KR101319939B1 - 블랙 박스와 감지 센서를 활용한 사고 진단 시스템 및 방법 - Google Patents

블랙 박스와 감지 센서를 활용한 사고 진단 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

블랙 박스와 감지 센서를 활용하여 차량 운전자의 사고를 미연에 방지하기 위한 사고 진단 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명에 따르면, 운행중인 차량의 영상 정보를 취득하는 블랙 박스; 차량 사고시 발생한 차량의 충격과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 제1 감지 센서; 차량에 탑승한 운전자의 감성을 측정하는 제2 감지 센서; 및 상기 제1 감지 센서에 의해 생성된 충격 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보를 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제1 차량 사고로 판단하거나, 상기 제2 감지 센서에 의해 생성된 감성 정보들을 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제2 차량 사고로 판단하고, 상기 차량 사고 판단 결과에 대응하여 상기 블랙 박스에서 취득한 영상 정보의 일부를 무선 통신망을 경유하여 사고 정보 수집 서버로 송신하는 사고 처리 장치;를 포함하는 사고 진단 시스템이 제공된다.
이로써, 본 발명은 차량 사고를 감지하는 센서로부터 추출된 정보들의 다양한 조합을 통해 보다 정확하게 차량 사고를 진단할 수 있는 효과가 실현된다.

Description

블랙 박스와 감지 센서를 활용한 사고 진단 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR DIAGNOSISING ACCIDENT USING BLACK BOX AND DETECTING SENSOR}
본 발명은 블랙 박스와 감지 센서를 활용한 사고 진단 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 블랙 박스와 감지 센서를 활용하여 차량 운전자의 사고를 미연에 방지하기 위한 사고 진단 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근에는 차량 사고와 차량 도난이 빈번하게 발생하고 있어 차량에다가 블랙 박스 장착이 의무화되고 있는 추세이다. 차량에 장착되는 블랙 박스는 운전중인 차량에 대한 영상을 녹화하는 기능을 제공하거나, 차량내에서 소통되는 음성을 녹음하는 기능을 제공하는 것이 일반적이다.
위와 같은 기능으로 인하여, 블랙 박스는 차량의 사고 상황이나 도난 상황을 분석하는데 유용하게 쓰일 수 있었으나, 이미 차량 사고가 지난 후에나 분석이 가능하였다. 이 결과, 차량 사고 당시 운전자의 응급 조치가 필요한 상황에서는 블랙 박스의 영상 정보와 음성 녹음 정보는 아무런 도움이 되지 못하였다.
따라서, 최근에는 차량 사고 발생시의 영상 정보를 차량 사고 발생시 바로 활용하고자 차량 내에 설치된 센서를 이용하여 차량의 충돌 정도와 가속도를 측정하고, 이에 근거하여 영상 정보와 차량의 위치 정보를 서버로 보냄으로써, 사고 차량의 상황을 즉시 알 수 있게 되었다.
이와 관련한 특허로는 대한민국 특허공개공보, 제2010-0073893호에서 보다 구체적으로 개시되었다. 즉, 상기 공보에는 차량의 현 위치에 대한 정보를 검출하는 GPS; 상기 차량의 사고 처리를 담당하는 사고처리대행업체; 상기 사고처리 대행업체와 무선 통신을 하기 위한 무선기지국; 및 상기 GPS를 통해 검출된 차량의 위치 정보를 기록하고, 상기 차량의 주변을 촬영하여 감시하며, 상기 차량의 주행 속도 및 외부 충격 등을 감지하여 사고의 여부를 판단한 후, 사고 발생시 상기 촬영한 사고 전후의 영상 데이터와 상기 차량의 사고 위치 정보를 추출하여 상기 무선기지국을 통해 상기 사고처리대행업체로 전송하는 차량용 블랙박스를 포함하는 차량용 블랙박스를 이용한 사고 관리 시스템이 개시되어 있다.
그러나, 상기의 선행 기술에는 차량의 충돌 정도와 가속도를 측정하는 센서만을 활용하여 차량 충돌 정도와 가속도라는 요소만이 반영된 영상 정보를 획득하여 사고 차량을 즉시 확인할 수 있을 뿐, 실질적으로는 이외의 요소로 인하여 차량 사고가 발생한 경우에는 차량 사고로 진단하지 못하는 문제점이 있었다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 차량 사고에 치명적인 영향을 주는 물리적인 요소 또는/및 차량 사고시 운전자의 신체로부터 측정할 수 있는 감성 요소들을 차량 사고의 원인으로 반영하거나, 그들의 조합들을 차량 사고의 원인으로 반영하도록 하여 보다 정확한 차량 사고를 진단할 수 있도록 하는 사고 진단 시스템 및 방법을 제공하는데, 그 목적이 있다.
상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 기능을 수행하기 위한, 본 발명의 특징적 구성은 다음과 같다.
본 발명의 일 형태에 따르면, 차량내에 구비되어 블랙 박스와 감지 센서를 활용하여 차량 사고를 감시하기 위한 사고 진단 시스템으로서, 운행중인 차량의 영상 정보를 취득하는 블랙 박스; 차량 사고시 발생한 차량의 충격과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 제1 감지 센서; 차량에 탑승한 운전자의 감성을 측정하는 제2 감지 센서; 및 상기 제1 감지 센서에 의해 생성된 충격 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보를 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제1 차량 사고로 판단하거나, 상기 제2 감지 센서에 의해 생성된 감성 정보들을 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제2 차량 사고로 판단하고, 상기 차량 사고 판단 결과에 대응하여 상기 블랙 박스에서 취득한 영상 정보의 일부를 무선 통신망을 경유하여 사고 정보 수집 서버로 송신하는 사고 처리 장치;를 포함하는 사고 진단 시스템이 제공된다.
