KR20230055337A - Device, system, method and program for providing one-stop online repair service to specify the cause of failure using the inspection results of inspectors - Google Patents
Device, system, method and program for providing one-stop online repair service to specify the cause of failure using the inspection results of inspectors Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230055337A KR20230055337A KR1020220038294A KR20220038294A KR20230055337A KR 20230055337 A KR20230055337 A KR 20230055337A KR 1020220038294 A KR1020220038294 A KR 1020220038294A KR 20220038294 A KR20220038294 A KR 20220038294A KR 20230055337 A KR20230055337 A KR 20230055337A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- repair
- failure type
- inspection
- unit
- neural network
- Prior art date
Links
- 230000008439 repair process Effects 0.000 title claims abstract description 230
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 85
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 55
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 64
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 11
- 238000013145 classification model Methods 0.000 claims description 10
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 4
- 230000006854 communication Effects 0.000 description 69
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 67
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 45
- 230000008569 process Effects 0.000 description 41
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 25
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 21
- 230000006870 function Effects 0.000 description 18
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 13
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 11
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 6
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000013021 overheating Methods 0.000 description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 2
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 2
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 2
- 230000006403 short-term memory Effects 0.000 description 2
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 원스톱 온라인 수리 서비스 제공 장치, 시스템, 방법 및 프로그램에 관한 것이다.The present invention relates to a one-stop online repair service providing apparatus, system, method and program.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.Unless otherwise indicated herein, material described in this section is not prior art to the claims in this application, and inclusion in this section is not an admission that it is prior art.
오늘날 O2O(Online to Offline) 비즈니스는 모든 산업분야에서 성장하고 있다. 각 분야의 상품과 서비스가 글로벌화 되어가고, 공급과 수요가 다양해지면서 O2O 플랫폼을 통해 공급자와 수요자가 편리하게 구매 또는 공급이 가능하기 때문이다.Today, O2O (Online to Offline) business is growing in all industries. This is because as products and services in each field become globalized and supply and demand diversify, suppliers and consumers can conveniently purchase or supply through the O2O platform.
이는 수리 서비스를 제공하는 분야에서도 마찬가지이다. 수리 서비스를 제공받고자 하는 수요자에게는, 자신에게 적합한 수리 서비스를 제공받기 위해서 인터넷 사이트를 검색하거나 수소문을 하는 인적 비용이 발생하는 문제점이 존재하였다.The same is true in the field of providing repair services. Consumers who want to be provided with repair services have a problem of incurring human costs of searching Internet sites or making inquiries in order to receive repair services suitable for them.
물론 특정 제품에 대한 수리 서비스를 제공하는 플랫폼은 이미 존재하나, 특정 제품뿐만 아니라 모든 수리 대상이 되는 제품(심지어는 사람/반려동물 포함)에 대한 플랫폼은 존재하지 않는 실정이다.Of course, a platform that provides repair services for a specific product already exists, but a platform for not only a specific product but also all products subject to repair (including people/companies) does not exist.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 인공지능을 활용해 고객으로부터 제공된 수리대상에 대한 정보로부터 수리대상 및 고장유형을 특정할 수 있는 온라인 수리 서비스 제공 장치, 시스템, 방법 및 프로그램을 제공하는 데 있다.An object of the present invention to solve the above problems is to provide an online repair service providing device, system, method and program that can specify a repair target and a failure type from information on the repair target provided by a customer using artificial intelligence. is to provide
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 인공지능에 의해 특정된 고장유형에 대한 검수 프로세스를 통해 보다 정확한 고장유형을 제공할 수 있는 온라인 수리 서비스 제공 장치, 시스템, 방법 및 프로그램을 제공하는 데 있다.Another object of the present invention to solve the above problems is to provide an online repair service providing device, system, method and program that can provide more accurate failure types through an inspection process for failure types specified by artificial intelligence. is to provide
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 목적은, 고객으로부터 제공된 수리대상에 대한 정보에 의해 고장유형 특정, 수리기사 매칭 및 픽업기사 매칭을 원스톱으로 제공할 수 있는 온라인 수리 서비스 제공 장치, 시스템, 방법 및 프로그램을 제공하는 데 있다.Another object of the present invention for solving the above problems is an online repair service providing device capable of providing one-stop service for specifying the type of failure, matching a repair engineer, and matching a pick-up driver based on information on a repair target provided by a customer. , to provide systems, methods and programs.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, 온라인 수리 서비스를 제공하기 위한 장치를 제공한다.One aspect of the present invention for achieving the above object provides an apparatus for providing an online repair service.
상기 장치는, 제1 인공신경망을 이용하여 고객 단말로부터 수신한 이미지 데이터에 기초하여 수리 대상을 특정하는 수리 대상 특정부; 제2 인공신경망을 이용하여 상기 고객 단말로부터 수신한 텍스트 데이터에 기초하여 상기 수리 대상과 매칭되는 적어도 하나의 예비 고장 유형을 특정하는 예비 고장 유형 특정부; 상기 적어도 하나의 예비 고장 유형과 매칭된 이미지 데이터, 동영상 데이터 및 소리 데이터 중 적어도 하나인 필요 데이터를 특정하고, 상기 필요 데이터를 고객 단말에 요청하는 필요 데이터 요청부; 제3 인공신경망을 이용하여 상기 고객 단말로부터 수신한 상기 필요 데이터에 기초하여 적어도 하나의 고장 유형을 특정하는 고장 유형 특정부; 및 복수의 수리 단말들에 특정된 상기 적어도 하나의 고장 유형에 대한 검수를 요청하고, 상기 복수의 수리 단말들로부터 수신된 복수의 검수 결과들에 기초하여 상기 적어도 하나의 고장 유형으로부터 최종 고장 유형을 확정하는 고장 유형 검수부를 포함하고, 상기 제1 인공신경망은, 학습용 이미지 데이터에 대하여 수리 대상을 라벨링하여 생성된 학습데이터셋을 이용해 기계학습된 분류모델이고, 상기 제2 인공신경망은, 학습용 텍스트 데이터에 대하여 예비 고장 유형을 라벨링하여 생성된 학습데이터셋을 이용해 기계학습된 분류모델이며, 상기 제3 인공신경망은, 훈련용 필요 데이터와 고장 유형을 라벨링하여 생성된 학습데이터셋을 이용해 기계학습된 분류모델이며, 상기 검수 결과는, 특정된 상기 고장 유형의 맞고 틀림에 대해 라벨링한 정보를 포함하고, 상기 고장 유형 검수부는, 상기 복수의 검수 결과의 전체 개수 대비 맞음으로 라벨링된 검수 결과의 개수의 비율인 정확도가 기 설정된 제1 기준값 이상인 경우, 해당 고장 유형을 상기 최종 고장 유형으로 확정하며, 상기 최종 고장 유형에 대해 맞음으로 라벨링한 검수 결과를 제공한 상기 수리 단말들에게 검수 포인트를 지급할 수 있다.The apparatus includes: a repair target specifying unit that specifies a repair target based on image data received from a customer terminal using a first artificial neural network; a preliminary failure type specifying unit that specifies at least one preliminary failure type matched with the repair target based on text data received from the customer terminal using a second artificial neural network; a required data request unit for specifying required data that is at least one of image data, video data, and sound data matched with the at least one preliminary failure type, and requesting the required data from a customer terminal; a failure type specifying unit for specifying at least one failure type based on the necessary data received from the customer terminal using a third artificial neural network; and requesting an inspection of the at least one failure type specific to a plurality of repair terminals, and determining a final failure type from the at least one failure type based on a plurality of inspection results received from the plurality of repair terminals. The first artificial neural network is a classification model machine-learned using a learning dataset generated by labeling a repair target with respect to image data for learning, and the second artificial neural network includes text data for learning. It is a classification model machine-learned using a training dataset generated by labeling a preliminary failure type for, and the third artificial neural network is a machine-learned classification model using a learning dataset generated by labeling necessary data for training and a failure type model, the inspection result includes information labeling correctness or incorrectness of the specified failure type, and the failure type inspection unit determines the ratio of the number of inspection results labeled as correct to the total number of the plurality of inspection results. If the accuracy of is equal to or greater than a preset first reference value, the corresponding failure type is determined as the final failure type, and verification points may be provided to the repair terminals that provide verification results labeled as correct for the final failure type. .
본 발명의 실시예에 따르면, 수리 대상을 특정하는 인공신경망과 특정된 수리 대상의 고장 유형을 특정하는 인공신경망이 동시에 사용되므로, 고객으로부터 간단한 정보를 수신하는 것만으로도 고객에게 정확한 고장 유형을 제공할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, since the artificial neural network for specifying the repair target and the artificial neural network for specifying the failure type of the specified repair target are simultaneously used, the accurate failure type is provided to the customer simply by receiving simple information from the customer. can do.
또한, 고장 유형을 특정하는데 고장 유형의 후보군을 특정하는 인공신경망과 후보군별 필요 데이터를 수신하여 고장 유형을 특정하는 인공신경망이 동시에 사용되므로, 고장 유형이 보다 정확하게 특정될 수 있다.In addition, since the artificial neural network for specifying the failure type candidate group and the artificial neural network for specifying the failure type by receiving necessary data for each candidate group are simultaneously used to specify the failure type, the failure type can be more accurately specified.
또한, 입찰에 유리한 포인트의 제공을 통해 수리 기사들의 자발적인 검수 참여를 유도하고, 수리 기사들의 검수를 통해 정확한 고장 유형을 확정할 수 있다. In addition, by providing points advantageous to bidding, repair engineers may be induced to voluntarily participate in the inspection, and an accurate failure type may be determined through the repair technicians' inspection.
또한, 고객, 수리 기사 및 픽업 기사를 매칭하고, 특정된 수리 대상에 매칭된 맞춤 캐리어를 픽업 기사들에게 제공하므로, 수리 대상의 픽업, 수리 및 반환까지의 일련의 과정이 원스톱으로 원활하게 수행될 수 있다. In addition, by matching customers, repair engineers, and pick-up drivers, and providing pick-up drivers with customized carriers matched to specific repair targets, a series of processes from pickup, repair, and return of the repair target are performed smoothly in one-stop. It can be.
도 1은 일 실시예에 따른 온라인 수리 서비스 제공 시스템에 대한 개요도다.
도 2는 도 1에 따른 온라인 수리 서비스 제공 장치의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 수리 대상 특정부가 수리대상을 특정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 예비 고장 유형 특정부가 예비 고장 유형을 특정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 5는 필요 데이터 요청부가 필요 데이터를 요청하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 고장 유형 특정부가 고장 유형을 특정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 7은 도 1에 따른 제공 장치에서 이용하는 인공 신경망의 구조와 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도 8은 고장 유형 검수부가 특정된 고장 유형에 대한 검수를 요청하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 9는 고장 유형 검수부가 특정된 고장 유형에 대한 검수를 수행하는 과정의 일 실시예를 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 10은 고장 유형 검수부가 특정된 고장 유형에 대한 검수를 수행하는 과정의 다른 실시예를 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 11은 고장 유형 검수부가 특정된 고장 유형에 대한 검수를 수행하는 과정의 또 다른 실시예를 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 12는 고장 유형 검수부가 특정된 고장 유형에 대한 검수를 수행하는 과정의 또 다른 실시예를 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 13은 수리기사 매칭부가 수리기사 매칭을 수행하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 14는 픽업기사 매칭부가 수리대상 픽업을 요청하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 15는 픽업기사 매칭부가 수리 완료를 통지하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 16은 본 발명에 따른 온라인 수리 서비스의 애플리케이션의 동작과정을 예시적으로 도시하는 도면이다.
도 17은 본 발명에 따른 온라인 수리 서비스의 애플리케이션의 동작과정을 예시적으로 도시하는 도면이다.
도 18은 본 발명에 따른 온라인 수리 서비스의 애플리케이션의 동작과정을 예시적으로 도시하는 도면이다.
도 19는 본 발명에 따른 온라인 수리 서비스의 애플리케이션의 동작과정을 예시적으로 도시하는 도면이다.
도 20은 도 1에 따른 제공 장치의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 통신 과정에서 적용될 수 있는 무선 통신 시스템을 나타낸 도면이다.
도 22은 도 21에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국을 나타낸 도면이다.
도 23는 도 21에 따른 무선 통신 시스템에서 단말을 나타낸 도면이다.
