KR20140077032A - 차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

음악 추천 시스템은 차량의 동역학적 정보 및 컨트롤 정보를 수집하는 차량 정보 수집부, 상기 동역학 정보 및 컨트롤 정보를 처리하여 운전자의 스트레스 정보를 생성하는 클라이언트 센서 데이터 관리부, 음악 파일의 오디오 신호 처리를 통하여 음악의 물리적 속성을 추출하고, 상기 음악의 물리적 속성에 대응하는 감정 속성을 추출하는 감정 메타 분석부, 상기 음악 파일의 음악 정보와 상기 음악의 감정 속성을 연계하여 저장하는 음악 추천용 메타 DB 관리부, 및 상기 음악 추천용 메타 DB 관리부에서 상기 스트레스 정보에 대응하는 음악을 검색하여 운전자에게 추천하는 스트레스 저감 음악 추천부를 포함한다.

Description

차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법{MUSIC RECOMMENDATION SYSTEM FOR VEHICLE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 운전자의 스트레스 저감을 위한 차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
눈, 비, 안개 등의 날씨 조건에 좋지 않은 경우 운전자는 맑은 날씨 조건에 비해 더욱 긴장하여 운전하게 된다. 그리고 정체 구간에서 운전자는 가속과 감속을 반복하여야 하므로 정속주행시보다 더욱 긴장할 수밖에 없다. 그리고 운전시간이 길어질수록 운전자의 피로가 누적되고, 이에 따른 스트레스가 발생하게 된다. 그리고 운전자의 운전 습관이나 사고 위험 등에 대처하기 위하여 급정거를 반복하게 되는 경우도 운전자에게 스트레스로 작용할 수 있다.
이와 같이, 운전자는 차량을 운행하는 동안 차량의 주행 환경에 따라 적지 않은 스트레스를 받게 된다. 운전자의 스트레스 증가는 단순히 운전자의 피로 증가를 유발할 뿐만 아니라 사고 위험을 증가시키는 요인이 될 수 있다. 운전자는 차량 운전 중에 적절히 자신의 스트레스를 해소할 필요가 있다.
운전 중인 운전자의 스트레스 해소에 도움을 주는 대표적인 장치가 오디오 장치이다. 운전자는 운전 중에 오디오 장치를 통해 라디오를 듣거나 저장매체에 저장되어 있는 음악을 들으면서 운전 중에 발생하는 스트레스를 줄일 수 있다. 운전자는 자신의 기분, 즉 스트레스 상태에 어울리는 음악을 들음으로써 스트레스를 더욱 줄일 수 있을 것이다.
그러나, 라디오 프로그램이나 저장매체에 저장되어 있는 음악에는 운전자의 스트레스 상태가 고려되지 않는다. 운전자의 스트레스 상태에 맞지 않는 음악은 운전자의 스트레스를 줄이는데 크게 도움이 되지 못한다.
운전자의 스트레스 상태를 고려하여 운전자의 스트레스 상태에 적합한 음악을 제공할 수 있는 방법이 필요하다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 운전자의 스트레스 상태를 고려하여 운전자의 스트레스 상태에 적합한 음악을 제공할 수 있는 차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 음악 추천 시스템은 차량의 동역학적 정보 및 컨트롤 정보를 수집하는 차량 정보 수집부, 상기 동역학 정보 및 컨트롤 정보를 처리하여 운전자의 스트레스 정보를 생성하는 클라이언트 센서 데이터 관리부, 음악 파일의 오디오 신호 처리를 통하여 음악의 물리적 속성을 추출하고, 상기 음악의 물리적 속성에 대응하는 감정 속성을 추출하는 감정 메타 분석부, 상기 음악 파일의 음악 정보와 상기 음악의 감정 속성을 연계하여 저장하는 음악 추천용 메타 DB 관리부, 및 상기 음악 추천용 메타 DB 관리부에서 상기 스트레스 정보에 대응하는 음악을 검색하여 운전자에게 추천하는 스트레스 저감 음악 추천부를 포함한다.
상기 클라이언트 센서 데이터 관리부는, 상기 동역학 정보 및 컨트롤 정보를 정해진 포맷으로 변환하여 변환 데이터를 생성하는 메시지 포맷부, 상기 변환 데이터를 스트레스 판단 기준에 따라 분류하고, 상기 변환 데이터를 스트레스 판단을 위한 상태값으로 추상화하는 Context 관리부, 및 상기 상태값이 스트레스 상태인지 여부를 판단하고, 상기 상태값이 지시하는 스트레스의 종류 및 강도를 포함하는 상기 스트레스 정보를 생성하는 스트레스 판단부를 포함할 수 있다.
