KR101918243B1 - 계층적 의사결정 모델 기반의 교통 안전 서비스 제공 방법 및 장치 - Google Patents

계층적 의사결정 모델 기반의 교통 안전 서비스 제공 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

교통 안전 서비스 서버 및 클라이언트 단말이 분산되어 교통 안전 서비스 제공 방법에 있어서, 상기 클라이언트 단말로부터 각 센서의 센싱데이터를 수신하는 단계, 상기 각 센서 별로 상기 센싱데이터를 적어도 하나의 시간 슬롯 별 데이터로 구분하고, 상기 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 각각 산출하는 단계, 상기 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수의 평균을 산출하여 상기 각 센서 별 안전 점수를 산출하는 단계 및 상기 각 센서 별 안전 점수 및 각 센서에 부여된 가중치를 기초로 안전 지수를 산출하는 단계를 포함하는 교통 안전 서비스 서버의 교통 안전 서비스 제공 방법과 이와 대응되는 클라이언트 단말의 교통 안전 서비스 제공 방법이 개시된다.

Description

계층적 의사결정 모델 기반의 교통 안전 서비스 제공 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING SERVICE OF TRAFFIC SAFETY BASED ON DECISION LAYER MODEL}
본 발명은 계층적 의사결정 모델을 기반으로 교통 안전 서비스를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 IoT(Internet of Things) 센서를 통해 실시간으로 교통 인프라 및 교통 수단을 모니터링하여 교통 재난을 예방하거나 교통 재난 발생에 신속히 대처하는 교통 안전 서비스를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 교통 수단의 고속화에 따라 교통 사고의 빈도수가 증가하고 있으며, 교통 사고 발생 시 피해 규모도 함께 커지고 있다. 이러한 교통 사고의 주요 원인은 차량의 오작동, 교통 인프라의 안전도 결여, 안개 및 폭우 등의 주위 환경 요인, 운전자의 피로도 및 운전자의 고령화 등이 있다. 기존에는 상술한 교통 사고의 주요 원인들을 모니터링하는데 많은 어려움이 있었으므로, 교통 사고를 예방하거나 교통 사고 발생에 신속히 대처하기 어려웠다.
다만, 최근 통신 기술의 발달로 사물 인터넷(Internet of Things, IoT)이 등장하였다. 사물 인터넷은 사물에 센서를 부착해 인터넷을 통해 실시간으로 데이터를 주고받는 기술이나 환경을 의미하며, 차량 및 교통 인프라에도 사물 인터넷을 적용하는 연구가 진행되기 시작하였다. 본 발명은 차량 및 교통 인프라에 사물 인터넷을 적용하여 상술한 교통 사고를 포함하는 교통 재난을 예방하거나 교통 재난 발생에 신속히 대처할 수 있는 기술을 제안하고자 한다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 교통 안전 서비스 서버의 교통 안전 서비스 제공 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 클라이언트 단말의 교통 안전 서비스 제공 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은 교통 안전 서비스 서버를 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버의 교통 안전 서비스 제공 방법은, 클라이언트 단말로부터 각 센서의 센싱데이터를 수신하는 단계, 각 센서 별로 센싱데이터를 적어도 하나의 시간 슬롯 별 데이터로 구분하고, 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 각각 산출하는 단계, 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수에 대한 평균을 산출하여 각 센서 별 안전 점수를 산출하는 단계 및 각 센서 별 안전 점수 및 각 센서에 부여된 가중치를 기초로 안전 지수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 각 센서의 센싱데이터를 기초로 가상의 센서에 대한 센싱데이터를 생성하는 단계 및 각 센서의 센싱데이터에 가상의 센서에 대한 센싱데이터를 포함시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 미리 저장된 일기, 계절 및 차량의 종류 중 적어도 하나의 환경 파라미터와 안전 지수 간의 상관 관계를 포함하는 안전 지식을 기초로 안전 지수를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 각 센서의 센싱데이터를 기초로 안전 지식을 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 각 센서의 센싱데이터 및 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 기초로 임계값을 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 각 센서의 센싱 데이터 및 상기 임계값을 기초로 교통 재난의 발생 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 교통 재난이 발생한 것으로 판단한 경우, 각 센서의 센싱데이터 및 임계값을 기초로 교통 재난 시뮬레이션을 수행하여, 교통 재난의 종류, 교통 재난의 피해 범위 및 교통 재난의 영향권 중 적어도 하나를 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 임계값 및 안전 지수 중 적어도 하나를 클라이언트 단말로 송신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 각 센서에 따른 가중치는, 교통 재난 통계 정보를 기초로 확률적으로 결정될 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트 단말의 교통 안전 서비스 제공 방법은, 교통 안전 서비스 서버로부터 센싱데이터의 임계값을 수신하는 단계, 적어도 하나의 센서로부터 센싱데이터를 수신하는 단계, 센싱데이터 및 임계값을 기초로 교통 재난의 발생 또는 전조 정보를 검출하는 단계 및 검출 결과에 따라 센싱데이터에 서로 다른 프로세싱(processing)을 적용하여 처리하고, 교통 안전 서비스 서버로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 검출 결과에 따라 센싱데이터에 서로 다른 프로세싱을 적용하여 처리하고, 교통 안전 서비스 서버로 송신하는 단계는, 교통 재난의 발생 또는 전조 정보를 검출하지 않은 경우, 센싱데이터를 그대로 교통 안전 서비스 서버로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 검출 결과에 따라 센싱데이터에 서로 다른 프로세싱을 적용하여 처리하고, 교통 안전 서비스 서버로 송신하는 단계는, 교통 재난의 발생 또는 전조 정보를 검출한 경우, 센싱데이터의 이동평균값을 산출하고, 이동평균값을 교통 안전 서비스 서버로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버는, 프로세서(processor) 및 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령이 저장된 메모리(memory)를 포함하고, 적어도 하나의 명령은, 클라이언트 단말로부터 각 센서의 센싱데이터를 수신하도록 실행되고, 각 센서 별로 상기 센싱데이터를 적어도 하나의 시간 슬롯 별 데이터로 구분하고, 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 각각 산출하도록 실행되고, 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수의 평균을 산출하여 각 센서 별 안전 점수를 산출하도록 실행되고, 각 센서 별 안전 점수 및 각 센서에 부여된 가중치를 기초로 안전 지수를 산출하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 각 센서의 센싱데이터를 기초로 가상의 센서에 대한 센싱데이터를 생성하도록 실행되고, 각 센서의 센싱데이터에 가상의 센서에 대한 센싱데이터를 포함시키도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 미리 저장된 일기, 계절 및 차량의 종류 중 적어도 하나의 환경 파라미터와 안전 지수 간의 상관 관계를 포함하는 안전 지식을 기초로 안전 지수를 보정하도록 실행될 수 있다
여기서, 적어도 하나의 명령은, 각 센서의 센싱데이터를 기초로 안전 지식을 갱신하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 각 센서의 센싱데이터 및 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 기초로 임계값을 설정하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 각 센서의 센싱 데이터 및 임계값을 기초로 교통 재난의 발생 여부를 판단하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 교통 재난이 발생한 것으로 판단한 경우, 각 센서의 센싱데이터 및 임계값을 기초로 교통 재난 시뮬레이션을 수행하여, 교통 재난의 종류, 교통 재난의 피해 범위 및 교통 재난의 영향권 중 적어도 하나를 예측하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 임계값 및 안전 지수 중 적어도 하나를 클라이언트 단말로 송신하도록 실행될 수 있다.
