KR102070752B1 - 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법 - Google Patents

차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차량 운전 정보에 대한 자동 추출을 통하여 운전자 행동 분석을 위해 필요한 차량 상태 정보, 차량 조작 정보를 제공할 수 있도록 한 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 차량과 연결되는 OBD 단말을 통하여 차량 정보 수집을 하고, 수집한 정보를 바탕으로 자동차 운행 정보를 생성하는 운행 정보 생성부;스마트폰의 IMU 센서와 GPS를 활용하여 자동차의 가속 데이터 및 진행방향에 관한 데이터를 수집하여 자동차의 상태를 인식하고, 상태 별로 OBD 데이터들 중에서 특정 상태에서 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성하는 자동차 운행 정보 자동 생성부;운전자가 조작 가능한 자동차 부품에 대한 OBD 데이터와 자동차 운행 정보 자동 생성부에서 생성된 운행 정보를 분석하여 운전자 식별 및 운전 패턴을 분석하여 비정상 운전 패턴을 판단하는 운전 행동 모니터링부;를 포함하는 것이다.

Description

차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법{Apparatus and Method for Automatic Extraction of Vehicle Driving Information and Monitoring of Driving Behavior}
본 발명은 차량 및 운전 행동 모니터링에 관한 것으로, 구체적으로 차량 운전 정보에 대한 자동 추출을 통하여 운전자 행동 분석을 위해 필요한 차량 상태 정보, 차량 조작 정보를 제공할 수 있도록 한 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
현대 사회에서 차량의 수가 꾸준히 증가함에 따라 교통 혼잡 및 교통사고 증가와 같은 문제가 많이 발생하고 있다.
이런 문제들을 해결하기 위해 교통 문제와 밀접하게 연관된 운전자 행동을 분석하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다.
대표적으로 운전자에게 경고하여 사고를 예방하기 위해 운전자의 행동을 분석하고 위험 운전 행위를 감지하는 연구가 진행되고 있다. 또한, 대중교통 수단에 운전 정보 수집 장치를 설치하여 운전자의 행동 정보를 수집하고 분석한 결과를 토대로 사고 위험 지역들을 예방하는 연구가 진행되고 있다.
그리고 기술이 발전함에 따라 스마트폰의 보급률이 매년 꾸준히 증가하고 있다.
스마트폰은 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measure Unit) 및 카메라와 같은 센서를 포함한 휴대용 장치로서 모바일 환경 인식 시스템을 개발하는데 적절한 도구로 사용되고 있다. 이를 활용해 운전자의 행동 및 차량의 상태를 분석하고자 하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다.
운전자의 행동 분석과 관련하여, 운전자가 탑승한 차량의 운전 정보가 필요하다.
차량의 운전 정보는 차량 외부 정보와 내부 정보로 나누어진다.
차량 외부 정보의 경우, 차량의 위치 및 주변 교통 상황 등을 포함하는 정보이다. 차량 외부 정보는 카메라를 이용하여 차량 주행 중 영상을 수집하여 분석하는 방법과 GPS 기반의 위치 정보를 이용하는 방법이 있고 이러한 정보를 바탕으로 관련 연구가 진행되고 있다.
차량 내부 정보는 차량의 주행 상태와 관련된 차량 상태 정보와 차량 내부의 장치를 조작을 나타내는 차량 조작 정보로 나누어진다. 차량 상태 정보는 차량 속도, 엔진 RPM(Revolution per minute) 및 잔여 연료량 등의 정보가 포함되고 차량 조작 정보는 변속기, 제동 장치, 조향 장치, 가속 장치 등의 정보가 포함된다.
차량 내부 정보는 차량 내 CAN(Controller Area Network) 버스에서 수집할 수 있다. 차량의 각 기능과 연결된 전자 제어 장치(Electronic Control Unit, ECU)가 CAN 버스를 이용하여 차량 내부 정보를 교환한다.
2007년 이후 국내에서 제조되는 모든 차량에서 동작이 의무화된 OBD-II(On-Board Diagnostics-II)를 이용하면 차량의 CAN 버스를 통하여 상태 정보 및 조작 정보를 얻을 수 있다.
OBD-II는 차량 내부 정보 중에 일부 기능 및 조작만 표준화하여 제공하고 있다.
OBD-II에서 제공하는 이외의 정보는 비표준 CAN 정보에 속한다. 비표준 CAN 정보는 차량 제조사와 차종에 따라 다른 전자 장치의 구성을 하고 있기에 각 상태와 조작 정보의 ID가 일정하지 않다.
특히 비표준 CAN 정보 내에는 운전자의 안전과 연관된 기능들이 포함되어 있기 때문에 보안상의 이유로 차량 제조사에서 공개하지 않는다.
이러한 이유로 차량 내에 스마트폰을 이용하여 IMU, GPS 등의 정보를 활용하여 차량 상태 정보를 얻어내려는 연구가 진행되고 있다.
또한, 차량 조작 정보의 경우 센서를 조향 장치, 변속 장치에 직접 설치해서 자료를 수집하고 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 이런 연구들에서는 차량 내에 상태 및 기능을 관리하는 전자 제어 장치가 내장되어 있다는 사실과 별개로 데이터 획득의 편의성을 위해 차량 실내에 사용자가 다시 추가적으로 장치를 설치해야 하는 문제점이 있다.
이와 같이 종래 기술에서는 다음과 같은 문제가 있다.
현재 OBD-II 표준은 엔진, 촉매, 산소센서 등 배출가스와 연관된 일부의 차량 상태 정보 및 차량 조작 정보를 제공한다. 나머지 차량 상태 정보 및 차량 조작 정보는 차종에 따라 상이한 방식으로 제공되며, 공개되어 있지 않다.
즉, 운전자가 운전 중에 조작하는 변속기, 제동 장치, 조향 장치 등에 대한 정보는 OBD-II에 속해 있지 않다. 이러한 OBD-II에 속하지 않은 비표준 CAN 정보는 차량 내에 존재하는 전자 제어 장치가 CAN 버스를 이용해 통신하는 패킷을 통해 확인할 수 있다.
이러한 비표준 CAN 정보는 차량 내 구성된 전자 제어 장치의 종류에 따라 다르게 나타나기 때문에 차량 제조사와 차종에 따라 같은 기능의 동작을 수행하더라도 다른 ID를 갖는다.
현재 출시되는 차량의 OBD는 Controller Area Network(CAN) 통신 프로토콜을 활용한다. CAN 통신의 패킷은 시작 필드, 중재 필드, 제어 필드, 데이터 필드, CRC 필드, 종료 필드로 구성되어 있다.
OBD는 차량 내 정보를 구분하기 위해 중재 필드의 11bit Standard ID(SID)와 데이터 필드에서 3번째 byte인 Parameter ID(PID)를 통합하여 하나의 통합 ID를 사용한다. OBD 표준에 정의된 정보를 획득하기 위해 알고자 하는 정보의 통합 ID를 포함한 쿼리를 차량 내 ECU에게 송신하고, ECU로부터의 응답을 분석하는 방법을 사용한다.
하지만, 이러한 종래 기술에서는 특정 동작에 해당하는 PID를 알아내기가 어려워 차종에 따라 상이한 방식으로 제공되는 차량 상태 정보 및 차량 조작 정보를 획득하기가 어렵다.
따라서, 시스템의 요구에 따라 운전자가 단계별로 차량을 조작해야 하는 문제를 해결하고, 특정 동작에 해당하는 PID를 알아내는 방법 및 이를 활용한 운행 정보 생성, 자동차 운행 정보 자동 생성, 운전 행동 모니터링을 통합적으로 수행하기 위한 새로운 기술의 개발이 요구되고 있다.
