KR20190121921A - 데이터 분류 장치, 이를 포함하는 차량, 및 데이터 분류 장치의 제어방법 - Google Patents

데이터 분류 장치, 이를 포함하는 차량, 및 데이터 분류 장치의 제어방법 Download PDF

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Abstract

데이터 분류 장치는 타겟 감정 및 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받는 입력부, 및 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값에 기초하여 미리 저장된 데이터 구조를 재배치하는 제어부를 포함하되, 제어부는 정확도 기대값만큼 타겟 감정의 정확도값이 확보되도록 데이터 구조를 재배치한다.

Description

데이터 분류 장치, 이를 포함하는 차량, 및 데이터 분류 장치의 제어방법 {DATA CLASSIFYING APPARATUS, VEHICLE COMPRISING THE SAME, AND CONTROLLING METHOD OF THE DATA CLASSIFYING APPARATUS}
데이터 분류 장치, 이를 포함하는 차량, 및 분류 장치의 제어방법 에 관한 것이다.
현대 사회에서 자동차는 가장 보편적인 이동 수단으로서 자동차를 이용하는 사람들의 수는 증가하고 있다. 자동차 기술의 발전으로 인해 과거보다 장거리의 이동이 용이하고, 생활이 편해지는 등 생활에 많은 변화가 발생하고 있다.
최근에 차량 운전자의 감정을 고려하여 운전자의 감정을 판단하고 감정에 따라 운전자의 편의성을 증가시키는 기술들이 개발되고 있는데, 운전자의 감정을 판단하기 위해 생체 인식을 이용하는 기술들이 개발되었다.
생체 인식은 사람의 신체 일부를 인식하여 감정 판단을 수행하는 것으로, 음성 인식, 얼굴 인식, 손동작 인식, 또는 심장 박동 인식 등이 있다. 이러한 생체인식은 감정에 따라 변화하는 사람 고유의 신체 일부를 사용하기 때문에 감정 판단 시 정확성이 높아 이에 대한 연구가 많이 진행되고 있다.
개시된 실시예는 운전자의 감정 판단이 신속히 수행될 수 있도록 데이터 구조를 재배치하는 데이터 분류 장치, 이를 포함하는 차량, 및 데이터 분류 장치의 제어방법을 제공하고자 한다.
전술한 과제를 해결하기 위한 수단으로서 일 측면에 따른 데이터 분류 장치는 타겟 감정 및 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받는 입력부, 및 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값에 기초하여 미리 저장된 데이터 구조를 재배치하는 제어부를 포함하되, 제어부는 정확도 기대값만큼 타겟 감정의 정확도값이 확보되도록 데이터 구조를 재배치한다.
제어부는 타겟 감정에 대한 정확도 기대값을 만족하는 데이터 구조의 최소 단계를 판단하고, 최소 단계를 기준으로 데이터 구조를 재배치할 수 있다.
입력부는 복수개의 타겟 감정과 각 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받고, 제어부는 복수개의 타겟 감정에 대한 정확도 기대값을 만족하는 데이터 구조의 최소 단계를 판단하고, 최소 단계를 기준으로 데이터 구조를 재배치할 수 있다.
제어부는 최소 단계 및 최소 단계 이후에 존재하는 데이터 구조의 특징점 및 최소 단계 이후에 존재하는 데이터 구조의 감정값을 삭제하고, 삭제된 최소 단계의 특징점의 대표 감정값을 선출할 수 있다.
제어부는 데이터 구조에서 타겟 감정으로 진행하는 하나 이상의 경로의 정확도값을 판단하고, 하나 이상의 경로 중 정확도값이 정확도 기대값 이상인 경로가 진행하는 최소 단계를 기준으로 데이터 구조를 재배치할 수 있다.
제어부는 데이터 구조에서 타겟 감정으로 진행하는 복수개의 경로의 정확도값을 각각 판단하고, 정확도값의 총합이 정확도 기대값 이상이 되는 복수개의 경로가 타겟 감정으로 진행하는 데 필요한 최소 단계를 판단하고, 최소 단계를 기준으로 데이터 구조를 재배치할 수 있다.
제어부는 대표 감정값을 선출하기 위해, 삭제된 최소 단계의 특징점으로부터 분기된 하나 이상의 감정값을 판단하고, 각 감정값으로 진행하는 경로의 정확도값을 각각 산출하고, 산출된 정확도값이 가장 큰 경로로 진행하는 감정값을 대표 감정값으로서 선출할 수 있다.
데이터 분류 장치는 재배치된 데이터 구조를 표시하는 디스플레이부를 더 포함할 수 있다.
다른 측면에 따른 차량은 운전자의 생체 정보를 입력 받는 생체 인식 장치, 및 타겟 감정 및 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받고, 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값에 기초하여 미리 저장된 데이터 구조를 재배치하는 데이터 분류 장치를 포함하되, 데이터 분류 장치는 정확도 기대값만큼 타겟 감정의 정확도값이 확보되도록 데이터 구조를 재배치하고, 재배치된 데이터 구조를 이용하여 생체 정보에 대응하는 운전자의 감정을 판단한다.
데이터 분류 장치는 타겟 감정에 대한 정확도 기대값을 만족하는 데이터 구조의 최소 단계를 판단하고, 최소 단계를 기준으로 데이터 구조를 재배치할 수 있다.
데이터 분류 장치는 복수개의 타겟 감정과 각 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받고, 복수개의 타겟 감정에 대한 정확도 기대값을 만족하는 데이터 구조의 최소 단계를 판단하고, 최소 단계를 기준으로 데이터 구조를 재배치할 수 있다.