본 발명에 따르면, IoT 센서를 통해 실시간 모니터링을 제공하므로 교통 재난 예방 및 교통 재난 발생에 신속한 대처를 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 의사결정 및 실행의 권한을 분산 처리하여 신속히 교통 재난에 대처할 수 있다.
본 발명에 따르면, 복수의 IoT 센서를 결합하여 시뮬레이션을 수행하므로, 예상되는 2차 피해를 예방할 수 있다.
본 발명에 따르면, 교통 수단 및 교통 인프라의 상태 여부를 시간, 계절 및 운전자 별로 관리하여 보다 효과적인 안전 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 제공 장치의 모니터링 방법을 설명하는 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 제공 장치의 계층적 의사결정을 설명하는 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버의 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버의 동작을 설명하는 블록 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버에서 동작하는 가상 센서의 개념도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버에서 안전 점수를 산출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트 단말의 블록 구성도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트 단말에서 교통 재난 발생 또는 전조를 검출하는 방법을 설명하는 순서도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버에서 안전 지수를 산출하는 방법을 설명하는 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버에서 임계값을 생성하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트 단말에서 교통 재난 발생 또는 전조를 검출하는 방법을 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다. 이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버의 모니터링 방법을 설명하는 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버(300)는 교통 수단으로부터 IoT(Internet of Things) 센싱 데이터를 수신하여 교통 안전 상황을 모니터링할 수 있다. 더욱 상세하게는, 선박, 드론, 차량 및 열차 등을 포함하는 교통 수단은 센서 노드를 통해 무선 센싱 네트워크 게이트웨이와 무선 센싱 네트워클 형성하여 IoT 센싱 데이터를 전송할 수 있으며, 무선 센싱 네트워크 게이트웨이는 3G, 4G 및 Wi-Fi 등과 같은 외부 상용망을 이용하여 교통 안전 서비스 서버(300)로 IoT 센싱 데이터를 전송할 수 있으나, 통신 방법은 이에 한정하지 않는다. 여기서, 센서 노드는 제1 센서 및 제2 센서 등의 복수의 센서 및 통신 모듈을 포함할 수 있고, 무선 센싱 네트워크 게이트웨이는 통신 모듈을 포함할 수 있다.
본 발명에서 교통 재난은 교통 수단의 결함 또는 교통 인프라의 결함 등에 따른 교통이 불가한 상황 및 교통 사고 등을 포함할 수 있고, 교통 재난의 전조는 교통 재난이 발생할 것으로 예상되는 상황을 의미할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 제공 장치의 계층적 의사결정을 설명하는 개념도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 제공 장치는 교통 안전 서비스 서버(300) 및 클라이언트 단말(700) 간의 무선망을 통해 수행될 수 있다. 여기서, 클라이언트 단말(700)은 교통 수단에 탑재되어 있는 IoT 단말을 의미할 수 있다.
구체적으로 살펴보면, 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 장치는 교통 안전 서비스 서버(300)의 정교한 의사 결정 및 클라이언트 단말(700)의 빠른 의사 결정을 포함할 수 있다. 여기서, 하나의 교통 안전 서비스 서버(300)는 복수의 클라이언트 단말과 통신할 수 있으며, 클라이언트 단말(700)로부터 데이터를 수신하여 처리하고, 처리한 결과를 클라이언트 단말(700)로 송신하므로, 교통 안전 서비스 서버(300)를 상위 계층이라고 지칭할 수 있으며, 클라이언트 단말(700)을 하위 계층이라 지칭할 수 있다.
교통 안전 서비스 서버(300)의 정교한 의사 결정은 다음과 같이 수행될 수 있다.
교통 안전 서비스 서버(300)는 클라이언트 단말(700)로부터 IoT 센싱데이터를 수신할 수 있고, 수신한 IoT 센싱데이터를 이용하여 클라이언트 단말(700)이 탑재된 교통 수단의 교통 안전성을 판단할 수 있다. 여기서, IoT 센싱데이터는 선박, 드론, 차량 및 열차 등의 교통 수단에 탑재된 클라이언트 단말(700)가 IoT 센서들로부터 획득한 교통 수단의 진동, 기압 및 온도 등에 대한 데이터를 의미할 수 있으며, 획득한 IoT 센싱데이터에 전처리를 수행하여 패킷 형태로 압축한 데이터를 의미할 수도 있다. 또한, 교통 안전성의 판단에는 수신한 IoT 센싱데이터, 빅데이터, 오프라인으로 획득한 데이터, 안전 지식 및 안전 점수 등이 이용될 수 있으므로, 교통 안전 서비스 서버(300)는 교통 안전과 관련하여 정교한 의사 결정을 수행할 수 있다. 교통 안전 서비스 서버(300)의 안전성 판단에 대해서는 도 4와 함께 상세히 후술하겠다. 교통 안전 서비스 서버(300)는 판단한 교통 안전성에 대한 정보를 포함하는 IoT 제어 메시지를 클라이언트 단말(700)로 송신하여 교통 안전성에 대한 정보를 제공할 수 있다.
클라이언트 단말(700)의 빠른 의사 결정은 다음과 같이 수행될 수 있다.
클라이언트 단말(700)은 상술한 바와 같이 적어도 하나의 IoT 센서들로부터 교통 수단의 IoT 센싱데이터를 획득할 수 있다. 클라이언트 단말(700)은 획득한 IoT 센싱데이터를 기저장하고 있던 임계값과 비교할 수 있고, 비교 결과를 통해 교통 재난 또는 교통 재난의 전조를 검출할 수 있다. 여기서, 임계값은 교통 안전 서비스 서버로부터 수신한 것일 수 있다. 또한, 클라이언트 단말(700)은 교통 재난 또는 교통 재난의 전조를 검출한 경우, 운전자에게 경고 또는 알람을 제공할 수 있으며, 클라이언트 단말(700)이 차량의 제어부와 연결되어 있는 경우, 교통 안전을 위해 차량의 정지 또는 속도 감속 등을 실시간으로 수행할 수 있다. 따라서, 상술한 교통 안전 서비스의 정교한 의사 결정과 달리, 클라이언트 단말(700)은 IoT 센싱데이터 및 기저장된 임계값을 기초로 차량의 교통 안전을 실시간으로 판단할 수 있으므로, 빠른 의사 결정을 수행할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 제공 장치가 제공하는 교통 안전 서비스는 교통 안전 서비스 서버(300) 및 클라이언트 단말(700)에서 분산되어 수행될 수 있으며, 이에 따라 의사 결정 및 실행 권한이 분산되어 신속히 교통 재난 또는 교통 재난 전조를 검출 및 대응할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버의 블록 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버는 적어도 하나의 프로세서(310), 메모리(320) 및 저장 장치(330)를 포함할 수 있고, 통신부(340) 및 오프라인 데이터 획득부(350) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
프로세서(310)는 메모리(320) 및/또는 저장 장치(330)에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(310)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU) 또는 본 발명에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(320)와 저장 장치(330)는 휘발성 저장 매체 및/또는 비휘발성 저장 매체로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(320)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및/또는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)로 구성될 수 있다.
메모리(320)는 프로세서(310)를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하고 있을 수 있다. 적어도 하나의 명령은 클라이언트 단말로부터 각 센서의 센싱데이터를 수신하는 명령, 각 센서 별로 센싱데이터를 적어도 하나의 시간 슬롯 별 데이터로 구분하고, 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 각각 산출하는 명령, 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수에 대한 평균을 산출하여 각 센서 별 안전 점수를 산출하는 명령 및 각 센서 별 안전 점수 및 각 센서에 부여된 가중치를 기초로 안전 지수를 산출하는 명령을 포함할 수 있다.
