KR102029865B1 - Variable speed notice device system - Google Patents

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KR102029865B1
KR102029865B1 KR1020190011331A KR20190011331A KR102029865B1 KR 102029865 B1 KR102029865 B1 KR 102029865B1 KR 1020190011331 A KR1020190011331 A KR 1020190011331A KR 20190011331 A KR20190011331 A KR 20190011331A KR 102029865 B1 KR102029865 B1 KR 102029865B1
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KR
South Korea
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road
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vehicle
speed
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KR1020190011331A
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Korean (ko)
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김용환
김일환
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주식회사 슈파스디자인
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Abstract

Disclosed is variable speed notifying device system which includes a variable speed notifying device. The variable speed notifying device comprises: a speed limit display unit including a display for displaying the speed limit of a road; a speed measurement unit measuring a speed of a vehicle traveling on the road; a measurement speed display unit including a display for displaying the measured speed; and a control unit collecting condition information of the road, calculating the speed limit of the road based on the condition information, and controlling to display the calculated speed limit on the speed limit display unit.

Description

가변속도 알림장치 시스템 {VARIABLE SPEED NOTICE DEVICE SYSTEM}Variable Speed Notification System {VARIABLE SPEED NOTICE DEVICE SYSTEM}

본 발명은 가변속도 알림장치 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a variable speed notification device system.

도로의 상황을 실시간으로 모니터링하는 것은 안전 및 원활한 차량 운행을 위하여 필수적이다. 하지만, 기존의 모니터링 수단은 대부분 고가의 장비를 이용하는 경우가 많았고, 또한 모니터링 결과 및 이에 따른 피드백이 실시간으로 진행되기에는 어려움이 있었다. Real-time monitoring of road conditions is essential for safe and smooth vehicle operation. However, most of the existing monitoring means use expensive equipment, and it is difficult to monitor the results and feedback accordingly in real time.

최근에는 안정적이면서도 저렴한 가격의 다양한 센서 장치가 생산 및 판매되고 있으며, 네트워크를 통하여 다양한 센서 단말을 연결할 수 있는 IoT 기술이 개발 및 보급되었다.Recently, various sensor devices with stable and low price have been produced and sold, and IoT technology that can connect various sensor terminals through a network has been developed and distributed.

이에 따라 센서 장치 및 IoT 통신 네트워크에 기반하여 도로의 상태를 판단하고, 이에 따라 필요한 조치를 취할 뿐 아니라 운전자에게 피드백을 제공하는 시스템의 개발이 요구되고 있다.Accordingly, the development of a system that determines the state of the road based on the sensor device and the IoT communication network, takes necessary measures, and provides feedback to the driver.

기존의 제한속도 알림판의 경우 고정된 숫자를 표시할 수 있을 뿐으로, 이에 운전자들은 규정에 따라 강우시 혹은 강설시 해당 속도의 일정 비율의 속도가 제한속도가 됨을 스스로 판단하여야 하나, 이는 기준이 모호하며 운전자의 지식수준이나 개인적 판단에 의존하여야 하는 문제점이 있다.In the case of the existing speed limit signboard, only a fixed number can be displayed. Therefore, drivers must determine that the speed limit is a certain rate of the speed at the time of rainfall or snowfall according to the regulations. There is a problem that depends on the driver's knowledge level or personal judgment.

더욱이, 도로의 루프 연결로의 경우 곡률이 큰 커브구간을 포함하므로 다른 도로에 비해 낮은 속도로 주행할 것이 요구되나, 운전자들은 이에 개의치 않고 빠른 속도로 루프 연결로를 통과하는 경우가 많아 안전사고가 발생할 가능성이 있다.Moreover, the loop connection of the road includes a curvature section with a large curvature, so it is required to drive at a lower speed than other roads, but drivers often pass the loop connection at a high speed regardless of the possibility of a safety accident. There is this.

따라서, 도로의 상태에 기초하여 가변속도 알림을 제공할 수 있는 시스템의 개발이 요구된다.Therefore, the development of a system that can provide a variable speed notification based on the state of the road is required.

등록특허공보 제10-1703001호, 2017.01.31 등록Patent Registration No. 10-1703001, 2017.01.31 Registration

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 가변속도 알림장치 시스템을 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to provide a variable speed notification device system.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Problems to be solved by the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 가변속도 알림장치 시스템은, 도로의 제한속도를 표시하는 디스플레이를 포함하는 제한속도 표시부, 상기 도로를 주행하는 차량의 속도를 측정하는 속도 측정부, 상기 측정된 속도를 표시하는 디스플레이를 포함하는 측정속도 표시부 및 상기 도로의 상태정보를 수집하고, 상기 상태정보에 기초하여 상기 도로의 제한속도를 산출하고, 상기 산출된 제한속도를 상기 제한속도 표시부에 표시하도록 제어하는, 제어부를 포함하는, 가변속도 알림장치를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a variable speed notification device system including: a speed limit display unit including a display for displaying a speed limit of a road; and a speed measurement unit configured to measure a speed of a vehicle traveling on the road A measurement speed display unit including a display for displaying the measured speed and collecting state information of the road, calculating the speed limit of the road based on the state information, and calculating the speed limit as the calculated speed limit. It includes a variable speed notification device, including a control unit for controlling to display.

또한, 상기 가변속도 알림장치는 도로의 루프 연결로에 설치되고, 상기 제어부는, 상기 루프 연결로의 상태정보를 수집하고, 상기 루프 연결로의 상태정보에 기초하여 상기 루프 연결로의 제한속도를 산출하고, 상기 산출된 루프 연결로의 제한속도를 상기 제한속도 표시부에 표시하도록 제어할 수 있다.The variable speed notification device may be installed in a loop connection path of a road, and the controller may collect state information of the loop connection path, calculate a speed limit of the loop connection path based on the status information of the loop connection path, and The speed limit of the calculated loop connection may be controlled to be displayed on the speed limit display unit.

또한, 상기 도로의 상태정보를 수집하기 위한 적어도 하나의 통합센서 모듈을 더 포함하고, 상기 제어부는, 상기 통합센서 모듈로부터 수집되는 정보에 기반하여 상기 도로의 제한속도를 산출할 수 있다.The apparatus may further include at least one integrated sensor module for collecting the state information of the road, and the controller may calculate the speed limit of the road based on the information collected from the integrated sensor module.

또한, 상기 통합센서 모듈로부터 수집되는 정보를 데이터베이스에 저장하고, 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 도로의 상태정보를 판단하는 서버 및 상기 통합센서 모듈로부터 수집되는 정보를 상기 서버에 전송하고, 상기 서버의 판단결과를 수신하여 상기 제어부에 전달하는 통신부를 더 포함할 수 있다.The server stores information collected from the integrated sensor module in a database, transmits the server to determine the state information of the road using the database, and transmits the information collected from the integrated sensor module to the server, and determines the server. The communication unit may further include a communication unit configured to receive a result and transmit the result to the controller.

또한, 상기 서버는 상기 데이터베이스에 저장된 정보에 기초하여 도로의 상태정보를 판단할 수 있는 인공지능 모델을 학습시키고, 상기 통합센서 모듈로부터 수집되는 정보를 상기 인공지능 모델을 이용하여 분석함으로써 상기 도로의 상태정보를 판단할 수 있다.In addition, the server learns an artificial intelligence model that can determine the state information of the road based on the information stored in the database, and by analyzing the information collected from the integrated sensor module using the artificial intelligence model of the road Status information can be determined.

또한, 상기 제어부는 상기 서버에 의하여 학습된 인공지능 모델을 상기 서버로부터 획득하고, 상기 통합센서 모듈로부터 수집되는 정보를 획득하고, 상기 획득된 인공지능 모델을 이용하여 상기 통합센서 모듈로부터 수집되는 정보를 분석함으로써 상기 도로의 상태정보를 판단할 수 있다.In addition, the control unit obtains the artificial intelligence model learned by the server from the server, obtains information collected from the integrated sensor module, information collected from the integrated sensor module using the obtained artificial intelligence model By analyzing the state information of the road can be determined.

또한, 상기 제어부에서 판단된 상기 도로의 상태정보에 대응하는 빛을 출력하는 지능형 데리네이터를 더 포함하고, 상기 제어부는, 상기 속도 측정부에서 측정된 차량의 속도를 획득하고, 상기 측정된 차량의 속도와 상기 산출된 제한속도를 비교하고, 상기 비교 결과에 기초하여 상기 지능형 데리네이터의 출력을 결정하고, 상기 결정된 출력에 기반하여 상기 지능형 데리네이터의 출력을 제어할 수 있다.The apparatus may further include an intelligent deliner for outputting light corresponding to the state information of the road determined by the controller, wherein the controller is configured to obtain a speed of the vehicle measured by the speed measuring unit, The speed may be compared with the calculated speed limit, the output of the intelligent delimiter is determined based on the comparison result, and the output of the intelligent delimiter may be controlled based on the determined output.

또한, 상기 제어부는, 상기 측정된 차량의 속도와 상기 산출된 제한속도의 차이, 상기 도로의 상태정보 및 상기 차량과 상기 가변속도 알림장치 간의 거리에 기초하여 상기 지능형 데리네이터의 발광여부, 발광패턴, 밝기 및 색상을 결정할 수 있다.The controller may be configured to emit light of the intelligent delineator based on a difference between the measured vehicle speed and the calculated speed limit, road state information, and a distance between the vehicle and the variable speed notification device. , Brightness and color can be determined.

또한, 상기 가변속도 알림장치로부터 정보를 수신하는 서버를 더 포함하고, 상기 서버는, 내비게이션 애플리케이션에 의하여 제공되는 주행경로상에 상기 루프 연결로를 포함하는 적어도 하나의 차량 운전자 단말을 선택하고, 상기 차량 운전자 단말에 상기 루프 연결로에 대한 정보를 제공하되, 상기 루프 연결로에 대한 정보는 상기 루프 연결로의 상태정보 및 상기 루프 연결로의 제한속도를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The apparatus may further include a server configured to receive information from the variable speed notification device, wherein the server selects at least one vehicle driver terminal including the loop connection path on a driving route provided by a navigation application, and selects the vehicle. The information on the loop connection path may be provided to a driver terminal, wherein the information on the loop connection path may include status information of the loop connection path and a speed limit of the loop connection path.

또한, 상기 제어부는, 상기 차량의 종류에 대한 정보를 획득하고, 상기 차량의 종류에 기초하여 상기 차량의 크기, 구동방식 및 무게에 대한 정보를 포함하는, 상기 차량에 대한 정보를 획득하고, 상기 차량에 대한 정보, 상기 루프 연결로의 상태정보, 상기 루프연결로의 길이 및 곡률에 기초하여 상기 차량의 종류에 대응하는 제한속도를 산출할 수 있다.The controller may be configured to obtain information about the type of the vehicle, obtain information about the vehicle, including information about the size, driving method, and weight of the vehicle, based on the type of the vehicle. The speed limit corresponding to the type of the vehicle may be calculated based on the vehicle information, the state information of the loop connection path, the length and curvature of the loop connection path.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other specific details of the invention are included in the detailed description and drawings.

개시된 실시 예에 따르면, 도로의 상태정보에 기초하여 가변속도를 제공하며, 또한 주행중인 차량의 속도를 함께 제공함으로써 운전자에게 안전속도 정보를 제공할 뿐 아니라, 과속중인 운전자에게 경각심을 줄 수 있는 장점이 있다.According to the disclosed embodiment, by providing a variable speed based on the state information of the road, and also provides the speed of the driving vehicle together with the safety speed information to the driver, as well as give an alert to the overspeed driver There is this.

또한, 수집된 정보에 기초하여 데리네이터 등 주변 기기를 제어하거나, 사용자 단말에 정보를 제공함으로써 다양한 안전정보를 제공할 수 있는 장점이 있다.In addition, there is an advantage that can provide a variety of safety information by controlling the peripheral device, such as a deliner based on the collected information, or by providing information to the user terminal.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

도 1은 일 실시 예에 따라 표면멀티센서를 이용하여 도로의 상황을 판단하는 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 표면멀티센서의 구조를 도시한 도면이다.
도 3은 표면멀티센서 및 표면멀티센서가 배치되는 일 예를 도시한 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 움직임 감지 센서를 더 포함하는 표면멀티센서를 도시한 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 멀티기상센서를 도시한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따라 거리센서를 포함하는 표면멀티센서를 도시한 도면이다.
도 7 및 도 8은 교량의 신축 이음새를 사이에 두고 설치된 표면멀티센서를 도시한 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 지능형 데리네이터를 도시한 도면이다.
도 10은 움직임 감지 센서를 포함하는 지능형 데리네이터를 이용하여 구조물의 변형을 판단하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 가변속도 알림장치를 도시한 도면이다.
도 12는 일 실시 예에 따라 차량에 대한 정보를 획득하는 가변속도 알림장치를 도시한 도면이다.
도 13은 일 실시 예에 따라 지능형 데리네이터를 포함하는 가변속도 알림장치 시스템을 도시한 도면이다.
도 14는 일 실시 예에 따라 서버를 포함하는 가변속도 알림장치 시스템을 도시한 도면이다.
1 is a diagram illustrating a system for determining a road situation using a surface multisensor according to an exemplary embodiment.
2 is a diagram illustrating a structure of a surface multi sensor according to an exemplary embodiment.
3 is a diagram illustrating an example in which a surface multisensor and a surface multisensor are disposed.
4 is a diagram illustrating a surface multisensor further including a motion sensor according to an exemplary embodiment.
5 is a diagram illustrating a multi-gas sensor according to an exemplary embodiment.
6 is a diagram illustrating a surface multisensor including a distance sensor according to an exemplary embodiment.
7 and 8 are views showing a surface multi-sensor installed with the expansion seam of the bridge between.
9 is a diagram illustrating an intelligent delimiter according to an embodiment.
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a method of determining deformation of a structure by using an intelligent delineator including a motion sensor.
11 is a diagram illustrating a variable speed notification device according to an exemplary embodiment.
12 is a diagram illustrating a variable speed notification device for obtaining information about a vehicle, according to an exemplary embodiment.
FIG. 13 is a diagram illustrating a variable speed notification device system including an intelligent delimiter, according to an exemplary embodiment.
14 is a diagram illustrating a variable speed notification device system including a server according to an exemplary embodiment.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. Advantages and features of the present invention and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but can be embodied in various different forms, and the present embodiments only make the disclosure of the present invention complete, and those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. It is provided to fully inform the skilled worker of the scope of the invention, which is defined only by the scope of the claims.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In this specification, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. As used herein, "comprises" and / or "comprising" does not exclude the presence or addition of one or more other components in addition to the mentioned components. Like reference numerals refer to like elements throughout, and "and / or" includes each and all combinations of one or more of the mentioned components. Although "first", "second", etc. are used to describe various components, these components are of course not limited by these terms. These terms are only used to distinguish one component from another. Therefore, of course, the first component mentioned below may be a second component within the technical spirit of the present invention.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used in the present specification (including technical and scientific terms) may be used in a sense that can be commonly understood by those skilled in the art. In addition, terms that are defined in a commonly used dictionary are not ideally or excessively interpreted unless they are specifically defined clearly.

명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.As used herein, the term "part" or "module" refers to a hardware component such as software, FPGA, or ASIC, and the "part" or "module" plays certain roles. However, "part" or "module" is not meant to be limited to software or hardware. The “unit” or “module” may be configured to be in an addressable storage medium or may be configured to play one or more processors. Thus, as an example, a "part" or "module" may include components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, properties, Procedures, subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables. Functions provided within components and "parts" or "modules" may be combined into smaller numbers of components and "parts" or "modules" or into additional components and "parts" or "modules". Can be further separated.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.The spatially relative terms " below ", " beneath ", " lower ", " above ", " upper " It can be used to easily describe a component's correlation with other components. Spatially relative terms are to be understood as including terms in different directions of components in use or operation in addition to the directions shown in the figures. For example, when flipping a component shown in the drawing, a component described as "below" or "beneath" of another component may be placed "above" the other component. Can be. Thus, the exemplary term "below" can encompass both an orientation of above and below. Components may be oriented in other directions as well, so spatially relative terms may be interpreted according to orientation.

본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.In the present specification, the computer refers to any kind of hardware device including at least one processor, and according to an embodiment, it may be understood as a meaning encompassing a software configuration that operates on the hardware device. For example, a computer may be understood as including, but not limited to, a smartphone, a tablet PC, a desktop, a notebook, and a user client and an application running on each device.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 일 실시 예에 따라 표면멀티센서를 이용하여 도로의 상황을 판단하는 시스템을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a system for determining a road situation using a surface multisensor according to an exemplary embodiment.

본 명세서에서, 도로(1)의 종류는 제한되지 않는다. 예를 들어, 도로(1)는 시내 도로, 국도, 고속도로 등 그 종류가 제한되지 않으며, 마찬가지로 도로(1)의 소재 또한 아스팔트, 흙, 모래, 금속(철판) 등 그 종류가 제한되지 않는다.In the present specification, the kind of the road 1 is not limited. For example, the road 1 is not limited to the kind of downtown roads, national roads, highways, etc., and likewise, the material of the road 1 is not limited to such types as asphalt, soil, sand, metal (iron plate), and the like.

또한, 도로(1)는 개활지의 도로일 수도 있고, 산길일 수도 있고, 터널일 수도 있으며, 또한 도로(1)는 교량의 도로일 수도 있다.In addition, the road 1 may be a road in an open area, a mountain road, a tunnel, or the road 1 may be a road of a bridge.

도 1을 참조하면, 도로(1)의 난간(2)이 도시되어 있다. 난간(2)은 일 실시 예에 따라 도시된 것이며, 도로(1)의 가드레일을 의미할 수도 있고, 안전분리대를 의미할 수도 있고, 교량의 난간 혹은 그 이전에 설치된 가드레일을 의미할 수도 있으며, 이에 제한되지 않는다.Referring to FIG. 1, a railing 2 of a road 1 is shown. Handrail 2 is shown according to one embodiment, it may mean a guardrail of the road (1), may mean a safety separator, may mean a guardrail installed in the bridge or before the bridge. This is not restrictive.

실시 예에 따라서, 도로(1)에는 난간(2)이 없을 수도 있다. 이 경우, 난간(2)에 설치된 구조물들은 지상 혹은 지하에 설치될 수 있다.In some embodiments, the road 1 may not have a railing 2. In this case, the structures installed on the handrail 2 may be installed on the ground or underground.

일 실시 예에서, 도로(1)에는 하나 이상의 표면멀티센서(100 및 200)가 설치될 수 있다. 예를 들어, 표면멀티센서(100 및 200)는 도로(1)의 표면 아래에 설치될 수 있다.In one embodiment, one or more surface multi-sensors 100 and 200 may be installed in the roadway 1. For example, the surface multisensors 100 and 200 may be installed below the surface of the roadway 1.

일 실시 예에서, 표면멀티센서(100 및 200)는 도로(1)에 소정의 간격마다 설치될 수 있으나, 도로(1)에 설치되는 표면멀티센서(100 및 200)의 종류, 설치간격 및 수는 제한되지 않는다.In one embodiment, the surface multisensors 100 and 200 may be installed at predetermined intervals on the road 1, but the types, installation intervals, and number of the surface multisensors 100 and 200 installed on the road 1 may be provided. Is not limited.

예를 들어, 표면멀티센서(100 및 200)는 도로(1)의 지표면으로부터 소정의 깊이에 매립될 수 있다. 다른 예로, 표면멀티센서(100 및 200)는 도로(1)의 지표면 하에 소정의 공간이 있는 경우(예를 들어, 센서를 설치하기 위하여 마련된 공간 혹은 도로(1)가 철판 등으로 덮여 있는 경우), 해당 공간에 설치될 수도 있다.For example, surface multisensors 100 and 200 may be embedded at a predetermined depth from the ground surface of road 1. As another example, the surface multi-sensors 100 and 200 have a predetermined space under the ground surface of the road 1 (for example, when the space provided for installing the sensor or the road 1 is covered with an iron plate or the like). It may be installed in the space.

표면멀티센서(100 및 200)는 각각의 제어부(310 및 210)와 유선 또는 무선으로 연결되며, 바람직한 실시 예에 따르면 표면멀티센서(100 및 200)는 가격과 안정성, 속도를 위하여 유선으로 각각의 제어부(310 및 210)와 연결될 수 있다.The surface multisensors 100 and 200 are connected to each of the controllers 310 and 210 by wire or wirelessly. According to a preferred embodiment, the surface multisensors 100 and 200 are wired by wires for price, stability, and speed. It may be connected to the controllers 310 and 210.

일 실시 예에서, 표면멀티센서(100 및 200)는 멀티기상센서(300)와 연결될 수 있다. 예를 들어, 표면멀티센서(100)와 멀티기상센서(300)는 일대일, 일대다, 다대일 및 다대다 등 다양한 구성으로 연결될 수 있으며, 특정 형태에 제한되지 않는다.In one embodiment, the surface multi-sensors 100 and 200 may be connected to the multi-phase sensor 300. For example, the surface multi-sensor 100 and the multi-phase sensor 300 may be connected in various configurations such as one-to-one, one-to-many, many-to-one and many-to-many, and are not limited to a specific form.

