KR20190103090A - 연합학습(Federated　learning)을　통한 단말의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

연합학습(Federated　learning)을　통한 단말의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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Abstract

연합학습(Federated　learning)을　통한 단말의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법에 있어서, 상기 단말의 사용자가 결제했음을 알리기 위한 SMS(Short Message Service)메시지를 수신하는 단계; 상기 SMS메시지를 상점정보 추출모델에 입력하고, 상기 상점정보 추출모델의 출력으로부터 상점정보를 판단하는 단계; 상기 단말의 현재 위치정보를 판단하는 단계; 상기 위치정보에 상기 상점정보가 라벨링(Labeling)된 POI(point of interest) 데이터를 캐싱(caching)하는 단계; 및 상기 POI 데이터를 이용하여 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계;를 포함하며, 상기 제1 공통 예측모델은 서버를 통해 수신하며, 상기 SMS메시지는 상기 사용자가 결제한 상점의 상호를 지시하는 텍스트 정보를 포함하는 학습방법.

Description

연합학습(Federated　learning)을　통한 단말의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법 및 이를 위한 장치{METHOD AND APPARATUS FOR LEARNING A MODEL TO GENERATE POI DATA USING FEDERATED LEARNING}
본 발명은 연합학습을 통하여, POI(Point Of Interest) 데이터를 생성하는 모델의 학습방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
POI(Point Of Interest) 데이터는 전자지도 위에 지리정보와 함께 좌표 등으로 표시되는 주요 시설물, 역, 공항, 터미널, 호텔, 백화점 등을 표현하는 데이터를 의미한다. POI 서비스는 이러한 POI 데이터를 전자지도에 사용하여, 전자지도를 이용하는 사용자들이 찾고자 하는 목적지를 쉽게 검색하여 검색결과를 찾아낼 수 있도록 하는 서비스이다.
종래의 POI 서비스는 상호와 위치정보를 수동으로 수집하는 방식으로 상호와 위치정보를 통해 자동으로 POI 데이터를 생성할 수 없었고, POI 데이터의 오류를 스스로 수정할 수 없었다.
본 발명은 전술한 필요성 및/또는 문제점을 해결하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명의 목적은, 연합학습을 통해 POI 데이터 생성을 위한 모델을 학습시키는 방법을 제안한다.
또한, 본 발명의 목적은, 단말이 수신한 결제알림 SMS 메시지를 이용하여, 자동으로 POI 데이터를 생성하는 방법을 제안한다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하의 발명의 상세한 설명으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 양상은, 연합학습(Federated　learning)을　통한 단말의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법에 있어서, 상기 단말의 사용자가 결제했음을 알리기 위한 SMS(Short Message Service)메시지를 수신하는 단계; 상기 SMS메시지를 상점정보 추출모델에 입력하고, 상기 상점정보 추출모델의 출력으로부터 상점정보를 판단하는 단계; 상기 단말의 현재 위치정보를 판단하는 단계; 상기 위치정보에 상기 상점정보가 라벨링(Labeling)된 POI(point of interest) 데이터를 캐싱(caching)하는 단계; 및 상기 POI 데이터를 이용하여 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계;를 포함하며, 상기 제1 공통 예측모델은 서버를 통해 수신하며, 상기 SMS메시지는 상기 사용자가 결제한 상점의 상호를 지시하는 텍스트 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계는 상기 서버로부터 수신한 하이퍼-파라미터(Hyper Parameter)를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델의 가중치-파라미터(Weight Parameter)를 갱신할 수 있다.
또한, 상기 POI 데이터를 삭제하는 단계; 상기 가중치-파라미터를 상기 서버로 전송하는 단계; 및 상기 서버로부터 수신한 제2 공통 예측모델을 적용하는 단계;를 더 포함하며, 상기 제2 공통 예측모델은 상기 서버에서 하나 이상의 단말로부터 수신한 상기 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킬 수 있다.
또한, 상기 제2 공통 예측모델을 적용하는 단계는 상기 제2 공통 예측모델로부터 추출된 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킬 수 있다.
또한, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계는 상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우 수행되며, 상기 조건은 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2 공통 예측모델을 적용하는 단계는 상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우 수행되며, 상기 조건은 상기 단말의 화면에 출력되는 업데이트 알림메시지에 대한 응답으로서 상기 사용자로부터 허용이 입력되거나, 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2 공통 예측모델은 상기 서버에서 설정된 특정개수 이상의 상기 가중치-파라미터를 수신한 경우, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킨 것일 수 있다.
또한, 상기 현재 위치정보를 판단하는 단계는 상기 단말이 이용할 수 있는 GPS, WiFi 또는 센서를 통해, 상기 SMS메시지를 수신하는 경우 즉시 수행될 수 있다.
본 발명의 또 다른 일 양상은, 연합학습(Federated　learning)을　통한 서버의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법에 있어서, 단말이 POI 데이터를 생성하기 위한 제1 공통 예측모델을 전송하는 단계; 상기 단말이 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키기 위한, 하이퍼-파라미터(Hyper Parameter)를 전송하는 단계; 상기 단말로부터 가중치-파라미터(Weight Parameter)를 수신하는 단계; 및 상기 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계; 를 포함하며, 상기 제1 공통 예측모델은 하나 이상의 상기 단말에 전송될 수 있다.
또한, 제2 공통 예측모델을 상기 단말로 전송하는 단계; 를 더 포함하며, 상기 제2 공통 예측모델은 상기 제1 공통 예측모델이 상기 가중치-파라미터를 이용하여 학습된 것일 수 있다.
또한, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계는 설정된 특정개수 이상의 상기 가중치-파라미터를 수신한 경우에 수행될 수 있다.
또한, 상기 제2 공통 예측모델을 상기 단말로 전송하는 단계는 상기 제2 공통 예측모델에서 추출된 가중치-파라미터를 전송할 수 있다.
또한, 상기 제2 공통 예측모델을 상기 단말로 전송하는 단계는 상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우 수행되며, 상기 조건은 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일 양상은, 연합학습(Federated　learning)을　통한 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법을 위한 단말에 있어서, 통신모듈(communication module); 메모리; 디스플레이부; 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 통신모듈을 통해 상기 단말의 사용자가 결제했음을 알리기 위한 SMS(Short Message Service)메시지를 수신하고, 상기 SMS메시지를 상점정보 추출모델에 입력하고, 상기 상점정보 추출모델의 출력으로부터 상점정보를 판단하며, 상기 단말의 현재 위치정보를 판단하고, 상기 위치정보에 상기 상점정보가 라벨링(Labeling)된 POI(point of interest) 데이터를 상기 메모리에 캐싱(caching)하며, 상기 POI 데이터를 이용하여 제1 공통 예측모델을 학습시키고, 상기 제1 공통 예측모델은 서버를 통해 수신하며, 상기 SMS메시지는 상기 사용자가 결제한 상점의 상호를 지시하는 텍스트 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 양상은, 연합학습(Federated　learning)을　통한 단말의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법에 있어서, 상기 단말의 사용자가 결제했음을 알리기 위한 SMS(Short Message Service)메시지를 수신하는 단계; 상기 SMS메시지를 상점정보 추출모델에 입력하고, 상기 상점정보 추출모델의 출력으로부터 상점정보를 판단하는 단계; 상기 단말의 현재 위치정보를 판단하는 단계; 상기 위치정보에 상기 상점정보가 라벨링(Labeling)된 POI(point of interest) 데이터를 캐싱(caching)하는 단계; 및 상기 POI 데이터를 이용하여 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계;를 포함하며, 상기 제1 공통 예측모델은 서버를 통해 수신하며, 상기 SMS메시지는 상기 사용자가 결제한 상점의 상호를 지시하는 텍스트 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계는 상기 서버로부터 수신한 하이퍼-파라미터(Hyper Parameter)를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델의 가중치-파라미터(Weight Parameter)를 갱신할 수 있다.
또한, 상기 POI 데이터를 삭제하는 단계; 상기 가중치-파라미터를 상기 서버로 전송하는 단계; 및 상기 서버로부터 수신한 제2 공통 예측모델을 적용하는 단계;를 더 포함하며, 상기 제2 공통 예측모델은 상기 서버에서 하나 이상의 단말로부터 수신한 상기 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킬 수 있다.
또한, 상기 제2 공통 예측모델을 적용하는 단계는 상기 제2 공통 예측모델로부터 추출된 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킬 수 있다.
또한, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계는 상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우 수행되며, 상기 조건은 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2 공통 예측모델을 적용하는 단계는 상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우 수행되며, 상기 조건은 상기 단말의 화면에 출력되는 업데이트 알림메시지에 대한 응답으로서 상기 사용자로부터 허용이 입력되거나, 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2 공통 예측모델은 상기 서버에서 설정된 특정개수 이상의 상기 가중치-파라미터를 수신한 경우, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킨 것일 수 있다.
또한, 상기 현재 위치정보를 판단하는 단계는 상기 단말이 이용할 수 있는 GPS, WiFi 또는 센서를 통해, 상기 SMS메시지를 수신하는 경우 즉시 수행될 수 있다.
본 발명의 또 다른 일 양상은, 연합학습(Federated　learning)을　통한 서버의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법에 있어서, 단말이 POI 데이터를 생성하기 위한 제1 공통 예측모델을 전송하는 단계; 상기 단말이 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키기 위한, 하이퍼-파라미터(Hyper Parameter)를 전송하는 단계; 상기 단말로부터 가중치-파라미터(Weight Parameter)를 수신하는 단계; 및 상기 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계; 를 포함하며, 상기 제1 공통 예측모델은 하나 이상의 상기 단말에 전송될 수 있다.
또한, 제2 공통 예측모델을 상기 단말로 전송하는 단계; 를 더 포함하며, 상기 제2 공통 예측모델은 상기 제1 공통 예측모델이 상기 가중치-파라미터를 이용하여 학습된 것일 수 있다.
또한, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계는 설정된 특정개수 이상의 상기 가중치-파라미터를 수신한 경우에 수행될 수 있다.
또한, 상기 제2 공통 예측모델을 상기 단말로 전송하는 단계는 상기 제2 공통 예측모델에서 추출된 가중치-파라미터를 전송할 수 있다.
또한, 상기 제2 공통 예측모델을 상기 단말로 전송하는 단계는 상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우 수행되며, 상기 조건은 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일 양상은, 연합학습(Federated　learning)을　통한 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법을 위한 단말에 있어서, 통신모듈(communication module); 메모리; 디스플레이부; 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 통신모듈을 통해 상기 단말의 사용자가 결제했음을 알리기 위한 SMS(Short Message Service)메시지를 수신하고, 상기 SMS메시지를 상점정보 추출모델에 입력하고, 상기 상점정보 추출모델의 출력으로부터 상점정보를 판단하며, 상기 단말의 현재 위치정보를 판단하고, 상기 위치정보에 상기 상점정보가 라벨링(Labeling)된 POI(point of interest) 데이터를 상기 메모리에 캐싱(caching)하며, 상기 POI 데이터를 이용하여 제1 공통 예측모델을 학습시키고, 상기 제1 공통 예측모델은 서버를 통해 수신하며, 상기 SMS메시지는 상기 사용자가 결제한 상점의 상호를 지시하는 텍스트 정보를 포함할 수 있다.
도 1은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록 구성도를 예시한다.
도 2는 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법의 일례를 나타낸 도이다.
도 3은 5G 통신 시스템에서 사용자 단말과 5G 네트워크의 기본동작의 일 예를 나타낸다.
도 4는 본 발명과 관련된 전자 기기를 설명하기 위한 블록도이다.도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 장치의 블록도이다.
도 6은 본 발명이 적용될 수 있는 DNN 모델의 예시이다.
도 7은 본 발명이 적용될 수 있는 POI 데이터가 적용된 전자지도의 예시이다.
도 8은 본 발명이 적용될 수 있는 연합학습 기술의 예시이다.
도 9은 본 발명이 적용될 수 있는 가중치(weights)에 대한 예시이다.
도 10는 본 발명이 적용될 수 있는 일 실시예이다.
도 11는 본 발명이 적용될 수 있는 상호위치학습모델의 학습방법에 대한 예시이다.
도 12는 본 발명이 적용될 수 있는 단말 내 학습과정의 예시이다.
도 13은 본 발명이 적용될 수 있는 공통 예측모델의 개선방법의 예시이다.
도 14는 본 발명이 적용될 수 있는 공통 예측모델의 배포에 대한 예시이다.
도 15는 본 발명이 적용될 수 있는 장치 일반에 대한 예시이다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 특징을 설명한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 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 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 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.
이하, AI 프로세싱된 정보를 필요로 하는 자율주행장치 및/또는 AI 프로세서가 필요로 하는 5G 통신(5th generation mobile communication)을 단락 A 내지 단락 G를 통해 설명하기로 한다.
