KR20210004722A - 인공지능 클라이언트 장치 및 이의 동작 방법 - Google Patents

인공지능 클라이언트 장치 및 이의 동작 방법 Download PDF

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Abstract

인공지능 클라이언트 장치 및 이의 동작 방법이 개시된다. 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법은 (a) 스피커를 통해 비가청 주파수 신호를 송신하는 단계; (b) 마이크를 통해 상기 비가청 주파수 신호를 수신하는 단계; 및 (c) 상기 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호를 이용한 움직임 분석 결과에 따라 상기 인공지능 클라이언트 장치를 웨이크업(wake-up)시키는 단계를 포함한다.

Description

인공지능 클라이언트 장치 및 이의 동작 방법{Artificial intelligence client device and operation method thereof}
본 발명은 인공지능 클라이언트 장치 및 이의 동작 방법에 관한 것이다.
근래에 음성명령을 이용한 가상개인비서 서비스가 활발히 개발되고 있다. 이러한 가상개인비서는 미국의 방위고등연구계획국(DARPA)의 한 프로젝트로부터 시작되었는데, DARPA는 전시에 군인들이 편리하게 사용할 수 있는 인공지능 비서를 만들기 위한 기술을 연구하는 PAL(Personalized Assistant that learns) 프로그램을 진행하였다. PAL 프로그램 중 CALO(Cognitive Assistant that Learns and Organizes) 프로젝트는 25개의 명문대학과 상업 연구 기관의 300명의 연구자들을 불러 모아 5년(2003~2008)간 진행한 프로젝트였다.
CALO 프로젝트의 목적은 정보를 조직화하고, 과거의 경험(데이터)으로부터 학습하며, 사고(reason)하는 개인 비서를 만드는 것이다. 이를 위해 기존에 존재하던 여러 기술들이 조합되었고, AI 비서를 위한 여러 기술들이 추가로 연구 개발되었다. 이러한 기술은 군용부분 및 민간부분에 사용되어 Siri, Alexa, Google, Cortana, Clova와 같은 AI 비서의 개발을 촉진하였다. AI 비서는 모바일기기, PC의 운영체제, 스피커 등과 접목되어 지속적으로 관련 시장을 넓히고 있다. 미국의 2016년 음성인식 AI 스피커 판매량은 570만대로 추정되며, 2017년에는 전년 대비 329.8% 성장한 2,450만대로 예상된다. 글로벌 AI 스피커 시장 규모는 3.6억 달러에서 연평균 42.3% 성장하여 2020년에는 21억 달러를 기록할 것으로 전망된다.
이러한 종래의 인공지능 스피커는 수동적으로 웨이크업을 위한 특정 트리거워드가 입력되는 경우 웨이크업되기 때문에 사람이 웨이크업을 위한 트리거워드를 반드시 입력해야만 동작되는 문제점이 있다.
(01) 대한민국공개특허공보 제10-2015-0047803호(2015.05.06.)
본 발명은 웨이크업을 위한 별도의 트리거워드 입력 없이도 웨이크업이 가능한 인공지능 클라이언트 장치 및 이의 동작 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 사람이 들을 수 없는 비가청 주파수를 이용하여 사람의 움직임 루틴을 파악하여 다양한 서비스 제공이 가능한 인공지능 클라이언트 장치 및 이의 동작 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 시큐리티 시스템과 연동되어 보안을 강화할 수 있는 인공지능 클라이언트 장치 및 이의 동작 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법에 있어서, (a) 스피커를 통해 비가청 주파수 신호를 송신하는 단계; (b) 마이크를 통해 상기 비가청 주파수 신호를 수신하는 단계; 및 (c) 상기 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호를 이용한 움직임 분석 결과에 따라 상기 인공지능 클라이언트 장치를 웨이크업(wake-up)시키는 단계를 포함하는 인공지능 스피커의 동작 방법이 제공될 수 있다.
