KR102268134B1 - Apparatus and method for warning vehicle collision by using mobile data and infra data - Google Patents

Apparatus and method for warning vehicle collision by using mobile data and infra data Download PDF

Info

Publication number
KR102268134B1
KR102268134B1 KR1020150017390A KR20150017390A KR102268134B1 KR 102268134 B1 KR102268134 B1 KR 102268134B1 KR 1020150017390 A KR1020150017390 A KR 1020150017390A KR 20150017390 A KR20150017390 A KR 20150017390A KR 102268134 B1 KR102268134 B1 KR 102268134B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
accident
vehicle
road section
information
risk
Prior art date
Application number
KR1020150017390A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20160095877A (en
Inventor
여화수
탁세현
Original Assignee
한국과학기술원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국과학기술원 filed Critical 한국과학기술원
Priority to KR1020150017390A priority Critical patent/KR102268134B1/en
Publication of KR20160095877A publication Critical patent/KR20160095877A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102268134B1 publication Critical patent/KR102268134B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems
    • G08G1/161Decentralised systems, e.g. inter-vehicle communication
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems
    • G08G1/166Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명에 따른 모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용한 차량 충돌 경보 장치는, 인프라스트럭처로부터 도로의 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하는 인프라 데이터 수집부와, 차량 탑재의 휴대 단말로부터 차량 운행 정보를 수집하여 상기 데이터베이스에 저장하는 모바일 데이터 수집부와, 상기 데이터베이스에 저장된 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보 및 차량 운행 정보에 의거하여 도로 구간별 사고 위험도를 산출하는 도로 구간별 사고 위험도 산출부와, 외부로의 표출을 위해 산출된 상기 도로 구간별 사고 위험도를 상기 인프라스트럭처로 전송하는 인프라 데이터 전송부와, 상기 데이터베이스에 저장된 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보를 휴대 단말 기반의 교통 데이터로 변환하는 교통 데이터 변환부와, 변환된 상기 교통 데이터를 상기 휴대 단말로 전송하는 모바일 데이터 전송부를 포함하고, 상기 휴대 단말은, 수신되는 상기 교통 데이터와 상기 차량 운행 정보에 의거하여 차량 사고 위험도를 산출하고, 산출된 차량 사고 위험도를 시청각적으로 표출시킬 수 있다.A vehicle collision warning device using mobile data and infrastructure data according to the present invention includes an infrastructure data collection unit that collects road traffic information and road section accident information from infrastructure and stores it in a database, and a vehicle-mounted mobile terminal from the vehicle. A mobile data collection unit that collects driving information and stores it in the database, and an accident risk calculation unit for each road section that calculates the accident risk for each road section based on the traffic information stored in the database, accident information for each road section, and vehicle operation information and an infrastructure data transmission unit for transmitting the calculated accident risk for each road section to the infrastructure for external expression, and converting the traffic information stored in the database and the accident information for each road section into mobile terminal-based traffic data and a mobile data transmission unit for transmitting the converted traffic data to the portable terminal, wherein the portable terminal calculates the risk of a vehicle accident based on the received traffic data and the vehicle operation information, , it is possible to audiovisually express the calculated vehicle accident risk.

Figure R1020150017390
Figure R1020150017390

Description

모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용한 차량 충돌 경보 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR WARNING VEHICLE COLLISION BY USING MOBILE DATA AND INFRA DATA}Vehicle collision warning device and method using mobile data and infrastructure data {APPARATUS AND METHOD FOR WARNING VEHICLE COLLISION BY USING MOBILE DATA AND INFRA DATA}

본 발명은 차량 충돌을 경보하는 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 차량 탑재의 휴대 단말로부터 수집한 모바일 데이터와 도로의 인프라스트럭처로부터 수집한 인프라 데이터를 활용하여 차량 충돌을 실시간으로 경보하는데 적합한 모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용한 차량 충돌 경보 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a vehicle collision warning technique, and more particularly, mobile data suitable for real-time warning of a vehicle collision using mobile data collected from a vehicle-mounted mobile terminal and infrastructure data collected from road infrastructure. and a vehicle collision warning device using infrastructure data and a method therefor.

잘 알려진 바와 같이, 차량(자동차)에 장착된 센서 등을 기반으로 하는 충돌 경보 시스템은 선행 차량을 탐지할 수 있는 거리가 상대적으로 짧기 때문에 차량의 충돌 사고를 완벽하게 막기에는 한계를 가지고 있다.As is well known, a collision warning system based on a sensor mounted on a vehicle (vehicle) has a limit in completely preventing a vehicle collision since a distance that can detect a preceding vehicle is relatively short.

이러한 한계를 해결하기 위해서는 선행 차량과의 탐지 거리를 상대적으로 길게 하는 것이 필요한 데, 이를 위해서는 고가의 센서를 설치해야만 하는 문제가 있으며, 이와 같은 고가의 센서 또한 신뢰도에 한계가 있는 것이 현실이다.In order to solve this limitation, it is necessary to make the detection distance with the preceding vehicle relatively long. For this, there is a problem that an expensive sensor must be installed, and the reality is that such an expensive sensor also has a limit in reliability.

따라서, 센서 기반의 충돌 경보 시스템의 한계를 보완하기 위한 하나의 방안으로서 차량 간 통신을 기반으로 한 충돌 경보 시스템이 발전된 버전으로 제안되고 있다.Therefore, as a method to supplement the limitations of the sensor-based collision warning system, a collision warning system based on vehicle-to-vehicle communication has been proposed as an advanced version.

그러나, 차량 간 통신을 기반으로 하는 충돌 경보 시스템의 경우 전송되는 위치의 정확성, 주변 지형에 의한 부정적인 영향, 상대적으로 높은 시장 점유율의 요구, 상대적으로 높은 가격 등과 같은 한계점을 여전히 가지고 있다.However, the collision warning system based on vehicle-to-vehicle communication still has limitations such as the accuracy of the transmitted location, the negative effect of the surrounding terrain, the requirement of a relatively high market share, and the relatively high price.

일반적으로, 교통사고의 위험도는 근접한 선행 차량과 해당 차량의 관계와 함께 차량이 속해져 있는 구간의 교통 흐름과 밀접한 관계를 가지고 있다. 그러나, 종래의 충돌 경보 시스템은 이러한 교통 공학적 특성을 고려하지 않고 있어 정확도가 떨어지는 문제가 있으며, 이로 인해 시스템에 대한 사용자의 신뢰도가 상대적으로 낮다는 문제가 있다.In general, the risk of a traffic accident has a close relationship with the traffic flow of the section to which the vehicle belongs, along with the relationship between the adjacent preceding vehicle and the corresponding vehicle. However, the conventional collision warning system does not consider these traffic engineering characteristics, so there is a problem in that the accuracy is lowered, and thus there is a problem in that the user's trust in the system is relatively low.

대한민국 공개특허 제2013-0007243호(공고일 : 2013. 01. 18.)Republic of Korea Patent Publication No. 2013-0007243 (Announcement Date: 2013. 01. 18.)

본 발명은, 인프라스트럭처로부터 수집한 도로의 교통 정보 및 도로 구간별 사고 정보와 차량 탑재의 휴대 단말로부터 수집한 차량 운행 정보에 의거하여 도로 구간별 사고 위험도를 산출한 후 인프라스트럭처를 통해 표출시키고, 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보 및 차량 운행 정보에 의거하여 차량 사고 위험도를 산출한 후 휴대 단말을 통해 시청각적으로 표출시킬 수 있는 모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용한 차량 충돌 경보 기법을 제안하고자 한다.The present invention calculates the accident risk for each road section based on road traffic information and road section accident information collected from infrastructure, and vehicle operation information collected from a vehicle-mounted mobile terminal, and then expresses it through the infrastructure, We propose a vehicle collision warning method using mobile data and infrastructure data that can be displayed audiovisually through a portable terminal after calculating the risk of a vehicle accident based on traffic information, accident information for each road section, and vehicle operation information.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 해결하고자 하는 과제는 아래의 기재들로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에 의해 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problem to be solved by the present invention is not limited to those mentioned above, and another problem to be solved that is not mentioned can be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the following description. will be.

