KR20240095697A - 컨텐츠 제공 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 컨텐츠 제공 장치 및 방법에 관한 것으로, 사용자 단말과 통신을 수행하는 통신부, 및 상기 통신부와 연결되는 처리부를 포함하고, 상기 처리부는 상기 사용자 단말과 연동하여 음악 데이터베이스(DB)를 분석하고, 상기 음악 DB의 분석 결과에 기반하여 운전자 감성 모델을 추출하고, 상기 음악 DB의 분석 결과에 기반하여 감정 판단 모델을 결정하고, 상기 음악 DB의 분석 결과를 토대로 다중 회귀 분석을 통해 감성 케어 상관식을 도출하고, 상기 감성 케어 상관식을 활용하여 상기 운전자 감성 모델에 기반한 상기 감정 판단 모델의 기여도에 따라 감성 케어 솔루션을 선택하고, 상기 감성 케어 솔루션에 기반하여 음악 컨텐츠를 자동으로 재생 할 수 있다.
Description
본 발명은 컨텐츠 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.
차량 운행 시 도로 공사, 사고 및/또는 정체 현상 등으로 인해 교통 흐름이 원활하지 못한 경우 운전자는 장시간 차량 내부에 있게 되어 짜증과 스트레스가 유발될 수 있다. 이때, 운전자는 짜증과 스트레스를 완화하기 위해 원하는 음악 컨텐츠를 선택하여 재생할 수 있다.
본 발명은 주행 환경 및 운전자 감정 상태를 고려하여 음악 컨텐츠를 자동 재생하는 컨텐츠 제공 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 다중 회귀 분석을 통해 감성 케어 인덱스를 도출하고 PAD(Pleasure, Arousal, Dominance) 기여도를 분석하여 음악 컨텐츠를 자동으로 재생하는 컨텐츠 제공 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 컨텐츠 제공 장치는 사용자 단말과 통신을 수행하는 통신부, 및 상기 통신부와 연결되는 처리부를 포함하고, 상기 처리부는 상기 사용자 단말과 연동하여 음악 데이터베이스(DB)를 분석하고, 상기 음악 DB의 분석 결과에 기반하여 운전자 감성 모델을 추출하고, 상기 음악 DB의 분석 결과에 기반하여 감정 판단 모델을 결정하고, 상기 음악 DB의 분석 결과를 토대로 다중 회귀 분석을 통해 감성 케어 상관식을 도출하고, 상기 감성 케어 상관식을 활용하여 상기 운전자 감성 모델에 기반한 상기 감정 판단 모델의 기여도에 따라 감성 케어 솔루션을 선택하고, 상기 감성 케어 솔루션에 기반하여 음악 컨텐츠를 자동으로 재생 할 수 있다.
상기 처리부는 상기 음악 DB를 분석하여 음악 장르를 분류할 수 있다.
상기 처리부는 상기 음악 DB 내 음악 재생 이력을 분석하여 상기 감정 판단 모델을 선정할 수 있다.
상기 처리부는 상기 음악 DB 내 음악 컨텐츠의 물리량과 심리량 간의 상관성을 분석하고, 상관성 분석 결과에 기반하여 상기 감성 케어 상관식을 도출할 수 있다.
상기 물리량은 음압, 주파수, 스펙트럼, 포락선, 지속 시간 또는 이들의 어느 조합들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 심리량은 소리의 크기, 높낮이, 음색 또는 이들의 어느 조합들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 처리부는 히스토그램, 산점도, P-P 도표 또는 이들의 어느 조합들 중 적어도 하나를 이용하여 상기 감성 케어 상관식을 도출할 수 있다.
상기 처리부는 차량 주행 조건 및 운전자의 감정 상태와 연동하여 상기 음악 컨텐츠를 자동으로 재생할 수 있다.
상기 처리부는 통계 분석을 통해 상기 감성 케어 상관식의 결정계수를 구하여 감성 케어 인덱스를 생성할 수 있다.
