KR102172238B1 - 소프트웨어 정의 기반의 차량 센싱 장치 및 방법 - Google Patents

소프트웨어 정의 기반의 차량 센싱 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

소프트웨어 정의 기반의 차량 네트워크에서 기상을 관측하는 센싱 장치가 개시된다. 상기 센싱 장치는 복수의 차량들 각각으로부터 위치 정보, 경로 정보, 및 센서 정보를 수신하는 정보 수집부, 상기 위치 정보, 상기 경로 정보, 및 상기 센서 정보를 이용하여 각 시점에서의 각 차량이 측정 가능한 측정 가능 지역을 결정하는 측정 가능 지역 결정부, 측정 범위를 최대화할 수 있는 각 차량의 측정 시간을 결정하는 측정 시간 결정부, 및 결정된 차량 별 측정 시간을 상기 복수의 차량들 중 대응하는 차량으로 송신하는 정보 송신부를 포함한다.

Description

소프트웨어 정의 기반의 차량 센싱 장치 및 방법{SOFTWARE-DEFINED VEHICULAR SENSING DEVICE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 소프트웨어 정의 기반의 차량 네트워크에서 차량 클라우드를 이용한 기상 관측 방법에 관한 것이다.
기존의 기상 관측은 기상 관측 기구가 설치된 특정 지점을 관측하는 방식으로 이루어진다. 특정 지점에서 관측된 관측 값은 해당 지역을 대표하는 관측 값으로 여겨진다. 하지만, 한 지역 내에서도 각 지점들이 각기 다른 환경을 가지고 있어 다양한 기상관측 값이 나타나며, 이는 지역을 대표하는 관측 값과의 오차를 발생시킨다. 즉, 한 지역을 대표하는 관측 값이 각 지점들마다의 다른 환경을 반영하지 못한다는 문제점이 있다. 따라서, 한 지역 내의 각 지점마다 세세한 관측 값의 변화를 관측하기 위해서는 기존의 관측 방식이 아닌 크라우드소싱 기반의 관측 방식이 필요하다.
커넥티드카(connected car)는 인터넷 접속이 가능하며, 충돌방지 알림, 안전 경보 알림 등의 추가적인 기능을 제공하는 자동차를 일컫는다. 커넥티드카는 2020년 미국에서 생산되는 신차 중에서 약 95%를 차지할 것으로 예상된다. 커넥티드카는 운전의 편의를 돕고 운전자에게 쾌적한 실내환경을 제공해 주기 위하여 각종 센서들(예컨대, 온도 센서, 빗방울 감지센서, 먼지 측정 센서, 밝기 센서)이 장착되어 있다. 하지만, 커넥티드카는 자동차라는 특성상 대부분의 시간 동안 시동이 꺼진 상태로 유지되기 때문에 다양한 센서들의 활용 빈도가 낮다.
본 발명에서 제안하는 SD-VSP(Software-Defined Vehicular Sensing Platform)은 기존의 기상 관측 방식이 아닌 커넥티드카를 이용한 크라우드소싱 기반의 관측 플랫폼이다. SD-VSP에서는 커넥티드카들이 일정 주기마다 부착된 센서를 통해 관측 값을 얻고 통신 모듈을 통해 중앙 서버로 송신한다. 이와 같은 방법을 통해 SD-VSP는 각 지점의 환경이 더 잘 반영된 관측 값을 얻을 수 있다. 특히, 도심의 경우 거의 모든 지점에 커넥티드카가 분포되어 있어, 지역을 모두 커버할 수 있는 관측 값을 얻을 수 있다. 또한, 각 지점 데이터들의 축적은 향후 인공지능을 활용한 빅데이터 분석에 활용되어 빌딩 건설에 따른 주변 기후 변화 등과 같은 고부가가치 정보를 생산할 수 있을 것으로 예상된다. SD-VSP는 시동이 꺼진 커넥티드카의 경우에도 배터리 전원을 이용해 차량의 센서와 통신 모듈을 사용하기 때문에 커넥티드카의 자원의 활용 빈도를 높여, 커넥티드카의 자원 효율을 높일 수 있을 것으로 예상된다.