도 24는 도 21에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 인터페이스를 나타낸 도면이다.1 is a schematic diagram of an online repair service providing system according to an embodiment.
FIG. 2 is a block diagram showing functional modules of the online repair service providing apparatus according to FIG. 1 as an example.
3 is a diagram conceptually illustrating a process in which a repair target specifying unit specifies a repair target.
4 is a diagram conceptually illustrating a process of specifying a preliminary failure type by a preliminary failure type specifying unit.
5 is a diagram conceptually illustrating a process of requesting necessary data by a required data requesting unit.
6 is a diagram conceptually illustrating a process in which a failure type specifying unit specifies a failure type.
FIG. 7 is a conceptual diagram for explaining the structure and operation of an artificial neural network used in the providing device of FIG. 1 .
8 is a diagram conceptually illustrating a process of requesting inspection of a specified failure type by a failure type inspector.
9 is a diagram conceptually illustrating an embodiment of a process of performing inspection for a specified failure type by a failure type inspection unit.
10 is a diagram conceptually illustrating another embodiment of a process of performing inspection for a specified failure type by a failure type verification unit.
11 is a diagram conceptually illustrating another embodiment of a process of performing inspection on a specified failure type by a failure type checking unit.
12 is a diagram conceptually illustrating another embodiment of a process of performing inspection on a specified failure type by a failure type verification unit.
13 is a diagram conceptually illustrating a process in which the repair engineer matching unit performs repair engineer matching.
14 is a diagram conceptually illustrating a process of requesting a pick-up to be repaired by a pick-up driver matching unit.
15 is a diagram conceptually illustrating a process of notifying a repair completion by a pick-up driver matching unit.
16 is a diagram exemplarily illustrating an operation process of an application of an online repair service according to the present invention.
17 is a diagram exemplarily illustrating an operation process of an application of an online repair service according to the present invention.
18 is a diagram exemplarily illustrating an operation process of an application of an online repair service according to the present invention.
19 is a diagram exemplarily illustrating an operation process of an application of an online repair service according to the present invention.
20 is a diagram showing the hardware configuration of the providing device according to FIG. 1 by way of example.
21 is a diagram illustrating a wireless communication system that can be applied in a communication process according to an embodiment of the present invention.
22 is a diagram illustrating a base station in the wireless communication system according to FIG. 21 .
23 is a diagram illustrating a terminal in the wireless communication system according to FIG. 21 .
24 is a diagram illustrating a communication interface in the wireless communication system according to FIG. 21 .
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. Since the present invention can make various changes and have various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. Like reference numerals have been used for like elements throughout the description of each figure.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. Terms such as first, second, A, and B may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element, without departing from the scope of the present invention. The terms and/or include any combination of a plurality of related recited items or any of a plurality of related recited items.
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. It is understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle. It should be. On the other hand, when an element is referred to as “directly connected” or “directly connected” to another element, it should be understood that no other element exists in the middle.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 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.Terms used in this application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this application, the terms "include" or "have" are intended to designate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, but one or more other features It should be understood that the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in the present application, they should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning. don't
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 일 실시예에 따른 온라인 수리 서비스 제공 시스템에 대한 개요도이다.1 is a schematic diagram of an online repair service providing system according to an embodiment.
도 1을 참조하면, 온라인 수리 서비스 제공 시스템은, 온라인 수리 서비스를 제공하기 위한 장치(100) 고객 단말(200), 수리 단말(300) 및 픽업 단말(400)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , an online repair service providing system may include a
고객 단말(200)은, 온라인 수리 서비스를 이용하고자 하는 고객의 단말로서, 고객 정보를 장치(100)에 등록하고, 텍스트, 이미지, 동영상 및 음성 정보 중 적어도 하나를 장치(100)에 전송하여, 장치(100)를 통해 온라인 수리 서비스의 여러 기능을 이용할 수 있다. 이때, 온라인 수리 서비스는 플랫폼 형태로 제공될 수 있다. The
수리 단말(300)은, 고객으로부터 수리 요청된 대상에 대한 수리를 수행하는 수리기사의 단말로서, 수리기사 정보를 장치(100)에 등록하고, 장치(100)를 통해 수리를 받고자 하는 고객과 매칭될 수 있다.The
픽업 단말(400)은, 고객으로부터 수리 요청된 대상을 고객으로부터 수리기사에게 전달하고, 수리가 완료된 대상을 수리기사로부터 고객에게 전달하는 픽업기사의 단말로서, 픽업기사 정보를 장치(100)에 등록하고, 장치(100)를 통해 수리를 받고자 하는 고객과 매칭될 수 있다. The pick-up
고객 단말(200), 수리 단말(300) 및 픽업 단말(400)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.Examples of the
장치(100)는 온라인 수리 서비스를 고객 단말(200), 수리 단말(300) 및 픽업 단말(400) 중 적어도 하나에 제공하기 위한 서버일 수 있다. 장치(100)는 온라인 수리 서비스를 운영하여 고객 단말(200)에게 다양한 서비스를 제공할 수 있다.The
구체적으로, 장치(100)는 인공신경망을 이용하여 고객으로부터 수신한 텍스트, 이미지, 동영상 및 소리 정보 중 적어도 하나로부터 수리 대상 및 수리 대상의 고장 유형을 특정할 수 있다. Specifically, the
또한, 장치(100)는 인공신경망을 이용하여 특정된 고장 유형에 대한 검수를 수리 기사에게 전송하고, 수리 기사로부터 수신된 검수 결과에 기초하여 고장 유형을 확정할 수 있다.In addition, the
또한, 장치(100)는 수리 기사로부터 입찰요청을 수신하고, 수신된 수리 기사들에 대한 평가와 함께 수리 기사의 정보를 고객에게 전송하며, 고객으로부터 수리 기사 선택 정보를 수신할 수 있다. Also, the
또한, 장치(100)는 고객과 수리 기사가 매칭되면, 수리 대상을 고객으로부터 수리 기사에게 전달하도록 픽업 기사를 특정할 수 있다 Also, if the customer and the repair engineer are matched, the
또한, 장치(100)는 수리 대상과 기 제작된 맞춤형 캐리어를 매칭하고, 매칭된 캐리어의 위치, 고객의 위치 및 수리 기사의 위치를 픽업 기사에게 제공할 수 있다. In addition, the
또한, 장치(100)는 수리 완료 시 수리 대상을 수리 기사로부터 고객에게 전달하도록 픽업 기사를 특정할 수 있다. 장치(100)는 수리를 완료한 수리 기사의 위치 및 수리가 완료된 대상을 수신할 고객의 위치를 픽업 기사에게 제공할 수 있다. In addition, the
도 2는 도 1에 따른 제공 장치의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.FIG. 2 is a block diagram showing functional modules of the provision device according to FIG. 1 by way of example.
도 2를 참조하면, 장치(100)는, 제1 인공신경망을 이용하여 고객 단말(200)로부터 수신한 이미지 및 동영상 정보 중 적어도 하나로부터 수리 대상을 특정하는 수리 대상 특정부(101)를 포함한다.Referring to FIG. 2 , the
또한, 장치(100)는, 제2 인공신경망을 이용하여 고객 단말(200)로부터 수신한 텍스트 정보로부터 예비 고장 유형을 특정하는 예비 고장 유형 특정부(102)를 포함한다. 예비 고장 유형은 수리 대상의 고장 유형에 해당할 것으로 예측되는 복수의 고장 유형들일 수 있다. In addition, the
또한, 장치(100)는, 예비 고장 유형을 판단하기 위하여 예비 고장 유형별로 기 설정된 필요 데이터를 고객 단말(200)에 요청하는 필요 데이터 요청부(103)를 포함한다. 필요 데이터는 이미지, 동영상 및 소리 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 이미지, 동영상 및 소리 정보는 기 설정된 조건에서 감지된 정보일 수 있다. 예를 들어, 특정한 부분이 특정한 범위의 각도에서 촬영된 이미지 정보, 특정한 부분에 대해 특정한 범위의 각도로 바라보는 프레임을 모두 포함하는 동영상 정보, 특정한 동작 조건에서 녹음된 소리를 포함하는 소리 정보가 이에 해당될 수 있다. In addition, the
또한, 장치(100)는, 제3 인공신경망을 이용하여 고객 단말(200)로부터 수신한 필요 데이터로부터 고장 유형을 특정하는 고장 유형 특정부(104)를 포함할 수 있다.In addition, the
또한, 장치(100)는, 특정된 고장 유형에 대한 검수를 복수의 수리 단말(300)들에 요청하고, 복수의 수리 단말(300)들로부터 수신된 검수 결과에 기초하여 고장 유형을 확정하는 고장 유형 검수부(105)를 포함할 수 있다.In addition, the
또한, 장치(100)는, 고장 유형의 확정시 수리 단말(300)로부터 입찰요청을 수신하고, 입찰을 요청한 수리 단말(300)에 대한 평가 정보를 고객 단말(200)에게 제공하며, 고객 단말(200)로부터 선택된 수리 단말(300)에 대한 정보를 수신하여 고객과 수리기사를 매칭하는 수리기사 매칭부(106)를 포함할 수 있다.In addition, when the failure type is determined, the
또한, 장치(100)는, 수리 대상과 기 제작된 맞춤형 캐리어를 매칭하고, 매칭된 맞춤형 캐리어의 위치와 매칭된 고객 단말(200)과 수리 단말(300)의 위치 정보를 픽업 단말(400)에 제공하는 픽업기사 매칭부(107)를 포함할 수 있다. 또한, 픽업기사 매칭부(107)는 수리 단말(300)로부터 수리가 완료됨을 수신하고, 고객 단말(200)에 수리가 완료됨을 전송하며, 고객 단말(200)과 수리 단말(300)의 위치 정보를 픽업 단말(400)에 제공할 수 있다. In addition, the
아래에서는 도 3 내지 도 15를 참조하여, 수리 대상 특정부(101), 예비 고장 유형 특정부(102), 필요 데이터 요청부(103), 고장 유형 특정부(104), 고장 유형 검수부(105), 수리기사 매칭부(106) 및 픽업기사 매칭부(107)의 동작 과정에 대해 예시적으로 설명한다. 3 to 15 below, a repair target
도 3은 수리 대상 특정부가 수리대상을 특정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.3 is a diagram conceptually illustrating a process in which a repair target specifying unit specifies a repair target.
본 발명의 실시예에 따른 온라인 수리 서비스를 이용하기 위하여, 수리 대상 특정부(101)는, 고객 단말(200)에 수리 대상에 대한 이미지 데이터의 제공을 요청한다. In order to use the online repair service according to an embodiment of the present invention, the repair
고객 단말(200)로부터 수리 대상에 대한 이미지 데이터가 수신되면, 수리 대상 특정부(101)는, 제1 인공신경망을 통해 수신된 이미지 데이터에 기초하여 수리 대상을 특정한다. 제1 인공신경망은, 학습용 이미지 데이터에 대하여 수리 대상(종류-모델명)을 라벨링하여 생성된 학습데이터셋을 이용해 기계학습된 분류모델일 수 있다. When image data of a repair target is received from the
수리 대상 특정부(101)는, 수신된 이미지 데이터에 대한 전처리를 수행하고, 전처리된 이미지 데이터를 제1 인공신경망에 제공한다. 제1 인공신경망은, 전처리된 이미지 데이터로부터 특징을 추출하고, 추출된 특징에 기초하여 수리 대상(종류-모델명)을 특정한다. 예를 들어, 제1 인공신경망은 CNN(convolutional neural network) 기반의 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Look Only Once), SSD(Single Shot Detector), R-CNN 등에 따른 인공신경망일 수 있다.The repair
전처리는, 객체 검출 알고리즘에 따른 인공신경망의 구조에서 지원하는 해상도와 크기 등에 따라 이미지 데이터를 입력 이미지 형태로 변환하는 동작일 수 있다. 도시된 실시예에서, 제1 인공신경망에 의해 수리 대상이 세탁기이고, 모델명이 WF19T6000**임이 특정된다. 수리 대상은 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 수리 대상은 강아지-견종, 고양이-묘종, 가전제품-모델명, 자동차-모델명, 자전거-모델명 등 다양하게 설정될 수 있다. The pre-processing may be an operation of converting image data into an input image form according to the resolution and size supported by the structure of the artificial neural network according to the object detection algorithm. In the illustrated embodiment, it is specified that the repair target is a washing machine and that the model name is WF19T6000** by the first artificial neural network. The repair target may be set in various ways. For example, the repair target may be variously set, such as dog-dog breed, cat-cat breed, home appliance-model name, automobile-model name, and bicycle-model name.
