KR101453315B1 - 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치 및 방법 - Google Patents

차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101453315B1
KR101453315B1 KR1020130015270A KR20130015270A KR101453315B1 KR 101453315 B1 KR101453315 B1 KR 101453315B1 KR 1020130015270 A KR1020130015270 A KR 1020130015270A KR 20130015270 A KR20130015270 A KR 20130015270A KR 101453315 B1 KR101453315 B1 KR 101453315B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
query
movement information
area
vehicles
Prior art date
Application number
KR1020130015270A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20140102371A (ko
Inventor
조형주
정태선
이은영
Original Assignee
아주대학교산학협력단
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 아주대학교산학협력단 filed Critical 아주대학교산학협력단
Priority to KR1020130015270A priority Critical patent/KR101453315B1/ko
Publication of KR20140102371A publication Critical patent/KR20140102371A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101453315B1 publication Critical patent/KR101453315B1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • 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
    • G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • 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
    • G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/091—Traffic information broadcasting

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역에 대한 최근접 질의 처리 기법에 관한 것이다. 본 발명은 차량이 이동 중에 애드 혹 네트워크 환경을 생성하여 다른 차량의 이동 정보를 수신하고, 자신의 차량에서 다른 차량의 거리를 계산하여 근접 차량을 감지하는 기술에 관한 것이다. 이러한 기술은 차량 운전 중 근접 차량의 움직임을 감지하여 안전 운행을 지원하는 데에 유용하게 이용될 수 있다.
질의 차량과 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한 결과 값을 사용하여 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정하여 운전자에게 안전 운전을 도모할 수 있도록 다른 차량의 위치를 제공한다.

Description

차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치 및 방법 {Apparatus and Method for Continuous Range Neighbor Queries in Vehicular Ad Hoc Networks}
본 발명은 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역에 대한 최근접 질의 처리 기법에 관한 것으로, 차량이 이동 중에 애드 혹 네트워크 환경을 생성하여 다른 차량의 이동정보를 수신하고, 자신의 차량에서 다른 차량까지의 거리를 계산함과 함께 근접 차량에 대한 위험 분석을 수행하는 기술에 관한 것이다. 이러한 시스템은 차량 운전 중 교통안전을 확보하는 데에 유용하게 이용될 수 있다.
본 발명은 한국연구재단 및 아주대학교 산학협력단의 교과부 일반연구자지원사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2012R1A1A2043422, 과제명: 위치기반서비스에서 위치보안 및 위치불확실성을 고려한 top-k 질의 처리 알고리즘에 관한 연구].
이동 통신망, GPS 등과 같은 위치 탐색 및 서비스 기술이 발전함에 따라, 최근에는 이동 차량의 위치 기반 서비스를 활용하는 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다. 또한 차량의 운전자의 안전 운행 등을 보조하는 수단으로서 도로 상의 차량들이 애드-혹(Ad-Hoc) 네트워크로 상호 연결되어 교통정보를 교환하는 시스템이 제안되고 있다.
애드-혹 네트워크는 고정된 유선망을 가지지 않고 이동 호스트로만 이루어져 통신이 이루어지는 망으로서, 유선망을 구성하기 어렵거나 단기간 사용되는 망을 구성하여 사용하는 데 적합하며, 호스트의 이동에 제약이 없고 유선망과 기지국 등이 필요 없으므로 망 구성이 용이하고 비용이 저렴한 장점이 있다.
애드-혹 네트워크와 대비되는 개념인 클라이언트-서버 모델의 경우에는 차량들의 이동 정보를 서버에게 전송하고, 서버가 계산한 결과를 차량들에게 제공하는데, 이러한 모델에서는 모든 계산 및 통신 부하가 서버에게 집중되기 때문에 서버 증설 비용과 유지 비용 및 통신 비용이 매우 높다는 문제점이 있다.
이에 비하여 애드-혹 네트워크는 최근 들어 독립된 네트워크의 구성 및 다양한 정보 통신 단말간의 상호 연결에 대한 요구로 인하여 여러 분야로 적응이 확대되고 있으며, 특히 차세대 네트워크에서의 이동 애드-혹 네트워크의 활용은 다양할 것으로 예상된다.
이동 애드-혹 네트워크는 고정된 기반망의 도움없이 이동 단말만으로 구성된 자율적이고 독립적인 네트워크이다. 이동 애드-혹 네트워크에서의 단말은 능동적이고 네트워크의 참여와 이탈이 자유로우며 대등하게 네트워크를 구성하는 주체가 된다. 이는 고정되고 중앙 집중적인 기반 망에서의 단말이 수직적이고 수동적으로 동작하는 것과는 비교되는 이동 애드-혹의 특징이다. 이러한 이동 애드-혹 네트워크 기반의 서비스로는 회의 및 그룹 통신 서비스, 긴급 구조 서비스, 군용 통신 서비스 등이 있으며, 애드-혹 네트워크 기반 서비스와 기존의 서비스를 결합한 홈 네트워크 서비스, 텔레매틱스 서비스 등이 있다.
텔레매틱스 서비스는 차량에 부착된 정보단말(텔레매틱스 단말)을 통해 운전자에게 종합적인 정보 서비스를 제공하는 기술이다. 즉, 텔레매틱스 기술은 무선 인터넷 서비스의 주체를 도로를 달리는 차량으로 설정하고, 차량에 부착된 텔레매틱스 단말을 통해 GPS 및 GIS 기반의 위치 정보, 무선 인터넷, 차량의 안전과 보안, 관리, 엔터테인먼트 등의 서비스를 제공한다.
일반적인 텔레매틱스 서비스는 정보를 제공하는 정보센터와 정보를 제공받는 차량간의 통신 서비스로 인식되고 있지만, 차량 내의 통신기기 간 또는 차량과 차량 간의 직접 통신을 통하여 자동차간의 정보 교환을 수행하는 것도 가능하다.
