KR100934748B1 - 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법 - Google Patents

운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100934748B1
KR100934748B1 KR1020070124141A KR20070124141A KR100934748B1 KR 100934748 B1 KR100934748 B1 KR 100934748B1 KR 1020070124141 A KR1020070124141 A KR 1020070124141A KR 20070124141 A KR20070124141 A KR 20070124141A KR 100934748 B1 KR100934748 B1 KR 100934748B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
road
performance
analysis step
section
analyzing
Prior art date
Application number
KR1020070124141A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20090057528A (ko
Inventor
조용성
Original Assignee
조용성
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 조용성 filed Critical 조용성
Priority to KR1020070124141A priority Critical patent/KR100934748B1/ko
Publication of KR20090057528A publication Critical patent/KR20090057528A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100934748B1 publication Critical patent/KR100934748B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/048—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for compensation of environmental or other condition, e.g. snow, vehicle stopped at detector
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3691—Retrieval, searching and output of information related to real-time traffic, weather, or environmental conditions
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

기상상태에 의한 도로의 노면상태, 조향성능, 인지성능 뿐만 아니라, 이에 운전자의 주행행태까지 고려한 도로 위험구간 예측방법이 개시되어 있다. 이를 위하여, 노면성능 예측단계, 조향성능 예측단계, 인지성능 예측단계, 주행행태 예측단계, 및 구간별 종합적인 위험 분석단계를 포함하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법을 제공한다. 본 발명에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법을 사용하면, 기존 주행정보 제공시스템에서 제공되는 단편적인 위험구간에 대한 정보가 아니라, 차량운행에 영향을 미치는 여러 요소 즉, 노면, 조향, 인지적인 요소들을 종합적으로 고려하여 분석된 신뢰성 있는 도로의 위험구간에 대한 예측정보를 제공할 수 있다. 또한, 기상상태나 지형에 의한 노면, 조향, 인지 성능뿐만 아니라, 운전자의 주행행태까지 분석하여 도로의 위험구간을 예측함으로써, 동일한 노면, 조향, 인지 성능을 가지는 경우라도 달라질 수 있는 위험정도를 미리 예측하고, 이를 지수화하여 도로의 설계나 운전자에 대한 위험 정보제공 시스템 등에 활용할 수 있다.