또한, 본 발명의 다른 일 형태에 따르면, 차량내에 구비되어 블랙 박스와 감지 센서를 활용하여 차량 사고를 감시하기 위한 사고 진단 시스템으로서, 운행중인 차량의 영상 정보를 취득하는 블랙 박스; 차량 사고시 발생한 차량의 충격과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 제1 감지 센서; 차량에 탑승한 운전자의 감성을 측정하는 제2 감지 센서; 및 상기 제1 감지 센서에 의해 생성된 충격 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보중 어느 하나를 수신한 후, 기설정된 기준값 이상일 경우 제1 예측 차량 사고로 판단하고, 상기 제2 감지 센서에 의해 생성된 감성 정보 중 어느 하나를 수신한 후, 기설정된 기준값 이상일 경우 제2 예측 차량 사고로 판단하며, 상기 예측 차량 사고의 판단 결과를 조합하여 기설정된 범위내에 있을 경우 최종 차량 사고로 판단하여 상기 블랙 박스에서 취득한 영상 정보의 일부를 무선 통신망을 경유하여 사고 정보 수집 서버로 송신하는 사고 처리 장치;를 포함하는 사고 진단 시스템이 제공된다.
이상의 두 형태에 따른 각각의 제2 감지 센서는, 상기 운전자의 신체 일부와 접촉하고 있는 감성 측정 수단에 장착되어 측정된 감성 정보를 상기 사고 처리 장치로 송신할 수 있는 특징을 가지며, 이러한 제2 감지 센서는, 광원이 피부로 투과되어 빛의 강도를 측정하는 PGG 센서, 근세포의 수축에 의해 발생하는 전위차를 측정하는 ECG센서, 흉부 접촉식 호흡의 정도를 측정하는 RSP 센서; 생체 신호를 측정하는 PTT 센서, 적응적 생리신호 분석 방법에 의해 시간을 중점으로 파형을 분석하는 TDP 센서; 체압을 감지하는 FSR 센서; 뇌신경 세포의 미세한 생체 자기를 측정하는 MEG 센서, 뇌파를 측정하는 EEG 센서, 피부의 전기저항을 측정하는 GSR 센서, 체내의 온도를 측정하는 온도센서를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명의 또 다른 일 형태에 따르면, (a) 제1 감지 센서를 이용하여 차량 사고시 발생한 차량의 충격과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 단계; (b) 제2 감지 센서를 이용하여 차량에 탑승한 운전자의 감성을 측정하는 단계; (c) 상기 (a) 단계에 의해 생성된 충격 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보를 사고 처리 장치에서 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제1 차량 사고로 판단하는 단계; (d) 상기 (b) 단계에 의해 생성된 감성 정보들을 사고 처리 장치에서 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제2 차량 사고로 판단하는 단계; 및 (e) 상기 (c) 단계 또는 (d) 단계 중 어느 하나에서 처리된 차량 사고 판단 결과에 대응하여 상기 블랙 박스에서 취득한 영상 정보의 일부를 사고 처리 장치에서 취득하고, 이를 무선 통신망을 경유한 사고 정보 수집 서버로 송신하는 단계;를 포함하는 블랙 박스와 감지 센서를 활용한 차량 사고 진단 방법이 제공된다.
또한, 본 발명의 또 다른 일 형태에 따르면, (a) 제1 감지 센서를 이용하여 차량 사고시 발생한 차량의 충격과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 단계; (b) 제2 감지 센서를 이용하여 차량에 탑승한 운전자의 감성을 측정하는 단계; (c) 상기 (a) 단계에 의해 생성된 충격 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보 어느 하나를 사고 처리 장치에서 수신한 후, 기설정된 기준값 이상일 경우 제1 예측 차량 사고로 판단하는 단계; (d) 상기 (b) 단계에 의해 생성된 감성 정보 중 어느 하나를 사고 처리 장치에서 수신한 후, 기설정된 기준값 이상일 경우 제2 예측 차량 사고로 판단하는 단계; 및 (e) 상기 (c) 단계 및 (d) 단계에서 판단한 예측 차량 사고의 판단 결과를 조합하여 기설정된 범위내에 있을 경우 사고 처리 장치에서 최종 차량 사고로 판단하여 블랙 박스로부터 영상 정보의 일부를 취득하고, 이를 무선 통신망을 경유하여 사고 정보 수집 서버로 송신하는 단계;를 포함하는 블랙 박스와 감지 센서를 활용한 차량 사고 진단 방법이 제공된다.
이상의 두 형태에 따른 감성 정보는, PGG 센서의 제2 감지 센서에 의한 광원이 피부로 투과되어 빛의 강도를 측정한 피부 투과 정보, ECG센서에 의한 근세포의 수축에 의해 발생하는 전위차를 측정한 전위차 정보, RSP 센서에 의한 흉부 접촉식 호흡의 정도를 측정하는 호흡 정보, PTT 센서에 의한 생체 신호 정보, TDP 센서에 의한 생리 파형 정보, FSR 센서에 의한 파형 정보, FSR 센서에 의한 체압 정보, MEG 센서에 의한 뇌신경 생체 정보, EEG, 센서에 의한 뇌파 정보, GSR 센서에 의한 피부 전기저항 정보 및 온도 센서에 의한 체내 온도 정보를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 의하면, 차량 충돌 정도와 가속도를 측정 가능한 제1 감지 센서외에도 기울기 정도를 측정하는 제1 감지 센서 등을 더 활용하고, 상기 제1 감지 센서들에서 측정된 정보들을 조합하여 기설정된 조건을 충족하는 경우에만 차량 사고로 간주하거나, 차량 내에 탑승한 운전자의 감성 정도를 측정하는 제2 감지 센서들을 활용하여 상기 제2 감지 센서들에서 측정된 정보들을 조합하여 기설정된 조건을 충족하는 경우에만 차량 사고로 간주함으로써, 차량 사고를 보다 정확히 진단 가능한 효과가 달성된다.
