WO2017171429A2 - System for estimating fuel consumption on basis of spatial big data analysis - Google Patents

System for estimating fuel consumption on basis of spatial big data analysis Download PDF

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WO2017171429A2
WO2017171429A2 PCT/KR2017/003485 KR2017003485W WO2017171429A2 WO 2017171429 A2 WO2017171429 A2 WO 2017171429A2 KR 2017003485 W KR2017003485 W KR 2017003485W WO 2017171429 A2 WO2017171429 A2 WO 2017171429A2
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road
fuel consumption
driving
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최은미
조원희
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국민대학교 산학협력단
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Definitions

  • the technical idea of the present invention relates to a fuel consumption estimation system, and more particularly, to a fuel consumption estimation system based on spatial big data analysis.
  • the existing techniques use the average speed-driven variable, which does not reflect the various driving patterns of the driver during actual driving inherent in the driving record.
  • existing techniques have difficulty in reflecting information such as road inclination or road type in a real environment which affects fuel consumption.
  • Korean Patent No. 10-1526431 discloses a model for estimating fuel efficiency for any vehicle by receiving information related to various driving from a plurality of actual driving vehicles.
  • Korean Patent No. 10-1526431 does not reflect spatial information such as the situation of a road on which a plurality of vehicles are actually driven, so there is a problem in that it is not possible to accurately estimate fuel consumption.
  • the technical problem of the present invention is to minimize the error while using the driving data of the actual driving vehicle, fuel consumption that can accurately estimate the fuel consumption of the vehicle by reflecting various driving pattern information and spatial information To provide an estimation system.
  • a preprocessing unit is configured to refine driving data obtained from a vehicle;
  • a first processor obtaining road attribute information corresponding to a driving route of the vehicle based on the refined driving data and map data, and reflecting the road attribute information to the purified driving data;
  • a second processor configured to generate statistical data based on the driving data reflecting the road property information;
  • a fuel consumption estimating unit estimating fuel consumption of the vehicle based on at least one of driving data and the statistical data reflecting the road property information.
  • the first processing unit may match the GPS coordinates representing the driving route of the vehicle in the refined driving data with a map represented by the map data, and then convert a road attribute for the GPS coordinates from the map data.
  • a road property information reflecting unit obtaining information and reflecting the road property information to the refined driving data.
  • the road attribute information reflecting unit selects a matching link for the GPS coordinates based on the position of the GPS coordinates on the map, and the ID of the selected matching link is a link of the GPS coordinates.
  • the road property information may be allocated to an ID, and the road property information may be obtained from the map data based on the assigned link ID.
  • the road attribute information reflecting unit converts the GPS coordinates into a spatial index corresponding to the map data, and m (where m is a natural number) GPS coordinates among the converted spatial indexes.
  • the candidate links adjacent to the m th GPS coordinates are selected on the map using a spatial index corresponding to, and the distance weights for each of the candidate links are determined based on the distance between the m th GPS coordinates and the candidate links.
  • Road attribute information for the m th GPS coordinate may be obtained from the data.
  • the road attribute information reflecting unit may further add a history weight for each of the candidate links based on the number of times the candidate links have been previously assigned as link IDs for GPS coordinates other than the mth GPS coordinates.
  • the matching link may be selected from the candidate links based on the calculated history weight and the calculated distance weight.
  • the road attribute information reflector further calculates a speed weight of each of the candidate links by comparing the speed of the vehicle and the road speed limit on the candidate links at the mth GPS coordinates.
  • the matching link may be selected from the candidate links based on the calculated speed weights and the calculated distance weights.
  • the road property information reflecting unit may calculate a distance between m + 1th GPS coordinates and the mth GPS coordinates, determine whether the calculated distance meets a preset criterion, and If the calculated distance does not meet the preset criterion, the ID of the link allocated for the mth GPS coordinates is assigned as the link ID of the m + 1th GPS coordinates, and the map is based on the assigned link ID.
  • Road attribute information for the m + 1 th GPS coordinates may be obtained from the data.
  • the first processing unit obtains the inclination information corresponding to the driving route of the vehicle based on the refined driving data and the altitude data, and reflects the inclination information in the refined driving data.
  • the second processor may generate the statistical data based on driving data in which the slope information and the road property information are reflected.
  • the elevation data may include at least one of digital elevation model (DEM) data, GPS elevation data, and road gradient data.
  • DEM digital elevation model
  • the first processing unit based on the GPS coordinates indicating the driving route of the vehicle in the refined driving data and the altitude data corresponding to each of the GPS coordinates among the altitude data, the GPS coordinates. And an inclination information reflector for acquiring inclination information in the field and reflecting the inclination information in the refined driving data.
  • the inclination information reflector calculates a distance between an nth (where n is a natural number) GPS coordinate and an n + 1th GPS coordinate, and the calculated distance meets a preset criterion. If the calculated distance meets the preset criteria, based on the calculated distance, the altitude data corresponding to the n-th GPS coordinates and the altitude data corresponding to the n + 1th GPS coordinates; The slope at the n + 1 th GPS coordinate may be calculated.
  • the inclination information reflector calculates a distance between an nth (where n is a natural number) GPS coordinate and an n + 1th GPS coordinate, and the calculated distance meets a preset criterion. If it is determined whether the calculated distance does not meet the preset criterion, the inclination at the n + 1th GPS coordinates may be treated as 0.
  • the second processing unit may generate the statistical data by statistically analyzing driving data in which the road property information is reflected.
  • the driving data reflecting the road attribute information may include driving distance, driving time, data acquisition period, data acquisition date and time, speed, engine revolutions per minute, brake signal, position, azimuth, acceleration, and MAP (Manifold). Records for at least one of Absolute Pressure (MAF), Mass Air Flow (MAF), Fuel Ejection, Road Name, Road Type, Road Facility Type, Number of Lanes, Road Width, Road Speed Limit and Toll Road,
  • the statistical data includes average speed, average engine revolutions per minute (RPM), average stop time, number of stops, speed standard deviation, RPM standard deviation, speed increase standard deviation, speed reduction standard deviation, speed and RPM correlation coefficient, vehicle speed And GPS conversion speed difference, the number of speeding, the number of dangerous speeds, the number of rapid accelerations, the number of sudden decelerations, the number of sudden starts, the number of sudden stops, idlings, the speed section ratio, the RPM section ratio, fuel consumption, fuel balance And may include a record for the at least one field of the fuel, carbon dioxide emissions, and
  • the fuel consumption estimation unit the fuel consumption estimation model through a supervised learning analysis technique using at least one of the field of the driving data and the statistical data field reflecting the road property information as a variable
  • estimate a fuel consumption of the vehicle by applying a record of at least one of the fields of the driving data and the statistical data in which the road property information is reflected to the generated fuel consumption estimation model.
  • an error may be minimized while using driving data of an actual driving vehicle, and fuel consumption of the vehicle may be accurately estimated by reflecting various driving pattern information and spatial information.
  • FIG. 1 is a block diagram conceptually illustrating a part of a configuration of a fuel consumption estimation system according to an embodiment of the inventive concept.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a fuel consumption estimation process according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of step S210 of FIG. 2.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of step S230 of FIG. 2.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of step S231 of FIG. 4, and FIG. 6 is a diagram for describing a gradient calculation process.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of step S233 of FIG. 4, and FIG. 8 is a diagram for describing a road attribute and a map matching result.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of step S250 of FIG. 2, and FIGS. 10 and 11 are diagrams for explaining data related to statistical analysis.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of step S270 of FIG. 2.
  • FIG. 13 is a view schematically illustrating an environment in which a fuel consumption estimation system is used, according to an embodiment of the inventive concept.
  • one component when one component is referred to as “connected” or “connected” with another component, the one component may be directly connected or directly connected to the other component, but in particular It is to be understood that, unless there is an opposite substrate, it may be connected or connected via another component in the middle.
  • ⁇ part refers to a unit for processing at least one function or operation, which is a processor, a micro Processor (Micro Processor), Micro Controller, Central Processing Unit (CPU), Graphics Processing Unit (GPU), Accelerate Processor Unit (APU), Digital Signal Processor (DSP), Application Specific Integrated Circuit (ASIC), FPGA It may be implemented by hardware or software such as (Field Programmable Gate Array) or a combination of hardware and software.
  • Micro Processor Micro Processor
  • CPU Central Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • APU Accelerate Processor Unit
  • DSP Digital Signal Processor
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FIG. 1 is a block diagram conceptually illustrating a part of a configuration of a fuel consumption estimation system according to an embodiment of the inventive concept.
  • the fuel consumption estimating system 100 includes a preprocessor 110, a first processor 120, a second processor 130, a fuel consumption estimator 140, a user interface 150, and a database. 160 may be included.
  • the preprocessor 110 may refine data related to driving (for example, information about a vehicle's speed, acceleration, RPM, GPS coordinates, etc.) (hereinafter, referred to as driving data) obtained from a plurality of vehicles according to a preset method. refine).
  • driving data may be data acquired by a DTG terminal, an on-board diagnostic (OBD) -II terminal, or the like mounted on each of the plurality of vehicles.
  • OBD on-board diagnostic
  • the driving data may be data obtained from various devices for sensing information related to a moving path of vehicles.
  • the driving data may be directly transmitted from the plurality of vehicles to the fuel consumption estimation system 100, but is not limited thereto.
  • the preprocessing unit 110 performs format conversion processing, data division processing, and the like so as to be suitable for data processing and analysis in the first processing unit 120 or the like, which is input from an external device (not shown) or stored in advance. Can be done.
  • the first processing unit 120 may obtain information on the inclination corresponding to the driving route of the vehicle (hereinafter, referred to as inclination information) based on the driving data and the altitude data purified by the preprocessor 110.
  • the first processor 120 may acquire information on road attributes corresponding to the driving route of the vehicle (hereinafter referred to as road attribute information) based on the driving data and the map data purified by the preprocessor 110.
  • road attribute information may include information on a road name, information on a type of road (highway, national highway, etc.), lane number, road width information, road speed limit information, toll information, and the like. It may include.
  • the first processor 120 may reflect the inclination information and the road attribute information in the refined driving data. For example, the first processor 120 may generate at least one field and record for each of the slope information and the road attribute information, and add the generated field and record to the refined driving data. .
  • the first processor 120 may be configured of the gradient information reflector 121 and the road attribute information reflector 123.
  • the inclination information reflecting unit 121 is the inclination information in the GPS coordinates based on the GPS coordinates indicating the driving route of the vehicle in the refined driving data and the altitude-related values corresponding to each of the GPS coordinates among the altitude data. May be obtained, and the slope information may be reflected in the refined driving data.
  • the road property information reflecting unit 123 obtains road property information for the GPS coordinates from the map data by matching GPS coordinates representing the driving route of the vehicle with the map represented by the map data in the refined driving data, The obtained road property information may be reflected in the purified driving data.
  • the second processor 130 may generate statistical data according to a preset method based on driving data processed by the first processing unit 120, for example, driving data in which the slope information and the road property information are reflected. Can be.
  • the fuel consumption estimator 140 estimates fuel consumption of any vehicle based on at least one of driving data processed by the first processor 120 and statistical data generated by the second processor 130. Can be.
  • the user interface 150 may provide the user with an estimation result of the fuel consumption estimator 140, and, according to an embodiment, the user interface 150 may include a visualization processor.
  • the visualization processor visualizes the driving data, the statistical data, and the result data corresponding to the estimation result of the fuel consumption estimating unit 140 so that a user such as a driver, a transportation company, or the like may directly recognize the driving data.
  • the database 160 may store data processed and / or generated in each component of the fuel consumption estimation system 100, data input from an external device, and the like.
  • the fuel consumption estimation system 100 is a system based on big data processing technology such as Map Reduce technology and / or Apache SPARK using Hadoop ecosystem (HDFS, HBase, etc.) as an infrastructure for big data analysis. It may be configured as.
  • big data processing technology such as Map Reduce technology and / or Apache SPARK using Hadoop ecosystem (HDFS, HBase, etc.) as an infrastructure for big data analysis. It may be configured as.
  • HDFS Hadoop ecosystem
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a fuel consumption estimation process according to an embodiment of the present invention.
  • the fuel consumption estimation system 100 may perform driving data preprocessing to remove an outlier included in driving data obtained from a vehicle. Through this, the amount of data to be processed in the fuel consumption estimation system 100 may be reduced, and the accuracy of the estimated fuel consumption may be increased.
  • the fuel consumption estimating system 100 may perform predetermined preprocessing such as format conversion on altitude data and map data.
  • the fuel consumption estimating system 100 may obtain slope information and road attribute information based on the driving data, the altitude data, and the map data and reflect the same in the driving data.
  • the fuel consumption estimation system 100 may generate statistical data based on the driving data in which the slope information and the road property information are reflected.
  • the fuel consumption estimation system 100 may estimate fuel consumption based on at least one of the driving data and the statistical data.
  • the preprocessor 110 refines data about various types of driving included in driving data received from a plurality of arbitrary vehicles, for example, DTG data, OBD-II data, and the like. can do.
  • the preprocessing unit 110 may perform processing such as format conversion and data segmentation processing on the altitude data, map data, and the like so as to be suitable for the processing and analysis of the fuel consumption estimation system 110.
  • the preprocessing unit 110 may detect an outlier from the driving data (S211), and may purify the driving data by removing or correcting a record detected as the outlier (S213).
  • the preprocessor 110 may detect an outlier by determining whether a record of at least one data field included in the driving data meets a preset criterion (S2111), and detects an outlier. Records can be removed or corrected to meet the above criteria.
  • the preprocessor 110 may detect an outlier by deviation comparing consecutive records of at least one field with respect to the driving data (S2113), and may remove the record detected as the outlier.
  • the preprocessing unit 110 may compare the records of the fields correlated with each other with respect to the driving data and detect an outlier (S2115), and may remove the record detected as the outlier.
  • the preprocessing unit 110 may statistically analyze records of at least one field with respect to the driving data to detect records indicating abnormal driving patterns as outliers (S2117) and to remove records detected as outliers. Can be.
  • the preprocessing unit 110 may perform an operation of filtering and purifying driving data received from the vehicle, thereby increasing accuracy in data processing and analysis steps to be described later.
  • the preprocessing unit 110 may purify the driving data by six kinds of methods as illustrated in Table 1 below, and in relation to the purification of the driving data of the preprocessor 110 illustrated in Table 1 below, Exemplary examples disclosed in Korean Patent Nos. 10-1601031, 10-1601034, registered on March 2, and US Patent 9,600,541, registered on March 21, 2017, are incorporated herein by reference.
  • Step S231 of FIG. 4 may be performed by the slope information reflecting unit 121 of the first processing unit 120
  • step S233 of FIG. 3 may be performed by the road property information reflecting unit 123 of the first processing unit 120. Can be.
  • the gradient information reflecting unit 121 is n of GPS coordinates representing the driving route of the vehicle in the driving data purified by the preprocessor 110.
  • n is a natural number
  • a distance between the nth GPS coordinate and the n + 1th GPS coordinate may be calculated (S2311).
  • the slope information reflecting unit 121 may determine whether the calculated distance meets a preset criterion (S2313).
  • the criterion is used to determine whether the inclination calculation is unnecessary according to the distance difference between the n th GPS coordinate and the n + 1 th GPS coordinate, and may be set to an arbitrary value by the user.
  • the slope information reflecting unit 121 based on the calculated distance, altitude data corresponding to the nth GPS coordinates, and altitude data corresponding to the n + 1th GPS coordinates when the calculated distance meets a preset criterion.
  • the slope at the n + 1 th GPS coordinate may be calculated (S2315).
  • the tilt information reflecting unit 121 may process the tilt at the n + 1 th GPS coordinate as 0 (S2317).
  • the inclination information reflecting unit 121 may reflect the calculated inclination in the driving data purified by the preprocessor 110 as inclination information (S2319).
