KR20180106196A - 네비게이션의 성능 최적화 장치 및 방법 - Google Patents

네비게이션의 성능 최적화 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 운전자의 특성 및 운전 상황을 고려하여 효율적으로 네비게이션 시스템을 이용하도록 하는 것으로, 운전자의 특성 및 운전 상황에 따라 하나의 제어부를 통하여 클러스터 및 전후석 AVN과 그의 조작계들을 포함하는 피제어장치들의 표시 성능을 조정하여 네비게이션 성능을 최적화할 수 있는 효과를 제공한다.

Description

네비게이션의 성능 최적화 장치 및 방법{Apparatus and method for optimizing navigation performance}
본 발명은 네비게이션 성능 최적화 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 운전자 특성 및 운전 상황에 따라 네비게이션의 성능을 조절하여 최적의 사용성을 제공하는 네비게이션의 성능 최적화 장치 및 방법에 관한 것이다.
차량 네비게이션 시스템(Audio Video Navigation) 제어기의 성능이 향상되면서 단일 제어기에서 복수의 디스플레이를 운용하고 출력할 수 있게 되었다. 그러나 현재의 차량 시스템은 지정된 성능값으로 튜닝되어 있어 모든 상황에서 성능이 고정되는 문제점이 있다. 예를들면 네비게이션의 표시성능은 제어기가 출력할 수 있는 FPS(frame per second)값에 좌우되는데 디스플레이 4개를 운용하기 위해서는 1개의 디스플레이를 운용할 때보다 산술적으로만 계산하여도 1/4 정도의 성능밖에 낼 수 없다. 그러나 실제로 운전자의 사용패턴은 운전자 특성 및 운전 상황에 따라 다를 수 있다.
본 발명은 운전자의 특성 및 운전 상황을 고려하여 효율적으로 네비게이션 시스템을 이용하도록 하는 네비게이션의 성능 최적화 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에 따른 네비게이션 성능 최적화 장치는 운전자 특성 데이터 및 운전 상황 데이터를 수집하는 데이터 저장부 및 상기 데이터 저장부로부터 저장된 데이터를 이용하여 차량 내 복수의 피제어장치들의 성능 우선순위를 부여하여 성능을 변경하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 제어부는 상기 데이터 저장부로부터 저장된 데이터를 이용하여 반복 사용하는 기능에 우선순위를 부여하여 상기 피제어장치의 중요도를 학습하는 학습부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 제어부는 상기 학습부로부터 학습된 정보를 이용하여 성능 우선순위를 부여하는 네비게이션 제 1 최적성능을 산출하고, 상기 운전 상황 데이터를 이용하여 성능 우선순위를 부여하는 네비게이션 제 2 최적성능을 산출하는 성능계산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 운전자 특성 데이터는 각 기능에 따른 어플리케이션 입력횟수, 패턴 및 사용시간, 화면의 출력 및 전환패턴, 차량 운행 정보를 포함하는 차량 데이터 및 운전자 시선 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 운전자 특성 데이터는 착좌센서를 이용하여 조수석과 뒷좌석에 동승자의 탑승여부에 대한 데이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 운전상황 데이터는 운전자가 선택한 차량운전모드, GPS를 통해 수신된 도로정보 및 교통정보를 포함하는 데이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 피제어장치는 전석AVN, 후석AVN, 클러스터, 클러스터 조작계, 전석 AVN 조작계 및 후속 AVN 조작계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 방법은 운전자 특성 데이터를 수집하여 상기 운전자 특성을 학습하는 단계 및 상기 운전자 특성을 학습하는 단계로부터 학습된 정보를 이용하여 성능 우선순위를 부여하는 네비게이션 제 1 최적성능을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 네비게이션 제 1 최적성능을 산출하는 단계 이후, 운전상황 데이터를 수집하여 상기 운전상황을 학습하는 단계 및 상기 운전상황을 학습하는 단계로부터 학습된 정보를 이용하여 성능 우선순위를 부여하는 네비게이션 제 2 최적성능을 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 네비게이션 제 2 최적성능을 산출하는 단계 이후, 상기 네비게이션 제 1 최적성능 및 상기 네비게이션 제 2 최적성능으로 네비게이션 정보를 변경한 후 피제어장치를 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 운전자 특성 데이터를 수집하는 단계는 각 기능에 따른 어플리케이션 입력횟수, 패턴 및 사용시간, 화면의 출력 및 전환패턴, 차량 운행 정보를 포함하는 차량 데이터 및 운전자 시선 정보를 포함하는 데이터를 수집하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 운전자 특성 데이터를 수집하는 단계는 착좌센서를 이용하여 조수석과 뒷좌석에 동승자의 탑승여부에 대한 데이터를 수집하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 