WO2020141696A1 - 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델 작성 방법 및 동일 기능을 수행하기 위한 학습 모델, 전용 칩 및 전용 칩 동작 방법, 그리고 전자기기와 시스템 - Google Patents

전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델 작성 방법 및 동일 기능을 수행하기 위한 학습 모델, 전용 칩 및 전용 칩 동작 방법, 그리고 전자기기와 시스템 Download PDF

Info

Publication number
WO2020141696A1
WO2020141696A1 PCT/KR2019/012420 KR2019012420W WO2020141696A1 WO 2020141696 A1 WO2020141696 A1 WO 2020141696A1 KR 2019012420 W KR2019012420 W KR 2019012420W WO 2020141696 A1 WO2020141696 A1 WO 2020141696A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
data
nodes
specific function
input
determining whether
Prior art date
Application number
PCT/KR2019/012420
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
김녹원
Original Assignee
주식회사 딥엑스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 딥엑스 filed Critical 주식회사 딥엑스
Priority to CN201980087827.1A priority Critical patent/CN113366508A/zh
Publication of WO2020141696A1 publication Critical patent/WO2020141696A1/ko
Priority to US17/366,042 priority patent/US11429180B2/en
Priority to US17/870,529 priority patent/US20220357792A1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/08Learning methods
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F1/00Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
    • G06F1/26Power supply means, e.g. regulation thereof
    • G06F1/32Means for saving power
    • G06F1/3203Power management, i.e. event-based initiation of a power-saving mode
    • G06F1/3206Monitoring of events, devices or parameters that trigger a change in power modality
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F1/00Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
    • G06F1/26Power supply means, e.g. regulation thereof
    • G06F1/32Means for saving power
    • G06F1/3203Power management, i.e. event-based initiation of a power-saving mode
    • G06F1/3234Power saving characterised by the action undertaken
    • G06F1/3287Power saving characterised by the action undertaken by switching off individual functional units in the computer system
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/21Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L17/00Speaker identification or verification techniques
    • G10L17/22Interactive procedures; Man-machine interfaces
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/06Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
    • G06N3/063Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons using electronic means

Definitions

  • the present invention is a method for creating a learned model for performing a specific function for an electronic device, a learned model for performing a specific function for an electronic device, a dedicated chip for performing a specific function for an electronic device, a method for operating a dedicated chip for performing a specific function for an electronic device , An electronic device having a specific function performing function, and an electronic device having a specific function performing system, and more specifically, an electronic device for performing a specific function quickly and accurately using a pre-trained model using an artificial neural network How to write a learned model for performing a specific function, a learned model for performing a specific function for an electronic device, a dedicated chip for performing a specific function for an electronic device, a chip operation method for performing a specific function for an electronic device, a function for performing a specific function It relates to an electronic device having, and a system for performing a specific function of the electronic device.
  • the senor does not accurately recognize the sensing data and is not a situation to be sensed, but there is a technical limitation that a specific function is not performed or a specific function is to be performed. come.
  • the present invention has been derived to solve the above-described problems, and has an object to understand the sensing data accurately and to perform a specific function in an exact situation intended by a user.
  • the objective is to input sensing data to the AI recognition model to output faster and more accurate specific function performance determination data.
  • specific function performance discrimination data can be output only by performing an inference process through the AI recognition model.
  • the purpose is to make the user's convenience by making it possible.
  • the sensing data received from any sensing data generating unit for sensing a person's behavior and the identification of the electronic device with respect to the sensing data Preparing big data for learning an artificial neural network including pairs of specific function performance determination data for determining whether to perform the function; It includes the nodes of the input layer to which the sensing data is input, the nodes of the output layer outputting the specific function performance discrimination data of the electronic device, and the related parameters between the nodes of the input layer and the nodes of the output layer, Preparing an artificial neural network model for outputting the specific function performance discrimination data from the nodes of the output layer by calculating the input of the sensing data to the nodes of the input layer and the big data included in the prepared big data Repeat the process of inputting sensing data to the nodes of the input layer and outputting the specific function performance discrimination data paired with the sensing data included in the big data from the nodes of the output layer by
  • the learned model for performing a specific function for an electronic device includes sensing data received from an arbitrary sensing data generating unit for sensing a person's behavior, and specifying the electronic device with respect to the sensing data.
  • the artificial neural network model for outputting discrimination data is input to the sensing data included in the big data as nodes of the input layer and paired with the sensing data included in the big data from nodes of the output layer. It is characterized in that it is obtained by mechanically learning the artificial neural network model by repeatedly performing a process of allowing the specific function performance discrimination data to be output to update the related
  • a chip dedicated to performing a specific function for an electronic device includes a sensing data receiving unit receiving sensing data for detecting a human action from at least one sensing data generating unit, and matching the sensing data to the A specific function performance discrimination data output unit for outputting specific function performance discrimination data for determining whether to perform a specific function of an electronic device including at least one sensing data generation unit, and the specific function performance discrimination data in response to input of the sensing data
  • AI Artificial Intelligence
  • the output layer comprises the nodes of the output layer outputting the output, and an associated parameter between the nodes of the input layer and the nodes of the output layer, and calculating the input of the sensing data to the nodes of the input layer. It is generated by using the artificial neural network model for outputting the specific function performance discrimination data from the nodes of, inputting the sensing data included in the big data to the nodes of the input layer and the big from the nodes of the output layer It is characterized in that the artificial neural network model is mechanically trained by repeating a process of outputting the specific function performance discrimination data included in the big data paired with the sensing data included in the data to update the related parameters. do.
  • a chip driving method for performing a specific function for an electronic device comprises: receiving sensing data for detecting a human action from at least one sensing data generator and matching the sensing data to the And outputting specific function performance discrimination data for determining whether to perform a specific function of the electronic device including at least one sensing data generation unit using an AI recognition model, wherein the AI recognition model has a specific function.
  • the trained model includes nodes of an input layer to which the sensing data is input, nodes of an output layer outputting the specific function performance discrimination data, and nodes of the input layer and the An artificial neural network model that includes association parameters between nodes in an output layer and outputs the specific function performance discrimination data from nodes in the output layer in response to input of the sensing data to nodes in the input layer. It is generated by using, and the process of inputting the sensing data to the nodes of the input layer and outputting the specific function performance discrimination data paired with the sensing data from the nodes of the output layer is repeated to perform the association parameter. It is characterized in that the artificial neural network model is mechanically trained by updating.
  • the electronic device matches the sensing data received from the at least one sensing data generation unit and the at least one sensing data generation unit to generate sensing data for sensing a person's behavior.
  • AI Artificial Intelligence
  • a trained model is embedded, and the trained model includes nodes in an input layer to which sensing data is input, nodes in an output layer outputting specific function performance discrimination data, and nodes in the input layer
  • Artificial intelligence for outputting the specific function performance discrimination data from the nodes of the output layer in response to the input of the sensing data to the nodes of the input layer, including the associated parameter between the nodes of the output layer and the output layer
  • It is generated using a neural network model, and inputs sensing data included in the big data to the nodes of the input layer, and from the nodes of the output layer to the big data paired with the sensing data included in the big data.
  • the artificial neural network model is mechanically trained by repeatedly performing a process of outputting a specific function performance discrimination data included therein to update the related parameters.
  • a method for driving an electronic device includes generating at least one sensing data generating unit, sensing data for sensing a person's behavior, and receiving, from a processor, the at least one sensing data generating unit. Outputting specific function performance discrimination data to determine whether a specific function of the electronic device is performed by matching with the sensing data, through the AI recognition model embedded in the electronic device, and in the processor, determining the specific function performance discrimination data Generating a specific function execution signal based on the step and a control unit, receiving the specific function performance signal from the processor and generating a driving command to drive the electronic device, wherein the AI recognition model is a trained model Embedded in the electronic device, the learned model includes nodes of an input layer to which the sensing data is input, nodes of an output layer to output specific function performance discrimination data, and nodes of the input layer and the An artificial neural network model that includes association parameters between nodes in an output layer and outputs the specific function performance discrimination data from nodes in the output layer in
  • a specific function included in the big data matched with the sensing data included in the big data from input nodes of the input layer and inputting the sensing data included in the big data to the nodes of the input layer.
  • the artificial neural network model is mechanically trained by repeatedly performing a process of outputting performance discrimination data and updating the associated parameters.
  • An electronic device communicating with a server includes: at least one sensing data generating unit generating sensing data for sensing a person's behavior, a processor receiving the sensing data from the sensing data generating unit, It includes a communication unit for transmitting the sensing data received from the processor to the server, a control unit for generating a control command for controlling the electronic device and a second function unit for driving based on the control command, the server, the sensing Outputting specific function performance discrimination data to determine whether to perform a specific function of the electronic device by matching with data is output through an AI (Artificial Intelligence) recognition model, wherein the AI recognition model is a trained model built into the server, The trained model may include nodes of an input layer to which sensing data is input, nodes of an output layer outputting specific function performance discrimination data, and association parameters between nodes of the input layer and nodes of the output layer.
  • AI Artificial Intelligence
  • the processor receives the specific function performance determination data from the server and performs a specific function performance signal based on the specific function performance determination data And generating the driving command for driving the second functional unit based on the specific function execution signal received from the processor, and driving the second functional unit based on the driving command. It is characterized by.
  • the sensing data can be accurately understood to perform a specific function in the exact situation intended by the user.
  • power consumption can be reduced by allowing the system to run only when certain sensing data is received without power on.
  • 1A is a schematic diagram illustrating an electronic device specific function performance system based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention.
  • 1B is a view referred to for explaining a combination of sensing data and specific function performance discrimination data.
  • FIG. 2 is a flowchart for explaining a method for creating a learning model for performing a specific function for an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a dedicated chip or dedicated system for determining specific function performance according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flow chart for explaining the operation of a specific function execution dedicated chip according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating an electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining the operation of the electronic device according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating an electronic device communicating with a server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining the operation of an electronic device communicating with a server according to an embodiment of the present invention.
  • 9 to 12 are diagrams referenced to describe a specific function performance system for each type of electronic device.
  • Embodiment 1 (Performs a specific function for an electronic device based on sensing information regarding human behavior)
  • Example 1-1 System for performing a specific function of an electronic device based on an artificial neural network (FIG. 1A)
  • FIG. 1A is a schematic diagram illustrating an electronic device specific function performance system 1 based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention.
  • a system 1 for performing an electronic device specific function based on an artificial neural network may include a machine learning device 2 and an electronic device 3.
  • the machine learning apparatus 2 generates machined model 220 ′ by performing machine learning on the artificial neural network model 220 using the big data B. Specifically, each of the big data (B) and the artificial neural network model 220 is prepared, and the artificial neural network model 220 is repeatedly machine-learned using the big data (B) to generate the trained model 220'. Can.
  • the big data B may include sensing data BS and specific function performance discrimination data BD.
  • the sensing data BS is data generated from an arbitrary sensing data generating unit, and may include audio information, proximity information, video information, location information, and the like, but is not limited thereto.
  • the specific function performance discrimination data BD may be prepared in advance by pairing with the sensing data BS to determine whether the electronic device 3 performs a specific function.
  • the artificial neural network model 220 includes nodes 221 of an input layer to which sensing data BS is input, and nodes 223 of an output layer to output specific function performance discrimination data BD. , And between the nodes 221 in the input layer and the nodes 223 in the output layer, and the nodes 225 in the hidden layer, and between the nodes 223 in the output layer and the nodes 221 in the input layer. It may include a number of associated parameters (or weights and weights).
  • the nodes 221 of the input layer are nodes constituting the input layer, and receive predetermined input data from the outside, and the nodes 223 of the output layer are nodes constituting the output layer.
  • the predetermined output data is output to the outside.
  • the hidden node 225 disposed between the nodes 221 of the input layer and the nodes 223 of the output layer is a node constituting a hidden layer and outputs output data of the nodes 221 of the input layer. Connect to the input data of the nodes 223 of the layer.
  • a plurality of hidden layers for example, two or four hidden layers, may be disposed between the input layer and the output layer to implement a deep artificial neural network.
  • Each node 221 of the input layer may be fully connected or incompletely connected according to the structure of the artificial neural network model with each node 223 of the output layer, as shown in FIG. 1A. .
  • the nodes 221 of the input layer serve to receive input data from the outside and transfer the result values to the hidden node 225 after calculation.
  • the concealed node 225 also calculates the received data, and then transfers the result value to the next concealed layer or output layer.
  • the data transmitted to the output layer node becomes the output data of the entire artificial neural network.
  • the input data inputted to the node of the layer is multiplied by a predetermined related parameter (or weight, w) and accepted to perform the calculation. Then, after summing (weighted) all the calculation results performed at each node (usually matrix products or convolution products, etc.), a predetermined output data is generated by passing a preset activation function to the next layer. To deliver.
  • Activation functions include step function, sign function, linear function, logistic sigmoid function, hyper tangent function, ReLU function, softmax ( softmax) function.
  • the activation function is appropriately selected when designing the structure of the artificial neural network model suitable for the application field.
  • the learning of the artificial neural network is machine learning by repeatedly updating (or modifying) all the relevant parameters w in the neural network to appropriate values.
  • the methods of artificial neural network machine learning include supervised learning and unsupervised learning.
  • Supervised learning is related parameter (w) so that the output data obtained by putting the input data into the neural network can be similar to the target data, while the target output data that an arbitrary neural network wants to calculate for the input data is clearly determined. It is a learning method to update.
  • the multilayer structure of FIG. 1A is generated based on supervised learning.
  • Unsupervised learning is a learning method in which target data that any neural network wants to calculate for input data is not determined, and consistent output data is generated for similar input data.
  • Representative neural networks that perform unsupervised learning include a self-organizing feature map (SOM) and a Boltzmann machine.
  • sensing data BS included in the big data B is input to the input layer of the artificial neural network model 220.
  • the first to fourth elements constituting the first sensing data BS1 for each of the four nodes of the input layer 221 of the input layer (BS1-1 to BS1-4) are input respectively, and the first to third elements (BD1) constituting the first specific function performance discrimination data BD1 for each of the nodes 223 of the three output layers of the output layer -1 to BD1-3) may be output, respectively.
  • the output of a node of one output layer may include information about whether to perform one specific operation.
  • the number of nodes in the output layer including information about whether or not to apply power to the entire system is performed is 1, and the values can be expressed as 0 and 1.
  • the scope of the present invention is not limited to the number of nodes 221 of the input layer and nodes 223 of the output layer shown in FIG. 1A.
  • the second sensing data BS2 and the third sensing data BS3 may also be input to the input layer in the same/similar manner to the input method of the first sensing data BS1, and the first specific function performance discrimination data BD1
  • the second specific function performance discrimination data BD2 and the third specific function performance discrimination data BD3 may be output in the same/similar manner to the output method.
  • the combination of the sensing data BS and the specific function performance discrimination data BD can be described with reference to FIG. 1B.
  • the first specific function performance discrimination data BD1 corresponding to the first sensing data BS1 is output in a form indicating a state (o) in which the specific function performance can be performed, and is transmitted to the second sensing data BS2.
  • the corresponding second specific function performance discrimination data BD2 and the third specific function performance discrimination data BD3 corresponding to the third sensing data BS3 may be output in a form indicating a state x in which the specific function performance is impossible to perform. Can.
  • the machine learning apparatus 2 determines data for performing specific functions from the sensing data BS input and the output layer nodes 223 of the nodes 221 of the input layer constituting the artificial neural network model 220.
  • the artificial neural network model 220' is trained by continuously repeating the process of outputting (BD) and performing machine learning to update the associated parameter w in the process.
  • the machine learning apparatus 2 inputs the sensing data BS included in the big data B to the nodes 221 of the input layer and the big data B from the nodes 223 of the output layer.
  • the artificial neural network model 220 is mechanically trained by repetitively performing a process of outputting the specific function performance discrimination data BD matched with the sensing data BS included in the update.
  • the learned model 220' created in the machine learning device 2 is utilized to perform a specific function of the electronic device 3 in the electronic device 3.
  • the electronic device 3 includes various devices such as a smart device, a computer, a home appliance, and a vehicle, including a smart phone that can be driven by receiving a signal for performing a specific function. In this embodiment, it is not limited to a specific electronic device.
  • the electronic device 3 is released from a first mode such as a stop mode, a sleep mode or a lock mode by recognizing a user's call, and a second mode such as a boot mode, an activation mode, and an unlock mode. It means to start operation in mode.
  • the first mode includes a stop mode, a sleep mode, a lock mode, and the like, and includes a state in which all functions of the electronic device 3 are deactivated or only some functions (for example, the first function unit in FIG. 1A) are activated. do.
  • the second mode includes a boot mode, an activation mode, and an unlock mode, and includes a function in which all functions of the electronic device 3 are activated or deactivated (for example, the second function unit in FIG. 1A ). do.
  • performing a specific function may refer to a wake-up of the entire system of the electronic device 3, but the scope of the present invention is not limited thereto.
  • the electronic device 3 includes a sensing data generation unit 310, a specific function performing processor 320, a control unit 330, a first function unit 350, a second function unit 360, and a power unit 370 can do.
  • the sensing data generation unit 310 includes a microphone 311, a camera unit 312, an infrared sensor 313, and other acceleration sensors, motion sensors, optical sensors, heart rate sensors, fingerprint recognition sensors, and the like.
  • the sensing data generation unit 310 may generate voice data, image data, proximity data, motion data, location data, fingerprint identification data, and the like. At least one of the generated sensing data BS may be transmitted to the specific function performing processor 320.
  • the specific function performing processor 320 includes a computing device (not shown) for calculating and processing an artificial neural network, and the artificial neural network computing device (not shown) performs calculations required by the AI recognition model (Artificial Intelligence Recognition Model, 322). And may be implemented as a general purpose processor such as a CPU/GPU or a dedicated AI acceleration processor.
  • the AI recognition model 322 is a learning model 220' created by the machine learning device 2 that performs a specific function processor It may be embedded in an artificial neural network computing device (320).
  • the specific function performing processor 320 receives the sensing data RS from the sensing data generating unit 310 and inputs the received sensing data RS into the AI recognition model 322 prepared in advance, so that the AI recognition model 322
  • the specific function performance discrimination data RD is output from the.
  • the specific function performance signal generated based on the output specific function performance determination data RD may be input to the control unit 330 to allow the electronic device 3 to perform a specific function under the control of the control unit 330.
  • the detailed operation of the specific function performing processor 320 will be described later with reference to FIG. 3.
  • the machine learning device 2 prepares a learning model and the electronic device 3 acquires it, and a specific function according to the sensing data (BS) input from the AI recognition model embedded in the electronic device 3
  • a specific function is performed by outputting the performance discrimination data BD, it may be implemented to perform additional machine learning based on the AI recognition model of the electronic device 3 according to another embodiment.
  • the control unit 330 controls the overall operation of the electronic device 3.
  • it may include an application processor (AP), a CPU, and the like.
  • AP application processor
  • CPU central processing unit
  • the control unit 330 may receive the specific function execution signal from the specific function execution processor 320 so that the electronic device 3 is driven.
  • the first functional unit 350 is a module that is always on (Always-On) even when the power of the electronic device 3 is turned off.
  • the communication unit 350 is included. can do.
  • the second functional unit 360 is a driving unit driven according to a control command of the control unit 330, and may include an output unit such as a display.
  • the first function unit 350 should always be turned on, but the second function unit 360 is normally turned off to reduce power consumption and can be implemented to function only when a control command of the control unit 330 is received. .
  • the power supply unit 370 supplies power to the electronic device 3. Even when the electronic device 3 is turned off, the first functional unit 350 is always supplied with electric power from the power supply unit 370. On the other hand, when the second function unit 360 is normally turned off and receives a control command from the control unit 330, power may be supplied from the power unit 370.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for creating a learning model for performing a specific function for the electronic device 3 according to an embodiment of the present invention.
  • big data (B) including sensing data (BS) and specific function performance discrimination data (BD) is prepared (S210)
  • an artificial neural network model 220 is prepared (S220)
  • the trained model 220 ′ for performing a specific function may be created by mechanically repeatedly performing the sensing data (BS) input using the artificial neural network model 220 and a specific function performance discrimination data (BD) output (S230 ).
  • the sensing data BS received from at least one sensing data generator 310 for detecting the presence of a person or a specific action, and the specific function of the electronic device 3 by matching the sensing data BS Big data (B) is prepared by pairing specific function performance discrimination data (BD) for determining whether to perform.
  • the artificial neural network model 220 may output specific function performance discrimination data BD from the nodes 223 of the output layer in response to the input of the sensing data BS to the nodes 221 of the input layer.
  • the machine learning apparatus 2 inputs the sensing data BS to the nodes 221 of the input layer and the specific function performance discrimination data BD matched with the sensing data BS from the nodes 223 of the output layer.
  • the machine learning to be output is a large amount of sensing data (BS) (BS1, BS2, ...) included in the big data (B) and a large amount of specific function performance discrimination data (BD) (BD1, BD2, ... ), it may be performed repeatedly to update the associated parameter.
  • BS sensing data
  • BD specific function performance discrimination data
  • a trained model for performing a specific function for the electronic device 3 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 1A.
  • the learning model for performing a specific function for the electronic device 3 is an artificial neural network model using big data (B) including sensing data BS and specific function performance discrimination data BD. 220) can be obtained by mechanically repeating learning.
  • the artificial neural network model 220 includes nodes 221 of an input layer into which sensing data BS is input, nodes 223 of an output layer outputting specific function performance discrimination data BD, and an input layer It includes an associated parameter between the nodes 221 of the output layer and the nodes 223 of the output layer, and the nodes 223 of the output layer in response to the input of the sensing data BS to the nodes 221 of the input layer.
  • the machine learning apparatus 2 inputs the sensing data BS to the nodes 221 of the input layer and the specific function performance discrimination data BD matched with the sensing data BS from the nodes 223 of the output layer.
  • the artificial neural network model 220 may be mechanically trained to obtain the trained model 220' by updating the associated parameters by repeatedly performing the process of outputting.
  • the chip 4 dedicated to performing a specific function includes an embedded AI recognition model 322 ′ based on the learned model 220 ′ created by performing machine learning in the machine learning apparatus 2.
  • the chip 4 dedicated to performing a specific function is connected to the electronic device 3 to input sensing data RS received from the electronic device 3 into the AI recognition model 322' to sense it from the AI recognition model 322'.
  • the specific function performance discrimination data RD matching the data RS may be output.
  • FIG. 3 is a block diagram for describing a chip 4 dedicated to performing such a specific function.
  • a chip 4 dedicated to performing a specific function for the electronic device 3 includes a sensing data receiving unit 321 ′, an AI recognition model 322 ′, and a specific function It may include a performance discrimination data output unit 323'.
  • the sensing data (BS) receiving unit 321 ′ may receive the sensing data RS from the sensing data generating unit 310 of the electronic device 3 and transmit it to the AI recognition model 322 ′.
  • the AI recognition model 322 ′ includes nodes 221 of an input layer to which sensing data BS is input, nodes 223 of an output layer outputting specific function performance discrimination data BD, and nodes of an input layer
  • the artificial neural network model 220 including an association parameter between the fields 221 and the nodes 223 of the output layer may be embedded based on a pre-built learned model 220'.
  • the artificial neural network model 220 may output specific function performance discrimination data BD from the nodes 223 of the output layer in response to the input of the sensing data BS to the nodes 221 of the input layer.
  • a trained model 220 ′ implemented with the updated associated parameter may be created.
  • the AI recognition model 322' based on the trained model 220' may be embedded in the chip 4 dedicated to performing a specific function.
  • the AI recognition model 322' provided in advance on the chip 4 dedicated to performing a specific function receives the sensing data RS from the sensing data receiver 321' and senses it through the specific function execution discrimination data output unit 323'.
  • the specific function performance discrimination data RD matching the data RS may be output.
  • the chip 4 dedicated to performing a specific function is connected to the electronic device 3 to input sensing data RS received from the electronic device 3 into the AI recognition model 322' to sense it from the AI recognition model 322'.
  • the specific function performance discrimination data RD matching the data RS may be output. 4 is a flowchart for explaining the operation of the chip 4 dedicated to performing such a specific function.
  • the chip 4 dedicated to performing a specific function may receive the sensing data RS from the sensing data generator 310 of the electronic device 3 (S410 ).