상기 처리부는 타겟 운전자 감성 모델을 설정하고, 음악 컨텐츠의 음향지각적 요인을 탐색하고, 상기 음악 컨텐츠의 감각 인덱스 매개변수를 설정하고, 상기 타겟 운전자 감성 모델을 기반으로 상기 음향지각적 요인과 상기 감각 인덱스 매개변수의 상관성 분석을 통해 상기 감성 케어 인덱스를 도출할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 컨텐츠 제공 방법은 사용자 단말과 연동하여 음악 데이터베이스(DB)를 분석하는 단계, 상기 음악 DB의 분석 결과에 기반하여 운전자 감성 모델을 추출하는 단계, 상기 음악 DB의 분석 결과에 기반하여 감정 판단 모델을 결정하는 단계, 상기 음악 DB의 분석 결과를 토대로 다중 회귀 분석을 통해 감성 케어 상관식을 도출하는 단계, 상기 감성 케어 상관식을 활용하여 상기 운전자 감성 모델에 기반한 상기 감정 판단 모델의 기여도에 따라 감성 케어 솔루션을 선택하는 단계, 및 상기 감성 케어 솔루션에 기반하여 음악 컨텐츠를 자동으로 재생하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 운전자 감성 모델을 추출하는 단계는, 상기 음악 DB를 분석하여 음악 장르를 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 감정 판단 모델을 결정하는 단계는, 상기 음악 DB 내 음악 재생 이력을 분석하여 상기 감정 판단 모델을 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 감성 케어 상관식을 도출하는 단계는, 상기 음악 DB 내 음악 컨텐츠의 물리량과 심리량 간의 상관성을 분석하는 단계, 및 상관성 분석 결과에 기반하여 상기 감성 케어 상관식을 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 감성 케어 상관식을 도출하는 단계는, 히스토그램, 산점도, P-P 도표 또는 이들의 어느 조합들 중 적어도 하나를 이용하여 상기 감성 케어 상관식을 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 음악 컨텐츠를 자동으로 재생하는 단계는, 차량 주행 조건 및 운전자의 감정 상태와 연동하여 상기 음악 컨텐츠를 자동으로 재생하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 감성 케어 상관식을 도출하는 단계는, 통계 분석을 통해 상기 감성 케어 상관식의 결정계수를 구하여 감성 케어 인덱스를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 감성 케어 인덱스를 생성하는 단계는, 타겟 운전자 감성 모델을 설정하는 단계, 음악 컨텐츠의 음향지각적 요인을 탐색하는 단계, 상기 음악 컨텐츠의 감각 인덱스 매개변수를 설정하는 단계, 및 상기 타겟 운전자 감성 모델을 기반으로 상기 음향지각적 요인과 상기 감각 인덱스 매개변수의 상관성 분석을 통해 상기 감성 케어 인덱스를 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은 주행 환경 및 운전자 감정 상태를 고려하여 음악 컨텐츠를 자동 재생할 수 있다.
또한, 본 발명은 다중 회귀 분석을 통해 감성 케어 인덱스를 도출하고 PAD 기여도를 분석하여 음악 컨텐츠를 자동으로 재생할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 컨텐츠 제공 장치를 도시한 블록구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 컨텐츠 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 감성 케어 인덱스를 도출하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 감성 케어 상관식 도출 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 실시 예에 따른 컨텐츠의 물리량과 심리량의 상관성 분석을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 감성 케어 솔루션 검증 평가 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 감성 케어 솔루션 검증 평가 결과를 도시한 예시도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 컨텐츠 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 감성 케어 인덱스를 도출하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 감성 케어 상관식 도출 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 실시 예에 따른 컨텐츠의 물리량과 심리량의 상관성 분석을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 감성 케어 솔루션 검증 평가 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 감성 케어 솔루션 검증 평가 결과를 도시한 예시도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 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 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 컨텐츠 제공 장치를 도시한 블록구성도이다.
컨텐츠 제공 장치(100)는 전기차(Electric Vehicle, EV), 플러그인 하이브리드 자동차 (Plug-in Hybrid Electric Vehicle, PHEV) 및/또는 하이브리드 자동차(Hybrid Electric Vehicle, HEV) 등과 같이 전기 모터를 이용하여 주행하는 전동화 차량에 장착될 수 있다. 컨텐츠 제공 장치(100)는 사용자의 청각 경험을 기반으로 가상 사운드를 디자인할 수 있으며, 음색 조절 및 가속 페달 반응도 조절을 통해 개인화할 수 있다.
도 1을 참조하면, 컨텐츠 제공 장치(100)는 통신부(110), 검출부(120), 메모리(130), 사운드 출력부(140), 시트 제어부(150) 및 처리부(160)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 컨텐츠 제공 장치(100)가 외부 전자 장치(예: 사용자 단말(UE) 및 서버 등)와 통신을 수행하도록 지원할 수도 있다. 통신부(110)는 근거리 무선 통신 회로, 무선 통신 회로 및/또는 유선 통신 회로 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 컨텐츠 제공 장치(100)가 차량에 장착된 전자제어장치(Electronic Control Unit, ECU)들과 통신을 수행하도록 지원할 수 있다. 통신부(110)는 CAN(Controller Area Network) 프로토콜을 사용하여 CAN 메시지를 송수신하는 송수신기(transceiver)를 포함할 수 있다.
검출부(120)는 주행 정보, 및/또는 환경 정보(즉, 차량 내부 환경 정보 및/또는 차량 외부 환경 정보)를 검출할 수 있다. 검출부(120)는 차량에 장착된 센서들 및/또는 ECU들을 이용하여 운전자 조타각(스티어링 휠 조향각), 타이어 조타각(타이 로드(tie rod)), 차량 속도, 모터 RPM(Revolutions Per Minute), 모터 토크 및/또는 가속 페달 개도량 등의 주행 정보를 검출할 수 있다. 센서에는 APS(Accelerator Position Sensor), 조향각 센서, 마이크, 이미지 센서, 거리 센서, 휠속 센서, ADAS(Advanced Driver Assistance System) 센서, 3축 가속도계, 및/또는 IMU(Inertial Measurement Unit) 등이 사용될 수 있다. ECU에는 모터 제어기(Motor Control Unit, MCU) 및/또는 차량 제어기(Vehicle Control Unit, VCU) 등이 있을 수 있다.