데이터 분류 장치는 최소 단계 및 최소 단계 이후에 존재하는 데이터 구조의 특징점 및 최소 단계 이후에 존재하는 데이터 구조의 감정값을 삭제하고, 삭제된 최소 단계의 특징점의 대표 감정값을 선출할 수 있다.
데이터 분류 장치는 데이터 구조에서 타겟 감정으로 진행하는 하나 이상의 경로의 정확도값을 판단하고, 하나 이상의 경로 중 정확도값이 정확도 기대값 이상인 경로가 진행하는 최소 단계를 기준으로 데이터 구조를 재배치할 수 있다.
데이터 분류 장치는 데이터 구조에서 타겟 감정으로 진행하는 복수개의 경로의 정확도값을 각각 판단하고, 정확도값의 총합이 정확도 기대값 이상이 되는 복수개의 경로가 타겟 감정으로 진행하는 데 필요한 최소 단계를 판단하고, 최소 단계를 기준으로 데이터 구조를 재배치할 수 있다.
데이터 분류 장치는 대표 감정값을 선출하기 위해, 삭제된 최소 단계의 특징점으로부터 분기된 하나 이상의 감정값을 판단하고, 각 감정값으로 진행하는 경로의 정확도값을 각각 산출하고, 산출된 정확도값이 가장 큰 경로로 진행하는 감정값을 대표 감정값으로서 선출할 수 있다.
차량은 재배치된 데이터 구조를 표시하는 디스플레이 장치를 더 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따른 데이터 분류 장치의 제어방법은 타겟 감정 및 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받는 단계, 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값에 기초하여 미리 저장된 데이터 구조를 재배치하는 단계를 포함하되, 데이터 구조를 재배치하는 단계는 정확도 기대값만큼 타겟 감정의 정확도값이 확보되도록 데이터 구조를 재배치한다.
데이터 구조를 재배치하는 단계는 타겟 감정에 대한 정확도 기대값을 만족하는 데이터 구조의 최소 단계를 판단하고, 최소 단계를 기준으로 데이터 구조를 재배치할 수 있다.
데이터 구조를 재배치하는 단계는 최소 단계 및 최소 단계 이후에 존재하는 데이터 구조의 특징점 및 최소 단계 이후에 존재하는 데이터 구조의 감정값을 삭제하고, 삭제된 최소 단계의 특징점의 대표 감정값을 선출하는 단계를 포함할 수 있다.
데이터 구조를 재배치하는 단계는 데이터 구조에서 타겟 감정으로 진행하는 하나 이상의 경로의 정확도값을 판단하고, 하나 이상의 경로 중 정확도값이 정확도 기대값 이상인 경로가 진행하는 최소 단계를 기준으로 데이터 구조를 재배치할 수 있다.
개시된 일 측면에 따른 데이터 분류 장치, 이를 포함하는 차량, 및 데이터 분류 장치의 제어방법에 의해 생성된 데이터 구조를 이용하면, 운전자의 생체 정보에 기반하여 운전자의 감정이 신속하게 판단될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 차량의 내부도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 데이터 분류 장치의 제어 블록도이다.
도 3은 데이터 분류 장치로 입력되는 생체 정보값 그룹화하여 나타내는 개념도이다.
도 4는 데이터 분류 장치에 저장된 데이터 구조의 예시도이다.
도 5 및 도 6은 데이터 구조의 재배치 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 데이터 분류 장치의 제어방법의 순서도이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 차량의 내부도이다.
도 1을 참조하면, 차량(10)에는 탑승한 운전자의 감정을 판단하기 위해, 다양한 생체 인식 장치가 마련될 수 있고, 생체 인식 장치로서, 운전자의 얼굴 또는 손동작 인식을 위한 카메라(11), 심장 박동을 측정하기 위한 전극(12), 음성 인식을 수행하기 위한 마이크(미도시) 등이 포함될 수 있으나, 생체 인식을 위한 수단이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
이러한 생체 인식 장치를 통해 획득한 생체 정보는 데이터 분류 장치에 제공되고, 데이터 분류 장치가 미리 저장된 데이터 구조에 기반하여 감정을 판단하는 데 이용된다.
도 2는 일 실시예에 따른 데이터 분류 장치의 제어 블록도이다.
데이터 분류 장치(100)는 전술한 차량(10)의 생체 인식 장치로부터 제공된 생체 정보의 특징점을 추출하고, 추출된 특징점의 값에 대응하는 운전자의 감정을 도출한다. 생체 정보의 특징점은 데이터 분류 장치(100)에 미리 저장된 데이터 구조의 특징점을 의미한다.
일 실시예에 따른 데이터 분류 장치(100)는 입력부(110)와 제어부(120)를 포함하고, 구현 형태에 따라 전술한 생체 인식 장치를 생체 인식부(미도시)로서 더 포함할 수 있다.
입력부(110)는 데이터 구조를 재배치하기 위한 설정값을 사용자 또는 제어부(120)로부터 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 입력부(110)는 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값을 사용자로부터 입력 받을 수 있다. 여기서 사용자는 데이터 분류 장치에 저장된 데이터 구조를 설정하고자 하는 자로서, 데이터 분류 장치(100)의 설계자, 수리자, 운전자 등 다양한 사람이 될 수 있다. 다른 예를 들어, 입력부(110)는 자체적으로 하드웨어의 성능에 기반하여 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값을 생성한 제어부(120)로부터 생성된 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받을 수 있다. 또한, 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값 중 어느 하나는 사용자로부터 입력 받고, 다른 하나는 제어부(120)로부터 입력 받는 것도 가능하다.
