KR20210007144A - 차량 단말 및 그의 동작 방법 - Google Patents

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Abstract

차량이 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단하고, 적어도 하나의 주변 차량 중에서 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량을 확인하는 방법 및 이를 위한 차량 단말을 제공한다.
본 발명에서 개시하는, 차량, 차량 단말, 및 자율 주행 차량 중 하나 이상은 인공지능(Artificial Intelligence) 모듈, 드론(Unmmaned Aerial Vehicle, UAV), 로봇, 증강 현실(Augmented Reality, AR) 장치, 가상 현실(Virtual Reality, VR) 장치, 5G서비스와 관련된 장치 등과 연계될 수 있다.

Description

차량 단말 및 그의 동작 방법{VEHICLE TERMINAL AND OPERATION METHOD THEREOF}
본 개시는 차량 단말 및 그의 동작 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로 본 개시는 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량을 확인하는 차량 단말 및 그의 동작 방법에 관한 것이다.
차량의 디스플레이를 통해 특정 광고 대상에게 광고를 제공하는 타겟 광고의 관심이 증가되고 있으며, 타겟 광고를 보다 효과적으로 제공할 필요성이 존재한다.
또한, 자율 주행 차량은 차량 주변의 환경 및 차량 상태를 인식하고, 이에 따라 차량의 주행을 제어할 수 있는 자율 주행 장치가 탑재된 차량을 의미한다. 자율 주행 차량의 연구가 진행됨에 따라, 자율 주행 차량을 이용하여 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있는 다양한 서비스에 관한 연구도 함께 진행 중에 있다.
개시된 실시 예들은 차량 단말 및 그의 동작 방법을 개시하고자 한다. 본 실시 예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시 예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른, 차량의 단말의 동작 방법은, 광고 대상에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 서버로부터 수신하는 단계; 차량이 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단하는 단계; 판단 결과에 기초하여, 적어도 하나의 주변 차량 중에서, 광고 대상에게 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량을 확인하는 단계; 및 광고 차량에 관한 정보를 상기 서버에 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일 실시 예에 따라, 광고 대상에게 광고를 제공하기 위한 방법은, 광고 대상에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 서버가 제 1 차량에게 전송하는 단계; 제 1 차량이 상기 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 제 1 차량이 판단하는 단계; 판단 결과에 기초하여, 광고 대상에게 광고를 제공하기에 적합한 제 2 차량을 제 1 차량이 확인하는 단계; 제 2 차량에 관한 정보를 제 1 차량이 서버에게 전송하는 단계; 광고에 관한 정보를 서버가 제 2 차량에게 전송하는 단계; 및 광고에 관한 정보에 따라, 제 2 차량이 광고를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따라, 차량의 단말은, 통신부; 및 통신부를 통해, 광고 대상에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 서버로부터 수신하고, 차량이 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단하고, 판단 결과에 기초하여, 적어도 하나의 주변 차량 중에서, 광고 대상에게 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량을 확인하고, 통신부를 통해, 광고 차량에 관한 정보를 상기 서버에 제공하는 제어부를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 상술한 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 비휘발성 기록매체를 포함한다.
기타 실시 예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.
첫째, 본 개시에 따르면, 타겟 광고를 요청 받은 차량이 타겟 광고를 제공하기에 적합하지 않은 경우, 차량은 타겟 광고를 대신 제공할 광고 차량을 확인할 수 있고, 결과적으로 광고 차량을 통해 타겟 광고를 제공할 수 있는 바, 타겟 광고의 활용도 및 효율성을 높일 수 있다. 반대로, 타겟 광고를 요청 받은 차량이 타겟 광고를 하기에 적합한 경우, 차량은 차량과 함께 타겟 광고를 제공할 광고 차량을 확인할 수 있고, 결과적으로 차량 및 광고 차량을 통해 타겟 광고를 제공할 수 있는 바, 타겟 광고의 활용도 및 효율성을 높일 수 있다.
둘째, 본 개시에 따르면, 타겟 광고를 제공하는 서버에 가입된 차량만이 타겟 광고를 제공하는 것이 아닌 가입되지 않은 광고 차량 또한 타겟 광고를 제공할 수 있으므로, 타겟 광고 가능 범위를 넓힐 수 있다.
셋째, 본 개시에 따르면, 타겟 광고 제공으로 인해 발생한 수익이 타겟 광고를 요청 받은 차량과 타겟 광고를 제공한 광고 차량 모두에게 분배될 수 있으므로, 이익 창출 효과를 증가시킬 수 있다.
발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당해 기술 분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시 예에 따른 AI 장치를 나타낸다.
도 2는 일 실시 예에 따른 AI 서버를 나타낸다.
도 3은 일 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.
도 4는 차량의 단말이 동작하는 실시예를 나타낸다.
도 5는 차량의 단말의 동작 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 6은 제 1 차량 대신에 제 2 차량이 광고 대상에게 광고를 제공하는 흐름도를 나타낸다.
도 7은 광고 차량을 통해 광고 대상에게 광고를 제공하는 실시예를 나타낸다.
도 8은 복수의 광고 차량들을 통해 광고 대상에게 광고를 제공하는 실시예를 나타낸다.
도 9는 광고 차량을 통해 광고 대상에게 광고를 제공하는 다른 실시예를 나타낸다.
도 10은 제 1 차량 및 제 2 차량이 광고 대상에게 광고를 제공하는 흐름도를 나타낸다.
도 11 및 도 12는 차량이 광고 차량과 함께 광고 대상에게 광고를 제공하는 실시예들을 나타낸다.
도 13은 차량이 광고 차량과 함께 광고 대상에게 광고를 제공하는 다른 실시예를 나타낸다.
도 14는 차량 단말의 블록도를 나타낸다.
실시 예들에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "??부", "??모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 본 명세서에서 인공 지능(AI, Artificial Intelligence)은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)을 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함수 값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
또한, 본 명세서에서 차량은 자율 주행 차량이 될 수 있다. 자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다. 또한, 자율 주행 차량은 차량 주변의 환경 및 차량 상태를 인식하고, 이에 따라 차량의 주행을 제어할 수 있는 자율 주행 장치가 탑재된 차량을 의미할 수 있다. 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
여기서 차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 AI 장치를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량, XR 장치 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, AI 장치(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다. 그러나, 도 1에 도시된 구성 요소 모두가 AI 장치(100)의 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도 1에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 AI 장치가 구현될 수도 있고, 도 1에 도시된 구성 요소보다 적은 구성 요소에 의해 AI 장치가 구현될 수도 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth??), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)와 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다. 메모리(170)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 AI 서버를 나타낸다.