운전자 특성을 학습하는 단계는 상기 운전자 특성 데이터를 기반으로 반복 사용하는 기능에 우선순위를 부여하여 상기 피제어장치의 중요도를 학습하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 운전상황 데이터를 수집하는 단계는 운전자가 선택한 차량운전모드, GPS를 통해 수신된 도로정보 및 교통정보를 포함하는 데이터를 수집하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 운전자 특성 데이터를 수집하여 상기 운전자 특성을 학습하는 단계 이후, 상기 운전자 특성 데이터 변경 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 운전상황 데이터를 수집하여 상기 운전상황을 학습하는 단계 이후, 상기 운전상황 데이터 변경 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 방법은 상기 운전자 특성 데이터를 수집하여 상기 운전자 특성을 학습하고, 운전상황 데이터를 수집하여 상기 운전상황을 학습하는 단계 및 상기 운전자 특성을 학습하는 단계로부터 학습된 정보를 이용하여 성능 우선순위를 부여하는 네비게이션 제 1 최적성능을 산출하고, 상기 운전상황을 학습하는 단계로부터 학습된 정보를 이용하여 성능 우선순위를 부여하는 네비게이션 제 2 최적성능을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 운전자 특성을 학습하고, 상기 운전상황을 학습하는 단계 이전, 운전자를 인식하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 네비게이션 제 2 최적성능을 산출하는 단계 이후, 상기 네비게이션 제 1 최적성능 및 상기 네비게이션 제 2 최적성능으로 네비게이션 정보를 변경한 후 피제어장치를 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 운전자 특성을 학습하고, 상기 운전상황을 학습하는 단계 이후
상기 운전자 특성의 변경여부 및 상기 운전상황의 변경여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 운전자의 특성 및 운전 상황에 따라 하나의 제어부를 통하여 클러스터 및 전후석 디스플레이의 표시 성능을 조정하여 효율적으로 네비게이션 성능을 최적화할 수 있는 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 장치를 나타낸 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 장치의 동작을 나타낸 블록도.
도 3은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 방법에 관한 순서도.
도 4는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 방법에 관한 순서도.
도 5는 본 발명의 제 3 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 방법에 관한 순서도.
도 6은 본 발명의 제 4 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 방법에 관한 순서도.
도 7은 본 발명의 제 5 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 방법에 관한 순서도.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템의 구성을 도시한 도면.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명에 따라 네비게이션의 성능 최적화 장치를 도시한다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 네비게이션의 성능을 최적화하는 장치는 정보 입력부(10), 운전자 인식부(20), 데이터 수집부(30), 제어부(40), 데이터 저장부(50), 출력부(60)를 포함한다.
정보 입력부(10)는 정보를 입력하거나 어플리케이션을 실행할 때 사용되는 터치스크린으로 구성될 수 있다. 이는 전석 AVN, 후석 AVN의 터치스크린을 포함할 수 있다.
운전자 인식부(20)는 차량 내부의 카메라, 동공인식, 지문인식 장치를 포함할 수 있으며, 차량내 기 저장된 운전자 정보를 운전자 스스로 입력할 수 있는 장치를 포함할 수 있다.
데이터 수집부(30)는 운전자 특성 데이터 및 운전상황 데이터를 수집할 수 있다. 운전자 특성 데이터는 정보 입력부를 통하여 수행된 각 기능에 따른 어플리케이션 입력횟수 및 패턴, 각 기능에 따른 어플리케이션의 사용시간, 화면의 출력 및 전환 패턴, 차량 운행 정보를 포함하는 차량 데이터, 운전자의 시선 정보 등이 포함된다. 상기 설명한 실시예들 이외에도 정보 입력부를 통하여 수행된 운전자의 행동은 데이터 수집부를 통하여 수집될 수 있다. 운전자에 관련된 데이터 이외에도 착좌센서를 이용하여 조수석과 후석에 동승자의 탑승여부에 대한 데이터도 수집할 수 있다.
또한 운전상황 데이터는 차량 내부에 정보 입력부를 통하여 수행된 운전자의 행동을 통하여 수집될 수 있다. 예를들면, 운전자가 선택한 차량운전모드(Eco, Sports, Normal)를 포함한다. 또한, GPS를 통해 수신된 도로정보, 교통정보 등을 포함한다. 운전상황 데이터는 주기적인 시간간격을 가지고 수집될 수 있으며 이를 이용하여 주행상태를 용이하게 파악할 수 있다.
