KR102637490B1 - 블루투스 자동문 컨트롤러 및 그 동작 방법 - Google Patents
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Abstract
본원의 다양한 실시예에 따른 블루투스를 이용하여 자동문을 원격으로 제어하는 블루투스 자동문 컨트롤러에 있어서, 상기 컨트롤러는: 사용자의 모바일 단말 또는 블루투스 통신이 가능한 이동형 로봇과 블루투스 통신을 수행하는 블루투스 모듈; 블루투스 자동문 컨트롤러에 포함되는 구성들에 전원을 공급하여 동작하도록 하는 전원 공급 장치; 프로세서로부터 제어 신호를 수신하여 자동문의 열림 및 닫힘을 구동하는 자동문 모터; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는: 블루투스 모듈을 이용하여 사용자의 모바일 단말 또는 블루투스 통신이 가능한 이동형 로봇으로부터 문 열림 요청 또는 문 닫힘 요청을 수신하고; 문 열림 요청 또는 문 닫힘 요청을 수신함에 따라, 자동문 모터를 이용하여 문 열림 또는 문 닫힘을 수행할 수 있다.
Description
본원 발명은 본 발명은 자동문 제어 시스템 및 블루투스 통신 기술에 관한 것으로, 특히, 블루투스를 이용한 자동문 컨트롤러에 관한 것이다.
최근 몇 년 동안 자동문 시스템은 다양한 산업 분야에서 널리 사용되어 왔다. 상업용 건물, 쇼핑몰, 병원, 공항 등 공공장소에서부터 주거용 건물에 이르기까지, 자동문은 편리성과 접근성을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있다.
전통적인 자동문 시스템은 대부분 인프라레드 센서나 초음파 센서를 사용하여 사람이 문 앞에 다가오면 문이 자동으로 열리는 방식을 사용하였다. 이러한 시스템은 단순하고 신뢰할 수 있으나, 사용자의 개인적인 요구 사항이나 환경적 요소를 고려하지 못했다.
기술 발전에 따라 자동문 시스템은 점점 진화하였다. 예를 들어, RFID 태그 또는 카드를 사용하여 특정 사용자가 인증되면 문이 열리도록 하는 시스템이 도입되었다. 또한, 얼굴 인식, 지문 인식 등의 생체 인식 기술을 이용하여 더욱 고도화된 보안을 제공하는 시스템도 개발되었다. 하지만 이러한 시스템들은 여전히 환경적 요소나 사용자의 행동 패턴을 고려하지 못하는 한계가 있었다.
이러한 한계를 극복하기 위해, 인공지능(AI) 기술과 IoT(Internet of Things) 기술이 점차 자동문 시스템에 도입되기 시작하였다. AI 기술을 통해 자동문 시스템은 사용자의 행동 패턴을 학습하고 예측할 수 있게 되었다. 예를 들어, 어떤 사용자가 특정 시간에 자주 문을 사용하는 경우, 시스템은 이 패턴을 학습하여 해당 사용자가 문 앞에 다가오기 전에 문을 미리 열 수 있다.
또한, IoT 기술은 자동문 시스템이 다른 스마트 디바이스와 통신하여 작동할 수 있게 하였다. 예를 들어, 스마트 홈 시스템과 연동된 자동문은 사용자가 집에 도착했을 때 자동으로 문을 열거나, 보안 카메라와 연동하여 비인가 사용자가 접근 시 알림을 발생시키는 등의 기능을 수행할 수 있다.
그러나, AI와 IoT 기술이 통합된 자동문 시스템은 아직까지 개발되지 않아 그 불편함이 존재하였다.
이러한 배경에서 본 발명은 사용자 행동 및 환경을 학습하고 예측하여 자동문의 작동을 최적화하는, AI와 IoT 기술을 기반으로 한 자동문 컨트롤러를 제공하고자 한다.
