KR20190030275A - 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅 데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템 - Google Patents

이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅 데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이어폰 형태의 소리 수집 장치, 상기 이어폰 형태의 소리 수집 장치와 유선 또는 무선을 통해 연결하여, 상기 이어폰 형태의 소리 수집 장치에서 수집한 소리 정보를 수신하고, GPS를 이용해 현재 위치를무선통신을 이용해 상기 소리 정보를 전송 가능한 스마트폰, 상기 스마트폰에서 전송한 소리정보 및 위치정보를 받아 저장하고 딥러닝 알고리즘을 통해 분석하여, 소음지도를 생성하는 서버 및 상기 서버에서 생성한 소음지도를 시각화하여 보여주는 소음지도 표시장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템에 관한 것이다.

Description

이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅 데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템{System for Providing Noise Map Based on Big Data Using Sound Collection Device Looked Like Earphone}
본 발명은 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템으로서, 더욱 상세하게는 이어폰 형태의 소리 수집 장치, 상기 이어폰 형태의 소리 수집 장치와 유선 또는 무선을 통해 연결하여, 상기 이어폰 형태의 소리 수집 장치에서 수집한 소리 정보를 수신하고, GPS를 이용해 현재 위치 정보를 수신, 그리고 무선통신을 이용해 상기 소리 정보 및 상기 위치 정보를 전송 가능한 스마트폰, 상기 스마트폰에서 전송한 소리 정보 및 위치 정보를 받아 저장하고 자체에 내장된 딥러닝 알고리즘을 통해 분석하여, 소음지도를 생성하는 서버 및 상기 서버에서 생성한 소음지도를 시각화하여 보여주는 소음지도 표시장치(40)를 포함하는 것을 특징으로 하는 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공하는 시스템에 관한 것이다.
소음지도는 이론적으로 증명된 예측식이나 실험상의 결과로 얻은 경험식 및 지리정보시스템(GIS)을 사용해 소음의 수치와 분포를 시각적으로 제시해주는 지도를 말한다.
최근 광주, 울산, 대구, 부산 등 지자체에서 소음피해를 확인하고 맞춤형 소음대책을 마련하기 위한 소음지도를 작성을 진행하고 있다.
대한민국 등록특허 제10-1190882호에는 고속의 소음지도를 시각화하기 위한 클라우드 컴퓨터 장치 및 방법이 제시된다.
또한, 미국의 등록특허인 Method and device for drawing a noise map (잡음 지도 정보를 드로잉하기 위한 방법과 장치)에도 잡음지도를 그리기 위한 방법 및 장치가 제시된다.
하지만, 상기 두 선행기술의 경우, 소음지도 제작을 위한 컴퓨팅 장치가 필요하며, 상기 컴퓨터 장치는 소음지도 작성 외에 다른 기능을 제공하지 못하며, 이동하며 실시간으로 소리를 측정하지 못하는 단점이 있다.
대한민국 등록특허번호 : 제10-1190882호 미국 특허 등록번호 09728204 대한민국 공개특허번호 : 제10-2010-0076631호
본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적은 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용하여 외부소리를 수집하고, 수집한 정보를 바탕으로 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공하는 것이다.
