또는 지정 가능한 메뉴항목 등일 수 있다.

한편, 디스플레이부(741)는 운전자가 운전을 함과 동시에 차량 상태 정보 또는 차량 운행 정보를 확인할 수 있도록 클러스터(cluster)를 포함할 수 있다. 클러스터는 대시보드 위에 위치할 수 있다. 이경우, 운전자는, 시선을 차량 전방에 유지한채로 클러스터에 표시되는 정보를 확인할 수 있다.

[한편, 실시예에 따라, 디스플레이부(741)는 HUD(Head Up Display)로 구현될 수 있다. 디스플레이부(741)가 HUD로 구현되는 경우, 윈드 쉴드에 구비되는 투명 디스플레이를 통해 정보를 출력할 수 있다. 또는, 디스플레이부(741)는 투사 모듈을 구비하여 윈드 쉴드에 투사되는 이미지를 통해 정보를 출력할 수 있다.

음향 출력부(742)는 제어부(770)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력한다. 이를 위해, 음향 출력부(742)는 스피커 등을 구비할 수 있다. 음향 출력부(742)는, 사용자 입력부(724) 동작에 대응하는, 사운드를 출력하는 것도 가능하다.

햅틱 출력부(743)는 촉각적인 출력을 발생시킨다. 예를 들면, 햅틱 출력부(743)는, 스티어링 휠, 안전 벨트, 시트를 진동시켜, 사용자가 출력을 인지할 수 있게 동작할 수 있다.

차량 구동부(750)는, 차량 각종 장치의 동작을 제어할 수 있다. 차량 구동부(750)는 동력원 구동부(751), 조향 구동부(752), 브레이크 구동부(753), 램프 구동부(754), 공조 구동부(755), 윈도우 구동부(756), 에어백 구동부(757), 썬루프 구동부(758) 및 서스펜션 구동부(759)를 포함할 수 있다.

동력원 구동부(751)는, 차량 내의 동력원에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다.

예를 들면, 화석 연료 기반의 엔진(미도시)이 동력원인 경우, 동력원 구동부(751)는, 엔진에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 엔진의 출력 토크 등을 제어할 수 있다. 동력원 구동부(751)가 엔진인 경우, 제어부(770)의 제어에 따라, 엔진 출력 토크를 제한하여 차량의 속도를 제한할 수 있다.

다른 예로, 전기 기반의 모터(미도시)가 동력원인 경우, 동력원 구동부(751)는, 모터에 대한 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 모터의 회전 속도, 토크 등을 제어할 수 있다.

한편 용어 동력원 구동부(751)는 용어 엑셀과 혼용되어 사용될 수 있으며, 엑셀은 제어부(770) 또는 프로세서(180)에 의해 제어되어 가속을 수행할 수 있다.

조향 구동부(752)는, 차량 내의 조향 장치(steering apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 차량의 진행 방향을 변경할 수 있다.

브레이크 구동부(753)는, 차량 내의 브레이크 장치(brake apparatus)(미도시)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 바퀴에 배치되는 브레이크의 동작을 제어하여, 차량의 속도를 줄일 수 있다. 다른 예로, 좌측 바퀴와 우측 바퀴에 각각 배치되는 브레이크의 동작을 달리하여, 차량의 진행 방향을 좌측, 또는 우측으로 조정할 수 있다.

한편 용어 브레이크 구동부(753)는 용어 브레이크와 혼용되어 사용될 수 있으며, 브레이크는 제어부(770) 또는 프로세서(180)에 의해 제어되어 가속을 수행할 수 있다.

램프 구동부(754)는, 차량 내, 외부에 배치되는 램프의 턴 온/턴 오프를 제어할 수 있다. 또한, 램프의 빛의 세기, 방향 등을 제어할 수 있다. 예를 들면, 방향 지시 램프, 브레이크 램프 등의 대한 제어를 수행할 수 있다.

공조 구동부(755)는, 차량 내의 공조 장치(air cinditioner)(미도시)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 차량 내부의 온도가 높은 경우, 공조 장치가 동작하여, 냉기가 차량 내부로 공급되도록 제어할 수 있다.

윈도우 구동부(756)는, 차량 내의 윈도우 장치(window apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 차량의 측면의 좌,우 윈도우들에 대한 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.

에어백 구동부(757)는, 차량 내의 에어백 장치(airbag apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 위험시, 에어백이 터지도록 제어할 수 있다.

썬루프 구동부(758)는, 차량 내의 썬루프 장치(sunroof apparatus)(미도시)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 썬루프의 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.

서스펜션 구동부(759)는, 차량 내의 서스펜션 장치(suspension apparatus)(미도시)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 도로면에 굴곡이 있는 경우, 서스펜션 장치를 제어하여, 차량의 진동이 저감되도록 제어할 수 있다.

메모리(730)는, 제어부(770)와 전기적으로 연결된다. 메모리(770)는 유닛에 대한 기본데이터, 유닛의 동작제어를 위한 제어데이터, 입출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(790)는, 하드웨어적으로, ROM, RAM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 등과 같은 다양한 저장기기 일 수 있다. 메모리(730)는 제어부(770)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 차량 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다.

인터페이스부(780)는, 차량에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행할 수 있다. 예를 들면, 인터페이스부(780)는 이동 단말기(600)와 연결 가능한 포트를 구비할 수 있고, 상기 포트를 통해, 이동 단말기(600)와 연결할 수 있다. 이경우, 인터페이스부(780)는 이동 단말기(600)와 데이터를 교환할 수 있다.

한편, 인터페이스부(780)는 연결된 이동 단말기(600)에 전기 에너지를 공급하는 통로 역할을 수행할 수 있다. 이동 단말기(600)가 인터페이스부(780)에 전기적으로 연결되는 경우, 제어부(770)의 제어에 따라, 인터페이스부(780)는 전원부(790)에서 공급되는 전기 에너지를 이동 단말기(600)에 제공한다.

제어부(770)는, 차량 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 제어부(770)는 ECU(Electronic Contol Unit)로 명명될 수 있다.

이러한 제어부(770)은 자동주차 보조장치의 실행 신호 전달에 따라서, 전달된 신호에 대응되는 기능을 실행할 수 있다.

제어부(770)는, 하드웨어적으로, ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.

제어부(770)는 전술한 프로세서(170)의 역할을 위임할 수 있다. 즉, 자동주차 보조장치의 프로세서(170)는 차량의 제어부(770)에 직접 셋팅될 수 있다. 이러한 실시예에서는 자동주차 보조장치는 차량의 일부 구성들을 합하여 지칭하는 것으로 이해할 수 있다.

또는, 제어부(770)는 프로세서(170)에서 요청하는 정보를 전송해주도록 구성들을 제어할 수도 있다.

전원부(790)는, 제어부(770)의 제어에 따라, 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 특히, 전원부(770)는, 차량 내부의 배터리(미도시) 등으로부터 전원을 공급받을 수 있다.

AVN(Audio Video Navigation) 장치(400)는 제어부(770)와 데이터를 교환할 수 있다. 제어부(770)는 AVN 장치(400) 또는 별도의 내비게이션 장치(미도시)로부터 내비게이션 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 여기서, 내비게이션 정보는 설정된 목적지 정보, 상기 목적지에 따른 경로 정보, 차량 주행과 관련한, 맵(map) 정보 또는 차량 위치 정보를 포함할 수 있다.

