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차량 내 소정 위치에 설치된 레이더 장치를 이용하여 레이더 신호를 송출하고 상기 차량 내의 각 좌석 타겟에서 반사된 레이더 신호를 수신하는 테스트를 차량 내 좌석별 사람의 존재 여부에 따라 생길 수 있는 2P 가지 시나리오(단, P는 차량 내 좌석의 개수) 각각에 대하여 복수 회 수행하여 다수의 테스트 수신신호를 확보하는 단계;상기 연산처리장치에서, 상기 다수의 테스트 수신신호를 샘플링하고 그 샘플링된 테스트 수신신호에 포함된 직류성분 제거 처리 및 노이즈 성분 억제를 위한 필터링 처리를 포함하는 전처리를 수행하는 단계;상기 2P 가지 시나리오 별로 다수의 전처리된 테스트 신호들의 통계적 특성을 나타내는 매개변수들의 특징 데이터를 추출하는 단계; 상기 매개변수들의 특징 데이터를 학습 데이터로 삼아 기계학습을 수행하여 임의의 입력 데이터를 상기 2P 가지 시나리오에 대응하는 클래스들 중 어느 한 가지로 분류할 수 있는 분류 모델을 생성하는 단계;상기 레이더 장치가 레이더 신호를 송출하여 상기 차량 내 각 좌석 타겟에서 반사된 레이더 신호를 실시간으로 수신하는 단계;상기 연산처리장치에서, 상기 수신된 레이더 신호를 샘플링하고 그 샘플링된 레이더 신호에 포함된 직류성분 제거 처리 및 노이즈 성분 억제를 위한 필터링 처리를 포함하는 전처리를 수행하는 단계; 및 상기 연산처리장치에서, 전처리된 레이더 신호의 통계적 특성을 나타내는 특징을 추출하여 상기 분류 모델에 입력하여 상기 2P 개의 시나리오에 대응하는 클래스들 중 해당하는 클래스로 분류하는 것에 의해 상기 차량 내 사람의 위치를 실시간으로 추정하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치를 이용한 차량내 사람 감지 방법
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제1항에 있어서, 상기 분류 모델을 생성하는 단계는 추출된 전체 특징 데이터 중 중복되거나 또는 비슷한 특징 데이터를 걸러내고 남은 특징 데이터를 선별하여 상기 학습데이터로 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치를 이용한 차량내 사람 감지 방법
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제2항에 있어서, 상기 특징 데이터의 선별은 이웃 성분 분석 알고리즘에 따라 산출되는 상기 전체 특징 데이터들 간의 거리에 기초하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 레이더 장치를 이용한 차량내 사람 감지 방법
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제1항에 있어서, 상기 매개변수들은 평균(mean), 분산(variance), 분산 계수(coefficient of variance), 첨도(kurtosis), 비대칭도(skewness), 신호의 최대값, 그리고 신호에서의 최대값 인수를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치를 이용한 차량내 사람 감지 방법
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제1항에 있어서, 상기 분류 모델을 생성하는 단계는 의사결정 트리들의 앙상블 학습을 위한 배깅 알고리즘에 따라 상기 선별된 특징 데이터 전체를 복수의 학습 데이터 세트로 분할하는 단계; 의사결정 트리 알고리즘을 기반으로 하는 복수의 분류자가 상기 분할된 학습 데이터 세트를 각각 병렬로 학습하는 단계; 그리고 각 분류자에서의 예측 결과를 모아서 평균하거나 또는 투표하여 클래스 분류 결과를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치를 이용한 차량내 사람 감지 방법
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제5항에 있어서, 상기 분류 모델을 생성하는 단계는 분할된 복수의 학습 데이터 세트 중 일부 세트를 사용하여 분류자를 학습시키고, 나머지 세트를 사용하여 학습된 분류자의 성능을 검증하는 다중겹 교차검증 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치를 이용한 차량내 사람 감지 방법
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제5항에 있어서, 분류에 사용되는 특징 데이터의 가지 수와 분류자의 수는 각각 7개와 50개인 것을 특징으로 하는 레이더 장치를 이용한 차량내 사람 감지 방법
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제1항에 있어서, 상기 레이더 장치는 임펄스 무선 초광대역(Impulse Radio Ultra-Wideband: IR-UWB) 레이더 신호를 상기 차량 내 좌석 타겟들을 향해 송출하고 좌석 타겟들에서 반사된 레이더 신호를 수신하도록 구성된 IR-UWB 레이더 장치인 것을 특징으로 하는 레이더 장치를 이용한 차량내 사람 감지 방법
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차량 내 소정 위치에 설치된 레이더 장치를 이용하여 레이더 신호를 송출하고 상기 차량 내의 각 좌석 타겟에서 반사된 레이더 신호를 수신하는 테스트를 차량 내 좌석별 사람의 존재 여부에 따라 생길 수 있는 2P 가지 시나리오(단, P는 차량 내 좌석의 개수) 각각에 대하여 복수 회 수행하여 다수의 테스트 수신신호를 확보하는 단계;상기 연산처리장치에서, 상기 다수의 테스트 수신신호를 샘플링하고 그 샘플링된 테스트 수신신호에 포함된 직류성분 제거 처리 및 노이즈 성분 억제를 위한 필터링 처리를 포함하는 전처리를 수행하는 단계;상기 2P 가지 시나리오 별로 다수의 전처리된 테스트 신호들을 학습 데이터로 삼아 심층 신경망을 기반으로 하는 딥러닝을 수행하여 임의의 입력 데이터를 상기 2P 가지 시나리오에 대응하는 클래스들 중 어느 한 가지로 분류할 수 있는 분류 모델을 생성하는 단계;상기 레이더 장치가 레이더 신호를 송출하여 상기 차량 내 각 좌석 타겟에서 반사된 레이더 신호를 실시간으로 수신하는 단계;상기 연산처리장치에서, 수신된 레이더 신호를 샘플링하고 그 샘플링된 레이더 신호에 포함된 직류성분 제거 처리 및 노이즈 성분 억제를 위한 필터링 처리를 포함하는 전처리를 수행하는 단계; 및 상기 연산처리장치에서, 전처리된 레이더 신호를 상기 분류 모델에 입력하여 상기 2P 개의 시나리오에 대응하는 클래스들 중 해당하는 클래스로 분류하는 것에 의해 상기 차량 내 사람의 위치를 실시간으로 추정하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치를 이용한 차량내 사람 감지 방법
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제9항에 있어서, 상기 딥러닝은 입력층, 다중 은닉층, 출력층을 포함하는 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron: MLP) 네트워크를 기반으로 순방향 전파와 역방향 전파의 반복된 프로세스를 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 레이더 장치를 이용한 차량내 사람 감지 방법
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제9항에 있어서, 상기 레이더 장치는 임펄스 무선 초광대역(Impulse Radio Ultra-Wideband: IR-UWB) 레이더 신호를 상기 차량 내 좌석 타겟들을 향해 송출하고 좌석 타겟들에서 반사된 레이더 신호를 수신하도록 구성된 IR-UWB 레이더 장치인 것을 특징으로 하는 레이더 장치를 이용한 차량내 사람 감지 방법
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