WO2022169076A1 - 이벤트 검출 장치 및 그 방법 - Google Patents

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WO2022169076A1
WO2022169076A1 PCT/KR2021/017131 KR2021017131W WO2022169076A1 WO 2022169076 A1 WO2022169076 A1 WO 2022169076A1 KR 2021017131 W KR2021017131 W KR 2021017131W WO 2022169076 A1 WO2022169076 A1 WO 2022169076A1
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monitoring data
event
event detection
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PCT/KR2021/017131
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이준하
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주식회사 파트리지시스템즈
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    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G07C5/0816—Indicating performance data, e.g. occurrence of a malfunction
    • G—PHYSICS
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    • G—PHYSICS
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    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/907—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G07C5/0841—Registering performance data

Definitions

  • the present disclosure relates to an event detection apparatus and method, and more particularly, to an apparatus for automatically detecting an event from massive data and tagging detected event information, and a method performed by the apparatus.
  • a vehicle system having a plurality of sensors generates a large amount of sensing data related to vehicle operation.
  • a method of efficiently detecting a specific driving situation e.g. a situation in which the vehicle suddenly brakes while turning right
  • a technical problem to be solved through some embodiments of the present disclosure is to provide an apparatus for automatically detecting an event from massive data and tagging the detected event information, and a method performed by the apparatus.
  • Another technical problem to be solved through some embodiments of the present disclosure is to provide a rule capable of detecting various events.
  • an event detection apparatus includes a rule for event detection and a rule register for registering a tag value assigned to the rule, and monitoring data and the monitoring data. It may include an event detection unit that acquires a tag value, determines a rule related to the monitoring data from among pre-registered rules by using the acquired tag value, and detects an event from the monitoring data by applying the determined rule .
  • the event detection unit may tag the monitoring data with information about the detected event.
  • the rule registration unit stores the rule in a rule storage and registers an identifier of the rule and a tag value assigned to the rule in a mapping table
  • the event detection unit includes a tag assigned to the monitoring data.
  • An identifier of the related rule may be retrieved from the mapping table using a value, and the related rule may be acquired from the rule storage using the inquired identifier of the rule.
  • the method further comprises: metadata for interpreting the monitoring data and a metadata registration unit for registering a tag value assigned to the metadata, wherein the event detection unit uses the acquired tag value to It is possible to determine metadata associated with the monitoring data from among previously registered metadata, interpret the monitoring data using the determined metadata, and detect the event from the analyzed monitoring data.
  • the event detection unit in response to determining that the new rule has been registered, determines data related to the new rule from among pre-stored monitoring data using a tag value assigned to the new rule, and selects the new rule. By applying, an event can be detected from the determined data.
  • the monitoring data includes a value related to one or more monitoring elements
  • the rule includes a function and a condition item
  • the function item includes a predetermined operation based on the value of the one or more monitoring elements.
  • a function to be executed may be set, and a condition for an output value of the set function may be set in the condition item.
  • an event detection method is performed by a computing device, and registering a rule for event detection and a tag value assigned to the rule, monitoring data and acquiring a tag value assigned to the monitoring data, determining a rule related to the monitoring data from among previously registered rules using the acquired tag value, and detecting an event in the monitoring data by applying the determined rule may include the step of
  • the computer program is combined with a computing device, registering a rule for event detection and a tag value assigned to the rule, monitoring data and the monitoring acquiring a tag value assigned to data, determining a rule related to the monitoring data from among previously registered rules using the acquired tag value, and detecting an event in the monitoring data by applying the determined rule may be stored in a computer-readable recording medium in order to execute the
  • a common tag value may be assigned between rules associated with monitoring data. For this reason, when specific monitoring data is acquired, a rule related to specific monitoring data may be automatically determined using a tag value, and an event may be automatically detected from specific monitoring data by applying the determined rule. That is, the association rule determination and event detection process can be completely automated through the previously assigned tag value, and thus the efficiency of monitoring data analysis can be greatly improved.
  • a common tag value may be assigned between monitoring data and associated metadata. For this reason, when specific monitoring data is obtained, metadata associated with specific monitoring data is automatically determined using a tag value, and specific monitoring data can be automatically interpreted (e.g. parsed, decoded) using the determined metadata,
  • the event detection process can also be performed automatically. That is, the related metadata determination, data decoding, and event detection processes can be fully automated through a previously assigned tag value, and thus the efficiency of monitoring data analysis can be greatly improved.
  • various types of rules may be provided.
  • the number of detectable events may be increased through various types of rules provided, and various types of events may be defined.
  • FIG. 1 is an exemplary block diagram schematically illustrating an event detection apparatus according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 2 is an exemplary diagram for explaining the structure of monitoring data that may be referred to in some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 3 is an exemplary flowchart illustrating detailed operations of a metadata registration unit according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 4 is an exemplary diagram for describing a tagging operation of an event detection unit according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 5 is an exemplary flowchart illustrating a first detailed operation of an event detection unit according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 6 is an exemplary flowchart illustrating a second detailed operation of an event detection unit according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram for describing an example of application of an event detection apparatus according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 8 is an exemplary flowchart illustrating an event detection method according to some embodiments of the present disclosure.
  • 9 to 18 are exemplary diagrams for explaining examples of application of various types of event detection rules that may be referred to in some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 19 illustrates an exemplary computing device that may implement an event detection apparatus according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 1 is an exemplary block diagram schematically illustrating an event detection apparatus 100 according to some embodiments of the present disclosure.
  • the event detection apparatus 100 may include a storage 140 , a metadata registration unit 110 , a rule registration unit 120 , and an event detection unit 130 .
  • a storage 140 may store data.
  • a metadata registration unit 110 may be used to store data.
  • a rule registration unit 120 may be used to store data.
  • an event detection unit 130 may include a storage 140 , a rule registration unit 120 , and an event detection unit 130 .
  • each of the components (e.g. 110 ) shown in FIG. 1 represents functionally separated functional elements, and a plurality of components may be implemented in a form integrated with each other in an actual physical environment.
  • each of the components (e.g. 110 ) may be separated into a plurality of detailed functional elements or implemented in a plurality of physical computing devices.
  • not all of the components (e.g. 110 ) illustrated in FIG. 1 may be essential components for implementing the event detection apparatus 100 .
  • the event detection apparatus 100 may be implemented in a form in which some of the components (e.g. 110) illustrated in FIG. 1 are omitted.
  • the computing device may be, for example, a notebook, a desktop, a laptop, etc., but is not limited thereto, and may include any type of device equipped with a computing function. Referring to FIG. 19 for an example of a computing device.
  • the event detection apparatus 100 will be described, but for convenience of description, the event detection apparatus 100 will be abbreviated as "detection apparatus 100".
  • the storage 140 may store various types of information and/or data related to the operation of the detection device 100 .
  • the storage 140 may be configured to include a data storage 141 , a metadata storage 142 , a rule storage 143 , and a mapping table 144 .
  • the data storage 141 may store data related to a monitoring target (hereinafter, “monitoring data”).
  • monitoring data may be, for example, sensing data measured through various sensors provided in the monitoring target, but is not limited thereto.
  • the monitoring target may be variously set, such as, for example, a vehicle system, a process facility, and the like, and may be any type.
  • Monitoring data may be designed in a variety of structures and/or formats.
  • the monitoring data may include a timestamp and data (e.g. measurement values) related to one or more monitoring elements.
  • the first monitoring data D1 may include a time stamp TS1 indicating a measurement time and measurement values for a plurality of monitoring elements (elements 1 to 3)
  • the second monitoring data D2 is It may include measured values and timestamps TS2 for a plurality of monitoring elements (elements 1 to 3).
  • the monitoring element means an element that is measured to monitor the monitoring object.
  • the monitoring element includes the speed, position, heading angle, and the state (e.g. blinking state) of a direction indicator. ), front and rear images, and the like.
  • the present invention is not limited thereto.
  • the term “element” may be used interchangeably with an attribute, a feature, a field, and the like in the art.
  • Metadata associated with monitoring data may be stored in the metadata storage 142 .
  • the metadata storage 142 may store metadata and corresponding metadata identifiers together.
  • the metadata may include various information for interpreting (e.g. decoding, parsing, etc.) monitoring data.
  • the metadata may include a format of monitoring data (e.g. a format of sensing data, a message format, etc.), a communication method (e.g. an encoding/decoding method of communication data, a format of a communication data frame, etc.).
  • the present invention is not limited thereto.
  • a rule for detecting an event in the monitoring data may be stored in the rule storage 143 .
  • a rule identifier corresponding to a rule may be stored together in the rule storage 143 .
  • Various examples of events and rules will be described later with reference to Tables 1 to 10.
  • mapping table 144 may store monitoring data, metadata, and association (mapping) relationships with rules.
  • each entry of the mapping table 144 may have the form of a key and a value, and monitoring data, metadata and rule identifiers associated with each other may be stored in the value field.
  • a common tag value may be assigned to monitoring data, metadata, and rules associated with each other. Also, the assigned tag value may be used as a key value of the mapping table 144 . In this case, by inquiring the mapping table 144 with the tag value of the monitoring data by the event detection unit 130, the associated metadata and rules can be easily obtained.
  • the metadata registration unit 110 may perform a registration process for metadata.
  • An example of such a registration process is shown in FIG. 3 .
  • the registration process may be started in step S10 of receiving a registration request for metadata.
  • the metadata registration unit 110 may receive a registration request including the metadata M, the metadata identifier (M-ID), and the tag value (TagVal) from the user.
  • the metadata registration unit 110 may provide a predetermined user interface, and the user may provide information for a metadata registration request through the provided user interface (e.g. metadata, metadata identifier, tag value, etc.) can be entered.
  • the metadata registration unit 110 may store the requested metadata M and the metadata identifier M-ID in the metadata storage 142 . In some cases, the metadata registration unit 110 may also store the tag value TagVal assigned to the metadata M in the metadata storage 142 .
  • the metadata registration unit 110 may register an identifier (M-ID) of the requested metadata M and an assigned tag value (TagVal) in the mapping table 144 .
  • the metadata registration unit 110 may register an identifier (M-ID) of requested metadata in an entry of the mapping table 144 having a tag value (TagVal) as a key value.
  • the metadata registration unit 110 may create an entry having a tag value (TagVal) as a key value, and register an identifier (M-ID) of metadata in the created entry.
  • FIG. 3 illustrates that steps S20 and S30 are sequentially performed as an example, but steps S20 and S30 may be performed in an order different from that shown in FIG. 3 or may be performed simultaneously.
  • the rule registration unit 120 may perform a registration process for the rule.
  • the registration process may be performed in a form similar to that shown in FIG. 3 .
  • the rule registration unit 120 may receive a registration request including a rule, a rule identifier, and a tag value from a user, and store the requested rule and the rule identifier in the rule storage 143 in response thereto.
  • a tag value assigned to a rule may also be stored in the rule storage 143 .
  • the rule registration unit 120 may register a rule identifier in an entry of the mapping table 144 having a tag value as a key value.
  • the event detection unit 130 may acquire monitoring data and perform an event detection process on the acquired monitoring data.
  • the event detection unit 130 may receive data from a monitoring target in real time (continuously).
  • the event detection unit 130 may acquire monitoring data from a predetermined storage.
  • the event detection unit 130 may perform an event detection process on the new monitoring data in response to receiving the new monitoring data.
  • the event detection unit 130 may perform an event detection process using the registered new rule in response to the registration of the new rule.
  • the event detection unit 130 may tag the monitoring data with information about the detected event.
  • the information about the event may be, for example, an event name, an identifier, a rule name, an identifier, and the like, but is not limited thereto.
  • the event detection unit 130 may tag monitoring data (e.g. D1) in which an event is detected, such as a rule identifier (e.g. R1) of the corresponding event.
  • Monitoring data on which the event detection process is performed may be stored in the data storage 141 .
  • monitoring data in which an event is detected and tagged event information may be stored in the data storage 141 together.
  • monitoring data in which no event is detected may also be stored in the data storage 141 .
  • These operations may be performed by the event detection unit 130 or may be performed by another module.
  • each component (e.g. 110) shown in FIG. 1 may mean software or hardware such as FPGA (Field Programmable Gate Array) or ASIC (Application-Specific Integrated Circuit).