상기 (a) 단계는, 각각의 비가청 주파수 대역별로 펄스 반복 주파수(PRF: Pulse repetition frequency) 및 크기(magnitude)를 다르게 하여 상기 비가청 주파수 신호를 송신할 수 있다.
상기 (c) 단계에서, 상기 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호를 이용하여 사람과의 거리 정보를 획득하되, 상기 거리 정보를 이용하여 움직임 정보를 분석할 수도 있다.
상기 (c) 단계에서, 상기 인공지능 스피커가 웨이크업된 이후 시간, 요일 및 기상 정보 중 적어도 하나에 따라 상이한 서비스 기능의 실행 명령을 트리거시키는 것을 특징으로 하는 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법.
상기 (c) 단계는, 상기 특정 공간의 기설정된 시큐리티 환경 설정에 기반하여 상기 움직임 정보의 분석 결과를 시큐리티 장비로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 (a) 단계는,
상기 수신된 비가청 주파수 신호를 이용하여 도출된 채널 이득 정보를 피드백받되, 상기 채널 이득 정보를 이용한 채널 오더링(channel ordering) 과정을 통해 채널 이득이 큰 복수의 채널을 선택하여 상기 비가청 주파수 신호가 송신될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법에 있어서, 마이크를 통해 비가청 주파수 신호를 수신하는 단계; 상기 비가청 주파수 신호를 푸리에 변환하여 주파수 특성값을 도출하는 단계; 및 상기 도출된 주파수 특성값에 매칭되는 서비스 기능이 존재하는 경우, 상기 서비스 기능의 실행 명령을 트리거하는 단계를 포함하는 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법이 제공될 수 있다.
상기 비가청 주파수 신호를 이용하여 채널 이득 정보를 도출하는 단계를 더 포함하되, 상기 채널 이득 정보는 송신단으로 피드백되어 채널 오더링 과정에 이용될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 능동적으로 웨이크업이 가능한 인공지능 클라이언트 장치가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 인공지능 클라이언트 장치에 있어서, 비가청 주파수 신호를 출력하는 스피커; 상기 스피커를 통해 출력된 비가청 주파수 신호를 수신하는 마이크; 상기 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호를 이용하여 사용자의 움직임 정보를 분석하는 신호처리부; 및 상기 분석 결과 지정된 움직임으로 판단되면, 상기 인공지능 클라이언트 장치를 웨이크업(wake-up)시키는 프로세서를 포함하는 인공지능 클라이언트 장치가 제공될 수 있다.
상기 신호처리부는, 각각의 비가청 주파수 대역별로 펄스 반복 주파수(PRF: Pulse repetition frequency) 및 크기(magnitude)를 다르게 하여 상기 스피커를 통해 출력시킬 수 있다.
상기 신호처리부는, 각각의 비가청 주파수 대역별로 펄스 반복 주파수(PRF: Pulse repetition frequency) 및 크기(magnitude)를 다르게 하여 각각의 신호를 생성하는 신호 생성부; 상기 각각의 신호는 상기 수신된 비가청 주파수 신호에 의해 도출된 채널 이득 정보를 이용하여 채널 오더링하는 채널 오더링부; 상기 각각의 신호에 대한 제로 패딩을 수행하는 제로 패딩부(zero padding); 및 상기 제로 패딩된 각각의 신호를 역 고속 푸리에 변환하는 역 푸리에 변환부(IFFT)를 포함할 수 있다.