또한, 적어도 하나의 명령은 각 센서의 센싱데이터를 기초로 가상의 센서에 대한 센싱데이터를 생성하는 명령, 각 센서의 센싱데이터에 가상의 센서에 대한 센싱데이터를 포함시키는 명령, 미리 저장된 일기, 계절 및 차량의 종류 중 적어도 하나의 환경 파라미터와 안전 지수 간의 상관 관계를 포함하는 안전 지식을 기초로 안전 지수를 보정하는 명령, 각 센서의 센싱데이터를 기초로 상기 안전 지식을 갱신하는 명령, 각 센서의 센싱데이터 및 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 기초로 임계값을 설정하는 명령, 각 센서의 센싱 데이터 및 임계값을 기초로 교통 재난의 발생 여부를 판단하는 명령, 교통 재난이 발생한 것으로 판단한 경우, 각 센서의 센싱데이터 및 임계값을 기초로 교통 재난 시뮬레이션을 수행하여, 교통 재난의 종류, 교통 재난의 피해 범위 및 교통 재난의 영향권 중 적어도 하나를 예측하는 명령 및 임계값 및 안전 지수 중 적어도 하나를 클라이언트 단말로 송신하는 명령 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
프로세서(310)가 메모리(320)에 저장된 적어도 하나의 명령에 따라 실행하는 구체적인 내용은 도 4와 함께 후술하겠다.
통신부(340)는 통신 모듈을 포함할 수 있으며, 통신 모듈을 통해 클라이언트 단말(700)과 통신을 수행할 수 있다. 다시 말해, 통신부(340)는 교통 재난의 발생 여부 또는 전조 발생 여부를 판단한 결과, 임계값, 안전 점수, 안전 지수, 추가 센싱데이터 요청 및 경고 메시지 등을 포함하는 교통 안전 정보를 IoT 제어 메시지를 통해 클라이언트 단말(700)로 송신할 수 있으며, 각 센서의 센싱데이터를 클라이언트 단말(700)로부터 수신할 수 있다. 여기서, 통신부(340) 및 클라이언트 단말(700) 간의 통신은 3G, 4G 및 Wi-Fi 등과 같은 외부 상용망을 이용할 수 있으나, 이에 한정하지 않는다.
오프라인 데이터 획득부(350)는 외부로부터 교통 안전과 관련된 데이터를 획득할 수 있다. 다시 말해, 오프라인 데이터 획득부(350)는 교통 수단 또는 교통 인프라의 과거 수리 이력과 같이 온라인 상에 존재하지 않는 데이터를 사용자에 의해 직접적으로 제공받을 수 있으며, 이를 교통 안전 서비스 서버(300)의 교통 안전성 판단에 반영할 수 있도록 할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버의 동작을 설명하는 블록 구성도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버의 프로세서(310)가 실행하는 명령은 도 4와 같이 기능에 따라 구분한 복수의 구성요소로 표현할 수 있다. 복수의 구성요소는 가상 센서 생성부(410), 검출부(420), 센서 관리부(430), 안전 지식 생성부(440), 안전 지식 관리부(450), 시뮬레이션부(460) 및 대응 서비스 생성부(470)를 포함할 수 있다. 여기서, 복수의 구성요소는 상술한 바와 같이 설명의 편의를 위해 기능에 따라 구분한 것으로 명칭에 한정되지 않다.
가상 센서 생성부(410)는 통신부(340)가 수신한 각 센서의 센싱데이터를 이용하여 특정한 알고리즘에 따라 가상 센서 및 가상 센서의 센싱데이터를 생성할 수 있다. 특정한 알고리즘에 따라 가상 센서 및 가상 센서의 센싱데이터를 생성하는 방법은 도 5와 함께 구체적으로 후술하겠다. 가상 센서 생성부(410)는 생성한 가상 센서의 센싱데이터 및 통신부(340)가 수신한 각 센서의 센싱데이터를 검출부(420) 및/또는 안전 지식 생성부(440)에 제공할 수 있고, 특정한 알고리즘에 따라 가상 센서 및 가상 센서의 센싱데이터를 생성하는데 요구되는 특정 센싱데이터가 부족한 경우, 센서 관리부(430)에 부족한 특정 센싱데이터에 대한 정보를 제공할 수 있다.
검출부(420)는 통신부(340)가 수신한 각 센서의 센싱데이터, 가상 센서 생성부(410)가 생성한 가상 센서의 센싱데이터를 기초로 교통 재난의 발생 여부 또는 교통 재난 전조 발생 여부를 판단할 수 있다.
구체적으로 설명하면, 검출부(420)는 각 센서의 센싱데이터 및 가상 센서의 센싱데이터를 기초로 각 센서 별 안전 점수를 산출할 수 있고, 각 센서 별 안전 점수를 기초로 각 센서에 따른 임계값을 설정할 수 있다. 여기서, 임계값은 위험 임계값 및 주의 임계값을 포함할 수 있다. 다시 말해, 검출부(420)는 각 센서의 센싱데이터, 가상 센서의 센싱데이터 및 위험 임계값을 기초로 교통 재난의 발생 여부를 판단할 수 있고, 각 센서의 센싱데이터, 가상 센서의 센싱데이터 및 주의 임계값을 기초로 교통 재난의 전조 발생 여부를 판단할 수 있다. 각 센서 별 안전 점수를 산출하는 방법 및 각 센서에 따른 임계값을 설정하는 방법은 도 6과 함께 구체적으로 후술하겠다.
또한, 검출부(420)는 각 센서 별 안전 점수를 기초로 하위 계층인 클라이언트 단말(700)의 안전 지수를 산출할 수 있으며, 후술하는 안전 지식 생성부(440)의 안전 지식을 기초로 안전 지수를 보정하여 환경 요소를 반영할 수 있다. 안전 지수를 산출하는 방법은 도 9와 함께 구체적으로 후술하겠다.
검출부(420)는 통신부(340)을 통해 교통 재난의 발생 여부 또는 전조 발생 여부를 판단한 결과, 임계값, 안전 점수 및 안전 지수 중 적어도 하나를 하위 계층인 클라이언트 단말(700)로 송신할 수 있다. 또한, 검출부(420)는 교통 재난이 발생한 것으로 판단한 경우 또는 교통 재난의 전조를 검출한 경우, 임계값, 각 센서의 센싱데이터 및 가상 센서의 센싱데이터 중 적어도 하나를 시뮬레이션부(460)에 제공할 수 있다.
센서 관리부(430)는 가상 센서 생성부(410)로부터 특정 센싱데이터에 대한 정보를 획득한 경우, 통신부(340)를 통해 특정 센싱데이터의 요청을 하위 계층인 클라이언트 단말(700)로 송신할 수 있다.