도 2를 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)를 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)를 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 1에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
본 실시 예에 따른 자율 주행 차량(100b)은 AI 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 자율 주행 기능을 제어하기 위한 자율 주행 제어 모듈을 포함할 수 있고, 자율 주행 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다. 자율 주행 제어 모듈은 자율 주행 차량(100b)의 구성으로써 내부에 포함될 수도 있지만, 자율 주행 차량(100b)의 외부에 별도의 하드웨어로 구성되어 연결될 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 자율 주행 차량(100b)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 로봇(100a)과 마찬가지로, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
특히, 자율 주행 차량(100b)은 시야가 가려지는 영역이나 일정 거리 이상의 영역에 대한 환경이나 객체는 외부 장치들로부터 센서 정보를 수신하여 인식하거나, 외부 장치들로부터 직접 인식된 정보를 수신할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 주행 동선을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 자율 주행 차량(100b)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 자율 주행 차량(100b)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 자율 주행 차량(100b)이 주행하는 공간(예컨대, 도로)에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 가로등, 바위, 건물 등의 고정 객체들과 차량, 보행자 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
도 4는 차량의 단말이 동작하는 실시예를 나타낸다.
단말(400)은 차량(401)에 포함될 수 있다.
단말(400)은 도 4에 도시된 광고 대상에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 서버(410)로부터 수신할 수 있다. 다시 말해, 서버(410)는 단말(400)에게 타겟 광고를 제공할 것을 요청할 수 있다.
단말(400)은 차량(401)이 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다. 다시 말해, 단말(400)은 차량(401)이 광고 요청에 따른 광고를 효과적으로 제공할 차량인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 단말(400)은 차량(401)과 광고 대상 간의 거리가 멀거나, 차량(401)과 광고 대상 사이에 장애물이 존재하는 경우, 차량(401)이 광고 요청에 따른 광고를 제공하는 것이 부적합하다고 판단할 수 있다.
단말(400)은, 차량(401)이 광고 대상에게 광고를 제공하는 것이 적합하지 않다고 판단한 경우, 광고 대상에게 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량을 확인할 수 있다. 구체적으로, 단말(400)은 도 4에 도시된 광고 대상에 근접하게 위치한 차량(402)을 광고 차량으로 결정할 수 있다.
단말(400)은 광고 차량인 차량(402)에 관한 정보를 서버(410)에 전송할 수 있다. 이어서, 서버(410)는 광고에 대한 정보를 차량(402)으로 전송할 수 있고, 차량(402)은 차량(402) 내 디스플레이(DISP)(404)를 통해 광고 대상에게 광고를 제공할 수 있다. 디스플레이(DISP)(404)는 차량(402)의 상부에 배치되거나, 차량(402)의 우측 차창, 좌측 차창 및 후방 차창 중 적어도 하나에 형성될 수 있고, 차량(402) 내에 포함된 디스플레이(DISP)(404)의 형태는 이에 제한되어 해석되지 않는다.
서버(410)는 광고 제공으로 인한 수익을 광고를 요청 받은 차량(401)과 광고를 제공한 차량(402) 모두에게 분배하여 제공할 수 있다.
본 개시에 따르면, 타겟 광고를 요청 받은 차량(401)이 타겟 광고를 제공하기에 적합하지 않은 경우, 차량(401)은 타겟 광고를 대신 제공할 차량(402)을 확인할 수 있고, 결과적으로 차량(402)을 통해 타겟 광고를 제공할 수 있는 바, 타겟 광고의 활용도 및 효율성을 높일 수 있다. 반대로, 타겟 광고를 요청 받은 차량(401)이 타겟 광고를 하기에 적합한 경우, 차량(401)과 함께 타겟 광고를 제공할 차량(402)을 확인할 수 있고, 결과적으로 차량(401) 및 차량(402)을 통해 타겟 광고를 제공할 수 있는 바, 타겟 광고의 활용도 및 효율성을 높일 수 있다. 또한, 타겟 광고를 제공하는 서버(410)에 가입된 차량(401)만이 타겟 광고를 제공하는 것이 아닌 가입되지 않은 차량(402) 또한 타겟 광고를 제공할 수 있으므로, 타겟 광고 가능 범위를 넓힐 수 있다. 또한, 타겟 광고 제공으로 인해 발생한 수익이 타겟 광고를 요청 받은 차량(401)과 타겟 광고를 제공한 차량(402) 모두에게 분배될 수 있으므로, 이익 창출 효과를 증가시킬 수 있다.
도 5는 차량의 단말의 동작 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 5에 도시된 흐름도는 도 4에 도시된 단말(400)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라고 하더라도 도 4에 도시된 단말(400)의 동작에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 5에 도시된 흐름도에도 적용될 수 있다.
단계 s510에서, 단말(400)은 광고 대상에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 서버로부터 수신할 수 있다. 단말(400)은 차량에 포함될 수 있으며, 일 예에 따라, 차량은 자율 주행 차량일 수 있다. 단말(400)을 포함하는 차량은 서버가 제공하는 광고에 대한 서비스에 가입되어 있는 차량일 수 있다.
단말(400)은 차량과 인프라 간 무선 통신(V2I: Vehicle to Infrastructure) 또는 차량과 네트워크 간 무선 통신(V2N: Vehicle to Network)을 통해 서버로부터 광고 요청을 수신할 수 있다.
단말(400)은 광고 대상의 위치 정보, 광고 영상 정보, 및 광고 제공으로 인해 발생하는 수익에 관한 정보 중 적어도 하나를 서버로부터 수신할 수 있다.
단계 s520에서, 단말(400)은 차량이 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다. 다시 말해, 단말(400)은 차량이 광고 대상에게 광고를 효과적으로 전달하기 위한 차량으로 적합한지 여부를 판단할 수 있다.
