KR20180102870A - 전자 장치 및 그 전자 장치의 제어 방법 - Google Patents

전자 장치 및 그 전자 장치의 제어 방법 Download PDF

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조성일
김영준
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Abstract

본 발명은 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스에 대한 제어가 가능한 전자 장치에 있어서, 상기 특정 공간 내에 위치한 사용자를 인식하고, 인식된 사용자의 특성 정보에 기반하여, 상기 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스의 구동을 제어하기 위한 제어 명령을 생성하는 인공지능부 및 상기 인공지능부에서 생성된 상기 제어 명령에 기반하여, 상기 적어도 하나의 디바이스의 구동을 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 인공지능부는, 상기 특정 공간 내에 위치한 사용자가 복수인 경우, 복수의 사용자 각각의 특성 정보를 조합하여, 상기 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정하는 것을 한다.

Description

전자 장치 및 그 전자 장치의 제어 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR CONTROLLING THE SAME}
본 발명은 인공 지능을 구비한 전자 장치 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
인공 지능(artificial intelligence)은 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 계발 등을 전자 기기가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 기술이다.
인공 지능은 그 자체로 연구 대상이 될 뿐만 아니라, 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 결합되어, 다양한 기능들을 제공할 수 있다. 특히, 최근에는, 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여, 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.
최근 사물 인터넷 기술(Internet of Things)의 발전으로, 사물과 사물 사이의 통신 연결을 통하여, 사용자에게 최적화된 환경을 제공하는 기술들이 개발되고 있다. 이러한 기술 개발의 일환으로, 본 발명에서는 인공 지능을 활용하여, 사물과 사물 간의 보다 유기적인 제어를 수행하여, 사용자에게 최적화된 환경을 제공하는 방법을 제안한다.
본 발명은, 사용자에게 최적화된 공간 환경을 제공하기 위한 것을 일 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 공간을 이용하는 다수의 구성원들에게 공간의 이용 목적에 부합하는 환경을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스에 대한 제어가 가능한 전자 장치에 있어서, 상기 특정 공간 내에 위치한 사용자를 인식하고, 인식된 사용자의 특성 정보에 기반하여, 상기 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스의 구동을 제어하기 위한 제어 명령을 생성하는 인공지능부 및 상기 인공지능부에서 생성된 상기 제어 명령에 기반하여, 상기 적어도 하나의 디바이스의 구동을 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 인공지능부는, 상기 특정 공간 내에 위치한 사용자가 복수인 경우, 복수의 사용자 각각의 특성 정보를 조합하여, 상기 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 특정 공간 내에 위치한 복수의 사용자 각각의 특성 정보의 조합에 근거하여, 상기 특정 공간의 이용 목적을 예측하고, 상기 예측된 이용 목적에 부합하도록, 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 서로 다른 특정 공간의 이용 목적마다, 적어도 하나의 디바이스들에 대한 서로 다른 구동 명령이 설정되어 있고, 상기 인공지능부는 상기 예측된 이용 목적에 설정된 구동 명령을 이용하여, 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 복수의 사용자 각각의 특성 정보로부터 공통 요소를 추출하고, 상기 추출된 공통 요소에 근거하여, 상기 특정 공간의 이용 목적을 예측하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 머신 러닝 기술에 기반하여, 상기 복수의 사용자 각각의 특성 정보를 학습하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 사용자의 특성 정보는 사용자의 생체 정보, 사용자의 행동 정보, 상기 특정 공간과 관련된 로그 정보, 상기 특정 공간 내에 함께 위치하는 동반자 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 외부 장치와 통신을 수행하도록 형성된 통신부를 더 포함하고, 상기 인공지능부는 상기 통신부를 통하여, 상기 외부 장치로부터 수신된 메시지에 근거하여, 상기 특정 공간 내에 위치할 복수의 사용자를 예측하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 통신부를 통하여, 복수의 외부 장치에 저장된 복수의 일정 정보를 수신하고, 상기 수신된 복수의 일정 정보에 근거하여, 상기 특정 공간과 관련된 일정 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 특정 공간과 관련된 일정 정보가 생성되면, 상기 일정 정보에 부합하도록 상기 복수의 사용자의 특성 정보의 조합에 근거하여, 상기 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스들의 구동 조건을 설정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 특정 공간의 영상을 촬영하는 카메라를 더 포함하고, 상기 인공지능부는 영상 분석 알고리즘에 근거하여, 상기 특정 공간을 촬영한 영상을 분석하고, 분석 결과를 이용하여, 특정 공간 내에 위치한 복수의 사용자를 감지하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 챠랑의 주행을 보조하는 전자 장치에 있어서, 차량에 탑승한 탑승객의 탑승 상황 정보를 학습하는 인공지능부 및 상기 학습된 탑승 상황 정보에 근거하여, 차량을 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 인공지능부는, 상기 차량과 관련된 상황 정보를 모니터링하고, 상기 학습된 탑승 상황 정보 및 상기 모니터링된 상황 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 탑승 이벤트의 발생을 예측하며, 상기 탑승 이벤트의 발생이 예측되면, 학습된 탑승 상황 정보로부터 상기 차량을 구동할 적어도 하나의 제어 정보를 추출하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는 상기 인공지능부에서 추출된 적어도 하나의 제어 정보에 근거하여, 차량을 제어하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 탑승 이벤트는, 차량의 탑승이 예측되는 예상 탑승자가 예상 탑승 시간에 차량에 탑승하는 이벤트인 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 복수의 탑승객이 탑승하는 탑승 이벤트가 예측되면, 상기 복수의 탑승객 각각의 탑승 상황 정보에 근거하여, 상기 복수의 탑승객들이 착석할 좌석 정보를 각각 설정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는 상기 복수의 탑승객의 탑승 상황 정보에 근거하여, 상기 복수의 탑승객 별로 설정된 좌석의 자세 제어를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 특정 공간 내에 위치한 사용자들의 특성 정보에 기반하여, 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정하고, 상기 설정된 구동 조건에 따라, 적어도 하나의 디바이스의 구동을 제어할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 사용자들의 공간을 이용하는 특성에 따라, 최적화된 공간 환경을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 특정 공간 내에 위치한 사용자의 공간 이용 목적에 부합하도록 특정 공간 내에 설치된 적어도 하나의 디바이스를 구동시킴으로써, 사용자들의 공간의 이용 편의성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 사용자에게 최적화된 환경을 제공하기 위한 특정 공간의 제어 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 도 2의 제어 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 특정 공간에 복수의 사용자들이 위치한 경우, 특정 공간을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5a 및 도 5b는 도 4의 제어 방법을 설명하기 위한 개념도들이다.
도 6a 내지 도 6c는 특정 공간을 이용하는 복수의 사용자를 인식하는 방법을 설명한 개념도이다.
도 7은 복수의 사용자들의 일정 정보를 조합하여, 특정 공간에 대한 일정 정보를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 8은 전자 장치를 이용하여 차량을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이고, 도 9 내지 도 12는 도 8의 제어 방법을 설명한 개념도들이다.
도 13a 내지 도 13c를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따라 탑승객들에게 탑승 좌석 정보를 제공하는 방법을 설명한다.
도 14a 및 도 14b는 탑승 이벤트에 포함된 탑승객들을 예측하는 방법을 나타낸 개념도들이다.
도 15는 복수의 탑승객을 태운 차량의 주행 중, 컨텐츠를 재생하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 16a 및 도 16b는 차량 주행 중 차량의 환경을 제어하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 17a 및 도 17b는 탑승 이벤트의 예측에 오류가 발생한 경우, 차량을 제어하는 일 실시 예를 나타낸 개념도들이다.
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 명세서에서 설명되는 전자 장치에는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기(smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등이 포함될 수 있다.
그러나, 본 명세서에 기재된 실시 예에 따른 구성은 앞서 설명한 이동형 장치에만 적용되는 경우를 제외하면, 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지 등과 같은 고정형 장치에도 적용될 수도 있음을 본 기술 분야의 당업자라면 쉽게 알 수 있을 것이다.
도 1을 참조하면, 도 1은 본 발명과 관련된 전자 장치(100)를 설명하기 위한 블록도이다.
상기 전자 장치(100)는 무선 통신부(110), 입력부(120), 인공지능부(130), 감지부(140), 출력부(150), 인터페이스부(160), 메모리(170), 제어부(180) 및 전원 공급부(190) 등을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 구성요소들은 전자 장치를 구현하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 본 명세서 상에서 설명되는 전자 장치는 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 구성요소들 중 무선 통신부(110)는, 전자 장치(100)와 무선 통신 시스템 사이, 전자 장치(100)와 다른 전자 장치(100) 사이, 또는 전자 장치(100)와 외부서버 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 상기 무선 통신부(110)는, 전자 장치(100)를 하나 이상의 네트워크에 연결하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.
이러한 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.
입력부(120)는, 영상 신호 입력을 위한 카메라(121) 또는 영상 입력부, 오디오 신호 입력을 위한 마이크로폰(microphone, 122), 또는 오디오 입력부, 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 사용자 입력부(123, 예를 들어, 터치키(touch key), 푸시키(mechanical key) 등)를 포함할 수 있다. 입력부(120)에서 수집한 음성 데이터나 이미지 데이터는 분석되어 사용자의 제어명령으로 처리될 수 있다.
인공지능부(130)는, 인공 지능 기술에 기반하여 정보들을 처리하는 역할을 수행하는 것으로, 정보의 학습, 정보의 추론, 정보의 지각, 자연 언어의 처리 중 적어도 하나를 수행하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 병렬적 데이터 처리를 수행하는 GPU(graphic processing unit)를 포함할 수 있다.
인공지능부(130)는 머신 러닝(machine running) 기술을 이용하여, 전자 장치 내에 저장된 정보, 전자 장치 주변의 환경 정보, 통신 가능한 외부 저장소에 저장된 정보 등 방대한 양의 정보(빅 데이터, big data)를 학습, 추론, 처리 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 그리고 인공지능부(130)는 상기 머신 러닝 기술을 이용하여 학습된 정보들에 기반하여, 실행 가능한 적어도 하나의 전자 장치의 동작을 예측(또는 추론, 추측, 결정)하고, 상기 적어도 하나의 예측된 동작들 중 가장 실현성이 높은 동작이 실행되도록 전자 장치를 제어할 수 있다.
머신 러닝 기술은 적어도 하나의 알고리즘에 근거하여, 대규모의 정보들을 수집 및 학습하고, 학습된 정보를 바탕으로 정보를 판단 및 예측하는 기술이다. 머신 러닝 기술에 따른 정보의 학습이란 정보들의 특징, 규칙, 판단 기준 등을 파악하여, 정보와 정보 사이의 관계를 정량화하고, 정량화된 패턴을 이용하여 새로운 데이터들을 예측하는 동작이다.
이러한 머신 러닝 기술이 사용하는 알고리즘은 통계학에 기반한 알고리즘이 될 수 있으며, 예를 들어, 트리 구조 형태를 예측 모델로 사용하는 의사 결정 나무(decision tree), 생물의 신경 네트워크 구조와 기능을 모방하는 인공 신경망(neural network), 생물의 진화 알고리즘에 기반한 유전자 프로그래밍(genetic programming), 관측된 예를 군집이라는 부분집합으로 분배하는 군집화(Clustering), 무작위로 추출된 난수를 통해 함수값을 확률로 계산하는 몬테카를로 방법(Monter carlo method) 등이 될 수 있다.
머신 러닝 기술의 한 분야로써, 딥러닝 기술은 인공 신경망 알고리즘을 이용하여, 정보들을 학습, 판단, 처리 중 적어도 하나를 수행하는 기술이다. 인공 신경망은 레이어와 레이어 사이를 연결하고, 레이어와 레이어 사이의 데이터를 전달하는 구조를 가질 수 있다. 딥러닝 기술은 인공 신경망을 통하여 방대한 양의 정보를 학습할 수 있다.
인공지능부(130)는 머신 러닝 기술을 적용하기 위한 방대한 양의 정보들을 수집하기 위하여, 전자 장치의 구성 요소들에서 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 수집(감지, 모니터링, 추출, 검출, 수신)할 수 있다. 상기 정보의 수집이란, 센서를 통하여 정보를 감지하거나, 메모리(170)에 저장된 정보를 추출하거나, 통신을 통하여, 외부 저장소로부터 정보들을 수신하는 동작을 포함하는 용어로 이해될 수 있다.
또한, 인공지능부(130)는 통신을 통하여 연결되는 외부 저장소(예를 들어, 클라우드 서버, cloud server)에 저장된 데이터, 정보 등을 수집할 수 있다.
또한, 인공지능부(130)는 센싱부(140)를 통하여, 전자 장치 내 정보, 전자 장치를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보를 감지할 수 있다. 또한, 인공지능부(130)는 무선 통신부(110)를 통하여, 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보, 무선 신호, 무선 데이터 등을 수신할 수 있다. 또한, 인공지능부(130)는 입력부로부터 영상 정보(또는 신호), 오디오 정보(또는 신호), 데이터 또는 사용자로부터 입력되는 정보를 입력 받을 수 있다.
