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노크(knock)를 활용하여 객체를 식별하는 방법으로서,사용자 단말에 설치된 다중(Multimodal) 센서로부터 감지데이터를 출력하는 출력단계;상기 감지데이터로부터 대상 객체와 상기 사용자 단말 사이의 노크에 의해 발생된 하나 이상의 노크데이터를 검출하는 검출단계; 및상기 검출된 노크데이터를 기반으로 상기 대상 객체를 식별하는 식별단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 방법
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제1항에 있어서, 상기 다중 센서는,사운드센서 및 가속도센서 또는 사운드센서 및 각속도센서로 이루어지는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 방법
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제1항에 있어서, 상기 다중 센서는,사운드센서, 가속도센서 및 각속도센서로 이루어지는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 방법
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제1항에 있어서, 상기 다중 센서는,사운드센서 및 가속도센서로 이루어지며,상기 검출단계는,상기 사운드센서의 감지데이터인 사운드데이터와 상기 가속도센서의 감지데이터인 가속도데이터 각각의 피크(peak) 값을 검출하는 피크검출단계; 및상기 검출된 피크 값이 임계 값 이상인 경우, 상기 사운드데이터 및 가속도데이터를 상기 노크데이터로 검출하는 노크검출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 방법
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제4항에 있어서, 상기 검출단계는,상기 피크검출단계 후, 상기 임계 값 이상의 피크 값이 검출된 사운드데이터 및 가속도데이터 각각으로부터 샘플데이터를 추출하는 샘플추출단계를 더 포함하고,상기 노크검출단계는 상기 추출된 샘플데이터를 상기 노크데이터로 검출하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 방법
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제5항에 있어서, 상기 검출단계는,상기 샘플추출단계 후, 기준주파수를 기준으로 상기 가속도데이터의 샘플데이터를 고주파수 성분과 저주파수 성분으로 분류하고, 상기 고주파수 성분의 합과 상기 저주파수 성분의 합 사이의 비율을 연산하는 연산단계를 더 포함하고,상기 노크검출단계는 상기 연산된 비율이 기준 비율 이상에 해당하는 경우, 상기 추출된 샘플데이터를 상기 노크데이터로 검출하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 방법
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제1항에 있어서, 상기 식별단계는,상기 노크데이터로부터 특징데이터를 추출하는 특징추출단계; 및상기 추출된 특징데이터를 대상으로 객체 분류 알고리즘을 적용하여 상기 대상 객체를 식별하는 객체식별단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 방법
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제1항에 있어서,상기 사용자 단말에 설치된 하나 이상의 어플리케이션정보를 객체정보 별로 구분하여 저장하는 저장단계; 및상기 식별단계 후, 상기 저장된 어플리케이션정보 중 상기 식별된 대상 객체에 해당하는 어플리케이션정보를 이용하여 해당 어플리케이션을 실행하는 실행단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 방법
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제8항에 있어서, 상기 저장단계는,상기 어플리케이션정보를, 상호 간 구성 노크의 개수를 기준으로 구분되는 하나 이상의 노크시퀀스 별로 더 구분하여 저장하고,상기 검출단계는 상기 하나 이상의 노크데이터를 기준시간 동안 검출하며,상기 실행단계는 상기 저장된 어플리케이션정보 중 상기 식별된 대상 객체 및 상기 기준시간 동안 검출된 노크데이터의 개수에 해당하는 어플리케이션정보를 이용하여 해당 어플리케이션을 실행하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 방법
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제9항에 있어서, 상기 저장단계는,상기 어플리케이션정보를, 상기 노크시퀀스를 구성하는 노크 사이의 시간 간격을 기준으로 더 구분하여 저장하고,상기 실행단계는 상기 저장된 어플리케이션정보 중 상기 식별된 대상 객체, 상기 검출된 노크데이터의 개수 및 상기 검출된 노크데이터 사이의 시간 간격에 해당하는 어플리케이션정보를 이용하여 해당 어플리케이션을 실행하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 방법
