KR101658101B1 - 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단 방법 및 시스템, 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 3축 가속도 센서를 이용하여 주행중인 차량에 대해서 중력 가속도 데이터를 수집하고, 중력 가속도 데이터를 기반으로 유형별 사고 판단(예 전복사고, 추락사고, 접촉사고, 충돌사고, 추돌사고 등) 발생하는 경우 이를 미리 판별하여 제공하는 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단 방법 및 시스템, 장치에 관한 것으로, 3차량의 충력 가속도를 감지하여 출력하는 3축 가속도 센서; 및 칼만 필터를 구비하고 있으며, 3축 가속도 센서로부터 차량의 중력 가속도 데이터를 수신받아 칼만 필터를 통해 필터링하고, 필터링된 데이터를 기반으로 차량의 현재 상태를 체크한 후 정상상태인지, 사고 상태인지, 전복상태인지, 추락상태인지의 여부를 판단하여 제공하는 사고 판단부를 포함한다. 이에 차량의 현재 상태를 정확하게 파악하고 있어 전복 또는 추락 등과 같은 사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 차량의 사고 여부 및 사고의 종류를 알 수 있도록 하는 효과가 있다.

Description

3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단 방법 및 시스템, 장치{Accident Type Judgment Method And System for Vehicle Accident Pattern Using A 3-Axis Acceleration Sensor, Apparatus}
본 발명은 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단 방법 및 시스템, 장치에 관한 것으로, 특히 3축 가속도 센서를 이용하여 주행중인 차량에 대해서 중력 가속도 데이터를 수집하고, 중력 가속도 데이터를 기반으로 유형별 사고 판단(예 전복사고, 추락사고, 접촉사고, 충돌사고, 추돌사고 등) 발생하는 경우 이를 미리 판별하여 제공하는 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단 방법 및 시스템, 장치에 관한 것이다.
일반적으로 차량용 블랙박스는 차량에 설치된 각종 센서의 신호를 블랙박스 내부 메모리에 기록하여 사고가 발생한 경우 사고 경위 조사에 사용하기 만들어진 시스템이다. 또한, 이를 변형하여 차량에 설치된 각종 센서의 신호를 휴대용 단말기에서 수신하여 이를 무선으로 서버로 전송하여 사고가 발생한 경우 사고 경위 조사에 사용한다. 이와 같은 종래의 차량용 블랙박스 시스템은 사고 발생시 추후 사고 경위 조사에 사용될 수 있는 있으나, 갑작스러운 사고로 운전자(사용자)의 의식이 불명료한 상황에서 사고 발생 여부를 판단하여 이를 서버로 전송하여 인명 보호를 위한 도움을 청할 수 있는 기능이 미비하다.
이를 보완하기 위해 GPS기반 시스템을 이용하여 사고 위치를 파악하는 기술이 존재하고 있으나 이 경우에도 GPS 정보의 분해능 및 집적도가 높지 않아 사고 발생을 효율적으로 판단할 수 없는 문제점이 있다.
한국 등록특허 제 10-1428008 호 한국 공개특허 제 10-2007-0056537 호
이와 같은 문제점을 해소시키기 위해 본 발명은 3축 가속도 센서를 구비시켜 주행중인 차량에 대해서 중력 가속도 데이터를 수집하고, 중력 가속도 데이터를 기반으로 차량의 유형별 사고 (예 전복사고, 추락사고, 접촉사고, 충돌사고, 추돌사고 등)가 발생하는 경우 이를 미리 판별하여 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단장치는 차량의 충력 가속도를 감지하여 출력하는 3축 가속도 센서; 및 칼만 필터를 구비하고 있으며, 3축 가속도 센서로부터 차량의 중력 가속도 데이터를 수신받아 칼만 필터를 통해 필터링하고, 필터링된 데이터를 기반으로 차량의 현재 상태를 체크한 후 정상상태인지, 사고 상태인지, 전복상태인지, 추락상태인지의 여부를 판단하여 제공하는 사고 판단부를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 차량의 위치정보를 제공하는 GPS 모듈을 더 포함하며, 사고 판단부는, 중력가속도 데이터에 위치정보 및 방위각 정보를 기반으로 하여 차량의 이상상태 여부를 판단하여 제공할 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 사고 판단부의 칼만 필터는, 중력 가속도 데이터로부터 이상치를 보정할 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 이상치는 방지턱, 요철, 방향성 주행모듈 중 어느 하나에 의해 발생된 데이터일 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 사고 판단부는, 3축 가속도 센서로부터 제공되는 Y축의 변화를 분석하여 좌회전상태 또는 우회전상태를 인식하고, 3축 가속도 센서로부터 제공되는 X축의 변화를 분석하여 가속상태 또는 감속상태를 인식하며, 3축 가속도 센서로부터 제공되는 Z축의 변화를 분석하여 고도의 변경상태를 인식할 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 