이러한 인공지능부(130)는 학습된 정보를 적절한 형태로 가공할 수 있다. 이렇게 가공된 정보는, 지식 그래프, 명령어 정책, 개인화 데이터베이스, 대화 엔진 등과 같은 형태로 메모리(170)에 저장할 수 있다.
인공지능부(130)는 학습된 정보에 기반하여, 예측된 동작을 실행하기 위하여, 전자 장치의 구성 요소들을 제어하거나, 예측된 동작을 실행하기 위한 제어 명령을 제어부(180)로 전달할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 인공지능부(130)로부터 전달된 제어 명령에 근거하여, 전자 장치를 제어함으로써, 예측된 동작을 실행할 수 있다.
하편, 본 명세서에서는 인공지능부(130)와 제어부(180)는 동일한 구성요소로 이해될 수 있다. 이 경우, 본 명세서에서 설명되는 제어부(180)에서 수행되는 기능은, 인공지능부(130)에서 수행된다고 표현할 수 있으며, 제어부(180)는 인공지능부(130)로 명명되거나, 이와 반대로, 인공지능부(130)는 제어부(180)로 명명되어도 무방하다.
또한, 이와 다르게, 본 명세서에서, 인공지능부(130)와 제어부(180)는 별도의 구성요소로 이해될 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)와 제어부(180)는 서로 데이터 교환을 통하여, 전자 장치 상에서 다양한 제어를 수행할 수 있다. 제어부(180)는 인공지능부(130)에서 도출된 결과를 기반으로, 전자 장치 상에서 적어도 하나의 기능을 수행하거나, 전자 장치의 구성요소 중 적어도 하나를 제어할 수 있다. 나아가, 인공지능부(130) 또한, 제어부(180)의 제어 하에 동작될 수 있다.
센싱부(140)는 전자 장치 내 정보, 전자 장치를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자정보 중 적어도 하나를 센싱하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(140)는 근접센서(141, proximity sensor), 조도 센서(142, 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, 헬스 케어 센서, 생체 인식 센서 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한편, 본 명세서에 개시된 전자 장치는, 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), 햅팁 모듈(153), 광 출력부(154) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 디스플레이부(151)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 전자 장치(100)와 사용자사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부(123)로써 기능함과 동시에, 전자 장치(100)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.
인터페이스부(160)는 전자 장치(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행한다. 이러한 인터페이스부(160)는, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기포트(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. 전자 장치(100)에서는, 상기 인터페이스부(160)에 외부 기기가 연결되는 것에 대응하여, 연결된 외부 기기와 관련된 적절할 제어를 수행할 수 있다.
또한, 메모리(170)는 전자 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(170)는 전자 장치(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 전자 장치(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들, 인공지능부(130)의 동작을 위한 데이터들(예를 들어, 머신 러닝을 위한 적어도 하나의 알고리즘 정보 등)을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 전자 장치(100)의 기본적인 기능(예를 들어, 전화 착신, 발신 기능, 메시지 수신, 발신 기능)을 위하여 출고 당시부터 전자 장치(100)상에 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은, 메모리(170)에 저장되고, 전자 장치(100) 상에 설치되어, 제어부(180)에 의하여 상기 전자 장치의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
제어부(180)는 상기 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 통상적으로 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(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, 제어부(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 도 1과 함께 살펴본 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 제어부(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 전자 장치(100)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다. 전원 공급부(190)는 제어부(180)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 전자 장치(100)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급한다. 이러한 전원 공급부(190)는 배터리를 포함하며, 상기 배터리는 내장형 배터리 또는 교체 가능한 형태의 배터리가 될 수 있다.
상기 각 구성요소들 중 적어도 일부는, 이하에서 설명되는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 동작, 제어, 또는 제어방법을 구현하기 위하여 서로 협력하여 동작할 수 있다. 또한, 상기 전자 장치의 동작, 제어, 또는 제어방법은 상기 메모리(170)에 저장된 적어도 하나의 응용 프로그램의 구동에 의하여 전자 장치 상에서 구현될 수 있다.
이하에서는, 위에서 살펴본 전자 장치(100)를 통하여 구현되는 다양한 실시 예들을 살펴보기에 앞서, 위에서 열거된 구성요소들에 대하여 도 1을 참조하여 보다 구체적으로 살펴본다.
먼저, 무선 통신부(110)에 대하여 살펴보면, 무선 통신부(110)의 방송 수신 모듈(111)은 방송 채널을 통하여 외부의 방송 관리 서버로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 상기 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 적어도 두 개의 방송 채널들에 대한 동시 방송 수신 또는 방송 채널 스위칭을 위해 둘 이상의 상기 방송 수신 모듈이 상기 이동단말기(100)에 제공될 수 있다.
상기 방송 관리 서버는, 방송 신호 및/또는 방송 관련 정보를 생성하여 송신하는 서버 또는 기 생성된 방송 신호 및/또는 방송 관련 정보를 제공받아 단말기에 송신하는 서버를 의미할 수 있다. 상기 방송 신호는, TV 방송 신호, 라디오방송 신호, 데이터 방송 신호를 포함할 뿐만 아니라, TV 방송 신호 또는 라디오 방송 신호에 데이터 방송 신호가 결합한 형태의 방송 신호도 포함할 수 있다.
상기 방송 신호는 디지털 방송 신호의 송수신을 위한 기술표준들(또는 방송방식, 예를 들어, ISO, IEC, DVB, ATSC 등) 중 적어도 하나에 따라 부호화될 수 있으며, 방송 수신 모듈(111)은 상기 기술표준들에서 정한 기술규격에 적합한 방식을 이용하여 상기 디지털방송 신호를 수신할 수 있다.
상기 방송 관련 정보는, 방송 채널, 방송 프로그램 또는 방송 서비스 제공자에 관련된 정보를 의미할 수 있다. 상기 방송 관련 정보는, 이동통신망을 통하여도 제공될 수 있다. 이러한 경우에는 상기 이동통신 모듈(112)에 의해 수신될 수 있다.
상기 방송 관련 정보는 예를 들어, DMB(Digital Multimedia Broadcasting)의 EPG(Electronic Program Guide) 또는 DVB-H(Digital Video Broadcast-Handheld)의 ESG(Electronic Service Guide) 등의 다양한 형태로 존재할수 있다. 방송 수신 모듈(111)을 통해 수신된 방송 신호 및/또는 방송 관련 정보는 메모리(160)에 저장될 수 있다.
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 송수신 한다.
상기 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
무선 인터넷 모듈(113)은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 전자 장치(100)에 내장되거나 외장될 수 있다. 무선 인터넷 모듈(113)은 무선 인터넷 기술들에 따른 통신망에서 무선 신호를 송수신 하도록 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 있으며, 상기 무선 인터넷 모듈(113)은 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다.
WiBro, HSDPA, HSUPA, GSM, CDMA, WCDMA, LTE, LTE-A 등에 의한 무선인터넷 접속은 이동통신망을 통해 이루어진다는 관점에서 본다면, 상기 이동통신망을 통해 무선인터넷 접속을 수행하는 상기 무선 인터넷모듈(113)은 상기 이동통신 모듈(112)의 일종으로 이해될 수도 있다.
근거리 통신 모듈(114)은 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선통신(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(114)은, 근거리 무선 통신망(Wireless Area Networks)을 통해 전자 장치(100)와 무선 통신 시스템 사이, 전자 장치(100)와 다른 전자 장치(100) 사이, 또는 전자 장치(100)와 다른 전자 장치(100, 또는 외부서버)가 위치한 네트워크 사이의 무선 통신을 지원할 수 있다. 상기 근거리 무선 통신망은 근거리 무선 개인 통신망(Wireless Personal Area Networks)일 수 있다.
여기에서, 다른 전자 장치(100)는 본 발명에 따른 전자 장치(100)와 데이터를 상호 교환하는 것이 가능한(또는 연동 가능한) 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 스마트워치(smartwatch), 스마트 글래스(smart glass), HMD(head mounted display))가 될 수 있다. 근거리통신 모듈(114)은, 전자 장치(100) 주변에, 상기 전자 장치(100)와 통신 가능한 웨어러블 디바이스를 감지(또는 인식)할 수 있다. 나아가, 제어부(180)는 상기 감지된 웨어러블 디바이스가 본 발명에 따른 전자 장치(100)와 통신하도록 인증된 디바이스인 경우, 전자 장치(100)에서 처리되는 데이터의 적어도 일부를, 상기 근거리통신 모듈(114)을 통해 웨어러블 디바이스로 전송할 수 있다. 따라서 웨어러블 디바이스의 사용자는, 전자 장치(100)에서 처리되는 데이터를, 웨어러블 디바이스를 통해 이용할 수 있다. 예를 들어, 이에 따르면 사용자는, 전자 장치(100)에 전화가 수신된 경우, 웨어러블 디바이스를 통해 전화 통화를 수행하거나, 전자 장치(100)에 메시지가 수신된 경우, 웨어러블 디바이스를 통해 상기 수신된 메시지를 확인하는 것이 가능하다.
위치정보 모듈(115)은 전자 장치의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Positioning System) 모듈 또는 WiFi(Wireless Fidelity) 모듈이 있다. 예를 들어, 전자 장치는 GPS모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 전자 장치의 위치를 획득할 수 있다. 다른 예로서, 전자 장치는 Wi-Fi모듈을 활용하면, Wi-Fi 모듈과 무선신호를 송신 또는 수신하는 무선 AP(Wireless Access Point)의 정보에 기반하여, 전자 장치의 위치를 획득할 수 있다. 필요에 따라서, 위치정보모듈(115)은 치환 또는 부가적으로 전자 장치의 위치에 관한 데이터를 얻기 위해 무선 통신부(110)의 다른 모듈 중 어느 기능을 수행할 수 있다. 위치정보모듈(115)은 전자 장치의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위해 이용되는 모듈로, 전자 장치의 위치를 직접적으로 계산하거나 획득하는 모듈로 한정되지는 않는다.
다음으로, 입력부(120)는 영상 정보(또는 신호), 오디오 정보(또는 신호), 데이터, 또는 사용자로부터 입력되는 정보의 입력을 위한 것으로서, 영상 정보의 입력을 위하여, 전자 장치(100) 는 하나 또는 복수의 카메라(121)를 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. 한편, 전자 장치(100)에 구비되는 복수의 카메라(121)는 매트릭스 구조를 이루도록 배치될 수 있으며, 이와 같이 매트릭스 구조를 이루는 카메라(121)를 통하여, 전자 장치(100)에는 다양한 각도 또는 초점을 갖는 복수의 영상 정보가 입력될 수 있다. 또한, 복수의 카메라(121)는 입체영상을 구현하기 위한 좌 영상 및 우 영상을 획득하도록, 스테레오 구조로 배치될 수 있다.
마이크로폰(122)은 외부의 음향 신호를 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 처리된 음성 데이터는 전자 장치(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 입력받기 위한 것으로서, 사용자 입력부(123)를 통해 정보가 입력되면, 제어부(180)는 입력된 정보에 대응되도록 전자 장치(100)의 동작을 제어할 수 있다. 이러한, 사용자 입력부(123)는 기계식 (mechanical) 입력수단(또는, 메커니컬 키, 예를 들어, 전자 장치(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), 소프트키(soft key) 또는 비주얼 키(visual key)로 이루어지거나, 상기 터치스크린 이외의 부분에 배치되는 터치 키(touch key)로 이루어질 수 있 한편, 상기 가상키 또는 비주얼 키는, 다양한 형태를 가지면서 터치스크린 상에 표시되는 것이 가능하며, 예를 들어, 그래픽(graphic), 텍스트(text), 아이콘(icon), 비디오(video) 또는 이들의 조합으로 이루어질 수 있다.
한편, 센싱부(140)는 전자 장치 내 정보, 전자 장치를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자정보 중 적어도 하나를 센싱하고, 이에 대응하는 센싱 신호를 발생시킨다. 제어부(180)는 이러한 센싱 신호에 기초하여, 전자 장치(100)의 구동 또는 동작을 제어하거나, 전자 장치(100)에 설치된 응용 프로그램과 관련된 데이터 처리, 기능 또는 동작을 수행 할 수 있다. 센싱부(140)에 포함될 수 있는 다양한 센서 중 대표적인 센서들의 대하여, 보다 구체적으로 살펴본다.
먼저, 근접 센서(141)는 소정의 검출면에 접근하는 물체, 혹은 근방에 존재하는 물체의 유무를 전자계의 힘 또는 적외선 등을 이용하여 기계적 접촉이 없이 검출하는 센서를 말한다. 이러한 근접 센서(141)는 위에서 살펴본 터치 스크린에 의해 감싸지는 전자 장치의 내부 영역 또는 상기 터치 스크린의 근처에 근접 센서(141)가 배치될 수 있다.
