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차량 주행에 따른 로우 데이터를 감지하는 센서; 상기 로우 데이터를 전처리(pre-processing)하여 매트릭스 형태의 PSD(power spectrum density) 데이터를 출력하는 전처리부; 상기 전처리된 데이터에서 제1 특징값을 추출하는 제1 특징값 추출부 및 상기 제1 특징값에서 관심영역의 특징 성분들만 추출하여 제2 특징값으로 출력하는 제2 특징값 추출부를 구비하는 특징값 추출부;상기 제1 특징값의 사전(prior) 특징 벡터를 연산자(∧) 규칙을 기반으로 하여 정제하는 데이터 정제부, 및 정제된 데이터를 이용하여 히스토그램(histogram)을 작성하고 관심영역을 선택하여 상기 제2 특징값 추출부로 정보를 제공하는 히스토그램 작성 및 분석부를 구비하여 상기 관심영역을 정의하는 관심영역 선택부; 및상기 제2 특징값에 따른 관심영역을 입력받아 학습하면서 새롭게 입력된 전처리된 로우 데이터에 대한 차량의 주행상태를 판단하는 딥러닝부(deep learning unit)를 포함하고,상기 연산자(∧) 규칙은, 하나의 사전(prior) 특징 벡터의 각각의 원소가 인덱스에 따라 순차적으로 다른 하나의 사전 특징벡터 집합에 공통으로 존재하는 값이 존재하는지 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 인덱스의 위치에 기록하거나 빈칸으로 표현하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행상태 판단장치
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제1항에 있어서,상기 제1 특징값은 상기 PSD 데이터의 각 행(row)에 대한 분산값으로 사전 (prior) 특징벡터이고, 상기 제2 특징값은 상기 사전 특징벡터에서 관심영역의 특징 성분들만 추출하여 출력되는 사후(posterior) 특징벡터인 차량의 주행상태 판단장치
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제1항에 있어서,상기 제2 특징값 추출부는,상기 관심영역 선택부가 제공하는 플래그(flag) 정보를 기반으로 상기 관심영역의 특징 성분들을 추출하는 차량의 주행상태 판단장치
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제4항에 있어서,상기 관심영역은 상기 정제된 데이터의 히스토그램에서 높은 빈도를 가지는 인덱스 영역인 차량의 주행상태 판단장치
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제1항에 있어서,상기 관심영역 선택부는 기계 학습시 학습데이터 분석을 위해 1회만 수행하여 관심영역 정보를 제2 특징값 추출부에 제공하는 차량의 주행상태 판단장치
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제1항에 있어서,실시간 비정상 주행 판단을 위해 센서가 감지한 로우 데이터는 상기 특징값 추출부를 통해 상기 딥러닝부로 직접 제공되는 차량의 주행상태 판단장치
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제1항에 있어서,상기 센서는, 차량에 내장된 IMU 센서 또는 차량에 장착되는 휴대단말장치의 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서인 차량의 주행상태 판단장치
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제8항에 있어서,상기 센서가 감지한 로우 데이터의 X축, Y축 및 Z축 정보 중에서 파형 변화가 가장 심한 정보만을 이용하는 차량의 주행상태 판단장치
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차량의 주행상태 판단장치가,차량 주행에 따른 로우 데이터를 감지하는 단계; 감지된 로우 데이터를 전처리하는 단계; 전처리된 로우 데이터에서 각 행(row)의 PSD(power spectrum density) 데이터의 분산값을 연산하여 사전 특징벡터인 제1 특징값을 추출하는 단계; 상기 제1 특징값에서 관심영역의 특징 성분들만 추출하여 사후 특징벡터인 제2 특징값을 추출하는 단계; 및상기 제2 특징값을 입력받아 학습하면서 차량의 비정상 주행 상태를 판단하는 단계를 포함하고,상기 관심영역의 특징 성분들 추출은, 상기 제1 특징값에 포함된 다수의 사전 특징 벡터들을 각각 연산자(∧) 규칙을 기반으로 하여 정제(filtering)하는 단계; 상기 정제된 데이터에서 값의 유무를 카운트하여 해당 인덱스의 도수 값을 1씩 증가하여 히스토그램(histogram)을 작성하는 단계; 및상기 히스토그램에서 높은 빈도를 가지는 인덱스 영역을 관심영역으로 선택하여 제2 특징값 추출부로 제공하는 단계를 포함하고,상기 연산자(∧) 규칙은, 하나의 사전(prior) 특징 벡터의 각각의 원소가 인덱스에 따라 순차적으로 다른 하나의 사전 특징벡터 집합에 공통으로 존재하는 값이 존재하는지 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 인덱스의 위치에 기록하거나 빈칸으로 표현하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행상태 판단방법
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제10항에 있어서,상기 관심영역의 특징성분들을 추출하는 모든 단계는, 기계학습 과정에서만 수행되는 차량의 주행상태 판단방법
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제10항에 있어서,상기 차량의 비정상 주행 상태를 실시간 판단 시, 상기 관심영역의 특징성분들을 추출하는 모든 단계는 비활성화되며, 센서가 감지한 로우 데이터는 전처리한 후 제1 및 제2 특징값을 추출하여 차량의 비정상 주행상태를 판단하도록 직접 제공되는 차량의 주행상태 판단방법
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