이러한 애드-혹 통신에 기반한 텔레매틱스 서비스는 차량 간의 근접 여부를 감지하여 안전 운행을 보조하는 수단으로 개발되고 있기도 하다. 이러한 기술은 과거 운전자의 주의만으로 대응하기 어려웠던 사각지대에서 접근하는 차량 등에 대한 기술적인 보조 대응 수단을 제공할 수 있다.
이와 같은 선행기술로서, 한국등록특허 제 10-0677166호 "애드 혹 네트워킹을 이용한 교통정보 교환장치 및 방법"에서 근접하는 적어도 하나 이상의 차량과 교통 정보를 무선 송수신하는 애드 혹 네트워킹을 이용한 교통정보 교환을 하는 시스템이 제시된 바 있다.
상기 선행기술은 차량 간 주고 받는 교통 정보가 넘쳐나(flooding) 저장 및 처리의 효율이 떨어지는 현상을 방지하기 위하여 자신과 진행방향이 동일하나 후방에 위치하고 있는 차량의 정보는 스스로 큰 도움이 되지 않으므로 저장하지 않는 등, 인접 차량의 진행 방향과 위치를 고려하여 정보를 선별적으로 처리하는 기술을 제시하고 있다.
그러나 상기 선행기술에 의하더라도, 주기적으로 일정 거리 범위 내에 있는 모든 차량으로부터 정보를 수신하여 이를 관리하고 있으며 그 자신도 주기적으로 교통 정보를 브로드캐스팅하기 때문에 과도한 정보(빈번한 메시지의 브로드캐스팅)가 네트워크 내에 넘쳐나는 문제점이 여전히 발생하고 있다.
따라서 제한된 자원 및 네트워크 특성을 효과적으로 활용하고 필요한 정보만을 효율적으로 공유할 수 있는 방법으로서 애드-혹 네트워크 환경에서 이동 개체의 최근접 질의 처리 기법이 요구된다.
한국등록특허 제 10-0677166호 (2007.01.26)
본 발명은 차량들의 애드 혹 네트워크 환경을 구성하여 질의 차량 주변의 근접 차량에 대하여 움직임을 체크해서 안전 운전/주행을 도모하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 서버나 인프라를 거치지 않고 차량 내에서 이동정보를 생성하고 다른 차량에게서 이동정보를 받아 추정거리를 연산하여 접근차량 위치를 연산지연 없이 판단하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 애드 혹 네트워크 환경에서 효율적으로 최소한의 정보를 발신함으로써 지나치게 많은 정보가 범람(flooding)하는 것을 방지하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 질의 차량이 최근접 차량을 결정하는 효과적인 기준을 제시함으로써 질의 차량의 계산 비용을 줄이는 것을 목적으로 한다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치는 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에 대한 이동 정보를 수신하는 이동 정보 수신부; 상기 수신한 다른 차량에 대한 이동 정보를 이용하여 질의 차량과 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산하는 연산부; 및 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한 결과 값을 사용하여 상기 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정하는 제1 결정부를 포함한다.
한편 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치는 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에게 상기 질의 차량 자신의 이동정보를 브로드캐스팅하는 브로드캐스팅부를 더 포함할 수 있다.
한편 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치는 상기 이동 정보가 수신된 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리에 따라서 상기 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅할 지 여부를 결정하는 제2 결정부; 및 상기 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅할 지 여부의 결정에 따라서 상기 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅하는 브로드캐스팅부를 더 포함할 수 있다.
한편 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치는 상기 질의 차량이 이전에 브로드캐스팅한 이전 이동 정보와, 상기 질의 차량의 현재의 위치, 방향 또는 속도 정보에 기초하여 상기 질의 차량이 상기 이전 이동 정보로부터 미리 설정된 임계 조건을 벗어 났는지 여부를 판정하는 제3 결정부; 및 상기 질의 차량이 상기 미리 설정된 임계 조건을 벗어난 경우에, 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에게 상기 질의 차량의 업데이트된 이동 정보를 방송하는 브로드캐스팅부를 더 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법은 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에 대한 이동 정보를 수신하는 단계; 상기 수신한 다른 차량에 대한 이동 정보를 이용하여 질의 차량과 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산하는 단계; 및 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한 결과 값을 사용하여 상기 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정하는 단계를 포함한다.
한편 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법은 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에게 상기 질의 차량 자신의 이동정보를 브로드캐스팅하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법은 상기 이동 정보가 수신된 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리에 따라서 상기 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅할 지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅할 지 여부의 결정에 따라서 상기 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법은 상기 질의 차량이 이전에 브로드캐스팅한 이전 이동 정보와, 상기 질의 차량의 현재의 위치, 방향 또는 속도 정보에 기초하여 상기 질의 차량이 상기 이전 이동 정보로부터 미리 설정된 임계 조건을 벗어 났는지 여부를 판정하는 단계; 및 상기 질의 차량이 상기 미리 설정된 임계 조건을 벗어난 경우에, 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에게 상기 질의 차량의 업데이트된 이동 정보를 브로드캐스팅하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 차량 내부에서 연산이 이루어지기 때문에 중앙 서버 또는 인프라의 도움 없이도 시스템 구축이 가능하여 비용의 절감 효과를 볼 수 있다. 또한 본 발명에 따르면 나무, 건물 및 다른 차량들 때문에 쉽게 보이지 않는 차량들의 위치를 쉽게 파악하여 교통사고 예방시스템으로 적용할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 애드 혹 네트워크 환경에서 장애물이나 통신장애로 인한 데이터 누락에 대한 조치 방법으로 각 차량 및 인접한 차량의 이동 정보를 사용하여 연산한 거리 값을 가지고 확률적 데이터 중계/재방송하는 기법을 이용함으로써 빈번한 데이터 전송 빈도를 최소화할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 자기 차량의 근접한 차량을 감지함으로써 이동정보의 방향과 속력을 운전자에게 제공함에 따라 운전자가 보이지 않는 영역의 차량에 대하여 적절한 판단으로 안전한 운전/주행을 도모할 수 있다.