수리 대상이 특정되면, 수리 대상 특정부(101)는 특정된 수리 대상을 예비 유형 고장 특정부(102)에 전송한다. When a repair target is specified, the repair
도 4는 예비 고장 유형 특정부가 예비 고장 유형을 특정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.4 is a diagram conceptually illustrating a process of specifying a preliminary failure type by a preliminary failure type specifying unit.
특정된 수리 대상이 수신되면, 예비 고장 유형 특정부(102)는, 고객 단말(200)에 수리 대상에 대한 고장 증상을 포함하는 텍스트 데이터를 요청한다.When a specified repair target is received, the preliminary failure
고객 단말(200)로부터 텍스트 데이터가 수신되면, 예비 고장 유형 특정부(102)는 제2 인공신경망을 통해 텍스트 데이터로부터 예비 고장 유형을 특정한다. 제2 인공신경망은 학습용 텍스트 데이터에 대하여 예비 고장 유형을 라벨링하여 생성된 학습데이터셋을 이용해 기계학습된 분류모델일 수 있다. When text data is received from the
제2 인공신경망의 학습에는 자연어처리와 관련된 다양한 알고리즘이 사용될 수 있다. 제2 인공신경망은 수리 대상별로 구비될 수 있다. 예를 들어, 수리 대상이 세탁기로 특정된 경우, 제2 인공신경망은 텍스트 데이터로부터 세탁기의 고장유형을 분류하는 분류모델일 수 있다. 즉, 수리 대상과 매칭되는 제2 인공신경망이 사용될 수 있다. 예를 들어, 제2 인공신경망은 RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long ShortTerm Memory models), GRU(Gated Recurrent Unit), Word2Vec 알고리즘에 따른 인공신경망일 수 있다. Various algorithms related to natural language processing may be used to learn the second artificial neural network. The second artificial neural network may be provided for each repair target. For example, when a repair target is specified as a washing machine, the second artificial neural network may be a classification model that classifies the failure type of the washing machine from text data. That is, a second artificial neural network matching the repair target may be used. For example, the second artificial neural network may be a recurrent neural network (RNN), long short term memory models (LSTM), a gated recurrent unit (GRU), or an artificial neural network based on a Word2Vec algorithm.
예비 고장 유형 특정부(102)는, 수신된 텍스트 데이터에 대한 전처리를 수행하고, 전처리된 텍스트 데이터로부터 특징을 추출하며, 추출된 특징에 기초하여 예비 고장 유형을 특정한다. 전처리는, 토큰화(Tokenization), 단어 집합(Vocabulary) 생성, 정수 인코딩, 패딩, 벡터화 등의 동작일 수 있다. The preliminary failure
도시된 실시예에서, 제2 인공신경망에 의해, 텍스트 데이터를 통해 예비 고장 유형인, 급수 이상, 세탁히터 과열 및 배수 이상이 특정된다. In the illustrated embodiment, preliminary failure types, such as water supply abnormality, washing heater overheating, and drainage abnormality, are specified through text data by the second artificial neural network.
예비 고장 유형이 특정되면, 예비 고장 유형 특정부(102)는 특정된 예비 고장 유형을 필요 데이터 요청부(103)로 전송한다. When the preliminary failure type is specified, the preliminary failure
도 5는 필요 데이터 요청부가 필요 데이터를 요청하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.5 is a diagram conceptually illustrating a process of requesting necessary data by a required data requesting unit.
필요 데이터 요청부(103)는, 수신된 예비 고장 유형과 매칭되는 필요 데이터를 산출한다. 필요 데이터는 예비 고장 유형별로 매칭되어 기 저장되어 있을 수 있다.The necessary
필요 데이터 요청부(103)는, 예비 고장 유형별로 필요 데이터가 매칭되어 저장된 데이터베이스로부터 수신된 예비 고장 유형들과 매칭되는 필요 데이터들을 검색한다. The necessary
도시된 실시예에서, 예비 고장 유형은 급수 이상, 세탁히터 과열 및 배수 이상이며, 필터 데이터는 급수 이상, 세탁히터 과열 및 배수 이상 각각에 대해 산출될 수 있다. 필요 데이터는 이미지, 동영상 및 소리 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 이미지, 동영상 및 소리 정보는 기 설정된 조건에서 감지된 정보일 수 있다. 예를 들어, 특정한 부분이 특정한 범위의 각도에서 촬영된 이미지 정보, 특정한 부분에 대해 특정한 범위의 각도로 바라보는 프레임을 모두 포함하는 동영상 정보, 특정한 동작 조건에서 녹음된 소리를 포함하는 소리 정보가 이에 해당될 수 있다. 예를 들어, 급수 이상에 대한 필요 데이터는, 급수부가 특정한 범위의 각도에서 촬영된 이미지, 급수부에 대해 특정한 범위의 각도로 바라보는 프레임을 모두 포함하는 동영상, 세탁기의 급수단계에서 발생되는 소리 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. In the illustrated embodiment, the preliminary failure types are water supply failure, washing heater overheating, and drainage failure, and filter data may be calculated for each of water supply failure, washing heater overheating, and drainage failure. Required data includes at least one of image, video, and sound information, and the image, video, and sound information may be information detected under preset conditions. For example, image information in which a specific part is photographed at a specific range of angles, video information including all frames viewed at a specific range of angles for a specific part, and sound information including sound recorded under specific operating conditions are provided. may apply. For example, the required data for abnormal water supply includes an image of the water supply unit at a specific range of angles, a video including frames of the water supply unit at a specific range of angles, and a sound generated during the water supply step of the washing machine. may contain at least one.
필요 데이터의 산출이 완료되면, 필요 데이터 요청부(103)는, 필요 데이터에 대한 요청을 고객 단말(200)로 전송한다.When the calculation of the necessary data is completed, the necessary
도 6은 고장 유형 특정부가 고장 유형을 특정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.6 is a diagram conceptually illustrating a process in which a failure type specifying unit specifies a failure type.
고장 유형 특정부(104)는, 제3 인공신경망을 통해 고객 단말(200)로부터 수신된 필요 데이터로부터 고장 유형을 특정한다. The failure
제3 인공신경망은 훈련용 필요 데이터와 고장 유형을 라벨링하여 생성된 학습데이터셋을 이용해 기계학습된 분류모델일 수 있다. 제3 인공신경망은 수리 대상 및 필요 데이터별로 각각 구비될 수 있다. 예를 들어, 수리 대상이 세탁기이고 필요 데이터가 이미지 데이터 및 소리 데이터인 경우, 이미지 데이터를 통해 세탁기의 고장 유형을 특정하는 제3 인공신경망과 소리 데이터를 통해 세탁기의 고장 유형을 특정하는 제3 인공신경망이 별도로 구비될 수 있다. 즉, 수리 대상 및 필요 데이터의 유형과 매칭되는 제3 인공신경망이 사용될 수 있다. The third artificial neural network may be a classification model machine-learned using a learning dataset generated by labeling necessary data for training and a failure type. The third artificial neural network may be provided for each repair target and required data. For example, if the repair target is a washing machine and the required data is image data and sound data, a third artificial neural network that specifies the failure type of the washing machine through image data and a third artificial neural network that specifies the failure type of the washing machine through sound data A neural network may be provided separately. That is, a third artificial neural network matching the type of repair target and necessary data may be used.
예를 들어, 필요 데이터가 이미지 형태 또는 동영상 형태의 데이터인 경우, 제3 인공신경망은 CNN(convolutional neural network) 기반의 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Look Only Once), SSD(Single Shot Detector), R-CNN 등에 따른 인공신경망일 수 있다. For example, when the necessary data is image or video data, the third artificial neural network is a convolutional neural network (CNN)-based object detection algorithm YOLO (You Look Only Once), SSD (Single Shot Detector), R - It may be an artificial neural network according to CNN.
예를 들어, 필요 데이터가 소리 데이터인 경우, 제3 인공신경망은 HMM(Hidden Markov Model), DNN(Deep Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory) 등에 따른 인공신경망일 수 있다. For example, when the necessary data is sound data, the third artificial neural network may be an artificial neural network based on a Hidden Markov Model (HMM), a Deep Neural Network (DNN), or a Long Short-Term Memory (LSTM).
고장 유형 특정부(104)는, 수신된 필요 데이터에 대한 전처리를 수행하고, 전처리된 텍스트 데이터로부터 특징을 추출하며, 추출된 특징에 기초하여 고장 유형을 특정한다. 전처리는 필요 데이터의 유형별로 상이하게 수행될 수 있다. 즉, 이미지 데이터, 동영상 데이터 및 소리 데이터에 대해 서로 상이한 방식의 전처리가 수행될 수 있다. The failure
예를 들어, 필요 데이터가 이미지 형태 또는 동영상 형태의 데이터인 경우, 전처리는 객체 검출 알고리즘에 따른 인공신경망의 구조에서 지원하는 해상도와 크기 등에 따라 이미지 데이터 또는 동영상 데이터를 입력 이미지 형태로 변환하는 동작일 수 있다.For example, if the required data is image or video data, preprocessing is an operation of converting the image data or video data into an input image format according to the resolution and size supported by the artificial neural network structure according to the object detection algorithm. can
예를 들어, 필요 데이터가 소리 형태의 데이터인 경우, 전처리는 ADC(Analog Digital Conversion), 퓨리에 변환(Fourier Transform), MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients) 등의 동작일 수 있다. For example, when the required data is data in the form of sound, the preprocessing may be an operation of Analog Digital Conversion (ADC), Fourier Transform, or Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC).
도시된 실시예에서, 제3 인공신경망에 의해, 필요데이터를 통해 고장 유형인 배수 이상 및 세탁히터 과열이 특정된다. In the illustrated embodiment, drainage abnormality and overheating of the washing heater as failure types are specified through necessary data by the third artificial neural network.
고장 유형이 특정되면, 고장 유형 특정부(104)는, 고장 유형 검수부(105)로 특정된 고장 유형을 전송한다.When the failure type is specified, the failure
도 7은 도 1에 따른 제공 장치에서 이용하는 인공 신경망의 구조와 동작을 설명하기 위한 개념도이다.FIG. 7 is a conceptual diagram for explaining the structure and operation of an artificial neural network used in the providing device of FIG. 1 .
일 실시예에서, 제1 인공신경망, 제2 인공신경망 및 제3 인공신경망 각각은, 입력값을 입력받고 제1 특징 벡터의 성분갯수에 상응하는 노드들을 갖는 입력층(10), 입력층(10)의 출력값 각각에 대하여 연결강도(또는 가중치)를 곱하고, 바이어스(bias)를 더하여 출력하는 하나 이상의 은닉층(hidden layer, 12); 및 은닉층(12)의 출력값 각각에 대하여 연결강도(또는 가중치)를 곱하고, 그 결과를 활성화 함수를 이용하여 출력하는 출력층(ouput layer, 13)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 활성화 함수는, LeRU 함수 또는 Softmax 함수일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 연결강도와 바이어스는 지도학습에 의해 지속적으로 갱신될 수 있다.In one embodiment, each of the first artificial neural network, the second artificial neural network, and the third artificial neural network has an
구체적으로, 수리 대상 특정부(101), 예비 고장 유형 특정부(102) 및 고장 유형 특정부(104)에서 사용되는 제1 인공신경망, 제2 인공신경망 및 제3 인공신경망은, 주어진 입력값(제1 특징 벡터)와 출력값(제2 특징 벡터)에 따른 손실 함수(loss function)의 출력값이 최소화되도록 지도학습될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수(H(Y,Y`))는, 다음의 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.Specifically, the first artificial neural network, the second artificial neural network, and the third artificial neural network used in the repair target
수학식 1에서 Ym은 제2 특징 벡터의 m번째 성분이고, Y`m은 제1 인공신경망, 제2 인공신경망 및 제3 인공신경망에서 제1 특징 벡터를 입력받아 출력된 출력 벡터의 m번째 성분일 수 있다.In
도 8 내지 도 12를 참조하면, 고장 유형 검수부(105)의 동작과정이 예시적으로 도시된다. Referring to FIGS. 8 to 12 , an operation process of the failure
도 8은 고장 유형 검수부가 특정된 고장 유형에 대한 검수를 요청하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.8 is a diagram conceptually illustrating a process of requesting inspection of a specified failure type by a failure type inspector.