강수 및 외부 기온 중 적어도 어느 하나를 포함하는 날씨 정보를 수집하는 주변 정보 수집부를 더 포함하고, 클라이언트 센서 데이터 관리부는 상기 날씨 정보를 처리하여 상기 스트레스 정보를 생성할 수 있다.
상기 음악 추천용 메타 DB 관리부는, 상기 음악 정보를 저장하는 음악 정보 DB, 및 상기 음악의 감정 속성을 저장하는 감정 메타 DB를 포함할 수 있다.
상기 감정 메타 분석부는 상기 차량과 무선통신으로 연결되는 감정 메타 분석 서버에 마련될 수 있다.
상기 음악 추천용 메타 DB 관리부와 상기 감정 메타 분석 서버 간의 무선통신 인터페이스를 제공하는 통신 인터페이스를 더 포함할 수 있다.
상기 운전자의 스트레스 상태, 상기 스트레스 상태에 따라 추천된 음악 및 상기 운전자의 피드백 정보를 저장하는 음악 재생 로그 저장부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 음악 추천 방법은 운전자의 스트레스 상태를 판단하기 위한 날씨 정보, 차량의 동역학 정보 및 컨트롤 정보를 수집하는 단계, 상기 날씨 정보, 상기 차량의 동역학 정보 및 컨트롤 정보를 정해진 포맷으로 변환하여 변환 데이터를 생성하는 단계, 상기 변환 데이터를 스트레스 판단을 위한 상태값으로 추상화하여, 상기 상태값에 따른 스트레스가 검출되는지 여부를 판단하는 단계, 상기 상태값에 따른 스트레스가 검출되면, 상기 상태값이 지시하는 스트레스의 종류 및 강도를 포함하는 스트레스 정보를 생성하는 단계, 및 상기 스트레스 정보에 대응하는 음악을 상기 운전자에게 추천하는 단계를 포함한다.
상기 스트레스 정보에 대응하는 음악을 상기 운전자에게 추천하는 단계는, 상기 스트레스의 종류 및 강도에 대응하는 음악의 감정 속성을 결정하는 단계, 및 상기 감정 속성을 가진 음악을 음악 추천용 메타 DB 관리부에서 검색하여 상기 운전자에게 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 스트레스 정보를 생성하는 단계는, 상기 변환 데이터의 상태값을 확인하여 상기 스트레스의 종류를 구분하는 단계, 및 상기 변환 데이터의 상태값을 확인하여 상기 스트레스의 강도를 상기 스트레스의 종류별로 구분하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운전자의 스트레스 상태에 따라 음악을 추천하는 음악 추천 시스템에서 음악 파일의 감정 메타 정보를 생성하는 방법은, 상기 음악 파일이 입력되는 단계, 상기 음악 파일에 포함된 음악의 빠르기 및 비트 수 중 적어도 어느 하나를 포함하는 물리적 속성이 추출되는 단계, 상기 물리적 속성에 대응하는 음악의 감정 속성이 추출되는 단계, 및 상기 음악의 감정 속성이 상기 음악 파일의 감정 메타 정보로써 상기 음악 파일에 매핑되는 단계를 포함한다.
운전자의 스트레스 상태에 적합한 음악을 제공할 수 있고, 이에 따라 운전자의 스트레스를 더욱 효과적으로 줄일 수 있고, 운전자의 스트레스에 의한 사고 위험을 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 음악 추천 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 음악 추천 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 음악 추천 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 음악 추천 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량의 음악 추천 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량의 음악 추천 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예들에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예들에 한정되지 않는다.
또한, 여러 실시예들에 있어서, 동일한 구성을 가지는 구성요소에 대해서는 동일한 부호를 사용하여 대표적으로 제1 실시예에서 설명하고, 그 외의 실시예에서는 제1 실시예와 다른 구성에 대해서만 설명하기로 한다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 음악 추천 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 음악 추천 시스템(100)은 운전자의 스트레스 상태를 판단하기 위한 자료를 수집하는 데이터 수집부(110) 및 음악의 유형을 분석하여 스트레스 상태에 적합한 음악을 추천하는 음악 분석 추천부(120)를 포함한다.
데이터 수집부(110)는 주변 정보 수집부(111), 차량 정보 수집부(112) 및 클라이언트 센서 데이터 관리부(113)를 포함한다.
주변 정보 수집부(111)는 눈, 비, 안개, 외부 기온 등의 날씨 정보를 실시간으로 수집한다. 차량에 마련되는 강수 센서, 온도 센서 등을 이용하여 운전자의 운전에 영향을 미칠 수 있는 날씨 정보가 수집될 수 있다. 또는 주변 정보 수집부(111)는 날씨 정보를 제공하는 웹서버 등으로부터 무선통신을 통해 날씨 정보를 제공받을 수 있다.
