KR102149458B1

KR102149458B1 - System and method for mornitoring condition of tire and road surface during vehicle driving

Info

Publication number: KR102149458B1
Application number: KR1020180174226A
Authority: KR
Inventors: 조혜영
Original assignee: 넥센타이어 주식회사
Priority date: 2018-12-31
Filing date: 2018-12-31
Publication date: 2020-08-31
Also published as: KR20200083026A

Abstract

본 발명은 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 방법을 개시한다. 본 발명은 타이어의 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 센싱부와, 상기 센싱로부터 상기 상태 데이터를 전달받아, 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환하는 데이터 변환부와, 상기 데이터 변환부에서 상기 제1 데이터를 전달받아, 기 설정된 주파수 대역별로 상기 제1 데이터의 값을 합산하여 제2 데이터를 생성하는 데이터 합산부와, 상기 기 설정된 주파수 대역별로 저장된 레퍼런스 데이터와 상기 제2 데이터를 비교하는 데이터 비교부, 및 상기 데이터 비교부에서의 비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 상태를 결정하는 상태 추정부를 포함한다.The present invention discloses a tire condition monitoring system and method. The present invention provides a sensing unit that senses state data related to a condition of a tire, a data conversion unit that receives the state data from the sensing and converts it into first data that is a value for a frequency, and the data conversion unit includes the first A data summing unit receiving data and summing the values of the first data for each preset frequency band to generate second data, and a data comparing unit for comparing the second data with reference data stored for each preset frequency band And a condition estimating unit determining a condition of the tire in consideration of a result of the comparison in the data comparison unit.

Description

Tire and road condition monitoring system and method during driving {SYSTEM AND METHOD FOR MORNITORING CONDITION OF TIRE AND ROAD SURFACE DURING VEHICLE DRIVING}

본 발명의 실시예들은 시스템 및 방법에 관한 것으로 더 상세히, 타이어의 상태를 모니터링하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.Embodiments of the present invention relate to systems and methods and, more particularly, to systems and methods for monitoring the condition of a tire.

사용자들이 운행하는 차량은 많은 부품들로 이루어져 있고, 그 중 타이어는 실질적으로 차량의 구동에 큰 영향을 주고, 특히 사용자의 안전 확보를 위한 핵심 부품 중 하나라 할 수 있다.Vehicles operated by users are made up of many parts, and among them, tires have a great influence on the driving of the vehicle, and in particular, can be said to be one of the key parts for securing user safety.

운전자는 차량의 주행상태에 따라 속도, 조향 등을 다르게 하여야 한다. 예를 들어, 눈길에서는 속도를 낮추고 급격한 제동을 하지 않아야 하고, 각 노면의 조건에 따라 경제적인 주행속도가 달라진다. 따라서, 차량의 주행 노면에 대한 정보를 정확하게 측정하고 신속하고 운전자에게 전달하는 것이 중요하다.The driver must change the speed and steering according to the driving condition of the vehicle. For example, on snowy roads, you should slow down and avoid sudden braking, and the economical driving speed varies depending on the conditions of each road surface. Therefore, it is important to accurately measure the information on the road surface of the vehicle and deliver it to the driver quickly.

사물 인터넷(IOT)를 차량의 부품들에 적용하여, 차량의 상태를 실시간으로 측정하고 이를 주변 사물과 공유하려는 연구가 진행되고 있다. 이를 위해서 먼저 차량의 주행 환경이 정확하게 측정되어야 하는데, 외부와 직접 접촉하는 타이어의 상태를 모니터링하는 것이 정확한 정보를 얻을 수 있다. By applying the Internet of Things (IOT) to vehicle parts, research is being conducted to measure the state of the vehicle in real time and share it with surrounding objects. For this, first, the driving environment of the vehicle must be accurately measured. Monitoring the condition of the tire in direct contact with the outside can obtain accurate information.

전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.The above-described background technology is technical information possessed by the inventors for derivation of the present invention or acquired during the derivation process of the present invention, and is not necessarily known to be publicly known prior to filing the present invention.

본 발명의 실시예들은 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 방법을 제공한다.Embodiments of the present invention provide a tire condition monitoring system and method.

본 발명의 일 측면은, 타이어의 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 센싱부와, 상기 센싱로부터 상기 상태 데이터를 전달받아, 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환하는 데이터 변환부와, 상기 데이터 변환부에서 상기 제1 데이터를 전달받아, 기 설정된 주파수 대역별로 상기 제1 데이터의 값을 합산하여 제2 데이터를 생성하는 데이터 합산부와, 상기 기 설정된 주파수 대역별로 저장된 레퍼런스 데이터와 상기 제2 데이터를 비교하는 데이터 비교부, 및 상기 데이터 비교부에서의 비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 상태를 결정하는 상태 추정부를 포함하는, 타이어의 상태 모니터링 시스템을 제공한다. An aspect of the present invention includes a sensing unit that senses condition data related to a condition of a tire, a data conversion unit that receives the condition data from the sensing and converts it into first data that is a value for a frequency, and the data conversion unit A data summing unit for generating second data by receiving the first data from and summing the values of the first data for each preset frequency band, and comparing the reference data stored for each preset frequency band with the second data It provides a condition monitoring system of a tire including a data comparison unit and a condition estimating unit for determining the condition of the tire in consideration of the comparison result of the data comparison unit.

또한, 상기 데이터 합산부에서 제1 대역에 대한 제1 누적값과 상기 제1 대역과 다른 제2 대역에 대한 제2 누적값을 산출하고, 상기 제2 누적값에 대한 상기 제1 누적값에 대한 누적 비를 산출하는, 데이터 비율 생성부를 더 포함할 수 있다.In addition, the data summing unit calculates a first accumulation value for a first band and a second accumulation value for a second band different from the first band, and the first accumulation value for the second accumulation value. It may further include a data ratio generator that calculates the cumulative ratio.

또한, 상기 제1 대역은 0Hz을 초과하고 350Hz이하며, 상기 제2 대역은 350Hz을 초과하고 500Hz이하 일 수 있다.In addition, the first band may exceed 0Hz and be 350Hz or less, and the second band may exceed 350Hz and be 500Hz or less.

또한, 상기 데이터 합산부는 250Hz을 초과하고 500Hz이하의 제3 대역에 대한 제3 누적값을 산출할 수 있다.In addition, the data summing unit may calculate a third accumulated value for a third band exceeding 250 Hz and below 500 Hz.

또한, 상기 데이터 비교부는 기 설정된 주파수에서 제1 데이터의 값인 제1 속도값을 기초로 타이어의 속도를 추정하고, 상기 데이터 합산부에서 산출된 제1 대역에 대한 제1 누적값과 제2 대역에 대한 제2 누적값을 기초로 생성된 누적 비와 상기 레퍼런스 데이터와 비교하고, 상기 데이터 합산부에서 산출한 제3 대역에 대한 제3 누적값과 상기 레퍼런스 데이터와 비교할 수 있다.In addition, the data comparison unit estimates the speed of the tire based on a first speed value that is a value of first data at a preset frequency, and calculates the first accumulated value and the second band for the first band calculated by the data summing unit. The accumulation ratio generated based on the second accumulation value for is compared with the reference data, and a third accumulation value for the third band calculated by the data summing unit may be compared with the reference data.

또한, 상기 제3 대역은 상기 제1 대역의 적어도 일부와, 상기 제2 대역의 적어도 일부를 포함할 수 있다.In addition, the third band may include at least a part of the first band and at least a part of the second band.

또한, 상기 레퍼런스 데이터는 상기 기 설정된 주파수에서의 값인 제1 패턴과, 상기 기 설정된 주파수 대역에서의 누적된 값의 비인 제2 패턴과, 상기 기 설정된 주파수 대역에서 값이 누적된 제3 패턴을 가질 수 있다.In addition, the reference data may have a first pattern that is a value at the preset frequency, a second pattern that is a ratio of an accumulated value in the preset frequency band, and a third pattern in which values are accumulated in the preset frequency band. I can.

또한, 상기 데이터 비교부는 상기 제1 속도값과 상기 제1 패턴을 비교하고, 상기 누적 비와 상기 제2 패턴을 비교하며, 상기 제3 누적값과 상기 제3 패턴을 비교할 수 있다.In addition, the data comparison unit may compare the first speed value with the first pattern, compare the accumulation ratio with the second pattern, and compare the third accumulation value with the third pattern.

또한, 상기 센싱부는 상기 타이어의 내부 압력, 마모도, 진동, 소음, 온도, 하중, 노면상태 및 회전 속도 중 적어도 하나에 대한 정보를 측정할 수 있다.In addition, the sensing unit may measure information on at least one of internal pressure, wear, vibration, noise, temperature, load, road surface condition, and rotation speed of the tire.

또한, 상기 레퍼런스 데이터는 상기 센싱부에서 이전에 전달받은 상태 데이터를 기계 학습하여 생성되며, 각 타이어의 상태에 관한 정보를 가질 수 있다.In addition, the reference data is generated by machine learning state data previously transmitted from the sensing unit, and may have information on the state of each tire.

또한, 상기 센싱부는 상기 타이어의 제1 축 및 상기 제1 축과 다른 제2 축에 대한 상태 데이터를 센싱하고, 상기 데이터 변환부는 상기 제1 축에 대한 제1a 데이터와, 상기 제2 축에 대한 제1b 데이터를 생성하고, 상기 데이터 합산부는 상기 제1a 데이터를 기초로 제4 대역에서의 제4 누적값을 산출하고, 상기 제1b 데이터를 기초로 상기 제4 대역에서의 제5 누적값을 산출할 수 있다.In addition, the sensing unit senses the state data of the first axis of the tire and a second axis different from the first axis, and the data conversion unit includes first a data for the first axis and a second axis for the second axis. Generate 1b data, and the data summing unit calculates a fourth cumulative value in the fourth band based on the 1a data, and calculates a fifth cumulative value in the fourth band based on the 1b data can do.

또한, 상기 제4 대역은 495 Hz 이상 500Hz 이하일 수 있다.In addition, the fourth band may be 495 Hz or more and 500 Hz or less.

또한, 필요에 따라 상기 대역은 0~500Hz 데이터 구간 안에서 제1 대역에서 제10 대역까지 세분화시킨 값을 사용할 수 있다.In addition, if necessary, the band may use a value subdivided from the first band to the tenth band within the 0 to 500 Hz data interval.

또한, 상기 상태 추정부는 상기 데이터 비교부에서의 비교 결과를 기초로, 상기 타이어의 마모도 또는 노면 상태를 추정할 수 있다.In addition, the condition estimating unit may estimate a wear degree of the tire or a road surface condition based on a result of the comparison in the data comparison unit.

본 발명의 다른 측면은, 타이어의 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 단계와, 상기 센싱된 상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환하는 단계와, 상기 제1 데이터를 기설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계와, 기 설정된 주파수 대역별로 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계, 및 비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 주행 상태를 결정하는 단계를 포함하는 타이어의 상태 모니터링 방법을 제공한다.Another aspect of the present invention includes the steps of sensing condition data related to the condition of a tire, converting the sensed condition data into first data that is a value for a frequency, and summing the first data for each preset frequency band. It provides a tire condition monitoring method comprising the steps of: comparing the reference data and the summed data for each preset frequency band, and determining the driving condition of the tire in consideration of the comparison result.

또한, 상기 데이터를 센싱하는 단계 이전에, 상기 타이어의 상태에 관한 데이터를 기계 학습하여 상기 레퍼런스 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, before the step of sensing the data, the step of generating the reference data by machine learning data on the condition of the tire may be further included.

또한, 상기 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계는 기 설정된 주파수에서 제1 데이터의 값인 제1 속도값을 기초로 타이어의 속도를 추정하고, 제1 대역에 대한 제1 누적값과 제2 대역에 대한 제2 누적값을 기초로 생성된 누적 비와 상기 레퍼런스 데이터를 비교하고, 제3 대역에 대한 제3 누적값과 상기 레퍼런스 데이터와 비교할 수 있다.In addition, the comparing the reference data and the summed data includes estimating the speed of the tire based on the first speed value, which is the value of the first data, at a preset frequency, and the first accumulated value and the second band for the first band. An accumulation ratio generated based on a second accumulation value of is compared with the reference data, and a third accumulation value for a third band and the reference data may be compared.

또한, 상기 제1 대역은 0Hz을 초과하고 350Hz이하며, 상기 제2 대역은 350Hz을 초과하고 500Hz이하며, 상기 제3 대역은 250Hz을 초과하고 500Hz이하일 수 있다.In addition, the first band may exceed 0Hz and be 350Hz or less, the second band may exceed 350Hz and be 500Hz or less, and the third band may exceed 250Hz and be 500Hz or less.

또한, 상기 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계는 상기 제1 속도값과 상기 제1 패턴을 비교하고, 상기 누적 비와 상기 제2 패턴을 비교하며, 상기 제3 누적값과 상기 제3 패턴을 비교할 수 있다.In addition, the comparing the reference data and the summed data includes comparing the first speed value and the first pattern, comparing the accumulation ratio and the second pattern, and comparing the third accumulation value and the third pattern. Can be compared.

또한, 상기 상태 데이터를 센싱하는 단계는 상기 타이어의 제1 축 및 상기 제1 축과 다른 제2 축에 대한 상태 데이터를 센싱하고, 상기 제1 데이터를 기설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계는 상기 제1 축에 관한 데이터로부터 제4 대역에서의 누적값을 합산하여 제4 누적값을 산출하고, 상기 제2 축에 관한 데이터로부터 상기 제4 대역에서의 누적값을 합산하여 제5 누적값을 산출하고, 상기 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계는 상기 제4 누적값과 상기 제5 누적값을 레퍼런스 데이터와 비교할 수 있다.In addition, the sensing of the condition data includes sensing condition data for a first axis of the tire and a second axis different from the first axis, and summing the first data for each preset frequency band may include: A fourth cumulative value is calculated by summing the cumulative value in the fourth band from the data on the first axis, and a fifth cumulative value is calculated by summing the cumulative value in the fourth band from the data on the second axis. In the comparing the reference data and the summed data, the fourth accumulated value and the fifth accumulated value may be compared with reference data.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.Other aspects, features, and advantages other than those described above will become apparent from the following drawings, claims, and detailed description of the invention.

본 발명의 실시예들에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 방법은 실시간으로 타이어의 상태를 측정하고, 기 저장된 레퍼런스 데이터와 비교하여 신속하고 정확하게 타이어의 상태를 모니터링 할 수 있다.The tire condition monitoring system and method according to the embodiments of the present invention may measure the condition of the tire in real time and monitor the condition of the tire quickly and accurately by comparing it with previously stored reference data.

본 발명의 실시예들에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 방법은 기계학습되어 생성 및 저장된 레퍼런스 데이터를 이용하므로, 타이어의 실제 상태를 정확하게 예측할 수 있다. 레퍼런스 데이터는 차량이 실제로 주행한 환경을 기계학습하여 생성되므로 예측의 신뢰도를 높일 수 있다.The system and method for monitoring the condition of the tire according to the embodiments of the present invention can accurately predict the actual condition of the tire because it uses reference data generated and stored by machine learning. Since the reference data is generated by machine learning the environment in which the vehicle actually traveled, the reliability of prediction can be improved.

본 발명의 실시예들에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 방법은 측정된 데이터를 주파수 구간별로 분리 및 패턴화하고, 이를 레퍼런스 데이터와 비교하므로 신속하게 연산할 수 있다. 측정된 데이터의 패턴과 레퍼런스 데이터의 패턴을 서로 비교하여 타이어의 상태를 신속하게 결정할 수 있다.In the tire condition monitoring system and method according to the embodiments of the present invention, measured data is separated and patterned for each frequency section, and compared with reference data, it is possible to calculate quickly. The condition of the tire can be quickly determined by comparing the measured data pattern and the reference data pattern.

도 1은 본 발명에 일 실시예에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 도 1의 타이어의 상태 모니터링 시스템이 차량에 장착된 상태를 도시한 평면도이다.
도 3은 본 발명에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템의 구성을 도시하는 도면이다.
도 4는 도 3의 센싱부의 구성을 도시하는 도면이다.
도 5는 도 4의 센싱부가 장착된 공기입 타이어를 도시한 도면이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 상태 모니터링 방법을 도시한 순서도이다.
도 8은 도 3의 센싱부에서 측정된 데이터 또는 이를 변환한 데이터를 나타내는 그래프이다.
도 9는 도 8의 상태 데이터를 변환하여 생성된 데이터를 나타내는 그래프이다.
도 10은 도 9의 데이터와 비교를 위해 사용되는 제1 레퍼런스 데이터를 나타내는 그래프이다.
도 11은 도 8의 상태 데이터를 처리하는 과정을 도시하는 도면이다.
도 12 및 도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 타이어의 상태 모니터링 방법을 도시한 순서도이다.
도 14는 도 12에서 사용되는 제2 레퍼런스 데이터를 나타내는 그래프이다.
도 15는 도 3의 표시부에서 디스플레이되는 타이어의 상태를 도시하는 도면이다.1 is a view schematically showing a tire condition monitoring system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a plan view illustrating a state in which the tire condition monitoring system of FIG. 1 is mounted on a vehicle.
3 is a diagram showing the configuration of a tire condition monitoring system according to the present invention.
4 is a diagram illustrating a configuration of a sensing unit of FIG. 3.
5 is a diagram illustrating a pneumatic tire equipped with a sensing unit of FIG. 4.
6 and 7 are flowcharts illustrating a method of monitoring a condition of a tire according to an embodiment of the present invention.
8 is a graph showing data measured by the sensing unit of FIG. 3 or converted data.
9 is a graph showing data generated by converting the state data of FIG. 8.
10 is a graph showing first reference data used for comparison with the data of FIG. 9.
11 is a diagram illustrating a process of processing the state data of FIG. 8.
12 and 13 are flowcharts illustrating a method for monitoring a condition of a tire according to another embodiment of the present invention.
14 is a graph showing second reference data used in FIG. 12.
15 is a diagram showing a condition of a tire displayed on the display portion of FIG. 3.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. Since the present invention can apply various transformations and have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and will be described in detail in the detailed description. Effects and features of the present invention, and a method of achieving them will be apparent with reference to the embodiments described later in detail together with the drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various forms.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and when describing with reference to the drawings, the same or corresponding constituent elements are assigned the same reference numerals, and redundant descriptions thereof will be omitted. .

이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. In the following embodiments, terms such as first and second are not used in a limiting meaning, but are used for the purpose of distinguishing one component from another component.

이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.In the following examples, the singular expression includes the plural expression unless the context clearly indicates otherwise.

이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. In the following embodiments, terms such as include or have means that the features or elements described in the specification are present, and do not preclude the possibility that one or more other features or elements may be added.

이하의 실시예에서, 막, 영역, 구성 요소 등의 부분이 다른 부분 위에 또는 상에 있다고 할 때, 다른 부분의 바로 위에 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 막, 영역, 구성 요소 등이 개재되어 있는 경우도 포함한다. In the following embodiments, when a part such as a film, a region, or a component is on or on another part, not only the case directly above the other part, but also another film, region, component, etc. are interposed therebetween. This includes cases where there is.

도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.In the drawings, components may be exaggerated or reduced in size for convenience of description. For example, the size and thickness of each component shown in the drawings are arbitrarily shown for convenience of description, and the present invention is not necessarily limited to what is shown.

도 1은 본 발명에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템(1)을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 2는 도 1의 타이어의 상태 모니터링 시스템(1)이 차량에 장착된 상태를 도시한 평면도이다.1 is a view schematically showing a tire condition monitoring system 1 according to the present invention, and FIG. 2 is a plan view showing a condition in which the tire condition monitoring system 1 of FIG. 1 is mounted on a vehicle.

도 1 및 도 2를 참조하면, 타이어의 상태 모니터링 시스템(1)은 실시간으로 차량의 상태, 즉 타이어(100)의 상태를 센싱하고, 이를 처리하여 신속하게 운전자 또는 사용자에게 전달 할 수 있다. 타이어의 상태 모니터링 시스템(1)은 타이어의 온도, 압력 마모 상태, 노면 상태, 속도 등에 관한 정보를 운전자에게 전달할 수 있다.Referring to FIGS. 1 and 2, the tire condition monitoring system 1 may sense the condition of the vehicle, that is, the condition of the tire 100 in real time, and process it and quickly transmit it to the driver or user. The tire condition monitoring system 1 may transmit information on the tire temperature, pressure wear condition, road surface condition, speed, and the like to the driver.

타이어(100)와 컨트롤러(30)는 통신망으로 연결되어, 타이어(100)에서 측정된 상태 데이터는 컨트롤러(30)로 전달된다. 컨트롤러(30)는 전달 받은 데이터를 기초로 차량의 주행상태가 결정하고, 통신망을 통해서 차량의 주행 상태를 표시부(50)에 전달할 수 있다.The tire 100 and the controller 30 are connected through a communication network, and state data measured by the tire 100 is transmitted to the controller 30. The controller 30 determines the driving state of the vehicle based on the received data, and transmits the driving state of the vehicle to the display unit 50 through a communication network.

타이어(100)는 차량에 장착되고, 타이어(100)의 상태를 센싱하는 센싱부(10)가 타이어(100)의 내부나 타이어(100)에 인접하게 설치될 수 있다. 컨트롤러(30)는 센싱부(10)와 전기적으로 연결될 수 있다. The tire 100 is mounted on a vehicle, and a sensing unit 10 for sensing the condition of the tire 100 may be installed inside the tire 100 or adjacent to the tire 100. The controller 30 may be electrically connected to the sensing unit 10.

일 예로, 컨트롤러(30)는 차량의 ECU(electronic control unit)에 내장될 수 있다. 그리하여, 도 3과 같이 차량의 내부에서 실시간으로 상태 데이터를 전달받아 치리할 수 있다. For example, the controller 30 may be embedded in an electronic control unit (ECU) of a vehicle. Thus, as shown in FIG. 3, the status data can be received from the inside of the vehicle in real time and can be conducted.

다른 실시예로, 컨트롤러(30)는 단말기(미도시) 형태를 가질 수 있다. 단말기가 센싱부와 연결되어 데이터를 전달 받으며, 단말기에서 데이터를 처리할 수 있다. 이 때, 컨트롤러(30)는 애플리케이션과 같은 소프트웨어로 단말기에 구현될 수 있다.In another embodiment, the controller 30 may have a terminal (not shown) form. The terminal is connected to the sensing unit to receive data, and the terminal can process the data. In this case, the controller 30 may be implemented in the terminal with software such as an application.

센싱부(10)와 컨트롤러(30) 또는 컨트롤러(30)와 표시부(50)는 서로 유무선 통신망을 통해서 연결될 수 있다. 예를 들어, 스마트폰으로 구현되는 경우 인터넷망이나, LTE(Long Term Evolution), 3G(3rd generation) 등의 이동통신망을 통해 제어부(230)와 연결할 수 있다. 또 다른 예로서, 센싱부(10), 컨트롤러, 표시부(50)는 USB(Universal Serial Bus) 포트, 적외선이나 블루투스 등과 같은 근거리 통신 모듈 등을 포함하고 있다면, 인터넷과 같은 외부 망과 접속가능한 제3의 장치(미도시)에 USB 포트 등으로 연결되고, 측정된 상태 데이터나 가공된 데이터는는 제3의 장치(미도시)를 통해 컨트롤러(30)나 표시부(50)로 전송될 수 있다.The sensing unit 10 and the controller 30 or the controller 30 and the display unit 50 may be connected to each other through a wired or wireless communication network. For example, when implemented as a smart phone, it may be connected to the controller 230 through an Internet network or a mobile communication network such as LTE (Long Term Evolution) or 3G (3rd generation). As another example, if the sensing unit 10, the controller, and the display unit 50 include a USB (Universal Serial Bus) port, a short-range communication module such as infrared or Bluetooth, a third device capable of connecting to an external network such as the Internet The device (not shown) is connected to a USB port, and the measured state data or processed data may be transmitted to the controller 30 or the display unit 50 through a third device (not shown).

표시부(50)는 타이어의 상태 정보를 디스플레이 할 수 있으며, 다양한 형태를 가질 수 있다. 일예로, 차량의 내부에 장착되는 디스플레이 패널 일 수 있으며, 휴대전화와 같은 휴대용 단말기, 노트북과 같은 전자기기일 수 있다. The display unit 50 may display tire condition information, and may have various forms. For example, it may be a display panel mounted inside a vehicle, a portable terminal such as a mobile phone, or an electronic device such as a laptop.

도 3은 본 발명에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템(1)의 구성을 도시하는 도면이고, 도 4는 도 3의 센싱부(10)의 구성을 도시하는 도면이다.3 is a diagram showing the configuration of the tire condition monitoring system 1 according to the present invention, and FIG. 4 is a diagram showing the configuration of the sensing unit 10 of FIG. 3.

도 3 및 도 4를 참조하면, 타이어의 상태 모니터링 시스템(1)은 센싱부(10), 컨트롤러(30), 저장부(40) 및 표시부(50)를 구비하고, 컨트롤러(30)는 데이터 변환부(31), 데이터 합산부(32), 데이터 보정부(33), 데이터 비교부(35) 및 상태 추정부(36)를 구비할 수 있다.3 and 4, the tire condition monitoring system 1 includes a sensing unit 10, a controller 30, a storage unit 40, and a display unit 50, and the controller 30 converts data A unit 31, a data summing unit 32, a data correction unit 33, a data comparison unit 35, and a state estimation unit 36 may be provided.

센싱부(10)는 차량의 일측에 장착되어서, 타이어(100)의 상태를 측정할 수 있다. 센싱부(10)는 적어도 하나 이상으로 구비되며, 각각 상태 데이터를 획득할 수 있다. 센싱부(10)는 제1 센서(11), 제2 센서(12), 데이터 송수신부(15) 및 전원 공급부(16)를 구비할 수 있다. The sensing unit 10 is mounted on one side of the vehicle to measure the condition of the tire 100. At least one sensing unit 10 may be provided, and each may acquire state data. The sensing unit 10 may include a first sensor 11, a second sensor 12, a data transmission/reception unit 15, and a power supply unit 16.

센싱부(10)는 타이어(100)의 상태에 관한 상태 데이터를 센싱할 수 있다. 센싱부(10)는 복수개의 센서를 구비할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(10)의 센서들은 타이어의 온도를 측정하거나, 타이어의 압력, 주행 중 3축 가속도를 측정할 수 있다. The sensing unit 10 may sense state data related to the state of the tire 100. The sensing unit 10 may include a plurality of sensors. For example, the sensors of the sensing unit 10 may measure the temperature of the tire, the pressure of the tire, and the three-axis acceleration during driving.

또한, 센서의 개수는 이에 한정되지 않으며, 타이어의 주행상태, 노면상태 및 타이어의 정보를 제공하기 위해서 타이어의 온도, 압력, 마모상태, 노면상태, 속도, 진동, 소음, 하중 등을 측정하는 복수개의 센서로 구비될 수 있다. 센싱부(10)에서 측정된 데이터는 상태 데이터로 정의 된다. 다만, 이하에서는 설명의 편의를 위해서 센싱부(10)가 가속도 센서로 2개의 센서를 구비한 경우를 중심으로 설명하기로 한다.In addition, the number of sensors is not limited thereto, and a plurality of sensors that measure tire temperature, pressure, wear condition, road surface condition, speed, vibration, noise, load, etc. to provide information on the driving condition, road surface condition and tire It can be provided with four sensors. The data measured by the sensing unit 10 is defined as state data. However, in the following description, for convenience of explanation, a case in which the sensing unit 10 includes two sensors as acceleration sensors will be mainly described.

센싱부(10)는 제1 축 방향으로 가속도를 측정하는 제1 센서(11)와 제2 축방향으로 가속도를 측정하는 제2 센서(12)를 구비할 수 있다. 제1 센서(11)는 지면과 접촉하는 타이어의 폭방향이나 타이어의 주행방향으로의 가속도를 측정하고, 제2 센서(12)는 지면과 접촉하는 타이어의 반경방향으로 가속도를 측정할 수 있다.The sensing unit 10 may include a first sensor 11 that measures acceleration in a first axial direction and a second sensor 12 that measures acceleration in a second axial direction. The first sensor 11 may measure acceleration in the width direction of the tire in contact with the ground or in the driving direction of the tire, and the second sensor 12 may measure acceleration in the radial direction of the tire in contact with the ground.

데이터 송수신부(15)는 복수개의 센서에서 측정된 상태 데이터를 컨트롤러(30)로 전송할 수 있다, 데이터 송수신부(15)의 전송 방법은 특정 방법에 한정되지 않는다. 예를 들어, 데이터 송수신부(15)는 블루투스, 적외선 등을 이용한 근거리 통신 방법으로 상태 데이터를 송수신 할 수 있다. 또한, 데이터 송수신부(15)는 유선이나 무선으로 컨트롤러(30)와 연결될 수 있으며, 다른 예로, 인터넷망이나, LTE(Long Term Evolution), 4G(4rd generation), 5G(5rd generation) 등의 이동통신망으로 컨트롤러(30)와 연결될 수 있다.The data transmission/reception unit 15 may transmit state data measured by a plurality of sensors to the controller 30. The transmission method of the data transmission/reception unit 15 is not limited to a specific method. For example, the data transmission/reception unit 15 may transmit and receive status data through a short-range communication method using Bluetooth, infrared, or the like. In addition, the data transmission/reception unit 15 may be connected to the controller 30 by wire or wirelessly, and as another example, an Internet network, LTE (Long Term Evolution), 4G (4rd generation), 5G (5rd generation), etc. It may be connected to the controller 30 through a communication network.

전원 공급부(16)는 센싱부(10)에 전원을 공급할 수 있다. 전원 공급부(16)는 배터리로 센싱부에 장착될 수 있다. 또한, 전원 공급부(16)는 근거리 무선 충전 방식으로 충전될 수 있다.The power supply unit 16 may supply power to the sensing unit 10. The power supply unit 16 may be mounted on the sensing unit as a battery. In addition, the power supply unit 16 may be charged by a short-range wireless charging method.

센싱부(10)는 타이어의 내부 압력, 마모도, 진동, 소음, 온도, 하중, 회전 속도 중 적어도 하나의 정보를 가지는 데이터를 측정할 수 있다. 예를 들어, 타이어의 내부에 설치된 압력 센서는 주행시의 타이어 내부 압력 변화를 측정할 수 있으며, 촬상하거나 진동을 통해서 타이어의 마모도 측정하거나, 차량의 진동이나 소음을 측정하거나, 타이어 내부의 온도를 측정하거나, 타이어의 회전속도(rpm)을 측정할 수 있다. The sensing unit 10 may measure data having information of at least one of internal pressure, wear, vibration, noise, temperature, load, and rotation speed of the tire. For example, a pressure sensor installed inside the tire can measure the change in pressure inside the tire during driving, and also measure the wear of the tire through imaging or vibration, measure the vibration or noise of the vehicle, or measure the temperature inside the tire. Alternatively, you can measure the rotational speed (rpm) of the tire.

컨트롤러(30)는 상태 데이터를 가공 및 변환한 뒤, 레퍼런스 데이터와 비교하여 차량의 주행 상태를 결정할 수 있다.The controller 30 may process and convert the state data, and then compare it with reference data to determine the driving state of the vehicle.

데이터 변환부(31)는 센싱부(10)에서 전달받은 상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환할 수 있다. 따라서, 제1 데이터는 주파수에 대한 값을 가질 수 있다. 도 8을 참고하면, 데이터 변환부(31)는 상태 데이터를 연속되는 주파수에 대한 파워 값으로 설정할 수 있다. 즉, 데이터 변환부(31)는 센싱부(10)에서 전달 받은 상태 데이터를 레퍼런스 데이터와 비교를 위해 제1 데이터로 가공할 수 있다.The data conversion unit 31 may convert the state data received from the sensing unit 10 into first data that is a value for a frequency. Accordingly, the first data may have a value for a frequency. Referring to FIG. 8, the data conversion unit 31 may set the state data as a power value for a continuous frequency. That is, the data conversion unit 31 may process the state data received from the sensing unit 10 into first data for comparison with reference data.

데이터 변환부(31)는 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여, 시간영역의 신호를 주파수로 분해할 수 있다. 상태 데이터를 FFT로 변환하여, 상태 데이터를 이루는 주파수의 분포를 확인할 수 있다. 다른 실시예로, 윈도우 함수(Window Function)를 사용하여 상태 데이터를 변형한 뒤 FFT로 변형할 수 있다. 일 예로 도 8은 가속도 정보를 가지는 상태 데이터를 FFT로 변형한 것이다.The data conversion unit 31 may decompose a signal in a time domain into a frequency using Fast Fourier Transform (FFT). By converting the state data into FFT, it is possible to check the distribution of frequencies constituting the state data. In another embodiment, the state data may be transformed using a window function and then transformed into an FFT. As an example, FIG. 8 is a transformation of state data having acceleration information into an FFT.

기 설정된 주파수 대역은 전달받은 상태 데이터에 따라 다르게 설정될 수 있다. 예를 들어, 센싱부(10)에서 측정된 타이어의 가속도 정보를 가지는 데이터와, 타이어의 압력 정보를 가지는 데이터와, 소음 정보를 가지는 데이터, 마모도 정보를 가지는 데이터는 분할되는 주파수 대역이 서로 상이하다.The preset frequency band may be set differently according to the received state data. For example, data having acceleration information of a tire measured by the sensing unit 10, data having pressure information of a tire, data having noise information, and data having wear information have different frequency bands. .

기 설정된 주파수 대역은 각 상태의 특성을 가질 수 있다. 선택적 실시예로 타이어의 상태의 특성을 나타내지 못하는 주파수 대역은 생략될 수 있다. 그러므로, 타이어의 상태는 주파수 대역의 각각의 값을 레퍼런스 데이터와 비교되어 결정될 수 있다.The preset frequency band may have characteristics of each state. In an optional embodiment, a frequency band that does not indicate the characteristics of the tire condition may be omitted. Therefore, the condition of the tire can be determined by comparing each value of the frequency band with reference data.

다른 실시예로, 데이터 변환부(31)는 복수개의 상태 데이터를 변환할 수 있다. 센싱부(10)의 제1 센서(11)가 제1 축에 대한 상태 데이터를 측정하고, 제2 센서(12)가 제2 축에 대한 상태 데이터를 측정하면, 데이터 변환부(31)는 제1 축에 대한 상태 데이터를 제1a 데이터로 생성하고, 제2 축에 대한 상태 데이터를 제1b 데이터로 생성할 수 있다. 제1a 데이터와 제1b 데이터는 타이어의 마모도를 추정하기 위해서 사용될 수 있다.In another embodiment, the data conversion unit 31 may convert a plurality of state data. When the first sensor 11 of the sensing unit 10 measures the state data for the first axis and the second sensor 12 measures the state data for the second axis, the data conversion unit 31 State data for axis 1 may be generated as firsta data, and state data for axis 2 may be generated as firstb data. The data 1a and 1b may be used to estimate the wear of the tire.

데이터 합산부(32)는 데이터 변환부(31)에서 제1 데이터를 전달 받아 기설정된 주파수 대역별로 제1 데이터 값을 합산하여 제2 데이터를 생성할 수 있다. 데이터 합산부(32)는 어느 하나의 주파수 대역의 값을 누적하여 누적된 값으로 계산할 수 있다. The data summing unit 32 may receive the first data from the data conversion unit 31 and generate second data by summing the first data values for each preset frequency band. The data summing unit 32 may accumulate the value of any one frequency band and calculate the accumulated value.

누적시키는 주파수 대역은 타이어의 상태를 알려주는 특성을 가질수 있다. 즉, 기 설정된 주파수 대역에 관한 데이터를 변환 및 비교하여, 타이어의 주행 상태를 추정할 수 있으며, 센싱부(10)에서 측정되는 상태 데이터에 따라 결정될 수 있다.The frequency band to be accumulated may have a characteristic that informs the condition of the tire. That is, by converting and comparing data on a preset frequency band, a driving state of the tire may be estimated, and may be determined according to state data measured by the sensing unit 10.

도 8의 그래프를 참조하면, 일 실시예로 데이터 합산부(32)는 제1 대역(A)에 대한 제1 누적값과 제2 대역(B)에 대한 제2 누적값을 산출할 수 있다. 제1 대역(A)과 제2 대역(B)은 서로 다르며, 중첩되지 않을 수 있다. Referring to the graph of FIG. 8, according to an exemplary embodiment, the data summing unit 32 may calculate a first accumulated value for the first band A and a second accumulated value for the second band B. The first band (A) and the second band (B) are different from each other and may not overlap.

일 실시예로, 제1 대역(A)은 0 Hz을 초과하고 350Hz이하이며, 제2 대역(B)은 350Hz을 초과하고 500Hz이하일 수 있다.제1 대역(A)과 제2 대역(B)은 주행 노면 상태의 특성을 가지는 주파수 대역이다. O Hz(Vo)는 타이어의 주행 속도를 나타내는 지표로 사용된다.In one embodiment, the first band (A) may exceed 0 Hz and be 350 Hz or less, and the second band (B) may exceed 350 Hz and be 500 Hz or less. The first band (A) and the second band (B) Is a frequency band having characteristics of a driving road surface condition. O Hz (Vo) is used as an index indicating the running speed of the tire.

또한, 데이터 합산부(32)는 제3 대역(C)에 대한 제3 누적값을 산출 할 수 있다. 제3 대역(C)은 제1 대역(A)의 적어도 일부와 제2 대역(B)의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 제3 대역(C)은 250Hz을 초과하고 500Hz이하 일 수 있다. 제3 대역(C)은 주행 노면 상태의 특성을 가지는 주파수 대역이다. 제3 누적값은 도 9에서 High Frequency로 표시된다.In addition, the data summing unit 32 may calculate a third accumulated value for the third band C. The third band C may include at least a part of the first band A and at least a part of the second band B. The third band C may exceed 250 Hz and be 500 Hz or less. The third band C is a frequency band having characteristics of a driving road surface condition. The third accumulated value is indicated by High Frequency in FIG. 9.

다른 실시예로, 데이터 합산부(32)는 상기 제1a 데이터를 기초로 제4 대역(D)에서의 제4 누적값을 산출하고, 상기 제1b 데이터를 기초로 제4 대역(D)에서의 제5 누적값을 산출할 수 있다. 제4 대역(D)은 495 Hz 이상 500Hz 이하일 수 있다. 제4 대역(D)은 타이어의 마모도의 특성을 가지는 주파수 대역이다.In another embodiment, the data summing unit 32 calculates a fourth cumulative value in the fourth band D based on the 1a data, and calculates the fourth accumulated value in the fourth band D based on the 1b data. A fifth cumulative value can be calculated. The fourth band D may be 495 Hz or more and 500 Hz or less. The fourth band D is a frequency band having characteristics of the degree of wear of the tire.

데이터 보정부(33) 제1 데이터 또는 제2 데이터를 보정 및 근사할 수 있다. 데이터 보정부(33)는 제1 데이터 또는 제2 데이터에서 노이즈를 제거하여 데이터의 신뢰도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 데이터 보정부(33)는 선택적으로 수행될 수 있다.The data correction unit 33 may correct and approximate the first data or the second data. The data correction unit 33 may improve reliability and accuracy of data by removing noise from the first data or the second data. The data correction unit 33 may be selectively performed.

예를 들어, 데이터 보정부(33)는 제1 데이터 또는 제2 데이터의 형태를 복수개의 레퍼런스 데이터 중 어느 하나의 형태 형태로 근사할 수 있다. 일 실시예로 도 8을 보면 제1 데이터는 특정한 그래프 형태를 가질 수 있다. 이러한 형태와 유사한 레퍼런스 데이터를 찾고, 노이즈 부분을 제거하여 데이터를 보정할 수 있다. For example, the data correction unit 33 may approximate the form of the first data or the second data to a form of any one of a plurality of reference data. Referring to FIG. 8 as an example, the first data may have a specific graph form. You can find reference data similar to this type and correct the data by removing the noise part.

노이즈 부분은 양 데이터 사이의 차이가 큰 부분일 수 있다. 또한, 제1 데이터와 레퍼런스 데이터를 비교하여 일부 값에 차이가 있다면 이를 보간하여 레퍼런스 데이터의 값으로 보정할 수 있다.The noise part may be a part with a large difference between both data. In addition, if there is a difference between the first data and the reference data, if there is a difference between the first data and the reference data, it may be interpolated and corrected to the value of the reference data.

다른 예로, 데이터 보정부(33)는 데이터 합산부(32)에서 계산된 값과, 레퍼런스 데이터의 값을 비교하여, 제1 데이터의 주파수 대역별로 합산된 값을 레퍼런스 데이터 값으로 보정할 수 있다. As another example, the data correction unit 33 may compare a value calculated by the data summing unit 32 with a value of reference data, and correct the summed value for each frequency band of the first data as a reference data value.

데이터 비율 생성부(34)는 제1 누적값과 제2 누적값의 비를 산출할 수 있다. 데이터 비율 생성부(34)는 제1 대역(A)에 대한 제1 누적값과, 제2 대역(B)에 대한 제3 누적값을 기초로 누적비를 생성할 수 있다. The data ratio generator 34 may calculate a ratio of the first accumulated value and the second accumulated value. The data rate generator 34 may generate an accumulation ratio based on a first accumulation value for the first band A and a third accumulation value for the second band B.

상세히, 데이터 비율 생성부(34)는 하기의 수학식1에 따라 제2 누적값(Sum_high _freq _.)에 대한 제1 누적값(Sum_low _freq _.)의 비를 산출할 수 있다. 데이터 비율 생성부는 제1 대역과 제2 대역에서의 주파수의 합의 비율을 생성할 수 있으며, 이는 타이어의 주행 노면 특성을 나타내는 지표로 사용될 수 있다.In detail, the data rate generation unit 34 is the first cumulative value Sum _low for the second cumulative value Sum _high _freq _. _freq _. ) Can be calculated. The data ratio generator may generate a ratio of the sum of frequencies in the first band and the second band, which may be used as an index indicating the driving road surface characteristics of the tire.

데이터 비율 생성부(34)에서 도출된 누적비는 도 9에서 High &Low Frequency Ratio로 표시될 수 있다.The cumulative ratio derived from the data ratio generator 34 may be expressed as a High & Low Frequency Ratio in FIG. 9.

레퍼런스 데이터는 센싱부에서 이전에 전달받은 상태 데이터를 기계 학습하여 생성되며, 각 타이어의 상태에 관한 정보를 가질 수 있다. 기계학습으로 생성된 레퍼런스 데이터는 저장부(40)에 저장된다. 도 10를 참조하면, 레퍼런스 데이터는 주행 상태에 대한 정보를 포함하는 주파수에 대한 값으로 표시된다.The reference data is generated by machine learning state data previously transmitted from the sensing unit, and may have information on the state of each tire. Reference data generated by machine learning is stored in the storage unit 40. Referring to FIG. 10, reference data is displayed as a value for a frequency including information on a driving state.

레퍼런스 데이터는 차량의 주행환경에 따라서 복수개로 저장될 수 있다. 일예로, 도 10을 보면 제1 레퍼런스 데이터의 R1,R2,R3는 각각 지면의 상태를 나타낸다. R1은 건조(dry) 상태, R2는 젖은(wet) 상태, R3는 물이 고인(hydro) 상태일 수 있다. 따라서 제1 레퍼런스 데이터는 각 지면 상태에 관한 정보를 포함하는 데이터 값으로 저장될 수 있다. 또한, 데이터 추가 가공을 통해 거친(Rough) 노면 상태 정보를 취득할 수 있다.A plurality of reference data may be stored according to the driving environment of the vehicle. As an example, referring to FIG. 10, R1, R2, and R3 of the first reference data each represent a state of the ground. R1 may be in a dry state, R2 may be in a wet state, and R3 may be in a hydro state. Accordingly, the first reference data may be stored as a data value including information on each ground state. In addition, rough road surface condition information can be obtained through data processing.

제1 레퍼런스 데이터는 기 설정된 주파수에서의 값인 제1 패턴과, 기 설정된 주파수 대역에서의 누적된 값의 비인 제2 패턴과, 기 설정된 주파수 대역에서 값이 누적된 제3 패턴을 가질 수 있다. The first reference data may have a first pattern that is a value at a preset frequency, a second pattern that is a ratio of an accumulated value in a preset frequency band, and a third pattern in which a value is accumulated in a preset frequency band.

제1 패턴은 차량의 속도값을 표시한다. 제1 패턴의 값을 통해서, 각 차량의 주행 상태를 확인할 수 있다. 도 10을 보면, 제1 패턴은 R1과 R2에서 차량의 속도가 증가하면, 그 값이 증가한다. 제1 패턴은 기계 학습으로 생성되며, 그 값은 일 실시예로 센싱부(10)에서 측정된 제1 데이터의 OHz(Vo)의 값으로 설정될 수 있다.The first pattern displays the vehicle speed value. Through the value of the first pattern, the driving state of each vehicle can be checked. Referring to FIG. 10, the first pattern increases as the vehicle speed increases in R1 and R2. The first pattern is generated by machine learning, and the value may be set as a value of OHz(Vo) of the first data measured by the sensing unit 10 according to an exemplary embodiment.

제2 패턴은 상기 제1 대역에서의 제1 누적값과 상기 제2 대역에서의 제2 누적값의 비율로 정의된다. 데이터 비율 생성부(34)에서 생성된 누적값이 기계학습되어 저장된다. The second pattern is defined as a ratio of a first accumulation value in the first band and a second accumulation value in the second band. The cumulative value generated by the data rate generator 34 is machine-learned and stored.

제3 패턴은 제3 대역에서의 제3 누적값으로 정의된다. 제3 패턴은 데이터 합산부(32)에서 산출된 값으로 기계학습될 수 있다.The third pattern is defined as a third accumulated value in the third band. The third pattern may be machine-learned using a value calculated by the data summing unit 32.

제1 패턴 내지 제3 패턴은 주행 노면 상태를 결정하는 특성을 가지고 있으므로, 각각의 방식으로 생성 및 저장부(40)에 저장된다. 레퍼런스 데이터는 데이터 비교부(35)에서 측정되는 데이터와 비교하기 위한 데이터로 사용된다.Since the first pattern to the third pattern have characteristics that determine the driving road surface condition, they are generated and stored in the storage unit 40 in each manner. The reference data is used as data for comparison with data measured by the data comparison unit 35.

또한, 레퍼런스 데이터는 차량의 주행 속도에 따라 복수개로 저장될 수 있다. 도 10에서 R1 및 R2 각각은 주행 속도에 따라 복수개로 저장된다. 차량의 주행속도는 주생상태를 결정하는 주파수 값을 변화시킨다. 즉, 차량의 주행 속도는 주행 상태를 결정하기 위한 요소이다. 따라서, 레퍼런스 데이터는 각각의 속도별로 저장된다. 예를 들어, 시속 40 km/h, 60 km/h 또는 80 km/h의 레퍼런스 데이터는 서로 다르다. In addition, a plurality of reference data may be stored according to the driving speed of the vehicle. In FIG. 10, each of R1 and R2 is stored in plural according to the driving speed. The driving speed of the vehicle changes the frequency value that determines the main state. That is, the driving speed of the vehicle is a factor for determining the driving state. Therefore, reference data is stored for each speed. For example, the reference data of 40 km/h, 60 km/h or 80 km/h per hour are different.

데이터 비교부(35)는 기 설정된 주파수 대역별로 저장된 제1 레퍼런스 데이터와 제2 데이터를 비교하여, 차량의 주행 노면 상태를 확인할 수 있다.The data comparison unit 35 may compare the first reference data and the second data stored for each preset frequency band to check the driving road surface condition of the vehicle.

상세하게, 데이터 비교부(35)는 기 설정된 주파수에서 제1 데이터의 값인 제1 속도값을 기초로 타이어의 속도를 추정한다. 일 예로, 제1 데이터에서 0Hz의 값을 제1 속도값으로 정의하고, 제1 속도값과 제1 레퍼런스 데이터의 제1 패턴을 비교할 수 있다.In detail, the data comparison unit 35 estimates the speed of the tire based on a first speed value that is a value of the first data at a preset frequency. As an example, a value of 0 Hz in the first data may be defined as a first speed value, and a first speed value may be compared with a first pattern of the first reference data.

또한, 데이터 비교부(35)는 데이터 합산부(32)에서 산출된 제1 대역에 대한 제1 누적값과 제2 대역에 대한 제2 누적값을 기초로 생성된 누적 비와 제1 레퍼런스 데이터와 비교할 수 있다. 일 예로, 데이터 비율 생성부(34)에서 생성된 누적비와 제2 패턴을 비교할 수 있다.In addition, the data comparison unit 35 includes an accumulation ratio generated based on a first accumulation value for the first band and a second accumulation value for the second band calculated by the data summing unit 32, and the first reference data. Can be compared. For example, the accumulation ratio generated by the data ratio generator 34 may be compared with the second pattern.

또한, 데이터 비교부(35)는 데이터 합산부(32)에서 산출한 제3 대역에 대한 제3 누적값과 제1 레퍼런스 데이터와 비교할 수 있다. 일 예로, 상기 제3 누적값과 제3 패턴을 비교할 수 있다.Also, the data comparison unit 35 may compare the third accumulated value for the third band calculated by the data summing unit 32 with the first reference data. For example, the third accumulated value and the third pattern may be compared.

즉, 데이터 비교부(35)는 측정 및 산출된 제1 속도값, 누적비 및 제3 누적값을 각각 제1 레퍼런스 데이터의 제1 패턴, 제2 패턴, 및 제3 패턴과 비교하며, 서로 일치 또는 오차범위에 해당하는 지를 판단할 수 있다.That is, the data comparison unit 35 compares the measured and calculated first speed value, accumulation ratio, and third accumulation value with the first pattern, the second pattern, and the third pattern of the first reference data, respectively, and coincide with each other. Or it can be determined whether it falls within the error range.

상세히, 제1 속도값인 OHz(velocity)와 도 10의 제1 패턴을 비교하여 차량의 속도가 결정된다. 또한, 누적비인 High & Low Frequency Ratio와 제2 패턴을 비교하고, 제3 누적값인 High Frequency와 제3 패턴을 비교하여, 차량의 주행 노면을 확인할 수 있다.In detail, the speed of the vehicle is determined by comparing the first speed value OHz (velocity) with the first pattern of FIG. 10. In addition, it is possible to check the driving road surface of the vehicle by comparing the accumulation ratio of the High & Low Frequency Ratio and the second pattern, and comparing the third accumulation value, the High Frequency and the third pattern.

다른 실시예로, 도 14를 참조하면 데이터 비교부(35)는 기 설정된 주파수 대역별로 저장된 제2 레퍼런스 데이터와 제2 데이터를 비교하여, 마모도를 확인할 수 있다.As another embodiment, referring to FIG. 14, the data comparison unit 35 may compare the second reference data stored for each preset frequency band with the second data to check the degree of wear.

상세하게, 데이터 비교부(35)는 기 설정된 주파수에서 제1 데이터의 값인 제1 속도값을 기초로 타이어의 속도를 추정한다. 일 예로, 제1 데이터에서 0Hz의 값을 제1 속도값으로 정의하고, 제1 속도값과 레퍼런스 데이터의 제4 패턴을 비교할 수 있다.In detail, the data comparison unit 35 estimates the speed of the tire based on a first speed value that is a value of the first data at a preset frequency. As an example, a value of 0 Hz in the first data may be defined as a first speed value, and the first speed value may be compared with a fourth pattern of reference data.

또한, 데이터 비교부(35)는 데이터 합산부(32)에서 제1a 데이터를 기초로 산출된 제4 대역에 대한 제4 누적값과 제2 레퍼런스 데이터를 비교할 수 있다. 일예로, 제4 누적값과 제5 패턴을 비교할 수 있다.In addition, the data comparison unit 35 may compare the fourth accumulated value for the fourth band calculated by the data summing unit 32 on the basis of the data 1a with the second reference data. For example, the fourth accumulated value and the fifth pattern may be compared.

또한, 데이터 비교부(35)는 데티어 합산부에서 제1b 데이터를 기초로 산출된 제4 대역에 대한 제5 누적값과 제2 레퍼런스 데이터를 비교할 수 있다. 일 예로, 제5 누적값과 제6 패턴을 비교할 수 있다. Also, the data comparison unit 35 may compare the fifth cumulative value for the fourth band calculated based on the 1b data by the data summing unit and the second reference data. As an example, the fifth cumulative value and the sixth pattern may be compared.

즉, 데이터 비교부(35)는 측정 및 산출된 제1 속도값, 제4 누적값 및 제5 누적값을 각각 제2 레퍼런스 데이터의 제4 패턴, 제5 패턴, 및 제6 패턴과 비교하며, 일치하는 지를 판단할 수 있다.That is, the data comparison unit 35 compares the measured and calculated first speed value, fourth accumulated value, and fifth accumulated value with the fourth pattern, fifth pattern, and sixth pattern of the second reference data, respectively, You can judge if they match.

상태 추정부(36)는 데이터 비교부(35)에서의 비교 결과를 고려하여, 타이어의 상태를 결정할 수 있다. 데이터 비교부(35)에서 비교된 결과가 특정한 레퍼런스와 일치하거나 매우 유사하면, 상태 추정부(36)는 타이어의 상태가 특정 레퍼런스의 상태에 해당하는 것으로 추정할 수 있다.The condition estimating unit 36 may determine the condition of the tire in consideration of the result of the comparison performed by the data comparison unit 35. If the result of comparison by the data comparison unit 35 coincides with or is very similar to a specific reference, the condition estimating unit 36 may estimate that the condition of the tire corresponds to the condition of the specific reference.

다른 실시예로, 상태 추정부(36)는 제1 데이터의 각 주파수 대역에 대한 합산값, 누적비가 저장된 레퍼런스 데이터의 각 주파수 대역에 대한 합산값 및 누적비의 차이가 오차 범위 내에 해당한다면, 제1 데이터가 레퍼런스 데이터로 가정될 수 있다. 레퍼런스 데이터는 측정된 상태 데이터를 기계학습되어 생성되므로, 처리된 제1 데이터는 레퍼런스 데이터로 저장될 수 있다.In another embodiment, if the difference between the sum value for each frequency band of the first data and the sum value for each frequency band of the reference data storing the accumulation ratio and the accumulation ratio falls within the error range, the state estimating unit 36 1 data may be assumed as reference data. Since the reference data is generated by machine learning the measured state data, the processed first data may be stored as reference data.

저장부(40)는 기계 학습된 레퍼런스 데이터를 저장할 수 있다. The storage unit 40 may store machine-learned reference data.

표시부(50)는 상태 표시부(50)에서 결정된 차량의 주행 상태에 관한 정보를 표시하여 사용자나 운전자가 확인할 수 있다. 표시부(50)는 특정형태에 한정되지 않으며, 예컨대 차량의 계기판의 형태를 가져서 운전자가 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 또한, 단말기의 디스플레이 형태를 가져서 사용자가 단말기를 통해서 차량의 주행상태를 확인할 수 있다.The display unit 50 displays information on the driving state of the vehicle determined by the status display unit 50 so that the user or the driver can check it. The display unit 50 is not limited to a specific shape, and has, for example, a shape of an instrument panel of a vehicle so that the driver can monitor it in real time. In addition, it has a display form of the terminal, so that the user can check the driving state of the vehicle through the terminal.

도 5는 도 4의 센싱부(10)가 장착된 공기입 타이어(100)를 도시한 도면이다.5 is a view showing a pneumatic tire 100 in which the sensing unit 10 of FIG. 4 is mounted.

도 5를 참조하면, 공기입 타이어(100)는 트래드부(110), 트래드부(110)에서 연결된 한쌍의 사이드 월(120)들, 사이드 월(120)들 각각의 하부에 위치한 비드부(130), 트래드부(110)의 아래에 위치하는 벨트층(140)과 카카스층(150), 카카스층(150)의 내측면에 부착된 이너라이너(160), 및 트래드부(110)의 내측에 위치하는 팽창 유닛(170)을 포함할 수 있다.5, the pneumatic tire 100 includes a tread part 110, a pair of side walls 120 connected from the tread part 110, and a bead part 130 located under each of the side walls 120. ), the belt layer 140 and the carcass layer 150 located under the tread part 110, the inner liner 160 attached to the inner side of the carcass layer 150, and the tread part 110 It may include an expansion unit 170 located inside.

트래드부(110)는, 타이어의 가장 외측에 위치하고, 두꺼운 고무층으로 이루져 차량의 구동력 및 제동력을 지면에 전달한다. 트래드부(110)의 표면에는 조종 안정성, 견인력, 제동성을 위한 트래드 패턴을 가진다. 트래드부(110)는 주행 방향 또는 횡방향의 그루브(114)와 그루브(114)에 의해서 구획되는 트래드 블록(116)을 구비할 수 있다.The tread unit 110 is located on the outermost side of the tire and is formed of a thick rubber layer to transmit driving force and braking force of the vehicle to the ground. The surface of the tread unit 110 has a tread pattern for steering stability, traction, and braking. The tread unit 110 may include a groove 114 in a traveling direction or a transverse direction and a tread block 116 partitioned by the groove 114.

트래드 패턴들은 젖은 노면에서의 주행 시 배수를 위한 그루브(114)와 견인력 및 제동력을 향상시키기 위한 사이프를 포함할 수 있다. 그루브(114)는 차량의 주행방향과 일치하는 원주방향 그루브와 원주방향 그루브 사이의 횡방향 그루브를 포함할 수 있다. 사이프는 트래드 블록(116)에 형성되며, 그루브보다 작은 크기를 가진 홈일 수 있다. 사이프는 젖은 노면에서의 주행시 수분을 흡수하여 수막을 끊는 역할을 함으로써, 공기입 타이어(100)의 구동력과 제동력을 증가시킬 수 있다. The tread patterns may include a groove 114 for drainage when driving on a wet road surface and a sipe for improving traction and braking power. The groove 114 may include a circumferential groove that coincides with the driving direction of the vehicle and a lateral groove between the circumferential groove. The sipe is formed in the tread block 116 and may be a groove having a size smaller than that of the groove. The sipe serves to break the water film by absorbing moisture when driving on a wet road surface, thereby increasing the driving force and braking force of the pneumatic tire 100.

트래드 블록(116)은 트래드부(110)의 대부분을 차지하는 영역으로, 지면과 직접 접하여 차량의 구동력 및 제동력을 지면에 전달한다.The tread block 116 is an area that occupies most of the tread unit 110 and directly contacts the ground to transmit driving force and braking force of the vehicle to the ground.

사이드 월(120)은 트래드부(110)의 단부로부터 하방으로 연장되어 배치된다. 사이드 월(120)은 공기입 타이어(100)의 옆부분으로, 카카스층(150)을 보호하고, 공기입 타이어(100)의 측면 안정성을 제공하며, 굴신운동을 함으로써 승차감을 높일 수 있다. 또한, 사이드 월(120)은 드라이브 샤프트를 통해 받은 엔진의 토크를 트래드부(110)에 전달하는 역할을 한다.The side wall 120 is disposed to extend downward from the end of the tread part 110. The side wall 120 is a side part of the pneumatic tire 100, protects the carcass layer 150, provides lateral stability of the pneumatic tire 100, and can improve riding comfort by performing a flexion exercise. In addition, the side wall 120 serves to transmit the torque of the engine received through the drive shaft to the tread unit 110.

비드부(130)는 사이드 월(120)의 단부에 구비되며, 공기입 타이어(100)를 림(Rim)에 장착시키는 역할을 한다. 비드부(130)는 비드 코어(132)와 비드 충전재(134)를 포함할 수 있다. 비드 코어(132)는 고무가 코팅된 강철 와이어를 복수 개 꼬아 형성될 수 있으며, 비드 충전재(134)는 비드 코어에 부착된 고무일 수 있다.The bead portion 130 is provided at the end of the side wall 120 and serves to mount the pneumatic tire 100 on the rim. The bead part 130 may include a bead core 132 and a bead filler 134. The bead core 132 may be formed by twisting a plurality of rubber-coated steel wires, and the bead filler 134 may be rubber attached to the bead core.

벨트층(140)은 트래드부(110)의 아래에 배치되며, 차량의 주행시 노면 충격을 감소시키고 카카스층(150)을 보호한다. 벨트층(140)은 트래드의 접지면을 넓게 유지하여 주행 안정성을 확보하는 역할을 한다. 또한, 벨트층(140)은 스틸 혹은 유기 섬유재로 이루어지는 복수의 벨트 코드를 고무로 피복하여 압연 가공으로 형성될 수 있다. The belt layer 140 is disposed under the tread unit 110, and reduces road impact when the vehicle is driven and protects the carcass layer 150. The belt layer 140 serves to secure driving stability by maintaining a wide ground plane of the tread. In addition, the belt layer 140 may be formed by rolling a plurality of belt cords made of steel or organic fibers coated with rubber.

일 실시예로, 벨트층(140)은 서로 중첩된 제1 벨트층(141) 및 제2 벨트층(143)을 포함한다. 제1 벨트층(141)은 제2 벨트층(143) 상에 위치하며, 제1 벨트층(141)의 폭은 제2 벨트층(143)의 폭 보다 작게 형성될 수 있다.In one embodiment, the belt layer 140 includes a first belt layer 141 and a second belt layer 143 overlapping each other. The first belt layer 141 is positioned on the second belt layer 143, and the width of the first belt layer 141 may be formed to be smaller than the width of the second belt layer 143.

트래드부(110)와 벨트층(140) 사이에는 캡 플라이(145)가 더 포함될 수 있다. 캡 플라이(145)는 벨트층(140) 위에 부착되는 특수코드지로 주행시 성능을 향상시킬 수 있다. 캡 플라이(145)는 일 예로 폴리에스테르 합성섬유를 포함하여 이루어질 수 있다.A cap ply 145 may be further included between the tread part 110 and the belt layer 140. The cap ply 145 is a special cord attached on the belt layer 140 to improve performance during driving. The cap ply 145 may include, for example, polyester synthetic fibers.

카카스층(150)은 벨트층(140)의 아래에 배치되며, 공기입 타이어(100)의 골격을 형성하며, 공기입 타이어(100)가 받는 하중, 충격 등을 견디고 공기입 타이어(100)의 공기압을 유지시킨다. 구체적으로， 카카스층(150)은 합성 고무 및 천연 고무로 이루어진 군에서 선택된 1종 이상의 고무 성분을 포함하며, 적어도 하나 이상의 타이어 코드를 포함할 수 있다. 상기 타이어 코드로는 다양한 천연 섬유 또는 레이온, 나일론, 폴리에스테르 및 케블라 등을 사용할 수 있으며，복수개의 가느다란 철사를 꼬아서 형성한 스틸 코드(steel cord)도 사용될 수 있다.The carcass layer 150 is disposed under the belt layer 140, forms the skeleton of the pneumatic tire 100, and withstands the load and impact of the pneumatic tire 100, and the pneumatic tire 100 Maintain the air pressure. Specifically, the carcass layer 150 includes at least one rubber component selected from the group consisting of synthetic rubber and natural rubber, and may include at least one tire cord. As the tire cord, various natural fibers or rayon, nylon, polyester, Kevlar, etc. may be used, and a steel cord formed by twisting a plurality of thin wires may also be used.

일 실시예로, 카카스층(150)은 서로 중첩된 제1 카카스층(151) 및 제2 카카스층(153)을 포함할 수 있다. 제1 카카스층(151)은 비드부(130)에서 턴업되어 트래드부(110)를 향해 연장된다. 턴업된 제1 카카스층(151)의 일 단부는 사이드 월(120)의 내측을 커버하도록 연장되어 사이드 월(120)의 강성을 향상시킬 수 있다. 제2 카카스층(153)은 제1 카카스층(151) 상에 위치하며, 비드부(130)에서 턴업되어 트래드부(110)를 향해 연장되되, 턴업된 제2 카카스층(153)의 일 단부는 제1 카카스층(151)의 일 단부보다 짧게 형성되어 비드부(130)의 내측을 커버할 수 있다. 본 실시예에서는, 카카스층(150)이 2개의 카카스층으로 형성된 구조를 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 또 다른 실시예로서, 카카스층(150)은 단일 층으로 형성될 수 있다. In one embodiment, the carcass layer 150 may include a first carcass layer 151 and a second carcass layer 153 overlapping each other. The first carcass layer 151 is turned up from the bead portion 130 and extends toward the tread portion 110. One end of the turned-up first carcass layer 151 is extended to cover the inner side of the side wall 120 to improve the rigidity of the side wall 120. The second carcass layer 153 is located on the first carcass layer 151 and is turned up from the bead unit 130 and extends toward the tread unit 110, but the second carcass layer 153 is turned up. One end of the first carcass layer 151 may be formed shorter than one end of the first carcass layer 151 to cover the inner side of the bead part 130. In this embodiment, a structure in which the carcass layer 150 is formed of two carcass layers has been described, but the present invention is not limited thereto. As another embodiment, the carcass layer 150 may be formed as a single layer.

이너라이너(160)는 튜브대신 공기입 타이어(100)의 공기 누출을 방지하는 층으로, 밀폐성이 우수한 고무층으로 이루어질 수 있다. 일 예로, 이너라이너(160)는 밀도가 높은 부틸고무 등으로 이루어질 수 있으며, 공기입 타이어(100) 내의 공기압을 유지시킬 수 있다.The inner liner 160 is a layer that prevents air leakage from the pneumatic tire 100 instead of a tube, and may be formed of a rubber layer having excellent sealing properties. As an example, the inner liner 160 may be made of butyl rubber having a high density, and the pneumatic pressure in the pneumatic tire 100 may be maintained.

센싱부(10)는 공기입 타이어(100)의 내부에 장착될 수 있다. 도 5와 같이 트래드의 아래에 장착되어 타이어의 상태를 센싱할 수 있다. 다른 실시예로, 타이어의 휠에 장착될 수도 있다. 센싱부(10)는 컨트롤러(30)와 연결되어 측정된 공기입 타이어의 상태 데이터를 전달할 수 있다.The sensing unit 10 may be mounted inside the pneumatic tire 100. As shown in FIG. 5, it is mounted under the tread to sense the condition of the tire. In another embodiment, it may be mounted on the wheel of the tire. The sensing unit 10 may be connected to the controller 30 to transmit the measured state data of the pneumatic tire.

도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 상태 모니터링 방법을 도시한 순서도이고, 도 8은 도 3의 센싱부에서 측정된 데이터 또는 이를 변환한 데이터를 나타내는 그래프이며, 도 10은 도 9의 데이터와 비교를 위해 사용되는 제1 레퍼런스 데이터를 나타내는 그래프이다.6 and 7 are flowcharts illustrating a method for monitoring the condition of a tire according to an embodiment of the present invention, and FIG. 8 is a graph showing data measured by the sensing unit of FIG. 3 or converted data, and FIG. 10 A graph showing first reference data used for comparison with the data of FIG. 9.

도 6 내지 도 10을 참조하면, 타이어의 상태 모니터링 방법은 상태 데이터를 기계학습하여 레퍼런스 데이터를 생성 및 저장하는 단계(S5), 타이어의 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 단계(S10), 상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환하는 단계(S20), 제1 데이터를 기설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계(S30), 제1 데이터의 주파수 대역의 값을 레퍼런스 데이터에 대응하는 데이터의 주파수 대역의 값으로 보정하는 단계(S40), 기 설정된 주파수 대역별로 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계(S50), 및 비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 주행 상태를 결정하는 단계(S70)를 포함할 수 있다.6 to 10, the method for monitoring the condition of the tire includes the steps of generating and storing reference data by machine learning the condition data (S5), sensing the condition data related to the condition of the tire (S10), and the condition data. Converting the first data to a value for a frequency (S20), summing the first data for each preset frequency band (S30), a frequency band of the data corresponding to the reference data Compensating to a value of (S40), comparing the reference data and the summed data for each preset frequency band (S50), and determining the driving state of the tire in consideration of the comparison result (S70). can do.

상태 데이터를 기계학습하여 레퍼런스 데이터를 생성 및 저장하는 단계(S5)는 하기 서술하는 상태 데이터를 처리한 결과를 기계 학습하여 레퍼런스 데이터로 생성하고, 생성된 데이터를 저장부(40)에 저장한다. 상태 데이터를 처리한 결과는 차량의 속도에 관한 정보, 주파수에 대응하는 값이나 주파수 대역별의 값 및 주파수 대역에 따른 누적값의 비 등을 가질 수 있다. 또한, 상태 데이터는 레퍼런스 패턴으로 변환 및 저장될 수 있다.In the step of generating and storing reference data by machine learning the state data (S5), the result of processing the state data described below is machine-learned to generate reference data, and the generated data is stored in the storage unit 40. The result of processing the state data may include information on the speed of the vehicle, a value corresponding to a frequency, a value for each frequency band, and a ratio of an accumulated value according to a frequency band. In addition, the state data may be converted and stored as a reference pattern.

타이어의 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 단계(S10)는 센싱부(10)가 타이어의 주행 상태를 측정할 수 있다. 타이어의 상태는 타이어의 온도, 압력, 마모 상태, 노면 상태, 속도 등에 관한 상태 일 수 있다. 다만, 이하에서는 설명의 편의를 위해서 노면 상태를 중심으로 설명하기로 한다.In the step S10 of sensing the condition data regarding the condition of the tire, the sensing unit 10 may measure the driving condition of the tire. The condition of the tire may be a condition related to temperature, pressure, wear condition, road surface condition, speed, etc. of the tire. However, in the following description, for convenience of explanation, the road surface condition will be mainly described.

상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환하는 단계(S20)는 주파수에 따라 데이터를 비교하기 위해서, 데이터 변환부(31)에서 상태 데이터를 주파수에 따른 값을 가지도록 변환할 수 있다.In the step S20 of converting the state data into first data that is a value for frequency, the data conversion unit 31 may convert the state data to have a value according to frequency in order to compare data according to frequency.

도 8을 보면, 데이터 변환부(31)는 상태 데이터를 주파수에 따른 파워 값을 가지는 제1 데이터로 변환할 수 있다. 다만, 측정된 상태 데이터가 주파수를 변수로 가지는 함수로 표현되면 데이터를 변환하는 단계는 생략될 수 있다.Referring to FIG. 8, the data conversion unit 31 may convert state data into first data having a power value according to a frequency. However, if the measured state data is expressed as a function having a frequency as a variable, the step of converting the data may be omitted.

제1 데이터를 기설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계(S30)는 기 설정된 주파수 대역별로 각 값을 누적시킬 수 있다.In step S30 of adding the first data for each preset frequency band, each value may be accumulated for each preset frequency band.

데이터 합산부(32)는 제1 대역의 값을 합산하여 제1 누적값을 생성하고, 제2 대역의 값을 합산하여 제2 누적값을 생성한다. 제1 누적값과 제2 누적값은 누적비를 생성하기 위한 기초로 사용된다. 또한, 제3 대역의 값을 합산하여 제3 누적값을 생성한다.The data summing unit 32 generates a first cumulative value by summing the values of the first band, and generates a second cumulative value by summing the values of the second band. The first accumulation value and the second accumulation value are used as a basis for generating the accumulation ratio. Also, a third cumulative value is generated by summing the values of the third band.

일 실시예에서, 제1 대역은 0Hz을 초과하고 350Hz까지이며, 제2 대역은 350Hz을 초과하고 500Hz까지이며, 제3 대역은 250Hz을 초과하고 500Hz까지 이다. 변형예로, 각각의 대역은 센싱부(10)에서 측정된 상태 데이터에 따라 다르게 선택될 수 있다.In one embodiment, the first band is above 0 Hz and up to 350 Hz, the second band is above 350 Hz and up to 500 Hz, and the third band is above 250 Hz and up to 500 Hz. As a modification, each band may be selected differently according to the state data measured by the sensing unit 10.

다른 실시예로, 기 설정된 주파수 대역은 제1 데이터의 연속된 전체 주파수 대역에서 일부 구간의 주파수 대역을 제외할 수 있다. 기 설정된 주파수 대역은 일부 주행 특성을 표시할 수 없는 주파수 대역을 제외하고 설정될 수 있다. 이는 불필요한 연산인자를 제거하여 연산속도를 향상시키고, 정확하게 타이어의 주행 상태를 결정하기 위함이다. In another embodiment, the preset frequency band may exclude a frequency band of some sections from the entire continuous frequency band of the first data. The preset frequency band may be set excluding a frequency band in which some driving characteristics cannot be displayed. This is to improve the calculation speed by removing unnecessary calculation factors, and to accurately determine the driving state of the tire.

제1 데이터의 주파수 대역의 값을 레퍼런스 데이터에 대응하는 데이터의 주파수 대역의 값으로 보정하는 단계(S40)는 데이터 보정부(33)에서 제1 데이터에서 노이즈를 제거하여 데이터의 신뢰도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. In the step of correcting the value of the frequency band of the first data to the value of the frequency band of the data corresponding to the reference data (S40), the data correction unit 33 removes noise from the first data to improve the reliability and accuracy of the data. I can make it.

보정하는 단계는 제1 데이터를 기 설정 된 주파수 대역별로 합산 하기 전에 실시될 수 있다. 일 예로, 데이터 보정부(33)는 제1 데이터의 형태를 복수개의 레퍼런스 데이터 중 어느 하나의 형태 형태로 근사할 수 있다. 도 8을 보면 제1 데이터는 특정한 그래프 형태를 가질 수 있다. 이러한 형태와 유사한 레퍼런스 데이터를 찾고, 노이즈 부분을 제거하여 데이터를 보정할 수 있다. 노이즈 부분은 양 데이터 사이의 차이가 큰 부분일 수 있다. 또한, 제1 데이터와 레퍼런스 데이터를 비교하여 일부 값에 차이가 있다면 이를 보간하여 레퍼런스 데이터의 값으로 보정할 수 있다.The step of correcting may be performed before adding the first data for each preset frequency band. As an example, the data correction unit 33 may approximate the form of the first data to a form of any one of a plurality of reference data. Referring to FIG. 8, the first data may have a specific graph form. You can find reference data similar to this type and correct the data by removing the noise part. The noise part may be a part with a large difference between both data. In addition, if there is a difference between the first data and the reference data, if there is a difference between the first data and the reference data, it may be interpolated and corrected to the value of the reference data.

다른 실시예로 보정하는 단계는 제1 데이터를 각 주파수 대역별로 합산한 다음에 실시될 수 있다. 일 예로, 데이터 보정부(33)는 데이터 합산부(32)에서 계산된 값과, 레퍼런스 데이터의 값을 비교하여, 합산된 데이터 값을 레퍼런스 데이터 값으로 보정할 수 있다. 또한, 데이터 보정부(33)는 합산에 의해서 발생된 차이를 보간하여 제1 데이터에서 주파수 대역 별로 누적된 값을 이에 대응하는 레퍼런스 데이터의 값으로 보정할 수 있다.In another embodiment, the step of correcting may be performed after summing the first data for each frequency band. For example, the data correction unit 33 may compare a value calculated by the data summing unit 32 with a value of reference data, and correct the summed data value as a reference data value. In addition, the data correction unit 33 may interpolate a difference generated by the summation and correct a value accumulated for each frequency band in the first data to a value of reference data corresponding thereto.

기 설정된 주파수 대역별로 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계(S50)는 S51단계에서 데이터 비교부(35)에서 기 설정된 주파수에서 제1 데이터의 값인 제1 속도값을 기초로 타이어의 속도를 추정하고, S52 단계에서 제1 대역에 대한 제1 누적값과 제2 대역에 대한 제2 누적값을 기초로 생성된 누적 비와 레퍼런스 데이터를 비교한다. 또한, S53 단계에서 제3 대역에 대한 제3 누적값과 상기 레퍼런스 데이터와 비교한다.In the step of comparing the reference data and the summed data for each preset frequency band (S50), the data comparison unit 35 estimates the speed of the tire based on the first speed value, which is the value of the first data, at the preset frequency in step S51. Then, in step S52, the accumulation ratio generated based on the first accumulation value for the first band and the second accumulation value for the second band is compared with the reference data. Also, in step S53, the third accumulated value for the third band is compared with the reference data.

제1 레퍼런스 데이터는 각각의 상태에 제1 패턴, 제2 패턴 및 제3 패턴을 가지며, 각 주행 상태에 대한 정보를 가지는 레퍼런스로 저장부(40)에 저장된다. 따라서, 데이터 비교부(35)는 제1 속도값과 제1 레퍼런스 데이터의 제1 패턴을 비교하고, 누적 비와 제1 레퍼런스 데이터의 제2 패턴을 비교하며, 제3 누적값과 제1 레퍼런스 데이터의 제3 패턴을 비교한다.The first reference data has a first pattern, a second pattern, and a third pattern in each state, and is stored in the storage unit 40 as a reference having information on each driving state. Accordingly, the data comparison unit 35 compares the first speed value with the first pattern of the first reference data, compares the accumulation ratio with the second pattern of the first reference data, and compares the third accumulation value with the first reference data. Compare the third pattern of.

타이어의 주행 상태를 결정하는 단계(S60)는 상태 추정부(36)에서 데이터 비교부(35)에서의 비교 결과를 고려하여, 타이어의 주행 노면 상태를 결정할 수 있다. 이후, 표시부(50)는 상태 추정부(35)에서 결정된 차량의 주행 상태에 관한 정보를 표시하여 사용자나 운전자가 확인할 수 있다. In determining the driving state of the tire (S60), the state estimating unit 36 may determine the driving road surface state of the tire in consideration of the comparison result of the data comparison unit 35. Thereafter, the display unit 50 displays information on the driving state of the vehicle determined by the state estimating unit 35 so that the user or the driver can check it.

도 10은 도 8의 상태 데이터를 처리하는 과정을 도시하는 도면이다. 10 is a diagram illustrating a process of processing the state data of FIG. 8.

도 10을 참조하면, 상태 데이터를 중간처리하여 정확도와 신속하게 연산할 수 있다. 컨트롤러(30)에 각각의 특성을 가지는 데이터가 입력되면(입력 단계;Input layer), 입력된 데이터를 보정하고(보정 단계;Hidden layer), 그 뒤에 보정된 데이터를 기초로 제1 레퍼런스 데이터와 비교한다(출력 단계;Output layer).Referring to FIG. 10, it is possible to perform an intermediate process of state data to perform accurate and quick calculation. When data having respective characteristics is input to the controller 30 (input step; input layer), the input data is corrected (correction step; hidden layer), and then compared with the first reference data based on the corrected data. (Output layer).

본 발명은 입력된 데이터를 보정단계에서 전 처리되므로, 데이터를 신속하게 처리할 수 있다. 일 예로, 데이터 보정부(33)에서 4개의 특성값을 보정하여 레퍼런스 데이터의 값에 수렴하도록 보정할 수 있다. In the present invention, since the input data is pre-processed in the correction step, the data can be processed quickly. As an example, the data correction unit 33 may correct four characteristic values to converge to the values of the reference data.

도 12 및 도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 타이어의 상태 모니터링 방법을 도시한 순서도이고, 도 14은 도 12에서 사용되는 제2 레퍼런스 데이터를 나타내는 그래프이다.12 and 13 are flowcharts illustrating a method for monitoring a condition of a tire according to another exemplary embodiment of the present invention, and FIG. 14 is a graph showing second reference data used in FIG. 12.

도 12 내지 도 14를 참조하면, 타이어의 상태 모니터링 방법은 타이어의 마모도를 모니터링 할 수 있다. 타이어의 상태 모니터링 방법은 상태 데이터를 기계학습하여 레퍼런스 데이터를 생성 및 저장하는 단계(S5), 제1 축 및 제2 축 방향의 타이어 주행 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 단계(S110), 상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1a 데이터 및 제1b 데이터로 변환하는 단계(S120), 제1a 데이터 및 제1b 데이터를 기설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계(S130), 제1a 데이터 및 제1b 데이터의 주파수 대역의 값을 레퍼런스 데이터에 대응하는 데이터의 주파수 대역의 값으로 보정하는 단계(S140), 기 설정된 주파수 대역별로 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계(S150) 및 비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 주행 상태를 결정하는 단계(S70)를 포함할 수 있다.12 to 14, the tire condition monitoring method may monitor the wear of the tire. The tire condition monitoring method includes machine learning condition data to generate and store reference data (S5), sensing condition data related to tire driving conditions in the first and second axes (S110), and condition data. Converting the data to 1a data and 1b data which are values for frequency (S120), summing the 1a data and 1b data for each preset frequency band (S130), the frequency bands of the 1a data and 1b data Compensating the value of the reference data to the value of the frequency band of the data corresponding to the reference data (S140), comparing the reference data and the summed data for each preset frequency band (S150), and considering the comparison result, It may include the step (S70) of determining the driving state.

제1 축 및 제2 축 방향의 타이어 주행 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 단계(S110)는 센싱부(10)의 제1 센서(11)가 제1 축에 대한 가속도 데이터를 센싱하고, 센싱부(10)의 제2 센서(12)가 제2 축에 대한 가속도 데이터를 센싱한다.In the step (S110) of sensing the state data related to the tire driving state in the first and second axis directions (S110), the first sensor 11 of the sensing unit 10 senses acceleration data for the first axis, and the sensing unit The second sensor 12 of (10) senses acceleration data for the second axis.

상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1a 데이터 및 제1b 데이터로 변환하는 단계(S120)는 각 축방향에 따른 상태 데이터를 제1a 데이터와 제1b 데이터로 변환한다.In the step of converting the state data into firsta data and 1b data, which are values for frequency (S120), state data along each axis direction is converted into firsta data and 1b data.

제1a 데이터 및 제1b 데이터를 기 설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계(S130)는 누적값을 생성한다. 상세하게, S131에서 제1a 데이터의 제4 대역에 대한 제4 누적값과 제1b 데이터의 제4 대역에 대한 제5 누적값을 산출한다. The step of summing the 1a data and the 1b data for each preset frequency band (S130) generates an accumulated value. In detail, in S131, a fourth cumulative value for the fourth band of data 1a and a fifth cumulative value for the fourth band of data 1b are calculated.

제1a 데이터 및 제1b 데이터의 주파수 대역의 값을 레퍼런스 데이터에 대응하는 데이터의 주파수 대역의 값으로 보정하는 단계(S140)는 선택적으로 수행될 수 있다.The step (S140) of correcting the values of the frequency bands of the data 1a and 1b to the values of the frequency bands of data corresponding to the reference data (S140) may be selectively performed.

기 설정된 주파수 대역별로 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계(S150)는 제4 누적값과 제5 누적값을 제2 레퍼런스 데이터와 비교한다.In the step of comparing the reference data and the summed data for each preset frequency band (S150), the fourth accumulated value and the fifth accumulated value are compared with the second reference data.

S151에서, 데이터 비교부(35)는 기 설정된 주파수 값인 제1 속도값을 기초로 속도를 추정하고, 제1 속도값과 제2 레퍼런스의 제4 패턴을 비교한다. S152에서, 데이터 비교부(35)는 제4 누적값과 제5 누적값을 제2 레퍼런스 데이터의 제5 패턴과 제6 패턴과 비교한다.In S151, the data comparison unit 35 estimates a speed based on a first speed value that is a preset frequency value, and compares the first speed value with a fourth pattern of the second reference. In S152, the data comparison unit 35 compares the fourth and fifth accumulated values with the fifth and sixth patterns of the second reference data.

도 14를 참조하면, 제2 레퍼런스 데이터의 R4,R5,R6는 각각 타이어의 마모도를 나타낸다. R1은 0% 마모 상태, R2는 40% 마모 상태, R3는 80% 마모 상태일 수 있다. 따라서 제2 레퍼런스 데이터는 타이어의 마모 상태에 관한 정보를 포함하는 데이터 값으로 저장될 수 있다. 데이터 비교부(35)는 제2 레퍼런스 데이터와 제1 속도값, 제4 패턴, 제5 패턴을 비교할 수 있다.Referring to FIG. 14, R4, R5, and R6 of the second reference data each represent the wear degree of the tire. R1 can be at 0% wear, R2 at 40% wear and R3 at 80% wear. Accordingly, the second reference data may be stored as a data value including information on a wear state of the tire. The data comparison unit 35 may compare the second reference data with a first speed value, a fourth pattern, and a fifth pattern.

비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 주행 상태를 결정하는 단계(S70)는 상태 추정부(36)가 데이터 비교부(35)에서 비교된 결과를 기초로, 타이어의 마모도를 추정할 수 있다.In the step S70 of determining the driving state of the tire in consideration of the comparison result, the condition estimating unit 36 may estimate the wear degree of the tire based on the result compared by the data comparator 35.

필요에 따라, 비교 데이터 수 또는 대역 구간을 10개 대역까지 세분화하여 비교할 수 있다.If necessary, the number of comparison data or band section can be subdivided and compared to 10 bands.

도 15는 도 3의 표시부(50)에서 디스플레이되는 타이어의 상태를 도시하는 도면이다.FIG. 15 is a diagram showing a condition of a tire displayed on the display unit 50 of FIG. 3.

도 15를 참조하면, 센싱부(10)에서 측정된 결과와, 컨트롤러(30)에서 추정된 결과가 표시될 수 있다. 일 예로, 타이어의 마모도, 타이어 내부 온도, 타이어 내부 압력등이 표시될 수 있다. Referring to FIG. 15, a result measured by the sensing unit 10 and a result estimated by the controller 30 may be displayed. For example, tire wear, tire internal temperature, tire internal pressure, and the like may be displayed.

본 발명의 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 타이어의 상태 모니터링 방법은 실시간으로 타이어의 상태를 측정하고, 기 저장된 레퍼런스 데이터와 비교하여 신속하고 정확하게 타이어의 상태를 모니터링 할 수 있다.The tire condition monitoring system and the tire condition monitoring method of the present invention measure the condition of the tire in real time and compare the previously stored reference data to quickly and accurately monitor the condition of the tire.

본 발명의 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 타이어의 상태 모니터링 방법은 기계학습되어 생성 및 저장된 레퍼런스 데이터를 이용하므로, 타이어의 상태를 정확하게 예측할 수 있다. 레퍼런스 데이터는 차량이 실제로 주행한 환경을 기계학습하여 생성되므로 예측의 신뢰도를 높일 수 있다.Since the tire condition monitoring system and the tire condition monitoring method of the present invention use reference data generated and stored by machine learning, the condition of the tire can be accurately predicted. Since the reference data is generated by machine learning the environment in which the vehicle actually traveled, the reliability of prediction can be improved.

본 발명의 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 타이어의 상태 모니터링 방법은 측정된 데이터를 주파수 구간별로 분리 및 패턴화하고, 이를 레퍼런스 데이터와 비교하므로 신속하게 연산할 수 있다. 측정된 데이터의 패턴과 레퍼런스 데이터의 패턴을 서로 비교하여 주행상태를 결정할 수 있으므로, 신속하게 연산할 수 있다. In the tire condition monitoring system and the tire condition monitoring method of the present invention, measured data is separated and patterned for each frequency section, and compared with reference data, it is possible to calculate quickly. Since the measured data pattern and the reference data pattern can be compared with each other to determine the driving state, the calculation can be performed quickly.

본 발명의 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 타이어의 상태 모니터링 방법은 측정된 데이터를 전처리하여 신속하고 차량의 주행 상태를 예측할 수 있다. 또한, 차량의 속도를 기준으로 레퍼런스 데이터와 측정된 데이터를 비교하므로 신속하게 주행 상태를 결정할 수 있다. The tire condition monitoring system and the tire condition monitoring method of the present invention can quickly and predict the driving condition of the vehicle by preprocessing the measured data. In addition, since the reference data and measured data are compared based on the vehicle speed, the driving state can be quickly determined.

한편, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다.Meanwhile, the present invention can be implemented as a computer-readable code on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all types of recording devices storing data that can be read by a computer system. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, and optical data storage devices.

또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.Further, the computer-readable recording medium is distributed over a computer system connected by a network, so that the computer-readable code can be stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers in the technical field to which the present invention belongs.

본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다.If there is no explicit order or contradictory description of the steps constituting the method according to the present invention, the steps may be performed in an appropriate order. The present invention is not necessarily limited according to the order of description of the steps.

본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예를 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한 해당 기술 분야의 통상의 기술자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터(factor)에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.The use of all examples or illustrative terms (for example, etc.) in the present invention is merely for describing the present invention in detail, and the scope of the present invention is limited by the above examples or illustrative terms unless limited by the claims. It is not limited. In addition, a person skilled in the art may recognize that various modifications, combinations, and changes may be configured according to design conditions and factors within the scope of the appended claims or their equivalents.

이와 같이 본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.As described above, the present invention has been described with reference to an embodiment shown in the drawings, but this is only exemplary, and those of ordinary skill in the art will understand that various modifications and variations of the embodiment are possible therefrom. Therefore, the true technical scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

1: 타이어의 상태 모니터링 시스템
10: 센싱부
30: 컨트롤러
31: 데이터 변환부
32: 데이터 합산부
33: 데이터 보정부
34: 데이터 비율 생성부
35: 데이터 비교부
36: 상태 추정부
40: 저장부
50: 표시부
100: 타이어1: Tire condition monitoring system
10: sensing unit
30: controller
31: data conversion unit
32: data summing section
33: data correction unit
34: data rate generation unit
35: data comparison unit
36: state estimation unit
40: storage
50: display
100: tire

Claims

A sensing unit for sensing state data related to the state of the tire;
A data conversion unit receiving the state data from the sensing and converting it into first data that is a value for a frequency;
A data summing unit receiving the first data from the data conversion unit and summing the values of the first data for each preset frequency band to generate second data;
A data comparison unit comparing the reference data stored for each of the preset frequency bands with the second data; And
Including; a condition estimating unit for determining the condition of the tire in consideration of the comparison result in the data comparison unit,
The data comparison unit
Estimates the speed of the tire based on the first speed value, which is the value of the first data at a preset frequency,
An accumulation ratio generated based on a first accumulation value for a first band and a second accumulation value for a second band calculated by the data summing unit is compared with the reference data,
A tire condition monitoring system for comparing a third accumulated value for a third band calculated by the data summing unit with the reference data.

The method of claim 1,
A data ratio generation unit that calculates an accumulation ratio of the first accumulation value to the second accumulation value, further comprising a tire condition monitoring system.

The method of claim 2,
The first band exceeds 0Hz and is 350Hz or less, and the second band exceeds 350Hz and is 500Hz or less.

The method of claim 1,
The third band exceeds 250Hz and is 500Hz or less.

delete

The method of claim 1,
The third zone includes at least a portion of the first zone and at least a portion of the second zone.

The method of claim 1,
The reference data is
A tire condition monitoring system having a first pattern that is a value at the preset frequency, a second pattern that is a ratio of an accumulated value in the preset frequency band, and a third pattern in which values are accumulated in the preset frequency band .

The method of claim 7,
The data comparison unit
The tire condition monitoring system for comparing the first speed value and the first pattern, comparing the accumulation ratio and the second pattern, and comparing the third accumulation value and the third pattern.

The method of claim 1,
The sensing unit
The tire condition monitoring system for measuring information on at least one of internal pressure, wear, vibration, noise, temperature, load, road surface condition, and rotation speed of the tire.

The method of claim 1,
The reference data is
A tire condition monitoring system, which is generated by machine learning the condition data previously transmitted from the sensing unit, and has information on the condition of each tire.

The method of claim 1,
The sensing unit
Sensing state data for a first axis of the tire and a second axis different from the first axis,
The data conversion unit generates 1a data for the first axis and 1b data for the second axis,
The data summing unit calculates a fourth cumulative value in the fourth band based on the 1a data, and calculates a fifth cumulative value in the fourth band based on the 1b data, a tire condition monitoring system .

The method of claim 11,
The fourth band is 495 Hz or more and 500 Hz or less. Tire condition monitoring system.

The method of claim 1,
The state estimation unit
A tire condition monitoring system for estimating a wear degree or a road surface condition of the tire based on a comparison result in the data comparison unit.

Sensing condition data related to the condition of the tire;
Converting the sensed state data into first data that is a value for a frequency;
Summing the first data for each preset frequency band;
Comparing reference data and summed data for each preset frequency band; And
In consideration of the comparison result, determining a driving state of the tire; and
Comparing the reference data and the summed data
Estimates the speed of the tire based on the first speed value, which is the value of the first data at a preset frequency,
Compare the reference data with an accumulation ratio generated based on a first accumulation value for a first band and a second accumulation value for a second band,
Comparing a third cumulative value for a third band with the reference data, a tire condition monitoring method.

The method of claim 14,
Before the step of sensing the data, generating the reference data by machine learning data on the condition of the tire; further comprising, a tire condition monitoring method.

delete

The method of claim 14,
The first band is more than 0Hz and less than 350Hz, the second band is more than 350Hz and less than 500Hz, and the third band is more than 250Hz and less than 500Hz.

The method of claim 14,
The reference data is
A tire condition monitoring method having a first pattern that is a value at the preset frequency, a second pattern that is a ratio of an accumulated value in the preset frequency band, and a third pattern in which values are accumulated in the preset frequency band .

The method of claim 18,
Comparing the reference data and the summed data
Comparing the first speed value and the first pattern, comparing the accumulation ratio and the second pattern, and comparing the third accumulation value and the third pattern, a tire condition monitoring method.

The method of claim 14,
Sensing the state data
Sensing state data for a first axis of the tire and a second axis different from the first axis,
The step of summing the first data for each preset frequency band
A fourth cumulative value is calculated by summing the cumulative value in the fourth band from the data on the first axis, and a fifth cumulative value by summing the cumulative value in the fourth band from the data on the second axis Calculate,
Comparing the reference data and the summed data
Comparing the fourth accumulated value and the fifth accumulated value with reference data, a tire condition monitoring method.

The method of claim 20,
The fourth band is 495 Hz or more and 500 Hz or less.