본 발명에 따르면 차량들의 단순한 위치 정보 대신에 이동 정보(속도, 위치, 시간 정보)를 이용함으로써 더욱 효율적으로 주변의 최근접 차량에 대한 질의를 처리할 수 있다. 또한 본 발명에 따르면 질의 차량이 최근접 차량에 대한 질의를 처리하는 효과적인 기준을 제시함으로써 질의 차량의 계산 비용을 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 최근접 질의 처리가 이루어지는 차량 애드 혹 네트워크 환경을 개념적으로 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치를 나타낸 개념적인 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법에서, 연산된 거리 값을 이용하여 중계/브로드캐스팅 여부를 판단하는 과정을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 연산된 거리 결과 값에 의해 질의 차량에 가장 근접한 차량을 결정하는 과정을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법에서, 질의 차량에 가장 근접한 차량을 다시 판정하는 기준을 도시하는 동작 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법에서, 질의 차량의 이동 정보를 다시 브로드캐스팅하는 기준을 도시하는 동작 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 최근접 질의 처리 방법에서 각 이동 개체 간의 거리를 연산하는 과정을 개념적으로 도시하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 최근접 질의 처리 방법에서, 새로운 차량으로부터 수신한 이동 정보를 이용하여 기존의 최근접 질의 처리 결과와 비교하는 다양한 실시예를 개념적으로 도시하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법에서, 질의 차량 자신이 임계 조건을 벗어났는지 여부를 판정하는 과정을 개념적으로 도시한 도면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략하기로 한다. 또한 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 구체적인 수치는 실시예에 불과하다. 본 발명이 실시예들에 의하여 제한되거나 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 최근접 질의 처리가 이루어지는 차량 간 애드 혹 네트워크 환경을 개념적으로 도시하는 도면이다.
본 발명은 일정공간을 애드 혹 통신을 이용하여 차량간의 거리를 연산하여 근접차량의 접근에 대한 위험을 감지하는 기술을 제공한다.
도 1을 참조하면, Q는 질의 사용자의 차량, 즉, 질의 차량을 나타낸다. A부터 G까지는 다른 차량들을 의미한다. 예를 들어, Q는 왼쪽으로 이동하고, 단위 속도는 1이다. 현재 시점에서 질의 차량 Q가 차량 A~G의 위치와 속도 정보를 파악했다고 가정한다. 질의 차량 Q를 중심으로 가장 근접한 2개의 차량을 탐색하는 k-최근접 질의(k=2)를 수행하면, 현재 시점 tcur 에서는 B와 C가 얻어질 것이다.
이러한 최근접 질의 처리를 식으로 나타내면 다음과 같이 나타낼 수 있다. 처리 결과는 R={<I, RI>|<[tcur, tcur+1],{B,C}>, <[tcur+1, tcur+2],{A,C}>} 이다. 상기 처리 결과의 의미는 현재 속도와 방향으로 움직인다고 가정하면, [tcur, tcur+1] 동안은 B와 C가 가장 가까운 2개의 차량이고, [tcur+1, tcur+2] 동안은 A와 C가 가장 가까운 2개의 차량임을 나타낸다. 이는 질의 차량 Q와 차량 C에 비하여 차량 B가 상대적으로 빠른 2의 단위 속도로 움직이고 있기 때문(질의 차량 Q로부터 멀어지고 있기 때문)이다.
<장치에 대한 설명>
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치를 나타낸 개념적인 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치는 이동하는 질의 차량에 탑재될 수 있다. 최근접 질의 처리 장치는 이동 정보 수신부(100), 연산부(110), 제1 결정부(120)를 포함한다.
또한, 최근접 질의 처리 장치는 실시예에 따라서는 제2 결정부(130), 제3 결정부(140), 및 브로드캐스팅부(150)를 더 포함할 수 있다.
이동 정보 수신부(100)는 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에 대한 이동 정보를 수신한다.
이 때 이동 정보는 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량의 아이디(ID), 특정 시간에 대한 위치 및 속도 정보를 포함할 수 있다. 즉, 이동 정보는 특정한 차량이 특정 시간에 가지는 위치 정보 뿐만 아니라 속도 정보를 더 포함할 수 있다. 속도(velocity)는 방향과 속력(speed)을 포함하는 개념이다.
연산부(110)는 수신한 다른 차량에 대한 이동 정보를 이용하여 질의 차량과 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한다.
이 때 연산부(110)는 다른 차량의 실제 위치를 정확히 실시간으로 파악하여 차량 간의 거리를 연산할 수도 있으나, 다른 실시예에 따라서는 이전에 수신한 이동 정보를 이용하여 현재 시점에서의 다른 차량의 위치를 일정 오차 범위를 포함하는 이동 영역으로 추정할 수도 있다. 이 실시예에 따르면 연산부(110)는 차량 간의 거리를 추정된 이동 영역의 중심 간의 거리를 이용하여 연산할 수도 있다.
제1 결정부(120)는 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한 결과 값을 이용하여 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정한다.
이 때, 제1 결정부(120)가 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정하는 과정은 주기적으로 이루어질 수도 있으나, 질의 영역 내에 새로운 차량이 진입했음을 감지했을 때 비로소 이루어질 수도 있다. 또한 이 때 제1 결정부(120)가 판정하는 적어도 하나 이상의 가장 근접한 차량의 개수는 미리 k개와 같이 정해진 수일 수 있다. 관습적으로 k개의 가장 근접한 차량을 찾는 질의(query)를 k-최근접 질의(k-nearest neighbor query, k-NN)라 부르기도 한다.