마찬가지로, 제어부(210 및 310) 또한 각각의 표면멀티센서(100 및 200)와 일대일, 일대다, 다대일 및 다대다 등 다양한 구성으로 연결될 수 있으며, 특정 형태에 제한되지 않는다. 또한, 제어부는 각각의 표면멀티센서에 내장 혹은 일체로서 구성될 수도 있다.Similarly, the controllers 210 and 310 may also be connected to the surface multi-sensors 100 and 200 in various configurations such as one-to-one, one-to-many, many-to-one and many-to-many, and are not limited to specific forms. In addition, the control unit may be built in or integrated in each surface multi-sensor.

일 실시 예에서, 제어부(310)는 하나 이상의 멀티기상센서(300)와 연결되거나, 멀티기상센서(300)에 내장되거나 멀티기상센서(300)와 일체로서 구성될 수도 있다.In one embodiment, the control unit 310 may be connected to one or more multi-medium sensor 300, may be built in the multi-memory sensor 300, or may be configured integrally with the multi-memory sensor 300.

일 실시 예에서, 제어부(310)는 표면멀티센서(100) 및 멀티기상센서(300)로부터 수집되는 정보를 서버(10)로 전송할 수 있다. 실시 예에 따라서, 제어부(310)는 표면멀티센서(100) 및 멀티기상센서(300)로부터 수집되는 정보를 직접 처리할 수도 있다. 이 경우, 제어부(310)는 서버(10)에 정보처리 결과를 전송할 수 있다.In an embodiment, the controller 310 may transmit information collected from the surface multisensor 100 and the multi-medium sensor 300 to the server 10. According to an exemplary embodiment, the controller 310 may directly process information collected from the surface multisensor 100 and the multi-medium sensor 300. In this case, the controller 310 may transmit the information processing result to the server 10.

예를 들어, 표면멀티센서(100) 및 멀티기상센서(300)로부터 수집되는 정보의 처리 및 이로부터 특정 정보를 획득하는 방법은 제한되지 않으나, 해당 방법의 적어도 일부 또는 전부가 제어부(310) 및 서버(10)에서 각각 수행될 수 있다.For example, processing of information collected from the surface multisensor 100 and the multi-medium sensor 300 and a method of obtaining specific information therefrom are not limited, but at least some or all of the methods may be controlled by the controller 310 and Each may be performed at the server 10.

일 실시 예에서, 서버(10)는 표면멀티센서(100) 및 멀티기상센서(300)로부터 수집되는 정보에 기초하여 도로의 상태를 판단하고, 판단 결과를 외부에 전송하며, 실시 예에 따라 제어부(310)에 전송할 수 있다. 제어부(310)는 서버(10)로부터 수신된 정보에 기초하여 도로의 상황을 판단하고, 실시 예에 따라 서버(10) 대신 직접 도로(1)의 상황을 판단하거나, 서버(10)와 데이터를 송수신하는 중에 직접 실시간으로 정보를 처리하여 도로(1)의 상황을 판단할 수도 있다.In one embodiment, the server 10 determines the state of the road based on the information collected from the surface multi-sensor 100 and the multi-memory sensor 300, and transmits the determination result to the outside, according to an embodiment May transmit to 310. The controller 310 determines the situation of the road based on the information received from the server 10, and directly determines the situation of the road 1 instead of the server 10 according to the embodiment, or makes a data with the server 10. It is also possible to determine the situation of the road 1 by processing the information in real time directly during transmission and reception.

또한, 제어부(310)는 도로(1)의 상황을 출력할 수 있는 하나 이상의 구성을 포함할 수 있으며, 예를 들어 도로(1) 혹은 난간(2)에 설치된 디스플레이, 스피커, LED 등 출력장치를 이용하여 도로의 상태에 대한 정보를 출력함으로써, 운전자가 정보를 얻도록 할 수 있다.In addition, the controller 310 may include one or more components that can output the situation of the road (1), for example, display devices, such as displays, speakers, LEDs installed on the road (1) or railings (2) By outputting information on the state of the road by using the driver, the driver can obtain the information.

일 실시 예에서, 제어부(310)는 와이파이 또는 비콘을 이용하여 운전자가 이용하는 사용자 단말(예를 들어, 운전자의 스마트폰 혹은 내비게이션 등)에 도로(1)의 상태에 대한 정보를 전송할 수 있다.In an embodiment, the controller 310 may transmit information on the state of the road 1 to a user terminal (for example, a smartphone or a navigation device of the driver) used by the driver using Wi-Fi or beacons.

일 실시 예에서, 서버(10)는 인공지능 모델을 이용하여 수집되는 정보를 처리할 수 있다. 예를 들어, 서버(10)는 기계학습을 이용하여 인공지능 모델에 대한 학습을 수행하고, 학습된 인공지능 모델에 표면멀티센서(100)로부터 수집된 정보를 입력하고, 그 출력으로서 도로(1)의 상태를 판단하기 위한 정보를 획득할 수 있다.In an embodiment, the server 10 may process information collected using an artificial intelligence model. For example, the server 10 may learn about an artificial intelligence model using machine learning, input information collected from the surface multisensor 100 into the learned artificial intelligence model, and output the road 1 as its output. Information for determining the state of the "

일 실시 예에서, 서버(10)는 제어부(310)로부터 수신되는 정보를 데이터베이스에 저장하고, 저장된 데이터베이스에 저장된 정보에 기초하여 학습 데이터를 생성하고, 생성된 학습 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다.In an embodiment, the server 10 stores information received from the controller 310 in a database, generates training data based on the information stored in the stored database, and learns an artificial intelligence model using the generated training data. You can.

일 실시 예에서, 서버(10)는 제어부(310)로부터 수신되는 정보를 분류하고, 분류된 정보로부터 하나 이상의 특징을 추출하고, 추출된 특징으로부터 하나 이상의 파라미터를 생성하고, 생성된 파라미터 혹은 파라미터의 그룹에 대하여 기존에 확인된 정보에 기초하여 라벨링을 수행함으로써, 학습 데이터를 생성할 수 있다. 단, 학습 데이터의 유형 및 학습 데이터를 생성하는 방법은 이에 제한되는 것은 아니다.In an embodiment, the server 10 classifies the information received from the controller 310, extracts one or more features from the classified information, generates one or more parameters from the extracted features, and generates the one or more parameters. Learning data may be generated by labeling a group based on previously identified information. However, the type of the training data and the method of generating the training data are not limited thereto.

일 실시 예에서, 서버(10)는 학습된 인공지능 모델에 대한 정보를 제어부(310)에 전송할 수 있다.In an embodiment, the server 10 may transmit information about the learned artificial intelligence model to the controller 310.

예를 들어, 서버(10)는 학습된 인공지능 모델에서 이용되는 하나 이상의 가중치에 대한 정보를 제어부(310)에 전송할 수 있다. 제어부(310)는 서버(10)로부터 수신되는 정보를 이용하여 인공지능 모델을 획득할 수 있다.For example, the server 10 may transmit information about one or more weights used in the learned AI model to the controller 310. The controller 310 may obtain an artificial intelligence model by using the information received from the server 10.

일 실시 예에서, 서버(10)는 상술한 컴퓨터의 일종으로서 이해될 수도 있으며, 실시 예에 따라 서버(10)는 클라우드 서버를 의미할 수도 있다.In an embodiment, the server 10 may be understood as a kind of computer described above, and according to the embodiment, the server 10 may mean a cloud server.

현재 대부분의 경우 제어부(310)와 같은 스마트 디바이스나 IoT 사물에서 발생하는 데이터는 클라우드 기술을 거쳐 메인 서버에서 필요한 데이터 저장 및 처리 작업이 진행되고 있다. Currently, in most cases, data generated from a smart device such as the controller 310 or an IoT thing is stored and processed by a main server through a cloud technology.

클라우드 서비스는 스마트폰 등 디바이스의 소형화 및 처리작업의 고도화 등이 요구되는 환경적 변화에 대응하여 데이터의 처리 및 저장 작업을 위해 최적화된 기술을 제공하며 발전을 거듭해왔다. Cloud services have evolved to provide optimized technologies for processing and storing data in response to environmental changes that require miniaturization of devices such as smartphones and advancement of processing operations.

이에 따라, 클라우드 서비스 이용고객은 사용량 기반의 지불료 구조를 통해 합리적인 비용구조를 보유할 수 있었다. 그러나, 서버 안정성이나 보안문제 그리고 응답속도 등의 문제는 여전히 남아있다. As a result, cloud service customers could have a reasonable cost structure through a usage-based payment structure. However, problems such as server stability, security issues, and responsiveness still remain.

특히 산업분야의 사물 IoT에서 처리 및 보관이 필요한 막대한 데이터는 긴급성과 정확성, 보안성을 유지해야 하는 경우도 많다. 이러한 경우 현행의 클라우드 컴퓨팅 기술만으로는 데이터 처리에 한계가 있다.In particular, the vast amount of data that needs to be processed and stored in the IoT of industrial sectors often needs to maintain urgency, accuracy and security. In this case, current cloud computing technology has its limitations in data processing.

이에 따라, 클라우드컴퓨팅과 서비스를 네트워크의 말단부(엣지, Edge)로 확장하는 포그 컴퓨팅이라는 개념을 도입하며, 중앙 집중 네트워크시스템이 아닌 개별기기(Edge: 엣지)를 더 폭넓게 활용하는 개념이 도입되었다.As a result, the concept of fog computing, which extends cloud computing and services to the edges of the network, was introduced, and the concept of using edges more widely than centralized network systems was introduced.

엣지컴퓨팅은 IoT 사물에서 직접 데이터 처리가 가능하도록 함으로써, 클라우드 컴퓨팅에 비해 연산능력이 떨어지지만 응답속도가 빠르고, 광대역 통신이 필요하지 않다는 장점이 있다. 엣지컴퓨팅은 프로세서와 데이터를 중앙(클라우드)에 보내지 않고, 말단(엔드포인트) 근처에 배치하는 것을 의미한다.Edge computing enables data processing directly from IoT objects, which has lower computing power but faster response speed than cloud computing, and does not require broadband communication. Edge computing means placing the processor and data near the end (endpoint) rather than sending it to the center (cloud).

엣지 컴퓨팅은 데이터가 수집되는 말단(엣지)에서 데이터를 즉시 분석하고 현장에 적용할 수 있어, 클라우드에 비해 즉시성과 안정성이 담보되는 기술이다.Edge computing is a technology that provides instant analysis and reliability compared to the cloud by enabling immediate analysis and application of data at the edge where data is collected.

일 실시 예에서, 도 1에 도시된 시스템에 엣지컴퓨팅이 적용될 수 있다.In one embodiment, edge computing may be applied to the system shown in FIG.

즉, 제어부(310)는 엣지컴퓨팅의 “엣지(Edge)” 로서 기능할 수 있다.In other words, the controller 310 may function as an “edge” of edge computing.

단, 개시된 실시 예에 따른 시스템은 클라우드 및 엣지컴퓨팅을 함께 활용할 수 있다. 예를 들어, 서버(10)는 인공지능 모델을 학습시키고, 학습 결과를 주기적으로 제어부(310)에 전송할 수 있다. However, the system according to the disclosed embodiment may utilize cloud and edge computing together. For example, the server 10 may learn an artificial intelligence model and periodically transmit the training result to the controller 310.

또한, 서버(10)는 제어부(310)로부터 수신되는 정보들을 종합하여, 주기적으로 인공지능 모델을 학습 및 업데이트할 수 있다.In addition, the server 10 may learn and update the artificial intelligence model periodically by synthesizing the information received from the controller 310.

수집되는 정보는 기본적으로 제어부(310)를 통해 서버(10)에 전달되고, 서버(10)는 이를 데이터베이스에 저장한다. 또한, 서버(10)는 인공지능 모델을 이용하여 데이터를 분석하고, 분석 결과를 제어부(310)에 전송할 수 있다.The collected information is basically transmitted to the server 10 through the control unit 310, the server 10 stores it in a database. In addition, the server 10 may analyze the data using the artificial intelligence model, and transmit the analysis result to the controller 310.

제어부(310)는 실시 예에 따라 데이터 처리 및 분석을 수행할 수 있는데, 예를 들어 제어부(310)는 수집되는 정보를 즉시 분석하여 도로(1)의 상황을 판단하고, 도로(1)에 특별한 이상상황이 없는 것으로 판단되는 경우, 서버(10)가 분석한 정보를 수신하여 도로(1)의 상황을 판단할 수 있다. 실시 예에 따라서, 제어부(310)는 제어부(310)에서 분석된 정보와 서버(10)에서 분석된 정보를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 스스로 업데이트되거나, 서버(10)에 비교 결과를 전송하여 서버(10)가 인공지능 모델을 업데이트하는 것을 보조할 수 있다.The controller 310 may perform data processing and analysis according to an embodiment. For example, the controller 310 may analyze the collected information immediately to determine a situation of the road 1 and may be special to the road 1. When it is determined that there is no abnormal situation, the server 10 may determine the situation of the road 1 by receiving the analyzed information. According to an exemplary embodiment, the controller 310 compares the information analyzed by the controller 310 with the information analyzed by the server 10, updates itself based on the comparison result, or transmits the comparison result to the server 10. Server 10 may assist in updating the AI model.

다른 예로, 엣지는 서버(10)와 통신이 불안정하거나 불가능한 경우 직접 데이터를 분석 및 처리할 수 있다.As another example, the edge may directly analyze and process data when communication with the server 10 is unstable or impossible.

또한, 서버(10)로부터 도로(1)에 이상상황이 발생하거나, 이상상황 발생이 예측된다는 정보를 획득하게 되는 경우, 제어부(310)는 빠른 대응을 위해 직접 데이터를 분석 및 처리하여 도로(1)의 이상상황 발생 여부를 모니터링 및 대응할 수 있다.In addition, when the abnormal situation occurs on the road 1 from the server 10, or obtains information that the occurrence of the abnormal situation is predicted, the controller 310 directly analyzes and processes the data for quick response to the road (1). ) Can monitor and respond to abnormal conditions.

일 실시 예에서, 표면멀티센서(100)는 하나 이상의 온도센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 표면멀티센서(100)는 서로 다른 위치에 마련된 두 개의 온도센서를 포함하여, 도로(1)의 결빙 여부를 판단하는 데 이용되는 센서 장치일 수 있다. 도로(1)의 결빙 여부를 판단하는 데 이용되는 센서 장치의 구체적인 구성에 대해서는 후술한다.In one embodiment, the surface multisensor 100 may include one or more temperature sensors. For example, the surface multi sensor 100 may include two temperature sensors provided at different locations, and may be a sensor device used to determine whether the road 1 is frozen. A detailed configuration of the sensor device used to determine whether the road 1 is frozen will be described later.

이때, 표면멀티센서(100)에 포함된 두 개의 온도센서로부터 감지되는 온도정보에 기초하여 도로(1)의 결빙여부를 판단할 수 있다.At this time, it is possible to determine whether the road 1 is frozen based on the temperature information detected by the two temperature sensors included in the surface multi-sensor 100.

일 실시 예에서, 도로의 결빙은 눈에 보이는 하얀 얼음 형태를 취할 수도 있으나, 블랙 아이스(black ice)와 같이 육안으로 확인이 어려운 형태를 취할 수도 있다. 이 경우 차량의 미끄러짐 등으로 인한 사고가 발생할 수 있으므로, 결빙위치를 확인하고 운전자에게 정보를 제공하거나, 관련 기관에 전송하여 결빙 상태를 해소하거나, 해당 지역을 통제하도록 하는 등의 조치를 취하도록 할 수 있다.In one embodiment, the freezing of the road may take the form of visible white ice, but may also be difficult to see with the naked eye, such as black ice. In this case, an accident may occur due to the slipping of the vehicle. Therefore, check the location of the freezing and provide information to the driver, or transmit the information to the relevant agencies to remove the freezing or control the area. Can be.

일 실시 예에서, 서버(10)는 표면멀티센서(100)에 포함된 두 개의 온도센서로부터 감지되는 온도정보로부터 하나 이상의 파라미터를 추출하고, 추출된 하나 이상의 파라미터를 도로(1) 표면의 결빙여부에 대한 정보를 이용하여 라벨링하고, 라벨링된 정보를 포함하는 학습 데이터를 생성할 수 있다.In one embodiment, the server 10 extracts one or more parameters from the temperature information detected from the two temperature sensors included in the surface multi-sensor 100, and whether or not the extracted one or more parameters to freeze the surface of the road (1) Labeling may be performed using the information about, and learning data including the labeled information may be generated.

서버(10)는 생성된 학습 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 서버(10)는 학습된 인공지능 모델에 대한 정보를 제어부(310)에 전송할 수 있으며, 제어부(310)는 이에 기초하여 학습된 인공지능 모델을 획득할 수 있다. 학습된 인공지능 모델에 대한 정보는, 인공지능 모델의 학습 결과에 대응하는 하나 이상의 가중치 정보를 포함할 수 있다. 또한, 제어부(310)는 가중치 정보를 이용하여 인공지능 모델을 획득할 수 있다.The server 10 may train the artificial intelligence model using the generated training data. In addition, the server 10 may transmit information about the learned artificial intelligence model to the control unit 310, and the control unit 310 may obtain the learned artificial intelligence model based thereon. The information about the learned AI model may include one or more weight information corresponding to the learning result of the AI model. In addition, the controller 310 may obtain an artificial intelligence model using weight information.

서버(10)는 학습된 모델을 이용하여, 표면멀티센서(100)에서 측정되는 온도정보로부터 도로의 결빙여부를 판단할 수 있고, 도로가 결빙되지 않은 경우 도로의 결빙가능성 및 결빙시점을 예측할 수 있다. The server 10 may determine whether the road is frozen from the temperature information measured by the surface multi-sensor 100 using the trained model, and predict the freezing probability of the road and the freezing time when the road is not frozen. have.

서버(10)는 도로의 결빙여부에 대한 판단 정보 또는 도로의 결빙가능성 및 결빙시점에 대한 예측 정보를 제어부(310)로 전송할 수 있다. 제어부(310)는 서버(10)로부터 도로가 결빙되었다는 정보가 수신되거나, 도로가 곧 결빙될 것이라는 정보, 예를 들어 도로의 결빙가능성이 소정의 기준값을 초과하는 경우, 도로(1)의 결빙상황에 대한 실시간 모니터링 및 빠른 대응을 위하여, 표면멀티센서(100)로부터 수집되는 정보를 제어부(310)에서 처리하여 도로의 결빙여부를 모니터링할 수 있다. 예를 들어, 제어부(310)는 서버(10)로부터 예측된 도로의 결빙시점 전후의 소정의 시간범위 동안 표면멀티센서(100)로부터 수집되는 정보를 이용하여 도로(1)의 결빙여부를 모니터링할 수 있다.The server 10 may transmit the determination information about whether the road is frozen or the prediction information about the freezing potential of the road and the time of freezing to the controller 310. The controller 310 receives the information that the road is frozen from the server 10 or the information that the road will be frozen soon, for example, when the possibility of freezing of the road exceeds a predetermined reference value, the freezing situation of the road 1 For real-time monitoring and quick response to the information, the controller 310 may process information collected from the surface multi-sensor 100 to monitor whether the road is frozen. For example, the controller 310 may monitor whether the road 1 is frozen using information collected from the surface multi-sensor 100 during a predetermined time range before and after the road freezing time predicted from the server 10. Can be.

일 실시 예에서, 제어부(310)는 도로(1)가 결빙된 것으로 판단되는 경우, 도로의 결빙정보를 서버(10) 및 기타 외부에 전송할 수 있다. 예를 들어, 제어부(310)는 출력장치를 이용하여 표면멀티센서(100)가 설치된 위치의 도로가 결빙되었다는 메시지를 출력 혹은 전송할 수 있다.According to an embodiment, when it is determined that the road 1 is frozen, the controller 310 may transmit freezing information of the road to the server 10 and the outside. For example, the controller 310 may output or transmit a message indicating that the road at the location where the surface multi-sensor 100 is installed is frozen using the output device.

일 실시 예에서, 제어부(310) 또는 서버(10)는 도로(1)가 결빙된 것으로 판단되는 경우, 도로가 결빙된 시점, 도로의 결빙정도, 도로의 결빙 진행방향, 도로의 결빙 해소가능성 및 도로의 결빙 해소시점을 예측할 수 있다.In one embodiment, when it is determined that the road 1 is frozen, the controller 310 or the server 10 may determine the time when the road freezes, the degree of freezing of the road, the direction of freezing of the road, the possibility of freezing the road, and Predict when the road will freeze.

예를 들어, 제어부(310)는 도로(1)가 결빙된 것으로 판단되는 경우, 표면멀티센서(100)에서 측정되는 온도 및 온도의 변화에 기초하여 결빙이 해소되는지, 혹은 결빙이 더 진행되는지를 판단할 수 있다.For example, when it is determined that the road 1 is frozen, the controller 310 determines whether the freezing is resolved or further progresses based on the temperature and the change in temperature measured by the surface multi-sensor 100. You can judge.

또한, 결빙은 온도의 변화에 의하여 자연적으로 해소될 수도 있지만, 결빙부위를 지나는 자동차에 의하여 가해지는 압력과 마찰, 그리고 결빙 해소를 위하여 도포되는 화학물질 등에 의하여서도 해소될 수 있다.In addition, the freezing may be naturally resolved by a change in temperature, but may also be solved by pressure and friction applied by the vehicle passing through the freezing portion, and a chemical applied to solve the freezing.