  • the driving data may include information on how much of the slope the associated vehicle has traveled.
  • the driving data obtained by the vehicle does not include information on road inclination, etc., when the fuel consumption of the vehicle is estimated using only the driving data of the vehicle, the accuracy is inevitably lowered.
  • the altitude data used when calculating the inclination of the inclination information reflecting unit 121 may be data including various types of altitude-related information.
  • the elevation data may be Digital Elevation Model (DEM) data. Since the DEM data is a data indicating the shape of the terrain by storing the altitude value of the terrain as a numerical value, it is apparent to those skilled in the art that the slope information reflecting unit 121 can perform the slope, slope direction, terrain analysis, etc. as the digital elevation model data itself. .
  • the DEM data may be stored in the GeoTiff format as a Raster image in the database 160.
  • the elevation data may be GPS elevation data.
  • the altitude data may include other types of data including information related to road inclination, such as road gradient data.
  • FIG. 6 (a) is a diagram illustrating the converted 30m interval DEM data on a contour map.
  • the method of calculating the degree of inclination (Degree) in the GPS trajectory by using the DEM data may vary, and detailed algorithms for calculating the degree of inclination may not be limited here because the scope of the technical idea of the present invention cannot be limited.
  • 6B is an example of expressing the calculated slope result on the contour map. You can see that the uphill part is displayed as + slope, and the downhill part is indicated as-slope.
  • Table 2 below is a table for explaining the case that the inclination information is used in estimating fuel consumption by the second processing unit 130 to be described later.
  • the inclination information may be reflected in the driving data purified by the preprocessor 110, and the driving data reflecting the inclination information may include vehicle number information, date information, time information, mileage information, ascent information, It may include downhill information.
  • the uphill information and / or the downhill information illustrated in Table 2 may be information on the sum of the slopes of the uphill and / or the sum of the slopes of the downhill for a unit time (for example, 5 minutes).
  • the driving data reflecting the gradient information may be used when the fuel consumption estimation unit 140 estimates fuel consumption when generating statistical data of the second processor 130.
  • the road attribute information reflecting unit 123 is on a map of GPS coordinates representing the driving route of the vehicle in the driving data refined by the preprocessor 110. Selects a matching link for GPS coordinates based on a location of the target, assigns an ID of the selected matching link as a link ID of GPS coordinates, and road attribute information corresponding to the GPS coordinates from map data based on the assigned link ID; Can be obtained and reflected in the driving data.
  • the road property information reflecting unit 123 may first calculate a distance from the previous GPS coordinates for each of the GPS coordinates (S2330), and determine whether the calculated distance meets a preset criterion (S2330). S2331).
  • the criterion is, for example, for determining whether a new search for a matching link is required according to the distance difference between GPS coordinates, and may be set to an arbitrary value by the user.
  • the road attribute information reflecting unit 123 maps the GPS coordinates (hereinafter, referred to as the m GPS coordinates, where m is a natural number) for convenience of explanation if the calculated distance meets a preset criterion.
  • Information corresponding to the data can be converted (S2332). Since a value indicating an arbitrary place in the map data and a format of the m th GPS coordinate value may be different, the road attribute information reflecting unit 123 may use the m th GPS coordinate as information corresponding to the map data (hereinafter, referred to as “m”). , Referred to as a 'spatial index'.
  • the road attribute information reflecting unit 123 may use a spatial index corresponding to the m th GPS coordinates to form a candidate link adjacent to the m th GPS coordinates in the map data (that is, the candidate road on which the m th GPS coordinates may be located). ) Can be selected (S2333).
  • the road attribute information reflecting unit 123 may calculate at least one of a distance weight, a history weight, and a speed weight for the selected candidate links (S2334).
  • the road attribute information reflecting unit 123 may calculate a distance weight for each of the candidate links based on the distance between the m th GPS coordinate and the candidate links.
  • the distance weight may be information corresponding to a distance between the m th GPS coordinate and the candidate links.
  • the distance weight may include a candidate link having the smallest distance from the m-th GPS coordinate among the candidate links, but is not limited thereto.
  • the road attribute information reflecting unit 123 may include a history weight for each of the candidate links based on the number of times the candidate links have been previously assigned as link IDs for GPS coordinates other than the mth GPS coordinates. Can be calculated.
  • the history weight may be information corresponding to the number of times assigned as the link ID for the other GPS coordinates.
  • the history weight may have the smallest value of the candidate link most allocated to the link ID of other GPS coordinates among the candidate links, but is not limited thereto.
  • the road attribute information reflecting unit 123 further adds a speed weight of each of the candidate links through a comparison between the vehicle's running speed at the mth GPS coordinates and a road speed limit at the candidate links. Can be calculated.
  • the speed weight may be information about a speed difference of the vehicle in the speed limit of the candidate links and the m-th GPS coordinate.
  • the speed weight may include, but is not limited to, a candidate link having the smallest difference among the candidate links.
  • the road attribute information reflecting unit 123 may calculate and use various weights in addition to the above-described distance weights, history weights, and speed weights, and select the matching link, which will be described later. It is noted that the unit 123 uses the distance weight, the history weight, and the speed weight as an example.
  • the road attribute information reflecting unit 123 may select a matching link among the candidate links based on the calculated weight value (S2335).
  • the road attribute information reflecting unit 123 may select a matching link matching the mth GPS coordinate among the candidate links based on any one of a distance weight, a history weight, a speed weight, or a combination thereof. Can be selected.
  • the road attribute information reflecting unit 123 may select a candidate link having the smallest distance weight among the candidate links as the matching link.
  • the candidate link closest to the mth GPS coordinate may be selected as the matching link.
  • the road attribute information reflecting unit 123 may select a candidate link having the smallest sum of the distance weight and the history weight among the candidate links as the matching link. Even if one of the candidate links is the link that is not assigned to the other GPS coordinates even if the candidate link is the closest link to the mth GPS coordinates, it may be difficult to consider the position on the actual driving route. In further consideration, the candidate link corresponding to the actual driving route may be selected as the matching link.
  • the road attribute information reflecting unit 123 may select a candidate link having the smallest sum of the distance weight and the speed weight among the candidate links as the matching link.
  • the speed information corresponding to the mth GPS coordinate is 110 [km / h]
  • the speed limit of the K local road is 80 [km / h]
  • the speed limit of the U highway is 110 [km / h].
  • the candidate link may be selected as the matching link.
  • the road attribute information reflecting unit 123 may assign the ID of the selected matching link as the link ID of the m th GPS coordinate (S2336), and from the map data to the m th GPS coordinate based on the assigned link ID.
  • the road property information may be obtained (S2337).
  • the road attribute information reflecting unit 123 may allocate an ID of a link assigned to the previous GPS coordinates as a link ID of the corresponding GPS coordinates (S2338).
  • the road attribute information reflecting unit 123 may determine an ID of a link assigned to the m th GPS coordinate if the distance between the m + 1 th GPS coordinate and the m th GPS coordinate does not meet a preset criterion.
  • the link ID of the m + 1 th GPS coordinate may be allocated. Through this, the road attribute information reflecting unit 123 may improve data matching speed. Subsequently, the road property information reflecting unit 123 may obtain road property information for the m + 1th GPS coordinates from map data based on the assigned link ID (S2337).
  • the road attribute information reflecting unit 123 may reflect the obtained road attribute information in the driving data purified by the preprocessor 110 (S2339).
  • road attribute information may include information on a road type, a road facility type, a road width, a driver, a speed limit, and the like.
  • FIG. 8B is a diagram for explaining a case where road attribute information is reflected in the driving data purified by the preprocessor 110. Therefore, the driving data reflecting the road property information may include information on a vehicle number, date, time, GPS coordinates, link ID, road name, road type, car player, speed limit, and the like.
  • the second processor 130 may generate statistical data by statistically analyzing driving data in which slope information and / or road property information is reflected (S251).
  • the second processor 130 may calculate an average value of records of at least one field of the driving data, calculate a cumulative value of the calculated average value, perform data mining from a short term / long term perspective, or the like. Through the same statistical calculation and analysis, statistical data including various driving pattern information of the driver may be generated.
  • the driving data may include a mileage, a travel time, a data acquisition period, a data acquisition date and time, a speed, an engine revolutions per minute (RPM), a brake signal, a position, an azimuth, an acceleration, a manifold absolute pressure (MAP), and a MAF (Mass).
  • Air flow fuel injection amount, road name, road type, road facility type, number of lanes, road width, road speed limit, toll road status field, road slope may include a record for at least one field.
  • the statistical data includes average speed, average engine revolutions per minute (RPM), average stop time, number of stops, speed standard deviation, RPM standard deviation, speed increase standard deviation, speed reduction standard deviation, speed and RPM correlation coefficient, vehicle speed GPS speed difference, number of speeds, number of dangerous speeds, number of rapid accelerations, number of sudden decelerations, number of sudden starts, number of sudden stops, idlings, speed section ratio, RPM section ratio, fuel consumption, fuel level, It may include a record for at least one of the fuel economy, carbon dioxide generation amount and the driving mode field.
  • RPM revolutions per minute
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of fields of driving data and statistical data
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of statistical data.
  • the second processor 130 may generate statistical data illustrated in FIGS. 10 and 11 by using driving data in which road attribute information and / or slope information illustrated in FIG. 10 is reflected.
  • the statistical data generated by the second processing unit 130, the analysis data generated during the statistical analysis, etc. may be stored in the database 160, provided to the user through the user interface unit 150, an external device, It may be sent to an external system.
  • the fuel consumption estimator 140 uses a data analysis technique, for example, supervised, using at least one of a field of driving data and statistical data reflecting slope information and / or road attribute information as a variable. learning may be used to generate a fuel consumption estimation model (S271).
  • a data analysis technique for example, supervised, using at least one of a field of driving data and statistical data reflecting slope information and / or road attribute information as a variable. learning may be used to generate a fuel consumption estimation model (S271).
  • the fuel consumption estimator 140 performs a regression analysis using at least one of the fields of the driving data and the statistical data as independent variables, and a field related to fuel consumption among the fields of the driving data as dependent variables. Through the fuel consumption estimation model can be generated.
  • the present invention is not limited thereto, and the fuel consumption estimator 140 may use various supervised learning analysis techniques such as non-linear regression, support vector machines, and neural networks. A fuel consumption estimation model can be generated.
  • the fuel consumption estimator 140 may use complex driving data and statistical data associated with various drivers and various types of vehicles when generating the fuel consumption estimation model through the supervised learning analysis technique, but are not limited thereto. According to an embodiment, the fuel consumption estimator 140 may classify the driving data and the statistical data into predetermined units such as a specific driver and a specific vehicle, and then generate a fuel consumption estimation model for each predetermined unit.
  • the fuel consumption estimating unit 140 may estimate the fuel consumption of the vehicle on a predetermined time basis by using the fuel consumption estimation model (S273).
  • the fuel consumption estimating unit 140 applies at least one of driving data of a fuel consumption estimation target (hereinafter referred to as a target vehicle) and field records of statistical data to the fuel consumption estimation model, for a predetermined time.
  • the fuel consumption of the target vehicle may be estimated in units, and the estimation result may be output as result data.
  • the record of the field applied to the fuel consumption estimation model is not limited to a record of a field directly or indirectly associated with fuel, such as fuel ejection amount of the driving data, fuel consumption amount of the statistical data, fuel remaining amount, and the like.
  • the fuel consumption estimator 140 may estimate the fuel consumption of the target vehicle only with a record of a field that is not directly or indirectly associated with the fuel.
  • the fuel consumption estimating unit 140 may estimate the fuel consumption in various time units such as seconds and minutes.
  • the result data generated by the fuel consumption estimation for 1 second can be used for the economic driving index for each vehicle / driver, and the result data generated by the fuel consumption estimation for 10 seconds / 1 minute / 5 minutes is transmitted to the link unit network.
  • Matching can be used to guide the route to minimize the fuel consumption, and the result data generated by the fuel consumption estimate per day / month may be used for the purpose of preventing the driver's fuel flow misuse by each transport company.
  • FIG. 13 is a view schematically illustrating an environment in which a fuel consumption estimation system is used, according to an embodiment of the inventive concept. Since the fuel consumption estimating system 1300 illustrated in FIG. 13 is substantially the same as the fuel consumption estimating system 100 illustrated in FIG. 1, a redundant description will be omitted for convenience of description.
  • the fuel consumption estimation result data for the specific driver, vehicle type, and driving route obtained by the fuel consumption estimation system 1300 may include at least one of the eco driving system 1310, the eco routing system 1330, and the fuel cost evaluation system 1350. Can be delivered as one.
  • the eco driving system 1310 may improve the driving habits of the driver based on the result data about the fuel consumption estimated based on the driving data, the statistical data, or the like, or the mining result data for analyzing the driving pattern.
  • the eco driving system 1310 may be implemented in a mobile terminal of a vehicle driver, navigation mounted in a vehicle, a transportation company management system, and the like.
  • the eco routing system 1330 may contribute to the driver's fuel savings by providing the driver with a driving route that minimizes fuel consumption based on the result data regarding the estimated fuel consumption.
  • the eco routing system 1330 may be implemented in a mobile terminal of a vehicle driver, a navigation mounted in a vehicle, or the like, and may be implemented in a system such as a traffic safety management corporation.
  • the oil cost evaluation system 1330 may be implemented in a control system of a national agency, a transportation company, or the like, and may evaluate whether or not fraudulent supply of oil subsidies supported for commercial vehicles is performed using the resultant data on estimated fuel consumption.
  • the fuel consumption estimation result obtained by the fuel consumption estimation system 1300 may be transmitted to, for example, an environmental management system for CO2 emission regulation and management.

Landscapes

  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
  • Control Of Vehicle Engines Or Engines For Specific Uses (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

Disclosed is a system for estimating fuel consumption according to an aspect of the technical idea of the present invention, the system comprising: a preprocessing unit for refining driving data obtained from a vehicle; a first processing unit for obtaining road attribute information corresponding to a driving path of the vehicle on the basis of the refined driving data and map data and reflecting the road attribute information to the refined driving data; a second processing unit for generating statistical data on the basis of the driving data to which the road attribute information is reflected; and a fuel consumption estimation unit for estimating the fuel consumption of the vehicle on the basis of at least one from among the driving data to which the road attribute information is reflected and the generated statistical data.

Description

공간 빅 데이터 분석 기반의 연료 소모량 추정 시스템Fuel consumption estimation system based on spatial big data analysis
본 발명의 기술적 사상은, 연료 소모량 추정 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 공간 빅데이터 분석 기반의 연료 소모량 추정 시스템에 관한 것이다.The technical idea of the present invention relates to a fuel consumption estimation system, and more particularly, to a fuel consumption estimation system based on spatial big data analysis.
환경 오염, 지구 온난화 등의 영향으로 인해 화석 연료 절감 및 배출가스 감축이 세계적으로 해결해야 할 과제로 부상되고 있다. 이의 해결수단으로, 운전자의 운전 습관 개선을 통해 에너지 절감을 유도하기 위한 에코 드라이빙 기술이 주목받고 있으며, 에코 드라이빙 관련하여 차량의 연료 소모량을 추정하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 종래의 연구들에 따른 연료 소모량 추정 기법들은 상용 차량에 적용될 때 다음과 같은 문제점들이 있다.Due to environmental pollution and global warming, fossil fuel reduction and emission reduction are emerging as global challenges. As a solution for this, eco-driving technology for attracting energy savings by improving driver's driving habits has been attracting attention, and researches for estimating fuel consumption of a vehicle with respect to eco-driving have been actively conducted. However, fuel consumption estimation techniques according to the conventional studies have the following problems when applied to commercial vehicles.