Description

운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법{PREDICTION METHOD FOR DANGEROUS AREA OF ROAD}
본 발명은 도로 위험구간 예측방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 도로의 지형 및 기상변화에 따른 교통사고 발생률을 현저하게 감소시키도록 한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법에 관한 것이다.
차량을 이용한 이동이 대중화됨에 따라 운전자에게 보다 편리하고 다양한 교통 관련 정보제공 서비스가 실시되고 있다. 운전자에게 제공되는 다양한 교통 관련 제공 서비스에는 GPS(Global Positioning System)를 이용한 차량의 위치 정보와, 미리 데이터베이스화되어 저장된 도로 정보를 근거로 차량이 도달하고자 하는 지점까지의 최적의 경로를 탐색하여 제시하는 네비게이션 시스템이 널리 사용되고 있다.
최근에는 단순히 네비게이션 시스템을 통한 목적지까지의 최적 경로를 제공하는 방법에서 더 나아가 도로 정보를 근거로 하는 최적경로 뿐만 아니라, 실시간 으로 도로의 교통흐름까지 파악하여 정체가 심하지 않은 경로를 제공함으로써 보다 빠른 시간 내에 주행자를 목적지까지 안내하는 시스템이 개발되어 상용화되고 있다.
또한, 운전자가 보다 안전한 주행을 할 수 있도록 기상상태정보, 교통사고 정보 등을 바탕으로 교통정보 서비스를 제공하는 시스템이 개발되고 상용화되고 있다.
예를 들면, 최적 경로만을 제공하는 네비게이션 시스템에 기상상태정보, 교통사고 정보 등의 교통정보 서비스를 추가로 제공하도록 하여 목적지까지의 보다 안전한 최적 경로를 제공하는 것이다.
그러나 종래의 기상상태정보, 교통사고 정보 등의 교통정보 서비스는 단순히 각종 방송매체나 도로공사가 기상청으로부터 전송받은 일반적인 기상 정보를 바탕으로 한 날씨 정보 및 교통량 정보에 불과하다.
즉, 도로의 경우, 노면의 방향 및 각도, 터널, 교량 및 고가도로의 시설물, 도로의 배수 시설 등과 같이 노면 상태에 직접적으로 영향을 미치는 각종 요소들이 존재하고 있다. 그리고 차량의 경우, 기상상태에 따른 타이어와 도로의 노면 마찰, 국지적인 돌풍 등과 같이 차량의 조향 상태에 직접적으로 영향을 미치는 각종 요소들이 존재하고 있다. 또한, 차량 운전자의 경우, 안개, 강우 패턴 등과 같이 차량 운전자의 시계에 직접적으로 영향을 미치는 각종 요소들에 의하여 영향을 받게 된다.
이러한, 도로, 차량, 차량 운전자에 영향을 미치는 다양한 요소들이 복합적 으로 작용하여 차량의 안전운전을 좌우한다.
그런데, 종래의 교통정보 서비스는 기상청으로부터 전송받은 일반적인 기상 정보를 도로 구간별로만 단순 가공하여 제공하고, 차량운행에 영향을 미치는 수많은 요소들을 종합적으로 분석하는 능력이 결여되어 있기 때문에, 도로 교통의 안전에 영향을 미치는 위험요인을 종류별로 도출하고, 도출된 위험요인을 종합 분석하여 예측되는 도로 위험 구간을 차량 운전자에게 제공하지 못하고 있는 실정이다.
따라서 차량 운전자는 스스로의 판단과 경험에 의하여 운행 여부를 결정하고, 운행할 경우에 도로 교통의 안전에 영향을 미치는 위험요인을 감안하여 운전해야 한다.
예를 들면, 대한민국 등록실용신안공보 제 20-0324722 호(2003. 08. 27. 공고)에 "자동기상관측을 통한 재난 경보 및 생활정보 제공 시스템"이 개시되어 있다.
이는 태양전지를 이용한 무인 기상관측 시스템과, 상기 무인 기상관측 시스템으로부터 전송되는 기상관측 정보를 기상정보 데이터베이스에 저장된 과거 데이터들과 비교하여 가공하고 그 결과를 방송하는 무인 자동방송 시스템을 포함하는 재난 경보 및 생활정보 제공 시스템에 관한 것이다.
이러한 자동 기상관측을 통한 재난 경보 및 생활정보 제공시스템은 일반인에게 1차 가공된 기상 정보를 실시간으로 제공할 수는 있으나, 각종 기상 데이터를 종합적으로 분석하여 도로 위험 구간을 예측하는 기능이 결여되어 차량 운전자에게 보다 정확한 운행안전정보를 제공하는데 한계가 있다는 문제점이 있다. 또한, 상 기 단순 기상 정보 외에 자동차의 운행에 직접적으로 영향을 미치는 도로의 노면 상태나 차량의 조향 상태 등에 대해서는 전혀 예측하지 못해 차량 운전자에게 보다 정확한 운행안전정보를 제공하는데 한계가 있다는 문제점이 있다.
또한, 대한민국 등록실용신안공보 제 20-0372341 호(2005. 01. 14. 공고)에 "차동차용 기후 예측 장치"가 개시되어 있다.
이는 차동차용 기후 예측 장치에 관한 것으로, 자동차에 형성된 고도계, 기압계, 온도계, 및 습도계에 의해 기상정보를 수득하고, 상기 기상정보를 가공하여 자동차 운행 지역의 기상상태를 예측하여 나타내는 기후 예측 장치에 관한 것이다.
이러한 자동차용 기후 예측 장치는 자동차 운행 지역의 기상 데이터를 수득하고 1차 가공하여, 국지적인 기상 정보를 차량 운전자에게 실시간으로 용이하게 제공할 수 있다. 그러나 상기 자동차용 기후 예측 장치 역시 각종 기상 데이터를 종합적으로 분석하여 도로 위험 구간을 예측하는 기능이 결여되어 차량 운전자에게 보다 정확한 운행안전정보를 제공하는데 한계가 있다는 문제점이 있다. 또한, 상기 단순 기상 정보 외에 자동차의 운행에 직접 영향을 미치는 도로의 노면 상태나 차량의 조향 상태 등에 대해서는 전혀 예측 및 제공하지 못해 차량 운전자에게 보다 정확한 운행안전정보를 제공하는데 한계가 있다는 문제점이 있다.
또한, 대한민국 공개특허공보 제 10-2001-0016528 호(2001. 03. 05. 공개)에 "GIS 기반의 도로 기상 정보 제공 방법 및 시스템"이 개시되어 있다.
이는 GIS 기반의 도로 기상 정보 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로, 도로변에 설치된 감지기 및 센서로부터 도로변 기상 상태 정보 및 노면 상태 정보를 수 집하고, 상기 수집된 정보를 GIS(Geographic Information System)의 디지털 맵 상의 도로 구간별로 분류하여 도로 구간에 대응하는 데이터베이스 영역에 저장하고, 특정 도로 구간별로 상기 각 데이터베이스에 분석된 데이터를 수득 및 분석하여 가까운 미래를 예측한 기상 정보의 데이터로 재가공하고, 상기 재가공된 데이터를 사용자의 단말기로 전송하여 도로 기상 정보를 제공하는 도로 기상 정보 제공 방법 및 시스템에 관한 것이다.