제어부(310)는 결빙의 진행 혹은 해소가 확인되는 경우, 그 원인을 파악할 수 있으며, 파악된 원인에 기초하여 결빙의 진행방향을 더 정확하게 예측할 수 있다. 일 실시 예에서, 제어부(310)는 멀티기상센서(300)로부터 주변 온도정보를 획득한다. 제어부(310)는 표면멀티센서(100) 주변의 온도 및 온도의 변화추이와, 표면멀티센서(100)로부터 감지되는 정보에 기초하여 판단되는 결빙 및 결빙의 진행방향에 기초하여, 결빙의 진행 혹은 해소의 원인을 판단할 수 있다.When the progress or resolution of the ice is confirmed, the controller 310 may determine the cause and more accurately predict the direction of the ice based on the identified cause. In an embodiment, the control unit 310 obtains ambient temperature information from the multi-phase sensor 300. The control unit 310 is based on the temperature and the change of temperature around the surface multi-sensor 100, and based on the progress direction of freezing and freezing determined based on the information detected from the surface multi-sensor 100, The cause of the resolution can be determined.

예를 들어, 주변 온도가 점점 낮아지거나, 일정 기준값 이하의 온도를 유지하는 경우, 이에 따라 결빙이 진행될 것으로 예측할 수 있다. 이러한 주변 온도상황과 결빙의 진행상황이 일치하는 경우, 기타 외부 요인이 없는 것으로 판단하여 온도에 기초하여 결빙의 진행상황을 예측할 수 있다.For example, if the ambient temperature is gradually lowered or the temperature is maintained below a certain reference value, it can be predicted that freezing will proceed accordingly. If the ambient temperature and the progress of freezing coincide with each other, it may be determined that there are no other external factors, and thus the progress of freezing may be estimated based on the temperature.

반대로, 주변 온도가 낮아지는데도 결빙이 해소되는 것으로 판단될 수 있다. 이 경우, 도로를 주행하는 차량 혹은 도로에 도포된 화학물질에 의하여 결빙이 해소되는 것으로 판단할 수 있으며, 결빙이 해소되는 정도, 속도 및 패턴에 기초하여 그 원인을 더욱 구체적으로 판단할 수 있다.On the contrary, it can be determined that freezing is resolved even when the ambient temperature is lowered. In this case, it may be determined that the ice is eliminated by a vehicle driving on the road or a chemical applied to the road, and the cause thereof may be more specifically determined based on the degree, speed, and pattern of the freezing.

이 경우, 제어부(310)는 판단된 원인에 기초하여 결빙의 진행상황을 더 정확하게 예측할 수 있다.In this case, the controller 310 may more accurately predict the progress of freezing based on the determined cause.

일 실시 예에서, 표면멀티센서(100)는 적어도 하나의 거리센서를 포함할 수 있다. 표면멀티센서(100)는 서로 다른 표면멀티센서(100 및 200) 간의 거리를 거리센서를 이용하여 측정하고, 이에 기초하여 도로의 상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 도로(1)는 교량의 도로일 수 있다. 이 경우, 하나 이상의 표면멀티센서(100 및 200)는 교량의 서로 다른 위치에 설치될 수 있으며, 실시 예에 따라 교량의 신축 이음새를 사이에 두고 설치될 수도 있다.In one embodiment, the surface multisensor 100 may include at least one distance sensor. The surface multi-sensor 100 may measure the distance between different surface multi-sensors 100 and 200 by using a distance sensor, and determine the state of the road based on the distance sensor. For example, the road 1 may be a road of a bridge. In this case, the one or more surface multi-sensors 100 and 200 may be installed at different positions of the bridge, or may be installed with the expansion seam of the bridge in accordance with the embodiment.

제어부(310) 또는 서버(10)는 하나 이상의 표면멀티센서(100 및 200)로부터 수신되는 거리정보에 기초하여 교량의 팽창, 수축, 뒤틀림 및 이에 따른 신축 이음새의 벌어짐이나 압축여부를 판단할 수 있다.The controller 310 or the server 10 may determine whether the bridge is expanded, contracted, distorted, and the expansion or contraction of the expansion joint according to the distance information received from the one or more surface multi-sensors 100 and 200. .

일 실시 예에서, 제어부(310) 또는 서버(10)는 하나 이상의 표면멀티센서(100 및 200) 간의 거리정보를 기 설정된 기준값과 비교함으로써, 교량에 이상상황이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 하나 이상의 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리의 변화속도에 기초하여 교량에 이상상황이 발생할지 여부 혹은 이상상황이 발생할 위험성을 판단할 수 있다.In an embodiment, the controller 310 or the server 10 may determine whether an abnormal situation occurs in the bridge by comparing the distance information between the one or more surface multi-sensors 100 and 200 with a preset reference value. In addition, based on the rate of change of the distance between the one or more surface multi-sensors (100 and 200) it can be determined whether or not the abnormal situation occurs in the bridge or the risk of occurrence.

다른 실시 예에서, 서버(10)는 하나 이상의 표면멀티센서(100 및 200)로부터 획득된 거리정보에 기초하여 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다. 서버(10)는 하나 이상의 표면멀티센서(100 및 200)로부터 획득된 거리정보에 기초하여 하나 이상의 파라미터를 추출할 수 있으며, 추출된 파라미터를 기존에 관측된 교량의 이상여부에 기초하여 라벨링하여 학습 데이터를 생성할 수 있다.In another embodiment, the server 10 may train an artificial intelligence model based on distance information obtained from one or more surface multi-sensors 100 and 200. The server 10 may extract one or more parameters based on the distance information obtained from the one or more surface multi-sensors 100 and 200, and learn by labeling the extracted parameters based on whether or not the previously observed bridges are abnormal. You can generate data.

실시 예에 따라서, 학습 데이터에는 교량의 진동, 움직임 혹은 기상상황에 대한 정보로부터 추출된 파라미터가 더 포함될 수도 있다.According to an embodiment, the learning data may further include parameters extracted from information on vibration, movement, or weather conditions of the bridge.

서버(10)는 생성된 학습 데이터에 기초하여 인공지능 모델을 학습시키고, 학습된 인공지능 모델에 대한 정보를 제어부(310)로 전송할 수 있다. 마찬가지로, 제어부(310)는 수신된 정보에 기초하여 학습된 인공지능 모델을 획득할 수 있다.The server 10 may learn an artificial intelligence model based on the generated training data, and transmit information about the learned artificial intelligence model to the controller 310. Similarly, the controller 310 may acquire the learned artificial intelligence model based on the received information.

도로의 결빙여부를 모니터링하는 경우와 마찬가지로, 제어부(310) 및 서버(10)에서 표면멀티센서(100)로부터 수집되는 정보에 기초하여 교량의 상황을 판단할 수 있으며, 제어부(310)는 실시간 모니터링이 필요한 경우 및 서버(10)와의 통신이 원활하지 못한 경우 직접 데이터를 분석하여 교량의 상황을 모니터링할 수 있다.As in the case of monitoring whether the road is frozen, the controller 310 and the server 10 may determine the situation of the bridge based on information collected from the surface multi-sensor 100, and the controller 310 monitors in real time. If necessary and when the communication with the server 10 is not smooth, it is possible to directly monitor the situation of the bridge by analyzing the data.

예를 들어, 실시간 모니터링이 필요한 경우는, 하나 이상의 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리가 기 설정된 기준범위를 벗어나는 경우 혹은 거리의 변화추이상 하나 이상의 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리가 기 설정된 기준범위를 소정의 시간 내에 벗어날 것으로 판단되는 경우 등을 포함할 수 있다.For example, when real-time monitoring is required, when the distance between the one or more surface multi-sensors 100 and 200 is out of a preset reference range or the distance between the one or more surface multi-sensors 100 and 200 is greater than the change in distance. And when the distance is determined to deviate from the preset reference range within a predetermined time.

이 경우, 제어부(310)는 실시간으로 하나 이상의 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리를 모니터링하고, 이에 기초하여 교량의 이상상황 발생여부를 판단할 수 있다.In this case, the controller 310 may monitor the distance between the one or more surface multi-sensors 100 and 200 in real time, and determine whether an abnormal situation of the bridge occurs based on this.

또한, 제어부(310)는 멀티기상센서(300)로부터 수집되는 정보에 기초하여 교량에 이상상황이 발생하거나, 발생예정인 경우 그 원인을 판단할 수 있다. 예를 들어, 제어부(310)는 교량의 주변 온도 및 습도를 포함하는 기상정보와 교량에 발생한 이상상황(예를 들어, 신축 이음새의 과도한 수축이나 팽창) 사이의 연관관계를 판단할 수 있다.In addition, the controller 310 may determine the cause of the abnormal situation in the bridge based on the information collected from the multi-memory sensor 300, or if the occurrence of the abnormal situation occurs. For example, the controller 310 may determine a correlation between weather information including the ambient temperature and humidity of the bridge and an abnormal situation (eg, excessive contraction or expansion of the expansion joint).

일 실시 예에서, 제어부(310)는 기상예보 정보를 획득할 수 있다. 제어부(310)는 기상예보 정보에 기초하여 도로의 결빙이나 교량의 신축 이음새의 과도한 수축 혹은 팽창의 진행방향을 예측할 수 있다. 예를 들어, 도로가 결빙된 상황에서 소정의 시간 이후에 날씨가 맑게 개고, 온도가 상승할 것으로 예측되는 경우 결빙 또한 해소될 것으로 예측할 수 있으며, 반대로 날씨가 흐리고 온도가 낮아질 것으로 예측되는 경우, 결빙이 강화될 것으로 예측할 수 있다. 결빙이 강화될 것으로 예측하거나, 결빙이 해소되지 않을 것으로 예측되는 경우, 제어부(310)는 결빙 해소를 위한 수단을 외부에 요청할 수 있다. According to an embodiment, the controller 310 may obtain weather forecast information. The controller 310 may predict the progress direction of excessive contraction or expansion of the road freezing or the expansion joint of the bridge based on the weather forecast information. For example, if the weather clears up after a certain time and the temperature is expected to rise after a certain time in the freezing situation of the road, the freezing may also be resolved, and conversely, if the weather is expected to be cloudy and the temperature lowers, It can be expected that this will be strengthened. If it is predicted that the freezing will be strengthened or if the freezing is not expected to be resolved, the controller 310 may request a means for freezing the outside.

또한, 교량의 신축 이음새가 과도하게 벌어지거나 밀착한 경우, 마찬가지로 시간에 따른 온도 및 습도의 변화에 대한 정보를 획득하고, 이로부터 신축 이음새 간의 거리가 기 설정된 기준범위로 자연히 회복될지 여부 및 회복에 필요한 시간을 예측할 수 있다.In addition, when the expansion joints of the bridge is excessively open or close to each other, similarly, information about temperature and humidity changes over time, and whether the distance between the expansion joints naturally recovers to a preset reference range and whether You can estimate the time required.

서버(10)는 제어부(310)로부터 획득된 정보에 기초하여 도로 혹은 교량의 문제점 발생여부 및 문제점 해소여부에 대한 정보를 획득할 수 있다. 문제점이 자연히 해소되지 않을 것으로 판단되는 경우, 서버(10)는 문제를 해결할 수 있는 기관에 메시지를 전송할 수 있고, 실시 예에 따라 해당 도로 혹은 교량의 통제를 요청할 수 있다.The server 10 may obtain information on whether a problem occurs in the road or a bridge and whether or not the problem is solved, based on the information obtained from the controller 310. If it is determined that the problem is not naturally solved, the server 10 may transmit a message to the agency that can solve the problem, and according to the embodiment may request the control of the road or bridge.

일 실시 예에서, 시스템은 운전자에게 도로의 상황에 따른 알림을 제공하는 지능형 데리네이터(400 및 402)를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the system may further include intelligent delinators 400 and 402 that provide the driver with notifications based on road conditions.

일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400 및 402)는 도로에 소정의 간격으로 설치될 수 있으며, 도로의 양 측면에 소정의 간격으로 설치될 수 있다. 지능형 데리네이터(400 및 402)는 도로(1)의 난간(2)에 설치될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.In one embodiment, the intelligent delimiters 400 and 402 may be installed at predetermined intervals on the road, and may be installed at both sides of the road at predetermined intervals. Intelligent deliner 400 and 402 may be installed on the railing 2 of the road 1, but is not limited thereto.

일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400 및 402)는 차량의 불빛을 반사할 수도 있지만, 특정 색상의 불빛을 출력할 수 있는 발광부를 포함할 수 있다. 지능형 데리네이터의 구체적인 구조 및 이용방법에 대해서는 후술한다.In one embodiment, the intelligent delimiter 400 and 402 may reflect the lights of the vehicle, but may include a light emitting unit capable of outputting a light of a specific color. The detailed structure and usage method of the intelligent deliner will be described later.

일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400 및 402)는 표면멀티센서(100)에서 수집된 정보에 기초하여 판단된, 도로(1)의 결빙여부에 따라 상이한 색상의 불빛을 출력할 수 있다. 지능형 데리네이터(400 및 402)는 표면멀티센서(100)로부터 수집된 정보를 획득한 제어부에 의하여 판단된 도로의 상태에 따라 상이한 색상의 불빛을 출력할 수 있으며, 본 실시 예에서 제어부는 도 1에 도시된 제어부(210 및 310) 및 서버(10) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the intelligent delinators 400 and 402 may output lights of different colors according to whether the road 1 is frozen, which is determined based on the information collected by the surface multisensor 100. The intelligent delimiters 400 and 402 may output lights of different colors according to the state of the road determined by the controller obtaining the information collected from the surface multi-sensor 100. It may include at least one of the control unit 210 and 310 and the server 10 shown in.

제어부는 도로의 상태에 대한 정보를 지능형 데리네이터(400 및 402)에 전달할 수 있고, 지능형 데리네이터(400 및 402)는 이에 대응하는 색상을 출력할 수 있다.The controller may transmit the information on the state of the road to the intelligent delimiters 400 and 402, and the intelligent delimiters 400 and 402 may output a color corresponding thereto.

다른 실시 예에서, 제어부는 도로의 상태에 기초한 색상정보를 지능형 데리네이터(400 및 402)에 전달하고, 지능형 데리네이터(400 및 402)는 제어부로부터 수신된 색상을 출력할 수 있다.In another embodiment, the controller may transmit the color information based on the state of the road to the intelligent delimiters 400 and 402, and the intelligent delimiters 400 and 402 may output the color received from the controller.

일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400 및 402)는 지능형 데리네이터(400 및 402) 각각이 위치한 도로(1) 상의 결빙여부에 따라 각각 상이한 색상의 불빛을 출력할 수 있다. 예를 들어, 지능형 데리네이터(402)는 표면멀티센서(100)에서 수집된 정보에 기초하여 표면멀티센서(100)가 설치된 도로(1)의 표면이 결빙된 것으로 판단되는 경우, 결빙상태에 대응하는 색상의 불빛을 출력할 수 있다.According to an embodiment, the intelligent delimiters 400 and 402 may output lights of different colors, respectively, depending on whether or not the ice on the road 1 in which the intelligent delimiters 400 and 402 are respectively located. For example, the intelligent determinator 402 responds to the freezing state when it is determined that the surface of the road 1 on which the surface multisensor 100 is installed is frozen based on the information collected by the surface multisensor 100. You can output the light of the color.

일 실시 예에서, 서버(10)는 지능형 데리네이터(400 및 402) 각각의 위치정보 및 지능형 데리네이터(400 및 402) 각각에서 출력되는 색상에 대한 정보를 획득할 수 있다. In an embodiment, the server 10 may obtain location information of each of the intelligent delimiters 400 and 402 and color information output from each of the intelligent delimiters 400 and 402.

서버(10)는 지능형 데리네이터(400 및 402) 각각의 위치에, 지능형 데리네이터(400 및 402) 각각이 출력하는 색상이 표시된 지도정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 지도정보는 지도 이미지를 포함할 수도 있고, 내비게이션 정보를 포함할 수도 있다. 서버(10)는 생성된 지도정보를 도로(1)를 주행하는 운전자의 운전자 단말에 제공할 수 있다. 예를 들어, 운전자 단말은 운전자의 스마트폰 또는 운전자가 운전하는 차량에 설치된 내비게이션 장치를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.The server 10 may generate map information in which a color output from each of the intelligent delimiters 400 and 402 is displayed at each location of the intelligent delimiters 400 and 402. For example, the map information may include a map image or may include navigation information. The server 10 may provide the generated map information to the driver terminal of the driver traveling on the road 1. For example, the driver terminal may include, but is not limited to, a navigation device installed in a driver's smartphone or a vehicle in which the driver drives.

운전자 단말은 내비게이션 정보를 표시함에 있어, 내비게이션에 표시되는 도로의 이미지에 상기 서버(10)로부터 수신된 색상정보를 함께 표시할 수 있다. 따라서, 운전자가 지능형 데리네이터(400 및 402)를 주시하지 않는 경우에도 내비게이션을 통해 진행방향의 도로의 결빙상태를 용이하게 판단하도록 할 수 있다. In displaying the navigation information, the driver terminal may display the color information received from the server 10 together with the image of the road displayed on the navigation. Therefore, even when the driver does not look at the intelligent deliner 400 and 402, it is possible to easily determine the freezing state of the road in the traveling direction through the navigation.

또한, 지능형 데리네이터(400 및 402)는 도로(1)를 포함하는 구조물(예를 들어, 교량 등)의 양 측면에 소정의 간격으로 설치되며, 구조물의 상태를 판단하는 데에도 활용될 수 있다. 지능형 데리네이터(400 및 402)를 활용하는 구체적인 방법들에 대해서는 후술한다.In addition, the intelligent deliner 400 and 402 are installed at both sides of the structure (for example, bridges, etc.) including the road 1 at predetermined intervals, and may be used to determine the state of the structure. . Specific methods of utilizing the intelligent delimiters 400 and 402 will be described later.

이하에서는, 도면을 참조하여 표면멀티센서의 구조 및 이용방법을 구체적으로 설명한다.Hereinafter, with reference to the drawings will be described in detail the structure and method of using the surface multi-sensor.

도 2는 일 실시 예에 따른 표면멀티센서의 구조를 도시한 도면이다.2 is a diagram illustrating a structure of a surface multi sensor according to an exemplary embodiment.

도 2를 참조하면, 표면멀티센서(100)는 원통형으로 도시되어 있으나, 표면멀티센서(100)의 형태는 이에 제한되는 것은 아니다.Referring to FIG. 2, the surface multisensor 100 is illustrated in a cylindrical shape, but the shape of the surface multisensor 100 is not limited thereto.

일 실시 예에서, 표면멀티센서(100)는 내부에 공간이 마련된 하우징과, 하우징에 설치되는 하나 이상의 센서 및 센서 정보를 출력하기 위한 케이블을 포함한다.In one embodiment, the surface multi-sensor 100 includes a housing provided with a space therein, and one or more sensors installed in the housing and a cable for outputting sensor information.

일 실시 예에서, 하우징은 도 2에 도시된 바와 같이 상단 하우징(110) 및 하단 하우징(120)으로 구성될 수 있으며, 결합수단(112)을 이용하여 하나의 하우징으로 결합될 수 있다.In one embodiment, the housing may be composed of the upper housing 110 and the lower housing 120, as shown in Figure 2, it may be combined into one housing using the coupling means 112.

일 실시 예에서, 상단 하우징(110)과 하단 하우징(120)은 서로 결합되되, 결합된 하우징 내부에는 하나 이상의 센서가 배치될 수 있는 공간이 마련될 수 있다.In one embodiment, the upper housing 110 and the lower housing 120 are coupled to each other, a space in which one or more sensors may be disposed may be provided inside the coupled housing.

또한, 표면멀티센서(100)는 상단 하우징(110) 및 하단 하우징(120) 사이에 결합되어, 표면멀티센서(100)의 내부로 물이 침투하지 않도록 하는 방수링(130)을 더 포함한다.In addition, the surface multisensor 100 further includes a waterproof ring 130 coupled between the upper housing 110 and the lower housing 120 to prevent water from penetrating into the surface multisensor 100.

일 실시 예에서, 표면멀티센서(100)는 도로의 표면 아래에 설치되고, 온도센서를 이용하여 도로의 결빙을 판단하는 데 이용될 수 있다.In one embodiment, the surface multi-sensor 100 is installed below the surface of the road, it may be used to determine the freezing of the road using a temperature sensor.

일 실시 예에서, 표면멀티센서(100)는 상단 하우징(110)의 윗면에 삽입되는 외부 온도센서(150) 및 상단 하우징(110)의 윗면 아래에 배치되는 표면하단부 온도센서(140)를 포함한다.In one embodiment, the surface multisensor 100 includes an external temperature sensor 150 inserted into the upper surface of the upper housing 110 and a lower surface temperature sensor 140 disposed below the upper surface of the upper housing 110. .

표면멀티센서(100)는 두 개의 온도센서로부터 감지된 정보를 외부에 전달하며, 이에 따라 표면멀티센서(100)는 외부 온도센서(150)로부터 감지된 정보를 외부에 전달하는 케이블(152) 및 표면하단부 온도센서(140)로부터 감지된 정보를 외부에 전달하는 케이블(142)을 포함한다.The surface multi sensor 100 transmits information sensed by two temperature sensors to the outside, and accordingly, the surface multi sensor 100 transmits information detected from the external temperature sensor 150 to the outside. It includes a cable 142 for transmitting the information sensed from the bottom surface temperature sensor 140 to the outside.