안전 지식 생성부(440)는 가상 센서 생성부(410)가 생성한 가상 센서의 센싱데이터, 통신부(340)가 수신한 각 센서의 센싱데이터, 오프라인 데이터 및 빅데이터 등을 기초로 안전 지식을 생성할 수 있다. 여기서, 안전 지식은 교통 수단 또는 교통 인프라의 환경 파라미터 및 안전 지수 간의 상관 관계를 의미할 수 있다. 예를 들어, 도로의 안전 지수는 도로의 포트 홀 유무, 평탄도 및 구배 등의 상태 정보에 따라 결정될 수 있으나, 일기 계절 및 차량의 종류에 따라 변경될 수 있다. 다시 말해, 동일한 도로의 조건이지만, 작은 승용차는 위험하지만 대형차는 안전할 수 있고, 겨울에는 위험하지만 봄에는 안전할 수 있다. 따라서, 이러한 차이점을 안전 지수에 반영하여야 보다 정확한 안전성을 판단할 수 있는 바, 안전 지식은 이러한 차이점을 정의한 데이터를 의미할 수 있고, 교통 수단의 종류, 교통 수단의 속성, 운전자의 성별 및 운전자의 나이 등에 따라 동일한 객체에 대해서도 안전 지식이 서로 다를 수 있다. 또한, 오프라인 데이터는 사용자에 의해 물리적인 방법을 수반하여 직접 입력 받은 데이터를 의미할 수 있고, 빅데이터는 통상의 빅데이터를 활용하는 방법을 이용하여 획득한 데이터를 의미할 수 있으나, 이에 한정하지 않는다. 안전 지식 생성부(440)는 생성한 안전 지식 및 통신부(340)로부터 획득한 각 센서의 센싱데이터를 안전 지식 관리부(450)에 제공할 수 있다.
안전 지식 관리부(450)는 안전 지식 생성부(440)가 생성한 안전 지식을 저장, 갱신 및 관리할 수 있으며, 통신부(340)로부터 획득한 각 센서의 센싱데이터를 기초로 클라이언트 단말(700)의 환경 요소에 적합한 안전 지식을 선별하여 검출부(420)에 제공할 수 있다.
시뮬레이션부(460)는 검출부(420)로부터 획득한 임계값, 각 센서의 센싱데이터 및 가상 센서의 센싱데이터를 기초로 교통 재난을 시뮬레이션하여 재난의 종류, 재난의 피해 범위 및 재난의 영향권 등에 대하여 예측할 수 있다. 시뮬레이션부(460)가 교통 재난을 시뮬레이션하는 방법은 통상의 시뮬레이션 방법을 이용할 수 있으나, 이에 한정하지 않는다. 또한, 시뮬레이션부(460)는 시뮬레이션 결과를 대응 서비스 생성부(470)에 제공할 수 있다.
대응 서비스 생성부(470)는 시뮬레이션부(460)의 시뮬레이션 결과를 기초로 교통 재난의 피해를 최소화할 수 있는 대응 및 교통 재난을 방지할 수 있는 대응 등과 같은 교통 재난에 대응하기 위한 계획을 수립할 수 있으며, 이에 따라 통신부(340)를 통해 하위 계층인 클라이언트 단말(700)로 시뮬레이션 결과 및 수립한 계획을 송신할 수 있고, 교통 안전 서비스 서버(300)의 관리자 또는 외부로 시뮬레이션 결과 및 수립한 계획을 송신할 수도 있다. 또한, 대응 서비스 생성부(470)는 시뮬레이션부(460)가 예측한 재난의 종류, 재난의 피해 범위 및 재난의 영향권 등에 따라 서로 다른 경보 메시지를 생성하여 통신부(340)를 통해 하위 계층인 클라이언트 단말(700)로 송신할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버에서 동작하는 가상 센서의 개념도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버(300)의 가상 센서 생성부(410)는 특정 알고리즘을 수행하는 가상 센서 엔진을 통해 통신부(340)로부터 획득한 각 센서의 센싱데이터를 기초로 가상 센서 및 가상 센서의 센싱데이터를 생성할 수 있다. 구체적인 설명은 도 5를 참조하여 두 가지 예와 함께 후술하겠다.
도 5의 (a)를 참조하면, 가상 센서 생성부(410)는 온도 센서의 센싱데이터(511) 및 습도 센서의 센싱데이터(512)로부터 가상 센서 엔진(513)을 이용하여 결빙 센서의 센싱데이터(514)를 생성할 수 있다. 여기서, 가상 센서 엔진(513)은 온도, 습도 및 결빙에 대한 알고리즘을 수행할 수 있다. 또한, 온도, 습도 및 결빙에 대한 알고리즘은 교통 안전 서비스 서버(300)의 관리자에 의해 기설정되어 있을 수 있고, 온도, 습도 및 결빙에 대한 빅데이터를 기반으로 구축될 수도 있으나, 이에 한정하지 않는다.
도 5의 (b)를 참조하면, 가상 센서 생성부(410)는 제1 위치의 온도 센서의 센싱데이터(521) 및 제2 위치의 온도 센서의 센싱데이터(522)로부터 가상 센서 엔진(523)을 이용하여 가상의 제3 위치의 온도 센서의 센싱데이터(524)를 생성할 수 있다. 여기서, 제3 위치는 제1 위치 및 제2 위치 사이에 위치할 수 있으며, 가상 센서 엔진(523)은 제1 위치, 제2 위치 및 제3 위치 서로 간의 거리 및 제1 위치 및 제2 위치 사이의 환경 요인을 고려하여 가상의 제3 위치의 온도 센서의 센싱데이터를 추출하는 알고리즘을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제3 위치가 제1 위치 및 제2 위치의 중간에 있으며, 제1 위치 및 제2 위치 사이에 특별한 환경적 요인이 없는 경우, 제1 위치의 온도 센서의 센싱데이터 및 제2 위치의 온도 센서의 센싱데이터의 중간값을 가상의 제3 위치의 온도 센서의 센싱데이터로 추출할 수 있다.
다시 말해, 가상 센서 생성부(410)는 다양한 알고리즘을 이용하여 다양한 가상 센서의 센싱데이터를 생성할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버에서 안전 점수를 산출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버(300)의 검출부(420)는 통신부(340)를 통해 획득한 각 센서의 센싱데이터를 기초로 3 가지의 안전 점수를 산출할 수 있다. 여기서, 검출부(420)는 설명의 편의를 위해 산출할 수 있는 안전 점수를 3 가지로 한정한 것으로, 보다 세부적으로 나누어 3 가지 이상의 안전 점수를 산출할 수도 있다.
검출부(420)는 각 센서 별로 안전 점수를 산출할 수 있으며, 해당 센서의 이전 센싱데이터를 기초로 안전 점수를 산출할 수 있다. 다시 말해, 검출부(420)는 해당 센서의 이전 센싱데이터를 누적할 수 있고, 누적한 센싱데이터를 기준으로 새로 획득한 센싱데이터의 위치를 판단할 수 있으며, 센싱데이터의 위치를 기초로 안전 점수를 산출할 수 있다. 여기서, 누적한 센싱데이터는 정규 분포의 형태를 뛸 수 있고, 값에 따라 그대로 누적한 형태일 수 있으나, 이에 한정하지 않는다. 또한, 이전 센싱데이터의 누적량은 최근 일주일 또는 최근 일년 등이 될 수 있으나, 이에 한정하지 않으며, 교통 안전 서비스 서버(300)의 관리자에 의해 설정될 수 있다.
도 6을 참조하면, 검출부(420)는 특정 센서에 대한 이전 센싱데이터를 센싱데이터 값에 따라 누적할 수 있으며, 센싱데이터 값의 크기에 따라 3 가지의 구간으로 나눌 수 있다. 여기서, 3 가지의 구간은 센싱데이터 값이 x 이하인 제1 구간, x 초과 y 이하인 제2 구간 및 y 초과인 제3 구간을 의미할 수 있고, 각각 안전한 구간, 주의가 요구되는 구간 및 위험한 구간을 나타낼 수 있다. 또한, x 및 y는 교통 안전 서비스 서버(300)의 관리자 또는 빅데이터 분석을 통해 결정된 특정 기준에 따라 결정될 수 있다.