타겟 감정에 대하여는 후술한다.
입력부(110)는 차량(1)에 마련되어, 유저의 입력을 위해 각종 버튼이나 스위치, 페달(pedal), 키보드, 마우스, 트랙볼(track-ball), 각종 레버(lever), 핸들(handle)이나 스틱(stick) 등과 같은 하드웨어적인 장치를 포함할 수 있다.
또한, 입력부(110)는 유저 입력을 위해 터치 패드(touch pad) 등과 같은 GUI(Graphical User interface), 즉 소프트웨어인 장치를 포함할 수도 있다. 터치 패드는 터치 스크린 패널(Touch Screen Panel: TSP)로 구현되어 디스플레이부와 상호 레이어 구조를 이룰 수 있다.
이외에도 입력부(110)는 유무선 통신 방식으로 사용자의 명령을 입력 받기 위한 리모트 컨트롤 장치, 휴대용 장치 등 다양한 방식을 채용할 수 있다.
제어부(120)는 데이터 구조를 저장하고, 저장된 데이터 구조를 사용자의 설정값 입력에 따라 재배치하고, 재배치된 데이터 구조에 기반하여 운전자의 생체 정보에 대응하는 운전자의 감정을 도출한다.
이를 위하여 제어부(120)는 데이터 분류 장치(100) 내 구성요소들의 동작을 제어하기 위한 알고리즘 또는 알고리즘을 재현한 프로그램에 대한 데이터를 저장하는 메모리(122), 및 메모리(122)에 저장된 데이터를 이용하여 전술한 동작을 수행하는 프로세서(121)로 구현될 수 있다. 이때, 메모리(122)와 프로세서(121)는 각각 별개의 칩으로 구현될 수 있다. 또는, 메모리와 프로세서는 단일 칩으로 구현될 수도 있다.
메모리(122)는 캐쉬, ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable ROM), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 및 플래쉬 메모리(Flash memory)와 같은 비휘발성 메모리 소자 또는 RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리 소자 또는 하드디스크 드라이브(HDD, Hard Disk Drive), CD-ROM과 같은 저장 매체 중 적어도 하나로 구현될 수 있으나 이에 한정되지는 않는다.
생체 인식부는 운전자의 생체 정보를 획득하는 장치로서, 도 1과 관련하여 기술한 생체 인식 장치가 될 수 있다. 생체 인식부는 데이터 분류 장치(100) 내 포함되어, 제어부(120)에 다양한 생체 정보값을 직접 전달하는 것도 가능하나, 데이터 분류 장치(100)의 외부에 마련되어 유무선 통신망을 통해 데이터 분류 장치(100)의 제어부(120)에 생체 정보값을 전달하는 것도 가능하다.
이하, 도 3 내지 도 6을 참조하여, 일 실시예에 따른 데이터 분류 장치(100)가 저장된 데이터 구조를 재배치하는 방법에 대해서 설명한다.
도 3은 데이터 분류 장치로 입력되는 생체 정보값 그룹화하여 나타내는 개념도이다.
도 3을 참조하면, 데이터 분류 장치(100)의 제어부(120)가 생체 인식 장치를 통해 일 회 이상 복수개의 생체 정보값(x, y, z)을 획득한 경우, 각 회 당 획득된 복수개의 생체 정보값의 그룹을 생체 정보 그룹(in)이라 하면, 각 생체 정보 그룹(in)이 포함하고 있는 복수개의 생체 정보값들(x, y, z)은 서로 동일하거나 다른 생체 인식 장치에 의해 획득된 값일 수 있다.
생체 정보는 측정 시점에 따라, 또는 사람에 따라 상이하게 나타날 수 있기 때문에, 각 그룹(in1, in2, in3)이 동일한 하나 이상의 생체 인식 장치를 이용하여 생체 정보값들(x1, y1, z1; x2, y2, z2; x3, y3, z3)을 획득하였더라도, 그룹(in1, in2, in3) 간 어느 한 생체 인식 장치를 이용하여 획득한 생체 정보값(x1, x2, 및 x3; y1, y2, 및 y3; 또는 z1, z2, 및 z3)은 서로 상이할 수 있다.
예를 들어, 생체 인식 장치로서, 카메라와 마이크가 마련되고, 생체 정보로서, 카메라가 획득한 운전자의 얼굴 영상, 마이크가 획득한 음성 톤, 및 카메라가 획득한 동공 영상이 획득된 경우, 제어부(120)는 제 1 그룹(in1)에 대해 얼굴 영상 데이터 x1, 음성 데이터 y1, 및 동공 영상 데이터 z1을 제공 받을 수 있고, 제 2 그룹(in2)에 대해 얼굴 영상 데이터 x2, 음성 데이터 y2, 및 동공 영상 데이터 z2을 제공 받을 수 있고, 제 3 그룹(in3)에 대해 얼굴 영상 데이터 x3, 음성 데이터 y3, 및 동공 영상 데이터 z3을 제공 받을 수 있다.
얼굴 영상 데이터, 음성 데이터, 및 동공 영상 데이터는 시간에 따라 또는 운전자에 따라 상이하기 때문에, 얼굴 영상 데이터 x1, x2, 및 x3는 서로 상이할 수 있고, 음성 데이터 y1, y2, 및 y3는 서로 상이할 수 있고, 동공 영상 데이터 z1, z2, 및 z3는 서로 상이할 수 있다.