제어부(40)는 학습부(41), 성능계산부(42), 정보 변경부(43), 판단부(44)를 포함한다.
학습부(41)는 데이터 수집부(30)로부터 수집된 운전자 특성 데이터 및 운전상황 데이터를 이용하여 출력부(60)(클러스터, 전석AVN, 후석AVN)의 중요도를 학습할 수 있다. 예를들면 차량 탑승 후에 사용하는 어플리케이션의 순서를 바탕으로 어떤 어플리케이션을 먼저 부팅해야하는지, 후석의 화면출력시간 및 조작 패턴을 이용하여 후석 어플리케이션의 사용 중요도를 학습할 수 있고, 차량 데이터와 운전자 시선 정보를 조합하여 각 운전 상황에 따라 어떤 출력부에 우선순위를 두어 사용할지를 학습할 수 있다.
또한 학습부(41)는 데이터 수집부(30)로부터 수집된 운전상황 데이터를 이용하여 출력부의 중요도를 학습할 수 있다. 외부의 주행상황이 변하는 경우 예를들어 시내도로주행에서 고속도로주행으로 변경되는 경우 시내도로주행에 비하여 내비게이션을 주시하지 않아도 되기 때문에 전석 AVN의 성능을 낮추고 수집된 데이터를 데이터 저장부(50)에 저장하는 작업등에 성능을 할당하도록 학습할 수 있다.
판단부(44)는 운전자 특성 데이터를 기능별 설정된 기본값과 비교하여 변경되었는지를 판단한다. 이때 기본값은 출고당시의 네비게이션 기본정보를 포함한다. 네비게이션 기본정보는 특정값으로 기 설정된 디스플레이 정보와 초기화된 어플리케이션 정보들을 포함한다. 또한 주기적인 시간 간격으로 수집되는 운전상황 데이터를 이용하여 도로주행상태가 변경되었는지 판단한다.
성능계산부(42)는 운전자 특성 학습부의 학습된 정보를 이용하여 네비게이션 제 1 최적성능을 산출하고, 운전상황 데이터를 이용하여 네비게이션 제 2 최적성능을 산출할 수 있다. 네비게이션 제 1 최적성능은 다수의 출력부 중 운전자 특성 학습부로부터 학습된 정보를 이용하여 자주 사용하는 기능에 성능 우선순위를 부여하는 것으로 산출할 수 있다. 네비게이션 제 2 최적성능은 운전상황 데이터로부터 자주사용하는 기능에 우선순위를 부여하는 것으로 산출할 수 있다. 실시예에 따르면 시내도로주행에서 고속도로주행으로 변경되는 경우 시내도로주행에 비하여 내비게이션을 주시하지 않아도 되기 때문에 전석 AVN의 성능을 낮추고 수집된 데이터를 데이터 저장부에 저장하는 성능에 우선순위를 부여하는 것으로 산출할 수 있다.
정보변경부(43)는 성능계산부(42)에서 산출된 네비게이션의 최적성능으로 네비게이션 정보를 변경할 수 있다. 운전자가 중요하다고 생각하는 출력부에 최적성능을 적용하여 시스템의 자원(CPU, GPU, Memory, network bandwith 등)을 할당할 수 있다.
데이터 저장부(50)는 데이터 수집부(30)부로부터 수집된 데이터들이 저장될 있다.
출력부(60)는 운전자 또는 동승자가 입력한 정보들을 표시하는 디스플레이를 이다. 출력부(60)는 터치스크린을 포함할 수 있다. 출력부(60)는 차량 내 복수개 구비될 수 있으며, 예를들면 전석AVN, 후석AVN, 클러스터(cluster)등이 포함된다. 출력부(60)는 차량정보, 목적지, 도로상황이 포함된 지도, 주행경로 등의 정보를 표시할 수 있는 디스플레이 장치를 포함한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 장치의 동작을 나타낸 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 제어부(40)는 복수의 피제어장치들을 동시에 제어한다. 이때, 복수의 피제어장치 복수의 입력부(10)와 복수의 출력부(60)를 포함할 수 있으며, 예를들면 클러스터 디스플레이, 전석 AVN, 후석 AVN, 클러스터 조작계, 전석 AVN 조작계, 후석 AVN 조작계를 포함할 수 있다.
