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롤링 셔터 기반의 카메라를 포함하는 광학 신호 수신 장치의 프로세서가 각 단계의 적어도 일부를 수행하는 신호 수신 방법으로서,상기 카메라가 광원을 서로 다른 시간에 복수 회 촬영하여 이미지 프레임을 생성하는 단계;상기 이미지 프레임을 딥러닝 기반의 제1 학습모델에 입력하여 상기 광원이 촬영된 영역을 인식하는 단계;상기 광원이 촬영된 영역에 기초하여 OOK(On-Off Keying) 기반의 1차원 신호인 OOK 변조 신호를 생성하는 단계;상기 변조 신호를 딥러닝 기반의 제2 학습모델에 입력하여 상기 변조 신호에서 프리앰블(preamble)의 위치를 판단하는 단계; 및상기 프리앰블에 기초하여 상기 변조 신호로부터 OOK 복조 방식에 따라 페이로드(payload)를 복조하는 단계를 포함하는,광학 신호 수신 장치의 신호 수신 방법
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제1 항에 있어서,상기 제2 학습모델은 광원을 촬영한 이미지에서 획득한 1차원의 OOK 변조 신호를 프리앰블의 위치로 레이블링(labeling)한 훈련 데이터로 훈련된 학습 모델인,광학 신호 수신 장치의 신호 수신 방법
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제1 항에 있어서,상기 OOK 변조 신호는 상기 OOK 변조 신호를 생성한 광원의 식별정보를 포함하는, 광학 신호 수신 장치의 신호 수신 방법
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제1 항에 있어서,상기 OOK 변조 신호는 복수의 패킷을 포함하고, 상기 패킷은 복수의 서브 패킷을 포함하고, 상기 서브 패킷은 상기 패킷 또는 상기 서브 패킷의 순서 정보를 의미하는 시퀀스 넘버(Sequence Number)를 포함하는,광학 신호 수신 장치의 신호 수신 방법
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제4 항에 있어서, 복수의 상기 서브 패킷의 상기 순서 정보를 확인하는 단계; 및상기 순서 정보에 기반하여 복수의 상기 서브 패킷 중 어느 하나의 폐기를 결정하거나 연속한 상기 서브 패킷의 상기 순서 정보가 연속하지 않는 경우 패킷 수신 에러를 결정하는 단계를 포함하는,광학 신호 수신 장치의 신호 수신 방법
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제1 항에 있어서,상기 프리앰블에 기초하여 상기 변조 신호로부터 OOK 복조 방식에 따라 페이로드를 복조하는 단계는,상기 프리앰블의 수신 이전에 수신된 백워드 시그널 및 상기 프리앰블의 수신 이후에 수신된 포워드 시그널이 상기 프리앰블의 앞 뒤에 연속하도록 포함된 상기 변조 신호를 딥러닝 기반의 제3 학습모델에 입력하여 상기 페이로드를 복조하는 단계를 포함하는,광학 신호 수신 장치의 신호 수신 방법
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제6 항에 있어서,상기 이미지 프레임은 상기 카메라가 상기 광원을 서로 다른 시간에 복수 회 촬영으로 연속하여 생성된 제1 이미지 프레임 및 제2 이미지 프레임을 포함하고, 상기 제1 이미지 프레임에서 상기 프리앰블의 위치가 확인되지 않는 경우, 상기 제1 이미지 프레임으로부터 생성된 상기 변조 신호의 적어도 일부를 상기 제2 이미지 프레임으로부터 생성된 상기 변조 신호의 상기 백워드 시그널 또는 상기 포워드 시그널로 구성하여 상기 제3 학습모델에 입력하는 단계를 포함하는,광학 신호 수신 장치의 신호 수신 방법
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제1 항에 있어서,상기 이미지 프레임은 이동 중인 객체에 구비된 상기 광원으로부터 전송되는 광 변조 신호에 기반하여 상기 카메라가 생성하고,상기 이미지 프레임은 상기 광원의 온(On) 및 오프(Off)에 기반한 스트립(strip) 패턴을 포함하는,광학 신호 수신 장치의 신호 수신 방법