그러나 상기와 같이 형성되는 GIS 기반의 도로 기상 정보 제공 방법 및 시스템은 단순히 특정 도로 구간별로 상기 각 데이터베이스에 분석된 데이터를 수득 및 분석하여 가까운 미래를 예측한 기상 정보로 재가공함으로서 사용자가 요구하는 특정한 도로 구간의 일반적인 기상 정보를 제공할 수는 있으나, 실시간 기상정보, 도로 및 교통 정보, 차량정보 등을 종합적으로 분석 가공하여 위험요소를 예측하는 기능이 결여되어 있기 때문에, 기상 변화에 따른 종합적인 도로 안전정보를 제공하지 못한다는 문제점이 있다.
따라서 본 발명의 목적은 기상상태, 지형적 특성에 따른 노면성능, 조향성능, 인지성능 뿐만 아니라 운전자의 주행행태까지 고려하여 위험구간을 예측함으로써, 교통사고 발생률을 현저하게 감소시킬 수 있는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법을 제공하는데 있다.
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에서는 기상상태에 따른 구간별 노면의 성능을 예측하는 노면성능 예측단계; 노면상태와 횡풍에 따른 차량 종류별 조향 성능을 예측하는 조향성능 예측단계; 안개, 광도, 시정거리 및 도로 구조물에 의한 인지 성능 저하를 분석하는 인지성능 예측단계; 도로 구간별 주행행태를 분석하는 주행행태 예측단계; 및 상기 노면성능 예측단계, 조향성능 예측단계 및 인지성능 예측단계를 통해 수득된 정보 등을 상기 주행행태 예측단계를 통해 수득된 주행행태 특성에 따라 구간별 주행 성능을 효용 지수화한 후, 지수화된 각각의 효용지수를 종합하여 구간별 종합 성능을 분석하는 구간별 종합적인 위험 분석단계를 포함하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 위험구간 예측방법의 노면성능 예측단계는 기상상태에 따른 구간별 노면의 결빙위험 예측단계; 강우에 따른 구간별 노면의 강우위험 예측단계; 및 상기 결빙위험 예측단계와 강우위험 예측단계를 통해 수득된 예측정보를 분석하여 구간별 노면의 성능을 분석하는 노면성능 분석단계를 포함하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 위험구간 예측방법의 조향성능 예측단계는 노면상태에 따른 차량 종류별 조향성능 저하구간을 분석하는 조향성능 저하구간 분석단계; 횡풍 영향에 의한 차량 종류별 조향성능 저하구간을 분석하는 강풍 위험구간 분석단계; 및 상기 조향성능 분석단계와 강풍 위험구간 분석단계를 통해 수득된 정보를 바탕으로 구간의 차량 종류별 조향성능 저하구간을 분석하는 구간별 조향성능 분석단계를 포함하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 위험구간 예측방법의 인지성능 예측단계는 지형적 특성의 변화에 의한 안개 변화를 분석하고 이로 인한 인지 성능 저하를 분석하는 안개위험 분석단계; 전조등 및 가로등 등의 영향에 의한 구간별 광도변화를 분석하고 이로 인한 인지 성능 저하를 분석하는 광도변화 분석단계; 주변 지형물 또는 기상상태에 의해 변화되는 안구의 인지성능 저하를 분석하는 안구확산 분석단계; 주행속도, 기상상태 및 광도변화 등에 따라 변화되는 구간별 주행자의 시정거리변화를 예측하는 시정거리변화 분석단계; 및 상기 안개위험 분석단계, 광도변화 분석단계, 안구확산 분석단계 및 시정거리변화 분석단계를 통해 수득된 정보를 바탕으로 주행자의 인지성능을 분석하는 인지성능 분석단계를 포함하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 위험구간 예측방법의 주행행태 예측단계는 주행 지형의 차량속도 변화추이에 따른 가속도 변화를 분석하는 과속추이 분석단계; 신호구간의 차량별, 시간대별 위반 행태조사를 통한 확률적 위험정도를 분석하는 신호구간 분석단계; 주변 지형에 따라 변화되는 주행자의 시각적 변화에 의한 속도 인지 성능을 분석하는 속도인지 분석단계; 주변 지형의 특성 및 변화에 따른 주행자의 주행 심리 특성을 조사하여 이를 통한 확률적 위험정도를 분석하는 심리변화 분석단계; 지역특성과 교통량에 따른 요일별, 시간대별 교통량 변화를 조사하여 확률적 교통량 변화 추이를 분석하는 교통량변화 분석단계; 및 상기 과속추이 분석단계, 신호구간 분석단계, 속도인지 분석단계, 심리변화 분석단계 및 교통량변화 분석단계를 통해 수득된 정보를 바탕으로 주행자의 주행행태를 분석하는 주행행태 분석단계를 포함하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법을 제공한다.
본 발명에 의한 도로 위험구간 예측방법을 사용하면, 기존 주행정보 제공시스템에서 제공되는 단편적인 위험구간에 대한 정보가 아니라, 차량운행에 영향을 미치는 여러 요소 즉, 노면, 조향, 인지적인 요소들을 종합적으로 고려하여 분석된 신뢰성 있는 도로의 위험구간에 대한 예측정보를 제공할 수 있다.
또한, 기상상태나 지형에 의한 노면, 조향, 인지 성능뿐만 아니라, 운전자의 주행행태까지 분석하여 도로의 위험구간을 예측함으로써, 동일한 노면, 조향, 인지 성능을 가지는 경우라도 달라질 수 있는 위험정도를 미리 예측하고, 이를 지수화하여 도로의 설계나 운전자에 대한 위험 정보제공 시스템 등에 활용할 수 있다.
따라서 본 발명에 의한 방법을 사용하면 선제적으로 교통사고의 발생이나, 교통흐름의 정체 등을 예방할 수 있어, 이에 따른 막대한 사회적 비용을 감소시킬 수 있다.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법을 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법은 노면성능 예측단계(S100), 조향성능 예측단계(S200), 인지성능 예측단계(S300), 주행행태 예측단계(S400), 및 구간별 종합적인 위험 분석단계(S500)를 포함한다.