또한, 본 발명은 상기 제1 감지 센서 및 제2 감지 센서들에서 측정된 정보들을 조합하여 기설정된 조건을 충족하는 경우에만 차량 사고로 간주함으로써, 앞서 설명한 제1 감지 센서 또는 제2 감지 센서의 조합에 따른 차량 사고 판단과 다른 경우에도 차량 사고로서 진단할 수 있어, 차량 사고의 정확성을 높일 수 있는 효과가 달성된다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 차량 사고를 진단하기 위한 전체 시스템의 구조를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 차량 진단 시스템(100)의 구성을 보다 상세하게 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 블랙 박스(110)와 감지 센서(120, 130)를 활용한 차량 사고 진단 방법(S100)을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 제3 실시예에 따른 블랙 박스(110)와 감지 센서(120, 130)를 활용한 차량 사고 진단 방법(S200)을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
제1 실시예
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 차량 사고를 진단하기 위한 전체 시스템의 구조를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 1를 참조하면, 본 발명의 제1 실시예에 따른 차량 사고를 진단하기 위한 전체 시스템은 차량내에 설치되는 차량 진단 시스템(100) 및 사고 정보 수집 서버(200)를 포함하여 이루어진다.
먼저, 본 발명의 제1 실시예에 따른 차량 진단 시스템(100)은 고속도로나 일반도로와 같이 차로를 운행하는 차량(300)이 사고가 발생할 경우 차량 사고의 원인을 진단(예: 차량 충돌, 차량 전복 현상, 차량의 속도, 운전자의 감성 상태 등)하고자 차량내에 설치되는 장치이다.
이러한 차량 진단 시스템(100)은 도 1에서는 도시하지 않았지만(다만 이후의 도 2에서 도시함) 차량 사고의 원인이 되는 것을 밝히고자 차량(300) 내부 또는 외부에 설치된 센서들(미도시)과 전기적으로 연결되어 있으며, 차량 운전자(310)의 신체와 접촉하고 있는 센서들(미도시)과 전기적으로 연결되어 있어, 이들로부터 차량 사고와 관련한 데이터를 수집하여 차량 사고를 진단하는데 활용하게 된다.
이때, 차량(300)의 내외에 있는 센서와 운전자(310)의 신체에 접촉하고 있는 센서들은 차량 충돌의 정도를 측정하는 센서, 차량의 가속도를 측정하는 가속도 센서, 차량의 기울기를 측정하는 자이로 스코프 센서, 운전자의 신체로부터 감성을 측정하는 감성 센서들이 그 좋은 일례일 것이다.
여기서, 차량 사고를 보다 정확히 진단하고자, 본 발명의 차량 진단 시스템(100)은 앞서 설명한 센서들로부터 취득한 정보들을 개별적 또는 조합하여 차량 사고의 원인이 되는 물리적인 조건 또는 정량화된 기설정 조건과 비교하여 그 기준에 합당한지를 판단함으로써, 차량 사고를 보다 정확하게 진단하게 되는 것이다. 이러한 차량 사고의 판단이 되는 기준은 이후의 도 2에서 보다 충실히 설명하기로 한다.
이에 더하여, 본 발명의 차량 진단 시스템(100)은 운행중인 차량(300)의 외부 영상을 차량 사고의 판단 결과와 연계하고자 차량(300) 내에 설치되는 블랙 박스(미도시)와 전기적으로 연결되어 있으며, 이로써 상기 블랙 박스로부터 촬영된 모든 영상 정보를 획득할 수 있게 된다. 획득한 영상 정보는 차량 사고로 판단된 시점에 활용될 수 있는데 즉, 차량 진단 시스템(100)은 차량 사고로 판단한 시점에 대응하여 획득한 영상 정보 중 일부만을 추출하고, 이를 사고 정보 수집 서버(200)로 송신하게 됨으로써, 영상 정보가 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
다음으로, 본 발명의 사고 정보 수집 서버(200)는 차량 진단 시스템(100)으로부터 영상 정보를 수신하는 역할을 하며, 이는 차량 사고의 운전자 상태와 사고 시점을 상황을 정밀하게 분석하는데 도움을 주게 된다. 이러한 사고 정보 수집 서버(200)는 도 1에 도시된 하나의 차량 진단 시스템(100)을 대상으로 영상 정보를 수집하는 것으로 도 1를 도시하고, 여기에서 설명을 하였으나, 도시 하지 않은 여러 개의 차량 진단 시스템(100)과 무선 통신망으로 연결되어 다수의 차량 진단 시스템으로부터 영상 정보의 일부를 취득할 수 있음은 물론일 것이다.
또한, 본 발명의 사고 정보 수집 서버(200)는 자체적인 영상 분석뿐만 아니라, 응급센터, 경찰서등과 같은 서버와 연계할 수 있으며, 이로써 차량 사고시의 운전자 상태와 관련한 영상 정보를 각종 서버로 송부할 수도 있다. 이외에도 취득한 영상 정보를 활용이 가능한 어떤 시스템과도 사고 정보 수집 서버(200)가 연계될 수 있음은 물론이다.
이하에서는, 차량 진단 시스템(100)의 보닥 구체적인 구성 요소에 대하여 보다 상세히 설명하기로 한다.
차량 진단 시스템(100)의 예
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 차량 진단 시스템(100)의 구성을 보다 상세하게 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 제1 실시예에 따른 차량 진단 시스템(100)은 블랙 박스(110), 제1 감지 센서(120), 제2 감지 센서(130), 사고 처리 장치(140) 및 감성 측정 수단(150)을 포함하여 구성된다.
먼저, 본 발명의 블랙 박스(110)는 차량 내에 설치되어 운행중인 차량의 영상 정보를 취득하는 역할을 한다. 이러한 블랙 박스(110)는 본 발명이 목적하는 바인 차량 사고시에 활용되는 영상 정보를 기록할 뿐만 아니라, 운전자의 음성과 같은 정보도 기록하고 있음은 물론이다. 획득한 영상 정보는 사고 처리 장치(140)의 요청에 대응하여 사고 처리 장치(140)로 보내질 수 있거나, 사고 처리 장치(140)의 요청에 관계없이 임의적으로 사고 처리 장치(140)로 보내어질 수도 있다.