검출부(420)는 통신부(340)로부터 획득한 해당 센서의 센싱데이터가 상술한 3 가지 구간 중 어느 구간에 포함되는지 판단할 수 있으며, 이에 따라 안전 점수를 산출할 수 있다. 다시 말해, 검출부(420)는 해당 센서의 센싱데이터가 제1 구간에 포함되면 안전 점수 a를 산출할 수 있고, 제2 구간에 포함되면 안전 점수 b를 산출할 수 있다. 또한, 제3 구간에 포함되면 안전 점수 c를 산출할 수 있다.
예를 들어, 검출부(420)가 획득한 센싱데이터가 온도 센서의 센싱데이터이며, x는 섭씨 0도를 의미하는 센싱데이터 값, y는 섭씨 -10도를 의미하는 센싱데이터 값, a는 100, b는 80 및 c는 50임을 가정하여 설명하면, 다음과 같다. 검출부(420)는 획득한 센싱데이터가 섭씨 5도를 의미하는 센싱데이터 값을 가지면, 제1 구간에 포함되므로 안전 점수 100을 산출할 수 있고, 획득한 센싱데이터가 섭씨 -5도를 의미하는 센싱데이터 값을 가지면, 제2 구간에 포함되므로 안전 점수 80을 산출할 수 있다. 또한, 검출부(420)는 획득한 센싱데이터가 섭씨 -15도를 의미하는 센싱데이터 값을 가지면, 제3 구간에 포함되므로 안전 점수 50을 산출할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트 단말의 블록 구성도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트 단말(700)은 적어도 하나의 프로세서(710), 메모리(720) 및 저장 장치(730)를 포함할 수 있고, 통신부(740) 및 센싱데이터 획득부(750) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
프로세서(710)는 메모리(720) 및/또는 저장 장치(730)에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(710)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU) 또는 본 발명에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(720)와 저장 장치(730)는 휘발성 저장 매체 및/또는 비휘발성 저장 매체로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(720)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및/또는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)로 구성될 수 있다.
메모리(720)는 프로세서(710)를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하고 있을 수 있다. 적어도 하나의 명령은 교통 안전 서비스 서버(300)로부터 센싱데이터의 임계값을 수신하는 명령, 적어도 하나의 센서로부터 센싱데이터를 수신하는 명령, 센싱데이터 및 임계값을 기초로 교통 재난의 발생 또는 전조 정보를 검출하는 명령 및 검출 결과에 따라 센싱데이터에 서로 다른 프로세싱(processing)을 적용하여 처리하고, 교통 안전 서비스 서버(300)로 송신하는 명령을 포함할 수 있다.
또한, 적어도 하나의 명령은 교통 재난의 발생 또는 전조 정보를 검출하지 않은 경우, 센싱데이터를 그대로 교통 안전 서비스 서버(300)로 송신하는 명령 및 교통 재난의 발생 또는 전조 정보를 검출한 경우, 센싱데이터의 이동평균값을 산출하고, 이동평균값을 교통 안전 서비스 서버(300)로 송신하는 명령 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
프로세서(710)는 통신부(740)를 통해 메모리(720)에 저장된 명령에 따라 교통 안전 서비스 서버(300)로부터 교통 재난의 발생 여부 또는 전조 발생 여부를 판단한 결과, 임계값, 안전 점수, 안전 지수 및 경고 메시지 중 적어도 하나를 수신할 수 있다. 여기서, 임계값은 교통 안전 서비스 서버(300)에서 클라이언트 단말(700)이 이전에 송신한 센싱데이터를 기초로 설정된 값일 수 있다. 또한, 임계값은 각 센서의 센싱데이터 별 임계값일 수 있으며, 복수의 센싱데이터 간의 특정 조합에 따른 임계값일 수도 있으나, 이에 한정하지 않는다. 프로세서(710)는 수신한 교통 재난의 발생 여부 또는 전조 발생 여부를 판단한 결과, 안전 점수, 안전 지수 및 경고 메시지 중 적어도 하나를 교통 수단의 운전자 등에게 제공하여 현재 상황 또는 예측 상황을 운전자 등에게 알릴 수 있다.
프로세서(710)는 센싱데이터 획득부(750)를 통해 메모리(720)에 저장된 명령에 따라 적어도 하나의 센서로부터 센싱데이터를 수신할 수 있다. 적어도 하나의 센서는 클라이언트 단말(700)와 연결되어 있는 센서를 의미할 수 있다. 여기서, 클라이언트 단말과 센서의 연결은 유선으로 연결되어 있을 수 있으며, 무선 통신으로 연결되어 있을 수도 있으나, 이에 한정하지 않고, 데이터의 교환이 가능한 상태를 의미할 수 있다.
프로세서(710)는 메모리(720)에 저장된 명령에 따라 센싱데이터 및 임계값을 기초로 교통 재난의 발생 또는 전조 정보를 검출할 수 있다. 프로세서(710)는 특정 센서의 센싱데이터가 특정 센서의 임계값을 초과하는 경우를 교통 재난으로 검출할 수 있으며, 복수의 센싱데이터 간의 특정 조합이 해당 임계값을 초과하는 경우를 교통 재난으로 검출할 수 있으나, 이에 한정하지 않는다. 또한, 임계값이 주의 임계값 및 위험 임계값을 포함하는 경우, 센싱데이터가 위험 임계값을 초과하는 경우 교통 재난을 검출할 수 있고, 주위 임계값을 초과하는 경우 교통 재난 전조를 검출할 수도 있다.
프로세서(710)는 일정한 시간 간격 마다 교통 재난 발생 또는 교통 재난 전조를 검출할 수 있고, 교통 재난 발생 또는 교통 재난 전조 검출 시 일정한 시간 간격 동안 계속하여 수신한 센싱데이터를 이용할 수 있다. 또한, 동일한 일정한 시간 간격 동안 수신한 임계값을 이용할 수 있다. 여기서, 임계값은 교통 안전 서비스 서버(300)로부터 일정한 시간 간격 마다 한 번씩 수신할 수 있다. 다시 말해, 프로세서(710)는 일정한 시간 간격 동안 수신한 적어도 하나의 센싱데이터 및 하나의 임계값을 이용하여 교통 재난 발생 또는 전조를 검출할 수 있고, 일정한 시간 간격 마다 반복하여 교통 재난 발생 또는 전조의 검출을 수행할 수 있다.
프로세서(710)는 메모리(720)에 저장된 명령에 따라 상기 검출 결과에 따라 센싱데이터에 서로 다른 프로세싱(processing)을 적용하여 처리하고, 상기 교통 안전 서비스 서버로 송신할 수 있다. 프로세서(710)는 교통 재난 발생 또는 전조를 검출한 경우 통신부(740)를 통해 센싱데이터를 raw 데이터 그대로 교통 안전 서비스 서버(300)로 송신할 수 있다. 다만, 프로세서(710)는 교통 재난 발생 또는 전조를 검출하지 않은 경우, 센싱데이터를 전처리하여 압축한 후, 패킷 형태로 통신부(740)를 통해 교통 안전 서비스 서버(300)로 송신할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(710)는 특정 알고리즘을 통해 센싱데이터의 대표값을 산출하고, 대표값을 교통 안전 서비스 서버(300)로 송신할 수 있다. 또한, 프로세서(710)는 센싱데이터의 이동평균값을 산출하고, 이동평균값을 교통 안전 서비스 서버(300)로 송신할 수도 있다. 여기서, 센싱데이터의 이동평균값은 일정한 시간 간격 동안 계속하여 수신한 적어도 하나의 센싱데이터의 이동평균값을 의미할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트 단말(700)은 교통 재난 또는 교통 재난 전조가 발생하지 않은 경우 대표값 또는 이동평균값 등과 같이 데이터 양을 압축하여 송신하므로, 송신하는 데이터량을 줄일 수 있고, 무선센싱망이 포화되는 것을 방지할 수 있다.