또한, 표면멀티센서(100)는 케이블(142 및 152)을 감싸 보호하는 연결호스관(160)을 포함한다.In addition, the surface multi-sensor 100 includes a connection hose pipe 160 for wrapping and protecting the cables (142 and 152).

일 실시 예에서, 케이블(142 및 152)은 연결호스관(160)을 따라 제어부(310)와 연결된다.In one embodiment, the cables 142 and 152 are connected to the control unit 310 along the connection hose pipe (160).

도 3은 표면멀티센서 및 표면멀티센서가 배치되는 일 예를 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating an example in which a surface multisensor and a surface multisensor are disposed.

도 3을 참조하면, 표면멀티센서(100)는 도로(1)의 표면 아래에 설치된다. 표면멀티센서(100)는 상단 하우징(110)의 윗면에 삽입되는 외부 온도센서(150) 및 상단 하우징(110)의 윗면 아래에 배치되는 표면하단부 온도센서(140)를 포함한다.Referring to FIG. 3, the surface multisensor 100 is installed below the surface of the road 1. The surface multi sensor 100 includes an external temperature sensor 150 inserted into an upper surface of the upper housing 110 and a lower surface temperature sensor 140 disposed below the upper surface of the upper housing 110.

외부 온도센서(150) 및 표면하단부 온도센서(140)는 각각 도로(1) 표면으로부터 서로 상이한 거리를 가지며, 이에 따라 서로 다른 온도가 각 센서로부터 감지된다. 개시된 실시 예에 따르면, 두 개의 온도센서 간의 차이에 기초하여 도로(1)의 결빙상태를 판단할 수 있다. The external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 have different distances from the surface of the road 1, and thus different temperatures are detected from each sensor. According to the disclosed embodiment, the freezing state of the road 1 may be determined based on the difference between the two temperature sensors.

이를 위하여, 외부 온도센서(150) 및 표면하단부 온도센서(140)는 각각 표면멀티센서(100)의 서로 다른 위치에 배치된다. 예를 들어, 외부 온도센서(150)는 하우징(100)의 외부에 배치된다. 일 실시 예에서, 외부 온도센서(150)는 하우징(100)의 상단에 돌출되도록 배치될 수 있다. 하지만, 이 경우 외부 충격에 의하여 외부 온도센서(150)가 쉽게 파손될 수 있다.To this end, the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 are disposed at different positions of the surface multi-sensor 100, respectively. For example, the external temperature sensor 150 is disposed outside the housing 100. In one embodiment, the external temperature sensor 150 may be disposed to protrude from the top of the housing 100. However, in this case, the external temperature sensor 150 may be easily damaged by an external shock.

이에 따라, 도 3을 참조하면, 하우징(100)의 윗면(즉, 상단 하우징(110)의 윗면)에는 외부 온도센서(150)가 삽입될 수 있는 홈(114)이 마련되고, 외부 온도센서(150)는 홈(114)에 삽입될 수 있다. 홈(114)의 깊이는 외부 온도센서(150)의 높이보다 크도록 설정될 수 있다.Accordingly, referring to FIG. 3, a groove 114 into which an external temperature sensor 150 may be inserted is provided on an upper surface of the housing 100 (that is, an upper surface of the upper housing 110), and an external temperature sensor ( 150 may be inserted into groove 114. The depth of the groove 114 may be set to be greater than the height of the external temperature sensor 150.

또한, 홈(114)에 삽입된 외부 온도센서(150)를 충격이나 이물질로부터 보호하기 위하여 홈(114)의 개구가 코팅될 수 있다. 단, 외부의 온도가 외부 온도센서(150)로 용이하게 전달될 수 있도록, 홈(114)의 개구는 기 설정된 기준값 이상의 열전도도를 갖는 소재(116)로 코팅될 수 있다. 예를 들어, 홈(114)의 개구는 백금으로 코팅될 수 있다. 또한, 홈(114)의 개구는 금이나 은으로 코팅될 수도 있으며, 특정 소재로 제한되는 것은 아니다.In addition, the opening of the groove 114 may be coated to protect the external temperature sensor 150 inserted into the groove 114 from impact or foreign matter. However, the opening of the groove 114 may be coated with a material 116 having a thermal conductivity of more than a predetermined reference value so that the external temperature can be easily transmitted to the external temperature sensor 150. For example, the opening of the groove 114 may be coated with platinum. In addition, the opening of the groove 114 may be coated with gold or silver, but is not limited to a specific material.

또한, 표면하단부 온도센서(140)는 하우징(100), 즉 상단 하우징(110)의 윗면 아래에 설치될 수 있다. 이에 따라 외부 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140) 간에는 소정의 거리가 생기고, 또한 하우징(100)의 열전도도에 의하여 외부 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140)에서 측정되는 온도에는 차이가 발생하게 된다.In addition, the lower surface temperature sensor 140 may be installed below the upper surface of the housing 100, that is, the upper housing 110. Accordingly, a predetermined distance is generated between the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140, and measured by the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 by the thermal conductivity of the housing 100. There will be a difference in temperature.

개시된 실시 예에서는, 외부 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140)에서 측정되는 온도 및 그 차이에 기초하여 도로의 결빙여부를 판단한다. 외부의 온도 변화는 도로를 통해 도로의 표면 하단에 설치된 표면멀티센서(100)로 전달되는데, 이 때 도로의 표면이 결빙되었는지 여부와, 결빙 정도에 따라 열이 전달되는 정도에 차이가 발생하게 된다. 또한, 이에 따라 외 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140)에 열이 전달되는 정도에도 차이가 발생하게 된다. In the disclosed embodiment, it is determined whether the road is frozen based on the temperature measured by the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 and the difference. The external temperature change is transmitted to the surface multisensor 100 installed at the bottom of the surface of the road through the road, at which time a difference occurs in whether the surface of the road is frozen and the degree of heat transfer depending on the degree of freezing. . In addition, the difference occurs in the degree of heat transfer to the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140.

일 실시 예에서, 도로의 결빙여부 및 결빙정도에 따라 발생하는 이러한 차이는 우선 기 설정된 데이터베이스에 기초하여 분석될 수 있다.In one embodiment, such a difference that occurs depending on whether the road is frozen or the degree of freezing may be first analyzed based on a preset database.

예를 들어, 도로의 결빙여부 및 결빙정도에 따른 외부 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140)에서 측정되는 온도 및 그 차이에 대한 기존의 측정된 정보가 기록된 데이터베이스가 있을 때, 표면멀티센서(100)의 제어부(여기서 제어부는 표면멀티센서(100)와 직접적으로 연결된 제어부(310) 및 네트워크를 통해 연결된 서버(10)를 모두 포괄하는 개념으로 이해된다)는 데이터베이스에 저장된 정보와, 현재 측정된 외부 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140)에서 측정되는 온도 및 그 차이를 비교함으로써, 현재 도로의 결빙여부 및 결빙정도를 판단할 수 있다.For example, when there is a database in which the existing measured information about the temperature measured by the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 and the difference depending on whether the road is frozen and the degree of freezing is recorded, the surface The control unit of the multi-sensor 100 (in which the control unit is understood as a concept encompassing both the control unit 310 directly connected to the surface multi-sensor 100 and the server 10 connected through a network) includes information stored in a database, By comparing the temperature measured by the currently measured external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 and the difference, it is possible to determine whether the current road freezes and the degree of freezing.

나아가, 도로의 결빙여부 및 결빙정도에 따라 발생하는 이러한 차이는 인공지능 모델에 기반한 학습에 의하여 분석될 수 있다.Furthermore, this difference, which occurs according to whether the road is frozen or the degree of freezing, can be analyzed by learning based on an artificial intelligence model.

예를 들어, 도로의 결빙여부 및 결빙정도에 따른 외부 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140)에서 측정되는 온도 및 그 차이에 대한 기존의 측정된 정보가 기록된 데이터베이스가 있을 때, 제어부는 데이터베이스에 저장된 정보에 기초하여 하나 이상의 특징을 추출하고, 각각의 특징으로부터 하나 이상의 파라미터를 추출하며, 추출된 파라미터에 대하여, 해당 파라미터에 대응하는 시점에서 관측된 도로의 결빙여부 및 결빙정도에 기초하여 라벨링함으로써 학습 데이터를 생성할 수 있다. For example, when there is a database in which the existing measured information about the temperature measured by the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 according to whether the road is frozen and the degree of freezing is recorded, the controller Extracts one or more features based on the information stored in the database, extracts one or more parameters from each feature, and, based on the extracted parameters, the degree of freezing and the degree of freezing of the road observed at the time corresponding to the parameter. Learning data can be generated by labeling.

제어부는 생성된 학습 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습시킬 수 있으며, 이에 따라 도로의 결빙여부 및 결빙정도에 따른 외부 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140)에서 측정되는 온도 및 그 차이에 기초하여 도로의 결빙여부 및 결빙정도를 출력할 수 있는 인공지능 모델을 획득할 수 있다.The controller may train the artificial intelligence model using the generated training data. Accordingly, the temperature measured by the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 according to whether the road is frozen or the degree of freezing may be different. Based on the artificial intelligence model that can output whether the road freezes and the degree of freezing can be obtained.

이후, 제어부는 외부 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140)에서 측정되는 온도 및 그 차이로부터 하나 이상의 파라미터를 추출하고, 추출된 파라미터를 학습된 인공지능 모델에 입력하여, 그 출력으로서 도로의 결빙여부 및 결빙정도에 대한 정보를 획득할 수 있다.Then, the controller extracts one or more parameters from the temperature measured by the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 and the difference, inputs the extracted parameters into the learned artificial intelligence model, and outputs the road as the output. It is possible to obtain information on the degree of freezing and the degree of freezing.

일 실시 예에서, 제어부는 외부 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140)에서 측정되는 온도 및 그 차이에 기초하여, 도로 표면의 결빙가능성 및 결빙시점 등을 예측할 수 있다. In one embodiment, the controller may predict the freezing possibility and the freezing time of the road surface based on the temperature measured by the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 and the difference.

예를 들어, 제어부는 외부 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140)에서 측정되는 온도 및 그 차이에 기초한 판단 결과 도로 표면이 현재 결빙되지 않은 것으로 판단되는 경우, 도로 표면의 결빙가능성 및 결빙시점을 예측할 수 있다.For example, the controller may determine that the road surface is not currently frozen, based on the temperature measured by the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 and the difference, the possibility of freezing and freezing of the road surface. Predict the viewpoint.

상술한 바와 마찬가지로, 도로 표면의 결빙가능성 및 결빙시점 또한 데이터베이스에 기반한 비교에 의하여 판단될 수도 있고, 학습된 인공지능 모델에 기반하여 예측될 수도 있다.As described above, the freezing possibility and the freezing time of the road surface may also be determined by a database-based comparison or may be predicted based on the learned AI model.

또한, 제어부는 현재 도로가 결빙되어 있는 경우, 도로의 결빙 진행방향 및 진행속도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 제어부는 외부 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140)에서 측정되는 온도 및 그 차이에 기초하여, 도로의 결빙이 진행될지 혹은 해소될지를 판단할 수 있으며, 또한 해당 진행방향의 진행속도를 판단할 수 있다.In addition, if the current road is frozen, the controller may determine the freezing direction and the running speed of the road. For example, the controller may determine whether freezing of the road is to be progressed or resolved based on the temperature measured by the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 and the difference, and the corresponding direction of travel. You can determine the speed of progress.

일 실시 예에서, 제어부는 외부 온도센서(150)와 표면하단부 온도센서(140)에서 측정되는 온도 및 그 차이뿐 아니라, 멀티기상센서(300)혹은 외부 서버로부터 수신되는 기상정보를 함께 고려하여 도로의 결빙여부, 결빙정도, 결빙가능성, 결빙시점, 진행방향 및 진행속도 등을 판단할 수 있다.In an embodiment, the controller may consider the temperature measured by the external temperature sensor 150 and the lower surface temperature sensor 140 and the difference thereof, as well as weather information received from the multi-meteorological sensor 300 or an external server. It can be determined whether the freezing, the degree of freezing, the possibility of freezing, the time of freezing, the direction and speed of progress.

예를 들어, 제어부는 멀티기상센서(300)로부터 수신되는 주변 온도가 기 설정된 기준 온도 이하인 경우 결빙이 더 진행될 것으로 판단할 수 있으며, 외부 서버로부터 수신되는 기상정보에 따라 앞으로 온도가 더 떨어질 것으로 예측되는 경우, 결빙이 더 진행될 것으로 판단할 수 있다. 마찬가지로, 주변 온도가 기 설정된 기준 온도 이상인 경우 결빙이 해소될 것으로 판단할 수 있으며, 외부 서버로부터 수신되는 기상정보에 따라 앞으로 온도가 올라갈 것으로 예측되는 경우 결빙이 해소될 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 제어부는 결빙의 해소시점을 예측할 수 있다. 일 예로, 결빙의 해소시점 예측은, 현재 도로의 결빙상태 및 주변 온도 또는 예측되는 온도에 따른 결빙의 해소속도에 기초하여 판단될 수 있다.For example, the controller may determine that freezing is further performed when the ambient temperature received from the multi-phase sensor 300 is less than or equal to a preset reference temperature, and predict that the temperature will be further lowered according to weather information received from an external server. If yes, it can be determined that freezing will proceed further. Similarly, when the ambient temperature is greater than or equal to the preset reference temperature, it may be determined that the icing will be resolved. If the temperature is predicted to rise in the future according to the weather information received from the external server, the icing will be resolved. In this case, the controller can predict the time of elimination of the icing. For example, the prediction of the time of elimination of the ice may be determined based on the current road ice state and the speed of eliminating ice according to the ambient temperature or the predicted temperature.

일 실시 예에서, 결빙상태가 유지되거나 더 진행될 것으로 판단되는 경우, 제어부는 서버 혹은 외부 관련기관에 결빙상태를 전송하고, 이에 따른 후속조치 혹은 도로에 대한 진입통제를 요청할 수 있다.In one embodiment, if it is determined that the freezing state is to be maintained or further progress, the control unit may transmit the freezing state to the server or an external related organization, and may request follow-up or entry control on the road accordingly.

도 4는 일 실시 예에 따른 움직임 감지 센서를 더 포함하는 표면멀티센서를 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating a surface multisensor further including a motion sensor according to an exemplary embodiment.

도 4를 참조하면, 표면멀티센서(100)는 추가 센서를 포함하는 기판(170 및 172)를 더 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 기판(170 및 172)은 하우징(100)의 내부에 마련된 공간에 배치될 수 있다.Referring to FIG. 4, the surface multisensor 100 may further include substrates 170 and 172 including additional sensors. In an embodiment, the substrates 170 and 172 may be disposed in a space provided inside the housing 100.

예를 들어, 표면멀티센서(100)는 기판(170 및 172)에 배치되는 움직임 감지 센서를 더 포함할 수 있다. 움직임 감지 센서는 표면멀티센서(100)의 다양한 움직임을 감지하기 위한 것으로, 예를 들어 진동센서, 자이로 센서, 콤파스 센서, 가속도 센서 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.For example, the surface multisensor 100 may further include a motion sensor disposed on the substrates 170 and 172. The motion sensor is used to detect various motions of the surface multi sensor 100, and may include, for example, a vibration sensor, a gyro sensor, a compass sensor, an acceleration sensor, and the like, but is not limited thereto.

표면멀티센서(100)는 움직임 감지 센서를 이용하여, 도로나 교량의 진동, 움직임 등을 감지할 수 있다.The surface multi sensor 100 may detect vibrations or movements of roads or bridges using a motion sensor.

예를 들어, 도로를 주행하는 차량에 의한 진동이 표면멀티센서(100)로 전달될 수 있으며, 교량의 경우 교량의 흔들림이나 수축, 팽창에 의한 움직임이 표면멀티센서(100)로 전달될 수 있다.For example, the vibration caused by the vehicle traveling on the road may be transmitted to the surface multi-sensor 100, and in the case of a bridge, movement due to shaking, contraction, or expansion of the bridge may be transmitted to the surface multi-sensor 100. .

일 실시 예에서, 표면멀티센서(100)는 움직임 감지 센서를 이용하여 도로, 교량 및 이를 주행하는 차량에 대한 정보를 획득할 수 있으며, 실시 예에 따라 상술한 바와 같은 두 개의 온도 센서로부터 수집되는 정보를 함께 이용하여, 도로의 결빙상태 및 이와 관련된 추가 정보를 획득할 수 있다.In an embodiment, the surface multi sensor 100 may acquire information about a road, a bridge, and a vehicle driving the same using a motion detection sensor, which may be collected from two temperature sensors as described above. The information may be used together to obtain freezing conditions of the road and additional information related thereto.

일 실시 예에서, 제어부는 움직임 감지 센서로부터 수집되는 정보에 기초하여 표면멀티센서(100)가 설치된 도로를 주행하는 차량을 인식할 수 있다. 예를 들어, 제어부는 표면멀티센서(100)에서 진동이 감지되는 경우, 차량이 표면멀티센서(100)가 설치된 도로를 주행하는 것으로 판단할 수 있다. According to an embodiment, the controller may recognize a vehicle traveling on a road on which the surface multi-sensor 100 is installed based on information collected from the motion detection sensor. For example, when the vibration is detected by the surface multisensor 100, the controller may determine that the vehicle is traveling on a road on which the surface multisensor 100 is installed.

또한, 표면멀티센서(100)는 진동의 세기에 기초하여 차량의 위치를 판단할 수 있다. 예를 들어, 진동이 강할수록 차량이 표면멀티센서(100)와 가까이 있는 것으로 판단할 수 있으며, 이에 따라 진동의 증가 및 감소에 기초하여 차량의 이동방향이나 움직임을 판단할 수 있다.In addition, the surface multi-sensor 100 may determine the position of the vehicle based on the strength of the vibration. For example, as the vibration is stronger, the vehicle may be determined to be closer to the surface multi-sensor 100, and accordingly, the direction or movement of the vehicle may be determined based on the increase and decrease of the vibration.

또한, 제어부는 표면멀티센서(100)에서 감지되는 진동에 기초하여 차량의 정상주행 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 제어부는 차량의 바퀴가 결빙으로 인해 미끄러지는지 여부를 판단할 수 있으며, 미끄러지는 정도에 따라 도로의 결빙여부를 판단하는 데 활용할 수 있고, 차량의 슬립발생 및 이에 따른 사고발생 여부를 판단하는 데에도 활용할 수 있다.The controller may determine whether the vehicle is normally driven based on the vibration detected by the surface multi sensor 100. For example, the control unit may determine whether the wheels of the vehicle slip due to freezing, and may be used to determine whether the road freezes according to the degree of slipping, and whether the slip of the vehicle and an accident occurs accordingly It can also be used to judge.

또한, 표면멀티센서(100)는 진동의 세기뿐 아니라 패턴이나 변화에 기초하여서도 추가적인 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 표면멀티센서(100)는 진동의 세기에 기초하여 도로의 결빙여부 및 결빙정도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 표면멀티센서(100)에서 감지되는 진동의 세기가 점차적으로 커지는 경우, 차량이 접근중인 것으로 판단할 수 있다. 이 때, 진동의 세기는 차량이 표면멀티센서(100)의 위를 지날 때 가장 크게 감지되고, 이후 다시 감소할 것이다. 이 때 감지되는 진동의 최대값이 평소보다 작은 경우, 결빙으로 인하여 타이어가 다소 미끄러지고, 이에 따라 진동이 감소한 것으로 판단할 수 있다.In addition, the surface multi-sensor 100 may obtain additional information based on the pattern or change as well as the strength of the vibration. For example, the surface multi sensor 100 may determine whether the road freezes and the degree of freezing based on the strength of vibration. For example, when the intensity of vibration detected by the surface multisensor 100 gradually increases, it may be determined that the vehicle is approaching. At this time, the intensity of vibration will be detected the greatest when the vehicle passes over the surface multi-sensor 100, and then will decrease again. At this time, if the maximum value of the detected vibration is smaller than usual, it can be determined that the tire is slightly slippery due to freezing, thereby reducing the vibration.

즉, 제어부는 주행하는 차량으로부터 감지되는 진동의 세기에 기초하여 도로의 결빙여부 및 결빙정도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 제어부는 차량의 주행에 따라 감지되는 진동의 최대값이 작을수록, 결빙이 심한 것으로 판단할 수 있다.That is, the controller may determine whether the road freezes and the degree of freezing based on the strength of the vibration detected by the driving vehicle. For example, the controller may determine that the ice is more severe as the maximum value of the vibration detected as the vehicle travels is smaller.

일 실시 예에서, 제어부는 표면멀티센서(100)로부터 감지되는 진동에 기초하여 차량의 슬립 발생 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 차량의 접근에 따라 진동이 선형적으로 증가 및 감소하는 경우, 차량이 정상 주행하는 것으로 판단할 수 있고, 다만 진동의 최대값에 기초하여 다소간의 미끄러짐이 발생하는 것을 감지하여 도로의 결빙여부를 판단할 수 있다.In an embodiment of the present disclosure, the controller may determine whether a slip of the vehicle occurs based on the vibration detected by the surface multi-sensor 100. For example, when the vibration increases and decreases linearly with the approach of the vehicle, it may be determined that the vehicle is driving normally, but based on the maximum value of the vibration, it is detected that some slip occurs and the It can be determined whether it is frozen.