한편 도 1에서 설명한 차량 제어 장치(100)는 차량에 탑재되어 도 3에서 설명한 차량의 구성들과 통신할 수 있다, 또한 차량 제어 장치(100)의 프로세서는 도 3에서 설명한 차량의 구성들을 직접 제어하거나, 차량의 제어부(770)에 명령을 전송하는 방식으로 차량의 구성들을 간접적으로 제어할 수도 있다.

한편 도 1에서 설명한 차량 제어 장치(100)의 센싱부(140)는 거리 센서를 포함할 수 있다.

여기서 거리 센서는 차량 주변에 위치한 오브젝트의 위치를 감지할 수 있다.

거리 센서는 본 차량에서 오브젝트의 위치, 오브젝트가 이격된 방향, 이격거리 또는 오브젝트의 이동 방향 등을 정밀하게 감지할 수 있다. 이러한 거리 센서는 감지된 오브젝트와의 위치를 지속적으로 측정하여, 본 차량과의 위치관계에 대한 변화를 정확하게 감지할 수 있다.

이러한 거리 센서는 차량의 전후좌우 중 적어도 하나의 영역에 위치한 오브젝트를 감지할 수 있다. 이를 위해, 거리 센서는 차량의 다양한 위치에 배치될 수 있다.

이러한 거리 센서는, 라이다(lidar) 센서, 레이저(laser) 센서, 초음파(ultrasonic waves) 센서 및 스테레오 카메라(stereo camera) 등 다양한 거리 측정 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

예를 들어, 거리 센서는 레이저 센서로서, 레이저 신호 변조 방법에 따라 시간 지연 방식(time-of-flight, TOF) 또는/및 위상 변조 방식(phase-shift) 등을 사용하여, 차량과 오브젝트 사이의 위치 관계를 정확히 측정할 수 있다.

또한 거리 센서는 카메라를 포함할 수 있다.

그리고 오브젝트에 대한 정보는, 카메라가 촬영한 영상을 프로세서(180)가 분석하여 획득될 수 있다.

자세히, 프로세서(180)는 카메라로 차량의 전방, 측방, 후방 등을 촬영하고, 획득된 차량 주변 영상을 프로세서(180)가 분석하여 차량 주변 오브젝트를 검출하고, 오브젝트의 속성을 판단하여, 센서 정보를 생성할 수 있다.

여기서, 센서 정보는, 오브젝트의 종류, 오브젝트가 표시하는 교통 신호 정보, 오브젝트와 차량 사이의 거리 및 오브젝트의 위치 중 적어도 하나의 정보일 수 있다.

자세히, 프로세서(180)는 이미지 처리를 통해 촬영된 영상에서 오브젝트를 검출하고, 오브젝트를 트래킹하고, 오브젝트와의 거리를 측정하고, 오브젝트를 확인하는 등의 오브젝트 분석을 수행함으로써, 영상 정보를 생성할 수 있다.

이러한 카메라는 다양한 위치에 구비될 수 있다.

자세히, 카메라는 차량 내부에서 차량의 전방을 촬영하여 전방 영상을 획득하는 내측 카메라를 포함 할 수 있다.

복수의 카메라는, 각각 차량의 좌측, 후방, 우측, 전방 및 천장 중 적어도 하나 이상의 위치에 각각 배치될 수 있다.

한편 센싱부(140)에서 획득되는 센서 정보는, 차량의 방향 정보, 위치 정보, 차속 정보, 가속도 정보, 기울기 정보, 전진/후진 정보, 연료 정보, 전후방 차량과의 거리 정보, 차량과 차선과의 거리 정보 및 턴 시그널 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.

또한, 센서 정보는 헤딩 센서(heading sensor), 요 센서(yaw sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 포지션 모듈 (position module), 차량 전진/후진 센서, 휠 센서(wheel sensor), 차량 속도 센서, 차체 경사 감지센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서, 도어 센서 등으로부터 획득될 수 있다. 한편, 포지션 모듈은, GPS 정보 수신을 위한 GPS 모듈을 포함할 수 있다.

한편 도 3에서 설명한 차량의 구성들은 차량 제어 장치의 구성일 수 있다.

예를 들어 센싱부(760)는 차량 제어 장치에 포함될 수 있다.

도 4는 하중 이동의 원리를 설명하기 위한 도면이다.

가속이나 감속이 없는 경우의 하중의 작용 지점(411)을 차량의 중앙이라 가정하여 설명한다(도 4a).

도 4b는 감속이 일어나는 경우의 하중 이동을 도시한 도면이다. 감속이 일어나는 경우, 하중의 작용 지점(412)은 차량의 앞으로 이동하게 된다.

도 4c는 가속이 일어나는 경우의 하중 이동을 도시한 도면이다. 가속이 일어나는 경우, 하중의 작용 지점(413)은 차량의 뒤로 이동하게 된다.

도 5는 브레이크 및 엑셀을 이용한 하중 이동법을 설명하기 위한 도면이다.

브레이크가 작동되는 경우 감속이 일어나기 때문에, 차량의 하중(520)의 작용 지점은 앞(530)으로 이동하게 된다. 이 경우 차량의 앞 부분에 무게가 실리기 때문에 차량의 앞 부분을 위에서 아래로 눌러주는 효과(540)가 발생한다.

이해하기 쉽게, 영화나 드라마에서 차량이 급 브레이크를 밟는 장면, 또는 횡단보도를 건널 때 빠른 속도로 오던 차량이 긴급히 정차한 상황을 상기하면, 차량의 앞쪽이 아래로 내려왔다가 다시 올라갔던 것을 알 수 있다.

브레이크와는 반대로, 엑셀이 작동되는 경우 가속이 일어나기 때문에, 차량의 하중(520)의 작용 지점은 뒤(550)로 이동하게 된다. 이 경우 차량의 뒷 부분에 무게가 실리기 때문에 차량의 뒷 부분을 위에서 아래로 눌러주는 효과(560)가 발생한다.

이러한 원리를 이용하면, 차량이 과속 방지턱(510)을 통과할 때 차량의 출렁임(상하 움직임)을 줄일 수 있다.

예를 들어 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱(510)에 진입하는 경우, 브레이크를 작동시켜서 하중의 작용 지점을 앞으로 이동시키면, 차량의 출렁임 발생을 유발하는 지점(차량과 과속 방지턱(510)이 접촉하는 앞바퀴 부분)을 꾹 눌러주는 효과가 발생한다. 이에 따라 차량의 출렁임(상하 움직임)이 줄어들게 된다.

또 다른 예를 들어, 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱(510)에 진입하는 경우, 엑셀을 작동시켜서 하중의 작용 지점을 뒤로 이동시키면, 차량의 출렁임 발생을 유발하는 지점(차량과 과속 방지턱(510)이 접촉하는 뒷바퀴 부분)을 꾹 눌러주는 효과가 발생한다. 이에 따라 차량의 출렁임(상하 움직임)이 줄어들게 된다.

한편 과속 방지턱 진입 시점에 엑셀이나 브레이크를 어느 정도의 강도로 동작시키느냐에 따라서 차량의 출렁임(상하 움직임)의 정도가 상이해질 수 있다. 따라서 차량의 출렁임(상하 움직임)을 최소화 할 수 있는 최적의 브레이크 강도(또는 엑셀 강도)를 산출할 필요가 있다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 예측 모델의 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.

강화 학습을 통하여 학습을 수행함으로써, 파라미터가 결정되거나 지속적으로 업데이트 하는 인공 신경망을, 본 명세서에서는 강화 학습 모델이라 명칭할 수 있다. 강화 학습 모델은 예측 모델로도 명칭될 수 있다.