대한민국 공개특허 제10-2018-0082189호 대한민국 공개특허 제10-2014-0113776호 대한민국 공개특허 제10-2012-0075555호
본 발명은 종래 기술의 차량 및 운전 행동 모니터링 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 차량 운전 정보에 대한 자동 추출을 통하여 운전자 행동 분석을 위해 필요한 차량 상태 정보, 차량 조작 정보를 제공할 수 있도록 한 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 OBD 단말, 스마트폰, 데이터 플랫폼, 응용 프로그램용 서버로 구성되어, OBD 단말은 차량과 연결되어 차량 정보를 수집한 후 이를 활용하여 운전 행동 모니터링 시스템에서 활용할 수 있는 기초적인 차량 운행 정보를 생성하여 스마트폰으로 전달할 수 있도록 한 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 스마트폰을 활용하여 모든 데이터를 바탕으로 회전, 가속, 정지 등의 자동차의 상태를 인식하고 상태 별로 OBD 데이터를 저장하고, 이후 특정 상태에서 모든 데이터 중 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고, 이를 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성할 수 있도록 한 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치는 차량과 연결되는 OBD 단말을 통하여 차량 정보 수집을 하고, 수집한 정보를 바탕으로 자동차 운행 정보를 생성하는 운행 정보 생성부;스마트폰의 IMU 센서와 GPS를 활용하여 자동차의 가속 데이터 및 진행방향에 관한 데이터를 수집하여 자동차의 상태를 인식하고, 상태 별로 OBD 데이터들 중에서 특정 상태에서 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성하는 자동차 운행 정보 자동 생성부;운전자가 조작 가능한 자동차 부품에 대한 OBD 데이터와 자동차 운행 정보 자동 생성부에서 생성된 운행 정보를 분석하여 운전자 식별 및 운전 패턴을 분석하여 비정상 운전 패턴을 판단하는 운전 행동 모니터링부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 운행 정보 생성부는, 차량과 연결되는 OBD 단말을 통하여 차량 정보를 수집하는 차량 정보 수집부와,상기 차량 정보 수집부에서 수집한 정보를 바탕으로 자동차 운행 정보를 생성하는 운행 정보 생성 처리부와,표준 OBD 정보를 활용하여 운행 시작 후 부터 각 항목의 최고 및 최저값을 갱신하여 전달하는 운행 정보 갱신부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 차량 정보 수집부는, RPM, 속도, 냉각수온도, 배터리전압, 차대번호, 기어포지션, 방향지시등, 안전벨트, 조향각, 적산거리 정보를 수집하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 운행 정보 생성 처리부는, 최고 RPM, 최고 속도, 최고/최저 배터리 전압, 최고/최저 냉각수 온도, 시동시각, 공회전 횟수/시간, 급가속, 급출발, 급감속, 급정지, 주행거리, 연료소모량의 자동차 운행 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 자동차 운행 정보 자동 생성부는, 스마트폰의 IMU 센서와 GPS를 활용하여 자동차의 가속 데이터 및 진행방향을 추측하고, 수집된 데이터를 바탕으로 회전, 가속, 정지의 자동차의 상태를 인식하는 차량 상태 인식부와,상기 차량 상태 인식부의 자동차 상태 인식 결과를 기준으로 상태 별로 OBD 데이터를 저장하는 상태별 데이터 저장부와,상기 상태별 데이터 저장부의 저장 데이터들 중에서 특정 상태에서 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하는 특정 패턴 데이터 수집부와,상기 특정 패턴 데이터 수집부의 수집 데이터를 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성하는 PID 데이터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 운전 행동 모니터링부는, 운전자가 조작 가능한 자동차 부품에 대한 OBD 데이터와 자동차 운행 정보 자동 생성부에서 생성된 운행 정보를 분석하여 운전 패턴을 분석하는 운전 패턴 분석부와,상기 운전 패턴 분석부의 분석 결과 및 운전 조작 방식, 시점을 기준으로 운전자를 식별하는 운전자 식별부와,운전 패턴 분석을 기반으로 비정상 운전 패턴을 판단하는 비정상 운전 패턴 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 스마트폰과 차량 내부의 전자 장치들을 연결하는 CAN 정보 수집 단말을 포함하고, CAN 정보 수집 단말은, OBD-II 연결 단자를 통해 차량과 연결된 상태로 CAN 트랜시버를 통해 CAN 정보를 수집하는 CAN 정보 수집부와,상기 CAN 정보 수집부에서 얻은 정보들을 스마트폰으로 WiFi를 통해 전송하는 통신부와,CAN 정보 중 OBD-II 정보는 특정한 CAN ID 및 PID(Parameter ID)를 설정하여 요청하고 차량 내의 전자 장치들에 의해 응답받은 정보를 바탕으로 수집하고, 비표준 CAN 정보는 CAN 버스 내에 존재하는 모든 정보를 수집하도록 제어하는 중앙처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 스마트폰은, IMU 센서와 GPS를 활용하여 자동차의 가속 데이터 및 진행방향에 관한 데이터를 수집하여 자동차의 상태를 인식하는 차량 동작 인식부와,상기 차량 동작 인식부를 통하여 수집된 데이터 및 상태 별로 OBD 데이터를 저장하는 내부 저장소와,특정 상태에서 모든 데이터 중 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고, 이를 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 차량 운전 정보 ID 추출을 하는 차량 운전 정보 ID 추출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 CAN 정보 수집 단말을 이용한 차량 운전 정보에 대한 CAN ID 추출을 위해, 전체 운전 중에 모이는 정보들을 바탕으로 특정 CAN ID마다 각 정보 자리에 표현되는 값과 값의 개수를 나타내는 CAN 지도를 작성하고, CAN 지도는 전체 주행 중 차량 내부에 존재하는 CAN 정보의 각 표현 자리에 대한 상태 정보를 추론하기 위하여 사용되는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 CAN 정보 수집 단말을 이용하여 수집된 추출 대상의 상태별 정보를 활용해서 CAN 지도와 비교하여 정보를 추출하기 위해, CAN 지도와 수집된 상태별 정보를 조합하여 특정 표현 개수의 CAN ID 및 표현되는 정보가 특정 패턴을 나타내는 CAN ID를 찾는 필터를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 필터는, 추출 대상 기능의 특정 상태 수를 찾기 위해 표현 개수 필터와,특정 CAN ID 정보의 특정 위치에서 표현되는 값이 일정 간격으로 증가하다가 감소하는 패턴이나 감소하다가 증가하는 패턴을 찾는 증감 패턴 필터와,상태별로 수집된 CAN 정보의 총 개수와 상태별 수집된 정보의 CAN 정보 중에서 위치별로 나타나는 표현되는 값들의 비율을 분석하는 비율 필터와,추출 상태에서 가장 많이 등장하는 CAN ID를 찾는 최대 빈출 필터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 방법은 차량과 연결되는 OBD 단말을 통하여 차량 정보 수집을 하고, 수집한 정보를 바탕으로 자동차 운행 정보를 생성하는 운행 정보 생성 단계;스마트폰의 IMU 센서와 GPS를 활용하여 자동차의 가속 데이터 및 진행방향에 관한 데이터를 수집하여 자동차의 상태를 인식하고, 상태 별로 OBD 데이터들 중에서 특정 상태에서 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성하는 자동차 운행 정보 자동 생성 단계;운전자가 조작 가능한 자동차 부품에 대한 OBD 데이터와 자동차 운행 정보 자동 생성부에서 생성된 운행 정보를 분석하여 운전자 식별 및 운전 패턴을 분석하여 비정상 운전 패턴을 판단하는 운전 행동 모니터링 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 자동차 운행 정보 자동 생성 단계는, 차량 운전 정보 ID 추출을 위하여 OBD를 통한 차종 정보를 추출하는 단계와,해당 차종에 관한 PID 정보를 요청하여, 적합한 PID 목록이 스마트폰의 내부 저장소에 있는지를 판단하는 단계와,적합한 PID 목록이 스마트폰의 내부 저장소에 없는 경우에는 IMU,GPS를 활용하여 운전 상황을 인식하여, 상황별 OBD 데이터를 수집하는 단계와,수집된 상황별 OBD 데이터를 확률 필터링 기반으로 분석하여 PID를 추출하고, PID 별 OBD 데이터를 수집하여 운행 정보 생성 및 전송을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 수집된 상황별 OBD 데이터를 확률 필터링 기반으로 분석하여 PID를 추출하기 위하여, 전체 운전 중에 모이는 정보들을 바탕으로 특정 CAN ID마다 각 정보 자리에 표현되는 값과 값의 개수를 나타내는 CAN 지도를 작성하고, CAN 지도는 전체 주행 중 차량 내부에 존재하는 CAN 정보의 각 표현 자리에 대한 상태 정보를 추론하기 위하여 사용되는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 확률 필터링은, 추출 대상 기능의 특정 상태 수를 찾기 위해 표현 개수 필터링과,특정 CAN ID 정보의 특정 위치에서 표현되는 값이 일정 간격으로 증가하다가 감소하는 패턴이나 감소하다가 증가하는 패턴을 찾는 증감 패턴 필터링과,상태별로 수집된 CAN 정보의 총 개수와 상태별 수집된 정보의 CAN 정보 중에서 위치별로 나타나는 표현되는 값들의 비율을 분석하는 비율 필터링과,추출 상태에서 가장 많이 등장하는 CAN ID를 찾는 최대 빈출 필터링을 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 변속기 CAN ID 및 표현 위치 추출을 위하여 주차(P), 후진(R), 주행(D) 상태 별로 수집된 정보와 CAN 지도를 이용하고, CAN 지도에서 전체 주행 시 최대 4개 이상으로 표현된 CAN 정보의 ID 및 표현 위치를 필터링하는 단계와,수집된 변속기의 상태별 정보를 조합하여 P, R, D 총 3가지 상태의 정보와 일치하는 값들을 갖는 CAN ID와 표현 위치를 최종적으로 비율 필터를 적용하여 선정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.