고장 유형 검수부(105)는, 수리 단말(300)에 고장 유형 특정부(104)에서 수신한 필요데이터와 함께 특정된 고장 유형에 대한 검수를 요청한다. The failure
고장 유형 검수부(105)는, 복수의 수리 단말(300)들에 대해 검수를 요청할 수 있다. The failure
도 9는 고장 유형 검수부가 특정된 고장 유형에 대한 검수를 수행하는 과정의 일 실시예를 개념적으로 나타낸 도면이다.9 is a diagram conceptually illustrating an embodiment of a process of performing inspection for a specified failure type by a failure type inspection unit.
고장 유형 검수부(105)는 복수의 수리 단말(300)들로부터 수신된 검수 결과에 기초하여 검수 포인트를 지급할 수 있다. 지급된 검수 포인트는 수리 단말(300)에 대한 평가점수에 반영될 수 있다. 평가점수는 수리 단말(300)의 수리 입찰과정에서 고객 단말(200)에 제공될 수 있다. The failure
검수 결과에는 특정된 고장 유형의 맞고 틀림에 대한 정보 및 새로운 고장 유형에 대한 정보가 포함될 수 있다. The inspection result may include information about correctness of a specified failure type and information on a new failure type.
검수 요청을 수신한 수리 단말(300)은, 특정된 고장 유형의 맞고 틀림에 대해 라벨링(O,X)한 정보를 포함하는 검수 결과를 고장 유형 검수부(105)로 전송한다. Upon receiving the inspection request, the
검수 요청을 수신한 수리 단말(300)은, 특정된 고장 유형 모두에 대해 틀림으로 라벨링한 경우, 특정된 고장 유형 이외에 새로운 고장 유형에 대한 정보를 포함하는 검수 결과를 고장 유형 검수부(105)로 전송할 수 있다. When the
복수의 수리 단말(300)들로부터 검수 결과가 수신되면, 고장 유형 검수부(105)는, 수신된 검수 결과에 기초하여 고장 유형을 확정하고, 확정된 고장 유형과 동일하게 라벨링한 검수 결과를 송부한 수리 단말(300)에 대해 검수 포인트를 지급한다. When inspection results are received from the plurality of
고장 유형 검수부(105)는, 고장 유형에 대한 전체 검수 결과의 개수 대비 맞음으로 라벨링된 검수 결과의 개수의 비율인 정확도가 기 설정된 제1 기준값 이상인 경우, 해당 고장 유형을 최종적인 고장 유형으로 확정할 수 있다. 예를 들어, 기준 값이 0.7인 경우, 고장 유형 검수부(105)는 해당 고장 유형을 최종적인 고장 유형으로 확정할 수 있다. 도시된 실시예에서, 배수 이상에 대한 전체 검수 결과의 개수는 5개이고, 맞음으로 라벨링된 검수 결과의 개수는 4개이므로, 정확도는 0.8이다. 정확도가 제1 기준값인 0.7 이상이므로, 고장 유형 검수부(105)는, 배수 이상을 최종적인 고장 유형으로 확정한다. 그런 다음, 고장 유형 검수부(105)는, 최종적인 고장 유형인 배수 이상에 대해 라벨링한 수리 단말(300)인 수리 단말 1, 수리 단말 2, 수리 단말 3 및 수리 단말 5에 대해 검수 포인트를 지급한다. 제1 기준값은 0.7 이외의 다른 수치로 설정될 수 있다. The failure
도 10은 고장 유형 검수부가 특정된 고장 유형에 대한 검수를 수행하는 과정의 다른 실시예를 개념적으로 나타낸 도면이다.10 is a diagram conceptually illustrating another embodiment of a process of performing inspection for a specified failure type by a failure type verification unit.
고장 유형에 대한 전체 검수 결과의 개수 대비 맞음으로 라벨링된 검수 결과의 개수의 비율인 정확도가 기 설정된 제1 기준값 미만으로 산출된 경우, 고장 유형 검수부(105)가 고장 유형 확정을 위해 추가적인 판단을 수행한다. When the accuracy, which is the ratio of the number of inspection results labeled as correct to the total number of inspection results for the failure type, is calculated to be less than the preset first reference value, the failure
정확도가 기 설정된 제1 기준값 미만인 경우, 고장 유형 검수부(105)는, 검수를 수행한 복수의 수리 단말(300)들의 검수 등급별 가중치에 기초하여 추가적인 판단을 수행할 수 있다. When the accuracy is less than the preset first reference value, the failure
고장 유형 검수부(105)는, 복수의 수리 단말(300)들과 검수 등급이 매칭되어 저장된 데이터베이스로부터 검수를 수행한 수리 단말(300)의 검수 등급을 검색하여 산출한다. 검수 등급은 수리 단말(300)이 검수를 수행한 전체 횟수 대비 수리 단말(300)이 확정된 고장 유형에 대해 맞음으로 라벨링한 횟수의 비율에 기초하여 산정될 수 있다. 확정된 고장 유형에 대해 맞음으로 라벨링한 횟수가 높을수록 상대적으로 높은 검수 등급이 부여된다. 복수의 검수 등급들은 각각의 등급별로 서로 다른 가중치가 부여되며, 검수 등급이 높아질수록 부여된 가중치가 증가된다. The failure
고장 유형 검수부(105)는 검수를 수행한 복수의 수리 단말(300)들 중 과반수인 검수 결과를 제공한 수리 단말(300)의 가중치의 합에서 나머지인 검수 결과를 제공한 수리 단말(300)의 가중치의 합을 제외한 값이 기 설정된 제2 기준값 이상인 경우, 검수가 맞게 수행된 것으로 판단한다. 제2 기준값은 2로 설정될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 제2 기준값은 2 이외의 값으로 설정될 수 있다.The failure
도시된 실시예에서, 배수 이상에 대해서 맞음으로 라벨링한 검수 단말(300)의 개수가 3개이므로, 정확도는 0.6으로 제1 기준값인 0.7 미만이다. 정확도가 제1 기준값 미만이므로, 고장 유형 검수부(105)는 배수 이상에 대해 맞음으로 라벨링한 수리 단말의 검수 등급과 매칭되는 가중치의 합(1.5 + 1.5 + 1.4)과 틀림으로 라벨링한 수리 단말의 검수 등급과 매칭되는 가중치의 합(1.2 + 1.1)의 차이값(2.2)과 제2 기준값(2)을 비교한다. 차이값(2.2)이 제2 기준값(2) 이상이므로, 고장 유형 검수부(105)는 검수가 맞게 수행된 것으로 판단하고 배수 이상을 최종적인 고장 유형으로 확정한다. In the illustrated embodiment, since the number of
도 11은 고장 유형 검수부가 특정된 고장 유형에 대한 검수를 수행하는 과정의 또 다른 실시예를 개념적으로 나타낸 도면이다.11 is a diagram conceptually illustrating another embodiment of a process of performing inspection on a specified failure type by a failure type checking unit.
고장 유형 검수부(105)는, 검수를 수행한 복수의 수리 단말(300)들 중 과반수인 검수 결과를 제공한 수리 단말(300)의 가중치의 합에서 나머지인 검수 결과를 제공한 수리 단말(300)의 가중치의 합을 제외한 값이 기 설정된 제2 기준값 미만인 경우, 기존에 검수를 수행했던 수리 단말(300) 이외의 복수의 수리 단말(300)들에 재검수를 요청한다. The failure
도시된 실시예에서, 배수 이상에 대해서 맞음으로 라벨링한 검수 단말(300)의 개수가 3개이므로, 정확도는 0.6으로 제1 기준값인 0.7 미만이다. 정확도가 제1 기준값 미만이므로, 고장 유형 검수부(105)는 배수 이상에 대해 맞음으로 라벨링한 수리 단말의 검수 등급과 매칭되는 가중치의 합(1 + 1.1 + 1.1)과 틀림으로 라벨링한 수리 단말의 검수 등급과 매칭되는 가중치의 합(1.4 + 1.5)의 차이값(0.3)과 제2 기준값(2)을 비교한다. 차이값(0.3)이 제2 기준값(2) 미만이므로, 고장 유형 검수부(105)는, 기존에 검수를 수행한 수리 단말 1 내지 5와 상이한 수리 단말 6 내지 10에 재검수를 요청한다. In the illustrated embodiment, since the number of
도 12는 고장 유형 검수부가 특정된 고장 유형에 대한 검수를 수행하는 과정의 또 다른 실시예를 개념적으로 나타낸 도면이다.12 is a diagram conceptually illustrating another embodiment of a process of performing inspection on a specified failure type by a failure type verification unit.
고장 유형 특정부(104)에서 특정된 모든 고장 유형에 대해서 검수 결과가 틀림으로 확정된 경우, 고장 유형 검수부(105)는 검수를 수행한 복수의 수리 단말(300)들이 입력한 새로운 고장 유형에 기초하여 고장 유형을 확정할 수 있다. 복수의 수리 단말(300)들이 입력한 새로운 고장 유형이 모두 동일한 경우, 고장 유형 특정부(104)는, 복수의 수리 단말(300)들에 의해 모두 동일하게 입력된 새로운 고장 유형을 최종적인 고장 유형으로 특정한다. When the inspection result for all the failure types specified by the failure
도시된 실시예에서, 복수의 수리 단말(300)들에 의해 입력된 새로운 고장 유형이 모두 급수 이상이므로, 고장 유형 검수부(105)는, 급수 이상을 최종적인 고장 유형으로 확정한다. In the illustrated embodiment, since all of the new failure types input by the plurality of
복수의 수리 단말(300)들에 의해 입력된 새로운 고장 유형이 모두 일치하지 않는 경우, 고장 유형 검수부(105)는, 수리 대상 특정부(101), 예비 고장 유형 특정부(102), 필요 데이터 요청부(103), 고장 유형 특정부(104)에서 수행된 과정들의 재수행을 요청할 수 있다. When all of the new failure types input by the plurality of
도 13은 수리기사 매칭부가 수리기사 매칭을 수행하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.13 is a diagram conceptually illustrating a process in which the repair engineer matching unit performs repair engineer matching.
수리기사 매칭부(106)의 동작과정이 개념적으로 도시된다. The operation process of the repair
고장 유형이 확정되면, 수리기사 매칭부(106)는, 확정된 고장 유형을 복수의 수리 단말(300)들에 전송하고, 복수의 수리 단말(300)들로부터 확정된 고장 유형에 대한 수리 입찰을 수신한다. 수리 입찰에는 수리 비용과 수리 기한에 대한 정보가 포함될 수 있다. When the failure type is determined, the repair
수리 입찰이 수신되면, 수리기사 매칭부(106)는, 복수의 수리 단말(300)들과 평점이 매칭되어 저장된 데이터베이스에서 수리 입찰을 전송한 수리 단말(300)의 평점을 검색하여 산출한다. When a repair bid is received, the repair
평점 산출이 완료되면, 수리기사 매칭부(106)는 수리 입찰을 전송한 복수의 수리 단말(300)들의 비용, 기간 및 평점에 대한 정보를 고객 단말(300)에 전송한다. When the rating calculation is completed, the repair
수리기사 매칭부(106)는, 고객 단말(300)로부터 수리기사 선택을 수신하고, 수리기사 선택에 포함된 수리기사의 수리 단말(300)을 선별한다. The repair
수리기사 매칭부(106)는, 선별된 수리 단말(300)에 수리기사로 선별되었음을 전송한다. The repair
도 14 및 도 15를 참조하면, 픽업기사 매칭부(107)의 동작과정이 개념적으로 도시된다.Referring to FIGS. 14 and 15, the operation process of the pick-up
도 14는 픽업기사 매칭부가 수리대상 픽업을 요청하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.14 is a diagram conceptually illustrating a process of requesting a pick-up to be repaired by a pick-up driver matching unit.