강화 학습(Reinforcement Learning)은 주로 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)에 의하여 수행될 수 있다.

마르코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)을 설명하면, 첫번째로 에이전트가 다음 행동을 하기 위해 필요한 정보들이 구성된 환경(environment) 이 주어지며, 두번째로 그 환경에서 에이전트가 상태(state) 를 기반으로 어떻게 행동(action)할지 정의하고, 세번째로 에이전트가 무엇을 잘하면 보상(reward)를 주고 무엇을 못하면 벌점(penalty)을 줄지 정의하며, 네번째로 미래의 보상이 최고점에 이를 때까지 반복 경험하여 최적의 정책(policy)을 도출하게 된다.

마르코프 결정 과정을 본 발명에 적용하면, 에이전트는 차량 제어 장치, 더욱 구체적으로는 강화 학습 모델을 의미할 수 있다.

또한 첫번째로, 본 발명에서는 에이전트(강화 학습 모델)가 다음 행동을 하기 위해 필요한 정보들이 구성된 환경, 즉 과속 방지턱을 넘어가는 동안의 차량의 출렁임(차량의 상하 움직임)이 주어질 수 있다.

또한 두번째로, 본 발명에서는 에이전트(강화 학습 모델)가, 주어진 상태(state)(예를 들어 차량의 속도, 차량의 중량, 과속 방지턱의 높이 중 적어도 하나)를 기반으로, 어떻게 행동(action)할지 정의할지, 즉 브레이크의 엑셀 강도 또는 브레이크 강도를 어떻게 설정할지 결정할 수 있다.

또한 세번째로, 에이전트(강화 학습 모델)가 차량의 출렁임(차량의 상하 움직임)이 적게 발생한 경우 보상(reward)를 주고, 차량의 출렁임(차량의 상하 움직임)이 많이 발생한 경우 벌점(penalty)을 주는 것으로 정의될 수 있다. 이 경우 에이전트(강화 학습 모델)은 보상(reward) 및 벌점(penalty)에 기초하여 뉴럴 네트워크의 파라미터를 업데이트 할 수 있다.

또한 네번째로, 에이전트(강화 학습 모델)은 미래의 보상이 최고점에 이를 때까지 반복 경험하여, 최적의 정책(policy), 즉 과속 방지턱에 진입한 이후(또는 과속 방지턱을 통과하는 동안)의 차량의 출렁임(상하 움직임)을 최소화 하기 위한, 차량의 속도, 중량, 과속 방지턱의 높이에 대응한 브레이크 강도 또는 엑셀 강도를 도출할 수 있다.

한편 강화 학습 모델은 뉴럴 네트워크로 구성될 수 있으며, 강화 학습 모델의 파라미터, 즉 뉴럴 네트워크의 파라미터는 피드백을 이용하여 업데이트 될 수 있다.

그리고 뉴럴 네트워크가 트레이닝 됨에 따라, 강화 학습 모델의 행동(action) 및 행동(action)에 따른 피드백을 이용하여 획득한 학습 결과가 메모리에 저장될 수 있다.

학습 결과는 구성원의 피드백을 이용하여 업데이트 되는 강화 학습 모델의 파라미터를 의미할 수 있다. 그리고 학습 결과는 강화 학습 모델을 구성하는 뉴럴 네트워크의 일부를 구성할 수 있다.

강화 학습 모델은 학습 장치(200)에서 뉴럴 네트워크를 트레이닝 함으로써 생성될 수 있다. 그리고 트레이닝이 완료되면, 강화 학습 모델은 차량 제어 장치(100)에 탑재될 수 있다.

한편 강화 학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있으며, 강화 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 강화 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어는 메모리(170)에 저장될 수 있다.

먼저 차량의 앞 바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 경우 브레이크 강도를 예측하는 제1 예측 모델(제1 강화 학습 모델)에 대하여 설명한다.

뉴럴 네트워크에 제공되는 상태(state)는 훈련용 입력 파라미터라고 명칭될 수 있다.

한편 훈련용 입력 파라미터는, 차량의 속도 및 차량의 중량을 포함할 수 있다.

여기서 차량의 속도는 차량이 과속 방지턱에 진입하는 시점의 속도를 의미할 수 있다. 구체적으로 차량의 속도는 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점의 속도일 수 있다. 여기서 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점은, 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 닿는 시점을 의미할 수 있다.

한편 차량의 중량은, 공차 중량 및 추가 탑재 중량을 포함할 수 있다. 여기서 공차 중량은 차에 사람이나 물건들이 실리지 않은 경우의 차량의 중량, 즉 차량 자체의 중량을 의미할 수 있다. 그리고 추가 탑재 중량은 차에 사람이나 물건이 실린 경우 사람이나 물건의 중량을 의미할 수 있다.

한편 다양한 훈련용 입력 파라미터가 뉴럴 네트워크에 제공될 수 있다. 즉 다양한 차량 속도 및 다양한 차량 중량의 조합으로 구성되는 훈련 입력 파라미터가 뉴럴 네트워크에 제공될 수 있다.

예를 들어 학습 장치(200)는 30km 속도 및 2000kg 중량의 제1 훈련용 입력 파라미터, 30km 속도 및 2100kg 중량의 제2 훈련용 입력 파라미터, 30km 속도 및 2200kg 중량의 제3 훈련용 입력 파라미터, 30km 속도 및 2300kg 중량의 제4 훈련용 입력 파라미터, 20km 속도 및 2000kg 중량의 제5 훈련용 입력 파라미터, 20km 속도 및 2100kg 중량의 제6 훈련용 입력 파라미터, 50km 속도 및 2200kg 중량의 제7 훈련용 입력 파라미터, 20km 속도 및 2300kg 중량의 제8 훈련용 입력 파라미터를 뉴럴 네트워크에 제공할 수 있다.

한편 훈련용 입력 파라미터에 포함되는 차량의 속도는 고정 값일 수 있다. 그리고 훈련 장치는 고정된 차량 속도 및 다양한 차량 중량의 조합으로 구성되는 훈련용 입력 파라미터를 뉴럴 네트워크에 제공할 수 있다.

예를 들어 학습 장치(200)는 20km 속도 및 2000kg 중량의 제5 훈련용 입력 파라미터, 20km 속도 및 2100kg 중량의 제6 훈련용 입력 파라미터, 50km 속도 및 2200kg 중량의 제7 훈련용 입력 파라미터, 20km 속도 및 2300kg 중량의 제8 훈련용 입력 파라미터를 뉴럴 네트워크에 제공할 수 있다.

이와 같이 고정된 차량 속도 및 다양한 차량 중량의 조합으로 구성되는 훈련용 입력 파라미터가 뉴럴 네트워크에 제공되는 경우, 뉴럴 네트워크의 트레이닝 속도가 빨라질 수 있다.

한편 훈련용 입력 파라미터는, 차량의 속도 및 차량의 중량뿐만 아니라, 과속 방지턱의 높이를 더 포함할 수 있다.

여기서 과속 방지턱의 높이는 지표면으로부터 과속 방지턱의 수직 높이를 의미할 수 있다.

그리고 다양한 차량 속도, 다양한 차량 중량 및 다양한 가속 방지턱의 수직 높이로 구성되는 훈련용 입력 파라미터가 뉴럴 네트워크에 제공될 수 있다.

이와 같이 훈련용 입력 파라미터에 과속 방지턱의 수직 높이까지 포함되는 경우, 예측 모델은 다양한 높이의 과속 방지턱에 대해서 최적의 브레이크 강도를 산출할 수 있다.