프로세서(710)는 통신부(740)를 통해 메모리(720)에 저장된 명령에 따라 교통 재난 발생 또는 전조가 발생한 경우, 클라이언트 단말(700)이 탑재된 교통 수단의 운전자에게 경고 또는 알람을 제공할 수 있으며, 클라이언트 단말(700)이 교통 수단의 제어부와 연결되어 있는 경우, 교통 안전을 위해 교통 수단의 정지 또는 속도 감속 등을 실시간으로 수행할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트 단말에서 교통 재난 발생 또는 전조를 검출하는 방법을 설명하는 순서도이다.
설명의 편의를 위해 클라이언트 단말(700)은 하나의 센서와 연결되어 있는 것으로 가정한다. 다만, 이에 한정하는 것은 아니며, 클라이언트 단말(700)은 복수의 센서와 연결되어 있을 수도 있고, 이러한 경우 각 센서 별로 교통 재난 또는 전조의 발생 여부를 판단할 수 있고, 복수의 센서 간의 관계를 고려하여 교통 재난 발생 또는 전조의 발생 여부를 판단할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트 단말(700)은 일정한 시간 간격 마다 교통 재난 또는 전조의 발생 여부를 판단할 수 있다. 도 8을 참조하여 클라이언트 단말(700)이 하나의 시간 간격에서 교통 재난 또는 전조의 발생 여부를 판단하는 방법은 다음과 같다.
도 8을 참조하면, 클라이언트 단말(700)은 교통 안전 서비스 서버(300)로부터 임계값을 수신할 수 있고(S810), 클라이언트 단말(700)에 연결된 적어도 하나의 센서로부터 적어도 하나의 센싱데이터를 수신할 수 있다(S820). 이후, 클라이언트 단말(700)은 적어도 하나의 센싱데이터를 기초로 특정 알고리즘에 따라 하나의 센싱값을 산출할 수 있다(S830). 다만, S830 단계는 적어도 하나의 센싱데이터를 모두 임계값과 비교하는 경우, 생략될 수 있다.
클라이언트 단말(700)은 센싱값과 임계값의 크기를 비교할 수 있고(S840), 센싱값이 임계값을 초과하는 경우, 교통 재난 발생 또는 전조를 검출한 것으로 판단하여, 교통 수단의 운전자에게 경고 메시지 또는 알람을 송신할 수 있다(S850). 또한, 클라이언트 단말(700)은 적어도 하나의 센싱데이터를 그대로 교통 안전 서비스 서버(300)로 송신할 수 있다(S860).
다만, 센싱값이 임계값을 초과하지 않는 경우, 교통 재난 발생 또는 전조를 검출하지 못한 것으로 판단하여, 적어도 하나의 센싱데이터를 압축할 수 있다(S870). 여기서, 압축은 특정 알고리즘에 따라 대표값을 산출하거나, 적어도 하나의 센싱데이터 값에 대한 이동평균값을 산출하는 것을 의미할 수 있으나, 이에 한정하지 않는다. 또한, 클라이언트 단말(700)은 압축한 데이터를 교통 안전 서비스 서버(300)로 송신할 수 있다(S880). 다만, S830 단계에서 하나의 센싱값을 산출한 경우 S870 단계는 생략될 수 있으며, 생략된 경우 클라이언트 단말(700)은 하나의 센싱값을 교통 안전 서비스 서버(300)로 송신할 수 있다.
이후, 클라이언트 단말(700)은 다시 교통 안전 서비스 서버(300)로부터 임계값을 수신할 수 있으며(S810), 일정한 시간 간격 마다 반복 수행할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버에서 안전 지수를 산출하는 방법을 설명하는 순서도이다.
설명의 편의를 위해 교통 안전 서비스 서버(300)와 연결된 클라이언트 단말(700)은 임의의 양의 정수인 M개의 센서와 연결되어 있는 것으로 가정한다. 또한, 교통 안전 서비스 서버(300)는 일정한 시간 간격에 따라 안전 지수를 산출할 수 있으며, 일정한 시간 간격은 슬롯 타이머의 개수에 따라 결정될 수 있다.
여기서, 슬롯 타이머는 일정한 시간 구간을 설정하기 위한 타이머를 의미할 수 있고, 슬롯 타이머가 1번 동작하는 동안 수신한 센싱데이터를 하나의 슬롯에 할당할 수 있다. 또한, 슬롯 타이머는 슬롯 타이머의 횟수만큼 반복하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 슬롯 타이머의 횟수가 2이며, 슬롯 타이머는 10초의 초기값을 가지는 경우, 교통 안전 서비스 서버(300)는 슬롯 타이머에 의해 1초부터 10초까지 센싱데이터를 수신하여 제1 슬롯에 할당할 수 있고, 슬롯 타이머가 초기화된 후, 다시 슬롯 타이머에 의해 11초부터 20초까지 센싱데이터를 수신하여 제2 슬롯에 할당할 수 있다. 여기서, 슬롯 타이머의 단위는 설정에 따라 변경될 수 있으며, 상술한 초 단위에 한정하지 않는다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버(300)에서 안전 지수를 산출하는 방법은 우선, M개의 센서에 대한 안전 점수를 초기화할 수 있고(S905), 슬롯 타이머의 횟수 NTs를 K회로 초기화할 수 있다(S910). 또한, 슬롯 타이머 Ts도 N으로 초기화할 수 있다(S915).
초기화를 완료한 후, 교통 안전 서비스 서버(300)는 클라이언트 단말(700)로부터 M개의 센서의 센싱데이터를 각각 수신할 수 있고(S920), 슬롯 타이머 Ts의 값에서 1을 낮출 수 있다(S925). 클라이언트 단말(700)은 슬롯 타이머 Ts의 값이 0인지 판단할 수 있고(S930), 0이 아닌 경우 다시 M개의 센서의 센싱데이터를 각각 수신할 수 있다(S920). 여기서, 슬롯 타이머 Ts가 0이 될 때까지 S920 단계 및 S925 단계를 반복 수행하여 슬롯 타이머 Ts가 0이 된 경우, 교통 안전 서비스 서버(300)는 슬롯 타이머의 초기값 N과 동일한 개수의 센싱데이터를 각 센서 별로 획득할 수 있다. 다시 말해, 하나의 슬롯은 슬롯 타이머 Ts가 N부터 0까지 동작하는 간격을 의미할 수 있고, 각 센서 별 N개의 센싱데이터는 하나의 슬롯에 할당될 수 있다.