단말(400)은, 차량의 주변 환경에 대한 정보에 기초하여, 차량이 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다. 차량의 주변 환경에 대한 정보는, 주변 차량의 위치, 속도, 및 크기 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있고, 주변 물체의 위치 및 크기에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 단말(400)은, 차량의 디스플레이를 통한 광고 송출이 주변 차량에 의해 차단되는 경우, 차량이 광고를 제공하기에 적합하지 않다고 판단할 수 있다. 반대로, 단말(400)은, 차량의 디스플레이를 통한 광고 송출이 주변 장애물에 의해 차단되지 않는 경우, 차량이 광고를 제공하기에 적합하다고 판단할 수 있다.
단말(400)은, 차량의 주행 상태에 대한 정보에 기초하여, 차량이 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다. 차량의 주행 상태에 대한 정보는, 차량의 위치, 주행 속도, 주행 방향, 및 주행 경로 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 단말(400)은, 차량의 현재 주행 위치와 광고 대상 간의 거리가 먼 경우, 차량이 광고를 제공하기에 적합하지 않다고 판단할 수 있다. 반대로, 단말(400)은, 차량의 현재 주행 위치와 광고 대상 간의 거리가 가까운 경우, 차량이 광고를 제공하기에 적합하다고 판단할 수 있다.
단말(400)은, 차량의 디스플레이의 상태에 기초하여, 차량이 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 단말(400)은, 차량의 디스플레이가 향하는 방향으로 광고 대상이 위치하지 않은 경우, 차량이 광고를 제공하기에 적합하지 않다고 판단할 수 있다.
단계 s530에서, 단말(400)은, s520의 판단 결과에 기초하여, 적어도 하나의 주변 차량 중에서, 광고 대상에게 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량을 확인할 수 있다. 일 예에 따라, s520의 판단 결과 적합하지 않다고 판단되는 경우, 단말(400)은 차량 대신에 광고를 제공할 광고 차량을 확인할 수 있다. 다른 예에 따라, s520의 판단 결과 적합하다고 판단되는 경우, 단말(400)은 차량과 함께 광고를 제공할 광고 차량을 확인할 수 있다.
단말(400)은, 적어도 하나의 주변 차량의 주행 상태에 대한 정보에 기초하여, 광고 차량을 확인할 수 있다. 주변 차량의 주행 상태에 대한 정보는, 주변 차량의 위치, 속도, 및 주행 예정 경로 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 단말(400)은, 주변 차량들의 위치 또는 속도에 기초하여, 주변 차량들 중에서 광고 대상과 거리가 가장 근접한 차량을 광고 차량으로 결정할 수 있다. 단말(400)은, 적어도 하나의 주변 차량과의 통신, 또는 서버와의 통신을 통해, 적어도 하나의 주변 차량의 주행 상태에 관한 정보를 획득할 수 있다.
단말(400)은, 적어도 하나의 주변 차량에게 광고 가능 여부에 대해 문의할 수 있고, 문의에 대한 응답에 기초하여 광고 차량을 확인할 수 있다. 예를 들어, 단말(400)은, 주변 차량들에게 광고 가능 여부에 대해 문의할 수 있고, 문의에 대한 긍정적인 응답을 전송한 차량을 광고 차량으로 확인할 수 있다.
단계 s540에서, 단말(400)은 s530에서 확인된 광고 차량에 관한 정보를 서버에 제공할 수 있다. 광고 차량에 관한 정보는, 광고 차량의 식별 ID, 위치, 및 디스플레이의 상태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
서버는, 단말(400)에 의해 제공되는 광고 차량에 관한 정보에 기초하여, 광고 대상에게 제공할 광고에 관한 정보를 광고 차량에게 전송할 수 있고, 광고 차량은 광고 대상에게 광고를 제공할 수 있다.
도 6은 제 1 차량 대신에 제 2 차량이 광고 대상에게 광고를 제공하는 흐름도를 나타낸다.
단계 s602에서, 서버(610)는 광고 대상에게 광고를 제공할 것을 제 1 차량(620)에게 요청할 수 있다.
먼저, 서버(610)는 모바일 디바이스, 인프라 또는 차량으로부터 데이터를 수집할 수 있고, 수집된 데이터에 기반하여 광고 대상 및 광고 대상에게 전달할 광고를 결정할 수 있다. 구체적으로, 서버(610)는 모바일 디바이스, CCTV 또는 사이니지 카메라와 같은 인프라, 또는 차량의 센서들로부터 특정 지역의 광고 대상들을 확인할 수 있고, 광고 대상들에 대한 타겟 세그멘테이션(target segmentation)을 통해 공통 관심사를 위한 광고를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(610)는 특정 지역의 보행자 20명 중 15명이 슈퍼히어로 영화에 관심이 있을 확률이 높다고 판단하여, 마블(MARVEL) 영화에 대한 광고를 결정할 수 있다.
일 예에 따라, 서버(610)는 제 1 차량(620)이 광고 대상에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 제 1 차량(620)에게 전송할 수 있다. 다른 예에 따라, 서버(610)는 제 1 차량(620) 대신에 다른 차량이 광고 대상에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 제 1 차량(620)에게 할 수 있다. 예를 들어, 서버(610)는, 특정 광고 대상 주변의 차량들 중에서 서버(610)가 제공하는 광고에 대한 서비스에 가입된 차량이 없는 경우, 광고 요청을 서비스에 가입된 제 1 차량(620)에게 전송할 수 있다. 이 경우, 제 1 차량(620)은 적어도 하나의 주변 차량 중에서 광고 대상에게 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량을 확인할 수 있다.
단계 s604에서, 제 1 차량(620)은 제 1 차량(620)이 s602의 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합하지 않다고 판단할 수 있다. 다시 말해, 제 1 차량(620)은, 제 1 차량(620)의 디스플레이를 통해 광고를 광고 대상에게 효과적으로 제공할 수 없다고 판단할 수 있다.
단계 s606에서, 제 1 차량(620)은 제 2 차량(630)에게 광고 대상에게 광고를 제공하는 것이 가능한지 여부에 대한 문의를 제 2 차량(630)에게 문의할 수 있다. 또한, 제 1 차량(620)은 광고 가능 여부에 대한 문의를 제 2 차량(630)뿐만 아니라 다른 차량에게 문의할 수 있다.