하지만, 감지되는 진동이 급격히 감소하는 경우, 즉 표면멀티센서(100)에서 감지되는 진동이 선형적으로 증가하다가, 갑자기 감지되지 않거나, 소정의 기준값 이하의 작은 값이 감지되는 경우, 또는 기 측정된 진동의 증가 및 감소패턴과 상이하게(급격하게) 감소하는 경우 등에 있어서, 도로의 결빙으로 인해 차량의 바퀴가 크게 미끄러지는 슬립이 발생한 것으로 판단할 수 있다.However, when the detected vibration is sharply reduced, that is, when the vibration detected by the surface multi-sensor 100 increases linearly and is not suddenly detected, or when a small value below a predetermined reference value is detected, In the case where the vibration increases or decreases differently from the increase or decrease pattern, it may be determined that the slippage of the wheel of the vehicle greatly occurs due to the freezing of the road.

일 예로, 제어부는 표면멀티센서(100)에 포함된 두 개의 온도센서로부터 수집된 정보에 기초하여 도로의 결빙여부를 판단할 수 있고, 실시 예에 따라 움직임 감지 센서로부터 수집된 정보에 기초하여 도로의 결빙여부를 판단하거나, 온도센서로부터 수집된 정보에 기초하여 도로의 결빙여부를 판단하는 데 도움을 줄 수 있다. 도로가 결빙된 것으로 판단되는 경우, 표면멀티센서(100)는 도로를 주행하는 차량에 슬립이 발생하는지 여부를 판단할 수 있다.For example, the controller may determine whether the road is frozen based on the information collected from the two temperature sensors included in the surface multi-sensor 100, and according to an embodiment, the road may be determined based on the information collected from the motion sensor. It can help determine whether the ice is frozen or whether the road is frozen based on information collected from the temperature sensor. When it is determined that the road is frozen, the surface multi-sensor 100 may determine whether slip occurs in a vehicle traveling on the road.

실시 예에 따라서, 슬립이 발생한 것으로 판단되는 경우, 표면멀티센서(100)는 이에 따른 사고발생여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 제1 표면멀티센서에서 슬립 발생이 감지되는 경우, 제1 표면멀티센서는 서버를 통해, 혹은 다른 통신수단을 이용하여 주변의 표면멀티센서에 슬립 발생사실을 전달할 수 있다. 이후, 제1 표면멀티센서 혹은 근방의 다른 표면멀티센서에서 진동을 감지하는 경우, 해당 진동의 패턴에 기초하여 사고 발생여부를 판단할 수 있다.According to an embodiment, when it is determined that slip has occurred, the surface multi-sensor 100 may determine whether an accident has occurred accordingly. For example, when a slip generation is detected in the first surface multi sensor, the first surface multi sensor may transmit a slip generation fact to a surrounding surface multi sensor through a server or other communication means. Subsequently, when detecting the vibration by the first surface multi sensor or another surface multi sensor in the vicinity, it may be determined whether an accident occurs based on the pattern of the vibration.

예를 들어, 진동이 짧고 크게 발생하는 경우, 충돌에 의한 진동으로 추정할 수 있으며, 진동이 감지된 표면멀티센서의 위치가 제1 표면멀티센서로부터 슬립이 발생한 것으로 판단되는 차량의 진행방향 쪽에 위치하는 경우, 그리고 진동이 감지된 시점이 슬립 발생 시점으로부터 소정의 시간 이내인 경우, 제어부는 슬립에 의한 사고가 발생한 것으로 판단할 수 있다.For example, when the vibration is short and large, it can be estimated as the vibration caused by the collision, and the position of the surface multisensor where the vibration is detected is located toward the traveling direction of the vehicle where it is determined that slip has occurred from the first surface multisensor. In this case, and when the vibration is detected within a predetermined time from the slip occurrence time, the controller may determine that an accident due to the slip has occurred.

이 경우, 제어부는 서버를 통해 사고 발생사실을 알릴 수 있으며, 서버는 사고가 발생한 것으로 판단되는 위치에 설치된 카메라 장치에 영상 촬영을 요청하고, 촬영된 영상을 획득하여 사고발생 여부 및 사고상황을 판단할 수 있다.In this case, the control unit may notify the fact of the accident through the server, the server requests the camera device installed in the location where the accident is determined to occur to take an image, and obtains the captured image to determine whether the accident occurred and the accident situation can do.

카메라 장치는 해당 위치에 설치된 CCTV일 수도 있으며, 멀티기상센서(300)에 마련된 사고 촬영용 카메라 장치일 수도 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.The camera device may be a CCTV installed at a corresponding position, or may be a camera device for accident shooting provided in the multi-memory sensor 300, but is not limited thereto.

도 5는 일 실시 예에 따른 멀티기상센서를 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating a multi-gas sensor according to an exemplary embodiment.

일 실시 예에서, 멀티기상센서(300)는 도 1에 도시된 바와 같이 도로(1)의 난간(2)에 설치될 수 있으며, 도로(1) 주변의 지면에 설치될 수도 있으며, 설치 위치는 제한되지 않는다.In one embodiment, the multi-phase sensor 300 may be installed on the railing 2 of the road 1 as shown in FIG. 1, may be installed on the ground around the road 1, and the installation position may be It is not limited.

도 5를 참조하면, 멀티기상센서(300)는 태양광 패널(310), 풍속 및 풍향계(320), 피뢰침(330) 및 우적 및 적설계(340)를 포함할 수 있으나, 멀티기상센서(300)에 포함되는 기상 측정장치 및 주변기기의 종류는 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 멀티기상센서(300)에는 온습도계, 카메라 장치, 디스플레이, LED, 움직임 감지 센서, 적외선 센서, 초음파 센서, 스피드건 모듈 등이 포함될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.Referring to FIG. 5, the multi-phase sensor 300 may include a solar panel 310, a wind speed and wind vane 320, a lightning rod 330, and a drop and drop design 340. The type of the meteorological measurement device and peripheral devices included in the) is not limited thereto. For example, the multi-phase sensor 300 may include a thermo-hygrometer, a camera device, a display, an LED, a motion sensor, an infrared sensor, an ultrasonic sensor, a speed gun module, and the like, but is not limited thereto.

일 실시 예에서, 멀티기상센서(300)는 태양광 패널(310)로부터 생성된 전력을 저장할 수 있는 배터리를 더 포함할 수 있다. In one embodiment, the multi-phase sensor 300 may further include a battery capable of storing power generated from the solar panel 310.

또한, 멀티기상센서(300)는 서버(10)와 통신가능한 IoT 무선통신 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 멀티기상센서(300)는 상술한 제어부(310)를 포함할 수 있다. In addition, the multi-phase sensor 300 may include an IoT wireless communication module that can communicate with the server 10. For example, the multi-memory sensor 300 may include the controller 310 described above.

또한, 멀티기상센서(300)는 표면멀티센서(100)와 서로 연결되거나, 제어부(310)를 통해 연결될 수 있다. 제어부(310)는 멀티기상센서(300) 및 표면멀티센서(100)에서 수집된 정보를 서버(10)로 전송할 수 있고, IoT 엣지로서 기능하여 직접 수집된 정보를 처리할 수 있다.In addition, the multi-phase sensor 300 may be connected to the surface multi-sensor 100, or may be connected through the control unit 310. The controller 310 may transmit the information collected by the multi-phase sensor 300 and the surface multi-sensor 100 to the server 10, and may function as an IoT edge to process the collected information directly.

일 실시 예에서, 멀티기상센서(300)는 운전자의 단말(스마트폰, 내비게이션 등)과 통신가능한 블루투스(비콘) 또는 와이파이 모듈 등을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 멀티기상센서(300)는 도로의 상황에 대한 정보를 디스플레이 또는 LED 등을 이용하여 출력하거나, 통신 모듈을 이용하여 운전자의 단말에 정보를 제공할 수도 있다.In one embodiment, the multi-phase sensor 300 may further include a Bluetooth (beacon) or a Wi-Fi module that can communicate with the driver's terminal (smartphone, navigation, etc.). For example, the multi-memory sensor 300 may output information about a road situation using a display or LED, or may provide information to a driver's terminal using a communication module.

도 6은 일 실시 예에 따라 거리센서를 포함하는 표면멀티센서를 도시한 도면이다.6 is a diagram illustrating a surface multisensor including a distance sensor according to an exemplary embodiment.

일 실시 예에서, 도 6에 도시된 표면멀티센서(100)는 서로 다른 표면멀티센서 간의 거리를 측정하며, 이에 기초하여 교량의 상태를 판단하는 데 이용될 수 있다. 즉, 도 6에 도시된 표면멀티센서(100)는 도로를 포함하는 교량에 설치될 수 있다.In one embodiment, the surface multisensor 100 shown in FIG. 6 measures the distance between different surface multisensors, and may be used to determine a state of a bridge based on the distance multisensor. That is, the surface multisensor 100 shown in FIG. 6 may be installed in a bridge including a road.

도 6을 참조하면, 표면멀티센서(100)는 거리를 측정할 수 있는 거리센서(180)를 더 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 거리센서(180)는 초음파센서일 수 있다. 다른 실시 예에서, 거리센서(180)는 적외선 거리측정 센서일 수 있다. 또 다른 실시 예에서, 거리센서(180)는 신호 발생부 및 신호 발생부로부터 발생된 신호를 수신하여 거리를 측정하는 신호 수신부로 구성된 형태의 거리센서일 수도 있으며, 특정한 종류에 제한되는 것은 아니다.Referring to FIG. 6, the surface multi sensor 100 may further include a distance sensor 180 capable of measuring a distance. In one embodiment, the distance sensor 180 may be an ultrasonic sensor. In another embodiment, the distance sensor 180 may be an infrared ranging sensor. In another embodiment, the distance sensor 180 may be a distance sensor in the form of a signal generator and a signal receiver for measuring a distance by receiving a signal generated from the signal generator, but is not limited to a specific type.

일 실시 예에서, 거리센서(180)는 하우징 내부의 공간에 배치되고, 하우징에는 거리센서(180)가 외부로 노출될 수 있도록 하는 개구부(190)가 마련될 수 있다.In one embodiment, the distance sensor 180 is disposed in the space inside the housing, the housing may be provided with an opening 190 to allow the distance sensor 180 to be exposed to the outside.

도 6에 도시된 표면멀티센서(100)는 온도센서, 움직임 감지 센서 및 거리센서를 모두 포함하는 것으로 도시되어 있으나, 개시된 실시 예에 따른 표면멀티센서(100)에는 온도센서, 움직임 감지 센서 및 거리센서 중 하나 이상의 센서가 포함될 수 있고, 그 구성은 제한되지 않는다.Although the surface multi sensor 100 shown in FIG. 6 is shown to include both a temperature sensor, a motion sensor, and a distance sensor, the surface multi sensor 100 according to the disclosed embodiment includes a temperature sensor, a motion sensor, and a distance. One or more of the sensors may be included and the configuration is not limited.

일 실시 예에서, 거리센서(180)는 서로 다른 위치에 설치된 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리를 측정하는 데 이용된다.In one embodiment, the distance sensor 180 is used to measure the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 installed at different positions.

일 실시 예에서, 거리센서(180)가 신호 발생부 및 신호 수신부로 구성되는 경우, 신호 발생부 및 신호 수신부는 각각 서로 다른 표면멀티센서에 구비될 수 있으며, 이 경우 신호 발생부와 신호 수신부가 서로 마주보도록 표면멀티센서가 설치될 수 있다.In one embodiment, when the distance sensor 180 is composed of a signal generator and a signal receiver, the signal generator and the signal receiver may be provided in different surface multi-sensors, respectively, in this case the signal generator and the signal receiver Surface multi-sensors may be installed to face each other.

거리센서(180)가 초음파 혹은 적외선 센서인 경우, 표면멀티센서(100)에 포함된 거리센서(180)가 다른 표면멀티센서(200)를 바라보는 방향으로 각각의 표면멀티센서(100 및 200)가 설치될 수 있다.When the distance sensor 180 is an ultrasonic or infrared sensor, each of the surface multi-sensors 100 and 200 in a direction in which the distance sensor 180 included in the surface multi-sensor 100 faces the other surface multi-sensor 200. Can be installed.

거리센서(180)를 포함하는 표면멀티센서(100)의 경우, 서로 다른 표면멀티센서 간의 거리 측정이 가능하도록 교량의 하단에 설치될 수도 있고, 교량 내부의 특정 공간에 설치될 수도 있다.In the case of the surface multisensor 100 including the distance sensor 180, the surface multisensor 100 may be installed at a lower end of the bridge to allow distance measurement between different surface multisensors, or may be installed in a specific space inside the bridge.

예를 들어, 교량에는 빈 공간을 철판 등으로 덮어 둔 형태의 공간이 있는데, 이 경우 철판의 하단에 표면멀티센서(100)를 설치할 수 있다.For example, the bridge has a space in the form of an empty space covered with an iron plate, in this case, it is possible to install the surface multi-sensor 100 at the bottom of the iron plate.

일 실시 예에서, 제어부는 표면멀티센서(100)로부터 수신되는 거리정보에 기초하여 교량의 상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 교량의 서로 다른 위치에 설치된 표면멀티센서들 간의 거리가 줄어들거나 늘어나는 경우, 이는 교량이 수축 또는 팽창되는 것을 의미할 수 있다. In one embodiment, the controller may determine the state of the bridge based on the distance information received from the surface multi-sensor 100. For example, if the distance between the surface multi-sensors installed at different locations of the bridge is reduced or increased, this may mean that the bridge is contracted or expanded.

도 7 및 도 8은 교량의 신축 이음새를 사이에 두고 설치된 표면멀티센서를 도시한 도면이다.7 and 8 are views showing a surface multi-sensor installed with the expansion seam of the bridge between.

교량의 경우, 신축 이음새(3)가 포함되며, 이는 교량의 주변 상황(기상 등)에 의하여 교량 양쪽의 콘크리트가 팽창 혹은 수축하는 경우, 이를 보완하기 위하여 신축성 있게 조여질 수 있는 장치를 의미한다.In the case of a bridge, the expansion seam 3 is included, which means a device that can be elastically tightened to compensate for the expansion or contraction of concrete on both sides of the bridge due to the surrounding conditions (weather, etc.) of the bridge.

일 실시 예에서, 복수의 표면멀티센서(100 및 200)는 이 신축 이음새(3)를 사이에 두고 설치되며, 거리센서(180)를 이용하여 표면멀티센서(100 및 200) 간의 거리를 측정할 수 있다.In one embodiment, the plurality of surface multi-sensors 100 and 200 are installed with the expansion joint 3 interposed therebetween, and the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 can be measured using the distance sensor 180. Can be.

표면멀티센서(100 및 200)가 설치되는 위치는 제한되지 않으며, 도 7에 도시된 바와 같이 신축 이음새(3)의 위로 설치될 수도 있고, 도 8에 도시된 바와 같이 신축 이음새(3)의 아래로 설치될 수도 있다.The position at which the surface multi-sensors 100 and 200 are installed is not limited, and may be installed above the expansion joint 3 as shown in FIG. 7, and below the expansion joint 3 as shown in FIG. 8. It may be installed as.

즉, 교량의 수축 혹은 팽창에 의하여 신축 이음새(3)를 사이에 두고 설치된 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리가 달라질 것이며, 제어부는 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리에 기초하여 교량의 문제발생 여부를 판단할 수 있다.That is, the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 installed with the expansion and contraction seam 3 interposed by the contraction or expansion of the bridge will vary, and the control unit is based on the distance between the surface multi-sensors 100 and 200. It is possible to determine whether there is a problem with the bridge.

예를 들어, 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리가 기 설정된 범위를 벗어나는 경우, 제어부는 교량에 문제가 있는 것으로 판단할 수 있다.For example, when the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 is outside the preset range, the controller may determine that there is a problem with the bridge.

예를 들어, 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리가 기 설정된 기준값 이하인 경우, 제어부는 교량의 팽창으로 인하여 신축 이음새(3)가 과도하게 압축된 것으로 판단할 수 있다. 실제로, 신축 이음새(3)가 과도하게 압축되는 경우, 신축 이음새(3) 혹은 신축 이음새(3) 주변 도로의 콘크리트가 압력으로 인해 도로 위로 돌출될 수 있다.For example, when the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 is equal to or less than a predetermined reference value, the controller may determine that the expansion joint 3 is excessively compressed due to the expansion of the bridge. Indeed, when the expansion joint 3 is excessively compressed, the concrete of the expansion joint 3 or the road around the expansion joint 3 may protrude over the road due to pressure.

이 경우, 차량의 주행을 방해할 수 있을 뿐만 아니라, 타이어를 터트리거나 사고발생의 원인이 될 수 있으므로, 빠른 상황파악 및 조치가 필요하다.In this case, not only can interfere with the driving of the vehicle, but also may cause the tire to burst or cause an accident, so it is necessary to quickly identify and take measures.

즉, 제어부는 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리가 기 설정된 범위를 벗어나는 경우, 교량에 이상상황이 발생한 것으로 판단하고, 판단 결과를 외부로 전송할 수 있다. 예를 들어, 제어부는 서버(10)에 판단 결과를 전송할 수 있다.That is, when the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 is outside the preset range, the controller may determine that an abnormal situation has occurred in the bridge and transmit the determination result to the outside. For example, the controller may transmit a determination result to the server 10.

실시 예에 따라서, 제어부는 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리정보를 서버(10)에 전송하고, 서버(10)는 거리정보에 기초하여 교량의 상태를 판단하고, 판단된 정보를 제어부에 전송할 수 있다.According to an embodiment, the controller transmits the distance information between the surface multi-sensors 100 and 200 to the server 10, the server 10 determines the state of the bridge based on the distance information, and controls the determined information. Can be sent to.

상술한 바와 같이, 서버(10)는 클라우드로서, 제어부는 엣지로서 동작하여, 상황에 따라 서버(10) 혹은 제어부가 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리정보를 분석하여 교량의 상태를 판단할 수 있다.As described above, the server 10 acts as a cloud and the controller operates as an edge, and according to circumstances, the server 10 or the controller analyzes distance information between the surface multi-sensors 100 and 200 to determine the state of the bridge. can do.

일 실시 예에서, 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리에 기초한 교량의 이상상황 판단기준이 되는 범위는, 교량에 실제로 문제가 발생할 수 있는 거리에 기초하여 결정될 수도 있으나, 문제발생을 미연에 방지하기 위하여, 실제로 교량에 문제가 발생할 수 있는 거리보다는 작은 범위로 설정될 수 있다.In one embodiment, the range which becomes an abnormal condition determination standard of the bridge based on the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 may be determined based on the distance that can actually cause a problem in the bridge, In order to prevent this, it may actually be set to a smaller range than the distance at which problems may occur in the bridge.

일 실시 예에서, 제어부는 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리 및 거리의 변화에 기초하여 교량의 문제여부를 판단하며, 실시 예에 따라 교량에 문제가 발생할 가능성 및 그 시점을 예측할 수 있다.In an embodiment, the controller determines whether the bridge is problematic based on the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 and the change of the distance, and according to the embodiment, may predict the possibility of the bridge and the timing thereof. .

예를 들어, 제어부는 데이터베이스에 기반한 비교 혹은 학습된 인공지능 모델을 이용하여 이를 판단 및 예측할 수 있으며, 그 방법은 상술한 결빙 판단방법과 유사하다.For example, the control unit may determine and predict this by using a comparison or learned AI model based on a database, and the method is similar to the above-described ice determination method.

예를 들어, 제어부는 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리정보를 수집하고, 이에 따른 교량의 상태정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 이후, 제어부는 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리정보를 데이터베이스에 저장된 정보와 비교하여, 교량의 문제여부를 판단할 수 있다.For example, the controller may collect distance information between the surface multi-sensors 100 and 200 and store the state information of the bridge according to the database. Thereafter, the controller may compare the distance information between the surface multi-sensors 100 and 200 with the information stored in the database to determine whether there is a problem with the bridge.

또한, 제어부는 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리의 변화에 대한 정보에 기초하여, 소정 시간 이후에 교량에 문제가 발생할 가능성을 판단할 수 있다. In addition, the controller may determine the possibility of a problem occurring in the bridge after a predetermined time, based on the information on the change in the distance between the surface multi-sensors 100 and 200.

또한, 제어부는 교량에 문제가 있는 것으로 판단되는 경우, 문제의 해소여부 및 해소시점을 예측할 수 있다. 예를 들어, 현재 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리가 기 설정된 기준값 이하인 경우에, 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리가 증가하는 경향성을 보이는 경우, 문제가 해소될 것으로 예측할 수 있고, 거리의 증가속도에 기초하여 문제가 해소될 시점을 예측할 수 있다.In addition, when it is determined that there is a problem with the bridge, the controller may predict whether or not the problem should be solved. For example, when the distance between the surface multisensors 100 and 200 is less than or equal to a preset reference value, when the distance between the surface multisensors 100 and 200 tends to increase, it can be predicted that the problem will be solved. In addition, it is possible to predict when the problem will be solved based on the increase speed of the distance.

또한, 제어부는 주변 기상정보 및 기상예보 정보에 기초하여, 문제 발생 시점이 빨라지거나, 문제가 악화되거나, 문제가 해소될지 여부 등을 판단할 수 있다. 예를 들어, 날씨가 더운 경우 콘크리트가 팽창하고, 이에 따라 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리가 짧아질 수 있다. In addition, the controller may determine whether a problem occurs faster, a problem worsens, or the problem is resolved based on the surrounding weather information and the weather forecast information. For example, when the weather is hot, the concrete expands, and thus the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 may be shortened.