  • specific function performance discrimination data RD for determining whether to perform a specific function of the electronic device 3 may be output by matching the sensing data RS (S420 ).
  • the output of the specific function performance discrimination data RD matching the sensing data RS may be performed based on the AI (Artificial Intelligence) recognition model 322 ′.
  • the trained model 220 ′ may be embedded in a chip 4 dedicated to performing a specific function.
  • the AI recognition model 322 ′ includes nodes 221 of an input layer to which sensing data BS is input, nodes 223 of an output layer outputting specific function performance discrimination data BD, and inputs.
  • the artificial neural network model 220 including an association parameter between the nodes 221 of the layer and the nodes 223 of the output layer may be embedded based on the pre-built learning model 220'.
  • the artificial neural network model 220 may output specific function performance discrimination data BD from the nodes 223 of the output layer in response to the input of the sensing data BS to the nodes 221 of the input layer.
  • a trained model 220 ′ implemented with the updated associated parameter may be created.
  • the AI recognition model 322' based on the trained model 220' may be embedded in the chip 4 dedicated to performing a specific function.
  • the generation of the sensing data BS, the generation of the specific function performance discrimination data BD, and the formation of the artificial neural network model 220 are not limited in the order. That is, the artificial neural network model 220 may be formed after the data is generated, or the data may be generated and performed simultaneously after the artificial neural network model 220 is formed.
  • the specific function execution dedicated chip 4 compares the specific function performance determination data obtained as a result of the machine learning with the reference specific function performance data previously stored in the storage unit 340 included in the electronic device 3 to be described later. By determining whether the specific function performance discrimination data is greater than or equal to a predetermined threshold, and when it is determined that the specific function performance discrimination data is greater than or equal to the predetermined threshold, a signal for performing the specific function of the electronic device 3 Can be created.
  • the electronic device 3 uses the sensing data RS to generate a specific function performance discrimination data RD matching the sensing data RS, and a specific function based on the generated specific function performance discrimination data RD Can be performed.
  • 5 is a block diagram for explaining such an electronic device 3.
  • the electronic device 3 includes a sensing data generation unit 310, a specific function performing processor 320, a control unit 330, and a storage unit 340. It can contain.
  • the electronic device 3 according to an embodiment of the present invention may further include a power supply unit 370, a first functional unit 350, and a second functional unit 360. The description of what is described in the previous embodiment is applied to each configuration or function is omitted.
  • the sensing data generation unit 310 includes voice data, video data, from the microphone 311, the camera unit 312, the infrared sensor 313, and other acceleration sensors, motion sensors, optical sensors, heart rate sensors, fingerprint recognition sensors, and the like. Location data, fingerprint identification data, and the like can be generated. At least one of the generated sensing data may be transmitted to a specific function performing processor 320.
  • the specific function performing processor 320 includes a sensing data receiving unit 321, a learning model 322, a specific function performing discrimination data output unit 323, a specific function performing signal generating unit 325, and a specific function performing signal transmitting unit ( 326).
  • the sensing data receiver 321 may receive the sensing data RS from the sensing data generator 310 and transmit it to the AI recognition model 322.
  • the AI recognition model 322 includes nodes 221 of an input layer to which sensing data BS is input, nodes 223 of an output layer outputting specific function performance discrimination data BD, and nodes of an input layer
  • the artificial neural network model 220 including an association parameter between the fields 221 and the nodes 223 of the output layer may be embedded based on a pre-built learned model 220'.
  • the artificial neural network model 220 may output specific function performance discrimination data BD from the nodes 223 of the output layer in response to the input of the sensing data BS to the nodes 221 of the input layer.
  • the sensing data BS is input to the nodes 221 of the input layer, and specific function performance discrimination data BD paired with the sensing data BS is output from the nodes 223 of the output layer.
  • a trained model 220' implemented with the updated associated parameters can be created.
  • the AI recognition model 322 ′ based on the learned model 220 ′ may be embedded in the specific function performing processor 320.
  • the specific function performance discrimination data RD includes information for determining whether the electronic device 3 performs a specific function, and the corresponding information can be output through the specific function performance discrimination data output unit 323.
  • the specific function performance signal generation unit 325 may generate a specific function performance signal based on the specific function performance determination data RD. For example, the specific function performance determination data RD is compared with the reference specific function performance data including content for a predetermined threshold value pre-stored in the storage unit 340, and the specific function performance determination data RD is the predetermined value. When it is determined that the threshold is greater than or equal to, a specific function performance signal may be generated.
  • the generated specific function performance signal may be transmitted to the control unit 330 through the specific function performance signal transmission unit 326. Then, the control unit 330 controls the electronic device 3 to perform a specific function based on a specific function performance signal.
  • the control unit 330 controls the overall operation of the electronic device 3.
  • it may include an application processor (AP), a CPU, and the like.
  • AP application processor
  • CPU central processing unit
  • the control unit 330 may generate a driving command for driving the electronic device 3 by receiving a specific function execution signal from the specific function execution processor 320.
  • the storage unit 340 may store data of the electronic device 3.
  • the storage unit 340 may store all the processing results of the specific function execution processor 320 and the control unit 330. That is, the specific function performing processor 320 and the control unit 330 may share the same storage unit 340. However, according to another embodiment, a separate storage unit may be used for each of the specific function performing processor 320 and the control unit 330.
  • the storage unit 340 may also store a command for driving the electronic device 3 generated by the control unit 330.
  • the storage unit 340 may store information on reference specific function performance data including content for a predetermined threshold for generating a specific function performance signal in advance.
  • the specific function execution processor 320 may generate a specific function performance signal by referring to information on the reference specific function performance data.
  • the specific function performing processor 320 may be implemented by further including a correction unit (not shown) and a learning unit (not shown).
  • a correction unit not shown
  • a learning unit not shown
  • the specific function execution discrimination data output contains error data
  • it generates corrected data correcting the error data, and improves accuracy by machine learning the corrected data through the AI recognition model 322 again. It is intended to produce (322).
  • the correction unit may output correction data correcting it. have.
  • the user may transmit feedback information that an error is included in the outputted result data to the correction unit (not shown), and the correction unit (not shown) may generate correction data based on the feedback information.
  • the correction data is transmitted to a learning unit (not shown) and transmitted to the nodes of the input layer of the AI recognition model 322, and the specific function performance determination data previously output from the specific function performance processor 320 is the AI recognition model 322.
  • the AI recognition model 322 may perform machine learning.
  • a model (not shown) with improved accuracy will be obtained, and specific function performance discrimination data output through a model (not shown) with improved accuracy may have a specific function while the accuracy is improved. It can contribute to generating a performance signal.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of driving the electronic device 3 described in FIG. 5.
  • the sensing data generation unit 310 when the sensing data generation unit 310 generates the sensing data BS for detecting a person's behavior (S610), in the specific function performing processor 320, the sensing data generation unit ( AI recognition model (RD) for determining specific function performance determination data (RD) for determining whether a specific function of the electronic device 3 is performed by receiving sensing data RS from 310 and paired with the received sensing data RS 322) can be output (S620).
  • the AI recognition model 322 is as described above in FIG. 5.
  • the specific function performance processor 320 determines whether to perform a specific function based on the specific function performance determination data RD (S630), and generates a specific function performance signal based on the result of determining whether to perform the specific function to control the controller 330 ) Can be transmitted (S640). For example, the specific function performance determination data RD is compared with the reference specific function performance data including content for a predetermined threshold value pre-stored in the storage unit 340, and the specific function performance determination data RD is the predetermined value. When it is determined that the threshold value is greater than or equal to, a specific function performance signal may be generated, and the generated specific function performance signal may be transmitted to the controller 330.
  • the control unit 330 may generate a driving command for driving the electronic device 3 by receiving a specific function execution signal from the specific function execution processor 320. Then, the electronic device 3 is driven according to the corresponding command (S650).
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating an electronic device 3 communicating with a server 5 according to an embodiment of the present invention. The description of what is described in the previous embodiment is applied to each configuration or function is omitted.
  • the electronic device 3 communicating with the server 5 includes a sensing data generation unit 310, a specific function processor 320, a control unit 330, a storage unit 340, and a communication unit It may include (350).
  • the sensing data generation unit 310 performs the same function as the sensing data generation unit 310 illustrated in FIG. 5.
  • the specific function performing processor 320 receives the sensing data RS from the sensing data generator 310 and transmits it to the communication unit 350.
  • the communication unit 350 transmits the sensing data RS received from the specific function performing processor 320 to the server 5.
  • the specific function performance determination data RD data may be received from the server 5 and transmitted to the specific function performance processor 320.
  • the specific function execution processor 320 may generate a specific function performance signal based on the specific function performance determination data RD received from the server 5. For example, the specific function performance discrimination data RD is compared with the reference specific function performance data including content for a predetermined threshold value that is previously stored in the storage unit 340, and the specific function performance discrimination data RD is the predetermined value. When it is determined that the threshold is greater than or equal to, a specific function performance signal may be generated.
  • the storage unit 340 and the control unit 330 may be embodied as/similar to the storage unit 340 and the control unit 330 described in FIG. 5.
  • the server 5 may include a communication module 510 and a controller 520.
  • the communication module 510 receives the sensing data RS from the communication unit 350 and transmits it to the controller 520. In addition, the specific function performance discrimination data RD output from the controller 520 is transmitted to the communication unit 350.
  • the controller 520 outputs the specific function performance discrimination data RD to determine whether the electronic device 3 performs a specific function by matching the sensing data RS through the AI (Artificial Intelligence) recognition model 522. Can.
  • AI Artificial Intelligence
  • the AI recognition model 522 includes nodes 221 of an input layer to which sensing data BS is input, nodes 223 of an output layer outputting specific function performance discrimination data BD, and nodes of an input layer
  • the artificial neural network model 220 including an association parameter between the fields 221 and the nodes 223 of the output layer may be embedded based on a previously created trained model 220'.
  • the artificial neural network model 220 may output specific function performance discrimination data BD from the nodes 223 of the output layer in response to the input of the sensing data BS to the nodes 221 of the input layer.
  • the sensing data BS is input to the nodes 221 of the input layer, and specific function performance discrimination data BD paired with the sensing data BS is output from the nodes 223 of the output layer.
  • a trained model 220' implemented with the updated associated parameters can be created.
  • the AI recognition model 522 based on the trained model 220 ′ may be embedded in the controller 520.
  • the controller 520 transmits the specific function performance discrimination data BD output from the AI recognition model 522 to the electronic device 3 through the communication module 510.
  • the specific function performance processor 320 of the electronic device 3 may generate a specific function performance signal based on the specific function performance determination data BD received from the server 5 to drive the second function unit 360. have.
  • FIG. 8 is a flowchart of a method of driving an electronic device 3 communicating with a server 5 according to an embodiment of the present invention.
  • the electronic device 3 may generate sensing data RS for sensing a human action.
  • the generated sensing data RS may be transmitted to the server 5.
  • the server 5 receives the sensing data RS and matches the sensing data RS to the AI recognition model 522 to determine the specific function performance determination data RD for determining whether the electronic device 3 performs a specific function. ).
  • the AI recognition model 522 performs the same function as the AI recognition model 522 described above in FIG. 7.
  • the server 5 may transmit the specific function performance discrimination data RD output to the electronic device 3.
  • the electronic device 3 may receive a specific function performance discrimination data RD from the server 5 and generate a signal for performing the specific function of the electronic device 3 on the basis of this. And the electronic device 3 may be driven based on a specific function performance signal.
  • Modification 1-1-7 System for performing specific functions and activating specific functions of electronic devices
  • the electronic device 3 of the present invention includes various devices such as a smart device, a computer, a home appliance, and a vehicle including a smart phone that can be driven by receiving a signal for performing a specific function. In this embodiment, it is not limited to a specific electronic device.
  • the electronic device 3 is released from a first mode such as a stop mode, a sleep mode or a lock mode by recognizing a user's call, and a boot mode, an activation mode , It means that the operation starts in the second mode such as the unlock mode.
  • the first mode includes a stop mode, a sleep mode, a lock mode, and the like, and includes a state in which all functions of the electronic device 3 are deactivated or only some functions (for example, the first function unit in FIG. 1A) are activated. do.
  • the second mode includes a boot mode, an activation mode, an unlock mode, and the like, wherein all functions of the electronic device 3 are activated or deactivated (for example, the second function unit in FIG. 1A) is activated. Includes.
  • the smartphone uses a built-in AI recognition model 322 based on the sensing data BS to match the sensing data BS. It generates data to determine specific function performance.
  • the smartphone may perform a specific function by generating a specific function execution signal based on the specific function performance determination data.
  • the smartphone uses the built-in AI recognition model 322 to unlock data, boot data, sleep mode unlock data, voice secretary call data, music playback data, volume control (up to or down) data, screen brightness adjustment (up or down) data, etc. Then, by generating a specific function performance signal based on the specific function performance determination data, the smart phone is released from the first mode and can operate in the second mode.
  • the smartphone generates unlocking discrimination data of the smartphone matching the image data using the built-in AI recognition model 322.
  • the unlocking signal is generated based on the unlocking discrimination data, so that the smartphone is released from the locked mode and can operate in the unlocked mode.
  • the smart phone uses the built-in AI recognition model 322 to generate a specific function performance discrimination data such as unlocking discrimination data and various authentication data of the smartphone matching the fingerprint recognition data. Then, by generating a specific function performance signal based on the specific function performance determination data, the smart phone is released from the first mode and can operate in the second mode.
  • a specific function performance discrimination data such as unlocking discrimination data and various authentication data of the smartphone matching the fingerprint recognition data.
  • the electronic device 3 when the electronic device 3 is a computer (for example, may include a tablet, a notebook, a PC, etc.), the computer is based on the sensing data BS.
  • the sensing data BS may include voice data, infrared sensor detection data, image data, fingerprint recognition data, and the like.
  • the computer uses the built-in AI recognition model 322 to unlock the computer's unlock data, boot data, sleep mode unlock data, voice assistant call data, music playback data, camera activation data, volume control It generates data for discriminating performance of specific functions such as (up or down) data and screen brightness adjustment (up or down) data. Then, based on the specific function performance determination data, a specific function performance signal is generated so that the computer is released from the first mode and can operate in the second mode. 10(a) to 10(b) illustrate that the computer is released from the stop mode and operated in the boot mode.
  • the computer uses the built-in AI recognition model 322 to generate unlocking discrimination data of the computer matching the image data. Then, the unlocking signal is generated based on the unlocking determination data, so that the computer can be unlocked and operated in the unlocked mode.
  • the computer uses the built-in AI recognition model 322 to generate specific function performance discrimination data such as unlocking discrimination data and various authentication data of a computer matching fingerprint identification data. Then, based on the specific function performance determination data, a specific function performance signal is generated so that the computer is released from the first mode and can operate in the second mode.
  • specific function performance discrimination data such as unlocking discrimination data and various authentication data of a computer matching fingerprint identification data.
  • the home appliance uses a built-in AI recognition model 322 based on the sensing data BS to match the sensing data BS with a specific function. Generate performance discrimination data.
  • the home appliance may perform a specific function by generating a specific function performance signal based on the specific function performance determination data.
  • the sensing data BS may include voice data, infrared sensor detection data, image data, fingerprint recognition data, and the like.
  • the refrigerator uses the built-in AI recognition model 322 to generate whether or not the display matches the voice data.
  • the display device of the refrigerator may be turned on by generating a display on signal based on whether the display is on or not.
  • the refrigerator uses the built-in AI recognition model 322 to generate specific function performance discrimination data such as unlocking discrimination data and various authentication data of the refrigerator matching the fingerprint recognition data.
  • specific function performance discrimination data such as unlocking discrimination data and various authentication data of the refrigerator matching the fingerprint recognition data.
  • the refrigerator can be released from the first mode and operated in the second mode by generating a specific function performance signal based on the specific function performance determination data.
  • the TV uses the built-in AI recognition model 322 to generate specific function performance discrimination data including TV on/off discrimination data, channel adjustment data, and volume adjustment data that match voice data.
  • a specific function performance signal is generated based on the specific function performance determination data, so that the TV is released from the first mode and can operate in the second mode.
  • 13A to 13B illustrate that the TV is released from the A channel 100 mode and operated in the B channel 200 mode.
  • the air conditioner uses the built-in AI recognition model 322 to generate blowing direction discrimination data of cold air that matches the image data.
  • the image data refers to data obtained by tracking a user through a camera mounted on an air conditioner. Then, the air conditioner is released from the A-direction blowing mode and can operate in the B-direction blowing mode as shown in FIG. 14 by generating a blowing signal based on the blowing direction determination data of the cold wind.
  • the vehicle uses a built-in AI recognition model 322 based on the sensing data BS to identify a specific function of the vehicle matching the sensing data BS Generate performance discrimination data.
  • a specific function performance signal may be generated by generating a specific function performance signal based on the vehicle specific function performance determination data.
  • the sensing data BS may include voice data, infrared sensor detection data, image data, fingerprint recognition data, and the like.
  • the vehicle uses the built-in AI recognition model 322 to generate specific function performance discrimination data including unlocking, various authentications, and start-up of a vehicle that matches fingerprint recognition data.
  • the vehicle can be released from the first mode and operated in the second mode by generating a specific function performance signal based on the specific function performance determination data. 12 illustrates that the vehicle operates from the start-off mode (a) to the start-on mode (b) by authenticating the user fingerprint.
  • the vehicle uses the built-in AI recognition model 322 to turn on/off the rear windshield heating device to match the voice data, to remove on/off the front windshield, air conditioning/heater (including steering wheel/seat heater, etc.) on/ off, wiper on/off, high light/various light on/off, emergency light on/off, music/radio on/off and volume adjustment, navigation call, voice assistant call, driving mode change, start, gear shift, etc.
  • the vehicle is released from the first mode and is capable of operating in the second mode by generating a specific function performance signal based on the discrimination data.
  • the microphone internally mounted on the vehicle recognizes a user's voice command and uses the built-in AI recognition model 322 to heat the interior of the vehicle.
  • a vehicle may perform a predetermined additional function, such as driving, driving a wiper, turning on music, or operating an air conditioner. Since this additional function can be performed even if the user simply transmits a voice command to the vehicle while driving, it is possible to prevent an accident by allowing the user to focus more on driving without avoiding the field of view.
  • the vehicle may be implemented so that the predetermined additional function can be performed by always recognizing the user's voice command, and according to another embodiment, the user presses a separate button (mounted on a handle or seat, etc.) It is also possible to implement such a predetermined additional function by recognizing a voice command.
  • the user's voice command can be recognized at all times, so it has the advantage of being more convenient, and in the latter case, there may be a problem of cognition due to noise when there is noise inside the vehicle.
  • By making it possible to intensively recognize a user's voice command except noise it has the advantage of being able to conveniently recognize the voice command even in a noisy environment. As shown in FIG.
  • the lighting device uses a built-in AI recognition model 322 based on the sensing data BS to match the sensing data BS. Generate on/off discrimination data. Then, the lighting device can be turned on/off by generating an on/off signal of the lighting device based on the on/off discrimination data of the lighting device.
  • the sensing data BS may include audio data, video data, and the like.
  • FIG. 15 illustrates that the lighting device recognizes a user's voice and operates by changing from an off state (a) to an on state (b).
  • the present invention is not limited to the electronic devices 3 described with reference to FIGS. 9 to 15, and the contents of FIGS. 9 to 15 are applied to the same or similar to all types of devices including a controller having an arithmetic function. Can.
  • the contents of the sensing data and the specific function performance discrimination data for the electronic device 3 described with reference to FIGS. 9 to 15 are only embodiments, and the scope of the present invention is not limited thereto, and other types of sensing data The same and similar can be applied to the data for determining performance of specific functions.
  • a method for creating a learning model for performing a specific function for the above-described 1-1-1 electronic devices, 1-1-2 learned model , 1-1-3 Chip for performing specific functions for electronic devices, 1-1-4 Chip operation method for performing specific functions for electronic devices, 1-1-5 electronic devices, 1-1-6 system for performing specific functions for electronic devices Can be implemented by applying the same/similarity.
  • Embodiment 2 (Performs specific functions of electronic devices based on human voice information)
  • Example 2-1 Learning model system for unlocking a smartphone based on voice data
  • the learning model system for releasing the smartphone lock state based on voice data is the same as that described for the electronic device specific function performance system 1 based on the artificial neural network described in FIG. 1A. / Can be applied similarly.
  • a learning model system for unlocking a smartphone based on voice data uses voice data as sensing data (BS) and uses a smartphone as electronic device (3)
  • voice data as sensing data (BS)
  • smartphone uses a smartphone as electronic device (3)
  • BD specific function performance determination data
  • the machine learning apparatus 2 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220, and determines whether the smartphone is unlocked from the nodes 223 of the output layer. By repeating the process of outputting, a trained model 220 ′ may be generated.
  • the electronic device 3 inputs voice data into the AI recognition model 322 in which the trained model 220' is embedded, and outputs smartphone unlocking determination data from the AI recognition model 322.
  • the locked state of the smartphone may be released based on a signal for performing a specific function generated from the output of the unlocking determination data of the smartphone.
  • voice data is used as sensing data (BS) and smart as electronic device (3).
  • BS sensing data
  • BD specific function performance discrimination data
  • the machine learning apparatus 2 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220, and determines whether the smartphone is unlocked from the nodes 223 of the output layer. By repeating the process of outputting, a trained model 220 ′ may be generated.
  • Example 1-1-2 In the learned model for unlocking a smartphone according to another embodiment of the present invention, the above-described contents in Example 1-1-2 may be applied identically or similarly.
  • a trained model for unlocking a smartphone based on voice data uses voice data as sensing data (BS) and uses a smartphone as electronic device (3) And, it may be created from the artificial neural network model 220 using the data for determining whether the smartphone is unlocked as the specific function performance discrimination data (BD).
  • BS sensing data
  • BD specific function performance discrimination data
  • the machine learning apparatus 2 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220 and determines whether the smartphone is unlocked from the nodes 223 of the output layer.
  • the trained model 220 ′ may be generated by repeatedly performing a process of outputting data.
  • Example 1-1-3 In the smart phone unlocking chip according to another embodiment of the present invention, the above-described contents in Example 1-1-3 may be applied identically or similarly.
  • the specific function performance determination data is data for determining whether to unlock the smartphone in response to input of voice data to the smartphone.
  • Machine learning of the artificial neural network model 220 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer and outputs data for determining whether the smartphone is unlocked from the nodes 223 of the output layer.
  • the process may be repeated, and the learned model 220' created as a result of the repeated execution may be embedded in the form of an AI recognition model 322' on a dedicated chip for unlocking a smartphone.
  • Example 1-1-5 In the smart phone having an unlock function using an artificial neural network according to another embodiment of the present invention, the above-described contents in Example 1-1-5 may be applied identically or similarly.