본원의 다양한 실시예에 따른 블루투스를 이용하여 자동문을 원격으로 제어하는 블루투스 자동문 컨트롤러에 있어서, 상기 컨트롤러는: 사용자의 모바일 단말 또는 블루투스 통신이 가능한 이동형 로봇과 블루투스 통신을 수행하는 블루투스 모듈; 블루투스 자동문 컨트롤러에 포함되는 구성들에 전원을 공급하여 동작하도록 하는 전원 공급 장치; 프로세서로부터 제어 신호를 수신하여 자동문의 열림 및 닫힘을 구동하는 자동문 모터; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는: 블루투스 모듈을 이용하여 사용자의 모바일 단말 또는 블루투스 통신이 가능한 이동형 로봇으로부터 문 열림 요청 또는 문 닫힘 요청을 수신하고; 문 열림 요청 또는 문 닫힘 요청을 수신함에 따라, 자동문 모터를 이용하여 문 열림 또는 문 닫힘을 수행할 수 있다.
일실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러는 백색 LED, 청색 LED, 및 적색 LED를 포함하는 복수의 LED; 릴레이(relay)를 포함하고, 상기 프로세서는, 전원 공급 장치로부터 전원을 공급받는 경우 복수의 LED가 모두 발광하도록 하고, 릴레이에 전원이 공급되는 경우 백색 LED에 전력을 공급하여 발광하도록 하고, 블루투스 모듈이 동작하는 경우 동작하는 시간 동안 청색 LED에 전력을 공급하여 발광하도록 하고, 프로세서에 의한 스위치 조작으로 모드 변경 시에 적색 LED에 전력을 5초 동안 공급할 수 있다.
일실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러는, 사용자의 휴대폰이나 이동식 로봇에 애플리케이션 프로그램이 설치되며, 자동문 제어 및 사용자 인증 관리를 지원하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러는, 적외선 센서, 초음파 센서, 레이더 센서 등을 선택적으로 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러는, 사용자의 휴대폰이나 기타 블루투스 기능이 있는 장치와 페어링 과정에서 인증을 거쳐 무단 접근을 방지하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러는, 복수의 센서들을 더 포함하고,
프로세서가, 자동문의 작동 상태, 사용자의 거리, 온도, 습도, 빛 및 소음 등 주변 환경 정보를 모니터링하고, 상기 정보를 기반으로 자동문의 작동 조건을 최적화하는 것을 특징으로 하는 블루투스 자동문 컨트롤러.
일실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러는, 각종 센서를 포함하여 자동문의 작동 상태, 사용자의 거리, 온도, 습도, 빛 및 소음 등 주변 환경 정보를 모니터링하고, 상기 정보들 간에 가중치를 설정하여 인공지능 딥러닝 기반 학습 모델을 이용하여 자동문의 작동 조건을 최적화하며, 상기 가중치 설정은 사용자로부터 입력 받은 선호도 설정 값, 사용자의 이전 사용 패턴을 분석하여 자동으로 결정되고, 상기 사용자 선호도 설정 값은 애플리케이션 내에서 사용자가 직접 조절할 수 있는 슬라이더 바를 이용하여 0에서 100 사이의 백분율 값으로 설정되거나, 사용자가 숫자를 직접 입력하는 방식을 통해 설정되며, 상기 인공지능 딥러닝 기반 학습 모델은 사용자 행동 패턴 및 환경 변화에 따라 지속적으로 학습 및 업데이트되는 것을 특징으로 할 수 있다.
일실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러는, 블루투스 통신 모듈에 의해, 모바일 단말이 블루투스 통신 범위 내에 진입하는 경우, 카메라를 이용하여 블루투스 통신 범위 내에 진입한 사용자를 촬영하고, 모바일 단말로부터 수신한 모바일 신분증의 이미지와 촬영된 이미지를 딥 러닝 기법으로 학습된 분석 모델에 입력하여 비교하여, 양 이미지들의 유사도가 임계치를 초과하는 경우 모바일 단말의 진입에 따라 자동문을 개폐하고, 프로세서는, 딥 러닝 기법으로 학습된 최적화 모델에 사용자가 자주 문을 통과하는 시간대, 날씨 조건, 빛의 강도를 포함하는 사용자의 행동 패턴과 환경 데이터를 학습하여, 사용자의 단말이 접근하는 경우 자동문의 열림 속도, 및 열림 시간을 조절할 수 있다.
일실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러는, 유사도가 임계치 이하인 경우, 자동문을 개폐시키지 않도록 하여 사용자가 접근 시 모바일 단말을 통해 알림을 발생시킬 수 있다.