그리고 제동 장치 CAN ID 및 표현 위치 추출을 위하여 차량의 감속 상태 정보와 CAN 지도 정보를 이용하고, CAN 지도 정보에서 표현 개수 필터를 적용하여 상태가 2개인 동작 여부를 확인할 수 있는 CAN ID 및 위치 정보를 필터링하는 단계와,수집된 감속 상태 정보와 표현 개수 필터를 통해 걸러진 정보들을 조합하여 제동 장치 동작 여부와 관련된 CAN ID와 표현 위치를 찾고 최대 빈도 필터링을 하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.
그리고 조향 장치 CAN ID 및 표현 위치 추출을 위하여 차량의 회전 상태 정보와 CAN 지도를 이용하고, CAN 지도에서 먼저 5개 이상으로 표현되는 CAN ID 및 표현 위치를 표현 개수 필터링을 통해 찾아내는 단계와,CAN 지도에서 찾아낸 정보와 수집된 회전 정보를 바탕으로 증감 패턴 필터링을 하여 증가 후 감소 또는 감소 후 증가를 나타내는 경향을 보이는 위치를 찾고, 최대 빈도 필터링을 하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법은 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 차량 운전 정보에 대한 자동 추출을 통하여 운전자 행동 분석을 위해 필요한 차량 상태 정보, 차량 조작 정보를 효율적으로 제공할 수 있다.
둘째, OBD 단말, 스마트폰, 데이터 플랫폼, 응용 프로그램용 서버로 구성되어, OBD 단말은 차량과 연결되어 차량 정보를 수집한 후 이를 활용하여 운전 행동 모니터링 시스템에서 활용할 수 있는 기초적인 차량 운행 정보를 생성하여 스마트폰으로 전달하여 차량 운전 정보 자동 추출이 효율적으로 이루어지도록 한다.
셋째, 스마트폰을 활용하여 모든 데이터를 바탕으로 회전, 가속, 정지 등의 자동차의 상태를 인식하고 상태 별로 OBD 데이터를 저장하고, 이후 특정 상태에서 모든 데이터 중 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고, 이를 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성할 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치의 전체 구성도
도 2는 본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치의 구성 블록도
도 3은 운행 정보 생성부의 상세 구성도
도 4는 자동차 운행정보 자동 생성부의 상세 구성도
도 5는 운전 행동 모니터링부의 상세 구성도
도 6은 본 발명에 따른 차량 운전 정보 ID 추출을 위한 장치의 상세 구성도
도 7은 CAN 정보 수집 단말의 상세 구성도
도 8은 본 발명에 따른 차량 운전 정보 ID 추출을 위한 방법을 나타낸 플로우 차트
도 9는 CAN 메시지 프레임 구성도
도 10은 CAN 지도의 일 예를 나타낸 구성도
도 11은 특정 상태 수를 찾기 위해 표현 개수 필터 구성도
도 12는 패턴 변화를 찾기 위한 증감 패턴 필터의 구성도
도 13은 비율 필터의 구성도
도 14는 최대 빈출 필터의 구성도
도 15는 변속기 CAN ID 및 표현 위치 추출 과정의 일 예를 나타낸 구성도
도 16은 제동 장치 CAN ID 및 표현 위치 추출 과정의 일 예를 나타낸 구성도
도 17은 조향 장치 CAN ID 및 표현 위치 추출 과정의 일 예를 나타낸 구성도
이하, 본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치의 전체 구성도이다.
본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법은 차량 운전 정보에 대한 자동 추출을 통하여 운전자 행동 분석을 위해 필요한 차량 상태 정보, 차량 조작 정보를 제공할 수 있도록 한 것이다.
이를 위하여 본 발명은 OBD 단말(300), 스마트폰(100), 데이터 플랫폼(200), 응용 프로그램용 서버로 구성되어, OBD 단말(300)은 차량과 연결되어 차량 정보를 수집한 후 이를 활용하여 운전 행동 모니터링 시스템에서 활용할 수 있는 기초적인 차량 운행 정보를 생성하여 스마트폰(100)으로 전달하는 구성을 포함한다.
본 발명은 스마트폰을 활용하여 모든 데이터를 바탕으로 회전, 가속, 정지 등의 자동차의 상태를 인식하고 상태 별로 OBD 데이터를 저장하고, 이후 특정 상태에서 모든 데이터 중 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고, 이를 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성하는 구성을 포함한다.
도 2는 본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치의 구성 블록도이다.
본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치는 차량과 연결되는 OBD 단말을 통하여 차량 정보 수집을 하고, 수집한 정보를 바탕으로 자동차 운행 정보를 생성하고 표준 OBD 정보를 활용하여 운행 시작 후 부터 각 항목의 최고 및 최저값을 갱신하여 전달하는 운행 정보 생성부(21)와, 스마트폰의 IMU 센서와 GPS를 활용하여 자동차의 가속 데이터 및 진행방향에 관한 데이터를 수집하여 자동차의 상태를 인식하고, 상태 별로 OBD 데이터들 중에서 특정 상태에서 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성하는 자동차 운행 정보 자동 생성부(22)와, 운전자가 조작 가능한 자동차 부품에 대한 OBD 데이터와 자동차 운행 정보 자동 생성부(22)에서 생성된 운행 정보를 분석하여 운전자 식별 및 운전 패턴을 분석하여 비정상 운전 패턴을 판단하는 운전 행동 모니터링부(23)를 포함한다.
이와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치의 상세 구성을 설명하면 다음과 같다.
도 3은 운행 정보 생성부의 상세 구성도이다.
운행 정보 생성부(21)는 차량과 연결되는 OBD 단말을 통하여 RPM, 속도, 냉각수온도, 배터리전압, 차대번호, 기어포지션, 방향지시등, 안전벨트, 조향각, 적산거리 등의 정보를 수집하는 차량 정보 수집부(31)와, 차량 정보 수집부(31)에서 수집한 정보를 바탕으로 최고 RPM, 최고 속도, 최고/최저 배터리 전압, 최고/최저 냉각수 온도, 시동시각, 공회전 횟수/시간, 급가속, 급출발, 급감속, 급정지, 주행거리, 연료소모량 등 총 10개의 자동차 운행 정보를 생성하는 운행 정보 생성 처리부(32)와, 최고 RPM, 최고 속도, 최고/최저 배터리 전압, 최고/최저 냉각수 온도는 표준 OBD 정보를 활용하여 운행 시작 후 부터 각 항목의 최고 및 최저값을 갱신하여 전달하는 운행 정보 갱신부(33)를 포함한다.
