KR102076595B1 - System and method for providing realtime rainfall information using vehicle rainsensor bigdata - Google Patents

System and method for providing realtime rainfall information using vehicle rainsensor bigdata Download PDF

Info

Publication number
KR102076595B1
KR102076595B1 KR1020180162380A KR20180162380A KR102076595B1 KR 102076595 B1 KR102076595 B1 KR 102076595B1 KR 1020180162380 A KR1020180162380 A KR 1020180162380A KR 20180162380 A KR20180162380 A KR 20180162380A KR 102076595 B1 KR102076595 B1 KR 102076595B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
rainfall
vehicle
sensor
data
sensor signal
Prior art date
Application number
KR1020180162380A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김병식
이병현
Original Assignee
강원대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 강원대학교산학협력단 filed Critical 강원대학교산학협력단
Priority to KR1020180162380A priority Critical patent/KR102076595B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102076595B1 publication Critical patent/KR102076595B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/26Government or public services
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60SSERVICING, CLEANING, REPAIRING, SUPPORTING, LIFTING, OR MANOEUVRING OF VEHICLES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60S1/00Cleaning of vehicles
    • B60S1/02Cleaning windscreens, windows or optical devices
    • B60S1/04Wipers or the like, e.g. scrapers
    • B60S1/06Wipers or the like, e.g. scrapers characterised by the drive
    • B60S1/08Wipers or the like, e.g. scrapers characterised by the drive electrically driven
    • B60S1/0818Wipers or the like, e.g. scrapers characterised by the drive electrically driven including control systems responsive to external conditions, e.g. by detection of moisture, dirt or the like
    • B60S1/0822Wipers or the like, e.g. scrapers characterised by the drive electrically driven including control systems responsive to external conditions, e.g. by detection of moisture, dirt or the like characterized by the arrangement or type of detection means
    • B60S1/0859Other types of detection of rain, e.g. by measuring friction or rain drop impact
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01WMETEOROLOGY
    • G01W1/00Meteorology
    • G01W1/14Rainfall or precipitation gauges

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Hydrology & Water Resources (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

The present invention relates to a method and system for providing real time precipitation information based on vehicle rain sensor bigdata. According to the present invention, the method for providing real time precipitation information based on vehicle rain sensor bigdata includes the following steps: collecting vehicle rain sensor data from a plurality of vehicle terminals; storing the collected vehicle rain sensor in a bigdata storage; and analyzing precipitation by analyzing the collected vehicle rain sensor data based on a predetermined precipitation analysis algorithm. The vehicle rain sensor data can include a rain sensor signal value, vehicle position information and a data generation time. To obtain the precipitation analysis algorithm, a wiper operation moment is sensed based on a sensor signal value outputted from a rain sensor of a vehicle in a preset artificial rain environment, a difference of the sensor signal value before and after the wiper operation moment, and analysis on a correlation between the difference of the sensor signal value and precipitation in the preset artificial rain environment is conducted.

Description

차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 방법 및 시스템{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING REALTIME RAINFALL INFORMATION USING VEHICLE RAINSENSOR BIGDATA}Vehicle rainfall sensor big data based real time rainfall information providing method and system {SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING REALTIME RAINFALL INFORMATION USING VEHICLE RAINSENSOR BIGDATA}

본 발명은 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and a system for providing real-time rainfall information based on vehicle rainfall sensor big data.

최근 국지성호우로 인한 다양한 재난이 이슈가 되고 있으며 국지성호우는 특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상을 말하며, 돌발적으로 발생하여 강우확률을 예상하기 어렵다. 우리나라의 여름철 강수량은 1970년대 598mm, 1980년대 657mm, 1990년대 697mm, 2000년대 768.7mm로 점차 증가하고 있고 1970년 대비 2000년대에는 여름철 평균 강수량이 약 1.27배 증가하였다. 이는 국지성호우의 빈도는 증가하고, 호우가 발생할 때 내리는 강우량은 더 많아졌음을 의미한다. 기상청에서 제공하고 있는 강우관측소는 강우관측망의 밀도가 낮음에 따라 수 Km에 이른 지역의 강우를 1개의 관측소의 영향으로 판단하기 때문에 이동하며 국소적으로 내리는 강우에 대해서 관측하기 어렵다.Recently, various disasters caused by local torrential rain have become an issue, and local torrential rain refers to a phenomenon in which it rains intensively in a specific area, and it is difficult to predict rainfall probability due to an unexpected occurrence. Summer precipitation in Korea increased gradually to 598mm in the 1970s, 657mm in the 1980s, 697mm in the 1990s, and 768.7mm in the 2000s. In the 2000s, the average precipitation increased by 1.27 times in the 2000s. This means that the frequency of local torrential rains has increased, and the rainfall during heavy rains has increased. Rainfall stations provided by the Korea Meteorological Administration are difficult to observe locally and locally-falling rainfall because rainfall in the region reaching a few Km is determined by the influence of one station due to the low density of rainfall networks.

그런데 위와 같이 지상 강우 계측기의 설치 지점이 충분히 조밀하지 못한 경우에는 여전히 데이터 정확성을 담보하지 못하는 문제점이 존재하며, 이를 해결하기 위하여 계측기 설치 지점을 과도하게 조밀히 설정하는 경우에는 계측기의 설치/운영비로 인하여 경제성이 낮아지는 문제가 있으며, 공간적 소모도 배제할 수 없다. 이러한 문제점 등으로 인해 최근의 국지적 기상 상황을 파악하는 데는 한계가 있었다.However, when the installation point of the ground rainfall meter is not sufficiently dense as described above, there is still a problem of not guaranteeing the data accuracy.In order to solve this problem, the installation / operation cost of the meter is excessively set. There is a problem that the economy is lowered, and space consumption can not be excluded. Due to these problems, there was a limit in grasping the recent local weather situation.

따라서, 경제적으로 시스템을 운용하는 것이 가능하면서도 데이터의 정확성을 보장할 수 있는 강우 정보를 제공할 수 있는 방안이 요구된다.Therefore, there is a demand for a method capable of economically operating the system and providing rainfall information that can guarantee the accuracy of the data.

한국공개특허 제2014-0062788호(공개일자: 2014년 5월 26일)Korean Patent Publication No. 2014-0062788 (published date: May 26, 2014)

따라서 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.Therefore, the technical problem to be solved by the present invention is to provide a method and system for providing vehicle rainfall sensor big data based real-time rainfall information.

상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 방법은 다수의 차량 단말로부터 차량 강우 센서 데이터를 수집하는 단계, 상기 수집된 차량 강우 센서 데이터를 빅데이터 저장소에 저장하는 단계, 그리고 상기 수집된 차량 강우 센서 데이터를 미리 정해진 강우량 분석 알고리즘을 통해 분석하여 강우량을 분석하는 단계를 포함한다.In accordance with an aspect of the present invention, there is provided a method for providing real-time rainfall information based on vehicle rainfall sensor big data, the method comprising: collecting vehicle rainfall sensor data from a plurality of vehicle terminals, and storing the collected vehicle rainfall sensor data in a big data store. And storing the collected vehicle rainfall sensor data through a predetermined rainfall analysis algorithm to analyze rainfall.

상기 차량 강우 센서 데이터는, 강우 센서 신호 값, 차량 위치 정보 및 데이터 생성 시간을 포함할 수 있다.The vehicle rainfall sensor data may include rainfall sensor signal values, vehicle location information, and data generation time.

상기 강우량 분석 알고리즘은, 미리 설정된 인공 강우 환경에서 차량의 강우 센서(rain sensor)에서 출력되는 센서 신호 값에 기초하여 와이퍼 작동 시점을 감지하고, 상기 감지된 와이퍼 작동 시점 전후의 상기 센서 신호 값의 차이를 구하며, 상기 센서 신호 값의 차이와 상기 미리 설정된 인공 강우 환경에서 강우량의 상관 관계 분석을 통해 구해질 수 있다.The rainfall analysis algorithm detects a wiper operation time based on a sensor signal value output from a rain sensor of a vehicle in a preset artificial rain environment, and the difference between the sensor signal values before and after the detected wiper operation time. It can be obtained through the correlation analysis of the difference between the sensor signal value and the rainfall in the preset artificial rainfall environment.

상기 강우량 분석 알고리즘은 차량 모델별로 구해질 수 있다.The rainfall analysis algorithm may be obtained for each vehicle model.

상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 시스템은, 다수의 차량 단말로부터 차량 강우 센서 데이터를 수집하는 수집부, 상기 수집된 차량 강우 센서 데이터를 빅데이터 저장소에 저장하는 저장부, 그리고 상기 수집된 차량 강우 센서 데이터를 미리 정해진 강우량 분석 알고리즘을 통해 분석하여 강우량을 분석하는 분석부를 포함한다.Real-time rainfall information providing system based on vehicle rainfall sensor big data according to the present invention for solving the above technical problem, a collector for collecting vehicle rainfall sensor data from a plurality of vehicle terminals, the collected vehicle rainfall sensor data big data A storage unit for storing in the storage, and the analysis unit for analyzing the rainfall by analyzing the collected vehicle rainfall sensor data through a predetermined rainfall analysis algorithm.

상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다.In order to solve the above technical problem, the present invention may include a computer-readable recording medium containing a program for executing the vehicle rainfall sensor big data based real-time rainfall information providing method according to the present invention.

상기 프로그램은, 다수의 차량 단말로부터 차량 강우 센서 데이터를 수집하는 명령어 세트, 상기 수집된 차량 강우 센서 데이터를 빅데이터 저장소에 저장하는 명령어 세트, 그리고 상기 수집된 차량 강우 센서 데이터를 미리 정해진 강우량 분석 알고리즘을 통해 분석하여 강우량을 분석하는 명령어 세트를 포함할 수 있다.The program includes a command set for collecting vehicle rainfall sensor data from a plurality of vehicle terminals, a command set for storing the collected vehicle rainfall sensor data in a big data store, and a predetermined rainfall analysis algorithm for the collected vehicle rainfall sensor data. It can include a set of instructions to analyze the rainfall through the analysis.

본 발명에 의하면 차량용 강우 센서에서 수집된 빅데이터를 바탕으로 강우관측망의 밀도향상을 통한 국지성 강우에 대한 강우 관측의 정확도 향상과 도로별 실시간 강우정보의 제공을 통한 교통량 및 사고율 감소 효과를 기대 할 수 있다.According to the present invention, it is possible to expect the effect of reducing the traffic volume and accident rate by improving the accuracy of rainfall observation for local rainfall and providing real-time rainfall information for each road by increasing the density of rainfall observation network based on the big data collected from the vehicle rainfall sensor. have.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 강우 환경을 통한 강우관계식(W-S-R 알고리즘) 도출 개념을 설명하기 위해 제공되는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 강우 환경에서 측정된 강우 센서 신호를 예시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 시스템의 동작 흐름도이다.
1 is a block diagram of a vehicle rainfall sensor big data based real-time rainfall information providing system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a view provided to explain a concept of deriving a rainfall relationship equation (WSR algorithm) through an artificial rainfall environment according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a rainfall sensor signal measured in an artificial rainfall environment according to an embodiment of the present invention.
4 is an operation flowchart of a vehicle rainfall sensor big data based real-time rainfall information providing system according to an embodiment of the present invention.

그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 시스템의 구성도이다.1 is a block diagram of a vehicle rainfall sensor big data based real-time rainfall information providing system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 시스템은 다수의 차량 단말(100a, 100b, 100c, …, 100n)과 강우 정보 생성 플랫폼(200)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a vehicle rainfall sensor big data based real-time rainfall information providing system according to an embodiment of the present invention may include a plurality of vehicle terminals 100a, 100b, 100c,..., 100n and a rainfall information generation platform 200. It may include.

다수의 차량 단말(100a, 100b, 100c, …, 100n)과 강우 정보 생성 플랫폼(200)은 통신망(10)을 통해 각종 정보 및 데이터를 교환할 수 있다.The plurality of vehicle terminals 100a, 100b, 100c,..., 100n and the rainfall information generation platform 200 may exchange various information and data through the communication network 10.

통신망(10)은 구내 정보 통신망(Local Area Network, LAN), 도시권 통신망(Metropolitan Area Network, MAN), 광역 통신망(Wide Area Network, WAN), 인터넷(internet), 3G(generation), 4G(generation) 이동통신망, 와이파이(Wi-Fi), 가시광통신(Li-Fi), WIBRO(Wireless Broadband Internet), LTE(Long Term Evolution) 또는 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments) 등을 포함하는 각종 데이터 통신망을 포함할 수 있고, 유선과 무선을 가리지 않으며 어떠한 통신 방식을 사용하더라도 상관없다.The communication network 10 includes local area network (LAN), metropolitan area network (MAN), wide area network (WAN), internet (internet), 3G (generation), 4G (generation) It may include various data communication networks including mobile networks, Wi-Fi, Li-Fi, Wireless Broadband Internet (WIBRO), Long Term Evolution (LTE), or Wireless Access in Vehicular Environments (WAVE). It is possible to use any communication method regardless of wire and wireless.

다수의 차량 단말(100a, 100b, 100c, …, 100n)은 차량에 설치된 강우 센서(rain sensor)로부터 수집되는 강우 센서 신호 값을 포함하는 차량 강우 센서 데이터를 실시간으로 강우 정보 생성 플랫폼(200)에 전송할 수 있다.The plurality of vehicle terminals 100a, 100b, 100c,..., And 100n may transmit vehicle rainfall sensor data including rainfall sensor signal values collected from a rain sensor installed in a vehicle to the rainfall information generation platform 200 in real time. Can transmit

이를 위해 차량 단말(100a, 100b, 100c, …, 100n)은 차량에 설치된 강우 센서로부터 강우 센서 신호 값을 수신하고, 차량에 설치된 GPS 수신기 등과 같은 GNSS 신호 수신 모듈로부터 차량 위치 정보를 획득할 수 있다.To this end, the vehicle terminals 100a, 100b, 100c,..., 100n may receive a rainfall sensor signal value from a rainfall sensor installed in a vehicle, and obtain vehicle position information from a GNSS signal receiving module such as a GPS receiver installed in the vehicle. .

예를 들어 차량 단말(100a, 100b, 100c, …, 100n)은 1초간 강우 센서로부터 생성되는 강우 센서 신호 값, GNSS 신호 수신 모듈로부터 획득되는 위치 정보 및 데이터 생성 시간 정보를 하나의 파일로 묶어서 1초 단위로 강우 정보 생성 플랫폼(200)에 LTE 통신 모듈을 통해 무선으로 전송하도록 구현할 수 있다. 물론 데이터 전송 주기나 데이터를 하나의 파일로 묶는 단위는 실시예에 따라 다양하게 구현할 수 있다.For example, the vehicle terminals 100a, 100b, 100c,..., And 100n may combine the rainfall sensor signal value generated from the rainfall sensor for one second, the location information obtained from the GNSS signal receiving module, and the data generation time information into one file. It may be implemented to wirelessly transmit to the rainfall information generation platform 200 through the LTE communication module in seconds. Of course, the data transmission cycle or the unit of grouping the data into one file may be variously implemented according to an embodiment.

강우 정보 생성 플랫폼(200)은 수집부(210), 저장부(220) 및 분석부(230)를 포함할 수 있다.The rainfall information generation platform 200 may include a collector 210, a storage 220, and an analyzer 230.

수집부(210)는 다수의 차량 단말(100a, 100b, 100c, …, 100n)로부터 차량 강우 센서 데이터를 수집하는 기능을 수행한다.The collection unit 210 collects vehicle rainfall sensor data from a plurality of vehicle terminals 100a, 100b, 100c,..., 100n.

저장부(220)는 수집부(210)를 통해 수집된 다량의 차량 강우 센서 데이터를 빅데이터 저장소에 저장하는 기능을 수행한다. HBase 등의 빅데이터 저장소, 빅데이터 분산 파일 시스템 등과 관련된 기술이 적용될 수 있다.The storage unit 220 stores a large amount of vehicle rainfall sensor data collected through the collection unit 210 in the big data store. Technology related to big data storage such as HBase, big data distributed file system, etc. may be applied.

분석부(230)는 수집된 차량 강우 센서 데이터를 미리 정해진 강우량 분석 알고리즘을 통해 분석하여 강우량을 분석할 수 있다.The analyzer 230 may analyze the collected vehicle rainfall sensor data through a predetermined rainfall analysis algorithm to analyze rainfall.

차량에 설치된 강우 센서는 총 8개의 채널에서 초당 250회의 데이터(1023~0의 값)를 생산한다. 그리고 전국 각지에서 운행되는 다수의 차량, 예컨대 수십만 대의 차량으로부터 차량 강우 센서 데이터를 수집할 경우 상당한 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 저장하여 분석에 활용해야 되기 때문에, 본 발명에 따른 강우 정보 생성 플랫폼(200)에서 수집부(210), 저장부(220) 및 분석부(230)는 빅데이터를 실시간으로 수집하여 저장할 수 있는 빅데이터 플랫폼 기술이 적용될 수 있다. 그리고 실시간으로 분석할 수 있도록 시공간 빅데이터에 해당하는 차량 강우 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 인-메모리 분산 병렬 데이터 처리 기술도 적용될 수 있다. 이러한 빅데이터 수집, 저장, 분석 등의 기술 요소는 이미 공지된 기술을 적용하거나 향후 개발되는 기술을 채택하여 활용할 수 있다.Rain sensors installed in the vehicle produce 250 data per second (values from 1023 to 0) on a total of eight channels. In addition, when collecting vehicle rainfall sensor data from a plurality of vehicles running around the country, for example, hundreds of thousands of vehicles, a significant amount of data must be collected and stored in real time, and used for analysis, according to the present invention. In the 200, the collector 210, the storage 220, and the analyzer 230 may apply a big data platform technology capable of collecting and storing big data in real time. In-memory distributed parallel data processing technology can also be applied to efficiently process vehicle rainfall sensor data corresponding to space-time big data for real-time analysis. The technology elements such as big data collection, storage, and analysis can be applied by applying known technologies or adopting technologies developed in the future.

그러면 도 2 및 도 3을 참조하여 본 발명에 따른 차량 강우 센서 데이터를 분석하여 강우량을 예측할 수 있는 미리 정해진 강우량 분석 알고리즘에 대해서 설명한다.2 and 3, a predetermined rainfall analysis algorithm for analyzing rainfall vehicle data according to the present invention and predicting rainfall will be described.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 강우 환경을 통한 강우관계식(W-S-R 알고리즘) 도출 개념을 설명하기 위해 제공되는 도면이다.FIG. 2 is a view provided to explain a concept of deriving a rainfall relationship equation (W-S-R algorithm) through an artificial rainfall environment according to an embodiment of the present invention.

도 2에 예시된 것과 같이, 1) 차량 윈드실드에 떨어지는 강우량 증가 --> 2) 센서 감지 포화 면적 범위 증가 --> 3) 강우 센서 값 감소 --> 4) 와이퍼 작동 및 윈드실드 포화면적 초기화 등의 4 단계를 반복하게 된다. 차량에 설치된 강우 센서가 빗물을 감지하면 센서 신호 값이 감소하며 빗물의 포화량이 많을수록 더욱 빠르게 감소한다. 그리고 와이퍼 작동으로 인해 빗물의 감지량이 초기화(차량 윈드실드 초기화)되었을 때 다시 강우 센서 값이 초기값에 가깝게 증가하게 된다.As illustrated in FIG. 2, 1) increase in rainfall falling on the vehicle windshield-> 2) increase in sensor sensing saturation area range-> 3) decrease in rainfall sensor values-> 4) wiper operation and windshield surface initialization 4 steps, and so on. When rain sensors installed in a vehicle detect rainwater, the sensor signal value decreases, and the more saturated the rainwater, the faster it decreases. In addition, when the detected amount of rainwater is initialized (vehicle windshield initialization) due to the wiper operation, the rainfall sensor value increases to close to the initial value again.

이와 같은 강우량과 와이퍼 작동에 따른 강우 센서 신호의 변화 원리를 통해 와이퍼가 움직인 시점을 전후하여 강우 센서 신호 값이 크게 변화하는 것을 확인할 수 있다.Through this principle of rainfall and rainfall sensor signal change according to the wiper operation, it can be seen that the rainfall sensor signal value changes significantly before and after the wiper moves.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 강우 환경에서 측정된 강우 센서 신호를 예시한 도면이다.3 is a diagram illustrating a rainfall sensor signal measured in an artificial rainfall environment according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참고하면, 와이퍼의 동작 시점의 강우 센서 신호 값을 누적하였을 때 작은 값일수록 강우량이 큰 값을 의미하며, 강우 센서 신호 값이 큰 값일수록 작은 강우량 값을 의미한다. 강우 센서 신호 값은 와이퍼가 작동 시점 전의 값(fl1, fl2, fl3, fl4)에서 작동 후의 값(fh1, fh2, fh3, fh4)으로 급격하게 커지는 것을 확인할 수 있다. 도 3에서 시점(FX)에 와이퍼가 작동한 것으로 판단할 수 있다. 그리고 작동 시점 전의 값(fl1, fl2, fl3, fl4)과 작동 후의 값(fh1, fh2, fh3, fh4)의 차이를 구하면 와이퍼 작동 시점 사이에 누적된 강우량에 대한 정보를 구해낼 수 있다. 작동 시점 전의 값(fl1, fl2, fl3, fl4)은 와이퍼 작동 시점에서의 강우 센서 값에 대응할 수 있다.Referring to FIG. 3, when the rainfall sensor signal value at the time of operation of the wiper is accumulated, a smaller value means a larger rainfall value, and a larger rainfall sensor signal value means a smaller rainfall value. The rainfall sensor signal value can be seen that the wiper rapidly increases from the value before operation (f l1 , f l2 , f l3 , f l4 ) to the value after operation (f h1 , f h2 , f h3 , f h4 ). In FIG. 3, it may be determined that the wiper is operated at the time point F X. Then, if the difference between the value before the operation point (f l1 , f l2 , f l3 , f l4 ) and the value after the operation (f h1 , f h2 , f h3 , f h4 ) is obtained, the accumulated rainfall information between the wiper operation points is obtained. Can be saved. The value before the actuation point (f l1 , f l2 , f l3 , f l4 ) may correspond to the rainfall sensor value at the wiper actuation point.

이와 같이 강우량을 조절할 수 있도록 미리 설정된 인공 강우 환경에서 차량의 강우 센서(rain sensor)에서 출력되는 센서 신호 값을 측정하고, 이에 기초하여 와이퍼 작동 시점을 감지할 수 있다. 그리고 감지된 와이퍼 작동 시점 전후의 센서 신호 값의 차이를 구하고, 센서 신호 값의 차이와 미리 설정된 인공 강우 환경에서 강우량 데이터를 수집하여 상관 관계 분석을 통해 강우 센서 데이터에 기초하여 강우량을 도출해낼 수 있는 강우량 분석 알고리즘을 생성해낼 수 있다.As such, the sensor signal value output from the rain sensor of the vehicle may be measured in an artificial rain environment set in advance so as to control the rainfall, and the wiper operation time may be detected based on this. The difference between the sensor signal values before and after the detected wiper operation time can be obtained, and the rainfall data can be derived from the difference between the sensor signal values and the pre-set artificial rainfall environment and the rainfall can be derived based on the rainfall sensor data. A rainfall analysis algorithm can be generated.

인공 강우 환경에서 노즐을 통해 물을 분사하는 압력을 다양하게 변경해가면서 강우량을 조절하고, 그때의 강우 센서 신호를 측정하는 실험을 미리 정해진 조건에 따라 반복하면서 수집된 데이터를 분석함으로써, 강우 센서 신호 값과 강우량의 상관 관계 분석을 통한 차량 강우 센서 신호에 따른 강우량 분석 알고리즘을 도출해낼 수 있다.Rainfall sensor signal values are analyzed by varying the pressure spraying water through the nozzle in an artificial rainfall environment and analyzing the collected data while repeating experiments that measure rainfall sensor signals according to predetermined conditions. Rainfall analysis algorithm according to vehicle rainfall sensor signal can be derived through correlation analysis between rainfall and rainfall.

한편 강우량 분석 알고리즘은 차량 모델별로 구해질 수도 있다. 이 경우 각 차량 단말(100a, 100b, 100c, …, 100n)에서 생성되어 전송되는 차량 강우 센서 데이터에는 차량 모델 정보도 함께 포함되도록 구현하는 것도 가능하다.Meanwhile, the rainfall analysis algorithm may be obtained for each vehicle model. In this case, the vehicle rainfall sensor data generated and transmitted by each vehicle terminal 100a, 100b, 100c, ..., 100n may also be implemented to include vehicle model information.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 시스템의 동작 흐름도이다.4 is an operation flowchart of a vehicle rainfall sensor big data based real-time rainfall information providing system according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참고하면, 먼저 미리 설정된 인공 강우 환경에서 차량의 강우 센서(rain sensor)에서 출력되는 센서 신호 값에 기초하여 와이퍼 작동 시점을 감지하고, 감지된 와이퍼 작동 시점 전후의 센서 신호 값의 차이를 구하며, 센서 신호 값의 차이와 미리 설정된 인공 강우 환경에서 강우량의 상관 관계 분석을 통해 강우량 분석 알고리즘을 사전에 구하여 준비해놓을 수 있다(S410).Referring to FIG. 4, first, a wiper operation time is detected based on a sensor signal value output from a rain sensor of a vehicle in a preset artificial rain environment, and a difference between sensor signal values before and after the detected wiper operation time is detected. In addition, a rainfall analysis algorithm may be obtained and prepared in advance through a correlation analysis between a difference in sensor signal values and rainfall in a preset artificial rainfall environment (S410).

다음으로 수집부(210)는 다수의 차량 단말(100a, 100b, 100c, …, 100n)로부터 차량 운행 중에 생성되는 차량 강우 센서 데이터를 수집할 수 있다(S420).Next, the collection unit 210 may collect vehicle rainfall sensor data generated during vehicle operation from the plurality of vehicle terminals 100a, 100b, 100c,..., 100n (S420).

그리고 저장부(220)는 다수의 차량 단말(100a, 100b, 100c, …, 100n)로부터전송되어 수집된 차량 강우 센서 데이터를 빅데이터 저장소에 저장할 수 있다(S430).The storage unit 220 may store the vehicle rainfall sensor data transmitted and collected from the plurality of vehicle terminals 100a, 100b, 100c,..., And 100n in the big data storage (S430).

다음으로 분석부(230)는 다수의 차량 단말(100a, 100b, 100c, …, 100n)로부터 수집된 차량 강우 센서 데이터를 단계(S410)에서 준비된 미리 정해진 강우량 분석 알고리즘을 통해 분석하여 강우량을 분석할 수 있다(S440).Next, the analysis unit 230 analyzes the vehicle rainfall sensor data collected from the plurality of vehicle terminals 100a, 100b, 100c,..., And 100n through a predetermined rainfall analysis algorithm prepared in step S410 to analyze rainfall. It may be (S440).

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented as hardware components, software components, and / or combinations of hardware components and software components. For example, the devices, methods, and components described in the embodiments may include, for example, processors, controllers, arithmetic logic units (ALUs), digital signal processors, microcomputers, field programmable gates (FPGAs). It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as an array, a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software. For convenience of explanation, one processing device may be described as being used, but one of ordinary skill in the art will appreciate that the processing device includes a plurality of processing elements and / or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. In addition, other processing configurations are possible, such as parallel processors.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the above, and may configure the processing device to operate as desired, or process independently or collectively. You can command the device. Software and / or data may be any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device in order to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. Or may be permanently or temporarily embodied in a signal wave to be transmitted. The software may be distributed over networked computer systems so that they may be stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be embodied in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the embodiments, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks such as floppy disks. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.Although the embodiments have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art may apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques may be performed in a different order than the described method, and / or components of the described systems, structures, devices, circuits, etc. may be combined or combined in a different form than the described method, or other components. Or even if replaced or replaced by equivalents, an appropriate result can be achieved.

10: 통신망
100a, 100b, 100c, …, 100n: 차량 단말
200: 강우 정보 생성 플랫폼
210: 수집부
220: 저장부
230: 분석부
10: network
100a, 100b, 100c,... , 100n: vehicle terminal
200: rainfall information generation platform
210: collector
220: storage unit
230: analysis unit

Claims (12)

수집부가 다수의 차량 단말로부터 차량 강우 센서 데이터를 수집하는 단계,
저장부가 상기 수집된 차량 강우 센서 데이터를 빅데이터 저장소에 저장하는 단계, 그리고
분석부가 상기 수집된 차량 강우 센서 데이터를 미리 정해진 강우량 분석 알고리즘을 통해 분석하여 강우량을 분석하는 단계
를 포함하고,
상기 강우량 분석 알고리즘은,
미리 설정된 인공 강우 환경에서 차량의 강우 센서(rain sensor)에서 출력되는 센서 신호 값에 기초하여 와이퍼 작동 시점을 감지하고, 상기 감지된 와이퍼 작동 시점 전후의 상기 센서 신호 값의 차이를 구하며, 상기 센서 신호 값의 차이와 상기 미리 설정된 인공 강우 환경에서 강우량의 상관 관계 분석을 통해 구해지는 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 방법.
A collector collecting vehicle rainfall sensor data from a plurality of vehicle terminals;
A storage unit storing the collected vehicle rainfall sensor data in a big data store, and
An analysis unit analyzing the collected vehicle rainfall sensor data through a predetermined rainfall analysis algorithm to analyze rainfall
Including,
The rainfall analysis algorithm,
Detects a wiper operation time based on a sensor signal value output from a rain sensor of the vehicle in a preset artificial rain environment, obtains a difference between the sensor signal values before and after the detected wiper operation time, and the sensor signal Method for providing real-time rainfall information based on vehicle rainfall sensor big data, which is obtained through correlation analysis between difference in value and rainfall in the preset artificial rainfall environment.
제 1 항에서,
상기 차량 강우 센서 데이터는,
강우 센서 신호 값, 차량 위치 정보 및 데이터 생성 시간을 포함하는 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 방법.
In claim 1,
The vehicle rainfall sensor data,
Method for providing real-time rainfall information based on vehicle rainfall sensor big data including rainfall sensor signal value, vehicle location information and data generation time.
삭제delete 제 1 항에서,
상기 강우량 분석 알고리즘은 차량 모델별로 구해지는 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 방법.
In claim 1,
The rainfall analysis algorithm is a method for providing real-time rainfall information based on vehicle rainfall sensor big data obtained for each vehicle model.
다수의 차량 단말로부터 차량 강우 센서 데이터를 수집하는 수집부,
상기 수집된 차량 강우 센서 데이터를 빅데이터 저장소에 저장하는 저장부, 그리고
상기 수집된 차량 강우 센서 데이터를 미리 정해진 강우량 분석 알고리즘을 통해 분석하여 강우량을 분석하는 분석부
를 포함하고,
상기 강우량 분석 알고리즘은,
미리 설정된 인공 강우 환경에서 차량의 강우 센서(rain sensor)에서 출력되는 센서 신호 값에 기초하여 와이퍼 작동 시점을 감지하고, 상기 감지된 와이퍼 작동 시점 전후의 상기 센서 신호 값의 차이를 구하며, 상기 센서 신호 값의 차이와 상기 미리 설정된 인공 강우 환경에서 강우량의 상관 관계 분석을 통해 구해지는 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 시스템.
Collector for collecting vehicle rainfall sensor data from a plurality of vehicle terminals,
A storage unit for storing the collected vehicle rainfall sensor data in a big data storage;
An analysis unit analyzing the collected vehicle rainfall sensor data through a predetermined rainfall analysis algorithm to analyze rainfall
Including,
The rainfall analysis algorithm,
Detects a wiper operation time based on a sensor signal value output from a rain sensor of the vehicle in a preset artificial rain environment, obtains a difference between the sensor signal values before and after the detected wiper operation time, and the sensor signal Vehicle rainfall sensor big data based real-time rainfall information providing system obtained through the correlation analysis of the difference between the value and rainfall in the preset artificial rainfall environment.
제 5 항에서,
상기 차량 강우 센서 데이터는,
강우 센서 신호 값, 차량 위치 정보 및 데이터 생성 시간을 포함하는 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 시스템.
In claim 5,
The vehicle rainfall sensor data,
Vehicle rainfall sensor big data based real-time rainfall information providing system including rainfall sensor signal value, vehicle location information and data generation time.
삭제delete 제 5 항에서,
상기 강우량 분석 알고리즘은 차량 모델별로 구해지는 차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 시스템.
In claim 5,
The rainfall analysis algorithm is a real-time rainfall information providing system based on vehicle rainfall sensor big data obtained for each vehicle model.
차량 강우 센서 빅데이터 기반 실시간 강우 정보 제공 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서,
상기 프로그램은,
다수의 차량 단말로부터 차량 강우 센서 데이터를 수집하는 명령어 세트,
상기 수집된 차량 강우 센서 데이터를 빅데이터 저장소에 저장하는 명령어 세트, 그리고
상기 수집된 차량 강우 센서 데이터를 미리 정해진 강우량 분석 알고리즘을 통해 분석하여 강우량을 분석하는 명령어 세트
를 포함하고,
상기 강우량 분석 알고리즘은,
미리 설정된 인공 강우 환경에서 차량의 강우 센서(rain sensor)에서 출력되는 센서 신호 값에 기초하여 와이퍼 작동 시점을 감지하고, 상기 감지된 와이퍼 작동 시점 전후의 상기 센서 신호 값의 차이를 구하며, 상기 센서 신호 값의 차이와 상기 미리 설정된 인공 강우 환경에서 강우량의 상관 관계 분석을 통해 구해지는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
A computer-readable recording medium recording a program for performing a method for providing real-time rainfall information based on vehicle rainfall sensor big data,
The program,
A command set for collecting vehicle rainfall sensor data from a plurality of vehicle terminals;
An instruction set for storing the collected vehicle rainfall sensor data in a big data store, and
Instruction set for analyzing rainfall by analyzing the collected vehicle rainfall sensor data through a predetermined rainfall analysis algorithm
Including,
The rainfall analysis algorithm,
Detects a wiper operation time based on a sensor signal value output from a rain sensor of the vehicle in a preset artificial rain environment, obtains a difference between the sensor signal values before and after the detected wiper operation time, and the sensor signal A computer-readable recording medium obtained by analyzing a correlation between a difference between a value and rainfall in the preset artificial rainfall environment.
제 9 항에서,
상기 차량 강우 센서 데이터는,
강우 센서 신호 값, 차량 위치 정보 및 데이터 생성 시간을 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
In claim 9,
The vehicle rainfall sensor data,
Computer-readable recording medium comprising rainfall sensor signal values, vehicle position information and data generation time.
삭제delete 제 9 항에서,
상기 강우량 분석 알고리즘은 차량 모델별로 구해지는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
In claim 9,
And the rainfall analysis algorithm is obtained for each vehicle model.
KR1020180162380A 2018-12-14 2018-12-14 System and method for providing realtime rainfall information using vehicle rainsensor bigdata KR102076595B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180162380A KR102076595B1 (en) 2018-12-14 2018-12-14 System and method for providing realtime rainfall information using vehicle rainsensor bigdata

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180162380A KR102076595B1 (en) 2018-12-14 2018-12-14 System and method for providing realtime rainfall information using vehicle rainsensor bigdata

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102076595B1 true KR102076595B1 (en) 2020-02-12

Family

ID=69569480

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180162380A KR102076595B1 (en) 2018-12-14 2018-12-14 System and method for providing realtime rainfall information using vehicle rainsensor bigdata

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102076595B1 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112710343A (en) * 2021-01-29 2021-04-27 重庆长安汽车股份有限公司 RT-based vehicle-mounted sensor performance test method
CN113722924A (en) * 2021-09-07 2021-11-30 长江水利委员会长江科学院 Method for determining density of small watershed ground rainfall station
CN115675372A (en) * 2022-11-22 2023-02-03 中国第一汽车股份有限公司 Vehicle window rain removing method and device applied to vehicle, electronic equipment and storage medium
WO2024021991A1 (en) * 2022-07-26 2024-02-01 比亚迪股份有限公司 Vehicle control method, vehicle, and storage medium

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140062788A (en) 2012-11-15 2014-05-26 경북대학교 산학협력단 A format for archiving weather radar measurements and a weather radar measurements system using the same
KR101456524B1 (en) * 2013-07-29 2014-11-03 (주)헤르메시스 Rainfall information system and rainfall information server using data from rain sensor of vehicle, rainfall meter and radar rainfall, with big data process
KR20170128868A (en) * 2016-05-16 2017-11-24 노아에스앤씨 주식회사 Method for calculation amount of rainfall and weather information providing system
JP2018173342A (en) * 2017-03-31 2018-11-08 国立研究開発法人産業技術総合研究所 Rainfall sensor, rainfall estimation device, rainfall estimation method, and rainfall estimation system

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140062788A (en) 2012-11-15 2014-05-26 경북대학교 산학협력단 A format for archiving weather radar measurements and a weather radar measurements system using the same
KR101456524B1 (en) * 2013-07-29 2014-11-03 (주)헤르메시스 Rainfall information system and rainfall information server using data from rain sensor of vehicle, rainfall meter and radar rainfall, with big data process
KR20170128868A (en) * 2016-05-16 2017-11-24 노아에스앤씨 주식회사 Method for calculation amount of rainfall and weather information providing system
JP2018173342A (en) * 2017-03-31 2018-11-08 国立研究開発法人産業技術総合研究所 Rainfall sensor, rainfall estimation device, rainfall estimation method, and rainfall estimation system

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112710343A (en) * 2021-01-29 2021-04-27 重庆长安汽车股份有限公司 RT-based vehicle-mounted sensor performance test method
CN113722924A (en) * 2021-09-07 2021-11-30 长江水利委员会长江科学院 Method for determining density of small watershed ground rainfall station
CN113722924B (en) * 2021-09-07 2023-06-13 长江水利委员会长江科学院 Method for determining density of ground rainfall station in small drainage basin
WO2024021991A1 (en) * 2022-07-26 2024-02-01 比亚迪股份有限公司 Vehicle control method, vehicle, and storage medium
CN115675372A (en) * 2022-11-22 2023-02-03 中国第一汽车股份有限公司 Vehicle window rain removing method and device applied to vehicle, electronic equipment and storage medium

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102076595B1 (en) System and method for providing realtime rainfall information using vehicle rainsensor bigdata
Bruni et al. On the sensitivity of urban hydrodynamic modelling to rainfall spatial and temporal resolution
KR101829560B1 (en) Method, system and computer device for predicting a capacity based on kalman filter
KR102008698B1 (en) Display system and method for calculating airborne cloud seeding line considering cloud liguid water
US20180267538A1 (en) Log-Based Vehicle Control System Verification
EP2638533B1 (en) Navigation apparatus and method
RU2018113153A (en) HYPERLOCALIZED METEOROLOGICAL DATA AND ENVIRONMENTAL DATA
KR102173797B1 (en) System and Method for Predicting Road Surface State
WO2014124039A1 (en) Traffic state estimation with integration of traffic, weather, incident, pavement condition, and roadway operations data
US8928521B2 (en) Storm advection nowcasting
US20210358051A1 (en) Systems and methods for predictive modeling via simulation
CN111582323A (en) Power transmission line channel detection method, device and medium
US11668857B2 (en) Device, method and computer program product for validating data provided by a rain sensor
CN107632329A (en) A kind of virtual precipitation station rainfall computational methods
EP4081835B1 (en) Methods, apparatuses, systems and computer program products for estimating road surface temperature
CN110633853A (en) Training method and device of space-time data prediction model and electronic equipment
CN103889053A (en) Automatic establishing method of self-growing-type fingerprint
JPH10177076A (en) Amount-of-rainfall predicting device
Lopez et al. Calibration of a rainfall-runoff model using radar and raingauge data
KR102611727B1 (en) Real-time Forecasting System and Method for Traffic Accidents Risk Level on Frozen-Predicted Area Using Deep-Learning
KR20220073567A (en) System for Predicting of Road Surface Condition Using Big Data
CN108320502B (en) Urban waterlogging detection method and terminal based on floating car technology
CN109410565B (en) Dynamic traffic incident prediction method and device
Bower et al. Quantifying heavy precipitation throughout the entire tropical cyclone life cycle
CN111310660B (en) Target detection false alarm suppression method and device for ADAS scene

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant