인공 승객

인공 승객은 IBM이 개발한 텔레매틱스 장치로, 운전자와 구두로 상호작용하여 차량 제어 중 잠들 위험을 줄여준다.Sample, Ian, You drive me crazy, New Scientist, Issue 2300, July 2001. Retrieved on June 29, 2008. 이는 미국 특허 6,236,968에 포함된 발명에 기반을 두고 있다. 반면에 텔레매틱스 장치는 차량 위치 및 활동 데이터를 수집하고 이를 비즈니스 통찰력으로 전환하여 다양한 기능을 수행한다. 또한 텔레매틱스 기계는 차량에 설치된 GPS 지원 장치를 통해 차량 위치 데이터를 캡처하여 작동한다. 인공 승객은 대화를 나누거나, 구두 게임을 하거나, 차량의 스테레오 시스템을 제어하는 등의 방법으로 차량 운전자와 소통하도록 장착되어 있다. 또한 운전자의 음성 패턴을 모니터링하여 피로를 감지하고, 이에 따라 운전자에게 휴식을 취하거나 잠을 자도록 제안할 수 있다.The New York Times, December 27, 2001.
A passenger whose chatter is always appreciated  by A. Eisenberg. Retrieved on June 29, 2008Kanevsky, D., Telematics: Artificial Passenger and beyond, Human Factors and Voice Interactive Systems, Signals and Communications Technology Series, Springer US, pp. 291-325.
https://doi.org/10.1007%2F978-0-387-68439-0_10 인공 승객은 또한 무선 서비스와 통합되어 날씨 및 도로 정보, 운전 경로 안내 및 기타 알림 시스템을 제공할 수 있다.

음성 제어 인터페이스
현재 구글에 재직 중인 전 IBM 연구원 디미트리 카네프스키(Dimitri Kanevsky)에 따르면, 인공 승객은 운전자가 손을 사용하는 대신 자연스러운 음성으로 소통하는 Conversational Interactivity for Telematics (CIT) 음성 시스템을 사용하여 개발되었다. CIT는 차량 내부에서 사용할 수 있는 저전력 컴퓨터 시스템 때문에 개발하기 어려운 자연어 이해 (NLU) 시스템에 의존한다. IBM은 이 시스템이 서버에 위치하고 차량의 무선 기술을 통해 접근되어야 한다고 제안한다. IBM은 또한 CPU 자원을 덜 사용하고 차량 내부에서 사용할 수 있는 "준-NLU"를 개발 중이라고 밝혔다. CIT 시스템에는 Dialog Manager (DM)라는 또 다른 시스템이 포함되어 있다. DM은 차량, 운전자, 그리고 날씨 시스템, 이메일, 전화 등과 같은 외부 시스템과 상호작용하여 NLU 시스템의 부담을 덜어준다.

NLU 시스템은 운전자로부터 음성 명령을 받아 파일 시스템을 통해 수행할 동작을 찾아 실행한다. DM은 "여기서 갤러틴 필드 공항까지 얼마나 멀리 있나요?"와 같은 운전자가 묻는 질문에 작동한다. NLU 시스템은 여전히 운전자가 말하는 모든 것을 이해할 수는 없을 것이다. 그 이유는 다른 지역의 다른 관용구와 방언 때문이다. IBM은 운전자가 어디에 있는지 인식하고 해당 지역에서 사용되는 지역적 어법을 인지하는 시스템을 개발 중이다.

이 기술 내에서 사용되는 또 다른 시스템은 학습 변환(LT) 시스템으로, 차량 탑승자와 주변 차량의 행동을 모니터링하고, 운전자 음성 내의 패턴을 학습하여 해당 데이터를 저장하며, 이러한 데이터로부터 학습하여 기술 전체의 성능을 향상시키려 노력한다.

음성 인식

음성 인식 과정은 세 단계에 의존한다. 전면부는 차량 소음, 배경 음악 또는 배경 승객과 같은 불필요한 소음을 걸러낸다. 인식되는 모든 저에너지 및 고변동 신호를 제거한다. 라벨러는 음성을 분해하고 데이터베이스를 검색하여 무엇이 말해지고 있는지 인식한다. 운전자가 어떤 주제에 대해 말하는지 파악하는 광범위한 단계부터 시작한다. 그런 다음 운전자가 실제로 무엇을 묻고 있는지에 대한 더 자세한 내용으로 들어간다. 다음으로 디코더는 이 모든 정보를 취합하여 운전자에게 응답을 구성한다. IBM은 많은 실험을 통해 음성 인식이 매우 정확하다고 말하지만, 이 과정은 완전히 정제되지 않았으며 여전히 문제가 있다고 밝힌다.

인공 승객의 주요 부분은 방해적인 음성 인식이다. 이 기술은 운전자와 대화를 유지하고 운전자가 무엇을 어떻게 말하는지 분석한다. 운전자 음성의 다양한 진동 패턴을 통해 운전자가 졸린지, 화가 났는지, 기분이 좋은지를 파악할 수 있다. 또한 운전자가 대화에 응답하는 데 걸리는 시간을 기록하고 이를 통해 운전자가 졸고 있는지 또는 다른 것에 의해 방해받고 있는지를 판단한다.

운전자 졸음 방지
컴퓨터가 운전자가 졸고 있음을 인식하면 개입 신호를 보낸다. 컴퓨터는 라디오를 바꾸거나, 운전자와 게임을 하려고 시도하거나, 창문을 열어 운전자를 깨우는 방식으로 개입한다. 컴퓨터는 이러한 행동을 통해 운전자의 각성도를 높이고자 한다. 운전자가 계속해서 졸고 있음을 감지하면, 컴퓨터 시스템은 근처 호텔에 전화하여 방을 예약하거나 운전자에게 휴식을 취하라고 제안하도록 프로그래밍되어 있다.

인공 승객은 운전자를 자극하기 위해 농담을 읽거나, 게임을 하거나, 질문을 하거나, 상호작용적인 책을 읽으려고 시도할 것이다. 졸음이 더 심한 운전자에게는 덜 졸린 운전자보다 더 자극적인 콘텐츠가 제공될 것이다.

차량 간 분산 사용자 인터페이스

IBM은 운전자에게 자신 외에도 더 많은 위험이 있음을 인식한다. 인공 승객은 차량 간에 정보를 전달하여 작동하도록 제안된다. 이 정보에는 운전 기록이 포함되어 운전자가 나쁜 운전 습관을 가지고 있는지 보여주거나, 모든 운전자의 실시간 분석을 통해 누가 졸고 있는지 보여주어 이 정보를 통해 개입할 수 있다. 또한 운전자가 게임이나 무선 장치에 의해 방해받고 있는지 보여주어 주변의 모든 운전자에게 개입할 수도 있다.

 같이 보기 
 자동차 안전
 자동차 사고
 인간 요인
 도로 교통 안전

 각주 

분류:자동차 안전