OBD 단말은 차량과 연결되어 RPM, 속도, 냉각수온도, 배터리전압, 차대번호, 기어포지션, 방향지시등, 안전벨트, 조향각, 적산거리 등 총 9종의 정보를 수집한다.
OBD 단말이 수집하는 정보 중 RPM, 속도, 냉각수온도, 배터리전압, 차대번호는 OBD-II 표준에 정의된 데이터이다. 하지만 기어포지션, 방향지시등, 안전벨트, 조향각, 적산거리 등의 정보는 표준에 정의되어 있지 않기 때문에 정보를 획득하는 기술이 필요하다.
OBD 단말은 수집한 정보를 바탕으로 최고 RPM, 최고 속도, 최고/최저 배터리 전압, 최고/최저 냉각수 온도, 시동시각, 공회전 횟수/시간, 급가속, 급출발, 급감속, 급정지, 주행거리, 연료소모량 등 총 10개의 자동차 운행 정보를 생성한다.
최고 RPM, 최고 속도, 최고/최저 배터리 전압, 최고/최저 냉각수 온도는 표준 OBD 정보를 활용하여 운행 시작 후 부터 각 항목의 최고 및 최저값을 갱신하여 전달한다.
시동시각의 경우 차량의 OBD 포트 내 CAN 버스를 감지하여 CAN 버스의 signal이 발생할 경우 시동이 켜진 것으로 간주하며, signal이 일정 시간 이상 발생하지 않을 경우 시동이 꺼진 것으로 간주한다. 시동이 꺼진 것을 인식하면 장치를 절전 모드로 변환하여 전력소비량을 줄인다.
또한, 공회전 횟수와 시간 정보를 생성하기 위해 공회전 상태를 인식해야 한다. 공회전 상태는 기어포지션과 속도 정보를 활용하여 인식하는데, 기어포지션이 P/N이고 속도가 0인경우를 공회전으로 인식한다.
급가속, 급출발, 급감속, 급정지의 경우 속도 정보를 활용하여 정보를 생성하며 연료소모량의 경우 MAF 정보를 활용하고 주행거리의 경우 적산거리 정보를 활용하여 시동 후 총 주행거리 정보를 계산한다.
도 4는 자동차 운행정보 자동 생성부의 상세 구성도이다.
자동차 운행 정보 자동 생성부(22)는 스마트폰의 IMU 센서와 GPS를 활용하여 자동차의 가속 데이터 및 진행방향을 추측하고, 수집된 데이터를 바탕으로 회전, 가속, 정지 등의 자동차의 상태를 인식하는 차량 상태 인식부(41)와, 차량 상태 인식부(41)의 자동차 상태 인식 결과를 기준으로 상태 별로 OBD 데이터를 저장하는 상태별 데이터 저장부(42)와, 상태별 데이터 저장부(42)의 저장 데이터들 중에서 특정 상태에서 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하는 특정 패턴 데이터 수집부(43)와, 특정 패턴 데이터 수집부(43)의 수집 데이터를 확률적으로 필터링하여 조향각, 기어포지션, 방향지시등, 브레이크 상태, 누적주행거리 등의 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성하는 PID 데이터 생성부(44)를 포함한다.
본 발명은 시스템의 요구에 따라 운전자가 단계별로 차량을 조작해야 하는 문제를 해결하기 위하여 별도의 조작 없이 일반 주행 상황으로부터 자동차의 움직임을 인식하고, 이를 기반으로 조향각, 기어포지션, 방향지시등, 브레이크 상태, 누적주행거리 등의 PID를 추론한다.
스마트폰의 IMU 센서와 GPS를 활용하여 자동차의 가속 데이터 및 진행방향을 추측할 수 있다. 본 발명은 스마트폰을 활용하여 모든 데이터를 바탕으로 회전, 가속, 정지 등의 자동차의 상태를 인식하고 상태 별로 OBD 데이터를 저장한다.
이후 특정 상태에서 모든 데이터 중 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고, 이를 확률적으로 필터링하여 조향각, 기어포지션, 방향지시등, 브레이크 상태, 누적주행거리 등의 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성한다.
생성한 PID 데이터는 서버로 전송하여 추후 동종의 차량이 PID 데이터를 요구할 경우 즉시 제공해줄 수 있다.
예를 들어, 조향각의 경우 자동차의 가속 데이터를 분석하여 자동차가 회전하는 상황을 인식하고, 회전하는 동안의 OBD 데이터를 스마트폰 내부에 하나의 데이터 세그먼트로 저장한다.
이후 데이터 세그먼트의 집합인 데이터셋이 충분히 커진 시점에 조향 장치의 특성에 따라 선형으로 변하는 데이터를 각 데이터 세그먼트에서 탐색하고 해당 데이터의 PID를 추출한다.
각 세그먼트에서 추출된 PID들 중 가장 많이 등장한 PID를 최종적으로 조향각 상태를 나타내는 PID로 확정한다.
다른 예로 기어상태 PID를 추출하는 방법을 설명하면, GPS와 가속데이터를 활용하여 진행 방향과 가속 방향을 분석한다.
시동을 켠 순간 기어 상태는 P라고 예측하고, 차량 진행방향과 가속방향이 전방을 향하는 동안의 기어상태는 D로 예측한다.
기어상태 R은 차량 가속방향이 뒤쪽 방향이고, GPS의 움직임이 있거나 속도가 존재할 경우로 예측한다.
언급한 조건에 따라 데이터 세그먼트를 수집하여 데이터 셋을 구성한다. 이후 하나의 PID에 데이터 종류가 4종류인 것을 추출하고, 가장 많이 등장한 PID를 최종적으로 기어 상태를 나타내는 PID로 확정한다.
이와 같이 획득한 PID를 Bluetooth 등의 무선 네트워크를 통해 OBD 장치로 전달하여, OBD 장치에서 데이터를 수집하고 이를 활용하여 운행정보를 생성한다.
도 5는 운전 행동 모니터링부의 상세 구성도이다.
운전 행동 모니터링부(23)는 핸들(조향각), 액셀러레이터, 브레이크 등 운전자가 조작 가능한 자동차 부품에 대한 OBD 데이터와 자동차 운행 정보 자동 생성부(22)에서 생성된 운행 정보를 분석하여 운전 패턴을 분석하는 운전 패턴 분석부(51)와, 운전 패턴 분석부(51)의 분석 결과 및 운전 조작 방식, 시점을 기준으로 운전자를 식별하는 운전자 식별부(52)와, 운전 패턴 분석을 기반으로 졸음운전, 난폭운전 등 비정상 운전 패턴을 판단하는 비정상 운전 패턴 판단부(53)를 포함한다.
본 발명에 따른 운전 행동 모니터링부(23)는 생성되는 급가속, 급감속, 급출발, 급정지 정보와 장치로부터 추출되는 조향각, 엑셀레이터/브레이크 페달 밟기, 방향지시등 정보로부터 운전자의 운전 행동을 모니터링 할 수 있도록 한 것이다.
모니터링 가능한 운전 행동은 차선 변경, 좌회전, 우회전, U턴, 가속 패턴 등의 운전 패턴 분석을 기반으로 운전자 식별 및 졸음운전, 난폭운전 등 비정상 운전 패턴을 판단한다.
운전 패턴 분석은 핸들(조향각), 액셀러레이터, 브레이크 등 운전자가 조작 가능한 자동차 부품에 대한 OBD 데이터와 앞서 설명한 생성된 운행 정보를 분석하여 수행한다.