픽업기사 매칭부(107)는, 수리 대상과 맞춤 캐리어가 매칭되어 저장된 데이터베이스에서 수리 대상과 매칭되는 맞춤 캐리어를 검색하여 산출한다. The pick-up
맞춤 캐리어가 산출되면, 픽업기사 매칭부(107)는, 산출된 맞춤 캐리어가 보관된 보관소의 위치, 보관소에서 맞춤 캐리어를 픽업할 시간, 수리 요청을 전송한 고객 단말(300)의 고객 정보에 포함된 고객의 위치, 고객의 위치에서 수리 대상을 픽업할 시간 및 선별된 수리 단말(300)의 수리기사 정보에 포함된 수리기사의 위치를 픽업 단말(400)에 전송한다. When the customized carrier is calculated, the pick-up
도 15는 픽업기사 매칭부가 수리 완료를 통지하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.15 is a diagram conceptually illustrating a process of notifying a repair completion by a pick-up driver matching unit.
픽업기사 매칭부(107)는, 수리 단말(300)로부터 수리 완료 통지를 수신하고, 수신한 수리 완료 통지와 함께 수리된 수리 대상이 고객의 위치에 도달할 배송 시간을 고객 단말(200)에 전송한다. The pick-up
픽업기사 매칭부(107)는, 픽업 단말(400)에 수리 요청을 전송한 고객 단말(300)의 고객 정보에 포함된 고객의 위치, 고객의 위치에서 수리된 수리 대상을 배송할 시간 및 선별된 수리 단말(300)의 수리기사 정보에 포함된 수리기사의 위치를 전송한다.The pick-up
도 16 내지 도 19는 본 발명에 따른 온라인 수리 서비스의 애플리케이션의 동작과정을 예시적으로 도시하는 도면이다. 16 to 19 are diagrams exemplarily illustrating the operation process of the online repair service application according to the present invention.
장치(100)가 제공하는 온라인 수리 서비스를 이용하기 위한 애플리케이션이 고객 단말(200)에 설치되며, 고객은 고객 단말(200)에 설치된 애플리케이션을 통해 온라인 수리 서비스를 이용할 수 있다. An application for using the online repair service provided by the
도 16을 참조하면, 고객은 애플리케이션을 통해 고객 정보를 장치(100)로 전송하여 온라인 수리 서비스에 가입할 수 있다. 또한, 고객은 애플리케이션을 통해 고객의 위치 정보를 장치(100)로 전송할 수 있다. Referring to FIG. 16 , a customer may subscribe to an online repair service by transmitting customer information to the
장치(100)는 애플리케이션을 통해 수리 대상에 대한 복수의 카테고리들을 고객에게 제공할 수 있다. 복수의 카테고리들은 상위 카테고리와 하위 카테고리리로 구분되어 제공될 수 있다. 도시된 실시예에서, 컴퓨터/가전이 상위 카테고리로 제공되고 컴퓨터, TV, 핸드폰, 청소기 등이 컴퓨터/가전의 카테고리의 하위카테고리로 제공될 수 있다. 또한, 장치(100)는 애플리케이션을 통해 하위 카테고리와 매칭되는 업체들의 리스트를 고객에게 제공할 수 있다. The
고객은 애플리케이션을 통해 원하는 제품에 대한 업체들의 리스트를 확인하고, 수리 대상을 수리해줄 업체를 선택할 수 있다. Customers can check the list of companies for the product they want through the application and select the company that will repair the repair target.
도시되지 않은 실시예에서, 고객은 애플리케이션을 통해 이미지, 동영상, 텍스트 및 오디오 데이터 등을 장치(100)에 제공하고, 제공한 이미지, 동영상, 텍스트 및 오디오 데이터 등을 통해 특정된 수리 대상과 고장 유형을 제공받을 수 있다. In an embodiment not shown, the customer provides image, video, text, and audio data to the
또한, 도시되지 않은 실시예에서, 고객은 애플리케이션을 통해 특정된 수리 대상 및 고장 유형과 매칭된 업체의 리스트를 제공받고, 제공받은 업체의 리스트에서 수리 대상을 수리해줄 업체를 선택할 수 있다. In addition, in an embodiment not shown, the customer may be provided with a list of companies matched with a specified repair target and failure type through an application, and may select a company to repair the repair target from the list of provided companies.
도 17을 참조하면, 고객은 애플리케이션을 통해 선택한 업체가 제공할 서비스에 대한 결제를 수행할 수 있다. 결제가 완료되면, 고객은 애플리케이션을 통해 결제된 서비스에 대한 예약 내역을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 17 , a customer may pay for a service to be provided by a selected company through an application. When the payment is completed, the customer can check the reservation details for the paid service through the application.
도 18을 참조하면, 고객은 애플리케이션을 통해 수리 대상의 위치, 수리의 진행현황, 예상완료시간을 제공받을 수 있다. Referring to FIG. 18 , a customer may be provided with a location of a repair target, a repair progress status, and an estimated completion time through an application.
도 19를 참조하면, 고객은 애플리케이션을 통해 선택한 업체가 제공한 수리 서비스에 대한 평가를 장치(100)에 제공할 수 있다. Referring to FIG. 19 , a customer may provide an evaluation of a repair service provided by a selected company to the
도 16 내지 도 19에 도시된 온라인 수리 서비스의 애플리케이션의 동작과정은 예시적이며, 이에 한정되는 것은 아니다. The operation process of the application of the online repair service shown in FIGS. 16 to 19 is exemplary, and is not limited thereto.
도 20은 도 1에 따른 제공 장치의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.20 is a diagram showing the hardware configuration of the providing device according to FIG. 1 by way of example.
도 20을 참조하면, 장치(100)는, 적어도 하나의 프로세서(110) 및 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 120)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 20 , the
상기 적어도 하나의 동작은 전술한 장치(100)의 구성부들(101~107)에 의해 수행되는 동작이나 기능들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.The at least one operation may include at least some of operations or functions performed by the
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120)는 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. Here, the at least one
예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나일 수 있다.For example, the
장치(100)는, 상기 적어도 하나의 동작을 수행하면서 얻어지는 임시 데이터, 중간 처리 데이터, 처리 결과 데이터 등을 저장하는 저장 장치(160)를 더 포함할 수 있다. 저장 장치(160)는, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 또는 각종 메모리 카드(예를 들어, micro SD 카드) 등일 수 있다.The
또한, 장치(100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 장치(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 장치(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.In addition, the
장치(100)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.For example, the
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 통신 과정에서 적용될 수 있는 무선 통신 시스템을 나타낸 도면이다. 도 22은 도 21에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국을 나타낸 도면이다. 도 23는 도 21에 따른 무선 통신 시스템에서 단말을 나타낸 도면이다. 도 24는 도 21에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 인터페이스를 나타낸 도면이다.21 is a diagram illustrating a wireless communication system that can be applied in a communication process according to an embodiment of the present invention. 22 is a diagram illustrating a base station in the wireless communication system according to FIG. 21 . 23 is a diagram illustrating a terminal in the wireless communication system according to FIG. 21 . 24 is a diagram illustrating a communication interface in the wireless communication system according to FIG. 21 .
이하에서는 장치(100)와 단말들(200, 300, 400) 및 기지국 사이의 통신을 지원하는 무선 통신 네트워크 시스템의 일례를 구체적으로 예를 들어 설명하며 이러한 장치(100)와 단말들(200, 300, 400)은 설명의 편의상 노드나 단말로 혼용하여 지칭될 수 있다. 다음 설명에서, 제1 노드(장치)는 앵커/도너 노드 또는 앵커/도너 노드의 CU(centralized unit) 일 수 있고, 제2 노드(장치)는 앵커/도너 노드 또는 릴레이 노드의 DU(distributed unit) 일 수 있다.Hereinafter, an example of a wireless communication network system supporting communication between the
무선 통신 시스템에서 무선 채널을 사용하는 노드의 일부로 기지국(base station, BS), 단말, 서버 등이 포함될 수 있다.A base station (BS), terminal, server, etc. may be included as a part of a node using a radio channel in a wireless communication system.
기지국은 단말에 무선 액세스를 제공하는 네트워크 인프라이다. 기지국은 신호가 전송될 수 있는 거리에 따라 소정의 지리적 영역으로 정의된 커버리지를 갖는다.A base station is a network infrastructure that provides wireless access to terminals. A base station has a coverage defined as a predetermined geographic area according to a distance over which a signal can be transmitted.
기지국은 "기지국"과 마찬가지로 "액세스 포인트(access point, AP)", "이노드비(enodeb, eNB)", "5 세대(5th generation, 5G) 노드", "무선 포인트(wireless point)", "송/수신 포인트(transmission/reception point, TRP)" 지칭될 수 있다.A base station, like a "base station," is referred to as "access point (AP)", "enodeb (eNB)", "5th generation (5G) node", "wireless point", " It may be referred to as a transmission/reception point (TRP).
기지국, 단말은 밀리미터 파(millimeter wave, mmWave) 대역(예: 28GHz, 30GHz, 38GHz, 60GHz)으로 무선 신호를 송수신할 수 있다. 이때, 채널 이득 향상을 위해 기지국, 단말은 빔포밍을 수행할 수 있다. 빔포밍은 송신 빔포밍 및 수신 빔포밍을 포함할 수 있다. 즉, 기지국, 단말은 송신 신호와 수신 신호에 지향성을 부여할 수 있다. 이를 위해 기지국, 단말은 빔 탐색 절차 또는 빔 관리 절차를 통해 서빙 빔을 선택할 수 있다. 그 후, 통신은 서빙 빔을 운반하는 자원과 준 동일위치(quasi co-located) 관계에 있는 자원을 사용하여 수행될 수 있다.A base station and a terminal may transmit and receive wireless signals in a millimeter wave (mmWave) band (eg, 28 GHz, 30 GHz, 38 GHz, and 60 GHz). At this time, the base station and the terminal may perform beamforming to improve channel gain. Beamforming may include transmit beamforming and receive beamforming. That is, the base station and the terminal can give directivity to the transmitted signal and the received signal. To this end, the base station and the terminal may select a serving beam through a beam search procedure or a beam management procedure. After that, communication may be performed using a resource carrying a serving beam and a resource having a quasi co-located relationship.
첫 번째 안테나 포트 및 두 번째 안테나 포트는 첫 번째 안테나 포트의 심볼이 전달되는 채널의 대규모 속성이 두 번째 안테나 포트의 심볼이 전달되는 채널에서 유추될 수 있는 경우 준 동일위치 위치에 있는 것으로 간주된다. 대규모 속성은 지연 확산, 도플러 확산, 도플러 시프트, 평균 이득, 평균 지연 및 공간 Rx 파라미터 중 하나 이상을 포함할 수 있다.A first antenna port and a second antenna port are considered quasi-colocated if the large-scale properties of the channel through which the symbol of the first antenna port carries can be inferred from the channel through which the symbol of the second antenna port carries. The large-scale properties may include one or more of delay spread, Doppler spread, Doppler shift, average gain, average delay, and spatial Rx parameters.
이하에서는 상술한 무선 통신 시스템에서 기지국을 예시한다. 이하에서 사용되는 "-모듈(module)", "-부(unit)"또는 "-er"라는 용어는 적어도 하나의 기능 또는 동작을 처리하는 유닛을 의미할 수 있으며, 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다.Hereinafter, a base station in the wireless communication system described above is exemplified. The terms "-module", "-unit" or "-er" used below may mean a unit that processes at least one function or operation, and may include hardware, software, or both hardware and software. It can be implemented as a combination of
기지국은 무선 통신 인터페이스, 백홀 통신 인터페이스, 저장부(storage unit 및 컨트롤러을 포함할 수 있다.The base station may include a wireless communication interface, a backhaul communication interface, a storage unit and a controller.
무선 통신 인터페이스는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 무선 통신 인터페이스는 시스템의 물리 계층 표준에 따라 베이스 밴드 신호와 비트 스트림 간의 변환 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 데이터 전송에서, 무선 통신 인터페이스은 전송 비트 스트림을 인코딩 및 변조하여 복합 심볼을 생성한다. 또한, 데이터 수신 시 무선 통신 인터페이스는 베이스 밴드 신호를 복조 및 디코딩하여 수신 비트 스트림을 재구성한다.The wireless communication interface performs a function of transmitting and receiving signals through a wireless channel. For example, the wireless communication interface may perform a conversion function between a baseband signal and a bit stream according to a physical layer standard of a system. For example, in data transmission, a radio communication interface encodes and modulates a transmitted bit stream to generate composite symbols. Also, upon receiving data, the wireless communication interface demodulates and decodes the baseband signal to reconstruct the received bit stream.