상기 신호처리부는, 상기 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호를 이용하여 사용자와의 거리를 도출하되, 시계열적으로 도출되는 상기 거리를 이용하여 사용자의 움직임 정보를 획득할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 인공지능 스피커가 웨이크업된 이후 시간, 요일 및 기상 정보 중 적어도 하나에 따라 상이한 서비스 기능의 실행 명령을 트리거시킬 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 특정 공간의 기설정된 시큐리티 환경 설정을 참조하여 외출 상태에서 상기 움직임 정보가 분석되면, 상기 움직임 정보를 연동된 시큐리티 장비로 전송하도록 제어할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 인공지능 클라이언트 장치에 있어서, 마이크를 통해 비가청 주파수 신호를 수신하는 마이크; 상기 비가청 주파수 신호를 이용하여 채널 이득 정보를 도출하는 채널 예측부; 상기 비가청 주파수 신호를 푸리에 변환하여 주파수 특성값을 도출하는 신호처리부; 및 상기 도출된 주파수 특성값에 매칭되는 서비스 기능이 존재하는 경우, 상기 서비스 기능의 실행 명령을 트리거하는 프로세서를 포함하되, 상기 채널 이득 정보는 송신단으로 피드백되어 채널 오더링 과정에 이용되는 인공지능 클라이언트 장치가 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 클라이언트 장치 및 이의 동작 방법을 제공함으로써, 웨이크업을 위한 별도의 트리거워드 입력 없이도 능동적으로 웨이크업이 가능하도록 할 수 있다.
또한, 본 발명은 사람이 들을 수 없는 비가청 주파수를 이용하여 사람의 움직임 루틴을 파악하여 다양한 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 시큐리티 시스템과 연동되어 보안을 강화할 수 있는 이점도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 클라이언트 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 2는 가청 및 비가청 주파수 대역을 설명하기 위해 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신호처리부의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법을 나타낸 순서도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 오더링 설명을 위해 도시한 도면.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 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.
본 발명은 개인 비서 서비스를 제공하는 인공지능 클라이언트 디바이스에 관한 것으로, 그 유형으로는 AI(artificial intelligence) 스피커 장치일 수 있다. 하기에서 인공지능 클라이언트 디바이스는 개인 비서 서비스 기능이 탑재된 AI 스피커 등으로 이해되어야 할 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 클라이언트 디바이스는 비가청 주파수 대역을 이용하여 신호(이하, 비가청 주파수 신호라 칭하기로 함)를 송신 및 수신한 후 이를 분석하여 능동적으로 웨이크업(wake-up)되며, 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 이에 대해서는 하기의 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 클라이언트 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이며, 도 2는 가청 및 비가청 주파수 대역을 설명하기 위해 도시한 도면이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신호처리부의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 클라이언트 장치(100)는 통신부(110), 스피커(120), 마이크(130), 신호처리부(140), 메모리(150) 및 프로세서(160)를 포함하여 구성된다.
통신부(110)는 다른 장치들(예를 들어, 시큐리티 시스템)과 데이터를 송수신하기 위한 수단이다. 예를 들어, 통신부(110)는 wi-fi와 같은 근거리 무선 통신일 수 있다.
통신부(110)는 프로세서(160)의 제어에 따라 비가청 주파수 신호에서 분석된 움직임 정보를 시큐리티 시스템(장치)로 전송할 수 있다.
스피커(120)는 오디오 신호를 출력하기 위한 수단이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스피커(120)는 사람이 들을 수 있는 가청 주파수 신호만을 출력하는 것이 아니라, 비가청 주파수 신호도 출력할 수 있다.
예를 들어, 스피커(120)는 음악 감상 등 오디오 신호를 듣는 일반적인 경우 가청 주파수 신호의 오디오 신호를 출력할 수 있다. 물론, 오디오 신호를 출력하는 경우, 비가청 주파수 신호도 함께 포함하여 출력할 수도 있다.
또한, 스피커(120)는 사람이 오디오 신호를 들을 필요가 없는 상태에서도 동작하며, 비가청 주파수 신호를 오디오 신호로 출력할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가청 주파수 대역과 비가청 주파수 대역을 설명하기 위해 도시한 도면이다. 가청 주파수 대역은 일반적으로 사람이 들을 수 있는 주파수 대역으로 예를 들어, 20Hz 내지 18.5kHz까지의 주파수 대역일 수 있다.
비가청 주파수 대역은 사람이 들을 수 없는 주파수 영역으로 예를 들어, 18.5kHz를 초과하는 주파수 대역일 수 있다.
마이크(130)는 오디오 신호를 수신하기 위한 장치이다.
신호처리부(140)는 비가청 주파수 신호를 신호처리하기 위한 수단이다.