첫째로, 기존의 기법들은 상용 차량에 그대로 적용 시 추정 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 기존 기법들은 일정 수의 차량을 이용해 특정 구간을 반복해서 주행하는 테스트 결과에 기반하거나 미국의 캘리포니아주, 대도시 등의 특정 환경을 대상으로 한 연구 모델이어서 다른 장소, 다른 환경에 적용될 때 추정 정확도가 떨어지게 된다. First, existing techniques have a problem of inferring accuracy when applied to commercial vehicles. Existing techniques are based on the test results of repeatedly driving a certain section using a certain number of vehicles or a research model for a specific environment such as California, a large city in the United States, so that the estimation accuracy may be lowered when applied to different places or environments. do.
둘째로, 기존의 기법들은 주로 차량 속도 정보 등을 이용하여 연료 소모량을 추정한다. 그런데 차량 속도 정보 등을 획득하기 위해 차량에 탑재되는 장비들은, 장비 특성상 고장 또는 오작동, 그리고 무선 통신을 통해 센싱 데이터를 전송하는 과정에서의 손실 등으로 인해 이상치 데이터가 많이 발생하므로, 연료 소모량을 추정하게 되면 오차가 크게 발생된다.Second, existing techniques mainly estimate fuel consumption using vehicle speed information. However, the equipment mounted on the vehicle to obtain the vehicle speed information, etc. due to the nature of the equipment failure or malfunction, and a lot of outlier data due to the loss in the process of transmitting the sensing data through wireless communication, the fuel consumption is estimated If you make a big error.
셋째로, 기존의 기법들은 평균속도 위주의 변수를 이용하고 있어 운행기록에 내재되는 실제 주행 시의 운전자의 다양한 운행 패턴을 반영하지 못하는 문제점도 있다. 또한, 기존의 기법들은 연료 소모량에 영향을 미치는 실제 환경의 도로 경사도 또는 도로 종류 등의 정보를 반영하는데 어려움이 있다.Third, the existing techniques use the average speed-driven variable, which does not reflect the various driving patterns of the driver during actual driving inherent in the driving record. In addition, existing techniques have difficulty in reflecting information such as road inclination or road type in a real environment which affects fuel consumption.
한편, 한국등록특허 제10-1526431호에는 복수의 실제 주행 차량으로부터 각종 운행과 관련한 정보를 수신하여 임의의 차량에 대한 연비를 추정하는 모델이 공개되어 있다. 하지만, 한국등록특허 제10-1526431호에는 복수의 차량이 실제 주행한 도로의 상황 등과 같은 공간정보 등이 반영되어 있지 않으므로 정확한 연비소모량을 추정할 수 없는 문제점이 있다.On the other hand, Korean Patent No. 10-1526431 discloses a model for estimating fuel efficiency for any vehicle by receiving information related to various driving from a plurality of actual driving vehicles. However, Korean Patent No. 10-1526431 does not reflect spatial information such as the situation of a road on which a plurality of vehicles are actually driven, so there is a problem in that it is not possible to accurately estimate fuel consumption.
본 발명의 기술적 사상이 이루고자 하는 기술적 과제는, 실제 주행 차량의 운행 데이터를 이용하면서도 오차를 최소화할 수 있고, 다양한 운행 패턴 정보와 공간 정보를 반영하여 차량의 연료 소모량을 정확하게 추정할 수 있는 연료 소모량 추정 시스템을 제공하는데 있다.The technical problem of the present invention is to minimize the error while using the driving data of the actual driving vehicle, fuel consumption that can accurately estimate the fuel consumption of the vehicle by reflecting various driving pattern information and spatial information To provide an estimation system.
본 발명의 기술적 사상에 따른 연료 소모량 추정 시스템이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problem to be achieved by the fuel consumption estimation system according to the technical idea of the present invention is not limited to the above-mentioned problem, another task that is not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
본 발명의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따르면, 차량으로부터 획득된 운행 데이터를 정제(refine)하는 전처리부; 상기 정제된 운행 데이터 및 맵 데이터를 기초로 상기 차량의 운행 경로에 대응하는 도로 속성 정보를 획득하고, 상기 도로 속성 정보를 상기 정제된 운행 데이터에 반영하는 제1 처리부; 상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터를 기초로 통계 데이터를 생성하는 제2 처리부; 및 상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터 및 상기 통계 데이터 중 적어도 하나를 기초로 상기 차량의 연료 소모량을 추정하는 연료 소모량 추정부;를 포함하는, 연료 소모량 추정 시스템이 개시된다. According to an aspect of the inventive concept, a preprocessing unit is configured to refine driving data obtained from a vehicle; A first processor obtaining road attribute information corresponding to a driving route of the vehicle based on the refined driving data and map data, and reflecting the road attribute information to the purified driving data; A second processor configured to generate statistical data based on the driving data reflecting the road property information; And a fuel consumption estimating unit estimating fuel consumption of the vehicle based on at least one of driving data and the statistical data reflecting the road property information.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 제1 처리부는, 상기 정제된 운행 데이터에서 상기 차량의 운행 경로를 나타내는 GPS 좌표들을 상기 맵 데이터가 나타내는 맵과 매칭하여 상기 맵 데이터로부터 상기 GPS 좌표들에 대한 도로 속성 정보를 획득하고, 상기 도로 속성 정보를 상기 정제된 운행 데이터에 반영하는 도로 속성 정보 반영부;를 포함할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the first processing unit may match the GPS coordinates representing the driving route of the vehicle in the refined driving data with a map represented by the map data, and then convert a road attribute for the GPS coordinates from the map data. And a road property information reflecting unit obtaining information and reflecting the road property information to the refined driving data.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 도로 속성 정보 반영부는, 상기 맵 상에서 상기 GPS 좌표들의 위치를 기준으로 상기 GPS 좌표들에 대한 매칭 링크를 선정하고, 상기 선정된 매칭 링크의 ID를 상기 GPS 좌표들의 링크 ID로 할당하고, 상기 할당된 링크 ID를 기초로 상기 맵 데이터로부터 상기 도로 속성 정보를 획득할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the road attribute information reflecting unit, selects a matching link for the GPS coordinates based on the position of the GPS coordinates on the map, and the ID of the selected matching link is a link of the GPS coordinates. The road property information may be allocated to an ID, and the road property information may be obtained from the map data based on the assigned link ID.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 도로 속성 정보 반영부는, 상기 GPS 좌표들을 상기 맵 데이터에 대응하는 공간 인덱스로 변환하고, 상기 변환된 공간 인덱스들 중 m(단, 상기 m은 자연수임)번째 GPS 좌표에 상응하는 공간 인덱스를 이용하여 상기 맵 상에서 상기 m번째 GPS 좌표와 인접한 후보 링크들을 선정하고, 상기 m번째 GPS 좌표와 상기 후보 링크들 사이의 거리를 기초로 상기 후보 링크들 각각에 대한 거리 가중치를 산출하고, 상기 산출된 거리 가중치를 기초로 상기 후보 링크 중에서 상기 매칭 링크를 선정하고, 상기 매칭 링크의 ID를 상기 m번째 GPS 좌표의 링크 ID로 할당하며, 상기 할당된 링크 ID를 기초로 상기 맵 데이터로부터 상기 m번째 GPS 좌표에 대한 도로 속성 정보를 획득할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the road attribute information reflecting unit converts the GPS coordinates into a spatial index corresponding to the map data, and m (where m is a natural number) GPS coordinates among the converted spatial indexes. The candidate links adjacent to the m th GPS coordinates are selected on the map using a spatial index corresponding to, and the distance weights for each of the candidate links are determined based on the distance between the m th GPS coordinates and the candidate links. Calculates a matching link among the candidate links based on the calculated distance weights, assigns an ID of the matching link as a link ID of the mth GPS coordinate, and maps the map based on the assigned link ID. Road attribute information for the m th GPS coordinate may be obtained from the data.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 도로 속성 정보 반영부는, 상기 후보 링크들이 상기 m번째 GPS 좌표 이외의 GPS 좌표에 대해 링크 ID로 기 할당된 횟수를 기초로 상기 후보 링크들 각각에 대한 히스토리 가중치를 더 산출하고, 상기 산출된 히스토리 가중치 및 상기 산출된 거리 가중치를 기초로 상기 후보 링크들 중에서 상기 매칭 링크를 선정할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the road attribute information reflecting unit may further add a history weight for each of the candidate links based on the number of times the candidate links have been previously assigned as link IDs for GPS coordinates other than the mth GPS coordinates. The matching link may be selected from the candidate links based on the calculated history weight and the calculated distance weight.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 도로 속성 정보 반영부는, 상기 m번째 GPS 좌표에서 상기 차량의 속도와 상기 후보 링크들에서의 도로 제한속도 비교를 통해 상기 후보 링크들 각각의 속도 가중치를 더 산출하고, 상기 산출된 속도 가중치 및 상기 산출된 거리 가중치를 기초로 상기 후보 링크들 중에서 상기 매칭 링크를 선정할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the road attribute information reflector further calculates a speed weight of each of the candidate links by comparing the speed of the vehicle and the road speed limit on the candidate links at the mth GPS coordinates. The matching link may be selected from the candidate links based on the calculated speed weights and the calculated distance weights.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 도로 속성 정보 반영부는, m+1번째 GPS 좌표와 상기 m번째 GPS 좌표 사이의 거리를 산출하고, 상기 산출된 거리가 미리 설정된 기준에 부합하는지 여부를 판단하고, 상기 산출된 거리가 상기 미리 설정된 기준에 부합하지 않으면, 상기 m번째 GPS 좌표에 대해 할당된 링크의 ID를 상기 m+1번째 GPS 좌표의 링크 ID로 할당하고, 상기 할당된 링크 ID를 기초로 상기 맵 데이터로부터 상기 m+1번째 GPS 좌표에 대한 도로 속성 정보를 획득할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the road property information reflecting unit may calculate a distance between m + 1th GPS coordinates and the mth GPS coordinates, determine whether the calculated distance meets a preset criterion, and If the calculated distance does not meet the preset criterion, the ID of the link allocated for the mth GPS coordinates is assigned as the link ID of the m + 1th GPS coordinates, and the map is based on the assigned link ID. Road attribute information for the m + 1 th GPS coordinates may be obtained from the data.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 제1 처리부는, 상기 정제된 운행 데이터 및 고도 데이터를 기초로 상기 차량의 운행 경로에 대응하는 경사도 정보를 획득하고, 상기 정제된 운행 데이터에 상기 경사도 정보를 반영하며, 상기 제2 처리부는, 상기 경사도 정보와 상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터를 기초로 상기 통계 데이터를 생성할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the first processing unit obtains the inclination information corresponding to the driving route of the vehicle based on the refined driving data and the altitude data, and reflects the inclination information in the refined driving data. The second processor may generate the statistical data based on driving data in which the slope information and the road property information are reflected.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 고도 데이터는, DEM(Digital Elevation Model) 데이터, GPS 고도 데이터, 및 도로 구배(gradient) 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the elevation data may include at least one of digital elevation model (DEM) data, GPS elevation data, and road gradient data.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 제1 처리부는, 상기 정제된 운행 데이터에서 상기 차량의 운행 경로를 나타내는 GPS 좌표들 및 상기 고도 데이터 중에서 상기 GPS 좌표들 각각에 대응하는 고도 데이터를 기초로 상기 GPS 좌표들에서의 경사도 정보를 획득하고, 상기 정제된 운행 데이터에 상기 경사도 정보를 반영하는 경사도 정보 반영부;를 포함할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the first processing unit, based on the GPS coordinates indicating the driving route of the vehicle in the refined driving data and the altitude data corresponding to each of the GPS coordinates among the altitude data, the GPS coordinates. And an inclination information reflector for acquiring inclination information in the field and reflecting the inclination information in the refined driving data.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 경사도 정보 반영부는, n(단, 상기 n은 자연수임)번째 GPS 좌표와 n+1번째 GPS 좌표 사이의 거리를 산출하고, 상기 산출된 거리가 미리 설정된 기준에 부합하는지 여부를 판단하고, 상기 산출된 거리가 상기 미리 설정된 기준에 부합하면, 상기 산출된 거리, 상기 n번째 GPS 좌표에 대응하는 고도 데이터 및 상기 n+1번째 GPS 좌표에 대응하는 고도 데이터를 기초로 상기 n+1번째 GPS 좌표에서의 경사도를 산출할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the inclination information reflector calculates a distance between an nth (where n is a natural number) GPS coordinate and an n + 1th GPS coordinate, and the calculated distance meets a preset criterion. If the calculated distance meets the preset criteria, based on the calculated distance, the altitude data corresponding to the n-th GPS coordinates and the altitude data corresponding to the n + 1th GPS coordinates; The slope at the n + 1 th GPS coordinate may be calculated.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 경사도 정보 반영부는, n(단, 상기 n은 자연수임)번째 GPS 좌표와 n+1번째 GPS 좌표 사이의 거리를 산출하고, 상기 산출된 거리가 미리 설정된 기준에 부합하는지 여부를 판단하고, 상기 산출된 거리가 상기 미리 설정된 기준에 부합하지 않으면, 상기 n+1번째 GPS 좌표에서의 경사도를 0으로 처리할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the inclination information reflector calculates a distance between an nth (where n is a natural number) GPS coordinate and an n + 1th GPS coordinate, and the calculated distance meets a preset criterion. If it is determined whether the calculated distance does not meet the preset criterion, the inclination at the n + 1th GPS coordinates may be treated as 0.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 제2 처리부는, 상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터를 통계적으로 분석하여 상기 통계 데이터를 생성할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the second processing unit may generate the statistical data by statistically analyzing driving data in which the road property information is reflected.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터는, 주행거리, 주행시간, 데이터 획득주기, 데이터 획득일시, 속도, 분당 엔진 회전수, 브레이크 신호, 위치, 방위각, 가속도, MAP(Manifold Absolute Pressure), MAF(Mass Air Flow), 연료 분출량, 도로명, 도로종류, 도로시설 종류, 차선 수, 도로폭, 도로 제한속도 및 유료도로여부 필드 중 적어도 하나의 필드에 대한 레코드를 포함하고, 상기 통계 데이터는, 평균 속도, 평균 분당 엔진 회전수(RPM), 평균 정지 시간, 정지 횟수, 속도 표준편차, RPM 표준편차, 속도 증가 표준편차, 속도 감소 표준편차, 속도 및 RPM 상관계수, 차량 속도 및 GPS 환산속도 차, 과속 횟수, 위험과속 횟수, 급가속 횟수, 급감속 횟수, 급출발 횟수, 급정지 횟수, 공회전 횟수, 속도 구간별 비율, RPM 구간별 비율, 연료 소모량, 연료 잔량, 소정 시간 단위의 연비, 이산화탄소 발생량 및 주행 모드 필드 중 적어도 하나의 필드에 대한 레코드를 포함할 수 있다. According to an exemplary embodiment, the driving data reflecting the road attribute information may include driving distance, driving time, data acquisition period, data acquisition date and time, speed, engine revolutions per minute, brake signal, position, azimuth, acceleration, and MAP (Manifold). Records for at least one of Absolute Pressure (MAF), Mass Air Flow (MAF), Fuel Ejection, Road Name, Road Type, Road Facility Type, Number of Lanes, Road Width, Road Speed Limit and Toll Road, The statistical data includes average speed, average engine revolutions per minute (RPM), average stop time, number of stops, speed standard deviation, RPM standard deviation, speed increase standard deviation, speed reduction standard deviation, speed and RPM correlation coefficient, vehicle speed And GPS conversion speed difference, the number of speeding, the number of dangerous speeds, the number of rapid accelerations, the number of sudden decelerations, the number of sudden starts, the number of sudden stops, idlings, the speed section ratio, the RPM section ratio, fuel consumption, fuel balance And may include a record for the at least one field of the fuel, carbon dioxide emissions, and the driving mode field of the predetermined time unit.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 연료 소모량 추정부는, 상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터 및 상기 통계 데이터의 필드 중 적어도 하나의 필드를 변수로 이용하는 지도학습(supervised learning) 분석 기법을 통해 연료 소모량 추정 모델을 생성하고, 상기 생성된 연료 소모량 추정 모델에 상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터 및 상기 통계 데이터의 필드들 중 적어도 하나의 필드에 대한 레코드를 적용하여 상기 차량의 연료 소모량을 추정할 수 있다.According to an exemplary embodiment, the fuel consumption estimation unit, the fuel consumption estimation model through a supervised learning analysis technique using at least one of the field of the driving data and the statistical data field reflecting the road property information as a variable And estimate a fuel consumption of the vehicle by applying a record of at least one of the fields of the driving data and the statistical data in which the road property information is reflected to the generated fuel consumption estimation model.