본 발명은, 일 관점에 따라, 인프라스트럭처로부터 도로의 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하는 인프라 데이터 수집부와, 차량 탑재의 휴대 단말로부터 차량 운행 정보를 수집하여 상기 데이터베이스에 저장하는 모바일 데이터 수집부와, 상기 데이터베이스에 저장된 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보 및 차량 운행 정보에 의거하여 도로 구간별 사고 위험도를 산출하는 도로 구간별 사고 위험도 산출부와, 외부로의 표출을 위해 산출된 상기 도로 구간별 사고 위험도를 상기 인프라스트럭처로 전송하는 인프라 데이터 전송부와, 상기 데이터베이스에 저장된 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보를 휴대 단말 기반의 교통 데이터로 변환하는 교통 데이터 변환부와, 변환된 상기 교통 데이터를 상기 휴대 단말로 전송하는 모바일 데이터 전송부를 포함하고, 상기 휴대 단말은, 수신되는 상기 교통 데이터와 상기 차량 운행 정보에 의거하여 차량 사고 위험도를 산출하고, 산출된 차량 사고 위험도를 시청각적으로 표출시키는 모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용한 차량 충돌 경보 장치를 제공한다.According to one aspect, the present invention includes an infrastructure data collection unit that collects road traffic information and accident information for each road section from the infrastructure and stores it in a database, and collects vehicle operation information from a vehicle-mounted portable terminal and stores it in the database. A mobile data collection unit to store, an accident risk calculation unit for each road section that calculates the accident risk for each road section based on the traffic information stored in the database, accident information for each road section, and vehicle operation information, and for expression to the outside An infrastructure data transmitter for transmitting the calculated accident risk for each road section to the infrastructure, a traffic data converter for converting traffic information stored in the database and accident information for each road section into portable terminal-based traffic data; and a mobile data transmission unit for transmitting the traffic data to the portable terminal, wherein the portable terminal calculates a vehicle accident risk based on the received traffic data and the vehicle operation information, and audiovisually displays the calculated vehicle accident risk It provides a vehicle collision warning device using mobile data and infrastructure data that are expressed in a negative way.

본 발명의 상기 휴대 단말은, 상기 차량 사고 위험도의 표출 전에, 상기 인프라스트럭처로부터 수신되는 상기 도로 구간별 사고 위험도와 산출된 상기 차량 사고 위험도에 의거하여 과대 또는 과소 오차를 제거하는 위험도 오차 보정부를 더 포함할 수 있다.The mobile terminal of the present invention, before the expression of the risk of the vehicle accident, based on the accident risk for each road section received from the infrastructure and the calculated risk of the vehicle accident, a risk level error correction unit that removes an excessive or under-error error may include

본 발명은, 다른 관점에 따라, 인프라스트럭처로부터 도로의 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보를 수집하는 과정과, 차량 탑재의 휴대 단말로부터 차량 운행 정보를 수집하는 과정과, 수집된 상기 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보 및 차량 운행 정보에 의거하여 도로 구간별 사고 위험도를 산출하는 과정과, 산출된 상기 도로 구간별 사고 위험도를 상기 인프라스트럭처로 전송하여 표출시키는 과정과, 상기 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보를 휴대 단말 기반의 교통 데이터로 변환하여 상기 휴대 단말로 전송하는 과정과, 상기 휴대 단말이 수신되는 상기 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보 및 차량 운행 정보에 의거하여 차량 사고 위험도를 산출하는 과정과, 상기 휴대 단말이 산출된 상기 차량 사고 위험도를 시청각적으로 표출시키는 과정을 포함하는 모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용한 차량 충돌 경보 방법을 제공한다.According to another aspect, the present invention provides a process for collecting road traffic information and accident information for each road section from an infrastructure, a process for collecting vehicle operation information from a vehicle-mounted portable terminal, and the collected traffic information and road The process of calculating the accident risk for each road section based on the accident information for each section and vehicle operation information, the process of transmitting the calculated accident risk for each road section to the infrastructure and displaying the accident risk for each road section, and the traffic information and the accident by road section The process of converting information into mobile terminal-based traffic data and transmitting it to the mobile terminal, and calculating the risk of a vehicle accident based on the traffic information received by the mobile terminal, accident information for each road section, and vehicle operation information; , It provides a vehicle collision warning method using mobile data and infrastructure data including the process of audio-visually expressing the calculated vehicle accident risk by the portable terminal.

본 발명은 인프라스트럭처로부터 인프라 데이터를 수집하고, 차량 탑재의 휴대 단말로부터 모바일 데이터를 수집하여 도로 구간별 사고 위험도와 차량 사고 위험도를 산출함으로써, 차량 간의 충돌 위험을 효과적으로 예측할 수 있으며, 이를 통해 상대적으로 큰 비용을 유발시키는 차량 간 통신 기반의 충돌 경보 시스템을 대체할 수 있다.The present invention can effectively predict the risk of collision between vehicles by collecting infrastructure data from infrastructure and collecting mobile data from a vehicle-mounted mobile terminal to calculate the accident risk and vehicle accident risk for each road section, and through this, It can replace the collision warning system based on vehicle-to-vehicle communication, which causes high cost.

또한, 본 발명은 교통 흐름의 특성에 따른 개별 차량의 사고 위험도의 증가/감소를 반영한 사고 위험도를 산출함으로써, 차량 충돌 경보 시스템의 효율성과 신뢰도를 더욱 높일 수 있다.In addition, the present invention can further increase the efficiency and reliability of the vehicle collision warning system by calculating the accident risk by reflecting the increase/decrease of the accident risk of individual vehicles according to the characteristics of the traffic flow.

또한, 본 발명은 도로 각 구간에 대한 사고 위험도를 산출하여 도로 구간별 사고 위험도를 모니터링할 수 있기 때문에 도로 관리자 차원에서도 효과적으로 사용될 수 있으며, 이와 동시에 인프라에서 사고 위험도를 경고함으로써 관련 디바이스의 높은 시장 점유율을 요구하지 않는 장점을 갖는다.In addition, the present invention can be effectively used at the level of the road manager because it is possible to monitor the accident risk for each road section by calculating the accident risk for each section of the road, and at the same time, by warning the accident risk in the infrastructure, a high market share of related devices It has the advantage of not requiring

또한, 본 발명은 널리 보급된 휴대 단말에 탑재된 제어기(CPU)를 활용함으로써 중앙 집중 방식이 아닌 분산 방식을 통해 서버에서의 계산에 필요한 부하를 효과적으로 절감함과 동시에 개개인의 행동 및 차량에 최적화된 사고 위험도를 산출하여 서비스할 수 있다.In addition, the present invention effectively reduces the load required for calculation in the server through a distributed method rather than a centralized method by utilizing a controller (CPU) mounted on a widely distributed mobile terminal, and at the same time, it is optimized for individual behaviors and vehicles. Accident risk can be calculated and serviced.