그리고, 제어부(120)는 미리 저장된 데이터 구조에 기반하여 획득된 운전자의 생체 정보의 특징점을 추출하고, 특징점 값에 대응하는 운전자의 감정 결과값을 도출한다.
도 4는 데이터 분류 장치에 저장된 데이터 구조의 예시도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 데이터 분류 장치(100)에는 하나 이상의 특징점(A1-A4, B1-B4, C1-C3, D1-D3)을 포함하는 데이터 구조 또는 트리가 저장되어 있다.
여기서, 각 특징점(A1-A4, B1-B4, C1-C3, D1-D3)은 데이터 구조에 미리 저장된 생체 정보의 분류 기준으로서, 예를 들어, 동공의 크기가 5mm이상인지 여부, 입꼬리가 올라갔는지 여부, 음성 톤이 높은지 여부, 음성에 떨림이 존재하는지 여부, 고개를 끄덕이는지 여부, 또는 심장 박동이 빨라졌는지 여부 등 설정에 따라 다양한 값이 특징점으로서 데이터 구조에 저장되어 있을 수 있다.
제어부(120)는 어느 한 생체 정보 그룹(in)을 획득하면, 어느 한 생체 정보 그룹(in)에 포함된 하나 이상의 생체 정보값에 기초하여 운전자의 감정을 판단할 수 있다.
이를 위하여, 제어부(120)는 생체 정보 그룹(in) 내 포함된 생체 정보값을 미리 저장된 데이터 구조의 특징점에 따라 분류하고 생체 정보값들의 분류 결과값의 조합에 의해 운전자 감정을 판단할 수 있다. 이 경우, 제어부(120)는 단계적으로 생체 정보값을 특징점에 따라 분류할 수 있다.
예를 들어, 도 4에 도시된 제 1 단계(Lv1)에서 판단되는 특징점 A1이 음성 톤이 높은지 여부인 경우, 음성 톤이 높다고 판단되면, 다음 단계(Lv2)의 특징점 B1으로 진행하고, 음성 톤이 높지 않다고 판단되면 다음 단계(Lv2)의 특징점 C1으로 진행할 수 있다. 그리고, 특징점 B1이 운전자가 고개를 끄덕이는지 여부인 경우, 특징점 B1으로 진행한 상태에서 고개를 끄덕이는 것으로 판단되면, 다음 단계(Lv3)의 특징점 B2로 진행하고, 특징점 B1으로 진행한 상태에서 고개를 끄덕이지 않는 것으로 판단되면 다음 단계(Lv3)의 특징점 A2로 진행할 수 있다.
그리고, 특징점 A2가 음성에 떨림이 존재하는지 여부인 경우, 특징점 A2로 진행한 상태에서 음성에 떨림이 존재하는 것으로 판단되면 다음 단계(Lv4)에서 운전자의 감정이 "화남(CL1)"인 것으로서 판단하고 진행을 종료한다. 그러나, 특징점 A2로 진행한 상태에서 음성에 떨림이 존재하지 않은 것으로 판단되면 다음 단계(Lv4)의 특징점 B3로 진행할 수 있다.
특징점 B3가 입 크기가 10cm이상인지 여부인 경우, 특징점 B3로 진행한 상태에서 입 크기가 10cm미만인 것으로 판단되면 다음 단계(Lv5)의 특징점 C2로 진행하고, 특징점 B3로 진행한 상태에서 입 크기가 10cm이상인 것으로 판단되면 다음 단계(Lv5)에서 운전자의 감정이 "피곤함(CL2)"인 것으로 판단하고 진행을 종료한다.
그리고, 제어부(120)는 특징점 C2가 심장 박동수가 분당 100이상인지 여부인 경우, 특징점 C2로 진행한 상태에서 심장 박동수가 분당 100미만이면 다음 단계(Lv6)에서 운전자의 감정이 "평온함(CL3)"인 것으로 판단하고, 특징점 C2로 진행한 상태에서, 심장 박동수가 분당 100이상이면 다음 단계(Lv5)에서 운전자의 감정이 "긴장됨(CL4)"인 것으로 판단할 수 있다.
나머지 특징점들(A3-A4, B2-B4, C1, C3, D1-D3)과 감정의 예시에 대해서는 자세한 설명을 생략한다.
한편, 각각의 특징점들(A1-A4, B1-B4, C1-C3, D1-D3)은 서로 상이한 생체 정보를 분류하는 기준으로 그룹화될 수 있다. 예를 들어, 도 4와 같이, 동일한 알파벳 A를 포함하는 특징점 A1 내지 A4의 그룹은 운전자의 "음성 데이터"에 대한 특징점 그룹일 수 있고, 동일한 알파벳 B를 포함하는 특징점 B1 내지 B4의 그룹은 운전자의 "영상 데이터"에 대한 특징점 그룹일 수 있고, 동일한 알파벳 C를 포함하는 C1 내지 C3의 그룹은 운전자의 "심장 박동 정보"에 대한 특징점 그룹일 수 있고, 동일한 알파벳 D를 포함하는 D1 내지 D3의 그룹은 운전자의 "체온 정보"에 대한 특징점 그룹일 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4에서는 4개의 감정값(CL1-CL4)을 포함하는 데이터 구조를 예시로 들어 설명하였으나, 감정값의 개수는 이에 한정되지 아니한다. 또한, 특징점의 개수 또한 도 4에 도시된 바에 한정되지 아니한다.
