KR101454115B1 - 운전 스타일을 이용한 연비 추정 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 연비 추정 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명의 연비 추정 장치는 운전 차량의 운행 정보-여기서, 운행 정보는 차량의 평균속도, 엔진의 평균RPM, 가속페달 사용 횟수, 차량 속도의 표준편차, 평균기어레벨, 가속페달 사용 시간 표준편차, 가속페달 사용 깊이 표준편차 중에서 적어도 하나를 포함함-를 수집하는 운행 정보 수집부; 상기 운행 정보 별 가중치를 설정하는 가중치 설정부; 및 상기 수집된 운행 정보 및 기 설정된 운행 정보 별 가중치를 기초로 추정 연비를 산출하는 연산부; 를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 운전자의 운전 스타일을 이용하여 기준 연비와 실제 연비의 차이 및 실제 연비에 가깝게 연비를 추정할 수 있다. 또한, 추정된 연비를 이용하여 운전자의 운전 스타일을 교정함으로써 연료 소모가 적은 에코 드라이빙을 가능하게 할 수 있다.

Description

운전 스타일을 이용한 연비 추정 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR ESTIMATION OF FUEL EFFICIENCY USING DRIVING SYLES AND METHOD THEREOF}
본 발명은 연비 추정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 운전자의 운전 스타일을 이용하여 연비를 추정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 들어 환경오염과 원유 가격 인상 등의 문제가 대두되면서, 자동차 산업에서는 운전 스타일 중의 하나인 에코 드라이빙(Eco Driving)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 경제운전 안내 시스템들의 상용화가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 경제운전 가이드라인은 운전 상황에 맞추어 제공되어야 하며, 특히 운전자의 운전 스타일에 맞는 경제운전 유도 방법은 경제운전 효과 향상에 중요한 영향을 미친다. 그러나, 운전 스타일이 연비에 미치는 영향이나 추정방법은 아직 명확하게 제시되지 못하고 있다.
따라서, 본 발명에서는 개인의 운전 스타일에 맞는 경제운전을 가능하게 하기 위해, 개인의 운전 스타일을 이용하여 연비를 추정하는 장치 및 방법에 관한 기술을 제공하고자 한다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 등록특허공보 제10-1034118호(2011.05.02. 등록)에 기재되어 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 운전자가 자신의 운전 스타일에 따라 추정 연비를 산출하여 추정 연비보다 더 높은 실제 연비에 의한 에코 드라이빙을 할 수 있게 하는 운전 스타일을 이용한 연비 추정 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 연비 추정 장치는, 운전 차량의 운행 정보-여기서, 운행 정보는 차량의 평균속도, 엔진의 평균RPM, 가속페달 사용 횟수, 차량 속도의 표준편차, 평균기어레벨, 가속페달 사용 시간 표준편차, 가속페달 사용 깊이 표준편차 중에서 적어도 하나를 포함함-를 수집하는 운행 정보 수집부; 상기 운행 정보 별 가중치를 설정하는 가중치 설정부; 및 상기 수집된 운행 정보 및 기 설정된 운행 정보 별 가중치를 기초로 추정 연비를 산출하는 연산부를 포함한다.
또한, 상기 연산부는, 아래의 수학식에 따라 연비를 추정할 수 있다.
추정 연비 = 13.773 - 0.250 * PsAcAvgDep + 0.103 * AvgVel - 0.004 * RPMAvg + 0.048 * PsAcCount + 0.090 * StdVel - 0.590 * Gear_SelAvg + 0.020 * PsAcStdTime + 0.016 * PsAcStdDep - 1.362 * RoadType + 0.198 * Age + 0.060 * Gender + 0.031 * AirTempAvg
상기 수학식에서, PsAcAvgDep는 가속페달 사용 평균깊이, AvgVel는 상기 차량의 평균속도, RPMAvg는 엔진의 평균RPM, PsAcCount는 가속페달 사용 횟수, StdVel는 차량 속도의 표준편차, Gear_SelAvg는 평균기어레벨, PsAcStdTime는 가속페달 사용시간 표준편차, PsAcStdDep는 가속페달 사용 깊이 표준편차, RoadType은 도로의 타입, Age는 운전자의 연령, Gender는 운전자의 성별, AirTempAvg은 평균 기온을 각각 나타낸다.