더 구체적으로는, 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용해 외부 소리 정보를 수집하여 스마트폰으로 전송하고, 스마트폰에서 GPS를 이용해 현재 위치 정보를 수신하여, 소리 정보를 현재 위치 정보에 대응하여 서버로 전송하고, 서버에서는 수신한 외부소리 및 위치 정보를 이용해 실시간으로 업데이트되는 소음지도 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템은, 이어폰 형태의 소리 수집 장치, 상기 이어폰 형태의 소리 수집 장치와 유선 또는 무선을 통해 연결하여, 상기 이어폰 형태의 소리 수집 장치에서 수집한 소리 정보를 수신하고, GPS를 이용해 현재 위치 정보를 수신, 그리고 무선통신을 이용해 상기 소리 정보 및 상기 위치 정보를 전송 가능한 스마트폰, 상기 스마트폰에서 전송한 소리 정보 및 위치 정보를 받아 저장하고 자체에 내장된 딥러닝 알고리즘을 통해 분석하여, 소음지도를 생성하는 서버 및 상기 서버에서 생성한 소음지도를 시각화하여 보여주는 소음지도 표시장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 이어폰 형태의 소리 수집 장치는, 외부소리를 수집하는 마이크, 유선 또는 무선으로 스마트폰과 연결하여 스마트폰에서 전송한 소리 데이터를 전달받거나 전달하는 소리전달부, 상기 스마트폰에서 전달받은 소리 데이터를 출력하는 스피커를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 스마트폰은, GPS 및 위성 중 하나 이상을 이용해 현재 위치정보를 수신하는 GPS수신부, 상기 이어폰 형태의 소리 수집 장치에서 수집하여 전송한 소리 정보를 수신하고 무선통신을 이용해 상기 서버에 접속 또는 정보 전송이 가능한 통신부, 상기 소리 정보를 상기 위치 정보에 대응하여 상기 서버에 전송할 정보를 상기 통신부에 전달하는 제어부 및 상기 통신부에서 수신한 소리 정보에 따라 위험을 알리는 알림부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 서버는, 상기 스마트폰에서 보낸 상기 소리 정보 및 상기 위치 정보를 수신하는 데이터 수집부, 상기 데이터 수집부에서 수신한 상기 소리 정보 및 상기 위치 정보를 저장하는 데이터베이스, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 소리 정보 및 위치 정보를 바탕으로 딥러닝을 적용하여 소음지도 제공하는 소음지도 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 서버의 소음지도 생성부는, 상기 서버의 데이터 베이스에 저장된 상기 위치 정보 및 상기 소리 정보를 전달받아, 동일한 위치 정보를 가진 데이터끼리 분류하는 단계, 인공지능을 이용해 상기 분류한 데이터의 외부 소리 정보의 소음종류를 지정하고 상기 소음의 크기를 수치화하는 단계, 상기 지정된 소음종류 및 소음의 크기를, 해당하는 위치 정보에 저장하는 단계, 상기 위치 정보 및 상기 위치 정보에 저장된 데이터를 지리정보시스템(GIS)에 적용하여 시각화된 소음지도를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 소음지도 표시장치는, 상기 서버에 무선통신을 통해 접속 가능한 PC, TV, 셋톱박스, 스마트폰 또는 휴대용 단말기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이상과 같이 본 발명은 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용하여 외부소리를 수집하고, 수집한 정보를 바탕으로 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공하는 효과가 있다.
더 구체적으로는, 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용해 외부 소리를 수집하여 스마트폰으로 전송하고, 스마트폰에서 외부 소리 정보를 현재 위치 정보에 대응하여 서버로 전송하고, 서버에서는 수신한 외부소리 및 위치정보를 이용해 실시간으로 업데이트되는 소음지도 제공하는 효과가 있다.
본 발명의 기술적 효과들은 이상에서 언급한 기술적 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 소음지도 생성부의 동작 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 무선 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시 예에 따른 유선 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시 예에 따른 서버에서 소음분류를 하기 위한 딥러닝 모델을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시 예에 따른 빅데이터 기반 소음지도를 나타내는 도면이다.
도 8은 일반적인 Convolution Neural Network 구조를 나타내는 도면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 참고로, 본 발명을 설명하는 데 참조하는 도면에 도시된 구성요소의 크기, 선의 두께 등은 이해의 편의상 다소 과장되게 표현되어 있을 수 있다. 또, 본 발명의 설명에 사용되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의한 것이므로 사용자, 운용자 의도, 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 이 용어에 대한 정의는 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 내리는 것이 마땅하겠다.
또한, 본 발명의 목적이 구체적으로 실현될 수 있는 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 설명하지만, 이는 본 발명의 더욱 용이한 이해를 위한 것으로, 본 발명의 범주가 그것에 의해 한정되는 것은 아니다. 아울러, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어서, 동일 구성에 대해서는 동일 명칭 및 동일 부호가 사용되며 이에 따른 부가적인 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 각 구성 단계에 대한 상세한 설명에 앞서, 본 명세서 및 청구 범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위하여 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과하며 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 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 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "... 부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템을 나타내는 도면이고 도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도를 제공 시스템의 블록도이다.
도 1과 도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시 예에 따른 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템은, 이어폰 형태의 소리 수집 장치(10), 스마트폰(20), 서버(30), 소음지도 표시장치(40)를 포함한다.
이어폰 형태의 소리 수집 장치(10)는 외부소리를 수집하는 마이크, 유선 또는 무선으로(예를 들어 블루투스) 스마트폰과 연결하여 스마트폰에서 전송한 소리 정보를 전달받거나 마이크에서 수집한 소리정보를 스마트폰에 전달하는 소리전달부, 스마트폰에서 전달받은 소리 정보를 출력하는 스피커를 가진다.
이어폰 형태의 소리 수집 장치(10)에서 내장된 마이크를 이용해 외부 소리를 수집하고 무선 또는 유선을 통해 스마트폰(20)으로 소리 정보를 전달한다. 스마트폰(20)은 GPS 또는 위성을 통해 현재 위치 정보를 수신하고 전달 소리 정보를 현재 위치 정보에 대응하여 서버(30)에 전송하거나, 서버(30)에 접속할 수 있다. 서버(30)는 스마트폰에서 전송한 소리 정보를 자체에 내장된 딥러닝 방식의 알고리즘에 적용하여, 소리의 종류를 정하고 소리의 크기를 수치화하여 위치 정보에 해당하는 소리 종류 및 수치화된 소리 크기를 누적하여 실시간으로 소음 정보가 업데이트되는 지도를 제공한다. 소음지도 표시장치(40)는 서버(30)에 무선통신을 통해 접속 가능한 장치로, PC, TV, 디스플레이 장치와 연결 가능한 셋톱박스, 스마트폰 또는 디스플레이를 갖춘 휴대용 단말기가 된다.
도 2를 참조하여 더 자세히 설명하면, 스마트폰(20)은 이어폰 형태의 소리 수집 장치(10)에서 수집하여 전송한 소리 정보를 수신하고 무선통신을 이용해 상기 소리 정보를 서버(30)로 전송하거나 서버에서 전송한 정보를 수신하는 통신부(21), GPS 및 위성 중 하나 이상을 이용해 현재 위치 정보를 수신하는 GPS 수신부(22), 상기 통신부에서 수신한 소리 정보와 상기 GPS 수신부에서 수신한 현재 위치 정보를 대응하는 기능을 포함하는 제어부(23) 및 상기 통신부에서 수신한 신호에 따라 위험을 알리는 알림부(24)를 포함한다.
알림부(24)는 이어폰 형태의 소리 수집 장치(10)에서 수집하여 통신부(21)를 통해 전달받은 소리 정보의 크기가 일정 크기 이상, 일정 시간 이상 지속되면 위험 상황으로 인식하고, 스마트폰에 진동을 울리거나, 이어폰 형태의 소리 수집 장치(10)의 스피커에 경고음을 출력하도록 하여 위험을 알린다. 이에 따라 이어폰을 착용해서 착용하지 않았을 때보다 주변 상황에 둔감해진 사용자에게 위험을 알릴 수 있다.
또한, 서버(30)는 스마트폰(20)에서 보낸 소리 정보 및 위치 정보를 수신하는 데이터 수집부(31), 데이터 수집부(31)에서 수신한 소리 정보 및 위치 정보를 저장하는 데이터베이스(32), 데이터베이스(32)에 저장된 소리 정보 및 위치 정보를 바탕으로 딥러닝을 적용하여 소음지도 제공하는 소음지도 생성부(33)를 포함한다.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 소음지도 생성부의 동작 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시 예에 따른 서버(30)의 소음지도생성부(33)는,
서버(30)의 데이터베이스(32)에 저장된 위치정보 및 소리 정보를 전달받아(S1), 동일한 위치 정보를 가진 데이터끼리 분류하고(S2), 인공지능을 이용해 상기 분류한 데이터의 소지 정보의 소음종류를 지정하고 상기 소리의 크기를 수치화한다(S3).
상기 지정된 소리 종류 및 소리 크기의 데이터를, 해당하는 위치 정보에 저장하고(S4), 상기 위치 정보 및 상기 위치 정보에 저장된 데이터를 지리정보시스템(GIS)에 적용하여 시각화된 소음지도를 생성하여 소음지도를 제공(S5)하는데, 상기와 같은 과정을 스마트폰(20)에서 새로운 정보를 전달할 때마다 수행하여, 실시간 업데이트 되는 소음지도를 제공한다.
지리정보시스템(Geographic information System)란 인간생활에 필요한 지리정보를 컴퓨터 데이터로 변환하여 효율적으로 활용하기 위한 정보시스템이다. 정보시스템이란 의사결정에 필요한 정보를 생성하기 위한 제반 과정으로서 정보를 수집, 관측, 측정하고 컴퓨터에 입력하여 저장, 관리하며 저장된 정보를 분석하여 의사결정에 반영할 수 있는 시스템이다. 본 발명에서는 소리 정보가 이에 해당한다.
GIS는 지리적 위치를 갖고 있는 대상에 대한 위치자료(spartial data)와 속성자료(attribute data), 본 발명의 일실시예에 따르면 소리 정보를 통합, 관리하여 지도, 도표 및 그림들과 같은 여러 형태의 정보를 제공할 수 있다.
이어폰은, 귀에 끼우거나 밀착할 수 있게 된 전기 신호를 음향 신호로 변환하는 소형 장치를 말하며, 형태에 따라 가장 일반적인 형태의 귓바퀴 장착형인 오픈형과 귓바퀴에서 고막으로 이어지는 외이도에 와인 마개처럼 밀착시켜 장착하는 커널형 등의 종류를 가진다.
도 1을 참조한 본 발명의 일실시 예에서, 이어폰 형태의 소리 수집 장치는 오픈형의 이어폰이지만 또 다른 실시 예에서는 커널형인 것도 가능하며, 또 다른 실시 예에서는 다른 형태도 가능하다.
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 무선 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 나타내는 도면이고, 도 5는 본 발명의 일실시 예에 따른 유선 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 나타내는 도면이다.
도 4와 도 5를 참조하면 본 발명의 일실시 예에 따른 이어폰 형태의 소리 수집 장치는 소리가 출력되는 유닛과 외부 소리를 입력받기 위한 마이크를 가지고 내부에는 데이터 전송을 위한 제어부를 포함한다.
유선의 경우 3.5파이 단자를 이용해 스마트폰과 통신하고, 무선의 경우 유닛의 하단에 배터리와 스마트폰과 무선으로 통신(예를 들어 블루투스, 와이파이 등)하기 위한 무선통신부를 가진다.
도 4와 도 5를 참조한 본 발명의 일실시 예에서 이어폰 형태의 소리 수집 장치는 소리를 출력하는 유닛과 소리를 입력받는 마이크가 부착되어 함께 있지만 마이크가 따로 떨어져 있는 구성도 가능하며 또 다른 실시 예에서는 다른 구성도 가능하다.
또한, 이어폰 형태의 소리 수집 장치는, 소리를 수집하여 소음지도 데이터를 제공하는 것뿐 아니라, 평소에는 이어폰의 기능을 수행할 수 있고, 외부의 마이크에서 수집한 소음의 정도에 따라 스피커로 출력되는 음량의 크기를 조절할 수 있다.
예를 들어, 통화 중이거나 음악을 듣고 있을 때 외부 소음에 따라 스피커로 출력되는 음량을 조절하여 원활하게 통화 및 음악을 들을 수 있도록 하고 경적과 같은 큰 소리가 났을 때에는 긴급상황으로 인식하여 스피커의 볼륨을 줄이거나, 스마트폰 또는 이어폰을 통해 위험을 알린다. 예를 들어 이어폰의 스피커에 경고음 또는 특정 벨소리가 출력되도록 하거나 스마트폰에 진동을 울리거나 하는 방식을 통해 위험을 알린다.
도 6은 본 발명의 일실시 예에 따른 서버에서 소음분류를 하기 위한 딥러닝 모델을 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시 예에 따른 서버에서 소음분류를 하기 위한 딥러닝 모델은 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)을 이용한다.
도 8은 일반적인 Convolution Neural Network 구조를 나타내는 도면으로, 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)은 사람의 뇌 기능을 모사(模寫)한 모델로 기본적으로 컨볼루션(convolution) 연산을 통해 소리의 특징을 추출하기 위한 다양한 필터, 비선형적인 특성을 더하기 위한 풀링(pooling) 또는 비선형 활성화(non-linear activation) 함수 등이 함께 사용된다. 모델이 클수록 객체 인식의 정확도가 커지지만 시간이 오래 걸린다는 문제가 있어, 스마트폰이나 장치가 아닌 서버에 콘볼루션 신경망을 이용한 딥러닝 모델을 적용하였다. 이에 따라 스마트폰이나 장치가 딥러닝 모델을 적용한 알고리즘에 의해 느려지는 것을 방지하고 정확한 분석결과를 얻을 수 있다.