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제1항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
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노크(knock)를 활용하여 객체를 식별하는 장치로서,자체에 설치되며, 감지데이터를 출력하는 다중(Multimodal) 센서;상기 감지데이터로부터 대상 객체와의 노크에 의해 발생된 하나 이상의 노크데이터를 검출하는 검출부; 및상기 검출된 노크데이터를 기반으로 상기 대상 객체를 식별하는 식별부를 포함하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 장치
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제12항에 있어서, 상기 다중 센서는,사운드센서 및 가속도센서 또는 사운드센서 및 각속도센서로 이루어지는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 장치
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제12항에 있어서, 상기 다중 센서는,사운드센서, 가속도센서 및 각속도센서로 이루어지는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 장치
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제12항에 있어서, 상기 다중 센서는,사운드센서 및 가속도센서로 이루어지며,상기 검출부는,상기 사운드센서의 감지데이터인 사운드데이터와 상기 가속도센서의 감지데이터인 가속도데이터 각각의 피크(peak) 값을 검출하는 피크검출부; 및상기 검출된 피크 값이 임계 값 이상인 경우, 상기 사운드데이터 및 가속도데이터를 상기 노크데이터로 검출하는 노크검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 장치
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제15항에 있어서, 상기 검출부는,상기 임계 값 이상의 피크 값이 검출된 사운드데이터 및 가속도데이터 각각으로부터 샘플데이터를 추출하는 샘플추출부를 더 포함하고,상기 노크검출부는 상기 추출된 샘플데이터를 상기 노크데이터로 검출하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 장치
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제16항에 있어서, 상기 검출부는,기준주파수를 기준으로 상기 가속도데이터의 샘플데이터를 고주파수 성분과 저주파수 성분으로 분류하고, 상기 고주파수 성분의 합과 상기 저주파수 성분의 합 사이의 비율을 연산하는 연산부를 더 포함하고,상기 노크검출부는 상기 연산된 비율이 기준 비율 이상에 해당하는 경우, 상기 추출된 샘플데이터를 상기 노크데이터로 검출하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 장치
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제12항에 있어서, 상기 식별부는,상기 노크데이터로부터 특징데이터를 추출하는 특징추출부; 및상기 추출된 특징데이터를 대상으로 객체 분류 알고리즘을 적용하여 상기 대상 객체를 식별하는 객체식별부를 포함하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 장치
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제12항에 있어서,자체에 설치된 하나 이상의 어플리케이션정보가 객체정보 별로 구분되어 저장된 저장부; 및상기 저장된 어플리케이션정보 중 상기 식별된 대상 객체에 해당하는 어플리케이션정보를 이용하여 해당 어플리케이션을 실행하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 장치
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제19항에 있어서, 상기 저장부는,상기 어플리케이션정보가, 상호 간 구성 노크의 개수를 기준으로 구분되는 하나 이상의 노크시퀀스 별로 더 구분되어 저장되고,상기 검출부는 상기 하나 이상의 노크데이터를 기준시간 동안 검출하며,상기 제어부는 상기 저장된 어플리케이션정보 중 상기 식별된 대상 객체 및 상기 기준시간 동안 검출된 노크데이터의 개수에 해당하는 어플리케이션정보를 이용하여 해당 어플리케이션을 실행하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 장치
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제20항에 있어서, 상기 저장부,상기 어플리케이션정보가, 상기 노크시퀀스를 구성하는 노크 사이의 시간 간격을 기준으로 더 구분되어 저장되고,상기 제어부는 상기 저장된 어플리케이션정보 중 상기 식별된 대상 객체, 상기 검출된 노크데이터의 개수 및 상기 검출된 노크데이터 사이의 시간 간격에 해당하는 어플리케이션정보를 이용하여 해당 어플리케이션을 실행하는 것을 특징으로 하는 노크 기반 객체 식별 장치
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