도 1은 본원의 다양한 실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러가 동작하는 시스템에 대한 예시적인 도면이다.
도 2는 본원의 다양한 실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러의 내부 구성을 도시하는 블록도이다.
도 3은 본원의 다양한 실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러가 동작하는 방법에 대한 흐름도이다.
이상의 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다.
따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다.
또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.
또한, 이상의 도면에서는 이해를 돕기 위해서, 축척에 비례하지 않고 특정 부분을 확대하거나 축소한 점에 유의해야 한다.
도 2는 본원의 다양한 실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러의 내부 구성을 도시하는 블록도이다.
도 3은 본원의 다양한 실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러가 동작하는 방법에 대한 흐름도이다.
이상의 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다.
따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다.
또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.
또한, 이상의 도면에서는 이해를 돕기 위해서, 축척에 비례하지 않고 특정 부분을 확대하거나 축소한 점에 유의해야 한다.
다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본원의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나, 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다.
본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서 상에서 실행되는 처리과정(procedure), 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 전자 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 전자 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있다. 일 컴포넌트는 하 나의 컴퓨터 내에 로컬화 될 수 있다. 일 컴포넌트는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스 템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통해 전송되는 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.
더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라 는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해 되어야 한다.
또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 다만, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또 는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
그리고, "A 또는 B 중 적어도 하나"이라는 용어는, "A만을 포함하는 경우", "B 만을 포함하는 경우", "A와 B의 구성으로 조합된 경우"를 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
당업자들은 추가적으로 여기서 개시된 실시예들과 관련되어 설명된 다양한 예시적 논리적 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 수단들, 로직들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합 들로 구현될 수 있음을 인식해야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호교환성을 명백하게 예시하기 위해, 다양한 예시적 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 수단들, 로직들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능성 측면에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전반적인 시스템에 부과된 특정 어플리케이션(application) 및 설계 제한들에 달려 있다. 숙련된 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션들을 위해 다양한 방법들로 설명된 기능성을 구현할 수 있다. 다만, 그러한 구현의 결정들이 본 개 시내용의 영역을 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 본원의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본원의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본원의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들 에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예 들로 한정되는 것이 아니다. 본 발명은 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.
본원에서 네트워크 함수와 인공 신경망 및 뉴럴 네트워크(neural network)는 상호교환 가능하게 사용될 수 있다.
여기에 설명되는 다양한 실시예는 예를 들어, 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체 및 저장매체 내에서 구현될 수 있다.
하드웨어적인 구현에 의하면, 여기에 설명되는 실시예는 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 전기적인 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 일부의 경우에 본 명세서에서 설명되는 실시예들이 전자 장치의 프로세서 자체로 구현될 수 있다
도 1a는 본원의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에 대한 예시적인 도면이다. 도 1b는 본원의 다양한 실시예에 따른 리더기에 대한 예시적인 도면이다. 도 2는 본원의 다양한 실시예에 따른 가변키 및 키 재배열을 이용하여 키 인증을 수행하는 방법에 대한 흐름도이다. 도 3은 본원의 다양한 실시예에 따른 가변키 및 키 재배열을 이용하여 키 인증을 수행하는 방법에 대한 흐름도이다. 도 4는 본원의 다양한 실시예에 따른 가변키 및 키 재배열을 이용하여 키 인증을 수행하는 방법에 대한 흐름도이다. 도 5는 본원의 다양한 실시예에 따른 가변키 및 키 재배열을 이용하여 키 인증을 수행하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 1은 본원의 다양한 실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러가 동작하는 시스템에 대한 예시적인 도면이다. 도 2는 본원의 다양한 실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러의 내부 구성을 도시하는 블록도이다.
본원의 다양한 실시예에 따르면, 본원의 다양한 실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러가 동작하는 시스템(100)은 블루투스 자동문 컨트롤러(110), 모바일 단말(120), 및 이동형 로봇(130)으로 구성될 수 있다. 모바일 단말은 사용자가 자동문에 접근할 때 소지하는 휴대용 전자 장치를 통칭할 수 있다. 이동형 로봇(130)은 공간 내에서 이동하며 자동문을 통해 출입 가능한 로봇을 통칭할 수 있다.