메모리(130)는 빅데이터 기반 사운드 데이터베이스(DB)를 포함할 수 있다. 빅데이터 기반 사운드 DB는 미래 지향적 DB, 사람 목소리 DB, 자연 소리 DB, 동물 사운드 DB와 배기 사운드 DB를 포함할 수 있다. 미래 지향적 DB는 우주선 사운드 등을 포함할 수 있고, 사람 목소리 DB는 가족 목소리 및 배우 목소리 등을 포함할 수 있고, 자연 소리 DB는 파도 소리, 폭우 소리 및 바람 소리 등을 포함할 수 있다. 또한, 동물 사운드 DB는 호랑이 소리 및 사자 소리 등을 포함할 수 있고, 배기 사운드 DB는 백파이어(backfire) 사운드 등을 포함할 수 있다. 메모리(130)는 타이어 슬립 사운드, 경고음, 주행 사운드, 가속 사운드 및/또는 코너링 사운드 등과 같은 가상 사운드의 음원을 저장할 수 있다.
메모리(130)는 감정 판단 모델, 운전자 감성 모델 및/또는 사운드 디자인 알고리즘 등을 저장할 수 있다. 메모리(130)는 처리부(160)에 의해 실행되는 명령어들(instructions)을 저장하는 저장매체(non-transitory storage medium)일 수 있다. 메모리(130)는 RAM(Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM), EPROM(Erasable and Programmable ROM), 하드 디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD), 솔리드 스테이트 디스크(Solid State Disk, SSD), eMMC(embedded multimedia card), UFS(universal flash storage) 및/또는 웹 스토리지(web storage) 등의 저장매체 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사운드 출력부(140)는 가상 사운드를 재생하여 차량 내부 및/또는 외부에 장착된 스피커들로 출력할 수 있다. 사운드 출력부(140)는 기저장된 또는 실시간으로 스트리밍되는 음원을 재생하여 출력할 수 있다. 사운드 출력부(140)는 앰프(amplifier) 및 사운드 재생 장치 등을 포함할 수 있다. 사운드 재생 장치는 처리부(160)의 지시에 따라 사운드의 음량, 음색(음질) 및 음상 등을 조절하여 재생할 수 있다. 사운드 재생 장치는 DSP(Digital Signal Processor) 및/또는 마이크로프로세서(microprocessors) 등을 포함할 수 있다. 앰프는 사운드 재생 장치에서 재생되는 사운드의 전기 신호를 증폭할 수 있다.
시트 제어부(150)는 차량 시트에 장착되는 적어도 하나의 진동자를 제어하여 진동(진동 신호)를 발생시킬 수 있다. 시트 제어부(150)는 진동 패턴, 진동 세기 및/또는 진동 주파수 등을 조절할 수 있다. 진동자는 차량 시트의 특정 위치 예컨대, 시트 백, 시트 쿠션, 및/또는 레그레스트 등에 적어도 하나 이상 설치될 수 있다.
시트 제어부(150)는 목 베개 내 진동자 및/또는 액츄에이터 등을 제어하여 차량 시트에 착석한 탑승자(사용자)의 목에 햅틱 효과를 제공할 수 있다. 목 베개는 차량 시트의 시트 백(seat back)과 헤드레스트(headrest)의 경계에 탈착 가능하도록 제작될 수 있다.
처리부(160)는 각 구성 요소들(110 내지 150)과 연결될 수 있다. 처리부(160)는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), DSP(Digital Signal Processor), PLD(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), CPU(Central Processing unit), 마이크로컨트롤러(microcontrollers) 및/또는 마이크로프로세서(microprocessors) 등과 같은 처리장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
처리부(160)는 사용자 단말(UE)과의 연동 스트리밍 기능을 활용하여 음악 DB 내 음악 컨텐츠의 음악 장르를 분류할 수 있다. 즉, 처리부(160)는 사용자 단말(UE)과 연동하여 사용자가 이용한 음악 컨텐츠를 분석하여 사용자 특성을 파악할 수 있다. 처리부(160)는 사용자 특성에 기반하여 운전자 감성 모델링을 추출할 수 있다. 처리부(160)는 분석된 음악 장르에 운전자 감성 모델링을 매칭할 수 있다. 운전자 감성 모델링은 감성 케어 솔루션으로, 명상 모드(healthy driving, H), 스트레스 완화 모드(safe driving, S) 및 힐링 모드(fun driving, F)를 포함할 수 있다.
처리부(160)는 사용자 단말(UE)과 연동하여 음악 재생 이력을 분석하여 감정 판단 모델을 선정할 수 있다. 처리부(160)는 사용자가 이용한 최근 음악 재생 목록에 포함된 음악 컨텐츠의 음악적 요인(예: 음악적 명암(brightness), 잔향음(damping), 소리의 유지 정도(attack), 음역(register), 조성(mode), 음악적 기법(articulation), 속도(tempo), 음악적 크기(dynamics))을 분석하여 감정 판단 모델(PAD(Pleasure, Arousal, Dominance) 모델)을 선정할 수 있다. 감정 판단 모델은 기쁨(pleasure), 각성(arousal) 및 우위(dominance)로 감정 상태를 추정(예측)할 수 있다.