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • ASIC Application-Specific Integrated Circuit
  • the above components are not meant to be limited to software or hardware, and may be configured to reside in an addressable storage medium, or may be configured to execute one or more processors.
  • the functions provided in the components may be implemented by more subdivided components, or may be implemented as one component that performs a specific function by combining a plurality of components.
  • a first detailed operation relates to an event detection process for new monitoring data.
  • the first detailed operation may be started in step S110 in which the event detection unit 130 receives the new monitoring data D.
  • the event detection unit 130 may receive the new monitoring data (D), the data identifier (D-ID), and the assigned tag value (TagVal).
  • the event detector 130 may inquire metadata and rules related to the new monitoring data from the mapping table 144 using the tag value TagVal. As a result, the event detection unit 130 may obtain an identifier (M-ID) of metadata associated with the new monitoring data and an identifier (R-ID) of a rule (rule set).
  • M-ID an identifier of metadata associated with the new monitoring data
  • R-ID an identifier of a rule (rule set).
  • the event detection unit 130 may obtain metadata associated with the new monitoring data from the metadata storage 142 using the obtained metadata identifier (M-ID).
  • step S140 the event detection unit 130 may obtain a rule related to the new monitoring data from the rule storage 143 using the obtained rule identifier (R-ID).
  • FIG. 4 illustrates that steps S130 and S140 are sequentially performed as an example, steps S130 and S140 may be performed in a different order from that shown in FIG. 5 or may be performed simultaneously.
  • the event detection unit 130 may detect an event from the new monitoring data. For example, the event detection unit 130 may interpret (e.g., parse, decode) new monitoring data using associated metadata, and detect an event by applying a rule related to the analyzed monitoring data. The event detection unit 130 may determine that an event has occurred when a condition specified in the rule is satisfied.
  • the event detection unit 130 may interpret (e.g., parse, decode) new monitoring data using associated metadata, and detect an event by applying a rule related to the analyzed monitoring data.
  • the event detection unit 130 may determine that an event has occurred when a condition specified in the rule is satisfied.
  • information on the detected event eg, event name, event identifier, rule identifier, rule name, etc.
  • the new monitoring data may be stored in the data storage 141 together with the tagged event information.
  • FIG. 6 is an exemplary flowchart illustrating a second detailed operation of the event detection unit 130 according to some embodiments of the present disclosure.
  • a second detailed operation relates to an event detection process based on a new rule.
  • the second detailed operation may be started in step S210 in which the event detection unit 130 receives the new rule (R).
  • the event detection unit 130 may obtain a new rule R, a rule identifier (R-ID), and an assigned tag value (TagVal) from the rule registration unit 120 .
  • the event detection unit 130 obtains an identifier (R-ID) of a new rule from the rule registration unit 120, and uses the obtained identifier (R-ID) to obtain a new rule (R) and A tag value (TagVal) may be acquired.
  • there may be various methods for receiving the event detection unit 130 and the information about the new rule and any method may be used.
  • the event detection unit 130 may inquire monitoring data and metadata related to the new rule from the mapping table 144 using the tag value TagVal. As a result, the event detection unit 130 may obtain an identifier (D-ID) of monitoring data associated with the new rule and an identifier (M-ID) of metadata.
  • D-ID identifier
  • M-ID identifier
  • the event detection unit 130 may obtain monitoring data associated with the new rule (ie, to which the new rule is applied) from the data storage 141 using the obtained data identifier (D-ID).
  • the event detection unit 130 may acquire metadata associated with the new rule from the metadata storage 142 using the obtained metadata identifier (M-ID).
  • FIG. 6 illustrates that steps S230 and S240 are sequentially performed as an example, but steps S230 and S240 may be performed in an order different from that shown in FIG. 6 or may be performed simultaneously.
  • the event detector 130 may detect an event from the acquired monitoring data. For example, the event detection unit 130 may interpret (e.g., parse, decode) the obtained monitoring data using the associated metadata, and apply a new rule to the analyzed monitoring data to detect the event. The event detection unit 130 may determine that an event has occurred when a condition specified in the new rule is satisfied.
  • the event detection unit 130 may interpret (e.g., parse, decode) the obtained monitoring data using the associated metadata, and apply a new rule to the analyzed monitoring data to detect the event.
  • the event detection unit 130 may determine that an event has occurred when a condition specified in the new rule is satisfied.
  • information about the detected event e.g. event name, event identifier, rule identifier, rule name, etc.
  • the tagged event information may be stored in the data storage 141 .
  • FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining an example of application of the detection apparatus 100 according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 7 illustrates a case where the monitoring target is the vehicle system 10 as an example.
  • the vehicle system 10 is provided with various sensors for sensing (measuring) various monitoring elements (e.g., speed, position, heading angle, state of a direction indicator, front and rear images, etc.).
  • various monitoring elements e.g., speed, position, heading angle, state of a direction indicator, front and rear images, etc.
  • the vehicle system 10 may transmit the monitoring data (e.g. D1, D2, D3) including a measurement value and a timestamp for the monitoring element to the detection device 100 in real time or non-real time.
  • a predetermined tag value may be assigned to each monitoring data (e.g. D1, D2, D3) in advance.
  • the detection device 100 obtains the associated metadata and the rule (e.g. R1) by using the tag value assigned to the monitoring data (e.g. D1, D2, D3), and the associated metadata and the rule (e.g. R1) ) to detect events in the monitoring data (e.g. D1).
  • the detection device 100 tags the information (e.g. rule identifier R1) on the detected event to the monitoring data (e.g. D1), and stores the monitoring data (e.g. D1) together with the tagged event information (e.g. R1). (141) can be stored.
  • the detection device 100 may detect a sudden braking event (situation) and a right turn event (situation) from the monitoring data received from the vehicle system 10 , and tag the event information.
  • the detection apparatus 100 may recognize a situation in which abrupt braking while making a right turn. As the event detection and tagging process is repeated in the monitoring data of the vehicle system 10 , the driving record of the vehicle system 10 may be efficiently analyzed.
  • a common tag value may be assigned between rules related to monitoring data. For this reason, when specific monitoring data is acquired, a rule related to specific monitoring data may be automatically determined using a tag value, and an event may be automatically detected from specific monitoring data by applying the determined rule. That is, the association rule determination and event detection process can be completely automated through the previously assigned tag value, and thus the efficiency of monitoring data analysis can be greatly improved.
  • a common tag value may be assigned between the monitoring data and the associated metadata. Due to this, when specific monitoring data is acquired, metadata associated with specific monitoring data is automatically determined using a tag value, specific monitoring data can be automatically decoded using the determined metadata, and the event detection process is also automatically can be performed. That is, the related metadata determination, data decoding, and event detection processes can be fully automated through a previously assigned tag value, and thus the efficiency of monitoring data analysis can be greatly improved.
  • Each step of the method to be described below may be implemented as one or more instructions executed by a processor of a computing device, and for convenience of understanding, the detection device 100 having the illustrated configuration of FIG. Assuming that, let the explanation continue. Accordingly, it may be understood that, when an operation subject of a specific step is omitted, it may be performed by the component (e.g. 110) of the detection apparatus 100 illustrated in FIG. 1 .
  • FIG. 8 is an exemplary flowchart illustrating an event detection method according to some embodiments of the present disclosure. However, this is only a preferred embodiment for achieving the purpose of the present disclosure, and it goes without saying that some steps may be added or deleted as needed.
  • the event detection method may start in step S310 of registering rules and metadata.
  • step S310 For the registration process for rules and metadata, reference is made to the descriptions of the metadata registration unit 110 and the rule registration unit 120, and further descriptions are omitted in order to exclude duplicate descriptions.
  • step S320 it may be determined whether new monitoring data is received.
  • step S330 may be performed, and a data identifier and a tag value assigned to the data may also be received together with the new monitoring data.
  • the associated metadata and rules may be obtained using the tag value of the monitoring data.
  • the detection apparatus 100 inquires the identifier of the associated metadata and the identifier of the rule in the mapping table 144 using the tag value of the monitoring data, and uses the search result to the metadata storage 142 and the rule storage ( 143), the associated metadata and rules may be obtained.
  • an event may be detected using associated metadata and rules.
  • the detection apparatus 100 may interpret new monitoring data using associated metadata, and may detect an event by applying a rule related to the analyzed monitoring data.
  • step S350 when an event is detected, information about the event may be tagged in new monitoring data. New monitoring data and tagged event information may be stored in the data storage 141 together.
  • step S310 may be performed by the metadata registration unit 110 and the rule registration unit 120
  • steps S320 to S350 may be performed by the event detection unit 130 .
  • the event detection process may be performed.
  • the detection apparatus 100 may acquire monitoring data related to the new rule from the data storage 141 in response to the registration of the new rule, and detect an event by applying the new rule to the obtained monitoring data.
  • FIG. 6 For a more detailed description of the present embodiment, refer to the description of FIG. 6 .
  • the first type of rule is the most basic rule, and may be defined to include, for example, the items listed in Table 1 below. Of course, in some cases, some items may be omitted or additionally added.
  • an action item to be performed when a condition is satisfied a tagging condition item (e.g. an item used when the event occurrence condition and the tagging condition are separately set), and information to be tagged are set It may further include items that become
  • Item Explanation name The name of the rule (or event) function A function that performs a predetermined operation based on the values of one or more monitoring elements.
  • a function for performing a predetermined operation based on the values of one or more monitoring elements may be set.
  • the name of a rule may be used as an identifier of a rule, or a separate identifier may be assigned to each rule.
  • information about the event may be tagged in the monitoring data (e.g. a timestamp of the monitoring data).
  • the name of the first rule may be tagged with a timestamp of the corresponding data.
  • Events detected through the first type of rule may vary. For example, a speed excess event (e.g.
  • a situation in which the driving speed exceeds a specified value may be detected through the first type of rule.
  • an event in which the sum of the two signals A and B is equal to or less than a predetermined value (“71”) may be detected through the first type of rule.
  • 9 shows that a function for obtaining the sum of two signals (A, B) is set in the function item, and as a result of setting the condition in which the output value of the function set in the condition item is "71" or less, the event is detected at the time "t" is foreshadowing
  • "abs” means a function that obtains an absolute value
  • a "V"-shaped symbol indicates that an event is detected.
  • the second type of rule is a rule defined based on history, and may be defined to include, for example, the items shown in Table 2 below. Of course, in some cases, some items may be omitted or additionally added. For the description of each item, refer to the contents of Table 2 below.
  • Item Explanation name The name of the rule (or event) buffer size The size of the buffer that stores the output value of the set function e.g. If the buffer size is 10, 10 output values are stored from time t-9 in the past to time t in the present.
  • function (1) A function that performs a predetermined operation based on the values of one or more monitoring elements (2)
  • Events detected through the second type of rule may vary.
  • the difference between the sum values of the two signals A and B at different time points t-1 and t is a certain value (“10”) through the second type of rule.
  • “function 1" to obtain the sum of the two signals (A, B) in the function item and “function 2" to obtain the difference between the function output values at two time points are set, and the output value of function 2 is "10" in the condition item
  • an event is detected at time "t" as a result of setting the condition of greater than.
  • a third type of rule is a rule defined based on a multiple function and multiple conditions, for example, in Table 3 below It can be defined to include items described in Of course, in some cases, some items may be omitted or additionally added.
  • Item Explanation name The name of the rule (or event) sequential Whether the function (condition) application order is sequential (T/F) multiple functions It is a multi-function composed of a plurality of functions, and each function performs a predetermined operation based on the value of one or more monitoring elements.
  • Maximum Allowable Delay Maximum timestamp difference of monitoring elements that are allowed to input to the set function multiple conditions It is a multiple condition composed of multiple conditions, and each condition is a condition for the output value of the function.
  • an event in which the sum of the two signals A and B sequentially satisfies a plurality of conditions can be detected through the third type of rule. Yes (if the sequence item is "T"). 11 shows a function for obtaining the sum of two signals (A, B) is set in the function item, and as a result of setting three conditions (condition 1 to condition 3) in the condition item, the time “t” and “t+1” It exemplifies that an event is detected at a time point (that is, a time point when a set condition is sequentially satisfied). For reference, FIG. 11 assumes that a plurality of identical functions are set in multiple function items.
