KR102200121B1 - 차량 흐름 예측 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 다양한 실시예는 센서를 이용하여 상기 차량의 측정정보를 검출하는 동작, 상기 측정정보를 기반으로 벡터 데이터를 생성하는 동작, 및 상기 생성된 벡터 데이터를 전송하는 동작을 포함하는 차량 흐름 예측 방법 및 장치를 제공한다. 또한, 다른 실시예도 가능하다.

Description

차량 흐름 예측 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FORECASTING VEHICLE FLOW}
본 발명의 다양한 실시예는 차량 내 측정 데이터를 기반으로 차량 흐름을 예측하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
전자 및 통신 기술이 발달함에 따라, 다양한 종류의 전자 장치들이 개발되고 있다. 이러한, 전자 장치 중에서 사용자의 편의성을 고려한 휴대 장치, 예컨대, 이동전화기(Mobile Phone), 스마트 폰(Smartphone), 태블릿 PC(Tablet Personal Computer), 화상전화기, 전자북 리더기(e-book reader), PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player) 및 MP3 플레이어가 많이 사용되고 있다.
한편, 네비게이션 단말기는 차량에 구비되어, 운전자에게 길을 안내하는 것을 주 기능으로 제공할 수 있도록 제작된 전자 장치이다. 이러한, 네비게이션 단말기는 차량 운행에 필요한 맵을 식별하여 그래픽 인터페이스를 통하여 화면에 표시함으로써, 운전자가 목적지까지 용이하게 도달할 수 있도록 도와준다. 상기 네비게이션 단말기는 목적지까지의 경로를 안내할 때, 일정 구간 마다 도로에 설치된 카메라 또는 센서를 통해 검출된 차량의 흐름을 반영하고 있다. 또는, 상기 네비게이션 단말기는 사고 등 특정 상황이 발생한 도로를 지나는 사용자가 도로 상황정보를 서버에 알려주면, 서버로부터 도로의 차량 흐름을 수신하여 경로 안내에 이용하고 있다.
종래기술에 따르면, 차량의 흐름을 파악하기 위하여 도로에 카메라나 센서를 설치해야 하거나, 다른 사용자가 알려주는 정보에 의존할 수 밖에 없다. 따라서, 센서값을 수신할 수 없는 도로 구간이거나, 짧은 시간 내에 사고가 발생하는 경우에는 급작스럽게 변화하는 교통 상황을 신속히 대처하기 어렵다는 문제점이 있다.
본 발명의 다양한 실시예는 차량에 구비된 센서나 전자 장치에서 검출된 측정정보를 이용하여 차량의 위험 상황을 실시간으로 미리 예측할 수 있는 차량 흐름 예측 방법 및 장치를 제공함을 목적으로 한다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 차량에 구비된 전자 장치를 이용한 측정 방법은 센서를 이용하여 상기 차량의 측정정보를 검출하는 동작, 상기 측정정보를 기반으로 벡터 데이터를 생성하는 동작, 및 상기 생성된 벡터 데이터를 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치를 이용한 차량 흐름 예측 방법은 차량 내 휴대 장치로부터 벡터 데이터를 수집하는 동작, 상기 벡터 데이터를 기반으로 사고 유형을 판단하는 동작, 및 상기 사고 유형을 필터링하여 차량 흐름을 예측하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 차량의 측정정보를 검출하는 센서, 상기 측정정보를 기반으로 벡터 데이터를 생성하는 제어부, 및 상기 생성된 벡터 데이터를 전송하는 통신부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 차량 내 휴대 장치로부터 벡터 데이터를 수집하는 통신부, 및 상기 벡터 데이터를 기반으로 사고 유형을 판단하고, 상기 사고 유형을 필터링하여 차량 흐름을 예측하는 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 차량에 구비된 센서나 전자 장치에서 검출된 측정정보를 이용하여 차량의 위험 상황을 실시간으로 미리 예측할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 지자계 센서를 이용하여 벡터 데이터를 보정함으로써, 더욱 정확한 벡터 데이터를 획득할 수 있고, 그에 따라 차량의 자세정보를 포함하는 벡터 데이터를 기반으로 위험 상황을 쉽게 파악할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 벡터 데이터 이외에도 도로정보, 도로 이력정보, 날씨정보, 시간정보 및 도로 상황정보를 이용하여 사고 유형을 판단함으로써, 더욱 정확한 사고 예측이 가능하다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 측정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 벡터 데이터를 생성하는 일례를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 차량과 외부 장치 간의 벡터 데이터를 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 위험 상황정보를 안내하는 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 차량 흐름 예측 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 빙판길인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 장애물인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 도로손상인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 서행구간인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 10a 및 도 10b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 추돌사고인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 11a 및 도 11b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 추돌인지 판단하는 다른 일례를 도시한 도면이다.
도 12a 및 도 12b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 합류구간인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 13a 및 도 13b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 갈림길인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 14a 및 도 14b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 정체구간인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 15는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형 테이블의 일례를 도시한 도면이다.
도 16은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 벡터 데이터를 기반으로 벡터 패턴을 검출하는 일례를 도시한 도면이다.
도 17은 본 발명의 다양한 실시예에 따르면 필터링 테이블을 도시한 도면이다.
도 18은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 센서 오류를 검출하는 일례를 도시한 도면이다.
도 19a 및 도 19b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 위험 요소를 검출하는 일례를 도시한 도면이다.
도 20은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 거리에 따라 위험 상황정보를 상이하게 안내하는 일례를 도시한 도면이다.
도 21은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치를 도시한 블록도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 이때, 첨부된 도면들에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다. 하기의 설명에서는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분만이 설명되며, 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략될 것이라는 것을 유의하여야 한다.
본 발명에 따른 전자 장치는 통신 기능이 포함된 장치일 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 스마트 폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동전화기(mobile phone), 화상전화기, 전자북 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC(desktop personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라(camera), 또는 웨어러블 장치(wearable device)(예: 전자 안경과 같은 head-mounted-device(HMD), 전자 의복, 전자 팔찌, 전자 목걸이, 전자 앱세서리(appcessory), 전자 문신, 또는 스마트 와치(smartwatch))중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시예들에 따르면, 전자 장치는 통신 기능을 갖춘 스마트 가전 제품(smart home appliance)일 수 있다. 스마트 가전 제품은, 예를 들자면, 전자 장치는 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), TV 박스(예를 들면, 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(game consoles), 전자 사전, 전자 키, 캠코더(camcorder), 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시예들에 따르면, 전자 장치는 각종 의료기기(예: MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 초음파기 등), 네비게이션(navigation) 장치, GPS 수신기(global positioning system receiver), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트(infotainment) 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치 및 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 또는 산업용 또는 가정용 로봇 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시예들에 따르면, 전자 장치는 통신 기능을 포함한 가구(furniture) 또는 건물/구조물의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 입력장치(electronic signature receiving device), 프로젝터(projector), 또는 각종 계측기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 발명에 따른 전자 장치는 전술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않음은 당업자에게 자명하다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 측정 방법을 도시한 흐름도이다. 본 발의 측정 방법은 차량에 구비된 전자 장치에 의해 수행될 수 있다.
도 1을 참고하면, 동작(110)에서, 상기 전자 장치는 센서를 이용하여 상기 차량의 측정정보를 검출할 수 있다. 이를 위해, 상기 전자 장치는 자이로 센서, GPS 센서, 가속도 센서, 지자계 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 자이로 센서(Gyro Sensor)는 상기 차량의 각속도정보를 검출할 수 있다. 상기 GPS 센서(Global Positioning System Sensor)는 상기 차량의 위치정보를 검출할 수 있다. 상기 가속도 센서(Acceleration Sensor)는 상기 차량의 가속도정보를 검출할 수 있다. 또한, 상기 전자 장치는 지자계 센서를 더 포함할 수 있다. 상기 지자계 센서(Earth Magnetic Field Sensor)는 상기 차량의 진행방향(방위정보)을 검출할 수 있다. 상기 차량의 진행방향은 자세정보 또는 방위정보일 수 있다.
동작(120)에서, 상기 전자 장치는 상기 측정정보를 기반으로 벡터 데이터를 생성할 수 있다. 상기 벡터 데이터는 상기 측정정보를 기반으로 생성되는 데이터를 의미한다. 예컨대, 상기 벡터 데이터는 상기 차량의 위치뿐만 아니라, 상기 차량의 변위, 속도, 가속도 및 자세 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하에서는 상기 측정정보를 기반으로 생성되는 데이터를 벡터 데이터로 설명하고 있지만, 상기 데이터는 벡터, 변위, 속도, 가속도, 자세(방위)를 포함할 수 있다. 따라서, 상기 벡터 데이터는 벡터로 한정되지 않고, 벡터 이외에 "변위", "속도", "가속도", "자세", 또는 다른 정보를 의미할 수 있다.