대한민국 공개특허 제2014-0027647호 (2014.03.07. 공개)
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 커넥티드카 또는 스마트카에 부착된 센서들을 활용하는 기상 관측 플랫폼인 SD-VSP(Software-Defined Vehicular Sensing Platform)을 제공하는 것이다.
관측 데이터 값이 변하지 않는 시간 내에서 SD-VSP는 센서 및 네트워크 사용 비용을 고려하고 중복 측정 지점을 고려하여 센서 별 최대 측정 범위를 측정하는 것을 목표로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 센싱 장치는 복수의 차량들 각각으로부터 위치 정보, 경로 정보, 및 센서 정보를 수신하는 정보 수집부, 상기 위치 정보, 상기 경로 정보, 및 상기 센서 정보를 이용하여 각 시점에서의 각 차량이 측정 가능한 측정 가능 지역을 결정하는 측정 가능 지역 결정부, 측정 범위를 최대화할 수 있는 각 차량의 측정 시간을 결정하는 측정 시간 결정부, 및 결정된 차량 별 측정 시간을 상기 복수의 차량들 중 대응하는 차량으로 송신하는 정보 송신부를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따른 센싱 장치에 의할 경우, 차량 클라우드를 이용하여 기상 관측을 수행할 수 있는 효과가 있다.
또한, 크라우드소싱 기반의 관측 방식을 제안함으로써, 지역 내 각 지점마다 세세한 관측 값의 변화 정보를 획득할 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 상세한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 격자 구조로 표현된 관측 영역을 도시한다.
도 3은 도 1에 도시된 컨트롤러의 기능 블럭도이다.
도 4는 도 1에 도시된 시스템에서 수행되는 정보 수집 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시 예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 벗어나지 않은 채, 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고 유사하게 제2 구성 요소는 제1 구성 요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성 요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 명세서에 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시 예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 소프트웨어 정의 기반의 차량 센싱 시스템, 관측 시스템, 센싱 시스템 등으로 명명될 수 있는 시스템은 제어 영역(control area or control plane)과 데이터 영역(data area or data plane)으로 구성되어 있다. 즉, 시스템은 컨트롤러, 복수의 차량들 및 컨트롤러와 복수의 차량들 각각의 통신을 중계하는 복수의 RSU들을 포함할 수 있다.
제어 영역은 컨트롤러로 구성되어 있으며, 컨트롤러는 차량(예컨대, 커넥티드카 또는 스마트카)들의 위치 및/또는 센서 정보를 주기적으로 업데이트 한다. 이를 바탕으로 각 차량의 센서 별 측정 시점(T={t1, t2, …, tn, …, tmax}, max는 임의의 자연수이고, n은 max 보다 작은 자연수)을 연산할 수 있다. 각 차량의 센서 별 측정 시점은 센서 및 네트워크를 사용하는데 필요한 비용을 고려하고, 중복 측정 지점을 최소한으로 하여 최소 비용으로 최대의 측정 범위를 제공할 수 있을 때이다. 컨트롤러는 센서 별 측정 시점과 보고 시점(treport)을 차량으로 전송해 차량에게 해당 시각에 측정 및 보고를 요청한다. 컨트롤러는 적어도 프로세서와 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로써, 범용 서버로 구현될 수 있으며, 센싱 장치, 관측 장치, 센싱 서버, 관측 서버 등으로 명명될 수도 있다.