사고 판단부는, X축의 변화보다 Y축 및 Z축의 변화가 많은 경우 전복사고로 인식하고, X축, Y축의 변화보다 Z축의 변화가 많은 경우 추락사고로 인식할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단시스템은 3축 가속도 센서를 구비하고 있으며, 상기 3축 가속도 센서를 통해 차량의 중력 가속도 데이터를 수집하여 전송하는 이동 단말기; 및 칼만 필터를 구비하고 있으며, 상기 이동 단말기로부터 차량의 중력 가속도 데이터를 수신받아, 상기 칼만 필터를 통해 필터링하여, 차량의 현재 상태를 체크하여, 차량의 이상상태 여부를 판단하고, 판단 결과 차량에 이상상태가 발생한 것으로 판단되는 미리 등록되어 있는 사고알림정보를 이용하여 사고 상태를 알리는 차량사고 관리서버를 포함할 수 있다.
여기서, 차량의 이상상태는 차량의 유형별 사고일 수 있으며, 일예를 들면 전복사고, 추락사고, 접촉사고, 충돌사고, 추돌사고 중 하나일 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 중력 가속도 데이터는 헤더, 바디, 테일로 이루어지며, 상기 바디는, 메시지 타입, 3축 가속도센서 반복회수, 순번, X축 속도변화, Y축 속도변화, Z축 속도변화 중 하나 이상으로 이루어져 있을 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 이동 단말기는, GPS 모듈을 더 포함하고 있으며, 상기 이동 단말기는 상기 3축 가속도 센서를 통해 측정된 중력 가속도 데이터에 위치정보, 방위각 정보를 링크시켜 차량사고 관리서버로 전송하는 한편, 및 상기 중력가속도 데이터에 위치정보 및 방위각 정보를 기반으로 하여 차량의 이상상태 여부를 판단하여 제공할 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 차량사고 관리서버는, 사고알림정보 송출시 상기 위치정보를 사고지점 정보로 하여 송출할 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 차량사고 관리서버의 칼만 필터는, 중력 가속도 데이터로부터 이상치를 보정할 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 이상치는 방지턱, 요철, 방향성 주행모듈 중 어느 하나에 의해 발생된 데이터일 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 차량사고 관리서버는, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 Y축의 변화를 분석하여 좌회전상태 또는 우회전상태를 인식하고, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 X축의 변화를 분석하여 가속상태 또는 감속상태를 인식하며, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 Z축의 변화를 분석하여 고도의 변경상태를 인식할 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 차량사고 관리서버는, X축의 변화보다 Y축 및 Z축의 변화가 많은 경우 전복사고로 인식하고, X축, Y축의 변화보다 Z축의 변화가 많은 경우 추락사고로 인식할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단방법은, 차량사고 관리서버는, 3축 가속도 센서에 의해 생성된 중력 가속도 데이터를 수신하는 단계; 상기 차량사고 관리서버는, 중력 가속도 데이터를 분석하여 사고감지 데이터를 추출하는 단계; 상기 차량사고 관리서버는, 상기 사고감지 데이터를 칼만 필터를 이용하여 필터링하여 이상치를 보정하는 단계; 상기 차량사고 관리서버는, 상기 보정된 사고감지 데이터를 미리 저장되어 있는 차량 움직임 패턴 정보와 비교하는 단계; 상기 차량사고 관리서버는, 상기 차량 움직임 패턴 정보와의 비교를 통해 차량의 움직임을 분석하는 단계; 상기 차량사고 관리서버는, 상기 차량의 움직임 분석결과 전복사고로 의심되는지의 여부를 판단하는 단계; 상기 차량사고 관리서버는, 전복사고로 의심되는 경우 전복사고 예고 정보를 미리 등록되어 있는 사고알림정보를 이용하여 송출하고, 전복사고로 의심되지 않는 경우 추락사고로 의심되는지의 여부를 판단하는 단계; 상기 차량사고 관리서버는, 상기 추락사고로 의심되는 경우 상기 사고알림정보를 이용하여 추락사고예고 정보를 송출하는 단계로 이루어질 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 이상치는 방지턱, 요철, 방향성 주행모듈 중 어느 하나에 의해 발생된 데이터일 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 차량사고 관리서버는, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 Y축의 변화를 분석하여 좌회전상태 또는 우회전상태를 인식하고, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 X축의 변화를 분석하여 가속상태 또는 감속상태를 인식하며, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 Z축의 변화를 분석하여 고도의 변경상태를 인식할 수 있다.