  • the fourth type of rule is a rule in which the second type and the third type of rules are combined, for example, It can be defined to include the items listed in Table 4. Of course, in some cases, some items may be omitted or additionally added. For the description of each item, refer to the contents of Table 4 below.
  • Item Explanation name The name of the rule (or event) buffer size The size of the buffer that stores the output value of the set function e.g. If the buffer size is 10, 10 output values are stored from time t-9 in the past to time t in the present.
  • sequential Whether the function (condition) application order is sequential multiple functions (1) A multiple function composed of a plurality of functions, where each function performs a predetermined operation based on the values of one or more monitoring elements (2) A function that performs a predetermined operation based on values stored in the buffer Maximum Allowable Delay Maximum timestamp difference of monitoring elements that are allowed to input to the set function multiple conditions It is a multiple condition composed of multiple conditions, and each condition is a condition for the output value of the function.
  • Events detected through the fourth type of rule may be various.
  • the difference between the sum values of the two signals A and B at different time points (t-1, t, t+1) is determined by a plurality of conditions through the fourth type of rule.
  • An event that non-sequentially satisfies (condition 1 and condition 2) can be detected (when the sequential item is "F").
  • 12 shows that "Function 1" for obtaining the sum of two signals (A, B) and "Function 2" for obtaining the difference between the function output values at two time points are set in the function item, and two conditions (condition 1 and condition) are set in the condition item.
  • a fifth type of rule is a rule related to a trend, for example, the items listed in Table 5 below. It can be defined to include Of course, in some cases, some items may be omitted or additionally added.
  • Item Explanation name The name of the rule (or event) buffer size The size of the buffer that stores the output value of the set function e.g. If the buffer size is 10, 10 output values are stored from time t-9 in the past to time t in the present.
  • Maximum Allowable Delay Maximum timestamp difference of monitoring elements that are allowed to input to the set function slope lower bound
  • the lower limit of the slope of the output values of the function stored in the buffer e.g. Lower bound of linear function slope upper slope limit
  • the upper limit of the slope of the output values of the function stored in the buffer e.g.
  • event information may be tagged.
  • events detected through the fifth type of rule may vary. For example, a sudden braking event (e.g. a situation in which the slope of the driving speed is equal to or less than the lower limit value) or a sudden acceleration event (e.g. a situation in which the slope of the driving speed is greater than or equal to the upper limit value) may be detected through the fifth type of rule. For a more specific example, refer to FIG. 13 .
  • FIG. 13 is a result of setting a "function" to obtain a negative value of the signal A in the function item, and a condition in which the slope is "3" or more and the coefficient of determination is "0.7” or more in the condition item, "t+20" time point shows that an event has been detected.
  • FIG. 13 illustrates that 10 signal values are line-fitted with a linear function because the buffer size item is set to “10”.
  • the sixth type of rule is As a rule regarding the heading angle, for example, it may be defined to include the items listed in Table 6 below. Of course, in some cases, some items may be omitted or additionally added.
  • Item Explanation name The name of the rule (or event) buffer size The size of the buffer that stores the vehicle's lateral heading angle lower limit The lower limit of the difference between the heading angles stored in the buffer or the lower limit of the heading angles stored in the buffer. maximum The upper limit of the difference between the heading angles stored in the buffer or the upper limit of the heading angles stored in the buffer.
  • event-related information may be tagged.
  • the lateral heading angle of the moving object may be calculated from GPS coordinate values.
  • Events detected through the sixth type of rule may vary. For example, an event such as a left turn or a right turn U-turn (eg, when the lateral heading angle is equal to or greater than the upper limit value) may be detected through the sixth type of rule.
  • a rule is set as shown in FIG.
  • a seventh type of rule is also a rule related to a heading angle of a moving object such as a vehicle system, and may be defined to include, for example, the items shown in Table 7 below. Of course, in some cases, some items may be omitted or additionally added.
  • Item Explanation name The name of the rule (or event) buffer size The size of the buffer that stores the longitudinal heading angle of the vehicle. lower limit The lower limit of the difference between the heading angles stored in the buffer or the lower limit of the heading angles stored in the buffer. maximum The upper limit of the difference between the heading angles stored in the buffer or the upper limit of the heading angles stored in the buffer.
  • event-related information may be tagged.
  • each item refers to the contents of Table 7 below.
  • the longitudinal heading angle of the moving object may be calculated from the altitude value.
  • the eighth type of rule is a rule based on the number of occurrences of the event of interest, for example, to include the items listed in Table 8 below. can be defined. Of course, in some cases, some items may be omitted or additionally added.
  • event-related information may be tagged.
  • Events detected through the eighth type of rule may vary. For example, an event in which sudden braking is repeated a certain number of times or more may be detected through the eighth type of rule.
  • the event e.g., an error occurred 3 or more times within 30ms
  • the time point e.g., 110ms
  • an event e.g., an error occurred 3 or more times within 30ms
  • the ninth type of rule is a rule regarding the event duration, and may be defined to include, for example, the items described in Table 9 below. Of course, in some cases, some items may be omitted or additionally added.
  • Events detected through the ninth type of rule may be varied. For example, an event in which a speed within a specified range is maintained for a predetermined time may be detected through the ninth type of rule. As a more specific example, if the rule is set as shown in FIG. 17, the event (e.g. 50 ms or more at a speed greater than 50) at the time point ("180 ms") where the occurrence of the event of interest "A" continues for "150 ms" or more situation) can be detected.
  • a tenth type of rule is a rule for detecting a compound event, and may be defined to include, for example, items described in Table 10 below. Of course, in some cases, some items may be omitted or additionally added.
  • event information may be tagged.
  • An event detected through the tenth type of rule may vary. For example, an event of sudden braking while turning right may be detected through the tenth type of rule.
  • the rule is set as shown in FIG. 18 , the event (e.g. while driving at a speed of more than 50 left turn within 10 ms) can be detected.
  • various types of rules that may be referred to in some embodiments of the present disclosure have been described with reference to Tables 1 to 10 and FIGS. 9 to 18 .
  • the number of detectable events may be increased through the above-described various types of rules, and various types of events may be defined.
  • FIG. 19 an exemplary computing device 200 capable of implementing the detection device 100 according to some embodiments of the present disclosure will be described with reference to FIG. 19 .
  • 19 is an exemplary hardware configuration diagram illustrating the computing device 200 .
  • the computing device 200 loads one or more processors 210 , a bus 250 , a communication interface 270 , and a computer program 291 executed by the processor 210 . It may include a memory 230 and a storage 290 for storing the computer program (291). However, only components related to the embodiment of the present disclosure are illustrated in FIG. 19 . Accordingly, those skilled in the art to which the present disclosure pertains can see that other general-purpose components other than the components shown in FIG. 19 may be further included.
  • the processor 210 may control the overall operation of each component of the computing device 200 .
  • the processor 210 includes a central processing unit (CPU), a micro processor unit (MPU), a micro controller unit (MCU), a graphic processing unit (GPU), or any type of processor well known in the art of the present disclosure. can be In addition, the processor 210 may perform an operation on at least one application or program for executing the operation/method according to the embodiments of the present disclosure.
  • the computing device 200 may include one or more processors.
  • the memory 230 may store various data, commands, and/or information.
  • the memory 230 may load one or more computer programs 291 from the storage 290 to execute operations/methods according to embodiments of the present disclosure.
  • a module e.g. 110
  • FIG. 1 may be implemented on the memory 230 .
  • the memory 230 may be implemented as a volatile memory such as RAM, but the scope of the present disclosure is not limited thereto.
  • the bus 250 may provide a communication function between components of the computing device 200 .
  • the bus 250 may be implemented as various types of buses, such as an address bus, a data bus, and a control bus.
  • the communication interface 270 may support wired/wireless Internet communication of the computing device 200 .
  • the communication interface 270 may support various communication methods other than Internet communication.
  • the communication interface 270 may be configured to include a communication module well known in the technical field of the present disclosure.
  • the storage 290 may non-temporarily store the one or more programs 291 .
  • the storage 290 is a non-volatile memory such as a read only memory (ROM), an erasable programmable ROM (EPROM), an electrically erasable programmable ROM (EEPROM), a flash memory, a hard disk, a removable disk, or well in the art to which the present disclosure pertains. It may be configured to include any known computer-readable recording medium.
  • the computer program 291 may include one or more instructions that, when loaded into the memory 230 , cause the processor 210 to perform an operation/method according to embodiments of the present disclosure. That is, the processor 210 may perform the operation/method according to the embodiments of the present disclosure by executing the one or more instructions.
  • the computer program 291 performs an operation of registering a rule for event detection and a tag value assigned to the rule, an operation of acquiring monitoring data and a tag value assigned to the monitoring data, and an operation using the acquired tag value. It may include instructions for performing an operation of determining a rule related to monitoring data from among the registered rules and an operation of detecting an event from the monitoring data by applying the determined rule.
  • the detection device 100 according to some embodiments of the present disclosure may be implemented through the computing device 200 .
  • the technical idea of the present disclosure described with reference to FIGS. 1 to 19 may be implemented as computer-readable codes on a computer-readable medium.
  • the computer-readable recording medium may be, for example, a removable recording medium (CD, DVD, Blu-ray disk, USB storage device, removable hard disk) or a fixed recording medium (ROM, RAM, computer-equipped hard disk).
  • ROM, RAM, computer-equipped hard disk can
  • the computer program recorded in the computer-readable recording medium may be transmitted to another computing device through a network such as the Internet and installed in the other computing device, thereby being used in the other computing device.

Landscapes

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Abstract

이벤트 검출 장치 및 그 방법에 제공된다. 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출 장치는, 이벤트 검출을 위한 룰과 룰에 부여된 태그값을 등록하는 룰 등록부 및 모니터링 데이터와 모니터링 데이터에 부여된 태그값을 획득하고, 획득된 태그값을 이용하여 기 등록된 룰 중에서 모니터링 데이터와 연관된 룰을 결정하며, 결정된 룰을 적용하여 모니터링 데이터에서 이벤트를 검출하는 이벤트 검출부를 포함할 수 있다.

Description

이벤트 검출 장치 및 그 방법
본 개시는 이벤트 검출 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는, 방대한 데이터에서 자동으로 이벤트를 검출하고 검출된 이벤트 정보를 태깅(tagging)하는 장치 및 그 장치에서 수행되는 방법에 관한 것이다.
센서 기술이 발전함에 따라 지속적으로 발생되는 방대한 데이터에서 관심 지점을 자동으로 검출하고 태깅하는 방법에 대한 수요가 급증하고 있다. 가령, 다수의 센서를 구비한 차량 시스템은 차량 운행에 관한 대용량의 센싱 데이터를 발생시키는데, 이러한 대용량의 센싱 데이터를 분석하여 특정 운행 상황(e.g. 차량이 우회전하다가 급제동했던 상황)을 효율적으로 검출하는 방법이 요구되고 있다.
본 개시의 몇몇 실시예들을 통해 해결하고자 하는 기술적 과제는, 방대한 데이터에서 자동으로 이벤트를 검출하고 검출된 이벤트 정보를 태깅하는 장치 및 그 장치에서 수행되는 방법을 제공하는 것이다.
본 개시의 몇몇 실시예들을 통해 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 다양한 이벤트를 검출할 수 있는 룰을 제공하는 것이다.
본 개시의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한, 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출 장치는, 이벤트 검출을 위한 룰과 상기 룰에 부여된 태그값을 등록하는 룰 등록부 및 모니터링 데이터와 상기 모니터링 데이터에 부여된 태그값을 획득하고, 상기 획득된 태그값을 이용하여 기 등록된 룰 중에서 상기 모니터링 데이터와 연관된 룰을 결정하며, 상기 결정된 룰을 적용하여 상기 모니터링 데이터에서 이벤트를 검출하는 이벤트 검출부를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 상기 이벤트 검출부는, 상기 모니터링 데이터에 상기 검출된 이벤트에 관한 정보를 태깅할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 상기 룰 등록부는, 상기 룰을 룰 저장소에 저장하고 상기 룰의 식별자와 상기 룰에 부여된 태그값을 매핑테이블에 등록하고, 상기 이벤트 검출부는, 상기 모니터링 데이터에 부여된 태그값을 이용하여 상기 매핑테이블에서 상기 연관된 룰의 식별자를 조회하고, 상기 조회된 룰의 식별자를 이용하여 상기 룰 저장소에서 상기 연관된 룰을 획득할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 상기 모니터링 데이터를 해석하기 위한 메타데이터와 상기 메타데이터에 부여된 태그값을 등록하는 메타데이터 등록부를 더 포함하고, 상기 이벤트 검출부는, 상기 획득된 태그값을 이용하여, 상기 기 등록된 메타데이터 중에서 상기 모니터링 데이터와 연관된 메타데이터를 결정하고, 상기 결정된 메타데이터를 이용하여 상기 모니터링 데이터를 해석하며, 상기 해석된 모니터링 데이터에서 상기 이벤트를 검출할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 상기 이벤트 검출부는, 신규 룰이 등록되었다는 판단에 응답하여, 상기 신규 룰에 부여된 태그값을 이용하여 기 저장된 모니터링 데이터 중에서 상기 신규 룰과 연관된 데이터를 결정하고 상기 신규 룰을 적용하여 상기 결정된 데이터에서 이벤트를 검출할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 상기 모니터링 데이터는 하나 이상의 모니터링요소에 관한 값을 포함하고, 상기 룰은 함수 및 조건 항목을 포함하며, 상기 함수 항목에는 상기 하나 이상의 모니터링요소의 값을 기초로 소정의 연산을 수행하는 함수가 설정되고, 상기 조건 항목에는 상기 설정된 함수의 출력값에 대한 조건이 설정될 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한, 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출 방법은, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되고, 이벤트 검출을 위한 룰과 상기 룰에 부여된 태그값을 등록하는 단계, 모니터링 데이터와 상기 모니터링 데이터에 부여된 태그값을 획득하는 단계, 상기 획득된 태그값을 이용하여 기 등록된 룰 중에서 상기 모니터링 데이터와 연관된 룰을 결정하는 단계 및 상기 결정된 룰을 적용하여 상기 모니터링 데이터에서 이벤트를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한, 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨팅 장치와 결합되어, 이벤트 검출을 위한 룰과 상기 룰에 부여된 태그값을 등록하는 단계, 모니터링 데이터와 상기 모니터링 데이터에 부여된 태그값을 획득하는 단계, 상기 획득된 태그값을 이용하여 기 등록된 룰 중에서 상기 모니터링 데이터와 연관된 룰을 결정하는 단계 및 상기 결정된 룰을 적용하여 상기 모니터링 데이터에서 이벤트를 검출하는 단계를 실행시키기 위하여 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장될 수 있다.
상술한 본 개시 몇몇 실시예들에 따르면, 모니터링 데이터와 연관된 룰 간에 공통된 태그값이 부여될 수 있다. 이로 인해, 특정 모니터링 데이터가 획득되면 태그값을 이용하여 특정 모니터링 데이터와 연관된 룰이 자동으로 결정되고, 결정된 룰을 적용하여 특정 모니터링 데이터에서 이벤트가 자동으로 검출될 수 있다. 즉, 사전에 부여된 태그값을 통해 연관 룰 결정 및 이벤트 검출 프로세스가 완전히 자동화될 수 있으며, 이에 따라 모니터링 데이터 분석의 효율성이 크게 향상될 수 있다.
또한, 모니터링 데이터와 연관된 메타데이터 간에 공통된 태그값이 부여될 수 있다. 이로 인해, 특정 모니터링 데이터가 획득되면 태그값을 이용하여 특정 모니터링 데이터와 연관된 메타데이터가 자동으로 결정되고, 결정된 메타데이터를 이용하여 특정 모니터링 데이터가 자동으로 해석(e.g. 파싱, 디코딩)될 수 있으며, 이벤트 검출 프로세스 또한 자동으로 수행될 수 있다. 즉, 사전에 부여된 태그값을 통해 연관 메타데이터 결정, 데이터 디코딩 및 이벤트 검출 프로세스가 완전히 자동화될 수 있으며, 이에 따라 모니터링 데이터 분석의 효율성이 크게 향상될 수 있다.
또한, 다양한 유형의 룰이 제공될 수 있다. 제공된 다양한 유형의 룰을 통해 검출 가능한 이벤트의 개수가 증가될 수 있으며, 다양한 형태의 이벤트가 정의될 수 있다.
본 개시의 기술적 사상에 따른 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출 장치를 개략적으로 나타내는 예시적인 블록도이다.
도 2는 본 개시의 몇몇 실시예들에서 참조될 수 있는 모니터링 데이터의 구조를 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 3은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 메타데이터 등록부의 세부 동작을 나타내는 예시적인 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출부의 태깅 동작을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 5는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출부의 제1 세부 동작을 나타내는 예시적인 흐름도이다.
도 6은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출부의 제2 세부 동작을 나타내는 예시적인 흐름도이다.
도 7은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출 장치의 활용예를 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 8은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출 방법을 나타내는 예시적인 흐름도이다.
도 9 내지 도 18은 본 개시의 몇몇 실시예들에서 참조될 수 있는 다양한 유형의 이벤트 검출 룰에 대한 활용예를 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 19는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출 장치를 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치를 도시한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시의 기술적 사상은 이하의 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 이하의 실시예들은 본 개시의 기술적 사상을 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시의 기술적 사상은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 개시를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 개시를 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.
또한, 본 개시의 구성요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성요소 사이에 또 다른 구성요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
명세서에서 사용되는 "포함한다 (comprises)" 및/또는 "포함하는 (comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 본 개시의 다양한 실시예들에 대하여 첨부된 도면에 따라 상세하게 설명한다.
도 1은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출 장치(100)를 개략적으로 나타내는 예시적인 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 이벤트 검출 장치(100)는 저장소(140), 메타데이터 등록부(110), 룰 등록부(120) 및 이벤트 검출부(130)를 포함할 수 있다. 단, 이는 본 개시의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 구성요소가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다. 또한, 도 1에 도시된 각각의 구성요소들(e.g. 110)은 기능적으로 구분되는 기능 요소들을 나타낸 것으로서, 복수의 구성요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 통합되는 형태로 구현될 수도 있음에 유의한다. 또한, 실제 물리적 환경에서 상기 각각의 구성요소들(e.g. 110)은 복수의 세부 기능 요소로 분리되거나 복수의 물리적 컴퓨팅 장치에서 구현될 수도 있다. 또한, 도 1에 예시된 구성요소(e.g. 110)들 모두가 이벤트 검출 장치(100)를 구현하기 위한 필수적인 구성요소는 아닐 수도 있다. 가령, 이벤트 검출 장치(100)는 도 1예 예시된 구성요소(e.g. 110)들 중 일부가 생략된 형태로 구현될 수도 있다.
상기 컴퓨팅 장치는 예를 들어 노트북, 데스크톱(desktop), 랩탑(laptop) 등이 될 수 있을 것이나, 이에 한정되는 것은 아니며, 컴퓨팅 기능이 구비된 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치의 일 예시에 관하여서는 도 19를 참조하도록 한다. 이하, 이벤트 검출 장치(100)의 각 구성요소에 대하여 설명하되, 설명의 편의상 이벤트 검출 장치(100)를 "검출 장치(100)"로 약칭하도록 한다.
저장소(140)는 검출 장치(100)의 동작과 관련된 각종 정보 및/또는 데이터를 저장할 수 있다. 몇몇 실시예들에 따른 저장소(140)는 데이터 저장소(141), 메타데이터 저장소(142), 룰 저장소(143) 및 매핑테이블(144)을 포함하도록 구성될 수 있다.
데이터 저장소(141)에는 모니터링 대상에 관한 데이터(이하, "모니터링 데이터")가 저장될 수 있다. 예를 들어, 데이터 저장소(141)에는 모니터링 데이터와 대응되는 데이터 식별자가 함께 저장할 수 있다. 모니터링 데이터는 예를 들어 모니터링 대상에 구비된 각종 센서를 통해 측정된 센싱 데이터일 수 있을 것이나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 모니터링 대상은 예를 들어 차량 시스템, 공정 설비 등과 같이 다양하게 설정될 수 있으며, 어떠한 것이 되더라도 무방하다.
모니터링 데이터는 다양한 구조 및/또는 포맷으로 설계될 수 있다. 가령, 도 2에 도시된 바와 같이, 모니터링 데이터는 타임스탬프(timestamp)와 하나 이상의 모니터링요소에 관한 데이터(e.g. 측정값)를 포함할 수 있다. 구체적으로, 제1 모니터링 데이터(D1)는 복수의 모니터링요소(요소 1 내지 요소 3)에 관한 측정값과 측정 시점을 나타내는 타임스탬프(TS1)를 포함할 수 있고, 제2 모니터링 데이터(D2)는 복수의 모니터링요소(요소 1 내지 요소 3)에 관한 측정값과 타임스탬프(TS2)를 포함할 수 있다.
이때, 모니터링요소는 모니터링 대상을 모니터링하기 위해 측정되는 요소를 의미하는 것으로, 가령 모니터링 대상이 차량 시스템인 경우, 모니터링 요소는 속도, 위치, 헤딩각(heading angle), 방향지시등의 상태(e.g. 점멸 상태), 전후방 영상 등을 포함할 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니다.
참고로, "요소(element")라는 용어는 당해 기술 분야에서 속성(attribute), 특징(feature), 필드(field) 등과 혼용되어 사용될 수 있다.
다음으로, 메타데이터 저장소(142)에는 모니터링 데이터와 연관된 메타데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 메타데이터 저장소(142)에는 메타데이터와 대응되는 메타데이터 식별자가 함께 저장될 수 있다. 메타데이터는 모니터링 데이터를 해석(e.g. 디코딩, 파싱 등)하기 위한 다양한 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 메타데이터는 모니터링 데이터의 포맷(e.g. 센싱 데이터의 포맷, 메시지 포맷 등), 통신 방식(e.g. 통신 데이터의 인코딩/디코딩 방식, 통신 데이터 프레임의 포맷 등) 등을 포함할 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니다.
다음으로, 룰 저장소(143)에는 모니터링 데이터에서 이벤트를 검출하기 위한 룰이 저장될 수 있다. 예를 들어, 룰 저장소(143)에는 룰과 대응되는 룰 식별자가 함께 저장될 수 있다. 이벤트와 룰에 대한 다양한 예시에 관하여서는 표 1 내지 표 10을 참조하여 후술하도록 한다.
다음으로, 매핑테이블(144)에는 모니터링 데이터, 메타데이터 및 룰과의 연관(매핑) 관계가 저장될 수 있다. 가령, 매핑테이블(144)의 각 엔트리(entry)는 키(key)와 값(value)의 형식을 갖고, 값 필드에 서로 연관된 모니터링 데이터, 메타데이터 및 룰의 식별자가 저장될 수 있다.
몇몇 실시예들에서는, 서로 연관된 모니터링 데이터, 메타데이터 및 룰에 공통된 태그값이 부여될 수 있다. 또한, 부여된 태그값이 매핑테이블(144)의 키값으로 이용될 수 있다. 이러한 경우, 이벤트 검출부(130)가 모니터링 데이터의 태그값으로 매핑테이블(144)을 조회함으로써, 연관된 메타데이터 및 룰을 용이하게 획득할 수 있다.
다음으로, 메타데이터 등록부(110)는 메타데이터에 대한 등록 프로세스를 수행할 수 있다. 이러한 등록 프로세스의 일 예시는 도 3에 도시되어 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 상기 등록 프로세스는 메타데이터의 등록 요청을 수신하는 단계 S10에서 시작될 수 있다. 본 단계에서, 메타데이터 등록부(110)는 사용자로부터 메타데이터(M), 메타데이터 식별자(M-ID) 및 태그값(TagVal)을 포함하는 등록 요청을 수신할 수 있다. 몇몇 실시예들에서는, 메타데이터 등록부(110)가 소정의 사용자 인터페이스를 제공할 수 있고, 사용자는 제공된 사용자 인터페이스를 통해 메타데이터 등록 요청을 위한 정보(e.g. 메타데이터, 메타데이터 식별자, 태그값 등)를 입력할 수 있다.