또한, 연비 추정 장치는 운전자의 성별 및 연령대와 도로의 타입을 파악하기 위한 센서부; 운행 정보를 입력 받는 입력부; 상기 추정된 연비를 표시하는 표시부; 중에서 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 하나의 실시예에 따른 연비 추정 방법은, 운전 차량의 운행 정보-여기서, 운행 정보는 차량의 평균속도, 엔진의 평균RPM, 가속페달 사용 횟수, 차량 속도의 표준편차, 평균기어레벨, 가속페달 사용 시간 표준편차, 가속페달 사용 깊이 표준편차 중에서 적어도 하나를 포함함-를 수집하는 단계; 상기 운행 정보 별로 가중치를 설정하는 단계; 및 상기 수집된 운행 정보를 바탕으로 운행 정보 별 가중치를 설정하는 단계; 상기 수집된 운행 정보 및 상기 운행 정보 별 가중치를 기초로 추정 연비를 산출하는 단계; 를 포함한다.
본 발명인 연비 추정 장치 및 그 방법에 따르면, 운전자의 운전 스타일을 이용하여 기준 연비와 실제 연비의 차이 및 실제 연비에 가까운 추정 연비를 산출할 수 있다. 또한, 산출된 추정 연비를 이용하여 운전자의 운전 스타일을 교정함으로써 연료 소모가 적은 에코 드라이빙을 가능하게 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 연비 추정 장치의 구성도이다.
도 2는 도 1에 따른 연비 추정 장치의 연비 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 운행 정보 별 가중치를 구하는데 필요한 실험 절차도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 연비 추정 시스템의 구성도이다.
도 5는 도 4에 따른 연비 추정 시스템의 연비 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
이하 첨부된 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
먼저 도 1 및 도 2를 통하여 본 발명의 실시예에 따른 연비 추정 장치 및 그 방법에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 연비 추정 장치의 구성도이다.
도 1에 나타낸 것처럼, 본 발명의 실시예에 따른 연비 추정 장치는, 운행 정보 수집부(110), 센서부(120), 입력부(130), 가중치 설정부(140), 연산부(150) 및 표시부(160)를 포함한다. 여기서 상기 센서부(120) 및 입력부(130)는 추가적으로 구성될 수 있는 구성요소에 해당된다.
운행 정보 수집부(110)는 속도, RPM 값(Revolutions per minute) 및 APS(Accelerator pedal sensor) 값을 포함하는 차량의 운행 정보들을 수집한다. 여기서, 속도, RPM 값 및 APS 값은 엔진 제어기(미도시)로부터 수집할 수도 있고, 속도 센서, RPM 센서, APS로부터 각각 직접 수집할 수도 있다. 또한 운행 정보 수집부(110)는 차량의 온도계를 통해 기온 값을 수집할 수 있다.
또한, 운행 정보 수집부(110)는 운행 중의 차량의 속도 또는 RPM 값 대비 소모되는 연료량에 대한 정보를 엔진 연료 효율 맵 및 엔진 토크 맵으로부터 수집할 수 있다. 운행 정보 수집부(110)는 CAN(Controller area network)을 통해서 차량에 설치되어 있는 센서로부터 운행 정보를 수집할 수 있다.
센서부(120)는 운전자의 성별 및 연령대와 도로의 타입을 파악하기 위해 차량에 추가적으로 설치될 수 있는 구성요소이다. 이를 위하여 운전자의 성별 및 연령대를 파악하기 위하여 운전자의 모습을 촬영할 수 있는 영상 카메라가 설치될 수 있다. 도로의 타입을 파악하기 위해서는 차량의 외면에 도로를 촬영할 수 있는 영상 카메라가 설치될 수 있다. 센서부(120)는 운전자의 성별 및 연령대와 도로의 타입을 파악하여, 센싱 값을 운행 정보 수집부(110)로 전송한다.
입력부(130)는 운전자로부터 운전자의 성별 및 연령대와 도로의 타입에 대한 운행 정보를 직접 입력받는다. 즉 상기 센서부(120)에 의해 수집되는 운행 정보를 운전자가 직접 입력부(130)를 통해 운행 정보를 입력할 수 있다. 입력부(130)를 통해 추정 연비 산출을 위한 다른 운행 정보 입력이 가능한데, 운행 정보 중에서 기 수집되지 않은 운행 정보의 경우 운전자가 직접 운행 정보를 입력할 수 있다. 입력부(130)는 차량의 계기판 또는 내비게이션 시스템에 키패드 또는 터치 스크린 형식으로 구비될 수 있다.
가중치 설정부(140)는 운행 정보 수집부(110) 또는 입력부(130)에서 수집된 운행 차량의 전체 운행 정보를 이용하여 운행 정보 별 가중치를 설정한다. 가중치에 관한 더 자세한 사항은 가중치 설정 단계에서 설명하기로 한다.
연산부(150)는 상기 전체 운행 정보 및 설정된 가중치를 이용하여 추정 연비를 산출한다.
표시부(160)는 차량의 운행 계기판 또는 내비게이션 화면으로 구현될 수 있으며, 연산부(150)에서 산출된 추정 연비를 운전자에게 시각적으로 표시한다.
이하, 도 2를 통하여 본 발명의 실시예에 따른 연비 추정 방법에 대하여 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 연비 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
먼저, 운행 정보 수집부는(110) 속도, RPM 값 및 APS(Accelerator pedal sensor) 값을 포함하는 엔진의 데이터에 대한 차량의 운행 정보를 수집한다(S210). 여기서, 속도, RPM 값 및 APS 값은 엔진 제어기(미도시)로부터 얻을 수도 있고, 속도 센서, RPM 센서, APS로부터 각각 직접 얻을 수도 있다.
또한, 운행 정보 수집부(110)는 운행 중의 차량의 속도 또는 RPM 값 대비 소모되는 연료량에 대한 정보를 엔진 연료 효율 맵 및 엔진 토크 맵으로부터 수집할 수 있다. 근본적으로 운행 정보 수집부(110)는 CAN(Controller Area Network)을 통해서 차량에 설치되어 있는 센서로부터 운행 정보를 수집할 수 있다. 운전자의 성별 및 연령대와 도로의 타입을 파악하기 위해 설치된 센서부(120)가 센싱 값을 운행 정보 수집부로 전송함으로써, 운행 정보 수집부(110)는 상기 운전자의 성별 및 연령대와 도로의 타입에 관한 운행 정보를 수집한다.
운전자의 성별 및 연령대와 도로의 타입과 같이 부가적인 센서부(120)가 필요하거나, 운행 정보 수집부(110)로부터 수집되기 어려운 운행 정보의 경우, 운전자의 입력에 의해 운행 정보가 직접 입력부를 통해 입력될 수 있다(S220).
다음으로 운행 정보 별로 가중치를 설정하는 단계(S230)에 대하여 설명한다.
운전자의 운전 스타일에 따른 추정 연비를 산출하기 위하여 운행 정보 별 가중치가 필요하다. 운행 정보 별 가중치는 운행 정보가 차지하는 기여도로부터 구할 수 있다. 즉 통계적으로 산출된 기여도에서 각 운행 정보가 연비식에서 차지하는 비율을 감안하여 가중치가 산출된다.
운행 정보 별 기여도 또는 가중치(이하 가중치)는 실험에 의한 통계적 방법에 의하여 산출 될 수 있다.