도 2에 따르면, 본원의 블루투스 자동문 컨트롤러(200)는 프로세서(210), 메모리(220), 블루투스 모듈(230), 전원 공급 장치(240), 및 자동문 모터(250)를 포함할 수 있다. 이 밖에 다양한 구성들이 포함될 수 있으며, 본원은 이에 제한되지 않는다.
프로세서(210)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 블루투스 자동문 컨트롤러(200)의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치 (GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 데이터 분석, 딥러닝을 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본원의 일 실시예에 따른 기계 학습을 위한 데이터 처리를 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(210)는 블루투스 자동문 컨트롤러(200)의 구성이 동작하도록 제어하며, 전반적인 시스템의 동작을 구현할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(210)는 통상적으로 블루투스 자동문 컨트롤러(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(220)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.
또한, 프로세서(210)는 메모리(220)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 블루투스 자동문 컨트롤러(200)의 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(210)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 블루투스 자동문 컨트롤러(200)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
본원의 일실시예에 따라 프로세서(210)는 신경망의 학습을 위한 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(210)는 딥러닝(DL: deep learning)에서 학습을 위한 입력 데이터의 처리, 입력 데이터에서의 피처 추출, 오차 계산, 역전파(backpropagation)를 이용한 신경망의 가중치 업데이트 등의 신경망의 학습을 위한 계산을 수행할 수 있다. 프로세서(210)의 CPU, GPGPU, 및 TPU 중 적어도 하나가 네트워크 함수의 학습을 처리할 수 있다. 예를 들어, CPU 와 GPGPU가 함께 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 메모리(220)는 프로세서(210)가 생성하거나 결정한 임의의 형태의 정보 및 네트 워크부가 수신한 임의의 형태의 정보를 저장할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 메모리(220)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 블루투스 자동문 컨트롤러(200)는 인터넷(internet) 상에서 상기 메모리(220)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다. 전술한 메모리에 대한 기재는 예시일 뿐, 본원은 이에 제한되지 않는다.
블루투스 통신 모듈(230)은 사용자의 모바일 단말과 블루투스 통신을 통해 명령을 주고받습니다. 사용자는 모바일 단말 애플리케이션을 통해 자동문을 원격으로 제어할 수 있다. 블루투스 모듈은 사용자의 모바일 단말 또는 블루투스 통신이 가능한 이동형 로봇과 블루투스 통신을 수행할 수 있다.
전원 공급 장치(240)는 블루투스 자동문 컨트롤러에 포함되는 구성들에 전원을 공급하여 동작할 수 있다. 자동문 모터(250)는 프로세서로부터 제어 신호를 수신하여 자동문의 열림 및 닫힘을 구동할 수 있다.
도 3은 본원의 다양한 실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러가 동작하는 방법에 대한 흐름도이다.
단계 310에서, 상기 프로세서는 블루투스 모듈을 이용하여 사용자의 모바일 단말 또는 블루투스 통신이 가능한 이동형 로봇으로부터 문 열림 요청 또는 문 닫힘 요청을 수신할 수 있다. 단계 320에서, 프로세서는 문 열림 요청 또는 문 닫힘 요청을 수신함에 따라, 자동문 모터를 이용하여 문 열림 또는 문 닫힘을 수행할 수 있다. 자동문 모터는, 자동문을 구동하기 위한 모터를 통칭할 수 있다.
일실시예에 따른 블루투스 자동문 컨트롤러는 백색 LED, 청색 LED, 및 적색 LED를 포함하는 복수의 LED 및 릴레이(relay)를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 전원 공급 장치로부터 전원을 공급받는 경우 복수의 LED가 모두 발광하도록 하고, 릴레이에 전원이 공급되는 경우 백색 LED에 전력을 공급하여 발광하도록 하고, 블루투스 모듈이 동작하는 경우 동작하는 시간 동안 청색 LED에 전력을 공급하여 발광하도록 하고, 프로세서에 의한 스위치 조작으로 모드 변경 시에 적색 LED에 전력을 5초 동안 공급할 수 있다.
일실시예에 따라, 본원은 애플리케이션 프로그램의 조작에 따라 자동문의 제어 및 사용자 인증 관리가 수행될 수 있다. 즉, 사용자의 휴대폰이나 이동식 로봇에 애플리케이션 프로그램이 설치되며, 애플리케이션 프로그램을 통해 자동문 제어 및 사용자 인증 관리를 지원할 수 있다.