예를 들어, 본 발명의 일 실시예에 따른 신호처리부(140)는 비가청 주파수 신호를 생성하여 스피커(120)를 통해 송신할 수 있으며, 마이크(130)로부터 비가청 주파수 신호를 수신하여 이를 분석할 수도 있다.
신호처리부(140)는 스피커(120) 및 마이크(130)를 통해 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호를 이용하여 사용자와의 거리를 획득할 수 있다. 따라서, 소정의 시간 동안 획득된 사용자와의 거리 정보를 이용하여 사용자의 움직임 루틴을 파악할 수 있다.
신호처리부(140)의 상세 구조는 도 3에 도시되어 있다. 도 3을 참조하여 신호처리부(140)에 세부 기능에 대해 설명하기로 한다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 신호처리부(140)는 송신 신호처리부(140a) 및 수신 신호처리부(140b)를 포함하여 구성된다.
송신 신호처리부(140a)는 신호 생성부(310), 채널 오더링부(315), 제로 패딩부(320) 및 역푸리에 변환부(330)를 포함하며, 수신 신호처리부(140b)는 푸리에 변환부(350), 채널 예측부(355) 및 분석부(360)를 포함하여 구성된다.
우선, 송신 신호처리부(140a)에 대해 설명하기로 한다. 송신 신호처리부(140a)는 비가청 주파수 신호를 생성하여 스피커(120)를 통해 출력하기 위한 수단이다.
도 3에 도시된 바와 같이 송신 신호처리부(140a)에서 출력되는 비가청 주파수 신호는 DAC를 통해 아날로그 신호로 변환되어 스피커(120)를 통해 출력될 수 있다.
신호 생성부(310)는 비가청 주파수 신호를 생성하기 위한 수단이다. 여기서, 비가청 주파수 신호는 비가청 주파수 대역의 신호일 수 있다. 신호 생성부(310)는 비가청 주파수 신호를 생성함에 있어, 거리 측정의 정확도를 높이기 위해 비가청 주파수 대역별로 펄스 반복 주파수(PRF: Pulse repetition frequency) 및 크기(magnitude) 중 적어도 하나를 상이하게 생성할 수 있다.
채널 오더링부(315)는 채널 오더링 과정(channel ordering)을 수행하기 위한 수단이다.
채널 오더링부(315)는 수신 신호처리부(140b)로부터 채널 이득 정보를 수신하고, 이를 이용하여 채널 오더링 과정을 수행할 수 있다. 도 5에서 보여지는 바와 같이, 채널 오더링부(315)는 채널 이득 정보에 기반하여 채널 이득이 가장 큰 순으로 복수의(Q개)의 채널만을 선택할 수 있다.
채널 오더링은 채널 이득 정보에 기반하여 오더링하는 방법과 오보율을 이용하는 방법이 있다. 채널 이득을 이용한 채널 오더링은 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00001
여기서,
Figure pat00002
는 채널 이득을 나타낸다.
또한, 오보율을 이용한 채널 오더링은 수학식 2와 같이 나타내 ㄹ수 있다.
Figure pat00003
여기서,
Figure pat00004
,
Figure pat00005
이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 채널 오더링부(315)는 채널 이득 정보를 이용하여 채널 이득이 큰 복수의 채널을 선택하여 비가청 주파수 신호를 송신하도록 함으로써, 오보율을 최소화할 수 있는 이점이 있다.
제로 패딩부(320)는 비가청 주파수 신호에 제로 패딩(zero padding)하기 위한 수단이다. 비가청 주파수 신호가 작아지는 것을 피하기 위해 신호의 경계면에 "0"을 추가하여 제로 패딩할 수 있다. 또한, 비가청 주파수 신호에 제로 패딩을 수행함으로써 신호의 경계에서 발생하는 정보 손실을 막을 수도 있다.
제로 패딩의 크기는 선택적으로 적용될 수 있다.