운행 정보 별 가중치를 측정하기 위하여, 운행 정보(속도, RPM, 엔진부하, 조향 핸들 각도 등), 순간 연료 사용량, GPS, 시선 정보(응시좌표, 눈 깜빡임 등), 생체 신호(심전도, 피부전도도 등), 운전 행동 영상 정보(운전자 얼굴과 페달조작 영상)와 차량의 주변 영상(전방, 후방, 좌/우 측방)을 수집할 수 있도록 하였다. 모든 데이터들은 100Hz의 마스터 시간(Master Time)에 의해 동기화되어 저장되며, 부가적인 교통 상황 처리 소프트웨어를 이용하여 운전에 영향을 미치는 도로 환경적 요소들(끼어드는 차량, 신호 대기 등)을 마스터 시간과 함께 신속하게 기록할 수 있도록 하였다.
운행 정보와 연료 사용량에 관한 정보는 차량의 CAN(Controller Area Network) 통신 테이터로부터 수집하였으며, 영상정보는 특정 시간에서의 영상을 찾기 용이하게 하기 위하여 마스터 시간을 오버레이(overlay)하여 저장하고 별도의 데이터 파일에 마스터 시간과 프레임 번호를 저장하였다.
이하에서는 도 3을 통하여 운행 정보 별 가중치를 설정하는 과정에 대하여 더욱 상세하게 설명한다.
도 3은 운행 정보 별 가중치를 구하는데 필요한 실험 절차도이다.
도 3에서, 전체 실험 절차는 주행 실험을 중심으로 실험 전(Pre-Survey)과 실험 후(Post-Survey)의 단계로 구성하였다.
운전습관에 관한 설문지를 작성(Pre-Survey)한 후 차량에 탑승(Get in the car)하여 시선측정 장비 준비(Seutup faceLAB, etc)를 마친 후 본 실험을 수행하였다. 주행 실험(Driving Experiment)은 약 20분간 시가지 외곽 도로와 국도 상에서 연습 주행(Pre-Driving Experiment)을 실시한 후, 초기화(Reset) 후에 고속도로(Highway driving Experiment-3) 상에서 실시하였다. 실험 후에는 피험자를 상대로 후기 조사(Post-Servey)를 실시하였다. 우천시에는 안전을 위하여 실험을 중단하였기 때문에, 모든 실험은 건조한 노면 상태에서 수행되었다.
표 1은 차량의 운행 정보인 운전 행동 측정 변수를 나타낸다.
고속도로 주행 중 운전 행동이 연비에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 운전 행동 측정 변수(운행 정보)를 표1과 같이 구성하였다. 가속 페달, 브레이크 페달, 기어와 관련된 운전 행동 측정 변수는 기존 연구의 변수를 토대로 보다 세분화하여 선정하였다. 특히, 가속 페달을 밟는 방법은 페달을 밟는 깊이, 횟수, 시간 등으로 세분화하여 에코운전에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 하였다.
구분 변수 정의 단위
연비 Millage 연로 1리터로 이동한 거리 km/l
차량 제어 AvgVel 차량의 평균 속도 km/h
AvgRPM 엔진의 평균 RPM rev/min
가속 페달 PsAcCount 가속페달 사용 횟수 count/10 km
PsAcAvgTime 가속페달 사용 평균 sec
PsAcStdTime 가속페달 사용 시간 표준편차 sec
PsAcAvgDep 가속페달 사용 평균깊이 %
PsAcStdDep 가속페달 사용 깊이 표준편차 %
RlA2AAvgTime 가속페달 사용 간격 평균시간 sec
RlA2AStdTime 가속페달 사용 간격 표준편차 sec
브레이크 PsBrCount 브레이크 사용 횟수 count/10 km
PsBrAvgTime 브레이크 사용 평균시간 sec
PsBrStdTime 브레이크 사용 시간 표준편차 sec
RlB2BAvgTime 브레이크 사용 간격 평균시간 sec
기어 Gear_SelAvg 평균 기어 레벨 level
Gear_SelStd 기어 레벨 표준편차 level
조향 장치 SWL_VelAvg 평균 조향 각속도 degree/sec
SWL_VelStd 조향 각속도 표준편차 degree/sec
SWL_AngStd 조향각 표준편차 degree
차량의 속도 구간에 따라 최고 연비가 달라지기 때문에 실험 데이터를 10 km/h 단위로 속도 구간을 분할하여 분석을 실시하였다. 예를 들어, 실험 중 80~90 km/h로 달린 구간에서의 데이터들을 모아 80 km/h속도 범위로 지정하는 방식으로 각 속도 범위 별로 데이터를 분류하였다.