보다 상세히 설명하면, 기상상태에 따른 구간별 노면의 성능을 예측하는 노면성능 예측단계(S100); 노면상태와 횡풍에 따른 차량 종류별 조향 성능을 예측하는 조향성능 예측단계(S200); 안개, 광도, 시정거리 및 도로 구조물에 의한 인지 성능 저하를 분석하는 인지성능 예측단계(S300); 도로 구간별 주행행태를 분석하는 주행행태 예측단계(S400); 및 상기 노면성능 예측단계(S100), 조향성능 예측단계(S200) 및 인지성능 예측단계(S300)를 통해 수득된 정보 등을 상기 주행행태 예측단계(S400)를 통해 수득된 주행행태 특성에 따라 구간별 주행 성능을 효용 지수화한 후, 지수화된 각각의 효용지수를 종합하여 구간별 종합 성능을 등급화하는 구간별 종합적인 위험 분석단계(S500)를 포함한다.
이하, 각 단계별로 도면을 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 2는 도 1에 도시된 본 발명의 실시예에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법의 노면성능 예측단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 2를 참조하면, 상기 노면성능 예측단계(S100)에서는 기상상태에 따른 노면의 결빙정도 정보를 바탕으로 수득된 노면의 결빙추이정보와 강우량에 따른 도로 유형별 노면 배수 패턴을 통해 예측된 강우 위험 구간을 바탕으로 노면성능을 예측한다.
구체적으로, 노면성능 예측단계(S100)는 기상상태에 따른 구간별 노면의 결빙위험 예측단계(S110)와, 강우에 따른 구간별 노면의 강우위험 예측단계(S120) 및 상기 결빙위험 예측단계(S110)와 강우위험 예측단계(S120)를 통해 수득된 예측정보를 분석하여 노면의 성능을 분석하는 노면성능 분석단계(S130)를 포함한다.
이때, 상기 결빙위험 예측단계(S110)는 기상상태에 따른 노면의 결빙정도를 수집하는 노면 결빙정보 수집단계(S111)와, 상기 수집된 노면 결빙정보를 바탕으로 열수지법을 이용하여 노면의 결빙추이정보를 수득하는 노면의 결빙추이정보 수득단계(S112)를 포함한다.
상기 노면 결빙정보 수집단계(S111)에서는 풍향, 풍속, 기온, 습도, 강설량, 강우량, 일조량 등의 기상상태변화에 따른 노면의 적설정도, 결빙지속정도, 적설 후 압설 정도, 강우 후 결빙정도 등의 기상정보를 수집한다.
상기 노면의 결빙추이정보 수득단계(S112)에서는 노면을 중심으로 한 부분의 에너지의 입출관계를 방정식으로 해석하는 열수지법을 이용하여 상기 노면 결빙정보 수집단계(S111)를 통해 수집된 노면 결빙정보를 바탕으로 노면의 열의 출입을 분석하여 노면의 결빙추이를 분석 수득한다. 노면의 결빙추이정보를 분석하는데 사용되는 열수지법은 지면, 설면 및 수면에서의 열의 출입을 정량적으로 파악하는데 있어 매우 유효한 수단이다.
상기 강우위험 예측단계(S120)는 강우량에 따른 각 구간별 도로의 배수 정도, 노면 상태 등을 수집한 후, 이를 통해 도로의 각 구간별 강우량에 따른 도로의 유형별 노면 배수 패턴을 분석하여 강우시 위험 구간을 예측하는 단계이다. 강우위험 예측단계(S120)는 강우량에 따른 도로의 배수 정도, 노면 상태 등을 수집하는 도로의 배수능력 수집단계(S121)와, 상기 배수능력 수집단계(S121)를 통해 수집된 도로의 배수능력을 바탕으로 강우 패턴에 따른 도로 유형별 노면의 배수패턴을 분석하는 노면 배수패턴 분석단계(S122)를 포함한다.
상기 노면성능 분석단계(S130)에서는 상기 결빙위험 예측단계(S110)를 통해 수득된 노면의 결빙추이정보와 상기 강우위험 예측단계(S120)를 통해 수득된 도로의 각 구간별 노면의 배수패턴을 분석하여 노면의 성능을 분석한다.
상기 노면성능 예측단계(S100)에서는 상기 노면성능 분석단계(S130)를 통해 얻어진 정보를 분석하여 기상상태와 강우에 따른 각 구간별 노면의 성능을 예측한다.
도 3은 도 1에 도시된 본 발명의 실시예에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법의 조향성능 예측단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 상기 조향성능 예측단계(S200)에서는 노면상태에 따른 차 량별 조향 성능 저하구간과 횡풍의 영향에 의한 차량별 조향 성능 저하구간을 분석하여 구간별 조향성능을 예측한다.
구체적으로, 본 발명의 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법의 조향성능 예측단계(S200)는 노면상태에 따른 차량 종류별 조향성능 저하구간을 분석하는 조향성능 저하구간 분석단계(S210)와, 횡풍 영향에 의한 차량 종류별 조향성능 저하구간을 분석하는 강풍 위험구간 분석단계(S220) 및 상기 조향성능 저하구간 분석단계(S210)와 강풍 위험구간 분석단계(S220)를 통해 수득된 정보를 바탕으로 구간의 차량 종류별 조향성능 저하구간을 분석하는 구간별 조향성능 분석단계(S230)를 포함한다.
상기 조향성능 저하구간 분석단계(S210)에 따르면, 기상상태에 따른 노면변화, 결빙상태, 강우 후 배수상태 등을 바탕으로 도로 구간별 차량과 노면의 마찰계수를 분석한 후, 이를 통해 도로 구간별 차량의 조향 성능 저하 구간을 분석하는 단계이다. 보다 상세히 설명하면 노면변화, 결빙상태, 강우 후 배수상태 등에 따른 도로 구간별 차량과 노면의 마찰계수를 분석한다. 이와 같이 분석된 마찰계수를 통해 차량의 조향 성능에 영향을 주는 도로 구간을 분석하는 것이다.
예를 들어 동일한 힘으로 차량을 제동시 마찰계수가 높은 곳은 곳과 낮은 곳에서의 차량의 제동거리 또는 제동으로 인한 차량의 쏠림 등이 차이가 발생한다. 이에 따라 차량의 조향 성능이 변화되는 것이다. 이처럼 마찰계수에 따른 차량의 조향 성능의 변화를 차종별로 분석함으로써 구간별 노면상태에 따른 차량별 조향 성능 저하 구간을 분석한다.
상기 강풍 위험구간 분석단계(S220)는 횡풍에 의한 구간별 차량의 흔들림을 차종별로 분석하는 차량유동 분석단계(S221)와 상기 분석된 차종별 유동을 통해 구간별 차량의 조향성능 구간을 분석하는 차량유동별 조향성능 분석단계(S222)를 포함할 수 있다.
상기 강풍 위험구간 분석단계(S220)에서는 지형변화, 풍향, 풍속의 변화에 따른 횡풍에 의한 차량의 흔들림에 의해 조향 성능이 저하되는 구간을 분석한다. 예를 들어 횡방향으로 1m/s의 바람이 일반 직선도로와 교각에 각각 불어오는 경우 횡풍으로 인한 차량의 흔들림을 각각 분석한다. 이러한 분석을 통해 구간별 횡풍에 의한 차량의 조향성능 저하 구간을 분석한다.