역 푸리에 변환부(330)는 제로 패딩된 비가청 주파수 신호를 역 푸리에 변환 (IFFT: inverse fast Fourier transform, 이하 FFT라 칭하기로 함 하기 위한 수단이다. 디지털 신호 형태인 제로 패딩된 비가청 주파수 신호를 역 푸리에 변환하여 아날로그 신호 형태로 변환하여 스피커(120)를 통해 출력하도록 할 수 있다.
다시 정리하면, 송신 신호처리부(140a)는 각각의 비가청 주파수 대역별로 펄스 반복 주파수(PRF: Pulse repetition frequency) 및 크기(magnitude) 중 적어도 하나를 상이하게 한 비가청 주파수 신호를 송신할 수 있다.
IFFT의 상세 동작은 당업자에게는 자명한 사항이므로 이에 대한 별도의 설명은 생략하기로 한다.
수신 신호처리부(140b)는 마이크(130)를 통해 수신된 비가청 주파수 신호를 처리하기 위한 수단이다. 또한, 도 3에서 도시된 바와 같이, 마이크(130)로부터 수신된 비가청 주파수 신호는 ADC를 통해 디지털 신호로 변환하여 푸리에 변환부(330)로 출력될 수 있다.
이미 전술한 바와 같이, 수신 신호처리부(140b)는 푸리에 변환부(350) 및 분석부(360)를 포함하여 구성된다.
푸리에 변환부(350)는 마이크(130)를 통해 수신된 비가청 주파수 신호를 고속 푸리에 변환하기 위한 수단이다. 비가청 주파수 신호를 고속 푸리에 변환함으로써 주파수 패턴 특징 정보를 획득할 수 있다. 주파수 패턴 특징 정보는 비가청 주파수 대역별 강도값(magnitude)로 나타낼 수 있다.
이러한, FFT는 당업자에게는 자명한 사항이므로 이에 대한 별도의 설명은 생략하기로 한다.
채널 예측부(355)는 고속 푸리에 변환된 비가청 주파수 신호의 강도값을 이용하여 도출된 채널 이득 정보를 송신 신호처리부(140a)로 출력한다.
송수신 등가 모델은 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00006
여기서, k는 주파수 인덱스를 나타내고,
Figure pat00007
는 서브 캐리어(k)에서 정규화된 전력으로 예를 들어, 1.0일 수 있다. 또한,
Figure pat00008
는 서브 캐리어(k)에서의 수신된 비가청 주파수 신호를 나타내고,
Figure pat00009
는 채널 이득을 나타내며,
Figure pat00010
는 노이즈를 나타낸다.
채널 예측부(355)에서 채널 이득 정보를 송신 신호처리부(140a)로 피드백함에 따라, 송신 신호처리부(140a)는 채널 이득 정보를 이용하여 채널 이득이 큰 복수의 채널을 선별하여 비가청 주파수 신호를 전송하는데 이용할 수 있다.
분석부(360)는 비가청 주파수 신호를 분석하여 사람과의 거리를 도출하며, 이를 기반으로 움직임 정보를 분석하기 위한 수단이다.
예를 들어, 분석부(360)는 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호를 이용하여 사용자와의 거리 정보를 획득할 수 있다. 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호의 시간차이를 이용하여 사용자와의 거리를 계산하는 방법은 당업자에게는 자명한 사항이므로 이에 대한 별도의 설명은 생략하기로 한다.
또한, 분석부(360)는 시계열적으로 획득되는 거리 정보를 분석하여 사용자의 움직임 정보를 분석할 수 있다.
또한, 인공지능 클라이언트 장치(100)가 복수의 마이크를 구비하는 경우, 분석부(360)는 복수의 마이크로부터 획득되는 비가청 주파수 신호를 이용하여 사용자와의 거리 및 각도를 획득할 수 있으며, 이를 기반으로 사용자의 개략적인 위치를 확인할 수도 있다.
메모리(150)는 본 발명의 일 실시예에 따른 비가청 주파수 신호를 이용한 인공지능 클라이언트 장치(100)를 웨이크업(wake-up)시키는 방법을 수행하기 위한 명령어들(프로그램 코드들), 이 과정에서 파생되는 다양한 데이터 등을 저장한다.