본 발명과 관련된 실시예로서, 차량사고 관리서버는, X축의 변화보다 Y축 및 Z축의 변화가 많은 경우 전복사고로 인식하고, X축, Y축의 변화보다 Z축의 변화가 많은 경우 추락사고로 인식할 수 있다.
본 발명은 이동 단말기에 3축 가속도 센서를 구비시켜 주행중인 차량에 대해서 중력 가속도 데이터를 수집하고, 중력 가속도 데이터를 기반으로 차량의 전복사고 또는 추락사고 등 각종 사고 상황을 미리 판별하여 제공함으로써, 차량의 현재 상태를 정확하게 파악하고 있어 차량의 사고 여부 및 사고의 종류를 알 수 있도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단방법을 설명하기 위한 동작흐름도이다.
도 4는 도 1 및 도 2에 적용된 3축 가속도 센서를 설명하기 위한 질량-스프링 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 1 및 도 2에 적용된 3축 가속도 센서를 이용하여 여러 축의 가속도를 측정할 수 있는 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 1 및 도 2의 3축 가속도 센서의 원리를 이해하기 위해 첨부한 도면이다.
도 7은 도 1 및 도 2의 3축 가속도 센서의 방향각 설정상태를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 도 1 및 도 2의 3축 가속도 센서에 의해 생성된 중력 가속 데이터의 전송포맷을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 도 8의 BODY 파트의 전송포맷을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 도 1 및 도 2의 3축 가속도 센서에 의해 판단될 수 있는 운행 패턴을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
( 실시예 1)
도 1은 본 발명에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 이동 단말기(100)는 차량의 충력 가속도를 감지하여 출력하는 3축 가속도 센서(110)와, 칼만 필터(161)를 구비하고 있으며, 3축 가속도 센서(110)로부터 차량의 중력 가속도 데이터를 수신받아, 칼만 필터(161)를 통해 필터링하여, 차량의 현재 상태를 체크하여, 정상상태인지, 사고 상태인지, 전복상태인지, 추락상태인지의 여부를 판단하여 제공하는 사고 판단부(160)와, 차량의 위치정보를 제공하는 GPS 모듈(120)과, 전체 시스템을 제어하는 한편, 사고 판단부(160)에 의해 판단된 차량 상태를 출력부(150)를 통해 출력시키는 제어부(130)로 이루어진다.
즉, 사고 판단부(160)는 차량의 이상상태를 차량의 유형별 사고로 판단하는데, 구체적으로 예를 들면 위에서 언급한 바와 같이 전복사고, 추락사고, 접촉사고, 충돌사고, 추돌사고 등이 이에 해당된다.
또한 이동 단말기는 GPS 모듈(120) 이외에 OBD 및 TPMS 등 다양한 차량센서를 더 포함할 수 있으며, 제어부(130)는 이러한 센서로부터 감지된 신호를 토대로 전체 시스템을 제어할 수 있다.
사고 판단부(160)는 중력가속도 데이터에 위치정보 및 방위각 정보를 기반으로 하여 차량의 이상상태 여부를 판단하여 제공한다.
사고 판단부(160)의 칼만 필터(161)는 중력 가속도 데이터로부터 이상치를 보정하고, 이상치는 방지턱, 요철, 방향성 주행모듈 중 어느 하나에 의해 발생된 데이터이다.
사고 판단부(160)는 3축 가속도 센서(110)로부터 제공되는 Y축의 변화를 분석하여 좌회전상태 또는 우회전상태를 인식하고, 3축 가속도 센서(110)로부터 제공되는 X축의 변화를 분석하여 가속상태 또는 감속상태를 인식하며, 3축 가속도 센서(110)로부터 제공되는 Z축의 변화를 분석하여 고도의 변경상태를 인식한다.