제2 결정부(130)는 연산부(110)가 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한 결과 값을 이용하여, 수신된 다른 차량의 이동 정보를 리브로드캐스팅할 지 여부를 결정한다. 이 때 리브로드캐스팅은 다른 차량의 이동 정보를 중계 및 재배포하는 과정이다. 즉, 수신된 이동 정보로부터 그 이동 정보를 발신한 차량의 위치를 계산하고, 발신한 차량과의 거리에 따라 이동 정보를 중계하여 다른 차량들에게 재배포할 수 있다. 특정 차량이 자신의 이동 정보를 배포하는 경우에, 질의 영역 안에 있는 몇몇 차량은 네트워크 장애 또는 장애물로 인하여 이동 정보를 수신하지 못하는 경우가 있을 수 있다. 따라서 이동 정보 메시지를 수신한 차량들이 이동 정보를 재배포함으로써 이동 정보를 수신해야 할 차량들에게 적절하게 전달될 확률을 높일 수 있다.
다만 이 때 모든 차량들이 정보를 받아 재배포 - rebroadcasting한다면 중복되는 정보의 flooding이 발생하는 문제점이 있을 수 있다. 따라서 본 발명에서는 다른 차량의 이동 정보를 재배포하는 기준 또한 제시된다.
제3 결정부(140)는 질의 차량이 이전에 브로드캐스팅한 이전 이동 정보와, 질의 차량의 현재의 위치, 방향 또는 속도 정보에 기초하여 질의 차량이 이전 이동 정보로부터 미리 설정된 임계 조건을 벗어 났는지 여부를 판정한다. 본 발명에서는 차량들이 이동 정보를 브로드캐스트하는 빈도를 줄이기 위하여 이동 정보에 대한 업데이트 브로드캐스트가 이루어지는 임계 조건을 도입한다. 임계 조건에 대해서는 아래의 도 7과 도 10을 통하여 상세히 설명될 것이다.
브로드캐스팅부(150)는 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에게 질의 차량 자신의 이동 정보를 브로드캐스팅한다.
브로드캐스팅부(150)는 미리 정해진 임계 영역 내에 새로운 차량이 진입했음을 감지하면 질의 차량의 이동 정보를 브로드캐스팅할 수 있다. 또한, 제2 결정부(130)에 의하여 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅 / 재배포하도록 결정된 경우, 수신된 이동 정보를 브로드캐스팅부(150)가 리브로드캐스팅 / 재배포할 수 있다.
또한, 제3 결정부(150)에 의하여 질의 차량이 미리 설정된 임계 조건을 벗어난 것으로 판정된 경우에, 브로드캐스팅부(150)는 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에게 질의 차량의 업데이트된 이동 정보를 방송할 수 있다.
한편 질의 영역은 적어도 하나 이상의 가장 근접한 차량을 찾는 최근접 질의의 기본 전제가 되는 영역을 의미하며, 임계 영역은 본 발명의 질의 처리 장치가 신규 진입 차량에게 자신의 이동 정보를 브로드캐스팅하는 기준이 되는 영역을 의미한다. 실시예에 따라서는 질의 영역과 임계 영역이 다르게 설정될 수도 있으나, 질의 영역과 임계 영역이 동일한 범위로 설정될 수도 있다.
<방법에 대한 설명>
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 3을 참조하면. 본 발명의 일 실시예에 따른 최근접 질의 처리 방법은 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에 대한 이동 정보를 수신(S210), 다른 차량에 대한 이동 정보를 이용하여 다른 차량과의 거리를 연산(S220), 다른 차량과의 거리 연산 결과를 이용하여 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정(S230)를 포함한다.
1. 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에 대한 이동 정보를 수신<S210>
단계 S210에서, 이동 정보 수신부(100)가 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에 대한 이동 정보를 수신한다.
이 때 이동 정보는 적어도 하나 이상의 다른 차량의 아이디(ID), 특정 시간에 대한 위치, 및 속도 정보를 포함할 수 있다.
2. 다른 차량에 대한 이동 정보를 이용하여 다른 차량과의 거리를 연산<S220>
단계 S220에서 연산부(110)는, 다른 차량에 대한 이동 정보를 이용하여 질의 차량과 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한다.
이 때 차량 간의 거리를 연산하는 과정(S220)은 두 차량의 실제 위치를 기반으로 이루어질 수도 있으나, 실시예에 따라서는 두 차량의 추정 위치를 기반으로 이루어질 수도 있다. 두 차량의 추정 위치를 기반으로 이루어지는 경우, 연산부(110)는 두 차량의 이전 시간에서의 이동 정보를 기반으로 현재 시간에서의 이동 정보 및 일정한 오차 범위를 가지는 이동 영역을 추정할 수 있다.
이 과정은 도 8을 통하여 상세히 설명될 수 있다. 도 8은 본 발명의 최근접 질의 처리 방법에서 각 이동 개체 간의 거리를 연산하는 과정을 개념적으로 도시하는 도면이다.
도 8을 참조하면, 시간 T에서 실제 차량 A와 B의 위치 간의 실제거리는 ActDist(A,B,T)로 나타내어지고, 추정거리는 EstDist(A,B,T)로 나타내어질 수 있다.
연산부(110)는 T 이전의 A와 B의 이동 정보를 기반으로 A와 B의 추정 위치 pA, pB를 추정할 수 있다. 또한 추정 위치 pA, pB를 중심으로 일정 반경 dTH를 가지는 A의 이동 영역과 B의 이동 영역을 추정할 수 있다.
추정거리는 pA, pB 간의 거리로 연산될 수 있으며, 이 때 추정거리와 실제거리 간의 관계는 하기 수학식 1을 만족함을 알 수 있다.