한편 상태(state)(훈련용 입력 파라미터)를 제공받은 뉴럴 네트워크는 상태에 기반하여 행동(action)(브레이크 강도)을 결과 값으로 출력할 수 있다.

그리고 뉴럴 네트워크는, 뉴럴 네트워크에 의해 출력된 브레이크 강도에 대한 피드백에 기초하여 트레이닝 될 수 있다.

여기서 피드백은 차량의 출렁임을 포함할 수 있다.

여기서 차량의 출렁임은 차량의 상하 움직임, 즉 지표면으로부터 수직 방향의 움직임을 의미할 수 있다.

또한 차량의 출렁임은, 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입한 이후의 차량의 출렁임을 의미할 수 있다. 더욱 구체적으로 차량의 출렁임은, 앞바퀴가 과속 방지턱을 통과하는 동안(앞바퀴가 과속 방지턱에 닿아있는 동안)의 차량의 출렁임, 또는 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입한 이후 과속 방지턱의 최고점에 도달(앞바퀴가 과속 방지턱의 최고점에 접촉)하기 까지의 차량의 출렁임을 의미할 수 있다.

뉴럴 네트워크는 행동(action)(브레이크 강도)에 대한 피드백(차량의 출렁임)에 기초하여 트레이닝 될 수 있다.

구체적으로 뉴럴 네트워크는, 차량의 상하 움직임의 감소에 대한 보상(reward) 및 차량의 상하 움직임의 증가에 대한 벌점(penalty) 중 적어도 하나를 이용하여 트레이닝 될 수 있다.

여기서 상하 움직임의 감소의 기준은 다양하게 설정될 수 있다.

예를 들어 뉴럴 네트워크의 현재의 행동(브레이크 강도)에 대한 상하 움직임이 뉴럴 네트워크의 이전의 행동(브레이크 강도)에 대한 상하 움직임보다 작은 경우, 상하 움직임이 감소된 것으로 결정될 수 있다.

다른 예를 들어 뉴럴 네트워크의 현재의 행동(브레이크 강도)에 대한 상하 움직임이 기준 값보다 작은 경우, 상하 움직임이 감소된 것으로 결정될 수 있다.

여기서 상하 움직임의 증가의 기준 역시 다양하게 설정될 수 있다.

예를 들어 뉴럴 네트워크의 현재의 행동(브레이크 강도)에 대한 상하 움직임이 뉴럴 네트워크의 이전의 행동(브레이크 강도)에 대한 상하 움직임보다 큰 경우, 상하 움직임이 증가된 것으로 결정될 수 있다.

다른 예를 들어 뉴럴 네트워크의 현재의 행동(브레이크 강도)에 대한 상하 움직임이 기준 값보다 큰 경우, 상하 움직임이 증가된 것으로 결정될 수 있다.

한편 학습 장치(200)는 상하 움직임의 감소에 대한 보상 및 상하 움직임의 증가에 대한 벌점 중 적어도 하나를 이용하여 뉴럴 네트워크를 트레이닝 할 수 있다.

구체적으로 특정 행동(브레이크 강도)를 출력했을 때의 차량의 상하 움직임이, 다른 행동(브레이크 강도)를 출력했을 때의 차량의 상하 움직임보다 더욱 감소한 경우, 학습 장치(200)는 뉴럴 네트워크에 보상을 부여할 수 있다.

또한 특정 행동(브레이크 강도)를 출력했을 때의 차량의 상하 움직임이, 다른 행동(브레이크 강도)를 출력했을 때의 차량의 상하 움직임보다 더욱 증가한 경우, 학습 장치(200)는 뉴럴 네트워크에 벌점을 부여할 수 있다.

이 경우 뉴럴 네트워크는, 뉴럴 네트워크가 출력한 행동(브레이크 강도)와, 보상 또는 벌점에 기초하여 새로운 정책(policy)을 수립하고, 새로운 정책에 대응하도록 뉴럴 네트워크의 파라미터를 업데이트 할 수 있다.

한편 예측 모델은 최적의 정책(policy)을 수립하기 위해, 다양한 훈련용 입력 파라미터를 제공받아 복수 회 업데이트 될 수 있다. 여기서 최적의 정책(policy)은 도 6c에서 도시하는 바와 같이, 과속 방지턱에 진입한 이후의 차량의 상하 움직임을 최소화 하기 위한 정책일 수 있다.

그리고 이러한 트레이닝이 일정 량 이상 진행되면 뉴럴 네트워크의 업데이트는 중단되고, 뉴럴 네트워크는 차량 제어 장치에 탑재될 수 있다. 이와 같이 훈련용 입력 파라미터 및 훈련용 입력 파라미터에 대응하는 피드백에 의해 트레이닝 되어 내부 파라미터가 설정(업데이트)된 뉴럴 네트워크를 예측 모델(또는 강화 학습 모델)이라 명칭할 수 있다. 그리고 브레이크 강도를 예측하기 위하여 트레이닝된 뉴럴 네트워크를 제1 예측 모델이라 명칭할 수 있다.

다음은 차량의 뒷 바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 경우 엑셀 강도를 예측하는 제2 예측 모델(제2 강화 학습 모델)에 대하여 설명한다.

제2 예측 모델의 생성 방법은 제1 예측 모델의 생성 방법과 기본 원리가 유사하나, 뉴럴 네트워크가 브레이크 강도 대신 엑셀 강도를 출력한다는 점에서 제1 예측 모델과 상이하다.

훈련용 입력 파라미터는, 차량의 속도 및 차량의 중량을 포함할 수 있다.

그리고 다양한 훈련용 입력 파라미터가 제2 뉴럴 네트워크에 제공될 수 있다. 즉 다양한 차량 속도 및 다양한 차량 중량의 조합으로 구성되는 훈련 입력 파라미터가 제2 뉴럴 네트워크에 제공될 수 있다.

한편 훈련용 입력 파라미터에 포함되는 차량의 속도는 고정 값일 수 있다. 그리고 훈련 장치는 고정된 차량 속도 및 다양한 차량 중량의 조합으로 구성되는 훈련용 입력 파라미터를 제2 뉴럴 네트워크에 제공할 수 있다.

이와 같이 고정된 차량 속도 및 다양한 차량 중량의 조합으로 구성되는 훈련용 입력 파라미터가 뉴럴 네트워크에 제공되는 경우, 뉴럴 네트워크의 트레이닝 속도가 빨라질 수 있다.

한편 훈련용 입력 파라미터는, 차량의 속도 및 차량의 중량뿐만 아니라, 과속 방지턱의 높이를 더 포함할 수 있다.

그리고 다양한 차량 속도, 다양한 차량 중량 및 다양한 가속 방지턱의 수직 높이로 구성되는 훈련용 입력 파라미터가 제2 뉴럴 네트워크에 제공될 수 있다.

이와 같이 훈련용 입력 파라미터에 과속 방지턱의 수직 높이까지 포함되는 경우, 예측 모델은 다양한 높이의 과속 방지턱에 대해서 최적의 엑셀 강도를 산출할 수 있다.

한편 상태(state)(훈련용 입력 파라미터)를 제공받은 제2 뉴럴 네트워크는 상태에 기반하여 행동(action)(엑셀 강도)을 결과 값으로 출력할 수 있다.

그리고 뉴럴 네트워크는, 뉴럴 네트워크에 의해 출력된 엑셀 강도에 대한 피드백에 기초하여 트레이닝 될 수 있다.