  • the specific function performance determination data is data for determining whether a smartphone is unlocked in response to input of voice data to a smartphone, and machine learning of the artificial neural network model 220 inputs voice data as an input layer. It may be to repeat the process of inputting data to the nodes 221 of the input layer and outputting data for determining whether to unlock the smartphone from the nodes 223 of the output layer. 220') may be embedded in the form of an AI recognition model 322' in the smartphone.
  • the specific function performance determination data is data for determining whether a smartphone is unlocked in response to input of voice data to a smartphone, and machine learning of the artificial neural network model 220 inputs voice data as an input layer. It may be to repeat the process of inputting data to the nodes 221 of the input layer and outputting data for determining whether to unlock the smartphone from the nodes 223 of the output layer. 220') may be embedded in the server 5 in the form of an AI recognition model 322'.
  • Example 2-2 Learning to cancel computer sleep mode based on voice data
  • a learning model system for releasing a sleep mode of a computer based on voice data will be described.
  • the learning model system for releasing the sleep mode of the computer based on voice data is the same as described for the electronic device specific function performance system 1 based on the artificial neural network described above in FIG. 1A. / Can be applied similarly.
  • a learning model system for releasing a sleep mode of a computer based on voice data uses voice data as sensing data (BS) and uses a computer as electronic device (3).
  • data for determining whether the computer is released from the sleep mode may be used as the specific function performance determination data BD.
  • the machine learning apparatus 2 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220, and determines whether the computer wakes the sleep mode from the nodes 223 of the output layer.
  • the trained model 220 ′ may be generated by repeatedly performing a process of outputting data for the purpose.
  • the electronic device 3 inputs voice data into the AI recognition model 322 in which the trained model 220' is embedded, and outputs data for determining whether the computer wakes the computer from the AI recognition model 322. do.
  • the user automatically outputs data for determining whether the computer automatically wakes the computer from sleep mode.
  • the method for creating a trained model for releasing a computer sleep mode according to another embodiment of the present invention can be applied to the same/similar contents described above in Examples 1-1-1.
  • voice data is used as sensing data (BS), and a computer is used as electronic device (3).
  • the computer sleep mode release data may be used as specific function performance discrimination data BD.
  • the machine learning apparatus 2 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220, and outputs data for canceling the computer sleep mode from the nodes 223 of the output layer. This process can be repeatedly performed to generate a trained model 220'.
  • Example 1-1-2 In the trained model for releasing the computer sleep mode according to another embodiment of the present invention, the above-described contents in Example 1-1-2 may be applied identically/similarly.
  • a trained model for releasing a computer sleep mode based on voice data uses voice data as sensing data (BS), uses a computer as electronic device (3), and has a specific function. It may be created from the artificial neural network model 220 by using the computer sleep mode release data as the performance discrimination data BD.
  • the machine learning apparatus 2 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220, and receives data for canceling the computer sleep mode from the nodes 223 of the output layer.
  • the trained model 220 ′ may be generated by repeatedly performing an output process.
  • Example 1-1-3 In the dedicated chip for releasing the computer sleep mode according to another embodiment of the present invention, the above-described contents in Example 1-1-3 may be applied identically/similarly.
  • the specific function performance determination data is data for determining a computer sleep mode releasing in response to input of voice data to the computer, and an artificial neural network.
  • Machine learning of the model 220 repeats the process of inputting voice data to the nodes 221 of the input layer and outputting data for determining the computer sleep mode release from the nodes 223 of the output layer. It may be, and the trained model 220' created as a result of repetition may be embedded in the form of the AI recognition model 322' on a dedicated chip for releasing the computer sleep mode.
  • a computer having a sleep mode release function using an artificial neural network according to another embodiment of the present invention can be applied to the same/similar contents described in Example 1-1-5.
  • the specific function performance determination data is data for determining a computer sleep mode release in response to input of voice data to a computer, and machine learning of the artificial neural network model 220 uses voice data to input nodes. It may be to repeat the process of inputting data to the 221 and outputting data for determining the computer sleep mode release from the nodes 223 of the output layer.
  • AI recognition model 322' may be embedded.
  • the specific function performance determination data is data for determining a computer's sleep mode release in response to input of voice data to the computer, and machine learning of the artificial neural network model 220 uses voice data as a node in the input layer. It may be to repeat the process of inputting data into the fields 221 and outputting data for determining the sleep mode release of the computer from the nodes 223 of the output layer, and the learned model 220' created as a result of the iterative execution
  • the server 5 may be embedded in the form of an AI recognition model 322'.
  • Modification 2-2-6 Computer boot system based on voice information using artificial neural network
  • Example 2-2 In the case of a computer booting system based on voice information using an artificial neural network, the above-described contents in Example 2-2 may be applied identically or similarly. However, instead of using the computer sleep mode release determination data as a specific function performance determination data, the computer booting determination data may be used.
  • Modification 2-2-7 System for performing specific functions of TV based on voice information using artificial neural network
  • Example 2-2 In the case of a system for performing a specific function of a TV based on voice information using an artificial neural network, the contents described above in Example 2-2 may be applied identically or similarly. However, instead of using the computer as the electronic device 3 and using the computer sleep mode release discrimination data as the specific function performance discrimination data, it is possible to use the TV discrimination data.
  • a learning model system for turning on a display of a home appliance based on voice data will be described.
  • the learning model system for turning on the display of the home appliance based on voice data is described with respect to the electronic device specific function performing system 1 based on the artificial neural network described in FIG. 1A.
  • the content can be applied identically/similarly.
  • a learning model system for turning on the display of a home appliance based on voice data uses voice data as sensing data (BS) and electronic devices (3).
  • a home appliance (TV, refrigerator, etc.) may be used, and data for determining whether the home appliance is on or off may be used as specific function performance determination data (BD).
  • BS sensing data
  • BD specific function performance determination data
  • the machine learning apparatus 2 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220, and displays the home appliance from the nodes 223 of the output layer (ON).
  • the trained model 220 ′ may be generated by repeatedly performing a process of outputting data for determining whether or not.
  • the electronic device 3 inputs voice data into the AI recognition model 322 embedded with the trained model 220 ′, thereby determining whether the home appliance is on or off from the AI recognition model 322.
  • the pre-trained AI recognition model 322 instead of performing separate learning each time real-time voice data is input, it automatically outputs data to quickly determine whether the display is on or off for user convenience. There is an advantage that can be achieved.
  • a method for creating a trained model for turning on a display of a home appliance according to another embodiment of the present invention can be applied to the same/similar contents described above in Examples 1-1-1.
  • voice data is used as sensing data (BS), and electronic devices (3) ), the home appliance is used, and data for determining whether the home appliance is displayed on is used as the specific function performance determination data (BD).
  • BS sensing data
  • BD specific function performance determination data
  • the machine learning apparatus 2 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220, and displays the home appliance from the nodes 223 of the output layer (ON).
  • the trained model 220 ′ may be generated by repeatedly performing a process of outputting data for determining whether or not.
  • the trained model for turning on the display of the home appliance according to another embodiment of the present invention can be applied to the same/similar to the contents described in Example 1-1-2.
  • a trained model for turning on a display of a home appliance uses voice data as sensing data (BS), uses a computer as electronic device (3), It may be created from the artificial neural network model 220 using data for determining whether the display of the home appliance is turned on using the specific function performance determination data BD.
  • BS sensing data
  • BD specific function performance determination data
  • the machine learning apparatus 2 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220, and displays the home appliance from the nodes 223 of the output layer (ON). ) Iteratively repeats the process of outputting data to determine whether or not the generated model 220 ′ can be generated.
  • a dedicated chip for turning on a display of a home appliance according to another embodiment of the present invention can be applied to the same/similar to the above in Example 1-1-3.
  • the specific function performance discrimination data is displayed on the home appliance in response to input of voice data to the computer (ON) ) Is the data to determine whether or not, the machine learning of the artificial neural network model 220 inputs voice data into the nodes 221 of the input layer and displays on the home appliance from the nodes 223 of the output layer. ) It may be to repeat the process of outputting the data for determining whether or not, and the learned model 220' created as a result of the repetition is AI recognition model 322' on a dedicated chip for turning on the display of the home appliance. ).
  • a home appliance having a display on function using an artificial neural network according to another embodiment of the present invention can be applied to the same/similar contents described above in Example 1-1-5.
  • the specific function performance determination data is data for determining whether the home appliance is on or off in response to input of voice data to the home appliance
  • machine learning of the artificial neural network model 220 is voice data. It may be to repeat the process of inputting data to the nodes 221 of the input layer and outputting data determining whether the display of the home appliance is ON from the nodes 223 of the output layer.
  • the created learned model 220' may be embedded in the home appliance in the form of an AI recognition model 322'.
  • the display activation system of the home appliance using an artificial neural network can be applied to the same/similar to the above described in Examples 1-1-6.
  • the specific function performance determination data is data for determining whether the home appliance is on or off in response to input of voice data to the home appliance, and machine learning of the artificial neural network model 220 is voice data.
  • Input to the nodes of the input layer 221 and outputting whether or not the display of the home appliance is ON from the nodes 223 of the output layer may be repeated, and the trained model created as a result of the iterative execution ( 220') may be embedded in the server 5 in the form of an AI recognition model 322'.
  • Example 2-4 Learning model system for unlocking a vehicle based on voice information
  • a learning model system for unlocking a vehicle based on voice data will be described.
  • the learning model system for unlocking a vehicle based on voice data is the same as that described for the electronic device specific function performance system 1 based on the artificial neural network described above in FIG. Similar can be applied.
  • a learning model system for unlocking a vehicle based on voice data uses voice data as sensing data (BS) and uses a vehicle as electronic device (3).
  • Data for determining unlocking of a vehicle may be used as the specific function performance determination data BD.
  • the machine learning apparatus 2 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220 and determines the unlocking of the vehicle from the nodes 223 of the output layer.
  • the trained model 220 ′ may be generated by repeatedly performing a process of outputting data.
  • the electronic device 3 inputs voice data into the AI recognition model 322 in which the trained model 220' is embedded, and outputs data for determining unlocking of the vehicle from the AI recognition model 322.
  • the advantage of inputting voice data into the AI recognition model 322 is that it can output data for determining whether a vehicle is unlocked faster and more accurately.
  • the pre-trained AI recognition model 322 instead of performing separate learning whenever real-time voice data is input, it automatically outputs data for quickly determining whether the vehicle is unlocked for user convenience. There is an advantage that can be achieved.
  • voice data is used as sensing data (BS), and a vehicle is used as electronic device (3).
  • Data determining the unlocking of the vehicle may be used as the specific function performance determination data BD.
  • the machine learning apparatus 2 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220, and determines the unlocking of the vehicle from the nodes 223 of the output layer.
  • a trained model 220 ′ may be generated.
  • Example 1-1-2 In the trained model for unlocking a vehicle according to another embodiment of the present invention, the contents described above in Example 1-1-2 may be applied identically/similarly.
  • a trained model for unlocking a vehicle based on voice data uses voice data as sensing data (BS), uses a vehicle as electronic device (3), and performs specific functions It may be created from the artificial neural network model 220 using data for determining the unlocking of the vehicle using the discrimination data BD.
  • BS sensing data
  • BD discrimination data
  • the machine learning apparatus 2 inputs voice data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220 and determines unlocking of the vehicle from the nodes 223 of the output layer
  • the trained model 220 ′ may be generated by repeatedly performing a process of outputting data.
  • a dedicated chip for determining unlocking of a vehicle according to another embodiment of the present invention can be applied to the same/similar contents described in Example 1-1-3.
  • the specific function performance determination data is data for determining unlocking of the vehicle in response to input of voice data for the vehicle
  • artificial The machine learning of the neural network model 220 repeats the process of inputting voice data to the nodes 221 of the input layer and outputting data determining the unlocking of the vehicle from the nodes 223 of the output layer. It may be, and the trained model 220' created as a result of repetition may be embedded in the form of an AI recognition model 322' on a dedicated chip for determining unlocking of the vehicle.
  • a vehicle having an unlock function using an artificial neural network according to another embodiment of the present invention may be applied to the same/similar contents described in Example 1-1-5.
  • the specific function performance determination data is data for determining unlocking of a vehicle in response to input of voice data for a vehicle
  • machine learning of the artificial neural network model 220 uses voice data to input nodes. It may be to repeat the process of inputting the data to output the data for determining the unlocking of the vehicle from the nodes 223 of the output layer and input to 221, and the trained model 220' created as a result of the iteration is the vehicle.
  • AI recognition model 322' may be embedded.
  • the specific function performance determination data is data for determining unlocking of a vehicle in response to input of voice data for a vehicle, and machine learning of the artificial neural network model 220 uses voice data to input nodes. It may be to repeat the process of inputting the data to output the data for determining the unlocking of the vehicle from the input layer 223 and the nodes 223 of the output layer, and the trained model 220' created as a result of the iteration is the server. (5) may be embedded in the form of an AI recognition model 322'.
  • Modification 2-4-6 Start-up system of vehicle based on voice information using artificial neural network
  • Example 2-4 In the case of a vehicle start-up system based on voice information using an artificial neural network, the above-described contents in Example 2-4 may be applied identically or similarly. However, instead of using the unlocking discrimination data of the vehicle as discrimination data for performing a specific function, it is possible to use the discrimination data for starting on the automobile.
  • Embodiment 3 (Performs specific functions of electronic devices based on human proximity information)
  • Example 3-1 Learning model system for unlocking a smartphone based on infrared sensing sensor sensing data
  • the learning model system for releasing the smartphone lock state based on the infrared sensing sensor sensing data is described for the electronic device specific function performance system 1 based on the artificial neural network described above in FIG. 1A.
  • the content can be applied identically/similarly.
  • the learning model system for unlocking a smartphone based on the infrared sensing sensor sensing data uses the infrared sensing sensor sensing data as sensing data (BS), and the electronic device (3 ), the smartphone is used, and the data for determining whether the smartphone is unlocked can be used as the specific function performance discrimination data (BD).
  • BS sensing data
  • BD specific function performance discrimination data
  • the machine learning device 2 inputs the infrared sensing sensor sensing data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220, and unlocks the smartphone from the nodes 223 of the output layer.
  • the trained model 220 ′ may be generated by repeatedly performing a process of outputting whether or not the data is determined.
  • the electronic device 3 inputs infrared sensing sensor sensing data to the AI recognition model 322 embedded with the trained model 220', and outputs smartphone unlocking determination data from the AI recognition model 322.
  • the locked state of the smartphone may be released based on a signal for performing a specific function generated from the output of the unlocking determination data of the smartphone.
  • Example 3-2 Learning model system for releasing computer sleep mode based on infrared sensing sensor sensing data
  • Embodiment 3-1 According to the learning model system for releasing the computer sleep mode, the above-described contents in Embodiment 3-1 can be applied identically/similarly.
  • the computer may be used as the electronic device 3 and the computer sleep mode release determination data may be used as the specific function performance determination data.
  • Example 3-2 According to the booting system of the computer based on the infrared sensing sensor sensing data using the artificial neural network, the above-described contents in Example 3-2 can be applied identically or similarly.
  • the boot discrimination data of the computer may be used as the discrimination data for performing a specific function.
  • Example 3-2 According to the system for performing a specific function of the TV based on the infrared sensing sensor sensing data using the artificial neural network, the above-described contents in Example 3-2 may be applied identically or similarly.
  • the TV may be used as the electronic device 3 and the TV activation discrimination data may be used as data for performing specific functions.
  • Example 3-2 According to the learning model system for activating display on of the home appliance, the above-described contents in Example 3-2 may be applied identically or similarly.
  • the home appliance may be used as the electronic device 3 and display on determination data may be used as specific function performance determination data.
  • Example 3-4 Car unlocking based on the infrared detection sensor sensing data
  • Example 3-2 According to the learning model system for unlocking the car, in Example 3-2
  • Example 3-4 According to the start-up system of the vehicle based on the infrared sensing sensor sensing data according to another embodiment of the present invention, the above-described contents in Example 3-4 can be applied to the same/similar. However, the vehicle start-up data may be used as data for determining a specific function performance.
  • Embodiment 4 (Performs specific functions of electronic devices based on image information)
  • Example 4-1 Learning model system for unlocking a smartphone based on image sensor sensing data
  • the learning model system for releasing the smartphone lock state based on the image data is the same as described for the electronic device specific function performing system 1 based on the artificial neural network described in FIG. 1A. / Can be applied similarly.
  • the learning model system for releasing the smartphone lock state uses image data as sensing data (BS) and uses a smartphone as electronic device (3).
  • image data may be data obtained from an image sensor such as a camera.
  • the machine learning apparatus 2 inputs image data to the nodes 221 of the input layer based on the artificial neural network model 220, and determines whether the smartphone is unlocked from the nodes 223 of the output layer. By repeating the process of outputting, a trained model 220 ′ may be generated.
  • the electronic device 3 inputs the image data to the AI recognition model 322 in which the trained model 220' is embedded, and outputs smartphone unlocking determination data from the AI recognition model 322.
  • the locked state of the smartphone may be released based on a signal for performing a specific function generated from the output of the unlocking determination data of the smartphone.
  • Modification 4-1 Learning model system for activating a smartphone camera based on image sensor sensing data
  • Embodiment 4-1 According to the learning model system for activating a camera of a smartphone based on image data according to another embodiment of the present invention, the above-described contents in Embodiment 4-1 may be applied identically or similarly. However, it is possible to use the camera activity determination data of the smartphone as the specific function performance determination data.
  • Example 4-2 Canceling computer sleep mode based on image sensor sensing data
  • Embodiment 4-1 According to the learning model system for releasing the computer sleep mode based on the image data according to another embodiment of the present invention, the above-described contents in Embodiment 4-1 may be applied identically or similarly.
  • the computer may be used as the electronic device 3 and the computer sleep mode release determination data may be used as the specific function performance determination data.
  • Modification 4-2-6 Computer boot system based on image sensor sensing data using artificial neural network
  • the content can be applied identically/similarly. However, it is possible to use specific function performance discrimination data.
  • Computer boot discrimination data can be used.
  • Modification 4-2-7 System for performing specific functions of TV based on image sensor sensing data using artificial neural network
  • Example 4-2 According to the system for performing a TV specific function, the above-described contents in Example 4-2 may be applied identically or similarly.
  • the TV may be used as the electronic device 3 and the TV activation discrimination data may be used as data for performing specific functions.
  • Example 4-3 Learning model system for activating specific functions (displays, etc.) of household appliances (TV, refrigerator, etc.) based on image sensor sensing data
  • Embodiment 4-1 According to the learning model system for activating display on (ON) of the home appliance based on the above, the above-described contents in Embodiment 4-1 may be applied identically or similarly. but,
  • a home appliance for example, a TV, a refrigerator, etc.
  • display on determination data may be used as specific function performance determination data.
  • Example 4-4 Learning model system for unlocking a vehicle based on image sensor sensing data
  • the above-described contents in the embodiment 4-1 may be applied identically or similarly.
  • the vehicle as the electronic device 3 and use the vehicle unlocking discrimination data as data for performing a specific function.
  • Example 4-4 According to the learning model system for turning on the vehicle start based on the above, the above-described contents in Example 4-4 can be applied identically or similarly.
  • the vehicle start-up discrimination data may be used as data for performing a specific function.
  • the contents of the above-described embodiments 2-4 may be applied identically or similarly.
  • the contents of 2-4-4 may be applied identically or similarly.
  • the specific function performance discrimination data is data for determining whether to drive the rear windshield heating device in the vehicle in response to input of the audio data to the vehicle
  • machine learning of the artificial neural network model is the voice data It may be to repeat the process of inputting data to nodes of the input layer and outputting data for determining whether the rear window pane heating device is driven from the nodes of the output layer.
  • the specific function performance discrimination data is data for determining whether to drive the defrosting function of the windshield in the vehicle in response to the input of the voice data to the vehicle
  • the machine learning of the artificial neural network model is the voice data It may be to repeat the process of inputting data to the nodes of the input layer and outputting data for determining whether the fogging removal function of the windshield is driven from the nodes of the output layer.
  • the specific function performance discrimination data is data for determining whether the air conditioner or heater in the vehicle is driven in response to the input of the audio data to the vehicle, and the machine learning of the artificial neural network model includes the audio data. It may be to repeat the process of inputting the nodes of the input layer and outputting data for determining whether to operate the air conditioner or heater from the nodes of the output layer.
  • the specific function performance discrimination data is data for determining whether a wiper in the vehicle is driven in response to the input of the audio data to the vehicle, and the machine learning of the artificial neural network model uses the audio data as the input layer. It may be to repeat the process of inputting to the nodes and outputting data for determining whether the wiper is driven from the nodes of the output layer.
  • the specific function performance discrimination data is data for determining whether or not the in-vehicle lighting device is driven in response to input of the audio data to the vehicle, and machine learning of the artificial neural network model inputs the audio data. It may be a process of repeatedly inputting data to nodes of a layer and outputting data for determining whether the lighting device is driven from the nodes of the output layer.
  • the in-vehicle lighting device of the present invention may include an emergency light, an upward light, a headlight, etc. in the vehicle, but the scope of the present invention is not limited thereto.
  • the specific function performance discrimination data is data for discriminating the driving of the AVN device in the vehicle in response to the input of the audio data to the vehicle, and the machine learning of the artificial neural network model, the audio data is the input layer It may be to repeat the process of inputting data to nodes and outputting data for determining the operation of the AVN device from nodes of the output layer.
  • data for determining control (for example, volume adjustment) of the AVN device may be used as the data for performing specific function determination.
  • the specific function performance discrimination data is data for determining whether the vehicle's voice assistant call function is driven in response to input of the voice data to the vehicle, and machine learning of the artificial neural network model includes the voice data. It may be to repeat the process of inputting the nodes of the input layer and outputting data for determining whether to activate the voice assistant call function from the nodes of the output layer.
  • the specific function performance discrimination data is data for determining a change in the driving mode of the vehicle in response to input of the voice data to the vehicle, and machine learning of the artificial neural network model, the voice data is a node of the input layer It may be to repeat the process of inputting data to and outputting data for determining the driving mode change from nodes of the output layer.
  • the specific function performance discrimination data is data for determining a change in the driving mode of the vehicle in response to input of the voice data to the vehicle, and machine learning of the artificial neural network model, the voice data is a node of the input layer It may be to repeat the process of inputting data to and outputting data for determining the driving mode change from nodes of the output layer.
  • the specific function performance discrimination data is data for determining gear shift of the vehicle in response to input of the voice data to the vehicle, and machine learning of the artificial neural network model includes the voice data as nodes of the input layer. It may be to repeat the process of inputting to and determining the gear shift from the nodes of the output layer.
  • the scope of the present invention is not limited to the performance of a specific function in the vehicle described above, and includes all kinds of specific functions that can be performed in the vehicle based on voice commands.
  • the sensing data can be accurately understood to perform a specific function in the exact situation intended by the user.
  • power consumption can be reduced by allowing the system to run only when certain sensing data is received without power on.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Lock And Its Accessories (AREA)