한편, 어느 한 감정값으로 귀결되기 위해 데이터 구조 상에서 진행되는 경로는 한 가지에 한정되지 아니한다. 도 4를 참조하면, "화남(CL1)"의 감정이 판단되는 경로들로서 A1->B1->A2->CL1로 진행하는 제 1 경로, A1->B1->B2->D1->CL1 로 진행하는 제 2 경로, A1->B1->B2->A3->A4->C3->CL1 로 진행하는 제 3 경로, A1->B1->B2->D1->B4->D3->CL1 로 진행하는 제 4 경로, A1->C1->CL1 로 진행하는 제 5 경로가 있을 수 있다.
여기서, 각 경로가 진행하는 단계의 개수는 서로 같을 수 있고 상이할 수도 있다. 전술한 제 1 경로는 제 4 단계(L4)까지 진행하고, 제 2 경로는 제 5 단계(Lv5)까지 진행하고, 제 3 경로는 제 7 단계(Lv7) 까지 진행하고, 제 4 경로는 제 3 단계(Lv3)까지 진행한다.
한편, "화남(CL1)"에 대응하는 서로 다른 복수개의 생체 정보 그룹들(in1, in2, ..., inn) 을 생체 인식 장치에 입력하였을 때, 입력된 전체 생체 정보 그룹들(in1, in2, ..., inn) 중 60%의 생체 정보 그룹이 제 1 경로로 진행하면 제 1 경로는 60%의 정확도값을 갖고, 15%의 생체 정보 그룹이 제 2 경로로 진행하면 제 2 경로는 15%의 정확도값을 갖고, 2%의 생체 정보 그룹이 제 3 경로로 진행하면 제 3 경로는 2%의 정확도값을 갖고, 4%의 생체 정보 그룹이 제 4 경로로 진행하면 제 4 경로는 4%의 정확도값을 갖고, 12%의 생체 정보 그룹이 제 5 경로로 진행하면 제 5 경로는 12%의 정확도값을 갖고 있다고 할 수 있다.
이와 같은 각 경로의 정확도값은 실험적으로 획독되어 제어부(120)에 미리 저장된 것일 수 있다.
제어부(120)가 운전자의 감정을 판단하기 위해 데이터 구조 상에서 많은 단계(Lv)를 거쳐 진행할수록 데이터를 처리하는 데 소요되는 시간은 길어지는데, 일 실시예에 따른 제어부(120)는 소요 시간을 단축시키기 위해 미리 저장된 데이터 구조를 재배치하고, 재배치된 데이터 구조를 저장한다.
구체적으로, 제어부(120)는 입력부(110)가 데이터 구조를 재배치하기 위한 설정값을 입력 받으면, 입력부(110)를 통해 입력 받은 설정값에 기초하여 데이터 구조를 재배치할 수 있다.
더욱 구체적으로, 입력부(110)가 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받으면, 제어부(120)는 타겟 감정의 정확도 기대값만큼 정확도값을 확보할 수 있는 데이터 구조의 최소 단계를 판단한다.
도 5 및 도 6은 데이터 구조의 재배치 과정을 설명하기 위한 도면이다.
예를 들어, 도 5를 참조하면, 입력부(110)가 "화남(CL1)"을 타겟 감정으로서 입력하고 "85%"를 타겟 감정의 기대값으로서 입력하면, 제어부(120)는 우선 제 1 단계(Lv1)까지 진행하면 "화남(CL1)"을 판단할 수 있는지 여부를 확인하고, 화남(CL1)을 판단할 수 없으므로 다음 단계인 제 2 단계(Lv2)까지 진행한다.
이어서, 제어부(120)는 제 2 단계(Lv2)로 진행하면 "화남(CL1)"을 판단할 수 있는지 여부를 확인하고, 화남(CL1)을 판단할 수 없으므로 그 다음 단계인 제 3 단계(Lv3)까지 진행한다.
이어서, 제어부(120)는 제 3 단계(Lv3)까지 진행하면 화남(CL1)을 판단할 수 있는지 여부를 확인하고, A1과 C1을 통과하는 제 5 경로를 통해 화남(CL1)을 판단할 수 있으므로 제 5 경로의 정확도값을 확인한다. 그리고, 제어부(120)는 제 5 경로의 정확도값이 기대값 이상인지 여부를 판단한다. 제 5 경로의 정확도값이 기대값 이상이면 타겟 감정의 정확도 기대값만큼 정확도값을 확보할 수 있는 데이터 구조의 최소 단계가 제 3 단계(Lv3)인 것으로 판단하나, 제 5 경로의 정확도값이 기대값 미만이면, 다음 단계인 제 4 단계(Lv4)까지 진행한다.
여기서, 제 5 경로의 정확도값은 12%이고, 제 5 경로의 정확도값은 기대값(85%) 미만이므로, 제어부(120)는 제 4 단계(Lv4)까지 진행한다.
이어서, 제어부(120)는 제 4 단계(Lv4)에서 화남(CL1)을 판단할 수 있는지 여부를 확인하고, A1, B1, A2를 통과하는 제 1 경로를 통해 화남(CL1)을 판단할 수 있으므로, 제 1 경로의 정확도값(60%)를 확인한다. 그리고, 제어부(120)는 그 전 단계(제 3 단계; Lv3)까지 진행했을 때 판단할 수 있는 화남(CL1)의 정확도값의 총합과 현재 단계인 제 4 단계(Lv4)에서 판단할 수 있는 화남(CL1)의 정확도값의 총합을 합산하고, 합산된 정확도값이 기대값 이상인지 여부를 판단한다. 그리고, 제어부(120)는 합산된 정확도값이 기대값 이상이면 타겟 감정의 정확도 기대값만큼 정확도값을 확보할 수 있는 데이터 구조의 최소 단계가 현재 단계인 제 4 단계(Lv4)인 것으로 판단하나, 합산된 정확도값이 기대값 미만이면, 다음 단계인 제 5 단계(Lv5)로 진행한다.