[수학식 1]
EstDist(A,B,T) - 2*dTH = ActDist(A,B,T) = EstDist(A,B,T) + 2*dTH
A와 B 간의 정확한 거리는 실제거리 ActDist(A,B,T)로 얻어야 하겠지만, 실제거리를 정확히 알기 위해서는 실제의 A, B의 위치를 파악해야 하고, 이를 위해서는 실시간으로 또는 주기적으로 A와 B의 위치 정보를 파악해야 한다. 그러나 이와 같이 주기적 또는 실시간 위치 파악은 이동 정보를 빈번하게 생성하고 정보의 범람을 유발할 수 있으므로, 계산 비용을 감소하고 메시지 전송을 통한 정보의 범람을 방지하기 위해서는 일정 오차를 감안하더라도 추정거리를 이용하는 편이 바람직하다. 이후의 명세서에서 거리를 연산하는 과정은 실제거리 또는 추정거리 중 어느 하나를 이용하는 것으로 간주한다.
이 때 이동 정보로부터 거리를 연산하는 과정은 하기 수학식 2, 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112013012856583-pat00001
,
Figure 112013012856583-pat00002
Figure 112013012856583-pat00003
Figure 112013012856583-pat00004
여기에서 VAx는 차량 A의 속도의 X 성분값, VBx는 차량 B의 속도의 X 성분값, VAy는 차량 A의 속도의 Y 성분값, VBy는 차량 B의 속도의 Y 성분값을 의미한다. 이와 같이 차량 A, B의 속도의 x, y 성분을 이용하여 ax, ay 값을 구할 수 있다.
또한, 수학식 2에서 loc(t1)Ax와 loc(t1)Ay는 t1시간에 차량 A의 X, Y 위치 값, loc(t2)Bx와 loc(t2)By는 t2시간에 차량 B의 X, Y 위치 값을 의미한다.
이에 따라 수학식 2를 정리하여 수학식 3으로 나타낼 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112013012856583-pat00005
수학식 3은 수학식 2의 요소를 정리하여 질의 차량(A)과 적어도 하나 이상의 다른 차량(B)의 시간(T)에 대한 2차 방정식으로 도출한 것이다.
연산부(110)에서 거리연산은 수학식 3을 이용하여 이루어질 수 있다.
이 때 제2 결정부(130)는 연산된 질의 차량과 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리 값에 따라 수신된 다른 차량의 이동 정보를 브로드캐스팅할 지 여부를 판단한다(S310).
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법에서, 연산된 거리 값을 이용하여 중계/브로드캐스팅 여부를 판단하는 과정을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 제2 결정부(130)는 이동 정보를 발신한 다른 차량과의 거리에 따라 그 이동 정보를 리브로드캐스팅할지 여부를 결정한다(S310). 브로드캐스팅부(150)는 결정에 따라 다른 차량의 이동 정보를 브로드캐스팅할 수 있다(S320).
단계S310에서, 제2 결정부(130)는 질의 차량과 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한 결과 값으로 거리기반 확률을 이용하여 리브로드캐스팅을 할 지 여부를 제2 결정부(120)에서 결정한다(Distance-based Stochastic Rebroadcst).
이에 따라, 거리기반 확률은 수학식 4로 나타낼 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112013012856583-pat00006
수학식 4에서 Prebroadcast는 재배포율(리브로드캐스팅), Vrcv는 질의 차량, Vsrc는 이동 정보를 전송한 다른 차량, rptvsrc는 차량 VSRC의 이동 정보, RBC는 미리 설정된 질의 영역의 반지름, dist( Vrcv, Vsrc )는 Vrcv와 Vsrc 사이의 거리를 나타내며, 상기 수학식 4를 이용하여 제2 결정부(130)는 확률적으로 VSRC의 이동 정보를 리브로드캐스트할 지 여부를 결정한다.
상기 수학식 4에 따르면 이동 정보 rptvsrc를 생성하고 배포한 차량 VSRC와 이 정보를 수신한 질의 차량 VRCV가 있을 때, VRCV가 이동 정보를 재배포할 확률은 차량 VSRC와 질의 차량 VRCV 간의 거리가 멀수록 높아지고, 거리가 가까울수록 낮아진다.
한편 차량 VSRC와 질의 차량 VRCV 간의 거리가 질의 영역의 반지름 RBC보다 큰 경우에는 VRCV가 차량 VSRC의 이동 정보에 관심을 둘 필요가 없으므로 리브로드캐스팅도 이루어지지 않는다.
3. 다른 차량과의 거리 연산 결과를 이용하여 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정<S230>
단계S230에서, 제1 결정부(120)는 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한 결과 값을 이용하여 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정한다. 질의 차량에 가장 근접한 k개의 차량을 결정하는 경우 이를 k-최근접 질의로 부르기도 한다는 것은 이미 앞에서 설명한 바와 같다. 질의 차량을 기준으로 한 k-최근접 질의를 처리하는 기법에 대하여 도 5와 도 9를 통하여 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 연산된 거리 결과 값에 의해 질의 차량에 가장 근접한 차량을 결정하는 과정을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 단계S220에서 상기 수학식 3과 같은 시간 T에 대한 2차 방정식을 이용하여 연산한 결과 값을 시간 T에 대해 나타낸 그래프가 도시된다. 도 5의 그래프의 X축은 시간 T, Y축은 질의 차량과 적어도 하나 이상의 다른 차량간의 거리를 나타내고, GB, GC, GD는 질의 차량과 차량 B, C, D 간의 거리를 나타낸다.
도 5의 그래프는 본 발명의 k-최근접 질의 과정의 이해를 돕기 위하여 도시된 것으로, 실제 본 발명의 질의 처리 장치에서는 특정 시간 T에서 이차 방정식(수학식 3)을 이용하여 질의 차량 Q와 다른 차량들 B, C, D 간의 거리를 계산하여 각 시간 별로 Q에 가장 가까운 k개의 차량을 결정할 수 있다.
이 때, 질의 차량 Q와 각 차량들 간의 거리 GB, GC, GD 각각의 값이 교차하는 교점을 계산하여 특정 시점에서의 k-최근접 질의 결과가 그대로 유지되는 연속적인 시간 구간을 계산할 수 있다.