사고 판단부(160)는 X축의 변화보다 Y축 및 Z축의 변화가 많은 경우 전복사고로 인식하고, X축, Y축의 변화보다 Z축의 변화가 많은 경우 추락사고로 인식한다.
실시예 2에 공통으로 포함되어 있는 구성요소에 대해서 그 상세한 설명은 실시예 2에서 기술하기로 한다.
( 실시예 2)
도 2는 본 발명에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단시스템은 이동 단말기(100), 차량사고 관리서버(200), 통신망(300)으로 이루어진다.
이동 단말기(100)는 차량의 중력 가속도 데이터를 수집하여 제공하는 3축 가속도 센서(110)와, 차량의 위치정보를 수신하여 제공하는 GPS 모듈(120)과, 3축 가속도 센서(110)로부터 제공되는 중력 가속도 데이터를 전송포맷으로 변환시켜 통신부(140)를 통해 송출하는 한편, 3축 가속도 센서(110)를 통해 측정된 중력 가속도 데이터에 GPS 모듈(120)에 의해 제공되는 위치정보, 방위각 정보를 링크시켜 통신부(140)를 통해 차량사고 관리서버(200)로 전송하는 제어부(130)와, 제어부(130)의 제어에 응하여 차량의 상태를 화면상으로 출력하는 출력부(150)로 이루어진다.
이때 중력 가속도 데이터는 헤더, 바디, 테일로 이루어지며, 상기 바디는, 메시지 타입, 3축 가속도센서 반복회수, 순번, X축 속도변화, Y축 속도변화, Z축 속도변화 등으로 이루어진다.
도 4는 도 1 및 도 2에 적용된 3축 가속도 센서를 설명하기 위한 질량-스프링 시스템을 설명하기 위한 도면으로서, 뉴턴의 제 1 법칙을 이용하여 가속도를 측정하는 가속도를 측정하는 센서의 원리로서, 외부의 힘은 질량인 물체에 연결된 스프링이 늘어난 거리에 비례하므로 가속도 a는 a＝kx/m으로 계산됨을 알 수 있다.
도 5는 도 1 및 도 2에 적용된 3축 가속도 센서를 이용하여 여러 축의 가속도를 측정할 수 있는 구조를 설명하기 위한 도면으로서, 여러 축의 가속도를 측정할 수 있는 구조적 특징을 가지고 있는 것으로, 가속도는 한 번 적분하면 속도 두 번 적분하면 위치가 계산되므로 두 방향의 가속도 센서를 이용하면 평면상에서 움직이는 물체에 장착해 자기 위치를 알아낼 수 있다.
도 6은 도 1 및 도 2의 3축 가속도 센서의 원리를 이해하기 위해 첨부한 도면으로서, MEMS 가속도계의 핵심 요소는 두 세트의 핑거(finger)로 구성된 빔 구조를 움직이는 것으로, 한 세트의 핑거는 기판의 균일한 접지면에 고정되어 있고 다른 세트는 적용되는 가속도에 반응하여 움직일 수 있는 스프링과 피스톤 자체의 질량에 연결되어 있다. 여기서 적용되는 가속도는 고정된 빔 핑거와 이동하는 빔 핑거 간의 캐패시턴스(capacitance)를 변화시킨다. 이렇듯 몇 미크론에 불과한 MEMS 구조에는 매우 높은 정밀도의 실리콘 광식각법(photolithography) 및 에칭 공정 기술이 요구된다. MEMS 구조는 대개 단일 크리스털 실리콘으로 만들어지거나, 단일 크리스털 실리콘 웨이퍼의 표면에 초고온으로 침적되는 폴리실리콘으로 구성되며 이러한 유연한 기술을 통해 기계적 특성이 매우 다른 구조를 설계할 수 있다. 설계 제어 및 변경이 가능한 기계적 파라미터 중 하나는 스프링 강성이다. 뿐만 아니라 감지 요소의 질량과 구조의 감쇠(Damping)를 통해서도 설계 변경이 가능하다.
도 7은 도 1 및 도 2의 3축 가속도 센서의 방향각 설정상태를 설명하기 위한 도면으로서, 3축 가속도 센서(110)의 축방향각은 차량의 진행방향을 X축, 좌우 방향각을 Y축으로 Z축을 수직축으로 설정한다.