도 5에서, 그 전 단계(제 3 단계; Lv3)까지 진행했을 때 판단할 수 있는 화남(CL1)의 정확도값의 총합은 15%이고, 현재 단계인 제 4 단계(Lv4)에서 판단할 수 있는 정확도값의 총합은 제 1 경로의 정확도값인 70%이며, 이를 합산하면 85%가 되므로, 제어부(120)는 타겟 감정의 정확도 기대값만큼 정확도값을 확보할 수 있는 데이터 구조의 최소 단계가 제 4 단계(Lv4)인 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 도 5를 참조하면, 제어부(120)는 최소 단계가 판단되면, 최소 단계를 기준으로 데이터 구조를 재배치할 수 있다. 즉, 최소 단계 및 최소 단계 이후에 존재하는 하나 이상의 특징점과 최소 단계 이후에 존재하는 하나 이상의 감정값을 삭제할 수 있다.
도 5의 데이터 구조 상에서, 제어부(120)는 제 4 단계(Lv4) 내지 제 7 단계(Lv7) 상에 존재하는 하나 이상의 특징점들과 제 5 단계(Lv5) 내지 제 7 단계(Lv7) 상에 존재하는 하나 이상의 감정값들을 삭제할 수 있다.
또한, 도 6을 참조하면 제어부(120)는 최소 단계에 존재했던 하나 이상의 특징점에 대해서 대표 감정값을 선출할 수 있다.
예를 들어, 최소 단계인 제 4 단계(Lv3)에 존재하였던 B3 특징점에 대해 대표 감정값을 선출하기 위해, 제어부(120)는 B3 특징점으로부터 분기된 감정값(CL2, CL3, CL4)을 판단하고, 각 감정값(CL2, CL3, CL4)으로 진행하는 경로의 정확도값을 각각 산출할 수 있다. 그리고, 정확도값이 가장 큰 경로로 진행하는 감정값(CL2, CL3, 및 CL4 중 어느 하나)을 B3 특징점의 대표 감정값으로서 선출할 수 있다.
구체적으로, 제 4 단계(Lv4)의 B3 특징점에서 분기되어 CL2로 진행하는 경로의 정확도값이 20%이고, 최종적으로 CL3로 진행하는 경로의 정확도값이 15%이고, 최종적으로 CL4로 진행하는 경로의 정확도값이 10%인 경우, 제어부(120)는 정확도값이 가장 큰 경로로 진행하는 CL2를 제 4 단계(Lv4)에 위치한 B3 특징점의 대표 감정값으로서 선출할 수 있다.
다른 예를 들어, 삭제된 제 4 단계(Lv4)의 A3 특징점에 대해 대표 감정값을 선출하기 위해, 제어부(120)는 A3 특징점으로부터 분기된 감정값(CL3, CL4, CL1)을 판단하고, 각 감정값(CL3, CL4, CL1)으로 진행하는 경로의 정확도값을 각각 산출할 수 있다. 그리고, 정확도값이 가장 큰 경로로 진행하는 감정값(CL3, CL4, 및 CL1 중 어느 하나)을 A3 특징점의 대표 감정값으로서 선출할 수 있다.
구체적으로, 제 4 단계(Lv4)의 A3 특징점에서 분기되어 CL3로 진행하는 경로의 정확도값이 50%이고, 최종적으로 CL4로 진행하는 경로의 정확도값이 15%이고, 최종적으로 CL1로 진행하는 경로의 정확도값이 17%인 경우, 제어부(120)는 정확도값이 가장 큰 경로로 진행하는 CL3를 제 4 단계(Lv4)에 위치한 A3 특징점의 대표 감정값으로서 선출할 수 있다.
나머지 삭제된 제 4 단계(Lv4)의 D1특징점, 및 D2 특징점에 대한 대표 감정값을 선출하는 방법도 동일한 바, 중복된 설명을 생략한다.
이와 같이 제어부(120)가 데이터 구조를 재배치하는 경우, 추후 재배치된 데이터 구조를 이용하여 운전자의 감정을 판단하더라도 타겟 감정인 화남(CL1)에 대해서는 기대값(85%) 이상의 정확도값을 확보할 수 있으므로, 감정을 판단하기 위해 단계를 네 단계 이상 진행할 필요가 없어지고 데이터 처리 속도가 증가할 수 있다.
한편, 입력부(110)는 복수개의 타겟 감정과 각 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받는 것도 가능하다.
이 경우, 제어부(120)는 복수개의 타겟 감정에 대한 정확도 기대값을 모두 만족할 수 있는 데이터 구조의 최소 단계를 판단할 수 있다.
예를 들어, 입력부(110)가 "화남(CL1)"과 "슬픔(CL2)"를 타겟 감정으로서 입력 받고, 화남(CL1)에 대해 85%를 정확도 기대값으로서 입력 받고, 슬픔(CL2)에 대해 50%를 정확도 기대값으로 입력 받은 경우, 제어부(120)는 화남(CL1)에 대해 85% 이상의 정확도값을 확보하면서 슬픔(CL2)에 대해 50% 이상의 정확도값을 확보할 수 있는 데이터 구조의 최소 단계를 판단할 수도 있다. 그리고, 제어부(120)는 판단된 데이터 구조의 최소 단계에 기초하여 데이터 구조를 재배치할 수 있고, 재배치된 데이터 구조에 기초하여 운전자의 감정을 판단할 수 있다.