예를 들어서 시작 시간 t0에서 t2 사이의 연속적인 시간 구간에서는 차량 B와 차량 C가 Q에서 가장 가깝고 t2 이후로는 차량 C와 차량 D가 Q에서 가장 가까움을 확인할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법에서, 질의 차량에 가장 근접한 차량을 다시 판정하는 기준을 도시하는 동작 흐름도이다.
도 6을 참고하면, 본 발명의 질의 처리 장치의 제1 결정부(120)는 질의 영역 내에 새로운 차량이 진입했음을 감지했을 때(S510) 비로소 가장 근접한 k개의 차량을 다시 계산하여 결정할 수 있다. 이 때 새로운 차량이 진입했다는 사실은 다른 차량들의 이동 정보를 수신함으로써 파악할 수 있다.
또한 본 발명의 도시되지 않은 다른 실시예에서는, 제1 결정부(120)가 주기적으로 가장 근접한 k개의 차량을 다시 계산할 수도 있다.
도 9는 본 발명의 질의 처리 방법에서 새로운 차량이 진입한 경우의 k-근접 질의 처리 과정의 다양한 실시예를 도시하는 도면이다.
도 9를 참조하면, 기존에 식별된 다수의 최근접 차량들과의 상대적인 거리가 시간 T에 대하여 그래프의 형태로 도시된다. 이 때, 만일 k=3인 경우라면 해당 Dkth 그래프는 시간 T에 대하여 질의 차량으로부터 3번째로 멀리 떨어진 차량들과의 거리를 나타내는 그래프일 수 있다.
이 때 도 9(a)에서는 새롭게 진입한 차량B와 질의 차량과의 거리 그래프인 이차곡선 rB(수학식 3을 이용하여 계산 가능)과 Dkth 그래프와의 교점이 시간축 상의 t1과 t2에 존재하는 경우가 도시된다.
따라서 spcur 현재시점부터 t1까지는 기존의 질의 결과가 그대로 유지되나, t1 부터 t2까지는 새로 진입한 차량 B가 질의 결과에 새롭게 추가되고 기존의 다른 어느 한 차량을 대체한다.
한편 도 9(b)에서는 차량 B와의 거리가 기존의 k-최근접 질의 처리 차량들과의 거리보다 spcur 부터 spnext 까지 꾸준히 크므로, B는 기존의 k-최근접 질의 결과를 대체하지 못하거나, 혹시 이전 질의 결과에 포함되어 있었다면 질의 결과에서 다른 노드로 대체할 것이다.
도 9(c)에서는 차량 C와 질의 차량 간의 거리 rC와 기존 최근접 차량과의 거리 Dkth 간의 비교가 이루어진다. 시간 t3 와 t4에서 차량 C가 가장 가까운 k개의 차량에 포함된다.
도 9(d)에서는 차량 C가 구간 spcur, spnext 상에서 꾸준히 Dkth 보다 질의 차량으로부터 멀리 떨어져 있으므로 기존의 최근접 질의 결과에 영향을 미치지 않는다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 결과 처리 방법에서, 질의 차량 자신의 이동 정보를 다시 브로드캐스팅하는 조건에 관하여 도시하는 동작 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 단계 S210에서 다른 차량의 이동 정보를 수신한다.
수신된 이동 정보로부터 임계 영역 내에 새로운 차량이 진입했음을 감지하면(S610), 브로드캐스팅부(150)는 질의 차량 자신의 이동 정보를 다시 브로드캐스팅한다(S630). 이 과정은 새롭게 진입한 차량에게 질의 차량 자신의 이동 정보를 알려 새롭게 진입한 차량의 안전 운행을 도울 목적으로 이루어진다.
또한, 질의 영역 또는 임계 영역 내의 다른 차량들도 질의 차량의 업데이트된 이동 정보를 기반으로 다시 최근접 질의를 처리하여 최근접 차량을 업데이트하는 기회를 제공할 수 있다. 한편 질의 영역은 최근접 차량을 검색하는 질의의 기본 전제가 되는 반경을 의미하고, 임계 영역은 질의 차량이 자신의 이동 정보를 브로드캐스팅하는 조건이 되는 기준 반경을 의미한다. 실시예에 따라서는 임계 영역과 질의 영역은 동일할 수도 있고, 어느 한 쪽이 더 클 수도 있다.
제3 결정부(140)는 질의 차량이 과거 브로드캐스팅한 이동 정보와, 현재 위치 및 속도 정보를 비교하여 질의 차량이 임계 조건을 벗어났는지 여부를 판정한다(S620). 이 때 질의 차량이 임계 조건을 벗어났다고 판정되면 브로드캐스팅부(150)는 현재의 질의 차량의 이동 정보를 브로드캐스팅하여 다른 차량들에게 알릴 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 방법에서 질의 차량 자신의 이동 정보를 업데이트하는 임계 조건을 개념적으로 도시하는 도면이다.
도 10을 참조하면, 질의 차량 Q가 임계 조건을 벗어나는 경우와 임계 조건 내에 머물러 있는 경우가 도시된다.
질의 차량 Q는 현재 시점 tcur 에서 정확한 자신의 위치와 속도 정보를 파악할 수 있다. 현재 시점 tcur 에서 질의 차량 Q는 자신의 이동 정보 (위치와 속도, 방향 등의 정보를 포함)를 브로드캐스팅하여 주변의 차량들에게 알린 상태이다.
임계 조건에 의하여 형성되는 경계 영역은 이전 이동 정보의 위치와 속도를 고려하여 추정된 중심 위치로부터 반경 dTH만큼 떨어진 영역을 의미하며, 도 10에서 원형으로 도시되었다. tcur 이후 단위 시간 1이 경과한 후의 경계 영역과, 단위 시간 2가 경과한 후의 경계 영역, 단위 시간 3이 경과한 후의 경계 영역이 도시된다.