프로세서(160)는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 클라이언트 장치(100)의 내부 구성 요소들(예를 들어, 스피커(120), 마이크(130), 신호처리부(140), 메모리(150) 등)을 제어하기 위한 수단이다.
프로세서(160)는 비가청 주파수 신호의 분석 결과에 따라 인공지능 클라이언트 장치(100)를 웨이크업(wake-up)한 후 움직임 정보에 기반하여 다양한 서비스 기능을 트리거할 수 있다.
또한, 프로세서(160)는 시간, 요일 및 날씨 중 적어도 하나를 더 고려하여 서로 다른 서비스 기능이 트리거되도록 할 수도 있다.
예를 들어, 프로세서(160)는 이른 아침 사용자의 움직임 정보 분석 결과에 따라 조명 장치(미도시)와 연동되어 조명을 키거나 알람 기능을 트리거시킬 수 있다.
다른 예를 들어, 프로세서(160)는 사용자의 움직임 정보에 기초하여 사용자가 기상 후 욕실 등으로 이동하는 것으로 분석되면 특정 음악 서비스 또는 뉴스 서비스 기능을 트리거시킬 수도 있다.
또 다른 예를 들어, 프로세서(160)는 사용자의 움직임 정보를 분석한 결과 침대 등에 아이를 눕히는 것으로 분석되면 자장가 모드로 동작하여 조명 장치와 연동되어 조명을 자동 조절하고, 자장가 서비스 기능을 트리거시킬 수도 있다.
이와 같이, 프로세서(160)는 비가청 주파수 신호 분석에 따른 움직임 정보에 기초하여 능동적으로 인공지능 스피커(120)를 웨이크업시킨 후 움직임 정보에 따른 다양한 서비스 기능을 트리거시킬 수 있다. 또한, 프로세서(160)는 특정 환경에서 움직임 정보를 시큐리티 시스템(장치)로 전송할 수도 있다. 예를 들어, 시큐리티 시스템(장치)로부터 특정 공간의 시큐리티 환경이 외출 등으로 설정된 경우, 프로세서(160)는 움직임 정보를 시큐리티 시스템(장치)로 전송할 수도 있다. 프로세서(160)는 시큐리티 시스템(장치)로부터 시큐리티 환경 설정이 변경되는 경우, 이에 대한 설정을 획득하여 저장할 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 클라이언트 장치(100)는 웨이크업을 위한 웨이크업 트리거 워드를 사용자가 입력할 필요 없이, 사용자의 움직임을 감지하여 능동적으로 웨이크업되어 다양한 서비스를 제공할 수 있다.
다른 예를 들어, 인공지능 클라이언트 장치(100)는 마이크(130)로부터 수신된 비가청 주파수 신호를 FFT한 후 주파수 특성값을 획득할 수 있다. 이어, 주파수 특성값에 매칭된 서비스 기능이 존재하는 경우, 인공지능 클라이언트 장치(100)는 해당 서비스 기능의 실행 명령을 트리거할 수도도 있다. 예를 들어, 사용자가 인공지능 클라이언트 장치(100)의 근접 거리에서 손을 좌우 또는 상하로 움직이는 동작을 수행한 경우, 이에 따른 비가청 주파수 신호를 수신한 후 푸리에 변환하여 도출된 주파수 특성값이 저장되어 있으며, 해당 주파수 특성값에 매칭하여 제1 서비스 기능이 저장되어 있다고 가정하자. 인공지능 클라이언트 장치(100)는 제1 서비스 기능에 매칭된 주파수 특성값에 상응하는 비가청 주파수 신호가 수신되는 경우 해당 제1 서비스 기능이 실행 명령을 트리거시킬 수도 있다.