도 1은 본 발명에 따른 모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용한 차량 충돌 경보 장치에 대한 블록구성도이다.
도 2는 본 발명에 따라 모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용하여 차량 충돌을 실시간으로 경보하는 주요 과정을 도시한 순서도이다.
도 3은 도로 섹션 충돌 위험 경보 및 모니터링 화면의 예시도이다.
도 4는 도로의 양쪽 끝 또는 도로의 중앙에 색상 변화 장비를 설치한 경보 화면의 예시도이다.
도 5는 휴대 단말을 통해 제공되는 개별 차량 충돌 경보 화면의 예시도이다.
1 is a block diagram of a vehicle collision warning device using mobile data and infrastructure data according to the present invention.
2 is a flowchart illustrating a main process of real-time alerting of a vehicle collision using mobile data and infrastructure data according to the present invention.
3 is an exemplary diagram of a road section collision risk warning and monitoring screen.
4 is an exemplary view of an alert screen in which color changing equipment is installed at both ends of a road or in the center of the road.
5 is an exemplary view of an individual vehicle collision warning screen provided through a mobile terminal.

먼저, 본 발명의 장점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 여기에서, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 발명의 범주를 명확하게 이해할 수 있도록 하기 위해 예시적으로 제공되는 것이므로, 본 발명의 기술적 범위는 청구항들에 의해 정의되어야 할 것이다.First, the advantages and features of the present invention, and a method for achieving them will become clear with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. Here, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in a variety of different forms, and only these embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and are common in the technical field to which the present invention pertains. The technical scope of the present invention should be defined by the claims since it is provided by way of example so that those with knowledge can clearly understand the scope of the invention.

아울러, 아래의 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성 등에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들인 것으로, 이는 사용자, 운용자 등의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있음은 물론이다. 그러므로, 그 정의는 본 명세서의 전반에 걸쳐 기술되는 기술사상을 토대로 이루어져야 할 것이다.In addition, in the following description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a well-known function or configuration may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. And, the terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary depending on the intentions or customs of users, operators, etc., of course. Therefore, the definition should be made based on the technical idea described throughout this specification.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용한 차량 충돌 경보 장치에 대한 블록구성도로서, 인프라스트럭처(110), 클라우드 서버(또는 충돌 관제 서버)(120) 및 휴대 단말(130)등을 포함할 수 있다.1 is a block diagram of a vehicle collision warning device using mobile data and infrastructure data according to the present invention, and includes an infrastructure 110 , a cloud server (or collision control server) 120 , and a portable terminal 130 . may include

도 1을 참조하면, 인프라스트럭처(110)는, 예컨대 도로 변에 설치된 차량 탐지기, CCTV 등을 포함할 수 있는 것으로, 교통 정보 수집부(112), 사고 정보 수집부(114), 위험도 오차 보정부(116) 및 도로 구간 위험도 표출부(118) 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the infrastructure 110 may include, for example, a vehicle detector installed on the side of a road, a CCTV, and the like, and includes a traffic information collection unit 112 , an accident information collection unit 114 , and a risk error correction unit. (116) and may include a road section risk expression unit 118, and the like.

먼저, 교통 정보 수집부(112)는 도로 등에 설치되어 있는 차량 탐지기(예컨대, 루프 검출기(loop detector), 단거리 전용 통신(Dedicated Short Range Communication) 장비, 통행료 지불 시스템(Toll Collection System) 등)를 통해 도로의 각 지점별, 구간별 교통 정보(예컨대, 통행량, 속도, 점유율, 지점 간 통행시간 등)를 수집하고, 이 수집된 교통 정보를 클라우드 서버(120)로 전송(예컨대, 유무선 네트워크를 이용한 전송 등)하는 등의 기능을 제공할 수 있다.First, the traffic information collection unit 112 through a vehicle detector installed on the road (eg, a loop detector, a dedicated short range communication equipment, a toll payment system (Toll Collection System), etc.) Collects traffic information for each point and section of the road (eg, traffic volume, speed, occupancy, travel time between points, etc.) and transmits the collected traffic information to the cloud server 120 (eg, transmission using a wired/wireless network) etc.) can be provided.

또한, 사고 정보 수집부(114)는, 도로 주변에 설치되어 있는 CCTV 등을 포함할 수 있는 것으로, 도로 사용자의 신고 및 차량 탐지기 등의 정보를 기반으로 하여 도로 구간별 사고 정보를 수집하고, 이 수집된 도로 구간별 사고 정보를 클라우드 서버로 전송(예컨대, 유무선 네트워크를 이용한 전송 등)하는 등의 기능을 제공할 수 있다. 여기에서, 도로 구간별 사고 정보는, 예건대 사고의 심각도, 사고의 발생 시간, 사고 차량의 종류 등을 포함할 수 있다.In addition, the accident information collection unit 114, which may include CCTV installed around the road, collects accident information for each road section based on information such as a road user's report and vehicle detector, and this It is possible to provide a function such as transmitting the collected accident information for each road section to the cloud server (eg, transmission using a wired/wireless network, etc.). Here, the accident information for each road section may include, for example, the severity of the accident, the time of occurrence of the accident, the type of the accident vehicle, and the like.

다음에, 위험도 오차 보정부(116)는 클라우드 서버(120)로부터 전달(무선 또는 유선 전송)되는 도로 구간별 사고 위험도와 휴대 단말(130)로부터 송출되어 수신되는 차량 사고 위험도에 의거하여 과대 또는 과소 오차를 제거(보정)하고, 이 과대 또는 과소 오차가 제거된 도로 구간별 사고 위험도를 도로 구간 위험도 표출부(118)로 전달하는 등의 기능을 제공할 수 있다. 여기에서, 과대 또는 과소 오차를 보정하는 구체적인 내용에 대해서는 후술하는 휴대 단말(130) 내의 위험도 오차 보정부(135)를 설명할 때 보다 구체적으로 설명되어질 것이다.Next, the risk error correcting unit 116 is over or under based on the accident risk for each road section transmitted from the cloud server 120 (wireless or wired transmission) and the vehicle accident risk transmitted and received from the mobile terminal 130 . It is possible to provide a function such as removing (correcting) the error and transmitting the accident risk for each road section from which the excessive or under-error has been removed to the road section risk level display unit 118 . Here, the specific content of correcting the excessive or under-error will be described in more detail when the risk error correction unit 135 in the portable terminal 130 is described later.

그리고, 도로 구간 위험도 표출부(118)는, 도로 주변에 설치되어 있는 전광판 등을 의미할 수 있는 것으로, 위험도 오차 보정부(116)로부터 전달되는 과대 및 과소 오차가 보정된 도로 구간별 사고 위험도를 시각적으로 표출시키는 등의 기능을 제공할 수 있다.And, the road section risk expression unit 118 may mean an electric sign installed around the road, and the accident risk for each road section in which the excessive and under-error transmitted from the risk error correction unit 116 is corrected. Functions such as visual expression can be provided.

여기에서, 도로 구간별 사고 위험도는, 예컨대 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보 및 차량 운행 정보 등에 의거하여 산출될 수 있다. 일례로서, 도 3에 도시된 바와 같이, 각 구간에 대한 사고 위험도를 표시 패널(예컨대, ATIS(advanced traffic information system), 도로전광 표지판(Variable message sign)등)에 표출할 수 있다.Here, the accident risk for each road section may be calculated based on, for example, traffic information, accident information for each road section, and vehicle operation information. As an example, as shown in FIG. 3 , the accident risk level for each section may be displayed on a display panel (eg, an advanced traffic information system (ATIS), a variable message sign, etc.).

또한, 일례로서 도 4에 도시된 바와 같이, 도로에 사고 경보(경고)를 위한 추가적인 장비를 설치하여 인프라스트럭처를 기반으로 한 경보, 예컨대 도 4에서와 같이, 도로의 양쪽 끝 혹은 도로의 중앙에 색이 변화하는 장비를 설치하고 산출되는 도로 구간별 사고 위험도에 따라 색상을 변화시킴으로써 각 도로 구간에 대한 사고 위험도를 운전자가 시각적으로 인식할 수 있도록 경고해 준다.In addition, as shown in FIG. 4 as an example, by installing additional equipment for accident warning (warning) on the road, an infrastructure-based warning, for example, at both ends of the road or the center of the road, as in FIG. 4 . By installing color-changing equipment and changing the color according to the calculated accident risk for each road section, it warns the driver to visually recognize the accident risk for each road section.