시간 tcur 에 브로드캐스팅된 Q의 이동 정보로부터 다른 차량들은 Q가 계속 동일한 방향으로 진행하고 있을 것으로 추정한다. 이 때 질의 차량 Q는 자신의 이동 속도를 고려하여 자신의 현재 위치가 다른 차량들의 추정 위치와의 차이가 무시할 수 있는 수준인지 판정한다.
이 때 경계 영역의 반경 dTH는 질의 차량 자신의 이동 속도를 고려하여 주어질 수 있다. 구체적으로 반경 dTH는 아래 수학식 5와 같이 계산될 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112013012856583-pat00007
수학식 5에서, 이동 정보의 최대 경계 영역을 dmax _ th, 최대속도 설정을 Velff(free flow velocity, 최고속도), 현재 질의 차량의 이동속도를 Vel, 현재 임계 영역을 dTH라 하며, 이에 따라 질의 차량 운전자가 Velff(최고속도)를 100Km/h로 설정하고 dmax_th(최대 경계 영역) 5m로 설정하면 현재의 차량의 Vel(이동속도)에 따라 dTH(현재 경계 영역)가 결정된다.
따라서 질의 차량(Q)의 이동 속도가 빠르면 질의 차량의 이동 정보를 업데이트하기 위한 임계 조건이 커지며, 반대로 질의 차량의 이동 속도가 느리면 임계 조건이 작아지게 된다.
도 10에서는 현재 시점 tcur 이후 단위 시간 1이 경과한 후에는 임계 조건이 5m 로 커서 질의 차량 Q가 임계 조건을 만족하므로 업데이트 브로드캐스트가 이루어지지 않는다.
단위 시간 2가 경과한 후에는 질의 차량 Q의 위치가 여전히 임계 조건 4m 이내에 속하여 업데이트 브로드캐스트가 이루어지지 않는다.
단위 시간 3이 경과한 후에는 질의 차량 Q가 임계 조건 2m를 벗어났으므로, 질의 차량 Q의 이동 정보에 대한 업데이트 브로드캐스트가 이루어진다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시 예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 이동 정보 수신부 110: 연산부
120: 제1 결정부 130: 제2 결정부
140: 제3 결정부 150: 브로드캐스팅부

Claims (17)

  1. 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에 대한 이동 정보를 수신하는 이동 정보 수신부;
    상기 수신한 다른 차량에 대한 이동 정보를 이용하여 질의 차량과 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산하는 연산부;
    상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한 결과 값을 이용하여 상기 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정하는 제1 결정부;
    상기 이동 정보가 수신된 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리에 따라서 상기 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅할 지 여부를 결정하는 제2 결정부; 및
    상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에게 상기 질의 차량 자신의 이동 정보를 브로드캐스팅하되, 상기 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅할 지 여부의 결정에 따라서 상기 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅하는 브로드캐스팅부
    를 포함하는 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 결정부는,
    상기 질의 영역 내에 새로운 차량이 진입했음을 감지했을 때 상기 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정하는 것
    을 특징으로 하는 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 연산부는,
    상기 수신한 다른 차량에 대한 이동 정보를 이용하여 상기 수신한 다른 차량의 이동 영역을 추정하고, 상기 추정된 이동 영역의 중심 간의 거리를 이용하여 상기 질의 차량과 상기 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산하는 것
    을 특징으로 하는 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 브로드캐스팅부는,
    미리 정해진 임계 영역 내에 새로운 차량이 진입했음을 감지하면 질의 차량의 이동 정보를 브로드캐스팅하는 것
    을 특징으로 하는 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 이동 정보 수신부는,
    상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량의 아이디(ID), 특정 시간에 대한 위치, 및 속도 정보를 포함하는 이동 정보를 수신하는 것
    을 특징으로 하는 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치.
  7. 삭제
  8. 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에 대한 이동 정보를 수신하는 이동 정보 수신부;
    상기 수신한 다른 차량에 대한 이동 정보를 이용하여 질의 차량과 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산하는 연산부;
    상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한 결과 값을 이용하여 상기 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정하는 제1 결정부;
    상기 질의 차량이 이전에 브로드캐스팅한 이전 이동 정보와, 상기 질의 차량의 현재의 위치, 방향 또는 속도 정보에 기초하여 상기 질의 차량이 상기 이전 이동 정보로부터 미리 설정된 임계 조건을 벗어났는지 여부를 판정하는 제3 결정부; 및
    상기 질의 차량이 상기 미리 설정된 임계 조건을 벗어난 경우에, 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에게 상기 질의 차량의 업데이트된 이동 정보를 방송하는 브로드캐스팅부
    를 포함하는 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치.
  9. 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에 대한 이동 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신한 다른 차량에 대한 이동 정보를 이용하여 질의 차량과 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산하는 단계;
    상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한 결과 값을 사용하여 상기 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정하는 단계;
    상기 이동 정보가 수신된 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리에 따라서 상기 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅할 지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에게 상기 질의 차량 자신의 이동 정보를 브로드캐스팅하되, 상기 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅할 지 여부의 결정에 따라서 상기 수신된 이동 정보를 리브로드캐스팅하는 브로드캐스팅 단계
    를 포함하는 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법
  10. 제9항에 있어서,
    상기 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정하는 단계는,
    상기 질의 영역 내에 새로운 차량이 진입했음을 감지했을 때 상기 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정하는 것
    을 특징으로 하는 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 다른 차량과의 거리를 연산하는 단계는,
    상기 수신한 다른 차량에 대한 이동 정보를 이용하여 상기 수신한 다른 차량의 이동 영역을 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 이동 영역의 중심 간의 거리를 이용하여 상기 질의 차량과 상기 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산하는 단계
    를 포함하는 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법.