데이터 영역은 RSU(Road Side Unit)과 차량(V={v1, v2, …, vn, …, vmax})으로 구성되어 있다. RSU는 차량과 컨트롤러 사이의 통신을 제공한다. 차량은 각 센서 별로 측정 요청 시점에 미리 정해진 측정 동작을 수행하며 측정 결과들을 모아 보고 시점(treport)에 컨트롤러에게 보고한다. 측정 결과들을 매번 보고하지 않고 결과들을 모아 보고 시점에 1 번만 보고를 하도록 하여 네트워크 사용 비용을 최소화할 수 있다.
도 2는 격자 구조로 표현된 관측 영역을 도시하고, 도 3은 도 1에 도시된 컨트롤러의 기능 블럭도이다. 이하에서는, 도 1 내지 도 3을 참조하여, 각 차량 별 측정 시점을 결정하는 방법에 관하여 설명한다.
컨트롤러(10)는 정보 수집부(100), 측정 가능 지역 결정부(300), 측정 시간 결정부(500), 및 정보 송신부(700)를 포함한다. 실시예에 따라, 컨트롤러(10)는 저장부(900)를 더 포함할 수 있다.
관측 영역(관측 환경 또는 관측 대상 영역)은 도 2에 도시된 바와 같이 각각이 제1 인덱스(i)와 제2 인덱스(j)로 식별되는 복수의 셀들로 구성된 2 차원의 격자 구조로 표현될 수 있다. 각 지점들, 즉 셀들은 E={(1,1), (1, 2), …, (i, j), …, (imax, jmax)}로 나타낼 수 있다. 차량 v가 시각 t에 측정 가능한 지역은 R={R11, R12, …, Rvt, …,
Figure 112019038367247-pat00001
}로 표현할 수 있다. 여기서, Rvt는 차량 v의 센서가 시각 t에 측정 가능한 지역의 범위을 의미할 수 있으며, 집합 E의 부분 집합일 수 있다. yij는 지점 (i, j)의 측정 여부를 나타내는 변수이며, '0' 또는 '1'의 값을 갖는다. 즉, yij의 값이 '0'이면, 지점 (i, j)가 측정되지 않음을 의미하고, yij의 값이 '1'이면, 지점 (i, j)가 측정됨을 의미할 수 있다. xvt는 Rvt(즉, Rvt에 속하는 지점들)의 측정 여부를 나타내는 변수이며, '0' 또는 '1'의 값을 갖는다. 즉, xvt의 값이 '0'이면, Rvt(즉, Rvt에 속하는 지점들)가 측정되지 않음을 의미하고, xvt의 값이 '1'이면, Rvt(즉, Rvt에 속하는 지점들)가 측정됨을 의미할 수 있다. 또한, cs는 차량의 센서를 사용하는데 소요되는 비용을 나타내며, cn은 네트워크를 사용하는데 소요되는 비용을 의미할 수 있다. cs의 값과 cn의 값은 미리 정해질 수 있으며, 필요에 따라 관리자에 의해 그 값이 변경될 수 있다. 실시예에 따라, 차량 별로 상이한 cs의 값을 가질 수도 있다.
정보 수집부(100)는 복수의 차량들 각각으로부터 차량의 위치 정보, 경로 정보, 및/또는 센서 정보를 주기적으로 또는 비주기적으로 수신할 수 있다. 수신되는 정보는 RSU를 경유하여 수신될 수 있지만, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다.
차량의 위치 정보는 차량의 현재 위치를 식별할 수 있는 정보로써, GPS값, 경도값와 위도값, 주소 등이 될 수 있다. 경로 정보는 차량의 이동 경로를 식별할 수 있는 정보로써, 현재 위치로부터 목적지까지의 경로와 경로 상의 각 지점의 도달 시점(예상 도착 시간)에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 센서 정보는 차량에 구비된 센서의 종류, 각 센서의 개수, 각 센서의 가용 시간, 각 센서의 측정 범위, 각 센서의 구동 비용 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 정보 수집부(100)에 의해 수신된 정보는 저장부(900)에 저장될 수 있다.