예를 들어, 상기 전자 장치는 상기 각속도정보, 상기 방위정보, 상기 위치정보 및 상기 가속도정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 벡터 데이터를 생성할 수 있다. 또는, 상기 전자 장치는 시간에 따른 상기 위치정보의 변화량을 벡터 데이터로서 생성하고, 상기 생성된 벡터 데이터에 상기 방위정보, 각속도 정보 및 상기 속도 정보를 더 반영하여 상기 벡터 데이터를 보정할 수 있다.
다양한 실시예로, 상기 전자 장치는 상기 지자계 센서를 이용하여 상기 벡터 데이터를 보정할 수 있다. 상기 지자계 센서는 지구 자기장을 이용하여 동, 서, 남, 북의 방향에 따른 방위정보를 얻을 수 있기 때문에, 상기 전자 장치는 시간에 대하여 발산하는 상기 자이로 센서의 오차를 보정하기 위해 상기 지자계 센서의 방위정보를 이용할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 상기 방위정보를 상기 벡터 데이터에 반영함으로써, 더욱 정확한 벡터 데이터를 얻을 수 있다. 즉, 상기에서도 설명한 바와 같이, 벡터 데이터는 "벡터"로 한정되지 않고, 벡터 이외에 변위, 속도, 가속도, 자세, 또는 다른 정보를 의미할 수 있다.
다양한 실시예로, 상기 전자 장치는 상기 차량 내 장착된 센서로부터 센서정보를 수신하거나, 상기 차량과 인접한 다른 차량에 장착된 센서로부터 센서정보를 수신할 수도 있다. 상기 다른 차량은 상기 차량의 앞, 뒤, 옆에 위치한 차량이거나, 일정 거리(예: 반경 10m) 이내에 위치한 차량일 수 있다. 상기 센서정보는 속도, 방향, 차량 간 거리에 대한 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 상기 센서정보를 상기 차량의 측정정보로서, 상기 벡터 데이터를 생성하는데 이용할 수 있다. 또는, 상기 전자 장치는 상기 센서정보를 이용하여 상기 벡터 데이터를 보정할 수 있다. 이는, 상기 전자 장치는 상기 센서정보를 상기 전자 장치에 포함된 센서의 오류값을 보정하는데 이용함으로써, 더욱 정확한 벡터 데이터를 얻을 수 있다.
동작(130)에서, 상기 전자 장치는 상기 생성된 벡터 데이터를 외부장치로 전송한다. 상기 외부 장치는 차량 예측 서버이거나, 다른 차량 내 전자 장치일 수 있다. 예컨대, 상기 전자 장치는 상기 벡터 데이터를 차량 예측 서버에 전송할 수 있다. 상기 차량 예측 서버는 상기 벡터 데이터를 수집하여, 상기 벡터 데이터를 기반으로 사고 유형을 판단함으로써, 전자 장치로 위험 상황을 안내하는 차량 예측 서비스를 제공하는 역할을 한다. 상기 차량 예측 서버는 상기 차량 예측 서비스에 가입된 전자 장치로만 위험 상황을 안내할 수도 있고, 상기 위험 상황이 발생한 위치 내 일정거리 이내에 모든 차량 또는 정보 수신에 동의한 차량 내 전자 장치로 위험 상황을 안내할 수도 있다. 또는, 상기 전자 장치는 상기 차량과 인접한 다른 차량 내 전자 장치에 전송할 수 있다. 상기 다른 차량 내 전자 장치는 상기 벡터 데이터를 수신하고, 수신된 벡터 데이터에 자체적으로 검출된 센서정보를 반영하여 위험 상황을 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 상기 전자 장치는 상기 센서정보를 기반으로 위험 상황정보를 검출하고, 상기 검출된 위험 상황정보를 안내할 수 있다. 상기 위험 상황정보는 빙판, 장애물(예: 낙석, 산사태), 도로손상, 서행구간, 추돌사고, 합류구간, 갈림길 및 정체구간 중 적어도 하나의 사고 유형을 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보를 기설정된 위험도와 비교하고, 상기 비교결과, 해당하는 위험도에 따라 상기 위험 상황정보를 상이하게 안내할 수 있다. 상기 위험도는 상기 위험 상황정보의 사고 유형 또는 예측율에 따라 다르게 설정될 수 있다. 예컨대, 상기 전자 장치는 사고 유형이 빙판, 장애물 및 추돌사고인 경우, 합류구간, 갈림길 및 정체구간보다 위험도를 높게 설정할 수 있다. 또는, 상기 전자 장치는 빙판, 장애물, 도로손상, 서행구간, 추돌사고, 합류구간, 갈림길 및 정체구간 순서로 위험도를 높게 설정할 수 있다. 또는, 상기 위험도는 예측비율이 30%, 50%, 70% 이상에 따라 단계적으로 높을 수 있다. 예컨대, 상기 전자 장치는 30% 미만, 31%-49%, 50%-69%, 70%-89%, 90% 이상 순서로 위험도를 점점 높일 수 있다. 또는, 상기 전자 장치는 외부 장치로부터 위험 상황정보를 수신하고, 상기 위험 상황정보를 거리에 따라 상이하게 안내할 수 있다.
이 경우, 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보와 연관된 음향정보, 음성정보 및 표시정보 중 적어도 하나를 위험도에 따라 상이하게 설정하고, 상기 설정된 음향정보, 음성정보 및 표시정보 중 적어도 하나를 출력할 수 있다. 예컨대, 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보가 "빙판", "장애물", "추돌사고"인 경우, 경고음을 출력하고, 화면에 경고 메시지를 표시할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보가 합류구간, 갈림길 및 정체구간인 경우, 경고음은 출력하지 않고, 화면에 경고 메시지만 표시할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보의 예측비율이 30% 이하인 경우, 화면에 경고 메시지만 표시하고, 50% 이상인 경우, 경고음을 출력하고, 화면에 경고 메시지를 표시할 수 있다. 또는, 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보의 예측비율이 90% 이상인 경우, 50%-89%의 예측비율보다 경고음의 크기를 크게 출력하고, 경고 메시지의 창을 다르게 표시할 수 있다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 벡터 데이터를 생성하는 일례를 도시한 도면이다.
도 2를 참고하면, 상기 전자 장치는 직선구간(P1)에 위치한 차량에 대해서는 시간 변화에 따른 위치정보의 변화량을 벡터 데이터로서 생성할 수 있다. 예컨대, 직선구간(P1)에서는 지자계 센서에서 측정한 방위정보(210)가 정북방향을 가리킬 수 있으며, 각속도(220)와 차량 진행 각도(240) 간의 차이가 미미하다. 즉, 직선구간(P1)에서는 정북방향을 향하는 지자계 센서와 차량의 각도(210) 및 벡터 데이터(230)의 각도가 같기 때문에, 상기 전자 장치는 시간 변화에 따른 위치정보의 변화량을 벡터 데이터로서 생성할 수 있다.
그러나, 상기 전자 장치는 커브구간(P2, P3)에 위치한 차량에 대해서는 각속도(220) 변화량을 시간에 따라 적분하여 벡터 데이터(230)의 각도 변화량를 얻을 수 있다. 즉, 커브구간에서는 벡터 데이터(230)의 각도 변화량(벡터 데이터의 각도 변화량 = 각도 - 각속도 x 시간의 변화량)은 각속도(220) 변화량(각속도 변화량 = 각속도 - 벡터 데이터의 각도 변화량/시간 변화량)의 시간에 따른 적분과 지자계 센서의 각도 변화량을 고려하여 판단할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 상기 자이로 센서에서 검출된 각속도정보의 오차를 보정하기 위해 상기 지자계 센서의 방위정보를 이용함으로써, 더욱 정확한 벡터 데이터를 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 차량과 외부 장치 간의 벡터 데이터를 측정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3을 참고하면, 동작(301)에서, 차량은 미리 구비된 전자 장치에 포함된 센서를 이용하여 상기 차량의 측정정보를 검출할 수 있다. 상기 전자 장치는 자이로 센서, GPS 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 자이로 센서, GPS 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나를 이용하여 상기 차량의 각속도정보, 상기 차량의 위치정보 및 상기 차량의 가속도정보 중 적어도 하나를 검출할 수 있다.
동작(302)에서, 상기 차량은 외부 장치로부터 센서정보를 수신할 수 있다. 상기 외부 장치는 상기 차량에 장착된 센서 또는 상기 차량과 인접한 다른 차량에 장착된 센서 및 차량 예측 서버 중 어느 하나일 수 있다. 상기 차량은 상기 수신된 센서정보를 상기 차량의 측정정보로서 이용할 수 있다.