예를 들어, 차선 변경의 경우 조향각과 방향지시등 데이터가 주요하게 이용될 수 있다.
특히, 조향각 데이터는 차선 변경과 좌회전/우회전 및 유턴 인식에 유용하게 사용되는데, 차선 변경의 경우 다른 상황보다 조향각의 변화가 적고, 좌측 돌림-우측 돌림 혹은 우측 돌림-좌측 돌림으로 변화하는 상태를 관찰할 수 있다.
동일한 도로 환경에서 운전자 마다 가속/감속 시점 및 가속/감속 시간이 다르다. 뿐만 아니라 굽어진 도로에서 회전하는 시점, 방향지시등을 넣는 시점 등 다양한 조작 방식이 미세하게 다르다. 이를 활용하여 운전자를 식별한다.
부주의 운전 감지 역시 유사한 방식으로 진행되는데, 어떤 운전자의 명료한 상태에서의 핸들 조작, 가속/감속 시점 및 시간과 졸음운전 시의 조작이 다르다.
또한, 졸음운전 도중 깨어날 경우 순간적으로 핸들을 꺾거나 흔드는 행동 및 페달을 밟거나 때는 행동이 일어나게 되는데, 이를 감지하여 졸음운전 및 부주의 운전을 인식한다.
본 발명에 따른 차량 운전 정보 ID 추출을 위한 구성을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 6은 본 발명에 따른 차량 운전 정보 ID 추출을 위한 장치의 상세 구성도이고, 도 7은 CAN 정보 수집 단말의 상세 구성도이다.
운전자 행동 분석은 차량의 운전자가 주행 중 수행하는 모든 행동에 대한 분석이다. 이러한 운전자 행동 분석은 차량 운전 정보로 대표되는 차량 외부 정보, 차량 내부 정부가 필요하다.
이를 위해 운전자 행동 분석을 위한 차량 운전 정보를 자동으로 수집 및 분석하는 시스템을 구현하고 이를 CAN 정보 수집 단말(Vlogger;Vehicle logger)라 한다.
CAN 정보 수집 단말(61)은 차량 동작 인식부(62)와 내부 저장소(63)와 차량 운전 정보 ID 추출부(64)를 갖는 스마트폰과 차량 내부의 전자 장치들을 연결하는 것이다.
CAN 정보 수집 단말(61)은 차량 내 CAN 버스와 연결해 차량의 내부 정보를 제공하기 위한 것으로, 크게 CAN 정보 수집부(71), 통신부(72), 중앙처리부(73)로 구성된다.
CAN 정보 수집부(71)의 경우 OBD-II 연결 단자를 통해 차량과 연결된 상태로 CAN 트랜시버를 통해 CAN 정보를 수집한다.
CAN 정보 중 차량 속도와 같은 OBD-II 정보는 특정한 CAN ID 및 PID(Parameter ID)를 설정하여 요청하고 차량 내의 전자 장치들에 의해 응답받은 정보를 바탕으로 수집한다.
반면 비표준 CAN 정보는 CAN 버스 내에 존재하는 모든 정보를 수집한다.
통신부(72)의 경우 스마트폰과의 통신을 위한 것이다.
CAN 정보 수집부(71)에서 얻은 정보들을 스마트폰으로 WiFi를 통해 전송하여 스마트폰에서 이를 활용하도록 한다. 마지막으로 중앙처리부(73)의 경우 이러한 CAN 정보 수집부(71)와 통신부(72)를 관리하는 역할을 한다.
차량 내부 정보 중 상태 정보의 경우, 스마트폰의 IMU, 차량 내부의 OBD-II 정보 그리고 비표준 CAN 정보를 활용한다.
먼저 스마트폰의 IMU 내에서 가속도 센서의 가속도계값과 자이로스코프를 통한 각속도 값, 그리고 지자기 센서를 이용한 자기장의 세기 값을 얻을 수 있다.
이어서 OBD-II 정보의 경우 차량 속도에 대한 정보를 추출하여 현재 차량의 주행 상태를 파악할 수 있다.
차량 속도에 대한 OBD-II 진단 질의를 보내고 이에 대한 응답을 통해서 차량 내부 장치에서 속도에 대한 정보를 얻을 수 있다.
반면 조작 정보의 경우, 차량 내부의 비표준 CAN 정보를 활용한다. 차량 기능 중 변속기, 제동 장치, 조향 장치에 대한 정보를 제공한다.
변속기는 차량의 속도에 따라 변속 비를 바꾸는 장치이다. 근래의 자동차들은 대부분 주차(P), 후진(R), 중립(N), 주행(D)을 나타내는 자동변속기를 사용한다.
CAN 정보 수집 단말(61)은 운전자 조작에 따른 변속기 위치 정보를 제공한다.
제동 장치는 차량 내에서 주행 속도를 줄이거나 혹은 정지 상태를 유지하기 위해 사용한다. CAN 정보 수집 단말(61)의 제동 장치에 대한 정보는 운전자가 제동 장치를 동작하는 여부를 제공한다.
마지막으로 조향 장치는 차량의 주행 방향을 결정하는 장치이다.
CAN 정보 수집 단말(61)가 제공하는 조향 장치에 대한 정보는 차량 내에서 조향 장치를 얼마만큼 회전시켰는지에 대한 정보이다.
이러한 각 장치에 대한 CAN 정보는 차량 제조사별, 차종별로 다르기 때문에 본 발명에서는 다음과 같은 차량 운전 정보 ID 추출을 위한 구성을 포함한다.
도 8은 본 발명에 따른 차량 운전 정보 ID 추출을 위한 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
차량 운전 정보 ID 추출을 위하여 먼저, OBD를 통한 차종 정보를 추출한다.(S801)
해당 차종에 관한 PID 정보를 요청하여(S802), 적합한 PID 목록이 스마트폰의 내부 저장소에 있는지를 판단한다.(S803)
적합한 PID 목록이 스마트폰의 내부 저장소에 없는 경우에는 IMU,GPS를 활용하여 운전 상황을 인식하여(S804), 상황별 OBD 데이터를 수집한다.(S805)
이어, 수집된 상황별 OBD 데이터를 확률 필터링 기반으로 분석하여 PID를 추출한다.(S806)
그리고 PID 별 OBD 데이터를 수집하여(S807), 운행 정보 생성 및 전송을 수행한다.(S808)
이하에서 확률 필터링 기반의 PID 추출에 관하여 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 9는 CAN 메시지 프레임 구성도이고, 도 10은 CAN 지도의 일 예를 나타낸 구성도이다.
먼저, 차량 내부 정보와 스마트폰의 센서 정보를 바탕으로 차량 동작을 인식하는 방법에 관해 설명한다.
차량 내부 정보는 CAN 정보 수집 단말(61)에서 OBD-II 정보 중 차량 속도 정보를 이용한다. 스마트폰의 센서 정보는 IMU 정보 중 가속도계값을 활용한다.
인식하고자 하는 차량 동작은 가속 및 감속 상태, 후진, 회전 상태이다.
CAN 정보 수집 단말(61)에서 OBD-II 정보를 실시간으로 관찰하여 운전자의 주행 상태를 감지하고, 스마트폰 센서를 바탕으로 차량의 주행거리를 추론하는 동시에 차량의 전방, 후방, 좌측, 우측에 대한 움직임을 감지한다. 이러한 정보들을 바탕으로 차량 동작을 인식하고 차량 운전 정보 추출에 활용할 수 있다.
차량 동작을 인식하기 위해 CAN 정보 수집 단말(61)을 이용하여 OBD-II 정보를 활용하는 것으로, CAN 정보 수집 단말(61)은 차량 내 CAN 프로토콜 기반의 버스와 연결되어 동작한다.
CAN 프로토콜은 차량 내에서 호스트 없이 전자 제어 장치들이 서로 통신하기 위해 설계된 통신 규격으로 다수의 노드가 마스터 역할을 하며 하나의 직렬 버스와 연결하여 통신하는 메시지 지향성 프로토콜(Message-Oriented Protocol)이다.