이렇게 분류된 데이터를 토대로, 회귀분석을 이용하여 운전 행동 측정변수(운행 정보)들 중 연비에 미치는 영향력이 높은 변수들을 선정하고, 회귀 모델의 설명력을 분석하였다. 또한, 성별과 연령에 따른 연비 차이는 ANCOVA(Analysis of Covariance) 분석을 이용하였다. 이때, 연비에 영향을 미치는 외부요인을 공변량으로 외기온도와 속도 구간을 지정하였다.
회귀분석을 이용하여 운전 행동 변수와 연비 간의 추정 모델을 찾아내고, 해당 추정식에 이용된 운전 행동 변수들이 연비의 향상과 감소에 미치는 기여도를 분석함으로써, 에코운전을 위한 적절한 운전 행동에 대한 가이드라인을 도출할 수 있다.
본 실험에서는 운전 행동 변수 기반의 연비모델을 구하기 위하여, 상기 표 1에 제시된 변수들을 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 회귀 모델의 변수 선정은 단계별 회귀방법(Stepwise Regression Method)을 이용하였으며, 최종 선정된 모델의 설명력은 85.2%(Adjusted R Square = 0.852)로 운전 행동 변수만으로도 양호한 회귀 모델을 도출할 수 있었다.
선정된 변수가 연비에 미치는 기여도는 표 2에 표기된 바와 같으며, 가속 페달의 깊이, 평균 속도, 평균 엔진 회전수(RPM)가 78.8%의 기여도를 갖는 것으로 나타났다. 운전행동변수의 기여도에 따르면, 가속 페달을 밟는 깊이가 깊을수록, 엔진 회전수가 높을수록 연비가 나빠지고, 일정수준까지는 속도가 높을수록 연비가 좋아 지는 것으로 나타났다. 이는 가속 페달을 적게 밟아 서서히 가속하여 RPM이 낮은 상태로 속도를 높게 유지할 경우 가장 연비가 높을 수 있음을 의미한다.
순번 운전행동변수
(운행 정보)		 기여도 변수의 정의
1 PsAcAvgDep -24.6% 가속페달 사용 평균깊이
2 AvgVel 26.6% 차량의 평균속도
3 RPMAvg -16.2% 엔진의 평균RPM
4 PsAcCount 5.1% 가속페달 사용 횟수
5 StdVel 1.1% 차량 속도의 표준편차
6 Gear_SelAvg -3% 평균 기어 레벨
7 PsAcStdTime 3.3% 가속페달 사용 시간 표준편차
8 PsAcStdDep 0.8% 가속페달 사용 깊이 표준편차
9 RoadType -11.9% 도로의 종류
10 Age 1.9% 운전자의 연령
11 Gender 0.6% 운전자의 성별
12 AirTempAvg 4.8% 평균 기온
이 밖에, 가속 페달을 지속적으로 밝고 있는 것보다는 페달에서 자주 발을 때어서 타행주행(Coast down) 시간을 늘리는 것이 유리하다는 것을 의미하는 지표로 가속페달 사용횟수, 가속페달 사용시간의 표준편차, 가속페달 깊이의 표준편차가 약 12.1%의 기여도를 보였다.