도 8은 도 1 및 도 2의 3축 가속도 센서에 의해 생성된 중력 가속 데이터의 전송포맷을 설명하기 위한 도면으로서, 차량에 구비된 이동 단말기(100)는 이동 단말기(100) 내에 장착된 3축 가속도 센서(110)를 통해 가속도 데이터를 기반으로 하는 중력 가속도 데이터를 생성하고, 이를 차량 사고 관리 서버(200)에 전송하게 되는데 이를 위하여 통신 프로토콜(Protocol)을 정의하고 있는 것으로, 3축 가속도 센서(110)에서 차량사고관리 서버(200)로 전송하는 프로토콜 전문(BODY)에 헤더(Header)과 테일(Tail)을 정의하고 있다.
도 9는 도 8의 전문(BODY) 파트의 전송포맷을 설명하기 위한 도면으로서, 전송되는 전문(Body) 부분이며 데이터는 50~300msec 단위 데이터를 1분 단위로 전송하게 되며, 전송하게 되는 데이터 건수에 따리 가속도 센서 반복횟수를 조정하게 된다.
도 10은 도 1 및 도 2의 3축 가속도 센서에 의해 판단될 수 있는 운행 패턴을 설명하기 위한 도면으로서, 좌회전, 우회전, 가속, 감속, 사고, 좌 전복, 우 전복, 추락 등의 경우에 3축 가속도 센서(110)를 통해서 확인 가능하다. 즉, 좌, 우회전의 경우 축 방향을 전담하는 Y 축의 변화를 측정하게 되며 Y 축이 (+)의 가속도를 가지면 좌측으로 이동한 것으로 인식하고 (-)의 값을 가지게 되면 우측으로 이동한 것으로 인식한다, 가속 감속의 경우 진행방향의 센서 X축 값이 이용 측정하며 (+) 값을 가지는 경우 가속, (-)값을 가지는 경우 감속으로 본다. Z 축의 경우 고도가 변경되면 고도가 낮아지는 경우 (+)값, 고도가 상승하는 경우 (-) 값을 가지게 된다. 해당 패턴을 비교하여 좌,우 전복 패턴은 X, Y, Z축 값이 1G값에 근접하는 형태의 경우 안정화 상태(정지)로 보고 차량의 최종 상태를 확인하여 전복 여부를 결정할 수 있게 된다.
차량사고 관리서버(200)는 차량식별정보에 매칭시켜 차량정보를 저장하고 있는 차량정보 DB(210)와, 차량식별정보에 매칭시켜 차량사고정보를 저장하고 있는 차량사고정보 DB(220)와, 칼만 필터(231)를 구비하고 있으며, 이동 단말기(100)를 통해 송출되는 중력 가속도 데이터를 수신받아 이상치를 보정한 후 차량의 움직임 상태를 체크하여, 정상상태인지, 전복상태인지, 추락상태인지의 여부를 확인하고, 확인 결과를 제공하는 차량사고 판별부(230)와, 차량사고 판별부(230)의 확인 결과 전복상태 또는 추락상태로 판단되는 미리 등록되어 있는 사고알림정보를 이용하여 사고 상태를 알리는 한편 차량사고정보를 차량사고정보 DB(220)에 등록시켜 관리하는 차량사고 알림부(240)로 이루어진다.
칼만 필터(231)는 재귀적 동작을 기본으로 하는 구성요소로서, 바로 이전 추정했던 값을 기본으로 하여 현재의 값을 추정한다. 일반적으로 3축 가속도 센서는 다양한 노이즈를 포함하고 있고 평탄한 수평의 도로를 일정한 속도로 달리지 않는 이상 노이즈는 증가하게 되어 있다. 등속 운동하는 차가 추가로 가속하거나 감속하는 것을 반복하는 경우, 노면의 상태가 고르지 않은 도로, 가속 방지턱, 경사로, 구분도로 등의 다양한 노면의 상태가 가속센서의 노이즈를 증가시킨다. 또한 정지해 있는 물체에 가해지는 중력 가속도 변화를 측정하는 부분에서는 3축 가속도 센서는 유용하게 측정할 수 있지만 다양한 실생활에서는 주기적으로 초기값을 설정하여 센서의 신뢰도를 높이는 칼만 필터를 사용하여야만 정확한 패턴을 찾을 수 있다.