상기 구간별 조향성능 분석단계(S230)는 상기 조향성능 저하구간 분석단계(S210)를 통해 수득된 구간별 조향성능 저하구간과 강풍 위험구간 분석단계(S220)를 통해 수득된 횡풍에 의한 차량유동별 조향성능을 분석하여 구간별 조향성능 저하구간을 분석한다.
상기 조향성능 예측단계(S200)는 상기 구간별 조향성능 분석단계(S230)를 통해 얻어진 구간의 차량 종류별 조향성능 저하구간 정보를 분석하여 각 구간의 차량 종류별 조향성능을 예측한다.
도 4는 도 1에 도시된 본 발명의 실시예에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법의 인지성능 예측단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예 측방법의 인지성능 예측단계(S300)는 지형적 특성의 변화에 의한 안개 변화를 분석하고 이로 인한 인지 성능 저하를 분석하는 안개위험 분석단계(S310); 전조등 및 가로등 등의 영향에 의한 구간별 광도변화를 분석하고 이로 인한 인지 성능 저하를 분석하는 광도변화 분석단계(S320); 주변의 지형물 또는 기상상태에 의해 변화되는 안구의 인지성능 저하를 분석하는 안구확산 분석단계(S330); 주행속도, 기상상태 및 광도변화 등에 따라 변화되는 구간별 주행자의 시정거리변화를 예측하는 시정거리변화 분석단계(S340); 및 상기 안개위험 분석단계(S310), 광도변화 분석단계(S320), 안구확산 분석단계(S330) 및 시정거리변화 분석단계(S340)를 통해 수득된 정보를 바탕으로 주행자의 인지성능을 분석하는 인지성능 분석단계(S350)를 포함한다.
상기 안개위험 분석단계(S310)에서는 기온, 습도변화, 지하수층 등의 지형적 특성의 변화에 따른 안개의 발생유무, 발생시점, 소멸시점 및 확산추이 등을 분석하여 이로 인한 주행자의 인지 성능 저하를 분석한다. 안개위험 분석단계(S310)는 기온, 습도변화, 지하수층 등의 지형적 특성을 수집하는 지형특성 수집단계(S311)와, 상기 수집된 지형적 특성에 따른 안개의 발생유무, 발생시점, 소멸시점 및 확산추이 등을 분석하는 안개발생 패턴 수득단계(S312)를 포함한다.
상기 지형특성 수집단계(S311)는 도로 주변지형의 수분 함유 및 분포, 기온 습도, 풍영향 등을 수집하는 것을 포함한다.
상기 광도변화 분석단계(S320)는 도로 구간별 위치한 전조등 및 가로등 등에 의한 직광영향, 조도변화를 통해 광도변화가 이루어지는데 이러한 광도변화에 따른 구간별 주행자의 인지 성능 저하를 분석하는 단계이다.
상기 안구확산 분석단계(S330)는 주변의 지형, 구조물과 기상상태에 따른 주행자의 안구운동을 예측하는 안구운동 확산 분석단계(S331)를 포함한다. 안구확산 분석단계(S330)에서는 상기 안구운동 확산단계(S331)를 통해 수득된 정보를 바탕으로 구간별 주행자의 안구 확산 정도에 따른 인지성능 저하를 분석한다. 보다 상세히 설명하면 주변 환경에 따라 변화되는 안구운동 확산 변화를 분석하고, 분석된 안구운동 확산 변화를 토대로 안구의 인지성능 저하를 분석하여 구간별 안구확산의 종합적인 변화를 분석한다.
상기 안구운동 확산 분석단계(S331)는 안개, 강설 및 강우에 따른 영향, 주변 지형에 따른 영향 및 구조물에 따른 영향 등을 통해 변화되는 안구 운동을 예측 하는 단계이다.
상기 시정거리변화 분석단계(S340)는 주행속도 변화에 따른 주행자의 안전시정거리를 분석하는 안전시정거리 분석단계(S341)와, 기상상태 및 광도변화 등에 따른 주행자의 시정거리 저하구간을 예측하는 시정거리 저하 분석단계(S342), 및 상기 안전시정거리 분석단계(S341)와 시정거리 저하 분석단계(S342)를 통해 수득된 정보를 바탕으로 주행자의 시정거리를 분석하는 시정거리 분석단계(S343)를 포함한다.
상기 시정거리 저하 분석단계(S342)는 안개, 강설, 강우 및 광도변화 등에 따른 시정거리를 분석하는 단계이다.
상기 시정거리변화 분석단계(S340)를 보다 상세히 설명하면 상기 안전시정거 리 분석단계(S341)를 통해 수득된 주행 속도에 따른 안전시정거리와 상기 시정거리 저하 분석단계(S342)를 통해 수득된 시정거리 저하구간을 바탕으로 상기 시정거리 분석단계(S343)에서 시정거리를 분석한다. 이렇게 분석된 시정거리를 시정거리변화 분석단계(S340)에서 주행속도, 기상상태 및 광도변화에 따른 단계별 시정거리 변화를 분석한다.
상기 인지성능 분석단계(S350)는 상기 안개위험 분석단계(S310), 광도변화 분석단계(S320), 안구확산 분석단계(S330) 및 시정거리변화 분석단계(S340)를 통해 수득된 정보를 바탕으로 주행자의 인지성능을 분석하는 단계이다. 이러한 인지성능 단계를 거친 인지성능 분석 정보를 바탕으로 상기 인지성능 예측단계(S300)에서 상황별 주행자의 종합적인 인지성능을 예측한다.
도 5는 도 1에 도시된 본 발명의 실시예에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법의 주행행태 예측단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법의 주행행태 예측단계(S400)는 주행 지형의 차량속도 변화추이에 따라 가속도 변화를 분석하는 과속추이 분석단계(S410); 신호구간의 차량별, 시간대별 위반 행태조사를 통한 확률적 위험정도를 분석하는 신호구간 분석단계(S420); 주변 지형에 따라 변화되는 주행자의 시각적 변화에 의한 속도 인지 성능을 분석하는 속도인지 분석단계(S430); 주변 지형의 특성 및 변화에 따른 주행자의 주행 심리 특성을 조사하여 이를 통한 확률적 위험정도를 분석하는 심리변화 분석단계(S440); 지역특 성과 교통량에 따른 요일별, 시간대별 교통량 변화를 조사하여 확률적 교통량 변화 추이를 분석하는 교통량변화 분석단계(S450); 및 상기 과속추이 분석단계(S410), 신호구간 분석단계(S420), 속도인지 분석단계(S430), 심리변화 분석단계(S440), 및 교통량변화 분석단계(S450)를 통해 수득된 정보를 바탕으로 주행자의 주행행태를 분석하는 주행행태 분석단계(S460)를 포함한다.
구체적으로, 상기 과속추이 분석단계(S410)에서는 터널, 교량 및 차선 등에 따른 차량의 속도변화를 분석하여 이로 인한 차량의 과속 변화를 분석한다.