근접 센서(141)의 예로는 투과형 광전 센서, 직접 반사형 광전 센서, 미러 반사형 광전 센서, 고주파 발진형 근접 센서, 정전 용량형 근접 센서, 자기형 근접 센서, 적외선 근접 센서 등이 있다. 터치 스크린이 정전식인 경우에, 근접 센서(141)는 전도성을 갖는 물체의 근접에 따른 전계의 변화로 상기 물체의 근접을 검출하도록 구성될 수 있다. 이 경우 터치 스크린(또는 터치 센서) 자체가 근접 센서로 분류될 수 있다.
한편, 설명의 편의를 위해, 터치 스크린 상에 물체가 접촉되지 않으면서 근접되어 상기 물체가 상기 터치 스크린 상에 위치함이 인식되도록 하는 행위를 "근접 터치(proximity touch)"라고 명명하고, 상기 터치 스크린 상에 물체가 실제로 접촉되는 행위를 "접촉 터치(contact touch)"라고 명명한다. 상기 터치 스크린 상에서 물체가 근접 터치 되는 위치라 함은, 상기 물체가 근접 터치될 때 상기 물체가 상기 터치 스크린에 대해 수직으로 대응되는 위치를 의미한다. 상기 근접 센서(141)는, 근접 터치와, 근접 터치 패턴(예를 들어, 근접 터치 거리, 근접 터치 방향, 근접 터치 속도, 근접 터치 시간, 근접 터치 위치, 근접 터치 이동 상태 등)을 감지할 수 있다. 한편, 제어부(180)는 위와 같이, 근접 센서(141)를 통해 감지된 근접 터치 동작 및 근접 터치 패턴에 상응하는 데이터(또는 정보)를 처리하며, 나아가, 처리된 데이터에 대응하는 시각적인 정보를 터치 스크린 상에 출력시킬 수 있다. 나아가, 제어부(180)는, 터치 스크린 상의 동일한 지점에 대한 터치가, 근접 터치인지 또는 접촉 터치인지에 따라, 서로 다른 동작 또는 데이터(또는 정보)가 처리되도록 전자 장치(100)를 제어할 수 있다.
터치 센서는 저항막 방식, 정전용량 방식, 적외선 방식, 초음파방식, 자기장 방식 등 여러 가지 터치방식 중 적어도 하나를 이용하여 터치 스크린(또는 디스플레이부(151))에 가해지는 터치(또는 터치입력)를 감지한다.
일 예로서, 터치 센서는, 터치 스크린의 특정 부위에 가해진 압력 또는 특정 부위에 발생하는 정전 용량 등의 변화를 전기적인 입력신호로 변환하도록 구성될 수 있다. 터치 센서는, 터치 스크린 상에 터치를 가하는 터치 대상체가 터치 센서 상에 터치 되는 위치, 면적, 터치 시의 압력, 터치 시의 정전 용량 등을 검출할 수 있도록 구성될 수 있다. 여기에서, 터치 대상체는 상기 터치 센서에 터치를 인가하는 물체로서, 예를 들어, 손가락, 터치펜 또는 스타일러스 펜(Stylus pen), 포인터 등이 될 수 있다.
이와 같이, 터치 센서에 대한 터치 입력이 있는 경우, 그에 대응하는 신호(들)는 터치 제어기로 보내진다. 터치 제어기는 그 신호(들)를 처리한 다음 대응하는 데이터를 제어부(180)로 전송한다. 이로써, 제어부(180)는 디스플레이부(151)의 어느 영역이 터치 되었는지 여부 등을 알 수 있게 된다. 여기에서, 터치 제어기는, 제어부(180)와 별도의 구성요소일 수 있고, 제어부(180) 자체일 수 있다.
한편, 제어부(180)는, 터치 스크린(또는 터치 스크린 이외에 구비된 터치키)을 터치하는, 터치 대상체의 종류에 따라 서로 다른 제어를 수행하거나, 동일한 제어를 수행할 수 있다. 터치 대상체의 종류에 따라 서로 다른 제어를 수행할지 또는 동일한 제어를 수행할지는, 현재 전자 장치(100)의 동작상태 또는 실행 중인 응용 프로그램에 따라 결정될 수 있다.
한편, 위에서 살펴본 터치 센서 및 근접 센서는 독립적으로 또는 조합되어, 터치 스크린에 대한 숏(또는 탭) 터치(short touch), 롱 터치(long touch), 멀티 터치(multi touch), 드래그 터치(drag touch), 플리크 터치(flick touch), 핀치-인 터치(pinch-in touch), 핀치-아웃 터치(pinch-out 터치), 스와이프(swype) 터치, 호버링(hovering) 터치 등과 같은, 다양한 방식의 터치를 센싱할 수 있다.
초음파 센서는 초음파를 이용하여, 감지대상의 위치정보를 인식할 수 있다. 한편 제어부(180)는 광 센서와 복수의 초음파 센서로부터 감지되는 정보를 통해, 파동 발생원의 위치를 산출하는 것이 가능하다. 파동 발생원의 위치는, 광이 초음파보다 매우 빠른 성질, 즉, 광이 광 센서에 도달하는 시간이 초음파가 초음파 센서에 도달하는 시간보다 매우 빠름을 이용하여, 산출될수 있다. 보다 구체적으로 광을 기준 신호로 초음파가 도달하는 시간과의 시간차를 이용하여 파동 발생원의 위치가 산출될 수 있다.
한편, 입력부(120)의 구성으로 살펴본, 카메라(121)는 카메라 센서(예를 들어, CCD, CMOS 등), 포토 센서(또는 이미지 센서) 및 레이저 센서 중 적어도 하나를 포함한다.
카메라(121)와 레이저 센서는 서로 조합되어, 3차원 입체영상에 대한 감지대상의 터치를 감지할 수 있다. 포토 센서는 디스플레이 소자에 적층될 수 있는데, 이러한 포토 센서는 터치 스크린에 근접한 감지대상의 움직임을 스캐닝 하도록 이루어진다. 보다 구체적으로, 포토 센서는 행/열에 Photo Diode와 TR(Transistor)를 실장하여 Photo Diode에 인가되는 빛의 양에 따라 변화되는 전기적 신호를 이용하여 포토 센서 위에 올려지는 내용물을 스캔한다. 즉, 포토 센서는 빛의 변화량에 따른 감지대상의 좌표 계산을 수행하며, 이를 통하여 감지대상의 위치정보가 획득될 수 있다.
디스플레이부(151)는 전자 장치(100)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 디스플레이부(151)는 전자 장치(100)에서 구동되는 응용 프로그램의 실행화면 정보, 또는 이러한 실행화면 정보에 따른 UI(User Interface), GUI(Graphic User Interface) 정보를 표시할 수 있다.
또한, 상기 디스플레이부(151)는 입체영상을 표시하는 입체 디스플레이부로서 구성될 수 있다.
상기 입체 디스플레이부에는 스테레오스코픽 방식(안경 방식), 오토 스테레오스코픽 방식(무안경 방식), 프로젝션 방식(홀로그래픽 방식) 등의 3차원 디스플레이 방식이 적용될 수 있다.
음향 출력부(152)는 호 신호 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 전자 장치(100)에서 수행되는 기능(예를 들어, 호신호 수신음, 메시지 수신음 등)과 관련된 음향 신호를 출력하기도 한다. 이러한 음향 출력부(152)에는 리시버(receiver), 스피커(speaker), 버저(buzzer) 등이 포함될 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. 햅틱 모듈(153)에서 발생하는 진동의 세기와 패턴 등은 사용자의 선택 또는 제어부의 설정에 의해 제어될 수 있다. 예를 들어, 상기 햅틱 모듈(153)은 서로 다른 진동을 합성하여 출력하거나 순차적으로 출력할 수도 있다.
햅틱 모듈(153)은, 진동 외에도, 접촉 피부면에 대해 수직 운동하는 핀 배열, 분사구나 흡입구를 통한 공기의 분사력이나 흡입력, 피부 표면에 대한 스침, 전극(electrode)의 접촉, 정전기력 등의 자극에 의한 효과와, 흡열이나 발열 가능한 소자를 이용한 냉온감 재현에 의한 효과 등 다양한 촉각 효과를 발생시킬 수 있다.
햅틱 모듈(153)은 직접적인 접촉을 통해 촉각 효과를 전달할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 손가락이나 팔 등의 근 감각을 통해 촉각 효과를 느낄 수 있도록 구현할 수도 있다. 햅틱 모듈(153)은 전자 장치(100)의 구성 태양에 따라 2개 이상이 구비될 수 있다.
광 출력부(154)는 전자 장치(100)의 광원의 빛을 이용하여 이벤트발생을 알리기 위한 신호를 출력한다. 전자 장치(100)에서 발생 되는 이벤트의 예로는 메시지 수신, 호 신호 수신, 부재중전화, 알람, 일정 알림, 이메일수신, 애플리케이션을 통한 정보 수신 등이 될 수 있다.
광 출력부(154)가 출력하는 신호는 전자 장치가 전면이나 후면으로 단색이나 복수색의 빛을 발광함에 따라 구현된다. 상기 신호 출력은 전자 장치가 사용자의 이벤트 확인을 감지함에 의하여 종료될 수 있다.
인터페이스부(160)는 전자 장치(100)에 연결되는 모든 외부 기기와의 통로 역할을 한다. 인터페이스부(160)는 외부 기기로부터 데이터를 전송받거나, 전원을 공급받아 전자 장치(100) 내부의 각 구성요소에 전달하거나, 전자 장치(100) 내부의 데이터가 외부 기기로 전송되도록 한다. 예를 들어, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기포트(port), 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트(port), 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port) 등이 인터페이스부(160)에 포함될 수 있다.
한편, 식별 모듈은 전자 장치(100)의 사용 권한을 인증하기 위한 각종 정보를 저장한 칩으로서, 사용자인증 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, 스마트카드(smart card) 형식으로 제작될 수 있다. 따라서 식별 장치는 상기 인터페이스부(160)를 통하여 단말기(100)와 연결될 수 있다.
또한, 상기 인터페이스부(160)는 전자 장치(100)가 외부 크래들(cradle)과 연결될 때 상기 크래들로부터의 전원이 상기 전자 장치(100)에 공급되는 통로가 되거나, 사용자에 의해 상기 크래들에서 입력되는 각종 명령 신호가 상기 전자 장치(100)로 전달되는 통로가 될 수 있다. 상기 크래들로부터 입력되는 각종 명령 신호 또는 상기 전원은 상기 전자 장치(100)가 상기 크래들에 정확히 장착되었음을 인지하기 위한 신호로 동작될 수 있다.
메모리(170)는 제어부(180)의 동작을 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 폰북, 메시지, 정지영상, 동영상 등)을 임시 저장할 수도 있다. 상기 메모리(170)는 상기 터치 스크린 상의 터치 입력시 출력되는 다양한 패턴의 진동 및 음향에 관한 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(170)는 플래시 메모리타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive 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 및 광 디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 전자 장치(100)는 인터넷(internet)상에서 상기 메모리(170)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작될 수도 있다.
한편, 앞서 살펴본 것과 같이, 제어부(180)는 응용 프로그램과 관련된 동작과, 통상적으로 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(180)는 상기 전자 장치의 상태가 설정된 조건을 만족하면, 애플리케이션들에 대한 사용자의 제어 명령의 입력을 제한하는 잠금 상태를 실행하거나, 해제할 수 있다.
또한, 제어부(180)는 음성 통화, 데이터 통신, 화상 통화 등과 관련된 제어 및 처리를 수행하거나, 터치 스크린 상에서 행해지는 필기 입력 또는 그림 그리기 입력을 각각 문자 및 이미지로 인식할 수 있는 패턴 인식 처리를 행할 수 있다. 나아가 제어부(180)는 이하에서 설명되는 다양한 실시 예들을 본 발명에 따른 전자 장치(100) 상에서 구현하기 위하여, 위에서 살펴본 구성 요소들을 중 어느 하나 또는 복수를 조합하여 제어할 수 있다.
전원 공급부(190)는 제어부(180)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급한다. 전원 공급부(190)는 배터리를 포함하며, 배터리는 충전 가능하도록 이루어지는 내장형배터리가 될 수 있으며, 충전 등을 위하여 단말기 바디에 착탈 가능하게 결합될 수 있다.
또한, 전원 공급부(190)는 연결포트를 구비할 수 있으며, 연결포트는 배터리의 충전을 위하여 전원을 공급하는 외부 충전기가 전기적으로 연결되는 인터페이스(160)의 일 예로서 구성될 수 있다.
다른 예로서, 전원 공급부(190)는 상기 연결포트를 이용하지 않고 무선방식으로 배터리를 충전하도록 이루어질 수 있다. 이 경우에, 전원 공급부(190)는 외부의 무선 전력 전송 장치로부터 자기 유도 현상에 기초한 유도 결합(Inductive Coupling) 방식이나 전자기적 공진 현상에 기초한 공진 결합(Magnetic Resonance Coupling) 방식 중 하나 이상을 이용하여 전력을 전달받을 수 있다.