일실시예에 따라, 자동문이 인증되지 않거나 페어링되지 않은 사용자 또는 이동형 로봇은 통과하지 못하도록 하여 보안성을 강화할 수 있다. 구체적으로, 사용자의 휴대폰이나 기타 블루투스 기능이 있는 장치와 페어링 과정에서 인증을 거쳐 무단 접근을 방지할 수 있다.
일실시예에 따르면, 다양한 센서들을 통해 자동문의 작동 조건을 최적화할 수 있다. 예를 들어, 블루투스 자동문 컨트롤러는 적외선 센서, 초음파 센서, 레이더 센서 등을 포함하는 복수의 센서들을 더 포함할 수 있다. 프로세서는, 자동문의 작동 상태, 사용자의 거리, 온도, 습도, 빛 및 소음 등 주변 환경 정보를 모니터링하고, 상기 정보를 기반으로 자동문의 작동 조건을 최적화할 수 있다.
일실시예에 따라, 본원의 블루투스 자동문 컨트롤러는 각종 센서를 이용하여 획득한 정보들 및 사용자로부터 획득한 선호도, 이전 사용 패턴 등 사용자 정보를 이용하여 사용자에게 더욱 맞춤형 서비스를 제공하도록 할 수 있다. 선호도는, 인공지능으로 학습된 모델에 의해 도출된 사용자가 진입하는 속도, 사용자가 진입함에 따라 자동문이 개폐되는 사용자와 자동문 사이의 거리, 자동문이 개폐되는 속도 등의 정보에 대한 사용자의 선호도를 나타내는 정보일 수 있다.
블루투스 자동문 컨트롤러는, 각종 센서를 포함하여 자동문의 작동 상태, 사용자의 거리, 온도, 습도, 빛 및 소음 등을 포함하는 주변 환경 정보를 모니터링하고, 상기 정보들 간에 가중치를 설정하여 인공지능 딥러닝 기반 학습 모델을 이용하여 자동문의 작동 조건을 최적화할 수 있다. 자동문의 작동 조건은, 개체의 접근에 따른 자동문의 개폐 시점, 개폐 속도, 개폐 여부를 포함할 수 있다. 상기 가중치 설정은 사용자로부터 입력 받은 선호도 설정 값, 사용자의 이전 사용 패턴을 분석하여 모델에 의해 결정될 수 있다. 상기 사용자 선호도 설정 값은 애플리케이션 내에서 사용자가 직접 조절할 수 있는 슬라이더 바 형태의 유저 인터페이스를 이용하여 0에서 100 사이의 백분율 값으로 설정될 수도 있다. 사용자가 숫자를 직접 입력하는 방식을 통해 설정되며, 상기 인공지능 딥러닝 기반 학습 모델은 사용자 행동 패턴 및 환경 변화에 따라 지속적으로 학습 및 업데이트되는 것을 특징으로 할 수 있다. 주변 환경 정보는 자동문의 작동 상태, 사용자의 거리, 온도, 습도, 빛 및 소음에 대한 정보를 통칭할 수 있다.