여기서 피드백은 차량의 출렁임을 포함할 수 있다. 여기서 차량의 출렁임은 차량의 상하 움직임, 즉 지표면으로부터 수직 방향의 움직임을 의미할 수 있다.

또한 차량의 출렁임은, 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입한 이후의 차량의 출렁임을 의미할 수 있다. 더욱 구체적으로 차량의 출렁임은, 뒷바퀴가 과속 방지턱을 통과하는 동안(뒷바퀴가 과속 방지턱에 닿아있는 동안)의 차량의 출렁임, 또는 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입한 이후 과속 방지턱의 최고점에 도달(뒷바퀴가 과속 방지턱의 최고점에 접촉)하기 까지의 차량의 출렁임을 의미할 수 있다.

제2 뉴럴 네트워크는 행동(action)(엑셀 강도)에 대한 피드백(차량의 출렁임)에 기초하여 트레이닝 될 수 있다.

구체적으로 제2 뉴럴 네트워크는, 차량의 상하 움직임의 감소에 대한 보상(reward) 및 차량의 상하 움직임의 증가에 대한 벌점(penalty) 중 적어도 하나를 이용하여 트레이닝 될 수 있다.

여기서 상하 움직임의 감소의 기준은 다양하게 설정될 수 있다.

예를 들어 뉴럴 네트워크의 현재의 행동(엑셀 강도)에 대한 상하 움직임이 뉴럴 네트워크의 이전의 행동(엑셀 강도)에 대한 상하 움직임보다 작은 경우, 상하 움직임이 감소된 것으로 결정될 수 있다.

다른 예를 들어 뉴럴 네트워크의 현재의 행동(엑셀 강도)에 대한 상하 움직임이 기준 값보다 작은 경우, 상하 움직임이 감소된 것으로 결정될 수 있다.

여기서 상하 움직임의 증가의 기준 역시 다양하게 설정될 수 있다.

예를 들어 뉴럴 네트워크의 현재의 행동(엑셀 강도)에 대한 상하 움직임이 뉴럴 네트워크의 이전의 행동(엑셀 강도)에 대한 상하 움직임보다 큰 경우, 상하 움직임이 증가된 것으로 결정될 수 있다.

다른 예를 들어 뉴럴 네트워크의 현재의 행동(엑셀 강도)에 대한 상하 움직임이 기준 값보다 큰 경우, 상하 움직임이 증가된 것으로 결정될 수 있다.

한편 학습 장치(200)는 차량의 상하 움직임의 감소에 대한 보상 및 차량의 상하 움직임의 증가에 대한 벌점 중 적어도 하나를 이용하여 뉴럴 네트워크를 트레이닝 할 수 있다.

구체적으로 특정 행동(엑셀 강도)를 출력했을 때의 차량의 상하 움직임이, 다른 행동(엑셀 강도)를 출력했을 때의 차량의 상하 움직임보다 더욱 감소한 경우, 학습 장치(200)는 뉴럴 네트워크에 보상을 부여할 수 있다.

또한 특정 행동(엑셀 강도)를 출력했을 때의 차량의 상하 움직임이, 다른 행동(엑셀 강도)를 출력했을 때의 차량의 상하 움직임보다 더욱 증가한 경우, 학습 장치(200)는 제2 뉴럴 네트워크에 벌점을 부여할 수 있다.

이 경우 제2 뉴럴 네트워크는, 뉴럴 네트워크가 출력한 행동(엑셀 강도)와, 보상 또는 벌점에 기초하여 새로운 정책(policy)을 수립하고, 새로운 정책에 대응하도록 제2 뉴럴 네트워크의 파라미터를 업데이트 할 수 있다.

한편 제2 뉴럴 네트워크는 최적의 정책(policy)을 수립하기 위해, 다양한 훈련용 입력 파라미터를 제공받아 복수 회 업데이트 될 수 있다. 여기서 최적의 정책(policy)은 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입한 이후의 차량의 상하 움직임을 최소화 하기 위한 정책일 수 있다.

그리고 이러한 트레이닝이 일정 량 이상 진행되면 제2 뉴럴 네트워크의 업데이트는 중단되고, 제2 뉴럴 네트워크는 차량 제어 장치에 탑재될 수 있다. 이와 같이 훈련용 입력 파라미터 및 훈련용 입력 파라미터에 대응하는 피드백에 의해 트레이닝 되어 내부 파라미터가 설정(업데이트)된 제2 뉴럴 네트워크를 예측 모델(또는 제2 강화 학습 모델)이라 명칭할 수 있다. 그리고 엑셀 강도를 예측하기 위하여 트레이닝된 제2 뉴럴 네트워크를 제2 예측 모델이라 명칭할 수 있다.

한편 훈련용 입력 파라미터에는 실측 데이터가 사용될 수도 있으며, 시뮬레이션 데이터가 사용될 수도 있다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른, 차량 제어 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 실시 예에 따른 차량 제어 장치의 동작 방법은, 과속 방지턱과의 거리를 감지하는 단계(S710), 차량의 속도를 감지하는 단계(S720), 입력 파라미터를 예측 모델에 제공하는 단계(S730), 과속 방지턱과의 거리에 기초하여, 차량이 과속 방지턱에 진입할 때 제1 예측 모델이 출력한 브레이크 강도로 브레이크를 작동시키도록 차량 구동부를 제어하는 단계(S740), 제2 입력 파라미터를 제2 예측 모델에 제공하는 단계(S750), 및 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입할 때 제2 예측 모델이 출력한 엑셀 강도로 엑셀을 작동시키도록 차량 구동부를 제어하는 단계(S760)를 포함할 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른, 과속 방지턱과의 거리 및 과속 방지턱의 높이를 감지하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.

도 8a에는 과속 방지턱(810)의 측 단면도 및 평면도가 도시되어 있다.

프로세서(180)는 카메라(850)에 의해 획득된 영상을 이용하여 과속 방지턱(810)을 검출할 수 있다.

구체적으로 프로세서(180)는 획득된 영상에 포함된 오브젝트의 좌우 폭, 길이, 무늬, 높이(g) 등을 이용하여, 획득된 영상에 포함된 오브젝트가 과속 방지턱(810)인 것으로 결정할 수 있다.

예를 들어 교통 법규에는, 과속 방지턱의 무늬, 과속 방지턱의 무늬의 폭(a, b), 무늬의 각도(예를 들어 45도), 높이, 길이 등이 규정되어 있다. 그리고 프로세서(180)는 획득된 영상에 포함된 오브젝트의 좌우 폭, 길이, 무늬, 높이(g) 등을 이용하여, 과속 방지턱(810)을 검출할 수 있다.

또한 프로세서(180)는 센서부(140)에서 획득되는 다양한 데이터를 이용하여 과속 방지턱(810)까지의 거리(d)를 검출할 수 있다.

여기서 과속 방지턱(810)까지의 거리는, 차량의 앞 바퀴과 과속 방지턱(810)의 거리를 의미할 수 있다.

또한 프로세서(180)는 센서부(140)에서 획득되는 다양한 데이터를 이용하여 과속 방지턱(810)의 높이(g)를 검출할 수 있다. 예를 들어 프로세서(180)는 카메라를 통하여 획득된 영상에 포함된 과속 방지턱의 영상 및 과속 방지턱까지의 거리에 기초하여, 과속 방지턱(810)의 높이(g)를 산출할 수 있다.

한편 프로세서(180)는 속도 센서를 이용하여 차량의 속도를 감지할 수 있다.

도 9는 차량이 과속 방지턱에 진입하는 시점을 도시한 도면이다.