데이터 구조를 재배치하는 방법에 대해서는 전술한 바, 중복된 설명을 생략한다.
한편, 이와 같이 재배치된 데이터 구조는 차량(10)에 별도로 마련된 디스플레이 장치(미도시) 또는 데이터 분류 장치(100)가 더 포함하는 디스플레이부(미도시)에 의해 표시될 수 있다.
디스플레이 장치 또는 디스플레이부는 음극선관(Cathode Ray Tube: CRT), 디지털 광원 처리(Digital Light Processing: DLP) 패널, 플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Penal), 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD) 패널, 전기 발광(Electro Luminescence: EL) 패널, 전기영동 디스플레이(Electrophoretic Display: EPD) 패널, 전기변색 디스플레이(Electrochromic Display: ECD) 패널, 발광 다이오드(Light Emitting Diode: LED) 패널 또는 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode: OLED) 패널 등으로 마련될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
전술한 차량(10)의 일부 구성요소는 소프트웨어 및/또는 Field Programmable Gate Array(FPGA) 및 주문형 반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 구성요소일 수 있다.
이하, 도 7을 참조하여, 차량(10)에 포함된 데이터 분류 장치(100)의 제어방법에 대해서 설명한다.
도 7은 일 실시예에 따른 데이터 분류 장치의 제어방법의 순서도이다.
우선, 데이터 분류 장치(100)는 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받는다(1111).
타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받는 것은 복수개의 타겟 감정과 각 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받는 것을 포함할 수 있다.
이어서, 데이터 분류 장치(100)는 미리 저장된 데이터 구조의 제 1 단계(Lv1)부터 탐색을 시작하여(1112, 1113) 입력된 타겟 감정이 탐색 단계(Lv1)에 포함되어 있는지 여부를 판단하고(1114), 탐색 단계(Lv1)에 포함된 경우, 탐색 단계(Lv1)에 위치한 타겟 감정의 정확도값과 입력된 타겟 감정의 정확도 기대값을 비교한다(1116).
데이터 분류 장치(100)는 탐색 단계(Lv1)에 타겟 감정이 복수개 존재하는 경우, 탐색 단계(Lv1)에 위치한 복수개의 타겟 감정의 정확도값의 총합과 입력된 타겟 감정의 정확도 기대값을 비교할 수 있다.
그리고, 타겟 감정의 정확도값이 입력된 타겟 감정의 정확도 기대값 이상인 경우(1116의 "예"), 탐색을 종료하고(1117), 탐색 단계(Lv1) 및 탐색 단계(Lv1) 이후에 존재하는 하나 이상의 특징점과 탐색 단계(Lv1) 이후에 존재하는 하나 이상의 감정값을 삭제하고, 탐색 단계(Lv1)에 존재했던 특징점의 대표 감정값을 선출함으로써 데이터 구조를 재배치한다(1118).
그러나, 데이터 분류 장치(100)는 탐색 단계(Lv1)에 타겟 감정이 존재하지 않거나(1114의 "아니오"), 탐색 단계(Lv1)에 존재하는 타겟 감정의 정확도값이 타겟 감정의 정확도 기대값보다 작으면(1116의 "아니오"), 다음 단계(Lv2)로 탐색을 진행한다(1115).
그리고, 전술한 바와 같이, 입력된 타겟 감정이 새롭게 진행된 탐색 단계(Lv2)에 포함되어 있는지 여부를 판단하고(1114), 탐색 단계(Lv2)에 포함된 경우, 탐색 단계(Lv2)에 위치한 타겟 감정의 정확도값과 입력된 타겟 감정의 정확도 기대값을 비교하고(1116), 타겟 감정의 정확도값이 타겟 감정의 정확도 기대값 이상이 될 때까지 탐색을 진행하고, 타겟 감정의 정확도값이 타겟 감정의 정확도 기대값 이상이 되는 최소 단계에서 대표 감정값을 선출함으로써 데이터 구조를 재배치할 수 있다.
그리고, 데이터 구조 장치(100)는 재배치된 데이터 구조를 이용하여 생체 인식 장치에 입력된 운전자의 생체 정보를 기초로 운전자의 감정을 신속하게 판단할 수 있다.
개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.

Claims (20)

  1. 타겟 감정 및 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받는 입력부; 및
    상기 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값에 기초하여 미리 저장된 데이터 구조를 재배치하는 제어부를 포함하되,
    상기 제어부는 상기 정확도 기대값만큼 상기 타겟 감정의 정확도값이 확보되도록 상기 데이터 구조를 재배치하는 데이터 분류 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 타겟 감정에 대한 정확도 기대값을 만족하는 데이터 구조의 최소 단계를 판단하고, 상기 최소 단계를 기준으로 상기 데이터 구조를 재배치하는 데이터 분류 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 입력부는 복수개의 타겟 감정과 각 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받고,
    상기 제어부는 상기 복수개의 타겟 감정에 대한 정확도 기대값을 만족하는 데이터 구조의 최소 단계를 판단하고, 상기 최소 단계를 기준으로 상기 데이터 구조를 재배치하는 데이터 분류 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 최소 단계 및 최소 단계 이후에 존재하는 데이터 구조의 특징점 및 상기 최소 단계 이후에 존재하는 데이터 구조의 감정값을 삭제하고, 삭제된 최소 단계의 특징점의 대표 감정값을 선출하는 데이터 분류 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 데이터 구조에서 상기 타겟 감정으로 진행하는 하나 이상의 경로의 정확도값을 판단하고, 상기 하나 이상의 경로 중 상기 정확도값이 상기 정확도 기대값 이상인 경로가 진행하는 최소 단계를 기준으로 상기 데이터 구조를 재배치하는 데이터 분류 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 데이터 구조에서 상기 타겟 감정으로 진행하는 복수개의 경로의 정확도값을 각각 판단하고, 정확도값의 총합이 상기 정확도 기대값 이상이 되는 복수개의 경로가 타겟 감정으로 진행하는 데 필요한 최소 단계를 판단하고, 상기 최소 단계를 기준으로 상기 데이터 구조를 재배치하는 데이터 분류 장치.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 대표 감정값을 선출하기 위해, 삭제된 최소 단계의 특징점으로부터 분기된 하나 이상의 감정값을 판단하고, 각 감정값으로 진행하는 경로의 정확도값을 각각 산출하고, 산출된 정확도값이 가장 큰 경로로 진행하는 감정값을 상기 대표 감정값으로서 선출하는 데이터 분류 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    재배치된 데이터 구조를 표시하는 디스플레이부를 더 포함하는 데이터 분류 장치.