본 발명의 기술적 사상에 의한 실시예들에 따르면, 실제 주행 차량의 운행 데이터를 이용하면서도 오차를 최소화할 수 있고, 다양한 운행 패턴 정보와 공간 정보를 반영하여 차량의 연료소모량을 정확하게 추정할 수 있다.According to embodiments of the inventive concept, an error may be minimized while using driving data of an actual driving vehicle, and fuel consumption of the vehicle may be accurately estimated by reflecting various driving pattern information and spatial information.
이상에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 사상에 의해 기대되는 잠정적인 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Even if the effects are not explicitly mentioned above, the potential effects expected by the technical spirit of the present invention will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
본 명세서에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS In order to better understand the drawings referred to herein, a brief description of each drawing is provided.
도 1은 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 연료 소모량 추정 시스템의 일부 구성을 개념적으로 나타낸 블록도이다. 1 is a block diagram conceptually illustrating a part of a configuration of a fuel consumption estimation system according to an embodiment of the inventive concept.
도 2는 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 연료 소모량 추정 과정을 설명하기 위한 순서도이다. 2 is a flowchart illustrating a fuel consumption estimation process according to an embodiment of the present invention.
도 3은 도 2의 단계 S210의 일 예를 나타내는 도면이다.3 is a diagram illustrating an example of step S210 of FIG. 2.
도 4는 도 2의 단계 S230의 일 예를 나타내는 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of step S230 of FIG. 2.
도 5는 도 4의 단계 S231의 일 예를 나타내는 도면이며, 도 6은 경사도 산출 과정을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 5 is a diagram illustrating an example of step S231 of FIG. 4, and FIG. 6 is a diagram for describing a gradient calculation process.
도 7은 도 4의 단계 S233의 일 예를 나타내는 도면이며, 도 8은 도로 속성 및 맵 매칭 결과를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a diagram illustrating an example of step S233 of FIG. 4, and FIG. 8 is a diagram for describing a road attribute and a map matching result.
도 9는 도 2의 단계 S250의 일 예를 나타내는 도면이며, 도 10 및 도 11은 통계 분석과 관련된 데이터를 설명하기 위한 도면이다.9 is a diagram illustrating an example of step S250 of FIG. 2, and FIGS. 10 and 11 are diagrams for explaining data related to statistical analysis.
도 12는 도 2의 단계 S270의 일 예를 나타내는 도면이다.FIG. 12 is a diagram illustrating an example of step S270 of FIG. 2.
도 13은 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 연료 소모량 추정 시스템이 이용되는 환경을 개략적으로 나타낸 도면이다.FIG. 13 is a view schematically illustrating an environment in which a fuel consumption estimation system is used, according to an embodiment of the inventive concept.
본 발명의 기술적 사상은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 기술적 사상을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The technical spirit of the present invention may be variously modified and have various embodiments, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail with reference to the accompanying drawings. However, this is not intended to limit the technical spirit of the present invention to specific embodiments, it should be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the scope of the technical spirit of the present invention.
본 발명의 기술적 사상을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 기술적 사상의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.In describing the technical idea of the present invention, if it is determined that the detailed description of the related known technology may unnecessarily obscure the gist of the technical idea of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, numerals (eg, first, second, etc.) used in the description process of the present specification are merely identification symbols for distinguishing one component from another component.
또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, in the present specification, when one component is referred to as "connected" or "connected" with another component, the one component may be directly connected or directly connected to the other component, but in particular It is to be understood that, unless there is an opposite substrate, it may be connected or connected via another component in the middle.
또한, 본 명세서에 기재된 "~부", "~기", "~자", "~모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 프로세서(Processor), 마이크로 프로세서(Micro Processer), 마이크로 컨트롤러(Micro Controller), CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphics Processing Unit), APU(Accelerate Processor Unit), DSP(Digital Signal Processor), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등과 같은 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.In addition, the terms "~ part", "~ group", "~ ruler", "~ module", etc. described herein refer to a unit for processing at least one function or operation, which is a processor, a micro Processor (Micro Processor), Micro Controller, Central Processing Unit (CPU), Graphics Processing Unit (GPU), Accelerate Processor Unit (APU), Digital Signal Processor (DSP), Application Specific Integrated Circuit (ASIC), FPGA It may be implemented by hardware or software such as (Field Programmable Gate Array) or a combination of hardware and software.
그리고 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.In addition, it is intended to clarify that the division of the components in the present specification is only divided by the main function of each component. That is, two or more components to be described below may be combined into one component, or one component may be provided divided into two or more for each function. Each of the components to be described below may additionally perform some or all of the functions of other components in addition to the main functions of the components, and some of the main functions of each of the components are different. Of course, it may be carried out exclusively by.
이하, 본 발명의 기술적 사상에 의한 실시예들을 차례로 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments according to the spirit of the present invention will be described in detail.
도 1은 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 연료 소모량 추정 시스템의 일부 구성을 개념적으로 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram conceptually illustrating a part of a configuration of a fuel consumption estimation system according to an embodiment of the inventive concept.
도 1을 참조하면, 연료 소모량 추정 시스템(100)은 전처리부(110), 제1 처리부(120), 제2 처리부(130), 연료 소모량 추정부(140), 사용자 인터페이스부(150) 및 데이터베이스(160)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the fuel consumption estimating system 100 includes a preprocessor 110, a first processor 120, a second processor 130, a fuel consumption estimator 140, a user interface 150, and a database. 160 may be included.
전처리부(110)는 복수의 차량으로부터 획득된 운행과 관련된 데이터(예를 들어 차량의 속도, 가속도, RPM, GPS 좌표 등에 대한 정보)(이하, 운행 데이터라 칭함)를 미리 설정된 방법에 따라 정제(refine)할 수 있다. 상기 운행 데이터는, 상기 복수의 차량들 각각에 탑재된 DTG 단말, OBD(On-Board Diagnostic)-II 단말 등에 의해 획득된 데이터일 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며, 상기 운행 데이터는 차량들의 이동 경로 등과 관련된 정보를 센싱하기 위한 다양한 장치들로부터 획득된 데이터일 수 있다. 상기 운행 데이터는 상기 복수의 차량들로부터 연료 소모량 추정 시스템(100)으로 직접 전송될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.The preprocessor 110 may refine data related to driving (for example, information about a vehicle's speed, acceleration, RPM, GPS coordinates, etc.) (hereinafter, referred to as driving data) obtained from a plurality of vehicles according to a preset method. refine). The driving data may be data acquired by a DTG terminal, an on-board diagnostic (OBD) -II terminal, or the like mounted on each of the plurality of vehicles. However, the present invention is not limited thereto, and the driving data may be data obtained from various devices for sensing information related to a moving path of vehicles. The driving data may be directly transmitted from the plurality of vehicles to the fuel consumption estimation system 100, but is not limited thereto.
전처리부(110)는 외부 기기(도시 생략)로부터 입력된, 또는 미리 저장된 고도 데이터, 맵 데이터 등에 대해서도 제1 처리부(120) 등에서의 데이터 처리 및 분석에 적합하도록 포맷 변환 처리, 데이터 분할 처리 등을 수행할 수 있다.The preprocessing unit 110 performs format conversion processing, data division processing, and the like so as to be suitable for data processing and analysis in the first processing unit 120 or the like, which is input from an external device (not shown) or stored in advance. Can be done.
제1 처리부(120)는 전처리부(110)에 의해 정제된 운행 데이터 및 고도 데이터를 기초로 차량의 운행 경로에 대응하는 경사도에 대한 정보(이하, 경사도 정보라 칭함)를 획득할 수 있다.The first processing unit 120 may obtain information on the inclination corresponding to the driving route of the vehicle (hereinafter, referred to as inclination information) based on the driving data and the altitude data purified by the preprocessor 110.
또한, 제1 처리부(120)는 전처리부(110)에 의해 정제된 운행 데이터 및 맵 데이터를 기초로 차량의 운행 경로에 대응하는 도로 속성에 대한 정보(이하, 도로 속성 정보라 칭함)를 획득할 수 있다. 예를 들면, 상기 도로 속성 정보는, 도로명에 대한 정보, 도로의 종류(고속도로, 국도 등)에 대한 정보, 차선 수, 도로폭에 대한 정보, 도로 제한 속도에 대한 정보, 통행료에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.In addition, the first processor 120 may acquire information on road attributes corresponding to the driving route of the vehicle (hereinafter referred to as road attribute information) based on the driving data and the map data purified by the preprocessor 110. Can be. For example, the road attribute information may include information on a road name, information on a type of road (highway, national highway, etc.), lane number, road width information, road speed limit information, toll information, and the like. It may include.
제1 처리부(120)는 상기 경사도 정보 및 상기 도로 속성 정보를 상기 정제된 운행 데이터에 반영할 수 있다. 예를 들면, 제1 처리부(120)는 상기 경사도 정보 및 상기 도로 속성 정보 각각에 대한 적어도 하나의 필드 및 레코드를 생성할 수 있고, 생성된 필드 및 레코드를 상기 정제된 운행 데이터에 추가할 수 있다.The first processor 120 may reflect the inclination information and the road attribute information in the refined driving data. For example, the first processor 120 may generate at least one field and record for each of the slope information and the road attribute information, and add the generated field and record to the refined driving data. .
한편, 구현예에 따라서, 제1 처리부(120)는 경사도 정보 반영부(121) 및 도로 속성 정보 반영부(123)로 구성될 수 있다.In some implementations, the first processor 120 may be configured of the gradient information reflector 121 and the road attribute information reflector 123.
경사도 정보 반영부(121)는 상기 정제된 운행 데이터에서 차량의 운행 경로를 나타내는 GPS 좌표들 및 상기 고도 데이터 중에서 상기 GPS 좌표들 각각에 대응하는 고도 관련 값들을 기초로 상기 GPS 좌표들에서의 경사도 정보를 획득하고, 상기 정제된 운행 데이터에 상기 경사도 정보를 반영할 수 있다. The inclination information reflecting unit 121 is the inclination information in the GPS coordinates based on the GPS coordinates indicating the driving route of the vehicle in the refined driving data and the altitude-related values corresponding to each of the GPS coordinates among the altitude data. May be obtained, and the slope information may be reflected in the refined driving data.
도로 속성 정보 반영부(123)는 상기 정제된 운행 데이터에서 차량의 운행 경로를 나타내는 GPS 좌표들을 상기 맵 데이터가 나타내는 맵과 매칭하여 상기 맵 데이터로부터 상기 GPS 좌표들에 대한 도로 속성 정보를 획득하고, 상기 정제된 운행 데이터에 상기 획득된 도로 속성 정보를 반영할 수 있다.The road property information reflecting unit 123 obtains road property information for the GPS coordinates from the map data by matching GPS coordinates representing the driving route of the vehicle with the map represented by the map data in the refined driving data, The obtained road property information may be reflected in the purified driving data.
제2 처리부(130)는 상기 제1 처리부(120)에 의해 처리된 운행 데이터, 예를 들어, 상기 경사도 정보 및 상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터를 기초로 미리 설정된 방법에 따라 통계 데이터를 생성할 수 있다.The second processor 130 may generate statistical data according to a preset method based on driving data processed by the first processing unit 120, for example, driving data in which the slope information and the road property information are reflected. Can be.
연료 소모량 추정부(140)는 상기 제1 처리부(120)에 의해 처리된 운행 데이터 및 상기 제2 처리부(130)에 의해 생성된 통계 데이터 중 적어도 하나를 기초로 임의의 차량의 연료 소모량을 추정할 수 있다.The fuel consumption estimator 140 estimates fuel consumption of any vehicle based on at least one of driving data processed by the first processor 120 and statistical data generated by the second processor 130. Can be.
사용자 인터페이스부(150)는 연료 소모량 추정부(140)의 추정 결과를 사용자에게 제공할 수 있으며, 구현예에 따라서, 사용자 인터페이스부(150)는 시각화 처리부를 포함할 수 있다. The user interface 150 may provide the user with an estimation result of the fuel consumption estimator 140, and, according to an embodiment, the user interface 150 may include a visualization processor.
상기 시각화 처리부는 상기 운행 데이터, 상기 통계 데이터, 연료 소모량 추정부(140)의 추정 결과에 상응하는 결과 데이터 등을 시각화하여 운전자, 운송 사업자 등의 사용자가 직접 인지할 수 있도록 한다.The visualization processor visualizes the driving data, the statistical data, and the result data corresponding to the estimation result of the fuel consumption estimating unit 140 so that a user such as a driver, a transportation company, or the like may directly recognize the driving data.
데이터베이스(160)는 연료 소모량 추정 시스템(100)의 각 구성에서 처리 및/또는 생성되는 데이터들, 외부 기기로부터 입력되는 데이터 등을 저장할 수 있다.The database 160 may store data processed and / or generated in each component of the fuel consumption estimation system 100, data input from an external device, and the like.
한편, 구현예에 따라서, 연료 소모량 추정 시스템(100)은 빅데이터 분석을 위한 인프라로서 Hadoop 에코 시스템(HDFS, HBase 등)을 이용한 Map Reduce 기술 및/또는 apache SPARK 등의 빅데이터 처리 기술 기반의 시스템으로 구성될 수 있다.On the other hand, according to the embodiment, the fuel consumption estimation system 100 is a system based on big data processing technology such as Map Reduce technology and / or Apache SPARK using Hadoop ecosystem (HDFS, HBase, etc.) as an infrastructure for big data analysis. It may be configured as.
이하, 도 2를 참조하여 연료 소모량 추정 시스템(100)이 연료 소모량을 추정하는 전체적인 과정을 설명한다. Hereinafter, the overall process of estimating fuel consumption by the fuel consumption estimating system 100 will be described with reference to FIG. 2.
도 2는 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 연료 소모량 추정 과정을 설명하기 위한 순서도이다. 2 is a flowchart illustrating a fuel consumption estimation process according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면 단계 S210에서, 연료 소모량 추정 시스템(100)은 차량으로부터 획득된 운행 데이터에 포함된 이상치를 제거하는 운행 데이터 전처리를 수행할 수 있다. 이를 통하여 연료 소모량 추정 시스템(100)에서 처리될 데이터의 양을 줄일 수 있고, 추정된 연료 소모량의 정확도를 증가시킬 수 있다. 한편, 도 2에 도시되지는 않았으나, 연료 소모량 추정 시스템(100)은 고도 데이터, 맵 데이터에 대해서도 포맷 변환 등의 소정의 전처리를 수행할 수 있다.Referring to FIG. 2, in operation S210, the fuel consumption estimation system 100 may perform driving data preprocessing to remove an outlier included in driving data obtained from a vehicle. Through this, the amount of data to be processed in the fuel consumption estimation system 100 may be reduced, and the accuracy of the estimated fuel consumption may be increased. Although not shown in FIG. 2, the fuel consumption estimating system 100 may perform predetermined preprocessing such as format conversion on altitude data and map data.