상술한 바와 같이, 인프라스트럭처를 기반으로 도로에 도로 구간별 사고 위험도를 표출해 주는 이유는 개별 장비만을 이용하여 사고 위험도를 경보할 경우 그 장비를 소유하지 않은 운전자들에게는 사고 위험도의 경보가 어렵기 때문이다.As described above, the reason for expressing the accident risk for each road section on the road based on the infrastructure is that when the accident risk is alerted using only individual equipment, it is difficult for drivers who do not own the equipment to alert the accident risk. Because.

즉, 개별 장비만을 이용하여 사고 위험도를 경보할 경우, 같은 도로 구간에 있는 운전자들 중 일부에게는 사고와 관련한 정보가 제공되고 일부에게는 사고와 관련한 정보가 제공되지 않는 경우가 발생될 수 있는데, 이 경우 두 집단 간의 운전 행동의 차이로 인하여 추가적인 사고가 발생할 가능성이 존재할 수 있기 때문이다.In other words, when an accident risk is alerted using only individual equipment, accident-related information may be provided to some of the drivers on the same road section and accident-related information may not be provided to some of the drivers in this case. This is because the possibility of additional accidents may exist due to differences in driving behavior between the two groups.

따라서, 이러한 부작용을 막기 위해서는 개별 장비의 소유와 상관없이 도로 구간별 사고 위험도를 표출(경보)할 수 있는 도로 장비가 필요하다.Therefore, in order to prevent these side effects, road equipment capable of expressing (alarming) the risk of accidents for each road section is required regardless of the ownership of individual equipment.

또한. 개별 사용자의 사고 위험도와 도로 구간의 사고 위험도 간의 비교가 가능하게 됨으로써 개별 운전자의 운전 특성의 파악 및 얼마나 위험하게 운전을 하고 있는 지에 대한 파악 및 가이드가 가능하게 된다.Also. By making it possible to compare the risk of an individual user's accident and the risk of an accident in a road section, it is possible to understand the driving characteristics of individual drivers and to understand and guide how dangerously they are driving.

한편, 클라우드 서버(120)는 교통 관제 블록(122)과 데이터베이스(124)를 포함할 수 있는데, 교통 관제 블록(122)은 인프라 데이터 수집부(1221), 모바일 데이터 수집부(1222), 교통 데이터 변환부(1223), 도로 구간별 사고 위험도 산출부(1224), 인프라 데이터 전송부(1225) 및 모바일 데이터 전송부(1226) 등을 포함할 수 있고, 데이터베이스(124)는 교통 정보 DB(1242), 사고 이력 DB(1244) 및 차량 정보 DB(1246) 등을 포함할 수 있다.Meanwhile, the cloud server 120 may include a traffic control block 122 and a database 124 . The traffic control block 122 includes an infrastructure data collection unit 1221 , a mobile data collection unit 1222 , and traffic data. It may include a conversion unit 1223 , an accident risk calculation unit 1224 for each road section, an infrastructure data transmission unit 1225 , and a mobile data transmission unit 1226 , and the database 124 is a traffic information DB 1242 . , an accident history DB 1244 and a vehicle information DB 1246 , and the like.

먼저, 인프라 데이터 수집부(1221)는 인프라스트럭처(110) 내 교통 정보 수집부(112) 및 사고 정보 수집부(114)로부터 각각 전송되는 도로의 교통 정보(예컨대, 통행량, 속도, 점유율, 지점 간 통행시간 등)와 도로 구간별 사고 정보(예컨대, 사고의 심각도, 사고의 발생 시간, 사고 차량의 종류 등)를 수집하여 데이터베이스(124) 내 교통 정보 DB(1242) 및 사고 이력 DB(1244)에 각각 저장하는 등의 기능을 제공할 수 있다.First, the infrastructure data collection unit 1221 includes road traffic information (eg, traffic volume, speed, occupancy rate, inter-point) transmitted from the traffic information collection unit 112 and the accident information collection unit 114 in the infrastructure 110 , respectively. travel time, etc.) and accident information for each road section (eg, the severity of the accident, the time of occurrence of the accident, the type of the accident vehicle, etc.) are collected and stored in the traffic information DB 1242 and the accident history DB 1244 in the database 124 . A function such as saving each may be provided.

또한, 모바일 데이터 수집부(1222)는 도로를 주행하는 차량에 탑재된 휴대 단말(즉, 운전자 또는 탑승자의 휴대 단말)로부터 송출되는 차량 운행 정보를 수집하여 데이터베이스(124) 내 차량 정보 DB(1246)에 저장하는 등의 기능을 제공할 수 있다. 여기에서, 차량 운행 정보는 예컨대, 속도(velocity), 가속도(acceleration), 저크율(jerk rate) 등을 포함할 수 있다.In addition, the mobile data collection unit 1222 collects vehicle operation information transmitted from a portable terminal mounted on a vehicle traveling on a road (ie, a portable terminal of a driver or a passenger), and the vehicle information DB 1246 in the database 124 . It can provide functions such as saving to . Here, the vehicle driving information may include, for example, velocity, acceleration, jerk rate, and the like.

다음에, 교통 데이터 변환부(1223)는 데이터베이스(124) 내 교통 정보 DB(1242)에 저장된 교통 정보와 사고 이력 DB(1244)에 저장된 도로 구간별 사고 정보를 인출하여 휴대 단말 기반의 교통 데이터로 변환하고, 이 변환된 교통 데이터를 도로 구간별 사고 위험도 산출부(1224)와 모바일 데이터 전송부(1226)로 각각 전달하는 등의 기능을 제공할 수 있다.Next, the traffic data conversion unit 1223 retrieves the traffic information stored in the traffic information DB 1242 in the database 124 and the accident information for each road section stored in the accident history DB 1244 and converts it into mobile terminal-based traffic data. It is possible to provide functions such as converting and transmitting the converted traffic data to the accident risk calculation unit 1224 and the mobile data transmission unit 1226 for each road section, respectively.

즉, 교통 정보 DB(1242)와 사고 이력 DB(1244)에 저장된 데이터는 차량의 각 구간에 대한, 예컨대 30초 - 5분의 시간 동안 집계된 데이터이므로, 이를 개별 차량에 대한 정보로 변환하여 주는 것이 필요하다. 이를 위해서 교통 데이터 변환부(1223)는, 도로의 각 구간에 위치한 차량들은 각 도로 구간의 교통 특성에 의해서 많은 영향을 받는 다는 현상을 기반하여, 개별 차량에 대한 정보를 추정하고자 한다. 여기에서, 변환이 필요한 데이터는 앞차의 속도와 앞차의 가속도인데, 이들 각각은 다음의 수학식 1 및 2를 통해 산출될 수 있다.That is, since the data stored in the traffic information DB 1242 and the accident history DB 1244 are aggregated data for each section of the vehicle, for example, 30 seconds - 5 minutes, it is converted into information about individual vehicles. something is needed To this end, the traffic data conversion unit 1223 attempts to estimate information on individual vehicles based on the phenomenon that vehicles located in each section of the road are greatly affected by the traffic characteristics of each road section. Here, the data that needs to be converted is the speed of the vehicle in front and the acceleration of the vehicle in front, each of which can be calculated through Equations 1 and 2 below.