A. UE 및 5G 네트워크 블록도 예시
도 1은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록 구성도를 예시한다.
도 1을 참조하면, AI 모듈을 포함하는 장치(AI 장치)를 제1 통신 장치로 정의(도 1의 910)하고, 프로세서(911)가 AI 상세 동작을 수행할 수 있다.
AI 장치와 통신하는 다른 장치(AI 서버)를 포함하는 5G 네트워크를 제2 통신 장치(도 1의 920)하고, 프로세서(921)가 AI 상세 동작을 수행할 수 있다.
5G 네트워크가 제 1 통신 장치로, AI 장치가 제 2 통신 장치로 표현될 수도 있다.
예를 들어, 상기 제 1 통신 장치 또는 상기 제 2 통신 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 차량, 자율주행 기능을 탑재한 차량, 커넥티드카(Connected Car), 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), AI(Artificial Intelligence) 모듈, 로봇, AR(Augmented Reality) 장치, VR(Virtual Reality) 장치, MR(Mixed Reality) 장치, 홀로그램 장치, 공공 안전 장치, MTC 장치, IoT 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치, 5G 서비스와 관련된 장치 또는 그 이외 4차 산업 혁명 분야와 관련된 장치일 수 있다.
예를 들어, 단말 또는 UE(User Equipment)는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털 방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, HMD는 머리에 착용하는 형태의 디스플레이 장치일 수 있다. 예를 들어, HMD는 VR, AR 또는 MR을 구현하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 드론은 사람이 타지 않고 무선 컨트롤 신호에 의해 비행하는 비행체일 수 있다. 예를 들어, VR 장치는 가상 세계의 객체 또는 배경 등을 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, AR 장치는 현실 세계의 객체 또는 배경 등에 가상 세계의 객체 또는 배경을 연결하여 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, MR 장치는 현실 세계의 객체 또는 배경 등에 가상 세계의 객체 또는 배경을 융합하여 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 홀로그램 장치는 홀로그래피라는 두 개의 레이저 광이 만나서 발생하는 빛의 간섭현상을 활용하여, 입체 정보를 기록 및 재생하여 360도 입체 영상을 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 공공 안전 장치는 영상 중계 장치 또는 사용자의 인체에 착용 가능한 영상 장치 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, MTC 장치 및 IoT 장치는 사람의 직접적인 개입이나 또는 조작이 필요하지 않는 장치일 수 있다. 예를 들어, MTC 장치 및 IoT 장치는 스마트 미터, 벤딩 머신, 온도계, 스마트 전구, 도어락 또는 각종 센서 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 질병을 진단, 치료, 경감, 처치 또는 예방할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 상해 또는 장애를 진단, 치료, 경감 또는 보정할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 구조 또는 기능을 검사, 대체 또는 변형할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 임신을 조절할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 진료용 장치, 수술용 장치, (체외) 진단용 장치, 보청기 또는 시술용 장치 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 보안 장치는 발생할 우려가 있는 위험을 방지하고, 안전을 유지하기 위하여 설치한 장치일 수 있다. 예를 들어, 보안 장치는 카메라, CCTV, 녹화기(recorder) 또는 블랙박스 등일 수 있다. 예를 들어, 핀테크 장치는 모바일 결제 등 금융 서비스를 제공할 수 있는 장치일 수 있다.
도 1을 참고하면, 제 1 통신 장치(910)와 제 2 통신 장치(920)은 프로세서(processor, 911,921), 메모리(memory, 914,924), 하나 이상의 Tx/Rx RF 모듈(radio frequency module, 915,925), Tx 프로세서(912,922), Rx 프로세서(913,923), 안테나(916,926)를 포함한다. Tx/Rx 모듈은 트랜시버라고도 한다. 각각의 Tx/Rx 모듈(915)는 각각의 안테나(926)을 통해 신호를 전송한다. 프로세서는 앞서 살핀 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 프로세서 (921)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (924)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다. 보다 구체적으로, DL(제 1 통신 장치에서 제 2 통신 장치로의 통신)에서, 전송(TX) 프로세서(912)는 L1 계층(즉, 물리 계층)에 대한 다양한 신호 처리 기능을 구현한다. 수신(RX) 프로세서는 L1(즉, 물리 계층)의 다양한 신호 프로세싱 기능을 구현한다.
UL(제 2 통신 장치에서 제 1 통신 장치로의 통신)은 제 2 통신 장치(920)에서 수신기 기능과 관련하여 기술된 것과 유사한 방식으로 제 1 통신 장치(910)에서 처리된다. 각각의 Tx/Rx 모듈(925)는 각각의 안테나(926)을 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 반송파 및 정보를 RX 프로세서(923)에 제공한다. 프로세서 (921)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (924)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 제1 통신 장치는 차량이 될 수 있으며, 상기 제2 통신 장치는 5G 네트워크가 될 수 있다.
B. 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법
도 2는 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법의 일례를 나타낸 도이다.
도 2를 참고하면, UE는 전원이 켜지거나 새로이 셀에 진입한 경우 BS와 동기를 맞추는 등의 초기 셀 탐색(initial cell search) 작업을 수행한다(S201). 이를 위해, UE는 BS로부터 1차 동기 채널(primary synchronization channel, P-SCH) 및 2차 동기 채널(secondary synchronization channel, S-SCH)을 수신하여 BS와 동기를 맞추고, 셀 ID 등의 정보를 획득할 수 있다. LTE 시스템과 NR 시스템에서 P-SCH와 S-SCH는 각각 1차 동기 신호(primary synchronization signal, PSS)와 2차 동기 신호(secondary synchronization signal, SSS)로 불린다. 초기 셀 탐색 후, UE는 BS로부터 물리 브로드캐스트 채널(physical broadcast channel, PBCH)를 수신하여 셀 내 브로드캐스트 정보를 획득할 수 있다. 한편, UE는 초기 셀 탐색 단계에서 하향링크 참조 신호(downlink reference Signal, DL RS)를 수신하여 하향링크 채널 상태를 확인할 수 있다. 초기 셀 탐색을 마친 UE는 물리 하향링크 제어 채널(physical downlink control channel, PDCCH) 및 상기 PDCCH에 실린 정보에 따라 물리 하향링크 공유 채널(physical downlink shared Channel, PDSCH)을 수신함으로써 좀더 구체적인 시스템 정보를 획득할 수 있다(S202).
한편, BS에 최초로 접속하거나 신호 전송을 위한 무선 자원이 없는 경우 UE는 BS에 대해 임의 접속 과정(random access procedure, RACH)을 수행할 수 있다(단계 S203 내지 단계 S206). 이를 위해, UE는 물리 임의 접속 채널(physical random access Channel, PRACH)을 통해 특정 시퀀스를 프리앰블로서 전송하고(S203 및 S205), PDCCH 및 대응하는 PDSCH를 통해 프리앰블에 대한 임의 접속 응답(random access response, RAR) 메시지를 수신할 수 있다(S204 및 S206). 경쟁 기반 RACH의 경우, 추가적으로 충돌 해결 과정(contention resolution procedure)를 수행할 수 있다.
상술한 바와 같은 과정을 수행한 UE는 이후 일반적인 상향링크/하향링크 신호 전송 과정으로서 PDCCH/PDSCH 수신(S207) 및 물리 상향링크 공유 채널(physical uplink shared Channel, PUSCH)/물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH) 전송(S208)을 수행할 수 있다. 특히 UE는 PDCCH를 통하여 하향링크 제어 정보(downlink control information, DCI)를 수신한다. UE는 해당 탐색 공간 설정(configuration)들에 따라 서빙 셀 상의 하나 이상의 제어 요소 세트(control element set, CORESET)들에 설정된 모니터링 기회(occasion)들에서 PDCCH 후보(candidate)들의 세트를 모니터링한다. UE가 모니터할 PDCCH 후보들의 세트는 탐색 공간 세트들의 면에서 정의되며, 탐색 공간 세트는 공통 탐색 공간 세트 또는 UE-특정 탐색 공간 세트일 수 있다. CORESET은 1~3개 OFDM 심볼들의 시간 지속기간을 갖는 (물리) 자원 블록들의 세트로 구성된다. 네트워크는 UE가 복수의 CORESET들을 갖도록 설정할 수 있다. UE는 하나 이상의 탐색 공간 세트들 내 PDCCH 후보들을 모니터링한다. 여기서 모니터링이라 함은 탐색 공간 내 PDCCH 후보(들)에 대한 디코딩 시도하는 것을 의미한다. UE가 탐색 공간 내 PDCCH 후보들 중 하나에 대한 디코딩에 성공하면, 상기 UE는 해당 PDCCH 후보에서 PDCCH를 검출했다고 판단하고, 상기 검출된 PDCCH 내 DCI를 기반으로 PDSCH 수신 혹은 PUSCH 전송을 수행한다. PDCCH는 PDSCH 상의 DL 전송들 및 PUSCH 상의 UL 전송들을 스케줄링하는 데 사용될 수 있다. 여기서 PDCCH 상의 DCI는 하향링크 공유 채널과 관련된, 변조(modulation) 및 코딩 포맷과 자원 할당(resource allocation) 정보를 적어도 포함하는 하향링크 배정(assignment)(즉, downlink grant; DL grant), 또는 상향링크 공유 채널과 관련된, 변조 및 코딩 포맷과 자원 할당 정보를 포함하는 상향링크 그랜트(uplink grant; UL grant)를 포함한다.
도 2를 참고하여, 5G 통신 시스템에서의 초기 접속(Initial Access, IA) 절차에 대해 추가적으로 살펴본다.
UE는 SSB에 기반하여 셀 탐색(search), 시스템 정보 획득, 초기 접속을 위한 빔 정렬, DL 측정 등을 수행할 수 있다. SSB는 SS/PBCH(Synchronization Signal/Physical Broadcast channel) 블록과 혼용된다.
SSB는 PSS, SSS와 PBCH로 구성된다. SSB는 4개의 연속된 OFDM 심볼들에 구성되며, OFDM 심볼별로 PSS, PBCH, SSS/PBCH 또는 PBCH가 전송된다. PSS와 SSS는 각각 1개의 OFDM 심볼과 127개의 부반송파들로 구성되고, PBCH는 3개의 OFDM 심볼과 576개의 부반송파들로 구성된다.
셀 탐색은 UE가 셀의 시간/주파수 동기를 획득하고, 상기 셀의 셀 ID(Identifier)(예, Physical layer Cell ID, PCI)를 검출하는 과정을 의미한다. PSS는 셀 ID 그룹 내에서 셀 ID를 검출하는데 사용되고, SSS는 셀 ID 그룹을 검출하는데 사용된다. PBCH는 SSB (시간) 인덱스 검출 및 하프-프레임 검출에 사용된다.
336개의 셀 ID 그룹이 존재하고, 셀 ID 그룹 별로 3개의 셀 ID가 존재한다. 총 1008개의 셀 ID가 존재한다. 셀의 셀 ID가 속한 셀 ID 그룹에 관한 정보는 상기 셀의 SSS를 통해 제공/획득되며, 상기 셀 ID 내 336개 셀들 중 상기 셀 ID에 관한 정보는 PSS를 통해 제공/획득된다
SSB는 SSB 주기(periodicity)에 맞춰 주기적으로 전송된다. 초기 셀 탐색 시에 UE가 가정하는 SSB 기본 주기는 20ms로 정의된다. 셀 접속 후, SSB 주기는 네트워크(예, BS)에 의해 {5ms, 10ms, 20ms, 40ms, 80ms, 160ms} 중 하나로 설정될 수 있다.
다음으로, 시스템 정보 (system information; SI) 획득에 대해 살펴본다.
SI는 마스터 정보 블록(master information block, MIB)와 복수의 시스템 정보 블록(system information block, SIB)들로 나눠진다. MIB 외의 SI는 RMSI(Remaining Minimum System Information)으로 지칭될 수 있다. MIB는 SIB1(SystemInformationBlock1)을 나르는 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH의 모니터링을 위한 정보/파라미터를 포함하며 SSB의 PBCH를 통해 BS에 의해 전송된다. SIB1은 나머지 SIB들(이하, SIBx, x는 2 이상의 정수)의 가용성(availability) 및 스케줄링(예, 전송 주기, SI-윈도우 크기)과 관련된 정보를 포함한다. SIBx는 SI 메시지에 포함되며 PDSCH를 통해 전송된다. 각각의 SI 메시지는 주기적으로 발생하는 시간 윈도우(즉, SI-윈도우) 내에서 전송된다.
도 2를 참고하여, 5G 통신 시스템에서의 임의 접속(Random Access, RA) 과정에 대해 추가적으로 살펴본다.