상기 신호구간 분석단계(S420)는 신호구간에 따른 차량 종류별 및 시간대별 신호위반 행태를 분석하여 이를 통해 차량의 신호위반 확률을 분석하는 단계이다. 신호구간 분석단계(S420)는 교차로, 건널목 등의 신호구간에 따른 차량 종류별 및 시간대별 신호위반 주행행태를 수집하는 신호위반 행태 수집단계(S421)와, 상기 신호위반 행태 수집단계(S421)를 통해 수집된 정보를 토대로 차량의 신호구간 위반 행태의 확률적 위험정도를 분석하는 신호위반 확률분석단계(S422)를 포함한다.
상기 신호구간 분석단계(S420)를 통해 분석되는 정보는 예를 들어 신호구간의 추월, 급제동 및 신호위반 등을 들 수 있다. 이외 에도 교차로, 건널목 등에서 교통도로법에 저촉되는 모든 신호위반을 포함할 수 있다.
상기 속도인지 분석단계(S430)는 주변지형의 특성, 도로주변의 구조물 등에 의해 주행자가 시각적으로 차량의 속도를 인지할 수 있는 속도 인지성능을 분석하는 단계이다. 예를 들어 동일한 속도로 주행시 일반국도, 고속도로 및 주변 지형물이 많은 시내도로에서 주행자가 인지하는 속도를 각각 분석하는 것이다. 이로 인해 주행자의 시각적 변화에 따른 속도인지 성능의 분석이 가능하다.
상기 심리변화 분석단계(S440)는 지형 특성에 따른 주행자의 주행 심리를 분석하여 이를 통해 주행자가 체감하는 심리적 위험 구간을 분석하는 단계이다. 심리변화 분석단계(S440)는 지형 특성에 따른 주행자의 주행 심리를 수집하는 구간별 주행심리 수집단계(S441)와, 상기 수집된 구간별 주행 심리를 통해 주행자가 체감하는 위험구간을 분석하는 구간별 주행심리 위험구간 분석단계(S442)를 포함한다.
상기 교통량변화 분석단계(S450)는 구간별 과거의 교통량 정보를 통해 요일별 및 시간대별 교통량의 변화를 분석하는 단계이다. 교통량변화 분석단계(S450)는 구간별 과거의 교통량 정보를 수집하는 과거 교통량 수집단계(S451)와, 상기 수집된 과거 교통량 정보를 토대로 앞으로의 확률적 교통량 변화를 분석하는 교통량 변화추이 분석단계(S452)를 포함한다. 보다 상세히 설명하면 과거 교통량을 수집하여 이를 토대로 앞으로의 확률적 교통량 변화를 분석하되, 확률적 교통량 변화의 분석에는 요일별, 시간대별 교통량의 변화를 포괄적으로 분석한다.
상기 주행행태 분석단계(S460)에서는 상기 과속추이 분석단계(S410), 신호구간 분석단계(S420), 속도인지 분석단계(S430), 심리변화 분석단계(S440), 및 교통량변화 분석단계(S450)를 통해 수득된 정보 즉, 과속, 신호위반 구간, 속도인지, 구간별 심리 및 교통량의 정보를 바탕으로 주행자의 주행행태를 분석한다.
상기 주행행태 예측단계(S400)는 상기 주행행태 분석단계(S460)를 통해 분석된 주행행태를 바탕으로 도로 구간별 종합적인 주행자의 주행행태 특성을 예측한다.
상기 구간별 종합적인 위험 분석단계(S500)는 상술한 상기 노면성능 예측단계(S100), 조향성능 예측단계(S200) 및 인지성능 예측단계(S300)를 통해 수득된 노면성능, 조향성능 및 인지성능 등을 상기 주행행태 예측단계(S400)를 통해 수득된 주행행태 특성에 따라 가중치를 부여하여 주행 성능에 대한 각각의 효용지수를 분석한다. 이렇게 분석된 각각의 효용지수를 종합하여 도로 구간별 종합 성능을 분석하는 단계이다.
상기 구간별 종합적인 위험 분석단계(S500)는 상기 노면성능 예측단계(S100), 조향성능 예측단계(S200) 및 인지성능 예측단계(S300)를 통해 수득된 노면성능, 조향성능 및 인지성능 예측정보를 수집하고, 수집된 예측정보를 상기 주행행태 예측단계(S400)를 통해 수득된 주행행태 특성에 따라 가중하여 각각의 주행 성능을 효용지수화 하는 주행성능 효용지수화 단계(S510)와, 상기 주행성능 효용지수화 단계(S510)를 통해 수득된 각각의 노면성능, 조향성능 및 인지성능 등의 효용지수를 종합하여 도로 구간별 종합 성능을 분석하는 구간별 성능 등급화단계(S520)를 포함한다.
상기 주행성능 효용지수화 단계(S510)는 상기 노면성능 예측단계(S100), 조향성능 예측단계(S200) 및 인지성능 예측단계(S300)를 통해 수득된 노면성능, 조향성능 및 인지성능 등의 예측정보에 상기 주행행태 예측단계(S400)를 통해 수득된 주행행태 특성에 따라 가중치를 부여하여 각각의 주행 성능에 대한 효용지수화 하는 단계이다. 예를 들어 노면성능 예측단계(S100), 조향성능 예측단계(S200) 및 인지성능 예측단계(S300)를 통해 수득된 노면성능, 조향성능 및 인지성능 등의 예측정보에 각각의 가중치를 부여하는 것으로, 급출발 및 급제동이 잦은 주행행태의 경우에 노면성능에 더 많은 가중치를 부여한 효용 지수를 결정하는 것이다. 이러한 방식을 이용해 각각의 주행행태에 따른 효용지수화를 결정하는 것이다.+
상기 구간별 성능 등급화단계(S520)는 상기 주행성능 효용지수화 단계(S510)를 통해 지수화된 각각의 노면성능 효용지수, 조향성능 효용지수 및 인지성능 효용지수 등을 종합하여 주행행태에 따른 구간별 종합 성능을 분석하는 단계이다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 도 1에 도시된 본 발명의 실시예에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법의 노면성능 예측단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 도 1에 도시된 본 발명의 실시예에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법의 조향성능 예측단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 도 1에 도시된 본 발명의 실시예에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법의 인지성능 예측단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 도 1에 도시된 본 발명의 실시예에 의한 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법의 주행행태 예측단계를 설명하기 위한 순서도이다.