인공지능 클라이언트 장치(100)는 이외에도 음성 인식 모듈을 포함할 수도 있다. 그러나, 이들 음성 인식 모듈 등은 종래의 인공지능 클라이언트 장치(100)에서도 동일하게 제공되는 것으로, 이들 기능 자체는 본 발명의 주요 논지와는 무관하므로 이들 기능에 대해서는 별도의 설명을 생략하기로 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법을 나타낸 순서도이다.
단계 410에서 인공지능 클라이언트 장치(100)는 스피커(120)를 통해 비가청 주파수 신호를 출력(송신)한다. 여기서, 비가청 주파수 신호는 사람이 들을 수 없는 주파수 대역의 신호로, 예를 들어, 18.5kHz를 초과하는 주파수 영역의 신호일 수 있다.
이미 전술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 클라이언트 장치(100)는 움직임 정보 분석을 용이하게 하기 위해 비가청 주파수 대역별로 펄스 반복 주파수(PRF: Pulse repetition frequency) 및 크기(magnitude)를 상이하게 하여 비가청 주파수 신호를 송신할 수 있다.
단계 415에서 인공지능 클라이언트 장치(100)는 마이크를 통해 송신된 비가청 주파수 신호를 수신한다.
단계 420에서 인공지능 클라이언트 장치(100)는 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호를 분석한다.
단계 425에서 인공지능 클라이언트 장치(100)는 분석 결과가 임계치 이상인지 여부를 판단한다.
임계치 미만인 경우, 단계 410으로 진행한다.
그러나 만일 임계치 이상인 경우, 움직임 정보가 존재하는 것으로 판단하여 단계 430에서 인공지능 클라이언트 장치(100)는 당해 인공지능 클라이언트 장치(100)를 웨이크업시킨다.
즉, 인공지능 클라이언트 장치(100)는 비가청 주파수 대역을 통해 비가청 주파수 신호를 송신 및 수신한 후 이를 기반으로 사람의 움직임을 파악하여 당해 인공지능 클라이언트 장치(100)를 웨이크업시킨 후 다양한 트리거링 서비스를 제공할 수 있다. 인공지능 클라이언트 장치(100)가 웨이크업된 이후 사용자의 음성을 인식하여 이를 기반으로 요청된 서비스를 트리거할 수도 있다.
다른 예를 들어, 인공지능 클라이언트 장치(100)는 시큐리티 장치(시스템)과 연동되어 설정 환경에 따라 움직임 정보를 시큐리티 장치로 전송할 수도 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 장치 및 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 인공지능 클라이언트 장치
110: 통신부
120: 스피커
130: 마이크
140: 신호처리부
150: 메모리
160: 프로세서

Claims (16)

  1. 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법에 있어서,
    (a) 스피커를 통해 비가청 주파수 신호를 송신하는 단계;
    (b) 마이크를 통해 상기 비가청 주파수 신호를 수신하는 단계; 및
    (c) 상기 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호를 이용한 움직임 분석 결과에 따라 상기 인공지능 클라이언트 장치를 웨이크업(wake-up)시키는 단계를 포함하는 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    각각의 비가청 주파수 대역별로 펄스 반복 주파수(PRF: Pulse repetition frequency) 및 크기(magnitude)를 다르게 하여 상기 비가청 주파수 신호를 송신하는 것을 특징으로 하는 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서,
    상기 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호를 이용하여 사람과의 거리 정보를 획득하되, 상기 거리 정보를 이용하여 움직임 정보를 분석하는 것을 특징으로 하는 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서,
    상기 스피커가 웨이크업된 이후 시간, 요일 및 기상 정보 중 적어도 하나에 따라 상이한 서비스 기능의 실행 명령을 트리거시키는 것을 특징으로 하는 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 특정 공간의 기설정된 시큐리티 환경 설정에 기반하여 상기 움직임 정보의 분석 결과를 시큐리티 장비로 전송하는 단계를 더 포함하는 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    상기 수신된 비가청 주파수 신호를 이용하여 도출된 채널 이득 정보를 피드백받되, 상기 채널 이득 정보를 이용한 채널 오더링(channel ordering) 과정을 통해 채널 이득이 큰 복수의 채널을 선택하여 상기 비가청 주파수 신호가 송신되는 것을 특징으로 하는 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법.