이후, 교통 안전 서비스 서버(300)는 각 센서 별로 하나의 슬롯에 대한 안전 점수를 산출할 수 있고(S935), 슬롯 타이머의 횟수 NTs의 값에서 1을 낮출 수 있다(S940). 또한, 교통 안전 서비스 서버(300)는 슬롯 타이머의 횟수 NTs의 값이 0인지 판단할 수 있으며(S945), 0이 아닌 경우 다시 슬롯 타이머 Ts를 N으로 초기화할 수 있다(S915). 여기서, 슬롯 타이머의 횟수 NTs가 0이 될 때까지 S915 단계 내지 S940 단계를 반복 수행하여 슬롯 타이머의 횟수 NTs가 0이 된 경우, 교통 안전 서비스 서버(300)는 슬롯 타이머의 횟수 K와 동일한 개수의 슬롯을 획득할 수 있으며, N개의 센싱데이터가 각 슬롯에 할당될 수 있다. 다시 말해, 교통 안전 서비스 서버(300)는 각 센서 별 K개의 슬롯을 획득할 수 있으며, 각 센서 별 K개 슬롯 각각의 안전 점수를 획득할 수 있다.
또한, 교통 안전 서비스 서버(300)는 각 센서 별로 K개의 슬롯의 안전 점수에 대해 평균값을 산출하여, 각 센서 별 평균 안전 점수를 산출할 수 있다(S950). 다시 말해, 교통 안전 서비스 서버(300)는 센서의 개수와 동일한 M개의 평균 안전 점수를 획득할 수 있다. 이후, 교통 안전 서비스 서버(300)는 수학식 1에 따라 각 센서 별 가중치를 고려하여 M개의 평균 안전 점수를 기초로 클라이언트 단말(700)에 대한 안전 지수를 산출할 수 있다(S955).
Figure 112017115536171-pat00001
수학식 1에서, SI(Safety Index)는 안전 지수를 나타낼 수 있으며, Wj는 가중치를 나타낼 수 있다. 또한, M은 센서의 개수를 나타낼 수 있고, K는 슬롯 타이머의 횟수를 나타낼 수 있다. Ti는 슬롯의 시간을 나타낼 수 있고, DT는 안전 지수를 산출하기 위해 관측한 전체 시간을 나타낼 수 있다. 또한, SSmax는 안전 점수의 최대값을 나타낼 수 있으며, Di는 안전 점수의 최대값으로부터 감소되는 안전 점수 값을 나타낼 수 있으므로, SSmax - Di는 슬롯의 안전 점수를 나타낼 수 있다.
여기서, 가중치는 각 센서가 센싱하는 데이터가 교통 재난 발생에 있어서의 비중을 의미할 수 있으며, 과거의 교통 재난 토계 정보를 기반으로 확률적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 차량의 경우 차량 주행부 베어링의 온도 값, 진동 값 및 타이어의 압력 값에 대하여 가중치를 각각 0.3, 0.5 및 0.2로 결정할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버에서 임계값을 생성하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 안전 서비스 서버(300)는 수신한 각 센서 별 센싱데이터 및 안전 지식을 기초로 임계값을 생성할 수 있다. 여기서, 임계값은 멀티 레벨 임계값을 포함할 수 있고, 멀티 레벨 임계값은 각 레벨 또는 각 위험 단계 별 임계값을 의미할 수 있다. 또한, 교통 안전 서비스 서버(300)는 각 정보에 정보 별 할당한 가중치를 적용하여 임계값을 생성할 수 있다.
더욱 상세하게 설명하기 위해, 도 10과 같이, 운전자 정보, 온도 정보, 차량 속도 정보, 환경 정보, 진동 정보 및 도로 정보를 기초로 임계값을 생성한다고 가정한다. 여기서, 온도 정보, 차량 속도 정보 및 진동 정보는 센싱데이터일 수 있고, 운전자 정보, 환경 정보 및 도로 정보는 안전 지식일 수 있으나, 이에 한정하지 않는다. 또한, 임계값 생성을 위한 정보는 상기 나열한 정보에 한정하지 않는다.
교통 안전 서비스 서버(300)는 운전자의 성별 및 나이 등을 포함하는 운전자 정보에 가중치 a를 부여할 수 있고, 온도에 대한 센싱데이터에 가중치 b를 부여할 수 있다. 또한, 교통 안전 서비스 서버(300)는 차량 속도에 가중치 c를, 계절, 시간 및 기후 등의 환경 정보에 가중치 d를, 진동에 대한 센싱데이터에 가중치 e를, 일반 도로 및 고속 도로 등의 도로 정보에 가중치 f를 부여할 수 있다.
이후, 교통 안전 서비스 서버(300)는 가중치를 부여한 각 정보를 기초로 진동, 온도 및/또는 속도에 대한 임계값을 생성할 수 있다. 여기서, 임계값은 현재 상태를 안전한 상태로 판단할 수 있는 임계값, 주의가 필요한 상태로 판단할 수 있는 임계값 및 위험한 상태로 판단할 수 있는 임계값을 포함할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트 단말에서 교통 재난 발생 또는 전조를 검출하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라이언트 단말(700)은 교통 안전 서비스 서버(300)로부터 수신한 임계값을 이용하여 시간 별로 교통 재난 발생 또는 전조를 검출할 수 있다.
더욱 상세하게 설명하기 위해, 도 11과 같이, 클라이언트 단말(700)은 교통 안전 서비스 서버(300)로부터 진동, 온도 및 속도에 대한 각 단계 별 임계값을 수신한 것으로 가정한다. 또한, 클라이언트 단말(700)이 진동 센서, 온도 센서 및 차량 속도 센서와 연결되어 진동에 대한 센싱데이터, 온도에 대한 센싱데이터 및 차량 속도에 대한 센싱데이터를 실시간으로 또는 일정한 시간 간격에 따라 획득할 수 있다고 가정한다.
클라이언트 단말(700)은 획득한 진동에 대한 센싱데이터를 수신한 진동에 대한 임계값과 비교할 수 있고, 획득한 온도에 대한 센싱데이터를 수신한 온도에 대한 임계값과 비교할 수 있다. 또한, 클라이언트 단말(700)은 획득한 차량 속도에 대한 센싱데이터를 수신한 차량 속도에 대한 임계값과 비교할 수 있다.
클라이언트 단말(700)은 임계값 비교 후, 각 항목을 항목 별로 안전, 주의 및 위험 단계로 판단할 수 있다. 여기서, 클라이언트 단말(700)은 실시간으로 비교 판단을 수행할 수 있고, 일정한 시간 간격에 따라 비교 판단을 수행할 수 있다.
또한, 클라이언트 단말(700)은 각 항목 중 어느 하나가 위험 단계로 판단되면 현재 교통 수단의 상태를 위험한 상태로 판단할 수 있으며, 각 항목 중 어느 둘이 주의 단계로 판단되면 현재 교통 수단의 상태를 위험한 상태로 판단할 수도 있으나, 각 항목 별 단계를 기초로 교통 수단의 전반적인 상태를 판단하는 방법은 이에 한정하지 않는다.
클라이언트 단말(700)은 상술한 과정에 따라 교통 수단의 전반적인 상태를 판단할 수 있으며, 실시간으로 비교 판단을 수행하는 경우 실시간으로 교통 수단의 전반적인 상태를 판단할 수 있으며, 일정한 시간 간격에 따라 비교 판단을 수행하는 경우 일정한 시간 간격에 따라 교통 수단의 전반적인 상태를 판단할 수 있다. 또한, 클라이언트 단말(700)은 실시간으로 비교 판단하는 경우에는 현재 상태 또는 일정한 시간 간격에 따라 비교 판단하는 경우에는 최근 상태를 사용자에게 제공할 수 있고, 이전 상태들을 저장하고 있을 수 있다. 이전 상태들은 사용자의 요청 또는 안전 서비스 서버(300)의 요청에 따라 제공될 수도 있다.