제 1 차량(620)은, 차량과 차량 간 무선 통신(V2V: Vehicle to Vehicle) 또는 차량과 인프라 간 무선 통신(V2I)을 통해, 제 2 차량(630)에게 광고 가능 여부에 대한 문의를 할 수 있다. 차량과 인프라 간 무선 통신의 경우, 제 1 차량(620)은 인프라로부터 제 2 차량(630)에 관한 정보를 먼저 획득할 수 있다.
단계 s608에서, 제 2 차량(630)은 제 1 차량(620)의 문의에 대한 응답을 제 1 차량(620)에게 전송할 수 있다. 구체적으로, 제 2 차량(630)은 광고 대상에게 광고를 제공하는 것이 가능하다는 응답을 제 1 차량(620)에게 전송할 수 있다. 예를 들어, 제 2 차량(630)은 제 2 차량(630)이 광고 대상에게 광고를 제공하기에 적합한지 여부에 대한 판단을 할 수 있고, 적합하다고 판단되는 경우, 긍정적인 응답을 제 1 차량(620)에게 전송할 수 있다.
단계 s612에서, 제 1 차량(620)은 s608에 따른 응답에 기초하여 제 2 차량(630)을 광고 대상에게 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량으로 확인할 수 있다. 또한, 제 1 차량(620)이 s606에서 복수의 차량들에게 광고 가능 여부에 대해 문의하고, 복수의 차량들로부터 긍정적인 응답을 수신하는 경우, 제 1 차량(620)은 복수의 차량들 중에서 광고를 제공하기에 가장 적합한 광고 차량을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제 1 차량(620)은 복수의 차량들 중에서 광고 대상과 거리가 가장 가까운 차량을 광고 차량으로 선택할 수 있다.
단계 s614에서, 제 1 차량(620)은 제 2 차량(630)에 관한 정보를 서버(610)에게 전송할 수 있다.
단계 s616에서, 서버(610)는 광고에 관한 정보를 제 2 차량(630)에게 전송할 수 있다. 예를 들어, 서버(610)는 광고 영상을 다운받을 수 있는 IP 주소에 관한 정보를 제 2 차량(630)에게 전송할 수 있다.
단계 s618에서, 제 2 차량(630)은, 서버(610)의 광고에 관한 정보에 따라, 광고 대상에게 광고를 제공할 수 있다. 다만, 제 2 차량(630)이 광고를 제공하는 도중에 광고 대상이 정해진 지역을 이탈하는 경우, 제 2 차량(630)은 이를 감지하고, 광고 제공을 중단할 수 있다. 또한, 서버(610)는 광고 대상이 정해진 지역을 이탈하는 상태를 감지할 수 있고, 제 2 차량(630)에게 광고 제공을 중단하도록 명령할 수 있다. 또한, 제 2 차량(630)이 광고를 제공하는 도중에, 다른 정보를 제공해야할 필요가 존재하는 경우, 서버(610)는 제 2 차량(630)이 다른 정보를 제공하도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 재난 경보와 같은 긴급 상황에 대한 공익적인 알림이 필요한 경우, 서버(610)는, 제 2 차량(630)이 광고 제공을 중단하고 공익적인 알림을 제공하도록 제어할 수 있다. 또는, 서버(610)는, 제 2 차량(630)이 광고 제공과 공익적인 알림을 동시에 제공하도록 제어할 수 있다.
제 2 차량(630)은 복수의 디스플레이들 중에서 광고 대상의 유형에 따라 선택된 디스플레이를 통해 광고를 제공할 수 있다. 예를 들어, 광고 대상이 보행자인 경우, 제 2 차량(630)은 차량 상단의 디스플레이를 통해 광고를 제공할 수 있고, 광고 대상이 주변 차량에 탑승한 승객인 경우, 제 2 차량(630)은 차량의 차창에 형성된 디스플레이를 통해 광고를 제공할 수 있다. 또한, 광고 대상들이 보행자 및 탑승객인 경우, 제 2 차량(630)은 차량 상단의 디스플레이 및 차창에 형성된 디스플레이 모두를 통해 광고 대상에게 광고를 제공할 수 있다.
단계 s622에서, 제 2 차량(630)은, 광고 대상에게 광고를 제공하는 것이 완료되었음을 서버(610)에게 알릴 수 있다.
단계 s624에서, 서버(610)는 제 1 차량(620) 및 제 2 차량(630)에게 광고로 인해 발생하는 수익을 분배할 수 있다. 예를 들어, 서버(610)는 제 1 차량(620) 및 제 2 차량(630) 각각의 기여도를 설정할 수 있고, 설정된 기여도에 따라, 광고로 인해 발생하는 수익을 분배할 수 있다.
도 7은 광고 차량을 통해 광고 대상에게 광고를 제공하는 실시예를 나타낸다.
차량(710)은 서버(720)로부터 도 7에 도시된 광고 대상들에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 수신할 수 있다.
차량(710)은 차량(710)이 서버(720)의 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 차량(710)은 차량(710)의 주변 환경을 센싱할 수 있고, 센싱 결과에 따라 차량(710)과 광고 대상들 사이에 화물 차량(730)이 존재한다고 확인할 수 있다. 예를 들어, 차량(710)은 차량(710) 내 이미지 센서를 통해 화물 차량(730)을 확인할 수 있다. 차량(710)은, 차량(710) 내 디스플레이를 통한 광고 제공이 화물 차량(730)에 의해 차단될 수 있으므로, 차량(710)이 광고를 제공하기에 부적합하다고 판단할 수 있다. 또한, 차량(710)은 화물 차량(730)과의 V2V 통신을 통해 화물 차량(730)의 주행 경로 또는 속도에 관한 정보를 획득할 수 있고, 획득한 정보에 따라 차량(710)이 차로 변경을 통해 광고 대상에게 광고를 제공하기에 부적합하다고 판단할 수 있다.
이어서, 차량(710)은, 차량(710) 주변의 적어도 하나의 주변 차량 중에서, 광고 대상들에게 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량으로써 차량(740)을 확인할 수 있다. 구체적으로, 차량(710)은, 차량(740)과의 통신을 통해, 차량(740)의 위치에 관한 정보를 획득할 수 있고, 획득된 정보에 기초하여, 차량(740)이 디스플레이를 통해 광고 대상들에게 광고를 제공하기에 적합하다고 판단할 수 있다.