단계 S20에서, 메타데이터 등록부(110)는 메타데이터 저장소(142)에 요청된 메타데이터(M)와 메타데이터 식별자(M-ID)를 저장할 수 있다. 경우에 따라, 메타데이터 등록부(110)는 메타데이터(M)에 부여된 태그값(TagVal)도 메타데이터 저장소(142)에 저장할 수 있다.
단계 S30에서, 메타데이터 등록부(110)는 매핑테이블(144)에 요청된 메타데이터(M)의 식별자(M-ID)와 부여된 태그값(TagVal)을 등록할 수 있다. 가령, 메타데이터 등록부(110)는 태그값(TagVal)을 키값으로 갖는 매핑테이블(144)의 엔트리에 요청된 메타데이터의 식별자(M-ID)를 등록할 수 있다. 엔트리가 존재하지 않는 경우, 메타데이터 등록부(110)는 태그값(TagVal)을 키값으로 갖는 엔트리를 생성하고, 생성된 엔트리에 메타데이터의 식별자(M-ID)를 등록할 수 있다.
참고로, 도 3은 단계 S20과 단계 S30이 순차적으로 수행되는 것을 예로써 도시하고 있으나, 단계 S20과 단계 S30은 도 3에 도시된 바와 다른 순서로 수행될 수도 있고, 동시에 수행될 수도 있다.
다음으로, 룰 등록부(120)는 룰에 대한 등록 프로세스를 수행할 수 있다. 상기 등록 프로세스는 도 3에 도시된 바와 유사한 형태로 수행될 수 있다. 가령, 룰 등록부(120)는 사용자로부터 룰, 룰 식별자 및 태그값을 포함하는 등록 요청을 수신하고, 이에 응답하여 룰 저장소(143)에 요청된 룰과 룰 식별자를 저장할 수 있다. 경우에 따라, 룰에 부여된 태그값도 룰 저장소(143)에 저장될 수 있다. 또한, 룰 등록부(120)는 태그값을 키값으로 갖는 매핑테이블(144)의 엔트리에 룰 식별자를 등록할 수 있다.
다음으로, 이벤트 검출부(130)는 모니터링 데이터를 획득하고, 획득된 모니터링 데이터에 대해 이벤트 검출 프로세스를 수행할 수 있다. 가령, 이벤트 검출부(130)는 모니터링 대상으로부터 실시간으로(지속적으로) 데이터를 수신할 수 있다. 또는, 이벤트 검출부(130)는 소정의 저장소로부터 모니터링 데이터를 획득할 수도 있다.
보다 구체적으로, 이벤트 검출부(130)는 신규 모니터링 데이터가 수신됨에 응답하여 신규 모니터링 데이터에 대해 이벤트 검출 프로세스를 수행할 수 있다. 또는, 이벤트 검출부(130)는 신규 룰이 등록됨에 응답하여 등록된 신규 룰을 이용하여 이벤트 검출 프로세스를 수행할 수 있다. 이러한 이벤트 검출 프로세스들에 대해서는 추후 도 5 및 도 6을 참조하여 상세하게 설명하도록 한다.
또한, 이벤트 검출부(130)는 모니터링 데이터에 검출된 이벤트에 관한 정보를 태깅할 수 있다. 이벤트에 관한 정보는 예를 들어 이벤트의 이름, 식별자, 룰의 이름, 식별자 등이 될 수 있을 것이나, 이에 한정되는 것은 아니다. 가령, 도 4에 도시된 바와 같이, 이벤트 검출부(130)는 이벤트가 검출된 모니터링 데이터(e.g. D1)에 해당 이벤트의 룰 식별자(e.g. R1) 등을 태깅할 수 있다.
이벤트 검출 프로세스가 수행된 모니터링 데이터는 데이터 저장소(141)에 저장될 수 있다. 가령, 이벤트가 검출된 모니터링 데이터와 태깅된 이벤트 정보가 함께 데이터 저장소(141)에 저장될 수 있다. 물론, 이벤트가 검출되지 않은 모니터링 데이터도 데이터 저장소(141)에 저장될 수 있다. 이러한 동작들은 이벤트 검출부(130)에 의해 수행될 수도 있고, 다른 모듈에 의해 수행될 수도 있다.
한편, 도 1에 도시된 각 구성요소(e.g. 110)의 적어도 일부는 소프트웨어(Software) 또는, FPGA(Field Programmable Gate Array)나 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어(Hardware)를 의미할 수 있다. 그렇지만, 상기 구성요소들은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 어드레싱(Addressing)할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. 상기 구성요소들 안에서 제공되는 기능은 더 세분화된 구성요소에 의하여 구현될 수 있으며, 복수의 구성요소들을 합하여 특정한 기능을 수행하는 하나의 구성요소로 구현될 수도 있다.
이하에서는, 도 5 및 도 6을 참조하여 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출부(130)의 세부 동작에 대하여 부연 설명하도록 한다.
도 5는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출부(130)의 제1 세부 동작을 나타내는 예시적인 흐름도이다. 제1 세부 동작은 신규 모니터링 데이터에 대한 이벤트 검출 프로세스에 관한 것이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 제1 세부 동작은 이벤트 검출부(130)가 신규 모니터링 데이터(D)를 수신하는 단계 S110에서 시작될 수 있다. 본 단계에서, 이벤트 검출부(130)는 신규 모니터링 데이터(D), 데이터 식별자(D-ID) 및 부여된 태그값(TagVal)을 수신할 수 있다.
단계 S120에서, 이벤트 검출부(130)는 태그값(TagVal)을 이용하여 매핑테이블(144)에서 신규 모니터링 데이터와 연관된 메타데이터와 룰을 조회할 수 있다. 그 결과로, 이벤트 검출부(130)는 신규 모니터링 데이터와 연관된 메타데이터의 식별자(M-ID)와 룰(룰셋)의 식별자(R-ID)를 획득할 수 있다.
단계 S130에서, 이벤트 검출부(130)는 획득된 메타데이터 식별자(M-ID)를 이용하여 메타데이터 저장소(142)로부터 신규 모니터링 데이터와 연관된 메타데이터를 획득할 수 있다.
단계 S140에서, 이벤트 검출부(130)는 획득된 룰 식별자(R-ID)를 이용하여 룰 저장소(143)로부터 신규 모니터링 데이터와 연관된 룰을 획득할 수 있다.
참고로, 도 4는 단계 S130 및 S140이 순차적으로 수행되는 것을 예로써 도시하고 있으나, 단계 S130과 단계 S140은 도 5에 도시된 바와 다른 순서로 수행될 수도 있고, 동시에 수행될 수도 있다.
단계 S150에서, 이벤트 검출부(130)는 신규 모니터링 데이터에서 이벤트를 검출할 수 있다. 가령, 이벤트 검출부(130)는 연관 메타데이터를 이용하여 신규 모니터링 데이터를 해석(e.g. 파싱, 디코딩)하고, 해석된 모니터링 데이터에 연관된 룰을 적용하여 이벤트를 검출할 수 있다. 이벤트 검출부(130)는 룰에 명시된 조건이 만족되는 경우 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
룰의 유형, 형태 및 이벤트의 예시에 관하여서는 추후 표 1 내지 표 10을 참조하여 상세하게 설명하도록 한다.
한편, 도 5에 도시되어 있지는 않으나, 이벤트가 검출된 경우, 신규 모니터링 데이터에는 검출된 이벤트에 관한 정보(e.g. 이벤트 이름, 이벤트 식별자, 룰의 식별자, 룰의 이름 등)가 태깅될 수 있다. 그리고, 신규 모니터링 데이터는 태깅된 이벤트 정보와 함께 데이터 저장소(141)에 저장될 수 있다.
도 6은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출부(130)의 제2 세부 동작을 나타내는 예시적인 흐름도이다. 제2 세부 동작은 신규 룰에 기초한 이벤트 검출 프로세스에 관한 것이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 제2 세부 동작은 이벤트 검출부(130)가 신규 룰(R)을 수신하는 단계 S210에서 시작될 수 있다. 본 단계에서, 이벤트 검출부(130)는 룰 등록부(120)로부터 신규 룰(R), 룰 식별자(R-ID) 및 부여된 태그값(TagVal)을 획득할 수 있다. 또는, 이벤트 검출부(130)는 룰 등록부(120)로부터 신규 룰의 식별자(R-ID)를 획득하고, 획득된 식별자(R-ID)를 이용하여 룰 저장소(142)로부터 신규 룰(R)과 태그값(TagVal)을 획득할 수도 있다. 이와 같이, 이벤트 검출부(130)과 신규 룰에 관한 정보를 수신하는 방식은 다양할 수 있으며, 어떠한 방식이 되더라도 무방하다.
단계 S220에서, 이벤트 검출부(130)는 태그값(TagVal)을 이용하여 매핑테이블(144)에서 신규 룰과 연관된 모니터링 데이터와 메타데이터를 조회할 수 있다. 그 결과로, 이벤트 검출부(130)는 신규 룰과 연관된 모니터링 데이터의 식별자(D-ID)와 메타데이터의 식별자(M-ID)를 획득할 수 있다.
단계 S230에서, 이벤트 검출부(130)는 획득된 데이터 식별자(D-ID)를 이용하여 데이터 저장소(141)로부터 신규 룰과 연관된(즉, 신규 룰이 적용될) 모니터링 데이터를 획득할 수 있다.
단계 S240에서, 이벤트 검출부(130)는 획득된 메타데이터 식별자(M-ID)를 이용하여 메타데이터 저장소(142)로부터 신규 룰과 연관된 메타데이터를 획득할 수 있다.
참고로, 도 6은 단계 S230 및 S240이 순차적으로 수행되는 것을 예로써 도시하고 있으나, 단계 S230과 단계 S240은 도 6에 도시된 바와 다른 순서로 수행될 수도 있고, 동시에 수행될 수도 있다.
단계 S250에서, 이벤트 검출부(130)는 획득된 모니터링 데이터에서 이벤트를 검출할 수 있다. 가령, 이벤트 검출부(130)는 연관 메타데이터를 이용하여 획득된 모니터링 데이터를 해석(e.g. 파싱, 디코딩)하고, 해석된 모니터링 데이터에 신규 룰을 적용하여 이벤트를 검출할 수 있다. 이벤트 검출부(130)는 신규 룰에 명시된 조건이 만족되는 경우 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
한편, 도 6에 도시되어 있지는 않으나, 이벤트가 검출된 경우, 획득된 모니터링 데이터에 검출된 이벤트에 관한 정보(e.g. 이벤트 이름, 이벤트 식별자, 룰의 식별자, 룰의 이름 등)가 태깅될 수 있다. 그리고, 태깅된 이벤트 정보는 데이터 저장소(141)에 저장될 수 있다.
지금까지 도 5 및 도 6을 참조하여 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출부(130)의 세부 동작들에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 도 7을 참조하여 검출 장치(100)의 활용예에 대하여 설명하도록 한다.
도 7은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 검출 장치(100)의 활용예를 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 특히, 도 7은 모니터링 대상이 차량 시스템(10)인 경우를 예로써 도시하고 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 차량 시스템(10)은 다양한 모니터링요소(e.g. 속도, 위치, 헤딩각, 방향지시등의 상태, 전후방 영상 등)를 센싱(측정)하기 위한 각종 센서를 구비하고 있다. 또한, 차량 시스템(10)은 모니터링 요소에 대한 측정값과 타임스탬프를 포함하는 모니터링 데이터(e.g. D1, D2, D3)를 실시간 또는 비실시간으로 검출 장치(100)로 전송할 수 있다. 이때, 각 모니터링 데이터(e.g. D1, D2, D3)에는 소정의 태그값이 사전에 부여될 수 있다.
상술한 바와 같이, 검출 장치(100)는 모니터링 데이터(e.g. D1, D2, D3)에 부여된 태그값을 이용하여 연관된 메타데이터 및 룰(e.g. R1)을 획득하고, 연관된 메타데이터 및 룰(e.g. R1)을 적용하여 모니터링 데이터(e.g. D1)에서 이벤트를 검출할 수 있다. 또한, 검출 장치(100)는 모니터링 데이터(e.g. D1)에 검출된 이벤트에 관한 정보(e.g. 룰 식별자 R1)를 태깅하고, 모니터링 데이터(e.g. D1)를 태깅된 이벤트 정보(e.g. R1)와 함께 데이터 저장소(141)에 저장할 수 있다.