이 경우, 제어부는 획득된 기상정보에 기초하여 향후 온도변화에 대한 정보를 획득할 수 있고, 예를 들어 온도가 내려갈 것으로 판단되는 경우 콘크리트의 팽창으로 인한 문제점 또한 함께 해결될 것으로 예측할 수 있다.In this case, the controller may obtain information on future temperature change based on the obtained weather information, and for example, may predict that the problem due to the expansion of the concrete will also be solved if it is determined that the temperature will decrease.

또한, 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리가 기 설정된 임계값 이하가 되는 경우, 교량에 자연복구될 수 없는 문제(예를 들어, 이음새 혹은 콘크리트의 돌출 등)가 발생할수 있다. 이 경우에는 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리가 늘어나는 경우에도 자연해소되지는 않으므로, 제어부는 복구요청신호 및 도로에 대한 진입통제요청신호를 송신할 수 있다.In addition, when the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 is less than or equal to a predetermined threshold, a problem (for example, seams or protrusions of concrete) that cannot be naturally restored to the bridge may occur. In this case, even when the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 is not naturally eliminated, the control unit may transmit a recovery request signal and an entry control request signal for the road.

다른 실시 예에서, 제어부는 인공지능 모델을 이용하여 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리에 따른 교량의 문제여부를 판단할 수 있다.In another embodiment, the controller may determine whether there is a problem with the bridge according to the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 using the artificial intelligence model.

예를 들어, 제어부는 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리정보로부터 하나 이상의 파라미터를 추출하고, 추출된 파라미터를 학습된 인공지능 모델에 입력하고, 그 출력으로서 교량의 문제여부, 즉 신축 이음새(3)의 문제발생 여부를 판단할 수 있다.For example, the controller extracts one or more parameters from the distance information between the surface multi-sensors 100 and 200, inputs the extracted parameters into the learned AI model, and outputs a bridge problem, that is, expansion joints. It is possible to determine whether or not the problem of (3) occurs.

또한, 제어부는 인공지능 모델의 출력으로서 교량의 문제발생 가능성 및 문제발생 시점, 나아가 문제해소 가능성 및 문제해소 시점 또한 판단할 수 있다.In addition, the controller may determine the problem occurrence potential and problem occurrence time of the bridge as a output of the AI model, and furthermore, the problem solving potential and problem solving timing.

인공지능 모델의 학습방법은 상술한 결빙감지를 위한 인공지능 모델 학습방법이 이용될 수 있다. 예를 들어, 제어부는 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리정보를 수집하고, 수집된 정보로부터 하나 이상의 특징을 추출하고, 각각의 특징으로부터 하나 이상의 파라미터를 추출할 수 있다. 제어부는 각 파라미터에 대응하는 시점의 교량의 이상발생 여부에 대한 정보를 획득하고, 이를 각 파라미터에 라벨링하여 학습 데이터를 생성할 수 있다.As the learning method of the AI model, the above-described AI model learning method for freezing detection may be used. For example, the controller may collect distance information between the surface multi-sensors 100 and 200, extract one or more features from the collected information, and extract one or more parameters from each feature. The controller may acquire information on whether an abnormality occurs in the bridge at a time corresponding to each parameter, and generate the learning data by labeling the parameter.

제어부는 생성된 학습 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다. 인공지능 모델은 교량의 문제여부, 문제가능성, 문제시점, 문제의 해소가능성 및 해소시점 등을 판단하는 데 이용될 수 있다.The controller may train the artificial intelligence model using the generated training data. The AI model can be used to determine whether the bridge is in trouble, the likelihood of the problem, the time of the problem, the possibility of solving the problem and the time of the solution.

일 실시 예에서, 제어부는 표면멀티센서에 포함된 움직임 감지 센서를 이용하여 추가적인 정보를 획득할 수 있다. In one embodiment, the controller may obtain additional information by using a motion sensor included in the surface multi-sensor.

예를 들어, 표면멀티센서(100)는 움직임 감지 센서를 이용하여 교량의 진동 및 움직임을 판단할 수 있다. 예를 들어, 표면멀티센서(100)는 교량의 팽창 혹은 수축으로 인한 움직임을 판단할 수 있으며, 신축 이음새(3)에 문제가 발생하여 콘크리트 혹은 이음새가 돌출하는 경우, 이로 인한 진동 또한 감지할 수 있다. For example, the surface multi sensor 100 may determine the vibration and the movement of the bridge by using the motion detection sensor. For example, the surface multi-sensor 100 can determine the movement due to the expansion or contraction of the bridge, and when a problem occurs in the expansion joint (3), the concrete or seam protrudes, it can also detect the vibration caused by this have.

제어부는 상기와 같이 움직임 감지 센서로부터 감지되는 정보에 기초하여, 신축 이음새(3)의 이상발생 여부, 이상발생 가능성 및 이상발생 시점을 판단할 수 있으며, 움직임 감지 센서로부터 감지되는 정보에 기초하여 판단된 결과를 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리에 기초하여 판단된 결과와 비교, 검증 및 보정할 수 있다.The controller may determine whether the expansion joint 3 has an abnormality, the likelihood of occurrence of the abnormality, and the timing of the occurrence of abnormality, based on the information detected by the motion detection sensor as described above, and based on the information detected by the motion detection sensor. The result may be compared, verified, and corrected with the result determined based on the distance between the surface multi-sensors 100 and 200.

일 실시 예에서, 표면멀티센서(100)는 움직임 감지 센서를 이용하여 도로를 주행하는 차량에 대한 정보를 획득할 수 있다. 상술한 바와 같이, 차량이 도로를 주행하는 경우 표면멀티센서(100)에서 감지되는 진동은 점차 증가하다가, 최대값이 지난 후 점차 감소하게 된다.According to an embodiment of the present disclosure, the surface multi sensor 100 may acquire information about a vehicle driving on a road using a motion detection sensor. As described above, when the vehicle travels on the road, the vibration detected by the surface multi-sensor 100 gradually increases, and then gradually decreases after the maximum value.

일 실시 예에서, 제어부는 표면멀티센서(100)에서 감지되는 진동에 기초하여 차량의 주행상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 제어부는 차량이 평지를 주행하는지, 혹은 요철이 있는 도로를 주행하는지 여부를 판단할 수 있다. 이 경우, 요철은 교량의 팽창으로 인해 돌출된 이음새 혹은 콘크리트 등을 의미할 수 있다.In one embodiment, the controller may determine the driving state of the vehicle based on the vibration detected by the surface multi-sensor 100. For example, the controller may determine whether the vehicle travels on a flat surface or on a road with irregularities. In this case, the unevenness may mean a seam or concrete that protrudes due to the expansion of the bridge.

일 실시 예에서, 표면멀티센서(100 및 200) 사이의 거리가 기 설정된 기준값 이하인 경우 제어부는 실제 문제발생여부를 확인하기 위한 모니터링 동작을 수행할 수 있다.In an embodiment, when the distance between the surface multi-sensors 100 and 200 is equal to or less than a preset reference value, the controller may perform a monitoring operation to confirm whether an actual problem occurs.

예를 들어, 모니터링 동작은 움직임 감지 센서를 이용하여 교량을 주행하는 차량들의 주행상태를 판단하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량의 주행으로 인해 진동이 점차 증가하다가 감소하여 사라지는 것이 정상적인 상황인 데 반해, 차량의 주행으로 인한 진동이 순간 크게 줄어들거나 진동이 일 순간 감지되지 않는 경우, 혹은 진동이 불규칙하게 감지되는 경우, 제어부는 교량에 요철이 발생하여, 차량이 요철 위로 주행하며 순간적으로 진동을 발생시키지 않거나, 선형적이지 않고 불규칙한 변화를 갖는 진동을 발하는 것으로 판단할 수 있다.For example, the monitoring operation may include determining a driving state of vehicles traveling on a bridge using a motion sensor. For example, it is normal that vibration increases and decreases and disappears due to driving of a vehicle, whereas vibration caused by driving of a vehicle decreases momentarily, when vibration is not detected at one moment, or vibration is irregularly detected. In this case, the controller may determine that irregularities are generated in the bridge, so that the vehicle travels over the irregularities and does not generate vibrations instantaneously or emits vibrations that are not linear and have irregular changes.

도로의 상태 및 이에 따른 차량의 주행상태에 따른 진동패턴은 실험이나 관측을 통해 수집될 수 있으며, 데이터베이스화하여 저장될 수 있다. 일 실시 예에서, 제어부는 데이터베이스와의 단순비교 혹은 유사범위 비교에 기초하여 도로의 상태 및 이에 따른 차량의 주행상태를 판단할 수 있다. 다른 실시 예에서, 제어부는 데이터베이스에 기초하여 인공지능 모델을 학습시키고, 이를 활용하여 표면멀티센서에서 수집되는 정보로부터 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다.The vibration pattern according to the state of the road and the driving state of the vehicle may be collected through experiments or observations, and may be stored in a database. In one embodiment, the controller may determine the state of the road and the driving state of the vehicle according to the simple comparison with the database or the similar range comparison. In another embodiment, the controller may learn an artificial intelligence model based on a database and use the same to train the artificial intelligence model from information collected by the surface multisensor.

일 실시 예에서, 표면멀티센서(100)에서 감지되는 진동은 하나의 차량의 주행에 의한 것일 수도 있지만, 복수의 차량들이 주행하면서 만들어내는 진동들이 복합적으로 중첩되어 수신되는 것일 수도 있다. 상술한 실시 예들은 설명의 편의를 위하여 하나의 차량이 표면멀티센서(100)의 위를 주행하는 경우에 기초하여 설명되었으나, 상황에 따라 복수의 차량의 주행에 의한 진동이 수신될 수 있다. In one embodiment, the vibration sensed by the surface multi-sensor 100 may be due to the driving of one vehicle, but may be a combination of the vibrations generated by the driving of a plurality of vehicles are overlapped and received. The above-described embodiments have been described based on the case in which one vehicle travels on the surface multi-sensor 100 for convenience of description, but vibrations due to driving of a plurality of vehicles may be received according to a situation.

이 경우, 제어부는 표면멀티센서(100)로부터 수신되는 진동의 변화에 기초하여 도로를 주행하는 차량의 주행상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 두 대의 차량에 주행에 의한 진동이 동시에 수신되는 경우, 이 중 하나의 차량에 대하여 슬립이 발생한 경우에도 전체 진동이 급격하게 감소할 수 있다. 예를 들어, 이 경우 두 차량 분의 진동이 수신되던 중 한 차량 분의 진동 혹은 그 일부가 감소할 수 있고, 제어부는 이에 기초하여 슬립 발생을 판단할 수 있다. In this case, the controller may determine the driving state of the vehicle traveling on the road based on the change in the vibration received from the surface multi-sensor 100. For example, when vibrations caused by driving are simultaneously received by two vehicles, the entire vibration may be drastically reduced even when slip is generated for one of the vehicles. For example, in this case, the vibration of one vehicle or a part thereof may be reduced while the vibration of two vehicles is received, and the controller may determine the slip occurrence based on the vibration of the two vehicles.

일 실시 예에서, 제어부는 각 차량이 발생하는 진동의 특성에 기초하여 각각의 진동을 분리할 수 있다. 예를 들어, 차량의 종류, 바퀴의 모양, 차량의 무게, 주행속도 등에 따라 상이한 진동패턴이 발생할 수 있으며, 또한 차량의 위치에 따라 진동의 증가 및 감소가 상이하게 발생할 수 있다. 제어부는 서로 다른 진동패턴이 중첩된 진동신호로부터 각각의 차량에 대한 진동신호를 분리할 수 있다. 일 실시 예에서, 제어부는 복수의 표면멀티센서로부터 획득된 진동신호를 비교하고, 이로부터 각각의 차량에 대한 진동신호를 분리할 수 있다.In an embodiment, the controller may separate the respective vibrations based on the characteristics of the vibrations generated by each vehicle. For example, different vibration patterns may occur according to the type of the vehicle, the shape of the wheel, the weight of the vehicle, the traveling speed, and the like, and the increase and decrease of the vibration may occur differently according to the position of the vehicle. The controller may separate the vibration signal for each vehicle from the vibration signal in which different vibration patterns overlap. In an embodiment, the controller may compare the vibration signals obtained from the plurality of surface multi-sensors and separate the vibration signals for each vehicle from the vibration signals.

일 실시 예에서, 복수의 차량의 주행에 따른 진동신호가 중첩된 진동신호로부터 각각의 차량에 대한 진동신호를 추출하는 방법 또한 인공지능 모델에 기초하여 수행될 수 있다. In one embodiment, a method of extracting the vibration signal for each vehicle from the vibration signal superimposed on the vibration signal according to the driving of the plurality of vehicles may also be performed based on the artificial intelligence model.

다른 실시 예에서, 복수의 차량의 주행에 따른 진동이 중첩된 진동신호로부터 상술한 미끄러짐, 슬립, 요철에 의한 주행방해 등이 발생하는지 여부를 판단할 수 있는 인공지능 모델이 학습될 수 있다. In another embodiment, an artificial intelligence model capable of determining whether the above-described slip, slip, disturbance of travel due to unevenness, or the like may be learned from a vibration signal in which vibrations of a plurality of vehicles are superimposed.

예를 들어, 복수의 차량의 주행에 따른 진동이 중첩된 진동신호로부터 하나 이상의 특징 및 이에 따른 파라미터를 추출하고, 실제 관측에 따른 문제상황 여부 및 그 종류에 대한 라벨링을 통해 학습 데이터가 생성될 수 있다. 제어부는 생성된 학습 데이터에 기초하여 인공지능 모델을 학습시킬 수 있으며, 학습된 인공지능 모델은 복수의 차량의 주행에 따른 진동이 중첩된 진동신호로부터 추출된 파라미터에 기초하여 상술한 문제상황들의 발생여부 및 그 종류, 혹은 발생가능성 등을 판단할 수 있다.For example, learning data may be generated by extracting one or more features and parameters according to a vibration signal in which vibrations of a plurality of vehicles are superimposed, and labeling whether or not a problem occurs according to an actual observation. have. The controller may train the artificial intelligence model based on the generated training data, and the learned artificial intelligence model generates the above-described problem situations based on a parameter extracted from a vibration signal in which vibrations of a plurality of vehicles are superimposed. It can be determined whether or not, the type, or the likelihood of occurrence.

도 9는 일 실시 예에 따른 지능형 데리네이터를 도시한 도면이다.9 is a diagram illustrating an intelligent delimiter according to an embodiment.

도 9를 참조하면, 지능형 데리네이터(400)가 도시되어 있다. 지능형 데리네이터(400)는 도 1에 도시된 바와 같이, 도로(1)의 난간(2)에 소정의 간격으로 설치될 수 있으며, 이에 제한되는 것은 아니다.Referring to FIG. 9, an intelligent delimiter 400 is shown. As shown in FIG. 1, the intelligent delimiter 400 may be installed at a predetermined interval on the railing 2 of the road 1, but is not limited thereto.

도 9를 참조하면, 지능형 데리네이터(400)는 태양광 필름(410)을 포함한다. 일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400)는 태양광 필름(410)으로부터 생성되는 전력을 이용하여 구동될 수 있다. 지능형 데리네이터(400)는 태양광 필름(410)으로부터 생성되는 전력을 저장하고, 지능형 데리네이터(400)에 전력을 공급하는 전력 공급장치 및 배터리를 포함한다.Referring to FIG. 9, the intelligent delimiter 400 includes a solar film 410. In one embodiment, the intelligent delimiter 400 may be driven using power generated from the solar film 410. The intelligent delimiter 400 stores a power generated from the solar film 410, and includes a power supply and a battery for supplying power to the intelligent delimiter 400.

일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400)는 LED 모듈(420)을 포함한다. LED 모듈(420)은 하나 이상의 색을 출력할 수 있는 하나 이상의 LED를 포함한다.In one embodiment, intelligent delimiter 400 includes LED module 420. LED module 420 includes one or more LEDs that can output one or more colors.

일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400)는 도로(1)의 결빙상태에 따라 서로 다른 색상의 빛을 출력할 수 있다. 예를 들어, 지능형 데리네이터(400)는 도로(1)가 결빙된 경우에 빨간색, 도로(1)의 결빙이 예상되거나 결빙 위험이 있는 경우 노란색, 결빙 위험이 없는 경우 초록색을 출력할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.According to an embodiment, the intelligent deliner 400 may output light of different colors according to the icing state of the road 1. For example, the intelligent delimiter 400 may output a red color when the road 1 is frozen, a yellow color when the freezing of the road 1 is expected or a risk of freezing, and a green color when there is no freezing risk. It is not limited to this.

일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400)는 차량의 불빛을 반사하는 반사수단을 포함할 수 있다. 예를 들어, LED 모듈(420)은 차량의 불빛을 반사할 수 있는 반사경을 포함하며, 반사경에는 LED의 불빛이 외부로 전달되도록 하는 하나 이상의 통공 혹은 렌즈가 구비될 수 있다.In one embodiment, the intelligent delimiter 400 may include reflecting means for reflecting the light of the vehicle. For example, the LED module 420 may include a reflector capable of reflecting light of a vehicle, and the reflector may be provided with one or more through holes or lenses for transmitting the light of the LED to the outside.

다른 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400)의 하우징이 반사경의 역할을 수행할 수 있다. 즉, 지능형 데리네이터(400)의 하우징은 차량의 불빛을 반사하기 용이한 소재로 구성될 수 있다.In another embodiment, the housing of the intelligent delimiter 400 may serve as a reflector. That is, the housing of the intelligent delimiter 400 may be made of a material that is easy to reflect the light of the vehicle.

일 실시 예에서, LED 모듈(420)의 각도는 상황에 따라 변경될 수 있다. 지능형 데리네이터(400)는 LED 모듈(420)의 각도를 변경할 수 있는 동력부를 포함할 수 있다.In one embodiment, the angle of the LED module 420 may be changed according to the situation. The intelligent delimiter 400 may include a power unit that may change the angle of the LED module 420.

예를 들어, 주변이 밝은 경우(낮 등)에는 LED 모듈(420)은 주행하는 차를 마주보는 방향으로 배치될 수 있다. 따라서, LED 모듈(420)은 주행하는 차의 운전자 방향으로 도로의 결빙상태에 따른 색상의 불빛을 발할 수 있다.For example, when the surroundings are bright (daytime, etc.), the LED module 420 may be arranged to face the driving car. Therefore, the LED module 420 may emit light of color according to the freezing state of the road toward the driver of the driving car.

다른 예로, 주변이 어두운 경우(밤 등)에는 LED 모듈(420)은 주행하는 차와 비스듬한 방향으로 배치되거나, 도로의 표면 방향으로 배치될 수 있다. 주변이 어두운 경우에 강한 LED 불빛을 운전자 방향으로 발하는 경우 시야에 방해가 될 수 있으므로, LED 모듈(420)은 주행하는 차와 비스듬한 방향으로 배치될 수 있다. 다른 예로, LED 모듈(420)은 도로의 표면 방향으로 빛을 발하도록 배치될 수 있는데, 주변이 어두운 경우 도로가 LED 모듈(420)에서 발하는 빛을 반사하여 마치 도로가 해당 색상으로 빛나는 모습을 연출할 수 있고, 이에 따라 운전자에게 도로의 결빙여부에 대한 정보를 직관적으로 전달할 수 있다.As another example, when the surroundings are dark (night, etc.), the LED module 420 may be disposed in an oblique direction with the driving car, or may be disposed in the direction of the surface of the road. When the LED light is emitted in the direction of the driver when the surroundings are dark, the visual field may be obstructed. Therefore, the LED module 420 may be disposed in an oblique direction with the driving car. As another example, the LED module 420 may be arranged to emit light toward the surface of the road. When the surrounding is dark, the road reflects the light emitted from the LED module 420 to produce a state in which the road shines in the corresponding color. In this way, it is possible to intuitively convey information about whether the road freezes to the driver.

또한, 도로가 결빙된 경우 LED 모듈(420)의 불빛이 더욱 잘 반사되며, 이에 따라 도로의 결빙상태를 더욱 명확하고 직관적으로 전달할 수 있다. In addition, when the road is frozen, the light of the LED module 420 is better reflected, thereby transmitting the freezing state of the road more clearly and intuitively.

일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400)는 통신 모듈을 포함한다. 예를 들어, 지능형 데리네이터(400)는 IoT 통신 모듈을 포함할 수 있으며, 본 명세서에서 IoT 통신 모듈은 Cat.M, RoLa, LTE-M 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. In one embodiment, intelligent delimiter 400 includes a communication module. For example, the intelligent delimiter 400 may include an IoT communication module. In this specification, the IoT communication module may include Cat.M, RoLa, LTE-M, and the like, but is not limited thereto.

일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400)는 결빙센서, 온도센서, 습도센서, 안개시정 센서 등을 더 포함할 수 있으며, 본 명세서에서 설명하는 멀티기상센서(300) 및 표면멀티센서(100)에 포함된 하나 이상의 센서를 포함할 수도 있다. 이 경우, 지능형 데리네이터(400)는 별도의 센서 장치 없이 직접 정보를 수집하고, 수집된 정보에 기초하여 LED 모듈(420)을 제어함으로써 도로의 상태에 대응하는 색상의 불빛을 출력할 수도 있다.In an embodiment, the intelligent deliner 400 may further include an icing sensor, a temperature sensor, a humidity sensor, a fog sensor, and the like, and the multi-phase sensor 300 and the surface multi-sensor 100 described herein. It may also include one or more sensors included in. In this case, the intelligent delimiter 400 may directly collect information without a separate sensor device and control the LED module 420 based on the collected information to output a light of a color corresponding to the state of the road.