차량(710)은 광고 차량인 차량(740)에 관한 정보를 서버(720)에 전송할 수 있고, 서버(720)는 광고 대상들에게 제공할 광고 영상에 관한 정보를 차량(740)에게 전송할 수 있다. 따라서, 차량(740)은 디스플레이를 통해 광고 영상을 표시하여, 광고 대상들에게 광고를 제공할 수 있다.
도 8은 복수의 광고 차량들을 통해 광고 대상에게 광고를 제공하는 실시예를 나타낸다.
차량(810)은 서버(820)로부터 도 8에 도시된 광고 대상들에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 수신할 수 있다.
차량(810)은 차량(810)이 서버(820)의 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 차량(810)은 서버(820) 또는 차량(810)의 네비게이션(navigation)으로부터 차량(810)의 주변 환경에 대한 정보를 수신할 수 있고, 수신된 정보에 따라 4차로에 정차된 차량들(830,840,850)이 존재한다고 확인할 수 있다. 차량(810)은 서버(820)로부터 맵 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 차량(810)은, 서버(820)로부터 현재 4차로가 On-street parking zone이라는 정보를 획득할 수 있고, 4차로 구간에 대한 센싱 결과에 따라 정차된 차량들(830,840,850)의 존재를 확인할 수 있다. 따라서, 차량(810)은, 4차로에 정차된 차량들(830,840,850)의 존재로 인해, 차량(810)이 광고 대상들에게 광고를 효과적으로 제공하지 못한다고 판단할 수 있다.
이어서, 차량(810)은, 차량(810) 주변의 차량들 중에서, 광고 대상들에게 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량으로써 차량들(830,840,850)을 확인할 수 있다. 구체적으로, 차량(810)은, 차량들(830,840,850)과의 통신을 통해, 차량들(830,840,850)의 위치에 관한 정보 및 차량들(830,840,850)의 디스플레이 상태에 관한 정보를 획득할 수 있고, 획득된 정보에 기초하여, 차량들(830,840,850)이 디스플레이를 통해 광고 대상들에게 광고를 제공하기에 적합하다고 판단할 수 있다.
차량(810)은 광고 차량들인 차량들(830,840,850)에 관한 정보를 서버(820)에 전송할 수 있고, 서버(820)는 광고 대상들에게 제공할 광고 영상에 관한 정보를 차량들(830,840,850)에게 전송할 수 있다. 따라서, 차량들(830,840,850) 각각은 디스플레이를 통해 광고 영상을 표시하여, 광고 대상들에게 광고를 제공할 수 있다.
도 9는 광고 차량을 통해 광고 대상에게 광고를 제공하는 다른 실시예를 나타낸다.
차량(910)은 서버(920)로부터 도 9에 도시된 광고 대상에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 수신할 수 있다.
차량(910)은, 차량(910)이 서버(920)의 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 차량(910)은 주변 환경에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 차량(910)은 차량(910) 내 센서를 통해 주변 환경을 센싱할 수 있고, 서버(920)로부터 고정밀지도(HD map)에 관한 정보를 획득할 수 있다. 이어서, 차량(910)은 차량(910)의 주행 예정 경로를 고려하여, 광고 대상에게 광고를 제공하는 것이 적합한지 여부를 판단할 수 있다. 도 9에 도시된 바와 같이, 차량(910)의 주행 예정 경로는 A1 차로에서 B1 차로로의 경로이므로, 차량(910)은 차량(910)이 서버(920)의 광고 요청에 따라 광고 대상에게 광고를 제공하기에 부적합하다고 판단할 수 있다. 또한, 차량(910)은 차량(910)과 광고 대상간의 거리가 멀고, 차량(910)이 교통 체증으로 인해 광고 대상 근방으로 차로를 변경하기에는 어렵다고 판단할 수 있다.
차량(910)은, 차량(910) 주변의 차량들(930,940)에게 광고 가능 여부에 대해 문의할 수 있다. 구체적으로, 차량(910)은, 차량(910) 주변의 차량들 중에서, 광고 대상에게 광고를 제공할 수 있다고 판단되는 차량들(930,940)에게 광고 가능 여부에 대해 문의할 수 있다. 이어서, 차량(910)은 차량들(930,940)로부터 문의에 대한 응답을 수신할 수 있고, 긍정적인 응답을 전송한 차량(940)을 광고 차량으로 확인할 수 있다.
차량(910)은 확인된 광고 차량인 차량(940)에 관한 정보를 서버(920)에 전송할 수 있고, 서버(920)는 광고 대상에게 제공할 광고 영상에 관한 정보를 차량(940)에게 전송할 수 있다. 따라서, 차량(940)은 디스플레이를 통해 광고 영상을 표시하여, 광고 대상에게 광고를 제공할 수 있다.
도 10은 제 1 차량 및 제 2 차량이 광고 대상에게 광고를 제공하는 흐름도를 나타낸다.
단계 s1002에서, 서버(1010)는 광고 대상에게 광고를 제공할 것을 제 1 차량(1020)에게 요청할 수 있다.
단계 s1004에서, 제 1 차량(1020)은 제 1 차량(1020)이 s1002의 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합하다고 판단할 수 있다. 또한, 제 1 차량(1020)은 다른 차량과 함께 광고 요청에 따른 광고를 제공할 수 있다고 판단할 수 있다. 예를 들어, 광고 대상이 보행자이고 제 1 차량(1020)이 다차로의 중간 차로를 주행하는 경우, 제 1 차량(1020)뿐만 아니라 보행자 주변의 다른 차량 또한 광고를 제공하는 것이 광고 효과를 높일 수 있으므로, 제 1 차량(1020)은 보행자 주변의 다른 차량과 함께 광고를 제공할 수 있다고 판단할 수 있다.
단계 s1006에서, 제 1 차량(1020)은 제 2 차량(1030)에게 광고 대상에게 광고를 제공하는 것이 가능한지 여부에 대한 문의를 제 2 차량(1030)에게 문의할 수 있다. 또한, 제 1 차량(1020)은 광고 가능 여부에 대한 문의를 제 2 차량(1030)뿐만 아니라 다른 차량에게 문의할 수 있다.