일실시예에 따라, 본원의 블루투스 자동문 컨트롤러는 블루투스 통신 모듈에 의해, 모바일 단말이 블루투스 통신 범위 내에 진입하는 경우, 카메라를 이용하여 블루투스 통신 범위 내에 진입한 사용자를 촬영하고, 모바일 단말로부터 수신한 모바일 신분증의 이미지와 촬영된 이미지를 딥 러닝 기법으로 학습된 분석 모델에 입력하여 비교하여, 양 이미지들의 유사도가 임계치를 초과하는 경우 모바일 단말의 진입에 따라 자동문을 개폐할 수 있다. 분석 모델은, 위 동작을 수행하도록 딥러닝 기법으로 학습된 모델을 통칭할 수 있다. 프로세서는, 딥 러닝 기법으로 학습된 최적화 모델에 사용자가 자주 문을 통과하는 시간대, 날씨 조건, 빛의 강도를 포함하는 사용자의 행동 패턴과 환경 데이터를 학습하여, 사용자의 단말이 접근하는 경우 자동문의 열림 속도, 및 열림 시간을 조절할 수 있다. 최적화 모델은 상술한 동작을 수행하도록 딥러닝 기법으로 학습된 모델을 통칭할 수 있다. 일실시예에 따라, 본원의 블루투스 자동문 컨트롤러는 유사도가 임계치 이하인 경우, 자동문을 개폐시키지 않도록 하여 사용자가 접근 시 모바일 단말을 통해 알림을 발생시킬 수 있다. 일실시예에 따라, 사용자가 자주 문을 통과하는 시간대, 날씨 조건, 빛의 강도와 사용자가 통과하는 시점에서의 시간대, 날씨 조건, 빛의 강도를 비교할 수 있다. 각각의 요소에 대하여 유사도에 대한 파라미터를 계산하고, 파라미터들의 평균 값을 결정하여 전체 유사도를 결정할 수 있다. 이미지의 유사도가 미리 설정된 제1 임계치 이상이고, 시간대, 날씨 조건, 빛의 강도에 유사도가 제2 임계치 이상인 경우에만 사용자의 단말이 접근하는 경우 자동문의 열림 속도, 및 열림 시간을 조절하도록 설정될 수 있다.
본원의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 정보 및 신호들이 임의의 다양한 상이한 기술들 및 기법들을 이용하여 표현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 위의 설명에서 참조될 수 있는 데이터, 지시들, 명령들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들은 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장들 또는 입자들, 광학장들 또는 입자들, 또는 이들의 임의의 결합에 의해 표현될 수 있다.
본원의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에 서 소프트웨어로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 호환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 이들의 기능과 관련하여 위에서 일반적으로 설명되 었다. 이러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정한 애플리케이션 및 전체 시스템에 대하여 부과되는 설계 제약들에 따라 좌우된다. 본원의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 각각의 특정 한 애플리케이션에 대하여 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있으나, 이러한 구현 결정들은 본원의 범위를 벗어나는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.
여기서 제시된 다양한 실시예들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용한 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 용어 제조 물품은 임의의 컴퓨터-판독가능 저장장치로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체(media)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터-판독가능 저장매체는 자기 저장 장 치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립, 등), 광학 디스크(예를 들면, CD, DVD, 등), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예를 들면, EEPROM, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 여기서 제시되는 다양한 저장 매체는 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 장치 및/또는 다른 기계-판독가능한 매체를 포함한다.