Claims (15)

  1. 기상상태에 따른 구간별 노면의 성능을 예측하는 노면성능 예측단계;
    노면상태와 횡풍에 따른 차량 종류별 조향 성능을 예측하는 조향성능 예측단계;
    안개, 광도, 시정거리 및 도로 구조물에 의한 인지 성능 저하를 분석하는 인지성능 예측단계;
    주행 지형의 차량속도 변화추이에 따른 가속도 변화를 분석하는 과속추이 분석단계;
    신호구간의 차량별, 시간대별 위반 행태조사를 통한 확률적 위험정도를 분석하는 신호구간 분석단계;
    주변 지형에 따라 변화되는 주행자의 시각적 변화에 의한 속도 인지 성능을 분석하는 속도인지 분석단계;
    주변 지형의 특성 및 변화에 따른 주행자의 주행 심리 특성을 조사하여 이를 통한 확률적 위험정도를 분석하는 심리변화 분석단계;
    지역특성과 교통량에 따른 요일별, 시간대별 교통량 변화를 조사하여 확률적 교통량 변화 추이를 분석하는 교통량변화 분석단계;
    상기 과속추이 분석단계, 신호구간 분석단계, 속도인지 분석단계, 심리변화 분석단계 및 교통량변화 분석단계를 통해 수득된 정보를 바탕으로 주행자의 주행행태를 분석하는 주행행태 분석단계; 및
    상기 노면성능 예측단계, 조향성능 예측단계 및 인지성능 예측단계를 통해 수득된 정보를 상기 주행행태 분석단계를 통해 수득된 주행행태 특성에 따라 구간별 주행 성능을 효용 지수화한 후, 지수화된 각각의 효용지수를 종합하여 구간별 종합 성능을 분석하는 구간별 종합적인 위험 분석단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 노면성능 예측단계는
    기상상태에 따른 구간별 노면의 결빙위험 예측단계;
    강우에 따른 구간별 노면의 강우위험 예측단계; 및
    상기 결빙위험 예측단계와 강우위험 예측단계를 통해 수득된 예측정보를 분석하여 구간별 노면의 성능을 분석하는 노면성능 분석단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 결빙위험 예측단계는
    기상상태에 따른 노면의 결빙정도를 수집하는 노면 결빙정보 수집단계; 및
    상기 수집된 노면 결빙정보를 바탕으로 열수지법을 이용하여 노면의 결빙추이정보를 수득하는 노면의 결빙추이정보 수득단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  4. 제 2 항에 있어서, 상기 강우위험 예측단계는
    강우량에 따른 도로의 배수 정도, 노면 상태 등을 수집하는 도로의 배수능력 수집단계; 및
    상기 배수능력 수집단계를 통해 수집된 도로의 배수능력을 바탕으로 강우 패턴에 따른 도로 유형별 노면 배수패턴 분석단계 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 조향성능 예측단계는
    노면상태에 따른 차량 종류별 조향성능 저하구간을 분석하는 조향성능 저하구간 분석단계;
    횡풍 영향에 의한 차량 종류별 조향성능 저하구간을 분석하는 강풍 위험구간 분석단계; 및
    상기 조향성능 분석단계와 강풍 위험구간 분석단계를 통해 수득된 정보를 바 탕으로 구간의 차량 종류별 조향성능 저하구간을 분석하는 구간별 조향성능 분석단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 강풍 위험구간 분석단계는
    횡풍에 의한 구간별 차량의 흔들림을 차종별로 분석하는 차량유동 분석단계; 및
    상기 분석된 차종별 유동을 통해 구간별 차량의 조향성능 구간을 분석하는 차량유동별 조향성능 분석단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 인지성능 예측단계는
    지형적 특성의 변화에 의한 안개 변화를 분석하고 이로 인한 인지 성능 저하를 분석하는 안개위험 분석단계;
    전조등 및 가로등 등의 영향에 의한 구간별 광도변화를 분석하고 이로 인한 인지 성능 저하를 분석하는 광도변화 분석단계;
    주변 지형물 또는 기상상태에 의해 변화되는 안구의 인지성능 저하를 분석하는 안구확산 분석단계;
    주행속도, 기상상태 및 광도변화 등에 따라 변화되는 구간별 주행자의 시정거리변화를 예측하는 시정거리변화 분석단계; 및
    상기 안개위험 분석단계, 광도변화 분석단계, 안구확산 분석단계 및 시정거리변화 분석단계를 통해 수득된 정보를 바탕으로 주행자의 인지성능을 분석하는 인지성능 분석단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 안개위험 분석단계는
    기온, 습도변화, 지하수층 등의 지형적 특성을 수집하는 지형특성 수집단계; 및
    상기 수집된 지형적 특성에 따른 안개의 발생유무, 발생시점, 소멸시점 및 확산추이 등을 분석하는 안개발생 패턴 수득단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 안구확산 분석단계는 주변의 지형, 구조물과 기상상태에 따른 주행자의 안구운동을 예측하는 안구운동 확산 분석단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  10. 제 7 항에 있어서, 상기 시정거리변화 분석단계는
    주행속도 변화에 따른 주행자의 안전시정거리를 분석하는 안전시정거리 분석단계;
    기상상태 및 광도변화 등에 따른 주행자의 시정거리 저하구간을 예측하는 시 정거리 저하 분석단계; 및
    상기 안전시정거리 분석단계와 시정거리 저하 분석단계를 통해 수득된 정보를 바탕으로 주행자의 시정거리를 분석하는 시정거리 분석단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  11. 삭제
  12. 제 1 항에 있어서, 상기 신호구간 분석단계는
    교차로, 건널목 등의 신호구간에 따른 차량 종류별 및 시간대별 신호위반 주행행태를 수집하는 신호위반 행태 수집단계; 및
    상기 신호위반 행태 수집단계를 통해 수집된 정보를 토대로 차량의 신호구간 위반 행태의 확률적 위험정도를 분석하는 신호위반 확률분석단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  13. 제 1 항에 있어서, 상기 심리변화 분석단계는
    지형 특성에 따른 주행자의 주행 심리를 수집하는 구간별 주행심리 수집단계; 및
    상기 수집된 구간별 주행 심리를 통해 주행자가 체감하는 위험구간을 분석하는 구간별 주행심리 위험구간 분석단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  14. 제 1 항에 있어서, 상기 교통량변화 분석단계는
    구간별 과거의 교통량 정보를 수집하는 과거 교통량 수집단계; 및
    상기 수집된 과거 교통량 정보를 토대로 앞으로의 확률적 교통량 변화를 분석하는 교통량 변화추이 분석단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
  15. 제 1 항에 있어서, 상기 구간별 종합적인 위험 분석단계는
    상기 노면성능 예측단계, 조향성능 예측단계 및 인지성능 예측단계를 통해 수득된 노면성능, 조향성능 및 인지성능 예측정보를 수집하고, 수집된 예측 정보를 구간별 주행행태 특성에 따라 가중하여 각각의 주행 성능을 효용지수화 하는 주행성능 효용지수화 단계; 및
    상기 주행성능 효용지수화 단계를 통해 수득된 각각의 노면성능, 조향성능 및 인지성능 등의 효용지수를 종합하여 도로 구간별 종합 성능을 등급화하는 구간별 성능 등급화단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법.
KR1020070124141A 2007-12-03 2007-12-03 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법 KR100934748B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070124141A KR100934748B1 (ko) 2007-12-03 2007-12-03 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070124141A KR100934748B1 (ko) 2007-12-03 2007-12-03 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090057528A KR20090057528A (ko) 2009-06-08
KR100934748B1 true KR100934748B1 (ko) 2009-12-30