단계 s1008에서, 제 2 차량(1030)은 제 1 차량(1020)의 문의에 대한 응답을 제 1 차량(1020)에게 전송할 수 있다. 구체적으로, 제 2 차량(1030)은 광고 대상에게 광고를 제공하는 것이 가능하다는 응답을 제 1 차량(1020)에게 전송할 수 있다.
단계 s1012에서, 제 1 차량(1020)은 s1008에 따른 응답에 기초하여 제 2 차량(1030)을 광고 대상에게 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량으로 확인할 수 있다.
단계 s1014에서, 제 1 차량(1020)은 제 2 차량(1030)에 관한 정보를 서버(1010)에게 전송할 수 있다.
단계 s1016에서, 제 1 차량(1020)은 제 2 차량(1030)에게 주행 정보를 전송할 수 있다. 구체적으로, 제 1 차량(1020)은 광고 대상에게 광고를 제공하기 위한 주행 위치 및 주행 속도에 관한 정보를 제 2 차량(1030)에게 전송할 수 있다. 예를 들어, 광고 대상이 차량 내 탑승객인 경우, 제 1 차량(1020)은 광고 대상의 탑승 위치, 시야 방향, 및 시야를 가리는 장애물 존재 여부를 고려하여, 광고 대상에게 효과적으로 광고를 제공할 제 1 차량(1020) 및 제 2 차량(1030)의 주행 위치 및 속도를 결정할 수 있고, 결정된 주행 위치 및 속도를 제 2 차량(1030)과 공유할 수 있다.
단계 s1018에서, 서버(1010)는 광고에 관한 정보를 제 1 차량(1020) 및 제 2 차량(1030)에게 전송할 수 있다. 예를 들어, 서버(1010)는 광고 영상을 다운받을 수 있는 IP 주소에 관한 정보를 제 1 차량(1020) 및 제 2 차량(1030)에게 전송할 수 있다.
단계 s1022에서, 제 1 차량(1020) 및 제 2 차량(1030)은, 서버(1010)의 광고에 관한 정보에 따라, 광고 대상에게 광고를 제공할 수 있다. 구체적으로, 제 1 차량(1020) 및 제 2 차량(1030)은, 서로 공유된 주행 위치 및 수행 속도에 관한 정보에 따라 주행하여, 디스플레이를 통해 광고 대상에게 광고를 제공할 수 있다. 또한, 제 1 차량(1020) 및 제 2 차량(1030)은 동일한 광고 영상을 광고 대상을 향해 표시할 수 있고, 이 때 제 1 차량(1020) 또는 제 2 차량(1030)은 광고 영상을 일부 변경하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 광고 대상이 보행자이고, 제 1 차량(1020)은 다차로의 중간 차로에서 주행 중이고 제 2 차량(1030)은 보행자 근처 차로에서 주행 중인 경우, 제 2 차량(1030)은 광고 영상 전체를 표시할 수 있지만, 제 1 차량(1020)은 광고 대상과의 거리가 멀 수 있으므로 광고 영상 중 핵심적인 영역을 확대하여 표시할 수 있다.
제 1 차량(1020) 및 제 2 차량(1030)이 광고를 제공하는 도중에 광고 대상이 탑승한 차량이 예상 경로를 이탈한 경우, 제 1 차량(1020) 및 제 2 차량(1030)은 이를 감지하고 광고 제공을 중단할 수 있다. 또한, 광고 제공 도중에 광고 대상이 차량 내에서 수면, 독서, 또는 게임 등으로 인해 주변을 바라볼 수 없는 상태인 경우, 차량은 이러한 상태를 감지하고 이러한 상태에 관한 정보를 서버(1010)로 전송할 수 있으며, 서버(1010)는 제 1 차량(1020) 및 제 2 차량(1030)의 광고 제공을 중단하도록 제어할 수 있다.
제 1 차량(1020) 및 제 2 차량(1030)은, 광고 대상에게 광고를 제공하는 것이 완료되었음을 서버(1010)에게 알릴 수 있다.
단계 s1024에서, 서버(1010)는 제 1 차량(1020) 및 제 2 차량(1030)에게 광고로 인해 발생하는 수익을 분배할 수 있다.
도 11 및 도 12는 차량이 광고 차량과 함께 광고 대상에게 광고를 제공하는 실시예들을 나타낸다.
서버(1120)는 광고 대상들을 차량(1130)의 전석에 탑승하고 있는 탑승객들로 결정할 수 있고, 결정된 광고 대상들에게 광고를 제공할 것을 차량(1110)에게 요청할 수 있다.
차량(1110)은 차량(1110)의 후방 디스플레이(1115)를 통해 광고 대상들에게 광고를 제공하기에 적합하다고 판단할 수 있다. 또한, 차량(1110)은, 차량(1130)의 전석에 탑승한 광고 대상들에게 광고를 보다 효과적으로 제공하기 위해, 차량(1130)의 전방에 위치하는 다른 차량들과 함께 광고를 제공할 것으로 판단할 수 있다.
차량(1110)은 차량(1110)의 주변에 위치하는 차량(1140) 및 차량(1150)에게 광고 대상들에게 광고를 제공하는 것이 가능한지 여부에 대한 문의를 할 수 있다. 차량(1110)은 차량(1140) 및 차량(1150)으로부터 문의에 대한 긍정적인 응답을 수신할 수 있고, 차량(1140) 및 차량(1150)을 광고 차량으로 확인할 수 있다.
차량(1110)은 확인된 광고 차량인 차량(1140) 및 차량(1150)에 관한 정보를 서버(1120)로 전송할 수 있고, 서버(1120)는 광고 대상들에게 제공할 광고 영상에 관한 정보를 차량들(1110,1140,1150)에게 전송할 수 있다.
차량들(1110,1140,1150)은, 서로 공유된 주행 위치 및 주행 속도에 관한 정보에 따라 주행하여, 후방 디스플레이들(1115,1145,1155)을 통해 광고 대상들에게 광고를 제공할 수 있다.