  7. 제1 항 내지 제6 항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체 제품.
  8. 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법에 있어서,
    (a) 마이크를 통해 비가청 주파수 신호를 수신하는 단계;
    (b) 상기 비가청 주파수 신호를 푸리에 변환하여 주파수 특성값을 도출하는 단계; 및
    (c) 상기 도출된 주파수 특성값에 매칭되는 서비스 기능이 존재하는 경우, 상기 서비스 기능의 실행 명령을 트리거하는 단계를 포함하는 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 비가청 주파수 신호를 이용하여 채널 이득 정보를 도출하는 단계를 더 포함하되,
    상기 채널 이득 정보는 송신단으로 피드백되어 채널 오더링 과정에 이용되는 것을 특징으로 하는 인공지능 클라이언트 장치의 동작 방법.
  10. 인공지능 클라이언트 장치에 있어서,
    비가청 주파수 신호를 출력하는 스피커;
    상기 스피커를 통해 출력된 비가청 주파수 신호를 수신하는 마이크;
    상기 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호를 이용하여 사용자의 움직임 정보를 분석하는 신호처리부; 및
    상기 분석 결과 지정된 움직임으로 판단되면, 상기 인공지능 클라이언트 장치를 웨이크업(wake-up)시키는 프로세서를 포함하는 인공지능 클라이언트 장치.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 신호처리부는,
    각각의 비가청 주파수 대역별로 펄스 반복 주파수(PRF: Pulse repetition frequency) 및 크기(magnitude)를 다르게 하여 상기 스피커를 통해 출력시키는 것을 특징으로 하는 인공지능 클라이언트 장치.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 신호처리부는,
    각각의 비가청 주파수 대역별로 펄스 반복 주파수(PRF: Pulse repetition frequency) 및 크기(magnitude)를 다르게 하여 각각의 신호를 생성하는 신호 생성부;
    상기 각각의 신호는 상기 수신된 비가청 주파수 신호에 의해 도출된 채널 이득 정보를 이용하여 채널 오더링하는 채널 오더링부;
    상기 각각의 신호에 대한 제로 패딩을 수행하는 제로 패딩부(zero padding); 및
    상기 제로 패딩된 각각의 신호를 역 고속 푸리에 변환하는 역 푸리에 변환부(IFFT)를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 클라이언트 장치.
  13. 제10 항에 있어서,
    상기 신호처리부는,
    상기 송신 및 수신된 비가청 주파수 신호를 이용하여 사용자와의 거리를 도출하되, 시계열적으로 도출되는 상기 거리를 이용하여 사용자의 움직임 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 인공지능 클라이언트 장치.
  14. 제10 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 스피커가 웨이크업된 이후 시간, 요일 및 기상 정보 중 적어도 하나에 따라 상이한 서비스 기능의 실행 명령을 트리거시키는 것을 특징으로 하는 인공지능 클라이언트 장치.
  15. 제10 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 특정 공간의 기설정된 시큐리티 환경 설정을 참조하여 외출 상태에서 상기 움직임 정보가 분석되면, 상기 움직임 정보를 연동된 시큐리티 장비로 전송하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 인공지능 클라이언트 장치.
  16. 인공지능 클라이언트 장치에 있어서,
    마이크를 통해 비가청 주파수 신호를 수신하는 마이크;
    상기 비가청 주파수 신호를 이용하여 채널 이득 정보를 도출하는 채널 예측부;
    상기 비가청 주파수 신호를 푸리에 변환하여 주파수 특성값을 도출하는 신호처리부; 및
    상기 도출된 주파수 특성값에 매칭되는 서비스 기능이 존재하는 경우, 상기 서비스 기능의 실행 명령을 트리거하는 프로세서를 포함하되,
    상기 채널 이득 정보는 송신단으로 피드백되어 채널 오더링 과정에 이용되는 것을 특징으로 하는 인공지능 클라이언트 장치.
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