임의 접속 과정은 다양한 용도로 사용된다. 예를 들어, 임의 접속 과정은 네트워크 초기 접속, 핸드오버, UE-트리거드(triggered) UL 데이터 전송에 사용될 수 있다. UE는 임의 접속 과정을 통해 UL 동기와 UL 전송 자원을 획득할 수 있다. 임의 접속 과정은 경쟁 기반(contention-based) 임의 접속 과정과 경쟁 프리(contention free) 임의 접속 과정으로 구분된다. 경쟁 기반의 임의 접속 과정에 대한 구체적인 절차는 아래와 같다.
UE가 UL에서 임의 접속 과정의 Msg1로서 임의 접속 프리앰블을 PRACH를 통해 전송할 수 있다. 서로 다른 두 길이를 가지는 임의 접속 프리앰블 시퀀스들이 지원된다. 긴 시퀀스 길이 839는 1.25 및 5 kHz의 부반송파 간격(subcarrier spacing)에 대해 적용되며, 짧은 시퀀스 길이 139는 15, 30, 60 및 120 kHz의 부반송파 간격에 대해 적용된다.
BS가 UE로부터 임의 접속 프리앰블을 수신하면, BS는 임의 접속 응답(random access response, RAR) 메시지(Msg2)를 상기 UE에게 전송한다. RAR을 나르는 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH는 임의 접속(random access, RA) 무선 네트워크 임시 식별자(radio network temporary identifier, RNTI)(RA-RNTI)로 CRC 마스킹되어 전송된다. RA-RNTI로 마스킹된 PDCCH를 검출한 UE는 상기 PDCCH가 나르는 DCI가 스케줄링하는 PDSCH로부터 RAR을 수신할 수 있다. UE는 자신이 전송한 프리앰블, 즉, Msg1에 대한 임의 접속 응답 정보가 상기 RAR 내에 있는지 확인한다. 자신이 전송한 Msg1에 대한 임의 접속 정보가 존재하는지 여부는 상기 UE가 전송한 프리앰블에 대한 임의 접속 프리앰블 ID가 존재하는지 여부에 의해 판단될 수 있다. Msg1에 대한 응답이 없으면, UE는 전력 램핑(power ramping)을 수행하면서 RACH 프리앰블을 소정의 횟수 이내에서 재전송할 수 있다. UE는 가장 최근의 경로 손실 및 전력 램핑 카운터를 기반으로 프리앰블의 재전송에 대한 PRACH 전송 전력을 계산한다.
상기 UE는 임의 접속 응답 정보를 기반으로 상향링크 공유 채널 상에서 UL 전송을 임의 접속 과정의 Msg3로서 전송할 수 있다. Msg3은 RRC 연결 요청 및 UE 식별자를 포함할 수 있다. Msg3에 대한 응답으로서, 네트워크는 Msg4를 전송할 수 있으며, 이는 DL 상에서의 경쟁 해결 메시지로 취급될 수 있다. Msg4를 수신함으로써, UE는 RRC 연결된 상태에 진입할 수 있다.
C. 5G 통신 시스템의 빔 관리(Beam Management, BM) 절차
BM 과정은 (1) SSB 또는 CSI-RS를 이용하는 DL BM 과정과, (2) SRS(sounding reference signal)을 이용하는 UL BM 과정으로 구분될 수 있다. 또한, 각 BM 과정은 Tx 빔을 결정하기 위한 Tx 빔 스위핑과 Rx 빔을 결정하기 위한 Rx 빔 스위핑을 포함할 수 있다.
SSB를 이용한 DL BM 과정에 대해 살펴본다.
SSB를 이용한 빔 보고(beam report)에 대한 설정은 RRC_CONNECTED에서 채널 상태 정보(channel state information, CSI)/빔 설정 시에 수행된다.
- UE는 BM을 위해 사용되는 SSB 자원들에 대한 CSI-SSB-ResourceSetList를 포함하는 CSI-ResourceConfig IE를 BS로부터 수신한다. RRC 파라미터 csi-SSB-ResourceSetList는 하나의 자원 세트에서 빔 관리 및 보고을 위해 사용되는 SSB 자원들의 리스트를 나타낸다. 여기서, SSB 자원 세트는 {SSBx1, SSBx2, SSBx3, SSBx4, ?}으로 설정될 수 있다. SSB 인덱스는 0부터 63까지 정의될 수 있다.
- UE는 상기 CSI-SSB-ResourceSetList에 기초하여 SSB 자원들 상의 신호들을 상기 BS로부터 수신한다.
- SSBRI 및 참조 신호 수신 전력(reference signal received power, RSRP)에 대한 보고와 관련된 CSI-RS reportConfig가 설정된 경우, 상기 UE는 최선(best) SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 BS에게 보고한다. 예를 들어, 상기 CSI-RS reportConfig IE의 reportQuantity가 'ssb-Index-RSRP'로 설정된 경우, UE는 BS으로 최선 SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 보고한다.
UE는 SSB와 동일한 OFDM 심볼(들)에 CSI-RS 자원이 설정되고, 'QCL-TypeD'가 적용 가능한 경우, 상기 UE는 CSI-RS와 SSB가 'QCL-TypeD' 관점에서 유사 동일 위치된(quasi co-located, QCL) 것으로 가정할 수 있다. 여기서, QCL-TypeD는 공간(spatial) Rx 파라미터 관점에서 안테나 포트들 간에 QCL되어 있음을 의미할 수 있다. UE가 QCL-TypeD 관계에 있는 복수의 DL 안테나 포트들의 신호들을 수신 시에는 동일한 수신 빔을 적용해도 무방하다.
다음으로, CSI-RS를 이용한 DL BM 과정에 대해 살펴본다.
CSI-RS를 이용한 UE의 Rx 빔 결정(또는 정제(refinement)) 과정과 BS의 Tx 빔 스위핑 과정에 대해 차례대로 살펴본다. UE의 Rx 빔 결정 과정은 반복 파라미터가 'ON'으로 설정되며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정은 반복 파라미터가 'OFF'로 설정된다.
먼저, UE의 Rx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.
- UE는 'repetition'에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다. 여기서, 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 세팅되어 있다.
- UE는 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원(들) 상에서의 신호들을 BS의 동일 Tx 빔(또는 DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 서로 다른 OFDM 심볼에서 반복 수신한다.
- UE는 자신의 Rx 빔을 결정한다.
- UE는 CSI 보고를 생략한다. 즉, UE는 상가 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 설정된 경우, CSI 보고를 생략할 수 있다.
다음으로, BS의 Tx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.
- UE는 'repetition'에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다. 여기서, 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'OFF'로 세팅되어 있으며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정과 관련된다.
- UE는 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'OFF'로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원들 상에서의 신호들을 BS의 서로 다른 Tx 빔(DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 수신한다.
- UE는 최상의(best) 빔을 선택(또는 결정)한다.
- UE는 선택된 빔에 대한 ID(예, CRI) 및 관련 품질 정보(예, RSRP)를 BS으로 보고한다. 즉, UE는 CSI-RS가 BM을 위해 전송되는 경우 CRI와 이에 대한 RSRP를 BS으로 보고한다.
다음으로, SRS를 이용한 UL BM 과정에 대해 살펴본다.
- UE는 'beam management'로 설정된 (RRC 파라미터) 용도 파라미터를 포함하는 RRC 시그널링(예, SRS-Config IE)를 BS로부터 수신한다. SRS-Config IE는 SRS 전송 설정을 위해 사용된다. SRS-Config IE는 SRS-Resources의 리스트와 SRS-ResourceSet들의 리스트를 포함한다. 각 SRS 자원 세트는 SRS-resource들의 세트를 의미한다.
- UE는 상기 SRS-Config IE에 포함된 SRS-SpatialRelation Info에 기초하여 전송할 SRS 자원에 대한 Tx 빔포밍을 결정한다. 여기서, SRS-SpatialRelation Info는 SRS 자원별로 설정되고, SRS 자원별로 SSB, CSI-RS 또는 SRS에서 사용되는 빔포밍과 동일한 빔포밍을 적용할지를 나타낸다.
- 만약 SRS 자원에 SRS-SpatialRelationInfo가 설정되면 SSB, CSI-RS 또는 SRS에서 사용되는 빔포밍과 동일한 빔포밍을 적용하여 전송한다. 하지만, SRS 자원에 SRS-SpatialRelationInfo가 설정되지 않으면, 상기 UE는 임의로 Tx 빔포밍을 결정하여 결정된 Tx 빔포밍을 통해 SRS를 전송한다.
다음으로, 빔 실패 복구(beam failure recovery, BFR) 과정에 대해 살펴본다.
빔포밍된 시스템에서, RLF(Radio Link Failure)는 UE의 회전(rotation), 이동(movement) 또는 빔포밍 블로키지(blockage)로 인해 자주 발생할 수 있다. 따라서, 잦은 RLF가 발생하는 것을 방지하기 위해 BFR이 NR에서 지원된다. BFR은 무선 링크 실패 복구 과정과 유사하고, UE가 새로운 후보 빔(들)을 아는 경우에 지원될 수 있다. 빔 실패 검출을 위해, BS는 UE에게 빔 실패 검출 참조 신호들을 설정하고, 상기 UE는 상기 UE의 물리 계층으로부터의 빔 실패 지시(indication)들의 횟수가 BS의 RRC 시그널링에 의해 설정된 기간(period) 내에 RRC 시그널링에 의해 설정된 임계치(threshold)에 이르면(reach), 빔 실패를 선언(declare)한다. 빔 실패가 검출된 후, 상기 UE는 PCell 상의 임의 접속 과정을 개시(initiate)함으로써 빔 실패 복구를 트리거하고; 적절한(suitable) 빔을 선택하여 빔 실패 복구를 수행한다(BS가 어떤(certain) 빔들에 대해 전용 임의 접속 자원들을 제공한 경우, 이들이 상기 UE에 의해 우선화된다). 상기 임의 접속 절차의 완료(completion) 시, 빔 실패 복구가 완료된 것으로 간주된다.
D. URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication)
NR에서 정의하는 URLLC 전송은 (1) 상대적으로 낮은 트래픽 크기, (2) 상대적으로 낮은 도착 레이트(low arrival rate), (3) 극도의 낮은 레이턴시 요구사항(requirement)(예, 0.5, 1ms), (4) 상대적으로 짧은 전송 지속기간(duration)(예, 2 OFDM symbols), (5) 긴급한 서비스/메시지 등에 대한 전송을 의미할 수 있다. UL의 경우, 보다 엄격(stringent)한 레이턴시 요구 사항(latency requirement)을 만족시키기 위해 특정 타입의 트래픽(예컨대, URLLC)에 대한 전송이 앞서서 스케줄링된 다른 전송(예컨대, eMBB)과 다중화(multiplexing)되어야 할 필요가 있다. 이와 관련하여 한 가지 방안으로, 앞서 스케줄링 받은 UE에게 특정 자원에 대해서 프리엠션(preemption)될 것이라는 정보를 주고, 해당 자원을 URLLC UE가 UL 전송에 사용하도록 한다.
NR의 경우, eMBB와 URLLC 사이의 동적 자원 공유(sharing)이 지원된다. eMBB와 URLLC 서비스들은 비-중첩(non-overlapping) 시간/주파수 자원들 상에서 스케줄될 수 있으며, URLLC 전송은 진행 중인(ongoing) eMBB 트래픽에 대해 스케줄된 자원들에서 발생할 수 있다. eMBB UE는 해당 UE의 PDSCH 전송이 부분적으로 펑처링(puncturing)되었는지 여부를 알 수 없을 수 있고, 손상된 코딩된 비트(corrupted coded bit)들로 인해 UE는 PDSCH를 디코딩하지 못할 수 있다. 이 점을 고려하여, NR에서는 프리엠션 지시(preemption indication)을 제공한다. 상기 프리엠션 지시(preemption indication)는 중단된 전송 지시(interrupted transmission indication)으로 지칭될 수도 있다.
프리엠션 지시와 관련하여, UE는 BS로부터의 RRC 시그널링을 통해 DownlinkPreemption IE를 수신한다. UE가 DownlinkPreemption IE를 제공받으면, DCI 포맷 2_1을 운반(convey)하는 PDCCH의 모니터링을 위해 상기 UE는 DownlinkPreemption IE 내 파라미터 int-RNTI에 의해 제공된 INT-RNTI를 가지고 설정된다. 상기 UE는 추가적으로 servingCellID에 의해 제공되는 서빙 셀 인덱스들의 세트를 포함하는 INT-ConfigurationPerServing Cell에 의해 서빙 셀들의 세트와 positionInDCI에 의해 DCI 포맷 2_1 내 필드들을 위한 위치들의 해당 세트를 가지고 설정되고, dci-PayloadSize에 의해 DCI 포맷 2_1을 위한 정보 페이로드 크기를 가지고 설졍되며, timeFrequencySect에 의한 시간-주파수 자원들의 지시 입도(granularity)를 가지고 설정된다.