다음으로, 본 발명의 제1 감지 센서(120)는 차량의 외부 또는 내부에 장착되어 차량 사고시 발생한 차량의 충격(충돌)과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 역할을 한다. 이와 같이, 제1 감지 센서(120)에 의해 획득된 정보 또는 추후 작업을 통해 가공된 정보는 사고 처리 장치(140)의 요청에 대응하여 사고 처리 장치(140)로 보내어지거나, 임의적으로도 보내어질 수도 있다.
다음으로, 본 발명의 제2 감지 센서(130)는 차량 운전자(310)의 신체에 접촉하도록 운전자의 신체 일부에 부착되거나 매여진 감성 측정 수단(150)에 장착되어 있다. 이러한 제2 감지 센서(130)는 차량 운전자(310)의 신체로부터 다양한 형태의 감성 정보와 관련한 신호를 획득할 수 있도록 다양한 형태의 감성 센서로 이루어질 수 있다.
예를 들면, 본 발명의 제2 감지 센서(130)는 광원이 피부로 투과되어 빛의 강도를 측정하는 PGG 센서, 근세포의 수축에 의해 발생하는 전위차를 측정하는 ECG센서, 흉부 접촉식 호흡의 정도를 측정하는 RSP 센서; 생체 신호를 측정하는 PTT 센서, 적응적 생리신호 분석 방법에 의해 시간을 중점으로 파형을 분석하는 TDP 센서; 체압을 감지하는 FSR 센서; 뇌신경 세포의 미세한 생체 자기를 측정하는 MEG 센서, 뇌파를 측정하는 EEG 센서, 피부의 전기저항을 측정하는 GSR 센서, 체내의 온도를 측정하는 온도센서, 이동하는 물체의 가속도 및 충격(충돌)의 세기를 측정하는 가속도 센서 및 음성 센서 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
대표적인 센서에 대하여 보충 설명하자면, 상기 PGG 센서는 사람의 인체 피부로 광원을 투과시켜 피부를 투과하는 빛의 강도를 통해 혈관의 이완 및 수축 정도를 측정하게 된다. ECG 센서는 사람 인체 내의 심장벽을 형성하는 근세포의 수축에 의해 발생하는 전위차를 측정하며, RSP 센서는 사람 인체의 흉부에 접촉하여 호흡의 정도를 측정하게 된다.
상기 PTT 센서는 생체 신호의 지연 시간을 측정하고, TDP 센서는 적응적 생리신호 분석 방법으로 시간 관점에서 생리 신호의 파형을 측정하며, FSR 센서는 센서 표면에 힘을 증가시켜 사람 인체에 접촉하게 되면 저항의 발생에 의해 체압을 측정하게 된다. MEG 센서는 사람 머리에 접근하여 뇌신경 세포의 미세한 생체 자기를 초전도 코일을 이용해 측정하는 센서이고, EEG 센서는 MEG 센서와 마찬가지로 뇌파를 측정하는 센서이다.
GSR 센서는 피부의 전기저항을 측정하고, 온도 센서는 사람 체온의 변화를 감지하는 센서이며, 가속도 센서는 이동하는 물체의 가속도 및 충격(충돌)의 세기를 측정하는 센서이며, 음성 센서는 음성을 감지하여 화자인식, 음성의 특성 추출등을 하는 센서이다.
이와 같이, 다양한 형태의 제2 감지 센서(130) 각각으로부터 취득한 감성 정보는 차량 사고가 발생할 경우 운전자(310)의 감성 변화(신체 내부 또는 외부 변화)를 반영한 결과로서, 사고 처리 장치(140)로 보내어진다.
다음으로, 본 발명의 사고 처리 장치(140)는 차량 내부에 장착되어 앞서 설명한 블랙 박스(110), 제1 감지 센서(120), 제2 감지 센서(130)와 이후에 설명될 감성 측정 수단(150)과 전기적으로 연결되어 제어함으로써, 일단 상기 블랙 박스(110), 제1 감지 센서(120), 제2 감지 센서(130) 및 감성 측정 수단(150)로부터 해당하는 정보들을 요청 또는 그 센서와 수단의 자의적인 동작에 의해 자동적으로 수신하는 역할을 한다. 이때의 요청은 이하의 동작에 따라 반응하여 실행된다.
여기서, 수신되어진 정보들은 차량 사고 판단시에 활용할 수 있게 되는데, 이를 위하여, 본 발명의 사고 처리 장치(140)는 제1 감지 센서(120)에 의해 생성된 충격(충돌) 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보를 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제1 차량 사고로 판단하는 역할을 한다.
예를 들면, 충격 정보와 기울기 정보만을 조합하는 조건하에서, 충격 정보의 값이 30kj/m2로 얻어지고, 기울기 정보의 값이 30°로 얻어질 경우, 이들이 기설정된 기준값에서 정의되었다면, 상호 일치하므로 제1 차량 사고로 판정하게 된다.
또 다른 예로서, 충격 정보와 기울기 정보 및 가속도 정보를 조합하는 조건하에서 제1 감지 센서(120)에 의해 충격 정보의 값이 30kj/m2으로 얻어지고, 기울기 정보의 값이 20°로, 가속도 정보가 100km의 값으로 얻어질 경우, 이들이 기설정된 기준값에서 정의되었다면, 상호 일치를 비교하여 일치할 경우에 제1 차량 사고로 판정하게 되는 것이다. 이상의 일례는 일부분에 불과할 뿐, 다양한 조합과 기준값 설정이 가능함은 물론이다.
이와 같이, 제1 감지 센서(120)들의 조합과 기준값 간의 일치여부를 판정함으로써, 차량 사고의 심각성을 쉽게 확인할 수 있게 된다. 기존에는 충격 정보나 가속도 정보만을 각각 별개로 측정하고, 각 별개의 정보들이 기설정된 값의 범위내에 있는지를 판단하여 차량 사고의 기준으로 인식하였으나, 사고가 아닌 경우로 판정하는 경우가 빈번하였다.