다음으로 연산부(130)는 운행 정보 수집부(110)에서 수집된 운행 정보 및 가중치 설정부(120)에서 설정된 가중치를 이용하여 수학식1을 이용하여 추정 연비를 산출한다(S240).
[수학식 1]
추정 연비 = 13.773 - 0.250 * PsAcAvgDep + 0.103 * AvgVel - 0.004 * RPMAvg + 0.048 * PsAcCount + 0.090 * StdVel - 0.590 * Gear_SelAvg + 0.020 * PsAcStdTime + 0.016 * PsAcStdDep - 1.362 * RoadType + 0.198 * Age + 0.060 * Gender + 0.031 * AirTempAvg
여기서, 0.250, 0.103, 0.004, 0.048, 0.090, 0.590, 0.020, 0.016, 1.362, 0.198, 0.060, 0.031 의 계수는 각각의 운행 정보에 대응되는 가중치를 나타낸다. 운행 정보에 대해 설명하면, PsAcAvgDep는 가속페달 사용 평균깊이, AvgVel는 상기 차량의 평균속도, RPMAvg는 엔진의 평균RPM, PsAcCount는 가속페달 사용 횟수, StdVel는 차량 속도의 표준편차, Gear_SelAvg는 평균기어레벨, PsAcStdTime는 가속페달 사용시간 표준편차, PsAcStdDep는 가속페달 사용 깊이 표준편차, RoadType은 도로의 종류, Age는 운전자의 연령, Gender는 운전자의 성별, AirTempAvg은 평균 기온을 각각 나타낸다. 여기서 RoadType은 0=평지, 1=오르막, 2=내리막이며, Age는 0=젊은층, 1=고령층이며, Gender는 0=남성, 1=여성이다.
다음으로 표시부(160)는 추가적으로 차량 운전석의 계기판 또는 내비게이션 화면 등을 통하여 산출된 추정 연비를 표시할 수 있다.
이하에서는 도 4 및 도 5를 통하여 본 발명의 실시예에 따른 연비 추정 시스템에 대하여 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 연비 추정 시스템의 구성도이다.
도 4를 참조하면, 도 1의 경우에는 운행 정보 수집부(110), 센서부(120), 입력부(130), 가중치 설정부(140), 연산부(150) 및 표시부(160)가 차량에 포함되는 구성요소인데 반하여, 본 실시예에서는 근거리 통신망을 통해 사용자 단말기(300)를 이용하여 차량의 운행 정보를 토대로 하는 연비를 추정하는 시스템에 관한 기술을 개시한다. 본 실시예는 사용자 단말기(300) 상에서 근거리 무선 통신을 이용해서 차량(200)의 근거리 무선 통신부(130)로부터 차량의 운행 정보를 전송 받아 추정 연비를 산출하는 시스템에 관한 것이다.
먼저, 본 실시예에서 연비 추정 시스템은 운행 정보 수집부(210), 센서부(220), 근거리 무선 통신부(230), 입력부(310), 근거리 무선 통신부(320), 가중치 설정부(330), 연산부(340) 및 표시부(350)를 포함한다.
운행 정보 수집부(210), 센서부(220), 및 근거리 무선 통신부(230)는 차량(200)에 구비되며, 입력부(310), 근거리 무선 통신부(320), 가중치 설정부(330), 연산부(340) 및 표시부(350)는 사용자 단말기(300)에 구비된다. 운행 정보 수집부(210), 센서부(220), 입력부(310), 가중치 설정부(330), 연산부(340) 및 표시부(350)의 동작에 대한 설명은 상기의 설명과 공통된다. 다만, 사용자 단말기(300)의 입력부(310)는 사용자 단말기(300)의 키패드 또는 터치 스크린 형식으로 구성될 수 있다. 또한, 사용자 단말기(300)의 표시부(350)는 사용자 단말기의 디스플레이 화면을 말한다.