차량사고 관리서버(200)는 사고알림정보 송출시 위치정보를 사고지점 정보로 하여 송출한다.
차량사고 판별부(230)의 칼만 필터(231)는 중력 가속도 데이터로부터 이상치를 보정할 수 있다. 여기서, 이상치는 방지턱, 요철, 방향성 주행모듈 중 어느 하나에 의해 발생된 데이터이다.
여기서, 칼만 필터(231)의 원리에 대해서 간단히 설명하면, 노면 상태나 차량의 진동, 미세한 털림 및 흔들림 등 따른 다양한 오차를 보정 하는 데 중요한 역할을 하게 된다.
칼만 필터는 가우시안(정규분포) 잡음을 가진 선형 동적 시스템에 대한 최적의 예측 방법을 제공하므로 동작 예측 분야에서 가장 널리 알려진 기법 중의 하나이다. 그리고 칼만 필터는 컴퓨터를 이용하여 쉽게 구현할 수 있는 일반화된 회귀 알고리즘을 제공한다. 일반적으로, 칼만 필터는 식 (1), 식 (2)와 같이 시스템을 시스템 상태 모델과 측정 모델로 나타낸다.
Figure 112014127997419-pat00001
k번째 시점의 시스템 상태 s(k)는 k-1번째 시점의 프레임과 선형적으로 관련되어 있으며 측정 모델 m(k)와 시스템 상태 s(k)사이의 관계 역시 선형적이다. w(k)와 v(k)는 각각 상태 및 측정 잡음을 나타내며, 각각에 대해 독립적이고 가우시안 잡음을 가진다고 가정한다. 식 (1)에서 (k)는 k번째 시점의 상태와 k+1번째 시점의 상태를 연관시키는 상태 전이 행렬이고, 식 (2)에서 H(k)는 상태 모델과 측정 모델을 연관시키는 관측 행렬이다. 즉, 운동하는 물체에서는 폐색 때문에 정확한 측정을 하지 못하는 경우와 다양한 노면상태와 잡음으로 인해 오작동하는 경우가 많다. 이를 칼만 필터(231)를 이용하면 노이즈 제거 작업을 용이하게 수행할 수 있다.
차량사고 관리서버(200)의 차량사고 판별부(230)는 칼만 필터(231)에 의해 보정된 3축 가속도 센서(110)로부터 제공되는 Y축의 변화를 분석하여 좌회전상태 또는 우회전상태를 인식하고, 3축 가속도 센서(110)로부터 제공되는 X축의 변화를 분석하여 가속상태 또는 감속상태를 인식하며, 3축 가속도 센서(110)로부터 제공되는 Z축의 변화를 분석하여 고도의 변경상태를 인식한다.
차량사고 관리서버(200)의 차량사고 판별부(230)는 X축의 변화보다 Y축 및 Z축의 변화가 많은 경우 전복사고로 인식하고, X축, Y축의 변화보다 Z축의 변화가 많은경우 추락사고로 인식한다.
상기와 같이 구성된 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단방법에 대해서 설명하면 다음과 같다.
도 3은 본 발명에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단방법을 설명하기 위한 동작흐름도이다.
도 3에 도시된 바와 같이 차량사고 관리서버(200)의 차량사고 판별부(230)는 3축 가속도 센서(110)에 의해 생성된 중력 가속도 데이터를 수신(S110)하고, 중력 가속도 데이터를 분석하여 사고감지 데이터를 추출(S120)한다.
차량사고 관리서버(200)의 차량사고 판별부(230)는 사고감지 데이터를 칼만 필터(231)를 이용하여 필터링하여 이상치를 보정(S130)하고, 보정된 사고감지 데이터를 미리 저장되어 있는 차량 움직임 패턴 정보와 비교(S140)한다. 여기서, 방지턱, 요철, 방향성 주행모듈에 의해 발생된 노이즈이다.
차량사고 관리서버(200)의 차량사고 판별부(230)는 차량 움직임 패턴 정보와의 비교를 통해 차량의 움직임을 분석(S150)하고, 차량의 움직임 분석결과 전복사고로 의심되는지의 여부를 판단(S160)한다.