본 발명은 하나의 제어부(40)가 운전자 특성과 운전상황을 반영하여 학습한 후 복수의 피제어장치들이 최적의 성능값으로 동작할 수 있도록 하여 표시성능을 보다 향상시킬 수 있다. 즉, 하나의 제어부가(40) 복수의 피제어장치들이 각각 지정된 값으로 고정적으로 동작하도록 하는 것이 아니라, 운전자 특성과 운전상황을 반영하여 최적의 성능값을 도출한 후 최적의 성능값으로 동작하도록 할 수 있다. 이로써 상황에 맞지 않게 피제어장치들이 고정된 값으로 구동되는 것을 방지하여 제어부가 피제어장치들을 효율적으로 제어할 수 있도록 한다.
도 3은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 방법에 관한 순서도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 데이터 수집부(30)가 정보 입력부(10)를 통하여 파악된 운전자 특성 데이터를 수집한다(S111). S110 단계에서 수집된 운전자 특성 데이터를 이용하여 학습부(41)는 운전자 특성을 학습한다(S112). S112 단계에서 학습된 내용에 대하여 판단부(44)는 운전자 특성에 대한 변경사항을 판단한다(S113). 운전자 특성이 변경되었다고 판단된 경우(yes) 성능 계산부(42)가 네비게이션 제 1 최적성능을 산출한다(S114). 운전자의 특성이 변경되지 않은 경우(no) 데이터 수집부(30)는 S116단계를 수행한다. S114 단계에서 산출된 네비게이션 제 1 최적성능으로 정보 변경부(43)에서 네비게이션 정보를 변경한다(S115).
이어서, 데이터 수집부(30)는 운전상황 데이터를 수집한다(S116). S116 단계에서 수집된 운전상황 데이터를 이용하여 학습부(41)는 운전상황을 학습한다(S117). S117 단계에서 학습된 내용에 대하여 판단부(44)는 운전상황에 대한 변경사항을 판단한다(S118). 운전상황이 변경되었다고 판단된 경우(yes) 성능 계산부(42)가 네비게이션 제 2 최적성능을 산출한다(S119). 운전상황이 변경되지 않은 경우(no) 초기값을 출력한다(S121). 이때, 초기값은 제어부에 의해 제어되는 피제어장치들이 출고당시 세팅되는 고정값이 될 수 있다. S119 단계에서 산출된 네비게이션 제 2 최적성능으로 정보 변경부(43)에서 네비게이션 정보를 변경한다(S120). 그 다음, 네비게이션 제 1 최적성능 및 네비게이션 제 2 최적성능을 반영한 변경값 또는 초기값으로 피제어장치를 제어한다(S123).
도 4는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 방법에 관한 순서도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 운전자 인식부(20)를 통하여 운전자를 인식한다(S211). 운전자가 인식되면, 데이터 수집부(30)가 정보 입력부(10)를 통하여 파악된 운전자 특성 데이터 및 운전상황 데이터를 수집한다(S212). S212 단계에서 수집된 운전자 특성 데이터 및 운전상황 데이터를 이용하여 학습부(41)는 운전자 특성을 학습한다(S213).
S213 단계에서 학습된 내용에 대하여 판단부(44)는 운전자 특성에 대한 변경 사항 및 운전상황에 대한 변경사항의 여부를 판단한다(S214). 판단부(44)로부터 변경사항이 있다고 판단된 경우(yes) 그것이 운전자 특성이면 성능 계산부(42)가 네비게이션 제 1 최적성능을 산출하고, 그것이 운전상황이면 성능 계산부(42)가 네비게이션 제 2 최적성능을 산출한다(S215). 판단부(44)로부터 변경사항이 없다고 판단된 경우(no)에는 기존에 저장된 운전자 특성값 또는 운전상황의 값들을 반영한 운전자 기본값을 출력한다(S216).
S216 단계에서 산출된 네비게이션 제 1 최적성능 및 네비게이션 제 2 최적성능으로 정보 변경부(43)에서 네비게이션 정보를 변경한다(S217). 그 다음 네비게이션 제 1 최적성능 및 네비게이션 제 2 최적성능을 반영한 변경값 또는 운전자 기본값으로 피제어 장치를 제어한다(S218).
도 5는 본 발명의 제 3 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 방법에 관한 순서도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 데이터 수집부(30)가 정보 입력부(10)를 통하여 파악된 운전자 특성 데이터 및 운전상황 데이터를 수집한다(S311). S311 단계에서 수집된 운전자 특성 데이터 및 운전상황 데이터를 이용하여 학습부(41)는 운전자 특성을 학습한다(S312). S312 단계에서 학습된 내용에 대하여 판단부(44)는 운전자 특성에 대한 변경사항을 판단한다(S313).
