KR102082177B1 - 도로위험지표 산출 방법 및 그 장치 - Google Patents

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KR102082177B1 KR1020190132831A KR20190132831A KR102082177B1 KR 102082177 B1 KR102082177 B1 KR 102082177B1 KR 1020190132831 A KR1020190132831 A KR 1020190132831A KR 20190132831 A KR20190132831 A KR 20190132831A KR 102082177 B1 KR102082177 B1 KR 102082177B1
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김진국
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윤덕근
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Abstract

도로위험지표 산출 방법 및 그 장치가 개시된다. 도로위험지표 산출 방법은, 분석 대상 구간을 통과한 각각의 차량으로부터 데이터를 수집하는 단계; 상기 데이터를 기반으로 상기 분석 대상 구간을 통과한 차량 대수를 도출하는 단계; 상기 수집된 데이터를 기반으로 상기 분석 대상 구간을 통과한 차량 중 타겟 항목을 감지한 차량 대수를 도출하는 단계; 상기 통과한 차량 대수 및 상기 감지한 차량 대수를 이용하여 타겟 항목 감지 비율을 도출하는 단계; 및 상기 타겟 항목 감지 비율과 교통 정보 및 기상 정보 중 적어도 하나를 이용하여 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 도출하는 단계를 포함한다.

Description

도로위험지표 산출 방법 및 그 장치{Road hazard index calculation method and device}
본 발명은 도로위험지표 산출 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.
차량 보급이 늘어나고 차량에 대한 의존도가 커져감에 따라 교통사고 또한 점점 증가하는 추세이다. 교통 사고는 단순히 차량간 사고에 의해서만 발생하는 것이 아니라, 도로 조건 및 기상 조건에 따라 발생하고 있다.
따라서, 이를 해결하기 위해 도로위험지표를 정확하게 측정하고 필요시 경고를 줄 수 있는 시스템의 기술 개발이 필요하다.
(01) 대한민국공개특허공보 제10-2010-0048279호(2010.05.11.)
본 발명은 도로위험지표 산출 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 사업용 차량에서 수집된 데이터와 도로속성정보를 기반으로 실시간 또는 비실시간 도로위험정도를 점수화하여 지표화할 수 있는 도로위험지표 산출 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 도로위험지표 산출 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 분석 대상 구간을 통과한 각각의 차량으로부터 데이터를 수집하는 단계; 상기 데이터를 기반으로 상기 분석 대상 구간을 통과한 차량 대수를 도출하는 단계; 상기 수집된 데이터를 기반으로 상기 분석 대상 구간을 통과한 차량 중 타겟 항목을 감지한 차량 대수를 도출하는 단계; 상기 통과한 차량 대수 및 상기 감지한 차량 대수를 이용하여 타겟 항목 감지 비율을 도출하는 단계; 및 상기 타겟 항목 감지 비율과 교통 정보 및 기상 정보 중 적어도 하나를 이용하여 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 도출하는 단계를 포함하는 도로위험지표 산출 방법이 제공될 수 있다.
상기 타겟 항목은 포트홀, 안개, 결빙 및 결빙-안개 중 적어도 하나이다.
상기 타겟 항목이 결빙이거나 결빙-안개인 경우, 상기 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 도출하는 단계는, 교량에서 타겟 항목을 감지한 차량 비율 및 구배에서 상기 타겟 항목을 감지한 차량 비율을 각각 더 도출하되, 상기 도출된 교량에서 타겟 항목을 감지한 차량 비율 및 구배에서 상기 타겟 항목을 감지한 차량 비율을 더 이용하여 상기 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 도출할 수 있다.
상기 타겟 항목이 포트홀인 경우, 하기 수학식을 이용하여 상기 포트홀에 대한 도로 위험도를 도출하되,
Figure 112020000474225-pat00092
여기서,
Figure 112019108761669-pat00002
이며,
Figure 112019108761669-pat00003
는 분석 구간을 통과한 차량 대수를 나타내며,
Figure 112019108761669-pat00004
는 분석 구간을 통과한 차량 중 포트홀을 감지한 차량 대수를 나타낸다.
상기 타겟 항목이 안개인 경우, 하기 수학식을 이용하여 상기 안개에 대한 도로 위험도를 도출하되,
Figure 112020000474225-pat00093
여기서,
Figure 112019108761669-pat00006
이며,
Figure 112019108761669-pat00007
는 분석 구간을 통과한 차량 대수를 나타내며,
Figure 112019108761669-pat00008
는 분석 구간을 통과한 차량 중 안개를 감지한 차량 대수를 나타낸다.
상기 타겟 항목이 결빙인 경우, 하기 수학식을 이용하여 상기 결빙에 대한 도로 위험도를 도출하되,
Figure 112020000474225-pat00094
여기서,
Figure 112019108761669-pat00010
는
Figure 112019108761669-pat00011
이며,
Figure 112019108761669-pat00012
는 분석 구간을 통과한 차량 대수를 나타내며,
Figure 112019108761669-pat00013
는 분석 구간을 통과한 차량 중 결빙을 감지한 차량 대수를 나타내고,
Figure 112019108761669-pat00014
는 날씨에 따른 강수 확률을 고려한 가중치를 나타내고,
Figure 112019108761669-pat00015
는 결빙을 교량에서 감지한 차량의 비율을 나타내고,
Figure 112019108761669-pat00016
는 결빙을 구배에서 감지한 차량의 비율을 나타낸다.
상기 타겟 항목이 결빙-안개인 경우, 하기 수학식을 이용하여 상기 결빙-안개에 대한 도로 위험도를 도출하되,
Figure 112020000474225-pat00095
여기서,
Figure 112019108761669-pat00018
이며,
Figure 112019108761669-pat00019
는 분석 구간을 통과한 차량 대수를 나타내며,
Figure 112019108761669-pat00020
는 분석 구간을 통과한 차량 중 결빙과 안개를 동시에 감지한 차량 대수를 나타내고,
Figure 112019108761669-pat00021
는 날씨에 따른 강수 확률을 고려한 가중치를 나타내고,
Figure 112019108761669-pat00022
는 결빙을 교량에서 감지한 차량의 비율을 나타내고,
Figure 112019108761669-pat00023
는 결빙을 구배에서 감지한 차량의 비율을 나타낸다.
상기 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 Z-값으로 변환하는 단계; 및
상기 Z-값을 이용하여 표준 점수로 환산한 후 표준 위험 지표를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 Z-값은 하기 수학식을 이용하여 산출되되,
Figure 112019108761669-pat00024
여기서, i는 타겟 항목 인덱스(예를 들어, 포트홀, 결빙, 안개, 결빙-안개)를 나타내며,
Figure 112019108761669-pat00025
는 t시간 동안 수집된 데이터를 기반으로 도출된 타겟 항목(i)의 평균값을 나타내며,
Figure 112019108761669-pat00026
는 t시간 동안 수집된 데이터를 기반으로 도출된 타겟 항목(i)의 표준편차를 나타내고,
Figure 112019108761669-pat00027
는 (t-1)에서 t 시간 동안 수집된 차량 데이터를 기반으로 도출된 타겟 항목(i)의 평균값을 나타낸다.
본 발명의 다른 측면에 따르면 도로위험지표 산출 장치가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어들을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 명령어들을 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서에 의해 실행된 명령어들은, 분석 대상 구간을 통과한 각각의 차량으로부터 데이터를 수집하는 단계; 상기 데이터를 기반으로 상기 분석 대상 구간을 통과한 차량 대수를 도출하는 단계; 상기 수집된 데이터를 기반으로 상기 분석 대상 구간을 통과한 차량 중 타겟 항목을 감지한 차량 대수를 도출하는 단계; 상기 통과한 차량 대수 및 상기 감지한 차량 대수를 이용하여 타겟 항목 감지 비율을 도출하는 단계; 및 상기 타겟 항목 감지 비율과 교통 정보 및 기상 정보 중 적어도 하나를 이용하여 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 도출하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 도로위험지표 산출 장치가 제공될 수 있다.
상기 명령어들은, 상기 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 Z-값으로 변환하는 단계; 및 상기 Z-값을 이용하여 표준 점수로 환산한 후 표준 위험 지표를 출력하는 단계를 더 수행할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 도로위험지표 산출 방법 및 그 장치를 제공함으로써, 사업용 차량에서 수집된 데이터와 도로속성정보를 기반으로 실시간 또는 비실시간 도로위험정도를 점수화하여 지표화할 수 있다.
또한, 본 발명은 도로위험정도를 표준 점수로 환산하여 지표화함으로써 판독력 및 시인성을 높일 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로위험 지표 산출 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로위험지표 산출 방법을 나타낸 순서도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 표준 점수 변환식을 정리한 도면.
4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로위험지표 산출 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량에서 수집된 데이터를 예시한 도면.
도 6은 도 5를 기반으로 도출된 포트홀에 대한 도로위험지표를 나타낸 도면.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량에서 수집된 데이터를 예시한 도면.
도 8은 도 7을 기반으로 도출된 안개에 대한 도로위험지표를 나타낸 도면.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량에서 수집된 데이터 및 기상 데이터를 예시한 도면.
도 10은 도 9를 기반으로 도출된 결빙에 대한 도로위험지표를 나타낸 도면.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로위험 지표 산출 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 도로위험 지표 산출 시스템(100)은 복수의 차량(110) 및 도로위험지표 산출 장치(120)를 포함하여 구성된다.
복수의 차량(110)은 사업용 차량으로, 분석 대상 구간을 주행하며, 데이터를 수집하여 이를 도로위험지표 산출 장치(120)로 전송한다.
복수의 차량(110)은 분석 대상 구간에서 다양한 데이터를 수집하기 위한 장비들을 부착되어 있는 것을 가정하기로 한다. 또한, 복수의 차량(110)은 일정 간격으로 분석 대상 구간을 주행하며, 데이터를 수집하여 이를 실시간 또는 비실시간으로 도로위험지표 산출 장치(120)로 전송할 수 있다.
복수의 차량에서 수집되는 데이터는 차량 식별정보(ID), 차량 위치, 차량 속도/가속도, 선행차량과의 간격, 선행 차량 속도, 타겟 항목(예를 들어, 포트홀, 안개, 결빙 등)일 수 있다.
물론, 이외에도, 도로 관련 데이터(예를 들어, 도로 구배, 교량, 교통량 등), 교통 정보 및 기상 정보(날씨 등) 등을 더 수집할 수도 있음은 당연하다.
도로위험지표 산출 장치(120)는 각각의 차량(110)으로부터 데이터를 수집하고, 이를 가공하여 도로위험지표를 산출하기 위한 장치이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 도로위험지표 산출 장치(120)는 타겟 항목에 대한 도로위험지표를 각각 산출할 수 있다. 여기서, 타겟 항목은 도로위험지표를 도출하고자 하는 항목으로 예를 들어, 포트홀, 안개, 결빙, 결빙-안개일 수 있다. 이하에서 이에 대해 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로위험지표 산출 방법을 나타낸 순서도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 표준 점수 변환식을 정리한 도면이다.
단계 210에서 도로위험지표 산출 장치(120)는 분석 대상 구간을 통과한 각각의 차량으로부터 데이터를 수집한다. 차량은 도로위험지표 산출을 위해 분석 대상 구간을 주행하며 데이터를 수집하는 사업용 차량일 수 있다.
단계 215에서 도로위험지표 산출 장치(120)는 수집된 데이터를 기반으로 분석 대상 구간을 통과한 차량 대수를 도출한다.
단계 220에서 도로위험지표 산출 장치(120)는 수집된 데이터를 기반으로 상기 분석 대상 구간을 통과한 차량 중 타겟 항목을 감지한 차량 대수를 도출한다.
여기서, 타겟 항목은 포트홀, 안개, 결빙 및 결빙-안개 중 적어도 하나일 수 있다. 즉, 차량은 도로를 주행하며 포트홀, 안개, 결빙 및 결빙-안개 중 적어도 하나를 감지한 후 이에 대한 정보를 도로위험지표 산출 장치(120)로 전송할 수 있다.
단계 225에서 도로위험지표 산출 장치(120)는 분석 대상 구간을 통과한 차량 대수 및 타겟 항목을 감지한 차량 대수를 이용하여 분석 기간 동안 차량이 타겟 항목을 감지한 비율을 도출한다.
이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 각각의 타겟 항목을 감지한 비율을 도출하는 방법에 대해 설명하기로 한다.
i) 타겟 항목이 포트홀인 경우
타겟 항목이 포트홀인 경우, 도로위험지표 산출 장치(120)는 하기 수학식을 이용하여 분석 기간 동안 차량이 포트홀을 감지한 비율을 도출할 수 있다.
Figure 112019108761669-pat00028
여기서,
Figure 112019108761669-pat00029
는 분석 기간 동안(t 동안) 차량이 포트홀을 감지한 비율을 나타낸다. 또한,
Figure 112019108761669-pat00030
는 분석 구간을 통과한 차량 대수를 나타내며,
Figure 112019108761669-pat00031
는 분석 구간을 통과한 차량 중 포트홀을 감지한 차량 대수를 나타낸다.
ii) 타겟 항목이 안개인 경우,
타겟 항목이 안개인 경우, 도로위험지표 산출 장치(120)는 하기 수학식2을 이용하여 분석 기간 동안 차량이 안개를 감지한 비율을 도출할 수 있다.
Figure 112019108761669-pat00032
여기서,
Figure 112019108761669-pat00033
는 분석 기간 동안(t 동안) 차량이 안개를 감지한 비율을 나타낸다. 또한,
Figure 112019108761669-pat00034
는 분석 구간을 통과한 차량 대수를 나타내며,
Figure 112019108761669-pat00035
는 분석 구간을 통과한 차량 중 안개를 감지한 차량 대수를 나타낸다.
iii) 타겟 항목이 결빙인 경우
타겟 항목이 결빙인 경우, 도로위험지표 산출 장치(120)는 하기 수학식3을 이용하여 분석 기간 동안 차량이 결빙을 감지한 비율을 도출할 수 있다.
Figure 112019108761669-pat00036
여기서,
Figure 112019108761669-pat00037
는 분석 기간 동안(t 동안) 차량이 결빙을 감지한 비율을 나타낸다. 또한,
Figure 112019108761669-pat00038
는 분석 구간을 통과한 차량 대수를 나타내며,
Figure 112019108761669-pat00039
는 분석 구간을 통과한 차량 중 결빙을 감지한 차량 대수를 나타낸다.
iv) 타겟 항목이 결빙-안개인 경우
타겟 항목이 결빙인 경우, 도로위험지표 산출 장치(120)는 하기 수학식3을 이용하여 분석 기간 동안 차량이 결빙을 감지한 비율을 도출할 수 있다.
Figure 112019108761669-pat00040
여기서,
Figure 112019108761669-pat00041
는 분석 기간 동안(t 동안) 차량이 안개와 결빙을 동시에 감지한 비율을 나타낸다. 또한,
Figure 112019108761669-pat00042
는 분석 구간을 통과한 차량 대수를 나타내며,
Figure 112019108761669-pat00043
는 분석 구간을 통과한 차량 중 결빙과 안개를 동시에 감지한 차량 대수를 나타낸다.
단계 230에서 도로위험지표 산출 장치(120)는 타겟 항목을 감지한 비율을 이용하여 타겟 항목 위험도를 도출한다.
여기서, 도로위험지표 산출 장치(120)는 교통 정보 및 기상 정보 중 적어도 하나를 더 이용하여 타겟 항목 위험도를 도출할 수 있다.
이미 전술한 바와 같이, 타겟 항목이 포트홀, 안개, 결빙 및 결빙-안개 중 적어도 하나인 경우, 각각의 위험도를 도출하는 방법에 대해 설명하기로 한다.
예를 들어, 도로위험지표 산출 장치(120)는 포트홀을 감지한 비율 및 교통량 정보를 이용하여 포트홀 위험도를 도출할 수 있다. 포트홀 위험도는 수학식 5를 이용하여 도출될 수 있다.
Figure 112020000474225-pat00096
다른 예를 들어, 도로위험지표 산출 장치(120)는 안개를 감지한 비율 및 구간 속도 정보를 이용하여 안개에 따른 상대적인 위험 정도(안개 위험 지표)를 도출할 수 있다. 안개 위험 지표는 수학식 6을 이용하여 도출될 수 있다.
Figure 112020000474225-pat00097
또 다른 예를 들어, 도로위험지표 산출 장치(120)는 결빙 감지한 비율 및 구간 속도 정보를 이용하여 결빙에 따른 상대적인 위험 정도(결빙 위험도)를 도출할 수 있다. 여기서, 도로위험지표 산출 장치(120)는 결빙 위험도를 산출함에 있어, 도로 기하 구조, 교량 및 기상청 구조를 더 이용하여 결빙 위험도를 도출할 수 있다. 결빙 위험도는 수학식 7을 이용하여 도출될 수 있다.
Figure 112020000474225-pat00098
여기서,
Figure 112019108761669-pat00047
는 날씨에 따른 강수 확률을 고려한 가중치를 나타내고,
Figure 112019108761669-pat00048
는 결빙을 교량에서 감지한 차량의 비율을 나타내고,
Figure 112019108761669-pat00049
는 결빙을 구배에서 감지한 차량의 비율을 나타낸다.
또 다른 예를 들어, 도로위험지표 산출 장치(120)는 결빙-안개 감지한 비율, 구간 속도 정보, 기하구조, 교량 및 기상 정보를 이용하여 결빙-안개에 따른 상대적인 위험 정도(결빙-안개 위험도)를 도출할 수 있다. 결빙-안개 위험도는 수학식 8을 이용하여 도출될 수 있다.
Figure 112020000474225-pat00099
단계 235에서 도로위험지표 산출 장치(120)는 타겟 항목 위험도를 이용하여 Z-값을 산출한다.
예를 들어, 도로위험지표 산출 장치(120)는 일정 시간 동안의 타겟 항목 위험 지표를 이용하여 Z-값을 산출할 수 있다. 예를 들어, Z-값은 하기 수학식 9를 이용하여 산출될 수 있다.
Figure 112019108761669-pat00051
여기서, i는 타겟 항목 인덱스(예를 들어, 포트홀, 결빙, 안개, 결빙-안개)를 나타내며,
Figure 112019108761669-pat00052
는 t시간 동안 수집된 데이터를 기반으로 도출된 타겟 항목(i)의 평균값을 나타내며,
Figure 112019108761669-pat00053
는 t시간 동안 수집된 데이터를 기반으로 도출된 타겟 항목(i)의 표준편차를 나타낸다. 또한,
Figure 112019108761669-pat00054
는 (t-1)에서 t 시간 동안 수집된 차량 데이터를 기반으로 도출된 타겟 항목(i)의 평균값을 나타낸다.
일정 시간 동안 수집된 데이터를 가공한 타겟 항목은 정규 분포를 따르는 것을 가정하기로 한다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 도로위험지표 산출 장치(120)는 타겟 항목에 대해 t시간에 대한 Z-값을 산출할 수 있다.
단계 240에서 도로위험지표 산출 장치(120)는 Z-값을 이용하여 타겟 항목 위험 지표를 표준 점수로 환산한다.
예를 들어, 도로위험지표 산출 장치(120)는 100점을 만점으로 하여 Z-값을 이용하여 타겟 항목 위험도를 표준 점수로 환산할 수 있다. 즉, 100점을 만점으로 하므로, 100점에 가까울수록 위험정도가 높은 것을 나타낸다.
도로위험지표 산출 장치(120)는 최소 점수를 50점으로 설정하여 특정 점수가 비정상적으로 작은 점수에 의해 과도하게 영향을 받지 않도록 하여 Z-값을 표준 점수로 환산할 수 있다.
표준 점수로 환산을 위한 조건 및 변환식을 정리하면 도 3과 같다.
단계 245에서 도로위험지표 산출 장치(120)는 표준 지표 구간 정보 및 환산된 표준 점수를 이용하여 타겟 항목에 대한 최종 도로위험지표를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 표준 환산 점수의 최소 점수인 50부터 최대 점수 100까지의 범위를 등간 구분하여 표준 위험 지표 구간이 설정된다. 예를 들어, 관심 지표 구간은 표준 점수의 50 ~ 63 구간으로 설정되며, 주의 지표 구간은 표준 점수의 64 ~ 75 점수 구간으로 설정될 수 있다. 또한, 경계 지표 구간은 75 ~ 88 점수 구간으로 설정되며, 심각 지표 구간은 88 ~ 100 점수 구간으로 설정될 수 있다.
이로 인해, 도로위험지표 산출 장치(120)는 표준 점수로 환산된 결과를 이용하여 타겟 항목에 대한 최종 표준 위험 지표를 출력할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로위험지표 산출 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 도로위험지표 산출 장치(120)는 수집부(410), 데이터 가공부(415), 메모리(420) 및 프로세서(425)를 포함하여 구성된다.
수집부(410)는 분석 대상 구간을 운행하는 차량으로부터 데이터를 수집하기 위한 수단이다. 예를 들어, 수집부(410)는 해당 분석 대상 구간을 운행하는 차량으로부터, 차량 식별정보(ID), 차량 위치 정보, 차량 속도/가속도, 선행차량과의 간격, 선행 차량 속도, 타겟 항목 감지 정보, 도로 정보(교량, 구배 등), 기상 정보등을 수집할 수 있다. 물론, 기상 정보 및 도로 정보는 분석 대상 구간을 운행하는 차량 이외의 다른 장치로부터 수집될 수도 있음은 당연하다.
데이터 가공부(415)는 차량으로부터 수집된 데이터를 가공, 분석하여 타겟 항목에 대한 도로위험지표를 산출할 수 있다. 이에 대해서는 이미 전술한 바와 동일하므로 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
메모리(420)는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로위험지표를 산출하는 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드들(명령어들)을 저장한다.
프로세서(425)는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로위험지표 산출 장치(120)의 내부 구성 요소들(예를 들어, 수집부(410), 데이터 가공부(415), 메모리(420) 등)을 제어하기 위한 수단이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 대상 구간(예를 들어, 경부고속도로 양재 IC ~ 신갈 IC(부산방향))을 대상으로 일정 기간(예를 들어, 2018.01 ~ 현재)까지 수집된 차량의 데이터를 도시한 도면이고, 도 6은 도 5를 기반으로 분석 대상 기간(예를 들어, 2018.03 ~ 2018.08)까지의 포트홀에 따른 도로위험정도를 산정한 결과를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 분석 대상 구간(예를 들어, 자유로 구간 자유로JC ~ 이산포 IC)을 대상으로 일정 기간(예를 들어, 2018.01 ~ 현재)까지 수집된 차량의 데이터를 도시한 도면이고, 도 8은 도 7을 기반으로 분석 대상 기간(예를 들어, 2018.03 ~ 2018.08)까지의 안개에 따른 도로위험정도를 산정한 결과를 도시한 것이다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 분석 대상 구간(예를 들어, 일반 국도 14호)을 대상으로 일정 기간(예를 들어, 2018.01 ~ 현재)까지 수집된 차량의 데이터 및 기상 데이터를 도시한 도면이고, 도 10은 도 9를 기반으로 분석 대상 기간(예를 들어, 2018.03 ~ 2018.08)까지의 결빙에 따른 도로위험정도를 산정한 결과를 도시한 것이다.
도 6, 도 8 및 도 10에서 도시된 바와 같이, 분석 대상 기간 동안의 포트홀, 안개, 결빙에 따른 도로위험지표를 표준 점수를 기반으로 환산하여 제시함으로써 지표에 대한 시인성을 보다 높일 수 있는 이점이 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 장치 및 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기매체(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.
상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 도로위험지표 산출 시스템
110: 차량
120: 도로위험지표 산출 장치

Claims (14)

  1. 분석 대상 구간을 통과한 각각의 차량으로부터 데이터를 수집하는 단계;
    상기 데이터를 기반으로 상기 분석 대상 구간을 통과한 차량 대수를 도출하는 단계;
    상기 수집된 데이터를 기반으로 상기 분석 대상 구간을 통과한 차량 중 타겟 항목을 감지한 차량 대수를 도출하는 단계;
    상기 통과한 차량 대수 및 상기 감지한 차량 대수를 이용하여 타겟 항목 감지 비율을 도출하는 단계; 및
    상기 타겟 항목 감지 비율과 교통 정보 및 기상 정보 중 적어도 하나를 이용하여 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 도출하는 단계를 포함하되,
    상기 타겟 항목이 결빙이거나 결빙-안개인 경우, 상기 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 도출하는 단계는,
    교량에서 타겟 항목을 감지한 차량 비율 및 구배에서 상기 타겟 항목을 감지한 차량 비율을 각각 더 도출하되, 상기 도출된 교량에서 타겟 항목을 감지한 차량 비율 및 구배에서 상기 타겟 항목을 감지한 차량 비율을 더 이용하여 상기 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 도출하는 것을 특징으로 하는 도로위험지표 산출 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 타겟 항목은 포트홀, 안개, 결빙 및 결빙-안개 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 도로위험지표 산출 방법.
  3. 삭제
  4. 제2 항에 있어서,
    상기 타겟 항목이 포트홀인 경우, 하기 수학식을 이용하여 상기 포트홀에 대한 도로 위험도를 도출하는 것을 특징으로 하는 도로위험지표 산출 방법.
    Figure 112020000474225-pat00100

    여기서,
    Figure 112020000474225-pat00056
    이며,
    Figure 112020000474225-pat00057
    는 분석 구간을 통과한 차량 대수를 나타내며,
    Figure 112020000474225-pat00058
    는 분석 구간을 통과한 차량 중 포트홀을 감지한 차량 대수를 나타냄.
  5. 제2 항에 있어서,
    상기 타겟 항목이 안개인 경우, 하기 수학식을 이용하여 상기 안개에 대한 도로 위험도를 도출하는 것을 특징으로 하는 도로위험지표 산출 방법.
    Figure 112020000474225-pat00101

    여기서,
    Figure 112020000474225-pat00060
    이며,
    Figure 112020000474225-pat00061
    는 분석 구간을 통과한 차량 대수를 나타내며,
    Figure 112020000474225-pat00062
    는 분석 구간을 통과한 차량 중 안개를 감지한 차량 대수를 나타냄.
  6. 제2 항에 있어서,
    상기 타겟 항목이 결빙인 경우, 하기 수학식을 이용하여 상기 결빙에 대한 도로 위험도를 도출하는 것을 특징으로 하는 도로위험지표 산출 방법.
    Figure 112020000474225-pat00102

    여기서,
    Figure 112020000474225-pat00064
    는
    Figure 112020000474225-pat00065
    이며,
    Figure 112020000474225-pat00066
    는 분석 구간을 통과한 차량 대수를 나타내며,
    Figure 112020000474225-pat00067
    는 분석 구간을 통과한 차량 중 결빙을 감지한 차량 대수를 나타내고,
    Figure 112020000474225-pat00068
    는 날씨에 따른 강수 확률을 고려한 가중치를 나타내고,
    Figure 112020000474225-pat00069
    는 결빙을 교량에서 감지한 차량의 비율을 나타내고,
    Figure 112020000474225-pat00070
    는 결빙을 구배에서 감지한 차량의 비율을 나타냄.
  7. 제2 항에 있어서,
    상기 타겟 항목이 결빙-안개인 경우, 하기 수학식을 이용하여 상기 결빙-안개에 대한 도로 위험도를 도출하는 것을 특징으로 하는 도로위험지표 산출 방법.
    Figure 112020000474225-pat00103

    여기서,
    Figure 112020000474225-pat00072
    이며,
    Figure 112020000474225-pat00073
    는 분석 구간을 통과한 차량 대수를 나타내며,
    Figure 112020000474225-pat00074
    는 분석 구간을 통과한 차량 중 결빙과 안개를 동시에 감지한 차량 대수를 나타내고,
    Figure 112020000474225-pat00075
    는 날씨에 따른 강수 확률을 고려한 가중치를 나타내고,
    Figure 112020000474225-pat00076
    는 결빙을 교량에서 감지한 차량의 비율을 나타내고,
    Figure 112020000474225-pat00077
    는 결빙을 구배에서 감지한 차량의 비율을 나타냄.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 Z-값으로 변환하는 단계; 및
    상기 Z-값을 이용하여 표준 점수로 환산한 후 표준 위험 지표를 출력하는 단계를 더 포함하는 도로위험지표 산출 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 Z-값은 하기 수학식을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 도로위험지표 산출 방법.
    Figure 112019108761669-pat00078

    여기서, i는 타겟 항목 인덱스(예를 들어, 포트홀, 결빙, 안개, 결빙-안개)를 나타내며,
    Figure 112019108761669-pat00079
    는 t시간 동안 수집된 데이터를 기반으로 도출된 타겟 항목(i)의 평균값을 나타내며,
    Figure 112019108761669-pat00080
    는 t시간 동안 수집된 데이터를 기반으로 도출된 타겟 항목(i)의 표준편차를 나타내고,
    Figure 112019108761669-pat00081
    는 (t-1)에서 t 시간 동안 수집된 차량 데이터를 기반으로 도출된 타겟 항목(i)의 평균값을 나타냄.
  10. 제1항 내지 제2항, 제4항 내지 제9항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
  11. 적어도 하나의 명령어들을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 명령어들을 실행하는 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서에 의해 실행된 명령어들은,
    분석 대상 구간을 통과한 각각의 차량으로부터 데이터를 수집하는 단계;
    상기 데이터를 기반으로 상기 분석 대상 구간을 통과한 차량 대수를 도출하는 단계;
    상기 수집된 데이터를 기반으로 상기 분석 대상 구간을 통과한 차량 중 타겟 항목을 감지한 차량 대수를 도출하는 단계;
    상기 통과한 차량 대수 및 상기 감지한 차량 대수를 이용하여 타겟 항목 감지 비율을 도출하는 단계; 및
    상기 타겟 항목 감지 비율과 교통 정보 및 기상 정보 중 적어도 하나를 이용하여 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 도출하는 단계를 수행하되,
    상기 타겟 항목이 결빙이거나 결빙-안개인 경우, 상기 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 도출하는 단계는,
    교량에서 타겟 항목을 감지한 차량 비율 및 구배에서 상기 타겟 항목을 감지한 차량 비율을 각각 더 도출하되, 상기 도출된 교량에서 타겟 항목을 감지한 차량 비율 및 구배에서 상기 타겟 항목을 감지한 차량 비율을 더 이용하여 상기 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 도출하는 것을 특징으로 하는 도로위험지표 산출 장치.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 타겟 항목은 포트홀, 안개, 결빙 및 결빙-안개 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 도로위험지표 산출 장치.

  13. 삭제
  14. 제11 항에 있어서,
    상기 명령어들은,
    상기 타겟 항목에 대한 도로 위험도를 Z-값으로 변환하는 단계; 및
    상기 Z-값을 이용하여 표준 점수로 환산한 후 표준 위험 지표를 출력하는 단계를 더 수행하는 것을 특징으로 하는 도로위험지표 산출 장치.

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