가령, 우회전 이벤트를 검출하는 제1 룰과 급제동 이벤트를 검출하는 제2 룰이 등록되고, 차량 시스템(10)의 모니터링 데이터와 제1 룰 및 제2 룰에 공통된 태그값이 부여되었다고 가정하자. 이러한 경우, 검출 장치(100)는 차량 시스템(10)으로부터 수신된 모니터링 데이터에서 급제동 이벤트(상황)와 우회전 이벤트(상황)를 검출하고 이벤트 정보를 태깅할 수 있다. 또한, 급제동 이벤트와 우회전 이벤트가 동시에 검출된 경우, 검출 장치(100)는 우회전을 하다가 급제동한 상황을 인식할 수 있게 된다. 차량 시스템(10)의 모니터링 데이터에서 이벤트 검출 및 태깅 프로세스가 반복됨에 따라 차량 시스템(10)의 운행 기록이 효율적으로 분석될 수 있다.
지금까지 도 1 내지 도 7을 참조하여 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 검출 장치(100)의 구성 및 동작에 대하여 설명하였다. 상술한 바에 따르면, 모니터링 데이터와 연관된 룰 간에 공통된 태그값이 부여될 수 있다. 이로 인해, 특정 모니터링 데이터가 획득되면 태그값을 이용하여 특정 모니터링 데이터와 연관된 룰이 자동으로 결정되고, 결정된 룰을 적용하여 특정 모니터링 데이터에서 이벤트가 자동으로 검출될 수 있다. 즉, 사전에 부여된 태그값을 통해 연관 룰 결정 및 이벤트 검출 프로세스가 완전히 자동화될 수 있으며, 이에 따라 모니터링 데이터 분석의 효율성이 크게 향상될 수 있다.
또한, 모니터링 데이터와 연관된 메타데이터 간에도 공통된 태그값이 부여될 수 있다. 이로 인해, 특정 모니터링 데이터가 획득되면 태그값을 이용하여 특정 모니터링 데이터와 연관된 메타데이터가 자동으로 결정되고, 결정된 메타데이터를 이용하여 특정 모니터링 데이터가 자동으로 디코딩될 수 있으며, 이벤트 검출 프로세스 또한 자동으로 수행될 수 있다. 즉, 사전에 부여된 태그값을 통해 연관 메타데이터 결정, 데이터 디코딩 및 이벤트 검출 프로세스가 완전히 자동화될 수 있으며, 이에 따라 모니터링 데이터 분석의 효율성이 크게 향상될 수 있다.
이하에서는, 도 8을 참조하여 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출 방법에 대하여 설명하도록 한다.
이하에서 후술될 방법의 각 단계는 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의해 실행되는 하나 이상의 인스트럭션들(instructions)로 구현될 수 있으며, 이해의 편의상 도 1의 예시된 구성을 갖는 검출 장치(100)에 의해서 수행되는 것을 가정하여 설명을 이어가도록 한다. 따라서, 특정 단계의 동작 주체가 생략된 경우, 도 1에 예시된 검출 장치(100)의 구성요소(e.g. 110)에 의해 수행될 수 있는 것으로 이해될 수 있다.
도 8은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출 방법을 나타내는 예시적인 흐름도이다. 단, 이는 본 개시의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 상기 이벤트 검출 방법은 룰과 메타데이터를 등록하는 단계 S310에서 시작될 수 있다. 룰과 메타데이터에 대한 등록 프로세스는 메타데이터 등록부(110)와 룰 등록부(120)에 대한 설명을 참조하도록 하며, 중복된 설명을 배제하기 위해 더 이상의 설명은 생략한다.
단계 S320에서, 신규 모니터링 데이터의 수신 여부가 판단될 수 있다. 신규 모니터링 데이터가 수신된 경우, 단계 S330이 수행될 수 있으며, 신규 모니터링 데이터와 함께 데이터 식별자와 데이터에 부여된 태그값도 수신될 수 있다.
단계 S330에서, 모니터링 데이터의 태그값을 이용하여 연관된 메타데이터와 룰이 획득될 수 있다. 가령, 검출 장치(100)는 모니터링 데이터의 태그값을 이용하여 매핑테이블(144)에서 연관된 메타데이터의 식별자와 룰의 식별자를 조회하고, 조회 결과를 이용하여 메타데이터 저장소(142) 및 룰 저장소(143)에서 연관된 메타데이터와 룰을 획득할 수 있다.
단계 S340에서, 연관된 메타데이터와 룰을 이용하여 이벤트가 검출될 수 있다. 가령, 검출 장치(100)는 연관된 메타데이터를 이용하여 신규 모니터링 데이터를 해석하고, 해석된 모니터링 데이터에 연관된 룰을 적용하여 이벤트를 검출할 수 있다.
단계 S350에서, 이벤트가 검출된 경우, 신규 모니터링 데이터에 이벤트에 관한 정보가 태깅될 수 있다. 신규 모니터링 데이터와 태깅된 이벤트 정보는 함께 데이터 저장소(141)에 저장될 수 있다.
참고로, 단계 S310은 메타데이터 등록부(110)와 룰 등록부(120)에 의해 수행될 수 있고, 단계 S320 내지 S350은 이벤트 검출부(130)에 의해 수행될 수 있다.
한편, 본 개시의 몇몇 실시예들에 따르면, 신규 룰이 등록된 경우에도 이벤트 검출 프로세스가 수행될 수 있다. 가령, 검출 장치(100)는 신규 룰이 등록됨에 응답하여 데이터 저장소(141)에서 신규 룰과 연관된 모니터링 데이터를 획득하고, 획득된 모니터링 데이터에 신규 룰을 적용하여 이벤트를 검출할 수 있다. 본 실시예에 대한 보다 자세한 설명은 도 6의 설명 부분을 참조하도록 한다.
지금까지 도 8을 참조하여 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 이벤트 검출 방법에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 본 개시의 몇몇 실시예들에서 참조될 수 있는 다양한 유형의 이벤트 검출 룰에 대하여 소개하도록 한다.
제1 유형의 룰은 가장 기본적인 룰로서, 예를 들어 하기의 표 1에 기재된 항목을 포함하도록 정의될 수 있다. 물론, 경우에 따라 일부 항목이 생략되거나 더 추가될 수도 있다. 예를 들어, 제1 유형의 룰은 조건이 만족되었을 때 수행되는 액션(action) 항목, 태깅 조건 항목(e.g. 이벤트 발생 조건과 태깅 조건이 별도로 설정되는 경우에 사용되는 항목), 태깅될 정보가 설정되는 항목 등을 더 포함할 수도 있다.
항목 설명
이름 룰(또는 이벤트)의 이름
함수 하나 이상의 모니터링요소의 값을 기초로 소정의 연산을 수행하는 함수
최대 허용 딜레이 설정된 함수에 입력되는 모니터링요소 값들의 최대 타임스탬프 차이
조건 함수의 출력값에 대한 조건e.g. 출력값 < 3, 출력값==10.11
표 1에 기재된 바와 같이, 함수 항목에는 하나 이상의 모니터링요소의 값을 기초로 소정의 연산을 수행하는 함수가 설정될 수 있다. 다른 항목의 설명에 대해서는 표 1을 참조하도록 한다.참고로, 룰의 이름이 룰의 식별자로 이용될 수도 있고, 각 룰에 별도의 식별자가 부여될 수도 있다. 또한, 룰의 조건이 만족되는 경우, 모니터링 데이터(e.g. 모니터링 데이터의 타임스탬프)에 이벤트에 관한 정보가 태깅될 수 있다. 예를 들어, 해당 데이터의 타임스탬프에 제1 룰의 이름이 태깅될 수 있다.제1 유형의 룰을 통해 검출되는 이벤트는 다양할 수 있다. 가령, 제1 유형의 룰을 통해 속도 초과 이벤트(e.g. 주행 속도가 지정된 값을 초과하는 상황)가 검출될 수 있다. 보다 구체적인 예로서, 도 9에 도시된 바와 같이, 제1 유형의 룰을 통해 두가지 신호(A, B)에 대한 합산값이 일정 값("71") 이하가 되는 이벤트가 검출될 수 있다. 도 9는 함수 항목에 두가지 신호(A, B)의 합산값을 구하는 함수가 설정되고, 조건 항목에 설정된 함수의 출력값이 "71" 이하인 조건이 설정된 결과, "t" 시점에 이벤트가 검출된 것을 예시하고 있다. 참고로, 도 9 이하의 도면에서, "abs"는 절대값을 구하는 함수를 의미하고, "V" 형상의 심볼은 이벤트가 검출되었음을 나타낸다.
다음으로, 제2 유형의 룰은 히스토리 기반으로 정의되는 룰로서, 예를 들어 하기의 표 2에 기재된 항목을 포함하도록 정의될 수 있다. 물론, 경우에 따라 일부 항목이 생략되거나 더 추가될 수도 있다. 각 항목의 설명에 대해서는 하기 표 2의 내용을 참조하도록 한다.
항목 설명
이름 룰(또는 이벤트)의 이름
버퍼 사이즈 설정된 함수의 출력값을 저장하는 버퍼의 크기e.g. 버퍼 사이즈가 10이면, 과거 t-9 시점부터 현재 t 시점까지 10개의 출력값이 저장됨
함수 (1) 하나 이상의 모니터링요소의 값을 기초로 소정의 연산을 수행하는 함수(2) 버퍼에 저장된 값들을 기초로 소정의 연산을 수행하는 함수
최대 허용 딜레이 설정된 함수에 입력이 허용되는 모니터링요소들의 최대 타임스탬프 차이
조건 함수의 출력값에 대한 조건e.g. 출력값 < 3, 출력값==10.11
제2 유형의 룰을 통해 검출되는 이벤트는 다양할 수 있다. 예를 들어, 도 10에 도시된 바와 같이, 제2 유형의 룰을 통해 서로 다른 시점(t-1, t)의 두가지 신호(A, B)에 대한 합산값의 차이가 일정 값("10") 초과가 되는 이벤트가 검출될 수 있다. 도 10은 함수 항목에 두가지 신호(A, B)의 합산값을 구하는 "함수1"과 두 시점의 함수 출력값 차이를 구하는 "함수2"가 설정되고, 조건 항목에 함수2의 출력값이 "10" 초과인 조건이 설정된 결과, "t" 시점에 이벤트가 검출된 것을 예시하고 있다.다음으로, 제3 유형의 룰은 다중 함수 및 다중 조건에 기반하여 정의되는 룰로서, 예를 들어 하기의 표 3에 기재된 항목을 포함하도록 정의될 수 있다. 물론, 경우에 따라 일부 항목이 생략되거나 더 추가될 수도 있다.
항목 설명
이름 룰(또는 이벤트)의 이름
순차 함수(조건) 적용 순서가 순차적인지 여부(T/F)
다중 함수 복수개의 함수로 구성된 다중 함수로, 각 함수는 하나 이상의 모니터링요소의 값을 기초로 소정의 연산을 수행함
최대 허용 딜레이 설정된 함수에 입력이 허용되는 모니터링요소들의 최대 타임스탬프 차이
다중 조건 복수개의 조건으로 구성된 다중 조건으로, 각 조건은 함수의 출력값에 대한 조건임
표 3을 참조하면, 순차 항목이 "T(True)"로 설정된 경우, k번째(단, k는 1 이상의 자연수) 함수의 출력값이 k번째 조건을 만족한 상태에서 k+1번째 함수의 출력값이 k+1번째 조건을 만족하는 경우에 이벤트에 관한 정보가 태깅될 수 있다. 이와 반대로, 순차 항목이 "F(False)"로 설정된 경우에는, k번째 함수의 출력값이 k번째 조건을 만족한 상태에서 순서에 상관없이 x번째 함수의 출력값이 x번째 조건을 만족하는 경우에 이벤트에 관한 정보가 태깅될 수 있다.제3 유형의 룰을 통해 검출되는 이벤트는 다양할 수 있다. 예를 들어, 도 11에 도시된 바와 같이, 제3 유형의 룰을 통해 두가지 신호(A, B)의 합산값이 복수의 조건(조건1 내지 조건3)을 순차적으로 만족시키는 이벤트가 검출될 수 있다(순차 항목이 "T"인 경우). 도 11은 함수 항목에 두가지 신호(A, B)의 합산값을 구하는 함수가 설정되고, 조건 항목에 3개의 조건(조건1 내지 조건3)이 설정된 결과, "t" 시점과 "t+1" 시점(즉, 설정된 조건이 순차적으로 만족된 시점)에 이벤트가 검출된 것을 예시하고 있다. 참고로, 도 11은 다중 함수 항목에 복수개의 동일한 함수가 설정된 것을 가정하고 있다.다음으로, 제4 유형의 룰은 제2 유형 및 제3 유형의 룰이 조합된 룰로서, 예를 들어 하기의 표 4에 기재된 항목을 포함하도록 정의될 수 있다. 물론, 경우에 따라 일부 항목이 생략되거나 더 추가될 수도 있다. 각 항목의 설명에 대해서는 하기 표 4의 내용을 참조하도록 한다.