도 12를 참조하면, 도 11과 마찬가지로, 차량들(1110,1140,1150)은, 서버(1120)에 의해 제공되는 광고 정보에 따라, 차량(1130)의 전석에 탑승하고 있는 광고 대상들에게 광고를 제공할 수 있다.
다만, 도 12에서는, 도 11과 달리, 차량(1110)은 후방 디스플레이(1115)를 통해 광고를 제공하지만, 차량(1140)은 우측 차창의 디스플레이(1146)를 통해 광고를 제공하고, 차량(1150)은 좌측 차창의 디스플레이(1156)를 통해 광고를 제공할 수 있다. 차량(1110)은, 차량(1130)의 전석에 탑승하고 있는 광고 대상들에게 보다 효과적으로 광고를 제공하기 위해, 차량들(1110,1140,1150)의 위치 및 광고를 제공할 차량들(1110,1140,1150)의 디스플레이를 결정할 수 있고, 이를 차량들(1110,1140,1150) 간에 공유할 수 있다. 일 예에 따라, 차량(1130)이 수동 주행 차량인 경우, 차량(1130) 내 광고 대상은 운전으로 인해 전방 주시 의무를 가지므로, 차량들(1110,1140,1150)은 도 11과 같은 차량 위치 및 디스플레이를 통해 광고를 제공할 수 있다. 다른 예에 따라, 차량(1130)이 자율 주행 차량인 경우 광고 대상은 전방 주시 의무가 없으므로, 차량들(1110,1140,1150)은 도 12와 같은 차량 위치 및 디스플레이를 통해 광고를 제공할 수 있다.
도 13은 차량이 광고 차량과 함께 광고 대상에게 광고를 제공하는 다른 실시예를 나타낸다.
서버(1320)는 광고 대상들을 차량(1330)의 후석에 탑승하고 있는 탑승객들로 결정할 수 있고, 결정된 광고 대상들에게 광고를 제공할 것을 차량(1310)에게 요청할 수 있다.
차량(1310)은 차량(1310)의 우측 차창에 형성된 디스플레이(1315)를 통해 광고 대상들에게 광고를 제공하기에 적합하다고 판단할 수 있다. 또한, 차량(1310)은, 차량(1330)의 후석에 탑승한 광고 대상들에게 광고를 보다 효과적으로 하기 위해, 차량(1130)의 좌측 및 우측에 위치하는 다른 차량들과 함께 광고를 제공할 것으로 판단할 수 있다.
차량(1310)은 차량(1310)의 주변에 위치하는 차량들(1340,1350,1360)에게 광고 대상들에게 광고를 제공하는 것이 가능한지 여부에 대한 문의를 할 수 있다. 차량(1310)은 차량들(1340,1350,1360)로부터 문의에 대한 긍정적인 응답을 수신할 수 있고, 차량들(1340,1350,1360)을 광고 차량으로 확인할 수 있다.
차량(1310)은 확인된 광고 차량인 차량들(1340,1350,1360)에 관한 정보를 서버(1320)로 전송할 수 있고, 서버(1320)는 광고 대상들에게 제공할 광고 영상에 관한 정보를 차량들(1310,1340,1350,1360)에게 전송할 수 있다.
차량들(1310,1340,1350,1360)은, 서로 공유된 주행 위치 및 주행 속도에 관한 정보에 따라 주행하여, 디스플레이들(1315,1345,1355,1365)을 통해 광고 대상들에게 광고를 제공할 수 있다. 구체적으로, 차량들(1310,1340)은 우측 차창에 형성된 디스플레이(1315,1345)를 통해 우측 방향으로 광고를 제공할 수 있고, 차량들(1350,1360)은 좌측 차창에 형성된 디스플레이(1355,1365)를 통해 좌측 방향으로 광고를 제공할 수 있다.
또한, 차량(1330)이 버스인 경우 차량(1330) 내 광고 대상들이 상대적으로 높은 곳에 위치하므로, 차량들(1310,1340,1350,1360)은 차량들(1310,1340,1350,1360) 상단에 위치하는 디스플레이들(1315,1345,1355,1365)을 이용하여 광고를 제공할 수 있다.
도 14는 차량 단말의 블록도를 나타낸다.
단말(1400)은 차량 내에 배치되고, 차량의 운전을 보조하는 장치일 수 있다. 단말(1400)은, 일 실시예에 따라, 통신부(1410) 및 제어부(1420)를 포함할 수 있다. 도 14에 도시된 단말(1400)은 본 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 14에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
통신부(1410)는 외부의 전자 장치와 통신할 수 있다. 외부의 전자 장치는 주변 차량이 될 수 있거나, 서버가 될 수 있거나, RSU(Road Side Unit)와 같은 인프라(Infra)가 될 수 있다. 통신부(1410)는 차량과 차량 간 무선 통신(V2V: Vehicle to Vehicle) 또는 차량과 네트워크 간 무선 통신(V2N: Vehicle to Network)에 기초하여 외부 차량 또는 서버와 통신할 수 있다.
또한, 통신부(1410)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있다.
제어부(1420)는 단말(1400)의 전반의 동작을 제어하고 데이터 및 신호를 처리할 수 있다. 제어부(1420)는 적어도 하나의 하드웨어 유닛으로 구성될 수 있다. 또한, 제어부(1420)는 메모리에 저장된 프로그램 코드를 실행하여 생성되는 하나 이상의 소프트웨어 모듈에 의해 동작할 수 있다.
제어부(1420)는, 통신부(1410)를 통해, 광고 대상에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 서버로부터 수신할 수 있다.
제어부(1420)는, 차량이 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다. 제어부(1420)는, 차량의 주변 환경에 관한 정보, 차량의 주행 상태에 관한 정보, 및 차량의 디스플레이의 상태에 관한 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 차량이 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다.
제어부(1420)는, 판단 결과에 기초하여, 적어도 하나의 주변 차량 중에서, 광고 대상에게 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량을 확인할 수 있다.
일 예에 따라, 판단 결과 적합하지 않다고 판단되는 경우, 제어부(1420)는 차량 대신에 광고를 제공할 광고 차량을 확인할 수 있다. 다른 예에 따라, 판단 결과 적합하다고 판단되는 경우, 제어부(1420)는 차량과 함께 광고를 제공할 광고 차량을 확인할 수 있다.