위와 같은 판단과 다르게 제2 감지 센서(130)의 감성 정보를 활용하여서도 차량 사고를 판단할 수 있는데, 즉 본 발명의 사고 처리 장치(140)는 제2 감지 센서(130)에 의해 생성된 감성 정보들을 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있는지를 확인함으로써, 제2 차량 사고로 판단하는 역할을 한다.
예를 들면, 앞서 도 1에서 설명하였던 ECG 센서와 RSP 센서의 제2 감지 센서(130)로부터 얻어진 정보들을 조합한다라는 가정하에서, 근세포의 수축에 의해 발생하는 전위차를 측정하는 ECG센서에 의해 근세포 수축에 따른 전위차 정보의 값이 30V으로 얻어지고, 운전자의 호흡 정도를 측정하는 RSP 센서에 의하여 호흡 정보의 값이 8회로 얻질 경우, 이들이 기설정된 기준값의 범위내로 정의되었다면, 상호 일치 여부를 비교하여 일치할 경우 제2 차량 사고로 판정할 수 있게 된다.
또 다른 예로서, 앞서 도 1에서 설명하였던 ECG 센서와 RSP 센서 및 온도 센서의 제2 감지 센서(130)로부터 얻어진 정보들을 조합한다라는 가정하에서, ECG센서에 의한 전위차 정보의 값이 30V으로 얻어지고, RSP 센서에 의하여 호흡 정보의 값이 8회로 얻어지며, 체내의 온도를 측정하는 온도센서에 의하여 온도 정보가 30도로 얻어질 경우, 이들이 기설정된 기준값의 범위내로 정의되었다면, 제2 차량 사고로 판정할 수 있게 되는 것이다. 이상의 일례는 일부분에 불과할 뿐, 다양한 조합과 기준값 설정이 가능함은 물론이다.
이에 따라, 본 발명의 사고 처리 장치(140)는 이상에서 설명한 제1 차량 사고 또는/및 제2 차량 사고의 판단 결과를 진행한 후, 상기 사고 판단 결과에 대응하여 블랙 박스(110)에서 취득한 영상 정보의 일부를 추출하고, 상기 영상 정보의 일부를 무선 통신망을 경유하여 사고 정보 수집 서버(200)로 송신하는 역할을 수행하게 된다.
이와 같이, 사고 판단 결과에 대응하여 영상 정보의 일부만을 전송하는 이유는 통상 운행중인 차량에서 녹화된 영상 정보가 대용량의 데이터로 녹화되어 있기 때문에 그 크기를 줄이기 위함이다.
이로써, 본 제1 실시예에서는 제1 감지 센서에 의해 추출된 정보들의 조합 또는/및 제2 감지 센서에 의해 추출된 정보들의 조합에 의하여 보다 구체화된 사고 상황을 반영할 수 있어, 더욱 정확한 사고 상황을 예측하고, 실현성을 높일 수 있는 잇점을 준다.
마지막으로, 본 발명의 감성 측정 수단(150)은 제2 감지 센서(130)를 장착하면서도 운전자의 신체에 부착되거나 접촉이 용이한 구조 형태를 갖는다. 감성 측정 수단(150)의 예로는 헤드셋, 신체 고정 집게, 시계, 팔찌 및 핸드폰(스마트폰등과 같이 일상적으로 운전자의 신체와 접촉이 많이 이루어지고 있는 도구들이 그 대상 중 하나일 것이다. 뿐만 아니라, 이러한 도구들은 제2 감지 센서(130)의 장착이 용이한 구조를 갖고 있다.
한편, 도 2에 도시된 본 발명의 사고 진단 시스템(200)은 차량 사고의 정확성을 높이고자 위와 같은 판단 기준과 다른 형태를 가질 수 있는데, 이를 위하여, 블랙 박스(110), 제1 감지 센서(120), 제2 감지 센서(130)는 동일하고, 사고 처리 장치(140)의 기능만이 다른 형태를 가질 수 있다. 이에, 사고 처리 장치(140)의 다른 기능 형태만을 이하에서 바로 설명하기로 한다.
즉, 도 2에 도시된 본 발명의 사고 처리 장치(140)는 차량 사고 판단시에 활용하기 위하여 제1 감지 센서(120)에 의해 생성된 충격 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보중 어느 하나를 수신한 후, 기설정된 기준값 이상일 경우 제1 예측 차량 사고로 판단하며, 제2 감지 센서(130)에 의해 생성된 감성 정보 중 어느 하나를 수신한 후, 기설정된 기준값 이상일 경우 제2 예측 차량 사고로 판단하는 역할을 수행하게 된다.
예를 들면, 해당하는 제1 감지 센서(120)에 의한 충격 정보, 기울기 정보 및 가속 정보 중 충격 정보만을 획득(수신 또는 미리 모두 수신한 후 그 중 어느 하나를 선택)하였다고 가정하면, 상기 충격 정보의 값이 충격 정보의 값이 70kj/m2값으로 얻어질 경우, 이들이 기설정된 기준값에서 정의되었다면, 상호 일치를 비교하여 일치할 경우에 사고 처리 장치(140)는 제1 예측 차량 사고로 판정하게 되는 것이다.
이와 함께, 해당하는 ECG 센서와 RSP 센서 및 온도 센서의 제2 감지 센서(130)에 의하여 전위차 정보, 호흡 정보 및 온도 정보중 온도 정보만을 획득하였다고 가정하면, 상기 온도 정보의 값이 30도로 얻어질 경우, 이들이 기설정된 기준값에서 정의되었다면, 상호 일치를 비교하여 일치할 경우에 사고 처리 장치(140)는 제2 예측 차량 사고로 판정하게 되는 것이다.