처리부(160)는 다중 회귀 분석을 통해 감성 케어 인덱스(Emotional Care Index)를 생성할 수 있다. 감성 케어 인덱스는 통계 분석에 의한 상관식(감성 케어 상관식)으로, 3가지 운전자 감성 모델링 기반으로 감정 판단 모델의 3가지 인자간 분석을 통해 9가지의 상관식으로 도출될 수 있다. 감정 판단 모델의 기쁨(pleasure, P), 각성(arousal, A) 및 우위(dominance, D)는 음악적 변인(음악적 요인)과 감각(청각 및/또는 촉각)의 정성적 파라미터(감각 매개변수)와 연관성을 반영하여 [식 1]과 같은 상관식을 도출할 수 있다.
[식 1]
A 내지 F는 결정계수이고 다중 회귀 분석을 통해 그 값이 도출될 수 있다. X1은 음압(pressure), X2는 청각 인덱스인 경우 주파수 평균값 또는 비트 빈도수이고, 촉각 인덱스인 경우 MFCC 평균값 또는 centroid 평균값, X3은 음고(pitch), X4는 음가(duration), X5는 음량(loudness), X6는 음색(timbre)이다. X1 내지 X6는 독립 변수이고 다중회귀 분석에 의해 값이 도출될 수 있다. 타겟 감성은 종속 변수이다.
예를 들어, 처리부(160)는 다중 회귀 분석을 통해 다음과 같이 감성 케어 솔루션별 청각의 감성 케어 인덱스를 도출할 수 있다.
[제1 감성 케어 솔루션]
[제2 감성 케어 솔루션]
[제3 감성 케어 솔루션]
청각의 감성 케어 인덱스 즉, 청각의 상관식은 [표 1]과 같이 PAD 기여도에 따라 달라질 수 있다.
| 솔루션 | 감성 | 청각 상관식 검토 |
| Healthy | P (+) | 청각 오디오 신호 : 오디오 신호의 평균 음량과 소리의 밝기가 낮아질수록 Pleasure이 증가함. 단, 평균 음량만이 유의미함. 지각적 평가 : 음의 높이가 낮을수록, 음의 길이가 길수록, 음의 크기가 작을수록, 음색이 날카로울수록 Pleasure이 증가함. 단, 음의 길이만이 유의미함. |
| A (0) | 청각 오디오 신호 : 오디오 신호의 평균 음량이 낮을수록, 소리의 밝기가 낮아질수록 Arousal이 감소함 지각적 평가 : 음의 높이가 높을수록, 음의 길이가 짧을수록, 음의 크기가 클수록, 음색이 부드러울수록 Arousal이 감소함 |
|
| D (0) | 청각 오디오 신호 : 오디오 신호의 평균 음량이 높을수록, 소리의 밝기가 높아질수록 Dominance가 감소함. 지각적 평가 : 음의 높이가 높을수록, 음의 길이가 짧을수록, 음의 크기가 클수록, 음색이 부드러울수록 Dominance가 감소함. | |
| Safe | P(++) | 청각 오디오 신호 : 오디오 신호의 평균 주파수값이 높을수록, 비트의 빈도가 낮아질수록 Pleasure이 증가함. 지각적 평가 : 음의 높이가 낮을수록, 음의 길이가 길수록, 음의 크기가 클수록, 음색이 부드러울수록 Pleasure이 증가함. |
| A(--) | 청각 오디오 신호 : 오디오 신호의 평균 주파수가 낮을수록, 비트의 빈도가 낮아질수록 Arousal이 감소함. 지각적 평가 : 음의 높이가 낮을수록, 음의 길이가 짧을수록, 음의 크기가 클수록, 음색이 부드러울수록 Arousal이 감소함. |
|
| D(+) | 청각 오디오 신호 : 오디오 신호의 평균 주파수값이 높을수록, 비트의 빈도가 낮아질수록 Dominance가 증가함. 지각적 평가 : 음의 높이가 낮을수록, 음의 길이가 길수록, 음의 크기가 클수록, 음색이 부드러울수록 Dominance가 증가함. |
|
| Fun | P(++) | 청각 오디오 신호 : 오디오 신호의 평균 주파수값과 소리의 밝기가 높아질수록 Pleasure이 증가함. 지각적 평가 : 음의 높이가 높을수록, 음의 길이가 길수록, 음의 크기가 낮을수록, 음색이 부드러울수록 Pleasure이 증가함. |
| A(++) | 청각 오디오 신호 : 오디오 신호의 평균 주파수값과 소리의 밝기가 높아질수록 Arousal이 증가함. 지각적 평가 : 음의 높이가 낮을수록, 음의 길이가 짧수록, 음의 크기가 높을수록, 음색이 날카로울수록 Arousal이 증가함. |