제어부(1420)는, 적어도 하나의 주변 차량의 주행 상태에 관한 정보에 기초하여, 광고 차량을 확인할 수 있다. 제어부(1420)는 통신부(1410)를 통해 주변 차량 또는 서버로부터 주변 차량의 주행 상태에 관한 정보를 획득할 수 있다.
제어부(1420)는, 통신부(1410)를 통해, 적어도 하나의 주변 차량에게 광고 가능 여부에 대해 문의할 수 있고, 문의에 대한 응답에 기초하여 광고 차량을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1420)는, 주변 차량들에게 광고 가능 여부에 대해 문의할 수 있고, 문의에 대한 긍정적인 응답을 전송한 차량을 광고 차량으로 확인할 수 있다.
제어부(1420)는, 통신부(1410)를 통해, 광고 차량에 관한 정보를 서버에 제공할 수 있다.
상기 살펴 본 실시예들에 따른 장치는 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다. 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.
본 실시 예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 실시 예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. "매커니즘", "요소", "수단", "구성"과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.

Claims (17)

  1. 차량의 단말의 동작 방법에 있어서,
    광고 대상에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 서버로부터 수신하는 단계;
    상기 차량이 상기 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단하는 단계;
    상기 판단 결과에 기초하여, 적어도 하나의 주변 차량 중에서, 상기 광고 대상에게 상기 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량을 확인하는 단계; 및
    상기 광고 차량에 관한 정보를 상기 서버에 제공하는 단계를 포함하는, 동작 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 차량의 주변 환경, 상기 차량의 주행 상태, 및 상기 차량의 디스플레이의 상태 중 적어도 하나에 대한 정보에 기초하여, 상기 차량이 상기 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단하는 단계를 포함하는, 동작 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 확인하는 단계는,
    상기 판단 결과 적합하지 않은 경우, 상기 차량을 대신하여 상기 광고를 제공할 광고 차량을 확인하고, 상기 판단 결과 적합한 경우, 상기 차량과 함께 상기 광고를 제공할 광고 차량을 확인하는 단계를 포함하는, 동작 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 확인하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 주변 차량의 주행 상태에 관한 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 주변 차량 중에서 상기 광고 차량을 확인하는 단계를 포함하는, 동작 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    차량과 차량 간 무선 통신(V2V: Vehicle to Vehicle) 또는 차량과 네트워크 간 무선 통신(V2N: Vehicle to Network)에 기초하여, 상기 적어도 하나의 주변 차량의 주행 상태에 관한 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 동작 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 확인하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 주변 차량에게 광고 가능 여부에 대해 문의하는 단계; 및
    상기 문의에 대한 응답에 기초하여, 상기 적어도 하나의 주변 차량 중에서 상기 광고 차량을 확인하는 단계를 포함하는, 동작 방법.
  7. 광고 대상에게 광고를 제공하기 위한 방법에 있어서,
    상기 광고 대상에게 상기 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 서버가 제 1 차량에게 전송하는 단계;
    상기 제 1 차량이 상기 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 상기 제 1 차량이 판단하는 단계;
    상기 판단 결과에 기초하여, 상기 광고 대상에게 상기 광고를 제공하기에 적합한 제 2 차량을 상기 제 1 차량이 확인하는 단계;
    상기 제 2 차량에 관한 정보를 상기 제 1 차량이 상기 서버에게 전송하는 단계;
    상기 광고에 관한 정보를 상기 서버가 상기 제 2 차량에게 전송하는 단계; 및
    상기 광고에 관한 정보에 따라, 상기 제 2 차량이 상기 광고를 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 확인하는 단계는,
    상기 판단 결과 적합한 경우, 상기 제 1 차량과 함께 상기 광고를 제공할 제 2 차량을 상기 제 1 차량이 확인하는 단계를 포함하고,
    상기 광고에 관한 정보를 상기 서버가 상기 제 1 차량 및 상기 제 2 차량에게 전송하는 단계; 및
    상기 광고에 관한 정보에 따라 상기 제 1 차량 및 상기 제 2 차량이 상기 광고를 제공하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 서버가 상기 제 1 차량 및 상기 제 2 차량에게 상기 광고로 인한 수익을 분배하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 제 2 차량의 복수의 디스플레이들 중에서 상기 광고 대상의 유형에 따라 선택된 디스플레이를 통해 상기 광고를 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
  11. 제 1 항 내지 제 10 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비휘발성 기록매체.
  12. 차량의 단말에 있어서,
    통신부; 및
    상기 통신부를 통해, 광고 대상에게 광고를 제공할 것을 요청하는 광고 요청을 서버로부터 수신하고,
    상기 차량이 상기 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단하고,
    상기 판단 결과에 기초하여, 적어도 하나의 주변 차량 중에서, 상기 광고 대상에게 상기 광고를 제공하기에 적합한 광고 차량을 확인하고,
    상기 통신부를 통해, 상기 광고 차량에 관한 정보를 상기 서버에 제공하는 제어부를 포함하는, 단말.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량의 주변 환경, 상기 차량의 주행 상태, 및 상기 차량의 디스플레이의 상태 중 적어도 하나에 대한 정보에 기초하여, 상기 차량이 상기 광고 요청에 따른 광고를 제공하기에 적합한지 여부를 판단하는, 단말.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 판단 결과 적합하지 않은 경우, 상기 차량을 대신하여 상기 광고를 제공할 광고 차량을 확인하고, 상기 판단 결과 적합한 경우, 상기 차량과 함께 상기 광고를 제공할 광고 차량을 확인하는, 단말.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 통신부를 통해, 적어도 하나의 주변 차량의 주행 상태에 관한 정보를 획득하고,
    상기 획득된 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 주변 차량 중에서 상기 광고 차량을 확인하는, 단말.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 통신부는,
    차량과 차량 간 무선 통신(V2V: Vehicle to Vehicle) 또는 차량과 네트워크 간 무선 통신(V2N: Vehicle to Network)을 수행하는, 단말.
  17. 제 12 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 적어도 하나의 주변 차량에게 광고 가능 여부에 대해 문의하고,
    상기 문의에 대한 응답에 기초하여, 상기 적어도 하나의 주변 차량 중에서 상기 광고 차량을 확인하는, 단말.

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