일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400)는 움직임 감지 센서를 더 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이, 움직임 감지 센서는 진동 센서, 자이로 센서, 콤파스 센서 등을 포함할 수 있으며, 실시 예에 따라 고도 센서를 포함할 수 있다.In one embodiment, the intelligent delimiter 400 may further include a motion detection sensor. As described above, the motion detection sensor may include a vibration sensor, a gyro sensor, a compass sensor, and the like, and may include an altitude sensor according to an embodiment.

도 10은 움직임 감지 센서를 포함하는 지능형 데리네이터를 이용하여 구조물의 변형을 판단하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a method of determining deformation of a structure by using an intelligent delineator including a motion detection sensor.

도 10을 참조하면, 도로(1)를 포함하는 구조물에 소정의 간격으로 설치된 지능형 데리네이터(400, 402 및 404) 및 이를 이용하여 구조물의 변형을 판단하는 일 예가 도시되어 있다.Referring to FIG. 10, an intelligent determinator 400, 402, and 404 installed at predetermined intervals on a structure including the road 1 and an example of determining deformation of the structure using the intelligent deliner 400 are illustrated.

도 10의 (a) 내지 (c)를 참조하면, 구조물의 변형이 발생되는 예시들 및 지능형 데리네이터(400, 402, 404, 406 및 408)를 이용하여 이를 판단하는 예시들이 도시되어 있다. Referring to FIGS. 10A to 10C, examples in which deformation of a structure is generated and examples of determining it by using intelligent delimiters 400, 402, 404, 406, and 408 are illustrated.

일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400, 402 및 404)가 구조물의 일 측면에 소정의 간격으로 설치되고, 제어부는 지능형 데리네이터(400, 402 및 404)에 구비된 움직임 감지 센서로부터 지능형 데리네이터(400, 402 및 404) 각각의 위치 및 움직임에 대한 정보를 수집할 수 있다.In one embodiment, intelligent delimiters 400, 402, and 404 are installed at predetermined intervals on one side of the structure, and the control unit is an intelligent delineator from the motion detection sensor provided in the intelligent delineators 400, 402, and 404. 400, 402, and 404 may collect information about each location and movement.

예를 들어, 제어부는 지능형 데리네이터(400, 402 및 404)에 구비된 고도 센서로부터 지능형 데리네이터(400, 402 및 404)의 높이 및 움직임에 대한 정보를 획득할 수 있다. 지능형 데리네이터(400, 402 및 404)의 움직임을 판단하는 데에는 가속도 센서나 자이로 센서 등이 이용될 수도 있다.For example, the controller may obtain information about the height and the movement of the intelligent delimiters 400, 402, and 404 from the altitude sensor provided in the intelligent delimiters 400, 402, and 404. An acceleration sensor, a gyro sensor, or the like may be used to determine the movement of the intelligent delimiters 400, 402, and 404.

도 10의 (a)에 도시된 바와 같이, 지능형 데리네이터(400, 402 및 404)의 높이에 변화가 발생한 경우, 제어부는 구조물이 휘어진 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 지능형 데리네이터(400, 402 및 404) 중 가운데에 있는 지능형 데리네이터(402)의 높이가 상승한 경우, 제어부는 구조물의 해당 위치가 휘어진 것으로 판단할 수 있다.As shown in FIG. 10A, when a change occurs in the heights of the intelligent deliners 400, 402, and 404, the controller may determine that the structure is bent. For example, when the height of the intelligent delimiter 402 in the middle of the intelligent deliner 400, 402 and 404 is increased, the controller may determine that the corresponding position of the structure is bent.

또한, 지능형 데리네이터(400, 404, 406 및 408)가 구조물의 양 측면에 소정의 간격으로 설치되고, 제어부는 지능형 데리네이터(400, 404, 406 및 408)에 구비된 움직임 감지 센서로부터 지능형 데리네이터(400, 404, 406 및 408) 각각의 위치 및 움직임에 대한 정보를 수집할 수 있다.In addition, the intelligent delimiters 400, 404, 406 and 408 are installed on both sides of the structure at predetermined intervals, and the control unit is intelligent from the motion detection sensor provided in the intelligent delinators 400, 404, 406 and 408 Information about the position and the movement of each of the naators 400, 404, 406, and 408 may be collected.

예를 들어, 도 10의 도(b)에 도시된 바와 같이, 지능형 데리네이터(400, 404, 406 및 408) 중 서로 마주보는 지능형 데리네이터(400 및 406, 404 및 408) 사이에 높이의 차이 혹은 변화가 발생한 경우, 제어부는 구조물이 뒤틀린 것으로 판단할 수 있다.For example, as shown in (b) of FIG. 10, the height difference between the intelligent delimiters 400, 406, 404, and 408 facing each other among the intelligent delimiters 400, 404, 406, and 408. Alternatively, if a change occurs, the controller may determine that the structure is distorted.

또한, 지능형 데리네이터(400, 402, 404, 406 및 408)가 구조물의 양 측면에 소정의 간격으로 설치되고, 제어부는 지능형 데리네이터(400, 402, 404, 406 및 408)에 구비된 움직임 감지 센서로부터 지능형 데리네이터(400, 402, 404, 406 및 408) 각각의 위치 및 움직임에 대한 정보를 수집할 수 있다.In addition, the intelligent delimiters 400, 402, 404, 406 and 408 are installed on both sides of the structure at predetermined intervals, and the control unit detects the movements provided in the intelligent delimiters 400, 402, 404, 406 and 408. Information about the position and movement of each of the intelligent delimiters 400, 402, 404, 406, and 408 may be collected from the sensor.

예를 들어 도 10의 (c)에 도시된 바와 같이, 지능형 데리네이터(400, 402, 404, 406 및 408)중 가운데에 있는 지능형 데리네이터(402)의 높이가 상승하고, 서로 마주보는 지능형 데리네이터(400 및 406, 404 및 408) 사이에 높이의 차이 혹은 변화가 발생한 경우, 제어부는 구조물이 휘어지는 동시에 뒤틀린 것으로 판단할 수 있다.For example, as shown in (c) of FIG. 10, the height of the intelligent delimiter 402 in the middle of the intelligent delimiters 400, 402, 404, 406, and 408 rises and faces each other. When a difference or change in height occurs between the naators 400 and 406, 404 and 408, the controller may determine that the structure is bent and twisted.

도 11은 일 실시 예에 따른 가변속도 알림장치를 도시한 도면이다.11 is a diagram illustrating a variable speed notification device according to an exemplary embodiment.

도 11을 참조하면, 가변속도 알림장치(500)는 도로의 제한속도를 표시하는 디스플레이(512)를 포함하는 제한속도 표시부(510)를 포함한다.Referring to FIG. 11, the variable speed notification device 500 includes a speed limit display unit 510 including a display 512 for displaying a speed limit of a road.

본 명세서에서, 디스플레이는 제어에 의하여 다양한 정보를 시각적으로 출력할 수 있는 모든 종류의 출력장치를 포함하는 개념으로 이해된다. 예를 들어, 하나 이상의 발광수단을 포함하여 서로 다른 숫자를 출력할 수 있는 모든 종류의 출력장치가 개시된 실시 예에 따른 디스플레이에 포함될 수 있다.In the present specification, the display is understood as a concept including all kinds of output devices capable of visually outputting various information by control. For example, all kinds of output devices capable of outputting different numbers including one or more light emitting means may be included in the display according to the disclosed embodiment.

또한, 가변속도 알림장치(500)는 도로(1)를 주행하는 차량의 속도를 측정하는 속도 측정부(530)를 포함한다.In addition, the variable speed notification device 500 includes a speed measuring unit 530 for measuring the speed of the vehicle traveling on the road (1).

일 실시 예에서, 속도 측정부(530)는 도플러 효과를 이용하여 물체의 속도를 측정하는 일종의 스피드 건을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.In one embodiment, the speed measuring unit 530 may include a kind of speed gun for measuring the speed of the object using the Doppler effect, but is not limited thereto.

실시 예에 따라서, 속도 측정부(530)는 적어도 하나의 이미징 센서를 포함하여 도로(1)를 주행하는 차량에 대한 정보를 획득할 수 있으며, 또한 실시 예에 따라 촬영된 이미지 혹은 영상에 기초하여 차량의 속도를 측정할 수도 있다.According to an embodiment, the speed measuring unit 530 may include information about a vehicle traveling on the road 1 including at least one imaging sensor, and also based on an image or an image captured according to an embodiment. You can also measure the speed of the vehicle.

또한, 가변속도 알림장치(500)는 상기 측정된 속도를 표시하는 디스플레이(522)를 포함하는 측정속도 표시부(520)를 포함한다. 차량의 주행에 따라 측정된 속도가 변화하는 경우, 측정속도 표시부(520)는 실시간으로 측정된 속도를 디스플레이(522)에 표시할 수 있다.In addition, the variable speed notification device 500 includes a measurement speed display unit 520 including a display 522 for displaying the measured speed. When the measured speed changes as the vehicle travels, the measurement speed display unit 520 may display the measured speed in real time on the display 522.

일 실시 예에서, 가변속도 알림장치(500)는 상기 도로(1)의 상태정보를 수집하고, 상기 상태정보에 기초하여 상기 도로(1)의 제한속도를 산출하고, 상기 산출된 제한속도를 상기 제한속도 표시부에 표시하도록 제어하는, 제어부(미도시)를 포함한다.In one embodiment, the variable speed notification device 500 collects the state information of the road (1), calculates the speed limit of the road (1) based on the state information, and calculates the calculated speed limit And a control unit (not shown) for controlling to display the speed limit display unit.

일 실시 예에서, 제어부는 적어도 하나의 프로세서를 포함하여 개시된 실시 예에 따른 가변속도 알림장치(500)의 동작을 제어할 수 있는 모든 종류의 장치를 포괄하는 의미로서 이해된다. In one embodiment, the control unit is understood as a meaning encompassing all kinds of devices capable of controlling the operation of the variable speed notification device 500 according to the disclosed embodiment including at least one processor.

일 실시 예에서, 제어부는 가변속도 알림장치(500)의 내부 또는 외부에 마련될 수 있으며, 가변속도 알림장치(500)와 일체로서 결합될 수도 있으나, 가변속도 알림장치(500)와 유선 또는 무선으로 통신함으로써 가변속도 알림장치(500)를 제어할 수도 있다.In one embodiment, the control unit may be provided inside or outside the variable speed notification device 500, may be combined with the variable speed notification device 500, but wired or wireless with the variable speed notification device 500. The variable speed notification device 500 may be controlled by communicating with the controller.

일 실시 예에서, 가변속도 알림장치(500)는 도로의 상태정보를 수집하기 위한 적어도 하나의 통합센서 모듈(540)을 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the variable speed notification device 500 may further include at least one integrated sensor module 540 for collecting the state information of the road.

예를 들어, 통합센서 모듈(540)은 속도센서, 진동센서, 온습도센서, 우적센서 및 풍속센서 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.For example, the integrated sensor module 540 may include, but is not limited to, a speed sensor, a vibration sensor, a temperature and humidity sensor, a raindrop sensor, and a wind speed sensor.

일 실시 예에서, 통합센서 모듈(540)은 도 1에 도시된 표면멀티센서(100) 및 멀티기상센서(300)의 적어도 일부 혹은 전부를 포함할 수도 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.In one embodiment, the integrated sensor module 540 may include at least some or all of the surface multi-sensor 100 and the multi-phase sensor 300 shown in FIG. 1, but is not limited thereto.

또한, 제어부는 통합센서 모듈(540)로부터 수집되는 정보에 기반하여 도로의 상태정보를 획득하고, 도로의 제한속도를 산출할 수 있다.In addition, the controller may obtain the state information of the road based on the information collected from the integrated sensor module 540, and calculate the speed limit of the road.

예를 들어, 도로의 상태정보는 도로의 결빙, 비, 안개, 풍속, 지진 등의 기상상황과, 도로를 주행하는 차량에 대한 정보(정상상황과, 사고 등 위험상황을 포함함)를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.For example, the state information of the road may include weather conditions such as freezing, rain, fog, wind speed, and earthquake of the road, and information about vehicles driving on the road (including normal situations and dangerous situations such as accidents). May be, but is not limited thereto.

일 실시 예에서, 제어부는 도로의 상태정보뿐 아니라 도로 자체에 대한 정보에 기반하여서도 도로의 제한속도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 제어부는 도로의 직선구간보다 코너구간(회전구간)의 제한속도를 더 낮게 산출할 수 있고, 또한 도로의 특성이나 사고 히스토리, 또는 기타 제한규정에 기반하여 각 도로의 제한속도를 산출할 수 있다.In one embodiment, the control unit may calculate the speed limit of the road based on not only the state information of the road but also information on the road itself. For example, the control unit may calculate the speed limit of the corner section (turn section) lower than the straight section of the road, and also calculate the speed limit of each road based on the characteristics of the road, the accident history, or other restrictions. can do.

또한, 제어부는 도로의 상태정보에 기반하여 도로의 제한속도를 산출할 수 있는데, 예를 들어 비가 오는 경우 도로의 제한속도를 낮출 수 있고, 도로가 결빙상태인 경우 도로의 제한속도를 더 낮출 수 있으며, 이에 제한되는 것은 아니다.In addition, the control unit may calculate the speed limit of the road based on the state information of the road, for example, it is possible to lower the speed limit of the road when it rains, and to further lower the speed limit of the road when the road is frozen. It is not limited thereto.

개시된 실시 예에서, 가변속도 알림장치(500)는 적어도 하나의 태양광 패널(550)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 가변속도 알림장치(500)는 태양광 패널(550)에 의하여 생성된 전력을 이용하여 구동될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.In the disclosed embodiment, the variable speed notification device 500 may include at least one solar panel 550. For example, the variable speed notification device 500 may be driven using the power generated by the solar panel 550, but is not limited thereto.

개시된 실시 예에서, 가변속도 알림장치(500)는 적어도 하나의 피뢰침(560)을 포함할 수 있다.In the disclosed embodiment, the variable speed notification device 500 may include at least one lightning rod 560.

도 12는 일 실시 예에 따라 차량에 대한 정보를 획득하는 가변속도 알림장치를 도시한 도면이다.12 is a diagram illustrating a variable speed notification device for obtaining information about a vehicle, according to an exemplary embodiment.

일 실시 예에서, 가변속도 알림장치(500)는 도로의 루프 연결로에 설치될 수 있다. 루프 연결로는 연결로의 일종으로, 직결 연결로와 달리 루프를 통해 도로를 연결하기 때문에 커브의 곡률이 다른 연결로에 비해 큰 것을 특징으로 한다. In one embodiment, the variable speed notification device 500 may be installed in a loop connection road of the road. Loop connection path is a kind of connection road, unlike the direct connection road is connected to the road through the loop is characterized in that the curvature of the curve is larger than the other connection road.

이에 루프 연결로의 경우 다른 도로에 비해 서행할 것이 요구되는 바 제한속도가 다른 도로에 비해 낮은 경우가 많으며, 또한 도로의 상태정보에 따라 제한속도 또한 알맞게 조절될 필요가 있다.Accordingly, in the case of a loop connection road, it is required to slow down compared to other roads, so the speed limit is often lower than that of other roads, and the speed limit also needs to be appropriately adjusted according to the road condition information.

이에 따라, 개시된 실시 예에 따른 가변속도 알림장치(500)가 루프 연결로에 설치되어, 루프 연결로의 상태정보를 수집하고, 루프 연결로의 상태정보에 기초하여 루프 연결로의 제한속도를 산출하고, 산출된 루프 연결로의 제한속도를 제한속도 표시부(510)에 표시할 수 있다.Accordingly, the variable speed notification device 500 according to the disclosed embodiment is installed in the loop connection path, collects the status information of the loop connection path, calculates the speed limit of the loop connection path based on the status information of the loop connection path, and calculated The speed limit of the loop connection may be displayed on the speed limit display unit 510.

또한, 루프 연결로를 주행하는 차량(4)의 속도를 측정하고, 측정된 속도를 측정속도 표시부(520)에 표시할 수 있다.In addition, the speed of the vehicle 4 driving on the loop connection path may be measured, and the measured speed may be displayed on the measurement speed display unit 520.

일 실시 예에서, 제어부는 루프연결로를 주행하는 차량(4)의 종류에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제어부는 가변속도 알림장치(500)에 마련된 적어도 하나의 이미징 센서를 이용하여 차량(4)을 촬영하고, 촬영된 이미지를 분석하여 차량(4)에 대한 정보를 획득할 수 있다. 다른 예로, 제어부는 가변속도 알림장치(500)에 마련된 적어도 하나의 이미징 센서를 이용하여 차량(4)을 촬영하고, 촬영된 이미지로부터 차량(4)의 번호판을 인식함으로써, 번호판에 대응하여 등록된 차량(4)의 종류에 대한 정보를 획득할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the controller may obtain information about the type of the vehicle 4 driving on the loop connection path. For example, the controller may photograph the vehicle 4 using at least one imaging sensor provided in the variable speed notification device 500, and analyze the photographed image to obtain information about the vehicle 4. As another example, the controller photographs the vehicle 4 using at least one imaging sensor provided in the variable speed notification device 500, and recognizes the license plate of the vehicle 4 from the photographed image, thereby registering the license plate corresponding to the license plate. Information on the type of the vehicle 4 can be obtained.

제어부는 차량(4)의 종류에 기초하여 해당 차량(4)의 크기, 구동방식 및 무게에 대한 정보를 포함하는, 차량(4)에 대한 정보를 획득할 수 있다.The controller may obtain information about the vehicle 4, including information about the size, driving method, and weight of the vehicle 4, based on the type of the vehicle 4.

예를 들어, 제어부는 차량(4)의 종류에 대한 정보에 기초하여 차량(4)의 크기, 구동방식(2륜, 전륜, 후륜, 4륜) 및 무게에 대한 정보를 획득할 수 있으며, 실시 예에 따라 제어부는 해당 차량(4)에 대하여 등록된 튜닝정보 혹은 옵션정보가 있는 경우 해당 정보를 반영하여 차량(4)에 대한 정보를 획득할 수 있다.For example, the controller may obtain information about the size, driving method (two wheels, front wheels, rear wheels, four wheels) and weight of the vehicle 4 based on the information on the type of the vehicle 4. For example, if there is tuning information or option information registered for the vehicle 4, the controller may reflect the information to obtain information about the vehicle 4.

제어부는 획득된 차량(4)에 대한 정보와, 차량(4)이 주행하는 루프 연결로의 상태정보 및 루프 연결로의 길이 및 곡률 등 제반 정보에 기초하여, 도로를 주행하는 차량(4)에 대응하는 제한속도를 산출할 수 있다. The control unit corresponds to the vehicle 4 traveling on the road based on the obtained information about the vehicle 4, the state information of the loop connection path on which the vehicle 4 travels, and general information such as the length and curvature of the loop connection path. The speed limit can be calculated.

예를 들어, 차량(4)의 구동방식에 따라 커브길에서 미끄러지는 정도가 상이할 수 있으며, 또한 도로의 표면이 결빙된 경우에도 커브 주행에 따른 미끄러짐 정도가 상이할 수 있다.For example, the degree of slipping on the curve road may be different according to the driving method of the vehicle 4, and the degree of slipping due to the curve driving may be different even when the surface of the road is frozen.

또한, 차량(4)의 무게에 따라 차량(4)과 노면의 마찰력뿐 아니라 차량(4)에 가해지는 원심력에 의한 미끄러짐 정도를 산출할 수 있는 바, 제어부는 차량(4)에 대한 정보와, 루프연결로에 대한 제반 정보에 기반하여 차량(4)별로 제한속도를 산출할 수 있다.In addition, according to the weight of the vehicle 4 can calculate the degree of sliding due to the centrifugal force applied to the vehicle 4 as well as the frictional force between the vehicle 4 and the road surface, the control unit and the information about the vehicle 4, The speed limit for each vehicle 4 may be calculated based on various information about the loop connection path.

제어부는 산출된 제한속도를 가변속도 알림장치(500)의 제한속도 표시부(510)를 이용하여 표시할 수 있다.The controller may display the calculated speed limit using the speed limit display unit 510 of the variable speed notification device 500.

도 13은 일 실시 예에 따라 지능형 데리네이터를 포함하는 가변속도 알림장치 시스템을 도시한 도면이다.FIG. 13 is a diagram illustrating a variable speed notification device system including an intelligent delimiter, according to an exemplary embodiment.

일 실시 예에서, 도 13에 도시된 지능형 데리네이터(400)는 도 1, 도 9 및 도 10에서 상술한 지능형 데리네이터(400)에 대응할 수 있다.In an embodiment, the intelligent delimiter 400 illustrated in FIG. 13 may correspond to the intelligent delimiter 400 described above with reference to FIGS. 1, 9, and 10.

일 실시 예에서, 지능형 데리네이터(400)는 제어부에서 판단된 도로의 상태정보에 대응하는 빛을 출력할 수 있다.According to an embodiment, the intelligent deliner 400 may output light corresponding to the state information of the road determined by the controller.