상기 UE는 상기 DownlinkPreemption IE에 기초하여 DCI 포맷 2_1을 상기 BS로부터 수신한다.
UE가 서빙 셀들의 설정된 세트 내 서빙 셀에 대한 DCI 포맷 2_1을 검출하면, 상기 UE는 상기 DCI 포맷 2_1이 속한 모니터링 기간의 바로 앞(last) 모니터링 기간의 PRB들의 세트 및 심볼들의 세트 중 상기 DCI 포맷 2_1에 의해 지시되는 PRB들 및 심볼들 내에는 상기 UE로의 아무런 전송도 없다고 가정할 수 있다. 예를 들어, UE는 프리엠션에 의해 지시된 시간-주파수 자원 내 신호는 자신에게 스케줄링된 DL 전송이 아니라고 보고 나머지 자원 영역에서 수신된 신호들을 기반으로 데이터를 디코딩한다.
E. mMTC (massive MTC)
mMTC(massive Machine Type Communication)은 많은 수의 UE와 동시에 통신하는 초연결 서비스를 지원하기 위한 5G의 시나리오 중 하나이다. 이 환경에서, UE는 굉장히 낮은 전송 속도와 이동성을 가지고 간헐적으로 통신하게 된다. 따라서, mMTC는 UE를 얼마나 낮은 비용으로 오랫동안 구동할 수 있는지를 주요 목표로 하고 있다. mMTC 기술과 관련하여 3GPP에서는 MTC와 NB(NarrowBand)-IoT를 다루고 있다.
mMTC 기술은 PDCCH, PUCCH, PDSCH(physical downlink shared channel), PUSCH 등의 반복 전송, 주파수 호핑(hopping), 리튜닝(retuning), 가드 구간(guard period) 등의 특징을 가진다.
즉, 특정 정보를 포함하는 PUSCH(또는 PUCCH(특히, long PUCCH) 또는 PRACH) 및 특정 정보에 대한 응답을 포함하는 PDSCH(또는 PDCCH)가 반복 전송된다. 반복 전송은 주파수 호핑(frequency hopping)을 통해 수행되며, 반복 전송을 위해, 제 1 주파수 자원에서 제 2 주파수 자원으로 가드 구간(guard period)에서 (RF) 리튜닝(retuning)이 수행되고, 특정 정보 및 특정 정보에 대한 응답은 협대역(narrowband)(ex. 6 RB (resource block) or 1 RB)를 통해 송/수신될 수 있다.
F. 5G 통신을 이용한 AI 기본 동작
도 3은 5G 통신 시스템에서 사용자 단말과 5G 네트워크의 기본동작의 일 예를 나타낸다.
UE는 특정 정보 전송을 5G 네트워크로 전송한다(S1).그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 특정 정보에 대한 5G 프로세싱을 수행한다(S2).여기서, 5G 프로세싱은 AI 프로세싱을 포함할 수 있다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 AI 프로세싱 결과를 포함하는 응답을 상기 UE로 전송한다(S3).
G. 5G 통신 시스템에서 사용자 단말과 5G 네트워크 간의 응용 동작
이하, 도 1 및 도 2와 앞서 살핀 무선 통신 기술(BM 절차, URLLC, Mmtc 등)을 참고하여 5G 통신을 이용한 AI 동작에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
먼저, 후술할 본 발명에서 제안하는 방법과 5G 통신의 eMBB 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.
도 3의 S1 단계 및 S3 단계와 같이, UE가 5G 네트워크와 신호, 정보 등을 송/수신하기 위해, UE는 도 3의 S1 단계 이전에 5G 네트워크와 초기 접속(initial access) 절차 및 임의 접속(random access) 절차를 수행한다.
보다 구체적으로, UE는 DL 동기 및 시스템 정보를 획득하기 위해 SSB에 기초하여 5G 네트워크와 초기 접속 절차를 수행한다. 상기 초기 접속 절차 과정에서 빔 관리(beam management, BM) 과정, 빔 실패 복구(beam failure recovery) 과정이 추가될 수 있으며, UE가 5G 네트워크로부터 신호를 수신하는 과정에서 QCL(quasi-co location) 관계가 추가될 수 있다.
또한, UE는 UL 동기 획득 및/또는 UL 전송을 위해 5G 네트워크와 임의 접속 절차를 수행한다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 UE로 특정 정보의 전송을 스케쥴링하기 위한 UL grant를 전송할 수 있다. 따라서, 상기 UE는 상기 UL grant에 기초하여 상기 5G 네트워크로 특정 정보를 전송한다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 UE로 상기 특정 정보에 대한 5G 프로세싱 결과의 전송을 스케쥴링하기 위한 DL grant를 전송한다. 따라서, 상기 5G 네트워크는 상기 DL grant에 기초하여 상기 UE로 AI 프로세싱 결과를 포함하는 응답을 전송할 수 있다.
다음으로, 후술할 본 발명에서 제안하는 방법과 5G 통신의 URLLC 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.
앞서 설명한 바와 같이, UE가 5G 네트워크와 초기 접속 절차 및/또는 임의 접속 절차를 수행한 후, UE는 5G 네트워크로부터 DownlinkPreemption IE를 수신할 수 있다. 그리고, UE는 DownlinkPreemption IE에 기초하여 프리엠션 지시(pre-emption indication)을 포함하는 DCI 포맷 2_1을 5G 네트워크로부터 수신한다. 그리고, UE는 프리엠션 지시(pre-emption indication)에 의해 지시된 자원(PRB 및/또는 OFDM 심볼)에서 eMBB data의 수신을 수행(또는 기대 또는 가정)하지 않는다. 이후, UE는 특정 정보를 전송할 필요가 있는 경우 5G 네트워크로부터 UL grant를 수신할 수 있다.
다음으로, 후술할 본 발명에서 제안하는 방법과 5G 통신의 mMTC 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.
도 3의 단계들 중 mMTC 기술의 적용으로 달라지는 부분 위주로 설명하기로 한다.
도 3의 S1 단계에서, UE는 특정 정보를 5G 네트워크로 전송하기 위해 5G 네트워크로부터 UL grant를 수신한다. 여기서, 상기 UL grant는 상기 특정 정보의 전송에 대한 반복 횟수에 대한 정보를 포함하고, 상기 특정 정보는 상기 반복 횟수에 대한 정보에 기초하여 반복하여 전송될 수 있다. 즉, 상기 UE는 상기 UL grant에 기초하여 특정 정보를 5G 네트워크로 전송한다. 그리고, 특정 정보의 반복 전송은 주파수 호핑을 통해 수행되고, 첫 번째 특정 정보의 전송은 제 1 주파수 자원에서, 두 번째 특정 정보의 전송은 제 2 주파수 자원에서 전송될 수 있다. 상기 특정 정보는 6RB(Resource Block) 또는 1RB(Resource Block)의 협대역(narrowband)을 통해 전송될 수 있다.
앞서 살핀 5G 통신 기술은 후술할 본 발명에서 제안하는 방법들과 결합되어 적용될 수 있으며, 또는 본 발명에서 제안하는 방법들의 기술적 특징을 구체화하거나 명확하게 하는데 보충될 수 있다.
도 4는 본 발명과 관련된 전자 기기를 설명하기 위한 블록도이다.
상기 전자 기기(100)는 무선 통신부(110), 입력부(120), 센싱부(140), 출력부(150), 인터페이스부(160), 메모리(170), 제어부(180) 및 전원 공급부(190) 등을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 구성요소들은 전자 기기를 구현하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 본 명세서 상에서 설명되는 전자 기기는 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 구성요소들 중 무선 통신부(110)는, 전자 기기(100)와 무선 통신 시스템 사이, 전자 기기(100)와 다른 전자 기기(100) 사이, 또는 전자 기기(100)와 외부서버 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 상기 무선 통신부(110)는, 전자 기기(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.
센싱부(140)는 전자 기기 내 정보, 전자 기기를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 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, 헬스케어 센서, 생체 인식 센서 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한편, 본 명세서에 개시된 전자 기기는, 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 기기(100)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부(123)로써 기능함과 동시에, 전자 기기(100)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.
인터페이스부(160)는 전자 기기(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행한다. 이러한 인터페이스부(160)는, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기 포트(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 기기(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 기기(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(170)는 전자 기기(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 전자 기기(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 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 기기(100)의 기본적인 기능(예를 들어, 전화 착신, 발신 기능, 메시지 수신, 발신 기능)을 위하여 출고 당시부터 전자 기기(100)상에 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은, 메모리(170)에 저장되고, 전자 기기(100) 상에 설치되어, 제어부(180)에 의하여 상기 전자 기기의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
제어부(180)는 상기 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 통상적으로 전자 기기(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 기기(100)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
전원공급부(190)는 제어부(180)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 전자 기기(100)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급한다. 이러한 전원공급부(190)는 배터리를 포함하며, 상기 배터리는 내장형 배터리 또는 교체가능한 형태의 배터리가 될 수 있다.
상기 각 구성요소들 중 적어도 일부는, 이하에서 설명되는 다양한 실시 예들에 따른 전자 기기의 동작, 제어, 또는 제어방법을 구현하기 위하여 서로 협력하여 동작할 수 있다. 또한, 상기 전자 기기의 동작, 제어, 또는 제어방법은 상기 메모리(170)에 저장된 적어도 하나의 응용 프로그램의 구동에 의하여 전자 기기 상에서 구현될 수 있다.
이하에서는, 위에서 살펴본 전자 기기(100)를 통하여 구현되는 다양한 실시 예들을 살펴보기에 앞서, 위에서 열거된 구성요소들에 대하여 도 4을 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 전자 기기(100)에 제공될 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 송수신한다.
상기 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
무선 인터넷 모듈(113)은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 전자 기기(100)에 내장되거나 외장될 수 있다. 무선 인터넷 모듈(113)은 무선 인터넷 기술들에 따른 통신망에서 무선 신호를 송수신하도록 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 하나의 무선 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 인터넷 모듈(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), 적외선 통신(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), MST(Magnetic Secure Transmission) 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 기기(100)와 무선 통신 시스템 사이, 전자 기기(100)와 다른 전자 기기(100) 사이, 또는 전자 기기(100)와 다른 전자 기기(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 기기(100)는 본 발명에 따른 전자 기기(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. 근거리 통신 모듈(114)은, 전자 기기(100) 주변에, 상기 전자 기기(100)와 통신 가능한 웨어러블 디바이스를 감지(또는 인식)할 수 있다. 나아가, 제어부(180)는 상기 감지된 웨어러블 디바이스가 본 발명에 따른 전자 기기(100)와 통신하도록 인증된 디바이스인 경우, 전자 기기(100)에서 처리되는 데이터의 적어도 일부를, 상기 근거리 통신 모듈(114)을 통해 웨어러블 디바이스로 전송할 수 있다. 따라서, 웨어러블 디바이스의 사용자는, 전자 기기(100)에서 처리되는 데이터를, 웨어러블 디바이스를 통해 이용할 수 있다. 예를 들어, 이에 따르면 사용자는, 전자 기기(100)에 전화가 수신된 경우, 웨어러블 디바이스를 통해 전화 통화를 수행하거나, 전자 기기(100)에 메시지가 수신된 경우, 웨어러블 디바이스를 통해 상기 수신된 메시지를 확인하는 것이 가능하다.
위치정보 모듈(115)은 전자 기기의 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 기기는 GPS모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 전자 기기의 위치를 획득할 수 있다. 다른 예로서, 전자 기기는 Wi-Fi모듈을 활용하면, Wi-Fi모듈과 무선신호를 송신 또는 수신하는 무선 AP(Wireless Access Point)의 정보에 기반하여, 전자 기기의 위치를 획득할 수 있다. 필요에 따라서, 위치정보모듈(115)은 치환 또는 부가적으로 전자 기기의 위치에 관한 데이터를 얻기 위해 무선 통신부(110)의 다른 모듈 중 어느 기능을 수행할 수 있다. 위치정보모듈(115)은 전자 기기의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위해 이용되는 모듈로, 전자 기기의 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 기기(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 기기(100)에 구비되는 복수의 카메라(121)는 매트릭스 구조를 이루도록 배치될 수 있으며, 이와 같이 매트릭스 구조를 이루는 카메라(121)를 통하여, 전자 기기(100)에는 다양한 각도 또는 초점을 갖는 복수의 영상정보가 입력될 수 있다. 또한, 복수의 카메라(121)는 입체영상을 구현하기 위한 좌 영상 및 우 영상을 획득하도록, 스트레오 구조로 배치될 수 있다.
마이크로폰(122)은 외부의 음향 신호를 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 처리된 음성 데이터는 전자 기기(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 기기(100)의 동작을 제어할 수 있다. 이러한, 사용자 입력부(123)는 기계식 (mechanical) 입력수단(또는, 메커니컬 키, 예를 들어, 전자 기기(100)의 전면, 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), 소프트 키(soft key) 또는 비주얼 키(visual key)로 이루어지거나, 상기 터치스크린 이외의 부분에 배치되는 터치 키(touch key)로 이루어질 수 있다. 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 기기 내 정보, 전자 기기를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 센싱하고, 이에 대응하는 센싱 신호를 발생시킨다. 제어부(180)는 이러한 센싱 신호에 기초하여, 전자 기기(100)의 구동 또는 동작을 제어하거나, 전자 기기(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 기기의 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 스크린상에 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 기기(100)를 제어할 수 있다.
터치 센서는 저항막 방식, 정전용량 방식, 적외선 방식, 초음파 방식, 자기장 방식 등 여러 가지 터치방식 중 적어도 하나를 이용하여 터치 스크린(또는 디스플레이부(151))에 가해지는 터치(또는 터치입력)을 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 수행할 지는, 현재 전자 기기(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, 산출될 수 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 스캐닝하도록 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 기기(100)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 디스플레이부(151)는 전자 기기(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 호신호 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 기기(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 기기(100)의 구성 태양에 따라 2개 이상이 구비될 수 있다.
광출력부(154)는 전자 기기(100)의 광원의 빛을 이용하여 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 출력한다. 전자 기기(100)에서 발생 되는 이벤트의 예로는 메시지 수신, 호 신호 수신, 부재중 전화, 알람, 일정 알림, 이메일 수신, 애플리케이션을 통한 정보 수신 등이 될 수 있다.
광출력부(154)가 출력하는 신호는 전자 기기가 전면이나 후면으로 단색이나 복수색의 빛을 발광함에 따라 구현된다. 상기 신호 출력은 전자 기기가 사용자의 이벤트 확인을 감지함에 의하여 종료될 수 있다.
인터페이스부(160)는 전자 기기(100)에 연결되는 모든 외부 기기와의 통로 역할을 한다. 인터페이스부(160)는 외부 기기로부터 데이터를 전송받거나, 전원을 공급받아 전자 기기(100) 내부의 각 구성요소에 전달하거나, 전자 기기(100) 내부의 데이터가 외부 기기로 전송되도록 한다. 예를 들어, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기 포트(port), 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트(port), 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/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 기기(100)의 사용 권한을 인증하기 위한 각종 정보를 저장한 칩으로서, 사용자 인증 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, 스마트 카드(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 기기(100)가 외부 크래들(cradle)과 연결될 때 상기 크래들로부터의 전원이 상기 전자 기기(100)에 공급되는 통로가 되거나, 사용자에 의해 상기 크래들에서 입력되는 각종 명령 신호가 상기 전자 기기(100)로 전달되는 통로가 될 수 있다. 상기 크래들로부터 입력되는 각종 명령 신호 또는 상기 전원은 상기 전자 기기(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 메모리 타입(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 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 전자 기기(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 기기(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(180)는 상기 전자 기기의 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 기기(100) 상에서 구현하기 위하여, 위에서 살펴본 구성요소들을 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. 전원공급부(190)는 배터리를 포함하며, 배터리는 충전 가능하도록 이루어지는 내장형 배터리가 될 수 있으며, 충전 등을 위하여 단말기 바디에 착탈 가능하게 결합될 수 있다.
또한, 전원공급부(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, 전원공급부(190)는 상기 연결포트를 이용하지 않고 무선방식으로 배터리를 충전하도록 이루어질 수 있다. 이 경우에, 전원공급부(190)는 외부의 무선 전력 전송장치로부터 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. 본 발명에서 전자기기(100)는 단말로 통칭될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 장치의 블록도이다.
상기 AI 장치(20)는 AI 프로세싱을 수행할 수 있는 AI 모듈을 포함하는 전자 기기 또는 상기 AI 모듈을 포함하는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 AI 장치(20)는 도 4에 도시된 전자기기(100)의 적어도 일부의 구성으로 포함되어 AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행하도록 구비될 수도 있다.
상기 AI 장치(20)는 AI 프로세서(21), 메모리(25) 및/또는 통신부(27)를 포함할 수 있다.
상기 AI 장치(20)는 신경망을 학습할 수 있는 컴퓨팅 장치로서, 서버, 데스크탑 PC, 노트북 PC, 태블릿 PC 등과 같은 다양한 전자 장치로 구현될 수 있다.
AI 프로세서(21)는 메모리(25)에 저장된 프로그램을 이용하여 신경망을 학습할 수 있다. 특히, AI 프로세서(21)는 차량 관련 데이터를 인식하기 위한 신경망을 학습할 수 있다. 여기서, 차량 관련 데이터를 인식하기 위한 신경망은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 모의하도록 설계될 수 있으며, 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하는, 가중치를 갖는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 모드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통해 신호를 주고 받는 뉴런의 시냅틱 활동을 모의하도록 각각 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다. 여기서 신경망은 신경망 모델에서 발전한 딥러닝 모델을 포함할 수 있다. 딥 러닝 모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 레이어에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다. 신경망 모델의 예는 심층 신경망(DNN, deep neural networks), 합성곱 신경망(CNN, convolutional deep neural networks), 순환 신경망(RNN, Recurrent Boltzmann Machine), 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine), 심층 신뢰 신경망(DBN, deep belief networks), 심층 Q-네트워크(Deep Q-Network)와 같은 다양한 딥 러닝 기법들을 포함하며, 컴퓨터비젼, 음성인식, 자연어처리, 음성/신호처리 등의 분야에 적용될 수 있다.
한편, 전술한 바와 같은 기능을 수행하는 프로세서는 범용 프로세서(예를 들어, CPU)일 수 있으나, 인공지능 학습을 위한 AI 전용 프로세서(예를 들어, GPU)일 수 있다.
메모리(25)는 AI 장치(20)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(25)는 비 휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시 메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SDD) 등으로 구현할 수 있다. 메모리(25)는 AI 프로세서(21)에 의해 액세스되며, AI 프로세서(21)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 또한, 메모리(25)는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 분류/인식을 위한 학습 알고리즘을 통해 생성된 신경망 모델(예를 들어, 딥 러닝 모델(26))을 저장할 수 있다.
한편, AI 프로세서(21)는 데이터 분류/인식을 위한 신경망을 학습하는 데이터 학습부(22)를 포함할 수 있다. 데이터 학습부(22)는 데이터 분류/인식을 판단하기 위하여 어떤 학습 데이터를 이용할지, 학습 데이터를 이용하여 데이터를 어떻게 분류하고 인식할지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(22)는 학습에 이용될 학습 데이터를 획득하고, 획득된 학습데이터를 딥러닝 모델에 적용함으로써, 딥러닝 모델을 학습할 수 있다.
데이터 학습부(22)는 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 AI 장치(20)에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(22)는 인공지능(AI)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 범용 프로세서(CPU) 또는 그래픽 전용 프로세서(GPU)의 일부로 제작되어 AI 장치(20)에 탑재될 수도 있다. 또한, 데이터 학습부(22)는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈(또는 인스트럭션(instruction)을 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록 매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
데이터 학습부(22)는 학습 데이터 획득부(23) 및 모델 학습부(24)를 포함할 수 있다.
학습 데이터 획득부(23)는 데이터를 분류하고 인식하기 위한 신경망 모델에 필요한 학습 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 획득부(23)는 학습 데이터로서, 신경망 모델에 입력하기 위한 차량 데이터 및/또는 샘플 데이터를 획득할 수 있다.
모델 학습부(24)는 상기 획득된 학습 데이터를 이용하여, 신경망 모델이 소정의 데이터를 어떻게 분류할지에 관한 판단 기준을 가지도록 학습할 수 있다. 이 때 모델 학습부(24)는 학습 데이터 중 적어도 일부를 판단 기준으로 이용하는 지도 학습(supervised learning)을 통하여, 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 또는 모델 학습부(24)는 지도 없이 학습 데이터를 이용하여 스스로 학습함으로써, 판단 기준을 발견하는 비지도 학습(unsupervised learning)을 통해 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(24)는 학습에 따른 상황 판단의 결과가 올바른지에 대한 피드백을 이용하여 강화 학습(reinforcement learning)을 통하여, 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(24)는 오류 역전파법(error back-propagation) 또는 경사 하강법(gradient decent)을 포함하는 학습 알고리즘을 이용하여 신경망 모델을 학습시킬 수 있다.
신경망 모델이 학습되면, 모델 학습부(24)는 학습된 신경망 모델을 메모리에 저장할 수 있다. 모델 학습부(24)는 학습된 신경망 모델을 AI 장치(20)와 유선 또는 무선 네트워크로 연결된 서버의 메모리에 저장할 수도 있다.
데이터 학습부(22)는 인식 모델의 분석 결과를 향상시키거나, 인식 모델의 생성에 필요한 리소스 또는 시간을 절약하기 위해 학습 데이터 전처리부(미도시) 및 학습 데이터 선택부(미도시)를 더 포함할 수도 있다.
학습 데이터 전처리부는 획득된 데이터가 상황 판단을 위한 학습에 이용될 수 있도록, 획득된 데이터를 전처리할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 전처리부는, 모델 학습부(24)가 이미지 인식을 위한 학습을 위하여 획득된 학습 데이터를 이용할 수 있도록, 획득된 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다.
또한, 학습 데이터 선택부는, 학습 데이터 획득부(23)에서 획득된 학습 데이터 또는 전처리부에서 전처리된 학습 데이터 중 학습에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 학습 데이터는 모델 학습부(24)에 제공될 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 선택부는, 차량의 카메라를 통해 획득한 영상 중 특정 영역을 검출함으로써, 특정 영역에 포함된 객체에 대한 데이터만을 학습 데이터로 선택할 수 있다.
또한, 데이터 학습부(22)는 신경망 모델의 분석 결과를 향상시키기 위하여 모델 평가부(미도시)를 더 포함할 수도 있다.
모델 평가부는, 신경망 모델에 평가 데이터를 입력하고, 평가 데이터로부터 출력되는 분석 결과가 소정 기준을 만족하지 못하는 경우, 모델 학습부(22)로 하여금 다시 학습하도록 할 수 있다. 이 경우, 평가 데이터는 인식 모델을 평가하기 위한 기 정의된 데이터일 수 있다. 일 예로, 모델 평가부는 평가 데이터에 대한 학습된 인식 모델의 분석 결과 중, 분석 결과가 정확하지 않은 평가 데이터의 개수 또는 비율이 미리 설정되 임계치를 초과하는 경우, 소정 기준을 만족하지 못한 것으로 평가할 수 있다.
통신부(27)는 AI 프로세서(21)에 의한 AI 프로세싱 결과를 외부 전자 기기로 전송할 수 있다.
여기서 외부 전자 기기는 자율 주행 차량으로 정의될 수 있다. 또한, 상기 AI 장치(20)는 상기 자율 주행 모듈 차량과 통신하는 다른 차량 또는 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 한편, 상기 AI 장치(20)는 차량 내에 구비된 자율주행 모듈에 기능적으로 임베딩되어 구현될 수도 있다. 또한, 상기 5G 네트워크는 자율 주행 관련 제어를 수행하는 서버 또는 모듈을 포함할 수 있다. 또한, AI 장치(20)는 홈 서버를 통해 구현될 수도 있다.
한편, 도 5에 도시된 AI 장치(20)는 AI 프로세서(21)와 메모리(25), 통신부(27) 등으로 기능적으로 구분하여 설명하였지만, 전술한 구성요소들이 하나의 모듈로 통합되어 AI 모듈로 호칭될 수도 있음을 밝혀둔다.
DNN(Deep Neural Network) 모델
도 6은 본 발명이 적용될 수 있는 DNN 모델의 예시이다.
심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 여러 개의 은닉층(hidden layer)들로 이루어진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이다. 심층 신경망은 일반적인 인공신경망과 마찬가지로 복잡한 비선형 관계(non-linear relationship)들을 모델링할 수 있다.
예를 들어, 사물 식별 모델을 위한 심층 신경망 구조에서는 각 객체가 이미지 기본 요소들의 계층적 구성으로 표현될 수 있다. 이때, 추가 계층들은 점진적으로 모여진 하위 계층들의 특징들을 규합시킬 수 있다. 심층 신경망의 이러한 특징은, 비슷하게 수행된 인공신경망에 비해 더 적은 수의 유닛(unit, node)들 만으로도 복잡한 데이터를 모델링할 수 있게 해준다.
은닉층의 개수가 많아질수록 인공신경망이　'깊어졌다(deep)'고 부르며, 이렇게　충분히 깊어진 인공신경망을 러닝 모델로 사용하는 머신러닝 패러다임을 바로　딥러닝(Deep Learning)이라고 한다. 그리고, 이러한 딥러닝을 위해 사용하는 충분히 깊은 인공신경망이　심층 신경망(DNN: Deep neural network)이라고 통칭된다.
본 발명에서 DNN의 입력층에 POI 데이터 생성 모델을 학습시키기 위해 요구되는 데이터들이 입력될 수 있고, 이들은 은닉층들을 거치면서, 사용자가 사용할 수 있는 의미있는 데이터가 출력층을 통해 생성될 수 있다.
본 발명의 명세서 상에서는 이러한 딥러닝 방식을 위해 사용되는 인공신경망을 DNN으로 통칭하고 있으나, 이와 유사한 방식으로 의미있는 데이터를 출력할 수 있다면, 다른 방식의 딥러닝 방식이 적용될 수 있음은 물론이다.
POI 데이터
도 7은 본 발명이 적용될 수 있는 POI 데이터가 적용된 전자지도의 예시이다.
POI(Point of interest) 데이터란, 전자지도 위에 지리정보와 함께 좌표 등으로 표시되는 주요 시설물, 역, 공항, 터미널, 호텔, 백화점 등을 표현하는 데이터를 의미한다.
전자지도는 예를 들어, 점(Point), 선(Line), 면(Polygon)과 같은 3 요소로 구성될 수 있다. 전자지도에서는 이들 각각을 POI 데이터, 도로, 배경으로 표시할 수 있다.
도 7를 참조하면, POI 데이터는 고속버스터미널역, 신세계백화점, 서울서초경찰서 반포지구대를 지시할 수 있다. 도로는 일반의 교통에 공용되는 길을 지시하며, 배경은 건물, 구역, 땅의 고저등이 표시된 면을 지시한다.
POI 서비스는 이러한 POI 데이터를 전자지도에 사용하여, 전자지도를 이용하는 사용자들이 찾고자 하는 목적지를 쉽게 검색하여 검색결과를 찾아낼 수 있도록 하는 서비스이다.
종래의 POI 서비스는 상호와 위치정보를 수동으로 수집하는 방식으로 상호와 위치정보를 통해 자동으로 POI 데이터를 생성할 수 없었고, POI 데이터의 오류를 스스로 수정할 수 없었다.
본 발명은 기존의 서비스는 상호와 위치를 수동으로 수집하는 방식의 POI 서비스를 후술할 연합학습을 통해, 보다 발전된 형태로 적용하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명은 단말이 SMS 수신 시, GPS, WIFI, Network, Sensor등을 이용하여 단말의 위치정보를 수집하고 SMS의 결제정보에서 상호명을 추출하여, 단말은 위치정보와 상호명의 학습을 통해 정확한 상점의 위치정보를 특정한다. 단말을 통해 수집된 상점의 위치정보는 동일성을 유지하지 못하고, 오차가 발생할 우려가 있는 바, 단말은 이러한 동작의 반복을 통해, 딥러닝 기법을 이용하여 최적의 위치를 찾아나간다.
연합학습(Federated Learning)
도 8은 본 발명이 적용될 수 있는 연합학습 기술의 예시이다.
연합학습을 사용하면, 단말에서 예측 데이터를 관리하면서, 공통 예측모델을 사용하여, 공동으로 학습할 수 있으므로, 별도 서버나 클라우드에 데이터를 저장하지 않아도 된다.
이를 위해, 모든 단말은 현재의 공통 예측모델을 다운로드한다(S810) 단말은 사용자의 사용에 따라, 단말의 데이터를 바탕으로 예측모델의 학습을 개선한다(S820). 단말은 예측모델의 학습을 개선한 다음, 이러한 변경사항을 업데이트 데이터로 생성할 수 있다(S830). 수많은 단말의 예측모델들은 다양한 사용환경과 사용자의 특성이 반영되어 학습될 수 있다(S840). 각 단말의 업데이트 데이터는 통신을 통해, 클라우드 서버로 전송되며, 이는 공통 예측모델을 개선하는 데 사용될 수 있다(S850). 개선된 공통 예측모델은 다시 각 단말에 배포될 수 있다(S860). 단말은 이러한 예측모델을 재학습하고, 공통 예측모델은 개선하는 단계를 반복하면서, 공통 예측모델을 발전시키고 이를 공유할 수 있다.
이는 기존의 POI 서비스와 다음과 같은 차별점들을 가지고 있다. 사용자의 데이터를 직접 수집하지 않기 때문에 개인정보 유출의 문제가 발생하지 않는다. 임의의 환경에서 수집된 데이터가 아닌 실사용 데이터를 모델 학습에 사용한다. 또한, 데이터 라벨링을 단말에서 자동으로 하기 때문에 데이터 획득에 추가 비용이 발생하지 않고, 모델 학습이 각 사용자의 디바이스에서 일어나기 때문에 별도의 학습 서버가 필요하지 않다. 더불어 개인의 Raw 데이터를 서버로 전송하지 않고, 변형된 결과인 가중치들(Weights)만 수집하기 때문에 개인정보 유출의 문제가 해결된다.
도 9은 본 발명이 적용될 수 있는 가중치(weights)에 대한 예시이다.
가중치란 딥러닝의 신경망이 이용하여, 학습 가능한 변수의 집합을 의미한다. 공통 예측모델을 개선하기 위한, 각 단말의 업데이트 데이터는 가중치의 형태로 생성될 수 있다. 각 단말의 예측모델을 통해, 생성되는 가중치는 예를 들어, W = [w1, w2, ? , wn]와 같이 표현될 수 있다. 이는 서버로 업로드되어, 공통 예측모델을 개선하는데 이용될 수 있다.
도 10는 본 발명이 적용될 수 있는 일 실시예이다.
본 발명의 전체적인 학습 프로세스는 예를 들어, 아래와 같이 5단계로 이루어질 수 있다. 1단계부터 5단계까지를 한번 수행하였을 때를 1 라운드라고 하고, 각 라운드를 반복하며 학습을 함으로써 POI 데이터 생성 모델을 개선해 갈 수 있다.
상점은 개업, 폐업 또는 이전이 빈번하다. 이런 경우마다 매번 수동으로 POI 데이터를 생성한다면, 대량의 시간 및 비용이 소모되며, POI 데이터의 정확도가 떨어지는 문제가 발생할 수 있다.
본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위하여 사용자의 단말로 수신되는 SMS의 결제 정보를 이용하여 자동으로 상점의 위치정보를 수집하고 갱신하는 방법을 제안한다.
다만, 단말로부터 수집된 위치 정보는 단말이 실내에 위치한 경우, 기지국 또는 WiFi를 이용하므로 오차가 발생할 수 있다. 따라서, 본 발명에서 상점의 위치정보를 자동으로 수집하는 기능은 사용자가 해당 상점을 방문시 수집된 위치정보를 단말에서 딥러닝 기법을 이용하여, 상점의 위치를 학습한 뒤, 학습의 결과를 서버로 전송하고, 병합하여 더 개선된 상점의 위치를 인식하는 모델을 만들고 이 모델을 각 단말로 전송하는 방식으로 이루어 진다.
S1010 : 단말이 결제알림 SMS 메시지에서 상점정보 및 현재 위치정보 추출
각 단말은 서버로부터 제1 공통 예측모델을 다운로드한다. 각 단말은 수신한 제1 공통 예측모델을 이용하여, POI 데이터를 생성한다.
도 11는 본 발명이 적용될 수 있는 상호위치학습모델의 학습방법에 대한 예시이다.
사용자가 상점에서 물건을 결제하는 경우, 상기 사용자의 단말이 결제알림 서비스를 이용하고 있다면, 상기 단말은 결제정보가 포함된 SMS 메시지를 수신한다(S1110).
상기 단말은 상점정보를 추출하기 위해 학습된 딥러닝 모델에 상기 SMS 메시지를 입력한다(S1120). 이러한 딥러닝 모델은 제1 공통예측모델에 포함될 수 있고, 주기적으로 갱신될 수 있다.
단말은 상점정보를 추출하기 위해 학습된 딥러닝 모델의 출력값으로 상점정보를 획득할 수 있다(S1130).
또한 단말은 GPS 등을 이용하여, 상기 SMS 메시지를 수신한 경우, 상점의 위치정보를 획득하기 위해 즉시 단말의 현재 위치정보를 획득할 수 있다(S1140).
S1020 : POI 데이터 생성 및 로컬 데이터 캐싱
도 11을 다시 참조하면, 단말은 현재 위치정보를 데이터로 하고, 상점정보로 라벨링한 POI 데이터를 생성할 수 있다. 각 단말에서는 POI 데이터를 이용하여 학습 후, 연합학습(Federated learning)을 통해 공통 예측모델을 개선할 수 있다. 개선된 공통 예측모델은 다시 모든 단말에 다운로드되고 이 과정을 반복함으로써 지속적으로 공통 예측모델의 성능을 개선할 수 있다.
현재 위치정보는 상점정보로 라벨링되어 로컬 캐시에 저장될 수 있다. 이를 통해, 상점정보 뿐만이 아니라 현재 위치정보도 상호위치학습모델을 학습시키는 데 이용될 수 있다(S1150).
S1030 : 단말 내 학습과정
도 12는 본 발명이 적용될 수 있는 단말 내 학습과정의 예시이다.
단말은 캐싱한 데이터를 이용하여, 상호위치학습모델을 학습시킨다. 상기 특정조건에 대한 예는 단말 충전 중, WiFi에 연결된 상태, 단말이 유휴(Idle)모드인 경우가 있을 수 있다. 이를 통해, 단말은 주 프로세서 동작에 영향을 주지않거나 또는, 과금이 되는 모바일 통신기술을 사용하지 않고, 학습과정을 수행할 수 있다.
상호위치학습모델의 학습에 사용하는 하이퍼-파라미터(Hyper Parameter)는 서버로부터 매 라운드마다 수신하여, 사용할 수 있다. 학습은 단말의 상호위치학습모델의 가중치-파라미터(Weight parameter)를 업데이트 하는 방식으로 이루어질 수 있으며, 학습이 완료되면, 상호위치학습모델의 가중치-파라미터는 서버로 업로드되고, 단말의 캐시에서 학습에 사용된 데이터는 삭제된다.
S1040 : 공통 예측모델 개선
도 13은 본 발명이 적용될 수 있는 공통 예측모델의 개선방법의 예시이다.
각 단말은 서버로 가중치-파라미터를 전송한다. 서버는 수신된 가중치-파라미터가 설정된 특정 개수 이상에 도달하는 경우, 공통 예측모델을 학습시킬 수 있다. 공통 예측모델은 각 단말로부터 수신한 가중치-파라미터의 평균을 이용하여, 학습될 수 있다.
S1050 : 학습된 공통 예측모델의 배포
도 14는 본 발명이 적용될 수 있는 공통 예측모델의 배포에 대한 예시이다.
서버는 공통 예측모델이 학습되어 갱신되면, 각 단말에 공통 예측모델을 배포한다. 이는 단말의 업데이트 알림메시지를 통해 사용자의 허용으로 이루어지거나, 또는 서버에서 3단계에서 제시한 특정조건에 단말이 해당된다고 판단되는 경우, 자동으로 배포할 수 있다. 이는 서버에서 학습에 사용한 가중치-파라미터의 평균값을 갖는 가중치-파라미터를 각 단말에게 전송하여, 각 단말이 이를 학습에 사용하는 방식으로 이루어 질 수 있다.
서버는 상기 동작들을 통해, 학습된 예측모델을 통해, 최적의 POI 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명이 적용될 수 있는 장치 일반
도 15를 참조하면 제안하는 실시 예에 따른 서버(X200)는, 통신모듈(X210), 프로세서(X220) 및 메모리(X230)를 포함할 수 있다. 통신모듈(X210)은 무선 주파수(radio frequency, RF) 유닛으로 칭해지기도 한다. 통신모듈(X210)은 외부 장치로 각종 신호, 데이터 및 정보를 전송하고, 외부 장치로 각종 신호, 데이터 및 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 서버(X200)는 외부 장치와 유선 및/또는 무선으로 연결될 수 있다. 통신모듈(X210)은 전송부와 수신부로 분리되어 구현될 수도 있다. 프로세서(X220)는 서버(X200) 전반의 동작을 제어할 수 있으며, 서버(X200)가 외부 장치와 송수신할 정보 등을 연산 처리하는 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(X220)는 본 발명에서 제안하는 서버 동작을 수행하도록 구성될 수 있다. 프로세서(X220)은 본 발명의 제안에 따라 데이터 혹은 메시지를 UE 혹은 다른 차량, 다른 서버에 전송하도록 통신모듈(X110)을 제어할 수 있다. 메모리(X230)는 연산 처리된 정보 등을 소정시간 동안 저장할 수 있으며, 버퍼 등의 구성요소로 대체될 수 있다.