S160 단계의 판단 결과 전복사고로 의심되는 경우 차량사고 관리서버(200)의 차량사고 판별부(230)는 전복사고 예고 정보를 미리 등록되어 있는 사고알림정보를 이용하여 송출(S170)하고, 전복사고로 의심되지 않는 경우 추락사고로 의심되는지의 여부를 판단(S180)한다.
S180 단계의 판단 결과, 차량사고 관리서버(200)의 차량사고 판별부(230)는 추락사고로 의심되는 경우 사고알림정보를 이용하여 추락사고예고 정보를 송출(S190)한다.
차량사고 관리서버(200)의 차량사고 판별부(230)는 3축 가속도 센서(110)로부터 제공되는 Y축의 변화를 분석하여 좌회전상태 또는 우회전상태를 인식하고, 3축 가속도 센서(110)로부터 제공되는 X축의 변화를 분석하여 가속상태 또는 감속상태를 인식하며, 3축 가속도 센서(110)로부터 제공되는 Z축의 변화를 분석하여 고도의 변경상태를 인식한다.
차량사고 관리서버(200)의 차량사고 판별부(230)는 X축의 변화보다 Y축 및 Z축의 변화가 많은 경우 전복사고로 인식하고, X축, Y축의 변화보다 Z축의 변화가 많은 경우 추락사고로 인식한다.
전술한 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 이동 단말기
110 : 3축 가속도 센서 120 : GPS 모듈
130 : 제어부 140 : 제어부
150 : 출력부
200 : 차량사고 관리서버
210 : 차량정보 DB 220 : 차량사고정보 DB
230 : 차량사고 판별부 231 : 칼만 필터
240 : 차량사고 알림부

Claims (18)

  1. 차량의 충력 가속도를 감지하여 출력하는 3축 가속도 센서; 및
    칼만 필터를 구비하고 있으며, 상기 3축 가속도 센서로부터 차량의 중력 가속도 데이터를 수신받아 상기 칼만 필터를 통해 필터링하고, 상기 필터링된 데이터를 기반으로 차량의 현재 상태를 체크한 후 정상상태인지, 사고 상태인지, 전복상태인지, 추락상태인지의 여부를 판단하여 제공하는 사고 판단부를 포함하고,
    상기 사고 판단부(160)는,
    상기 중력 가속도 데이터의 이상치(방지턱, 요철, 방향성 주행모듈 중 어느 하나에 의해 발생된 값)를 보정하는 상기 칼만 필터를 이용해 필터링하여 상기 필터링된 데이터의 위치정보 및 방위각 정보를 기반으로 상기 차량이 정상상태인지, 사고 상태인지, 전복상태인지, 추락상태인지를 판단하며,
    상기 중력 가속도 데이터로부터 제공되는 X축의 변화보다 Y축 및 Z축의 변화가 많은 경우 전복사고로 인식하고, X축, Y축의 변화보다 Z축의 변화가 많은 경우 추락사고로 인식하는 것을 특징으로 하며
    상기 중력 가속도 데이터는 헤더, 바디, 테일로 이루어지며, 상기 바디는, 메시지 타입, 3축 가속도센서 반복회수, 순번, X축 속도변화, Y축 속도변화, Z축 속도변화 중 하나 이상으로 이루어져 있는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 차량의 위치정보를 제공하는 GPS 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단장치.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 사고 판단부는, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 Y축의 변화를 분석하여 좌회전상태 또는 우회전상태를 인식하고, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 X축의 변화를 분석하여 가속상태 또는 감속상태를 인식하며, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 Z축의 변화를 분석하여 고도의 변경상태를 인식하는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단장치.