근거리 무선 통신부(230, 320)는 차량(200)과 사용자 단말기(300)에 각각 구비될 수 있다. 사용자 단말기(300)에 구비된 근거리 무선 통신부(320)는 차량의 운행 정보를 차량에 구비된 근거리 무선 통신부(230)로부터 전송 받아 가중치 설정부(330)로 전송한다. 여기서 근거리 무선 통신부(230, 320)는 WLAN(Wireless Local Area Network), Bluetooth, ZigBee, UWB(Ultra Wide Band), WPAN(Wireless Personal Area Network) 중에서 하나를 이용하여 구현할 수 있다. 여기서 사용자 단말기(300)는 스마트폰, 태블릿PC와 같이 상기 근거리 무선 통신이 가능한 단말기이다.
도 5는 도 4에 나타낸 연비 추정 시스템의 연비 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5에서 차량(200)의 운행 정보 수집부(210)는 차량에 설치된 각종 센서 또는 엔진 연료 효율 맵 및 엔진 토크 맵으로부터 운행 정보를 수집한다(S510). 수집된 운행 정보는 차량 내부의 근거리 무선 통신부(230)를 통해 사용자 단말기(300)의 근거리 무선 통신부(320)로 전송된다. 운전자의 성별 및 연령대와 도로의 타입에 관한 운행 정보들은 센서부(220)에 의해 수집될 수 있다.
상기 운자자의 성별 및 연령대와 도로의 종류에 관한 운행 정보와 기 수집되지 않은 운행 정보는 입력부(310)를 통해 입력될 수 있다(S520).
가중치 설정부(330)는 입력부(310) 또는 사용자 단말기(300)의 근거리 무선 통신부(320)로부터 운행 정보를 전송 받아 운행 정보 별 가중치를 설정한다(S530). 가중치는 상기 표 2의 기여도로부터 산출되며 상기 수학식 1과 같다.
연산부(340)는 가중치 설정부(330)로부터 산출된 가중치 및 운행 정보를 전송 받아 상기 수학식 1의 연비식을 이용하여 추정 연비를 산출한다(S540).
표시부(340)는 추가적으로 연산부(330)에서 산출된 추정 연비를 표시할 수 있다. 표시부(340)는 차량의 운행 게시판 또는 내비게이션 화면으로 구현될 수 있다.
근거리 무선 통신부(230, 320)는 차량과 사용자 단말기(300)에 각각 구비될 수 있다. 사용자 단말기(300)에 구비된 근거리 무선 통신부(320)는 차량의 운행 정보를 차량에 구비된 근거리 무선 통신부(230)로부터 전송 받아 가중치 설정부(330)로 전송한다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 연비 추정 장치 및 그 방법에 따르면 운전자의 운전 스타일을 이용하여 기준 연비와 실제 연비의 차이 및 실제 연비에 가깝게 연비를 추정할 수 있다. 또한, 추정된 연비를 이용하여 운전자의 운전 스타일을 교정함으로써 연료 소모가 적은 에코 드라이빙을 가능하게 할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 따라서 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허청구범위에 기재된 내용 및 그와 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
110: 운행 정보 수집부 120: 센서부
130: 입력부 140: 가중치 설정부
150: 연산부 160: 표시부
200: 차량 210: 운행정보 수집부
220: 센서부 230: 근거리 무선 통신부
300: 사용자 단말기 310: 입력부
320: 근거리 무선 통신부 330: 가중치 설정부
340: 연산부 350: 표시부

Claims (5)

  1. 운전자의 운전 스타일을 이용하여 연비를 추정하는 장치에 있어서,
    운전 차량의 운행 정보-여기서, 운행 정보는 차량의 평균속도, 엔진의 평균RPM, 가속페달 사용 횟수, 차량 속도의 표준편차, 평균기어레벨, 가속페달 사용 시간 표준편차, 가속페달 사용 깊이 표준편차 중에서 적어도 하나를 포함함-를 수집하는 운행 정보 수집부;