여기서 차량이 과속 방지턱에 진입하는 시점은, 차량의 앞 바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점을 의미할 수 있다.

프로세서(180)는 차량이 과속 방지턱에 진입하는 시점을 산출할 수 있다.

구체적으로 프로세서(180)는 과속 방지턱과의 거리 및 차량의 속도에 기초하여 차량이 과속 방지턱에 진입하는 시점을 산출할 수 있다.

다른 방식으로, 프로세서(180)는 과속 방지턱과의 거리에 기초하여 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입하기 까지의 바퀴의 회전수를 산출할 수 있다. 그리고 바퀴가 산출된 회전수만큼 회전하면, 프로세서(180)는 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 것으로 결정할 수 있다. 한편 센싱부(140)는 바퀴의 회전수를 감지하기 위한 PWM 센서를 포함할 수 있다.

한편 프로세서(180)는 차량의 속도 및 중량을 포함하는 입력 파라미터를 제1 예측 모델에 제공할 수 있다.

여기서 차량의 속도는 차량이 과속 방지턱에 진입하는 시점의 속도, 더욱 구체적으로는 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점의 속도를 의미할 수 있다.

한편 제1 예측 모델의 처리 시간(딜레이)가 존재하기 때문에, 실질적으로 제2 예측 모델에 제공되는 차량의 속도는 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점보다 소정의 시간 앞선 시점의 속도일 수 있다.

그리고 본 발명에서의 “차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점의 속도”는 제1 예측 모델의 처리 시간(딜레이)를 고려한 시점의 속도를 의미할 수 있다.

한편 차랑의 공차 중량은 차량 제어 장치의 메모리에 기 저장되어 있을 수 있다.

또한 차량의 의자 및 트렁크 등에는 압력 센서가 설치될 수 있다, 그리고 프로세서는 압력 센서에서 획득되는 데이터에 기초하여 추가 탑재 중량을 산출할 수 있다.

그리고 프로세서는 추가 탑재 중량과 공차 중량을 합산하여 차량의 중량을 산출할 수 있다.

한편 차량의 속도 및 중량을 포함하는 입력 파라미터가 제공되면, 제1 예측 모델은 브레이크 강도를 출력할 수 있다.

그리고 차량이 과속 방지턱에 진입할 때, 프로세서(180)는 제1 예측 모델이 출력한 브레이크 강도로 브레이크를 작동시킬 수 있다.

구체적으로는 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입할 때, 프로세서는 제1 예측 모델이 출력한 브레이크 강도로 브레이크를 작동시키도록 차량 구동부를 제어할 수 있다.

한편 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입할 때 제1 예측 모델이 출력한 브레이크 강도로 브레이크를 동작시킨다는 것은, 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 닿는 순간에 브레이크를 동작시킨다는 것을 의미할 수 있다.

다만 이에 한정되지 않으며, 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입할 때 제1 예측 모델이 출력한 브레이크 강도로 브레이크를 동작시킨다는 것은, 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 닿는 순간보다 소정의 시간 이전 또는 소정의 시간 이후에 브레이크를 동작시킨다는 것을 의미할 수도 있다.

한편 차량 구동부는 제1 예측 모델이 출력한 브레이크 강도로 브레이크의 동작을 제어할 수 있다.

제1 예측 모델은 최적의 정책을 수립하도록 미리 트레이닝 된 뉴럴 네트워크이다. 따라서 예측 모델은 현재의 상태(차량 중량 및 속도)에 기초하여 차량의 출렁임을 최소화 할 수 있는 최적의 액션(브레이크 강도)를 산출할 수 있다.

따라서 차량의 출렁임이 최소화 되고, 탑승자에게 쾌적한 승차감을 제공할 수 있는 장점이 있다.

한편 입력 파라미터는 과속 방지턱의 높이를 더 포함할 수 있다.

구체적으로, 과속 방지턱의 높이는 교통 법규에 규정되어 있을 수 있다. 따라서 과속 방지턱의 높이가 고정된 값이라는 전제 하에, 차량의 속도 및 차량의 중량을 포함하는 훈련용 입력 파라미터를 이용하여 뉴럴 네트워크가 트레이닝 되어 제1 예측 모델이 생성될 수 있다.

이 경우 차량의 속도 및 차량의 중량을 포함하는 입력 파라미터가 제1 예측 모델에 제공되고, 제1 예측 모델은 과속 방지턱의 높이가 고정된 값이라는 전제 하에 차량의 속도 및 차량의 중량을 이용하여 브레이크의 강도를 출력할 수 있다.

다만 법규에 어긋난 과속 방지턱들도 설치되어 있을 수 있다. 따라서 앞서, 훈련용 입력 파라미터에 차량의 속도 및 차량의 중량뿐만 아니라 과속 방지턱의 높이까지 포함되는 실시 예도 설명한 바 있다.

그리고 제1 예측 모델이 차량의 속도, 차량의 중량 및 과속 방지턱의 높이를 포함하는 훈련용 입력 데이터를 이용하여 생성된 경우, 제1 예측 모델에 제공되는 입력 파라미터는, 차량의 속도, 차량의 중량 및 과속 방지턱의 높이를 포함할 수 있다.

구체적으로 프로세서(180)는 과속 방지턱의 높이, 차량의 속도 및 중량을 포함하는 입력 파라미터를 제1 예측 모델에 제공할 수 있다.

그리고 과속 방지턱의 높이, 차량의 속도 및 중량을 포함하는 입력 파라미터가 제공되면, 제1 예측 모델은 브레이크 강도를 출력할 수 있다. 그리고 차량이 과속 방지턱에 진입할 때, 프로세서(180)는 예측 모델이 출력한 브레이크 강도로 브레이크를 작동시킬 수 있다.

제1 예측 모델은 최적의 정책을 수립하도록 미리 트레이닝 된 뉴럴 네트워크이다. 따라서 제1 예측 모델은 현재의 상태(과속 방지턱의 높이, 차량 중량 및 속도)에 기초하여 차량의 출렁임을 최소화 할 수 있는 최적의 액션(브레이크 강도)를 산출할 수 있다.

따라서 다양한 높이의 과속 방지턱에 대하여, 차량의 출렁임을 최소화 하고 탑승자에게 쾌적한 승차감을 제공할 수 있는 장점이 있다.

한편 입력 파라미터는에 포함되는 차량의 속도는 고정된 값일 수 있다.

구체적으로 과속 방지턱이 검출되면, 프로세서(180)는 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입할 때 고정된 차량 속도를 가지도록 브레이크의 동작 또는 엑셀의 동작을 제어할 수 있다. 여기서 고정된 차량 속도는, 앞서 훈련용 입력 파라미터에 포함된 고정된 차량 속도와 동일할 수 있다.

예를 들어 제1 예측 모델은 고정된 차량 속도(15km) 및 다양한 차량 중량의 조합으로 구성되는 훈련용 입력 파라미터를 이용하여 트레이닝 되었다. 이 경우 과속 방지턱이 검출되면, 프로세서(180)는 차량이 15km의 속도로 과속 방지턱에 진입하도록 브레이크의 동작 또는 엑셀의 동작을 제어할 수 있다.

이 경우 고정된 차량의 속도 및 차량의 중량을 포함하는 입력 파라미터가 제1 예측 모델에 제공되고, 제1 예측 모델은 고정된 차량의 속도 및 차량의 중량을 이용하여 브레이크의 강도를 출력할 수 있다.

그리고 차량이 고정된 속도로 과속 방지턱에 진입할 때, 프로세서(180)는 예측 모델이 출력한 브레이크 강도로 브레이크를 작동시킬 수 있다.