S313 단계에서 학습된 내용에 대하여 판단부(44)는 운전자 특성에 대한 변경 사항 및 운전상황에 대한 변경사항의 여부를 판단한다(S314). 판단부(44)로부터 변경사항이 있다고 판단된 경우(yes) 그것이 운전자 특성이면 성능 계산부(42)가 네비게이션 제 1 최적성능을 산출하고, 그것이 운전상황이면 성능 계산부(42)가 네비게이션 제 2 최적성능을 산출한다(S314). 판단부(44)로부터 변경사항이 없다고 판단된 경우(no)에는 초기값을 출력한다(S315). 이때, 초기값은 제어부에 의해 제어되는 피제어장치들이 출고 당시 세팅되는 고정값이 될 수 있다. 정보 변경부(43)는 네비게이션 제 1 최적성능 및 네비게이션 제 2 최적성능으로 네비게이션의 정보를 변경한다(S316). 그 다음 네비게이션 제 1 최적성능 및 네비게이션 제 2 최적성능을 반영한 변경값 또는 초기값으로 피제어 장치를 제어한다(S317).
도 6은 본 발명의 제 4 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 방법에 관한 순서도이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 데이터 수집부(30)가 정보 입력부(10)를 통하여 파악된 운전자 특성 데이터를 수집한다(S411). S411 단계에서 수집된 운전자 특성 데이터를 이용하여 학습부(41)는 운전자 특성을 학습한다(S412). S412 단계에서 학습된 내용에 대하여 판단부(44)는 운전자 특성에 대한 변경사항을 판단한다(S413). 운전자 특성에 대해 변경사항이 있다고 판단된 경우(yes) 성능 계산부(42)가 네비게이션 제 1 최적성능을 산출하고, 변경사항이 없다고 판단된 경우(no) 초기값을 출력한다(S415). 네비게이션 제 1 최적성능으로 네비게이션 정보를 변경한 후(S416), 네비게이션 제 1 최적성능을 반영한 변경값으로 피제어장치를 제어한다(S417).
도 7은 본 발명의 제 5 실시예에 따른 네비게이션 성능 최적화 방법에 관한 순서도이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 데이터 수집부(30)가 정보 입력부(10)를 통하여 파악된 운전상황 데이터를 수집한다(S511). S511 단계에서 수집된 운전상황 데이터를 이용하여 학습부(41)는 운전상황을 학습한다(S512). S512 단계에서 학습된 내용에 대하여 판단부(44)는 운전상황에 대한 변경사항을 판단한다(S513). 운전상황에 대한 변경사항이 있다고 판단된 경우(yes) 성능 계산부(42)가 네비게이션 제 2 최적성능을 산출하고, 변경사항이 없다고 판단된 경우(no) 초기값을 출력한다(S415). 네비게이션 제 2 최적성능으로 네비게이션 정보를 변경한 후(S516), 네비게이션 제 2 최적성능을 반영한 변경값으로 피제어장치를 제어한다(S517).
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
상술한 바와 같이 본 발명은 운전자 특성 및 운전상황을 반영하여 하나의 제어부만으로도 복수의 피제어장치들을 용이하게 제어할 수 있다. 즉, 전, 후석의 AVN ON/OFF, 디스플레이 밝기조절, 전 후석의 AVN 또는 클러스터를 통하여 출력되는 영상의 종류 등이 운전자 특성 및 운전상황에 따라 변경된다. 이를 통해 종래와 같이 복수의 피제어장치들을 고정된 특정값으로 일정하게 구동하지 않아도 되기 때문에 하나의 제어부로도 복수의 피제어장치들을 용이하게 동작시킬 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10 정보입력부 41 학습부
20 운전자 인식부 42 성능계산부
30 데이터수집부 43 정보변경부
40 제어부 44 판단부
50 데이터 저장부
60 출력부

Claims (20)

  1. 운전자 특성 데이터 및 운전 상황 데이터를 저장하는 데이터 저장부; 및
    상기 데이터 저장부에 저장된 데이터를 이용하여 차량 내 복수의 피제어장치들의 성능 우선순위를 부여하여 성능을 변경하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 데이터 저장부에 저장된 데이터를 이용하여 반복 사용하는 기능에 우선순위를 부여하여 상기 피제어장치의 중요도를 학습하는 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 학습부로부터 학습된 정보를 이용하여 성능 우선순위를 부여하는 네비게이션 제 1 최적성능을 산출하고, 상기 운전 상황 데이터를 이용하여 성능 우선순위를 부여하는 네비게이션 제 2 최적성능을 산출하는 성능계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 운전자 특성 데이터는
    각 기능에 따른 어플리케이션 입력횟수, 패턴 및 사용시간, 화면의 출력 및 전환패턴, 차량 운행 정보를 포함하는 차량 데이터 및 운전자 시선 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 운전자 특성 데이터는
    착좌센서를 이용하여 조수석과 뒷좌석에 동승자의 탑승여부에 대한 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 운전상황 데이터는
    운전자가 선택한 차량운전모드, GPS를 통해 수신된 도로정보 및 교통정보를 포함하는 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 장치.