Family

ID=40988278

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070124141A KR100934748B1 (ko) 2007-12-03 2007-12-03 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100934748B1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10712163B2 (en) 2017-02-23 2020-07-14 International Business Machines Corporation Vehicle routing and notifications based on characteristics
DE102017208168A1 (de) 2017-05-15 2018-11-15 Continental Automotive Gmbh Verfahren zum Erzeugen einer Überholwahrscheinlichkeitssammlung, Verfahren zum Betreiben einer Steuereinrichtung eines Kraftfahrzeugs, Überholwahrscheinlichkeitssammeleinrichtung und Steuereinrichtung
KR102548821B1 (ko) * 2020-12-21 2023-06-29 주식회사 엘지유플러스 도로 위험물 인지 장치 및 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050068938A (ko) * 2003-12-30 2005-07-05 현대자동차주식회사 도로 교통상황 판단방법
KR20070017220A (ko) * 2007-01-19 2007-02-08 신동규 내비게이션이 자동차를 미리 안전운행을 할 수 있도록도와주는 네비게이션 차량제어시스템.
KR100801718B1 (ko) 2006-09-25 2008-02-11 조용성 차량특성을 고려한 맞춤형 주행안전정보 제공방법 및 그시스템

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050068938A (ko) * 2003-12-30 2005-07-05 현대자동차주식회사 도로 교통상황 판단방법
KR100801718B1 (ko) 2006-09-25 2008-02-11 조용성 차량특성을 고려한 맞춤형 주행안전정보 제공방법 및 그시스템
KR20070017220A (ko) * 2007-01-19 2007-02-08 신동규 내비게이션이 자동차를 미리 안전운행을 할 수 있도록도와주는 네비게이션 차량제어시스템.

Also Published As

Publication number Publication date
KR20090057528A (ko) 2009-06-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7689348B2 (en) Intelligent redirection of vehicular traffic due to congestion and real-time performance metrics
CN112837535A (zh) 交通信息处理方法、装置、系统、设备及存储介质
KR100801718B1 (ko) 차량특성을 고려한 맞춤형 주행안전정보 제공방법 및 그시스템
Pisano et al. Research needs for weather-responsive traffic management
US20230264713A1 (en) System and method for managing environmental conditions for an autonomous vehicle
JP2013196090A (ja) 豪雨警報システム
CN114241777A (zh) 一种多源异构联网监测路况预警系统和方法
CN113129610A (zh) 不利天气高速公路自适应可变限速与信息协同控制系统
Sisiopiku Variable speed control: Technologies and practice
KR100934748B1 (ko) 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법
Pisano et al. Surface transportation weather applications
US11928962B2 (en) Location risk determination and ranking based on vehicle events and/or an accident database
Hill et al. Concept of operations for road weather connected vehicle applications
GB2373619A (en) Measurement of traffic density
KR101144280B1 (ko) 미끄러운 상황을 자동으로 예고하는 노면감시시스템
RU2269820C2 (ru) Система координированного управления транспортными потоками
Badri The Influence of Weather and Climate Change on Pedestrian Safety
Shahabi et al. Fog detection for interstate and state highways
Jawi et al. Weather as a road safety hazard in Malaysia-An overview
Wu Improving safety under reduced visibility based on multiple countermeasures and approaches including connected vehicles
JP7482685B2 (ja) 乗降地提示装置及び乗降地提示方法
RU2774261C1 (ru) Способ управления движением транспортных средств с системами помощи водителю в среде "интеллектуальная транспортная система - транспортное средство - водитель"
Barsos et al. Selected aspects of the road infrastructure in relation to vehicle automation
Hill et al. Concept of Operations for Road Weather Connected Vehicle and Automated Vehicle Applications
Young et al. Speed Selection during Winter Road Conditions [Research Brief]

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20121221

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131219

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20141222

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151020

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20161220

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181119

Year of fee payment: 10