또한, 정보 수집부(100)는 보고 시점에 복수의 차량들 각각으로부터 측정 시점에 측정된 측정값을 수신할 수 있고, 수신된 측정값은 저장부(900)에 저장될 수 있다.
차량에는 다양한 종류의 센서가 구비되어 있지만, 이하에서는 한 가지 종류의 센서(대상 센서)에 대상으로 설명하며, 대상 센서는 온도 센서(temperature sensor), 빗물 감지 센서(rain sensor), 먼지 센서(dust sensor), 및 조도 센서(illuminance sensor) 중 어느 하나일 수 있다. 즉, 본 발명에서는 센서 별로 측정 시점과 측정 차량을 결정하는 방법을 제안한다.
측정 가능 지역 결정부(300)는 복수의 차량들 각각으로부터 수신된 정보를 이용하여 각 시점에서 각 차량이 측정 가능한 지역(측정 가능 지역) R(R={R11, R12, …, Rvt, …,
Figure 112019038367247-pat00002
})을 결정할 수 있다. 구체적으로, Rvt는 시각 t에서 차량 v의 센서가 측정 가능한 지역을 의미한다. 측정 가능 지역 결정부(300)는 차량으로부터 수신된 정보(예컨대, 위치 정보, 경로 정보, 센서 정보)를 이용하여 각 시점 별 차량의 예상 지점을 산출하고 센서의 측정 범위와 예상 지점을 이용하여 각 차량의 측정 가능 지역을 결정할 수 있다. 예컨대, tn 시점에 차량 vn이 셀 (in, jn)로 표현되는 지점에 위치할 것으로 예상되는 경우, 센서의 측정 범위를 고려한
Figure 112019038367247-pat00003
은 {(in-1, jn -1), (in, jn -1), (in+1, jn -1), (in-1, jn), (in, jn), (in+1, jn), (in-1, jn +1), (in, jn +1), (in+1, jn +1)}로 결정될 수 있다. 생성된 Rvt는 저장부(900)에 저장될 수 있다.
측정 시간 결정부(500)는 차량의 센서 별 측정 가능 지역을 바탕으로 최대의 측정 범위가 되도록 각 차량 별 측정 시간을 결정할 수 있다. 구체적으로 측정 시간 결정부(500)는 수학식 1로 표현되는 최적화식을 풀이함으로써 각 센서 별 측정 시점을 결정할 수 있다.
Figure 112019038367247-pat00004
즉, yij의 총 합이 최대가 되는 경우가 측정 범위가 최대화되는 경우이기 때문에, 측정 시간 결정부(500)는 각 센서 별 측정 시간을 결정할 수 있다. 이때, 측정 시간 결정부(500)는 적어도 하나의 제약 조건 하에서 최적화식을 풀이할 수 있다.
우선, 센서와 네트워크를 사용하는 데 소요되는 비용이 비용의 임계값(Tc) 보다 작아야 함을 제1 제약 조건으로 고려할 수 있다. 제1 제약 조건은 수학식 2로 표현될 수 있다.
Figure 112019038367247-pat00005
수학식 2에서, 비용의 임계값(Tc)는 미리 결정된 값을 가질 수 있으며, 관리자에 의해 그 값이 변경될 수 있다.
각 지점들은 임계값(Td)보다 작은 횟수로 중복 센싱되어야 함을 제2 제약 조건으로 고려할 수 있다. 제2 제약 조건은 수학식 3으로 표현될 수 있다.
Figure 112020055937207-pat00017
임계값(Td)는 미리 결정된 값을 가질 수 있으며, 관리자에 의해 그 값이 변경될 수 있다. 또한, Fi,j(Rvt)는 지점 (i, j)가 Rvt에 포함되어 있는지 여부를 나타내며, 포함되어 있으면 '1'을, 포함되어 있지 않으면 '0'을 반환하는 함수이다.