    상기 운행 정보 별 가중치를 설정하는 가중치 설정부; 및
    상기 수집된 운행 정보 및 기 설정된 운행 정보 별 가중치를 기초로 추정 연비를 산출하는 연산부를 포함하며,
    상기 연산부는,
    아래의 수학식에 따라 연비를 추정하는 연비 추정 장치:
    추정 연비 = 13.773 - 0.250 * PsAcAvgDep + 0.103 * AvgVel - 0.004 * RPMAvg + 0.048 * PsAcCount + 0.090 * StdVel - 0.590 * Gear_SelAvg + 0.020 * PsAcStdTime + 0.016 * PsAcStdDep - 1.362 * RoadType + 0.198 * Age + 0.060 * Gender + 0.031 * AirTempAvg
    상기 수학식은 운행 정보와 가중치의 곱으로 이루어지며, PsAcAvgDep는 가속페달 사용 평균깊이, AvgVel는 상기 차량의 평균속도, RPMAvg는 엔진의 평균RPM, PsAcCount는 가속페달 사용 횟수, StdVel는 차량 속도의 표준편차, Gear_SelAvg는 평균기어레벨, PsAcStdTime는 가속페달 사용시간 표준편차, PsAcStdDep는 가속페달 사용 깊이 표준편차, RoadType은 도로의 종류, Age는 운전자의 연령, Gender는 운전자의 성별, AirTempAvg은 평균 기온을 각각 나타낸다.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    운전자의 성별 및 연령대와 도로의 타입을 파악하기 위한 센서부;
    운행 정보를 입력받는 입력부;
    상기 추정된 연비를 표시하는 표시부; 중에서 적어도 하나를 더 포함하는 연비 추정 장치.
  4. 운전자의 운전 스타일을 이용하여 연비를 추정하는 방법에 있어서,
    운전 차량의 운행 정보-여기서, 운행 정보는 차량의 평균속도, 엔진의 평균RPM, 가속페달 사용 횟수, 차량 속도의 표준편차, 평균기어레벨, 가속페달 사용 시간 표준편차, 가속페달 사용 깊이 표준편차 중에서 적어도 하나를 포함함-를 수집하는 단계;
    상기 운행 정보 별로 가중치를 설정하는 단계; 및
    상기 수집된 운행 정보를 바탕으로 운행 정보 별 가중치를 설정하는 단계;
    상기 수집된 운행 정보 및 상기 운행 정보 별 가중치를 기초로 추정 연비를 산출하는 단계를 포함하며,
    상기 추정 연비를 산출하는 단계는,
    아래의 수학식에 따라 연비를 추정하는 연비 추정 방법:
    추정 연비 = 13.773 - 0.250 * PsAcAvgDep + 0.103 * AvgVel - 0.004 * RPMAvg + 0.048 * PsAcCount + 0.090 * StdVel - 0.590 * Gear_SelAvg + 0.020 * PsAcStdTime + 0.016 * PsAcStdDep - 1.362 * RoadType + 0.198 * Age + 0.060 * Gender + 0.031 * AirTempAvg
    상기 수학식은 운행 정보와 가중치의 곱으로 이루어지며, PsAcAvgDep는 가속페달 사용 평균깊이, AvgVel는 상기 차량의 평균속도, RPMAvg는 엔진의 평균RPM, PsAcCount는 가속페달 사용 횟수, StdVel는 차량 속도의 표준편차, Gear_SelAvg는 평균기어레벨, PsAcStdTime는 가속페달 사용시간 표준편차, PsAcStdDep는 가속페달 사용 깊이 표준편차, RoadType은 도로의 종류, Age는 운전자의 연령, Gender는 운전자의 성별, AirTempAvg은 평균 기온을 각각 나타낸다.
  5. 삭제
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