제시된 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근들의 일례임을 이해하도록 한 다. 설계 우선순위들에 기반하여, 본원의 범위 내에서 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해하도록 한다. 첨부된 방법 청구항들은 샘플 순서로 다양한 단계들의 엘리먼트들을 제공하지만 제시된 특정한 순서 또는 계층 구조에 한정되는 것을 의미하지는 않는다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본원의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본원을 이용하거 나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본원의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본원의 범위를 벗어남이 없이 다른 실 시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본원은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.
Claims (9)
- 블루투스를 이용하여 자동문을 원격으로 제어하는 블루투스 자동문 컨트롤러에 있어서, 상기 컨트롤러는:
사용자의 모바일 단말 또는 블루투스 통신이 가능한 이동형 로봇과 블루투스 통신을 수행하는 블루투스 모듈;
블루투스 자동문 컨트롤러에 포함되는 구성들에 전원을 공급하여 동작하도록 하는 전원 공급 장치;
프로세서로부터 제어 신호를 수신하여 자동문의 열림 및 닫힘을 구동하는 자동문 모터;
프로세서를 포함하고,
백색 LED, 청색 LED, 및 적색 LED를 포함하는 복수의 LED;
적외선 센서;
초음파 센서;
레이더 센서; 및
릴레이(relay)를 포함하고,
상기 프로세서는:
블루투스 모듈을 이용하여 사용자의 모바일 단말 또는 블루투스 통신이 가능한 이동형 로봇으로부터 문 열림 요청 또는 문 닫힘 요청을 수신하고;
문 열림 요청 또는 문 닫힘 요청을 수신함에 따라, 자동문 모터를 이용하여 문 열림 또는 문 닫힘을 수행하고,
상기 프로세서는, 전원 공급 장치로부터 전원을 공급받는 경우 복수의 LED가 모두 발광하도록 하고, 릴레이에 전원이 공급되는 경우 백색 LED에 전력을 공급하여 발광하도록 하고, 블루투스 모듈이 동작하는 경우 동작하는 시간 동안 청색 LED에 전력을 공급하여 발광하도록 하고, 프로세서에 의한 스위치 조작으로 모드 변경 시에 적색 LED에 전력을 5초 동안 공급하고,
사용자의 휴대폰이나 이동식 로봇에 애플리케이션 프로그램이 설치되며, 자동문 제어 및 사용자 인증 관리를 지원하고,
프로세서는, 사용자의 휴대폰이나 기타 블루투스 기능이 있는 장치와 페어링 과정에서 인증을 거쳐 무단 접근을 방지하고,
프로세서가, 자동문의 작동 상태, 사용자의 거리, 온도, 습도, 빛 및 소음을 포함하는 주변 환경 정보를 모니터링하고, 상기 정보를 기반으로 자동문의 작동 조건을 최적화하고, 작동 조건은, 개체의 접근에 따른 자동문의 개폐 시점, 개폐 속도, 및 개폐 여부를 포함하고,
상기 복수의 센서를 포함하여 자동문의 작동 상태, 사용자의 거리, 온도, 습도, 빛 및 소음 등 주변 환경 정보를 모니터링하고, 상기 정보들 간에 가중치를 설정하여 인공지능 딥러닝 기반 학습 모델을 이용하여 자동문의 작동 조건을 최적화하며, 상기 가중치 설정은 사용자로부터 입력 받은 선호도 설정 값, 사용자의 이전 사용 패턴을 분석하여 자동으로 결정되고, 상기 사용자 선호도 설정 값은 애플리케이션 내에서 사용자가 직접 조절할 수 있는 슬라이더 바를 이용하여 0에서 100 사이의 백분율 값으로 설정되거나, 사용자가 숫자를 직접 입력하는 방식을 통해 설정되며, 상기 인공지능 딥러닝 기반 학습 모델은 사용자 행동 패턴 및 환경 변화에 따라 지속적으로 학습 및 업데이트되고, 선호도는, 인공지능으로 학습된 모델에 의해 도출된 사용자가 진입하는 속도, 사용자가 진입함에 따라 자동문이 개폐되는 사용자와 자동문 사이의 거리, 자동문이 개폐되는 속도 등의 정보에 대한 사용자의 선호도를 나타내는 정보이고,
블루투스 모듈에 의해, 모바일 단말이 블루투스 통신 범위 내에 진입하는 경우, 카메라를 이용하여 블루투스 통신 범위 내에 진입한 사용자를 촬영하고, 모바일 단말로부터 수신한 모바일 신분증의 이미지와 촬영된 이미지를 딥 러닝 기법으로 학습된 분석 모델에 입력하여 비교하여, 양 이미지들의 유사도가 임계치를 초과하는 경우 모바일 단말의 진입에 따라 자동문을 개폐하고,
프로세서는, 딥 러닝 기법으로 학습된 최적화 모델에 사용자가 자주 문을 통과하는 시간대, 날씨 조건, 빛의 강도를 포함하는 사용자의 행동 패턴과 환경 데이터를 학습하여, 사용자의 단말이 접근하는 경우 자동문의 열림 속도, 및 열림 시간을 조절하고,
유사도가 임계치 이하인 경우, 자동문을 개폐시키지 않도록 하여 사용자가 접근 시 모바일 단말을 통해 알림을 발생시키고,
프로세서는, 사용자가 자주 문을 통과하는 시간대, 날씨 조건, 및 빛의 강도와 사용자가 통과하는 시점에서의 시간대, 날씨 조건, 빛의 강도를 포함하는 복수의 요소들을 비교하고, 복수의 요소들 각각에 대하여 유사도에 대한 파라미터를 계산하고, 파라미터들의 평균 값을 결정하여 전체 유사도를 결정하고, 양 이미지의 유사도가 미리 설정된 제1 임계치 이상이고, 시간대, 날씨 조건, 빛의 강도에 유사도가 제2 임계치 이상인 경우에만 사용자의 단말이 접근하는 경우 자동문의 열림 속도, 및 열림 시간을 조절하도록 설정되는, 블루투스 자동문 컨트롤러. - 삭제
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