|
| D(++) | 청각 오디오 신호 : 오디오 신호의 평균 주파수값이 높아질수록, 소리의 밝기가 낮아질수록 Dominance가 증가함. 지각적 평가 : 음의 높이가 높을수록, 음의 길이가 높을수록, 음의 크기가 낮을수록, 음색이 날카로울수록 Dominance가 증가함. |
통계 분석을 통한 상관식 도출을 위해서는 ATA(Advanced Two-way ANOVA) 분산 및 교차 분석 방법이 사용될 수 있다. 분산 분석과 교차 분석 방법은 인자 간 강건성을 확보하게 할 수 있다. 음압, 주파수, 스펙트럼, 포락선, 지속시간 등의 음악 컨텐츠의 물리량과 소리의 크기, 높낮이, 음색 등의 심리량에 대한 요인 2개 및 집단 2개 이상의 Two-way ANOVA (이원 변량 분석) 방법을 통하여 운전자의 감성 모델링 기반 감정 기여도가 큰 인자를 선별할 수 있다. 선별된 인자 간 교차분석을 통해 변수 앞단의 수치와 같은 양/음 기울기 값을 구할 수 있다. 물리량과 심리량의 모집단간 검증 단계로, 0이 되면 관찰빈도와 기대빈도가 정확하게 일치하는 것이며, 수치가 크다는 것은 표준 감성 모델 대비 개인화 감성이 큰 것이고, 양은 인자가 상관성이 높은 것이고 음은 상관성이 상반됨을 의미한다.처리부(160)는 감성 케어 인덱스를 활용하여 운전자 감성 모델 기반 감정 판단 모델을 최종적으로 선택하므로, 최종 감성 케어 솔루션을 결정할 수 있다. 처리부(160)는 최종 결정된 감성 케어 솔루션 즉, 운전자 감성 모델링을 기반으로 음악 컨텐츠를 자동으로 선택하여 재생할 수 있다. 처리부(160)는 차량 주행 조건 및 운전자 감정 상태를 연동하여 음악 컨텐츠의 자동 재생을 수행할 수 있다.
처리부(160)는 재생되는 사운드에 기반하여 감성 진동을 구현할 수 있다. 처리부(160)는 재생되는 사운드에 기반하여 차량 시트 또는 웨어러블 장치의 진동을 제어할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 컨텐츠 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 컨텐츠 제공 장치(100)는 사용자 단말(UE)과 연동하여 사용자 단말(UE)에 포함된 음악 DB를 분석할 수 있다(S210). 컨텐츠 제공 장치(100)는 사용자 특성을 판단할 수 있다. 즉, 컨텐츠 제공 장치(100)는 음악 DB 내 음악 컨텐츠의 음악 장르를 분류할 수 있다. 컨텐츠 제공 장치(100)는 음악적 변인 및/또는 감각의 정성적 파라미터를 측정할 수 있다. 음악적 변인은 음역, 조성, 조음 및/또는 속도를 포함할 수 있고, 감각의 정성적 파라미터는 음량, 음색, 음고 및/또는 지속을 포함할 수 있다.
컨텐츠 제공 장치(100)는 사용자 특성에 따른 운전자 감성 모델을 추출(결정)할 수 있다(S220). 운전자 감성 모델은 명상 모드(healthy driving, H), 스트레스 완화 모드(safe driving, S) 및 힐링 모드(fun driving, F)를 포함할 수 있다.
컨텐츠 제공 장치(100)는 음악 컨텐츠에 대해 물리량(Physical Quantity)(예: 음압, 주파수, 스펙트럼, 포락선, 지속시간)과 심리량(Psychophysical Quantity)(예: 소리의 크기, 높낮이 및 음색)의 상관성을 분석할 수 있다(S230).
컨텐츠 제공 장치(100)는 음악 재생 이력을 분석하여 감정 판단 모델(PAD 모델)을 선정할 수 있다(S240). 컨텐츠 제공 장치(100)는 음악적 음색 변수와 기쁨 축(pleasure 축)의 상관성, 음악적 형식 변수와 각성 축(arousal 축)의 상관성, 음악적 표현 변수와 우위 축(dominance 축)의 상관성을 분석하여 감정 판단 모델을 선정할 수 있다.
컨텐츠 제공 장치(100)는 다중 회귀 분석을 통해 운전자 감성 모델과 감정 판단 모델에 기반한 감성 케어 인덱스를 도출할 수 있다(S250). 양의 상관 관계와 음의 상관 관계에 따라 감정 판단 모델의 기쁨 축, 각성 축 및 우위 축의 기여도가 달라질 수 있다.