제1 예측 모델은 최적의 정책을 수립하도록 미리 트레이닝 된 뉴럴 네트워크이다. 따라서 제1 예측 모델은 현재의 상태(고정된 차량의 속도 및 차량 중량, 또는 고정된 차량의 속도, 차량 중량 및 과속 방지턱의 높이)에 기초하여 차량의 출렁임을 최소화 할 수 있는 최적의 액션(브레이크 강도)를 산출할 수 있다.

즉 본 발명에 따르면, 과속 방지턱에 진입할 때 차량 속도를 줄여서 차량의 파손을 방지하고 보행자 안전을 도모하며, 고정된 차량 속도를 이용한 트레이닝으로 훈련 데이터의 양을 줄일 수 있기 때문에 빠른 트레이닝 가능한 장점이 있다.

도 10은 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점을 도시한 도면이다.

프로세서(180)는 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점을 산출할 수 있다.

구체적으로 프로세서(180)는 차량의 앞바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점, 차량의 앞바퀴와 뒷바퀴의 거리 및 차량의 속도에 기초하여 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점을 산출할 수 있다.

다른 방식으로, 프로세서(180)는 과속 방지턱과의 거리에 기초하여 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입하기 까지의 뒷 바퀴의 회전수를 산출할 수 있다. 그리고 뒷 바퀴가 산출된 회전수만큼 회전하면, 프로세서(180)는 차량의 뒷 바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 것으로 결정할 수 있다. 한편 센싱부(140)는 바퀴의 회전수를 감지하기 위한 PWM 센서를 포함할 수 있다.

한편 프로세서(180)는 차량의 속도 및 중량을 포함하는 입력 파라미터를 제2 예측 모델에 제공할 수 있다.

여기서 차량의 속도는 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점의 속도를 의미할 수 있다. 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점의 속도는 제2 속도라고 명칭될 수 있다.

한편 제2 예측 모델의 처리 시간(딜레이)가 존재하기 때문에, 실질적으로 제2 예측 모델에 제공되는 차량의 속도는 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점보다 소정의 시간 앞선 시점의 속도일 수 있다.

그리고 본 발명에서의 “차량의 뒷 바퀴가 과속 방지턱에 진입하는 시점의 속도”는 제2 예측 모델의 처리 시간(딜레이)를 고려한 시점의 속도를 의미할 수 있다.

한편 차량의 제2 속도 및 중량을 포함하는 제2 입력 파라미터가 제공되면, 제2 예측 모델은 엑셀 강도를 출력할 수 있다.

그리고 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입할 때, 프로세서(180)는 제2 예측 모델이 출력한 엑셀 강도로 엑셀을 작동시킬 수 있다.

구체적으로는 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입할 때, 프로세서는 제2 예측 모델이 출력한 엑셀 강도로 엑셀을 작동시키도록 차량 구동부를 제어할 수 있다.

한편 차량의 뒷 바퀴가 과속 방지턱에 진입할 때 제2 예측 모델이 출력한 엑셀 강도로 엑셀을 동작시킨다는 것은, 차량의 뒷 바퀴가 과속 방지턱에 닿는 순간에 엑셀을 동작시킨다는 것을 의미할 수 있다.

다만 이에 한정되지 않으며, 차량의 뒷 바퀴가 과속 방지턱에 진입할 때 제2 예측 모델이 출력한 엑셀 강도로 엑셀을 동작시킨다는 것은, 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 닿는 순간보다 소정의 시간 이전 또는 소정의 시간 이후에 엑셀을 동작시킨다는 것을 의미할 수도 있다.

한편 차량 구동부는 제2 예측 모델이 출력한 엑셀 강도로 엑셀의 동작을 제어할 수 있다.

제2 예측 모델은 최적의 정책을 수립하도록 미리 트레이닝 된 뉴럴 네트워크이다. 따라서 제2 예측 모델은 현재의 상태(차량 중량 및 속도)에 기초하여 차량의 출렁임을 최소화 할 수 있는 최적의 액션(엑셀 강도)를 산출할 수 있다.

따라서 차량의 출렁임이 최소화 되고, 탑승자에게 쾌적한 승차감을 제공할 수 있는 장점이 있다.

한편 입력 파라미터는 과속 방지턱의 높이를 더 포함할 수 있다.

구체적으로 제2 예측 모델이 차량의 속도, 차량의 중량 및 과속 방지턱의 높이를 포함하는 훈련용 입력 데이터를 이용하여 생성된 경우, 제2 예측 모델에 제공되는 입력 파라미터는, 차량의 속도, 차량의 중량 및 과속 방지턱의 높이를 포함할 수 있다.

그리고 프로세서(180)는 과속 방지턱의 높이, 차량의 속도 및 중량을 포함하는 입력 파라미터를 제2 예측 모델에 제공할 수 있다.

그리고 과속 방지턱의 높이, 차량의 속도 및 중량을 포함하는 입력 파라미터가 제공되면, 제2 예측 모델은 엑셀 강도를 출력할 수 있다. 그리고 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입할 때, 프로세서(180)는 제2 예측 모델이 출력한 엑셀 강도로 엑셀을 작동시킬 수 있다.

제2 예측 모델은 최적의 정책을 수립하도록 미리 트레이닝 된 뉴럴 네트워크이다. 따라서 제2 예측 모델은 현재의 상태(과속 방지턱의 높이, 차량 중량 및 속도)에 기초하여 차량의 출렁임을 최소화 할 수 있는 최적의 액션(엑셀 강도)를 산출할 수 있다.

따라서 다양한 높이의 과속 방지턱에 대하여, 차량의 출렁임을 최소화 하고 탑승자에게 쾌적한 승차감을 제공할 수 있는 장점이 있다.

한편 입력 파라미터는에 포함되는 차량의 속도는 고정된 값일 수 있다.

구체적으로 과속 방지턱이 검출되면, 프로세서(180)는 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입할 때 고정된 차량 속도를 가지도록 브레이크의 동작 또는 엑셀의 동작을 제어할 수 있다. 여기서 고정된 차량 속도는, 앞서 훈련용 입력 파라미터에 포함된 고정된 차량 속도와 동일할 수 있다.

이 경우 고정된 차량의 속도 및 차량의 중량을 포함하는 입력 파라미터가 제2 예측 모델에 제공되고, 제2 예측 모델은 고정된 차량의 속도 및 차량의 중량을 이용하여 엑셀 강도를 출력할 수 있다.

그리고 차량의 뒷바퀴가 고정된 속도로 과속 방지턱에 진입할 때, 프로세서(180)는 제2 예측 모델이 출력한 엑셀 강도로 엑셀을 작동시킬 수 있다.

제2 예측 모델은 최적의 정책을 수립하도록 미리 트레이닝 된 뉴럴 네트워크이다. 따라서 제2 예측 모델은 현재의 상태(고정된 차량의 속도 및 차량 중량, 또는 고정된 차량의 속도, 차량 중량 및 과속 방지턱의 높이)에 기초하여 차량의 출렁임을 최소화 할 수 있는 최적의 액션(엑셀 강도)를 산출할 수 있다.

즉 본 발명에 따르면, 과속 방지턱에 진입할 때 차량 속도를 줄여서 차량의 파손을 방지하고 보행자 안전을 도모하며, 고정된 차량 속도를 이용한 트레이닝으로 훈련 데이터의 양을 줄일 수 있기 때문에 빠른 트레이닝 가능한 장점이 있다.

다음은 학습 장치에 의한 예측 모델 생성 방법에 대하여 설명한다.