Abstract

본 발명의 실시형태에 따른 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법은, 사람의 행동을 감지하기 위한 임의의 센싱 데이터 생성부로부터 수신된 센싱 데이터와, 상기 센싱 데이터에 대하여 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 짝을 지어 포함하는 인공 신경망 학습용 빅 데이터를 준비하는 단계; 센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 상기 전자기기의 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력을 연산하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 준비하는 단계 및 상기 준비된 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델을 기계적으로 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.

Description

전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델 작성 방법 및 동일 기능을 수행하기 위한 학습 모델, 전용 칩 및 전용 칩 동작 방법, 그리고 전자기기와 시스템
본 발명은 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델 작성 방법, 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델, 전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩, 전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 동작 방법, 특정 기능 수행 기능을 가진 전자기기, 및 전자기기 특정 기능 수행 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 인공 신경망을 이용하여 미리 학습된 모델을 이용하여 빠르고 정확하게 전자기기를 특정 기능 수행 하기 위한, 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델 작성 방법, 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델, 전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩, 전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 동작 방법, 특정 기능 수행 기능을 가진 전자기기, 및 전자기기 특정 기능 수행 시스템에 관한 것이다.
스마트폰 같은 전자기기의 경우, 사용자가 사용하고 있지 않을 때까지 사용되지 않는 하드웨어 구성들의 전원을 모두 켜두게 되면 많은 전력 소모가 생기게 된다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여 사용자가 사용하지 않을 경우에는 사용되지 않는 하드웨어 구성들의 전원은 꺼두도록 함으로서 불필요한 전력 소모를 줄이고자 하는 노력이 있어 왔다.
이러한 노력에도 불구하고, 종래 기술에 따른 특정 기능 수행 시스템에 따르면, 센서가 센싱 데이터를 정확히 인식하지 못하고 센싱해야할 상황이 아닌데 특정 기능 수행이 되거나 센싱해야할 상황인데 특정 기능 수행이 되지 않는 기술적 한계가 있어 왔다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로, 센싱 데이터를 정확히 이해하여 사용자가 의도한 정확한 상황에 특정 기능을 수행하도록 하는 데에 그 목적이 있다.
또한, 센싱 데이터를 AI 인식 모델에 입력하여 보다 빠르고 정확한 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하도록 하는 데에 그 목적이 있다.
그리고, 미리 학습된 AI 인식 모델을 이용하여 실시간 센싱 데이터가 입력될 때마다 별도의 학습을 수행하지 않고, AI 인식 모델을 통해서는 추론 과정을 수행하는 것만으로도 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력할 수 있도록 함으로서 사용자의 편의를 도모하도록 하는 데에 그 목적이 있다.
마지막으로, 전원이 항샹 켜져있지 않고 특정한 센싱 데이터를 수신할 때만 시스템이 구동되도록 함으로서 전력 소모를 줄일 수 있는 이점이 있다.
본 발명의 실시형태에 따른 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법은, 사람의 행동을 감지하기 위한 임의의 센싱 데이터 생성부로부터 수신된 센싱 데이터와, 상기 센싱 데이터에 대하여 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 짝을 지어 포함하는 인공 신경망 학습용 빅 데이터를 준비하는 단계; 센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 상기 전자기기의 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력을 연산하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 준비하는 단계 및 상기 준비된 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델을 기계적으로 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델은, 사람의 행동을 감지하기 위한 임의의 센싱 데이터 생성부로부터 수신된 센싱 데이터와, 상기 센싱 데이터에 대하여 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 짝을 지어 포함하는 인공 신경망 학습용 빅 데이터를 이용하여, 센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력을 연산하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을, 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델을 기계적으로 학습시켜서 획득된 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩은, 사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터를 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부로부터 수신하는 센싱 데이터 수신부, 상기 센싱 데이터와 매칭하여 상기 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부를 포함하는 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 특정 기능 수행 판별 데이터 출력부 및 상기 센싱 데이터의 입력에 대응하여 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 AI(Artificial Intelligence) 인식 모델을 포함하고, 상기 AI 인식 모델은 학습된 모델이 임베디드 된 것이고, 상기 학습된 모델은, 센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력을 연산하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 이용하여 생성된 것이고, 빅 데이터에 포함된 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 빅 데이터에 포함된 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델이 기계적으로 학습된 것임을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법은, 사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터를 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부로부터 수신하는 단계 및 상기 센싱 데이터와 매칭하여 상기 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부를 포함하는 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 AI 인식 모델을 이용하여 출력하는 단계를 포함하고, 상기 AI 인식 모델은 학습된 모델이 특정 기능 수행 전용 칩에 임베디드 된 것이고, 상기 학습된 모델은, 상기 센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력에 대응하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 이용하여 생성된 것이고, 상기 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델이 기계적으로 학습된 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 전자기기는, 사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터를 생성하는 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부로부터 수신한 상기 센싱 데이터와 매칭하여 상기 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 프로세서 및 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 생성된 특정 기능 수행 신호를 상기 프로세서로부터 수신하여 상기 전자기기를 구동하는 구동 명령을 생성하는 제어부를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 센싱 데이터의 입력에 대응하여 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 AI(Artificial Intelligence) 인식 모델을 포함하고,
상기 AI 인식 모델은 학습된 모델이 임베디드된 것이고, 상기 학습된 모델은, 센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력에 응답하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 이용하여 생성된 것이고, 빅 데이터에 포함된 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 빅 데이터에 포함된 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델이 기계적으로 학습된 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 전자기기 구동방법은, 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부에서, 사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터를 생성하는 단계, 프로세서에서, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부로부터 수신한 상기 센싱 데이터와 매칭하여 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 상기 전자기기에 내장된 AI 인식 모델을 통해 출력하는 단계, 상기 프로세서에서, 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 한 특정 기능 수행 신호를 생성하는 단계 및 제어부에서, 상기 프로세서로부터 상기 특정 기능 수행 신호를 수신하여 상기 전자기기를 구동하는 구동 명령을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 AI 인식 모델은 학습된 모델이 상기 전자기기에 임베디드된 것이고, 상기 학습된 모델은, 상기 센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력에 응답하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 이용하여 생성된 것이고, 빅 데이터에 포함된 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 매칭된 상기 빅 데이터에 포함된 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델이 기계적으로 학습된 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 서버와 통신하는 전자기기는, 사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터를 생성하는 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부, 상기 센싱 데이터 생성부로부터 상기 센싱 데이터를 수신하는 프로세서, 상기 프로세서로부터 수신한 상기 센싱 데이터를 상기 서버로 전송하는 통신부, 상기 전자기기를 제어하는 제어 명령을 생성하는 제어부 및 상기 제어 명령에 기초하여 구동하는 제2 기능부를 포함하고, 상기 서버는, 상기 센싱 데이터와 매칭하여 상기 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 AI(Artificial Intelligence) 인식 모델을 통해 출력하고, 상기 AI 인식 모델은 학습된 모델이 상기 서버에 내장된 것이고, 상기 학습된 모델은, 센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력에 응답하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 이용하여 생성된 것이고, 빅 데이터에 포함된 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 빅 데이터에 포함된 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델을 기계적으로 학습하여 획득된 것이고, 상기 프로세서는, 상기 서버로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 수신하여 상기 특정 기능 수행 판별 데이터에 기초한 특정 기능 수행 신호를 생성하고, 상기 제어부는 상기 프로세서로부터 수신한 상기 특정 기능 수행 신호에 기초하여 상기 제2 기능부를 구동하기 위한 구동 명령을 생성하고, 상기 제2 기능부는 상기 구동 명령에 기초하여 구동하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시형태에 따르면 센싱 데이터를 정확히 이해하여 사용자가 의도한 정확한 상황에 특정 기능 수행이 되도록 할 수 있다.
또한, 센싱 데이터를 AI 인식 모델에 입력하여 보다 빠르고 정확한 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력할 수 있게 된다.
그리고, 미리 학습된 AI 인식 모델을 이용하여 실시간 센싱 데이터가 입력될 때마다 별도의 학습을 수행하지 않고, AI 인식 모델을 통해서는 추론 과정을 수행하는 것만으로도 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력할 수 있도록 함으로서 사용자의 편의를 도모할 수 있게 된다.
마지막으로, 전원이 항샹 켜져있지 않고 특정한 센싱 데이터를 수신할 때만 시스템이 구동되도록 함으로서 전력 소모를 줄일 수 있게 된다.
도 1a는 본 발명의 실시형태에 따른 인공 신경망에 기반한 전자기기 특정 기능 수행 시스템을 설명하는 개략도이다.
도 1b는 센싱 데이터와 특정 기능 수행 판별 데이터의 조합을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시형태에 따른 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 실시형태에 따른 특정 기능 수행 판별 전용 칩 또는 전용 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시형태에 따른 특정 기능 수행 전용 칩의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시형태에 따른 전자기기를 설명하기 위한 블록도이다.
도 6은 본 발명의 실시형태에 따른 전자기기의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 실시형태에 따른 서버와 통신하는 전자기기를 설명하기 위한 블록도이다.
도 8은 본 발명의 실시형태에 따른 서버와 통신하는 전자기기의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9 내지 도 12는 전자기기의 종류별 특정 기능 수행 시스템을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
실시형태 1 (전자기기를 사람의 행동에 관한 센싱 정보에 기초하여 특정 기능 수행)
실시예 1-1 인공 신경망에 기반한 전자기기 특정 기능 수행 시스템(도 1a)
이하, 첨부되는 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시형태에 따른 인공 신경망(Artificial Neural Network)에 기반한 전자기기 특정 기능 수행 시스템에 대해 기술한다.
도 1a은 본 발명의 일 실시형태에 따른 인공 신경망에 기반한 전자기기 특정 기능 수행 시스템(1)을 설명하는 개략도이다.
도 1a에 도시한 바와 같이, 인공 신경망에 기반한 전자기기 특정 기능 수행 시스템(1)은 기계 학습 장치(2) 및 전자기기(3)를 포함할 수 있다.
기계 학습 장치(2)는 빅 데이터(B)를 이용하여 인공 신경망 모델(220)에 대한 기계 학습을 수행하여 학습된 모델(220')을 생성한다. 구체적으로, 빅 데이터(B)와 인공 신경망 모델(220)을 각각 준비하고, 인공 신경망 모델(220)을 빅 데이터(B)를 이용하여 반복적으로 기계 학습시킴으로서 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 빅 데이터(B)는 센싱 데이터(BS)와 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 포함할 수 있다. 센싱 데이터(BS)는 임의의 센싱 데이터 생성부로부터 생성된 데이터로, 음성 정보, 근접 정보, 영상 정보, 위치 정보 등을 포함할 수 있으며, 본 실시형태에서는 이에 한정되지 않는다. 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)는 전자기기(3)의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위해 센싱 데이터(BS)와 짝을 지어 미리 준비될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 인공 신경망 모델(220)은 센싱 데이터(BS)가 입력되는 입력 계층의 노드들(221), 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력하는 출력 계층의 노드들(223), 및 입력 계층의 노드들(221)와 출력 계층의 노드들(223) 사이의 은닉 계층의 노드들(225), 및 출력 계층의 노드들(223)와 입력 계층의 노드들(221) 사이의 다수의 연관 파라미터( 또는 가중치 및 weight)를 포함할 수 있다.
입력 계층의 노드들(221)은 입력계층(input layer)을 구성하는 노드로 외부로부터 소정의 입력 데이터를 수신하고, 출력 계층의 노드들(223)은 출력계층(output layer)을 구성하는 노드로 외부로 소정의 출력 데이터를 출력해낸다. 입력 계층의 노드들(221)과 출력 계층의 노드들(223) 사이에 배치된 은닉 노드(225)는 은닉층(hidden layer)을 구성하는 노드로 입력 계층의 노드들(221)의 출력 데이터를 출력 계층의 노드들(223)의 입력 데이터로 연결한다. 도 1a에서는 1개의 은닉층을 도시하였으나, 실시예에 따라 복수개의 은닉층, 예를 들어, 2개 또는 4개나 그 이상으로써, 입력계층과 출력계층 사이에 배치하여 심층 인공신경망을 구현할 수도 있다.
입력계층의 각 노드들(221)은, 도 1a에 도시된 바와 같이, 출력계층의 각 노드들(223)과 인공신경망 모델의 구조에 따라서 완전 연결(fully connected)될 수도 있고, 불완전 연결될 수도 있다.
입력 계층의 노드들(221)은 외부로부터 입력 데이터를 수신하여 연산 후 결과 값을 은닉 노드(225)로 전달해주는 역할을 한다. 은닉 노드(225) 또한 전달 받은 데이터를 연산 후 결과 값을 그 다음 은닉층이나 출력층으로 전달 한다. 최종적으로 출력층 노드로 전달된 데이터가 전체 인공신경망의 출력 데이터가 된다. 인공신경망의 계층간 계산을 수행할 때에는 해당 층의 노드로 입력되는 입력 데이터에 소정의 연관 파라미터(또는 가중치, w)를 곱하여 받아들여 계산을 수행하게 된다. 그리고 각 노드에서 수행한 계산 결과값을 모두 합(가중합)한 후 (보통 행렬 곱이나 Convolution 곱 등이 보통 사용 된다.), 미리 설정된 활성화 함수를 통과시켜 소정의 출력 데이터를 생성 하여 다음 계층으로 전달한다.
활성화 함수는 계단 함수(step function), 부호 함수(sign function), 선형 함수(linear function), 로지스틱 시그모이드 함수(logistic sigmoid function), 하이퍼탄젠트 함수(hyper tangent function), ReLU 함수, 소프트맥스(softmax) 함수 중에서 보통 사용 된다. 활성화 함수는 응용 분야에 맞는 인공신경망 모델의 구조를 설계 할 때 적절히 선정된다.
인공신경망의 학습은 신경망 내의 모든 연관 파라미터(w)를 반복적으로 적절한 값으로 갱신(또는 수정)하는 과정으로 기계 학습한다. 인공신경망이 기계 학습하는 방법에는 대표적으로 지도 학습과 비지도 학습이 있다.
지도 학습은 입력 데이터에 대해 임의의 신경망이 계산해내기를 바라는 목표 출력 데이터가 명확히 정해져 있는 상태에서, 상기 입력 데이터를 상기 신경망에 넣어서 얻은 출력 데이터를 상기 목표 데이터에 비슷해질 수 있도록 연관 파라미터(w)를 갱신시키는 학습 방법이다. 도 1a의 다층 구조는 지도 학습에 기반하여 생성된다.
비지도 학습은 입력 데이터에 대해 임의의 신경망이 계산해내기를 바라는 목표 데이터가 정해져 있지 않고, 비슷한 입력 데이터에 대해서 일관된 출력 데이터를 내는 학습 방법이다. 비지도 학습을 수행하는 대표적인 신경망에는 자기조직화특징맵(SOM, Self-organizing feature map)과 볼쯔만머쉰(Boltzmann machine)이 있다.
다시, 도 1a를 참조하면, 빅 데이터(B)에 포함되어 있는 센싱 데이터(BS)가 인공 신경망 모델(220)의 입력계층으로 입력된다.
예를 들어, 제1 센싱 데이터(BS1)가 입력계층으로 입력되는 경우, 입력계층의 4개의 입력 계층의 노드들(221)별로 제1 센싱 데이터(BS1)를 구성하는 제1 요소 내지 제4 요소(BS1-1 내지 BS1-4)가 각각 입력되고, 출력계층의 3개의 출력 계층의 노드들(223)별로 제1 특정 기능 수행 판별 데이터(BD1)를 구성하는 제1 요소 내지 제3 요소(BD1-1 내지 BD1-3)가 각각 출력될 수 있다. 여기서, 하나의 출력 계층의 노드의 출력은 하나의 특정 동작의 수행 여부에 대한 정보를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 전체 시스템 전원의 인가 수행 여부에 대한 정보를 포함하는 출력 계층의 노드의 수는 1개이고, 그 값은 0 과 1로 표현 될 수 있다. 다만, 본 발명의 권리범위가 도 1a에 도시한 입력 계층의 노드들(221)과 출력 계층의 노드들(223)의 개수에 제한되지 않음은 전술한 바와 같다.
제1 센싱 데이터(BS1)의 입력 방식과 동일/유사하게 제2 센싱 데이터(BS2)와 제3 센싱 데이터(BS3)도 입력계층으로 입력될 수 있으며, 제1 특정 기능 수행 판별 데이터(BD1)의 출력 방식과 동일/유사하게 제2 특정 기능 수행 판별 데이터(BD2)와 제3 특정 기능 수행 판별 데이터(BD3)도 출력될 수 있다.
센싱 데이터(BS)와 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)의 조합은 도 1b를 참조하여 설명할 수 있다. 예를 들어, 제1 센싱 데이터(BS1)에 대응하는 제1 특정 기능 수행 판별 데이터(BD1)는 특정 기능 수행이 수행 가능한 상태(o)를 나타내는 형태로 출력되고, 제2 센싱 데이터(BS2)에 대응하는 제2 특정 기능 수행 판별 데이터(BD2)와 제3 센싱 데이터(BS3)에 대응하는 제3 특정 기능 수행 판별 데이터(BD3)는 특정 기능 수행 수행이 불가능한 상태(x)를 나타내는 형태로 출력될 수 있다.
이렇듯, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 구성하는 입력 계층의 노드들(221)에 대한 센싱 데이터(BS) 입력과 출력 계층의 노드들(223)로부터의 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력하는 과정을 지속적으로 반복 수행하며 그 과정에서 연관 파라미터(w)를 갱신시키는 기계 학습을 수행함으로서 인공신경망 모델(220')을 학습시킨다. 기계 학습 장치(2)는 빅 데이터(B)에 포함된 상기 센싱 데이터(BS)를 상기 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들(223)로부터 상기 빅 데이터(B)에 포함된 상기 센싱 데이터(BS)와 매칭된 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델(220)를 기계적으로 학습시킨다.
기계 학습 장치(2)에서 작성된 학습된 모델(220')은 전자기기(3)에서 전자기기(3)를 특정 기능 수행하는 데에 활용된다.
전자기기(3)는 특정 기능 수행 신호를 입력 받아 구동될 수 있는 스마트폰을 포함하는 스마트 기기, 컴퓨터, 홈 어플라이언스, 차량 등의 다양한 기기를 포함한다. 본 실시형태에서는 특정한 전자기기로 한정되지 않는다.
본 발명에서'특정 기능 수행'이란, 사용자의 호출을 인식하여 전자기기(3)가 정지 모드, 슬립 모드 또는 잠금 모드와 같은 제1 모드에서 해제되고 부팅 모드, 활성화 모드, 언락 모드와 같은 제2 모드로 동작을 시작하게 됨을 의미한다. 제1 모드는 정지 모드, 슬립 모드, 잠금 모드 등을 포함하며, 전자기기(3)의 전 기능이 비활성화되어 있거나 또는 일부 기능(예를 들어 도 1a에서 제1 기능부)만이 활성화된 상태를 포함한다. 제2 모드는, 부팅 모드, 활성화 모드, 언락 모드를 포함하며, 전자기기(3)의 전 기능이 활성화되거나 또는 비활성화되어 있던 기능 (예를 들어 도 1a에서 제2 기능부)이 활성화되는 것을 포함한다. 예를 들어, 특정 기능 수행은 전자기기(3) 전체 시스템의 웨이크업을 의미할 수 있으나, 본 발명의 권리범위는 이에 제한되지 않는다.
전자기기(3)는 센싱 데이터 생성부(310), 특정 기능 수행 프로세서(320), 제어부(330), 제1 기능부(350), 제2 기능부(360), 및 전원부(370)를 포함할 수 있다.
센싱 데이터 생성부(310)는 마이크(311), 카메라부(312), 적외선 센서(313), 그 밖에 가속도 센서, 모션 센서, 광 센서, 심박수 센서, 지문 인식 센서 등을 포함한다. 센싱 데이터 생성부(310)는 음성 데이터, 영상 데이터, 근접 데이터, 모션 데이터, 위치 데이터, 지문 인식 데이터 등을 생성할 수 있다. 생성된 센싱 데이터(BS) 중 적어도 하나는 특정 기능 수행 프로세서(320)로 전송될 수 있다.
특정 기능 수행 프로세서(320)는 인공신경망을 연산처리 하는 연산장치(미도시)를 포함하며, 당해 인공신경망 연산 장치(미도시)는 AI 인식 모델(Artificial Intelligence Recognition Model, 322)이 요구하는 연산을 수행하며 CPU/GPU 와 같은 범용 프로세서 또는 전용 AI 가속 프로세서로 구현될 수 있다.. 즉, AI 인식 모델(322)은 기계 학습 장치(2)에서 작성된 학습된 모델(220')이 특정 기능 수행 프로세서(320) 내부의 인공신경망 연산 장치에 임베디드(Embeded)된 것일 수 있다.
특정 기능 수행 프로세서(320)는 센싱 데이터 생성부(310)로부터 센싱 데이터(RS)를 수신하고, 수신한 센싱 데이터(RS)를 미리 준비된 AI 인식 모델(322)에 입력하여 AI 인식 모델(322)로부터 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 출력한다. 출력된 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 기초로 생성된 특정 기능 수행 신호는 제어부(330)로 입력되어 제어부(330)의 제어 하에 전자기기(3)가 특정 기능을 수행 하도록 할 수 있다. 특정 기능 수행 프로세서(320)의 자세한 동작은 도 3을 참조하여 후술한다.
한편, 본 발명에 따르면, 기계 학습 장치(2)에서 학습 모델을 준비하고 전자기기(3)가 이를 획득하여 전자기기(3)에 내장된 AI 인식 모델에서 센싱 데이터(BS) 입력에 따라 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력하여 특정 기능을 수행하는 것을 예시하였으나, 다른 실시예에 따라 전자기기(3)의 AI 인식 모델을 기초로 추가적인 기계 학습을 수행하도록 구현할 수도 있다.
제어부(330)는 전자기기(3)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 어플리케이션 프로세서(AP), CPU 등을 포함할 수 있다.
제어부(330)는 특정 기능 수행 프로세서(320)로부터 특정 기능 수행 신호를 수신하여 전자기기(3)가 구동되도록 할 수 있다.
제1 기능부(350)는 전자기기(3)의 전원이 꺼져있는 상태에서도 항상 켜져 있는(Always-On) 모듈로, 예를 들어 전자기기(3)가 통신 기기인 경우 통신부(350)를 포함할 수 있다.
제2 기능부(360)는 제어부(330)의 제어 명령에 따라 구동되는 구동부로, 디스플레이와 같은 출력부 등을 포함할 수 있다. 제1 기능부(350)는 항상 켜져있어야 하지만, 제2 기능부(360)는 전력 소모를 줄이기 위해 평상시에는 꺼져있다가 제어부(330)의 제어 명령을 수신하는 경우에만 기능을 하도록 구현될 수 있다.
전원부(370)는 전자기기(3)에 전력을 공급한다. 전자기기(3)가 꺼져있어도 제1 기능부(350)는 전원부(370)로부터 항상 전력을 공급받는다. 반면, 제2 기능부(360)는 평상시에는 꺼져있다가 제어부(330)로부터 제어 명령을 수신하면 전원부(370)로부터 전력을 공급받을 수 있다.
1-1-1 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법 (독립항 1, 도 2)
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 전자기기(3)를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 센싱 데이터(BS)와 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 포함하는 빅 데이터(B)를 준비하고(S210), 인공 신경망 모델(220)를 준비하며(S220), 인공 신경망 모델(220)을 이용한 센싱 데이터(BS) 입력과 특정 기능 수행 판별 데이터(BD) 출력을 기계적으로 반복 수행(S230)하여 특정 기능 수행용 학습된 모델(220')을 작성할 수 있다.
구체적으로, 사람의 존재나 특정 행동 등을 감지하기 위한 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부(310)로부터 수신된 센싱 데이터(BS)와, 센싱 데이터(BS)와 매칭하여 전자기기(3)의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 짝을 지어 포함하는 빅 데이터(B)를 준비한다.
그리고, 센싱 데이터(BS)가 입력되는 입력 계층의 노드들(221), 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력하는 출력 계층의 노드들(223), 및 입력 계층의 노드들(221)와 출력 계층의 노드들(223) 사이의 연관 파라미터를 포함하는 인공 신경망 모델(220)를 준비한다. 인공 신경망 모델(220)은 입력 계층의 노드들(221)에 대한 센싱 데이터(BS)의 입력에 응답하여 출력 계층의 노드들(223)로부터 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력할 수 있다.
기계 학습 장치(2)는 센싱 데이터(BS)를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드들(223)로부터 센싱 데이터(BS)와 매칭된 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)가 출력되도록 하는 기계 학습을, 빅 데이터(B)에 포함된 대량의 센싱 데이터(BS)(BS1, BS2, …)와 이에 매칭되어 있는 대량의 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)(BD1, BD2, …)에 대하여, 반복적으로 수행하여 연관 파라미터를 갱신할 수 있다. 인공 신경망 모델(220)에 대한 기계 학습을 수행하여, 갱신된 연관 파라미터로 구성된 학습된 모델(220')을 작성하게 된다.
1-1-2 학습된 모델
도 1a를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 전자기기(3)를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델에 대해 기술한다.
본 발명의 실시예에 따른 전자기기(3)를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델은 센싱 데이터(BS)와 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 포함하는 빅 데이터(B)를 이용하여 인공 신경망 모델(220)을 기계적으로 반복 학습 시켜서 획득될 수 있다.
구체적으로, 인공 신경망 모델(220)은 센싱 데이터(BS)가 입력되는 입력 계층의 노드들(221), 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력하는 출력 계층의 노드들(223), 및 입력 계층의 노드들(221)와 출력 계층의 노드들(223) 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 입력 계층의 노드들(221)에 대한 센싱 데이터(BS)의 입력에 응답하여 출력 계층의 노드들(223)로부터 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력할 수 있다.
기계 학습 장치(2)는 센싱 데이터(BS)를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드들(223)로부터 센싱 데이터(BS)와 매칭된 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 연관 파라미터를 갱신함으로서 인공 신경망 모델(220)를 기계적으로 학습시켜서 학습된 모델(220')을 획득할 수 있다.
1-1-3 전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 (독립항 3, 도 3)
특정 기능 수행 전용 칩(4)은 기계 학습 장치(2)에서 기계 학습을 수행하여 작성된 학습된 모델(220')을 기초로 임베디드된 AI 인식 모델(322')을 포함한다. 특정 기능 수행 전용 칩(4)은 전자기기(3)와 연결하여 전자기기(3)로부터 수신한 센싱 데이터(RS)를 AI 인식 모델(322')에 입력하여 AI 인식 모델(322')로부터 센싱 데이터(RS)에 매칭하는 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 출력할 수 있다.
도 3은 이러한 특정 기능 수행 전용 칩(4)을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 전자기기(3)를 위한 특정 기능 수행 전용 칩(4)은 센싱 데이터 수신부(321'), AI 인식 모델(322'), 및 특정 기능 수행 판별 데이터 출력부(323')를 포함할 수 있다.
센싱 데이터(BS) 수신부(321')는 전자기기(3)의 센싱 데이터 생성부(310)로부터 센싱 데이터(RS)를 수신하여 AI 인식 모델(322')로 전송할 수 있다.
AI 인식 모델(322')은 센싱 데이터(BS)가 입력되는 입력 계층의 노드들(221), 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력하는 출력 계층의 노드들(223), 및 입력 계층의 노드들(221)와 출력 계층의 노드들(223) 사이의 연관 파라미터를 포함하는 인공 신경망 모델(220)을 이용하여 사전에 작성된 학습된 모델(220')을 기초로 임베디드된 것일 수 있다. 인공 신경망 모델(220)은 입력 계층의 노드들(221)에 대한 센싱 데이터(BS)의 입력에 응답하여 출력 계층의 노드들(223)로부터 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력할 수 있다. 그리고, 센싱 데이터(BS)를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 센싱 데이터(BS)와 매칭된 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 연관 파라미터를 갱신함으로서 갱신된 연관 파라미터로 구현된 학습된 모델(220')이 작성될 수 있다. 그리고 학습된 모델(220')을 기초로 한 AI 인식 모델(322')이 특정 기능 수행 전용 칩(4)에 임베디드될 수 있다.
특정 기능 수행 전용 칩(4)에 미리 구비된 AI 인식 모델(322')은 센싱 데이터 수신부(321')로부터 센싱 데이터(RS)를 수신하여 특정 기능 수행 판별 데이터 출력부(323')를 통해 센싱 데이터(RS)와 매칭하는 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 출력할 수 있다.
1-1-4 전자기기 특정 기능 수행 전용 칩 학습 방법 (독립항 4, 도 4)
특정 기능 수행 전용 칩(4)은 전자기기(3)와 연결하여 전자기기(3)로부터 수신한 센싱 데이터(RS)를 AI 인식 모델(322')에 입력하여 AI 인식 모델(322')로부터 센싱 데이터(RS)에 매칭하는 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 출력할 수 있다. 도 4는 이러한 특정 기능 수행 전용 칩(4)의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4에 도시한 바와 같이, 특정 기능 수행 전용 칩(4)은 센싱 데이터(RS)를 전자기기(3)의 센싱 데이터 생성부(310)로부터 수신할 수 있다(S410). 그리고 센싱 데이터(RS)와 매칭하여 전자기기(3)의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 출력할 수 있다(S420). 여기서 센싱 데이터(RS)와 매칭하는 특정 기능 수행 판별 데이터(RD) 출력은 AI(Artificial Intelligence) 인식 모델(322')을 기초로 수행될 수 있다.
상기 AI 인식 모델(322')은 학습된 모델(220')이 특정 기능 수행 전용 칩(4)에 임베디드된 것일 수 있다.
구체적으로, AI 인식 모델(322')은 센싱 데이터(BS)가 입력되는 입력 계층의 노드들(221), 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력하는 출력 계층의 노드들(223), 및 입력 계층의 노드들(221)와 출력 계층의 노드들(223) 사이의 연관 파라미터를 포함하는 인공 신경망 모델(220)를 이용하여 사전에 작성된 학습된 모델(220')을 기초로 임베디드된 것일 수 있다. 인공 신경망 모델(220)은 입력 계층의 노드들(221)에 대한 센싱 데이터(BS)의 입력에 응답하여 출력 계층의 노드들(223)로부터 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력할 수 있다. 그리고, 센싱 데이터(BS)를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 센싱 데이터(BS)와 매칭된 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 연관 파라미터를 갱신함으로서 갱신된 연관 파라미터로 구현된 학습된 모델(220')이 작성될 수 있다. 그리고 학습된 모델(220')을 기초로 한 AI 인식 모델(322')이 특정 기능 수행 전용 칩(4)에 임베디드될 수 있다.