단계 S230에서, 연료 소모량 추정 시스템(100)은 상기 운행 데이터, 상기 고도 데이터 및 상기 맵 데이터를 기초로 경사도 정보, 도로 속성 정보를 획득하여 운행 데이터에 반영할 수 있다. In operation S230, the fuel consumption estimating system 100 may obtain slope information and road attribute information based on the driving data, the altitude data, and the map data and reflect the same in the driving data.
단계 S250에서, 연료 소모량 추정 시스템(100)은 상기 경사도 정보, 상기 도로 속성 정보가 반영된 상기 운행 데이터를 기초로 통계 데이터를 생성할 수 있다. In operation S250, the fuel consumption estimation system 100 may generate statistical data based on the driving data in which the slope information and the road property information are reflected.
단계 S270에서, 연료 소모량 추정 시스템(100)은 상기 운행 데이터 및 상기 통계 데이터 중 적어도 하나를 기초로 연료 소모량을 추정할 수 있다. In operation S270, the fuel consumption estimation system 100 may estimate fuel consumption based on at least one of the driving data and the statistical data.
이하에서는, 도 3 내지 도 12를 참조하여, 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 연료 소모량 추정 시스템(100)의 각 구성부의 기능 및 역할, 데이터 처리 과정 등을 보다 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to FIGS. 3 to 12, the function and role of each component of the fuel consumption estimation system 100 according to an embodiment of the present invention, data processing, and the like will be described in detail.
전처리부(110)의 기능 및 역할 (도 1 내지 도 3)Functions and roles of the preprocessor 110 (FIGS. 1 to 3)
도 1 및 도 2를 참조하면, 전처리부(110)는 복수의 임의 차량들로부터 수신된 운행 데이터에 포함되는 각종 운행에 대한 데이터, 예를 들어 DTG 데이터, OBD-II 데이터 등을 정제(refine)할 수 있다. 또한, 전처리부(110)는 고도 데이터, 맵 데이터 등에 대해 연료 소모량 추정 시스템(110)의 처리 및 분석에 적합하도록 포맷 변환, 데이터 분할 처리 등의 처리를 수행할 수 있다.Referring to FIGS. 1 and 2, the preprocessor 110 refines data about various types of driving included in driving data received from a plurality of arbitrary vehicles, for example, DTG data, OBD-II data, and the like. can do. In addition, the preprocessing unit 110 may perform processing such as format conversion and data segmentation processing on the altitude data, map data, and the like so as to be suitable for the processing and analysis of the fuel consumption estimation system 110.
도 3을 더 참조하면, 전처리부(110)는 운행 데이터에서 이상치를 검출할 수 있고(S211), 이상치로 검출된 레코드를 제거하거나 또는 보정하여(S213), 운행 데이터를 정제할 수 있다.Referring to FIG. 3, the preprocessing unit 110 may detect an outlier from the driving data (S211), and may purify the driving data by removing or correcting a record detected as the outlier (S213).
예를 들어, 전처리부(110)는 운행 데이터에 포함된 적어도 하나의 데이터 필드의 레코드가 미리 설정된 기준에 부합하는지 여부를 판단하여 이상치(outlier)를 검출할 수 있고(S2111), 이상치로 검출된 레코드를 제거하거나 상기 기준에 부합하도록 보정할 수 있다. For example, the preprocessor 110 may detect an outlier by determining whether a record of at least one data field included in the driving data meets a preset criterion (S2111), and detects an outlier. Records can be removed or corrected to meet the above criteria.
또는, 전처리부(110)는, 운행 데이터에 대해서, 적어도 하나의 필드의 연속하는 레코드들을 편차 비교하여 이상치를 검출할 수 있고(S2113), 이상치로 검출된 레코드를 제거할 수 있다. Alternatively, the preprocessor 110 may detect an outlier by deviation comparing consecutive records of at least one field with respect to the driving data (S2113), and may remove the record detected as the outlier.
또는, 전처리부(110)는, 운행 데이터에 대해서, 서로 상관관계에 있는 필드들의 레코드를 비교하여 이상치를 검출할 수 있고(S2115), 이상치로 검출된 레코드를 제거할 수 있다. Alternatively, the preprocessing unit 110 may compare the records of the fields correlated with each other with respect to the driving data and detect an outlier (S2115), and may remove the record detected as the outlier.
또는, 전처리부(110)는, 운행 데이터에 대해서, 적어도 하나의 필드의 레코드를 통계적으로 분석하여 비정상적인 운행 패턴을 나타내는 레코드들을 이상치로 검출할 수 있고(S2117), 이상치로 검출된 레코드를 제거할 수 있다.Alternatively, the preprocessing unit 110 may statistically analyze records of at least one field with respect to the driving data to detect records indicating abnormal driving patterns as outliers (S2117) and to remove records detected as outliers. Can be.
DTG 데이터 등의 운행 데이터는 자동차 센싱 정보이므로 생성 및/또는 전송과정에서 많은 양의 오류, 즉 이상치가 발생될 수 있다. 그러므로 전처리부(110)는 차량으로부터 수신된 운행 데이터를 필터링 및 정제하는 동작을 수행하여, 후술되는 데이터 처리, 분석 단계들에서의 정확도를 높일 수 있다.Since driving data such as DTG data is vehicle sensing information, a large amount of errors, i.e., outliers, may be generated during generation and / or transmission. Therefore, the preprocessing unit 110 may perform an operation of filtering and purifying driving data received from the vehicle, thereby increasing accuracy in data processing and analysis steps to be described later.
전처리부(110)는 하기 표 1에 예시된 바와 같이 6가지 종류의 방법으로 운행 데이터를 정제할 수 있으며, 하기 표 1에 예시된 전처리부(110)의 운행 데이터 정제와 관련하여, 2016년 3월 2일에 등록된 한국등록특허 10-1601031, 10-1601034, 및 2017년 3월 21일에 등록된 미국등록특허 9,600,541에 개시된 예시적인 예들이 본 명세서에 참조로서 병합된다.The preprocessing unit 110 may purify the driving data by six kinds of methods as illustrated in Table 1 below, and in relation to the purification of the driving data of the preprocessor 110 illustrated in Table 1 below, Exemplary examples disclosed in Korean Patent Nos. 10-1601031, 10-1601034, registered on March 2, and US Patent 9,600,541, registered on March 21, 2017, are incorporated herein by reference.
방법Way 내용Contents 발견할 수 있는 오류 원인Possible Causes of the Error
범위 초과Out of range 기계장치의 기본 범위를 초과하는 정보 제거Remove information beyond the basic range of a mechanism 센서 이상Sensor error
의미없는 값Meaningless value 데이터가 기본 범위 내에 있지만 정비 및 유휴 차량 등 통계에 의미 없는 값 제거 Remove data that is in the basic range but is meaningless for statistics such as maintenance and idle vehicles 센서 이상, 공회전, 미주행, (통계 유효성 없는) 짧은 주행Sensor abnormal, idling, no driving, short drive (without statistical validity)
GPS 거리 환산GPS distance conversion GPS 좌표간 거리를 주행거리로 환산한 값을 통해 GPS 오류 검출 및 제거GPS error detection and removal by converting distance between GPS coordinates into driving distance GPS 센서 이상GPS sensor abnormal
비교 필터링Comparison filtering 운행 데이터에 포함된 2개의 필드 값을 비교하여 필터링함- 차량의 속도정보와 GPS좌표값을 통해 산출한 속도정보 비교- 가속도와 최고속도 비교- 평균속도와 GPS거리 비교Compare and filter two field values included in driving data-Compare speed information calculated from vehicle speed information and GPS coordinate values-Compare acceleration and maximum speed-Compare average speed and GPS distance 센서 이상, 공회전, 통계 유효성 없는 정보Sensor abnormality, idling, statistical invalid information
통계 기법Statistical techniques Pearson correlation, 표준편차 등을 이용하여 오류 검출Error detection using Pearson correlation, standard deviation 정비 중, 센서 오류, 공회전, (통계 유효성 없는) 짧은 주행During maintenance, sensor error, idling, short run (without statistical validity)
운행 패턴Driving pattern 급운행 패턴 등 운전자 운행 패턴을 이용한 오류 검출Error detection using driver's driving pattern such as rapid driving pattern 센서 이상Sensor error
제1 처리부(120)의 기능 및 역할 (도 1, 도 2 및 도 4 내지 도 8)Functions and roles of the first processing unit 120 (FIGS. 1, 2, and 4 to 8)
도 4는 도 2의 단계 S230의 일 예를 나타내는 도면으로, 제1 처리부(120)에서 수행되는 데이터 처리를 설명하기 위한 도면이다. 도 4의 단계 S231은 제1 처리부(120)의 경사도 정보 반영부(121)에서 수행될 수 있고, 도 3의 단계 S233은 제1 처리부(120)의 도로 속성 정보 반영부(123)에서 수행될 수 있다. 4 is a diagram illustrating an example of step S230 of FIG. 2, and is a diagram for describing data processing performed by the first processor 120. Step S231 of FIG. 4 may be performed by the slope information reflecting unit 121 of the first processing unit 120, and step S233 of FIG. 3 may be performed by the road property information reflecting unit 123 of the first processing unit 120. Can be.
도 4 및 도 4의 단계 S231을 더 상세히 나타내는 도 5를 참조하면, 경사도 정보 반영부(121)는, 전처리부(110)에 의해 정제된 운행 데이터에서 차량의 운행 경로를 나타내는 GPS 좌표들 중 n(단, n은 자연수임)번째 GPS 좌표와 n+1번째 GPS 좌표 사이의 거리를 산출할 수 있다(S2311).Referring to FIG. 5, which shows step S231 of FIG. 4 and FIG. 4 in more detail, the gradient information reflecting unit 121 is n of GPS coordinates representing the driving route of the vehicle in the driving data purified by the preprocessor 110. Where n is a natural number, a distance between the nth GPS coordinate and the n + 1th GPS coordinate may be calculated (S2311).
경사도 정보 반영부(121)는 산출된 거리가 미리 설정된 기준에 부합하는지 여부를 판단할 수 있다(S2313). 상기 기준은, 예컨대, 상기 n번째 GPS 좌표와 상기 n+1번째 GPS 좌표 사이의 거리 차에 따라 경사도 산출이 불필요한지 여부를 판단하기 위한 것으로, 사용자에 의해 임의의 값으로 설정될 수 있다.The slope information reflecting unit 121 may determine whether the calculated distance meets a preset criterion (S2313). For example, the criterion is used to determine whether the inclination calculation is unnecessary according to the distance difference between the n th GPS coordinate and the n + 1 th GPS coordinate, and may be set to an arbitrary value by the user.
경사도 정보 반영부(121)는, 산출된 거리가 미리 설정된 기준에 부합하면 상기 산출된 거리, 상기 n번째 GPS 좌표에 대응하는 고도 데이터 및 상기 n+1번째 GPS 좌표에 대응하는 고도 데이터를 기초로 n+1번째 GPS 좌표에서의 경사도를 산출할 수 있다(S2315).The slope information reflecting unit 121, based on the calculated distance, altitude data corresponding to the nth GPS coordinates, and altitude data corresponding to the n + 1th GPS coordinates when the calculated distance meets a preset criterion. The slope at the n + 1 th GPS coordinate may be calculated (S2315).
반면, 경사도 정보 반영부(121)는, 산출된 거리가 미리 설정된 기준에 부합하지 않으면, n+1번째 GPS 좌표에서의 경사도를 0으로 처리할 수 있다(S2317).On the other hand, if the calculated distance does not meet the preset criterion, the tilt information reflecting unit 121 may process the tilt at the n + 1 th GPS coordinate as 0 (S2317).
경사도 정보 반영부(121)는 산출된 경사도를 경사도 정보로서 전처리부(110)에 의해 정제된 운행 데이터에 반영할 수 있다(S2319).The inclination information reflecting unit 121 may reflect the calculated inclination in the driving data purified by the preprocessor 110 as inclination information (S2319).
이에 따라, 당해 운행 데이터에는 관련된 차량이 어느 정도의 경사도를 갖는 도로를 주행한 것인지에 대한 정보가 포함될 수 있다. Accordingly, the driving data may include information on how much of the slope the associated vehicle has traveled.
도로 경사도는 연료소모량 추정에 많은 영향을 준다. 언덕길을 주행하는 차량은 평지를 주행하는 차량에 비하여 많은 연료를 소모하고, 내리막길을 주행하는 차량은 평지를 주행하는 차량에 비하여 적은 연료를 소모하기 때문이다. Road slopes greatly influence fuel consumption estimates. This is because a vehicle traveling on a hill consumes more fuel than a vehicle traveling on a flat surface, and a vehicle traveling downhill consumes less fuel than a vehicle traveling on a plain.
그런데 차량에 의해 획득된 운행 데이터에는 도로 경사도 등에 대한 정보가 포함되어 있지 않으므로 차량의 운행 데이터만을 이용하여 차량의 연료 소모량을 추정하는 경우 그만큼 정확도가 낮아질 수 밖에 없다. However, since the driving data obtained by the vehicle does not include information on road inclination, etc., when the fuel consumption of the vehicle is estimated using only the driving data of the vehicle, the accuracy is inevitably lowered.
하지만, 본 발명의 기술적 사상에 의하면, 운행 데이터에 실제 도로의 경사도가 반영됨에 따라 보다 정확한 차량의 연료 소모량 추정이 가능해진다. However, according to the technical concept of the present invention, as the inclination of the actual road is reflected in the driving data, it is possible to more accurately estimate fuel consumption of the vehicle.
한편, 경사도 정보 반영부(121)의 경사도 계산 시 이용되는 고도 데이터는 다양한 형태의 고도 관련 정보를 포함하는 데이터일 수 있다. Meanwhile, the altitude data used when calculating the inclination of the inclination information reflecting unit 121 may be data including various types of altitude-related information.
예를 들면, 상기 고도 데이터는 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM) 데이터일 수 있다. 상기 DEM 데이터는 지형의 고도값을 수치로 저장함으로써 지형의 형상을 나타내는 자료이므로 경사도 정보 반영부(121)가 수치표고모델 자료 자체로서 경사도, 경사방향, 지형분석 등이 가능함은 당업자에 있어서 자명하다. 상기 DEM 데이터는 데이터베이스(160)에 Raster 이미지로 GeoTiff포맷으로 저장될 수 있다. 다른 예를 들면, 상기 고도 데이터는 GPS 고도 데이터일 수도 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니고, 상기 고도 데이터는, 도로 구배 데이터와 같이 도로 경사도와 관련된 정보를 포함하는 다른 형태의 데이터를 포함할 수도 있다.For example, the elevation data may be Digital Elevation Model (DEM) data. Since the DEM data is a data indicating the shape of the terrain by storing the altitude value of the terrain as a numerical value, it is apparent to those skilled in the art that the slope information reflecting unit 121 can perform the slope, slope direction, terrain analysis, etc. as the digital elevation model data itself. . The DEM data may be stored in the GeoTiff format as a Raster image in the database 160. For another example, the elevation data may be GPS elevation data. However, the present invention is not limited thereto, and the altitude data may include other types of data including information related to road inclination, such as road gradient data.
도 6의 (a)는 변환된 30m 간격 DEM 데이터를 등고선 지도에 나타낸 도면이다. DEM 데이터를 활용하여 GPS 궤적에 경사도(Degree)를 계산하는 방법은 다양할 수 있으며 경사도를 계산하는 상세한 알고리즘 등은 본 발명의 기술적 사상의 권리범위를 제한할 수 없으므로 여기에서는 생략될 수 있다. 또한 도 6의 (b)는 계산된 경사도 결과를 등고선 지도에 표출한 예이다. 오르막길 부분은 + 경사도, 내리막길은 - 경사도로 표시되는 것을 볼 수 있다.FIG. 6 (a) is a diagram illustrating the converted 30m interval DEM data on a contour map. The method of calculating the degree of inclination (Degree) in the GPS trajectory by using the DEM data may vary, and detailed algorithms for calculating the degree of inclination may not be limited here because the scope of the technical idea of the present invention cannot be limited. 6B is an example of expressing the calculated slope result on the contour map. You can see that the uphill part is displayed as + slope, and the downhill part is indicated as-slope.