또한, 위와 같은 단말 장치(X100) 및 서버(X200)의 구체적인 구성은, 전술한 본 발명의 다양한 실시예에서 설명한 사항들이 독립적으로 적용되거나 또는 2 이상의 실시예가 동시에 적용되도록 구현될 수 있으며, 중복되는 내용은 명확성을 위하여 설명을 생략한다.
본 발명이 적용될 수 있는 실시예
실시예 1 :
연합학습(Federated　learning)을　통한 단말의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법에 있어서,
상기 단말의 사용자가 결제했음을 알리기 위한 SMS(Short Message Service)메시지를 수신하는 단계; 상기 SMS메시지를 상점정보 추출모델에 입력하고, 상기 상점정보 추출모델의 출력으로부터 상점정보를 판단하는 단계; 상기 단말의 현재 위치정보를 판단하는 단계; 상기 위치정보에 상기 상점정보가 라벨링(Labeling)된 POI(point of interest) 데이터를 캐싱(caching)하는 단계; 및 상기 POI 데이터를 이용하여 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계;를 포함하며,
상기 제1 공통 예측모델은 서버를 통해 수신하며, 상기 SMS메시지는 상기 사용자가 결제한 상점의 상호를 지시하는 텍스트 정보를 포함하는 학습방법.
실시예 2 :
실시예 1에 있어서,
상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계는 상기 서버로부터 수신한 하이퍼-파라미터(Hyper Parameter)를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델의 가중치-파라미터(Weight Parameter)를 갱신하는 학습방법.
실시예 3 :
실시예 2에 있어서,
상기 POI 데이터를 삭제하는 단계; 상기 가중치-파라미터를 상기 서버로 전송하는 단계; 및 상기 서버로부터 수신한 제2 공통 예측모델을 적용하는 단계;를 더 포함하며, 상기 제2 공통 예측모델은 상기 서버에서 하나 이상의 단말로부터 수신한 상기 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킨 것인 학습방법.
실시예 4 :
실시예 3에 있어서,
상기 제2 공통 예측모델을 적용하는 단계는 상기 제2 공통 예측모델로부터 추출된 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 학습방법.
실시예 5 :
실시예 1에 있어서,
상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계는 상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우 수행되며, 상기 조건은 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함하는 학습방법.
실시예 6 :
실시예 3에 있어서,
상기 제2 공통 예측모델을 적용하는 단계는 상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우 수행되며, 상기 조건은 상기 단말의 화면에 출력되는 업데이트 알림메시지에 대한 응답으로서 상기 사용자로부터 허용이 입력되거나, 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함하는 학습방법.
실시예 7 :
실시예 3에 있어서,
상기 제2 공통 예측모델은 상기 서버에서 설정된 특정개수 이상의 상기 가중치-파라미터를 수신한 경우, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킨 것인 학습방법.
실시예 8 :
실시예 1에 있어서,
상기 현재 위치정보를 판단하는 단계는 상기 단말이 이용할 수 있는 GPS, WiFi 또는 센서를 통해, 상기 SMS메시지를 수신하는 경우 즉시 수행되는 학습방법.
실시예 9 :
연합학습(Federated　learning)을　통한 서버의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법에 있어서,
단말이 POI 데이터를 생성하기 위한 제1 공통 예측모델을 전송하는 단계; 상기 단말이 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키기 위한, 하이퍼-파라미터(Hyper Parameter)를 전송하는 단계; 상기 단말로부터 가중치-파라미터(Weight Parameter)를 수신하는 단계; 및 상기 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계; 를 포함하며, 상기 제1 공통 예측모델은 하나 이상의 상기 단말에 전송되는 학습방법.
실시예 10 :
실시예 9에 있어서,
제2 공통 예측모델을 상기 단말로 전송하는 단계; 를 더 포함하며, 상기 제2 공통 예측모델은 상기 제1 공통 예측모델이 상기 가중치-파라미터를 이용하여 학습된 것인 학습방법.
실시예 11 :
실시예 10에 있어서,
상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계는 설정된 특정개수 이상의 상기 가중치-파라미터를 수신한 경우에 수행되는 학습방법.
실시예 12 :
실시예 10에 있어서,
상기 제2 공통 예측모델을 상기 단말로 전송하는 단계는 상기 제2 공통 예측모델에서 추출된 가중치-파라미터를 전송하는 학습방법.
실시예 13 :
실시예 10에 있어서,
상기 제2 공통 예측모델을 상기 단말로 전송하는 단계는 상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우 수행되며, 상기 조건은 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함하는 학습방법.
실시예 14 :
연합학습(Federated　learning)을　통한 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법을 위한 단말에 있어서,
통신모듈(communication module); 메모리; 디스플레이부; 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 통신모듈을 통해 상기 단말의 사용자가 결제했음을 알리기 위한 SMS(Short Message Service)메시지를 수신하고, 상기 SMS메시지를 상점정보 추출모델에 입력하고, 상기 상점정보 추출모델의 출력으로부터 상점정보를 판단하며, 상기 단말의 현재 위치정보를 판단하고, 상기 위치정보에 상기 상점정보가 라벨링(Labeling)된 POI(point of interest) 데이터를 상기 메모리에 캐싱(caching)하며, 상기 POI 데이터를 이용하여 제1 공통 예측모델을 학습시키고, 상기 제1 공통 예측모델은 서버를 통해 수신하며, 상기 SMS메시지는 상기 사용자가 결제한 상점의 상호를 지시하는 텍스트 정보를 포함하는 단말.
실시예 15 :
실시예 14에 있어서,
상기 프로세서는 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키기 위해, 상기 서버로부터 수신한 하이퍼-파라미터(Hyper Parameter)를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델의 가중치-파라미터(Weight Parameter)를 갱신하는 단말.
실시예 16 :
실시예 15에 있어서,
상기 프로세서는 상기 메모리의 상기 POI 데이터를 삭제하고, 상기 통신모듈을 통해 상기 가중치-파라미터를 상기 서버로 전송하며, 상기 서버로부터 수신한 제2 공통 예측모델을 적용하고,
상기 제2 공통 예측모델은 상기 서버에서 하나 이상의 단말로부터 수신한 상기 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킨 것인 단말.
실시예 17 :
실시예 16에 있어서,
상기 프로세서는 상기 제2 공통 예측모델을 적용하기 위해, 상기 제2 공통 예측모델로부터 추출된 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단말.
실시예 18 :
실시예 14에 있어서,
상기 프로세서는 상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키며, 상기 조건은 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함하는 단말.
실시예 19 :
실시예 16에 있어서,
상기 프로세서는 상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우, 상기 제2 공통 예측모델을 적용하며, 상기 조건은 상기 디스플레이부에 출력되는 업데이트 알림메시지에 대한 응답으로서 상기 사용자로부터 허용이 입력되거나, 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함하는 단말.
실시예 20 :
실시예 16에 있어서,
상기 제2 공통 예측모델은 상기 서버에서 설정된 특정개수 이상의 상기 가중치-파라미터를 수신한 경우, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킨 것인 단말.
실시예 21 :
실시예 14에 있어서,
상기 현재 위치정보를 판단하는 단계는 상기 단말이 이용할 수 있는 GPS, WiFi 또는 센서부를 통해, 상기 SMS메시지를 수신하는 경우 즉시 수행되는 단말.
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. 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.
또한, 이상에서 서비스 및 실시 예들을 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 서비스 및 실시 예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시 예들에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부한 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
본 발명은 5G(5 generation) 시스템을 기반으로 단말(UE)에 적용되는 예를 중심으로 설명하였으나, 이외에도 다양한 무선 통신 시스템 및 자율주행장치에 적용하는 것이 가능하다.

Claims (20)

  1. 연합학습(Federated　learning)을　통한 단말의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법에 있어서,
    상기 단말의 사용자가 결제했음을 알리기 위한 SMS(Short Message Service)메시지를 수신하는 단계;
    상기 SMS메시지를 상점정보 추출모델에 입력하고, 상기 상점정보 추출모델의 출력으로부터 상점정보를 판단하는 단계;
    상기 단말의 현재 위치정보를 판단하는 단계;
    상기 위치정보에 상기 상점정보가 라벨링(Labeling)된 POI(point of interest) 데이터를 캐싱(caching)하는 단계; 및
    상기 POI 데이터를 이용하여 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계;를 포함하며,
    상기 제1 공통 예측모델은 서버를 통해 수신하며, 상기 SMS메시지는 상기 사용자가 결제한 상점의 상호를 지시하는 텍스트 정보를 포함하는 학습방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계는
    상기 서버로부터 수신한 하이퍼-파라미터(Hyper Parameter)를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델의 가중치-파라미터(Weight Parameter)를 갱신하는 학습방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 POI 데이터를 삭제하는 단계;
    상기 가중치-파라미터를 상기 서버로 전송하는 단계; 및
    상기 서버로부터 수신한 제2 공통 예측모델을 적용하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 제2 공통 예측모델은 상기 서버에서 하나 이상의 단말로부터 수신한 상기 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킨 것인 학습방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제2 공통 예측모델을 적용하는 단계는
    상기 제2 공통 예측모델로부터 추출된 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 학습방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계는
    상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우 수행되며, 상기 조건은 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함하는 학습방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 제2 공통 예측모델을 적용하는 단계는
    상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우 수행되며, 상기 조건은 상기 단말의 화면에 출력되는 업데이트 알림메시지에 대한 응답으로서 상기 사용자로부터 허용이 입력되거나, 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함하는 학습방법.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 제2 공통 예측모델은
    상기 서버에서 설정된 특정개수 이상의 상기 가중치-파라미터를 수신한 경우, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킨 것인 학습방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 현재 위치정보를 판단하는 단계는
    상기 단말이 이용할 수 있는 GPS, WiFi 또는 센서를 통해, 상기 SMS메시지를 수신하는 경우 즉시 수행되는 학습방법.
  9. 연합학습(Federated　learning)을　통한 서버의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법에 있어서,
    단말이 POI 데이터를 생성하기 위한 제1 공통 예측모델을 전송하는 단계;
    상기 단말이 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키기 위한, 하이퍼-파라미터(Hyper Parameter)를 전송하는 단계;
    상기 단말로부터 가중치-파라미터(Weight Parameter)를 수신하는 단계; 및
    상기 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계;
    를 포함하며, 상기 제1 공통 예측모델은 하나 이상의 상기 단말에 전송되는 학습방법.
  10. 제9항에 있어서,
    제2 공통 예측모델을 상기 단말로 전송하는 단계;
    를 더 포함하며, 상기 제2 공통 예측모델은 상기 제1 공통 예측모델이 상기 가중치-파라미터를 이용하여 학습된 것인 학습방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단계는
    설정된 특정개수 이상의 상기 가중치-파라미터를 수신한 경우에 수행되는 학습방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 제2 공통 예측모델을 상기 단말로 전송하는 단계는
    상기 제2 공통 예측모델에서 추출된 가중치-파라미터를 전송하는 학습방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 제2 공통 예측모델을 상기 단말로 전송하는 단계는
    상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우 수행되며, 상기 조건은 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함하는 학습방법.
  14. 연합학습(Federated　learning)을　통한 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법을 위한 단말에 있어서,
    통신모듈(communication module);
    메모리;
    디스플레이부;
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 통신모듈을 통해 상기 단말의 사용자가 결제했음을 알리기 위한 SMS(Short Message Service)메시지를 수신하고, 상기 SMS메시지를 상점정보 추출모델에 입력하고, 상기 상점정보 추출모델의 출력으로부터 상점정보를 판단하며, 상기 단말의 현재 위치정보를 판단하고, 상기 위치정보에 상기 상점정보가 라벨링(Labeling)된 POI(point of interest) 데이터를 상기 메모리에 캐싱(caching)하며, 상기 POI 데이터를 이용하여 제1 공통 예측모델을 학습시키고,
    상기 제1 공통 예측모델은 서버를 통해 수신하며, 상기 SMS메시지는 상기 사용자가 결제한 상점의 상호를 지시하는 텍스트 정보를 포함하는 단말.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제1 공통 예측모델을 학습시키기 위해, 상기 서버로부터 수신한 하이퍼-파라미터(Hyper Parameter)를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델의 가중치-파라미터(Weight Parameter)를 갱신하는 단말.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 메모리의 상기 POI 데이터를 삭제하고, 상기 통신모듈을 통해 상기 가중치-파라미터를 상기 서버로 전송하며, 상기 서버로부터 수신한 제2 공통 예측모델을 적용하고,
    상기 제2 공통 예측모델은 상기 서버에서 하나 이상의 단말로부터 수신한 상기 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킨 것인 단말.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제2 공통 예측모델을 적용하기 위해, 상기 제2 공통 예측모델로부터 추출된 가중치-파라미터를 이용하여, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키는 단말.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시키며, 상기 조건은 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함하는 단말.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 단말에 설정된 조건을 만족하는 경우, 상기 제2 공통 예측모델을 적용하며, 상기 조건은 상기 디스플레이부에 출력되는 업데이트 알림메시지에 대한 응답으로서 상기 사용자로부터 허용이 입력되거나, 상기 단말이 충전 중인 상태, WiFi에 연결된 상태 또는 유휴(Idle)모드인 상태를 포함하는 단말.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 제2 공통 예측모델은
    상기 서버에서 설정된 특정개수 이상의 상기 가중치-파라미터를 수신한 경우, 상기 제1 공통 예측모델을 학습시킨 것인 단말.
