KR20240016747A - Ai를 활용하여 라이더를 훈련하는 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 AI(Artificial Intelligence)를 활용하여 라이더를 훈련하는 방법에 관한 것으로서, 라이딩 기록, 선호하는 코스, 성별, 연령대, 거주지 및 활동 지역, 주로 타는 시간, 등 라이더의 기록을 분석해 비슷한 라이더와 같이 라이딩을 할 수 있게,　코스 시간을 미리 전달, 지도로 표시하는 단계, 모임방은 6시간 전에 오픈되고 인원 마감시 닫는 단계, 라이딩 후 기록 공개 비공개는 참가자들 다수결, 게임 기능으로 흥미를 유발하는 단계, 자동으로 라이딩방이 생기고 참가자 신청 받아 선착순 마감, 미션 전달, 예상 랭킹, 실제 랭킹, 평소 실력 대비 기록 향상 라이더 표시, 등 재미있게 탈수 있게 다양한 미션을 전달하는 단계, 라이딩 시작 시간, 삐빅 알람음, 출발하세요 상태표시창, 중간중간 기록 대비 분발 및 축하 알람 재밌게, 최종 순위, 처음타는 코스면 예상 기록 대비 +- , 라이더 확인, 기록, 위치, 속도 등 확인용 GPS 센서/데이터 확인 패키지 구성(파워미터, 케이던스, 속도센서, GPS 속도계)하는 단계, 및 라이더 분석 AI, 가민 및 GPS 속도계 연결, 어플 자체 GPS 및 기록 분석하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

AI를 활용하여 라이더를 훈련하는 방법{A method of training a rider using Artificial Intelligence}

본 발명은 AI(Artificial Intelligence)를 활용하여 라이더를 훈련하는 방법에 관한 것이다.

최근 공공　자전거가 도입되는 등 자전가에 대한 사용이 증가하고 있는 추세이다. 또한, 자전거　전용도로를 통해　자전거가 이동할 수 있는 경로를 확보함으로써　자전거를 이용하는 고객의 편의가 증가되었고, 레저 스포츠로　자전거를 이용하는 고객도 증가하고 있는 추세이다.

다만,　자전거　사용이 증가함에 따라　자전거에 의한 추돌 사고도 함께 증가하고 있다. 특히, 레저용　자전거의 경우, 일반　자전거보다 빠른 속도로 이동하고 차도를 이용하는 경우가 많아 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 또한,　자전거를 이용하는 사람들이 골목이나 기타 위험 지역을 지나는 경우에 위험요소를 인지하지 못하여 사고가 발생하는 경우가 증가하고 있다.

상술한 점을 고려하여, 하기에서는　인공지능을 활용하여　자전거　위험구간을 사전에 식별하고, 이를　자전거　사용자에게 제공함으로써 사고를 방지하는 방법에 대해 서술한다.

한국공개특허 제10-2022-0101839호 "인공지능을 활용한 자전거 위험구간 식별 방법 및 장치" 한국등록특허 제10-2270625호 "인공지능　학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 방법 및 시스템"

본 발명은 자전거 등의 이동체를 운전하는 라이더로 하여금 흥미를 유발하면서 훈련시킬 수 있는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 라이더를 인공지능을 기반으로 훈련시킴으로써, 안전사고의 위험을 줄이는 것을 목적으로 한다.

일실시예에 AI(Artificial Intelligence)를 활용하여 라이더를 훈련하는 방법은 라이딩 기록, 선호하는 코스, 성별, 연령대, 거주지 및 활동 지역, 주로 타는 시간, 등 라이더의 기록을 분석해 비슷한 라이더와 같이 라이딩을 할 수 있게,　코스 시간을 미리 전달, 지도로 표시하는 단계, 모임방은 6시간 전에 오픈되고 인원 마감시 닫는 단계, 라이딩 후 기록 공개 비공개는 참가자들 다수결, 게임 기능으로 흥미를 유발하는 단계, 자동으로 라이딩방이 생기고 참가자 신청 받아 선착순 마감, 미션 전달, 예상 랭킹, 실제 랭킹, 평소 실력 대비 기록 향상 라이더 표시, 등 재미있게 탈수 있게 다양한 미션을 전달하는 단계, 라이딩 시작 시간, 삐빅 알람음, 출발하세요 상태표시창, 중간중간 기록 대비 분발 및 축하 알람 재밌게, 최종 순위, 처음타는 코스면 예상 기록 대비 +-, 라이더 확인, 기록, 위치, 속도 등 확인용 GPS 센서/데이터 확인 패키지 구성(파워미터, 케이던스, 속도센서, GPS 속도계)하는 단계, 및 라이더 분석 AI, 가민 및 GPS 속도계 연결, 어플 자체 GPS 및 기록 분석하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 자전거 등의 이동체를 운전하는 라이더로 하여금 흥미를 유발하면서 훈련시킬 수 있다.