아래의 표 2는 후술되는 제2 처리부(130)가 연료 소모량을 추정함에 있어서 경사도 정보가 활용되는 사례를 설명하기 위한 표이다. 하기 표 2를 참조하면, 경사도 정보는 전처리부(110)에서 정제된 운행 데이터에 반영될 수 있으며, 경사도 정보가 반영된 운행 데이터는 차량번호정보, 날짜정보, 시간정보, 주행거리정보, 오르막정보, 내리막정보를 포함할 수 있다. 하기 표 2에 예시된 오르막정보 및/또는 내리막정보는 단위 시간(예를 들어 5분) 동안 오르막길의 경사도 합계 및/또는 내리막길의 경사도 합계에 대한 정보일 수 있다. 경사도 정보가 반영된 운행 데이터는 제2 처리부(130)의 통계 데이터 생성 시, 연료 소모량 추정부(140)의 연료 소모량 추정 시 이용될 수 있다. Table 2 below is a table for explaining the case that the inclination information is used in estimating fuel consumption by the second processing unit 130 to be described later. Referring to Table 2 below, the inclination information may be reflected in the driving data purified by the preprocessor 110, and the driving data reflecting the inclination information may include vehicle number information, date information, time information, mileage information, ascent information, It may include downhill information. The uphill information and / or the downhill information illustrated in Table 2 may be information on the sum of the slopes of the uphill and / or the sum of the slopes of the downhill for a unit time (for example, 5 minutes). The driving data reflecting the gradient information may be used when the fuel consumption estimation unit 140 estimates fuel consumption when generating statistical data of the second processor 130.
차량번호the car's number 날짜date 시간time 주행거리distance driven 오르막 ascent 내리막Downhill
AA 140405140405 521521 00 25.1625.16 00
A A 140405140405 530530 44 130.53130.53 88.5788.57
A A 140405140405 531531 88 152.47152.47 165.13165.13
A A 140405140405 540540 99 36.0136.01 82.4682.46
A A 140405140405 541541 1010 00 1.861.86
AA 140405140405 550550 1010 1.901.90 00
A A 140405140405 551551 1010 00 1.891.89
A A 140405140405 ...... ...... ...... ......
도 4 및 도 4의 단계 S233을 더 상세히 나타내는 도 7을 참조하면, 도로 속성 정보 반영부(123)는 전처리부(110)에 의해 정제된 운행 데이터에서 차량의 운행 경로를 나타내는 GPS 좌표들의 맵 상에서의 위치 기준으로 GPS 좌표들에 대한 매칭 링크를 선정하고, 선정된 매칭 링크의 ID를 GPS 좌표들의 링크 ID로 할당하며, 할당된 링크 ID를 기초로 맵 데이터로부터 GPS 좌표들에 대응하는 도로 속성 정보를 획득하여 운행 데이터에 반영할 수 있다.Referring to FIG. 7, which shows step S233 of FIGS. 4 and 4 in more detail, the road attribute information reflecting unit 123 is on a map of GPS coordinates representing the driving route of the vehicle in the driving data refined by the preprocessor 110. Selects a matching link for GPS coordinates based on a location of the target, assigns an ID of the selected matching link as a link ID of GPS coordinates, and road attribute information corresponding to the GPS coordinates from map data based on the assigned link ID; Can be obtained and reflected in the driving data.
구체적으로, 도로 속성 정보 반영부(123)는, 먼저 GPS 좌표들 각각에 대해 이전 GPS 좌표와의 거리를 산출하고(S2330), 산출된 거리가 미리 설정된 기준에 부합하는지 여부를 판단할 수 있다(S2331). 상기 기준은, 예컨대, GPS 좌표들 간의 거리 차에 따라 매칭 링크의 새로운 검색을 필요로 하는지 여부를 판단하기 위한 것으로, 사용자에 의해 임의의 값으로 설정될 수 있다. In detail, the road property information reflecting unit 123 may first calculate a distance from the previous GPS coordinates for each of the GPS coordinates (S2330), and determine whether the calculated distance meets a preset criterion (S2330). S2331). The criterion is, for example, for determining whether a new search for a matching link is required according to the distance difference between GPS coordinates, and may be set to an arbitrary value by the user.
도로 속성 정보 반영부(123)는, 산출된 거리가 미리 설정된 기준에 부합하면, GPS 좌표(이하, 설명의 편의를 후순위 GPS 좌표를 m(단, m은 자연수)번째 GPS 좌표라 칭함)를 맵 데이터에 대응하는 정보로 변환할 수 있다(S2332). 상기 맵 데이터에서 임의의 장소를 표시하는 값과 상기 m번째 GPS 좌표 값의 포맷이 상이할 수 있기 때문에, 도로 속성 정보 반영부(123)는 상기 m번째 GPS 좌표를 맵 데이터에 대응하는 정보(이하, '공간 인덱스'라 칭함)로 변환할 수 있다. The road attribute information reflecting unit 123 maps the GPS coordinates (hereinafter, referred to as the m GPS coordinates, where m is a natural number) for convenience of explanation if the calculated distance meets a preset criterion. Information corresponding to the data can be converted (S2332). Since a value indicating an arbitrary place in the map data and a format of the m th GPS coordinate value may be different, the road attribute information reflecting unit 123 may use the m th GPS coordinate as information corresponding to the map data (hereinafter, referred to as “m”). , Referred to as a 'spatial index'.
도로 속성 정보 반영부(123)는, 상기 m번째 GPS 좌표에 상응하는 공간 인덱스를 이용하여 맵 데이터에서 상기 m번째 GPS 좌표와 인접한 후보 링크(즉, 상기 m번째 GPS 좌표가 위치될 수 있는 후보 도로)들을 선정할 수 있다(S2333). The road attribute information reflecting unit 123 may use a spatial index corresponding to the m th GPS coordinates to form a candidate link adjacent to the m th GPS coordinates in the map data (that is, the candidate road on which the m th GPS coordinates may be located). ) Can be selected (S2333).
도로 속성 정보 반영부(123)는, 선정된 후보 링크들에 대해 거리 가중치, 히스토리 가중치 및 속도 가중치 중 적어도 하나를 산출할 수 있다(S2334).The road attribute information reflecting unit 123 may calculate at least one of a distance weight, a history weight, and a speed weight for the selected candidate links (S2334).
예를 들면, 도로 속성 정보 반영부(123)는 상기 m번째 GPS 좌표와 상기 후보 링크들 사이의 거리를 기초로 상기 후보 링크들 각각에 대한 거리 가중치를 산출할 수 있다. 상기 거리 가중치는 상기 m번째 GPS 좌표와 상기 후보 링크들 사이의 거리에 상응하는 정보일 수 있다. 구현예에 따라서, 상기 거리 가중치는, 상기 후보 링크들 중 상기 m번째 GPS 좌표와의 거리가 가장 작은 후보 링크가 가장 작은 값을 가질 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.For example, the road attribute information reflecting unit 123 may calculate a distance weight for each of the candidate links based on the distance between the m th GPS coordinate and the candidate links. The distance weight may be information corresponding to a distance between the m th GPS coordinate and the candidate links. According to an embodiment, the distance weight may include a candidate link having the smallest distance from the m-th GPS coordinate among the candidate links, but is not limited thereto.
예를 들면, 도로 속성 정보 반영부(123)는, 상기 후보 링크들이 상기 m번째 GPS 좌표 이외의 다른 GPS 좌표들에 대해 링크 ID로 기 할당된 횟수를 기초로 상기 후보 링크들 각각에 대한 히스토리 가중치를 산출할 수 있다. 상기 히스토리 가중치는 상기 다른 GPS 좌표들에 대해 링크 ID로 할당된 횟수에 상응하는 정보일 수 있다. 구현예에 따라서, 상기 히스토리 가중치는, 상기 후보 링크들 중 다른 GPS 좌표의 링크 ID로 가장 많이 할당된 후보 링크가 가장 작은 값을 가질 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.For example, the road attribute information reflecting unit 123 may include a history weight for each of the candidate links based on the number of times the candidate links have been previously assigned as link IDs for GPS coordinates other than the mth GPS coordinates. Can be calculated. The history weight may be information corresponding to the number of times assigned as the link ID for the other GPS coordinates. According to an embodiment, the history weight may have the smallest value of the candidate link most allocated to the link ID of other GPS coordinates among the candidate links, but is not limited thereto.
예를 들면, 도로 속성 정보 반영부(123)는, 상기 m번째 GPS 좌표에서의 차량의 운행 속도와 상기 후보 링크들에서의 도로 제한속도 사이의 비교를 통해 상기 후보 링크들 각각의 속도 가중치를 더 산출할 수 있다. 여기서, 상기 속도 가중치는 상기 후보 링크들의 제한 속도와 상기 m번째 GPS 좌표에서 차량의 속도 차이에 대한 정보일 수 있다. 구현예에 따라서, 상기 속도 가중치는, 상기 후보 링크들 중에서 상기 차이가 가장 작은 후보 링크가 가장 작은 값을 가질 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.For example, the road attribute information reflecting unit 123 further adds a speed weight of each of the candidate links through a comparison between the vehicle's running speed at the mth GPS coordinates and a road speed limit at the candidate links. Can be calculated. Here, the speed weight may be information about a speed difference of the vehicle in the speed limit of the candidate links and the m-th GPS coordinate. According to an embodiment, the speed weight may include, but is not limited to, a candidate link having the smallest difference among the candidate links.
한편, 도로 속성 정보 반영부(123)는, 위에서 예시한 거리 가중치, 히스토리 가중치 및 속도 가중치 이외에도 다양한 가중치들을 산출하여 후술되는 매칭 링크 선정에 이용할 수 있으나, 이하에서는 설명의 편의를 위해 도로 속성 정보 반영부(123)가 거리 가중치, 히스토리 가중치 및 속도 가중치를 이용하는 경우를 예로 들어 설명함을 알려둔다.The road attribute information reflecting unit 123 may calculate and use various weights in addition to the above-described distance weights, history weights, and speed weights, and select the matching link, which will be described later. It is noted that the unit 123 uses the distance weight, the history weight, and the speed weight as an example.
도로 속성 정보 반영부(123)는, 산출된 가중치를 기초로 상기 후보 링크들 중에서 매칭 링크를 선정할 수 있다(S2335). 상세하게는, 도로 속성 정보 반영부(123)는, 거리 가중치, 히스토리 가중치, 속도 가중치 또는 이들의 조합 중 어느 하나의 값을 기준으로 상기 후보 링크들 중에서 상기 m번째 GPS 좌표에 매칭되는 매칭 링크를 선정할 수 있다.The road attribute information reflecting unit 123 may select a matching link among the candidate links based on the calculated weight value (S2335). In detail, the road attribute information reflecting unit 123 may select a matching link matching the mth GPS coordinate among the candidate links based on any one of a distance weight, a history weight, a speed weight, or a combination thereof. Can be selected.
예를 들면, 도로 속성 정보 반영부(123)는 상기 후보 링크들 중에서 거리 가중치가 가장 작은 후보 링크를 상기 매칭 링크로 선정할 수 있다. 상기 후보 링크들 중에서 상기 m번째 GPS 좌표와 가장 가까운 후보 링크를 상기 매칭 링크로 선정할 수 있는 것이다.For example, the road attribute information reflecting unit 123 may select a candidate link having the smallest distance weight among the candidate links as the matching link. Among the candidate links, the candidate link closest to the mth GPS coordinate may be selected as the matching link.
다른 예를 들면, 도로 속성 정보 반영부(123)는, 상기 후보 링크들 중에서 거리 가중치 및 히스토리 가중치의 합이 가장 작은 후보 링크를 상기 매칭 링크로 선정할 수 있다. 상기 후보 링크들 중에서 어느 하나의 후보 링크가 상기 m번째 GPS 좌표와 최인접 링크라 하더라도 다른 GPS 좌표들에 할당되지 않은 링크라면 실제 운행 경로상의 위치로 간주하기 어려울 수 있으므로, 거리 가중치 외에 히스토리 가중치를 더 고려하여 실제 운행 경로에 부합하는 후보 링크를 상기 매칭 링크로 선정할 수 있는 것이다.For another example, the road attribute information reflecting unit 123 may select a candidate link having the smallest sum of the distance weight and the history weight among the candidate links as the matching link. Even if one of the candidate links is the link that is not assigned to the other GPS coordinates even if the candidate link is the closest link to the mth GPS coordinates, it may be difficult to consider the position on the actual driving route. In further consideration, the candidate link corresponding to the actual driving route may be selected as the matching link.
또 다른 예를 들면, 도로 속성 정보 반영부(123)는, 상기 후보 링크들 중에서 거리 가중치 및 속도 가중치의 합이 가장 작은 후보 링크를 상기 매칭 링크로 선정할 수 있다. 상기 m번째 GPS좌표에 상응하는 속도정보가 110[km/h]이고, K지방도로의 제한 속도가 80[km/h]이며, U고속도로의 제한속도가 110[km/h]인 경우를 가정하면, m번째 GPS좌표가 U고속도로보다 K지방도로에 더 가깝다고 하여도 K지방도로에서 110[km/h]의 속도로 주행하기 어려우므로, 거리 가중치 외에 속도 가중치를 더 고려하여 실제 운행 경로에 부합하는 후보 링크를 상기 매칭 링크로 선정할 수 있는 것이다.As another example, the road attribute information reflecting unit 123 may select a candidate link having the smallest sum of the distance weight and the speed weight among the candidate links as the matching link. Assume that the speed information corresponding to the mth GPS coordinate is 110 [km / h], the speed limit of the K local road is 80 [km / h], and the speed limit of the U highway is 110 [km / h]. In this case, even though the mth GPS coordinate is closer to the K road than the U highway, it is difficult to drive at 110 [km / h] on the K road, so it is more suitable for the actual driving route considering the speed weight in addition to the distance weight. The candidate link may be selected as the matching link.
도로 속성 정보 반영부(123)는, 선정된 매칭 링크의 ID를 상기 m번째 GPS 좌표의 링크 ID로 할당할 수 있으며(S2336), 할당된 링크 ID를 기초로 맵 데이터로부터 상기 m번째 GPS 좌표에 대한 도로 속성 정보를 획득할 수 있다(S2337).The road attribute information reflecting unit 123 may assign the ID of the selected matching link as the link ID of the m th GPS coordinate (S2336), and from the map data to the m th GPS coordinate based on the assigned link ID. The road property information may be obtained (S2337).
한편, 도로 속성 정보 반영부(123)는, 산출된 거리가 미리 설정된 기준에 부합하지 않으면, 이전 GPS 좌표에 할당된 링크의 ID를 해당 GPS 좌표의 링크 ID로 할당할 수 있다(S2338). Meanwhile, if the calculated distance does not meet a preset criterion, the road attribute information reflecting unit 123 may allocate an ID of a link assigned to the previous GPS coordinates as a link ID of the corresponding GPS coordinates (S2338).