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광 신호를 수신하는 롤링 셔터(rolling-shutter) 방식으로 영상을 생성하는 카메라; 적어도 하나의 프로세서; 및상기 프로세서와 전기적으로 연결되고, 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드(code)가 저장되는 메모리를 포함하고,상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때 상기 프로세서가,상기 카메라를 제어하여 광원을 서로 다른 시간에 복수 회 촬영하여 이미지 프레임을 생성하고, 상기 이미지 프레임을 딥러닝 기반의 제1 학습모델에 입력하여 상기 광원이 촬영된 영역을 인식하고, 상기 광원이 촬영된 영역에 기초하여 OOK(On-Off Keying) 기반의 1차원 신호인 OOK 변조 신호를 생성하고, 상기 변조 신호를 딥러닝 기반의 제2 학습모델에 입력하여 상기 변조 신호에서 프리앰블(preamble)의 위치를 판단하고, 상기 프리앰블에 기초하여 상기 변조 신호로부터 OOK 복조 방식에 따라 페이로드(payload)를 복조하도록 야기하는 코드를 저장하는,광학 신호 수신 장치
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제9 항에 있어서,상기 제2 학습모델은 광원을 촬영한 이미지에서 획득한 1차원의 OOK 변조 신호를 프리앰블의 위치로 레이블링(labeling)한 훈련 데이터로 훈련된 학습 모델인,광학 신호 수신 장치
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제9 항에 있어서,상기 OOK 변조 신호는 상기 OOK 변조 신호를 생성한 광원의 식별정보를 포함하는, 광학 신호 수신 장치
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제9 항에 있어서,상기 OOK 변조 신호는 복수의 패킷을 포함하고, 상기 패킷은 복수의 서브 패킷을 포함하고, 상기 서브 패킷은 상기 패킷 또는 상기 서브 패킷의 순서 정보를 의미하는 시퀀스 넘버(Sequence Number)를 포함하는,광학 신호 수신 장치
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제12 항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금, 복수의 상기 서브 패킷의 상기 순서 정보를 확인하고,상기 순서 정보에 기반하여 복수의 상기 서브 패킷 중 어느 하나의 폐기를 결정하거나 연속한 상기 서브 패킷의 상기 순서 정보가 연속하지 않는 경우 패킷 수신 에러를 결정하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,광학 신호 수신 장치
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제9 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금, 상기 프리앰블의 수신 이전에 수신된 백워드 시그널 및 상기 프리앰블의 수신 이후에 수신된 포워드 시그널이 상기 프리앰블의 앞 뒤에 연속하도록 포함된 상기 변조 신호를 딥러닝 기반의 제3 학습모델에 입력하여 상기 페이로드를 복조하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,광학 신호 수신 장치
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제14 항에 있어서,상기 이미지 프레임은 상기 카메라가 상기 광원을 서로 다른 시간에 복수 회 촬영으로 연속하여 생성된 제1 이미지 프레임 및 제2 이미지 프레임을 포함하고, 상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금, 상기 제1 이미지 프레임에서 상기 프리앰블의 위치가 확인되지 않는 경우, 상기 제1 이미지 프레임의 적어도 일부를 상기 제2 이미지의 상기 백워드 시그널 또는 상기 포워드 시그널로 구성하여 상기 제3 학습모델에 입력하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,광학 신호 수신 장치
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제9 항에 있어서,상기 이미지 프레임은 이동 중인 객체에 구비된 상기 광원으로부터 전송되는 광 변조 신호에 기반하여 상기 카메라가 생성하고,상기 이미지 프레임은 상기 광원의 온(On) 및 오프(Off)에 기반한 스트립(strip) 패턴을 포함하는,광학 신호 수신 장치
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