여기서, 센싱 데이터(BS) 생성과 특정 기능 수행 판별 데이터(BD) 생성, 그리고 인공 신경망 모델(220) 형성은 그 순서에 있어서 제한을 두지 않는다. 즉, 데이터 생성 이후에 인공 신경망 모델(220)가 형성될 수도 있고, 인공 신경망 모델(220)가 형성된 이후에 데이터가 생성될 수도 있으며 동시에 수행될 수도 있다.
그리고, 특정 기능 수행 전용 칩(4)은 상기 기계학습 수행 결과 획득된 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 후술할 전자기기(3)에 포함된 저장부(340)에 기 저장된 기준 특정 기능 수행 데이터와 비교하여 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 소정의 임계치 이상인지 여부를 판별할 수 있으며, 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 상기 소정의 임계치 이상인 것으로 판별되는 경우 상기 전자기기(3)를 특정 기능 수행하기 위한 신호를 생성할 수 있다.
1-1-5 전자기기 (독립항 5, 도 5)
86전자기기(3)는 센싱 데이터(RS)를 이용하여 센싱 데이터(RS)와 매칭하는 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 생성하고, 생성된 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 기초로 특정 기능 수행될 수 있다.
도 5는 이러한 전자기기(3)를 설명하기 위한 블록도이다.
도 5에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시형태에 따른 전자기기(3)는 센싱 데이터 생성부(310), 특정 기능 수행 프로세서(320), 제어부(330), 및 저장부(340)를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시형태에 따른 전자기기(3)는 전원부(370), 제1 기능부(350), 및 제2 기능부(360)를 더 포함할 수 있다. 각각의 구성이나 기능 중에서 앞의 실시예에서 설명한 것이 적용되는 것에 대해서는 그 설명을 생략한다.
센싱 데이터 생성부(310)는 마이크(311), 카메라부(312), 적외선 센서(313), 그 밖에 가속도 센서, 모션 센서, 광 센서, 심박수 센서, 지문 인식 센서 등으로부터 음성 데이터, 영상 데이터, 위치 데이터, 지문 인식 데이터 등을 생성할 수 있다. 생성된 센싱 데이터 중 적어도 하나는 특정 기능 수행 프로세서(320)로 전송될 수 있다.
특정 기능 수행 프로세서(320)는 센싱 데이터 수신부(321), 학습 모델(322), 특정 기능 수행 판별 데이터 출력부(323), 특정 기능 수행 신호 생성부(325), 및 특정 기능 수행 신호 전송부(326)를 포함할 수 있다.
센싱 데이터 수신부(321)는 센싱 데이터 생성부(310)로부터 센싱 데이터(RS)를 수신하여 AI 인식 모델(322)로 전송할 수 있다.
AI 인식 모델(322)은, 센싱 데이터(BS)가 입력되는 입력 계층의 노드들(221), 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력하는 출력 계층의 노드들(223), 및 입력 계층의 노드들(221)과 출력 계층의 노드들(223) 사이의 연관 파라미터를 포함하는 인공 신경망 모델(220)을 이용하여 사전에 작성된 학습된 모델(220')을 기초로 임베디드된 것일 수 있다. 인공 신경망 모델(220)은 입력 계층의 노드들(221)에 대한 센싱 데이터(BS)의 입력에 응답하여 출력 계층의 노드들(223)로부터 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력할 수 있다. 그리고, 센싱 데이터(BS)를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 센싱 데이터(BS)와 짝이 되는 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 연관 파라미터를 갱신함으로서 갱신된 연관 파라미터로 구현된 학습된 모델(220')이 작성될 수 있다. 그리고 학습된 모델(220')을 기초로 한 AI 인식 모델(322')이 특정 기능 수행 프로세서(320)에 임베디드될 수 있다.
특정 기능 수행 판별 데이터(RD)는 전자기기(3)의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 정보를 포함하고 있으며, 해당 정보는 특정 기능 수행 판별 데이터 출력부(323)를 통해 출력될 수 있다.
특정 기능 수행 신호 생성부(325)는 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 저장부(340)에 기 저장된 소정의 임계치에 대한 내용을 포함하는 기준 특정 기능 수행 데이터와 비교하여, 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)가 상기 소정의 임계치 이상인 것으로 판별되는 경우 특정 기능 수행 신호를 생성할 수 있다.
그리고 생성된 특정 기능 수행 신호는 특정 기능 수행 신호 전송부(326)를 통해 제어부(330)로 전송될 수 있다. 그러면, 제어부(330)는 특정 기능 수행 신호에 기초하여 전자기기(3)를 특정 기능 수행하도록 제어한다.
제어부(330)는 전자기기(3)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 어플리케이션 프로세서(AP), CPU 등을 포함할 수 있다.
제어부(330)는 특정 기능 수행 프로세서(320)로부터 특정 기능 수행 신호를 수신하여 전자기기(3)를 구동하는 구동 명령을 생성할 수 있다.
저장부(340)는 전자기기(3)의 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(340)는 특정 기능 수행 프로세서(320) 및 제어부(330)의 처리 결과를 모두 저장할 수 있다. 즉, 특정 기능 수행 프로세서(320) 및 제어부(330)는 동일한 저장부(340)를 공유할 수 있다. 다만, 다른 실시예에 따라 특정 기능 수행 프로세서(320) 와 제어부(330) 각각 별개의 저장부를 사용할 수 있다.
저장부(340)는 또한 제어부(330)가 생성한 전자기기(3) 구동 명령을 저장할 수 있다.
저장부(340)는 특정 기능 수행 신호를 발생시키기 위한 소정의 임계치에 대한 내용을 포함하는 기준 특정 기능 수행 데이터에 대한 정보를 미리 저장할 수 있다. 특정 기능 수행 프로세서(320)는 이러한 기준 특정 기능 수행 데이터에 대한 정보를 참조하여 특정 기능 수행 신호를 생성할 수 있다.
다른 실시형태에 따라 특정 기능 수행 프로세서(320)는 정정부(미도시)와 학습부(미도시)를 더 포함하여 구현될 수 있다. 이는, 출력된 특정 기능 수행 판별 데이터가 에러 데이터를 포함하고 있는 경우, 에러 데이터를 정정한 정정 데이터를 생성하고, 정정 데이터를 다시 AI 인식 모델(322)을 통해 기계 학습 시켜 정확도가 향상된 AI 인식 모델(322)을 제작하기 위함이다.
예를 들어, 사용자가 특정 음성 정보를 입력하였는데 특정 기능 수행 판별 데이터 출력부(323)에서 이를 감지하지 못한 결과 데이터가 출력된 경우, 정정부(미도시)는 이를 정정한 정정 데이터를 출력할 수 있다. 사용자는 출력된 결과 데이터에 에러가 포함되어 있다는 피드백 정보를 정정부(미도시)로 전송할 수 있고, 정정부(미도시)는 이 피드백 정보를 기초로 정정 데이터를 생성할 수 있다. 정정 데이터는 학습부(미도시)로 전송되어 AI 인식 모델(322)의 입력 계층의 노드들로 전송되고, 특정 기능 수행 프로세서(320)로부터 기 출력된 특정 기능 수행 판별 데이터가 AI 인식 모델(322)의 출력 계층의 노드들을 통해 출력됨으로서, AI 인식 모델(322)은 기계 학습을 수행할 수 있다.
AI 인식 모델(322)의 기계 학습 수행 결과 정확도가 향상된 모델(미도시)이 획득될 것이고, 정확도가 향상된 모델(미도시)을 통해 출력된 특정 기능 수행 판별 데이터는 정확도가 보다 향상된 상태에서 특정 기능 수행 신호를 생성하는 데에 기여할 수 있다.
독립항 6 - 전자기기 구동 방법 (도 6)
도 6은 도 5에서 설명한 전자기기(3)의 구동 방법을 설명하는 순서도 이다.
도 6에 도시한 바와 같이, 센싱 데이터 생성부(310)에서, 사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터(BS)를 생성(S610)하면, 특정 기능 수행 프로세서(320)에서, 센싱 데이터 생성부(310)로부터 센싱 데이터(RS)를 수신하고, 수신한 센싱 데이터(RS)와 짝을 지어 전자기기(3)의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 AI 인식 모델(322)을 통해 출력할 수 있다(S620). 여기서 AI 인식 모델(322)은 도 5에서 전술한 바와 같다.
특정 기능 수행 프로세서(320)는 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 기초로 특정 기능 수행 여부를 결정하고(S630), 특정 기능 수행 여부 결정 결과를 기초로 한 특정 기능 수행 신호를 생성하여 제어부(330)로 전송할 수 있다(S640). 예를 들어, 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 저장부(340)에 기 저장된 소정의 임계치에 대한 내용을 포함하는 기준 특정 기능 수행 데이터와 비교하여, 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)가 상기 소정의 임계치 이상인 것으로 판별되는 경우 특정 기능 수행 신호를 생성할 수 있으며, 생성된 특정 기능 수행 신호를 제어부(330)로 전송할 수 있다.
제어부(330)는 특정 기능 수행 프로세서(320)로부터 특정 기능 수행 신호를 수신하여 전자기기(3)를 구동하는 구동 명령을 생성할 수 있다. 그리고 해당 명령에 따라 전자기기(3)가 구동된다(S650).
1-1-6 전자기기 특정 기능 수행 시스템
독립항 7- 서버와 통신하는 전자기기 (도 7)
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 서버(5)와 통신하는 전자기기(3)를 설명하는 블록도이다. 각각의 구성이나 기능 중에서 앞의 실시예에서 설명한 것이 적용되는 것에 대해서는 그 설명을 생략한다.
도 7에 도시한 바와 같이, 서버(5)와 통신하는 전자기기(3)는 센싱 데이터 생성부(310), 특정 기능 수행 프로세서(320), 제어부(330), 저장부(340), 및 통신부(350)를 포함할 수 있다.
센싱 데이터 생성부(310)는 도 5에서 도시한 센싱 데이터 생성부(310)와 동일한 기능을 수행한다.
특정 기능 수행 프로세서(320)는 센싱 데이터 생성부(310)로부터 센싱 데이터(RS)를 수신하여 통신부(350)로 전송한다.
통신부(350)는 특정 기능 수행 프로세서(320)로부터 수신한 센싱 데이터(RS)를 서버(5)로 전송한다. 또한, 서버(5)로부터 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)데이터를 수신하여 특정 기능 수행 프로세서(320)로 전송할 수 있다.
특정 기능 수행 프로세서(320)는 서버(5)로부터 수신한 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)가 저장부(340)에 기 저장된 소정의 임계치에 대한 내용을 포함하는 기준 특정 기능 수행 데이터와 비교하여, 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)가 상기 소정의 임계치 이상인 것으로 판별되는 경우 특정 기능 수행 신호를 생성할 수 있다.
저장부(340)와 제어부(330)는 도 5에서 설명한 저장부(340) 및 제어부(330)와 동일/유사하게 구현될 수 있다.
서버(5)는 통신 모듈(510) 및 컨트롤러(520)를 포함할 수 있다.
통신 모듈(510)은 통신부(350)로부터 센싱 데이터(RS)를 수신하여 컨트롤러(520)로 전송한다. 또한, 컨트롤러(520)로부터 출력된 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 통신부(350)로 전송한다.
컨트롤러(520)는 센싱 데이터(RS)와 매칭하여 전자기기(3)의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 AI(Artificial Intelligence) 인식 모델(522)을 통해 출력할 수 있다.
AI 인식 모델(522)은, 센싱 데이터(BS)가 입력되는 입력 계층의 노드들(221), 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력하는 출력 계층의 노드들(223), 및 입력 계층의 노드들(221)와 출력 계층의 노드들(223) 사이의 연관 파라미터를 포함하는 인공 신경망 모델(220)를 이용하여 사전에 작성된 학습된 모델(220')을 기초로 임베디드된 것일 수 있다. 인공 신경망 모델(220)는 입력 계층의 노드들(221)에 대한 센싱 데이터(BS)의 입력에 응답하여 출력 계층의 노드들(223)로부터 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 출력할 수 있다. 그리고, 센싱 데이터(BS)를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 센싱 데이터(BS)와 짝이 되는 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 연관 파라미터를 갱신함으로서 갱신된 연관 파라미터로 구현된 학습된 모델(220')이 작성될 수 있다. 그리고 학습된 모델(220')을 기초로 한 AI 인식 모델(522)이 컨트롤러(520)에 임베디드될 수 있다.
컨트롤러(520)는 AI 인식 모델(522)로부터 출력된 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 통신 모듈(510)을 통해 전자기기(3)로 전송한다. 전자기기(3)의 특정 기능 수행 프로세서(320)는 서버(5)로부터 수신한 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 제2 기능부(360)를 구동할 수 있다.
독립항 8- 서버와 통신하는 전자기기 구동 방법 (도 8)
도 8은 본 발명의 실시예에 따라 서버(5)와 통신하는 전자기기(3) 구동 방법에 대한 흐름도이다.
도 8에 도시한 바와 같이, 전자기기(3)는 사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터(RS)를 생성할 수 있다. 그리고 생성된 센싱 데이터(RS)를 서버(5)로 전송할 수 있다. 서버(5)는 센싱 데이터(RS)를 수신하여, 센싱 데이터(RS)와 매칭하여 전자기기(3)의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 AI 인식 모델(522)를 통해 출력할 수 있다.
AI 인식 모델(522)은 도 7에서 전술한 AI 인식 모델(522)과 동일한 기능을 수행한다.
서버(5)는 출력된 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 전자기기(3)에 전송할 수 있다.
전자기기(3)는 서버(5)로부터 특정 기능 수행 판별 데이터(RD)를 수신하여 이를 기초로 전자기기(3)를 특정 기능 수행 하기 위한 신호를 생성할 수 있다. 그리고 전자기기(3)는 특정 기능 수행 신호에 기초하여 구동될 수 있다.
변형예 1-1-7 전자기기의 특정 기능 수행 및 특정기능 활성화 시스템
전술한 바와 같이, 본 발명의 전자기기(3)는 특정 기능 수행 신호를 입력 받아 구동될 수 있는 스마트폰을 포함하는 스마트 기기, 컴퓨터, 홈 어플라이언스, 차량 등의 다양한 기기를 포함한다. 본 실시형태에서는 특정한 전자기기로 한정되지 않는다.
또한, 전술한 바와 같이, 본 발명에서'특정 기능 수행'이란, 사용자의 호출을 인식하여 전자기기(3)가 정지 모드, 슬립 모드 또는 잠금 모드와 같은 제1 모드에서 해제되고 부팅 모드, 활성화 모드, 언락 모드와 같은 제2 모드로 동작을 시작하게 됨을 의미한다. 제1 모드는 정지 모드, 슬립 모드, 잠금 모드 등을 포함하며, 전자기기(3)의 전 기능이 비활성화되어 있거나 또는 일부 기능(예를 들어 도 1a에서 제1 기능부)만이 활성화된 상태를 포함한다. 제2 모드는, 부팅 모드, 활성화 모드, 언락 모드 등을 포함하며, 전자기기(3)의 전 기능이 활성화되거나 또는 비활성화되어 있던 기능 (예를 들어 도 1a에서 제2 기능부)이 활성화되는 것을 포함한다.
이하, 도 9 내지 도 15를 참조하여, 전자기기(3)의 특정 기능 수행 및 특정 기능 활성화 시스템을 설명한다.
도 9에 도시한 바와 같이, 전자기기(3)가 스마트폰일 경우, 스마트폰은 센싱 데이터(BS)를 기초로 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 센싱 데이터(BS)에 매칭하는 스마트폰의 특정 기능 수행 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 스마트폰 이 특정 기능을 수행할 수 있다.
예를 들어, 스마트폰은 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 음성 데이터에 매칭하는 스마트폰의 잠금 해제 데이터, 부팅 데이터, 수면 모드 해제 데이터, 음성 비서 호출 데이터, 음악 재생 데이터, 볼륨 조절(업 or 다운)데이터, 화면 밝기 조절(업 or 다운)데이터 등의 특정 기능 수행 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 스마트폰이 제1모드에서 해제되고 제2모드로 동작할 수 있게 된다.
또한, 스마트폰은 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 영상 데이터에 매칭하는 스마트폰의 잠금 해제 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 잠금 해제 판별 데이터를 기초로 잠금 해제 신호를 생성하여 스마트폰이 잠금 모드에서 해제되고 언락 모드로 동작할 수 있게 된다. (도 9의 (a) -> (b))
또한, 스마트폰은 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 지문 인식 데이터에 매칭하는 스마트폰의 잠금 해제 판별 데이터, 각종 인증 데이터 등의 특정 기능 수행 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 스마트폰이 제1모드에서 해제되고 제2모드로 동작할 수 있게 된다.
이와 유사하게, 도 10에 도시한 바와 같이, 전자기기(3)가 컴퓨터(예를 들어, 태블릿, 노트북, PC 등을 포함할 수 있다.)일 경우, 컴퓨터는 센싱 데이터(BS)를 기초로 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 센싱 데이터(BS)에 매칭하는 컴퓨터의 특정 기능 수행 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 컴퓨터가 특정 기능을 수행하게 될 수 있다. 본 발명의 실시형태에서 센싱 데이터(BS)는 음성 데이터, 적외선 센서 감지 데이터, 영상 데이터, 지문 인식 데이터 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨터는 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 음성 데이터에 매칭하는 컴퓨터의 잠금 해제 데이터, 부팅 데이터, 수면 모드 해제 데이터, 음성 비서 호출 데이터, 음악 재생 데이터, 카메라 활성화 데이터, 볼륨 조절(업 or 다운)데이터, 화면 밝기 조절(업 or 다운)데이터 등의 특정 기능 수행 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 컴퓨터가 제1모드에서 해제되고 제2모드로 동작할 수 있게 된다. 도 10의 (a)에서 (b)는 컴퓨터가 정지 모드에서 해제되고 부팅 모드로 동작하게 되는 것을 예시한다.
또한, 컴퓨터는 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 영상 데이터에 매칭하는 컴퓨터의 잠금 해제 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 잠금 해제 판별 데이터를 기초로 잠금 해제 신호를 생성하여 컴퓨터가 잠금 모드에서 해제되고 언락 모드로 동작할 수 있게 된다.
또한, 컴퓨터는 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 지문 인식 데이터에 매칭하는 컴퓨터의 잠금 해제 판별 데이터, 각종 인증 데이터 등의 특정 기능 수행 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 컴퓨터가 제1모드에서 해제되고 제2모드로 동작할 수 있게 된다.
도 11에 도시한 바와 같이, 전자기기(3)가 홈 어플라이언스인 경우, 홈 어플라이언스는 센싱 데이터(BS)를 기초로 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 센싱 데이터(BS)에 매칭하는 특정 기능 수행 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 홈 어플라이언스가 특정 기능을 수행할 수 있다. 본 발명의 실시형태에서 센싱 데이터(BS)는 음성 데이터, 적외선 센서 감지 데이터, 영상 데이터, 지문 인식 데이터 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 냉장고는 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 음성 데이터에 매칭하는 디스플레이의 온(On) 여부 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 디스플레이의 온(On) 여부 판별 데이터를 기초로 디스플레이 온(On) 신호를 생성하여 냉장고의 디스플레이 장치가 On 될 수 있다. (도 11의 (a)->(b))
또한, 냉장고는 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 지문 인식 데이터에 매칭하는 냉장고의 잠금 해제 판별 데이터, 각종 인증 데이터 등의 특정 기능 수행 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 냉장고가 제1모드에서 해제되고 제2모드로 동작할 수 있게 된다.
예를 들어, TV는 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 음성 데이터에 매칭하는 TV 온(On) 여부 판별 데이터, 채널 조정 데이터, 볼륨 조정 데이터를 포함하는 특정 기능 수행 판별 데이터를 생성한다. 그리고 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 TV가 제1모드에서 해제되고 제2모드로 동작할 수 있게 된다. 도 13의 (a)에서 (b)는 TV가 A채널(100) 모드에서 해제되고 B채널(200) 모드로 동작하게 되는 것을 예시한다.
예를 들어, 에어컨은 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 영상 데이터에 매칭하는 냉풍의 송풍 방향 판별 데이터를 생성한다. 여기서 영상 데이터는 에어컨에 장착된 카메라를 통해 사용자를 추적해서 획득한 데이터를 의미한다. 그리고 냉풍의 송풍 방향 판별 데이터를 기초로 송풍 신호를 생성하여 도 14와 같이 에어컨이 A 방향 송풍 모드에서 해제되고 B 방향 송풍 모드로 동작할 수 있게 된다.
도 12에 도시한 바와 같이, 전자기기(3)가 차량인 경우, 차량은 센싱 데이터(BS)를 기초로 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 센싱 데이터(BS)에 매칭하는 차량의 특정 기능 수행 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 차량의 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 차량의 특정 기능이 수행될 수 있다. 본 발명의 실시형태에서 센싱 데이터(BS)는 음성 데이터, 적외선 센서 감지 데이터, 영상 데이터, 지문 인식 데이터 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 차량은 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 지문 인식 데이터에 매칭하는 차량의 잠금 해제, 각종 인증, 시동 켜짐을 포함하는 특정 기능 수행 판별 데이터를 생성한다. 그리고 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 차량이 제1모드에서 해제되고 제2모드로 동작할 수 있게 된다. 도 12는 차량이 사용자 지문을 인증하여 시동 꺼짐 모드(a)에서 시동 켜짐 모드(b)로 동작하는 것을 예시한다.
예를 들어, 차량은 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 음성 데이터에 매칭하는 후면 유리창 열선 장치 on/off, 전면 유리창 김서림 제거 on/off, 에어컨/히터 (운전대/좌석 히터 등 포함) on/off, 와이퍼 on/off, 상향등/각종 라이트 on/off, 비상등 on/off, 음악/라디오 on/off 및 볼륨 조정, 네비게이션 호출, 음성 비서 호출, 주행 모드 변경, 시동, 기어 변속 등의 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 특정 기능 수행 신호를 생성하여 차량이 제1모드에서 해제되고 제2모드로 동작할 수 있게 된다.
특히, 전자기기(3)가 차량인 경우, 차량에 내부적으로 장착된(또는 별도로 차량에 부착된) 마이크는 사용자의 음성 명령을 인식하여 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 차량 내부의 열선을 구동하거나, 와이퍼를 구동하거나, 또는 음악을 켜거나, 에어컨을 동작시키는 등 차량이 소정의 부가 기능을 수행하도록 할 수 있다. 이러한 부가 기능은 사용자가 운전 중에 간단하게 음성 명령만 차량에 전달하더라도 수행될 수 있는 것이므로, 사용자가 시야를 다른 곳으로 피하지 않고 보다 운전에 집중할 수 있도록 하게 함으로써 사고를 예방할 수 있게 된다.
또한, 차량이 사용자의 음성 명령을 항상 인식하여 상기 소정의 부가 기능이 수행될 수 있도록 구현할 수 있을 뿐 아니라, 다른 실시예에 따라 사용자가 별도의 버튼(핸들이나 좌석 등에 장착)을 누른 후 사용자의 음성 명령을 인식하여 상기 소정의 부가 기능이 수행될 수 있도록 구현할 수도 있다. 전자의 경우에는, 사용자의 음성 명령이 항시 인식될 수 있으므로 보다 편리할 수 있다는 장점이 있고, 후자의 경우에는 차량 내부에 소음이 있을 경우 소음으로 인한 오인식의 문제가 있을 수 있어, 버튼을 누른 경우에만 소음을 제외한 사용자의 음성 명령을 집중적으로 인식할 수 있게 함으로서 이러한 소음이 있는 환경에서도 편리하게 음성 명령을 인식할 수 있다는 장점이 있게 된다. 도 15에 도시한 바와 같이, 전자기기(3)가 조명장치 경우, 조명장치는 센싱 데이터(BS)를 기초로 내장된 AI 인식 모델(322)을 이용해 센싱 데이터(BS)에 매칭하는 조명장치의 on/off 판별 데이터를 생성한다. 그리고, 조명장치의 on/off 판별 데이터를 기초로 조명장치 on/off 신호를 생성하여 조명장치가 on/off될 수 있다. 본 발명의 실시형태에서 센싱 데이터(BS)는 음성 데이터, 영상 데이터 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 도 15는 조명장치가 사용자 음성을 인식하여 off 상태(a)에서 on 상태(b)로 변경되어 동작하는 것을 예시한다.
다만, 도 9 내지 도 15에서 설명한 전자기기(3)에 본 발명이 한정되지는 않고, 이외에도 연산 기능을 하는 컨트롤러를 포함하는 모든 종류의 기기에 도 9 내지 도 15의 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
참고로, 도 9 내지 도 15에서 설명한 전자기기(3)에 대한 센싱 데이터, 특정 기능 수행 판별 데이터에 대한 내용은 실시형태에 불과하며, 본 발명의 권리범위는 이에 제한되지 않고 다른 종류의 센싱 데이터와 특정 기능 수행 판별 데이터에도 동일/유사하게 적용될 수 있다.
그리고, 도 9 내지 도 15에서 설명한 전자기기(3)의 모드 변경에 대한 내용은, 전술한 1-1-1 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법, 1-1-2 학습된 모델, 1-1-3 전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩, 1-1-4 전자기기 특정 기능 수행 전용 칩 동작 방법, 1-1-5 전자기기, 1-1-6 전자기기 특정 기능 수행 시스템을 동일/유사하게 적용하여 구현할 수 있다.
실시형태 2 (전자기기를 사람의 음성 정보에 기초하여 특정 기능 수행)
이하, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 전자기기(3)를 사람의 음성 정보에 기초하여 특정 기능을 수행하는 시스템에 대하여 기술한다.
실시예 2-1 음성 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태 해제를 위한 학습 모델 시스템
특히, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태를 해제하기 위한 학습 모델 시스템을 설명한다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태를 해제하기 위한 학습 모델 시스템은 도 1a에서 전술한 인공 신경망에 기반한 전자기기 특정 기능 수행 시스템(1)에 대하여 기술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태 해제를 위한 학습 모델 시스템은 센싱 데이터(BS)로 음성 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 스마트폰을 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 스마트폰의 잠금 해제 여부 판별 데이터를 이용할 수 있다.
그리고, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 스마트폰의 잠금 해제 여부 판별 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
그리고, 전자기기(3)는 음성 데이터를 학습된 모델(220')이 임베디드된 AI 인식 모델(322)에 입력하여 AI 인식 모델(322)로부터 스마트폰 잠금 해제 판별 데이터를 출력한다. 출력된 스마트폰 잠금 해제 판별 데이터로부터 생성된 특정 기능 수행 신호를 기초로 스마트폰의 잠금 상태가 해제되도록 할 수 있다.
음성 데이터를 AI 인식 모델(322)에 입력함으로서 보다 빠르고 정확한 스마트폰 잠금 상태 해제 판별 데이터를 출력할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 미리 학습된 AI 인식 모델(322)을 이용함으로서 실시간 음성 데이터가 입력될 때마다 별도의 학습을 수행하지 않고, 자동으로 빠르게 스마트폰 잠금 상태 해제 판별 데이터를 출력할 수 있어 사용자의 편의를 도모할 수 있는 이점이 있다.
그리고, 전원이 항샹 켜져있지 않고 센싱 데이터를 수신할 때만 시스템이 구동되도록 함으로서 전력 소모를 줄일 수 있는 이점이 있다.
2-1-1 스마트폰 언락용 학습된 모델 작성 방법
본 발명의 다른 실시형태에 따른 스마트폰 잠금 해제용 학습된 모델 작성 방법은 실시예 1-1-1에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태 해제를 위한 학습된 모델 작성 방법에 따르면 센싱 데이터(BS)로 음성 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 스마트폰을 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 스마트폰의 잠금 해제 여부 판별 데이터를 이용할 수 있다.
그리고, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 스마트폰의 잠금 해제 여부 판별 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
2-1-2 스마트폰 언락 학습된 모델
본 발명의 다른 실시형태에 따른 스마트폰 잠금 해제용 학습된 모델은 실시예 1-1-2에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태 해제를 위한 학습된 모델은 센싱 데이터(BS)로 음성 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 스마트폰을 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 스마트폰의 잠금 해제 여부 판별 데이터를 이용하여 인공 신경망 모델(220)로부터 작성된 것일 수 있다.
구체적으로, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 스마트폰의 잠금 해제 여부 판별 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
2-1-3 스마트폰 언락 전용 칩
본 발명의 다른 실시형태에 따른 스마트폰 잠금 해제용 전용 칩은 실시예 1-1-3에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 스마트폰 잠금 해제용 전용 칩에서, 특정 기능 수행 판별 데이터는 스마트폰에 대한 음성 데이터의 입력에 대응하여 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고, 인공 신경망 모델(220)의 기계 학습은, 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드(223)들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있으며, 반복 수행 결과 작성된 학습된 모델(220')이 스마트폰 잠금 해제용 전용 칩에 AI 인식 모델(322')의 형태로 임베디드될 수 있다.
2-1-4 인공 신경망을 이용한 언락 기능 스마트폰
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 잠금 해제 기능을 가진 스마트폰은 실시예 1-1-5에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있고.
예를 들어, 특정 기능 수행 판별 데이터는 스마트폰에 대한 음성 데이터의 입력에 대응하여 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고, 인공 신경망 모델(220)의 기계 학습은, 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드(223)들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있으며, 반복 수행 결과 작성된 학습된 모델(220')이 스마트폰에 AI 인식 모델(322')의 형태로 임베디드될 수 있다.
2-1-5 인공 신경망을 이용한 스마트폰 언락 시스템 (서버 클라이언트 모델)
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 스마트폰 언락 시스템은 실시예 1-1-6에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있고 이하에서는 주로 차이점을 설명한다.
예를 들어, 특정 기능 수행 판별 데이터는 스마트폰에 대한 음성 데이터의 입력에 대응하여 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고, 인공 신경망 모델(220)의 기계 학습은, 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드(223)들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있으며, 반복 수행 결과 작성된 학습된 모델(220')이 서버(5)에 AI 인식 모델(322')의 형태로 임베디드될 수 있다.
실시예 2-2 음성 데이터에 기초하여 컴퓨터 슬립 모드 해제를 위한 학습
모델 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 컴퓨터의 슬립 모드를 해제하기 위한 학습 모델 시스템을 설명한다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 컴퓨터의 슬립 모드를 해제하기 위한 학습 모델 시스템은 도 1a에서 전술한 인공 신경망에 기반한 전자기기 특정 기능 수행 시스템(1)에 대하여 기술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 컴퓨터의 슬립 모드를 해제하기 위한 학습 모델 시스템은 센싱 데이터(BS)로 음성 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 컴퓨터를 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 컴퓨터의 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 이용할 수 있다.
그리고, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 컴퓨터의 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
그리고, 전자기기(3)는 음성 데이터를 학습된 모델(220')이 임베디드된 AI 인식 모델(322)에 입력하여 AI 인식 모델(322)로부터 컴퓨터의 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력한다.
음성 데이터를 AI 인식 모델(322)에 입력함으로서 보다 빠르고 정확한 컴퓨터의 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 미리 학습된 AI 인식 모델(322)을 이용함으로서 실시간 음성 데이터가 입력될 때마다 별도의 학습을 수행하지 않고, 자동으로 빠르게 컴퓨터의 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하여 사용자의 편의를 도모할 수 있는 이점이 있다.
전원이 항샹 켜져있지 않고 센싱 데이터를 수신할 때만 시스템이 구동되도록 함으로서 전력 소모를 줄일 수 있는 이점이 있다.
2-2-1 컴퓨터 슬립 모드 해제용 학습 모델 작성 방법
본 발명의 다른 실시형태에 따른 컴퓨터 슬립 모드 해제용 학습된 모델 작성 방법은 실시예 1-1-1에서 전술한 내용과 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초한 컴퓨터 슬립 모드 해제용 학습된 모델 작성 방법에 따르면 센싱 데이터(BS)로 음성 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 컴퓨터를 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 컴퓨터 슬립 모드 해제용 데이터를 이용할 수 있다.
그리고, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 컴퓨터 슬립 모드 해제용 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
2-2-2 컴퓨터 슬립 모드 해제용 학습 모델
본 발명의 다른 실시형태에 따른 컴퓨터 슬립 모드 해제용 학습된 모델은 실시예 1-1-2에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초한 컴퓨터 슬립 모드 해제용 학습된 모델은 센싱 데이터(BS)로 음성 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 컴퓨터를 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 컴퓨터 슬립 모드 해제용 데이터를 이용하여 인공 신경망 모델(220)로부터 작성된 것일 수 있다.