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112015012063619-pat00001
Figure 112015012063619-pat00001

상기한 수학식 1에 있어서,

Figure 112015012063619-pat00002
는 해당 차량의 선행 차량 속도의 추정치, 산출식을 통하여 산출하고자 하는 결과물을,
Figure 112015012063619-pat00003
는 시간 t 에서의 해당 차량의 속도를,
Figure 112015012063619-pat00004
는 교통 정보 DB와 사고 이력 DB에서 불러오는 정보로 해당 차량이 속한 도로 구간 i 의 평균 차량 간의 거리를,
Figure 112015012063619-pat00005
는 교통 정보 DB와 사고 이력 DB에서 불러오는 정보로 해당 차량이 속한 구간인 도로 구간 i 에서의 평균 속도를,
Figure 112015012063619-pat00006
는 교통 정보 DB와 사고 이력 DB에서 불러오는 정보로 해당 차량이 속한 구간의 하류부인 도로 구간 i+1 에서의 평균 속도를,
Figure 112015012063619-pat00007
는 해당 차량이 속한 도로 구간 i 의 구간 길이(km)를 각각 나타낸다.In Equation 1 above,
Figure 112015012063619-pat00002
is the result to be calculated through the estimation and calculation formula of the preceding vehicle speed of the vehicle,
Figure 112015012063619-pat00003
is the speed of the vehicle at time t,
Figure 112015012063619-pat00004
is the information retrieved from the traffic information DB and the accident history DB, and is the average distance between vehicles in the road section i to which the vehicle belongs,
Figure 112015012063619-pat00005
The average speed of the traffic information DB and DB Loading accident history information is the vehicle of the road segment belongs to in section i,
Figure 112015012063619-pat00006
The average speed of the traffic information DB and the downstream section of the road section belongs to the vehicle loading information from the accident history DB i +1,
Figure 112015012063619-pat00007
denotes the section length (km) of the road section i to which the corresponding vehicle belongs.

[수학식 2][Equation 2]

Figure 112015012063619-pat00008
Figure 112015012063619-pat00008

상기한 수학식 2에 있어서,

Figure 112015012063619-pat00009
는 해당 차량의 선행 차량 가속도의 추정치, 산출식을 통하여 산출하고자 하는 결과물을, α는 교통 정보 DB와 사고 이력 DB에서 불러오는 속도 정보를 해당 차량의 선행 차량에 대한 가속도 추정치로 변환시키기 위한 계수(coefficient)로써 각 도로 구간별로 산출되는데, 통상 0.01 - 0.5 사이에서 분포하고 있다.In Equation 2 above,
Figure 112015012063619-pat00009
is an estimate of the acceleration of the preceding vehicle of the corresponding vehicle, the result to be calculated through the calculation formula, and α is a coefficient for converting the speed information retrieved from the traffic information DB and the accident history DB into an acceleration estimate for the preceding vehicle ), calculated for each road section, and is usually distributed between 0.01 - 0.5.

또한, 도로 구간별 사고 위험도 산출부(1223)는 데이터베이스(134) 내 교통 정보 DB(1342)에 저장된 교통 정보와 사고 이력 DB(1344)에 저장된 도로 구간별 사고 정보 및 차량 정보 DB(1346)에 저장된 차량 운행 정보에 의거하여 도로 구간별 사고 위험도를 산출하는 등의 기능을 제공할 수 있다.In addition, the accident risk calculation unit 1223 for each road section is stored in the traffic information DB 1342 in the database 134 and the accident information and vehicle information DB 1346 for each road section stored in the accident history DB 1344. It is possible to provide a function such as calculating the accident risk for each road section based on the stored vehicle operation information.

이를 위해, 도로 구간별 사고 위험도 산출부(1223)는 상술한 수학식 1 및 2을 기반으로 하여 다음과 같은 수학식 3을 통해 각 구간 i에 대한 사고 위험도를 추정할 수 있다.To this end, the accident risk calculation unit 1223 for each road section may estimate the accident risk for each section i through Equation 3 as follows, based on Equations 1 and 2 described above.

[수학식 3][Equation 3]

Figure 112015012063619-pat00010
Figure 112015012063619-pat00010

상기한 수학식 3에 있어서,

Figure 112015012063619-pat00011
는 해당 차량이 속한 도로 구간 i 에서의 해당 차량이 사고를 피하기 위해서 필요한 평균적인 감속량을,
Figure 112015012063619-pat00012
는 해당 차량이 속한 도로 구간 i 에 위치한 차량들의 평균적인 감속 능력을,
Figure 112015012063619-pat00013
는 해당 차량이 속한 도로 구간 i 에 위치한 차량들의 평균 속도를,
Figure 112015012063619-pat00014
는 해당 차량이 속한 도로의 하류부인 도로 구간 i+1에 위치한 차량들의 평균 속도를,
Figure 112015012063619-pat00015
는 산출식을 기반으로 하여 산출된 정보로 해당 차량이 속한 도로 구간 i 에 위치한 차량들의 평균 가속도를,
Figure 112015012063619-pat00016
는 산출식을 기반으로 하여 산출된 정보로 해당 차량이 속한 도로의 하류부인 도로 구간 i+1에 위치한 차량들의 평균 가속도를, τ는 운전자들의 평균적인 응답시간을,
Figure 112015012063619-pat00017
는 해당 차량이 속한 도로 구간 i 에 위치한 차량들의 평균적인 차간 거리를, J는 해당 차량이 속한 도로 구간 i 에 위치한 차량들의 가속도 변화 가능량의 최대값을,
Figure 112015012063619-pat00018
는 해당 차량이 속한 도로 구간 i 의 평균 사고 위험도를 각각 나타낸다.In Equation 3 above,
Figure 112015012063619-pat00011
is the average amount of deceleration required for the vehicle in the road section i to which the vehicle belongs to avoid an accident,
Figure 112015012063619-pat00012
is the average deceleration capacity of vehicles located in the road segment i to which the vehicle belongs,
Figure 112015012063619-pat00013
is the average speed of vehicles located in the road section i to which the vehicle belongs,
Figure 112015012063619-pat00014
is the average speed of vehicles located in the road section i +1 downstream of the road to which the vehicle belongs,
Figure 112015012063619-pat00015
is the information calculated based on the calculation formula, and represents the average acceleration of vehicles located in the road section i to which the vehicle belongs,
Figure 112015012063619-pat00016
is the information calculated based on the calculation formula , where is the average acceleration of vehicles located in the road section i +1 downstream of the road to which the vehicle belongs, τ is the average response time of drivers,
Figure 112015012063619-pat00017
Is the inter-vehicle distance of vehicle the average in the road link i is the vehicle belongs, J is the maximum available amount of the acceleration change of the vehicle in the road link i is the vehicle belongs,
Figure 112015012063619-pat00018
represents the average accident risk of each road section i to which the vehicle belongs.

그리고, 인프라 데이터 전송부(1224)는 도로 구간별 사고 위험도 산출부(1223)를 통해 산출된 도로 구간별 사고 위험도를 무선 또는 유선 네트워크 전송 가능한 신호로 변조한 후 인프라스트럭처(110)로 전송(예컨대, 유무선 네트워크를 이용한 전송 등)하는 등의 기능을 제공할 수 있다.Then, the infrastructure data transmission unit 1224 modulates the accident risk level for each road section calculated through the road section accident risk calculation unit 1223 into a signal that can be transmitted over a wireless or wired network, and then transmits it to the infrastructure 110 (eg, , transmission using a wired/wireless network, etc.) can be provided.

마지막으로, 모바일 데이터 전송부(1226)는 교통 데이터 변환부(1223)로부터 전달되는 변환된 교통 데이터(즉, 앞차의 속도, 앞차의 가속도)를 무선 송출 가능한 신호로 변조한 후 휴대 단말(130)로 전송하는 등의 기능을 제공할 수 있다.Finally, the mobile data transmission unit 1226 modulates the converted traffic data (ie, the speed of the vehicle ahead, the acceleration of the vehicle in front) transmitted from the traffic data conversion unit 1223 into a signal that can be transmitted wirelessly, and then the mobile terminal 130 . It can provide functions such as sending to .