이에 따라, 본 발명의 사고 처리 장치(140)는 이상에서 설명한 제1 예측과 제2 예측 차량 사고의 판단 결과를 진행한 후, 상기 제1 예측과 제2 예측 차량 사고의 판단 결과를 조합하여 기설정된 범위내에 있을 경우 최종 차량 사고로 판단하여 상기 블랙 박스에서 취득한 영상 정보의 일부를 무선 통신망을 경유하여 사고 정보 수집 서버(200)로 송신하는 역할을 수행하게 된다.
예를 들면, 앞서 설명한 충격 정보의 값이 70kj/m2값이고, 온도 정보의 값이 30도이며, 이것이 기설정된 범위라고 정의되어 있다면, 최종 차량 사고로 판단되어 사고 정보 수집 서버(200)로 송신하게 되는 것이다.
이로써, 본 제1 실시예에서는 제1 감지 센서 및 제2 감지 센서에 의해 추출된 정보들에 의하여, 기존에 비하여 보다 구체화된 사고 상황을 반영할 수 있고, 앞서 설명한 도 2의 판단 기준과 다른 형태를 제공하여, 또 다른 정확한 사고 상황을 예측하고, 사고 상황의 정황성을 높일 수 있게 되는 것이다.
제2 실시예
도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 블랙 박스(110)와 감지 센서(120, 130)를 활용한 차량 사고 진단 방법(S100)을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 제2 실시예에 따른 차량 사고 진단 방법(S100) 은 (a) 차량의 충격(충돌)과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 단계(S110), (b) 운전자의 감성을 측정하는 단계(S120), (c) 상기 (a) 단계에 의해 생성된 정보를 조합하여 제1 차량 사고로 판단하는 단계(S130), (d) 상기 (b) 단계에서 생성된 정보를 조합하여 제2 차량 사고로 판단하는 단계(S140) 및 (e) 상기 (c) 단계 또는 (d) 단계 중 어느 하나에서 처리한 차량 사고 판단에 대응하여 영상 정보의 일부를 취득하고, 이를 송부하는 단계(S150)를 포함하여 이루어진다.
먼저, 본 발명의 S110 단계에서는 도 1 및 도 2에서 설명되었던 제1 감지 센서(120)를 이용하여 차량 사고시 발생한 차량의 충격과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 과정을 수행한다.
이후, 본 발명의 S120 단계에서는 도 1 및 도 2에서 설명되었던 제2 감지 센서(130)를 이용하여 차량에 탑승한 운전자의 감성을 측정하는 역할을 수행한다.
이때, 측정된 감성 정보로는 PGG 센서의 제2 감지 센서에 의한 광원이 피부로 투과되어 빛의 강도를 측정한 피부 투과 정보, ECG센서에 의한 근세포의 수축에 의해 발생하는 전위차를 측정한 전위차 정보, RSP 센서에 의한 흉부 접촉식 호흡의 정도를 측정하는 호흡 정보, PTT 센서에 의한 생체 신호 정보, TDP 센서에 의한 생리 파형 정보, FSR 센서에 의한 파형 정보, FSR 센서에 의한 체압 정보, MEG 센서에 의한 뇌신경 생체 정보, EEG, 센서에 의한 뇌파 정보, GSR 센서에 의한 피부 전기저항 정보 및 온도 센서에 의한 체내 온도 정보등이 이에 해당될 수 있다.
이후, 본 발명의 S130 단계에서는 S110 단계에 의해 생성된 충격 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보를 사고 처리 장치(140)에서 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제1 차량 사고로 판단하는 과정을 수행한다.
예를 들면, 충격 정보와 기울기 정보만을 조합하는 조건하에서, 충격 정보의 값이 40kj/m2로 얻어지고, 기울기 정보의 값이 25°로 얻어질 경우, 이들이 기설정된 기준값에서 정의되었다면, 상호 일치하므로 제1 차량 사고로 판정하게 된다. 이러한 예는 일례에 불과할 뿐, 다양한 조합과 기준값이 설정 가능함은 물론이다.
이후, 본 발명의 S140 단계에서는 S120 단계에 의해 생성된 감성 정보들을 사고 처리 장치(140)에서 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제2 차량 사고로 판단하는 과정을 수행한다.
예를 들면, ECG 센서와 RSP 센서의 제2 감지 센서(130)로부터 얻어진 정보들을 조합한다라는 가정하에서, ECG센서에 의해 근세포 수축에 따른 전위차 정보의 값이 30V으로 얻어지고, RSP 센서에 의하여 호흡 정보의 값이 8회로 얻질 경우, 이들이 기설정된 기준값의 범위내로 정의되었다면, 상호 일치 여부를 비교하여 일치할 경우 제2 차량 사고로 판정할 수 있게 되는 것이다. 이러한 예는 일례에 불과할 뿐, 다양한 조합과 기준값이 설정 가능함은 물론이다.
이후, 본 발명의 S150 단계에서는 S130 단계 또는 S140 단계 중 어느 하나에서 처리된 차량 사고 판단 결과에 대응하여 블랙 박스(110)에서 취득한 영상 정보의 일부를 사고 처리 장치(140)에서 취득하고, 이를 무선 통신망을 경유한 사고 정보 수집 서버(200)로 송신하는 과정을 수행한다.
이와 같이, 사고 판단 결과에 대응하여 영상 정보의 일부만을 전송하는 이유는 통상 운행중인 차량에서 녹화된 영상 정보가 대용량의 데이터로 녹화되기 때문에 그 크기를 줄이기 위함이다.