본 발명의 실시예에 따른 교통 안전 서비스 제공 방법의 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에서, 프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어, 필드 프로그머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 필드 프로그머블 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서와 함께 작동할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
300: 교통 안전 서비스 서버 700: 클라이언트 단말

Claims (20)

  1. 클라이언트 단말과 통신하는 교통 안전 서비스 서버의 교통 안전 서비스 제공 방법에 있어서,
    상기 클라이언트 단말로부터 각 센서의 센싱데이터를 수신하는 단계;
    상기 각 센서 별로 상기 센싱데이터를 적어도 하나의 시간 슬롯 별 데이터로 구분하고, 상기 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 각각 산출하는 단계;
    상기 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수에 대한 평균을 산출하여 각 센서 별 안전 점수를 산출하는 단계; 및
    상기 각 센서 별 안전 점수 및 각 센서에 부여된 가중치를 기초로 안전 지수를 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 각각 산출하는 단계는,
    상기 각 센서 별로 일정 기간 동안의 이전 센싱데이터를 누적하여 정규 분표 데이터를 생성하고, 상기 정규 분포 데이터에서 상기 구분한 적어도 하나의 시간 슬롯 별 데이터의 위치를 기초로 상기 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 각각 산출하는 단계를 포함하는, 교통 안전 서비스 제공 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 각 센서의 센싱데이터를 기초로 가상의 센서에 대한 센싱데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 각 센서의 센싱데이터에 상기 가상의 센서에 대한 센싱데이터를 포함시키는 단계를 더 포함하는, 교통 안전 서비스 제공 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    미리 저장된 일기, 계절 및 차량의 종류 중 적어도 하나의 환경 파라미터와 상기 안전 지수 간의 상관 관계를 포함하는 안전 지식을 기초로 안전 지수를 보정하는 단계를 더 포함하는, 교통 안전 서비스 제공 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 각 센서의 센싱데이터를 기초로 상기 안전 지식을 갱신하는 단계를 더 포함하는, 교통 안전 서비스 제공 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 각 센서의 센싱데이터 및 상기 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 기초로 임계값을 설정하는 단계를 더 포함하는, 교통 안전 서비스 제공 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 각 센서의 센싱 데이터 및 상기 임계값을 기초로 교통 재난의 발생 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는, 교통 안전 서비스 제공 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 교통 재난이 발생한 것으로 판단한 경우, 상기 각 센서의 센싱데이터 및 상기 임계값을 기초로 교통 재난 시뮬레이션을 수행하여, 교통 재난의 종류, 교통 재난의 피해 범위 및 교통 재난의 영향권 중 적어도 하나를 예측하는 단계를 더 포함하는, 교통 안전 서비스 제공 방법.
  8. 청구항 5에 있어서,
    상기 임계값 및 상기 안전 지수 중 적어도 하나를 상기 클라이언트 단말로 송신하는 단계를 더 포함하는, 교통 안전 서비스 제공 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 각 센서에 따른 가중치는,
    교통 재난 통계 정보를 기초로 확률적으로 결정된, 교통 안전 서비스 제공 방법.
  10. 교통 안전 서비스 서버 및 적어도 하나의 센서와 통신하는 클라이언트 단말의 교통 안전 서비스 제공 방법에 있어서,
    상기 교통 안전 서비스 서버로부터 센싱데이터의 임계값을 수신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 센서로부터 센싱데이터를 수신하는 단계;
    상기 센싱데이터 및 상기 임계값을 기초로 교통 재난의 발생 또는 전조 정보를 검출하는 단계; 및
    상기 검출 결과에 따라 센싱데이터에 서로 다른 프로세싱(processing)을 적용하여 처리하고, 상기 교통 안전 서비스 서버로 송신하는 단계를 포함하고,
    상기 교통 안전 서비스 서버로 송신하는 단계는,
    상기 검출 결과에 따라 일정 시간 동안의 상기 센싱데이터의 이동평균값 또는 상기 센싱데이터의 로(raw) 데이터를 상기 교통 안전 서비스 서버로 송신하는 단계를 포함하는, 교통 안전 서비스 제공 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 검출 결과에 따라 센싱데이터에 서로 다른 프로세싱을 적용하여 처리하고, 상기 교통 안전 서비스 서버로 송신하는 단계는,
    상기 교통 재난의 발생 또는 전조 정보를 검출한 경우, 상기 센싱데이터를 로(raw) 데이터 그대로 상기 교통 안전 서비스 서버로 송신하는 단계를 포함하는, 교통 안전 서비스 제공 방법.
  12. 청구항 10에 있어서,
    상기 검출 결과에 따라 센싱데이터에 서로 다른 프로세싱을 적용하여 처리하고, 상기 교통 안전 서비스 서버로 송신하는 단계는,
    상기 교통 재난의 발생 또는 전조 정보를 검출하지 않은 경우, 상기 센싱데이터의 이동평균값을 산출하고, 상기 이동평균값을 상기 교통 안전 서비스 서버로 송신하는 단계를 포함하는, 교통 안전 서비스 제공 방법.
  13. 프로세서(processor); 및
    상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령이 저장된 메모리(memory)를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    클라이언트 단말로부터 각 센서의 센싱데이터를 수신하도록 실행되고,
    상기 각 센서 별로 상기 센싱데이터를 적어도 하나의 시간 슬롯 별 데이터로 구분하고, 상기 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 각각 산출하도록 실행되고,
    상기 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수에 대한 평균을 산출하여 각 센서 별 안전 점수를 산출하도록 실행되고,
    상기 각 센서 별 안전 점수 및 각 센서에 부여된 가중치를 기초로 안전 지수를 산출하도록 실행되고,
    상기 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수는,
    상기 각 센서 별로 일정 기간 동안의 이전 센싱데이터를 누적하여 정규 분표 데이터를 생성하고, 상기 정규 분포 데이터에서 상기 구분한 적어도 하나의 시간 슬롯 별 데이터의 위치를 기초로 산출되는, 교통 안전 서비스 서버.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 각 센서의 센싱데이터를 기초로 가상의 센서에 대한 센싱데이터를 생성하도록 실행되고,
    상기 각 센서의 센싱데이터에 상기 가상의 센서에 대한 센싱데이터를 포함시키도록 실행되는, 교통 안전 서비스 서버.
  15. 청구항 13에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    미리 저장된 일기, 계절 및 차량의 종류 중 적어도 하나의 환경 파라미터와 상기 안전 지수 간의 상관 관계를 포함하는 안전 지식을 기초로 안전 지수를 보정하도록 실행되는, 교통 안전 서비스 서버.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 각 센서의 센싱데이터를 기초로 상기 안전 지식을 갱신하도록 실행되는, 교통 안전 서비스 서버.
  17. 청구항 13에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 각 센서의 센싱데이터 및 상기 적어도 하나의 시간 슬롯의 안전 점수를 기초로 임계값을 설정하도록 실행되는, 교통 안전 서비스 서버.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 각 센서의 센싱 데이터 및 상기 임계값을 기초로 교통 재난의 발생 여부를 판단하도록 실행되는, 교통 안전 서비스 서버.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 교통 재난이 발생한 것으로 판단한 경우, 상기 각 센서의 센싱데이터 및 상기 임계값을 기초로 교통 재난 시뮬레이션을 수행하여, 교통 재난의 종류, 교통 재난의 피해 범위 및 교통 재난의 영향권 중 적어도 하나를 예측하도록 실행되는, 교통 안전 서비스 서버.
  20. 청구항 17에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 임계값 및 상기 안전 지수 중 적어도 하나를 상기 클라이언트 단말로 송신하도록 실행되는, 교통 안전 서비스 서버.
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