한편, 휴대 단말(130)은 운행 정보 수집부(131), 운행 정보 저장부(132), 데이터 송수신부(133), 사고 위험도 산출부(134), 위험도 오차 보정부(135) 및 사고 위험도 표출부(136) 등을 포함할 수 있다. 여기에서, 휴대 단말은, 예컨대 휴대폰, 스마트폰, PMP, 스마트패드, 스마트북, 태블릿 PC, 넷북, 노트북 등을 의미할 수 있다.Meanwhile, the mobile terminal 130 includes a driving information collection unit 131 , a driving information storage unit 132 , a data transmitting and receiving unit 133 , an accident risk calculating unit 134 , a risk error correcting unit 135 , and an accident risk expression. part 136 , and the like. Here, the mobile terminal may mean, for example, a mobile phone, a smart phone, a PMP, a smart pad, a smart book, a tablet PC, a netbook, a notebook computer, and the like.

먼저, 운행 정보 수집부(131)는 휴대 단말의 내부에 장착되어 있는 각종 센서(예컨대, 가속도계(accelerometer), 중력 센서(gravity sensor), 자이로 센서(Gyro sensor) 등)를 통해 차량의 운행 정보(예컨대, 속도(velocity), 가속도(acceleration), 저크율(jerk rate) 등)를 수집하고, 이 수집된 차량 운행 정보를 운행 정보 저장부(132)에 저장하는 등의 기능을 제공할 수 있다.First, the driving information collecting unit 131 uses various sensors (eg, an accelerometer, a gravity sensor, a gyro sensor, etc.) mounted inside the portable terminal to provide driving information ( For example, it is possible to provide functions such as collecting velocity, acceleration, jerk rate, etc.) and storing the collected vehicle driving information in the driving information storage unit 132 .

그리고, 데이터 송수신부(133)는 기 설정된 소정 시간 간격(예컨대, 수십 미리 초 내지 수초) 또는 실시간으로 운행 정보 저장부(132)에 저장된 차량 운행 정보를 인출하여 무선 네트워크 등을 통해 클라우드 서버(120)로 전송하고, 클라우드 서버(120)로부터 전송되는 교통 데이터를 수신하여 사고 위험도 산출부(134)로 전달하며, 사고 위험도 산출부(134)로부터 전달되는 차량 사고 위험도를 인프라스트럭처(110)로 송출하는 등의 기능을 제공할 수 있다. 여기에서, 클라우드 서버(120)로부터 전달되는 교통 데이터는, 예컨대 앞차의 속도와 앞차의 가속도 등을 포함할 수 있다.In addition, the data transceiver 133 retrieves the vehicle driving information stored in the driving information storage unit 132 at a preset time interval (eg, tens of milliseconds to several seconds) or in real time to the cloud server 120 through a wireless network or the like. ), receives the traffic data transmitted from the cloud server 120 and transmits it to the accident risk calculation unit 134 , and transmits the vehicle accident risk transmitted from the accident risk calculation unit 134 to the infrastructure 110 . It can provide functions such as Here, the traffic data transmitted from the cloud server 120 may include, for example, the speed of the vehicle in front and the acceleration of the vehicle in front.

다음에, 사고 위험도 산출부(134)는 클라우드 서버(120)로부터 제공받은 교통 데이터와 운행 정보 저장부(132)에 저장되어 있는 차량 운행 정보에 의거하여 해당 차량의 사고 위험도를 산출하고, 이 산출된 차량 사고 위험도를 위험도 오차 보정부(135)와 데이터 송수신부(133)로 각각 전달하는 등의 기능을 제공할 수 있다.Next, the accident risk calculation unit 134 calculates the accident risk of the corresponding vehicle based on the traffic data provided from the cloud server 120 and the vehicle operation information stored in the operation information storage unit 132 , and this calculation It is possible to provide a function such as transmitting each of the vehicle accident risk to the risk error correcting unit 135 and the data transmitting and receiving unit 133 .

즉, 사고 위험도 산출부(134)는 전술한 수학식 1 및 2를 통해 산출한 앞차의 속도와 앞차의 가속도를 기반으로 하여 다음과 같은 수학식 4를 통해 각 차량에 대한 사고 위험도를 산출할 수 있다.That is, the accident risk calculation unit 134 may calculate the accident risk for each vehicle through the following Equation 4 based on the speed of the vehicle in front and the acceleration of the vehicle in front calculated through Equations 1 and 2 described above. have.

[수학식 4][Equation 4]

Figure 112015012063619-pat00019
Figure 112015012063619-pat00019

상기한 수학식 4에 있어서,

Figure 112015012063619-pat00020
는 해당 차량이 사고를 피하기 위해 필요한 감속량을,
Figure 112015012063619-pat00021
는 해당 차량의 최대 감속 능력을,
Figure 112015012063619-pat00022
는 해당 차량의 현재 속도를,
Figure 112015012063619-pat00023
는 해당 차량의 현재 가속도를,
Figure 112015012063619-pat00024
는 해당 차량의 가속도 최대 변화 가능량을,
Figure 112015012063619-pat00025
는 해당 차량의 현재 사고 위험도를 각각 나타낸다.In Equation 4 above,
Figure 112015012063619-pat00020
is the amount of deceleration required for the vehicle to avoid an accident,
Figure 112015012063619-pat00021
is the maximum deceleration capacity of the vehicle,
Figure 112015012063619-pat00022
is the current speed of the vehicle,
Figure 112015012063619-pat00023
is the current acceleration of the vehicle,
Figure 112015012063619-pat00024
is the maximum possible change in the vehicle's acceleration,
Figure 112015012063619-pat00025
represents the current accident risk of the corresponding vehicle, respectively.

한편, 위험도 오차 보정부(135)는 인프라스트럭처(110)로부터 송출되어 수신되는 도로 구간별 사고 위험도와 사고 위험도 산출부(134)를 통해 산출된 차량 사고 위험도에 의거하여 과대 또는 과소 오차를 제거(보정)하고, 과대 또는 과소 오차가 제거된 차량 사고 위험도를 사고 위험도 표출부(136)로 전달하는 등의 기능을 제공할 수 있다.On the other hand, the risk error correcting unit 135 removes excessive or under-error based on the accident risk for each road section and the vehicle accident risk calculated through the accident risk calculation unit 134 transmitted and received from the infrastructure 110 ( correction), and transmits the vehicle accident risk from which the excessive or under-error has been removed to the accident risk level display unit 136 , and the like.

즉, 해당 차량의 사고 위험도가

Figure 112015012063619-pat00026
이고, 해당 차량이 속한 도로 구간의 사고 위험도를
Figure 112015012063619-pat00027
이라고 할 때, 도로 구간에 있는 여러 차량들의
Figure 112015012063619-pat00028
분포의 평균값과
Figure 112015012063619-pat00029
의 값에 차이가 발생할 수 있는데, 이러한 차이는 과대 혹은 과소 산출된 몇몇의
Figure 112015012063619-pat00030
에 의해서 발생하게 된다.In other words, the risk of an accident
Figure 112015012063619-pat00026
and the risk of accidents in the road section to which the vehicle belongs
Figure 112015012063619-pat00027
, the number of vehicles in the road section
Figure 112015012063619-pat00028
the mean value of the distribution and
Figure 112015012063619-pat00029
A difference may occur in the value of
Figure 112015012063619-pat00030
is caused by

따라서, 본 발명에서는 이를 제거하기 위해서

Figure 112015012063619-pat00031
Figure 112015012063619-pat00032
의 범위에 해당하지 않는 개별 차량의 사고 위험도는 제거한다. 여기에서 K는 도로의 구간에 속하여 있는 차량의 숫자를 나타낸다.Therefore, in the present invention, in order to remove
Figure 112015012063619-pat00031
Wow
Figure 112015012063619-pat00032
The risk of an individual vehicle accident that does not fall within the scope of Here, K represents the number of vehicles belonging to the section of the road.