일실시예에 따르면, 라이더를 인공지능을 기반으로 훈련시킴으로써, 안전사고의 위험을 줄일 수 있다.

도 1은 AI(Artificial Intelligence)를 활용하여 라이더를 훈련하는 방법에 관한 것이다.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.

본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

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. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

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 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 1은 AI(Artificial Intelligence)를 활용하여 라이더를 훈련하는 방법에 관한 것이다.

AI(Artificial Intelligence)를 활용하여 라이더를 훈련하는 방법에서는 라이딩 기록, 선호하는 코스, 성별, 연령대, 거주지 및 활동 지역, 주로 타는 시간, 등 라이더의 기록을 분석해 비슷한 라이더와 같이 라이딩을 할 수 있게,　코스 시간을 미리 전달, 지도로 표시할 수 있다.

예를 들어, 모임방은 6시간 전에 오픈되고 인원 마감시 닫는 형태로 구현될 수 있고, 라이딩 후 기록 공개 비공개는 참가자들 다수결, 게임 기능으로 흥미를 유발할 수 있다.

또한, 자동으로 라이딩방이 생기고 참가자 신청 받아 선착순 마감, 미션 전달, 예상 랭킹, 실제 랭킹, 평소 실력 대비 기록 향상 라이더 표시, 등 재미있게 탈수 있게 다양한 미션을 전달할 수 있다.

라이딩 시작 시간, 삐빅 알람음, 출발하세요 상태표시창, 중간중간 기록 대비 분발 및 축하 알람 재밌게, 최종 순위, 처음타는 코스면 예상 기록 대비하여 +- 반영하여 캘리스레이션 할 수 있다.

한편, 라이더 확인, 기록, 위치, 속도 등 확인용 GPS 센서/데이터 확인 패키지 구성(파워미터, 케이던스, 속도센서, GPS 속도계)할 수 있다.

라이더 분석 AI, 가민 및 GPS 속도계 연결, 어플 자체 GPS 및 기록을 분석할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (1)

1. AI(Artificial Intelligence)를 활용하여 라이더를 훈련하는 방법에 있어서,
   라이딩 기록, 선호하는 코스, 성별, 연령대, 거주지 및 활동 지역, 주로 타는 시간, 등 라이더의 기록을 분석해 비슷한 라이더와 같이 라이딩을 할 수 있게,　코스 시간을 미리 전달, 지도로 표시하는 단계;
   모임방은 6시간 전에 오픈되고 인원 마감시 닫는 단계;
   라이딩 후 기록 공개 비공개는 참가자들 다수결, 게임 기능으로 흥미를 유발하는 단계;
   자동으로 라이딩방이 생기고 참가자 신청 받아 선착순 마감, 미션 전달, 예상 랭킹, 실제 랭킹, 평소 실력 대비 기록 향상 라이더 표시, 등 재미있게 탈수 있게 다양한 미션을 전달하는 단계;
   라이딩 시작 시간, 삐빅 알람음, 출발하세요 상태표시창, 중간중간 기록 대비 분발 및 축하 알람 재밌게, 최종 순위, 처음타는 코스면 예상 기록 대비 +-;
   라이더 확인, 기록, 위치, 속도 등 확인용 GPS 센서/데이터 확인 패키지 구성(파워미터, 케이던스, 속도센서, GPS 속도계)하는 단계; 및
   라이더 분석 AI, 가민 및 GPS 속도계 연결, 어플 자체 GPS 및 기록 분석하는 단계
   를 포함하는 라이더를 훈련하는 방법.