항목 설명
이름 룰(또는 이벤트)의 이름
버퍼 사이즈 설정된 함수의 출력값을 저장하는 버퍼의 크기e.g. 버퍼 사이즈가 10이면, 과거 t-9 시점부터 현재 t 시점까지 10개의 출력값이 저장됨
순차 함수(조건) 적용 순서가 순차적인지 여부
다중 함수 (1)복수개의 함수로 구성된 다중 함수로, 각 함수는 하나 이상의 모니터링요소의 값을 기초로 소정의 연산을 수행함(2) 버퍼에 저장된 값들을 기초로 소정의 연산을 수행하는 함수
최대 허용 딜레이 설정된 함수에 입력이 허용되는 모니터링요소들의 최대 타임스탬프 차이
다중 조건 복수개의 조건으로 구성된 다중 조건으로, 각 조건은 함수의 출력값에 대한 조건임
제4 유형의 룰을 통해 검출되는 이벤트는 다양할 수 있다. 예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같이, 제4 유형의 룰을 통해 서로 다른 시점(t-1, t, t+1)의 두가지 신호(A, B)의 합산값의 차이가 복수의 조건(조건1 및 조건2)을 비순차적으로 만족시키는 이벤트가 검출될 수 있다(순차 항목이 "F"인 경우). 도 12는 함수 항목에 두가지 신호(A, B)의 합산값을 구하는 "함수1"과 두 시점의 함수 출력값 차이를 구하는 "함수2"가 설정되고, 조건 항목에 2개의 조건(조건 1 및 조건2)이 설정된 결과, "t+1" 시점(즉, 조건2 이후에 조건1이 만족된 시점)에 이벤트가 검출된 것을 예시하고 있다. 참고로, 도 12도 다중 함수 항목에 복수개의 동일한 함수가 설정된 것을 가정하고 있다.다음으로, 제5 유형의 룰은 트렌드(trend)에 관한 룰로서, 예를 들어 하기의 표 5에 기재된 항목을 포함하도록 정의될 수 있다. 물론, 경우에 따라 일부 항목이 생략되거나 더 추가될 수도 있다.
항목 설명
이름 룰(또는 이벤트)의 이름
버퍼 사이즈 설정된 함수의 출력값을 저장하는 버퍼의 크기e.g. 버퍼 사이즈가 10이면, 과거 t-9 시점부터 현재 t 시점까지 10개의 출력값이 저장됨
함수 하나 이상의 모니터링요소의 값을 기초로 소정의 연산을 수행하는 함수
최대 허용 딜레이 설정된 함수에 입력이 허용되는 모니터링요소들의 최대 타임스탬프 차이
기울기 하한 버퍼에 저장된 함수의 출력값들의 기울기의 하한값e.g. 1차 함수 기울기의 하한값
기울기 상한 버퍼에 저장된 함수의 출력값들의 기울기의 상한값e.g. 1차 함수 기울기의 상한값
컨피던스 0과 1사이의 값
조건 버퍼에 저장된 출력값들을 1차 근사 함수(y=ax+b)로 라인 피팅한 경우,1) 기울기 하한 >= a or 기울기 하한 <= a
2) 기울기 상한 <= a or 기울기 상한 >= a
3) 1차 함수의 결정 계수 >= 컨피던스 값
상기 표 5를 참조하면, 제5 유형의 룰에 명시된 3가지 조건(e.g. 상한 조건, 하한 조건, 결정 계수 조건) 중 적어도 하나가 만족되는 경우에 이벤트에 관한 정보가 태깅될 수 있다. 각 항목의 설명에 대해서는 하기 표 5의 내용을 참조하도록 한다.제5 유형의 룰을 통해 검출되는 이벤트는 다양할 수 있다. 가령, 제5 유형의 룰을 통해 급제동 이벤트(e.g. 주행 속도의 기울기가 하한값 이하인 상황) 또는 급가속 이벤트(e.g. 주행 속도의 기울기가 상한값 이상인 상황)가 검출될 수 있다. 보다 구체적인 예에 관하여서는 도 13을 참조하도록 한다. 도 13은 함수 항목에 신호(A)의 음수값을 구하는 "함수"가 설정되고, 조건 항목에 기울기가 "3" 이상이고 결정계수가 "0.7" 이상인 조건이 설정된 결과, "t+20" 시점에 이벤트가 검출된 것을 예시하고 있다. 참고로, 도 13은 버퍼 사이즈 항목이 "10"으로 설정되었기 때문에, 10개의 신호값들이 1차 함수로 라인 피팅된 것을 예시하고 있다.다음으로, 제6 유형의 룰은 차량 시스템과 같은 이동체의 헤딩각에 관한 룰로서, 예를 들어 하기의 표 6에 기재된 항목을 포함하도록 정의될 수 있다. 물론, 경우에 따라 일부 항목이 생략되거나 더 추가될 수도 있다.
항목 설명
이름 룰(또는 이벤트)의 이름
버퍼 사이즈 차량의 횡방향 헤딩각(lateral heading angle)을 저장하는 버퍼의 사이즈
하한 버퍼에 저장된 헤딩각의 차이의 하한값 or 버퍼에 저장된 헤딩각의 하한값
상한 버퍼에 저장된 헤딩각의 차이의 상한값 or 버퍼에 저장된 헤딩각의 상한값
조건 1) 버퍼에 저장된 헤딩각(또는 두 헤딩각의 차이) >= 하한 or 버퍼에 저장된 헤딩각(또는 두 헤딩각의 차이) <= 하한2) 버퍼에 저장된 헤딩각(또는 두 헤딩각의 차이) <= 상한 or 버퍼에 저장된 헤딩각(또는 두 헤딩각의 차이) >= 상한
상기 표 6을 참조하면, 제6 유형의 룰에 명시된 2가지 조건(e.g. 상한 조건, 하한 조건) 중 적어도 하나가 만족되는 경우에 이벤트에 관한 정보가 태깅될 수 있다. 각 항목의 설명에 대해서는 하기 표 6의 내용을 참조하도록 한다. 참고로, 이동체의 횡방향 헤딩각은 GPS 좌표값으로부터 계산될 수 있다.제6 유형의 룰을 통해 검출되는 이벤트는 다양할 수 있다. 가령, 제6 유형의 룰을 통해 좌회전, 우회전 유턴 등의 이벤트(e.g. 횡방향 헤딩각이 상한값 이상인 경우)가 검출될 수 있다. 보다 구체적인 예로서, 도 14에 도시된 바와 같이 룰이 설정된 경우, 횡방향 헤딩각이 "240도" 내지 "300도" 범위에 들어오는 시점(P8)에 이벤트가 검출될 수 있다.다음으로, 제7 유형의 룰도 차량 시스템과 같은 이동체의 헤딩각에 관한 룰로서, 예를 들어 하기의 표 7에 기재된 항목을 포함하도록 정의될 수 있다. 물론, 경우에 따라 일부 항목이 생략되거나 더 추가될 수도 있다.
항목 설명
이름 룰(또는 이벤트)의 이름
버퍼 사이즈 차량의 종방향 헤딩각(longitudinal heading angle)을 저장하는 버퍼의 사이즈
하한 버퍼에 저장된 헤딩각의 차이의 하한값 or 버퍼에 저장된 헤딩각의 하한값
상한 버퍼에 저장된 헤딩각의 차이의 상한값 or 버퍼에 저장된 헤딩각의 상한값
조건 1) 버퍼에 저장된 헤딩각(또는 두 헤딩각의 차이) >= 하한 or 버퍼에 저장된 헤딩각(또는 두 헤딩각의 차이) <= 하한2) 버퍼에 저장된 헤딩각(또는 두 헤딩각의 차이) <= 상한 or 버퍼에 저장된 헤딩각(또는 두 헤딩각의 차이) >= 상한
상기 표 7을 참조하면, 제7 유형의 룰에 명시된 2가지 조건(e.g. 상한 조건, 하한 조건) 중 적어도 하나가 만족되는 경우에 이벤트에 관한 정보가 태깅될 수 있다. 각 항목의 설명에 대해서는 하기 표 7의 내용을 참조하도록 한다. 참고로, 이동체의 종방향 헤딩각은 고도값으로부터 계산될 수 있다.다음으로, 제8 유형의 룰은 관심 이벤트의 발생 횟수에 기반한 룰로서, 예를 들어 하기의 표 8에 기재된 항목을 포함하도록 정의될 수 있다. 물론, 경우에 따라 일부 항목이 생략되거나 더 추가될 수도 있다.
항목 설명
이름 룰(또는 이벤트)의 이름
관심 이벤트 카운팅 대상이 되는 이벤트
시간 윈도우 관심 이벤트가 누적하여 카운트되는 시간 구간의 크기
e.g. 시간 윈도우가 10이면, 과거 t-9 시점부터 현재 t 시점까지 발생된 관심 이벤트가 카운팅됨
카운트 관심 이벤트가 발생(관측)된 횟수
조건 시간 윈도우 내의 관심 이벤트의 발생횟수 >= 카운트
상기 표 8을 참조하면, 제8 유형의 룰에 명시된 카운트 조건이 만족되는 경우에 이벤트에 관한 정보가 태깅될 수 있다. 각 항목의 설명에 대해서는 상기 표 8의 내용을 참조하도록 한다.제8 유형의 룰을 통해 검출되는 이벤트는 다양할 수 있다. 가령, 제8 유형의 룰을 통해 급제동이 일정 횟수 이상 반복되는 이벤트가 검출될 수 있다. 보다 구체적인 예로서, 도 15에 도시된 바와 같이 룰이 설정되면, "30ms" 이내에 관심 이벤트 "A"가 3번 이상 발생된 시점("110ms")에 이벤트(e.g. 30ms 이내에 에러가 3번 이상 발생한 상황)가 검출될 수 있다. 또는, 도 16에 도시된 바와 같이, "10,000ms" 이내에 관심 이벤트 "A"가 2번 이상 발생된 시점("9000ms")에 이벤트(e.g. 10초 이내에 좌회전이 두 번 이상 발생한 상황)가 검출될 수 있다다음으로, 제9 유형의 룰은 이벤트 지속시간에 관한 룰로서, 예를 들어 하기의 표 9에 기재된 항목을 포함하도록 정의될 수 있다. 물론, 경우에 따라 일부 항목이 생략되거나 더 추가될 수도 있다.
항목 설명
이름 룰(또는 이벤트)의 이름
관심 이벤트 모니터링 대상 이벤트
지속시간 관심 이벤트의 지속시간
최대 허용 딜레이 관심 이벤트 발생 간격의 최대값
조건 관심 이벤트가 지속적으로 발생된 전체 시간 >= 지속시간
제9 유형의 룰을 통해 검출되는 이벤트는 다양할 수 있다. 가령, 제9 유형의 룰을 통해 일정 시간 동안 지정된 범위 내의 속도가 지속되는 이벤트가 검출될 수 있다. 보다 구체적인 예로서, 도 17에 도시된 바와 같이 룰이 설정되면, 관심 이벤트 "A"의 발생이 "150ms" 이상 지속되는 시점("180ms")에 이벤트(e.g. 50 초과의 속력으로 50ms 이상 주행하고 있는 상황)가 검출될 수 있다.다음으로, 제10 유형의 룰은 복합 이벤트(compound event)를 검출하기 위한 룰로서, 예를 들어 하기의 표 10에 기재된 항목을 포함하도록 정의될 수 있다. 물론, 경우에 따라 일부 항목이 생략되거나 더 추가될 수도 있다.
항목 설명
이름 룰(또는 이벤트)의 이름
다중 이벤트 모니터링 대상이 되는 복수의 관심 이벤트
최대 허용 딜레이 복수의 관심 이벤트의 발생 간격의 최대값
조건 복수의 관심 이벤트의 발생 간격 <= 최대 허용 딜레이
상기 표 10을 참조하면, 제10 유형의 룰에 조건이 만족되는 경우(즉, 최대 허용 딜레이 이내에 설정된 복수의 관심 이벤트가 발생하는 경우)에 이벤트에 관한 정보가 태깅될 수 있다. 각 항목의 설명에 대해서는 상기 표 10의 내용을 참조하도록 한다.제10 유형의 룰을 통해 검출되는 이벤트는 다양할 수 있다. 가령, 제10 유형의 룰을 통해 우회전하면서 급제동하는 이벤트가 검출될 수 있다. 보다 구체적인 예로서, 도 18에 도시된 바와 같이 룰이 설정되면, 관심 이벤트 "A"와 "B"가 "10ms" 이내에 발생된 시점("110ms")에 이벤트(e.g. 50 초과의 속력으로 주행하다가 10ms 이내에 좌회전하는 상황)가 검출될 수 있다.지금까지 표 1 내지 표 10과 도 9 내지 도 18을 참조하여 본 개시의 몇몇 실시예들에서 참조될 수 있는 다양한 유형의 룰에 대하여 설명하였다. 상술한 다양한 유형의 룰을 통해 검출 가능한 이벤트의 개수가 증가될 수 있으며, 다양한 형태의 이벤트가 정의될 수 있다.
이하에서는, 도 19를 참조하여 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 검출 장치(100)를 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치(200)에 대하여 설명하도록 한다.
도 19는 컴퓨팅 장치(200)를 나타내는 예시적인 하드웨어 구성도이다.
도 19에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 장치(200)는 하나 이상의 프로세서(210), 버스(250), 통신 인터페이스(270), 프로세서(210)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(291)을 로드(load)하는 메모리(230)와, 컴퓨터 프로그램(291)을 저장하는 스토리지(290)를 포함할 수 있다. 다만, 도 19에는 본 개시의 실시예와 관련 있는 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 개시가 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 19에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
프로세서(210)는 컴퓨팅 장치(200)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 개시의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(210)는 본 개시의 실시예들에 따른 동작/방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 컴퓨팅 장치(200)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.
다음으로, 메모리(230)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장할 수 있다. 메모리(230)는 본 개시의 실시예들에 따른 동작/방법을 실행하기 위하여 스토리지(290)로부터 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(291)을 로드할 수 있다. 컴퓨터 프로그램(291)이 로드된 경우, 도 1에 예시된 바와 같은 모듈(e.g. 110)이 메모리(230) 상에 구현될 수 있다. 메모리(230)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있을 것이나, 본 개시의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
다음으로, 버스(250)는 컴퓨팅 장치(200)의 구성요소 간 통신 기능을 제공할 수 있다. 버스(250)는 주소 버스(Address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.
다음으로, 통신 인터페이스(270)는 컴퓨팅 장치(200)의 유무선 인터넷 통신을 지원할 수 있다. 또한, 통신 인터페이스(270)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(270)는 본 개시의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
다음으로, 스토리지(290)는 상기 하나 이상의 프로그램(291)을 비임시적으로 저장할 수 있다. 스토리지(290)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 개시가 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
다음으로, 컴퓨터 프로그램(291)은 메모리(230)에 로드될 때 프로세서(210)로 하여금 본 개시의 실시예들에 따른 동작/방법을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(210)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 개시의 실시예들에 따른 동작/방법을 수행할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨터 프로그램(291)은 이벤트 검출을 위한 룰과 룰에 부여된 태그값을 등록하는 동작, 모니터링 데이터와 모니터링 데이터에 부여된 태그값을 획득하는 동작, 획득된 태그값을 이용하여 기 등록된 룰 중에서 모니터링 데이터와 연관된 룰을 결정하는 동작 및 결정된 룰을 적용하여 모니터링 데이터에서 이벤트를 검출하는 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 이와 같은 경우, 컴퓨팅 장치(200)를 통해 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 검출 장치(100)가 구현될 수 있다.
지금까지 도 19를 참조하여 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 검출 장치(100)를 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치(200)에 대하여 설명하였다.
지금까지 도 1 내지 도 19를 참조하여 설명된 본 개시의 기술적 사상은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 예를 들어 이동형 기록 매체(CD, DVD, 블루레이 디스크, USB 저장 장치, 이동식 하드 디스크)이거나, 고정식 기록 매체(ROM, RAM, 컴퓨터 구비 형 하드 디스크)일 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 상기 컴퓨터 프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 다른 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 다른 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 다른 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다.
이상에서, 본 개시의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 개시의 기술적 사상이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 개시의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 도시되어 있지만, 반드시 동작들이 도시된 특정한 순서로 또는 순차적 순서로 실행되어야만 하거나 또는 모든 도시 된 동작들이 실행되어야만 원하는 결과를 얻을 수 있는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 상황에서는, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 유리할 수도 있다. 더욱이, 위에 설명한 실시예들에서 다양한 구성들의 분리는 그러한 분리가 반드시 필요한 것으로 이해되어서는 안 되고, 설명된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키지 될 수 있음을 이해하여야 한다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예들을 설명하였지만, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 본 개시가 다른 구체적인 형태로도 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시에 의해 정의되는 기술적 사상의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (15)

  1. 이벤트 검출을 위한 룰과 상기 룰에 부여된 태그값을 등록하는 룰 등록부; 및
    모니터링 데이터와 상기 모니터링 데이터에 부여된 태그값을 획득하고, 상기 획득된 태그값을 이용하여 기 등록된 룰 중에서 상기 모니터링 데이터와 연관된 룰을 결정하며, 상기 결정된 룰을 적용하여 상기 모니터링 데이터에서 이벤트를 검출하는 이벤트 검출부를 포함하는,
    이벤트 검출 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 이벤트 검출부는,
    상기 모니터링 데이터에 상기 검출된 이벤트에 관한 정보를 태깅하는,
    이벤트 검출 장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 룰 등록부는,
    상기 룰을 룰 저장소에 저장하고 상기 룰의 식별자와 상기 룰에 부여된 태그값을 매핑테이블에 등록하고,
    상기 이벤트 검출부는,
    상기 모니터링 데이터에 부여된 태그값을 이용하여 상기 매핑테이블에서 상기 연관된 룰의 식별자를 조회하고, 상기 조회된 룰의 식별자를 이용하여 상기 룰 저장소에서 상기 연관된 룰을 획득하는,
    이벤트 검출 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 모니터링 데이터를 해석하기 위한 메타데이터와 상기 메타데이터에 부여된 태그값을 등록하는 메타데이터 등록부를 더 포함하고,
    상기 이벤트 검출부는,
    상기 획득된 태그값을 이용하여, 상기 기 등록된 메타데이터 중에서 상기 모니터링 데이터와 연관된 메타데이터를 결정하고,
    상기 결정된 메타데이터를 이용하여 상기 모니터링 데이터를 해석하며,
    상기 해석된 모니터링 데이터에서 상기 이벤트를 검출하는,
    이벤트 검출 장치.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 이벤트 검출부는,
    신규 룰이 등록되었다는 판단에 응답하여, 상기 신규 룰에 부여된 태그값을 이용하여 기 저장된 모니터링 데이터 중에서 상기 신규 룰과 연관된 데이터를 결정하고,
    상기 신규 룰을 적용하여 상기 결정된 데이터에서 이벤트를 검출하는,
    이벤트 검출 장치.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 모니터링 데이터는 하나 이상의 모니터링요소에 관한 값을 포함하고,
    상기 룰은 함수 및 조건 항목을 포함하며,
    상기 함수 항목에는 상기 하나 이상의 모니터링요소의 값을 기초로 소정의 연산을 수행하는 함수가 설정되고,
    상기 조건 항목에는 상기 설정된 함수의 출력값에 대한 조건이 설정되는,
    이벤트 검출 장치.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 모니터링 데이터는 상기 모니터링요소의 값에 대한 타임스탬프를 더 포함하고,
    상기 룰은 최대 허용 딜레이 항목을 더 포함하며,
    상기 최대 허용 딜레이 항목에는 상기 설정된 함수에 입력되는 복수의 모니터링요소 값의 최대 타임스탬프 차이값이 설정되는,
    이벤트 검출 장치.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 룰은 다중 함수, 다중 조건 및 순차 항목을 포함하고,
    상기 다중 함수 항목에는 제1 함수 및 제2 함수가 설정되며,
    상기 다중 조건 항목에는 상기 제1 함수의 출력값에 대한 제1 조건과 상기 제2 함수의 출력값에 대한 제2 조건이 설정되고,
    상기 순차 항목에는 상기 제1 조건과 상기 제2 조건이 순차적으로 판단되는지 여부를 가리키는 값이 설정되는,
    이벤트 검출 장치.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 룰은 함수 및 조건 항목을 포함하고,
    상기 함수 항목에는 상기 모니터링 데이터를 기초로 소정의 연산을 수행하는 함수가 설정되며,
    상기 조건 항목에는 상기 설정된 함수에 의해 출력된 복수의 값으로부터 얻어진 1차 근사 함수의 기울기에 대한 조건이 설정되는,
    이벤트 검출 장치.
  10. 제1 항에 있어서,
    상기 룰은 함수 및 조건 항목을 포함하고,
    상기 함수 항목에는 상기 모니터링 데이터를 기초로 소정의 연산을 수행하는 함수가 설정되며,
    상기 조건 항목에는 상기 설정된 함수에 의해 출력된 복수의 값으로부터 얻어진 1차 근사 함수의 결정계수에 대한 조건이 설정되는,
    이벤트 검출 장치.
  11. 제1 항에 있어서,
    상기 모니터링 데이터는 이동체에 관한 데이터이고,
    상기 룰은 조건 항목을 포함하며,
    상기 조건 항목에는 상기 이동체의 횡방향 헤딩각 또는 종방향 헤딩각에 대한 조건이 설정되는,
    이벤트 검출 장치.
  12. 제1 항에 있어서,
    상기 룰은 조건 항목을 포함하고,
    상기 조건 항목에는 관심 이벤트의 발생 횟수에 대한 조건이 설정되는,
    이벤트 검출 장치.
  13. 제1 항에 있어서,
    상기 룰은 조건 항목을 포함하고,
    상기 조건 항목에는 관심 이벤트의 지속시간에 대한 조건이 설정되는,
    이벤트 검출 장치.
  14. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 이벤트 검출 방법으로서,
    이벤트 검출을 위한 룰과 상기 룰에 부여된 태그값을 등록하는 단계;
    모니터링 데이터와 상기 모니터링 데이터에 부여된 태그값을 획득하는 단계;
    상기 획득된 태그값을 이용하여 기 등록된 룰 중에서 상기 모니터링 데이터와 연관된 룰을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 룰을 적용하여 상기 모니터링 데이터에서 이벤트를 검출하는 단계를 포함하는,
    이벤트 검출 방법.
  15. 컴퓨팅 장치와 결합되어,
    이벤트 검출을 위한 룰과 상기 룰에 부여된 태그값을 등록하는 단계;
    모니터링 데이터와 상기 모니터링 데이터에 부여된 태그값을 획득하는 단계;
    상기 획득된 태그값을 이용하여 기 등록된 룰 중에서 상기 모니터링 데이터와 연관된 룰을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 룰을 적용하여 상기 모니터링 데이터에서 이벤트를 검출하는 단계를 실행시키기 위하여 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장된,
    컴퓨터 프로그램.
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