  9. 운전자의 생체 정보를 입력 받는 생체 인식 장치; 및
    타겟 감정 및 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받고, 상기 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값에 기초하여 미리 저장된 데이터 구조를 재배치하는 데이터 분류 장치를 포함하되,
    상기 데이터 분류 장치는 상기 정확도 기대값만큼 상기 타겟 감정의 정확도값이 확보되도록 상기 데이터 구조를 재배치하고, 재배치된 데이터 구조를 이용하여 상기 생체 정보에 대응하는 운전자의 감정을 판단하는 차량.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 데이터 분류 장치는 상기 타겟 감정에 대한 정확도 기대값을 만족하는 데이터 구조의 최소 단계를 판단하고, 상기 최소 단계를 기준으로 상기 데이터 구조를 재배치하는 차량.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 데이터 분류 장치는 복수개의 타겟 감정과 각 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받고, 상기 복수개의 타겟 감정에 대한 정확도 기대값을 만족하는 데이터 구조의 최소 단계를 판단하고, 상기 최소 단계를 기준으로 상기 데이터 구조를 재배치하는 차량.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 데이터 분류 장치는 상기 최소 단계 및 최소 단계 이후에 존재하는 데이터 구조의 특징점 및 상기 최소 단계 이후에 존재하는 데이터 구조의 감정값을 삭제하고, 삭제된 최소 단계의 특징점의 대표 감정값을 선출하는 차량.
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 데이터 분류 장치는 상기 데이터 구조에서 상기 타겟 감정으로 진행하는 하나 이상의 경로의 정확도값을 판단하고, 상기 하나 이상의 경로 중 상기 정확도값이 상기 정확도 기대값 이상인 경로가 진행하는 최소 단계를 기준으로 상기 데이터 구조를 재배치하는 차량.
  14. 제 9 항에 있어서,
    상기 데이터 분류 장치는 상기 데이터 구조에서 상기 타겟 감정으로 진행하는 복수개의 경로의 정확도값을 각각 판단하고, 정확도값의 총합이 상기 정확도 기대값 이상이 되는 복수개의 경로가 타겟 감정으로 진행하는 데 필요한 최소 단계를 판단하고, 상기 최소 단계를 기준으로 상기 데이터 구조를 재배치하는 차량.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 데이터 분류 장치는 상기 대표 감정값을 선출하기 위해, 삭제된 최소 단계의 특징점으로부터 분기된 하나 이상의 감정값을 판단하고, 각 감정값으로 진행하는 경로의 정확도값을 각각 산출하고, 산출된 정확도값이 가장 큰 경로로 진행하는 감정값을 상기 대표 감정값으로서 선출하는 차량.
  16. 제 9 항에 있어서,
    재배치된 데이터 구조를 표시하는 디스플레이 장치를 더 포함하는 차량.
  17. 타겟 감정 및 타겟 감정의 정확도 기대값을 입력 받는 단계;
    상기 타겟 감정과 타겟 감정의 정확도 기대값에 기초하여 미리 저장된 데이터 구조를 재배치하는 단계를 포함하되,
    상기 데이터 구조를 재배치하는 단계는 상기 정확도 기대값만큼 상기 타겟 감정의 정확도값이 확보되도록 상기 데이터 구조를 재배치하는 데이터 분류 장치의 제어방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 데이터 구조를 재배치하는 단계는 상기 타겟 감정에 대한 정확도 기대값을 만족하는 데이터 구조의 최소 단계를 판단하고, 상기 최소 단계를 기준으로 상기 데이터 구조를 재배치하는 데이터 분류 장치의 제어방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 데이터 구조를 재배치하는 단계는 상기 최소 단계 및 최소 단계 이후에 존재하는 데이터 구조의 특징점 및 상기 최소 단계 이후에 존재하는 데이터 구조의 감정값을 삭제하고, 삭제된 최소 단계의 특징점의 대표 감정값을 선출하는 단계를 포함하는 데이터 분류 장치의 제어방법.
  20. 제 18 항에 있어서,
    상기 데이터 구조를 재배치하는 단계는 상기 데이터 구조에서 상기 타겟 감정으로 진행하는 하나 이상의 경로의 정확도값을 판단하고, 상기 하나 이상의 경로 중 상기 정확도값이 상기 정확도 기대값 이상인 경로가 진행하는 최소 단계를 기준으로 상기 데이터 구조를 재배치하는 데이터 분류 장치의 제어방법.
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