본 발명의 일실시 예에 따른 딥러닝은 비행기 소음, 경적, 사람이 떠드는 소리, 및 음악소리 등 소음 클래스를 임의로 정하고, 그에 해당하는 데이터를 넣어 소리 분류를 위한 기초 모델을 생성하고, 지속적인 데이터 분석 및 분류를 통해 기초 모델이 조정되며 소음의 종류를 분류한다.
이상 본 발명의 실시 예에 따른 도면을 참조하여 설명하였지만, 본 발명이 속한 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 내용을 바탕으로 본 발명의 범주 내에서 다양한 응용, 변형 및 개작을 행하는 것이 가능할 것이다. 이에, 본 발명의 진정한 보호 범위는 첨부된 청구 범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.
10 : 청각장애인용 문자정보 표시 장치
20 : 스마트폰
21 : 통신부
22 : GPS 수신부
23 : 제어부
24 : 알림부
30 : 서버
31 : 데이터수집부
32 : 데이터베이스
33 : 소음지도 생성부
40 : 소음지도 표시장치

Claims (6)

  1. 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템으로서,
    이어폰 형태의 소리 수집 장치;
    상기 이어폰 형태의 소리 수집 장치와 유선 또는 무선을 통해 연결하여, 상기 이어폰 형태의 소리 수집 장치에서 수집한 소리 정보를 수신하고, GPS를 이용해 현재 위치 정보를 수신, 그리고 무선통신을 이용해 상기 소리 정보 및 상기 위치 정보를 전송 가능한 스마트폰;
    상기 스마트폰에서 전송한 소리정보 및 위치정보를 받아 저장하고 자체에 내장된 딥러닝 알고리즘을 통해 분석하여, 소음지도를 생성하는 서버; 및
    상기 서버에서 생성한 소음지도를 시각화하여 보여주는 소음지도 표시장치(40); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 이어폰 형태의 소리 수집 장치는, 외부소리를 수집하는 마이크, 유선 또는 무선으로 스마트폰과 연결하여 스마트폰에서 전송한 소리 데이터를 전달받거나 전달하는 소리전달부, 상기 스마트폰에서 전달받은 소리 데이터를 출력하는 스피커를 포함하는 것을 특징으로 하는 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 스마트폰은, GPS 및 위성 중 하나 이상을 이용해 현재 위치정보를 수신하는 GPS수신부, 상기 이어폰 형태의 소리 수집 장치에서 수집하여 전송한 소리 정보를 수신하고 무선통신을 이용해 상기 서버에 접속 또는 정보 전송이 가능한 통신부, 상기 소리 정보와 상기 위치 정보를 대응하여 상기 서버에 전송할 정보를 상기 통신부에 전달하는 제어부 및 상기 통신부에서 수신한 소리 정보에 따라 위험을 알리는 알림부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 서버는, 상기 스마트폰에서 보낸 상기 소리 정보 및 상기 위치 정보를 수신하는 데이터 수집부, 상기 데이터 수집부에서 수신한 상기 소리 정보 및 상기 위치 정보를 저장하는 데이터베이스, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 소리정보 및 위치정보를 바탕으로 딥러닝을 적용하여 소음지도 제공하는 소음지도 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 서버의 소음지도생성부는.
    상기 서버의 데이터 베이스에 저장된 상기 위치정보 및 상기 소리 정보를 전달받아, 동일한 위치정보를 가진 데이터끼리 분류하는 단계;
    인공지능을 이용해 상기 분류한 데이터의 소리 정보의 소음종류를 지정하고 상기 소리의 크기를 수치화하는 단계;
    상기 지정된 소리 종류 및 소리 크기의 데이터를, 해당하는 위치정보에 저장하는 단계;
    상기 위치정보 및 상기 위치정보에 저장된 데이터를 지리정보시스템(GIS)에 적용하여 시각화된 소음지도를 생성하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 소음지도 표시장치는, 상기 서버에 무선통신을 통해 접속 가능한 PC, TV, 셋톱박스, 스마트폰 또는 휴대용 단말기를 포함하는 것을 특징으로 하는 이어폰 형태의 소리 수집 장치를 이용한 빅데이터 기반 실시간 소음지도 제공 시스템.

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