무선 통신 인터페이스는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 무선 통신 인터페이스은 시스템의 물리 계층 표준에 따라 베이스 밴드 신호와 비트 스트림 간의 변환 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 데이터 전송에서, 무선 통신 인터페이스은 전송 비트 스트림을 인코딩 및 변조하여 복합 심볼을 생성한다. 또한, 데이터 수신 시 무선 통신 인터페이스은 베이스 밴드 신호를 복조 및 디코딩하여 수신 비트 스트림을 재구성한다.The wireless communication interface performs a function of transmitting and receiving signals through a wireless channel. For example, the wireless communication interface may perform a conversion function between a baseband signal and a bit stream according to a system physical layer standard. For example, in data transmission, a radio communication interface encodes and modulates a transmitted bit stream to generate composite symbols. Also, upon receiving data, the wireless communication interface demodulates and decodes the baseband signal to reconstruct the received bit stream.
또한, 무선 통신 인터페이스는 베이스 대역 신호를 RF(Radio Frequency) 대역 신호로 상향 변환하고, 변환된 신호를 안테나를 통해 전송한 후 안테나를 통해 수신된 RF 대역 신호를 베이스 대역 신호로 하향 변환한다. 이를 위해, 무선 통신 인터페이스은 송신 필터(transmission filter), 수신 필터(reception filter), 증폭기(amplifier), 믹서(mixer), 발진기(oscillator), 디지털-아날로그 컨버터(digital-to-analog convertor, DAC), 아날로그-디지털 컨버터(analog-to-digital convertor, ADC) 등을 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신 인터페이스는 복수의 송수신 경로를 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신 인터페이스는 복수의 안테나 요소를 포함하는 적어도 하나의 안테나 어레이를 포함할 수 있다.In addition, the wireless communication interface up-converts a baseband signal into a radio frequency (RF) band signal, transmits the converted signal through an antenna, and down-converts the RF band signal received through the antenna into a baseband signal. To this end, the wireless communication interface includes a transmission filter, a reception filter, an amplifier, a mixer, an oscillator, a digital-to-analog converter (DAC), An analog-to-digital converter (ADC) and the like may be included. Also, the wireless communication interface may include a plurality of transmit/receive paths. Additionally, the wireless communication interface may include at least one antenna array comprising a plurality of antenna elements.
하드웨어 측면에서 무선 통신 인터페이스는 디지털 유닛과 아날로그 유닛을 포함할 수 있고, 아날로그 유닛은 동작 전력, 동작 주파수 등에 따라 복수의 서브 유닛을 포함할 수 있다. 디지털 유닛은 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 디지털 신호 프로세서(digital signal processor, DSP))로 구현될 수 있다.In terms of hardware, the wireless communication interface may include a digital unit and an analog unit, and the analog unit may include a plurality of sub-units according to operating power, operating frequency, and the like. A digital unit may be implemented with at least one processor (eg, a digital signal processor (DSP)).
무선 통신 인터페이스는 전술한 바와 같이 신호를 송수신한다. 따라서, 무선 통신 인터페이스는 "송신기(transmitter)", "수신기(receiver)"또는 "트랜시버(transceiver)"로 지칭될 수 있다. 또한, 이하의 설명에서 무선 채널을 통해 수행되는 송수신은 전술한 바와 같이 무선 통신 인터페이스에서 수행되는 처리를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.The wireless communication interface transmits and receives signals as described above. Accordingly, a wireless communication interface may be referred to as a “transmitter”, “receiver” or “transceiver”. In addition, in the following description, transmission and reception performed through a wireless channel may be used as a meaning including processing performed in a wireless communication interface as described above.
백홀 통신 인터페이스는 네트워크 내의 다른 노드와 통신을 수행하기위한 인터페이스를 제공한다. 즉, 백홀 통신 인터페이스는 다른 노드로 전송되는 비트 스트림을 변환하고, 예를 들어, 다른 액세스 노드, 다른 기지국, 상위 노드 또는 기지국으로부터의 코어 네트워크는 물리적 신호로, 다른 노드로부터 수신된 물리적 신호를 비트 스트림으로 변환한다.The backhaul communication interface provides an interface for communicating with other nodes in the network. That is, the backhaul communication interface converts the bit stream transmitted to other nodes, for example, other access nodes, other base stations, upper nodes or core networks from base stations into physical signals, and the physical signals received from other nodes into bits. convert to stream
저장부는 기본 프로그램, 애플리케이션, 기지국의 동작을 위한 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 저장부는 휘발성 메모리, 비 휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비 휘발성 메모리의 조합을 포함할 수 있다.The storage unit stores data such as basic programs, applications, and setting information for operation of the base station. The storage unit may include volatile memory, non-volatile memory, or a combination of volatile and non-volatile memory.
컨트롤러는 기지국의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 컨트롤러는 무선 통신 인터페이스 또는 백홀 통신 인터페이스를 통해 신호를 송수신한다. 또한 컨트롤러는 저장부에 데이터를 기록하고 기록된 데이터를 읽는다. 컨트롤러는 통신 규격에서 요구하는 프로토콜 스택의 기능을 수행할 수 있다. 다른 구현에 따르면, 프로토콜 스택은 무선 통신 인터페이스에 포함될 수 있다. 이를 위해 컨트롤러는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.The controller controls the overall operation of the base station. For example, the controller transmits and receives signals through a wireless communication interface or a backhaul communication interface. Also, the controller writes data to the storage unit and reads the recorded data. The controller can perform protocol stack functions required by communication standards. According to another implementation, a protocol stack may be included in a wireless communication interface. To this end, the controller may include at least one processor.
일 실시 예에 따르면 컨트롤러는 본 발명의 실시 예에 따른 동작을 수행하도록 기지국을 제어할 수 있다.According to an embodiment, the controller may control the base station to perform an operation according to an embodiment of the present invention.
다양한 실시 예에 따르면, 무선 통신 시스템의 도너 노드는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하게 결합된 트랜시버를 포함하고, 상기 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 복수의 라디오 베어러에 관한 상기 도너 노드와 관련된 제1 정보를 포함하는 제1 메시지를 릴레이 노드로 전송하도록 구성되고; 상기 릴레이 노드로부터 상기 단말에 대한 복수의 라디오 베어러에 관한 상기 릴레이 노드와 관련된 제2 정보를 포함하는 제2 메시지를 수신하고; 단말에 대한 데이터를 릴레이 노드로 전송할 수 있다. 데이터는 제1 정보 및 제2 정보에 기초하여 복수의 라디오 베어러를 통해 단말로 전송될 수 있다.According to various embodiments, a donor node of a wireless communication system includes at least one processor, includes a transceiver operably coupled to the at least one processor, and includes a plurality of radio bearers for a terminal accessing the relay node. configured to transmit to a relay node a first message including first information related to the donor node about; receive a second message including second information related to the relay node regarding a plurality of radio bearers for the terminal from the relay node; Data for the terminal may be transmitted to the relay node. Data may be transmitted to the terminal through a plurality of radio bearers based on the first information and the second information.
다양한 실시 예에 따르면, 복수의 라디오 베어러 중 라디오 베어러는 복수의 라디오 베어러를 통합시킬 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 또한 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 라디오 베어러 및 라디오 베어러에 의해 통합된 다중 라디오 베어러를 결정하도록 구성되고; 또는 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 라디오 베어러를 결정할 수 있다.According to various embodiments, a radio bearer among a plurality of radio bearers may integrate a plurality of radio bearers. the at least one processor is also configured to determine a radio bearer for a terminal accessing the relay node and multiple radio bearers aggregated by the radio bearer; Alternatively, a radio bearer for a UE accessing a relay node may be determined.
다양한 실시 예에 따르면, 제1 메시지는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 릴레이 노드에 액세스하는 터미널의 식별; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 종류를 나타내는 표시 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 의해 전달된 라디오 베어러에 대한 정보; 도너 노드와 릴레이 노드 사이의 라디오 베어러에 대해 설정된 터널에 대한 정보; 통합된 다중 라디오 베어러에 대한 정보; 라디오 베어러 매핑 정보; 도너 노드 측면의 주소에 대한 정보; 릴레이 노드 측의 주소에 대한 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러에 대응하는 표시 정보; 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대해 새로운 주소를 라디오 베어러에 할당하도록 릴레이 노드를 나타내는 표시 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러의 데이터를 전송하는 릴레이 노드가 사용할 수 없는 주소 정보 목록; 및 보안 구성과 관련된 정보.According to various embodiments, the first message may include one or more of: identification of a terminal accessing the relay node; display information indicating the type of terminal accessing the relay node; information about a radio bearer of a terminal accessing a relay node; information about a radio bearer transmitted by a terminal accessing a relay node; information about a tunnel established for a radio bearer between the donor node and the relay node; information about integrated multiple radio bearers; radio bearer mapping information; information about the address on the side of the donor node; information about the address of the relay node side; indication information corresponding to a radio bearer of a terminal accessing the relay node; indication information indicating the relay node to allocate a new address to a radio bearer for a terminal accessing the relay node; a list of address information that cannot be used by a relay node that transmits radio bearer data of a terminal accessing the relay node; and information related to security configuration.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 메시지는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 릴레이 노드에 액세스하는 터미널의 식별; 릴레이 노드에 의해 승인된 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 의해 승인되지 않은 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 의해 부분적으로 승인된 라디오 베어러에 대한 정보; 라디오 베어러 매핑 정보; 릴레이 노드가 생성한 릴레이 노드에 접속하는 단말의 구성 정보; 릴레이 노드 측의 주소에 대한 정보; 및 보안 구성과 관련된 정보.According to various embodiments, the second message may include one or more of: identification of a terminal accessing the relay node; information about the radio bearer granted by the relay node; information about radio bearers not acknowledged by the relay node; information about radio bearers partially granted by the relay node; radio bearer mapping information; Configuration information of a terminal accessing the relay node created by the relay node; information about the address of the relay node side; and information related to security configuration.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 메시지는 통합된 다중 라디오 베어러에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.According to various embodiments, the second message may further include information on integrated multiple radio bearers.
다양한 실시 예에 따르면, 도너 노드는 도너 노드의 중앙 유닛을 포함하고, 릴레이 노드는 도너 노드의 분산 유닛을 포함할 수 있다.According to various embodiments, the donor node may include a central unit of the donor node, and the relay node may include a distribution unit of the donor node.
다양한 실시 예에 따르면, 무선 통신 시스템의 릴레이 노드는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하게 결합된 트랜시버를 포함하고, 도너 노드로부터, 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 복수의 라디오 베어러에 관한 도너 노드와 관련된 제1 정보를 포함하는 제1 메시지를 수신하도록 구성되고; 단말에 대한 복수의 라디오 베어러에 관한 릴레이 노드와 관련된 제2 정보를 포함하는 제2 메시지를 도너 노드로 전송하고; 도너 노드로부터 단말기에 대한 데이터를 수신할 수 있다. 데이터는 제1 정보 및 제2 정보에 기초하여 복수의 라디오 베어러를 통해 단말로 전송될 수 있다.According to various embodiments, a relay node of a wireless communication system includes at least one processor, includes a transceiver operably coupled to the at least one processor, and provides a plurality of information from a donor node to a terminal accessing the relay node. configured to receive a first message including first information related to a donor node for a radio bearer of; transmit to the donor node a second message including second information related to the relay node for the plurality of radio bearers for the terminal; Data on the terminal may be received from the donor node. Data may be transmitted to the terminal through a plurality of radio bearers based on the first information and the second information.
다양한 실시 예에 따르면, 복수의 라디오 베어러 중 라디오 베어러는 복수의 라디오 베어러를 통합시킬 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 또한 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 라디오 베어러 및 라디오 베어러에 의해 통합된 다중 라디오 베어러를 결정하도록 구성되고; 또는 라디오 베어러에 의해 통합된 다중 라디오 베어러를 결정할 수 있다.According to various embodiments, a radio bearer among a plurality of radio bearers may integrate a plurality of radio bearers. the at least one processor is also configured to determine a radio bearer for a terminal accessing the relay node and multiple radio bearers aggregated by the radio bearer; Alternatively, multiple radio bearers integrated by radio bearer may be determined.