  12. 삭제
  13. 제9항에 있어서,
    상기 브로드캐스팅 단계는,
    미리 정해진 임계 영역 내에 새로운 차량이 진입했음을 감지하면 질의 차량의 이동 정보를 브로드캐스팅하는 것
    을 특징으로 하는 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 이동 정보를 수신하는 단계는,
    상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량의 아이디(ID), 특정 시간에 대한 위치, 및 속도 정보를 포함하는 이동 정보를 수신하는 것
    을 특징으로 하는 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법.
  15. 삭제
  16. 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에 대한 이동 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신한 다른 차량에 대한 이동 정보를 이용하여 질의 차량과 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산하는 단계;
    상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량과의 거리를 연산한 결과 값을 사용하여 상기 질의 차량에 가장 근접한 적어도 하나 이상의 차량을 결정하는 단계;
    상기 질의 차량이 이전에 브로드캐스팅한 이전 이동 정보와, 상기 질의 차량의 현재의 위치, 방향 또는 속도 정보에 기초하여 상기 질의 차량이 상기 이전 이동 정보로부터 미리 설정된 임계 조건을 벗어났는지 여부를 판정하는 단계; 및
    상기 질의 차량이 상기 미리 설정된 임계 조건을 벗어난 경우에, 상기 질의 영역 내에 있는 적어도 하나 이상의 다른 차량에게 상기 질의 차량의 업데이트된 이동 정보를 브로드캐스팅하는 단계
    를 포함하는 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 방법.
  17. 제9항 내지 제11항, 제13항, 제14항 및 제16항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
KR1020130015270A 2013-02-13 2013-02-13 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치 및 방법 KR101453315B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130015270A KR101453315B1 (ko) 2013-02-13 2013-02-13 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130015270A KR101453315B1 (ko) 2013-02-13 2013-02-13 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140102371A KR20140102371A (ko) 2014-08-22
KR101453315B1 true KR101453315B1 (ko) 2014-10-23

Family

ID=51747188

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130015270A KR101453315B1 (ko) 2013-02-13 2013-02-13 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101453315B1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101673205B1 (ko) * 2015-03-11 2016-11-16 경북대학교 산학협력단 위치 불확실성을 가진 이동 객체에 대한 움직이는 영역 내 k 최근접 질의 처리 방법
KR101638613B1 (ko) * 2015-04-17 2016-07-11 현대자동차주식회사 차량용 네트워크의 침입 탐지 시스템(ids) 및 그 제어방법
KR102477362B1 (ko) * 2015-12-18 2022-12-15 삼성전자주식회사 통신 단말의 릴레이 기반 통신 기법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040044836A (ko) * 2002-11-22 2004-05-31 현대자동차주식회사 차량의 자동항법방법
JP2005124014A (ja) 2003-10-20 2005-05-12 Japan Radio Co Ltd パケットフラッディング中継衝突予防システム
JP2005321860A (ja) * 2004-05-06 2005-11-17 Matsushita Electric Ind Co Ltd 車載情報処理装置
KR20080110113A (ko) * 2007-06-14 2008-12-18 학교법인 영광학원 차량간 에드혹 네트워크에서 네트워크 단절을 줄이기 위한브로드캐스팅방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040044836A (ko) * 2002-11-22 2004-05-31 현대자동차주식회사 차량의 자동항법방법
JP2005124014A (ja) 2003-10-20 2005-05-12 Japan Radio Co Ltd パケットフラッディング中継衝突予防システム
JP2005321860A (ja) * 2004-05-06 2005-11-17 Matsushita Electric Ind Co Ltd 車載情報処理装置
KR20080110113A (ko) * 2007-06-14 2008-12-18 학교법인 영광학원 차량간 에드혹 네트워크에서 네트워크 단절을 줄이기 위한브로드캐스팅방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140102371A (ko) 2014-08-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Darwish et al. Traffic density estimation in vehicular ad hoc networks: A review
Maglaras et al. Social clustering of vehicles based on semi-Markov processes
Benkerdagh et al. Cluster‐based emergency message dissemination strategy for VANET using V2V communication
Maglaras et al. Distributed clustering in vehicular networks
Golestan et al. Vehicle localization in vanets using data fusion and v2v communication
Chen et al. A real-time vehicle navigation algorithm in sensor network environments
KR101505624B1 (ko) 상대적 접근 특성 기반의 이동성 예측 방법 및 그 장치
Khan et al. A Traffic Aware Segment-based Routing protocol for VANETs in urban scenarios
Zhang et al. WiFi sensing-based real-time bus tracking and arrival time prediction in urban environments
CN103298059A (zh) 车辆自组网中基于位置预测的连通度感知路由方法
Gupte et al. Vehicular networking for intelligent and autonomous traffic management
Yue et al. Evolution of road traffic congestion control: A survey from perspective of sensing, communication, and computation
Li et al. Intermittently connected vehicle-to-vehicle networks: Detection and analysis
Ilarri et al. Collaborative Sensing for Urban Transportation.
Touil et al. Efficient dissemination based on passive approach and dynamic clustering for VANET
KR101453315B1 (ko) 차량 애드 혹 네트워크 환경에서 움직이는 영역 내 최근접 질의 처리 장치 및 방법
Elira et al. Clustering scheme and destination aware context based routing protocol for VANET
Kimura et al. A novel method based on VANET for alleviating traffic congestion in urban transportations
Bilal et al. Road oriented traffic information system for vehicular ad hoc networks
Ahmad et al. Microscopic congestion detection protocol in VANETs
Véque et al. CONVOY: A New Cluster‐Based Routing Protocol for Vehicular Networks
Shahi et al. A comparative study on efficient path finding algorithms for route planning in smart vehicular networks
EP3010255A1 (en) Method, system, user terminal and computer programs for estimating user terminal mobile paths through cellular network and map information
Khakpour et al. A distributed clustering algorithm for target tracking in vehicular ad-hoc networks
KR101867548B1 (ko) 무선 신호 특성들에 기초한 이동 기기를 사용하여 사용자의 컨텍스트를 검색하는 방법

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: 20181002

Year of fee payment: 5