구체적으로, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 컴퓨터 슬립 모드 해제용 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
2-2-3 컴퓨터 슬립 모드 해제 전용 칩
본 발명의 다른 실시형태에 따른 컴퓨터 슬립 모드 해제용 전용 칩은 실시예 1-1-3에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 컴퓨터 슬립 모드 해제용 전용 칩에서, 특정 기능 수행 판별 데이터는 컴퓨터에 대한 음성 데이터의 입력에 대응하여 컴퓨터 슬립 모드 해제를 판별하기 위한 데이터이고, 인공 신경망 모델(220)의 기계 학습은, 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드(223)들로부터 상기 컴퓨터 슬립 모드 해제를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있으며, 반복 수행 결과 작성된 학습된 모델(220')이 컴퓨터 슬립 모드 해제용 전용 칩에 AI 인식 모델(322')의 형태로 임베디드될 수 있다.
2-2-4 인공 신경망을 이용한 슬립 모드 해제 기능 컴퓨터
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 슬립 모드 해제 기능을 가진 컴퓨터는 실시예 1-1-5에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 특정 기능 수행 판별 데이터는 컴퓨터에 대한 음성 데이터의 입력에 대응하여 컴퓨터 슬립 모드 해제를 판별하기 위한 데이터이고, 인공 신경망 모델(220)의 기계 학습은, 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드(223)들로부터 상기 컴퓨터 슬립 모드 해제를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있으며, 반복 수행 결과 작성된 학습된 모델(220')이 컴퓨터에 AI 인식 모델(322')의 형태로 임베디드될 수 있다.
2-2-5 인공 신경망을 이용한 컴퓨터의 슬립 모드 해제 시스템 (서버 클라이언트 모델)
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 컴퓨터의 슬립 모드 해제 시스템은 실시예 1-1-6에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 특정 기능 수행 판별 데이터는 컴퓨터에 대한 음성 데이터의 입력에 대응하여 컴퓨터의 슬립 모드 해제를 판별하기 위한 데이터이고, 인공 신경망 모델(220)의 기계 학습은, 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드(223)들로부터 상기 컴퓨터의 슬립 모드 해제를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있으며, 반복 수행 결과 작성된 학습된 모델(220')이 서버(5)에 AI 인식 모델(322')의 형태로 임베디드될 수 있다.
변형예 2-2-6 인공 신경망을 이용한 음성정보에 기초한 컴퓨터의 부팅 시스템
인공 신경망을 이용한 음성정보에 기초한 컴퓨터의 부팅 시스템의 경우, 실시예 2-2에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 특정 기능 수행 판별 데이터로 컴퓨터 슬립 모드 해제 판별 데이터를 이용하는 대신 컴퓨터 부팅 여부 판별 데이터를 이용할 수 있다.
변형예 2-2-7 인공 신경망 이용한 음성정보에 기초한 TV의 특정 기능 수행 시스템
인공 신경망을 이용한 음성정보에 기초한 TV의 특정 기능 수행 시스템의 경우, 실시예 2-2에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 전자기기(3)로 TV를 이용하고, 특정 기능 수행 판별 데이터로 컴퓨터 슬립 모드 해제 판별 데이터를 이용하는 대신 TV의 활성화 여부 판별 데이터를 이용할 수 있다.
실시예 2-3 음성 정보에 기초하여 가전제품(TV, 냉장고 등)의 특정 기능(디스플레이 등) 활성화를 위한 학습 모델 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 홈 어플라이언스의 디스플레이를 온(ON)하기 위한 학습 모델 시스템을 설명한다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 홈 어플라이언스의 디스플레이를 온(ON)하기 위한 학습 모델 시스템은 도 1a에서 전술한 인공 신경망에 기반한 전자기기 특정 기능 수행 시스템(1)에 대하여 기술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 홈 어플라이언스의 디스플레이를 온(ON)하기 위한 학습 모델 시스템은 센싱 데이터(BS)로 음성 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 홈 어플라이언스(TV, 냉장고 등)를 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하는 데이터를 이용할 수 있다.
그리고, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하는 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
그리고, 전자기기(3)는 음성 데이터를 학습된 모델(220')이 임베디드된 AI 인식 모델(322)에 입력하여 AI 인식 모델(322)로부터 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하는 데이터를 출력한다.
음성 데이터를 AI 인식 모델(322)에 입력함으로서 보다 빠르고 정확한 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하는 데이터를 출력할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 미리 학습된 AI 인식 모델(322)을 이용함으로서 실시간 음성 데이터가 입력될 때마다 별도의 학습을 수행하지 않고, 자동으로 빠르게 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하는 데이터를 출력하여 사용자의 편의를 도모할 수 있는 이점이 있다.
전원이 항샹 켜져있지 않고 센싱 데이터를 수신할 때만 시스템이 구동되도록 함으로서 전력 소모를 줄일 수 있는 이점이 있다.
2-3-1 가전제품 디스플레이 활성화를 위한 학습 모델 작성 방법
본 발명의 다른 실시형태에 따른 홈 어플라이언스의 디스플레이를 온(ON)하기 위한 학습된 모델 작성 방법은 실시예 1-1-1에서 전술한 내용과 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초한 홈 어플라이언스의 디스플레이를 온(ON)하기 위한 학습된 모델 작성 방법에 따르면 센싱 데이터(BS)로 음성 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 홈 어플라이언스를 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하는 데이터를 이용할 수 있다.
그리고, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하는 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
2-3-2 가전제품 디스플레이 활성화를 위한 학습 모델
본 발명의 다른 실시형태에 따른 홈 어플라이언스의 디스플레이를 온(ON)하기 위한 학습된 모델은 실시예 1-1-2에서 전술한 내용과 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 홈 어플라이언스의 디스플레이를 온(ON)하기 위한 학습된 모델은 센싱 데이터(BS)로 음성 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 컴퓨터를 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하는 데이터를 이용하여 인공 신경망 모델(220)로부터 작성된 것일 수 있다.
구체적으로, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하는 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
2-3-3 가전제품 디스플레이 활성화 전용 칩
본 발명의 다른 실시형태에 따른 홈 어플라이언스의 디스플레이를 온(ON)하기 위한 전용 칩은 실시예 1-1-3에서 전술한 내용과 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 홈 어플라이언스의 디스플레이를 온(ON)하기 위한 전용 칩에서, 특정 기능 수행 판별 데이터는 컴퓨터에 대한 음성 데이터의 입력에 대응하여 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하는 데이터이고, 인공 신경망 모델(220)의 기계 학습은, 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드(223)들로부터 상기 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하는 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있으며, 반복 수행 결과 작성된 학습된 모델(220')이 홈 어플라이언스의 디스플레이를 온(ON)하기 위한 전용 칩에 AI 인식 모델(322')의 형태로 임베디드될 수 있다.
2-3-4 인공 신경망을 이용한 디스플레이 활성화 기능 가전제품
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 디스플레이 온(ON)기능을 가진 홈 어플라이언스는 실시예 1-1-5에서 전술한 내용과 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 특정 기능 수행 판별 데이터는 홈 어플라이언스에 대한 음성 데이터의 입력에 대응하여 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하기 위한 데이터이고, 인공 신경망 모델(220)의 기계 학습은, 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드(223)들로부터 상기 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하는 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있으며, 반복 수행 결과 작성된 학습된 모델(220')이 홈 어플라이언스에 AI 인식 모델(322')의 형태로 임베디드될 수 있다.
2-3-5 인공 신경망을 이용한 가전제품의 디스플레이 활성화 시스템 (서버 클라이언트 모델)
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 홈 어플라이언스의 디스플레이 활성화 시스템은 실시예 1-1-6에서 전술한 내용과 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 특정 기능 수행 판별 데이터는 홈 어플라이언스에 대한 음성 데이터의 입력에 대응하여 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 판별하기 위한 데이터이고, 인공 신경망 모델(220)의 기계 학습은, 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드(223)들로부터 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 여부를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있으며, 반복 수행 결과 작성된 학습된 모델(220')이 서버(5)에 AI 인식 모델(322')의 형태로 임베디드될 수 있다.
실시예 2-4 음성 정보에 기초하여 자동차 잠금 해제를 위한 학습 모델 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 자동차의 잠금을 해제하기 위한 학습 모델 시스템을 설명한다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 자동차의 잠금을 해제하기 위한 학습 모델 시스템은 도 1a에서 전술한 인공 신경망에 기반한 전자기기 특정 기능 수행 시스템(1)에 대하여 기술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초하여 자동차의 잠금을 해제하기 위한 학습 모델 시스템은 센싱 데이터(BS)로 음성 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 자동차를 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 자동차의 잠금 해제를 판별하기 위한 데이터를 이용할 수 있다.
그리고, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 자동차의 잠금 해제를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
그리고, 전자기기(3)는 음성 데이터를 학습된 모델(220')이 임베디드된 AI 인식 모델(322)에 입력하여 AI 인식 모델(322)로부터 자동차의 잠금 해제를 판별하기 위한 데이터를 출력한다.
음성 데이터를 AI 인식 모델(322)에 입력함으로서 보다 빠르고 정확한 자동차의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 미리 학습된 AI 인식 모델(322)을 이용함으로서 실시간 음성 데이터가 입력될 때마다 별도의 학습을 수행하지 않고, 자동으로 빠르게 자동차의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하여 사용자의 편의를 도모할 수 있는 이점이 있다.
2-4-1 자동차 잠금 해제용 학습 모델 작성 방법
본 발명의 다른 실시형태에 따른 자동차 잠금 해제용 학습된 모델 작성 방법은 실시예 1-1-1에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초한 자동차의 잠금 해제용 학습된 모델 작성 방법에 따르면 센싱 데이터(BS)로 음성 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 자동차를 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 자동차의 잠금 해제를 판별하는 데이터를 이용할 수 있다.
그리고, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 자동차의 잠금 해제를 판별하는 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
2-4-2 자동차 잠금 해제용 학습 모델
본 발명의 다른 실시형태에 따른 자동차 잠금 해제용 학습된 모델은 실시예 1-1-2에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 음성 데이터에 기초한 자동차 잠금 해제용 학습된 모델은 센싱 데이터(BS)로 음성 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 자동차를 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 자동차의 잠금 해제를 판별하는 데이터를 이용하여 인공 신경망 모델(220)로부터 작성된 것일 수 있다.
구체적으로, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 자동차의 잠금 해제를 판별하는 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
2-4-3 자동차 잠금 해제 전용 칩
본 발명의 다른 실시형태에 따른 자동차의 잠금 해제를 판별하는 전용 칩은 실시예 1-1-3에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 자동차의 잠금 해제를 판별하는 전용 칩에서, 특정 기능 수행 판별 데이터는 자동차에 대한 음성 데이터의 입력에 대응하여 자동차의 잠금 해제를 판별하는 데이터이고, 인공 신경망 모델(220)의 기계 학습은, 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드(223)들로부터 상기 자동차의 잠금 해제를 판별하는 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있으며, 반복 수행 결과 작성된 학습된 모델(220')이 자동차의 잠금 해제를 판별하는 전용 칩에 AI 인식 모델(322')의 형태로 임베디드될 수 있다.
2-4-4 인공 신경망을 이용한 잠금 해제 기능 자동차
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 잠금 해제 기능을 가진 자동차는 실시예 1-1-5에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 특정 기능 수행 판별 데이터는 자동차에 대한 음성 데이터의 입력에 대응하여 자동차의 잠금 해제를 판별하기 위한 데이터이고, 인공 신경망 모델(220)의 기계 학습은, 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드(223)들로부터 상기 자동차의 잠금 해제를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있으며, 반복 수행 결과 작성된 학습된 모델(220')이 자동차에 AI 인식 모델(322')의 형태로 임베디드될 수 있다.
2-4-5 인공 신경망을 이용한 자동차의 잠금 해제 시스템 (서버 클라이언트 모델)
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 자동차의 잠금 해제 시스템은 실시예 1-1-6에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 특정 기능 수행 판별 데이터는 자동차에 대한 음성 데이터의 입력에 대응하여 자동차의 잠금 해제를 판별하기 위한 데이터이고, 인공 신경망 모델(220)의 기계 학습은, 음성 데이터를 입력 계층의 노드들(221)로 입력하고 출력 계층의 노드(223)들로부터 상기 자동차의 잠금 해제를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있으며, 반복 수행 결과 작성된 학습된 모델(220')이 서버(5)에 AI 인식 모델(322')의 형태로 임베디드될 수 있다.
변형예 2-4-6 인공 신경망을 이용한 음성정보에 기초한 자동차의 시동 켜기 시스템
인공 신경망을 이용한 음성정보에 기초한 자동차의 시동 켜기 시스템의 경우, 실시예 2-4에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 특정 기능 수행 판별 데이터로 자동차의 잠금 해제 판별 데이터를 이용하는 대신 자동차의 시동 켜기 판별 데이터를 이용할 수 있다.
실시형태 3 (전자기기를 사람의 근접 정보에 기초한 특정 기능 수행)
이하, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 전자기기(3)를 사람의 근접 정보에 기초하여 특정 기능 수행하는 시스템에 대하여 기술한다.
실시예 3-1 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태 해제를 위한 학습 모델 시스템
특히, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태를 해제하기 위한 학습 모델 시스템을 설명한다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태를 해제하기 위한 학습 모델 시스템은 도 1a에서 전술한 인공 신경망에 기반한 전자기기 특정 기능 수행 시스템(1)에 대하여 기술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태 해제를 위한 학습 모델 시스템은 센싱 데이터(BS)로 적외선 감지 센서 센싱 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 스마트폰을 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 스마트폰의 잠금 해제 여부 판별 데이터를 이용할 수 있다.
그리고, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 적외선 감지 센서 센싱 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 스마트폰의 잠금 해제 여부 판별 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
그리고, 전자기기(3)는 적외선 감지 센서 센싱 데이터를 학습된 모델(220')이 임베디드된 AI 인식 모델(322)에 입력하여 AI 인식 모델(322)로부터 스마트폰 잠금 해제 판별 데이터를 출력한다. 출력된 스마트폰 잠금 해제 판별 데이터로부터 생성된 특정 기능 수행 신호를 기초로 스마트폰의 잠금 상태가 해제되도록 할 수 있다.
적외선 감지 센서 센싱 데이터를 AI 인식 모델(322)에 입력함으로서 보다 빠르고 정확한 스마트폰 잠금 상태 해제 판별 데이터를 출력할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 미리 학습된 AI 인식 모델(322)을 이용함으로서 실시간 적외선 감지 센서 센싱 데이터가 입력될 때마다 별도의 학습을 수행하지 않고, 자동으로 빠르게 스마트폰 잠금 상태 해제 판별 데이터를 출력할 수 있어 사용자의 편의를 도모할 수 있는 이점이 있다.
전원이 항샹 켜져있지 않고 센싱 데이터를 수신할 때만 시스템이 구동되도록 함으로서 전력 소모를 줄일 수 있는 이점이 있다.
실시예 3-2 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초하여 컴퓨터 슬립 모드 해제를 위한 학습 모델 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초하여
컴퓨터 슬립 모드 해제를 위한 학습 모델 시스템에 따르면, 실시예 3-1에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 전자기기(3)로 컴퓨터를 이용하고 특정 기능 수행 판별 데이터로 컴퓨터 슬립 모드 해제 판별 데이터를 이용할 수 있다.
변형예 3-2-6 인공 신경망을 이용한 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초한 컴퓨터의 부팅 시스템
인공 신경망을 이용한 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초한 컴퓨터의 부팅 시스템에 따르면, 실시예 3-2에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 특정 기능 수행 판별 데이터로 컴퓨터의 부팅 판별 데이터를 이용할 수 있다.
변형예 3-2-7 인공 신경망을 이용한 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초한 TV의 특정 기능 수행 시스템
인공 신경망을 이용한 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초한 TV의 특정 기능 수행 시스템에 따르면, 실시예 3-2에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 전자기기(3)로 TV를 이용하고 특정 기능 수행 판별 데이터로 TV 활성화 판별 데이터를 이용할 수 있다.
실시예 3-3 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초하여 가전제품(TV, 냉장고 등)의 특정 기능(디스플레이 등) 활성화를 위한 학습 모델 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초하여
홈 어플라이언스의 디스플레이 온(on) 활성화를 위한 학습 모델 시스템에 따르면, 실시예 3-2에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 전자기기(3)로 홈 어플라이언스를 이용하고 특정 기능 수행 판별 데이터로 디스플레이 온(on) 판별 데이터를 이용할 수 있다.
실시예 3-4 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초하여 자동차 잠금 해제를
위한 학습 모델 시스템학습 모델
본 발명의 다른 실시형태에 따른 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초하여
자동차 잠금 해제를 위한 학습 모델 시스템에 따르면, 실시예 3-2에서
전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 전자기기(3)로
자동차를 이용하고 특정 기능 수행 판별 데이터로 자동차 잠금 해제 판별 데이터를
이용할 수 있다.
변형예 3-4-6 인공 신경망을 이용한 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초한
자동차의 시동 켜기 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 적외선 감지 센서 센싱 데이터에 기초한 자동차의 시동 켜기 시스템에 따르면, 실시예 3-4에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 특정 기능 수행 판별 데이터로 자동차 시동 켜기 데이터를 이용할 수 있다.
실시형태 4 (전자기기를 영상 정보에 기초한 특정 기능 수행)
이하, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 전자기기(3)를 영상 정보에 기초하여 특정 기능 수행하는 시스템에 대하여 기술한다.
실시예 4-1 화상 센서 센싱 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태 해제를 위한 학습 모델 시스템
특히, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 영상 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태를 해제하기 위한 학습 모델 시스템을 설명한다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 영상 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태를 해제하기 위한 학습 모델 시스템은 도 1a에서 전술한 인공 신경망에 기반한 전자기기 특정 기능 수행 시스템(1)에 대하여 기술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 다른 실시형태에 따른 영상 데이터에 기초하여 스마트폰 잠금 상태 해제를 위한 학습 모델 시스템은 센싱 데이터(BS)로 영상 데이터를 이용하고, 전자기기(3)로 스마트폰을 이용하며, 특정 기능 수행 판별 데이터(BD)로 스마트폰의 잠금 해제 여부 판별 데이터를 이용할 수 있다. 영상 데이터는 카메라 등의 화상 센서로부터 획득된 데이터일 수 있다.
그리고, 기계 학습 장치(2)는 인공 신경망 모델(220)을 기초로 영상 데이터를 입력 계층의 노드들(221)에 입력하고, 출력 계층의 노드들(223)로부터 스마트폰의 잠금 해제 여부 판별 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 학습된 모델(220')을 생성할 수 있다.
그리고, 전자기기(3)는 영상 데이터를 학습된 모델(220')이 임베디드된 AI 인식 모델(322)에 입력하여 AI 인식 모델(322)로부터 스마트폰 잠금 해제 판별 데이터를 출력한다. 출력된 스마트폰 잠금 해제 판별 데이터로부터 생성된 특정 기능 수행 신호를 기초로 스마트폰의 잠금 상태가 해제되도록 할 수 있다.
영상 데이터를 AI 인식 모델(322)에 입력함으로서 보다 빠르고 정확한 스마트폰 잠금 상태 해제 판별 데이터를 출력할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 미리 학습된 AI 인식 모델(322)을 이용함으로서 실시간 영상 데이터가 입력될 때마다 별도의 학습을 수행하지 않고, 자동으로 빠르게 스마트폰 잠금 상태 해제 판별 데이터를 출력할 수 있어 사용자의 편의를 도모할 수 있는 이점이 있다.
전원이 항샹 켜져있지 않고 센싱 데이터를 수신할 때만 시스템이 구동되도록 함으로서 전력 소모를 줄일 수 있는 이점이 있다.
변형예 4-1 화상 센서 센싱 데이터에 기초하여 스마트폰의 카메라 활성화를 위한 학습 모델 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 영상 데이터에 기초하여 스마트폰의 카메라 활성화를 위한 학습 모델 시스템에 따르면, 실시예 4-1에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 특정 기능 수행 판별 데이터로 스마트폰의 카메라 활성 판별 데이터를 이용할 수 있다.
실시예 4-2 화상 센서 센싱 데이터에 기초하여 컴퓨터 슬립 모드 해제를
위한 학습 모델 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 영상 데이터에 기초하여 컴퓨터 슬립 모드 해제를 위한 학습 모델 시스템에 따르면, 실시예 4-1에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 전자기기(3)로 컴퓨터를 이용하고 특정 기능 수행 판별 데이터로 컴퓨터 슬립 모드 해제 판별 데이터를 이용할 수 있다.
변형예 4-2-6 인공 신경망을 이용한 화상 센서 센싱 데이터에 기초한 컴퓨터의 부팅 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 영상 데이터에
기초한 컴퓨터의 부팅 시스템에 따르면, 실시예 4-2에서 전술한
내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 특정 기능 수행 판별 데이터로
컴퓨터 부팅 판별 데이터를 이용할 수 있다.
변형예 4-2-7 인공 신경망을 이용한 화상 센서 센싱 데이터에 기초한 TV의 특정 기능 수행 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 영상 데이터에
기초한 TV 특정 기능 수행 시스템에 따르면, 실시예 4-2에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 전자기기(3)로 TV를 이용하고 특정 기능 수행 판별 데이터로 TV 활성화 판별 데이터를 이용할 수 있다.
실시예 4-3 화상 센서 센싱 데이터에 기초하여 가전제품(TV, 냉장고 등)의 특정 기능(디스플레이 등) 활성화를 위한 학습 모델 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 영상 데이터에
기초한 홈 어플라이언스의 디스플레이 온(ON) 활성화를 위한 학습 모델 시스템에 따르면, 실시예 4-1에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만,
전자기기(3)로 홈 어플라이언스(예, TV, 냉장고 등)를 이용하고 특정 기능 수행 판별 데이터로 디스플레이 온(on) 판별 데이터를 이용할 수 있다.
실시예 4-4 화상 센서 센싱 데이터에 기초하여 자동차 잠금 해제를 위한 학습 모델 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 영상 데이터에
기초한 자동차 잠금 해제를 위한 학습 모델 시스템에 따르면, 실시예 4-1에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 전자기기(3)로 자동차를 이용하고 특정 기능 수행 판별 데이터로 자동차 잠금 해제 판별 데이터를 이용할 수 있다.
변형예 4-4-6 인공 신경망을 이용한 화상 센서 센싱 데이터에 기초한 자동차의 시동 켜기 시스템
본 발명의 다른 실시형태에 따른 인공 신경망을 이용한 영상 데이터에
기초한 자동차 시동 켜기를 위한 학습 모델 시스템에 따르면, 실시예 4-4에서 전술한 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 다만, 특정 기능 수행 판별 데이터로 자동차 시동 켜기 판별 데이터를 이용할 수 있다.
추가예 - 전자기기가 차량인 경우, 음성 데이터 입력에 대한 차량의 특정 기능 수행
본 추가예의 경우에는, 전술한 실시예 2-4(음성 정보에 기초하여 자동차 잠금 해제를 위한 학습 모델 시스템)의 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다. 이 중, 특히 2-4-4(인공 신경망을 이용한 잠금 해제 기능 자동차)의 내용이 동일/유사하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 특정 기능 수행 판별 데이터는 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 후면 유리창 열선 장치의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고, 상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은, 상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 후면 유리창 열선 장치의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있다.
또한, 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 전면 유리창 김서림 제거 기능의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고, 상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은, 상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 전면 유리창 김서림 제거 기능의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있다.
또한, 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 에어컨이나 히터의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고, 상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은, 상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 에어컨이나 히터의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있다.
또한, 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 와이퍼의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고, 상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은, 상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 와이퍼의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있다.
또한, 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 조명장치의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고, 상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은, 상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 조명장치의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있다.
본 발명의 차량 내 조명장치는 차량 내 비상등, 상향등, 전조등 등을 포함할 수 있으나, 본 발명의 권리범위가 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 AVN장치의 구동을 판별하기 위한 데이터이고, 상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은, 상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 AVN장치의 구동을 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있다. 실시예에 따라 특정 기능 수행 판별 데이터로 AVN장치의 제어(예를 들어, 볼륨 조정)를 판별하기 위한 데이터를 이용할 수도 있다.
또한, 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 음성 비서 호출 기능 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고, 상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은, 상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 음성 비서 호출 기능 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있다.
또한, 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 주행 모드 변경을 판별하는 데이터이고, 상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은, 상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 주행 모드 변경을 판별하는 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있다.
또한, 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 주행 모드 변경을 판별하는 데이터이고, 상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은, 상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 주행 모드 변경을 판별하는 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있다.
또한, 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 기어 변속을 판별하는 데이터이고, 상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은, 상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 기어 변속을 판별하는 과정을 반복 수행하는 것일 수 있다.
다만, 본 발명의 권리범위는 전술한 차량 내 특정 기능 수행에 제한되지 않고, 음성 명령에 기반하여 차량 내에서 수행될 수 있는 모든 종류의 특정 기능을 포함한다.
이상에서 실시예들에 설명된 특징, 구조, 효과 등은 본 발명의 하나의 실시예에 포함되며, 반드시 하나의 실시예에만 한정되는 것은 아니다. 나아가, 각 실시예에서 예시된 특징, 구조, 효과 등은 실시예들이 속하는 분야의 통상의 지식을 가지는 자에 의해 다른 실시예들에 대해서도 조합 또는 변형되어 실시 가능하다. 따라서 이러한 조합과 변형에 관계된 내용들은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
또한, 이상에서 실시예를 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시예에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
본 발명의 실시형태에 따르면 센싱 데이터를 정확히 이해하여 사용자가 의도한 정확한 상황에 특정 기능 수행이 되도록 할 수 있다.
또한, 센싱 데이터를 AI 인식 모델에 입력하여 보다 빠르고 정확한 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력할 수 있게 된다.
그리고, 미리 학습된 AI 인식 모델을 이용하여 실시간 센싱 데이터가 입력될 때마다 별도의 학습을 수행하지 않고, AI 인식 모델을 통해서는 추론 과정을 수행하는 것만으로도 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력할 수 있도록 함으로서 사용자의 편의를 도모할 수 있게 된다.
마지막으로, 전원이 항샹 켜져있지 않고 특정한 센싱 데이터를 수신할 때만 시스템이 구동되도록 함으로서 전력 소모를 줄일 수 있게 된다.