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110632554A (zh) * 2019-09-20 2019-12-31 深圳前海微众银行股份有限公司 基于联邦学习的室内定位方法、装置、终端设备及介质
CN110851738A (zh) * 2019-10-28 2020-02-28 百度在线网络技术（北京）有限公司 获取poi状态信息的方法、装置、设备和计算机存储介质
CN111144718A (zh) * 2019-12-12 2020-05-12 支付宝(杭州)信息技术有限公司 基于私有数据保护的风险决策方法、装置、系统及设备
CN111598254A (zh) * 2020-05-22 2020-08-28 深圳前海微众银行股份有限公司 联邦学习建模方法、设备及可读存储介质
CN111652382A (zh) * 2020-06-04 2020-09-11 深圳前海微众银行股份有限公司 基于区块链的数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN112001500A (zh) * 2020-08-13 2020-11-27 星环信息科技（上海）有限公司 基于纵向联邦学习系统的模型训练方法、设备及存储介质
CN112192568A (zh) * 2020-09-30 2021-01-08 广东唯仁医疗科技有限公司 一种基于5g网络的智能购物机器人控制方法及系统
WO2021092980A1 (zh) * 2019-11-14 2021-05-20 深圳前海微众银行股份有限公司 纵向联邦学习优化方法、装置、设备及存储介质
CN112825247A (zh) * 2019-11-19 2021-05-21 北京搜狗科技发展有限公司 一种数据处理方法、装置和电子设备
KR20210079052A (ko) * 2019-12-19 2021-06-29 한전케이디엔주식회사 자율주행-연합학습 로봇 기반 지능형 지하시설물 무인 감시진단 시스템 및 방법
WO2021230449A1 (ko) * 2020-05-13 2021-11-18 삼성전자 주식회사 연합 학습을 위한 전자 장치를 제어하는 방법 및 디바이스
CN113762532A (zh) * 2021-06-28 2021-12-07 京东科技控股股份有限公司 联邦学习模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质
KR20220009646A (ko) 2020-07-16 2022-01-25 한국전자통신연구원 인식 모델 성향 분석 기반 연합 학습 추천 장치 및 방법, 사용자 단말에서의 연합 학습 방법
WO2022025306A1 (ko) * 2020-07-28 2022-02-03 엘지전자 주식회사 의사 랜덤 시퀀스에 기반한 연합 학습 수행 방법 및 장치
US20220060235A1 (en) * 2020-08-18 2022-02-24 Qualcomm Incorporated Federated learning for client-specific neural network parameter generation for wireless communication
KR20220079224A (ko) * 2020-12-04 2022-06-13 한전케이디엔주식회사 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템 및 방법
WO2022145548A1 (ko) * 2020-12-31 2022-07-07 엘지전자 주식회사 연합 러닝에 대한 데이터 분할 기반 모듈레이션 방법 및 장치
WO2022159444A1 (en) * 2021-01-20 2022-07-28 Nec Laboratories America, Inc. Dynamic, contextualized ai models
WO2023113401A1 (ko) * 2021-12-17 2023-06-22 주식회사 하렉스인포텍 사용자 중심 인공지능을 이용한 학습 방법

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111488995B (zh) * 2020-04-08 2021-12-24 北京字节跳动网络技术有限公司 用于评估联合训练模型的方法、装置和系统
US11604989B2 (en) * 2020-04-16 2023-03-14 Micron Technology, Inc. Ann training through processing power of parked vehicles
US10929156B1 (en) * 2020-06-09 2021-02-23 Uber Technologies, Inc. Pre-generating data for user interface latency improvement
KR102501496B1 (ko) * 2020-06-11 2023-02-20 라인플러스 주식회사 개인화를 통한 연합 학습의 다중 모델 제공 방법, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램
CN111898768A (zh) * 2020-08-06 2020-11-06 深圳前海微众银行股份有限公司 数据处理方法、装置、设备及介质
CN112164224A (zh) * 2020-09-29 2021-01-01 杭州锘崴信息科技有限公司 信息安全的交通信息处理系统、方法、设备及存储介质
WO2022099512A1 (zh) * 2020-11-11 2022-05-19 北京小米移动软件有限公司 数据处理方法及装置、通信设备和存储介质
CN112257876B (zh) * 2020-11-15 2021-07-30 腾讯科技（深圳）有限公司 联邦学习方法、装置、计算机设备及介质
CN112380849B (zh) * 2020-11-20 2024-05-28 北京百度网讯科技有限公司 生成兴趣点提取模型和提取兴趣点的方法和装置
CN113255953B (zh) * 2020-11-27 2022-09-16 中兴通讯股份有限公司 Rru欠压风险预测方法、装置、系统、设备及介质
US20220182802A1 (en) * 2020-12-03 2022-06-09 Qualcomm Incorporated Wireless signaling in federated learning for machine learning components
CN112560848B (zh) * 2020-12-25 2024-03-29 北京百度网讯科技有限公司 兴趣点poi预训练模型的训练方法、装置及电子设备
US11017322B1 (en) 2021-01-28 2021-05-25 Alipay Labs (singapore) Pte. Ltd. Method and system for federated learning
CN112784162B (zh) * 2021-01-29 2023-09-19 东北财经大学 基于TS24的动态POIs推荐方法
CN112836508B (zh) * 2021-01-29 2023-04-14 平安科技（深圳）有限公司 信息提取模型训练方法、装置、终端设备及存储介质
US20220250656A1 (en) * 2021-02-05 2022-08-11 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Systems and methods for vehicular-network-assisted federated machine learning
CN113313268A (zh) * 2021-06-11 2021-08-27 杭州煋辰数智科技有限公司 一种基于联邦学习预测方法、装置、存储介质及遥感设备
JP7317901B2 (ja) * 2021-08-17 2023-07-31 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
CN113938830B (zh) * 2021-09-24 2023-03-24 北京邮电大学 无人机基站部署方法及装置
CN117714309A (zh) * 2022-09-13 2024-03-15 华为技术有限公司 数据的传输方法、装置、设备以及存储介质
DE102022213214A1 (de) * 2022-12-07 2024-06-13 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Vorrichtung und computerimplementiertes Verfahren zum Betreiben eines mobilen Endgeräts, Vorrichtung und Verfahren zur Unterstützung des mobilen Endgeräts in diesem Verfahren
US20240264988A1 (en) * 2023-02-02 2024-08-08 Dwa Consultants-Fzco Use of machine learning and artificial intelligence in existing data sets to plan for future plug & abandon, re-use and decommissioning activities

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9646318B2 (en) * 2014-05-30 2017-05-09 Apple Inc. Updating point of interest data using georeferenced transaction data
CN105468580A (zh) * 2014-09-28 2016-04-06 北京三星通信技术研究有限公司 基于关注点信息提供服务的方法和装置
US10191919B2 (en) * 2015-03-17 2019-01-29 Here Global B.V. Method and apparatus for presenting point of interest changes
KR102568374B1 (ko) * 2016-01-25 2023-08-21 삼성전자주식회사 전자 장치 및 전자 장치의 관심 지점 정보 업데이트 방법
KR20180063538A (ko) * 2016-12-02 2018-06-12 삼성전자주식회사 Poi 정보를 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR20190100786A (ko) * 2018-02-21 2019-08-29 삼성전자주식회사 결제 정보에 기반한 지오펜싱 방법 및 이를 위한 장치
JP7440420B2 (ja) * 2018-05-07 2024-02-28 グーグル エルエルシー 包括的機械学習サービスを提供するアプリケーション開発プラットフォームおよびソフトウェア開発キット
US20200272896A1 (en) * 2019-02-25 2020-08-27 Alibaba Group Holding Limited System for deep learning training using edge devices
US11323514B2 (en) * 2019-04-30 2022-05-03 EMC IP Holding Company LLC Data tiering for edge computers, hubs and central systems
US20200410288A1 (en) * 2019-06-26 2020-12-31 Here Global B.V. Managed edge learning in heterogeneous environments
US11907810B2 (en) * 2019-07-18 2024-02-20 Qualcomm Incorporated Concurrent optimization of machine learning model performance

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110632554A (zh) * 2019-09-20 2019-12-31 深圳前海微众银行股份有限公司 基于联邦学习的室内定位方法、装置、终端设备及介质
CN110851738A (zh) * 2019-10-28 2020-02-28 百度在线网络技术（北京）有限公司 获取poi状态信息的方法、装置、设备和计算机存储介质
US11709999B2 (en) 2019-10-28 2023-07-25 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Method and apparatus for acquiring POI state information, device and computer storage medium
CN110851738B (zh) * 2019-10-28 2021-03-19 百度在线网络技术（北京）有限公司 获取poi状态信息的方法、装置、设备和计算机存储介质
WO2021092980A1 (zh) * 2019-11-14 2021-05-20 深圳前海微众银行股份有限公司 纵向联邦学习优化方法、装置、设备及存储介质
CN112825247A (zh) * 2019-11-19 2021-05-21 北京搜狗科技发展有限公司 一种数据处理方法、装置和电子设备
CN111144718A (zh) * 2019-12-12 2020-05-12 支付宝(杭州)信息技术有限公司 基于私有数据保护的风险决策方法、装置、系统及设备
KR20210079052A (ko) * 2019-12-19 2021-06-29 한전케이디엔주식회사 자율주행-연합학습 로봇 기반 지능형 지하시설물 무인 감시진단 시스템 및 방법
WO2021230449A1 (ko) * 2020-05-13 2021-11-18 삼성전자 주식회사 연합 학습을 위한 전자 장치를 제어하는 방법 및 디바이스
CN111598254A (zh) * 2020-05-22 2020-08-28 深圳前海微众银行股份有限公司 联邦学习建模方法、设备及可读存储介质
CN111652382A (zh) * 2020-06-04 2020-09-11 深圳前海微众银行股份有限公司 基于区块链的数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN111652382B (zh) * 2020-06-04 2021-08-06 深圳前海微众银行股份有限公司 基于区块链的数据处理方法、装置、设备及存储介质
KR20220009646A (ko) 2020-07-16 2022-01-25 한국전자통신연구원 인식 모델 성향 분석 기반 연합 학습 추천 장치 및 방법, 사용자 단말에서의 연합 학습 방법
WO2022025306A1 (ko) * 2020-07-28 2022-02-03 엘지전자 주식회사 의사 랜덤 시퀀스에 기반한 연합 학습 수행 방법 및 장치
CN112001500A (zh) * 2020-08-13 2020-11-27 星环信息科技（上海）有限公司 基于纵向联邦学习系统的模型训练方法、设备及存储介质
US11909482B2 (en) * 2020-08-18 2024-02-20 Qualcomm Incorporated Federated learning for client-specific neural network parameter generation for wireless communication
US20220060235A1 (en) * 2020-08-18 2022-02-24 Qualcomm Incorporated Federated learning for client-specific neural network parameter generation for wireless communication
CN112192568A (zh) * 2020-09-30 2021-01-08 广东唯仁医疗科技有限公司 一种基于5g网络的智能购物机器人控制方法及系统
KR20220079224A (ko) * 2020-12-04 2022-06-13 한전케이디엔주식회사 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템 및 방법
WO2022145548A1 (ko) * 2020-12-31 2022-07-07 엘지전자 주식회사 연합 러닝에 대한 데이터 분할 기반 모듈레이션 방법 및 장치
WO2022159444A1 (en) * 2021-01-20 2022-07-28 Nec Laboratories America, Inc. Dynamic, contextualized ai models
CN113762532A (zh) * 2021-06-28 2021-12-07 京东科技控股股份有限公司 联邦学习模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质
CN113762532B (zh) * 2021-06-28 2024-04-05 京东科技控股股份有限公司 联邦学习模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质
WO2023113401A1 (ko) * 2021-12-17 2023-06-22 주식회사 하렉스인포텍 사용자 중심 인공지능을 이용한 학습 방법

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Publication number Publication date
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