  6. 삭제
  7. 3축 가속도 센서를 구비하고 있으며, 상기 3축 가속도 센서를 통해 차량의 중력 가속도 데이터를 수집하여 전송하는 이동 단말기; 및
    칼만 필터를 구비하고 있으며, 상기 이동 단말기로부터 차량의 중력 가속도 데이터를 수신받아 상기 칼만 필터를 통해 필터링하고, 차량의 현재 상태를 체크하여, 이상상태 여부를 판단하고, 전복상태 또는 추락상태로 판단될 시 미리 등록된 사고알림정보를 활용해 사고 상태를 알리는 차량사고 관리서버를 포함하고,
    상기 차량사고 관리서버는, 중력 가속도 데이터로부터 이상치(방지턱, 요철, 방향성 주행모듈 중 어느 하나에 의해 발생된 값)를 보정하는 상기 칼만 필터를 이용해 필터링하여 상기 필터링된 데이터의 위치정보 및 방위각 정보를 기반으로 상기 차량의 정상상태인지, 사고 상태인지, 전복상태인지, 추락상태인지에 대한 상기 이상상태 여부를 판단하며
    상기 중력 가속도 데이터부터 제공되는 X축의 변화보다 Y축 및 Z축의 변화가 많은 경우 전복사고로 인식하고, X축, Y축의 변화보다 Z축의 변화가 많은 경우 추락사고로 인식하는 것을 특징으로 하고
    상기 중력 가속도 데이터는 헤더, 바디, 테일로 이루어지며, 상기 바디는, 메시지 타입, 3축 가속도센서 반복회수, 순번, X축 속도변화, Y축 속도변화, Z축 속도변화 중 하나 이상으로 이루어져 있는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단시스템.
  8. 삭제
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 이동 단말기는, GPS 모듈을 더 포함하고 있으며,
    상기 이동 단말기는 상기 3축 가속도 센서를 통해 측정된 중력 가속도 데이터의 위치정보, 방위각 정보를 링크시켜 상기 차량사고 관리서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단시스템.
  10. 제 7 항에 있어서, 상기 차량사고 관리서버는,
    상기 사고알림정보 송출시 상기 위치정보를 사고지점 정보로 하여 송출하는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단시스템.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 제 7 항에 있어서,
    상기 차량사고 관리서버는, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 Y축의 변화를 분석하여 좌회전상태 또는 우회전상태를 인식하고, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 X축의 변화를 분석하여 가속상태 또는 감속상태를 인식하며, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 Z축의 변화를 분석하여 고도의 변경상태를 인식하는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단시스템.
  14. 삭제
  15. 차량사고 관리서버는, 3축 가속도 센서에 의해 생성된 중력 가속도 데이터를 수신하는 단계;
    상기 차량사고 관리서버는, 중력 가속도 데이터를 분석하여 사고감지 데이터를 추출하는 단계;
    상기 차량사고 관리서버는, 상기 사고감지 데이터를 칼만 필터를 이용하여 필터링하여 이상치(방지턱, 요철, 방향성 주행모듈 중 어느 하나에 의해 발생된 값)를 보정하는 단계;
    상기 차량사고 관리서버는, 상기 보정된 사고감지 데이터를 미리 저장되어 있는 차량 움직임 패턴 정보와 비교하는 단계;
    상기 차량사고 관리서버는, 상기 차량 움직임 패턴 정보와의 비교를 통해 차량의 움직임을 분석하는 단계;
    상기 차량사고 관리서버는, 상기 차량의 움직임 분석결과 전복사고로 의심되는지의 여부를 판단하는 단계;
    상기 차량사고 관리서버는, 전복사고로 의심되는 경우 전복사고 예고 정보를 미리 등록되어 있는 사고알림정보를 이용하여 송출하고, 전복사고로 의심되지 않는 경우 추락사고로 의심되는지의 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 차량사고 관리서버는, 상기 추락사고로 의심되는 경우 상기 사고알림정보를 이용하여 추락사고예고 정보를 송출하는 단계로 이루어지고,
    상기 차량사고 관리서버는 상기 중력 가속도 데이터로부터 제공되는 X축의 변화보다 Y축 및 Z축의 변화가 많은 경우 전복사고로 인식하고, X축, Y축의 변화보다 Z축의 변화가 많은 경우 추락사고로 인식하는 것을 특징으로 하며,
    상기 중력 가속도 데이터는 헤더, 바디, 테일로 이루어지며, 상기 바디는, 메시지 타입, 3축 가속도센서 반복회수, 순번, X축 속도변화, Y축 속도변화, Z축 속도변화 중 하나 이상으로 이루어져 있는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단방법.
  16. 삭제
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 차량사고 관리서버는, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 Y축의 변화를 분석하여 좌회전상태 또는 우회전상태를 인식하고, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 X축의 변화를 분석하여 가속상태 또는 감속상태를 인식하며, 상기 3축 가속도 센서로부터 제공되는 Z축의 변화를 분석하여 고도의 변경상태를 인식하는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 사고패턴 기반 차량 사고 유형 판단방법.
  18. 삭제
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