제3 실시예
도 4는 본 발명의 제3 실시예에 따른 블랙 박스(110)와 감지 센서(120, 130)를 활용한 차량 사고 진단 방법(S200)을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 제3 실시예에 따른 블랙 박스(110)와 감지 센서(120, 130)를 활용한 차량 사고 진단 방법(S200)은 (a) 차량의 충격(충돌)과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 단계(S210), (b) 운전자의 감성을 측정하는 단계(S220), (c) 상기 (a) 단계에서 측정된 정보를 이용하여 제1 예측 차량 사고로 판단하는 단계(S230), (d) 상기 (b) 단계에서 측정된 정보를 이용하여 제2 예측 차량 사고로 판단하는 단계(S240), (e) 상기 (c) 단계 및 (d) 단계의 조합 결과를 통해 최종 차량 사고로 판단하여 영상 정보의 일부를 취득하고, 이를 송부하는 단계(S250)를 포함하여 이루어진다.
먼저, 본 발명의 S210 단계에서는 제1 감지 센서(120)를 이용하여 차량 사고시 발생한 차량의 충격(충돌)과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 과정을 진행한다.
이후, 본 발명의 S220 단계에서는 제2 감지 센서(130)를 이용하여 차량에 탑승한 운전자의 감성을 측정하는 과정을 수행한다. 이때, 감성을 측정한 결과의 감성 정보는 앞서 도 3에서 설명하였듯이 투과 정보, 전위차 정보, 호흡 정보, 생체 신호 정보, 생리 파형 정보, 파형 정보, 체압 정보, 뇌신경 생체 정보, 뇌파 정보, 전기저항 정보 및 체내 온도 정보등 중 적어도 하나 이상을 포함하고 있다.
이후, 본 발명의 S230 단계에서는 S210 단계에 의해 생성된 충격 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보 어느 하나를 사고 처리 장치(140)에서 수신한 후, 기설정된 기준값 이상일 경우 제1 예측 차량 사고로 판단하는 과정을 수행한다.
예를 들면, 해당하는 제1 감지 센서(120)에 의한 충격 정보, 기울기 정보 및 가속 정보 중 충격 정보만을 획하였다고 가정하면, 상기 충격 정보의 값이 충격 정보의 값이 70kj/m2값으로 얻어질 경우, 이들이 기설정된 기준값 이상으로 정의되었다면, 사고 처리 장치(140)는 제1 예측 차량 사고로 판정하게 되는 것이다.
이후, 본 발명의 S240 단계에서는 S220 단계에 의해 생성된 감성 정보 중 어느 하나를 사고 처리 장치에서 수신한 후, 기설정된 기준값 이상일 경우 제2 예측 차량 사고로 판단하는 과정을 수행한다.
예를 들면, 제2 감지 센서(130)에 의한 전위차 정보, 호흡 정보 및 온도 정보 중 온도 정보만을 획득하였다고 가정하면, 상기 온도 정보의 값이 30도로 얻어질 경우, 이들이 기설정된 기준값에서 정의되었다면, 상호 비교하여 일치할 경우에 사고 처리 장치(140)는 제2 예측 차량 사고로 판정하게 되는 것이다.
이후, 본 발명의 S250 단계에서는 S230 단계, S240 단계에서 판단한 예측 차량 사고 판단 결과를 조합하여 기설정된 범위내에 있을 경우 최종 차량 사고로 판단하여 블랙 박스(110)에서 취득한 영상 정보의 일부를 무선 통신망을 경유하여 사고 정보 수집 서버(200)로 송신하는 과정을 수행한다.
예를 들면, 앞서 설명한 충격 정보의 값이 70kj/m2값이고, 온도 정보의 값이 30도이며, 이것이 기설정된 범위라고 정의되어 있다면, 최종 차량 사고로 판단되어 사고 정보 수집 서버(200)로 송신하게 되는 것이다.
이와 같이, 본 제2 실시예 및 제3 실시예에서와 같이, 제1 감지 센서에 의한 정보와 제2 감지 센서에 의한 감성 정보를 다양하게 조합함으로써, 보다 정확한 사고 상황을 확인할 수 있는 장점을 줄 수 있게 된다.
이상에서와 같이, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고 다른 구체적인 형태로 실시할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것이다.
100 : 차량 진단 시스템 110 : 블랙 박스
120 : 제1 감지 센서 130: 제2 감지 센서
140 : 사고 처리 장치 150 : 감성 측정 수단
200 : 사고 정보 수집 서버 300 : 차량
310 : 운전자

Claims (7)

  1. 차량 내에 구비되어 블랙 박스와 감지 센서를 활용하여 차량 사고를 감시하기 위한 사고 진단 시스템으로서,
    운행중인 차량의 영상 정보를 취득하는 블랙 박스;
    차량 사고 시 발생한 차량의 충격과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 제1 감지 센서;
    차량에 탑승한 운전자의 감성을 측정하며, 광원이 피부로 투과되어 빛의 강도를 측정하는 PGG 센서, 근세포의 수축에 의해 발생하는 전위차를 측정하는 ECG센서, 흉부 접촉식 호흡의 정도를 측정하는 RSP 센서; 생체 신호를 측정하는 PTT 센서, 적응적 생리신호 분석 방법에 의해 시간을 중점으로 파형을 분석하는 TDP 센서; 체압을 감지하는 FSR 센서; 뇌신경 세포의 미세한 생체 자기를 측정하는 MEG 센서, 뇌파를 측정하는 EEG 센서, 피부의 전기저항을 측정하는 GSR 센서 및 체내의 온도를 측정하는 온도센서를 포함하여 구성되는 제2 감지 센서; 및
    상기 제1 감지 센서에 의해 생성된 충격 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보를 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제1 차량 사고로 판단하거나, 상기 제2 감지 센서에 의해 생성된 감성 정보들을 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제2 차량 사고로 판단하고, 상기 차량 사고 판단 결과에 대응하여 블랙 박스에서 취득한 영상 정보의 일부를 무선 통신망을 경유하여 사고 정보 수집 서버로 송신하는 사고 처리 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 사고 진단 시스템.