또한, yij의 값이 '1'이면(즉, 셀 (i, j)로 표현되는 지점이 측정되는 경우), 적어도 하나의 (i, j)∈Rvt가 선택되도록(즉, (i, j)를 포함하는 측정 범위가 적어도 하나 존재하도록), (i, j)∈Rvt인 (i, j)에 대해 아래 수학식 4를 제3 제약 조건으로 고려할 수 있다.
Figure 112020055937207-pat00018
측정 시간 결정부(500)는 제1 내지 제3 제약 조건 하에서 최적화식을 풀이함으로써, xvt의 값을 산출할 수 있다. 측정 시간 결정부(500)는 xvt의 값에 따라 각 차량의 측정 시점(t)을 결정할 수 있다. 또한, 측정 시간 결정부(500)는 각 차량 별 보고 시점을 결정할 수 있으며, 보고 시점은 각 차량 별로 상이하거나 동일할 수 있다. 각 차량 별 보고 시점이 동일한 경우, 보고 시점은 복수의 차량들 각각의 측정 시점 중 가장 늦은 측정 시점 이후의 임의의 시간(예컨대, 가장 늦은 측정 시점 + k초(k는 임의의 자연수 또는 실수))으로 결정될 수 있다. 각 차량 별 보고 시점이 동일하지 않은 경우, 보고 시점은 해당 차량의 측정 시점(하나의 차량에 복수의 측정 시점이 할당된 경우, 복수의 측정 시점 중 가장 늦은 측정 시점) 이후의 임의의 시간(예컨대, 가장 늦은 측정 시점 + k초)으로 결정될 수 있다.
측정 시간 결정부(500)에 의해 결정된 각 차량 별 측정 시점 및/또는 보고 시점은 저장부(900)에 저장될 수 있다.
정보 송신부(700)는 측정 시간 결정부(500)에 의해 결정된 각 차량 별 측정 시점 및/또는 보고 시점에 관한 정보를 각 차량에게 전송할 수 있다.
도 4는 도 1에 도시된 시스템에서 수행되는 정보 수집 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 정보 수집 방법을 설명함에 있어, 앞서 기재된 내용과 동일한 내용에 관하여는 그 기재를 생략하기로 한다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 컨트롤러(10)의 정보 수집부(100)는 복수의 차량들 각각으로부터 차량의 위치 정보, 경로 정보, 및/또는 센서 정보를 주기적으로 또는 비주기적으로 수신한다(S110). 정보 수집부(100)에 의해 수신된 정보는 저장부(900)에 저장될 수 있다.
컨트롤러(10)의 측정 가능 지역 결정부(300)는 복수의 차량들 각각으로부터 수신된 정보를 이용하여 각 시점에서 각 차량이 측정 가능한 지역(측정 가능 지역) R(R={R11, R12, …, Rvt, …,
Figure 112019038367247-pat00008
})을 결정할 수 있다(S130). 구체적으로, Rvt는 시각 t에서 차량 v의 센서가 측정 가능한 지역을 의미한다. 생성된 Rvt는 저장부(900)에 저장될 수 있다.
컨트롤러(10)의 측정 시간 결정부(500)는 차량의 센서 별 측정 가능 지역을 바탕으로 최대의 측정 범위가 되도록 각 차량 별 측정 시간을 결정할 수 있다(S150). 측정 시간 결정부(500)에 의해 결정된 각 차량 별 측정 시점 및/또는 보고 시점은 저장부(900)에 저장될 수 있다.
컨트롤러(10)의 정보 송신부(700)는 측정 시간 결정부(500)에 의해 결정된 각 차량 별 측정 시점 및/또는 보고 시점에 관한 정보를 각 차량에게 전송할 수 있다.
측정 시점 및/또는 보고 시점에 관한 정보를 수신한 차량은 수신된 측정 시점에 측정 동작을 수행하고, 측정 값을 보고 시점에 다시 컨트롤러(10)로 송신할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성 요소, 소프트웨어 구성 요소, 및/또는 하드웨어 구성 요소 및 소프트웨어 구성 요소의 집합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성 요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(Arithmetic Logic Unit), 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor), 마이크로컴퓨터, FPA(Field Programmable array), PLU(Programmable Logic Unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(Operation System, OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(Processing Element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(Parallel Processor)와 같은, 다른 처리 구성(Processing Configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(Computer Program), 코드(Code), 명령(Instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(Collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성 요소(Component), 물리적 장치, 가상 장치(Virtual Equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(Signal Wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(Embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 좋ㅂ하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-optical Media), 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시 예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성 요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성 요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
10 : 컨트롤러
100 : 정보 수집부
300 : 측정 가능 지역 결정부
500 : 측정 시간 결정부
700 : 정보 송신부
900 : 저장부

Claims (9)

  1. 복수의 차량들(v) 각각으로부터 위치 정보, 경로 정보, 및 센서 정보를 수신하는 정보 수집부;
    상기 위치 정보, 상기 경로 정보, 및 상기 센서 정보를 이용하여 각 시점에서의 각 차량이 측정 가능한 측정 가능 지역을 결정하는 측정 가능 지역 결정부;
    측정 범위를 최대화할 수 있는 각 차량의 측정 시간(t)을 결정하는 측정 시간 결정부; 및
    결정된 차량 별 측정 시간을 상기 복수의 차량들 중 대응하는 차량으로 송신하는 정보 송신부를 포함하는 센싱 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 측정 시간 결정부는 수학식 1로 표현되는 최적화식을 풀이함으로써 각 차량의 측정 시간을 결정하고,
    상기 수학식 1은
    Figure 112019038367247-pat00009
    이고,
    yij는 '0' 또는 '1'의 값을 갖는 변수로, 복수의 셀들을 포함하는 2차원 격자 구조로 표현되는 관측 영역 중 제1 인덱스(i)와 제2 인덱스(j)로 식별되는 셀의 측정 여부를 나타내는 변수인,
    센싱 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 측정 시간 결정부는 적어도 하나의 제약 조건 하에서 상기 최적화식을 풀이하고,
    상기 적어도 하나의 제약 조건은 제2 수학식으로 표현되는 제1 제약 조건을 포함하고,
    상기 제2 수학식은
    Figure 112019038367247-pat00010
    이고,
    상기 cs는 센서의 사용 비용을 의미하고,
    상기 xvt는 '0' 또는 '1'의 값을 갖는 변수로, 차량 v가 시각 t에 측정 가능한 지역의 측정 여부를 나타내는 변수이고,
    cn은 네트워크의 사용 비용을 의미하고,
    Tc는 미리 정해진 비용의 임계값을 의미하는,
    센싱 장치.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제3항에 있어서,
    상기 측정 시간 결정부는 차량 별 보고 시점을 결정하고,
    상기 차량 별 보고 시점은 복수의 차량들 각각의 측정 시점 중 가장 늦은 측정 시점 이후의 임의의 시간으로 결정되는,
    센싱 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 정보 수집부는 상기 보고 시점에 상기 복수의 차량들 중 적어도 하나의 차량으로부터 측정 시점에 측정된 측정 값을 수신하는,
    센싱 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 센싱 장치와 상기 복수의 차량들 각각과의 통신 중 적어도 일부는 RSU(Road Side Unit)를 경유하여 수행되는,
    센싱 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 경로 정보는 차량의 현재 위치, 차량의 목적지, 목적지까지의 이동 경로, 및 이동 경로의 각 지점에의 도달 시간에 관한 정보를 포함하고,
    상기 센서 정보는 센서의 측정 범위에 관한 정보를 포함하고,
    상기 센서는 온도 센서(temperature sensor), 빗물 감지 센서(rain sensor), 먼지 센서(dust sensor), 및 조도 센서(illuminance sensor) 중 어느 하나인,
    센싱 장치.
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