다음에, 사고 위험도 표출부(136)는 위험도 오차 보정부(135)로부터 전달되는 과대 및 과소 오차가 보정된 차량 사고 위험도를 휴대 단말의 오디오, 디스플레이, 라이트 등을 선택적으로 조합하여 시청각적으로 표출시키는 등의 기능을 제공할 수 있다. 일례로서, 도 5에 도시된 바와 같은 개별 차량 충돌 경보 화면이 휴대 단말의 표시 패널에 표출(시각적인 충돌 경보)될 수 있다.Next, the accident risk expression unit 136 is audio-visually expressed by selectively combining the audio, display, light, etc. of the portable terminal for the vehicle accident risk in which the excessive and under-errors transmitted from the risk error correction unit 135 are corrected. It can provide functions such as As an example, an individual vehicle collision warning screen as shown in FIG. 5 may be displayed (visual collision warning) on the display panel of the portable terminal.

다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 본 실시 예에 따른 차량 충돌 경보 장치를 이용하여 모바일 데이터와 인프라 데이터를 활용해 차량 충돌 경보 서비스를 제공하는 일련의 과정들에 대하여 상세하게 설명한다.Next, a series of processes for providing a vehicle collision warning service using mobile data and infrastructure data using the vehicle collision warning device according to the present embodiment having the configuration as described above will be described in detail.

도 2는 본 발명에 따라 모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용하여 차량 충돌을 실시간으로 경보하는 주요 과정을 도시한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a main process of real-time alerting of a vehicle collision using mobile data and infrastructure data according to the present invention.

도 2를 참조하면, 인프라 데이터 수집부(1221)에0서는 인프라스트럭처(110) 내 교통 정보 수집부(112) 및 사고 정보 수집부(114)로부터 각각 전송되는 도로의 교통 정보(예컨대, 통행량, 속도, 점유율, 지점 간 통행시간 등)와 도로 구간별 사고 정보(예컨대, 사고의 심각도, 사고의 발생 시간, 사고 차량의 종류 등)를 수집하여 교통 정보 DB(1242)에 저장한다(단계 202).Referring to FIG. 2 , in the infrastructure data collection unit 1221 0 , traffic information on roads (eg, traffic volume, traffic information, traffic information, and traffic information, respectively, transmitted from the traffic information collection unit 112 and the accident information collection unit 114 in the infrastructure 110 ) Speed, occupancy, travel time between points, etc.) and accident information for each road section (eg, severity of accident, time of occurrence of accident, type of accident vehicle, etc.) are collected and stored in the traffic information DB 1242 (step 202) .

또한, 모바일 데이터 수집부(1222)에서는 도로를 주행하는 차량에 탑재된 휴대 단말로부터 송출되는 차량 운행 정보를 수집하여 차량 정보 DB(1246)에 저장한다(단계 204). 여기에서, 차량 운행 정보는 예컨대, 속도(velocity), 가속도(acceleration), 저크율(jerk rate) 등을 포함할 수 있다.Also, the mobile data collection unit 1222 collects vehicle operation information transmitted from a portable terminal mounted on a vehicle traveling on the road and stores it in the vehicle information DB 1246 (step 204). Here, the vehicle driving information may include, for example, velocity, acceleration, jerk rate, and the like.

그리고, 교통 데이터 변환부(1223)에서는 교통 정보 DB(1242)에 저장된 교통 정보와 사고 이력 DB(1244)에 저장된 도로 구간별 사고 정보를 인출하여 휴대 단말 기반의 교통 데이터(즉, 앞차의 속도, 앞차의 가속도 등)로 변환하고(단계 206), 이 변환된 교통 데이터를 도로 구간별 사고 위험도 산출부(1224)와 모바일 데이터 전송부(1226)로 각각 전달한다.And, the traffic data conversion unit 1223 retrieves the traffic information stored in the traffic information DB 1242 and the accident information for each road section stored in the accident history DB 1244, and the mobile terminal-based traffic data (that is, the speed of the vehicle in front, acceleration of the vehicle in front) (step 206), and the converted traffic data is transmitted to the accident risk calculation unit 1224 and the mobile data transmission unit 1226 for each road section, respectively.

다음에, 도로 구간별 사고 위험도 산출부(1223)에서는 교통 정보 DB(1342)에 저장된 교통 정보와 사고 이력 DB(1344)에 저장된 도로 구간별 사고 정보 및 차량 정보 DB(1346)에 저장된 차량 운행 정보에 의거하여 도로 구간별 사고 위험도를 산출한 후 인프라스트럭처(110)로 전송한다(단계 208).Next, in the accident risk calculation unit 1223 for each road section, the traffic information stored in the traffic information DB 1342 and the accident information for each road section stored in the accident history DB 1344 and vehicle operation information stored in the vehicle information DB 1346 After calculating the accident risk for each road section based on the , it is transmitted to the infrastructure 110 (step 208).

그 결과, 인프라스트럭처(110) 내 도로 구간 위험도 표출부(118)에서는 클라우드 서버(120)로부터 전달받은 도로 구간별 사고 위험도, 보다 구체적으로는 위험도 오차 보정부(116)를 통해 과대 및 과소 오차가 보정된 도로 구간별 사고 위험도를 시각적으로 표출시키게 될 것이다(단계 210).As a result, in the road section risk expression unit 118 in the infrastructure 110 , the accident risk for each road section received from the cloud server 120 , more specifically, excessive and under-error through the risk error correction unit 116 . The corrected degree of accident risk for each road section will be displayed visually (step 210).

다시, 휴대 단말(130) 측의 사고 위험도 산출부(134)에서는 클라우드 서버(120)로부터 제공받은 교통 데이터(앞차의 속도, 앞차의 가속도 등)와 운행 정보 저장부(132)에 저장되어 있는 차량 운행 정보에 의거하여 해당 차량의 사고 위험도를 산출한다(단계 212). 여기에서, 산출되는 차량 사고 위험도는 인프라스트럭처(110)로 전송될 수 있다.Again, in the accident risk calculation unit 134 of the portable terminal 130 , the traffic data (speed of the vehicle in front, acceleration of the vehicle in front, etc.) provided from the cloud server 120 and the vehicle stored in the driving information storage unit 132 . An accident risk level of the corresponding vehicle is calculated based on the driving information (step 212). Here, the calculated vehicle accident risk may be transmitted to the infrastructure 110 .

이어서, 위험도 오차 보정부(135)에서는 인프라스트럭처(110)로부터 수신되는 도로 구간별 사고 위험도와 사고 위험도 산출부(134)를 통해 산출된 차량 사고 위험도에 의거하여 과대 또는 과소 오차를 보정(제거)한다(단계 214).Next, the risk error correcting unit 135 corrects (removes) excessive or under-error based on the accident risk for each road section received from the infrastructure 110 and the vehicle accident risk calculated through the accident risk calculation unit 134 . do (step 214).

그 결과, 사고 위험도 표출부(136)에서는 위험도 오차 보정부(135)로부터 전달되는 과대 및 과소 오차가 보정된 차량 사고 위험도를 휴대 단말의 오디오, 디스플레이, 라이트 등을 선택적으로 조합하여 시청각적으로 표출시킨다(단계 216).As a result, the accident risk expression unit 136 selectively combines the audio, display, light, etc. of the portable terminal to display the vehicle accident risk corrected for the excessive and under-error transmitted from the risk error correcting unit 135 audio-visually. (Step 216).