예를 들어, 제어부는, 속도 측정부(530)에서 측정된 차량의 속도를 획득하고, 측정된 차량의 속도와 산출된 제한속도를 비교할 수 있다.For example, the controller may acquire the speed of the vehicle measured by the speed measuring unit 530 and compare the measured speed of the vehicle with the calculated speed limit.

또한, 제어부는 상기 비교 결과에 기초하여 상기 지능형 데리네이터(400)의 출력을 결정하고, 상기 결정된 출력에 기반하여 상기 지능형 데리네이터(400)의 출력을 제어할 수 있다.The controller may determine the output of the intelligent delimiter 400 based on the comparison result, and control the output of the intelligent delimiter 400 based on the determined output.

일 실시 예에서, 제어부는 측정된 차량(4)의 속도와 산출된 제한속도의 차이, 도로의 상태정보 및 차량(4)과 가변속도 알림장치(500) 간의 거리에 기초하여 상기 지능형 데리네이터(400)의 발광여부, 발광패턴, 밝기 및 색상을 결정할 수 있다.In one embodiment, the control unit is based on the difference between the measured speed of the vehicle 4 and the calculated speed limit, road status information and the distance between the vehicle 4 and the variable speed notification device 500, the intelligent deliner ( Whether to emit light 400, the light emission pattern, the brightness, and the color may be determined.

예를 들어, 제어부는 가변속도 알림장치(500)의 제한속도 표시부(510)에 표시되는 제한속도와, 측정속도 표시부(520)에 표시되는 차량(4)의 속도의 차이가 클수록 지능형 데리네이터(400)를 더 밝게 발광시키거나, 더 빠르게 점멸하도록 하거나, 붉은 빛으로 발광하도록 하여 운전자에게 알림을 제공할 수 있다.For example, the controller may control the intelligent delimiter as the difference between the speed limit displayed on the speed limit display 510 of the variable speed notification device 500 and the speed of the vehicle 4 displayed on the measurement speed display 520 increases. The driver may be alerted by making the light emitting 400 brighter, flashing faster, or flashing red light.

마찬가지로, 제어부는 가변속도 알림장치(500)의 제한속도 표시부(510)에 표시되는 제한속도와, 측정속도 표시부(520)에 표시되는 차량(4)의 속도의 차이가 적은 경우 지능형 데리네이터(400)를 노란색으로 발광시킬 수 있다.Similarly, if the difference between the speed limit displayed on the speed limit display unit 510 of the variable speed notification device 500 and the speed of the vehicle 4 displayed on the measurement speed display unit 520 is small, the intelligent deliner 400 ) Can be emitted in yellow.

또한, 제어부는 가변속도 알림장치(500)의 제한속도 표시부(510)에 표시되는 제한속도보다 측정속도 표시부(520)에 표시되는 차량(4)의 속도가 더 낮은 경우 지능형 데리네이터(400)를 초록색으로 발광시킬 수 있다.In addition, the controller may control the intelligent delimiter 400 when the speed of the vehicle 4 displayed on the measurement speed display unit 520 is lower than the speed limit displayed on the speed limit display unit 510 of the variable speed notification device 500. It can emit light in green.

상술한 지능형 데리네이터(400)의 발광방법은 예시로서 제공된 것일 뿐이며, 지능형 데리네이터(400)를 활용한 발광방법은 이에 제한되는 것은 아니다.The light emitting method of the intelligent delimiter 400 is provided only as an example, and the light emitting method using the intelligent delimiter 400 is not limited thereto.

도 14는 일 실시 예에 따라 서버를 포함하는 가변속도 알림장치 시스템을 도시한 도면이다.14 is a diagram illustrating a variable speed notification device system including a server according to an exemplary embodiment.

도 14를 참조하면, 가변속도 알림장치(500)를 포함하는 시스템은 서버(10)를 더 포함할 수 있다.Referring to FIG. 14, the system including the variable speed notification device 500 may further include a server 10.

일 실시 예에서, 서버(10)는 상술한 통합센서 모듈(540)로부터 수집되는 정보를 데이터베이스에 저장하고, 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 도로의 상태정보를 판단할 수 있다.In one embodiment, the server 10 may store the information collected from the integrated sensor module 540 described above in a database, and determine the state information of the road using the database.

일 실시 예에서, 시스템은 상기 통합센서 모듈(540)로부터 수집되는 정보를 상기 서버(10)에 전송하고, 상기 서버(10)의 판단결과를 수신하여 상기 제어부에 전달하는 통신부(미도시)를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the system transmits the information collected from the integrated sensor module 540 to the server 10, a communication unit (not shown) for receiving the determination result of the server 10 and delivers it to the control unit It may further include.

일 실시 예에서, 통신부는 통합센서 모듈(540)이나 가변속도 알림장치(500)의 내부 또는 외부에 마련될 수 있으며, 통합센서 모듈(540)이나 가변속도 알림장치(500)와 일체로서 결합될 수도 있으나, 통합센서 모듈(540)이나 가변속도 알림장치(500)와 유선 또는 무선으로 통신함으로써 통합센서 모듈(540)로부터 수집되는 정보를 서버(10)에 전송할 수 있다.In one embodiment, the communication unit may be provided inside or outside the integrated sensor module 540 or the variable speed notification device 500, and may be integrated as an integrated sensor module 540 or the variable speed notification device 500. Alternatively, the wired or wireless communication with the integrated sensor module 540 or the variable speed notification device 500 may transmit the information collected from the integrated sensor module 540 to the server 10.

일 실시 예에서, 서버(10)는 데이터베이스에 누적된 빅 데이터를 이용하여 향후 통합센서 모듈(540)로부터 수신되는 정보에 기반하여 도로의 상태정보를 추정하거나 구체적으로 판단할 수 있으며, 또한 실시 예에 따라 속도 측정부에서 측정된 정보에 기반하여, 루프 연결로를 커브주행하는 차량의 속도를 정확하게 산출할 수 있다. In an embodiment, the server 10 may estimate or specifically determine road state information based on information received from the integrated sensor module 540 in the future by using big data accumulated in a database. In accordance with the information measured by the speed measuring unit, it is possible to accurately calculate the speed of the vehicle curve-driving the loop connection path.

일 실시 예에서, 서버(10)는 클라우드 서버로 구성되어, 실시간 정보수집과 판단결과 제공을 용이하게 할 수도 있다. In one embodiment, the server 10 may be configured as a cloud server to facilitate real-time information collection and providing the determination result.

일 실시 예에서, 서버(10)는 상기 데이터베이스에 저장된 정보에 기초하여 도로의 상태정보를 판단할 수 있는 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다.In one embodiment, the server 10 may learn an artificial intelligence model that may determine the state information of the road based on the information stored in the database.

예를 들어, 서버(10)는 데이터베이스로부터 학습데이터를 추출하고, 머신러닝 방법을 이용하여 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다. 이후, 서버(10)는 통합센서 모듈(540)로부터 수집되는 정보를 인공지능 모델을 이용하여 분석함으로써 상기 도로의 상태정보를 판단할 수 있다.For example, the server 10 may extract training data from a database and train the artificial intelligence model using a machine learning method. Thereafter, the server 10 may determine the state information of the road by analyzing the information collected from the integrated sensor module 540 using an artificial intelligence model.

일 실시 예에서, 도로의 제한속도를 산출하는 데에도 인공지능 모델이 활용될 수 있다. 예를 들어, 서버(10)는 도로의 상태정보에 따른 제한속도를 산출하는 데 인공지능 모델을 활용할 수 있으며, 구체적으로 도로의 결빙정도 혹은 강수량에 따라 제한속도를 조정할 수도 있다.In one embodiment, the artificial intelligence model may also be used to calculate the speed limit of the roadway. For example, the server 10 may use an artificial intelligence model to calculate the speed limit according to the state information of the road, and may specifically adjust the speed limit according to the degree of freezing or precipitation of the road.

일 실시 예에서, 제어부는 상기 서버(10)에 의하여 학습된 인공지능 모델을 상기 서버로부터 획득할 수 있다.In an embodiment of the present disclosure, the controller may obtain an artificial intelligence model learned by the server 10 from the server.

제어부는 획득된 인공지능 모델을 저장하며, 저장된 인공지능 모델은 소정 주기로 업데이트될 수 있다.The controller may store the acquired AI model, and the stored AI model may be updated at predetermined intervals.

일 실시 예에서, 제어부는 상기 통합센서 모듈(540)로부터 수집되는 정보를 획득하고, 서버로부터 획득된 인공지능 모델을 이용하여 상기 통합센서 모듈(540)로부터 수집되는 정보를 분석함으로써 상기 도로의 상태정보를 판단하고, 제한속도를 산출할 수 있다.In an embodiment, the controller acquires information collected from the integrated sensor module 540 and analyzes the information collected from the integrated sensor module 540 by using an artificial intelligence model obtained from a server. The information can be judged and the speed limit calculated.

일 실시 예에서, 제어부는 서버(10)와 통신이 불가능하거나, 서버(10)와 통신이 원활하지 않은 경우, 혹은 기타 긴급 상황인 것으로 판단되는 경우 서버(10)로 정보를 송신하지 않고, 스스로 정보를 분석하고, 처리하여 결과를 출력할 수 있다. 즉, 제어부와 가변속도 알림장치(500)는 IoT 엣지로서 기능할 수 있다.In one embodiment, the control unit does not transmit information to the server 10 when it is impossible to communicate with the server 10, when the communication with the server 10 is not smooth, or when it is determined that the emergency situation is other, You can analyze the information, process it, and output the results. That is, the controller and the variable speed notification device 500 may function as an IoT edge.

일 실시 예에서, 서버(10)는 도로를 주행하는 차량 운전자 단말에 정보를 제공할 수 있다. According to an embodiment, the server 10 may provide information to a vehicle driver terminal driving on a road.

예를 들어, 서버(10)는 도로를 주행하는 차량의 운전자 단말에 서버(10)에 의하여 처리된 다양한 도로의 상태정보, 제한속도 정보 등을 제공할 수 있으며, 그 방법은 제한되지 않는다.For example, the server 10 may provide state information, speed limit information, and the like of various roads processed by the server 10 to a driver terminal of a vehicle traveling on a road, and the method is not limited.

일 실시 예에서, 서버(10)는 소정 내비게이션 애플리케이션에 의하여 제공되는 주행경로상에 가변속도 알림장치(500)가 설치된 루프 연결로를 포함하는 적어도 하나의 차량 운전자 단말을 선택할 수 있다.According to an embodiment, the server 10 may select at least one vehicle driver terminal including a loop connection path in which the variable speed notification device 500 is installed on a driving route provided by a certain navigation application.

일 실시 예에서, 서버(10)는 상기 차량 운전자 단말에 상기 루프 연결로에 대한 정보를 제공하되, 상기 루프 연결로에 대한 정보는 상기 루프 연결로의 상태정보 및 상기 루프 연결로의 제한속도를 포함할 수 있다.In an embodiment, the server 10 may provide the vehicle driver terminal with information on the loop connection path, and the information on the loop connection path may include state information of the loop connection path and a speed limit of the loop connection path. .

일 실시 예에서, 서버(10)는 가변속도 알림장치(500)가 설치된 루프 연결로로부터 소정의 거리 이내에 있는 차량의 운전자 단말에, 해당 루프 연결로의 상태정보와, 이에 따른 제한속도 및 기타 주의사항에 대한 정보를 미리 제공함으로써, 운전자가 루프 연결로에 진입하기 전에 미리 준비를 하도록 안내할 수 있다. In one embodiment, the server 10 is connected to the driver terminal of the vehicle within a predetermined distance from the loop connection path in which the variable speed notification device 500 is installed, the status information of the corresponding loop connection path, and according to the speed limit and other precautions accordingly. By providing information in advance, the driver can be guided to prepare before entering the loop connection.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.The steps of a method or algorithm described in connection with an embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, in a software module executed by hardware, or by a combination thereof. The software module may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any form of computer readable recording medium well known in the art.

본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.The components of the present invention may be implemented in a program (or an application) and stored in a medium to be executed in combination with a computer which is hardware. The components of the present invention may be implemented as software programming or software elements, and likewise, embodiments may include various algorithms implemented in combinations of data structures, processes, routines or other programming constructs, such as C, C ++. It may be implemented in a programming or scripting language such as Java, an assembler, or the like. The functional aspects may be implemented with an algorithm running on one or more processors.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. In the above, embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, but those skilled in the art to which the present invention pertains may implement the present invention in other specific forms without changing the technical spirit or essential features. I can understand that. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive.

1: 도로
2: 난간
10: 서버
100: 표면멀티센서
200: 표면멀티센서
210: 제어부
300: 멀티기상센서
310: 제어부
1: road
2: handrail
10: server
100: surface multi sensor
200: surface multi sensor
210: control unit
300: multi weather sensor
310: control unit

Claims (10)

도로의 루프 연결로에 설치되는 가변속도 알림장치; 및
상기 루프 연결로의 상태정보를 수집하기 위한 통합센서 모듈; 을 포함하고,
상기 가변속도 알림장치는,
상기 루프 연결로의 제한속도를 표시하는 디스플레이를 포함하는 제한속도 표시부;
상기 루프 연결로를 주행하는 차량의 속도를 측정하는 속도 측정부;
상기 측정된 속도를 표시하는 디스플레이를 포함하는 측정속도 표시부; 및
상기 통합센서 모듈로부터 상기 루프 연결로의 상태정보를 수집하고, 상기 상태정보에 기초하여 상기 루프 연결로의 제한속도를 산출하고, 상기 산출된 제한속도를 상기 제한속도 표시부에 표시하도록 제어하는, 제어부; 를 포함하고,
상기 통합센서 모듈은,
하우징;
상기 하우징의 윗면에 삽입되는 외부 온도센서; 및
상기 하우징의 윗면 아래에 배치되는 표면하단부 온도센서; 를 포함하고,
상기 하우징의 윗면에는 외부 온도센서가 삽입될 홈이 마련되고, 상기 외부 온도센서는 상기 홈에 삽입되고, 상기 홈의 개구는 기 설정된 기준값 이상의 열전도도를 갖는 소재로 코팅되는 결빙 감지용 표면멀티센서를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 결빙 감지용 표면멀티센서에서 수집된 정보로부터 하나 이상의 파라미터를 추출하고, 상기 추출된 파라미터를 인공지능 모델에 입력하여 상기 루프 연결로의 결빙여부를 판단하고,
상기 인공지능 모델은,
상기 외부 온도센서로부터 감지된 제1 온도정보, 상기 표면하단부 온도센서로부터 감지된 제2 온도정보 및 상기 제1 온도정보 및 상기 제2 온도정보가 감지된 시점의 상기 도로 표면의 결빙여부에 대한 정보를 포함하는 학습 데이터에 기반하여 학습된 것을 특징으로 하는,
가변속도 알림장치 시스템.
A variable speed notification device installed in a loop connection road of the road; And
An integrated sensor module for collecting state information of the loop connection path; Including,
The variable speed notification device,
A speed limit display unit including a display for displaying a speed limit to the loop connection;
A speed measuring unit measuring a speed of a vehicle traveling on the loop connection path;
A measurement speed display unit including a display for displaying the measured speed; And
A controller configured to collect state information of the loop connection path from the integrated sensor module, calculate a speed limit of the loop connection path based on the state information, and control to display the calculated speed limit on the speed limit display unit; Including,
The integrated sensor module,
housing;
An external temperature sensor inserted into an upper surface of the housing; And
A lower surface temperature sensor disposed below the upper surface of the housing; Including,
The upper surface of the housing is provided with a groove into which an external temperature sensor is inserted, the external temperature sensor is inserted into the groove, and the opening of the groove is coated with a material having a thermal conductivity of a predetermined reference value or more. Including,
The control unit,
Extracting at least one parameter from the information collected by the surface detection multi-sensor, and inputting the extracted parameter to the artificial intelligence model to determine whether the freezing path to the loop connection,
The artificial intelligence model,
First temperature information detected by the external temperature sensor, second temperature information detected by the lower surface temperature sensor, and information on whether the road surface freezes when the first temperature information and the second temperature information are detected; Characterized in that the learning based on the learning data, including,
Variable speed alarm system.
삭제delete 삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 통합센서 모듈로부터 수집되는 정보를 데이터베이스에 저장하고, 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 도로의 상태정보를 판단하는 서버; 및
상기 통합센서 모듈로부터 수집되는 정보를 상기 서버에 전송하고, 상기 서버의 판단결과를 수신하여 상기 제어부에 전달하는 통신부; 를 더 포함하는,
가변속도 알림장치 시스템.
The method of claim 1,
A server storing information collected from the integrated sensor module in a database and determining state information of the road using the database; And
A communication unit which transmits the information collected from the integrated sensor module to the server, receives the determination result of the server, and transmits the result to the controller; Further comprising,
Variable speed alarm system.
제4 항에 있어서,
상기 서버는 상기 데이터베이스에 저장된 정보에 기초하여 도로의 상태정보를 판단할 수 있는 인공지능 모델을 학습시키고, 상기 통합센서 모듈로부터 수집되는 정보를 상기 인공지능 모델을 이용하여 분석함으로써 상기 도로의 상태정보를 판단하는,
가변속도 알림장치 시스템.
The method of claim 4, wherein
The server learns an artificial intelligence model that can determine the state information of the road based on the information stored in the database, and analyzes the information collected from the integrated sensor module using the artificial intelligence model to analyze the state information of the road. To judge,
Variable speed alarm system.
제5 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 서버에 의하여 학습된 인공지능 모델을 상기 서버로부터 획득하고, 상기 통합센서 모듈로부터 수집되는 정보를 획득하고, 상기 획득된 인공지능 모델을 이용하여 상기 통합센서 모듈로부터 수집되는 정보를 분석함으로써 상기 도로의 상태정보를 판단하는,
가변속도 알림장치 시스템.
The method of claim 5,
The controller acquires an artificial intelligence model learned by the server from the server, obtains information collected from the integrated sensor module, and analyzes the information collected from the integrated sensor module using the acquired artificial intelligence model. By determining the state information of the road by
Variable speed alarm system.
제1 항에 있어서,
상기 제어부에서 판단된 상기 도로의 상태정보에 대응하는 빛을 출력하는 지능형 데리네이터; 를 더 포함하고,
상기 제어부는,
상기 속도 측정부에서 측정된 차량의 속도를 획득하고, 상기 측정된 차량의 속도와 상기 산출된 제한속도를 비교하고, 상기 비교 결과에 기초하여 상기 지능형 데리네이터의 출력을 결정하고, 상기 결정된 출력에 기반하여 상기 지능형 데리네이터의 출력을 제어하는,
가변속도 알림장치 시스템.
The method of claim 1,
An intelligent delineator for outputting light corresponding to the state information of the road determined by the controller; More,
The control unit,
Obtaining the speed of the vehicle measured by the speed measuring unit, comparing the measured speed of the vehicle with the calculated speed limit, and determines the output of the intelligent deliner based on the comparison result, and to the determined output To control the output of the intelligent delimiter based on
Variable speed alarm system.
제7 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 측정된 차량의 속도와 상기 산출된 제한속도의 차이, 상기 도로의 상태정보 및 상기 차량과 상기 가변속도 알림장치 간의 거리에 기초하여 상기 지능형 데리네이터의 발광여부, 발광패턴, 밝기 및 색상을 결정하는,
가변속도 알림장치 시스템.
The method of claim 7, wherein
The control unit,
Determine whether the intelligent deliner emits light, light emission pattern, brightness and color based on the measured difference between the speed of the vehicle and the calculated speed limit, the state information of the road, and the distance between the vehicle and the variable speed notification device. doing,
Variable speed alarm system.
제1 항에 있어서,
상기 가변속도 알림장치로부터 정보를 수신하는 서버; 를 더 포함하고,
상기 서버는,
내비게이션 애플리케이션에 의하여 제공되는 주행경로상에 상기 루프 연결로를 포함하는 적어도 하나의 차량 운전자 단말을 선택하고, 상기 차량 운전자 단말에 상기 루프 연결로에 대한 정보를 제공하되, 상기 루프 연결로에 대한 정보는 상기 루프 연결로의 상태정보 및 상기 루프 연결로의 제한속도를 포함하는 것을 특징으로 하는,
가변속도 알림장치 시스템.
The method of claim 1,
A server for receiving information from the variable speed notification device; More,
The server,
Select at least one vehicle driver terminal including the loop connection path on a driving route provided by a navigation application, and provide information about the loop connection path to the vehicle driver terminal, wherein the information on the loop connection path is the loop. Characterized in that it comprises the status information of the connection path and the speed limit of the loop connection,
Variable speed alarm system.
제1 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 차량의 종류에 대한 정보를 획득하고, 상기 차량의 종류에 기초하여 상기 차량의 크기, 구동방식 및 무게에 대한 정보를 포함하는, 상기 차량에 대한 정보를 획득하고,
상기 차량에 대한 정보, 상기 루프 연결로의 상태정보, 상기 루프연결로의 길이 및 곡률에 기초하여 상기 차량의 종류에 대응하는 제한속도를 산출하는,
가변속도 알림장치 시스템.
The method of claim 1,
The control unit,
Acquiring information about the type of the vehicle, acquiring information about the vehicle, including information about the size, driving method, and weight of the vehicle based on the type of the vehicle;
Calculating a speed limit corresponding to the type of the vehicle based on the information on the vehicle, the state information of the loop connection path, the length and curvature of the loop connection path,
Variable speed alarm system.
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