이하에서는, 상기 구성 요소들 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치가 사용자에게 최적화된 환경을 제공하기 위하여 특정 공간을 제어 방법에 대하여 설명한다. 도 2는 사용자에게 최적화된 환경을 제공하기 위한 특정 공간의 제어 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 3은 도 2의 제어 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
우선, 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 전자 장치는 인공지능부(130)를 통하여, 특정 공간 내에 위치하는 사용자의 특성 정보를 학습할 수 있다(S210).
상기 특정 공간은 사람 또는 사물이 위치(또는 존재)할 수 있는 3차원의 공간일 수 있다. 예를 들어, 특정 공간은 자동차의 내부 공간, 주택의 내부 공간, 빌딩 내 사무실, 회의실 등이 될 수 있다.
인공지능부(130)는 상기 특정 공간 내에 위치한 사용자를 인식(또는 감지)할 수 있다. 여기에서, 사용자의 인식 동작은 특정 공간 내에 위치한 사용자를 감지하는 동작 및 특정 공간 내에 위치할 것이라고 예측되는 예상 사용자를 추론하거나 추측 또는 예측하는 동작을 포함한다.
인공지능부(130)는 외부 장치로부터 수신되는 정보 및 전자 장치(100)에 구비된 센싱부(140)에서 센싱된 센싱 정보 중 적어도 하나에 근거하여, 특정 공간 내에 위치한 사용자를 인식할 수 있다.
예를 들어, 인공지능부(130)는 사용자가 소지하는 스마트 폰(smart phone)으로부터 수신된 입력 신호에 근거하여, 상기 사용자가 특정 공간 내에 위치하였음을 인식할 수 있다. 또 다른 예로, 인공지능부(130)는 특정 공간을 촬영하도록 설정된 카메라(121)를 통하여 촬영된 영상에 근거하여, 특정 공간 내에 위치한 사용자를 인식할 수 있다. 또 다른 예로, 인공지능부(130)는 특정인과 송수신한 메시지 내용을 분석한 분석 정보에 근거하여, 특정인이 특정 공간 내에 위치할 것임을 추론할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 상기 특정 공간 내에 위치한 사용자의 특성 정보를 학습할 수 있다. 상기 사용자의 특성 정보는 사용자의 생체 정보, 사용자의 행동 정보, 공간의 이용 내역을 나타내는 로그 정보, 공간을 함께 이용하는 동반자 정보 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.
구체적으로, 상기 사용자의 생체 정보에는 심박수 정보, 혈류량 정보, 키, 체형, 성별, 나이 등 사용자의 신체와 관련된 정보가 포함될 수 있다. 상기 사용자의 행동 정보에는 사용자의 옷차림, 사용자가 발화한 음성 정보, 사용자의 동선, 사용자의 움직임 등 사용자가 공간 내에서 행한 동작 정보를 포함할 수 있다. 상기 로그 정보에는 공간 내에 설치된 적어도 하나의 디바이스의 구동 정보, 사용자가 공간을 이용한 시간 정보, 사용자가 공간을 이용한 당시의 날씨 정보 등이 포함될 수 있다. 상기 동반자 정보는 사용자와 동시간에 특정 공간에 위치한 사람에 대한 정보일 수 있다.
상기 사용자의 특성 정보는 전자 장치에 구비된 센싱부(140)를 통하여 감지되거나, 사용자가 전자 장치에 입력 또는 출력되는 데이터로부터 수집될 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 카메라(121)를 통하여 촬영된 영상 정보에 근거하여, 공간 내에 포함된 사용자의 키, 몸무게 등의 생체 정보 및 공간 내의 사용자의 행동 정보를 감지할 수 있다. 또 다른 예로, 인공지능부(130)는 사용자가 전자 장치에 입력 또는 출력되는 데이터에 기반하여, 공간의 이용 내역을 나타내는 공간의 로그 정보를 수집할 수 있다.
또한, 상기 사용자의 특성 정보는 전자 장치와 통신 가능한 외부 장치에서 수신될 수 있다. 외부 장치에는, 스마트폰, 웨어러블 디바이스(예를 들어, 스마트 워치(smart watch)), 클라우드 서버 등 전자 장치와 통신 가능한 장치들이 포함될 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 사용자가 착용한 스마트 워치(smart watch)에서 센싱된 사용자의 심박수 정보, 혈류량 정보 등을 통신을 통하여 수신할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 머신 러닝 기술에 기반하여, 사용자의 특성 정보를 학습할 수 있다. 구체적으로, 인공지능부(130)는 사용자의 특성 정보로부터 공통되는 요소들을 추출하고, 각 정보들에 공통되는 공통 요소들마다 서로 다른 가중치를 부여하여, 인공 신경망의 형태로, 사용자의 특성 정보를 학습할 수 있다. 여기에서, 상기 공통 요소는 전자 장치에 저장된 정보 및 통신 가능한 클라우드 서버에 저장된 정보들을 학습하여 생성될 수 있다.
예를 들어, 도 3과 같이, 인공지능부(130)는 특정 공간(300) 내에 위치한 사용자가 프로젝터와 마이크를 함께 구동시키는 경우, 프로젝터와 마이크가 회의를 위하여 이용되는 디바이스라는 공통된 요소를 추출하고, 프로젝터와 마이크가 구동될 때마다, 회의를 나타내는 요소에 가중치를 부여할 수 있다.
또 다른 예로, 인공지능부(130)는 특정 공간 내에 위치한 사용자가 조명을 중간 밝기로 제어하고, 잔잔한 장르의 음원을 재생하는 경우, 조명 중간 밝기 제어와 잔잔한 장르의 음원 재생이 스트레스 감소를 위하여 이용하는 디바이스라는 공통된 요소를 추출하고, 조명 제어와 음원 재생 시마다 휴식를 나타내는 요소에 가중치를 부여할 수 있다.
또한, 인공지능부(130)는 이와 동일한 방식으로 복수의 특성 정보들의 차이 요소도 추출될 수 있다. 이 밖에도, 인공지능부(130)는 다양한 통계학적 알고리즘에 근거하여, 사용자의 특성 정보를 학습할 수 있으며, 이러한 학습 방법은 이미 알려진 방법으로 본 명세서에서는 그 자세한 설명은 생략한다.
상기 인공지능부(130)는 사용자의 특성 정보를 학습하고, 이를 기반으로, 공간의 이용 목적을 예측할 수 있다(S220).
상기 특정 공간 내에 위치한 사용자는 특정 공간을 이용하는 공간의 이용 목적을 가질 수 있다. 상기 공간의 이용 목적이란, 사용자가 특정 공간을 이용하는 목적을 의미한다. 예를 들어, 회의실에서는 회의를 공간의 이용 목적으로 가질 수 있으며, 휴게실에서는 휴식을 공간의 이용 목적으로 가질 수 있다.
상기 공간의 이용 목적은 사용자마다 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 동일한 공간에 대하여, A는 휴식을 목적으로 공간을 이용할 수 있고, B는 회의를 목적으로 공간을 이용할 수 있다.
인공지능부(130)는 특정 공간 내에 사용자가 인식되면, 상기 특정 공간 내의 사용자의 특성 정보에 기반하여, 공간의 이용 목적을 예측(또는 결정)할 수 있다.
구체적으로, 인공지능부(130)는 사용자의 특성 정보에 기반하여, 사용자가 공간을 이용할 수 있는 복수의 이용 목적 중 가장 높은 확률을 갖는 이용 목적을 결정할 수 있다. 이러한 확률은 앞서 S210 단계에서 설명한 머신 러닝 기술에 기반하여 학습된 사용자 특성 정보를 이용하여 계산될 수 있다.
예를 들어, 도 3과 같이, 인공지능부(130)는 A라는 사람이 특정 공간에 위치한 경우, 상기 학습된 사용자의 특성 정보에 근거하여, 복수의 공간 이용 목적 중 가장 높은 확률을 갖는 회의를 A라는 사람의 공간 이용 목적으로 예측할 수 있다. 또 다른 예로, 인공지능부(130)는 B라는 사람이 특정 공간에 위치한 경우, 상기 학습된 사용자의 특성 정보에 근거하여, 복수의 공간 이용 목적 중 가장 높은 확률을 갖는 휴식을 B라는 사람의 공간의 이용 목적으로 예측할 수 있다.
따라서, 인공지능부(130)는 사용자가 특정 공간 내에서 별도의 행동이나, 공간을 제어하기 위한 제어 명령을 입력하지 않더라도, 머신 러닝 기술을 통하여 학습된 사용자 특성 정보에 근거하여, 사용자가 공간을 이용할 것이라고 예상되는 공간의 이용 목적을 예측할 수 있다.
또한, 공간의 이용 목적은, 공간 내에 인식된 사용자 및 인식된 사용자가 공간 내에 위치하는 시간에 의하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 A라는 사람이 오후 1시에 특정 공간에 위치한 경우, 회의를 공간 목적으로 예측하고, A라는 사람이 저녁 6시에 특정 공간에 위치한 경우, 저녁 식사를 공간의 이용 목적으로 예측할 수 있다.
한편, 상기 특정 공간에는 공간의 이용 목적에 따라 적어도 하나의 디바이스(device)가 설치될 수 있다. 예를 들어, 회의실에는, 프로젝터(projector), 마이크(microphone), 스피커(speaker), 조명, 의자, 책상 등이 설치될 수 있다. 또 다른 예로, 거실에는, 쇼파, TV, 스피커, 조명, 에어컨(air conditioner), 시계 등이 설치될 수 있다. 이 밖에도, 특정 공간에는 다양한 전자 기기들이 설치될 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 특정 공간 내에 위치한 사용자가 감지되면, 예측된 이용 목적에 부합하도록 특정 공간 내에 설치된 적어도 하나의 디바이스들의 구동 조건을 설정할 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는 공간 내에 위치한 사용자가 예측된 이용 목적에 따라 공간을 보다 편리하게 이용하게 하기 위하여, 공간 내에 설치된 적어도 하나의 디바이스를 공간의 이용 목적에 따른 구동 방식으로 구동시킬 수 있는 구동 조건을 설정할 수 있다.
예를 들어, 도 3과 같이, 인공지능부(130)는 특정 공간(300) 내에 위치한 사용자가 감지되면, 상기 사용자의 공간의 이용 목적을 '회의'라고 예측할 수 있다. 그리고, 상기 인공지능부(130)는 공간의 이용 목적인 '회의'에 부합하도록 프로젝터, 조명 및 마이크와 관련된 구동 조건을 설정할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 '프로젝터 전원 ON', '프로젝터 주변 조명 OFF//프로젝터 원거리 조명 ON', '마이크 전원 ON'과 같은 구동 조건을 설정할 수 있다.
상기 공간의 이용 목적에는, 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건이 미리 설정되어 있을 수 있다. 상기 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건은, 사용자의 특성 정보로부터 추출될 수 있다.
예를 들어, 인공지능부(130)는 회의 목적으로 공간을 이용한 공간의 로그 정보로부터, 프로젝트 전원 ON, 마이크 전원 ON, 조명 제어와 관련된 동작 정보를 추출할 수 있다. 인공지능부(130)는 로그 정보로부터 추출된 적어도 하나의 디바이스의 동작 정보에 근거하여, 구동 조건을 설정하고, 이를 메모리(170)에 저장할 수 있다.
이때, 인공지능부(130)는 특정 공간 내에 위치한 사용자가 공간을 이용한 공간의 로그 정보뿐만 아니라, 동일한 공간의 이용 목적으로, 특정 공간을 이용하였던 다른 사용자들의 공간의 로그 정보도 고려하여, 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정할 수 있다. 여기에서, 상기 다른 사용자들의 공간의 로그 정보는 통신 가능한 외부 서버에 저장되어 있거나, 전자 장치의 메모리에 저장될 수 있다.
즉, 본 발명은 특정 공간 내에 위치한 사용자가 특정 공간을 이용한 방식으로 공간의 환경을 제공할 뿐만 아니라, 동일한 공간의 이용 목적으로 특정 공간을 이용하였던 다른 사람들의 구동 방식까지 함께 고려함으로써, 특정 공간을 특정 이용 목적에 최적화된 공간으로 환경을 조성할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 특정 공간을 이용하는 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다.
또한, 인공지능부(130)는 공간의 이용 목적과 특정 공간 내에 위치한 사용자의 생체 정보를 고려하여, 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 공간의 이용 목적이 회의인 경우, 회의실 내의 사용자의 좌석 배치 시, 사용자의 키 정보 또는 시력 정보를 고려하여, 프로젝터와 가장 가까운 위치에 좌석을 배치시킬 수 있다. 또 다른 예로, 인공지능부(130)는 공간의 이용 목적이 회의인 경우, 회의실 내의 사용자의 좌석 배치 시, 사용자의 체온을 고려하여, 에어컨과 가장 먼 위치에 좌석을 배치시킬 수 있다.