Claims (100)

  1. 사람의 행동을 감지하기 위한 임의의 센싱 데이터 생성부로부터 수신된 센싱 데이터와, 상기 센싱 데이터에 대하여 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 짝을 지어 포함하는 인공 신경망 학습용 빅 데이터를 준비하는 단계;
    센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 상기 전자기기의 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력을 연산하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 준비하는 단계; 및
    상기 준비된 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델을 기계적으로 학습시키는 단계;를 포함하는,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 응답하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 기계적으로 학습시키는 단계는,
    상기 빅 데이터에 포함된 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로 부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 잠금 해제 여부 판별 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 응답하여 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 기계적으로 학습시키는 단계는,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 응답하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 기계적으로 학습시키는 단계는,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 응답하여 상기 차량의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 기계적으로 학습시키는 단계는,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 응답하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 기계적으로 학습시키는 단계는,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 응답하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 기계적으로 학습시키는 단계는,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 응답하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 기계적으로 학습시키는 단계는,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 응답하여 상기 스마트폰의 카메라 활성화 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 기계적으로 학습시키는 단계는,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 카메라 활성화 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 응답하여 상기 스마트폰의 잠금 해제를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 기계적으로 학습시키는 단계는,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법.
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 응답하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 기계적으로 학습시키는 단계는,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법.
  12. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 응답하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 기계적으로 학습시키는 단계는,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습 모델 작성 방법.
  13. 사람의 행동을 감지하기 위한 임의의 센싱 데이터 생성부로부터 수신된 센싱 데이터와, 상기 센싱 데이터에 대하여 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 짝을 지어 포함하는 인공 신경망 학습용 빅 데이터를 이용하여,
    센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력을 연산하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을,
    상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델을 기계적으로 학습시켜서 획득된,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델을 기록하기 위한 컴퓨터로 판독 가능한 저장매체.
  14. 사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터를 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부로부터 수신하는 센싱 데이터 수신부;
    상기 센싱 데이터와 매칭하여 상기 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부를 포함하는 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 특정 기능 수행 판별 데이터 출력부; 및
    상기 센싱 데이터의 입력에 대응하여 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 AI(Artificial Intelligence) 인식 모델을 포함하고,
    상기 AI 인식 모델은 학습된 모델이 임베디드 된 것이고,
    상기 학습된 모델은,
    센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력을 연산하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 이용하여 생성된 것이고,
    빅 데이터에 포함된 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 빅 데이터에 포함된 특정 기능 수행상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델이 기계적으로 학습된 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 전자기기는 상기 전자기기의 데이터를 저장하는 저장부를 포함하고,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 상기 저장부에 기 저장된 소정의 임계치에 대한 내용을 포함하는 기준 특정 기능 수행 데이터와 비교하여, 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 상기 소정의 임계치 이상인 것으로 판별되는 경우 특정 기능 수행 신호를 생성하는 특정 기능 수행 신호 생성부;를 더 포함하는,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  16. 제 14항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  17. 제 14항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 컴퓨터의 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  18. 제 14항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  19. 제 14항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  20. 제 14항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  21. 제 14항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  22. 제 14항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  23. 제 14항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  24. 제 14항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  25. 제 14항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  26. 제 14항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩.
  27. 사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터를 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부로부터 수신하는 단계; 및
    상기 센싱 데이터와 매칭하여 상기 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부를 포함하는 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 AI 인식 모델을 이용하여 출력하는 단계;를 포함하고,
    상기 AI 인식 모델은 학습된 모델이 특정 기능 수행 전용 칩에 임베디드 된 것이고,
    상기 학습된 모델은,
    상기 센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력에 대응하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 이용하여 생성된 것이고,
    상기 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델이 기계적으로 학습된 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  28. 제 27항에 있어서,
    상기 전자기기는 상기 전자기기의 데이터를 저장하는 저장부를 포함하고,
    상기 특정 기능 수행 전용 칩은,
    상기 인공 신경망 모델이 기계적으로 학습된 결과 획득된 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 상기 저장부에 기 저장된 기준 특정 기능 수행 데이터와 비교하여 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 소정의 임계치 이상인지 여부를 판별하고,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 상기 소정의 임계치 이상인 것으로 판별되는 경우 상기 전자기기를 특정 기능 수행하기 위한 신호를 생성하는,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  29. 제 27항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  30. 제 27항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  31. 제 27항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  32. 제 27항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  33. 제 27항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  34. 제 27항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  35. 제 27항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  36. 제 27항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  37. 제 27항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  38. 제 27항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  39. 제 27항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기를 위한 특정 기능 수행 전용 칩 구동 방법.
  40. 전자기기에 있어서,
    사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터를 생성하는 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부;
    상기 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부로부터 수신한 상기 센싱 데이터와 매칭하여 상기 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 프로세서; 및
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 생성된 특정 기능 수행 신호를 상기 프로세서로부터 수신하여 상기 전자기기를 구동하는 구동 명령을 생성하는 제어부;를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 센싱 데이터의 입력에 대응하여 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 AI(Artificial Intelligence) 인식 모델을 포함하고,
    상기 AI 인식 모델은 학습된 모델이 임베디드된 것이고,
    상기 학습된 모델은,
    센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력에 응답하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 이용하여 생성된 것이고,
    빅 데이터에 포함된 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 빅 데이터에 포함된 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델이 기계적으로 학습된 것인,
    전자기기.
  41. 제 40항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 저장부에 기 저장된 소정의 임계치에 대한 내용을 포함하는 기준 특정 기능 수행 데이터와 비교하여, 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 상기 소정의 임계치 이상인 것으로 판별되는 경우 특정 기능 수행 신호를 생성하는,
    전자기기.
  42. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  43. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  44. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  45. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  46. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  47. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  48. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  49. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  50. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  51. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  52. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  53. 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부에서, 사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터를 생성하는 단계;
    프로세서에서, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부로부터 수신한 상기 센싱 데이터와 매칭하여 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 상기 전자기기에 내장된 AI 인식 모델을 통해 출력하는 단계;
    상기 프로세서에서, 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 한 특정 기능 수행 신호를 생성하는 단계; 및
    제어부에서, 상기 프로세서로부터 상기 특정 기능 수행 신호를 수신하여 상기 전자기기를 구동하는 구동 명령을 생성하는 단계;를 포함하고,
    상기 AI 인식 모델은 학습된 모델이 상기 전자기기에 임베디드된 것이고,
    상기 학습된 모델은,
    센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력에 응답하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 이용하여 생성된 것이고,
    빅 데이터에 포함된 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 매칭된 상기 빅 데이터에 포함된 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델이 기계적으로 학습된 것인,
    전자기기 구동 방법.
  54. 제 53항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 저장부에 기 저장된 소정의 임계치에 대한 내용을 포함하는 기준 특정 기능 수행 데이터와 비교하여, 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 상기 소정의 임계치 이상인 것으로 판별되는 경우 특정 기능 수행 신호를 생성하는,
    전자기기 구동 방법.
  55. 제 53항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기 구동 방법.
  56. 제 53항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기 구동 방법.
  57. 제 53항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기 구동 방법.
  58. 제 53항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기 구동 방법.
  59. 제 53항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기 구동 방법.
  60. 제 53항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기 구동 방법.
  61. 제 53항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기 구동 방법.
  62. 제 53항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기 구동 방법.
  63. 제 53항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기 구동 방법.
  64. 제 53항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    전자기기 구동 방법.
  65. 서버와 통신하는 전자기기에 있어서,
    사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터를 생성하는 적어도 하나의 센싱 데이터 생성부;
    상기 센싱 데이터 생성부로부터 상기 센싱 데이터를 수신하는 프로세서;
    상기 프로세서로부터 수신한 상기 센싱 데이터를 상기 서버로 전송하는 통신부;
    상기 전자기기를 제어하는 제어 명령을 생성하는 제어부; 및
    상기 제어 명령에 기초하여 구동하는 제2 기능부;를 포함하고,
    상기 서버는,
    상기 센싱 데이터와 매칭하여 상기 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 AI(Artificial Intelligence) 인식 모델을 통해 출력하고,
    상기 AI 인식 모델은 학습된 모델이 상기 서버에 내장된 것이고,
    상기 학습된 모델은,
    센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력에 응답하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 이용하여 생성된 것이고,
    빅 데이터에 포함된 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 빅 데이터에 포함된 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델을 기계적으로 학습하여 획득된 것이고,
    상기 프로세서는,
    상기 서버로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 수신하여 상기 특정 기능 수행 판별 데이터에 기초한 특정 기능 수행 신호를 생성하고,
    상기 제어부는 상기 프로세서로부터 수신한 상기 특정 기능 수행 신호에 기초하여 상기 제2 기능부를 구동하기 위한 구동 명령을 생성하고,
    상기 제2 기능부는 상기 구동 명령에 기초하여 구동하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  66. 제 65항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 상기 전자기기의 저장부에 기 저장된 소정의 임계치에 대한 내용을 포함하는 기준 특정 기능 수행 데이터와 비교하여, 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 상기 소정의 임계치 이상인 것으로 판별되는 경우 특정 기능 수행 신호를 생성하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  67. 제 65항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  68. 제 65항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  69. 제 65항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  70. 제 65항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  71. 제 65항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  72. 제 65항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 정보를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  73. 제 65항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  74. 제 65항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  75. 제 65항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  76. 제 65항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  77. 제 65항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    서버와 통신하는 전자기기.
  78. 서버와 통신하는 전자기기 구동 방법에 있어서,
    사람의 행동을 감지하기 위한 센싱 데이터를 생성하는
    단계;
    상기 센싱 데이터를 상기 서버로 전송하는 단계;
    상기 서버로부터 상기 센싱 데이터와 매칭하여 AI 인식 모델로부터 출력된 특정 기능 수행 판별 데이터를 수신하는 단계;
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 기초로 상기 전자기기를 특정 기능 수행 하기 위한 신호를 생성하는 단계; 및
    상기 특정 기능 수행 신호에 기초하여 상기 전자기기를 구동하는 단계;를 포함하고,
    상기 서버는,
    상기 센싱 데이터와 매칭하여 상기 전자기기의 특정 기능 수행 여부를 판별하기 위한 특정 기능 수행 판별 데이터를 AI(Artificial Intelligence) 인식 모델을 통해 출력하고,
    상기 AI 인식 모델은 학습된 모델이 상기 서버에 내장된 것이고,
    상기 학습된 모델은,
    센싱 데이터가 입력되는 입력 계층의 노드들, 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하는 출력 계층의 노드들, 및 상기 입력 계층의 노드들과 상기 출력 계층의 노드들 사이의 연관 파라미터를 포함하고, 상기 입력 계층의 노드들에 대한 상기 센싱 데이터의 입력에 응답하여 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망 모델을 이용하여 생성된 것이고,
    빅 데이터에 포함된 센싱 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 빅 데이터에 포함된 상기 센싱 데이터와 짝이 되는 상기 빅 데이터에 포함된 특정 기능 수행 판별 데이터가 출력되도록 하는 과정을 반복 수행하여 상기 연관 파라미터를 갱신함으로서 상기 인공 신경망 모델이 기계적으로 학습하여 획득된 것인,
    서버와 통신하는 전자기기 구동 방법.
  79. 제 78항에 있어서,
    상기 특정 기능 수행 신호 생성 단계는,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터를 상기 전자기기의 저장부에 기 저장된 소정의 임계치에 대한 내용을 포함하는 기준 특정 기능 수행 데이터와 비교하여, 상기 특정 기능 수행 판별 데이터가 상기 소정의 임계치 이상인 것으로 판별되는 경우 특정 기능 수행 신호를 생성하는,
    서버와 통신하는 전자기기 구동 방법.
  80. 제 78항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    서버와 통신하는 전자기기 구동 방법.
  81. 제 78항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    서버와 통신하는 전자기기 구동 방법.
  82. 제 78항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    서버와 통신하는 전자기기 구동 방법.
  83. 제 78항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    서버와 통신하는 전자기기 구동 방법.
  84. 제 78항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    서버와 통신하는 전자기기 구동 방법.
  85. 제 78항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    서버와 통신하는 전자기기 구동 방법.
  86. 제 78항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 적외선 센서 감지 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 적외선 센서 감지 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 적외선 센서 감지 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 차량의 잠금 해제 또는 시동 켜짐 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    서버와 통신하는 전자기기 구동 방법.
  87. 제 78항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 스마트폰이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 스마트폰에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 스마트폰의 잠금 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    서버와 통신하는 전자기기 구동 방법.
  88. 제 78항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 컴퓨터이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 컴퓨터에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 컴퓨터를 슬립 모드 해제 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    서버와 통신하는 전자기기 구동 방법.
  89. 제 78항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 영상 데이터이고 상기 전자기기는 디스플레이를 포함하는 홈 어플라이언스이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 홈 어플라이언스에 대한 상기 영상 데이터의 입력에 대응하여 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 영상 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 디스플레이의 온(On) 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는 것인,
    서버와 통신하는 전자기기 구동 방법.
  90. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 후면 유리창 열선 장치의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 후면 유리창 열선 장치의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  91. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 전면 유리창 김서림 제거 기능의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 전면 유리창 김서림 제거 기능의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  92. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 에어컨이나 히터의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 에어컨이나 히터의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  93. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 와이퍼의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 와이퍼의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  94. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 조명장치의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 조명장치의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  95. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 AVN장치의 구동을 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 AVN장치의 구동을 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  96. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량 내 AVN장치의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 AVN장치의 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  97. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 음성 비서 호출 기능 구동 여부를 판별하기 위한 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 음성 비서 호출 기능 구동 여부를 판별하기 위한 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  98. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 주행 모드 변경을 판별하는 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 주행 모드 변경을 판별하는 데이터를 출력하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  99. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 시동 구동을 판별하는 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 시동 구동을 판별하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
  100. 제 40항에 있어서,
    상기 센싱 데이터는 음성 데이터이고 상기 전자기기는 차량이며,
    상기 특정 기능 수행 판별 데이터는 상기 차량에 대한 상기 음성 데이터의 입력에 대응하여 상기 차량의 기어 변속을 판별하는 데이터이고,
    상기 인공 신경망 모델의 기계 학습은,
    상기 음성 데이터를 상기 입력 계층의 노드들로 입력하고 상기 출력 계층의 노드들로부터 상기 기어 변속을 판별하는 과정을 반복 수행하는,
    전자기기.
PCT/KR2019/012420 2019-01-04 2019-09-24 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델 작성 방법 및 동일 기능을 수행하기 위한 학습 모델, 전용 칩 및 전용 칩 동작 방법, 그리고 전자기기와 시스템 WO2020141696A1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201980087827.1A CN113366508A (zh) 2019-01-04 2019-09-24 执行电子设备特定功能的训练模型创建方法、执行相同功能的学习模型、专用芯片及其操作方法及电子设备和系统
US17/366,042 US11429180B2 (en) 2019-01-04 2021-07-02 Trained model creation method for performing specific function for electronic device, trained model for performing same function, exclusive chip and operation method for the same, and electronic device and system using the same
US17/870,529 US20220357792A1 (en) 2019-01-04 2022-07-21 Trained model creation method for performing specific function for electronic device, trained model for performing same function, exclusive chip and operation method for the same, and electronic device and system using the same

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2019-0001406 2019-01-04
KR20190001406 2019-01-04
KR10-2019-0002220 2019-01-08
KR1020190002220 2019-01-08

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US17/366,042 Continuation US11429180B2 (en) 2019-01-04 2021-07-02 Trained model creation method for performing specific function for electronic device, trained model for performing same function, exclusive chip and operation method for the same, and electronic device and system using the same

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020141696A1 true WO2020141696A1 (ko) 2020-07-09

Family

ID=71406848

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2019/012420 WO2020141696A1 (ko) 2019-01-04 2019-09-24 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델 작성 방법 및 동일 기능을 수행하기 위한 학습 모델, 전용 칩 및 전용 칩 동작 방법, 그리고 전자기기와 시스템

Country Status (3)

Country Link
US (2) US11429180B2 (ko)
CN (1) CN113366508A (ko)
WO (1) WO2020141696A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112381462A (zh) * 2020-12-07 2021-02-19 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所 一种类人体神经系统的智能网络系统的数据处理方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102537220B1 (ko) * 2021-02-05 2023-05-26 한국가스공사 Lng 통합 재고 관리를 위한 분석 방법 및 이를 위한 시스템

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6496107B1 (en) * 1999-07-23 2002-12-17 Richard B. Himmelstein Voice-controlled vehicle control system
KR20050061975A (ko) * 2003-12-19 2005-06-23 노틸러스효성 주식회사 인체의 열정보를 이용한 개인인증장치와 그 방법
KR20150035312A (ko) * 2013-09-27 2015-04-06 에스케이플래닛 주식회사 음성에 기반한 잠금 해제를 수행하는 사용자 장치, 음성에 기반한 사용자 장치의 잠금 해제 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체
JP2017206183A (ja) * 2016-05-20 2017-11-24 Necソリューションイノベータ株式会社 車両システム
KR20180119042A (ko) * 2017-04-24 2018-11-01 엘지전자 주식회사 인공 지능 기기

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060009541A1 (en) * 2004-07-09 2006-01-12 Yih-Fang Chen Saturant for friction material containing friction modifying layer
US9174123B2 (en) * 2009-11-09 2015-11-03 Invensense, Inc. Handheld computer systems and techniques for character and command recognition related to human movements
US9262612B2 (en) 2011-03-21 2016-02-16 Apple Inc. Device access using voice authentication
US11393461B2 (en) * 2013-03-12 2022-07-19 Cerence Operating Company Methods and apparatus for detecting a voice command
KR102239714B1 (ko) * 2014-07-24 2021-04-13 삼성전자주식회사 신경망 학습 방법 및 장치, 데이터 처리 장치
US9775113B2 (en) 2014-12-11 2017-09-26 Mediatek Inc. Voice wakeup detecting device with digital microphone and associated method
CN105741838B (zh) 2016-01-20 2019-10-15 百度在线网络技术(北京)有限公司 语音唤醒方法及装置
KR20170091903A (ko) 2016-02-02 2017-08-10 한국전자통신연구원 심층 신경망 기반의 음성 인식 시스템 및 방법
US10332516B2 (en) 2016-05-10 2019-06-25 Google Llc Media transfer among media output devices
KR102116054B1 (ko) 2016-08-16 2020-05-28 한국전자통신연구원 심층 신경망 기반의 음성인식 시스템
KR102367395B1 (ko) * 2016-12-20 2022-02-25 삼성전자주식회사 홈 네트워크를 관리하는 서버 및 이의 제어방법
KR102158766B1 (ko) 2017-03-21 2020-09-22 한국전자통신연구원 호출어 검출을 위한 심층 신경망 구축 방법
US10665070B1 (en) * 2017-08-31 2020-05-26 Alarm.Com Incorporated Predictive alarm analytics
US20190147855A1 (en) * 2017-11-13 2019-05-16 GM Global Technology Operations LLC Neural network for use in speech recognition arbitration
WO2019104228A1 (en) * 2017-11-21 2019-05-31 Google Llc Low-power ambient computing system with machine learning
KR20190136431A (ko) * 2018-05-30 2019-12-10 삼성전자주식회사 뉴럴 네트워크 시스템, 이를 포함하는 어플리케이션 프로세서 및 뉴럴 네트워크 시스템의 동작방법
US11355098B1 (en) * 2018-12-13 2022-06-07 Amazon Technologies, Inc. Centralized feedback service for performance of virtual assistant
US11526205B2 (en) * 2018-12-31 2022-12-13 Intel Corporation Methods and apparatus to implement always-on context sensor hubs for processing multiple different types of data inputs
US20200219616A1 (en) * 2019-01-03 2020-07-09 International Business Machines Corporation Hybrid predictive model for alertness monitoring
KR20210009596A (ko) * 2019-07-17 2021-01-27 엘지전자 주식회사 지능적 음성 인식 방법, 음성 인식 장치 및 지능형 컴퓨팅 디바이스

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6496107B1 (en) * 1999-07-23 2002-12-17 Richard B. Himmelstein Voice-controlled vehicle control system
KR20050061975A (ko) * 2003-12-19 2005-06-23 노틸러스효성 주식회사 인체의 열정보를 이용한 개인인증장치와 그 방법
KR20150035312A (ko) * 2013-09-27 2015-04-06 에스케이플래닛 주식회사 음성에 기반한 잠금 해제를 수행하는 사용자 장치, 음성에 기반한 사용자 장치의 잠금 해제 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체
JP2017206183A (ja) * 2016-05-20 2017-11-24 Necソリューションイノベータ株式会社 車両システム
KR20180119042A (ko) * 2017-04-24 2018-11-01 엘지전자 주식회사 인공 지능 기기

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112381462A (zh) * 2020-12-07 2021-02-19 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所 一种类人体神经系统的智能网络系统的数据处理方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20210373646A1 (en) 2021-12-02
US20220357792A1 (en) 2022-11-10
US11429180B2 (en) 2022-08-30
CN113366508A (zh) 2021-09-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2019168383A1 (en) Electronic device
WO2021071115A1 (en) Electronic device for processing user utterance and method of operating same
WO2019182325A1 (ko) 전자 장치 및 전자 장치의 음성 인식 제어 방법
WO2016208984A1 (ko) 복수의 디바이스에 대한 원격제어를 수행할 수 있는 이동 단말기
WO2019168380A1 (en) Electronic device
WO2020045950A1 (en) Method, device, and system of selectively using multiple voice data receiving devices for intelligent service
WO2020138624A1 (en) Apparatus for noise canceling and method for the same
WO2016195156A1 (ko) 이동 단말기 및 그 제어방법
WO2015142002A1 (en) Method and device for sharing functions of smart key
WO2020141696A1 (ko) 전자기기를 위한 특정 기능 수행용 학습된 모델 작성 방법 및 동일 기능을 수행하기 위한 학습 모델, 전용 칩 및 전용 칩 동작 방법, 그리고 전자기기와 시스템
WO2018199483A1 (ko) 지능형 에이전트 관리 방법 및 장치
WO2019225961A1 (en) Electronic device for outputting response to speech input by using application and operation method thereof
WO2016171512A1 (ko) 복수의 디바이스에 대한 원격제어를 수행할 수 있는 원격제어장치
WO2020222539A1 (en) Hub device, multi-device system including the hub device and plurality of devices, and method of operating the same
WO2020032604A1 (ko) 출입 관리 시스템 및 이를 이용한 출입 관리 방법
WO2016171506A1 (ko) 복수의 디바이스에 대한 원격제어를 수행할 수 있는 원격제어장치
WO2020166995A1 (en) Apparatus and method for managing schedule in electronic device
WO2021029457A1 (ko) 사용자에게 정보를 제공하는 인공 지능 서버 및 그 방법
WO2016204496A1 (en) System and method of providing information of peripheral device
WO2017095208A1 (en) Method and apparatus for managing device using at least one sensor
WO2020246753A1 (en) Electronic apparatus for object recognition and control method thereof
WO2017039264A1 (ko) 사용자 단말기 및 수면 관리 방법
WO2020209693A1 (ko) 인공지능 모델을 갱신하는 전자 장치, 서버 및 그 동작 방법
EP3830821A1 (en) Method, device, and system of selectively using multiple voice data receiving devices for intelligent service
WO2018174376A1 (ko) 차량용 비치 장치를 제거한 주차위치 인식 제공장치

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19906992

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19906992

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1