차량 정보 수집부(112)는 차량의 주행 속도, 주행 시간, RPM(Revolution Per Minute) 등을 포함하는 차량의 동역학적 정보, 및 차량의 시동 상태, 실내등 상태, 와이퍼 조작 상태 등을 포함하는 컨트롤 정보를 실시간으로 수집한다. 그리고 차량 정보 수집부(112)는 운전자가 청취한 라이오, 음원, 내비 조작 등과 같은 콘텐츠 소비 정보를 수집할 수 있다.
클라이언트 센서 데이터 관리부(113)는 날씨 정보, 차량의 동역학 정보 및 컨트롤 정보를 처리하여 운전자의 스트레스 정보를 생성한다. 클라이언트 센서 데이터 관리부(113)는 메시지 포맷부(114), Context 관리부(115) 및 스트레스 판단부(116)를 포함한다.
메시지 포맷부(114)는 주변 정보 수집부(111) 및 차량 정보 수집부(112)에서 수집된 정보들을 스트레스 판단부(116)에서 사용 가능한 형태의 정해진 포맷으로 변환하여 변환 데이터를 생성한다. 메시지 포맷부(114)는 CAN(Controller Area Network)과 같은 차량 네트워크를 통해 수신된 데이터를 스트레스 판단부(116)에서 사용 가능한 형태의 포맷으로 변환할 수 있다.
Context 관리부(115)는 변환 데이터를 Context로써 스트레스 판단 기준에 따라 분류하여 관리한다. Context 관리부(115)는 수집된 변환 데이터를 누적주행시간, 급감속, 급가속, 경제운전시간, 과속시간, 저속시간, 브레이크, 강수, 외기온도 등으로 분류하여 관리할 수 있다. Context 관리부(115)는 변환 데이터를 스트레스 판단을 위한 상태값으로 추상화할 수 있다.
스트레스 판단부(116)는 Context 관리부(115)에서 추상화된 상태값을 분석하여 현재 운전자의 상태값이 스트레스 상태인지 여부를 판단한다. 스트레스 판단부(116)는 운전자의 상태값이 스트레스 상태인 경우 상태값이 지시하는 스트레스의 종류 및 강도를 판단한다. 스트레스 판단부(116)는 운전자의 스트레스의 종류 및 강도를 포함하는 스트레스 정보를 생성하여 음악 분석 추천부(120)에 전달한다.
음악 분석 추천부(120)는 미디어 관리부(121), 감정 메타 분석부(122), 음악 추천용 메타 DB 관리부(123) 및 스트레스 저감 음악 추천부(126)를 포함한다.
미디어 관리부(121)는 음악을 재생하기 위한 차량용 단말기나 멀티미디어 콘텐츠를 재생하기 위한 기타 미디어 장치를 관리한다. 미디어 관리부(121)는 차량용 단말기나 기타 미디어 장치에서 재생되는 음악 파일을 감정 메타 분석부(122) 및 음악 추천용 메타 DB 관리부(123)에 전달한다. 음악 파일에는 곡명, 가수명, 재생시간 등의 음악 정보가 포함될 수 있다.
감정 메타 분석부(122)는 음악 파일의 오디오 신호 처리를 통하여 음악의 물리적 속성을 추출하고, 음악의 물리적 속성에 대응하는 감정 속성을 추출한다. 음악의 물리적 속성과 이에 대응하는 음악의 감정 속성은 정량화된 값으로 표현될 수 있다. 예를 들어, 음악의 물리적 속성 값은 음악의 빠르기나 평균 비트수 등이 될 수 있으며, 이에 대응하는 음악의 감정 속성 값은 음악의 감정 속성은 밝은 음악, 신나는 음악, 차분한 음악, 경쾌한 음악, 빠른 음악, 웅장한 음악 등을 지시하는 특정 값으로 설정될 수 있다.
음악 추천용 메타 DB 관리부(123)는 미디어 관리부(121)에서 전달되는 음악 정보를 저장하는 음악 정보 DB(124) 및 음악 파일에서 추출된 음악의 감정 속성을 나타내는 감정 메타 정보를 저장하는 감정 메타 DB(125)를 포함한다. 음악 추천용 메타 DB 관리부(123)는 음악 정보 DB(124)의 음악 정보 및 감정 메타 DB(125)의 감정 속성을 연계하여 저장한다.
스트레스 저감 음악 추천부(126)는 스트레스 판단부(116)로부터 스트레스 정보를 전달받고, 음악 추천용 메타 DB 관리부(123)에서 스트레스 정보에 대응하는 음악을 검색하여 운전자에게 추천한다. 또는 스트레스 저감 음악 추천부(126)는 운전자의 스트레스 정보에 대응하여 검색된 음악을 미디어 관리부(121)에 전달하여 검색된 음악이 재생되도록 할 수 있다.
이와 같이, 운전 중에 발생하는 운전자의 스트레스 상태에 적합한 음악이 운전자에게 추천될 수 있고, 운전자의 스트레스 해소에 많은 도움이 될 수 있다.
이하, 음악 추천 시스템(100)에서 음악 파일의 감정 메타 정보를 생성하는 과정에 대하여 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 음악 추천 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 음악 추천 시스템(100)에서, 미디어 관리부(121)에 미디어(음악 파일)가 입력된다(S110). 미디어 관리부(121)는 입력 음악 파일에 대응하는 음악 정보가 음악 정보 DB(124)에서 저장되어 있는지 여부를 검색한다. 미디어 관리부(121)는 음악 정보 DB(124)에 입력 음악 파일에 대한 음악 정보가 저장되어 있지 않으면, 음악 정보 DB(124)에 입력 음악 파일에 대한 음악 정보를 저장한다. 그리고 미디어 관리부(121)는 입력 음악 파일을 감정 메타 분석부(122)에 전달한다.
감정 메타 분석부(122)는 입력 음악 파일에 대응하는 감정 메타 정보가 있는지 여부를 판단한다(S122). 즉, 감정 메타 분석부(122)는 입력 음악 파일에 대응하는 감정 메타 정보가 감정 메타 DB(125)에 저장되어 있는지 여부를 판단한다.
감정 메타 분석부(122)는 입력 음악 파일에서 곡명, 가수명, 재생시간 등의 미디어 상세정보를 확인한다(S130).
감정 메타 분석부(122)는 입력 음악 파일에 포함된 음악의 특징을 추출한다(S140). 즉, 감정 메타 분석부(122)는 음악의 빠르기, 비트 수 등의 물리적 속성을 추출한다.
감정 메타 분석부(122)는 음악의 특징에 따른 감정을 매핑한다(S150). 감정 메타 분석부(122)는 음악의 빠르기, 비트 수 등의 물리적 속성에 대응하는 음악의 감정 속성을 추출하여 해당 음악 파일에 매핑시킨다. 음악의 감정 속성은 밝은 음악, 신나는 음악, 차분한 음악, 경쾌한 음악, 빠른 음악, 웅장한 음악 중 어느 하나를 지시할 수 있다. 음악 파일에 매핑되는 감정 속성이 음악 파일의 감정 메타 정보가 된다.
감정 메타 분석부(122)는 입력 음악 파일에 대응하여 추출된 음악의 감정 속성을 감정 메타 DB(125)에 저장한다(S160). 감정 메타 DB(125)에 저장된 음악의 감정 속성은 음악 정보 DB(124)에 저장된 음악 정보와 연계된다. 즉, 입력 음악 파일의 감정 메타 정보가 음악 정보와 연계되어 감정 메타 DB(125)에 생성된다.
이와 같이, 음악 추천 시스템(100)은 새로운 음악 파일이 입력되면 음악 정보를 음악 정보 DB(124)에 저장하고, 음악 정보에 대응하는 감정 속성을 분석하여 감정 메타 정보를 감정 메타 DB(125)에 저장하게 된다. 음악 추천 시스템(100)은 음악 정보 DB(124) 및 감정 메타 DB(125)에 저장된 정보를 기반으로 운전자의 스트레스 상태에 적합한 음악을 추천할 수 있다.
이하, 음악 정보 DB(124) 및 감정 메타 DB(125)에 저장된 정보를 기반으로 운전자의 스트레스 상태에 적합한 음악을 추천하는 과정에 대하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 음악 추천 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 주변 정보 수집부(111)를 통해 차량의 주변 정보가 수집되고, 차량 정보 수집부(112)를 통해 차량 정보가 수집된다(S210). 차량의 주변 정보는 눈, 비, 안개, 외부 온도 등의 날씨 정보를 포함한다. 차량 정보는 차량의 주행 속도, 주행 시간, RPM 등을 포함하는 차량 동역학적 정보, 및 차량의 시동 상태, 실내등 상태, 와이퍼 조작 상태 등을 포함하는 컨트롤 정보를 포함한다.
메시지 포맷부(114)는 주변 정보 및 차량 정보를 정해진 형태의 메시지 포맷으로 변환하여 Context를 생성한다(S220). Context 관리부(115)는 Context를 누적주행시간, 급감속, 급가속, 정속주행시간, 과속시간, 저속시간, 브레이크, 강수, 외기온도 중 적어도 어느 하나를 지시하는 추상화된 상태값으로 관리할 수 있다.
스트레스 판단부(116)는 Context에 따른 스트레스를 검출한다(S230).
스트레스 판단부(116)는 Context에 따라 스트레스가 검출되는지 여부를 판단한다(S240). 예를 들어, Context의 상태값에 따라 총 운전시간이 40분 이상이거나 운행거리가 20km 이상인 경우에 운전피로 누적에 의한 스트레스가 검출되는 것으로 판단될 수 있다. Context 상태값에 따라 경제운전시간이 짧고 저속시간이 5분 이상 지속되는 경우에 정체에 의한 스트레스가 검출되는 것으로 판단될 수 있다. Context 상태값에 따라 강수가 있거나, 외기 온도가 4도 이하이거나 28도 이상인 경우에 날씨에 의한 스트레스가 검출되는 것으로 판단될 수 있다. Context 상태값에 따라 과속시간이 5분 이상이거나, 브레이크 동작이 분당 5회 이상이거나, 급감속이나 급가속이 있는 경우에 긴장에 의한 스트레스가 검출되는 것으로 판단될 수 있다.
스트레스 판단부(116)는 스트레스의 종류를 구분한다(S250). 스트레스의 종류는 운전피로 누적에 의한 스트레스, 정체에 의한 스트레스, 날씨에 의한 스트레스, 긴장에 의한 스트레스 등으로 구분될 수 있다. 스트레스 판단부(116)는 Context의 상태값을 확인하여 스트레스의 종류를 구분할 수 있다.
스트레스 판단부(116)는 스트레스의 강도를 구분한다(S260). 스트레스의 강도는 스트레스의 종류별로 미리 정해진 기준에 따라 구분될 수 있다. 스트레스 판단부(116)는 Context의 상태값을 확인하여 스트레스의 강도를 구분할 수 있다.
스트레스 판단부(116)는 운전자의 스트레스 상태를 결정한다(S270). 즉, 스트레스 판단부(116)는 운전자가 받고 있는 스트레스의 종류 및 강도를 판단한다. 스트레스 판단부(116)는 2 이상의 스트레스 종류 및 그 강도를 판단할 수도 있다. 스트레스 판단부(116)는 운전자의 스트레스 종류 및 강도를 포함하는 스트레스 정보를 생성하고, 스트레스 정보를 스트레스 저감 음악 추천부(126)에 전달한다.
스트레스 저감 음악 추천부(126)는 운전자의 스트레스 상태에 따른 음악을 음악 추천용 메타 DB 관리부(123)에서 찾아서 운전자에 추천한다(S280). 즉, 스트레스 저감 음악 추천부(126)는 스트레스 정보에 대응하는 음악을 운전자에게 추천한다. 스트레스 저감 음악 추천부(126)는 스트레스의 종류 및 강도에 대응하여 음악의 감정 속성을 결정하고, 음악 추천용 메타 DB 관리부(123)에서 해당 감성 속성을 가진 음악을 검색하여 운전자에게 추천한다.
예를 들어, 운전자의 스트레스 종류가 운전피로 누적에 의한 스트레스인 경우, 경쾌한 음악이 추천될 수 있다. 운전자의 스트레스 종류가 정체에 의한 스트레스인 경우, 신나는 음악이 추천될 수 있다. 운전자의 스트레스 종류가 날씨에 의한 스트레스인 경우, 날씨 분위기에 맞는 음악이 추천될 수 있다. 운전자의 스트레스 종류가 긴장에 의한 스트레스인 경우, 차분한 음악이나 클래식 등의 음악이 추천될 수 있다.
이때, 운전자의 스트레스 강도에 따라 동일한 종류의 음악 중에서도 세부적으로 분류된 음악이 추천될 수 있다. 예를 들어, 운전피로 누적에 의한 스트레스에 대응하여 경쾌한 음악이 추천될 때, 스트레스 강도에 따라 경쾌한 정도가 구분되어 음악이 추천될 수 있다.
만일, Context에 따라 스트레스가 검출되는지 여부를 판단하는 과정(S240)에서 스트레스가 검출되지 않은 것으로 판단되면, 스트레스 판단부(116)는 운전자의 콘텐츠 소비 정보를 스트레스 저감 음악 추천부(126)에 전달하고, 스트레스 저감 음악 추천부(126)는 콘텐츠 소비 정보를 기반으로 사용자 취향에 따른 음악을 추천한다(S290).
상술한 음악 추천 시스템(100) 전체가 차량에 마련되는데, 음악 추천 시스템(100) 중에서 일부는 차량과 무선통신이 가능한 서버에 마련될 수 있다.
이하, 음악 추천 시스템(100)의 일부가 서버에 마련되는 시스템에 대하여 설명한다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 음악 추천 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 4를 참조하면, 음악 추천 시스템(200)은 운전자의 스트레스 상태를 판단하기 위한 자료를 수집하는 데이터 수집부(210), 스트레스 상태에 적합한 음악을 추천하는 음악 추천부(220) 및 감정 메타 분석 서버(230)를 포함한다. 데이터 수집부(210) 및 음악 추천부(220)는 차량에 마련되고, 감정 메타 분석 서버(230)는 차량 네트워크를 통해 연결되는 서버에 마련될 수 있다.
데이터 수집부(210)는 주변 정보 수집부(211), 차량 정보 수집부(212) 및 클라이언트 센서 데이터 관리부(213)를 포함한다. 클라이언트 센서 데이터 관리부(213)는 메시지 포맷부(214), Context 관리부(215) 및 스트레스 판단부(216)를 포함한다. 데이터 수집부(210)는 도 1에서 설명한 데이터 수집부(110)와 동일하므로 상세한 설명은 생략한다.
음악 추천부(220)는 음악 추천용 메타 DB 관리부(221), 스트레스 저감 음악 추천부(225), 음악 재생 로그 저장부(226), 미디어 재생부(227) 및 통신 인터페이스(228)를 포함한다. 통신 인터페이스(228)는 음악 추천용 메타 DB 관리부(221)와 감정 메타 분석 서버(230) 간의 무선통신 인터페이스를 제공한다.
음악 추천용 메타 DB 관리부(221)는 음악 정보 DB(222), 미디어 관리부(223) 및 감정 메타 DB(224)를 포함한다.
미디어 관리부(223)는 음악을 재생하기 위한 차량용 단말기나 멀티미디어 콘텐츠를 재생하기 위한 기타 미디어 장치를 관리한다. 미디어 관리부(223)는 차량용 단말기나 기타 미디어 장치에서 재생되는 음악 파일을 통신 인터페이스(228)를 통해 감정 메타 분석 서버(230)에 전달한다. 미디어 관리부(223)는 통신 인터페이스(228)를 통해 감정 메타 분석 서버(230)에서 분석된 음악의 감정 속성을 전달받는다.
미디어 관리부(223)는 음악 파일에 포함된 곡명, 가수명, 재생시간 등의 음악 정보를 음악 정보 DB(222)에 전달하고, 감정 메타 분석 서버(230)에서 분석된 음악의 감정 속성을 감정 메타 DB(224)에 전달한다. 즉, 미디어 관리부(223)는 음악 정보 DB(222)에 저장된 음악 정보에 연계하여 감정 메타 DB(224)에 감정 속성을 저장한다. 미디어 관리부(223)는 음악을 재생하기 위한 차량용 단말기나 멀티미디어 콘텐츠를 재생하기 위한 기타 미디어 장치를 관리한다.
스트레스 저감 음악 추천부(225)는 스트레스 판단부(216)로부터 스트레스 정보를 전달받고, 음악 추천용 메타 DB 관리부(221)에서 스트레스 정보에 대응하는 음악을 검색하여 운전자에게 추천한다. 또는 스트레스 저감 음악 추천부(225)는 음악 재생 로그 저장부(226)에서 운전자의 스트레스 상태에 따라 과거에 재생된 음악을 검색하여 미디어 재생부(227)에서 재생되도록 할 수 있다.
음악 재생 로그 저장부(226)는 운전자의 스트레스 상태를 나타내는 Context, 스트레스 상태에 따라 추천된 음악 또는 재생된 음악, 운전자의 피드백 정보 등을 저장한다. 음악 재생 로그 저장부(226)는 운전자가 자주 재생하는 선호 음악 정보를 저장할 수 있다.
감정 메타 분석 서버(230)는 음악 추천부(220)로부터 전달받은 음악 파일을 처리하여 음악의 물리적 속성을 추출하고, 음악의 물리적 속성에 대응하는 감정 속성을 추출한다. 감정 메타 분석 서버(230)는 음악 파일에서 추출한 감정 속성을 음악 추천부(220)에 전달한다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량의 음악 추천 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 음악 추천 시스템(200)에서, 미디어 관리부(223)에 미디어(음악 파일)가 입력된다(S310).
미디어 관리부(223)는 입력 음악 파일에 대응하는 매칭 데이터가 있는지 여부를 판단한다(S320). 미디어 관리부(223)는 입력 음악 파일에 대응하는 음악 정보(매칭 데이터)가 음악 정보 DB(222)에서 저장되어 있는지 여부를 확인할 수 있다.
입력 음악 파일에 대응하는 음악 정보가 음악 정보 DB(222)에서 저장되어 있지 않으면, 미디어 관리부(223)는 음악 파일을 대용량으로 관리하는 음원 서버에 접속하여 입력 음악 파일에 대응하는 입력 음악 파일에 대응하는 미디어 상세정보를 조회한다(S330). 미디어 상세정보는 음악 파일의 곡명, 가수명, 재생시간 등을 포함할 수 있다.
미디어 관리부(223)는 입력 음악 파일에 대응하는 감정 메타 정보가 감정 메타 DB(224)에 있는지 여부를 판단한다(S340).
입력 음악 파일에 대응하는 감정 메타 정보가 감정 메타 DB(224)에 저장되어 있지 않은 경우, 미디어 관리부(223)는 통신 인터페이스(228)를 통해 감정 메타 분석 서버(230)에 입력 음악 파일에 대한 감정 메타 분석을 요청한다(S230). 이때, 미디어 관리부(223)는 입력 음악 파일을 감정 메타 분석 서버(230)에 전달할 수 있다.
감정 메타 분석 서버(230)는 입력 음악 파일을 이용하여 음악의 특징을 추출한다(S360). 즉, 감정 메타 분석 서버(230)는 음악의 빠르기, 비트 수 등의 물리적 속성을 추출한다.
감정 메타 분석 서버(230)는 음악의 특징에 따른 감정을 매핑한다(S370). 감정 메타 분석 서버(230)는 음악의 빠르기, 비트 수 등의 물리적 속성 값에 대응하는 음악의 속성 값을 추출한다. 음악의 속성 값은 밝은 음악, 신나는 음악, 차분한 음악, 경쾌한 음악, 빠른 음악, 웅장한 음악 중 어느 하나를 지시할 수 있다.
감정 메타 분석 서버(230)는 입력 음악 파일에 대한 감정 메타 분석이 완료되면, 음악의 속성 값을 포함하는 감정 메타 분석 응답을 미디어 관리부(223)에 전달한다(S380).
미디어 관리부(223)는 입력 음악 파일에서 분석된 음악의 속성 값을 감정 메타 DB(125)에 저장한다(S390). 감정 메타 DB(224)에 저장된 음악 속성 값은 음악 정보 DB(222)에 저장된 음악 정보와 연계된다.
이와 같이, 감정 메타 분석 서버(230)가 별도로 마련되어 입력 음악 파일의 감정 메타 정보를 분석할 수 있다. 음악 추천 시스템(200)에서 감정 메타 분석 서버(230) 이외에도 다른 구성요소가 별도의 서버로 마련될 수도 있을 것이다. 이러한 경우에도 각 구성요소의 기능은 상술한 바에서 유추될 수 있을 것이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량의 음악 추천 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 음악 재생을 위한 차량용 단말기나 기타 미디어 장치에 음악 파일을 입력할 수 있는 물리매체에는 CD, MP3, 하드디스크, USB 메모리 등 다양하다. 물리매체별 음악 파일에 대한 음악 정보를 도 1의 미디어 관리부(121) 또는 도 4의 미디어 관리부(223)가 관리하는 방법에 대하여 설명한다.
다수의 물리매체 중에서 어느 하나를 통해 신규 미디어 파일이 입력된다(S410).
신규 미디어 파일을 재생할 수 있는 미디어 장치의 상태값이 확인된다(S420). 미디어 장치의 상태값은 CD, MP3, 하드디스크, USB 메모리 각각에 저장되어 있는 음악의 트랙수, 최근 재생상태, 주요 트랙, 최근 재생곡, 폴더 개수, 재생 시간 등이 물리매체 별로 정리된 물리매체별 리스트를 포함한다.
신규 미디어 파일이 입력됨에 따라 미디어 장치의 상태값을 변경할 것인지 여부가 판단된다(S430). 즉, 신규 미디어 파일이 물리매체별 리스트에 기록되어 있는 미디어 파일인지 여부가 판단된다. 신규 미디어 파일이 물리매체별 리스트에 기록되어 있는 미디어 파일이 아닌 경우에는 신규 미디어 파일을 재생할 수 있는 미디어 장치의 상태값이 변경, 즉 업데이트된다.
미디어 장치의 상태값이 변경된 경우, 신규 미디어 파일을 재생할 수 있는 미디어 장치에 대응하는 감정 메타 DB가 추출된다(S440).
신규 미디어 파일의 감정 속성이 분석되고 감정 메타 정보가 생성되어, 음악 정보 DB 및 감정 메타 DB를 포함하는 음악 추천용 메타 DB가 업데이트된다(S450).
지금까지 참조한 도면과 기재된 발명의 상세한 설명은 단지 본 발명의 예시적인 것으로서, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100 : 음악 추천 시스템
110 : 데이터 수집부
111 : 주변 정보 수집부
112 : 차량 정보 수집부
113 : 클라이언트 센서 데이터 관리부
114 : 메시지 포맷부
115 : Context 관리부
116 : 스트레스 판단부
120 : 음악 분석 추천부
121 : 미디어 관리부
122 : 감정 메타 분석부
123 : 음악 추천용 메타 DB 관리부
124 : 음악 정보 DB
125 : 감정 메타 DB
126 : 스트레스 저감 음악 추천부

Claims (11)

  1. 차량의 동역학적 정보 및 컨트롤 정보를 수집하는 차량 정보 수집부;
    상기 동역학 정보 및 컨트롤 정보를 처리하여 운전자의 스트레스 정보를 생성하는 클라이언트 센서 데이터 관리부;
    음악 파일의 오디오 신호 처리를 통하여 음악의 물리적 속성을 추출하고, 상기 음악의 물리적 속성에 대응하는 감정 속성을 추출하는 감정 메타 분석부;
    상기 음악 파일의 음악 정보와 상기 음악의 감정 속성을 연계하여 저장하는 음악 추천용 메타 DB 관리부; 및
    상기 음악 추천용 메타 DB 관리부에서 상기 스트레스 정보에 대응하는 음악을 검색하여 운전자에게 추천하는 스트레스 저감 음악 추천부를 포함하는 음악 추천 시스템.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 클라이언트 센서 데이터 관리부는,
    상기 동역학 정보 및 컨트롤 정보를 정해진 포맷으로 변환하여 변환 데이터를 생성하는 메시지 포맷부;
    상기 변환 데이터를 스트레스 판단 기준에 따라 분류하고, 상기 변환 데이터를 스트레스 판단을 위한 상태값으로 추상화하는 Context 관리부; 및
    상기 상태값이 스트레스 상태인지 여부를 판단하고, 상기 상태값이 지시하는 스트레스의 종류 및 강도를 포함하는 상기 스트레스 정보를 생성하는 스트레스 판단부를 포함하는 음악 추천 시스템.
  3. 제1 항에 있어서,
    강수 및 외부 기온 중 적어도 어느 하나를 포함하는 날씨 정보를 수집하는 주변 정보 수집부를 더 포함하고,
    클라이언트 센서 데이터 관리부는 상기 날씨 정보를 처리하여 상기 스트레스 정보를 생성하는 음악 추천 시스템.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 음악 추천용 메타 DB 관리부는,
    상기 음악 정보를 저장하는 음악 정보 DB; 및
    상기 음악의 감정 속성을 저장하는 감정 메타 DB를 포함하는 음악 추천 시스템.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 감정 메타 분석부는 상기 차량과 무선통신으로 연결되는 감정 메타 분석 서버에 마련되는 음악 추천 시스템.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 음악 추천용 메타 DB 관리부와 상기 감정 메타 분석 서버 간의 무선통신 인터페이스를 제공하는 통신 인터페이스를 더 포함하는 음악 추천 시스템.
  7. 제5 항에 있어서,
    상기 운전자의 스트레스 상태, 상기 스트레스 상태에 따라 추천된 음악 및 상기 운전자의 피드백 정보를 저장하는 음악 재생 로그 저장부를 더 포함하는 음악 추천 시스템.
  8. 운전자의 스트레스 상태를 판단하기 위한 날씨 정보, 차량의 동역학 정보 및 컨트롤 정보를 수집하는 단계;
    상기 날씨 정보, 상기 차량의 동역학 정보 및 컨트롤 정보를 정해진 포맷으로 변환하여 변환 데이터를 생성하는 단계;
    상기 변환 데이터를 스트레스 판단을 위한 상태값으로 추상화하여, 상기 상태값에 따른 스트레스가 검출되는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 상태값에 따른 스트레스가 검출되면, 상기 상태값이 지시하는 스트레스의 종류 및 강도를 포함하는 스트레스 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 스트레스 정보에 대응하는 음악을 상기 운전자에게 추천하는 단계를 포함하는 음악 추천 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 스트레스 정보에 대응하는 음악을 상기 운전자에게 추천하는 단계는,
    상기 스트레스의 종류 및 강도에 대응하는 음악의 감정 속성을 결정하는 단계; 및
    상기 감정 속성을 가진 음악을 음악 추천용 메타 DB 관리부에서 검색하여 상기 운전자에게 추천하는 단계를 포함하는 음악 추천 방법.
  10. 제8 항에 있어서,
    상기 스트레스 정보를 생성하는 단계는,
    상기 변환 데이터의 상태값을 확인하여 상기 스트레스의 종류를 구분하는 단계; 및
    상기 변환 데이터의 상태값을 확인하여 상기 스트레스의 강도를 상기 스트레스의 종류별로 구분하는 단계를 포함하는 음악 추천 방법.
  11. 운전자의 스트레스 상태에 따라 음악을 추천하는 음악 추천 시스템에서 음악 파일의 감정 메타 정보를 생성하는 방법에 있어서,
    상기 음악 파일이 입력되는 단계;
    상기 음악 파일에 포함된 음악의 빠르기 및 비트 수 중 적어도 어느 하나를 포함하는 물리적 속성이 추출되는 단계;
    상기 물리적 속성에 대응하는 음악의 감정 속성이 추출되는 단계; 및
    상기 음악의 감정 속성이 상기 음악 파일의 감정 메타 정보로써 상기 음악 파일에 매핑되는 단계를 포함하는 음악 파일의 감정 메타 정보 생성 방법.
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