예를 들면, 도로 속성 정보 반영부(123)는, m+1번째 GPS 좌표와 상기 m번째 GPS 좌표 사이의 거리가 미리 설정된 기준에 부합하지 않으면, 상기 m번째 GPS 좌표에 할당된 링크의 ID를 상기 m+1번째 GPS 좌표의 링크 ID로 할당할 수 있다. 이를 통해, 도로 속성 정보 반영부(123)는 데이터 매칭 속도 개선이 가능하다. 이어서, 도로 속성 정보 반영부(123)는 할당된 링크 ID를 기초로 맵 데이터로부터 상기 m+1번째 GPS 좌표에 대한 도로 속성 정보를 획득할 수 있다(S2337).For example, the road attribute information reflecting unit 123 may determine an ID of a link assigned to the m th GPS coordinate if the distance between the m + 1 th GPS coordinate and the m th GPS coordinate does not meet a preset criterion. The link ID of the m + 1 th GPS coordinate may be allocated. Through this, the road attribute information reflecting unit 123 may improve data matching speed. Subsequently, the road property information reflecting unit 123 may obtain road property information for the m + 1th GPS coordinates from map data based on the assigned link ID (S2337).
도로 속성 정보 반영부(123)는, 획득된 도로 속성 정보를 전처리부(110)에 의해 정제된 운행 데이터에 반영할 수 있다(S2339).The road attribute information reflecting unit 123 may reflect the obtained road attribute information in the driving data purified by the preprocessor 110 (S2339).
도 8의 (a)는 링크별 도로 속성 정보에 대한 도면이다. 도 8의 (a)를 참조하면 도로 속성 정보는 도로종류, 도로시설종류, 도로폭, 차선수, 제한속도 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 8A is a diagram of road attribute information for each link. Referring to FIG. 8A, road attribute information may include information on a road type, a road facility type, a road width, a driver, a speed limit, and the like.
또한 도 8의 (b)는 전처리부(110)에 의해 정제된 운행 데이터에 도로 속성 정보가 반영된 경우를 설명하기 위한 도면이다. 따라서 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터는 차량번호, 날짜, 시간, GPS좌표, 링크ID, 도로이름, 도로종류, 차선수, 제한속도 등에 대한 정보가 포함될 수 있다. FIG. 8B is a diagram for explaining a case where road attribute information is reflected in the driving data purified by the preprocessor 110. Therefore, the driving data reflecting the road property information may include information on a vehicle number, date, time, GPS coordinates, link ID, road name, road type, car player, speed limit, and the like.
제2 처리부(130)의 기능 및 역할 (도 1, 도 2 및 도 9 내지 도 11)Functions and roles of the second processor 130 (FIGS. 1, 2, and 9 to 11)
도 9를 참조하면, 제2 처리부(130)는 경사도 정보 및/또는 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터를 통계적으로 분석하여 통계 데이터를 생성할 수 있다(S251).Referring to FIG. 9, the second processor 130 may generate statistical data by statistically analyzing driving data in which slope information and / or road property information is reflected (S251).
예를 들면, 제2 처리부(130)는 상기 운행 데이터의 적어도 하나의 필드의 레코드들의 평균값을 계산하거나, 계산된 평균 값의 누적값을 계산하거나, 단기적/장기적 관점 에서의 데이터 마이닝을 수행하는 등과 같은 통계적 계산, 분석을 통해서 운전자의 다양한 운행 패턴 관련 정보를 포함하는 통계 데이터를 생성할 수 있다.For example, the second processor 130 may calculate an average value of records of at least one field of the driving data, calculate a cumulative value of the calculated average value, perform data mining from a short term / long term perspective, or the like. Through the same statistical calculation and analysis, statistical data including various driving pattern information of the driver may be generated.
제2 처리부(130)의 통계적 분석을 통한 통계 데이터 생성과 관련하여, 2016년 3월 2일에 등록된 한국등록특허 10-1601031, 10-1601034, 및 2017년 3월 21일에 등록된 미국등록특허 9,600,541에 개시된 예시적인 예들이 본 명세서에 참조로서 병합된다.Regarding the generation of statistical data through the statistical analysis of the second processing unit 130, Korean Patent Registration Nos. 10-1601031, 10-1601034, registered on March 2, 2016, and US Registration on March 21, 2017. Illustrative examples disclosed in patent 9,600,541 are incorporated herein by reference.
한편, 상기 운행 데이터는, 주행거리, 주행시간, 데이터 획득주기, 데이터 획득 일시, 속도, 분당 엔진 회전수(RPM), 브레이크 신호, 위치, 방위각, 가속도, MAP(Manifold Absolute Pressure), MAF(Mass Air Flow), 연료 분출량, 도로명, 도로종류, 도로시설 종류, 차선 수, 도로폭, 도로 제한속도, 유료도로여부 필드, 도로 경사도 중 적어도 하나의 필드에 대한 레코드를 포함할 수 있다.The driving data may include a mileage, a travel time, a data acquisition period, a data acquisition date and time, a speed, an engine revolutions per minute (RPM), a brake signal, a position, an azimuth, an acceleration, a manifold absolute pressure (MAP), and a MAF (Mass). Air flow), fuel injection amount, road name, road type, road facility type, number of lanes, road width, road speed limit, toll road status field, road slope may include a record for at least one field.
상기 통계 데이터는, 평균 속도, 평균 분당 엔진 회전수(RPM), 평균 정지 시간, 정지 횟수, 속도 표준편차, RPM 표준편차, 속도 증가 표준편차, 속도 감소 표준편차, 속도 및 RPM 상관계수, 차량 속도 및 GPS 환산속도 차, 과속 횟수, 위험과속 횟수, 급가속 횟수, 급감속 횟수, 급출발 횟수, 급정지 횟수, 공회전 횟수, 속도 구간별 비율, RPM 구간별 비율, 연료 소모량, 연료 잔량, 소정 시간 단위의 연비, 이산화탄소 발생량 및 주행 모드 필드 중 적어도 하나의 필드에 대한 레코드를 포함할 수 있다.The statistical data includes average speed, average engine revolutions per minute (RPM), average stop time, number of stops, speed standard deviation, RPM standard deviation, speed increase standard deviation, speed reduction standard deviation, speed and RPM correlation coefficient, vehicle speed GPS speed difference, number of speeds, number of dangerous speeds, number of rapid accelerations, number of sudden decelerations, number of sudden starts, number of sudden stops, idlings, speed section ratio, RPM section ratio, fuel consumption, fuel level, It may include a record for at least one of the fuel economy, carbon dioxide generation amount and the driving mode field.
도 10은 운행 데이터 및 통계 데이터의 필드 예를 설명하기 위한 도면이고, 도 11은 통계 데이터의 일 예를 나타내는 도면이다. 제2 처리부(130)는 도 10에 도시된 도로 속성 정보 및/또는 경사도 정보가 반영된 운행 데이터를 이용하여 도 10 및 도 11에 예시된 통계 데이터를 생성할 수 있는 것이다. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of fields of driving data and statistical data, and FIG. 11 is a diagram illustrating an example of statistical data. The second processor 130 may generate statistical data illustrated in FIGS. 10 and 11 by using driving data in which road attribute information and / or slope information illustrated in FIG. 10 is reflected.
한편, 제2 처리부(130)에 의해 생성된 통계 데이터, 통계 분석 시 생성되는 분석 데이터 등은 데이터베이스(160)에 저장될 수 있으며, 사용자 인터페이스부(150)를 통해 사용자에게 제공되거나, 외부 기기, 외부 시스템으로 전송될 수도 있다.On the other hand, the statistical data generated by the second processing unit 130, the analysis data generated during the statistical analysis, etc. may be stored in the database 160, provided to the user through the user interface unit 150, an external device, It may be sent to an external system.
연료 소모량 추정부(140)의 기능 및 역할 (도 1, 도 2 및 도 12)Functions and roles of the fuel consumption estimator 140 (FIGS. 1, 2, and 12)
도 12를 참조하면, 연료 소모량 추정부(140)는 경사도 정보 및/또는 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터와 통계 데이터의 필드 중 적어도 하나의 필드를 변수로 이용하는 데이터 분석 기법, 예컨대, 지도학습(supervised learning) 분석 기법을 통해 연료 소모량 추정 모델을 생성할 수 있다(S271). Referring to FIG. 12, the fuel consumption estimator 140 uses a data analysis technique, for example, supervised, using at least one of a field of driving data and statistical data reflecting slope information and / or road attribute information as a variable. learning may be used to generate a fuel consumption estimation model (S271).
예를 들어, 연료 소모량 추정부(140)는 상기 운행 데이터와 통계 데이터의 필드 중 적어도 하나를 독립 변수로, 상기 운행 데이터의 필드 중 연료 소모와 관련된 필드를 종속 변수로 하는 회귀(regression) 분석을 통해 상기 연료 소모량 추정 모델을 생성할 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니고, 연료 소모량 추정부(140)는, 비선형회귀(Non-Linear Regression), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 신경망(Neural Network) 등의 다양한 지도학습 분석 기법을 이용하여 연료 소모량 추정 모델을 생성할 수 있다.For example, the fuel consumption estimator 140 performs a regression analysis using at least one of the fields of the driving data and the statistical data as independent variables, and a field related to fuel consumption among the fields of the driving data as dependent variables. Through the fuel consumption estimation model can be generated. However, the present invention is not limited thereto, and the fuel consumption estimator 140 may use various supervised learning analysis techniques such as non-linear regression, support vector machines, and neural networks. A fuel consumption estimation model can be generated.
한편, 연료 소모량 추정부(140)는 상기 지도학습 분석 기법을 통한 상기 연료 소모량 추정 모델 생성 시, 다양한 운전자, 다양한 차종 등과 연관된 복합적인 운행 데이터, 통계 데이터를 이용할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 구현예에 따라서, 연료 소모량 추정부(140)는 운행 데이터, 통계 데이터를 특정 운전자, 특정 차종 등과 같이 소정 단위로 구분한 후, 소정 단위 별로 연료 소모량 추정 모델을 생성할 수 있다.Meanwhile, the fuel consumption estimator 140 may use complex driving data and statistical data associated with various drivers and various types of vehicles when generating the fuel consumption estimation model through the supervised learning analysis technique, but are not limited thereto. According to an embodiment, the fuel consumption estimator 140 may classify the driving data and the statistical data into predetermined units such as a specific driver and a specific vehicle, and then generate a fuel consumption estimation model for each predetermined unit.
연료 소모량 추정부(140)는 상기 연료 소모량 추정 모델을 이용하여 소정의 시간 단위로 차량의 연료 소모량을 추정할 수 있다(S273). The fuel consumption estimating unit 140 may estimate the fuel consumption of the vehicle on a predetermined time basis by using the fuel consumption estimation model (S273).
상세하게는, 연료 소모량 추정부(140)는 상기 연료 소모량 추정 모델에 연료 소모량 추정 대상(이하, 타겟 차량이라 칭함)의 운행 데이터, 통계 데이터의 필드 레코드들 중 적어도 하나를 적용하여, 소정의 시간 단위로 상기 타겟 차량의 연료 소모량을 추정할 수 있고, 추정 결과를 결과 데이터로서 출력할 수 있다. In detail, the fuel consumption estimating unit 140 applies at least one of driving data of a fuel consumption estimation target (hereinafter referred to as a target vehicle) and field records of statistical data to the fuel consumption estimation model, for a predetermined time. The fuel consumption of the target vehicle may be estimated in units, and the estimation result may be output as result data.
여기서, 상기 연료 소모량 추정 모델에 적용되는 필드의 레코드는, 상기 운행 데이터의 연료 분출량, 상기 통계 데이터의 연료 소모량, 연료 잔량 등과 같이 연료와 직/간접적으로 연관된 필드의 레코드로 한정되지 않는다. 연료 소모량 추정부(140)는 연료와 직/간접적으로 연관되지 않은 필드의 레코드만으로도 타겟 차량의 연료 소모량을 추정할 수 있다.Here, the record of the field applied to the fuel consumption estimation model is not limited to a record of a field directly or indirectly associated with fuel, such as fuel ejection amount of the driving data, fuel consumption amount of the statistical data, fuel remaining amount, and the like. The fuel consumption estimator 140 may estimate the fuel consumption of the target vehicle only with a record of a field that is not directly or indirectly associated with the fuel.
연료 소모량 추정부(140)는 초 단위, 분 단위 등 다양한 시간 단위로 연료 소모량을 추정할 수 있다. 1초 단위 연료 소모량 추정에 의해 생성된 결과 데이터는 차량별/ 운전자별 경제운전 지수에 활용될 수 있고, 10초/1분/5분 단위 연료 소모량 추정에 의해 생성된 결과 데이터는 링크단위 네트워크에 매칭하여 연료 소모량이 최소가 되는 경로 안내에 활용될 수 있으며, 1일/1개월 단위 연료 소모량 추정에 의해 생성된 결과 데이터는 운수회사별로 운전기사 주유량 부정사용 방지를 위한 목적으로 사용될 수도 있을 것이다.The fuel consumption estimating unit 140 may estimate the fuel consumption in various time units such as seconds and minutes. The result data generated by the fuel consumption estimation for 1 second can be used for the economic driving index for each vehicle / driver, and the result data generated by the fuel consumption estimation for 10 seconds / 1 minute / 5 minutes is transmitted to the link unit network. Matching can be used to guide the route to minimize the fuel consumption, and the result data generated by the fuel consumption estimate per day / month may be used for the purpose of preventing the driver's fuel flow misuse by each transport company.
도 13은 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 연료 소모량 추정 시스템이 이용되는 환경을 개략적으로 나타낸 도면이다. 도 13에 도시된 연료 소모량 추정 시스템(1300)은 도 1에 도시된 연료 소모량 추정 시스템(100)과 실질적으로 동일하므로, 설명의 편의를 위해 이하에서는 중복되는 설명은 생략한다.FIG. 13 is a view schematically illustrating an environment in which a fuel consumption estimation system is used, according to an embodiment of the inventive concept. Since the fuel consumption estimating system 1300 illustrated in FIG. 13 is substantially the same as the fuel consumption estimating system 100 illustrated in FIG. 1, a redundant description will be omitted for convenience of description.
연료 소모량 추정 시스템(1300)에 의해 획득되는 특정 운전자, 차종, 주행 경로에 대한 연료 소모량 추정 결과 데이터 등은 에코 드라이빙 시스템(1310), 에코 라우팅 시스템(1330), 및 유류비 평가 시스템(1350) 중 적어도 하나로 전달될 수 있다. The fuel consumption estimation result data for the specific driver, vehicle type, and driving route obtained by the fuel consumption estimation system 1300 may include at least one of the eco driving system 1310, the eco routing system 1330, and the fuel cost evaluation system 1350. Can be delivered as one.
에코 드라이빙 시스템(1310)은 운행 데이터, 통계 데이터 등을 기초로 추정된 연료 소모량에 관한 결과 데이터 또는 운행 패턴 분석을 위한 마이닝 결과 데이터 등에 근거하여 운전자의 운전 습관을 개선시킬 수 있다. 에코 드라이빙 시스템(1310)은 차량 운전자의 모바일 단말, 차량에 탑재되는 네비게이션, 운수업체 관리 시스템 등에 구현될 수 있다.The eco driving system 1310 may improve the driving habits of the driver based on the result data about the fuel consumption estimated based on the driving data, the statistical data, or the like, or the mining result data for analyzing the driving pattern. The eco driving system 1310 may be implemented in a mobile terminal of a vehicle driver, navigation mounted in a vehicle, a transportation company management system, and the like.
에코 라우팅 시스템(1330)은 추정된 연료 소모량에 관한 결과 데이터를 기초로 운전자에게 연료 소모량을 최소화하는 주행 경로를 제공하여 운전자의 연료 절감에 기여할 수 있다. 에코 라우팅 시스템(1330)은 차량 운전자의 모바일 단말, 차량에 탑재되는 네비게이션 등에 구현될 수 있음은 물론이며 교통안전 관리 공단 등의 시스템에 구현될 수 있다.The eco routing system 1330 may contribute to the driver's fuel savings by providing the driver with a driving route that minimizes fuel consumption based on the result data regarding the estimated fuel consumption. The eco routing system 1330 may be implemented in a mobile terminal of a vehicle driver, a navigation mounted in a vehicle, or the like, and may be implemented in a system such as a traffic safety management corporation.