동작(303)에서, 상기 차량은 상기 측정정보를 기반으로 벡터 데이터를 생성할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 각속도정보, 상기 위치정보 및 상기 가속도정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 벡터 데이터를 생성할 수 있다.
동작(304)에서, 상기 차량은 지자계 센서를 이용하여 상기 벡터 데이터를 보정할 수 있다. 또는, 상기 차량은 상기 센서정보를 기반으로 상기 벡터 데이터를 보정할 수 있다.
동작(305)에서, 상기 차량은 상기 생성된 벡터 데이터를 외부장치로 전송할 수 있다. 동작(305a)에서, 상기 외부 장치는 상기 차량 또는 다른 차량으로부터 벡터 데이터를 수집할 수 있다.
동작(306)에서, 상기 차량은 상기 센서정보를 기반으로 위험 상황정보를 검출할 수 있다.
또한, 동작(307)에서, 상기 외부 장치는 상기 벡터 데이터를 기반으로 사고 유형을 판단할 수 있다. 상기 외부 장치는 상기 벡터 데이터의 크기, 가속도 및 각속도 중 적어도 하나를 이용하여 사고 유형을 판단할 수 있다.
동작(308)에서, 상기 외부 장치는 상기 사고 유형을 필터링하여 차량 흐름을 예측할 수 있다. 상기 외부 장치는 도로정보, 도로 이력정보, 도로 상황정보, 날씨정보 및 시간정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다. 상기 외부 장치는 상기 차량의 위치정보를 기반으로 차량 벡터 데이터를 생성하고, 상기 차량 벡터 데이터의 특성, 각속도 및 가속도 중 적어도 하나를 이용한 차량의 자세 정보와 상이한 점을 산출하고, 상기 산출된 정보를 기반으로 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다. 또는, 상기 외부 장치는 복수의 차량들의 벡터 데이터들을 기반으로 벡터 패턴을 검출하고, 상기 벡터 패턴을 기반으로 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다.
동작(309)에서, 상기 외부 장치는 상기 차량 흐름과 연관된 위험 상황정보를 상기 차량으로 안내할 수 있다.
동작(310)에서, 상기 차량은 상기 검출된 위험 상황정보 또는 상기 수신된 위험 상황정보를 안내할 수 있다. 이때, 상기 차량은 상기 위험 상황정보를 기설정된 위험도와 비교하고, 상기 비교결과, 해당하는 위험도에 따라 상기 위험 상황정보를 상이하게 안내할 수 있다. 예컨대, 상기 차량은 상기 위험 상황정보와 연관된 음향정보, 음성정보 및 표시정보 중 적어도 하나를 위험도에 따라 상이하게 설정할 수 있다. 상기 차량은 상기 설정된 음향정보, 음성정보 및 표시정보 중 적어도 하나를 출력할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 위험 상황정보를 안내하는 일례를 도시한 도면이다.
도 4a를 참고하면, 전자 장치는 운전자가 차량 내에서 쉽게 식별이 가능한 위치, 예를 들면 "차량 앞유리"에 장착될 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보의 사고 유형이 빙판, 장애물, 도로손상, 서행구간, 추돌사고, 합류구간, 갈림길 및 정체구간인지에 따라 위험도를 상이하게 설정할 수 있다. 또는, 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보의 예측비율이 30% 미만, 31%-49%, 50%-69%, 70%-89%, 90% 이상 인지에 따라 위험도를 상이하게 설정할 수 있다. 상기 전자 장치는 설정된 위험도에 따라 상기 위험 상황정보를 상이하게 안내할 수 있다. 예컨대, 상기 전자 장치는 위험 상황정보의 예측비율이 30% 이하이거나, 상기 위험 상황정보의 종류가 합류구간, 갈림길 및 정체구간인 경우, 경고음을 출력할 수 있다. 상기 전자 장치는 사고 유형이 "낙석"인 경우, 경고음을 출력할 수 있다. 또는, 도 4b를 참고하면, 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보의 종류가 빙판, 장애물, 추돌사고이거나, 상기 위험 상황정보의 예측비율이 50% 이상인 경우, 경고음을 출력하고, 동시에 화면에 경고 메시지를 표시할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 경고 메시지 표시 시, 깜박이게 표시할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 차량 흐름 예측 방법을 도시한 흐름도이다. 차량 흐름 예측 방법은 차량 내 전자 장치 또는 차량 예측 서버에서 수행될 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위하여, 차량 예측 서버를 "전자 장치"로 설명하고, 차량 내 전자 장치는 "휴대 장치"로 설명한다.
도 5를 참고하면, 동작(510)에서, 전자 장치는 차량 내 휴대 장치로부터 벡터 데이터를 수집한다. 상기 전자 장치는 차량 예측 서비스에 가입한 휴대 장치로부터 또는, 위험 상황정보가 발생한 지역으로부터 일정 반경 이내에 위치한 임의의 휴대 장치로부터 벡터 데이터를 수집할 수 있다.
동작(520)에서, 상기 전자 장치는 상기 벡터 데이터를 기반으로 사고 유형을 판단할 수 있다. 상기 사고 유형은 차량 흐름에 영향을 줄 수 있는 모든 사건, 사고를 다양한 유형으로 분류되는 것을 의미한다. 예컨대, 상기 사고 유형은 빙판, 장애물, 도로손상, 서행구간, 추돌사고, 합류구간, 갈림길 및 정체구간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 벡터 데이터의 크기, 가속도 및 각속도 중 적어도 하나를 이용하여 사고 유형을 판단할 수 있다.
동작(530)에서, 상기 전자 장치는 상기 사고 유형을 필터링하여 차량 흐름을 예측할 수 있다. 상기 전자 장치는 도로정보, 도로 이력정보, 도로 상황정보, 날씨정보 및 시간정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다. 상기 도로정보는 도로의 특성정보로서, 직선도로인지, 커브도로인지, 도로 내 제한속도에 대한 정보가 포함될 수 있다. 상기 도로 이력정보는 결빙(빙판), 낙석(장애물), 안개, 사고 다발 구역인지 등 도로 내 사고이력에 대한 정보가 포함될 수 있다. 상기 도로 상황정보는 실시간으로 반영되는 사고구간, 정체구간, 현재 차량속도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 날씨정보는 비, 눈, 안개, 온도, 습도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 시간정보는 낮, 밤, 출근길, 퇴근길, 여름, 겨울에 대한 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 상기 전자 장치는 상기 차량의 위치정보를 기반으로 차량 벡터 데이터를 생성하고, 상기 차량 벡터 데이터의 특성, 각속도, 가속도 중 적어도 하나를 이용한 차량의 자세 정보와 상이한 점을 산출하고, 상기 산출된 정보를 기반으로 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 상기 전자 장치는 복수의 차량들의 벡터 데이터들을 기반으로 벡터 패턴을 검출하고, 상기 벡터 패턴을 기반으로 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다. 상기 전자 장치는 차량 한대의 벡터 데이터만으로 사고 유형을 판단하기 보다, 한대 이상의 차량들의 벡터 데이터를 기반으로 차량들의 벡터 패턴을 검출함으로써, 데이터의 오류를 낮출 수 있다.
따라서, 상기 전자 장치는 상기 벡터 데이터 이외에도 다양한 정보들을 종합적으로 고려하여 더욱 정확한 사고 유형을 판단할 수 있다.
동작(540)에서, 상기 전자 장치는 차량 흐름과 연관된 위험 상황정보를 안내할 수 있다. 상기 위험 상황정보는 사고 유형, 예측비율에 따른 위험도를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 사고 유형이 빙판, 장애물, 도로손상, 서행구간, 추돌사고, 합류구간, 갈림길 및 정체구간인지에 따라 위험도를 상이하게 설정할 수 있다. 또는, 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보의 예측비율이 30% 미만, 31%-49%, 50%-69%, 70%-89%, 90% 이상 인지에 따라 위험도를 상이하게 설정할 수 있다. 상기 전자 장치는 설정된 위험도에 따라 상기 위험 상황정보를 상이하게 안내할 수 있다. 예컨대, 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보와 연관된 음향정보, 음성정보 및 표시정보 중 적어도 하나를 위험도에 따라 상이하게 설정하고, 상기 설정된 음향정보, 음성정보 및 표시정보 중 적어도 하나를 출력하도록 상기 위험 상황정보를 안내할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보의 위치정보를 기반으로 상기 차량과의 거리를 산출하고, 상기 거리에 따라 각각 상이한 위험 상황정보를 상기 차량 내 휴대 장치로 안내할 수 있다. 예컨대, 상기 전자 장치는 상기 차량이 상기 위험 상황정보와의 거리가 가까워질수록 위험도를 높게 설정할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 거리가 100m인 경우, 화면에 경고 메시지를 표시하고, 50m인 경우, 화면에 경고 메시지를 표시함과 동시에 경고 음성을 출력하며, 10m인 경우, 화면에 경고 메시지 표시, 경고 음성 출력함과 동시에 경고음을 출력하도록 상기 위험 상황정보를 안내할 수 있다.
이하 도 6a 내지 도 15에 표기된 표(테이블)의 벡터 데이터는 GPS 센서를 이용하여 시간에 따른 위치정보로 생성된 것일 수 있다. 또는, 상기 벡터 데이터는 상기 각속도정보, 상기 위치정보 및 상기 속도정보 중 적어도 하나를 이용하여 생성된 것일 수 있다. 또는, 상기 벡터 데이터는 지자계 센서를 이용하여 벡터 데이터의 방위정보가 보정된 것일 수도 있다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 빙판길인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 6a 및 도 6b를 참고하면, 전자 장치는 벡터 데이터, 가속도 정보, 각속도정보를 포함하는 측정정보에 따른 변화량을 참고하여 사고 유형을 "빙판길"로 판단할 수 있다. 빙판길은 도로 결빙, 미끄러짐 등으로 사고구간을 통과하지만, 각속도 변화가 있을 때의 사고 유형일 수 있다. 이때, 상기 전자 장치는 사고가 발생하기 전 위치구간(진입), 사고가 발생한 위치구간(빙판길), 사고가 발생한 후 위치구간(출로)의 각 측정정보의 변화량을 참고하여 사고 유형을 판단할 수 있다. 예컨대, 상기 전자 장치는 진입구간에서 별다른 특이사항이 없고, 사고구간에서 벡터 데이터(V2<V1)나 가속도 변화량은 미비하지만, 각속도(W1)의 변화가 있으며, 출로구간에서 벡터 데이터의 크기(V3<V2<V1)가 감소하고, 각속도의 변화가 있는 경우, 사고 유형을 "빙판길"로 판단할 수 있다.
왜냐하면, 빙판길인줄 모르고, 운전하는 경우, 빙판길을 만나면 차량이 회전하게 되어 각속도(W1) 변화가 발생할 수 있다. 또한, 회전을 줄이기 위하여 차량의 속도(V2<V1)를 줄임으로써, 벡터 데이터의 크기가 다소 감소하게 될 수 있다. 또한, 빙판길을 빠져나오면, 빙판길로 인해 회전된 방향을 원래 가던길로 변경하기 위하여 각속도 변화가 발생할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 상기 벡터 데이터의 크기, 상기 벡터 데이터의 방향, 가속도정보 및 각속도정보 중 적어도 하나를 고려하여 사고 유형을 판단할 수 있다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 장애물인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 7a 및 도 7b를 참고하면, 전자 장치는 벡터 데이터, 가속도 정보, 각속도정보를 포함하는 측정정보에 따른 변화량을 참고하여 사고 유형을 "장애물"로 판단할 수 있다. 장애물은 낙석, 야생 동물, 산사태 등으로 사고구간을 통과하지 못하고 우회해야 할 때의 사고 유형일 수 있다. 이때, 상기 전자 장치는 진입구간에서 벡터 데이터의 크기(V2<V1)가 감소함과 동시에 가속도가 감소하며, 사고구간에서 벡터 데이터의 방향(V2, V3)이 변화하며, 각속도(W1, W2)의 변화가 있으며, 출로구간에서 벡터 데이터의 크기(V4>V3) 및 가속도가 증가하는 경우, 사고 유형을 "장애물"로 판단할 수 있다.
왜냐하면, 진입구간에서 장애물을 발견한 운전자는 장애물을 피하기 위하여 속도를 줄이며 차선 변경을 준비할 수 있다. 또한, 사고구간에서는 장애물이 위치한 구간을 우회하기 위해 저속으로 운행하며 차선을 변경할 수 있다. 또한, 출로구간에서는 변경한 차선을 다시 변경할 수 있으며, 속도를 높일 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 상기 벡터 데이터의 크기, 상기 벡터 데이터의 방향, 가속도정보 및 각속도정보 중 적어도 하나를 고려하여 사고 유형을 "장애물"로 판단할 수 있다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 도로 손상인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 8a 및 도 8b를 참고하면, 전자 장치는 벡터 데이터, 가속도 정보, 각속도정보를 포함하는 측정정보에 따른 변화량을 참고하여 사고 유형을 "도로 손상"으로 판단할 수 있다. 도로손상은 도로 위가 파손되거나, 노면 상태가 좋지 않은 사고구간을 통과하지만 속도를 줄이거나, 각속도의 변화가 적을때의 사고 유형일 수 있다. 이때, 상기 전자 장치는 진입구간에서 변화없고, 사고구간에서 미미한 벡터 데이터의 크기(V2<V1) 변화가 있으며, 가속도가 감속되는 변화가 적고, 각속도(W1)에 미미한 변화가 있으며, 출로구간에서 벡터 데이터의 크기 및 가속도가 미미하게 증가하거나 등속하는 경우, 사고 유형을 "도로 손상"으로 판단할 수 있다.
왜냐하면, 진입구간에서 도로 손상을 발견한 운전자는 도로 손상으로 인한 차량 파손을 최소화하기 위하여 속도를 조금 줄이거나 발견하지 못하고 진입 할 수 있다. 또한, 사고구간에서는 지면방향으로 충격이 있을 수 있으며, 충격으로 인해 지면방향으로 가속도 변화가 발생할 수 있다. 또한, 출로구간에서는 속도를 조금 증가시키거나, 등속할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 상기 벡터 데이터의 크기, 상기 벡터 데이터의 방향, 가속도정보 및 각속도정보 중 적어도 하나를 고려하여 사고 유형을 "도로 손상"으로 판단할 수 있다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 서행구간인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 9a 및 도 9b를 참고하면, 전자 장치는 벡터 데이터, 가속도 정보, 각속도정보를 포함하는 측정정보에 따른 변화량을 참고하여 사고 유형을 "서행구간"으로 판단할 수 있다. 서행구간은 사고 발생으로 차량이 서행하거나, 도로 정체로 차량이 서행하는 등 사고구간을 통과하지만 평균속도에 못미치는 낮은 속도일 때의 사고 유형일 수 있다. 이때, 상기 전자 장치는 진입구간에서 변화없고, 사고구간에서 미미한 벡터 데이터의 크기(V2<V1) 변화가 있으며, 가속도가 감속되는 변화가 있으며, 출로구간에서 벡터 데이터의 크기 및 가속도가 미미하게 증가(V3>V2) 하거나 등속하는 경우, 사고 유형을 "서행구간"으로 판단할 수 있다.
왜냐하면, 사고구간에서는 차량 수가 많음을 발견한 운전자는 속도를 줄이거나 차선 변경으로 가속도 변화가 발생할 수 있다. 또한, 출로구간에서는 속도를 조금 증가시키거나, 등속할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 상기 벡터 데이터의 크기, 상기 벡터 데이터의 방향, 가속도정보 및 각속도정보 중 적어도 하나를 고려하여 사고 유형을 "서행구간"으로 판단할 수 있다.
도 10a 및 도 10b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 추돌사고인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 10a 및 도 10b를 참고하면, 전자 장치는 벡터 데이터, 가속도 정보, 각속도정보를 포함하는 측정정보에 따른 변화량을 참고하여 사고 유형을 "추돌사고"로 판단할 수 있다. 추돌사고는 사고 발생으로 차량이 서행하거나, 추돌사고 발생지점을 우회하는 등 사고구간을 통과하지 못하고 평균속도에 못미치는 낮은 속도일 때의 사고 유형일 수 있다. 이때, 상기 전자 장치는 진입구간에서 벡터 데이터의 크기(V2<V1) 및 가속도가 감소하고, 사고구간에서 벡터 데이터의 방향 변화 및 각속도(W1)의 변화가 있으며, 출로구간에서 벡터 데이터의 크기(V4>V3) 및 가속도가 증가하는 경우, 사고 유형을 "추돌사고"로 판단할 수 있다.
왜냐하면, 진입구간에서 추돌사고를 발견한 운전자는 추돌사고 지점을 우회하기 위하여 속도를 줄일 수 있다. 또한, 사고구간에서는 추돌사고를 우회하므로 벡터 데이터의 방향 변화 또는 각속도 변화가 발생할 수 있다. 또한, 출로구간에서는 속도를 조금 증가시키거나, 등속할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 상기 벡터 데이터의 크기, 상기 벡터 데이터의 방향, 가속도정보 및 각속도정보 중 적어도 하나를 고려하여 사고 유형을 "추돌사고"로 판단할 수 있다.
도 11a 및 도 11b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 추돌인지 판단하는 다른 일례를 도시한 도면이다.
도 11a 및 도 11b를 참고하면, 전자 장치는 벡터 데이터, 가속도 정보, 각속도정보를 포함하는 측정정보에 따른 변화량을 참고하여 사고 유형을 "추돌사고"로 판단할 수 있다. 추돌사고의 당사자는 추돌사고 발생지점에서 정지해 있을 수 있다. 이때, 상기 전자 장치는 사고구간에서 벡터 데이터의 크기가 급감(V0)하고, 진행방향 가속도 충격이 있을 경우, 사고 유형을 "추돌사고"로 판단할 수 있다.
도 12a 및 도 12b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 합류구간인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 12a 및 도 12b를 참고하면, 전자 장치는 벡터 데이터, 가속도 정보, 각속도정보를 포함하는 측정정보에 따른 변화량을 참고하여 사고 유형을 "합류구간"으로 판단할 수 있다. 합류구간은 갑자기 차량의 수가 많아져 차량이 서행하거나, 도로 정체로 차량이 서행하는 등 사고구간을 통과하지만 평균속도에 못미치는 낮은 속도일 때의 사고 유형일 수 있다. 이때, 상기 전자 장치는 진입구간에서 벡터 데이터의 크기(V2<V1) 및 가속도가 감소하고, 사고구간에서 벡터 데이터의 크기(V2)가 감소하고, 각속도(W1)의 변화가 있으며, 출로구간에서 벡터 데이터의 크기(V3>V2) 및 가속도가 증가하는 경우, 두 개 이상의 차량 벡터가 하나의 벡터로 합쳐지는 경우, 사고 유형을 "합류구간"으로 판단할 수 있다.
왜냐하면, 사고구간에서는 차량 수가 많음을 발견한 운전자는 속도를 줄거나 차선 변경으로 각속도 변화가 발생할 수 있다. 또한, 출로구간에서는 속도를 조금 증가시키거나, 등속할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 상기 벡터 데이터의 크기, 상기 벡터 데이터의 방향, 가속도정보 및 각속도정보 중 적어도 하나를 고려하여 사고 유형을 "합류구간"으로 판단할 수 있다.
도 13a 및 도 13b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 갈림길인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 13a 및 도 13b를 참고하면, 전자 장치는 벡터 데이터, 가속도 정보, 각속도정보를 포함하는 측정정보에 따른 변화량을 참고하여 사고 유형을 "갈림길"로 판단할 수 있다. 갈림길은 차량의 회전 빈도가 많아져 차량이 서행하는 등 사고구간을 통과하지만 평균속도보다 낮을 때의 사고 유형일 수 있다. 이때, 상기 전자 장치는 진입구간에서 벡터 데이터의 크기(V2<V1) 및 가속도가 감소하고, 사고구간에서 벡터 데이터의 크기(V2)가 감소하고, 각속도(W1)의 변화가 있으며, 출로구간에서 벡터 데이터의 크기(V3) 및 가속도가 증가하는 경우, 하나의 차량 벡터가 두 개 이상의 벡터로 나누어 질 경우, 사고 유형을 "갈림길"로 판단할 수 있다.
도 14a 및 도 14b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형이 정체구간인지 판단하는 일례를 도시한 도면이다.
도 14a 및 도 14b를 참고하면, 전자 장치는 벡터 데이터, 가속도 정보, 각속도정보를 포함하는 측정정보에 따른 변화량을 참고하여 사고 유형을 "정체구간"으로 판단할 수 있다. 정체구간은 차량의 수가 많아져 차량이 서행하는 등 사고구간을 통과하지만 평균속도보다 낮을 때의 사고 유형일 수 있다. 이때, 상기 전자 장치는 진입구간에서 벡터 데이터의 크기(V2<V1) 및 가속도가 감소하고, 사고구간에서 벡터 데이터의 크기(V2)가 일정하게 변화가 없는 경우, 사고 유형을 "정체구간"으 판단할 수 있다.
상기에서 설명한 서행구간, 합류구간, 갈림길, 정체구간은 벡터 데이터, 가속도정보 및 각속도정보가 유사할 수 있다. 이 경우, 상기 전자 장치는 도로정보, 도로 이력정보, 도로 상황정보, 날씨정보 및 시간정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사고 유형을 필터링함으로써, 더욱 정확한 사고 유형을 알아낼 수 있다.
도 15는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사고 유형 테이블의 일례를 도시한 도면이다.
도 15를 참고하면, 전자 장치는 사고 유형별 벡터 데이터, 가속도 정보 및 각속도 정보의 변화량을 나타낸 사고 유형 테이블을 메모리에 저장할 수 있다. 예컨대, 상기 전자 장치는 진입구간에서 벡터 데이터가 감소되는 경우, 장애물, 서행구간, 추돌사고, 합류구간, 갈림길 및 정체구간을 사고 유형으로 1차적으로 판단할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 1차적으로 판단한 사고 유형을 도로정보, 도로 이력정보, 도로 상황정보, 날씨정보 및 시간정보 중 적어도 하나를 기반으로 필터링할 수 있다. 예컨대, 상기 진입구간의 도로정보가 "커브구간"이거나, 도로 이력정보가 "사고 다발 구간"인 경우, 상기 전자 장치는 1차적으로 판단된 사고 유형 중에서 "추돌사고"를 차량 흐름으로 판단할 수 있다. 이 경우, 상기 전자 장치는 상기 진입구간으로 진입하는 차량에게 위험 상황정보를 "추돌사고"로 안내할 수 있다.
또는, 상기 전자 장치는 사고구간에서 벡터 데이터의 방향 변화가 있는 경우, 장애물, 추돌사고를 사고 유형으로 2차적으로 판단할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 사고구간의 각속도 변화가 큰 경우, "추돌사고"를 차량 흐름으로 판단할 수 있다. 이 경우, 상기 전자 장치는 상기 사고구간으로 진입하는 차량에게 위험 상황정보를 "추돌사고"로 안내할 수 있다.
도 16은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 벡터 데이터를 기반으로 벡터 패턴을 검출하는 일례를 도시한 도면이다.
도 16을 참고하면, 전자 장치는 차량 한대의 벡터 데이터를 기반으로 사고 유형을 1차적으로 판단할 수 있다(1610). 또한, 상기 전자 장치는 복수의 차량들의 벡터 데이터들을 수집할 수 있다(1620). 상기 전자 장치는 상기 복수의 벡터 데이터들을 기반으로 벡터 패턴을 검출할 수 있다(1630). 이후, 상기 전자 장치는 상기 벡터 패턴을 기반으로 상기 1차적으로 판단된 사고 유형을 필터링할 수 있다.
도 17은 본 발명의 다양한 실시예에 따르면 필터링 테이블을 도시한 도면이다.
도 17을 참고하면, 전자 장치는 위치정보에 따라 도로정보(예: 곡선, 직선, 제한속도 등), 도로 이력정보(예: 낙석, 산사태, 결빙 등), 도로 상황정보(예: 추돌사고 등), 날씨정보(예: 온도, 습도, 강수 등) 및 시간정보(예: 낮, 밤, 여름, 겨울, 날짜 등) 중 적어도 하나를 포함하는 필터링 테이블을 메모리에 저장할 수 있다. 필터링 테이블은 사고 유형을 필터링할 때 이용된다. 상기 전자 장치는 차량으로부터 수집된 벡터 데이터의 크기, 가속도 및 각속도 중 적어도 하나를 이용하여 사고 유형을 판단하고, 상기 판단된 사고 유형을 상기 필터링 테이블을 고려하여 필터링할 수 있다. 예컨대, 위치정보는 경도 및 위도를 이용하여 표기할 수 있다. 상기 전자 장치는 차량으로부터 수집된 벡터 데이터의 위치정보(35.1, 127.3)에 대해 사고 유형을 판단할 때, 도로정보(직선, 80Km/h), 도로 이력정보(사고 다발구역), 날씨정보(맑음) 및 시간정보(08:20am)을 고려하여 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다. 즉, 상기 위치정보에 대해 사고 유형이 1차적으로 "낙석", "추돌", "정체"로 판단된 경우, 상기 전자 장치는 도로 이력정보가 사고 다발구역이고, 맑은 날씨이며, 아침시간을 임을 고려하여 "추돌"을 사고 유형으로 최종 판단할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 차량 흐름과 연관된 위험 상황정보를 "추돌"로 생성하여 안내할 수 있다.
상기 전자 장치는 차량으로부터 수집된 벡터 데이터의 위치정보(37.2, 129.5)에 대해 사고 유형을 판단할 때, 도로정보(곡선, 50Km/h), 도로 이력정보(결빙), 날씨정보(-2도 이하, 눈) 및 시간정보(17:50pm)을 고려하여 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다. 즉, 상기 위치정보에 대해 사고 유형이 1차적으로 "낙석", "결빙"으로 판단된 경우, 상기 전자 장치는 도로 이력정보가 결빙이고, 날씨정보의 눈 및 온도이며, 시간정보가 밤인 점을 고려하여 "결빙"으로 사고 유형으로 최종 판단할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 차량 흐름과 연관된 위험 상황정보를 "결빙"으로 생성하여 안내할 수 있다.
상기 전자 장치는 차량으로부터 수집된 벡터 데이터의 위치정보(38.3, 131.5)에 대해 사고 유형을 판단할 때, 도로정보(직선, 50Km/h), 도로 이력정보(빗길 미끄러짐), 도로 상황정보(추돌사고), 날씨정보(0도, 강수 10mm) 및 시간정보(13:10 pm)을 고려하여 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다. 즉, 상기 위치정보에 대해 사고 유형이 1차적으로 "낙석", "추돌"로 판단된 경우, 상기 전자 장치는 도로 이력정보가 빗길 미끄러짐이고, 도로 상황정보가 추돌사고이며, 날씨정보에 10mm 강수인 점을 고려하여 "추돌"로 사고 유형으로 최종 판단할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 차량 흐름과 연관된 위험 상황정보를 " 추돌"로 생성하여 안내할 수 있다.
상기 전자 장치는 차량으로부터 수집된 벡터 데이터의 위치정보(36.2, 129.1)에 대해 사고 유형을 판단할 때, 도로정보(곡선, 30Km/h), 도로 이력정보(산사태), 도로 상황정보(정체), 날씨정보(-5도 이하) 및 시간정보(11:10 am)을 고려하여 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다. 즉, 상기 위치정보에 대해 사고 유형이 1차적으로 "장애물", "정체"로 판단된 경우, 상기 전자 장치는 도로 이력정보가 산사태이고, 도로 상황정보가 정체이며, 날씨정보에 -5도 인 점을 고려하여 "낙석(산사태)"으로 사고 유형으로 최종 판단할 수 있다. 즉, 상기 전자 장치는 상기 위치정보가 산악지대에 속하는 경우, 산악지대에 온도가 낮은 날씨를 벡터 데이터에 반영하여 차량 흐름을 예측할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 차량 흐름과 연관된 위험 상황정보를 "산사태"로 생성하여 안내할 수 있다.
상기 전자 장치는 차량으로부터 수집된 벡터 데이터의 위치정보(35.7, 126.8)에 대해 사고 유형을 판단할 때, 도로정보(직선, 100Km/h), 날씨정보(맑음) 및 시간정보(11:20 am)을 고려하여 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다. 즉, 상기 위치정보에 대해 사고 유형이 1차적으로 "정체", "도로 손상"으로 판단된 경우, 상기 전자 장치는 도로정보, 날씨정보, 시간정보를 고려하여 "정체"로 사고 유형으로 최종 판단할 수 있다. 즉, 상기 전자 장치는 상기 시간정보에 연휴기간의 날짜를 포함하고, 도로 상황정보에 아무런 사고가 없는 경우 단순히 차량 수 증가로 인한 정체로 판단할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 차량 흐름과 연관된 위험 상황정보를 "정체"로 생성하여 안내할 수 있다.
어떤 실시예에 따르면, 상기 전자 장치는 상기 위험 상황정보의 위치정보를 기반으로 차량과의 거리를 산출하고, 상기 거리에 따라 각각 상이한 위험 상황정보를 상기 차량 내 휴대 장치로 안내할 수 있다.
도 18은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 센서 오류를 검출하는 일례를 도시한 도면이다.
도 18을 참고하면, 상기 전자 장치는 차량으로부터 수집된 벡터 데이터를 기반으로 상기 차량의 위치정보를 획득할 수 있다. 상기 벡터 데이터(V)는 시간에 따른 위치변화량, 각속도(w) 및 가속도(A) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 차량의 위치정보를 기반으로 차량 벡터 데이터를 생성하고, 상기 차량 벡터 데이터를 이용하여 센서 오류정보를 산출할 수 있다. 따라서, 상기 전자 장치는 상기 벡터 데이터가 도로가 아닌 지역을 통과하는 것으로 파악되었더라도, 각속도, 가속도 등의 챠량의 자세정보 변화량을 고려하여 도로 위에 차량이 통과하는 것으로 판단할 수 있다. 더욱이, 상기 전자 장치는 상기 산출된 챠량의 자세정보를 기반으로 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다.
도 19a 및 도 19b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 위험 요소를 검출하는 일례를 도시한 도면이다.
도 19a 및 도 19b를 참고하면, 상기 전자 장치는 차량 예측 서비스에 가입된 차량으로부터 또는 상기 차량 예측 서비스에 가입된 차량과 일정 반경 이내의 다른 차량으로부터 벡터 데이터를 수집할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 다른 차량으로부터 수집된 벡터 데이터를 기반으로 상기 다른 차량의 벡터 데이터의 크기 변화가 있으며, 가속도 증가 및 각속도 변화를 보이는 경우, 상기 다른 차량이 음주운전 또는 과속인 것으로 예측할 수 있다. 이때, 상기 전자 장치는 도로정보(곡선, 직선, 제한속도)를 기반으로 상기 다른 차량이 제한속도를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 차량으로 위험 상황정보로서 상기 다른 차량의 음주운전 또는 과속임을 안내할 수 있다.
도 20은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 거리에 따라 위험 상황정보를 상이하게 안내하는 일례를 도시한 도면이다.
도 20을 참고하면, 전자 장치는 사고 발생 지점과 위험 상황정보를 안내할 차량과의 거리를 산출하고, 산출된 거리에 따라 각각 상이한 위험 상황정보를 안내할 수 있다. 예컨대, 상기 전자 장치는 사고 발생 지점으로부터 200m 이내의 차량으로 낙석 추정과 관련된 위험 상황정보(200m 앞 낙석추정 20%, 2010)를 안내할 수 있다. 상기 전자 장치는 사고 발생 지점으로부터 400m 이내의 차량으로 낙석 추정과 관련된 위험 상황정보(400m 앞 낙석추정 20%, 2020)를 안내할 수 있다. 상기 전자 장치는 사고 발생 지점으로부터 600m 이내의 차량으로 낙석 추정과 관련된 위험 상황정보(600m 앞 낙석추정 20%, 2130)를 안내할 수 있다.
또는, 상기 전자 장치는 사고 발생 지점으로부터 600m 이내의 차량으로 급정거와 관련된 위험 상황정보(600m 앞 전방차량 급정거 30%)를 안내할 수 있다. 상기 전자 장치는 사고 발생 지점으로부터 사고지점부터 400m 이내의 차량으로 급정거와 관련된 위험 상황정보(긴급 전방차량 급정거 30%)를 안내할 수 있다.
도 21은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치를 도시한 블록도이다.
도 21을 참고하면, 전자 장치(2100)는 제어부(2110), 센서(2120), 통신부(2130), 메모리(2140), 출력부(2150), 표시부(2160) 및 입력부(2170)를 포함할 수 있다. 전자 장치(2100)는 차량 내 구비되거나, 차량 예측 서버일 수 있다.
먼저, 전자 장치(2100)가 차량 내 구비되는 일례를 설명한다.
센서(2120)는 차량의 측정정보를 검출할 수 있다. 센서(2120)는 자이로 센서(20a), GPS 센서(20b), 가속도 센서(20c) 및 지자계 센서(20d) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 자이로 센서(20a)는 상기 차량의 각속도정보를 검출할 수 있다. GPS 센서(20b)는 상기 차량의 위치정보를 검출할 수 있다. 가속도 센서(20c)는 상기 차량의 가속도정보를 검출할 수 있다.
제어부(2110)는 상기 측정정보를 기반으로 벡터 데이터를 생성할 수 있다. 예컨대, 제어부(2110)는 상기 각속도정보, 상기 위치정보 및 상기 속도정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 벡터 데이터를 생성할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 제어부(2110)는 지자계 센서(20d)를 이용하여 상기 벡터 데이터를 보정할 수 있다. 제어부(2110)는 상기 차량 또는 상기 차량과 인접한 다른 차량에 장착된 센서로부터 통신부(2130)를 통해 수신한 센서정보를 상기 차량의 측정정보로서 이용하거나, 상기 센서정보를 이용하여 상기 벡터 데이터를 보정할 수 있다. 제어부(2110)는 상기 센서정보를 기반으로 위험 상황정보를 검출하고, 상기 검출된 위험 상황정보를 안내할 수 있다. 제어부(2110)는 외부 장치로부터 통신부(2130)를 통해 수신한 위험 상황정보를 거리에 따라 상이하게 안내할 수 있다.
제어부(2110)는 상기 위험 상황정보를 기설정된 위험도와 비교하고, 상기 비교결과, 해당하는 위험도에 따라 상기 위험 상황정보를 상이하게 안내할 수 있다. 제어부(2110)는 상기 위험 상황정보와 연관된 음향정보, 음성정보 및 표시정보 중 적어도 하나를 위험도에 따라 상이하게 설정하고, 상기 설정된 음향정보, 음성정보 및 표시정보 중 적어도 하나를 출력부(2150) 또는 표시부(2160)를 통해 출력할 수 있다.
통신부(2130)는 상기 벡터 데이터를 상기 외부장치로 전송할 수 있다. 또한, 통신부(2130)는 상기 차량 또는 상기 차량과 인접한 다른 차량에 장착된 센서로부터 센서정보를 수신할 수 있다. 또는, 통신부(2130)는 상기 외부 장치로부터 위험 상황정보를 수신할 수 있다. 일반적으로, 통신부(2130)는 제어부(810)의 제어 하에, 네트워크를 통해 외부장치와 음성 통화, 화상 통화 또는 데이터 통신을 수행한다. 통신부(2130)는 송신되는 신호의 주파수를 상승변환 및 증폭하는 무선주파수 송신부와, 수신되는 신호의 주파수를 저잡음 증폭 및 하강 변환하는 무선주파수 수신부를 포함한다. 또한, 통신부(2130)는 이동 통신 모듈(예컨대, 3세대(3-Generation) 이동통신모듈, 3.5(3.5-Generation)세대 이동통신모듈 또는 4(4-Generation)세대 이동통신모듈 등), 디지털 방송 모듈(예컨대, DMB 모듈) 및 근거리 통신 모듈(예, 와이파이 모듈, 블루투스 모듈, NFC 모듈)을 포함한다.
표시부(2160)는 상기 위험 상황정보(경고 메시지)를 화면에 표시할 수 있다. 어떤 실시예들에 따르면, 표시부(2160)는 제어부(2110)의 제어 하에 이미지를 화면(screen on which at least one image is shown)에 표시한다. 즉 제어부(2110)가 데이터를 화면에 표시할 이미지로 처리(예컨대, 디코딩(decoding))하여 버퍼에 저장하면, 표시부(2160)는 버퍼에 저장된 이미지를 아날로그 신호로 변환하여 화면에 표시한다. 표시부(2160)는 액정 표시 장치(Liquid Crystal Display: LCD), OLED(Organic Light Emitted Diode), AMOLED(Active Matrix Organic Light Emitted Diode) 또는 플랙서블 디스플레이(Flexible display)로 구성될 수 있다. 본 발명의 표시부(2160)는 표시하면서 입력도 받을 수 있는 터치스크린으로 구성될 수 있다.
출력부(2150)는 상기 위험 상황정보(경고음 또는 경고 음성)를 출력할 수 있다. 이를 위해, 출력부(2150)는 경고음 또는 경고 음성을 출력하는 스피커(2150a)를 포함하거나, 진동을 출력하는 진동부(도시하지 않음), 빛을 출력하는 조명부(도시하지 않음)를 포함할 수 있다. 상기 조명부는 상기 위험 상황정보 출력 시, 빛을 출력할 수 있다. 출력부(2150)는 오디오 처리부일 수 있으며, 오디오 처리부는 제어부(2110)의 제어 하에 음성을 출력할 수 있다. 일반적으로, 상기 오디오 처리부는 스피커(SPK) 및 마이크(MIC)와 결합하여 음성 인식, 음성 녹음, 디지털 레코딩(recording) 및 통화를 위한 오디오 신호(예, 음성 데이터)의 입력 및 출력을 수행한다. 상기 오디오 처리부는 제어부(2110)로부터 오디오 신호를 수신하고, 수신한 오디오 신호를 아날로그로 D/A　변환하고 증폭한 후 스피커(SPK)로 출력한다. 스피커(SPK)는 상기 수신한 오디오 신호를 음파(sound wave)로 변환하여 출력한다. 마이크(MIC)는 사람이나 기타 소리원(sound source)들로부터 전달된 음파를 오디오 신호로 변환한다.
메모리(2140)는 사고 유형별 벡터 데이터, 가속도 정보 및 각속도 정보의 변화량을 나타낸 사고 유형 테이블을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(2140)는 위치정보에 따라 도로정보(예: 곡선, 직선, 제한속도 등), 도로 이력정보(예: 낙석, 산사태, 결빙 등), 도로 상황정보(예: 추돌사고 등), 날씨정보(예: 온도, 습도, 강수 등) 및 시간정보(예: 낮, 밤, 여름, 겨울, 날짜 등) 중 적어도 하나를 포함하는 필터링 테이블을 저장할 수 있다. 일반적으로, 메모리(2140)는 사진, 문서, 어플리케이션, 음악 등의 데이터 및 전자 장치(2100)에 기설정된 값, 설정된 조건들을 저장할 수 있다. 메모리(2140)는 전자 장치(2100)의 보조기억장치(secondary memory unit)로써, 디스크, 램(RAM), 롬(ROM) 및 플래시 메모리 등을 포함할 수 있다.
입력부(2170)는 숫자 또는 문자 정보를 입력받고 각종 기능들을 설정하기 위한 다수의 키들을 포함할 수 있다. 이러한 키들은 메뉴 불러오기 키, 화면 온/오프 키, 전원 온/오프 키 및 볼륨 조절키 등을 포함할 수 있다. 입력부(2170)는 사용자 설정 및 전자 장치(2100)의 기능 제어와 관련한 키 이벤트를 생성하여 제어부(2110)로 전달한다. 키 이벤트는 전원 온/오프 이벤트, 볼륨 조절 이벤트, 화면 온/오프 이벤트, 셔터 이벤트 등을 포함할 수 있다. 제어부(2110)는 이러한 키 이벤트에 응답하여 상기한 구성들을 제어한다. 한편, 입력부(2170)의 키는 하드 키(hard key)라 하고 표시부(2160)에 표시되는 가상의(virtual) 키는 소프트 키(soft key)로 지칭될 수 있다.
다음으로, 전자 장치(2100)가 차량 예측 서버에 구비되는 일례를 설명한다. 이하에서는 각 구성요소별 중복되는 설명은 생략한다.
통신부(2130)는 차량 내 휴대 장치로부터 벡터 데이터를 수집할 수 있다.
제어부(2110)는 상기 벡터 데이터를 기반으로 사고 유형을 판단하고, 상기 사고 유형을 필터링하여 차량 흐름을 예측할 수 있다. 제어부(2110)는 도로정보, 도로 이력정보, 도로 상황정보, 날씨정보 및 시간정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다. 상기 도로정보는 곡선구간, 직선구간 및 제한속도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 도로 이력정보는 낙석, 산사태, 결빙 등일 수 있다. 상기 도로 상황정보는 추돌사고, 정체 등일 수 있다. 상기 날씨정보는 온도정보, 습도정보, 강수정보, 눈 등일 수 있다. 상기 시간정보는, 낮, 밤, 여름, 겨울, 날짜 등을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제어부(2110)는 상기 차량의 위치정보를 기반으로 차량 벡터 데이터를 생성하고, 상기 차량 벡터 데이터의 특성, 각속도 및 가속도 중 적어도 하나를 이용한 차량의 자세정보와 상이한 점을 산출하고, 상기 산출된 정보를 기반으로 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 제어부(2110)는 복수의 차량들의 벡터 데이터를 기반으로 벡터 패턴을 검출하고, 상기 벡터 패턴을 기반으로 상기 사고 유형을 필터링할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제어부(2110)는 상기 차량 흐름과 연관된 위험 상황정보를 생성하고, 상기 위험 상황정보의 위치정보를 기반으로 차량과의 거리를 산출하고, 상기 거리에 따라 각각 상이한 위험 상황정보를 통신부(2130)를 통해 상기 차량 내 휴대 장치로 안내할 수 있다. 예컨대, 제어부(2110)는 상기 차량이 상기 위험 상황정보와의 거리가 가까워질수록 위험도를 높게 설정할 수 있다. 제어부(2110)는 상기 거리가 100m인 경우, 상기 차량 내 휴대 장치의 화면에 경고 메시지를 표시하도록 상기 위험 상황정보를 안내할 수 있다. 제어부(2110)는 상기 거리가 50m인 경우, 상기 차량 내 휴대 장치의 화면에 경고 메시지를 표시함과 동시에 경고 음성을 출력하도록 상기 위험 상황정보를 안내할 수 있다. 제어부(2110)는 상기 거리가 10m인 경우, 화면에 경고 메시지 표시, 경고 음성 출력함과 동시에 경고음을 출력하도록 상기 위험 상황정보를 안내할 수 있다.
그리고 본 명세서와 도면에 개시된 실시 예들은 본 발명의 내용을 쉽게 설명하고, 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
2100: 전자 장치 2110: 제어부
2120: 센서 2130: 통신부
2140: 메모리 2150: 출력부
2160: 표시부 2170: 입력부

Claims (25)

  1. 차량에 구비된 전자 장치를 이용한 측정 방법에 있어서,
    센서를 이용하여 상기 차량의 측정정보를 검출하는 동작;
    상기 측정정보를 기반으로 벡터 데이터를 생성하는 동작;
    상기 생성된 벡터 데이터를 미리 저장된 복수의 사고 유형과 관련된 미리 저장된 복수의 벡터 데이터와 비교를 통해 적어도 두 개의 사고 유형을 결정하도록 상기 생성된 벡터 데이터를 외부 장치에 전송하는 동작; 및
    상기 적어도 두 개의 사고 유형 중 외부 상황 정보에 기반하여 결정된 사고 유형을 위험 상황정보로서 상기 외부 장치로부터 수신하고, 상기 위험 상황정보를 출력하는 동작을 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 검출하는 동작은,
    자이로 센서(Gyro Sensor)로 상기 차량의 각속도정보를 검출하는 동작;
    GPS 센서(Global Positioning System Sensor)로 상기 차량의 위치정보를 검출하는 동작; 및
    가속도 센서(Acceleration Sensor)로 상기 차량의 가속도정보를 검출하는 동작 중 적어도 하나를 수행하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 생성하는 동작은,
    상기 각속도정보, 상기 위치정보 및 상기 가속도정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 벡터 데이터를 생성하는 동작; 및
    지자계 센서(Earth Magnetic Field Sensor)를 이용하여 상기 벡터 데이터를 보정하는 동작을 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 생성하는 동작은,
    상기 차량 또는 상기 차량과 인접한 다른 차량에 장착된 센서로부터 센서정보를 수신하는 동작; 및
    상기 센서정보를 상기 차량의 측정정보로서 이용하거나, 상기 센서정보를 이용하여 상기 벡터 데이터를 보정하는 동작을 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 차량의 측정정보를 검출한 후, 상기 차량 또는 상기 차량과 인접한 다른 차량에 장착된 센서로부터 센서정보를 수신하는 동작;
    상기 센서정보를 기반으로 위험 상황정보를 검출하는 동작; 및
    상기 검출된 위험 상황정보를 안내하는 동작을 더 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 위험 상황정보를 기설정된 위험도와 비교하는 동작; 및
    상기 비교결과, 해당하는 위험도에 따라 상기 위험 상황정보를 상이하게 안내하는 동작을 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 안내하는 동작은,
    상기 위험 상황정보와 연관된 음향정보, 음성정보 및 표시정보 중 적어도 하나를 위험도에 따라 상이하게 설정하는 동작; 및
    상기 설정된 음향정보, 음성정보 및 표시정보 중 적어도 하나를 출력하는 동작을 포함하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 외부 장치로부터 수신된 위험 상황정보를 거리에 따라 상이하게 안내하는 동작을 더 포함하는 방법.
  9. 전자 장치를 이용한 차량 흐름 예측 방법에 있어서,
    차량 내 휴대 장치로부터 벡터 데이터를 수신하는 동작;
    상기 수신된 벡터 데이터와 미리 저장된 복수의 사고 유형과 관련된 미리 저장된 복수의 벡터 데이터의 비교를 통해 적어도 두 개의 사고 유형을 결정하는 동작;
    상기 적어도 두 개의 사고 유형 중 외부 상황 정보에 기반하여 하나의 사고 유형을 결정하는 동작; 및
    상기 결정된 하나의 사고 유형을 위험 상황정보로서 상기 차량 내 휴대 장치로 송신하는 동작을 포함하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 적어도 두 개의 사고 유형을 결정하는 동작은,
    상기 벡터 데이터의 크기, 가속도 및 각속도 중 적어도 하나를 이용하여 상기 적어도 두 개의 사고 유형을 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 외부 상황 정보는 도로정보, 도로 이력정보, 도로 상황정보, 날씨정보 및 시간정보 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 하나의 사고 유형을 결정하는 동작은,
    상기 차량의 위치정보를 기반으로 차량 벡터 데이터를 생성하는 동작;
    상기 차량 벡터 데이터를 이용하여 센서 오류정보를 산출하는 동작; 및
    상기 산출된 센서 오류정보를 기반으로 상기 하나의 사고 유형을 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 하나의 사고 유형을 결정하는 동작은,
    복수의 차량들의 벡터 데이터들을 기반으로 벡터 패턴을 검출하는 동작; 및
    상기 벡터 패턴을 기반으로 상기 하나의 사고 유형을 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 위험 상황정보의 위치정보를 기반으로 상기 차량과의 거리를 산출하는 동작; 및
    상기 거리에 따라 각각 상이한 위험 상황정보를 상기 차량 내 휴대 장치로 안내하는 동작을 더 포함하는 방법.
  15. 차량에 구비된 전자 장치에 있어서,
    센서;
    통신부; 및
    상기 센서를 이용하여 차량의 측정정보를 검출하고, 상기 측정정보를 기반으로 벡터 데이터를 생성하고, 상기 생성된 벡터 데이터를 미리 저장된 복수의 사고 유형과 관련된 미리 저장된 복수의 벡터 데이터와 비교를 통해 적어도 두 개의 사고 유형을 결정하도록 상기 생성된 벡터 데이터를 상기 통신부를 통해 외부 장치에 전송하고, 상기 적어도 두 개의 사고 유형 중 외부 상황 정보에 기반하여 결정된 사고 유형을 위험 상황정보로서 상기 외부 장치로부터 상기 통신부를 통해 수신하는 제어부를 포함하는 전자 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 센서는 자이로 센서, GPS 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 자이로 센서는 상기 차량의 각속도정보를 검출하고,
    상기 GPS 센서는 상기 차량의 위치정보를 검출하고,
    상기 가속도 센서는 상기 차량의 가속도정보를 검출하는, 전자 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 각속도정보, 상기 위치정보 및 상기 가속도정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 벡터 데이터를 생성하고, 지자계 센서를 이용하여 상기 벡터 데이터를 보정하는, 전자 장치.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량의 측정정보를 검출한 후, 상기 통신부를 통해 상기 차량 또는 상기 차량과 인접한 다른 차량에 장착된 센서로부터 센서정보를 수신하고, 상기 수신된 센서정보를 상기 차량의 측정정보로서 이용하거나, 상기 센서정보를 기반으로 위험 상황정보를 검출하여 상기 검출된 위험 상황정보를 안내하는, 전자 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 위험 상황정보를 기설정된 위험도와 비교하고, 상기 비교결과, 해당하는 위험도에 따라 상기 위험 상황정보를 상이하게 안내하는, 전자 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 위험 상황정보와 연관된 음향정보, 음성정보 및 표시정보 중 적어도 하나를 위험도에 따라 상이하게 설정하고,
    상기 제어부의 제어에 따라, 상기 설정된 음향정보, 음성정보 및 표시정보 중 적어도 하나를 출력하는 출력부를 더 포함하는 전자 장치.
  21. 전자 장치에 있어서,
    통신부; 및
    상기 통신부를 통해 차량 내 휴대 장치로부터 벡터 데이터를 수신하고, 상기 수신된 벡터 데이터와 미리 저장된 복수의 사고 유형과 관련된 미리 저장된 복수의 벡터 데이터의 비교를 통해 적어도 두 개의 사고 유형을 결정하고, 상기 적어도 두 개의 사고 유형 중 외부 상황 정보에 기반하여 하나의 사고 유형을 결정하고, 상기 통신부를 통해 상기 결정된 하나의 사고 유형을 위험 상황정보로서 상기 차량 내 휴대 장치로 송신하는 제어부를 포함하는, 전자 장치.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 외부 상황 정보는 도로정보, 도로 이력정보, 도로 상황정보, 날씨정보 및 시간정보 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
  23. 제21항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량의 위치정보를 기반으로 차량 벡터 데이터를 생성하고, 상기 차량 벡터 데이터를 이용하여 센서 오류정보를 산출하고, 상기 산출된 센서 오류정보를 기반으로 상기 하나의 사고 유형을 결정하는, 전자 장치.
  24. 제21항에 있어서,
    상기 제어부는,
    복수의 차량들의 벡터 데이터를 기반으로 벡터 패턴을 검출하고, 상기 벡터 패턴을 기반으로 상기 사고 유형을 필터링하는, 전자 장치.
  25. 제21항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 위험 상황정보의 위치정보를 기반으로 상기 차량과의 거리를 산출하고, 상기 거리에 따라 각각 상이한 위험 상황정보를 상기 통신부를 통해 상기 차량 내 휴대 장치로 안내하는, 전자 장치.
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