  2. 차량 내에 구비되어 블랙 박스와 감지 센서를 활용하여 차량 사고를 감시하기 위한 사고 진단 시스템으로서,
    운행중인 차량의 영상 정보를 취득하는 블랙 박스;
    차량 사고시 발생한 차량의 충격과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 제1 감지 센서;
    차량에 탑승한 운전자의 감성을 측정하며, 광원이 피부로 투과되어 빛의 강도를 측정하는 PGG 센서, 근세포의 수축에 의해 발생하는 전위차를 측정하는 ECG센서, 흉부 접촉식 호흡의 정도를 측정하는 RSP 센서; 생체 신호를 측정하는 PTT 센서, 적응적 생리신호 분석 방법에 의해 시간을 중점으로 파형을 분석하는 TDP 센서; 체압을 감지하는 FSR 센서; 뇌신경 세포의 미세한 생체 자기를 측정하는 MEG 센서, 뇌파를 측정하는 EEG 센서, 피부의 전기저항을 측정하는 GSR 센서 및 체내의 온도를 측정하는 온도센서를 포함하여 구성되는 제2 감지 센서; 및
    상기 제1 감지 센서에 의해 생성된 충격 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보중 어느 하나를 수신한 후, 기설정된 기준값 이상일 경우 제1 예측 차량 사고로 판단하고, 상기 제2 감지 센서에 의해 생성된 감성 정보 중 어느 하나를 수신한 후, 기설정된 기준값 이상일 경우 제2 예측 차량 사고로 판단하며, 상기 제1 예측과 제2 예측 차량 사고의 판단 결과를 조합하여 기설정된 범위내에 있을 경우 최종 차량 사고로 판단하여 블랙 박스에서 취득한 영상 정보의 일부를 무선 통신망을 경유하여 사고 정보 수집 서버로 송신하는 사고 처리 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 사고 진단 시스템.
  3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 제2 감지 센서는,
    상기 운전자의 신체 일부와 접촉하고 있는 감성 측정 수단에 장착되어 측정된 감성 정보를 상기 사고 처리 장치로 송신하는 것을 특징으로 하는 상기 사고 진단 시스템.
  4. 삭제
  5. (a) 제1감지센서를 이용하여 차량 사고시 발생한 차량의 충격과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 단계;
    (b) 제2감지센서를 이용하여 차량에 탑승한 운전자의 감성을 측정하는 단계;
    (c) 상기 (a) 단계에 의해 생성된 충격 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보를 사고 처리 장치에서 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제1 차량 사고로 판단하는 단계;
    (d) 상기 (b) 단계에 의해 생성된 감성 정보들을 사고 처리 장치에서 수신한 후 조합하여 기설정된 기준값 범위 내에 있을 경우, 제2 차량 사고로 판단하는 단계; 및
    (e) 상기 (c) 단계 또는 (d) 단계 중 어느 하나에서 처리된 차량 사고 판단 결과에 대응하여 블랙 박스에서 취득한 영상 정보의 일부를 사고 처리 장치에서 취득하고, 이를 무선 통신망을 경유한 사고 정보 수집 서버로 송신하는 단계를 포함하여 이루어지며,
    상기 감성 정보는,
    PGG 센서의 제2 감지 센서에 의한 광원이 피부로 투과되어 빛의 강도를 측정한 피부 투과 정보, ECG센서에 의한 근세포의 수축에 의해 발생하는 전위차를 측정한 전위차 정보, RSP 센서에 의한 흉부 접촉식 호흡의 정도를 측정하는 호흡 정보, PTT 센서에 의한 생체 신호 정보, TDP 센서에 의한 생리 파형 정보, FSR 센서에 의한 파형 정보, FSR 센서에 의한 체압 정보, MEG 센서에 의한 뇌신경 생체 정보, EEG, 센서에 의한 뇌파 정보, GSR 센서에 의한 피부 전기저항 정보 및 온도 센서에 의한 체내 온도 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 블랙 박스와 감지 센서를 활용한 차량 사고 진단 방법.
  6. (a) 제1감지센서를 이용하여 차량 사고시 발생한 차량의 충격과 기울기 정도 및 차량의 가속도를 측정하는 단계;
    (b) 제2감지센서를 이용하여 차량에 탑승한 운전자의 감성을 측정하는 단계;
    (c) 상기 (a) 단계에 의해 생성된 충격 정보, 기울기 정보 및 가속도 정보 어느 하나를 사고 처리 장치에서 수신한 후, 기설정된 기준값 이상일 경우 제1 예측 차량 사고로 판단하는 단계;
    (d) 상기 (b) 단계에 의해 생성된 감성 정보 중 어느 하나를 사고 처리 장치에서 수신한 후, 기설정된 기준값 이상일 경우 제2 예측 차량 사고로 판단하는 단계; 및
    (e) 상기 (c) 단계 및 (d) 단계에서 판단한 상기 예측 차량 사고 판단 결과를 조합하여 기설정된 범위내에 있을 경우 최종 차량 사고로 판단하여 블랙 박스에서 취득한 영상 정보의 일부를 무선 통신망을 경유하여 사고 정보 수집 서버로 송신하는 단계를 포함하여 이루어지며,
    상기 감성 정보는,
    PGG 센서의 제2 감지 센서에 의한 광원이 피부로 투과되어 빛의 강도를 측정한 피부 투과 정보, ECG센서에 의한 근세포의 수축에 의해 발생하는 전위차를 측정한 전위차 정보, RSP 센서에 의한 흉부 접촉식 호흡의 정도를 측정하는 호흡 정보, PTT 센서에 의한 생체 신호 정보, TDP 센서에 의한 생리 파형 정보, FSR 센서에 의한 파형 정보, FSR 센서에 의한 체압 정보, MEG 센서에 의한 뇌신경 생체 정보, EEG, 센서에 의한 뇌파 정보, GSR 센서에 의한 피부 전기저항 정보 및 온도 센서에 의한 체내 온도 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 블랙 박스와 감지 센서를 활용한 차량 사고 진단 방법.
  7. 삭제
KR1020110092010A 2011-09-09 2011-09-09 블랙 박스와 감지 센서를 활용한 사고 진단 시스템 및 방법 KR101319939B1 (ko)

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