  7. 청구항 2에 있어서,
    상기 피제어장치는 전석AVN, 후석AVN, 클러스터, 클러스터 조작계, 전석 AVN 조작계 및 후속 AVN 조작계를 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 장치.
  8. 운전자 특성 데이터를 수집하여 상기 운전자 특성을 학습하는 단계; 및
    상기 운전자 특성을 학습하는 단계로부터 학습된 정보를 이용하여 성능 우선순위를 부여하는 네비게이션 제 1 최적성능을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 네비게이션 제 1 최적성능을 산출하는 단계 이후,
    운전상황 데이터를 수집하여 상기 운전상황을 학습하는 단계; 및
    상기 운전상황을 학습하는 단계로부터 학습된 정보를 이용하여 성능 우선순위를 부여하는 네비게이션 제 2 최적성능을 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 네비게이션 제 2 최적성능을 산출하는 단계 이후,
    상기 네비게이션 제 1 최적성능 및 상기 네비게이션 제 2 최적성능으로 네비게이션 정보를 변경한 후 피제어장치를 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
  11. 청구항 8에 있어서,
    상기 운전자 특성 데이터를 수집하는 단계는
    각 기능에 따른 어플리케이션 입력횟수, 패턴 및 사용시간, 화면의 출력 및 전환패턴, 차량 운행 정보를 포함하는 차량 데이터 및 운전자 시선 정보를 포함하는 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
  12. 청구항 8에 있어서,
    상기 운전자 특성 데이터를 수집하는 단계는
    착좌센서를 이용하여 조수석과 뒷좌석에 동승자의 탑승여부에 대한 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 운전자 특성을 학습하는 단계는
    상기 운전자 특성 데이터를 기반으로 반복 사용하는 기능에 우선순위를 부여하여 상기 피제어장치의 중요도를 학습하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
  14. 청구항 9에 있어서,
    상기 운전상황 데이터를 수집하는 단계는
    운전자가 선택한 차량운전모드, GPS를 통해 수신된 도로정보 및 교통정보를 포함하는 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
  15. 청구항 8에 있어서,
    상기 운전자 특성 데이터를 수집하여 상기 운전자 특성을 학습하는 단계 이후,
    상기 운전자 특성 데이터 변경 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
  16. 청구항 8에 있어서,
    상기 운전상황 데이터를 수집하여 상기 운전상황을 학습하는 단계 이후,
    상기 운전상황 데이터 변경 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
  17. 운전자 특성 데이터를 수집하여 상기 운전자 특성을 학습하고, 운전상황 데이터를 수집하여 상기 운전상황을 학습하는 단계; 및
    상기 운전자 특성을 학습하는 단계로부터 학습된 정보를 이용하여 성능 우선순위를 부여하는 네비게이션 제 1 최적성능을 산출하고, 상기 운전상황을 학습하는 단계로부터 학습된 정보를 이용하여 성능 우선순위를 부여하는 네비게이션 제 2 최적성능을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 운전자 특성을 학습하고, 상기 운전상황을 학습하는 단계 이전,
    운전자를 인식하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
  19. 청구항 17에 있어서,
    상기 네비게이션 제 2 최적성능을 산출하는 단계 이후,
    상기 네비게이션 제 1 최적성능 및 상기 네비게이션 제 2 최적성능으로 네비게이션 정보를 변경한 후 피제어장치를 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
  20. 청구항 17에 있어서,
    상기 운전자 특성을 학습하고, 상기 운전상황을 학습하는 단계 이후
    상기 운전자 특성의 변경여부 및 상기 운전상황의 변경여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 성능 최적화 방법.
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