유류비 평가 시스템(1330)은 국가 기관, 운수업체 등의 관제 시스템에 구현될수 있으며, 추정된 연료 소모량에 관한 결과 데이터를 이용하여 상용차량에 대해 지원되는 유가보조금의 부정 수급 여부 등을 평가할 수 있다.The oil cost evaluation system 1330 may be implemented in a control system of a national agency, a transportation company, or the like, and may evaluate whether or not fraudulent supply of oil subsidies supported for commercial vehicles is performed using the resultant data on estimated fuel consumption.
한편, 도 13에 도시되지는 않았으나, 연료 소모량 추정 시스템(1300)에 의해 획득되는 연료 소모량 추정 결과는, 예컨대 CO2 배출량 규제 및 관리를 위한 환경 관리 시스템 등에 전달되어 이용될 수 있음은 물론이다.Although not shown in FIG. 13, the fuel consumption estimation result obtained by the fuel consumption estimation system 1300 may be transmitted to, for example, an environmental management system for CO2 emission regulation and management.
이상, 본 발명의 기술적 사상을 바람직한 실시예를 들어 상세하게 설명하였으나, 본 발명의 기술적 사상은 상기 실시예들에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러가지 변형 및 변경이 가능하다.As mentioned above, although the technical idea of the present invention has been described in detail with reference to a preferred embodiment, the technical idea of the present invention is not limited to the above embodiments, and having ordinary skill in the art within the scope of the technical idea of the present invention. Many modifications and variations are possible.

Claims (15)

  1. 차량으로부터 획득된 운행 데이터를 정제(refine)하는 전처리부;A preprocessing unit to refine driving data obtained from the vehicle;
    상기 정제된 운행 데이터 및 맵 데이터를 기초로 상기 차량의 운행 경로에 대응하는 도로 속성 정보를 획득하고, 상기 도로 속성 정보를 상기 정제된 운행 데이터에 반영하는 제1 처리부;A first processor obtaining road attribute information corresponding to a driving route of the vehicle based on the refined driving data and map data, and reflecting the road attribute information to the purified driving data;
    상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터를 기초로 통계 데이터를 생성하는 제2 처리부; 및A second processor configured to generate statistical data based on the driving data reflecting the road property information; And
    상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터 및 상기 통계 데이터 중 적어도 하나를 기초로 상기 차량의 연료 소모량을 추정하는 연료 소모량 추정부;A fuel consumption estimating unit estimating fuel consumption of the vehicle based on at least one of the driving data and the statistical data reflecting the road property information;
    를 포함하는, 연료 소모량 추정 시스템.Including, fuel consumption estimation system.
  2. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 제1 처리부는,The first processing unit,
    상기 정제된 운행 데이터에서 상기 차량의 운행 경로를 나타내는 GPS 좌표들을 상기 맵 데이터가 나타내는 맵과 매칭하여 상기 맵 데이터로부터 상기 도로 속성 정보를 획득하고, 상기 도로 속성 정보를 상기 정제된 운행 데이터에 반영하는 도로 속성 정보 반영부;Matching the GPS coordinates representing the driving route of the vehicle with the map represented by the map data in the refined driving data to obtain the road attribute information from the map data, and reflecting the road attribute information to the refined driving data. A road property information reflecting unit;
    를 포함하는, 연료 소모량 추정 시스템.Including, fuel consumption estimation system.
  3. 제2항에 있어서,The method of claim 2,
    상기 도로 속성 정보 반영부는,The road attribute information reflecting unit,
    상기 맵 상에서 상기 GPS 좌표들의 위치를 기준으로 상기 GPS 좌표들에 대한 매칭 링크를 선정하고, Select a matching link for the GPS coordinates based on the position of the GPS coordinates on the map,
    상기 선정된 매칭 링크의 ID를 상기 GPS 좌표들의 링크 ID로 할당하고,Assigns an ID of the selected matching link as a link ID of the GPS coordinates,
    상기 할당된 링크 ID를 기초로 상기 맵 데이터로부터 상기 도로 속성 정보를 획득하는, 연료 소모량 추정 시스템.And the road attribute information is obtained from the map data based on the assigned link ID.
  4. 제3항에 있어서,The method of claim 3,
    상기 도로 속성 정보 반영부는,The road attribute information reflecting unit,
    상기 GPS 좌표들을 상기 맵 데이터에 대응하는 공간 인덱스로 변환하고,Convert the GPS coordinates into a spatial index corresponding to the map data,
    상기 변환된 공간 인덱스들 중 m(단, 상기 m은 자연수임)번째 GPS 좌표에 상응하는 공간 인덱스를 이용하여 상기 맵 상에서 상기 m번째 GPS 좌표와 인접한 후보 링크들을 선정하고,Selecting candidate links adjacent to the m th GPS coordinates on the map using a spatial index corresponding to an m th GPS coordinate among the transformed spatial indices, wherein m is a natural number,
    상기 m번째 GPS 좌표와 상기 후보 링크들 사이의 거리를 기초로 상기 후보 링크들 각각에 대한 거리 가중치를 산출하고,Calculate a distance weight for each of the candidate links based on the distance between the m th GPS coordinate and the candidate links,
    상기 산출된 거리 가중치를 기초로 상기 후보 링크들 중에서 상기 매칭 링크를 선정하고,Selecting the matching link among the candidate links based on the calculated distance weights,
    상기 매칭 링크의 ID를 상기 m번째 GPS 좌표의 링크 ID로 할당하며, Assigns the ID of the matching link as the link ID of the m th GPS coordinate,
    상기 할당된 링크 ID를 기초로 상기 맵 데이터로부터 상기 m번째 GPS 좌표에 대한 도로 속성 정보를 획득하는, 연료 소모량 추정 시스템.And obtain road attribute information for the m th GPS coordinate from the map data based on the assigned link ID.
  5. 제4항에 있어서,The method of claim 4, wherein
    상기 도로 속성 정보 반영부는, The road attribute information reflecting unit,
    상기 후보 링크들이 상기 m번째 GPS 좌표 이외의 GPS 좌표에 대해 링크 ID로 기 할당된 횟수를 기초로 상기 후보 링크들 각각에 대한 히스토리 가중치를 더 산출하고,Further calculating a history weight for each of the candidate links based on the number of times the candidate links are pre-assigned as link IDs for GPS coordinates other than the mth GPS coordinates;
    상기 산출된 히스토리 가중치 및 상기 산출된 거리 가중치를 기초로 상기 후보 링크들 중에서 상기 매칭 링크를 선정하는, 연료 소모량 추정 시스템.And selecting the matching link among the candidate links based on the calculated history weights and the calculated distance weights.
  6. 제4항에 있어서,The method of claim 4, wherein
    상기 도로 속성 정보 반영부는,The road attribute information reflecting unit,
    상기 m번째 GPS 좌표에서 상기 차량의 속도와 상기 후보 링크들에서의 도로 제한속도 비교를 통해 상기 후보 링크들 각각의 속도 가중치를 더 산출하고,Further calculating a speed weight of each of the candidate links by comparing the vehicle speed and the road speed limit on the candidate links in the mth GPS coordinates;
    상기 산출된 속도 가중치 및 상기 산출된 거리 가중치를 기초로 상기 후보 링크들 중에서 상기 매칭 링크를 선정하는, 연료 소모량 추정 시스템.And selecting the matching link among the candidate links based on the calculated speed weights and the calculated distance weights.
  7. 제4항에 있어서,The method of claim 4, wherein
    상기 도로 속성 정보 반영부는, The road attribute information reflecting unit,
    m+1번째 GPS 좌표와 상기 m번째 GPS 좌표 사이의 거리를 산출하고,calculate a distance between an m + 1th GPS coordinate and an mth GPS coordinate,
    상기 산출된 거리가 미리 설정된 기준에 부합하는지 여부를 판단하고,It is determined whether the calculated distance meets a preset criterion,
    상기 산출된 거리가 상기 미리 설정된 기준에 부합하지 않으면, 상기 m번째 GPS 좌표에 대해 할당된 링크의 ID를 상기 m+1번째 GPS 좌표의 링크 ID로 할당하고, 상기 할당된 링크 ID를 기초로 상기 맵 데이터로부터 상기 m+1번째 GPS 좌표에 대한 도로 속성 정보를 획득하는, 연료 소모량 추정 시스템.If the calculated distance does not meet the preset criterion, the ID of the link allocated for the mth GPS coordinates is assigned as the link ID of the m + 1th GPS coordinates, and based on the assigned link ID, And obtaining road attribute information for the m + 1 th GPS coordinates from map data.
  8. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 제1 처리부는,The first processing unit,
    상기 정제된 운행 데이터 및 고도 데이터를 기초로 상기 차량의 운행 경로에 대응하는 경사도 정보를 획득하고, 상기 정제된 운행 데이터에 상기 경사도 정보를 반영하며,Obtaining inclination information corresponding to a driving route of the vehicle based on the refined driving data and altitude data, reflecting the inclination information in the purified driving data,
    상기 제2 처리부는,The second processing unit,
    상기 경사도 정보와 상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터를 기초로 상기 통계 데이터를 생성하는, 연료 소모량 추정 시스템.And generating the statistical data based on the driving data reflecting the slope information and the road attribute information.
  9. 제8항에 있어서,The method of claim 8,
    상기 고도 데이터는, The altitude data,
    DEM(Digital Elevation Model) 데이터, GPS 고도 데이터, 및 도로 구배(gradient) 데이터 중 적어도 하나를 포함하는, 연료 소모량 추정 시스템.A fuel consumption estimation system comprising at least one of digital elevation model (DEM) data, GPS elevation data, and road gradient data.
  10. 제8항에 있어서,The method of claim 8,
    상기 제1 처리부는,The first processing unit,
    상기 정제된 운행 데이터에서 상기 차량의 운행 경로를 나타내는 GPS 좌표들 및 상기 고도 데이터 중에서 상기 GPS 좌표들 각각에 대응하는 고도 데이터를 기초로 상기 GPS 좌표들에서의 경사도 정보를 획득하고, 상기 정제된 운행 데이터에 상기 경사도 정보를 반영하는 경사도 정보 반영부;를 포함하는, 연료 소모량 추정 시스템.Acquiring slope information in the GPS coordinates based on GPS coordinates indicating a driving route of the vehicle and altitude data corresponding to each of the GPS coordinates among the altitude data in the refined driving data, and the refined driving And a tilt information reflecting unit reflecting the tilt information in the data.
  11. 제10항에 있어서, The method of claim 10,
    상기 경사도 정보 반영부는,The slope information reflecting unit,
    n(단, 상기 n은 자연수임)번째 GPS 좌표와 n+1번째 GPS 좌표 사이의 거리를 산출하고,calculating a distance between an nth (where n is a natural number) GPS coordinate and an n + 1th GPS coordinate,
    상기 산출된 거리가 미리 설정된 기준에 부합하는지 여부를 판단하고,It is determined whether the calculated distance meets a preset criterion,
    상기 산출된 거리가 상기 미리 설정된 기준에 부합하면, 상기 산출된 거리, 상기 n번째 GPS 좌표에 대응하는 고도 데이터 및 상기 n+1번째 GPS 좌표에 대응하는 고도 데이터를 기초로 상기 n+1번째 GPS 좌표에서의 경사도를 산출하는, 연료 소모량 추정 시스템.If the calculated distance meets the preset criterion, the n + 1th GPS is based on the calculated distance, altitude data corresponding to the nth GPS coordinates, and altitude data corresponding to the n + 1th GPS coordinates. A fuel consumption estimation system that calculates a slope in coordinates.
  12. 제10항에 있어서,The method of claim 10,
    상기 경사도 정보 반영부는,The slope information reflecting unit,
    n(단, 상기 n은 자연수임)번째 GPS 좌표와 n+1번째 GPS 좌표 사이의 거리를 산출하고, calculating a distance between an nth (where n is a natural number) GPS coordinate and an n + 1th GPS coordinate,
    상기 산출된 거리가 미리 설정된 기준에 부합하는지 여부를 판단하고,It is determined whether the calculated distance meets a preset criterion,
    상기 산출된 거리가 상기 미리 설정된 기준에 부합하지 않으면, 상기 n+1번째 GPS 좌표에서의 경사도를 0으로 처리하는, 연료 소모량 추정 시스템.And if the calculated distance does not meet the preset criterion, treating the slope at the n + 1 th GPS coordinates as zero.
  13. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 제2 처리부는, The second processing unit,
    상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터를 통계적으로 분석하여 상기 통계 데이터를 생성하는, 연료 소모량 추정 시스템.And statistically analyzing the driving data reflecting the road attribute information to generate the statistical data.
  14. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터는, Driving data reflecting the road attribute information,
    주행거리, 주행시간, 데이터 획득주기, 데이터 획득일시, 속도, 분당 엔진 회전수, 브레이크 신호, 위치, 방위각, 가속도, MAP(Manifold Absolute Pressure), MAF(Mass Air Flow), 연료 분출량, 도로명, 도로종류, 도로시설 종류, 차선 수, 도로폭, 도로 제한속도 및 유료도로여부 필드 중 적어도 하나의 필드에 대한 레코드를 포함하고,Mileage, driving time, data acquisition cycle, date and time of data acquisition, speed, engine revolutions per minute, brake signal, position, azimuth, acceleration, MAP (Manifold Absolute Pressure), MAF (Mass Air Flow), fuel injection volume, road name, A record of at least one of the road type, road facility type, lane number, road width, road speed limit and toll road field,
    상기 통계 데이터는, The statistical data,
    평균 속도, 평균 분당 엔진 회전수(RPM), 평균 정지 시간, 정지 횟수, 속도 표준편차, RPM 표준편차, 속도 증가 표준편차, 속도 감소 표준편차, 속도 및 RPM 상관계수, 차량 속도 및 GPS 환산속도 차, 과속 횟수, 위험과속 횟수, 급가속 횟수, 급감속 횟수, 급출발 횟수, 급정지 횟수, 공회전 횟수, 속도 구간별 비율, RPM 구간별 비율, 연료 소모량, 연료 잔량, 소정 시간 단위의 연비, 이산화탄소 발생량 및 주행 모드 필드 중 적어도 하나의 필드에 대한 레코드를 포함하는, 연료 소모량 추정 시스템.Average speed, average engine revolutions per minute (RPM), average stop time, number of stops, speed standard deviation, RPM standard deviation, speed increase standard deviation, speed reduction standard deviation, speed and RPM correlation coefficient, vehicle speed and GPS conversion speed difference , The number of speeding, the number of dangerous speeds, the number of rapid accelerations, the number of sudden decelerations, the number of rapid start-ups, the number of sudden stops, the idlings, the rate of speed sections, the rate of RPM sections, fuel consumption, fuel level, fuel consumption in a predetermined time unit, carbon dioxide generation and And a record for at least one of the driving mode fields.
  15. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 연료 소모량 추정부는,The fuel consumption estimating unit,
    상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터 및 상기 통계 데이터의 필드 중 적어도 하나의 필드를 변수로 이용하는 지도학습(supervised learning) 분석 기법을 통해 연료 소모량 추정 모델을 생성하고,Generating a fuel consumption estimation model through a supervised learning analysis technique using at least one of the driving data reflecting the road property information and the field of the statistical data as a variable,
    상기 생성된 연료 소모량 추정 모델에 상기 도로 속성 정보가 반영된 운행 데이터 및 상기 통계 데이터의 필드들 중 적어도 하나의 필드에 대한 레코드를 적용하여 소정의 시간 단위로 상기 차량의 연료 소모량을 추정하는, 연료 소모량 추정 시스템.A fuel consumption amount is estimated by applying a record for at least one of the fields of the statistical data and the driving data reflecting the road property information to the generated fuel consumption estimation model. Estimation system.
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