인공지능부(130)는 상기 이용 목적에 따라 적어도 하나의 디바이스가 구동되도록 상기 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건에 따른 구동 명령을 제어부(180)에 전달할 수 있다. 제어부(180)는 전달된 구동 명령에 근거하여, 적어도 하나의 디바이스를 구동시킬 수 있다. 예를 들어, 제어부(180)는 특정 공간에 설치된 조명의 전원을 온(ON)되도록 조명을 제어할 수 있다.
이상에서는 특정 공간 내에 위치한 사용자의 특성 정보에 기반하여, 특정 공간의 이용 목적을 예측하고, 예측된 이용 적에 부합하도록 특정 공간을 제어하는 방법에 대하여 설명하였다. 이를 통하여, 본 발명은 특정 공간을 이용하는 사용자의 공간에 대한 이용 편의성을 향상시킬 수 있다.
이하에서는 복수의 사용자들이 특정 공간을 함께 이용하는 경우, 복수의 사용자들에게 최적화된 환경이 조성된 특정 공간을 제공하는 방법에 대하여 설명한다. 도 4는 특정 공간에 복수의 사용자들이 위치한 경우, 특정 공간을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이고, 도 5a 및 도 5b는 도 4의 제어 방법을 설명하기 위한 개념도들이다.
본 발명에 따른 전자 장치는, 특정 장소에 위치한 사용자에 따라, 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스의 구동을 제어할 수 있다. 한편, 특정 공간은 한 명이 아닌 다수의 사용자들이 함께 이용할 수 있다. 이 경우, 특정 공간은 어떠한 사용자들이 이용하는지에 따라 공간의 이용 목적이 달라질 수 있다. 따라서, 이하에서는 복수의 사용자들이 공간을 이용하는 경우, 공간의 환경을 조성하는 방법에 대하여 설명한다.
도 4를 참고하면, 본 발명에 따른 전자 장치(100)의 인공지능부(130)는 특정 공간 내에 위치한 복수의 사용자 각각의 특성 정보를 학습할 수 있다(S410).
우선 인공지능부(130)는 특정 공간 내에 위치한 복수의 사용자를 인식(또는 감지)할 수 있다. 구체적으로, 인공지능부(130)는 특정 공간에 설치된 물체의 감지가 가능한 센싱부를 통하여, 특정 공간 내에 위치한 복수의 사용자를 감지할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 특정 공간 내에 설치된 카메라를 통하여, 복수의 사용자를 감지할 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)는 복수의 사용자를 촬영한 영상 정보를 분석하고, 분석 결과에 근거하여, 복수의 사용자를 식별할 수 있다.
상기 인공지능부(180)는 복수의 사용자가 식별되면, 상기 각 사용자의 특성 정보를 학습할 수 있다. 이러한 학습 정보는 복수의 사용자 각각에 대응되는 개인화 데이터베이스로 생성될 수 있다. 인공지능부의 학습과 관련한 설명은 도 2의 S210 단계과 동일하므로, S210 단계의 설명으로 대체한다.
상기 인공지능부(130)는 복수의 사용자의 특성 정보의 조합에 근거하여, 특정 공간의 이용 목적을 예측할 수 있다(S420).
인공지능부(130)는 특정 공간 내에 위치한 복수의 사용자가 감지되면, 복수의 사용자 각각의 특성 정보를 조합할 수 있다. 구체적으로, 인공지능부(130)는 복수의 사용자들의 특성 정보들로부터 공통 요소를 추출할 수 있다. 예를 들어, A의 특성 정보와 B의 특성 정보에 '프로젝트 전원 ON' 동작이 포함되어 있는 경우, 인공지능부(130)는 '프로젝트 전원 ON' 동작을 공통 요소로써, 추출할 수 있다. 또 다른 예로, A의 특성 정보와 C의 특성 정보에 '음악 재생' 동작이 포함되어 있는 경우, 인공지능부(130)는 '음악 재생' 동작을 공통 요소로써 추출할 수 있다.
또한, 인공지능부(130)는 각각의 특성 정보로부터 복수의 사용자들 사이에서 발생한 대화 내용, 행동 정보 등 복수의 사용자들 상호 간에 발생한 정보를 공통 요소로 추출할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 A와 B 간의 대화 내용을 공통 요소로써 추출할 수 있다.
그리고, 인공지능부(130)는 상기 추출된 공통 요소들에 근거하여, 복수의 사용자들이 특정 공간을 이용하는 이용 목적을 예측(또는 결정)할 수 있다. 예를 들어, 도 5a와 같이, 인공지능부(130)는 '프로젝트 전원 ON' 동작 및 "회의를 시작하겠습니다"라는 A와 B 사이의 대화 내용에 근거하여, '회의'를 이용 목적으로 예측할 수 있다. 또 다른 예로, 인공지능부(130)는 '음악 재생' 동작 및 "데이트 하자"라는 A와 C 사이의 대화 내용에 근거하여, '데이트'를 이용 목적으로 예측할 수 있다.
즉, 본 발명은 특정 공간 내에 위치한 사용자들의 조합에 따라, 특정 공간을 이용하고자 하는 이용 목적이 달라지는 것을 인지할 수 있다.
한편 앞선 설명에서는 편의상 복수의 특성 정보들의 공통 요소를 기준으로 설명하였으나, 이와 동일한 방식으로 복수의 특성 정보들의 차이 요소도 추출될 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는 복수의 특성 정보들의 공통 요소 및 차이 요소를 추출하고, 공통 요소 및 차이점 요소들의 정보들을 종합하여, 이용 목적을 예측할 수 있다.
다시 도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 전자 장치(100)의 제어부(180)는 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스들을 제어할 수 있다(S430).
인공지능부(130)는 상기 예측된 이용 목적에 근거하여, 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 '회의'라는 이용 목적이 예측되면, '회의'에 부합하도록 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정할 수 있다. 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정하는 방법에 대한 자세한 설명은 S230 단계와 동일하므로, 그 자세한 설명은 S230 단계의 설명으로 대체한다.
인공지능부(130)는 상기 설정된 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건에 따라 적어도 하나의 디바이스가 구동되도록, 상기 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 제어부(180)에 전달할 수 있다. 제어부(180)는 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건에 근거하여, 적어도 하나의 디바이스를 제어할 수 있다.
예를 들어, 도 5a와 같이, 제어부(180)는 '회의'가 이용 목적인 경우, 복수의 사용자들이 각각 착석할 좌석 정보 및 착석할 사용자들에 적합한 자세로 좌석을 제어하는 좌석 자세(seat positioning) 제어, 프로젝터 전원 ON, 마이크 전원 ON, 조명 OFF, 온도/습도 제어를 위한 공조 시스템 제어를 수행할 수 있다.
또 다른 예로, 도 5b와 같이, 제어부(180)는 '데이트'가 이용 목적인 경우, 복수의 사용자들이 각각 착석할 좌석 정보 및 착석할 사용자들에 적합한 자세로 좌석을 제어하는 좌석 자세 제어, 음악 재생을 위한 스피커 전원 ON, 조명 밝기 제어 및 온도/습도 제어를 위한 공조 시스템 제어를 수행할 수 있다.
이상에서는 특정 공간 내에 위치한 복수의 사용자가 감지되는 경우, 특정 공간을 복수의 사용자들에게 적합한 환경으로 제공하는 방법에 대하여 설명하였다. 이를 통하여 본 발명은 특정 공간 내에 위치한 복수의 사용자들에게, 가장 적합한 환경을 제공할 수 있다.
이하에서는 특정 공간을 이용하는 복수의 사용자를 인식하는 방법을 설명한다. 도 6a 내지 도 6c는 특정 공간을 이용하는 복수의 사용자를 인식하는 방법을 설명한 개념도이다.
본 발명에 따른 전자 장치(100)의 인공지능부(130)는 현재 특정 공간 내에 위치한 복수의 사용자를 감지하거나, 미래에 특정 공간에 위치할 것이라고 예상되는 복수의 사용자를 예측할 수 있다.
이를 위하여, 인공지능부(130)는 외부 장치로부터 복수의 사용자와 관련된 정보를 수신하거나, 전자 장치(100)에 구비된 카메라를 통하여, 복수의 사용자를 촬영한 영상 정보를 입력받을 수 있다. 상기 복수의 사용자와 관련된 정보는, 복수의 사용자들 사이에 특정 공간에 대한 대화 내용 정보, 통화 내용 정보, SNS 서버에 업로드한 글 정보 등이 포함될 수 있다.
예를 들어, 도 6a의 (a)를 참조하면, 인공지능부(130)는 A와 B 사이의 통화 내용을 분석할 수 있다. A와 B 사이의 통화 내용은 외부 장치(A 및 B가 소지한 이동 단말기)로부터 수신되거나, 전자 장치(100)에서 발생한 호 신호 이벤트로부터 추출될 수 있다.
인공지능부(130)는 기 설정된 알고리즘(예를 들어, 대화 분석 알고리즘)에 근거하여, 상기 통화 내용을 분석할 수 있다. 그리고, 분석된 결과에 근거하여, 인공지능부(130)는 A와 B가 특정 공간에 특정 시간에 위치할 것이라는 정보를 추출할 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는 A와 B가 특정 공간에 특정 시간에 위치할 것이라고 예측할 수 있다. 상기 대화 분석 알고리즘은 종래에 알려진 알고리즘이 사용될 수 있으므로, 본 명세서에서는 그 자세한 설명은 생략한다.
이 경우, 인공지능부(130)는 A와 B 각각의 특성 정보 및 상기 통화 내용을 조합하여, A와 B의 특정 공간을 이용하는 이용 목적을 예측(또는 결정)할 수 있다. 예를 들어, 도 6a의 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 이용 목적을 '회의'라고 예측할 수 있다.
그리고, 도 6a의 (d)와 같이, 인공지능부(130)는 특정 공간의 제어를 위하여, 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스를 제어하기 위한 구동 조건을 제어부(180)에 전달할 수 있다. 제어부(180)는 상기 인공지능부(130)에서 전달된 구동 조건에 근거하여, 적어도 하나의 디바이스를 제어할 수 있다. 따라서, 사용자는 공간의 이용 목적에 따라 적절한 환경을 제공받을 수 있다.
한편, 상기 인공지능부(130)는 예측된 복수의 사용자에게 특정 공간의 이용을 유도하기 위하여, 각 복수의 사용자에게 특정 공간과 관련된 알림 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 6a의 (c)와 같이, 인공지능부(130)는 A와 B에 각각 대응되어 있는 연락처(전화 번호)로 특정 공간과 관련된 일정 정보(610), 특정 공간의 위치(620), 이용 목적과 관련된 자료(630)가 포함된 알림 정보를 전송할 수 있다. 이를 통하여, 복수의 사용자는 특정 공간과 관련된 다양한 정보들을 편리하게 확인할 수 있다.
상기 알림 정보는 시각적, 청각적 및 촉각적 방식 중 적어도 하나의 방식으로 알림 정보를 출력할 수 있다.
또한, 상기 제어부(180)는 특정 공간과 관련된 일정 정보에 따라 알림 정보의 출력 시기를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(180)는 특정 공간과 관련된 일정 정보에 포함된 특정 시간의 1시간 전에 알림 정보를 출력할 수 있다. 따라서, 사용자들은 적절한 시점에 알림 정보를 확인할 수 있다.
또는, 인공지능부(130)는 각 복수의 사용자의 위치 및 특정 공간의 위치 정보를 고려하여, 서로 다른 시간대에 알림 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 특정 공간과 1시간 거리에 위치한 사용자의 경우, 1시간 전에 알림 정보를 전송하고, 특정 공간과 5분 거리에 위치한 사용자의 경우, 5분 전에 알림 정보를 전송할 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는 사용자의 현재 위치를 고려하여, 적절한 시점에 알림 정보를 전송함으로써, 각 사용자마다 적절한 정보를 제공할 수 있다.
또한, 도 6b의 (a)를 참조하면, 인공지능부(130)는 특정 공간의 내부 및 외부를 촬영하도록 특정 공간에 설치된 카메라를 통하여, 특정 공간에 위치한 복수의 사용자를 인식(또는 감지)할 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)는 영상 분석 알고리즘을 통하여 특정 공간 내에 위치한 사용자를 인식하고, 인식된 사용자들의 특정 정보를 조합하여, 공간의 이용 목적을 예측할 수 있다.
한편, 또는, 인공지능부(130)는 특정 공간에 대한 이용 목적이 변경되는 것을 감지할 수 있다. 보다 구체적으로, 인공지능부(130)는 특정 공간 내에 위치한 사용자가 추가되거나 사라지는 것을 감지할 수 있다. 예를 들어, 도 6c와 같이, 인공지능부(130)는 특정 공간 내에 A, B가 위치한 상태에서, C를 추가로 더 감지할 수 있다.
이 경우, 인공지능부(130)는 추가된 사용자의 특성 정보와 기존의 사용자들의 특성 정보의 조합에 근거하여, 공간의 이용 목적을 다시 예측할 수 있다. 만일 인공지능부(130)는 공간의 이용 목적이 변하지 않는 경우, 별도의 제어 명령을 생성하지 않을 수 있다. 이와 반대로, 인공지능부(130)는 공간의 이용 목적이 변경되면, 변경된 이용 목적에 부합하도록 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정할 수 있다. 예를 들어, 도 6c와 같이, 인공지능부(130)는 공간의 이용 목적을 '회의'에서 '휴식'으로 변경할 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)는 휴식에 부합하도록 '조명 전원 ON', '프로젝터 전원 OFF', '좌석 자세 제어'를 수행할 수 있다.
또는, 인공지능부(130)는 특정 공간에 복수의 사용자가 위치하기로 예정된 시간 정보가 달라지는 것을 예측할 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)는 변경된 시간 정보를 복수의 사용자가 인지하도록 알림 정보를 전송할 수 있다. 따라서, 복수의 사용자들은 변경된 사용 시간을 인지할 수 있다.
또는, 인공지능부(130)는 복수의 사용자 중 일부 사용자만이 특정 공간 내에 위치한 경우, 나머지 사용자에게 알림 정보를 전송할 수 있다. 또한, 특정 공간 내에 위치한 일부 사용자에게는, 나머지 사용자의 현재 위치 정보를 전송할 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는 특정 공간 내에 위치할 복수의 사용자가 인식되면, 각 사용자에게 특정 공간과 관련된 알림 정보를 제공함으로써, 각 사용자의 개인 비서 역할을 충실히 이행할 수 있다.
이상에서는, 특정 공간 내에 위치한 복수의 사용자들을 인식하는 방법에 대하여 설명하였다.
이하에서는 복수의 사용자들의 일정 정보를 조합하여, 특정 공간과 관련된 일정 정보를 생성하는 방법을 설명한다. 도 7은 복수의 사용자들의 일정 정보를 조합하여, 특정 공간에 대한 일정 정보를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 7의 (a)를 참조하면, 인공지능부(130)는 복수의 외부 장치로부터 통신을 통하여, 복수의 사용자들(A, B, C, D)의 일정(schedule) 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 블루투스 통신을 통하여 복수의 외부 장치들에 저장된 일정 정보를 수신할 수 있다. 상기 일정 정보는, 장소 정보, 시간 정보, 날짜 정보가 포함된 정보일 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 머신 러닝 기술에 기반하여, 상기 복수의 사용자들의 일정 정보를 학습할 수 있다. 구체적으로, 인공지능부(130)는 각 일정 정보들의 공통 요소와 차이 요소를 추출하고, 추출된 공통 요소 및 차이 요소에 근거하여, 특정 공간과 관련된 일정 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 도 7의 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 A, B, C, D가 2017년 3월 1일, 저녁 7시에, 제2회의실을 이용할 것이라는 일정 정보를 생성할 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는 특정 공간을 이용할 사용자와, 특정 공간의 이용 시간, 특정 공간의 이용 날짜도 함께 예측할 수 있다.
이 경우, 인공지능부(130)는 상기 생성된 특정 공간과 관련된 일정 정보에 맞추어, 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스를 제어할 수 있다. 이를 위하여, 인공지능부(130)는 상기 일정 정보 및 특정 공간을 이용하는 복수의 사용자의 특성 정보에 근거하여, 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정할 수 있다. 따라서, 본 발명은 복수의 사용자들에게 일정에 맞추어, 최적화된 특정 공간의 환경을 제공할 수 있다.
제어부(180)는 인공지능부(130)에서 특정 공간과 관련된 일정 정보가 생성되면, 상기 특정 공간과 관련된 일정 정보에 포함된 적어도 한 명의 사용자들에 대응되는 외부 장치에 특정 공간과 관련된 일정 정보를 알리는 알림 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 제어부(180)는 특정 공간과 관련된 일정 정보에 A, B, C, D가 포함된 경우, A, B, C, D 각각이 소지하는 스마트폰에, 특정 공간과 관련된 일정 정보를 알리는 알림 정보를 전송할 수 있다. 상기 알림 정보에는, 장소 정보, 이동 경로 등이 포함될 수 있다.
한편, 비록 도시되지는 않았지만, 인공지능부(130)는 복수의 사용자들의 일정 정보에 근거하여, 복수의 사용자들이 모일 수 있는 특정 공간의 위치를 결정할 수 있다. 구체적으로, 인공지능부(130)는 복수의 사용자들이 평소 자주 방문한 적어도 하나의 장소 정보 중 특정 공간으로 설정할 어느 하나의 장소 정보를 결정할 수 있다. 즉, 특정 공간으로 사용할 장소도 결정할 수 있다.
이 경우, 인공지능부(130)는 통신을 통하여, 결정된 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스를 제어하여, 최적의 환경을 제공할 수 있다.
이상에서는 일정 정보를 이용하여, 특정 공간과 관련된 일정 정보를 생성하는 방법에 대하여 설명하였다.
이를 통하여, 본 발명은 인공 지능이 사용자들의 일정을 모두 고려하여, 최적의 모임 장소와 모임 시간을 제공할 수 있다. 본 발명은 특정 공간 내에 위치한 사용자들의 특성 정보에 기반하여, 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정하고, 상기 설정된 구동 조건에 따라, 적어도 하나의 디바이스의 구동을 제어할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 사용자들의 공간을 이용하는 특성에 따라, 최적화된 공간 환경을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 특정 공간 내에 위치한 사용자의 공간 이용 목적에 부합하도록 특정 공간 내에 설치된 적어도 하나의 디바이스를 구동시킴으로써, 사용자들의 공간의 이용 편의성을 향상시킬 수 있다.
이하에서는 본 발명에 따른 전자 장치가 차량 제어를 수행하는 방법에 대하여 설명한다. 도 8은 전자 장치를 이용하여 차량을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이고, 도 9 내지 도 12는 도 8의 제어 방법을 설명한 개념도들이다.
본 발명에 따른 전자 장치는 차량과 유선 또는 무선으로 통신을 수행할 수 있으며, 차량과의 통신을 통하여, 차량을 제어할 수 있다. 이러한 통신 방법에는 차량 내에 적용된 근거리 통신, V2X 통신, 광통신 등이 될 수 있으며, 이 밖에도 차량과 통신 가능한 통신 방법이 사용될 수 있다. 전자 장치가 차량 제어에 사용되는 경우, 주행 보조 장치, 차량 제어 장치, 차량 운행 장치 등의 용어로도 명명될 수 있다.
이하에서는, 전자 장치를 이용하여 차량을 제어하는 방법에 대하여 보다 구체적으로 살펴본다.
도 8을 참조하면, 전자 장치의 인공지능부(130)는 탑승 상황 정보를 학습할 수 있다(S810).
도 9를 참조하면, 탑승 상황 정보는 차량에 탑승한 탑승객의 생체 정보, 차량의 탑승 당시의 탑승객의 주변 환경과 관련된 정보, 차량의 탑승 시의 차량 제어와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 상기 탑승객의 생체 정보에는 심박수 정보, 체온 정보 등이 포함할 수 있다. 상기 주변 환경과 관련된 정보는 탑승 시간 정보, 탑승객의 음성 정보, 탑승 좌석 정보, 탑승 당시의 날씨 정보, 탑승객 주변의 온도 정보, 습도 정보 등 공조 시스템과 관련된 정보, 스피커 볼륨 정보, 디스플레이 온/오프 정보, 좌석 배치 정보, 동승자 정보 등이 될 수 있다. 상기 차량 제어와 관련된 정보는 탑승객의 목적지 정보, 차량의 이동 경로 정보, 차량의 평균 속도 정보, 주행 스타일 정보 등이 포함될 수 있다.
인공지능부(130)는 머신 러닝 기술에 기반하여, 탑승 상황 정보를 학습할 수 있다. 구체적으로, 인공지능부(130)는 학습된 탑승 상황 정보를 복수의 요소들을 기준으로 분석할 수 있다. 여기에서, 복수의 요소들은 복수의 탑승 상황 정보로부터 추출된 공통 요소, 차이 요소들일 수 있다.
한편, 도 10과 같이, 상기 차량은 차량에 위치한 각 좌석(1000a, 1000b, 1000c, 1000d)마다 공조 시스템(1010a, 1010b, 1010c, 1010d), 스피커(1020a, 1020b, 1020c, 1020d), 디스플레이부(1030a, 1030b, 1030c, 1030d) 중 적어도 하나를 구비할 수 있다. 차량의 각 좌석마다 구비된 공조 시스템, 스피커 및 디스플레이부는 독립적으로 제어될 수 있다. 따라서, 각 좌석에 착석한 탑승객들은 각 탑승객들의 성향에 맞추어 최적화된 환경을 제공받을 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 탑승객에 착석한 좌석 별로 탑승 상황 정보를 학습할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 복수의 탑승객들이 차량에 탑승하는 경우, 각 탑승객이 착석한 좌석 별로 탑승 상황 정보를 학습할 수 있다. 따라서, 인공지능부(130)는 복수의 탑승객의 조합에 따른 탑승 좌석의 위치 및 각 좌석에 착석한 탑승객의 주변 환경 정보도 함께 학습할 수 있다.
인공지능부(130)는 상기 학습된 정보에 기초하여, 탑승 이벤트를 예측할 수 있다(S820). 상기 탑승 이벤트는 특정 시간에 탑승객이 차량에 탑승하는 이벤트일 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 특정 시간에 특정인이 기 설정된 횟수 이상 탑승하는 것이 감지되면, 특정 시간에 특정인이 탑승할 것이라는 탑승 이벤트를 예측할 수 있다. 예를 들어, 탑승 이벤트는, 19시에 엄마가 차량에 탑승하는 이벤트일 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 머신 러닝 기술에 기반하여, 탑승 이벤트의 탑승 목적을 예측할 수 있다. 탑승 목적이란 탑승객이 차량을 이용하고자 하는 목적으로, 예를 들어, 출근 목적, 여행 목적, 쇼핑 목적 등이 될 수 있다. 이 밖에도, 탑승객들이 차량에 탑승하여, 행하고자 하는 다양한 목적이 포함될 수 있다.
탑승 목적을 예측하는 방법을 보다 구체적으로 살펴보면, 인공지능부(130)는 머신 러닝 기술에 기반하여, 외부 서버에 저장된 탑승객들의 탑승 상황 정보와, 본 발명의 차량에 탑승한 탑승객의 탑승 상황 정보를 기 설정된 기준 요소들로 분류할 수 있다. 상기 기 설정된 기준 요소들은, 탑승 상황 정보들에 포함된 공통 요소 및 차이 요소들이 될 수 있다.
그리고, 인공지능부(130)는 기준 요소들 각각에 대한 가중치를 설정하고, 탑승 이벤트에 포함된 탑승객 정보, 탑승 시간 정보에 따라, 특정 탑승 목적을 예측할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 탑승 이벤트로, 탑승객 정보에‘엄마’, 탑승 시간에 ‘저녁 19시’가 예측되면, 상기 탑승객인 엄마의 탑승 상황 정보에 근거하여, 탑승 목적을 ‘퇴근’으로 예측할 수 있다. 또 다른 예로, 인공지능부(130)는 탑승 이벤트로, 탑승객 정보에‘엄마’, 탑승 시간에 ‘오전 10시’가 예측되면, 상기 탑승객인 엄마의 탑승 상황 정보에 근거하여, ‘쇼핑’으로 예측할 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는 탑승객 정보, 탑승 시간 정보, 탑승객의 탑승 상황 정보를 모두 고려하여, 가장 적합한 탑승 목적을 예측할 수 있다.
한편, 인공지능부(130)는 복수의 탑승객이 포함된 탑승 이벤트를 예측할 수 있다, 이 경우, 인공지능부(130)는 복수의 탑승객 각각의 탑승 상황 정보의 조합에 근거하여, 탑승 목적을 예측할 수 있다. 예를 들어, 도 12를 참조하면, 인공지능부(130)는 '아빠', '엄마', '아이'가 함께 탑승하는 경우, 아빠, 엄마 아이 각각의 탑승 상황 정보의 조합에 근거하여, 탑승 목적을 여행으로 예측할 수 있다. 또 다른 예로, 도 12를 참조하면, 인공지능부(130)는 '엄마'와 '아이'가 탑승하는 경우, 엄마와 아이 각각의 탑승 상황 정보를 조합하여, 탑승 목적을 ‘하교’라고 예측할 수 있다. 또 다른 예로, 도 12를 참조하면, '엄마' 혼자 탑승한 경우, 탑승 목적을 쇼핑으로 예측할 수 있다.
상기 탑승 상황 정보의 조합에 대하여 보다 구체적으로 살펴보면, 인공지능부(130)는 복수의 탑승객들의 탑승 상황 정보들로부터 공통 요소와 차이 요소를 추출하고, 각 요소들에 서로 다른 가중치를 부여할 수 있다. 그리고, 상기 인공지능부(130)는 서로 다른 가중치가 부여된 요소들에 근거하여, 탑승 목적을 예측할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 상기 학습된 정보로부터 상기 예측된 탑승 이벤트에 응답하여 실행될 적어도 하나의 제어 정보를 추출할 수 있다(S830).
도 11을 참조하면, 인공지능부(130)는 탑승 목적에 부합하도록, 상기 예측된 탑승 이벤트에 포함된 탑승객의 탑승 상황 정보로부터 적어도 하나의 제어 정보를 추출할 수 있다.
상기 차량의 제어 정보에는, 파워 트레인 구동 제어, 샤시 구동 제어, 도어/윈도우 구동 제어, 안전 장치 구동 제어, 램프 구동 제어, 공조 구동 제어, 차량의 주행 제어, 출차 제어, 주차 제어, 좌석 제어, 사용자 인터페이스 장치 제어 등을 제어하기 위한 제어 정보가 포함될 수 있다. 상기 사용자 인터페이스 장치에는, 음성, 제스처, 터치 및 기계식 입력을 수신하는 입력부, 디스플레이부, 음향 출력부 및 햅틱 출력부, 카메라, 및 생체 감지부가 포함될 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 탑승 목적에 부합하도록 탑승 이벤트에 포함된 탑승객의 탑승 상황 정보로부터 차량의 제어 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 탑승 이벤트에 ‘엄마’가 포함되어 있는 경우, 엄마의 탑승 상황 정보로부터 적어도 하나의 제어 정보를 추출할 수 있다. 따라서, 본 발명은 탑승객에 따라, 차량의 환경을 조성할 수 있다.
한편, 인공지능부(130)는 상기 예측된 탑승 이벤트에 복수의 탑승객이 포함되어 있는 경우, 복수의 탑승객들의 탑승 환경 정보로부터, 탑승객이 착석할 좌석과 관련된 제어 정보를 추출할 수 있다.
예를 들어, 인공지능부(130)는 탑승객이 2명인 경우, 탑승객의 탑승 상황 정보에 근거하여, 탑승객 중 1명은 운전석, 다른 1명은 조수석 또는 뒷좌석 중 어느 하나에 착석할 것이라고 예측할 수 있다. 그리고, 인공지능부(130)는 운전석에 탑승할 것이라고 예측되는 탑승객의 탑승 상황 정보로부터 운전석과 관련된 제어 정보를 추출하고, 뒷좌석에 탑승할 것이라고 예측되는 탑승객의 탑승 상황 정보로부터 뒷좌석과 관련된 제어 정보를 추출할 수 있다.
즉, 인공지능부(130)는 각 좌석에 착석할 탑승객의 탑승 상황 정보를 이용하여, 각 좌석 별로 서로 다른 제어를 수행할 수 있다. 따라서, 인공지능부(130)는 탑승객이 착석한 좌석의 주변에 탑승 목적에 맞춘 차량 환경을 제공할 수 있다.
제어부(180)는 상기 추출된 적어도 하나의 제어 정보에 근거하여, 차량을 제어할 수 있다(S840).
상기 인공지능부(130)는 예측된 탑승 이벤트에 따라 차량에 환경이 조성되도록 상기 추출된 적어도 하나의 제어 정보를 제어부(180)에 전달할 수 있다. 제어부(180)는 상기 추출된 적어도 하나의 제어 정보에 근거하여, 차량을 제어할 수 있다. 상기 제어 정보는, 앞서 설명한 차량의 제어를 위한 신호 또는 데이터일 수 있다.
한편, 상기 인공지능부(130)는 탑승 이벤트에 포함된 탑승 시간에 상기 차량의 환경이 조성되도록, 상기 탑승 시간 직전에 상기 차량이 제어되도록 제어 정보를 설정할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 제어 정보에 탑승 시간 직전에 차량이 제어되도록 설정한 설정 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 제어 정보에 설정된 시점에 차량을 제어할 수 있다. 또 다른 예로, 인공지능부(130)는 제어 정보를 상기 탑승 시간 직전에 제어부(180)에 전달할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 상기 제어 정보가 수신되면, 곧바로 차량을 제어할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 탑승객이 차량에 탑승하기 전, 차량 내 환경을 조성할 수 있다.
또는 상기 인공지능부(130)는 카메라(121)를 통하여, 탑승 이벤트에 포함된 탑승객이 감지되면, 적어도 하나의 제어 정보를 제어부(180)에 전송할 수 있다. 이 경우, 본 발명은 실제 탑승자가 탑승할 당시에 차량을 제어함으로써, 실제 탑승객에 가장 적합한 차량 환경을 제공할 수 있다.
이상에서는, 본 발명에 따른 전자 장치에서, 탑승 이벤트에 따라 차량을 제어하는 방법에 대하여 설명한다.
이하에서는, 도 12와 함께, 앞서 설명한 제어 방법에 따라, 차량을 제어하는 방법에 대하여 설명한다.
도 12를 참조하면, 인공지능부(130)는 탑승객 아빠, 엄마, 아이, 탑승 시간 금요일 19시를 포함하는 탑승 이벤트를 예측하고, 예측된 탑승 이벤트의 탑승 목적을 쇼핑이라고 판단할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 예측된 탑승 이벤트에 복수의 탑승객이 포함된 경우, 각 탑승객의 탑승 상황 정보로부터, 각 탑승객이 착석할 좌석과 관련된 제어 정보를 추출할 수 있다.
보다 구체적으로, 인공지능부(130)는 아빠가 운전석에 착석하는 경우, 아빠의 탑승 상황 정보로부터 운전석과 관련된 제어 정보를 추출할 수 있다. 또한, 인공지능부(130)는 엄마가 조수석에 착석하는 경우, 엄마의 탑승 상황 정보로부터 조수석과 관련된 제어 정보를 추출할 수 있다. 또한, 인공지능부(130)는 아이가 뒷좌석에 착석하는 경우, 아이의 탑승 상황 정보로부터 뒷좌석과 관련된 제어 정보를 추출할 수 있다. 따라서, 본 발명은 차량의 좌석마다, 각 좌석에 착석하는 탑승객에게 최적화된 환경을 제공할 수 있다.
또한, 상기 인공지능부(130)는 탑승 목적에 부합하도록, 상기 복수의 탑승객들의 탑승 상황 정보의 조합으로부터, 적어도 하나의 제어 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 상기 인공지능부(130)는 ‘쇼핑’에 부합하도록 ‘트렁크 오픈, ‘목적지 쇼핑 센터’라는 제어 정보를 추출할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 사용자의 별도의 액션 없이도, 사용자에게 자신의 차량 이용 목적에 적절한 차량 환경을 제공할 수 있다.
다시 도 12를 참조하면, 인공지능부(130)는 탑승객 엄마, 아이, 탑승 시간 매일 저녁 18시를 포함하는 탑승 이벤트를 예측되면, 앞서 설명한 탑승 이벤트와 다른 제어 정보를 추출할 수 있다. 즉, 본 발명은 탑승 이벤트에 포함된 탑승객과, 탑승 시간에 따라, 서로 다른 제어 정보를 추출할 수 있다. 따라서, 본 발명은 다양한 탑승 이벤트를 예측하고, 예측된 탑승 이벤트에 가장 적절한 형태의 차량 환경을 제공할 수 있다.
이상에서는 탑승 이벤트를 예측하고, 이에 따라 차량을 제어하는 방법에 대하여 설명하였다.
이하에서는 탑승 이벤트에 포함된 복수의 탑승객들에게 탑승 좌석 정보를 제공하는 방법을 설명한다. 도 13a 내지 도 13c를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따라 탑승객들에게 탑승 좌석 정보를 제공하는 방법을 설명한다.
제어부(180)는 복수의 탑승객들을 포함한 탑승 이벤트가 예측되면, 상기 복수의 탑승객들이 착석할 탑승 좌석을 결정할 수 있다. 예를 들어, A와 B를 포함하는 탑승 이벤트가 발생하는 경우, A를 운전석, B를 조수석으로 탑승 좌석을 설정할 수 있다.
상기 제어부(180)는 복수의 탑승객들의 탑승 좌석이 결정되면, 상기 복수의 탑승객들에게 탑승 좌석 정보를 제공할 수 있다. 제어부(180)는 시각적, 청각적 및 촉각적 방식 중 적어도 하나의 방식으로 탑승 좌석 정보를 제공할 수 있다.
또한, 상기 제어부(180)는 전자 장치와 통신 가능한 외부 장치를 통하여, 탑승 좌석 정보를 출력하거나, 전자 장치가 구비된 차량의 인터페이스를 통하여 탑승 좌석 정보를 출력할 수 있다.
도 13의 (a)와 같이, 제어부(180)는 A 및 B가 자신이 좌석 위치를 인지하도록 A 및 B 각각에 미리 대응된 연락처로 탑승 좌석 정보가 포함된 메시지를 전송할 수 있다. 예를 들어, B의 이동 단말기에는, "오늘 날씨가 춥네요, 조수석 온도를 높여놨어요"라는 알림 정보(1310)가 수신될 수 있다. 따라서, B는 자신이 착석할 조수석의 온도가 높아져있음을 인지할 수 있다. 또 다른 예로, 도 13의 (b)와 같이, 알림 정보(1320)에는, 탑승객이 착석할 위치를 나타내는 이미지(1330)가 포함될 수 있다. 따라서, 탑승객들은 자신이 소지한 스마트폰을 통하여 좌석 정보를 인지할 수 있다.
또 다른 예로, 도 13b와 같이, 제어부(180)는 상기 결정된 좌석 정보에 대응되는 차량의 도어 손잡이에 구비된 광출력부(예를 들어, LED 출력부)를 통하여, 광을 출력할 수 있다. 이 경우, 각 도어 손잡이에 구비된 광출력부는 각 탑승객 마다 미리 설정된 서로 다른 색을 출력할 수 있다. 따라서, 탑승객은 색깔로 자신이 착석할 위치를 직관적으로 인지할 수 있다.
또 다른 에로, 도 13c와 같이, 제어부(180)는 상기 결정된 좌석 정보를 차량에 구비된 디스플레이부(예를 들어, HUD(head up display))에 시각적으로 출력할 수 있다.
한편, 도 13b 및 도 13c의 알림 정보를 전송하는 방법의 경우, 탑승객에 미리 대응된 연락처가 없는 경우, 유용하게 활용할 수 있다.
이상에서는 탑승 좌석 정보를 제공하는 방법에 대하여 설명하였다. 이를 통하여, 본 발명은 복수의 탑승객들이 자신에게 적합한 환경이 조성된 좌석에 착석할 수 있도록 유도할 수 있다.
이하에서는 탑승 이벤트에 포함된 탑승객을 예측하는 방법을 설명한다. 도 14a 및 도 14b는 탑승 이벤트에 포함된 탑승객들을 예측하는 방법을 나타낸 개념도들이다.
인공지능부(130)는 외부 장치로부터 메시지 내용을 수신할 수 있다. 그리고, 인공지능부(130)는 대화 분석 알고리즘에 근거하여, 메시지 내용을 분석할 수 있다. 상기 대화 분석 알고리즘은 기존에 알려진 알고리즘이 사용될 수 있으므로, 본 명세서에서 그 자세한 설명은 생략한다.
도 14a의 (a)와 같이, 상기 인공지능부(130)는 분석 결과에 근거하여, 탑승 이벤트를 예측할 수 있다. 예를 들어, 도 14a의 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 탑승 이벤트에 포함된 탑승객을 나, A, B, 탑승 시간을 2시 10분으로 예상한 탑승 이벤트를 예측할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 상기 복수의 탑승객들 각각의 탑승 상황 정보의 조합에 근거하여, 복수의 탑승객들의 탑승 좌석 정보를 생성할 수 있다. 상기 탑승 상황 정보에는, 메시지 내용을 분석한 분석 정보가 포함될 수 있다. 이때, 인공지능부(130)는 메시지 내용을 분석한 분석 정보에 최신 정보가 포함된 경우, 최신 정보에 더 높은 가중치를 부여하여, 복수의 탑승객들의 탑승 좌석 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 인공지능부(130)는 기 학습된 탑승 좌석 정보에 근거하여, 나를 운전석, A를 조수석, B를 뒷좌석에 배치하는 탑승 좌석 정보를 생성할 수 있다. 이때, 인공지능부(130)는 상기 메시지 내용을 분석한 분석 정보로부터 B의 허리가 좋지 않다는 신체 정보를 추출하는 경우, 상기 신체 정보가 최신 정보이므로, 더 높은 가중치를 부여하여, 상기 생성된 탑승 좌석 정보를 변경할 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는 나를 운전석, A를 뒷좌석, B를 조수석에 배치하는 탑승 좌석 정보로 변경할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 탑승객들의 이전 착석한 좌석 정보 뿐만 아니라, 현재의 건강 상태까지 고려하여 최적의 좌석 배치를 설정할 수 있다.
또한 인공지능부(130)는 차량 주변의 영상 정보에 근거하여, 탑승 이벤트에 포함될 탑승객들을 감지할 수 있다. 예를 들어, 도 14b의 (a)와 같이, 카메라를 통하여 촬영된 영상에 근거하여, '나' 'A', 'B'를 탑승객으로 감지할 수 있다. 이때, 도 14b의 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 '나''A', 'B'를 탑승자로, 지금 탑승하는 탑승 이벤트를 예측할 수 있다.
또한, 인공지능부(130)는 상기 탑승객을 촬영한 영상으로부터 각 탑승객의 신체 정보(예를 들어, 키, 체형 등)를 추출할 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)는 영상으로부터 추출한 신체 정보에 더 높은 가중치를 부여하여, 탑승 좌석 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 신체 정보를 고려하여, 몸집이 큰 'A'를 조수석, 몸집이 작은 'B'를 뒷좌석으로 배치할 수 있다.
한편, 인공지능부(130)는 탑승객을 촬영한 영상으로부터 감지한 탑승객들 중 학습된 탑승 상황 정보가 없는 탑승객을 감지할 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는 이전에 차량에 탑승한 이력이 없는 탑승객을 감지할 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)는 영상으로부터 추출되는 성별, 나이, 키, 체형 등 신체 정보 만을 고려하여, 탑승 좌석 정보를 생성할 수 있다.
이상에서는 본 발명에 따른 전자 장치에서 탑승 이벤트에 포함된 탑승객을 인식하는 방법에 대하여 설명하였다.
이하에서는 복수의 탑승객을 태운 차량의 주행 중, 컨텐츠를 재생하는 방법에 대하여 설명한다. 도 15는 복수의 탑승객을 태운 차량의 주행 중, 컨텐츠를 재생하는 방법을 나타낸 개념도이다.
인공지능부(130)는 복수의 탑승객이 탑승한 차량이 주행 중인 경우, 차량 내 구비된 오디오 시스템을 통하여, 컨텐츠를 재생할 수 있다. 여기에서, 컨텐츠는 음원, 동영상 등이 될 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 복수의 탑승객들 각각의 탑승 상황 정보와 현재 차량에서 재생 중인 컨텐츠의 속성 정보를 비교하여, 탑승객의 컨텐츠 점유율을 계산할 수 있다. 구체적으로, 인공지능부(130)는 현재 차량에서 재생 중인 컨텐츠의 속성 정보가 탑승 상황 정보에 포함된 컨텐츠 재생 성향 정보가 동일한 탑승객의 컨텐츠 점유율을 높게 설정할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 현재 '사랑'이라는 장르의 음원이 재생 중인 경우, 탑승 상황 정보에 '사랑'이라는 장르의 음원 정보가 포함된 탑승객의 점유율을 나머지 탑승객보다 높게 설정할 수 있다.
이 경우, 인공지능부(130)는 추천 음원으로써, 컨텐츠 점유율이 높은 탑승객의 선호 음원을 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 15의 (a) 및 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 A와 B가 탑승한 상태에서, A의 컨텐츠 점유율이 B보다 높은 경우, A의 선호 음원이 A-1, A-2를 추천 음원으로 제공할 수 있다. A의 선호 음원은 A가 소지한 이동 단말기로부터 수신된 음원 정보이거나, A의 성향에 따라 외부 서버에 추출된 음원일 수 있다.
이와 마찬가지로, 도 15의 (a) 및 (c)를 참조하면, 인공지능부(130)는 B의 컨텐츠 점유율이 A의 컨텐츠 점유율보다 높은 경우, 추천 음원으로써, B-1, B-2를 제공할 수 있다.
이하에서는 차량 주행 중 사용자의 탑승 상황 정보에 따라, 차량의 환경을 제어하는 방법을 설명한다. 도 16a 및 도 16b는 차량 주행 중 차량의 환경을 제어하는 방법을 나타낸 개념도이다.
인공지능부(130)는 차량의 주행 중, 차량에 탑승한 복수의 사용자들의 탑승 상황 정보를 감지할 수 있다. 상기 인공지능부(130)는 각 탑승객의 탑승 상황 정보에 근거하여, 탑승객이 착석한 좌석의 주변 환경을 제어할 수 있다.
예를 들어, 도 16a의 (a)와 같이, 인공지능부(130)는 뒷좌석에 앉은 탑승객이 잠을 자는 상태임을 감지할 수 있다. 이 경우 도 16a의 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 뒷좌석에 배치된 스피커에서 음원이 출력되지 않도록 스피커의 볼륨을 최소화할 수 있다.
또 다른 예로, 도 16b의 (a)와 같이, 인공지능부(130)는 뒷좌석에 앉은 탑승객이 통화 중인 상태임을 감지할 수 있다. 이 경우, 도 16b의 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 뒷좌석에 배치된 스피커에서 음원이 출력되지 않도록 스피커의 볼륨을 최소화하고, 운전석과 조수석에 착석한 탑승객에게 통화음이 들리지 않도록 노이즈 캔슬링(noise canceling) 기능을 실행할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 차량의 주행 중 탑승객의 탑승 정보에 근거하여, 각 좌석마다 최적의 좌석 환경을 제공할 수 있다.
이상에서는 차량 주행 중 사용자의 탑승 상황 정보에 따라, 차량의 환경을 제어하는 방법을 설명하였다.
이하에서는, 탑승 이벤트의 예측에 오류가 발생한 경우, 차량을 제어하는 방법에 대하여 설명한다. 도 17a 및 도 17b는 탑승 이벤트의 예측에 오류가 발생한 경우, 차량을 제어하는 일 실시 예를 나타낸 개념도들이다.
본 발명에 따른 전자 장치의 인공지능부(130)는 탑승 이벤트를 예측하고, 예측된 탑승 이벤트에 따라, 차량을 제어할 수 있다. 한편 인공지능부(130)는 탑승 이벤트가 발생할 것이라고 예측된 시점에서, 상기 탑승 이벤트와 다른 이벤트가 발생하는 것을 감지할 수 있다. 예를 들어, 도 17a의 (a) 내지 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 상기 탑승 이벤트에 포함된 탑승 시간에, 상기 탑승 이벤트에 포함된 탑승객과 다른 탑승객이 탑승하는 탑승 이벤트를 인식할 수 있다.
이 경우, 인공지능부(130)는 탑승 이벤트를 다시 인식할 수 있다. 보다 구체적으로, 인공지능부(130)는 현재 탑승한 탑승객과, 탑승 시간을 포함하는 새로운 탑승 이벤트를 생성할 수 있다. 그리고, 인공지능부(130)는 새로운 탑승 이벤트의 탑승 목적을 추론하고, 추론된 탑승 목적에 부합하도록 상기 새로운 탑승객의 탑승 상황 정보로부터 적어도 하나의 제어 정보를 추출할 수 있다. 그 후, 인공지능부(130)는 상기 추출된 적어도 하나의 제어 정보에 따라, 차량의 제어를 수행할 수 있다.
이하에서는 탑승객들의 추가 또는 제외에 따른 차량 제어 방법에 대한 예시를 살펴본다.
도 17a의 (a) 및 (c)와 같이, 인공지능부(130)는 복수의 예상 탑승객 중 일부 탑승객이 탑승하지 않은 경우, 일부 탑승객과 관련된 제어 정보에 따른 차량의 제어가 수행되지 않도록 제어부(180)를 제어한다. 이 경우, 인공지능부(130)는 탑승한 탑승객과 관련된 제어 정보에 기반하여, 차량의 제어를 수행할 수 있다.
또는 도 17b의 (a) 및 (c)와 같이, 인공지능부(130)는 탑승 이벤트에 포된 탑승객에 더하여, 새로운 탑승객의 탑승을 감지할 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)는 새로운 탑승객의 탑승 상황 정보로부터 탑승 좌석 정보를 설정하고, 상기 탑승 좌석과 관련된 제어 정보를 추출할 수 있다.
또는 비록 도시되지는 않았지만, 인공지능부(130)는 탑승 이벤트에 포함된 탑승객이 아닌 새로운 탑승객의 탑승을 감지할 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)는 위험 상황이라고 판단하여, 기 설정된 방식으로 위험 상황을 알리는 알림 정보를 출력할 수 있다. 알림 정보의 출력 방식은 도 13a 및 도 13b와 유사하므로, 그 자세한 설명은 생략한다.
본 발명은 복수의 탑승객이 차량에 탑승하는 경우, 각 탑승객에게 최적화된 환경 정보를 제공함으로써, 탑승객의 탑승 편의성을 향상시킬 수 있다.
또한, 다양한 정보들을 통하여, 차량의 탑승객을 미리 예측함으로써, 사용자의 별도의 제어 명령 없이도, 미리 차량의 환경을 세팅할 수 있다. 따라서, 사용자는 차량의 탑승 시, 자신에게 최적화된 환경을 곧바로 제공받을 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 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 전자 장치(100)의 제어부(180)를 포함할 수도 있다. 따라서 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고, 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.

Claims (15)

  1. 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스에 대한 제어가 가능한 전자 장치에 있어서,
    상기 특정 공간 내에 위치한 사용자를 인식하고, 인식된 사용자의 특성 정보에 기반하여, 상기 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스의 구동을 제어하기 위한 제어 명령을 생성하는 인공지능부; 및
    상기 인공지능부에서 생성된 상기 제어 명령에 기반하여, 상기 적어도 하나의 디바이스의 구동을 제어하는 제어부를 포함하고,
    상기 인공지능부는,
    상기 특정 공간 내에 위치한 사용자가 복수인 경우, 복수의 사용자 각각의 특성 정보를 조합하여, 상기 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인공지능부는
    상기 특정 공간 내에 위치한 복수의 사용자 각각의 특성 정보의 조합에 근거하여, 상기 특정 공간의 이용 목적을 예측하고,
    상기 예측된 이용 목적에 부합하도록, 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    서로 다른 특정 공간의 이용 목적마다, 적어도 하나의 디바이스들에 대한 서로 다른 구동 명령이 설정되어 있고,
    상기 인공지능부는
    상기 예측된 이용 목적에 설정된 구동 명령을 이용하여, 적어도 하나의 디바이스의 구동 조건을 설정하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 인공지능부는
    상기 복수의 사용자 각각의 특성 정보로부터 공통 요소를 추출하고,
    상기 추출된 공통 요소에 근거하여, 상기 특정 공간의 이용 목적을 예측하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 인공지능부는
    머신 러닝 기술에 기반하여, 상기 복수의 사용자 각각의 특성 정보를 학습하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 특성 정보는
    사용자의 생체 정보, 사용자의 행동 정보, 상기 특정 공간과 관련된 로그 정보, 상기 특정 공간 내에 함께 위치하는 동반자 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    외부 장치와 통신을 수행하도록 형성된 통신부를 더 포함하고,
    상기 인공지능부는
    상기 통신부를 통하여, 상기 외부 장치로부터 수신된 메시지에 근거하여, 상기 특정 공간 내에 위치할 복수의 사용자를 예측하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 인공지능부는
    상기 통신부를 통하여, 복수의 외부 장치에 저장된 복수의 일정 정보를 수신하고,
    상기 수신된 복수의 일정 정보에 근거하여, 상기 특정 공간과 관련된 일정 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 인공지능부는
    상기 특정 공간과 관련된 일정 정보가 생성되면, 상기 일정 정보에 부합하도록 상기 복수의 사용자의 특성 정보의 조합에 근거하여, 상기 특정 공간에 설치된 적어도 하나의 디바이스들의 구동 조건을 설정하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    특정 공간의 영상을 촬영하는 카메라를 더 포함하고,
    상기 인공지능부는
    영상 분석 알고리즘에 근거하여, 상기 특정 공간을 촬영한 영상을 분석하고,
    분석 결과를 이용하여, 특정 공간 내에 위치한 복수의 사용자를 감지하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  11. 챠랑의 주행을 보조하는 전자 장치에 있어서,
    차량에 탑승한 탑승객의 탑승 상황 정보를 학습하는 인공지능부 ; 및
    상기 학습된 탑승 상황 정보에 근거하여, 차량을 제어하는 제어부를 포함하고,
    상기 인공지능부는,
    상기 차량과 관련된 상황 정보를 모니터링하고, 상기 학습된 탑승 상황 정보 및 상기 모니터링된 상황 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 탑승 이벤트의 발생을 예측하며,
    상기 탑승 이벤트의 발생이 예측되면, 학습된 탑승 상황 정보로부터 상기 차량을 구동할 적어도 하나의 제어 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 인공지능부에서 추출된 적어도 하나의 제어 정보에 근거하여, 차량을 제어하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 탑승 이벤트는,
    차량의 탑승이 예측되는 예상 탑승자가 예상 탑승 시간에 차량에 탑승하는 이벤트인 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 인공지능부는
    복수의 탑승객이 탑승하는 탑승 이벤트가 예측되면, 상기 복수의 탑승객 각각의 탑승 상황 정보에 근거하여, 상기 복수의 탑승객들이 착석할 좌석 정보를 각각 설정하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 복수의 탑승객의 탑승 상황 정보에 근거하여, 상기 복수의 탑승객 별로 설정된 좌석의 자세 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
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