컨텐츠 제공 장치(100)는 도출된 감성 케어 인덱스를 활용하여 운전자 감성 모델에 기반한 음악 컨텐츠를 자동으로 재생할 수 있다(S260). 컨텐츠 제공 장치(100)는 감성 케어 인덱스를 활용하여 운전자 감성 모델에 기반한 감정 판단 모델을 최종적으로 선택할 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠 제공 장치(100)는 명상 모드의 운전자 감성 모델을 기반으로 감성 판단 모델의 기쁨 감정 축의 기여도가 높다고 판단되는 경우, 명상 모드의 감성 케어 솔루션에 매칭되는 음악 컨텐츠를 자동으로 재생할 수 있다. 이때, 컨텐츠 제공 장치(100)는 차량 주행 조건 및/또는 운전자 감정 상태를 연동하여 음악 컨텐츠를 자동으로 재생할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 감성 케어 인덱스를 도출하는 과정을 도시한 흐름도이다.
먼저, 컨텐츠 제공 장치(100)는 타겟 운전자 감성 모델을 설정할 수 있다(S310). 다시 말해서, 컨텐츠 제공 장치(100)는 명상 모드, 스트레스 완화 모드 및 힐링 모드 중 어느 하나를 타겟 운전자 감성 모델로 설정할 수 있다.
컨텐츠 제공 장치(100)는 음악의 음향지각적 요인을 탐색할 수 있다(S320). 음향지각적 요인은 음악적 음색 변수(예: 음악적 명암, 잔향음 및 소리의 유지 정도), 음악적 형식 변수(예: 음역 및 조성(mode)), 및/또는 음악적 표현 변수(예: 음악적 기법(articulation), 속도(tempo) 및 음악적 크기(dynamics))와 같은 음악적 요인(변인)을 포함할 수 있다.
컨텐츠 제공 장치(100)는 감각 인덱스 매개변수를 설정할 수 있다(S330). 감각 인덱스 매개변수는 청각(auditory) 매개변수 및/또는 촉각(tactile) 매개변수를 포함할 수 있다. 청각 매개변수는 연주 악기(instrument), 음색 및 잔향감(tone quality and damping), 음악적 질감 및 조화로움(texture), 음악의 속도 및 박자(tempo) 및/또는 음악의 경도 및 강도(density)를 포함할 수 있다. 촉각 매개변수는 주파수, 지속 시간 및/또는 세기(예: 진폭(amplitude))를 포함할 수 있다.
컨텐츠 제공 장치(100)는 감성 케어 상관식 즉, 감성 케어 인덱스를 도출할 수 있다(S340).
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 감성 케어 상관식 도출 과정을 도시한 흐름도이다. 도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 실시 예에 따른 컨텐츠의 물리량과 심리량의 상관성 분석을 설명하기 위한 예시도이다.
컨텐츠 제공 장치(100)는 컨텐츠 신호 분석 요인 값(물리량)과 감각의 정성적 파라미터 간의 상관성을 분석할 수 있다(S410). 도 5a를 참조하면, 컨텐츠 제공 장치(100)는 명상 모드일 때 상관성 분석을 통해 음악의 최대 주파수, 비트 빈도, 파형의 rolloff값은 음의 상관 관계이며, MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)는 양의 상관 관계를 가짐을 확인할 수 있다. Rolloff는 일정한 재생음의 출력 음압의 주파수 대역에서 최상과 최하위의 주파수에서 생기는 감쇠 현상을 말한다. MFCC는 오디오 신호에서 추출하는 특징(feature)으로 소리의 고유한 특징을 나타내는 수치를 말한다. 컨텐츠 제공 장치(100)는 스트레스 완화 모드일 때 도 5b에 도시된 바와 같은 컨텐츠 신호 분석 요인 값과 감각의 정성적 파라미터 간의 상관성 분석 결과를 획득할 수 있다. 도 5c를 참조하면, 컨텐츠 제공 장치(100)는 힐링 모드일 때 상관성 분석을 통해 음악의 최대 주파수, 비트 빈도, 영교차율이 음색(timbre) 파라미터에서 양의 상관 관계를 가짐을 확인할 수 있다.
컨텐츠 제공 장치(100)는 상관성 분석 결과를 기반으로 통계 분석을 통해 감성 케어 상관식을 결정할 수 있다(S420). 컨텐츠 제공 장치(100)는 히스토그램, 산점도 및 P-P(probabilities-probabilities) 도표를 활용하여 통계 분석을 실시하여 감성 케어 상관식의 결정계수를 결정할 수 있다. 히스토그램은 청각의 정성적 파라미터에 따른 컨텐츠 신호 분석 요인 값을 나타낸 도수 분포표를 그래프로 도시하는 통계 분석 기법이고, 산점도는 양의 상관 관계와 음의 상관 관계 분석을 통해 상관성을 분석하고, 독립 변수의 기울기(절편)를 결정하는 통계 분석 기법이다. P-P 도표는 독립 변수와 종속 변수의 논리적 타당성을 검토하는 통계 분석 기법이다.
컨텐츠 제공 장치(100)는 결정된 감성 케어 상관식에 대한 평가 검증을 수행할 수 있다(S430).
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 감성 케어 솔루션 검증 평가 방법을 설명하기 위한 도면이다.
컨텐츠 제공 장치(100)는 주행 시나리오에 따라 가상 주행을 실시할 수 있다(S610).