이상의 설명은 본 발명의 기술사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경 등이 가능함을 쉽게 알 수 있을 것이다. 즉, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것으로서, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.The above description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains may make various substitutions, modifications, and changes within the scope not departing from the essential characteristics of the present invention. It will be easy to see that this is possible. That is, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments.

따라서, 본 발명의 보호 범위는 후술되는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.Accordingly, the protection scope of the present invention should be interpreted by the claims described below, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be interpreted as being included in the scope of the present invention.

Claims (3)

인프라스트럭처로부터 도로의 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하는 인프라 데이터 수집부와,
차량 탑재의 휴대 단말로부터 차량 운행 정보를 수집하여 상기 데이터베이스에 저장하는 모바일 데이터 수집부와,
상기 데이터베이스에 저장된 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보 및 차량 운행 정보에 의거하여 도로 구간별 사고 위험도를 산출하는 도로 구간별 사고 위험도 산출부와,
외부로의 표출을 위해 산출된 상기 도로 구간별 사고 위험도를 상기 인프라스트럭처로 전송하는 인프라 데이터 전송부와,
상기 데이터베이스에 저장된 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보를 휴대 단말 기반의 교통 데이터로 변환하는 교통 데이터 변환부와,
변환된 상기 교통 데이터를 상기 휴대 단말로 전송하는 모바일 데이터 전송부
를 포함하고,
상기 휴대 단말은,
수신되는 상기 교통 데이터와 상기 차량 운행 정보에 의거하여 차량 사고 위험도를 산출하고, 산출된 차량 사고 위험도를 시청각적으로 표출시키고,
상기 차량 사고 위험도의 표출 전에, 상기 인프라스트럭처로부터 수신되는 상기 도로 구간별 사고 위험도와 산출된 상기 차량 사고 위험도에 의거하여 과대 또는 과소 오차를 보정하는
모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용한 차량 충돌 경보 장치.
An infrastructure data collection unit that collects road traffic information and accident information for each road section from the infrastructure and stores it in a database;
a mobile data collection unit that collects vehicle operation information from a vehicle-mounted mobile terminal and stores it in the database;
an accident risk calculation unit for each road section that calculates the accident risk for each road section based on the traffic information stored in the database, accident information for each road section, and vehicle operation information;
an infrastructure data transmission unit for transmitting the accident risk for each road section calculated for expression to the outside to the infrastructure;
a traffic data conversion unit that converts traffic information stored in the database and accident information for each road section into mobile terminal-based traffic data;
Mobile data transmission unit for transmitting the converted traffic data to the mobile terminal
including,
The mobile terminal is
Calculating the risk of a vehicle accident based on the received traffic data and the vehicle operation information, and audiovisually expressing the calculated risk of vehicle accident,
Before the expression of the vehicle accident risk, the excessive or under-error is corrected based on the accident risk for each road section received from the infrastructure and the calculated vehicle accident risk.
Vehicle collision warning system using mobile data and infrastructure data.
삭제delete 인프라스트럭처로부터 도로의 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보를 수집하는 과정과,
차량 탑재의 휴대 단말로부터 차량 운행 정보를 수집하는 과정과,
수집된 상기 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보 및 차량 운행 정보에 의거하여 도로 구간별 사고 위험도를 산출하는 과정과,
산출된 상기 도로 구간별 사고 위험도를 상기 인프라스트럭처로 전송하여 표출시키는 과정과,
상기 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보를 휴대 단말 기반의 교통 데이터로 변환하여 상기 휴대 단말로 전송하는 과정과,
상기 휴대 단말이 수신되는 상기 교통 정보와 도로 구간별 사고 정보 및 차량 운행 정보에 의거하여 차량 사고 위험도를 산출하는 과정과,
상기 휴대 단말이 산출된 상기 차량 사고 위험도를 시청각적으로 표출시키는 과정을 포함하고,
상기 휴대 단말은 상기 차량 사고 위험도의 표출 전에, 상기 인프라스트럭처로부터 수신되는 상기 도로 구간별 사고 위험도와 산출된 상기 차량 사고 위험도에 의거하여 과대 또는 과소 오차를 보정하는 모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용한 차량 충돌 경보 방법.
The process of collecting road traffic information and accident information for each road section from the infrastructure;
A process of collecting vehicle operation information from a vehicle-mounted mobile terminal;
The process of calculating the accident risk for each road section based on the collected traffic information, accident information for each road section, and vehicle operation information;
The process of transmitting and expressing the calculated accident risk for each road section to the infrastructure;
The process of converting the traffic information and accident information for each road section into mobile terminal-based traffic data and transmitting it to the mobile terminal;
A process of calculating the risk of a vehicle accident based on the traffic information received by the mobile terminal, accident information for each road section, and vehicle operation information;
Including the process of audio-visually expressing the calculated risk of the vehicle accident by the mobile terminal,
The mobile terminal corrects excessive or under-error based on the accident risk for each road section received from the infrastructure and the calculated vehicle accident risk before the vehicle accident risk is expressed. Vehicle collision using mobile data and infrastructure data alarm method.
KR1020150017390A 2015-02-04 2015-02-04 Apparatus and method for warning vehicle collision by using mobile data and infra data KR102268134B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150017390A KR102268134B1 (en) 2015-02-04 2015-02-04 Apparatus and method for warning vehicle collision by using mobile data and infra data

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150017390A KR102268134B1 (en) 2015-02-04 2015-02-04 Apparatus and method for warning vehicle collision by using mobile data and infra data

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20160095877A KR20160095877A (en) 2016-08-12
KR102268134B1 true KR102268134B1 (en) 2021-06-22

Family

ID=56714825

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150017390A KR102268134B1 (en) 2015-02-04 2015-02-04 Apparatus and method for warning vehicle collision by using mobile data and infra data

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102268134B1 (en)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102587119B1 (en) * 2016-08-16 2023-10-10 한국과학기술원 Vehicle driving management system, client for vehicle driving management, server device, and method for vehicle driving management
KR101826060B1 (en) * 2017-05-15 2018-02-06 주식회사 퀀텀게이트 System of Traffic Forecasting
KR101972005B1 (en) * 2018-12-27 2019-04-24 디토닉 주식회사 Road Emergency Warning Message Dynamic Service System and Method
KR102244143B1 (en) * 2020-12-17 2021-04-22 전남대학교산학협력단 Apparatus for predicting accident and the control method thereof
CN114255614A (en) * 2021-12-07 2022-03-29 郑州大学 Intelligent expressway vehicle deceleration early warning method and system based on vehicle-mounted smart phone and automobile data recorder

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100688090B1 (en) * 2005-11-18 2007-03-02 한국전자통신연구원 System for providing real-time dangerous road information based on usn and its method

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101328171B1 (en) * 2009-08-14 2013-11-20 한국전자통신연구원 System and method for providing vehicular safety service
KR20130007243A (en) 2011-06-30 2013-01-18 (주)베라시스 Method and system for warning forward collision using camera

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100688090B1 (en) * 2005-11-18 2007-03-02 한국전자통신연구원 System for providing real-time dangerous road information based on usn and its method

Also Published As

Publication number Publication date
KR20160095877A (en) 2016-08-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10509414B1 (en) Using emergency response system (EMS) vehicle telematics data to reduce accident risk
US8880237B2 (en) Intelligent road signs
KR102268134B1 (en) Apparatus and method for warning vehicle collision by using mobile data and infra data
JP2010086070A (en) Road traffic information providing system and method
US20230048622A1 (en) Providing insurance discounts based upon usage of telematics data-based risk mitigation and prevention functionality
US20240135829A1 (en) Taking corrective action based upon telematics data broadcast from another vehicle

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant