KR20150096075A - 센서를 이용한 디바이스 인식방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

디바이스간 인식 방법 및 시스템이 제공된다.
본 발명에 따른 디바이스간 인식 방법은 둘 이상의 디바이스가 각각 센싱한 움직임 정보 또는 생체 정보가 비교되는 단계; 상기 둘 이상의 디바이스가 각각 센싱한 움직임 정보 또는 생체 정보가 서로 매칭되는 경우, 상기 둘 이상의 디바이스가 상호 인식되는 단계를 포함하며, 본 발명은 종래의 디바이스 인식 방법의 한계, 즉, 웨어러블 디바이스에는 종래의 디바이스 연동 방법이 보편적으로 적용되기 어럽고, 범프 기술과 같이 연동하고자 하는 디바이스가 물리적으로 접촉되어야 하는 문제를 해결한다.

Description

센서를 이용한 디바이스 인식방법 및 시스템{Method and system for recognizing device using sensor}
본 발명은 센서를 이용한 디바이스 인식방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 움직임 또는 생체 정보에 기반하여 디바이스를 인식, 연동시켜, 보안성과 편의성을 증대시킬 수 있으며, 아울러 웨어러블, 유비쿼터스 환경에서 효과적으로 사용될 수 있는 센서를 이용한 디바이스 인식방법 및 시스템에 관한 것이다 .
현재 유비쿼터스(ubiquitous) 네트워크 환경이 구축되고 있는 추세와 함께 모바일 정보기술, 컴퓨터 기술 등의 발달에 힘입어 스마트 폰(smart phone), 아이패드나 갤럭시 탭 등으로 제품화되고 있는 태블릿 PC 등의 휴대용 스마트기기가 개발되어 대중화되고 있다. 이와 같은 휴대용 스마트기기는 노트북, 넷북 등에서 구현되는 컴퓨터 기능, 3G (3Generation) 이동통신기술과 와이파이(wi-fi) 무선통신기술을 기반으로 한 각종 인터넷 검색 기능, 전자 우편 기능, 전자책(E-book) 읽기 기능 등을 수행하는 한편, 폰(phone)의 전화 기능도 선택적으로 수행하도록 개발되어 있다.
종래에는 휴대폰 형태의 스마트 기기가 대세를 이루었으나, 점차 안경, 옷, 스마트워치(스마트 시계)와 같은 웨어러블 디바이스인 등 같은 새로운 형태의 스마트 기기가 개발되고 있는 상황이다. 하지만, 문제는 이러한 새로운 형태의 스마트 기기를 이용한, 응용범위는 여전히 종래의 스마트 기기와 동일한 수준이다. 따라서, 새로운 IT 환경에 적합한 디바이스간 인식과 연동 방법을 새롭게 개발할 필요가 있다.
따라서, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 웨어러블, 유비쿼터스 환경에서 효과적으로 사용될 수 있는 디바이스간 인식방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
상기 과제를 해결하기 위하여, 본 발명은 디바이스간 인식 방법으로, 둘 이상의 디바이스가 각각 센싱한 움직임 정보 또는 생체 정보가 비교되는 단계; 상기 둘 이상의 디바이스가 각각 센싱한 움직임 정보 또는 생체 정보가 서로 매칭되는 경우, 상기 둘 이상의 디바이스가 상호 인식되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스간 인식 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 움직임 정보는 상기 디바이스에 구비된 움직임 센서에 의하여 측정된 움직임 방향, 가속도 또는 위치 이동 중 어느 하나를 포함하며, 상기 움직임 정보는 사용자 움직임으로부터 발생하는 소리이다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 생체 정보는 근육 움직임, 눈 깜빡임 및 맥박 중 어느 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 둘 이상의 디바이스 각각은 적어도 2 이상의 센서를 동시에 사용하여, 상기 움직임 정보 또는 생체 정보를 센싱한다.
본 발명은 또한 상술한 디바이스간 인식 방법을 구현하기 위한 프로그램 명령어가 기록된, 컴퓨터가 판독가능한 기록매체를 제공한다.
본 발명은 제 1 디바이스와 제 2 디바이스가 센싱한 움직임 정보 또는 생체 정보를 비교하는 비교부(110); 및 상기 비교부(110)에 의하여 비교된 움직임 정보 또는 생체 정보가 매칭되는 경우, 상기 제 1 디바이스와 제 2 디바이스를 연동시키는 디바이스 연동부(120)를 포함하는 디바이스간 인식 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 움직임 정보 또는 생체 정보를 센싱한 상기 제 1 디바이스와 제 2 디바이스의 센서 각각은 상이하다.
본 발명에 따르면, 2개 이상의 디바이스에서 각각의 센서를 통하여 얻은 움직임 정보 또는 생체 정보가 서로 매칭되는 경우, 상기 2개 이상의 디바이스는 상호 인식된다. 따라서, 본 발명은 종래의 디바이스 인식 방법의 한계, 즉, 웨어러블 디바이스에는 종래의 디바이스 연동 방법이 보편적으로 적용되기 어럽고, 범프 기술과 같이 연동하고자 하는 디바이스가 물리적으로 접촉되어야 하는 문제를 해결한다. 또한, 동일한 센서가 아니라고 하여도, 물리적 움직임 또는 생체 정보가 2개 이상의 디바이스에서 동시에 인식되는 경우라면, 본 발명이 적용될 수 있다. 예를 들어, 스마트 안경과 스마트 시계의 연동에서, 상기 스마트 안경의 카메라가 인식하는 사용자 동작 정보와, 상기 스마트 시계의 가속도 센서가 인식하는 사용자 동작 정보는 사용자 동작의 방향 또는 속도를 포함한다. 따라서, 이러한 사용자 동작 정보가 매칭된다면, 상기 스마트 안경과 스마트 시계 상호 연동되며, 두 디바이스간 데이터 전송, 상호 제어가 모두 가능해진다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스간 인식방법의 단계도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스간 인식 시스템의 블록도이다.
도 3 내지 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스 인식 방식을 설명하는 도면이다.
이하, 본 발명을 도면을 참조하여 상세하게 설명하고자 한다. 다음에 소개되는 실시예들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서 본 발명은 이하 설명된 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 그리고 도면들에 있어서, 구성요소의 폭, 길이, 두께 등은 편의를 위하여 과장되어 표현될 수도 있다. 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.
본 발명은 상술한 바와 같이 사용자의 움직임 또는 생체 정보를 센싱할 수 있는 센서가 각각 구비된 2개 이상의 디바이스간 인식방법과 이를 위한 시스템을 제공한다. 즉, 본 발명자는 2개 이상의 디바이스에서 각각의 센서를 통하여 얻은 움직임 정보 또는 생체 정보가 서로 매칭되는 경우, 상기 2개 이상의 디바이스는 상호간 인식되는 기술을 제공하며, 이와 같이 인식된 디바이스들은 상호간 연동되어, 간단한 동작 또는 생체 정보만으로도 하나의 디바이스로 또 다른 디바이스의 조작이 가능하다. 본 명세서에서 디바이스는 센서가 구비되어 있는 임의의 모든 구성품을 포함하며, 예를 들어, 안경, 카메라, 휴대전화, 카메라, 터치스크린 등이 될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스간 인식방법의 단계도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스간 인식방법은 먼저 제 1 디바이스와 제 2 디바이스와 같이 둘 이상의 디바이스가 각각 센싱한 움직임 정보 또는 생체 정보를 비교한다. 만약, 상기 움직임 정보 또는 생체 정보가 매칭되는 경우, 상기 둘 이상의 디바이스는 상호 인식된다. 본 명세서에서 상기 인식은 2개 이상의 디바이스가 각각의 정보를 전자적으로 식별하는 것으로, 상기 인식된 디바이스는 디바이스간 데이터 전송, 디바이스 제어가 가능해진다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스간 인식 시스템의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 상기 시스템은 제 1 디바이스와 제 2 디바이스가 센싱한 움직임 정보 또는 생체 정보를 비교하는 비교부(110) 및 상기 비교부(110)에 의하여 비교된 움직임 정보 또는 생체 정보가 매칭되는 경우, 상기 제 1 디바이스와 제 2 디바이스를 연동시키는 디바이스 연동부(120)를 포함한다. 본 발명에서 상기 매칭은 두 개의 움직임 정보 또는 생체 정보가 서로 일치하는 경우를 의미하는 것으로, 상기 매칭은 동일시간 또는 일정 시간 범위 내에서 일치할 수 있다.
본 발명은 상술한 방법과 시스템을 통하여 종래의 디바이스 인식 방법의 한계, 즉, 웨어러블 디바이스에는 종래의 디바이스 연동 방법이 보편적으로 적용되기 어럽고, 범프 기술과 같이 연동하고자 하는 디바이스가 물리적으로 접촉되어야 하는 문제를 해결한다. 또한, 동일한 센서가 아니라고 하여도, 물리적 움직임 또는 생체 정보가 2개 이상의 디바이스에서 동시에 인식되는 경우라면, 본 발명이 적용될 수 있다. 예를 들어, 스마트 안경과 스마트 시계의 연동에서, 상기 스마트 안경의 카메라가 인식하는 사용자 동작 정보와, 상기 스마트 시계의 가속도 센서가 인식하는 사용자 동작 정보는 사용자 동작의 방향 또는 속도를 포함한다. 따라서, 이러한 사용자 동작 정보가 매칭된다면, 상기 스마트 안경과 스마트 시계 상호 연동되며, 두 디바이스간 데이터 전송, 상호 제어가 모두 가능해진다.
도 3 내지 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스 인식 방식을 설명하는 도면이다.
본 발명의 일 실시예는 신체 움직임 또는 신체 정보를 측정하는 센서가 구비된 2 개의 디바이스(이하 생체 디바이스)의 인식/연동을 이러한 신체 정보 신호를 이용하며, 이는 도 3 및 4에 도시된다.
도 3 및 4를 참조하면, 신체 움직임 또는 생체 정보에 대응하는 신호를 발생시키는 생체 정보 센서가 구비된 2개의 디바이스가 도시된다. 예를 들어, 가속도, 지자기, 자이로, 근육 활성 센서와 같은 움직임 측정 센서가 구비된 시계(제 1 디바이스)에서의 움직임 정보(제 1 움직임 정보)가 측정된다. 동시에 외부 디바이스(예를 들어, 텔레비젼, 마웃, 컴퓨터, 카메라, 키보드, 전화, 제 2 디바이스) 또한 자체에 구비되거나 외부에 구비된 움직임 측정 센서를 통하여 움직임 정보(제 2 움직임 정보)를 측정한다. 만약 2개의 측정된 움직임 정보가 매칭되는 경우, 상기 2개의 디바이스는 서로 동기화되어 연결된다.
이와 같이 2개 이상의 디바이스를 서로 연결하는 신호는 사용자의 물리적 움직임 또는 신체 자체의 특성값 모두 가능하며, 물리적 움직임에 따른 실시예로 움직임 센서, 카메라, 터치스크린, 물리적 버튼과 같이 사용자의 움직임에 따라 신호를 발생하는 임의의 디바이스가 사용될 수 있다. 또한, 눈 움직임, 맥박, 뇌파, 근육 움직임, 또는 눈 깜박임 또한 본 발명에 따른 디바이스간 동기화의 수단으로 사용될 수 있다.
도 5 및 6은 사용자 움직임에 따른 디바이스간 연동 방식을 설명하는 도면이다.
도 5 및 6을 참조하면, 사용자 디바이스(휴대전화)에 구비된 움직임 센서를 통하여 얻은 움직임 정보와 외부 디바이스(TV)의 카메라를 통하여 얻은 움직임 정보를 서로 비교하여 두 디바이스를 연동시킨다. 본 실시예에서는 다양한 비교 알고리즘이 사용될 수 있는데, 예를 들어 3차원의 디바이스 움직임 궤적을, 휴대전화에 내장된 움직임 센서를 통해 구하고, 카메라에서 인식된 궤적과 형상 비교를 통해 동일성을 판단한다.
도 6에서 적색은 휴대전화에서 추출된 사용자 움직임 궤적이고, 상기 녹색은 카메라에서 추출된 사용자 움직임 궤적이다. 도 6에서 상기 적색 및 녹색 움직임 궤적은 사실상 동일한 형태이며, 이로써 2 디바이스는 서로 연동되며, 이로써 휴대전화를 이용하여 TV를 제어할 수 있다.
하지만 궤적의 패턴뿐만 아니라, 속도, 가속도 등과 같은 파리미터도 움직임 정보 매칭 판단시 사용될 수 있다.
도 7은 가속도를 이용한 움직임 정보의 매칭 방식을 설명하는 도면이다.
도 7을 참조하면, 사용자 디바이스의 가속도와 외부 기기 카메라에 측정된 가속도를 비교하면 동일성을 간단하게 판단할 수 있다.
도 8은 디바이스 자체의 공간상 움직임을 통하여 디바이스를 인식, 연동시키는 방식을 설명하는 도면이다.