본 발명의 실시 예에 따른 예측 모델 생성 방법은, 차량의 속도 및 중량을 포함하는 훈련용 입력 파라미터를 뉴럴 네트워크에 제공하는 단계, 상기 뉴럴 네트워크가 브레이크 강도를 출력하면, 상기 브레이크 강도에 대한 피드백을 획득하는 단계, 및, 상기 피드백에 기초하여 강화 학습 방식으로 상기 뉴럴 네트워크를 트레이닝 하는 단계를 포함한다.

이 경우 상기 피드백은, 상기 차량이 과속 방지턱에 진입한 이후의 상하 움직임일 수 있다.

이 경우 상기 차량의 중량은, 상기 차량의 공차 중량 및 추가 탑재 중량을 포함할 수 있다.

한편 상기 훈련용 입력 파라미터는, 과속 방지턱의 높이를 더 포함할 수 있다.

한편 본 발명의 실시 예에 따른 예측 모델 생성 방법은, 차량의 속도 및 중량을 포함하는 제2 훈련용 입력 파라미터를 제2 뉴럴 네트워크에 제공하는 단계, 상기 제2 뉴럴 네트워크가 엑셀 강도를 출력하면, 상기 엑셀 강도에 대한 제2 피드백을 획득하는 단계, 및, 상기 제2 피드백에 기초하여 강화 학습 방식으로 상기 제2 뉴럴 네트워크를 트레이닝 하는 단계를 포함할 수 있다.

이 경우 제2 피드백은, 상기 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입한 이후의 상하 움직임일 수 있다.

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 있다. 또한, 상기 컴퓨터는 단말기의 제어부(180)를 포함할 수도 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 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: 단말기

Claims (15)

1. 과속 방지턱과의 거리를 감지하는 거리 센서;
   차량의 속도를 감지하는 속도 센서;
   브레이크의 동작 또는 엑셀의 동작을 제어하는 차량 구동부; 및
   상기 차량의 속도 및 중량을 포함하는 입력 파라미터를 예측 모델에 제공하고, 상기 과속 방지턱과의 거리에 기초하여, 상기 차량이 상기 과속방지턱에 진입할 때 상기 예측 모델이 출력한 브레이크 강도로 브레이크를 작동시키도록 상기 차량 구동부를 제어하는 프로세서를 포함하되,
   상기 예측 모델은,
   상기 과속 방지턱에 진입한 이후의 차량의 상하 움직임을 최소화하기 위한 정책(policy)을 획득하는
   차량 제어 장치.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 예측 모델은,
   강화 학습 기반으로, 뉴럴 네트워크가 훈련용 입력 파라미터를 제공받아 브레이크 강도를 출력하고, 상기 뉴럴 네트워크에 의해 출력된 브레이크 강도에 대한 피드백에 기초하여 트레이닝 됨으로써 생성되고,
   상기 훈련용 입력 파라미터는, 차량의 속도, 차량의 중량 및 과속 방지턱의 높이 중 적어도 하나를 포함하고,
   상기 피드백은 차량이 과속 방지턱에 진입한 이후의 상하 움직임인
   차량 제어 장치.
3. 제 2항에 있어서,
   상기 예측 모델은,
   상기 뉴럴 네트워크가, 차량의 상하 움직임의 감소에 대한 보상(reward) 및 차량의 상하 움직임의 증가에 대한 벌점(penalty) 중 적어도 하나를 이용하여 트레이닝 됨으로써 생성되는
   차량 제어 장치.
4. 삭제
5. 제 1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 차량의 앞바퀴가 상기 과속 방지턱에 진입할 때, 상기 예측 모델이 출력한 브레이크 강도로 상기 브레이크를 동작시키는
   차량 제어 장치.
6. 제 1항에 있어서,
   상기 입력 파라미터는,
   상기 차량의 공차 중량 및 추가 탑재 중량을 포함하는 상기 중량을 포함하는
   차량 제어 장치.
7. 제 1항에 있어서,
   상기 입력 파라미터는,
   상기 과속 방지턱의 높이를 더 포함하는
   차량 제어 장치.
8. 제 1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 차량의 제2 속도 및 상기 중량을 포함하는 제2 입력 파라미터를 제2 예측 모델에 제공하고, 상기 차량의 뒷바퀴가 상기 과속방지턱에 진입할 때 상기 제2 예측 모델이 출력한 엑셀 강도로 엑셀을 작동시키도록 상기 차량 구동부를 제어하는
   차량 제어 장치.
9. 제 8항에 있어서,
   상기 제2 예측 모델은,
   강화 학습 기반으로, 제2 뉴럴 네트워크가 훈련용 입력 파라미터를 제공받아 엑셀 강도를 출력하고, 상기 제2 뉴럴 네트워크에 의해 출력된 엑셀 강도에 대한 제2 피드백에 기초하여 트레이닝 됨으로써 생성되고,
   상기 훈련용 입력 파라미터는, 차량의 속도, 차량의 중량 및 과속 방지턱의 높이 중 적어도 하나를 포함하고,
   상기 제2 피드백은, 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입한 이후의 상하 움직임인
   차량 제어 장치.
10. 제 9항에 있어서,
    상기 제2 예측 모델은,
    상기 제2 뉴럴 네트워크가, 차량의 상하 움직임 감소에 대한 보상(reward) 및 차량의 상하 움직임 증가에 대한 벌점(penalty) 중 적어도 하나를 이용하여 트레이닝 됨으로써 생성되는
    차량 제어 장치.
11. 제 10항에 있어서,
    상기 제2 예측 모델은,
    상기 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입한 이후의 차량의 상하 움직임을 최소화 하기 위한 제2 정책(policy)을 획득하는
    차량 제어 장치.
12. 차량의 속도 및 중량을 포함하는 훈련용 입력 파라미터를 뉴럴 네트워크에 제공하는 단계;
    상기 뉴럴 네트워크가 브레이크 강도를 출력하면, 상기 브레이크 강도에 대한 피드백을 획득하는 단계; 및
    상기 피드백에 기초하여 강화 학습 방식으로 상기 뉴럴 네트워크를 트레이닝 하는 단계를 포함하고,
    상기 피드백은,
    상기 차량이 과속 방지턱에 진입한 이후의 상하 움직임이고,
    상기 뉴럴 네트워크는,
    상기 과속 방지턱에 진입한 이후의 차량의 상하 움직임을 최소화하기 위한 정책(policy)을 획득하는
    예측 모델 생성 방법.
13. 제 12항에 있어서,
    상기 차량의 중량은, 상기 차량의 공차 중량 및 추가 탑재 중량을 포함하는
    예측 모델 생성 방법.
14. 제 12항에 있어서,
    상기 훈련용 입력 파라미터는,
    과속 방지턱의 높이를 더 포함하는
    예측 모델 생성 방법.
15. 제 12항에 있어서,
    차량의 속도 및 중량을 포함하는 제2 훈련용 입력 파라미터를 제2 뉴럴 네트워크에 제공하는 단계;
    상기 제2 뉴럴 네트워크가 엑셀 강도를 출력하면, 상기 엑셀 강도에 대한 제2 피드백을 획득하는 단계; 및
    상기 제2 피드백에 기초하여 강화 학습 방식으로 상기 제2 뉴럴 네트워크를 트레이닝 하는 단계를 포함하고,
    상기 제2 피드백은,
    상기 차량의 뒷바퀴가 과속 방지턱에 진입한 이후의 상하 움직임인
    예측 모델 생성 방법.