CAN 프로토콜의 버스 연결 구조는 전자 제어 장치 간 점대점 연결에 방식보다 통신 회선의 길이를 줄일 수 있기 때문에 차량에서 주로 사용하고 있다.
CAN 통신 메시지 포맷은 도 9에서와 같다.
시작 필드(Start of Frame, SOF)는 메시지의 처음을 나타내는 동시에 버스와 연결된 모든 장치와의 동기화를 위해 사용한다. 종료 필드(End of Frame, EOF)는 메시지의 끝을 알리는 목적으로 사용된다. 중재 필드(Arbitration Field)는 11bit또는 29bit의 ID와 1bit의 원격 전송 요구 비트(Remote Transmission Field, RTR)로 구성되어 있고 메시지 간의 충돌 조정 및 해당 프레임이 정보 프레임(Data Frame)인지 원격 프레임(Remote Frame)인지 나타낸다. 제어 필드(Control Field)는 1비트의 IDE(Identifier Extension) 비트를 통해 ID의 길이를 결정하고 DLC(Data Length Code)로 데이터 길이를 결정한다. 정보 필드(Data Field)의 경우 최대 8 byte 크기의 데이터를 저장하는 용도로 사용된다. CRC(Cyclic Redundancy Check Field)는 메시지 에러 검출의 역할을 맡고 있다. ACK(Acknowledge)는 전송이 정상적으로 완료되었는지를 나타내는 임무를 수행한다.
OBD-II 기능은 CAN 프로토콜 상의 메시지를 통해 사용할 수 있다.
OBD-II는 요청(Query) 메시지와 응답(Response) 메시지를 사용하여 관련 정보를 송수신한다.
OBD-II 메시지는 제어 필드에 있는 11bit 크기의 Standard ID와 정보 필드에서 모드 및 PID(Parameter ID)를 설정하여 각각 요청 메시지와 응답 메시지로 표현한다.
요청 메시지는 0x7DF ID와 Data Field의 0번째 필드부터 2번째 필드까지 유효 데이터 길이, 모드, PID를 각각 설정하여 구성된다. 이러한 요청 메시지를 CAN 버스를 통해 보내면 0x7E8부터 0x7EF 사이의 ID로 구성된 요청 메시지에 대한 응답 메시지를 얻을 수 있다.
CAN 정보 수집 단말(61)은 차량의 현재 속도에 대한 OBD-II 요청 메시지를 CAN 버스를 통해 전송한다.
이후 차량 내 CAN 버스와 연결된 전자 제어 장치는 이에 대한 응답 메시지를 CAN 버스를 통해 보낸다. 이와 같은 과정을 반복하면서 CAN 정보 수집 단말(61)은 실시간으로 차량 속도 정보를 수집한다.
수집된 정보는 스마트폰으로 전송하여 스마트폰에서 차량 동작 인식을 위하여 활용한다.
수집된 차량 내부 CAN 버스의 정보와 차량의 동작 인식 기법을 통해 인식된 차량의 동작 상태 정보를 이용하여 차량 운전 정보에 대한 CAN ID 추출을 한다.
추출 대상 차량 운전 정보는 변속기 상태, 제동 장치 동작 여부, 조향 장치 회전에 대한 정보이다. 운전자가 차량 기능을 조작함에 따라 차량의 동작 상태가 변한다. 그렇기 때문에 차량의 동작 상태 인식 결과와 동작 상태 인식을 진행할 때의 수집된 CAN 정보를 통해 최종적으로 변속기, 제동 장치, 조향 장치에 대한 정보를 얻을 수 있다.
CAN 정보 수집 단말(61)은 CAN 버스와 연결하여 OBD-II를 통해 차량 속도 정보를 수집한다. 동시에 OBD-II 정보 외의 비표준 CAN 정보 또한 수집한다.
수집된 정보들은 CAN 정보 수집 단말(61)이 스마트폰으로 전송하고 그 결과 스마트폰에는 각 시간대의 수집된 CAN 정보가 존재한다.
차량 동작에 대한 인식에서 가속, 감속, 후진, 회전과 같은 상태를 인식하면 인식 구간의 CAN 정보는 내부 저장소에 저장된다.
차량 내부 기능 조작에 대해 차량 동작 인식 결과를 바탕으로 각 조작 별 정보를 수집한다.
먼저 최초 차량의 시동을 켰을 때의 정보를 수집한다. 차량의 시동을 켰을 때, 변속기의 위치는 주차(P)를 가리킨다. 최초 정지한 상태의 정보 수집을 통해 다음에 기능 조작에 대한 비교할 대상으로 수집된 정보를 사용한다.
최근의 자동차들은 대부분 주차(P), 후진(R), 중립(N), 주행(D)을 나타내는 자동변속기를 사용한다. 변속기는 차량의 동작 상태와 매우 관련이 깊다.
먼저 사용자가 시동을 끄는 상황이나 켜는 상황 때 변속기 위치는 주차 위치로 설정되어 있다. 이어서 차량이 후진 동작을 수행할 때 변속기는 후진(R) 상태에 놓여있게 된다. 그리고 차량의 가속 및 감속 상황의 경우 변속기는 주행(D) 위치에 놓여있다. 이러한 정보들을 바탕으로 변속기 관련 추출은 총 주차, 후진, 주행 총 3가지 경우에 대해서 접근한다. 중립의 경우는 차량 동작 인식을 통해 알기 힘든 문제가 있기에 추출 대상 상태에서 제외한다.
제동 장치의 경우 동작 여부를 판단한다. 제동 장치가 동작할 시 차량은 감속 상태에 돌입한다. 이를 이용하여 차량의 감속 상태 정보를 바탕으로 최종적으로 두 개의 상태 값으로 표현되는 제동 장치 동작 여부를 추적한다.
마지막으로 조향 장치의 경우 회전 패턴을 판단한다. 조향 장치 조작을 통해 차량이 회전할 시, 조향 장치가 회전한 후 다시 원래 상태로 복귀하는 패턴이 있다.
이와 같은 패턴을 분석하고자 감소 후 증가하는 경향의 값들을 나타내는 패턴 혹은 증가 후 감소하는 경향의 값들을 나타내는 패턴 두 가지를 추적한다.
차량 상태 인식 별로 분류된 CAN 정보는 차량 운전 정보에 대한 CAN ID 추출을 위한 용도로 사용된다.
차량 내 특정 기능의 조작을 수행하거나 차량의 상태가 변하면 CAN 버스 내 특정 CAN ID 정보의 일부 자리의 값이 변화함을 알 수 있다. 이러한 변화를 감지하기 위해 각 추출 대상마다 조작 상태별 정보가 필요하다.
도 10에서와 같이, 차량 운전 정보에 대한 CAN ID 추출을 위해 먼저 전체 운전 중에 모이는 정보들을 바탕으로 CAN 지도를 만든다.
CAN 지도는 특정 CAN ID마다 각 정보 자리에 표현되는 값과 값의 개수를 나타내는 지도이다. CAN 지도는 전체 주행 중 차량 내부에 존재하는 CAN 정보의 각 표현 자리에 대한 상태 정보를 추론할 수 있는 근거를 제공한다.
수집된 추출 대상의 상태별 정보를 활용해서 CAN 지도와 비교하여 정보를 추출하기 위해 필터를 도입한다. 필터의 역할은 CAN 지도와 수집된 상태별 정보를 조합하여 특정 표현 개수의 CAN ID 및 표현되는 정보가 특정 패턴을 나타내는 CAN ID를 찾는 역할을 한다.
도 11은 특정 상태 수를 찾기 위해 표현 개수 필터 구성도이다.
먼저, 추출 대상 기능의 특정 상태 수를 찾기 위해 표현 개수 필터를 이용한다.
도 11에서와 같이 표현 개수 필터는 CAN 지도에서 각 CAN ID의 위치별 표현되는 값의 개수에 대한 필터이다. 표현 개수 필터를 통해 지정된 표현 개수만큼의 값을 갖는 CAN ID의 위치를 추적하는데 사용한다.
도 12는 패턴 변화를 찾기 위한 증감 패턴 필터의 구성도이다.
증감 패턴 필터는 도 12에서와 같이, 상태별로 수집된 정보에 적용한다.
이를 통해 특정 CAN ID 정보의 특정 위치에서 표현되는 값이 일정 간격으로 증가하다가 감소하는 패턴이나 감소하다가 증가하는 패턴을 찾는다.
특히, 각 CAN 내부의 각 표현 자리는 1 byte 크기로 표현되기 때문에 0xFF 값과 0x00 값 사이의 관계 또한 고려하여 최종적으로 패턴을 찾는다.
도 13은 비율 필터의 구성도이다.
CAN ID 추출의 최종 결과 선택을 위한 필터로는 도 13에서 같은 비율 필터를 사용한다.
비율 필터는 상태별로 수집된 CAN 정보의 총 개수와 상태별 수집된 정보의 CAN 정보 중에서 위치별로 나타나는 표현되는 값들의 비율을 분석한다. 분석한 결과를 토대로 가장 편차가 작은 표현 자리를 추출하는 방법이다.
도 14는 최대 빈출 필터의 구성도이다.
그리고 CAN ID 추출의 최종 결과 선택을 위한 필터로 도 14에서와 같이 최대 빈출 필터를 사용한다.
최대 빈출 필터의 경우 추출 상태에서 가장 많이 등장하는 CAN ID를 찾는 필터이다.
CAN 지도와 제안한 필터들을 바탕으로 추출 대상 각 기능에 대하여 설명하면 다음과 같다.
도 15는 변속기 CAN ID 및 표현 위치 추출 과정의 일 예를 나타낸 구성도이다.
변속기의 경우 주차(P), 후진(R), 주행(D) 상태 별로 수집된 정보와 CAN 지도를 활용한다.
먼저 CAN 지도에서 전체 주행 시 최대 4개 이상으로 표현된 CAN 정보의 ID 및 표현 위치를 필터링한다. 이후에 도 15에서와 같이 수집된 변속기의 상태별 정보를 조합하여 P, R, D 총 3가지 상태의 정보와 일치하는 값들을 갖는 CAN ID와 표현 위치를 최종적으로 비율 필터를 적용하여 선정한다.
도 16은 제동 장치 CAN ID 및 표현 위치 추출 과정의 일 예를 나타낸 구성도이다.
제동 장치의 경우 차량의 감속 상태 정보와 CAN 지도 정보를 사용하여 추출을 진행한다.
제동 장치의 경우 감속 상태 정보만 사용하는 이유는 운전 중 가속 장치를 동작시키지 않으면 속도는 마찰에 의해 자연적으로 감소하는 특성이 있기에 사용자가 모든 감속 구간에서 제동 장치를 동작시키지 않는다는 가정을 한다.
먼저, CAN 지도 정보에서 표현 개수 필터를 적용하여 상태가 2개인 동작 여부를 확인할 수 있는 CAN ID 및 위치 정보를 필터링한다.
이후 수집된 감속 상태 정보와 표현 개수 필터를 통해 걸러진 정보들을 조합하여 제동 장치 동작 여부와 관련된 CAN ID와 표현 위치를 찾는다. 마지막으로 최대 빈도 필터를 적용하여 도 16에서와 같이 나타난다.
도 17은 조향 장치 CAN ID 및 표현 위치 추출 과정의 일 예를 나타낸 구성도이다.
마지막으로 조향 장치의 경우, 차량의 회전 상태 정보와 CAN 지도를 활용한다. CAN 지도에서 먼저 5개 이상으로 표현되는 CAN ID 및 표현 위치를 표현 개수 필터를 통해 찾아낸다. 이후에 도 17에서와 같이 지도에서 찾아낸 정보와 수집된 회전 정보를 바탕으로 증감 패턴 필터를 사용하여 증가 후 감소 또는 감소 후 증가를 나타내는 경향을 보이는 위치를 찾는다. 이후 최종적으로 최대 빈도 필터를 적용한다.
이상에서 설명한 본 발명에 따른 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치 및 방법은 차량 운전 정보에 대한 자동 추출을 통하여 운전자 행동 분석을 위해 필요한 차량 상태 정보, 차량 조작 정보를 제공할 수 있도록 한 것이다.
이를 위하여 본 발명은 스마트폰을 활용하여 모든 데이터를 바탕으로 회전, 가속, 정지 등의 자동차의 상태를 인식하고 상태 별로 OBD 데이터를 저장하고, 이후 특정 상태에서 모든 데이터 중 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고, 이를 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성하는 구성을 포함한다.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100. 스마트폰
200. 데이터 플랫폼
300. OBD 단말

Claims (18)

  1. 차량과 연결되는 OBD 단말을 통하여 차량 정보 수집을 하고, 수집한 정보를 바탕으로 자동차 운행 정보를 생성하는 운행 정보 생성부;
    스마트폰의 IMU 센서와 GPS를 활용하여 자동차의 가속 데이터 및 진행방향에 관한 데이터를 수집하여 자동차의 상태를 인식하고, 상태 별로 OBD 데이터들 중에서 특정 상태에서 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성하는 자동차 운행 정보 자동 생성부;
    운전자가 조작 가능한 자동차 부품에 대한 OBD 데이터와 자동차 운행 정보 자동 생성부에서 생성된 운행 정보를 분석하여 운전자 식별 및 운전 패턴을 분석하여 비정상 운전 패턴을 판단하는 운전 행동 모니터링부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 운행 정보 생성부는,
    차량과 연결되는 OBD 단말을 통하여 차량 정보를 수집하는 차량 정보 수집부와,
    상기 차량 정보 수집부에서 수집한 정보를 바탕으로 자동차 운행 정보를 생성하는 운행 정보 생성 처리부와,
    표준 OBD 정보를 활용하여 운행 시작 후 부터 각 항목의 최고 및 최저값을 갱신하여 전달하는 운행 정보 갱신부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 차량 정보 수집부는,
    RPM, 속도, 냉각수온도, 배터리전압, 차대번호, 기어포지션, 방향지시등, 안전벨트, 조향각, 적산거리 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치.
  4. 제 2 항에 있어서, 상기 운행 정보 생성 처리부는,
    최고 RPM, 최고 속도, 최고/최저 배터리 전압, 최고/최저 냉각수 온도, 시동시각, 공회전 횟수/시간, 급가속, 급출발, 급감속, 급정지, 주행거리, 연료소모량의 자동차 운행 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 자동차 운행 정보 자동 생성부는,
    스마트폰의 IMU 센서와 GPS를 활용하여 자동차의 가속 데이터 및 진행방향을 추측하고, 수집된 데이터를 바탕으로 회전, 가속, 정지의 자동차의 상태를 인식하는 차량 상태 인식부와,
    상기 차량 상태 인식부의 자동차 상태 인식 결과를 기준으로 상태 별로 OBD 데이터를 저장하는 상태별 데이터 저장부와,
    상기 상태별 데이터 저장부의 저장 데이터들 중에서 특정 상태에서 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하는 특정 패턴 데이터 수집부와,
    상기 특정 패턴 데이터 수집부의 수집 데이터를 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성하는 PID 데이터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 운전 행동 모니터링부는,
    운전자가 조작 가능한 자동차 부품에 대한 OBD 데이터와 자동차 운행 정보 자동 생성부에서 생성된 운행 정보를 분석하여 운전 패턴을 분석하는 운전 패턴 분석부와,
    상기 운전 패턴 분석부의 분석 결과 및 운전 조작 방식, 시점을 기준으로 운전자를 식별하는 운전자 식별부와,
    운전 패턴 분석을 기반으로 비정상 운전 패턴을 판단하는 비정상 운전 패턴 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치.
  7. 제 1 항에 있어서, 스마트폰과 차량 내부의 전자 장치들을 연결하는 CAN 정보 수집 단말을 포함하고, CAN 정보 수집 단말은,
    OBD-II 연결 단자를 통해 차량과 연결된 상태로 CAN 트랜시버를 통해 CAN 정보를 수집하는 CAN 정보 수집부와,
    상기 CAN 정보 수집부에서 얻은 정보들을 스마트폰으로 WiFi를 통해 전송하는 통신부와,
    CAN 정보 중 OBD-II 정보는 특정한 CAN ID 및 PID(Parameter ID)를 설정하여 요청하고 차량 내의 전자 장치들에 의해 응답받은 정보를 바탕으로 수집하고, 비표준 CAN 정보는 CAN 버스 내에 존재하는 모든 정보를 수집하도록 제어하는 중앙처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치.
  8. 제 1 항 또는 제 7 항에 있어서, 상기 스마트폰은,
    IMU 센서와 GPS를 활용하여 자동차의 가속 데이터 및 진행방향에 관한 데이터를 수집하여 자동차의 상태를 인식하는 차량 동작 인식부와,
    상기 차량 동작 인식부를 통하여 수집된 데이터 및 상태 별로 OBD 데이터를 저장하는 내부 저장소와,
    특정 상태에서 모든 데이터 중 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고, 이를 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 차량 운전 정보 ID 추출을 하는 차량 운전 정보 ID 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 CAN 정보 수집 단말을 이용한 차량 운전 정보에 대한 CAN ID 추출을 위해,
    전체 운전 중에 모이는 정보들을 바탕으로 특정 CAN ID마다 각 정보 자리에 표현되는 값과 값의 개수를 나타내는 CAN 지도를 작성하고,
    CAN 지도는 전체 주행 중 차량 내부에 존재하는 CAN 정보의 각 표현 자리에 대한 상태 정보를 추론하기 위하여 사용되는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 CAN 정보 수집 단말을 이용하여 수집된 추출 대상의 상태별 정보를 활용해서 CAN 지도와 비교하여 정보를 추출하기 위해,
    CAN 지도와 수집된 상태별 정보를 조합하여 특정 표현 개수의 CAN ID 및 표현되는 정보가 특정 패턴을 나타내는 CAN ID를 찾는 필터를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 필터는,
    추출 대상 기능의 특정 상태 수를 찾기 위해 표현 개수 필터와,
    특정 CAN ID 정보의 특정 위치에서 표현되는 값이 일정 간격으로 증가하다가 감소하는 패턴이나 감소하다가 증가하는 패턴을 찾는 증감 패턴 필터와,
    상태별로 수집된 CAN 정보의 총 개수와 상태별 수집된 정보의 CAN 정보 중에서 위치별로 나타나는 표현되는 값들의 비율을 분석하는 비율 필터와,
    추출 상태에서 가장 많이 등장하는 CAN ID를 찾는 최대 빈출 필터를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 장치.
  12. 차량과 연결되는 OBD 단말을 통하여 차량 정보 수집을 하고, 수집한 정보를 바탕으로 자동차 운행 정보를 생성하는 운행 정보 생성 단계;
    스마트폰의 IMU 센서와 GPS를 활용하여 자동차의 가속 데이터 및 진행방향에 관한 데이터를 수집하여 자동차의 상태를 인식하고, 상태 별로 OBD 데이터들 중에서 특정 상태에서 특정 패턴을 보이는 데이터를 수집하고 확률적으로 필터링하여 자동차 조작 기능에 대한 PID 데이터를 생성하는 자동차 운행 정보 자동 생성 단계;
    운전자가 조작 가능한 자동차 부품에 대한 OBD 데이터와 자동차 운행 정보 자동 생성부에서 생성된 운행 정보를 분석하여 운전자 식별 및 운전 패턴을 분석하여 비정상 운전 패턴을 판단하는 운전 행동 모니터링 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 방법.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 자동차 운행 정보 자동 생성 단계는,
    차량 운전 정보 ID 추출을 위하여 OBD를 통한 차종 정보를 추출하는 단계와,
    해당 차종에 관한 PID 정보를 요청하여, 적합한 PID 목록이 스마트폰의 내부 저장소에 있는지를 판단하는 단계와,
    적합한 PID 목록이 스마트폰의 내부 저장소에 없는 경우에는 IMU,GPS를 활용하여 운전 상황을 인식하여, 상황별 OBD 데이터를 수집하는 단계와,
    수집된 상황별 OBD 데이터를 확률 필터링 기반으로 분석하여 PID를 추출하고, PID 별 OBD 데이터를 수집하여 운행 정보 생성 및 전송을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 방법.
  14. 제 13 항에 있어서, 수집된 상황별 OBD 데이터를 확률 필터링 기반으로 분석하여 PID를 추출하기 위하여,
    전체 운전 중에 모이는 정보들을 바탕으로 특정 CAN ID마다 각 정보 자리에 표현되는 값과 값의 개수를 나타내는 CAN 지도를 작성하고,
    CAN 지도는 전체 주행 중 차량 내부에 존재하는 CAN 정보의 각 표현 자리에 대한 상태 정보를 추론하기 위하여 사용되는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 방법.
  15. 제 14 항에 있어서, 상기 확률 필터링은,
    추출 대상 기능의 특정 상태 수를 찾기 위해 표현 개수 필터링과,
    특정 CAN ID 정보의 특정 위치에서 표현되는 값이 일정 간격으로 증가하다가 감소하는 패턴이나 감소하다가 증가하는 패턴을 찾는 증감 패턴 필터링과,
    상태별로 수집된 CAN 정보의 총 개수와 상태별 수집된 정보의 CAN 정보 중에서 위치별로 나타나는 표현되는 값들의 비율을 분석하는 비율 필터링과,
    추출 상태에서 가장 많이 등장하는 CAN ID를 찾는 최대 빈출 필터링을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 방법.
  16. 제 15 항에 있어서, 변속기 CAN ID 및 표현 위치 추출을 위하여 주차(P), 후진(R), 주행(D) 상태 별로 수집된 정보와 CAN 지도를 이용하고,
    CAN 지도에서 전체 주행 시 최대 4개 이상으로 표현된 CAN 정보의 ID 및 표현 위치를 필터링하는 단계와,
    수집된 변속기의 상태별 정보를 조합하여 P, R, D 총 3가지 상태의 정보와 일치하는 값들을 갖는 CAN ID와 표현 위치를 최종적으로 비율 필터를 적용하여 선정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 방법.
  17. 제 15 항에 있어서, 제동 장치 CAN ID 및 표현 위치 추출을 위하여 차량의 감속 상태 정보와 CAN 지도 정보를 이용하고,
    CAN 지도 정보에서 표현 개수 필터를 적용하여 상태가 2개인 동작 여부를 확인할 수 있는 CAN ID 및 위치 정보를 필터링하는 단계와,
    수집된 감속 상태 정보와 표현 개수 필터를 통해 걸러진 정보들을 조합하여 제동 장치 동작 여부와 관련된 CAN ID와 표현 위치를 찾고 최대 빈도 필터링을 하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 방법.
  18. 제 15 항에 있어서, 조향 장치 CAN ID 및 표현 위치 추출을 위하여 차량의 회전 상태 정보와 CAN 지도를 이용하고,
    CAN 지도에서 먼저 5개 이상으로 표현되는 CAN ID 및 표현 위치를 표현 개수 필터링을 통해 찾아내는 단계와,
    CAN 지도에서 찾아낸 정보와 수집된 회전 정보를 바탕으로 증감 패턴 필터링을 하여 증가 후 감소 또는 감소 후 증가를 나타내는 경향을 보이는 위치를 찾고, 최대 빈도 필터링을 하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 운전 정보 자동 추출 및 운전 행동 모니터링을 위한 방법.
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