도 8을 참조하면, 사용자 디바이스의 움직임을 측정할 수 있는 위치센서(센서 1 내지 3)에 의하여 얻은 움직임 정보와, 사용자 디바이스에 내장된 센서로부터 측정된 움직임 정보를 서로 비교하면 물리적 움직임 동일성을 판단할 수 있다. 도 8에서 iBeacon과 같이 실내위치를 계측할 수 있는 외부 센서에 의하여 측정된 움직임 정보와, 사용자 디바이스 내부의 센서에 의하여 측정된 위치 이동 정보를 서로 비교하여, 상기 사용자 디바이스를 목적하는 타겟 디바이스에 연동시킬 수 있다.
도 9는 소리를 이용하여 디바이스간 동일성을 판단하는 예를 설명하는 도면이다
도 9를 참조하면, 키보드 입력에 따른 키보드 이벤트 입력 패턴과, 시계에 의하여 측정된 소리 패턴을 서로 비교하며, 만약 시간상의 주기가 매칭되면, 컴퓨터와 상기 시계는 서로 연동된다.
도 10은 카메라를 이용하여 디바이스간 동일성을 판단하는 예를 설명하는 도면이다.
도 10을 참조하면, 내부 카메라의 픽셀 움직임을 통해 물리적 움직임을 도출하고, 이를 외부카메라로 측정된 움직임과 비교하여 동일성을 판단, 디바이스를 연동시킨다.
도 11 및 12는 휴대전화 또는 시계를 이용하여 터치스크린이 구비된 디바이스와의 연동 방식을 설명하는 도면이다.
도 11 및 12를 참조하면, 상기 터치스크린에서의 터치입력 제스쳐에 따른 동작 패턴이 상기 휴대전화 또는 시계의 움직임 센서를 통하여 측정되며, 상기 측정된 동작 패턴과 상기 터치스크린에서의 터치 패턴이 비교된다. 상기 비교된 동작 패턴과 터치패턴이 기설정된 수준 이상으로 유사한 경우, 상기 터치스크린이 구비된 디바이스와 상기 휴대전화 또는 시계와 같이 동작 패턴을 인식한 디바이스가 상호 동기회된다.
이상 설명한 예는 모두 사용자 움직임에 기반한 디바이스 연동 방식이다. 하기 예는 신체 특성값에 따른 다비이스 인식 및 이에 따른 연동 방식이다. 상기 신체 특성값은 예를 들어 근육 움직임, 뇌파 등과 같이 신체로부터 측정될 수 있는 생체 정보이다.
예를 들어, 근육 움직임과 이에 따라 발생하는 압력을 이용하여 디바이스를 연동시킬 수 있다. 상기 근육 움직임은 근전도를 통하여 측정할 수 있으며, 본 실시예에서는 사용자 디바이스에 측정된 근육 활동 정보(예를 들면 근전도)(와 외부 기기 압력센서에서 측정된 압력은 서로 비례의 일치성을 가지므로, 2 디바이스가 물리적 동일공간에 존재하는지의 여부를 인식할 수 있다. 예를 들어 약하게 터치시 발생하는 근육 움직임 정보와, 이에 따라 얻은 압력 정보가 서로 매칭되는 경우, 상기 압력 센서와 상기 근육 움직임을 측정한 디바이스는 동일 공간에 존재하는 것으로 인식할 수 있다.
상기 근육 움직임은 뇌파로부터도 측정될 수 있다. 예를 들어, 사용자 손가락 근육 활성화(activation)를 위한 뇌파 영역의 활성화와 외부 기기의 압력센서에서 측정된 압력도 비례의 일치성을 가지므로, 이를 이용 물리적 동일공간에 존재하는지의 여부를 인식할 수 있다.
도 13은 맥박을 이용한 디바이스 인식 방식을 설명하는 도면이다.
도 13을 참조하면, 본 실시예는 카메라에서 측정된 맥박과 신체부착 디바이스에서 측정된 맥박을 비교하여 동일성 여부를 인식하는 예이다. 본 실시예에서는 사용자 디바이스의 맥박과 외부 기기 카메라에서 측정된 맥박 정보를 이용하면 동일성 여부를 인식하며, 카메라 이외에도 다른 센서가 사용될 수 있으며, 이 또한 본 발명의 범위에 속한다.
도 14 내지 16는 눈 깜박거림 패턴을 이용한 디바이스 연동 방식을 설명하는 도면이다.
도 12 내지 16을 참조하면, 사용자 디바이스의 눈 깜박거림 패턴과 외부 기기 카메라에서 측정된 깜박거림 패턴을 비교하면 물리적 동일성 여부를 인식할 수 있다. 즉, 도 15에서와 같이 일정 시간 범위에서 눈 깜박임 패턴은 사람마다 다르며, 일정 시간 범위 동안 눈 깜박임 패턴의 일치 여부에 따라 디바이스가 인식되어 연동된다.
도 16에서와 같이 눈 깜박임 패턴의 일치 여부를 판단하는 시간 범위는 중요한데, 예를 들어 시간 범위(윈도우) 사이즈가 너무 작으면 좌측 그래프처럼 다른 사용자이나 동일한 사용자로 오인되는 경우가 많이 생기고, 또 반대로 너무 크게 되면 성능이 저하되는 원인이 된다. 따라서 우측과 같이 적절한 사이즈가 요구된다. 즉, 윈도우 사이즈는 적절한 크기로 기 설정될 수 있으나, 오인비율에 따라 자동으로 조정될 수도 있으며, 예를 들어, 오인비율이 상승 될 때마다 조금씩 사이즈를 증가시킬 수 있다.
도 17은 근육 움직임을 이용한 디바이스 인식 방식을 설명하는 도면이다.
도 17을 참조하면, 키보드 입력시를 근육 움직임 정보를 근전도(EMG)로 측정하고, 키보드 입력 이벤트와 비교, 디바이스의 동일성을 판단할 수 있다.
본 발명은 상술한 바와 같이 비록 동일 종류의 센서는 아니지만, 움직임 또는 생체 정보를 공통적으로 추출할 수 있는 한 이종 센서를 통해서도 디바이스를 인식시킬 수 있으며, 정확도 개선을 통하여 2개 이상의 센서가 동시에 사용될 수 있다.
예를 들어, 움직임 센서와 위치 센서(GPS)가 제 1 디바이스에, 카메라가 제 2 디바이스에 구비되어 사용될 수 있다. 또한 가속도를 측정하는 움직임 센서와 마이크가 제 1 디바이스에, 가속도를 측정하는 움직임 센서와 마이크가 제 2 디바이스에 사용될 수 있다. 즉, 움직임과 근육, 맥박, 마이크 등의 움직임 또는 신체 특성값을 얻기 위한 센서는 하나의 디바이스에 2개 이상 사용되어, 디바이스의 일치성 판단의 정확도를 높일 수 있다.
더 나아가, 일치성 판단의 정확도(precision)를 높이기 위해 기존 인식기술과 함께 사용될 수 있다. 예를 들어, 블루투스 기술을 통해 검색된 기기가 복수 개를 인식하고, 본 발명에 따른 방식으로 해당 기기만을 효과적으로 인식하여, 보다빠르고 정확하게 물리적 동일성을 판단해 낼 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들을 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 한다.

Claims (8)

  1. 디바이스간 인식 방법으로,
    둘 이상의 디바이스가 각각 센싱한 움직임 정보 또는 생체 정보가 비교되는 단계;
    상기 둘 이상의 디바이스가 각각 센싱한 움직임 정보 또는 생체 정보가 서로 매칭되는 경우, 상기 둘 이상의 디바이스가 상호 인식되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스간 인식 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 움직임 정보는 상기 디바이스에 구비된 움직임 센서에 의하여 측정된 움직임 방향, 가속도 또는 위치 이동 중 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스간 인식 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 움직임 정보는 사용자 움직임으로부터 발생하는 소리인 것을 특징으로 하는 디바이스간 인식 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 생체 정보는 근육 움직임, 눈 깜빡임 및 맥박 중 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스간 인식 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 둘 이상의 디바이스 각각은 적어도 2 이상의 센서를 동시에 사용하여, 상기 움직임 정보 또는 생체 정보를 센싱하는 것을 특징으로 하는 디바이스간 인식 방법.
  6. 제 1항 내지 제 5항 중 어느 한 항에 따른 디바이스간 인식 방법을 구현하기 위한 프로그램 명령어가 기록된, 컴퓨터가 판독가능한 기록매체.
  7. 제 1 디바이스와 제 2 디바이스가 센싱한 움직임 정보 또는 생체 정보를 비교하는 비교부(110); 및
    상기 비교부(110)에 의하여 비교된 움직임 정보 또는 생체 정보가 매칭되는 경우, 상기 제 1 디바이스와 제 2 디바이스를 연동시키는 디바이스 연동부(120)를 포함하는 디바이스간 인식 시스템.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 움직임 정보 또는 생체 정보를 센싱한 상기 제 1 디바이스와 제 2 디바이스의 센서 각각은 상이한 것을 특징으로 하는 디바이스간 인식 시스템.
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