다양한 실시 예에 따르면, 제1 메시지는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 릴레이 노드에 액세스하는 터미널의 식별; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 종류를 나타내는 표시 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 의해 전달된 라디오 베어러에 대한 정보; 도너 노드와 릴레이 노드 사이의 라디오 베어러에 대해 설정된 터널에 대한 정보; 통합된 다중 라디오 베어러에 대한 정보; 라디오 베어러 매핑 정보; 도너 노드 측면의 주소에 대한 정보; 릴레이 노드 측의 주소에 대한 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러에 대응하는 표시 정보; 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대해 새로운 주소를 라디오 베어러에 할당하도록 릴레이 노드를 나타내는 표시 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러의 데이터를 전송하는 릴레이 노드가 사용할 수 없는 주소 정보 목록; 및 보안 구성과 관련된 정보.According to various embodiments, the first message may include one or more of: identification of a terminal accessing the relay node; display information indicating the type of terminal accessing the relay node; information about a radio bearer of a terminal accessing a relay node; information about a radio bearer transmitted by a terminal accessing a relay node; information about a tunnel established for a radio bearer between the donor node and the relay node; information about integrated multiple radio bearers; radio bearer mapping information; information about the address of the side of the donor node; information about the address of the relay node side; indication information corresponding to a radio bearer of a terminal accessing the relay node; indication information indicating the relay node to allocate a new address to a radio bearer for a terminal accessing the relay node; a list of address information that cannot be used by a relay node that transmits radio bearer data of a terminal accessing the relay node; and information related to security configuration.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 메시지는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 릴레이 노드에 액세스하는 터미널의 식별; 릴레이 노드에 의해 승인된 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 의해 승인되지 않은 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 의해 부분적으로 승인된 라디오 베어러에 대한 정보; 라디오 베어러 매핑 정보; 릴레이 노드가 생성한 릴레이 노드에 접속하는 단말의 구성 정보; 릴레이 노드 측의 주소에 대한 정보; 및 보안 구성과 관련된 정보.According to various embodiments, the second message may include one or more of: identification of a terminal accessing the relay node; information about the radio bearer granted by the relay node; information about radio bearers not acknowledged by the relay node; information about radio bearers partially granted by the relay node; radio bearer mapping information; Configuration information of a terminal accessing the relay node created by the relay node; information about the address of the relay node side; and information related to security configuration.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 메시지는 통합된 다중 라디오 베어러에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.According to various embodiments, the second message may further include information on integrated multiple radio bearers.
다양한 실시 예에 따르면, 도너 노드는 도너 노드의 중앙 유닛을 포함하고, 릴레이 노드는 도너 노드의 분산 유닛을 포함할 수 있다.According to various embodiments, the donor node may include a central unit of the donor node, and the relay node may include a distribution unit of the donor node.
이하에서는 상술한 무선 통신 시스템에서 단말의 구성요소를 도시한다. 이하에서는 설명하는 단말의 구성요소는 무선 통신 시스템에서 지원하는 범용적인 단말의 구성요소로서 전술한 내용들에 따른 단말의 구성요소와 병합되거나 통합될 수 있고, 일부 중첩되거나 상충되는 범위에서 앞서 도면을 참조하여 설명한 내용이 우선적용되는 것으로 해석될 수 있다. 이하에서 사용되는 "-모듈", "-유닛"또는 "-er"라는 용어는 적어도 하나의 기능을 처리하는 유닛을 의미할 수 있다.Hereinafter, components of a terminal in the wireless communication system described above are illustrated. Components of a terminal to be described below are components of a general-purpose terminal supported by a wireless communication system, and may be merged or integrated with components of a terminal according to the foregoing contents, and may overlap or conflict with the above drawings. It can be interpreted that the content described with reference takes precedence. The terms "-module", "-unit" or "-er" used below may mean a unit that processes at least one function.
단말은 통신 인터페이스, 저장부 및 컨트롤러를 포함한다.The terminal includes a communication interface, a storage unit and a controller.
통신 인터페이스는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 시스템의 물리 계층 표준에 따라 베이스 밴드 신호와 비트 스트림 간의 변환 기능을 수행한다. 예를 들어, 데이터 전송에서 통신 인터페이스는 전송 비트 스트림을 인코딩 및 변조하여 복합 심볼을 생성한다. 또한, 데이터 수신시 통신 인터페이스는 베이스 대역 신호를 복조 및 복호화하여 수신 비트 스트림을 재구성한다. 또한, 통신 인터페이스는 베이스 대역 신호를 RF 대역 신호로 상향 변환하고, 변환된 신호를 안테나를 통해 전송한 후 안테나를 통해 수신된 RF 대역 신호를 기저 대역 신호로 하향 변환한다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 송신 필터(transmission filter), 수신 필터(reception filter), 증폭기(amplifier), 믹서(mixer), 발진기(oscillator), 디지털-아날로그 컨버터(digital-to-analog convertor, DAC), 아날로그-디지털 컨버터(analog-to-digital convertor, ADC) 등을 포함할 수 있다.The communication interface performs a function of transmitting and receiving signals through a wireless channel. For example, the communication interface performs a conversion function between a baseband signal and a bit stream according to the physical layer standard of the system. For example, in data transmission, a communication interface encodes and modulates a transmission bit stream to generate composite symbols. Also, when receiving data, the communication interface demodulates and decodes the baseband signal to reconstruct the received bit stream. Further, the communication interface up-converts the baseband signal to an RF-band signal, transmits the converted signal through an antenna, and down-converts the RF-band signal received through the antenna into a baseband signal. For example, the communication interface includes a transmission filter, a reception filter, an amplifier, a mixer, an oscillator, and a digital-to-analog converter (DAC). , an analog-to-digital converter (ADC), and the like.
또한, 통신 인터페이스는 복수의 송수신 경로를 포함할 수 있다. 또한, 통신 인터페이스는 복수의 안테나 요소를 포함하는 적어도 하나의 안테나 어레이를 포함할 수 있다. 하드웨어 측에서 무선 통신 인터페이스는 디지털 회로 및 아날로그 회로(예를 들어, radio frequency integrated circuit, RFIC)를 포함할 수 있다. 디지털 회로는 적어도 하나의 프로세서(예: DSP)로 구현될 수 있다. 통신 인터페이스는 복수의 RF 체인을 포함할 수 있다. 통신 인터페이스는 빔포밍을 수행할 수 있다.Also, the communication interface may include a plurality of transmit/receive paths. Additionally, the communication interface may include at least one antenna array comprising a plurality of antenna elements. On the hardware side, the wireless communication interface may include a digital circuit and an analog circuit (eg, a radio frequency integrated circuit (RFIC)). A digital circuit may be implemented with at least one processor (eg, DSP). A communication interface may include multiple RF chains. The communication interface may perform beamforming.
통신 인터페이스는 전술한 바와 같이 신호를 송수신한다. 따라서, 통신 인터페이스는 "송신기(transmitter)", "수신기(receiver)"또는 "트랜시버(transceiver)"로 지칭될 수 있다. 또한, 이하의 설명에서 무선 채널을 통해 수행되는 송수신은 전술한 바와 같이 통신 인터페이스에서 수행되는 처리를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.The communication interface transmits and receives signals as described above. Accordingly, a communication interface may be referred to as a “transmitter”, “receiver” or “transceiver”. In addition, in the following description, transmission and reception performed through a radio channel may be used as a meaning including processing performed in a communication interface as described above.
저장부는 단말기의 동작을 위한 기본 프로그램, 애플리케이션, 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 저장부는 휘발성 메모리, 비 휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비 휘발성 메모리의 조합을 포함할 수 있다. 또한, 저장부는 컨트롤러의 요청에 따라 저장된 데이터를 제공한다.The storage unit stores data such as basic programs for operation of the terminal, applications, and setting information. The storage unit may include volatile memory, non-volatile memory, or a combination of volatile and non-volatile memory. In addition, the storage unit provides stored data according to the request of the controller.
컨트롤러는 단말의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 컨트롤러는 통신 인터페이스를 통해 신호를 송수신한다. 또한 컨트롤러는 저장부에 데이터를 기록하고 기록된 데이터를 읽는다. 컨트롤러는 통신 규격에서 요구하는 프로토콜 스택의 기능을 수행할 수 있다. 다른 구현에 따르면, 프로토콜 스택은 통신 인터페이스에 포함될 수 있다. 이를 위해, 컨트롤러는 적어도 하나의 프로세서 또는 마이크로 프로세서를 포함하거나 프로세서의 일부를 재생할 수 있다. 또한, 통신 인터페이스 또는 컨트롤러의 일부를 통신 프로세서(communication processor, CP)라고 할 수 있다.The controller controls the overall operation of the terminal. For example, the controller sends and receives signals through a communication interface. Also, the controller writes data to the storage unit and reads the recorded data. The controller can perform protocol stack functions required by communication standards. According to another implementation, a protocol stack may be included in the communication interface. To this end, the controller may include at least one processor or microprocessor or reproduce parts of a processor. Also, a part of the communication interface or controller may be referred to as a communication processor (CP).
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 컨트롤러는 본 발명의 실시 예에 따른 동작을 수행하도록 단말을 제어할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a controller may control a terminal to perform an operation according to an embodiment of the present invention.
이하에서는 무선 통신 시스템에서 통신 인터페이스를 예시한다. Hereinafter, a communication interface in a wireless communication system is illustrated.
통신 인터페이스는 인코딩 및 변조 회로, 디지털 빔포밍 회로, 복수의 전송 경로 및 아날로그 빔포밍 회로를 포함한다.The communication interface includes encoding and modulation circuitry, digital beamforming circuitry, a plurality of transmission paths, and analog beamforming circuitry.
인코딩 및 변조 회로는 채널 인코딩을 수행한다. 채널 인코딩을 위해 low-density parity check(LDPC) 코드, 컨볼루션 코드 및 폴라 코드 중 적어도 하나가 사용될 수 있다. 인코딩 및 변조 회로는 성상 매핑(constellation mapping)을 수행함으로써 변조 심볼을 생성한다.Encoding and modulation circuitry performs channel encoding. At least one of a low-density parity check (LDPC) code, a convolution code, and a polar code may be used for channel encoding. An encoding and modulation circuit generates modulation symbols by performing constellation mapping.
디지털 빔포밍 회로는 디지털 신호(예를 들어, 변조 심볼)에 대한 빔 형성을 수행한다. 이를 위해, 디지털 빔포밍 회로는 빔포밍 가중 값에 의해 변조 심볼을 다중화한다. 빔포밍 가중치는 신호의 크기 및 문구를 변경하는데 사용될 수 있으며, "프리코딩 매트릭스(precoding matrix)"또는 "프리코더(precoder)"라고 할 수 있다. 디지털 빔포밍 회로는 디지털 빔포밍된 변조 심볼을 복수의 전송 경로로 출력한다. 이때, 다중 안테나 기술(multiple input multiple output, MIMO) 전송 방식에 따라 변조 심볼이 다중화 되거나 동일한 변조 심볼이 복수의 전송 경로에 제공될 수 있다.A digital beamforming circuit performs beamforming on a digital signal (eg, a modulation symbol). To this end, a digital beamforming circuit multiplexes modulation symbols by beamforming weights. Beamforming weights can be used to change the size and phrase of a signal, and can be referred to as a "precoding matrix" or "precoder". The digital beamforming circuit outputs digital beamformed modulation symbols to a plurality of transmission paths. In this case, according to a multiple input multiple output (MIMO) transmission method, modulation symbols may be multiplexed or the same modulation symbol may be provided to a plurality of transmission paths.
복수의 전송 경로는 디지털 빔포밍된 디지털 신호를 아날로그 신호로 변환한다. 이를 위해, 복수의 전송 경로 각각은 인버스 고속 푸리에 변환(inverse fast fourier transform, IFFT) 계산 유닛, 순환 전치(cyclic prefix, CP) 삽입 유닛, DAC 및 상향 변환 유닛을 포함할 수 있다. CP 삽입 부는 직교 주파수 분할 다중화(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM) 방식을 위한 것으로 다른 물리 계층 방식(예: 필터 뱅크 다중 반송파(a filter bank multi-carrier): FBMC) 적용시 생략될 수 있다. 즉, 복수의 전송 경로는 디지털 빔포밍을 통해 생성된 복수의 스트림에 대해 독립적인 신호 처리 프로세스를 제공한다. 그러나, 구현에 따라 복수의 전송 경로의 일부 요소는 공통적으로 사용될 수 있다.The plurality of transmission paths convert digital beamformed digital signals into analog signals. To this end, each of the plurality of transmission paths may include an inverse fast fourier transform (IFFT) computation unit, a cyclic prefix (CP) insertion unit, a DAC, and an up conversion unit. The CP insertion unit is for an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) method and may be omitted when another physical layer method (eg, a filter bank multi-carrier: FBMC) is applied. That is, the plurality of transmission paths provide independent signal processing processes for a plurality of streams generated through digital beamforming. However, depending on the implementation, some elements of the plurality of transmission paths may be commonly used.