컨텐츠 제공 장치(100)는 가상 주행 환경에서 감성 케어 솔루션에 따른 음악 컨텐츠를 자동 재생할 수 있다(S620).
컨텐츠 제공 장치(100)는 생체 신호 측정 장치를 이용하여 사용자의 생체 신호(예: 뇌파)를 측정하고, 사용자 인터페이스를 이용하여 사용자에 의한 감성 평가 데이터를 입력 받을 수 있다(S630).
컨텐츠 제공 장치(100)는 생체 신호 및 감성 평가 데이터를 분석하여 감성 케어 솔루션에 대한 검증 평가를 수행할 수 있다(S640).
도 7 내지 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 감성 케어 솔루션 검증 평가 결과를 도시한 예시도이다.
도 7에 도시된 감성 케어 솔루션이 명상 모드인 경우 감성 케어 솔루션 컨텐츠에 대한 검증 평가 결과에 따르면, 기쁨 감정은 시간(event, post)에 대한 주효과가 유의하게 분석되고, Dunn-test 사후 분석 결과, Music 솔루션과 Multisensory 솔루션에서 유의하게 증가하였다. 각성 감정은 시간(event, post)에 대한 주효과가 유의하게 분석되고, Dunn-test 사후 분석 결과, Music 솔루션과 Multisensory 솔루션에서 유의하게 감소하였다. 우위 감정은 주효과와 시간-자극 유형 상호작용 유의성이 작다.
도 8에 도시된 감성 케어 솔루션이 스트레스 완화 모드인 경우 감성 케어 솔루션 컨텐츠에 대한 검증 평가 결과에 따르면, 기쁨 감정은 시간(event, post)에 대한 주효과가 유의하게 분석되고, Dunn-test 사후 분석 결과, Music 솔루션과 Multisensory 솔루션에서 유의하게 증가하였다. 각성 감정은 시간(event, post)에 대한 주효과가 유의하게 분석되고, Dunn-test 사후 분석 결과, Music 솔루션과 Multisensory 솔루션에서 유의하게 감소하였다. 우위 감정은 시간(event, post)에 대한 주효과가 유의하게 분석되고, Dunn-test 사후 분석 결과, Music 솔루션과 Multisensory 솔루션에서 유의하게 증가하였다.
도 9에 도시된 감성 케어 솔루션이 힐링 모드인 경우 감성 케어 솔루션 컨텐츠에 대한 검증 평가 결과에 따르면, 기쁨 감정은 시간(event, post)에 대한 주효과가 유의하게 분석되고, Dunn-test 사후 분석 결과, Music 솔루션과 Multisensory 솔루션에서 유의하게 증가하였다. 각성 감정은 시간(event, post)에 대한 주효과가 유의하게 분석되고, Dunn-test 사후 분석 결과, Music 솔루션과 Multisensory 솔루션에서 유의하게 감소하였다. 우위 감정은 주효과와 시간-자극 유형 상호작용 유의성이 작다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
Claims (20)
- 사용자 단말과 통신을 수행하는 통신부; 및
상기 통신부와 연결되는 처리부를 포함하고,
상기 처리부는,
상기 사용자 단말과 연동하여 음악 데이터베이스(DB)를 분석하고,
상기 음악 DB의 분석 결과에 기반하여 운전자 감성 모델을 추출하고,
상기 음악 DB의 분석 결과에 기반하여 감정 판단 모델을 결정하고,
상기 음악 DB의 분석 결과를 토대로 다중 회귀 분석을 통해 감성 케어 상관식을 도출하고,
상기 감성 케어 상관식을 활용하여 상기 운전자 감성 모델에 기반한 상기 감정 판단 모델의 기여도에 따라 감성 케어 솔루션을 선택하고,
상기 감성 케어 솔루션에 기반하여 음악 컨텐츠를 자동으로 재생하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 장치.
- 청구항 1에 있어서,
상기 처리부는,
상기 음악 DB를 분석하여 음악 장르를 분류하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 장치.
- 청구항 1에 있어서,
상기 처리부는,
상기 음악 DB 내 음악 재생 이력을 분석하여 상기 감정 판단 모델을 선정하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 장치.
- 청구항 1에 있어서,
상기 처리부는,
상기 음악 DB 내 음악 컨텐츠의 물리량과 심리량 간의 상관성을 분석하고,
상관성 분석 결과에 기반하여 상기 감성 케어 상관식을 도출하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 장치.
- 청구항 4에 있어서,
상기 물리량은,
음압, 주파수, 스펙트럼, 포락선, 지속 시간 또는 이들의 어느 조합들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 장치.
- 청구항 4에 있어서,
상기 심리량은,
소리의 크기, 높낮이, 음색 또는 이들의 어느 조합들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 장치.
- 청구항 1에 있어서,
상기 처리부는,
히스토그램, 산점도, P-P 도표 또는 이들의 어느 조합들 중 적어도 하나를 이용하여 상기 감성 케어 상관식을 도출하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 장치.
- 청구항 1에 있어서,
상기 처리부는,
차량 주행 조건 및 운전자의 감정 상태와 연동하여 상기 음악 컨텐츠를 자동으로 재생하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 장치.