아날로그 빔포밍 회로는 아날로그 신호에 대한 빔포밍을 수행한다. 이를 위해, 디지털 빔포밍 회로는 빔포밍 가중 값에 의해 아날로그 신호를 다중화한다. 빔포밍된 가중치는 신호의 크기와 문구를 변경하는데 사용된다. 보다 구체적으로, 복수의 전송 경로와 안테나 사이의 연결 구조에 따라, 아날로그 빔포밍 회로는 다양한 방식으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 복수의 전송 경로 각각은 하나의 안테나 어레이에 연결될 수 있다. 다른 예에서, 복수의 전송 경로는 하나의 안테나 어레이에 연결될 수 있다. 또 다른 예에서, 복수의 전송 경로는 하나의 안테나 어레이에 적응적으로 연결될 수 있거나 2개 이상의 안테나 어레이에 연결될 수 있다.An analog beamforming circuit performs beamforming on an analog signal. To this end, the digital beamforming circuit multiplexes analog signals by beamforming weighting values. The beamformed weights are used to change the amplitude and phrase of the signal. More specifically, the analog beamforming circuit may be configured in various ways according to a connection structure between a plurality of transmission paths and an antenna. For example, each of a plurality of transmission paths may be connected to one antenna array. In another example, multiple transmission paths may be coupled to one antenna array. In another example, multiple transmission paths may be adaptively coupled to one antenna array or may be coupled to two or more antenna arrays.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 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 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The methods according to the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded on a computer readable medium. Computer readable media may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on a computer readable medium may be specially designed and configured for the present invention or may be known and usable to those skilled in computer software.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of computer readable media may include hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions may include not only machine language codes generated by a compiler but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter and the like. The hardware device described above may be configured to operate with at least one software module to perform the operations of the present invention, and vice versa.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다. In addition, the above-described method or device may be implemented by combining all or some of its components or functions, or may be implemented separately.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art will variously modify and change the present invention within the scope not departing from the spirit and scope of the present invention described in the claims below. You will understand that it can be done.
Claims (1)
제1 인공신경망을 이용하여 고객 단말로부터 수신한 이미지 데이터에 기초하여 수리 대상을 특정하는 수리 대상 특정부;
제2 인공신경망을 이용하여 상기 고객 단말로부터 수신한 텍스트 데이터에 기초하여 상기 수리 대상과 매칭되는 적어도 하나의 예비 고장 유형을 특정하는 예비 고장 유형 특정부;
상기 적어도 하나의 예비 고장 유형과 매칭된 이미지 데이터, 동영상 데이터 및 소리 데이터 중 적어도 하나인 필요 데이터를 특정하고, 상기 필요 데이터를 고객 단말에 요청하는 필요 데이터 요청부;
제3 인공신경망을 이용하여 상기 고객 단말로부터 수신한 상기 필요 데이터에 기초하여 적어도 하나의 고장 유형을 특정하는 고장 유형 특정부; 및
복수의 수리 단말들에 특정된 상기 적어도 하나의 고장 유형에 대한 검수를 요청하고, 상기 복수의 수리 단말들로부터 수신된 복수의 검수 결과들에 기초하여 상기 적어도 하나의 고장 유형으로부터 최종 고장 유형을 확정하는 고장 유형 검수부를 포함하고,
상기 제1 인공신경망은, 학습용 이미지 데이터에 대하여 수리 대상을 라벨링하여 생성된 학습데이터셋을 이용해 기계학습된 분류모델이고,
상기 제2 인공신경망은, 학습용 텍스트 데이터에 대하여 예비 고장 유형을 라벨링하여 생성된 학습데이터셋을 이용해 기계학습된 분류모델이며,
상기 제3 인공신경망은, 훈련용 필요 데이터와 고장 유형을 라벨링하여 생성된 학습데이터셋을 이용해 기계학습된 분류모델이며,
상기 검수 결과는,
특정된 상기 고장 유형의 맞고 틀림에 대해 라벨링한 정보를 포함하고,
상기 고장 유형 검수부는,
상기 복수의 검수 결과의 전체 개수 대비 맞음으로 라벨링된 검수 결과의 개수의 비율인 정확도가 기 설정된 제1 기준값 이상인 경우, 해당 고장 유형을 상기 최종 고장 유형으로 확정하며,
상기 최종 고장 유형에 대해 맞음으로 라벨링한 검수 결과를 제공한 상기 수리 단말들에게 검수 포인트를 지급하는,
장치.As a device for providing an online repair service,
a repair target specifying unit that specifies a repair target based on image data received from a customer terminal using a first artificial neural network;
a preliminary failure type specifying unit that specifies at least one preliminary failure type matched with the repair target based on text data received from the customer terminal using a second artificial neural network;
a required data request unit for specifying required data that is at least one of image data, video data, and sound data matched with the at least one preliminary failure type, and requesting the required data from a customer terminal;
a failure type specifying unit for specifying at least one failure type based on the necessary data received from the customer terminal using a third artificial neural network; and
Request inspection of the at least one failure type specific to a plurality of repair terminals, and determine a final failure type from the at least one failure type based on a plurality of inspection results received from the plurality of repair terminals. Including a failure type checker that does,
The first artificial neural network is a classification model machine-learned using a learning dataset generated by labeling a repair target with respect to image data for learning,
The second artificial neural network is a classification model machine-learned using a learning dataset generated by labeling preliminary failure types for text data for learning,
The third artificial neural network is a classification model machine-learned using a learning dataset generated by labeling necessary data for training and a failure type,
The inspection result is,
Contains information labeling whether the specified failure type is right or wrong;
The failure type inspection unit,
When the accuracy, which is the ratio of the number of inspection results labeled as correct to the total number of the plurality of inspection results, is equal to or greater than a preset first reference value, the corresponding failure type is determined as the final failure type,
Providing inspection points to the repair terminals that provide inspection results labeled as correct for the final failure type,
Device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020220038294A KR102596927B1 (en) | 2021-10-15 | 2022-03-28 | Device, system, method and program for providing one-stop online repair service to specify the cause of failure using the inspection results of inspectors |
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR20210137605 | 2021-10-15 | ||
KR20210137602 | 2021-10-15 | ||
KR1020210138228A KR102381417B1 (en) | 2021-10-15 | 2021-10-18 | Devices, systems, methods and programs providing one-stop online repair service |
KR1020220038294A KR102596927B1 (en) | 2021-10-15 | 2022-03-28 | Device, system, method and program for providing one-stop online repair service to specify the cause of failure using the inspection results of inspectors |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020210138228A Division KR102381417B1 (en) | 2021-10-15 | 2021-10-18 | Devices, systems, methods and programs providing one-stop online repair service |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20230055337A true KR20230055337A (en) | 2023-04-25 |
KR102596927B1 KR102596927B1 (en) | 2023-11-02 |
Family
ID=81183561
Family Applications (4)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020210138228A KR102381417B1 (en) | 2021-10-15 | 2021-10-18 | Devices, systems, methods and programs providing one-stop online repair service |
KR1020220038296A KR102596928B1 (en) | 2021-10-15 | 2022-03-28 | Apparatus, system, method and program for providing one-stop online repair service providing rating-based repair technician matching |
KR1020220038294A KR102596927B1 (en) | 2021-10-15 | 2022-03-28 | Device, system, method and program for providing one-stop online repair service to specify the cause of failure using the inspection results of inspectors |
KR1020220038300A KR102605503B1 (en) | 2021-10-15 | 2022-03-28 | Apparatus, system, method and program for providing one-stop online repair service for transporting repair objects using customized carriers |
Family Applications Before (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020210138228A KR102381417B1 (en) | 2021-10-15 | 2021-10-18 | Devices, systems, methods and programs providing one-stop online repair service |
KR1020220038296A KR102596928B1 (en) | 2021-10-15 | 2022-03-28 | Apparatus, system, method and program for providing one-stop online repair service providing rating-based repair technician matching |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020220038300A KR102605503B1 (en) | 2021-10-15 | 2022-03-28 | Apparatus, system, method and program for providing one-stop online repair service for transporting repair objects using customized carriers |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (4) | KR102381417B1 (en) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116258484B (en) * | 2023-05-16 | 2023-08-18 | 青岛创新奇智科技集团股份有限公司 | Method, device, terminal equipment and medium for generating predictive operation and maintenance scheme of equipment |
KR102671867B1 (en) | 2024-02-02 | 2024-06-04 | 픽스퀵 주식회사 | Method, device and system for providing repair technician and customer matching platform service based on failure type and location of electronic devices |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR910018908A (en) * | 1990-04-30 | 1991-11-30 | 에프.비.루루디스 | Troubleshooting system and repair method |
KR20190120958A (en) * | 2018-04-17 | 2019-10-25 | 한국전자통신연구원 | Methods and system for vision-based automatic fault notification and classification of system lighting |
KR102285861B1 (en) | 2019-07-09 | 2021-08-04 | 동하정밀 주식회사 | Method and system for providing manufacturing distribution platform |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002352026A (en) * | 2001-05-29 | 2002-12-06 | Nec Fielding Ltd | Method, system, and program for product repair |
JP4704769B2 (en) * | 2005-02-21 | 2011-06-22 | エスアーペー アーゲー | Repair estimate output device, repair estimate output method, repair estimate output program, and repair estimate output system |
-
2021
- 2021-10-18 KR KR1020210138228A patent/KR102381417B1/en active IP Right Grant
-
2022
- 2022-03-28 KR KR1020220038296A patent/KR102596928B1/en active IP Right Grant
- 2022-03-28 KR KR1020220038294A patent/KR102596927B1/en active IP Right Grant
- 2022-03-28 KR KR1020220038300A patent/KR102605503B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR910018908A (en) * | 1990-04-30 | 1991-11-30 | 에프.비.루루디스 | Troubleshooting system and repair method |
KR20190120958A (en) * | 2018-04-17 | 2019-10-25 | 한국전자통신연구원 | Methods and system for vision-based automatic fault notification and classification of system lighting |
KR102285861B1 (en) | 2019-07-09 | 2021-08-04 | 동하정밀 주식회사 | Method and system for providing manufacturing distribution platform |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20230055339A (en) | 2023-04-25 |
KR102605503B1 (en) | 2023-11-24 |
KR20230055338A (en) | 2023-04-25 |
KR102381417B1 (en) | 2022-04-01 |
KR102596927B1 (en) | 2023-11-02 |
KR102596928B1 (en) | 2023-11-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102596927B1 (en) | Device, system, method and program for providing one-stop online repair service to specify the cause of failure using the inspection results of inspectors | |
KR102345551B1 (en) | System for providing space rental and method for the same | |
KR102540203B1 (en) | Apparatus, system, method and program for providing live streaming relay service providing show host recommendation function | |
KR102420629B1 (en) | Method and system for providing advertiser service | |
KR102527243B1 (en) | Method and apparatus for providing an online e-commerce platform supporting product recommendation model based on artificial neural network | |
KR102566441B1 (en) | Integrated test platform system that includes technical tests that provide defect-suspicion data for applications that correspond to business models and the operating method thereof | |
KR20230019782A (en) | Real estate brokerage system and method using artificial neural network based on cnn | |
KR102584567B1 (en) | Apparatus, system, method and program for providing real estate brokerage platform service using video | |
KR102524647B1 (en) | Apparatus, system, method and program for providing presale marketing support service | |
KR102527962B1 (en) | A method of creating product recommendations and delivery algorithms for users' shopping | |
KR102424247B1 (en) | A platform of delivery menu sharing | |
KR102560678B1 (en) | A method of providing customized products based on user preferences | |
KR102528992B1 (en) | A method of International shipping methods for users | |
KR102490061B1 (en) | Mataverse-based trade platform service providing apparatus, system, method and program | |
KR102308876B1 (en) | System for managing export conference based on non-face-to-face business to business | |
KR102562358B1 (en) | A method of Advertising agency for users | |
KR20230071043A (en) | Apparatus, system, method and program for providing shared kitchen service | |
KR20220168585A (en) | Payment method, program and system using smart cart |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right |