- 청구항 1에 있어서,
상기 처리부는,
통계 분석을 통해 상기 감성 케어 상관식의 결정계수를 구하여 감성 케어 인덱스를 생성하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 장치.
- 청구항 9에 있어서,
상기 처리부는,
타겟 운전자 감성 모델을 설정하고,
음악 컨텐츠의 음향지각적 요인을 탐색하고,
상기 음악 컨텐츠의 감각 인덱스 매개변수를 설정하고,
상기 타겟 운전자 감성 모델을 기반으로 상기 음향지각적 요인과 상기 감각 인덱스 매개변수의 상관성 분석을 통해 상기 감성 케어 인덱스를 도출하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 장치.
- 사용자 단말과 연동하여 음악 데이터베이스(DB)를 분석하는 단계;
상기 음악 DB의 분석 결과에 기반하여 운전자 감성 모델을 추출하는 단계;
상기 음악 DB의 분석 결과에 기반하여 감정 판단 모델을 결정하는 단계;
상기 음악 DB의 분석 결과를 토대로 다중 회귀 분석을 통해 감성 케어 상관식을 도출하는 단계;
상기 감성 케어 상관식을 활용하여 상기 운전자 감성 모델에 기반한 상기 감정 판단 모델의 기여도에 따라 감성 케어 솔루션을 선택하는 단계; 및
상기 감성 케어 솔루션에 기반하여 음악 컨텐츠를 자동으로 재생하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 방법.
- 청구항 11에 있어서,
상기 운전자 감성 모델을 추출하는 단계는,
상기 음악 DB를 분석하여 음악 장르를 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 방법.
- 청구항 11에 있어서,
상기 감정 판단 모델을 결정하는 단계는,
상기 음악 DB 내 음악 재생 이력을 분석하여 상기 감정 판단 모델을 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 방법.
- 청구항 11에 있어서,
상기 감성 케어 상관식을 도출하는 단계는,
상기 음악 DB 내 음악 컨텐츠의 물리량과 심리량 간의 상관성을 분석하는 단계; 및
상관성 분석 결과에 기반하여 상기 감성 케어 상관식을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 방법.
- 청구항 14에 있어서,
상기 물리량은,
음압, 주파수, 스펙트럼, 포락선, 지속 시간 또는 이들의 어느 조합들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 방법.
- 청구항 14에 있어서,
상기 심리량은,
소리의 크기, 높낮이, 음색 또는 이들의 어느 조합들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 방법.
- 청구항 11에 있어서,
상기 감성 케어 상관식을 도출하는 단계는,
히스토그램, 산점도, P-P 도표 또는 이들의 어느 조합들 중 적어도 하나를 이용하여 상기 감성 케어 상관식을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 방법.
- 청구항 11에 있어서,
상기 음악 컨텐츠를 자동으로 재생하는 단계는,
차량 주행 조건 및 운전자의 감정 상태와 연동하여 상기 음악 컨텐츠를 자동으로 재생하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 방법.
- 청구항 11에 있어서,
상기 감성 케어 상관식을 도출하는 단계는,
통계 분석을 통해 상기 감성 케어 상관식의 결정계수를 구하여 감성 케어 인덱스를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 방법.
- 청구항 19에 있어서,
상기 감성 케어 인덱스를 생성하는 단계는,
타겟 운전자 감성 모델을 설정하는 단계;
음악 컨텐츠의 음향지각적 요인을 탐색하는 단계;
상기 음악 컨텐츠의 감각 인덱스 매개변수를 설정하는 단계; 및
상기 타겟 운전자 감성 모델을 기반으로 상기 음향지각적 요인과 상기 감각 인덱스 매개변수의 상관성 분석을 통해 상기 감성 케어 인덱스를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 제공 방법.
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220177526A KR20240095697A (ko) | 2022-12-16 | 2022-12-16 | 컨텐츠 제공 장치 및 방법 |
| US18/212,862 US20240202236A1 (en) | 2022-12-16 | 2023-06-22 | Apparatus and method for providing content |
| CN202310888163.7A CN118210468A (zh) | 2022-12-16 | 2023-07-19 | 用于提供内容的设备和方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220177526A KR20240095697A (ko) | 2022-12-16 | 2022-12-16 | 컨텐츠 제공 장치 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20240095697A true KR20240095697A (ko) | 2024-06-26 |
Family
ID=91456445
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220177526A KR20240095697A (ko) | 2022-12-16 | 2022-12-16 | 컨텐츠 제공 장치 및 방법 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20240202236A1 (ko) |
| KR (1) | KR20240095697A (ko) |
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-
2022
- 2022-12-16 KR KR1020220177526A patent/KR20240095697A/ko unknown
-
2023
- 2023-06-22 US US18/212,862 patent/US20240202236A1/en active Pending
- 2023-07-19 CN CN202310888163.7A patent/CN118210468A/zh active Pending
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN118210468A (zh) | 2024-06-18 |
| US20240202236A1 (en) | 2024-06-20 |
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