KR102226419B1 - 차량용 전자 장치 및 차량용 전자 장치 동작 방법 - Google Patents

차량용 전자 장치 및 차량용 전자 장치 동작 방법 Download PDF

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Abstract

차량에 탑재되는 차량용 전자 장치에 있어서, 통신부; 출력 인터페이스; 저장부; 및 상기 저장부에 사고 이력 정보 및 사고 모델에 관련된 운전자 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함하는 사고 모델 정보를 저장하고, 상기 통신부를 통해 적어도 하나의 주변 차량으로부터 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 수신하고, 상기 사고 모델 정보 및 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 사고 위험 정보를 생성하고, 상기 사고 위험 정보를 상기 출력 인터페이스를 통해 출력하는 하나 이상의 프로세서를 포함하는 차량용 전자 장치가 제공된다.

Description

차량용 전자 장치 및 차량용 전자 장치 동작 방법 {Electronic device for vehicle, and method for operating thereof}
본 개시의 실시예들은 차량용 전자 장치, 차량용 전자 장치 동작 방법, 및 차량용 전자 장치 동작 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 관한 것이다.
차량의 운행 중 발생하는 사고는 우발적이며 회피가 어려운 면이 있다. 차량 사고의 원인은 사용자의 졸음 운전, 부주의, 차선 이탈, 도로 지면 요인, 날씨, 운전자 습관 등 다양한 형태가 있고, 이러한 원인들이 단독으로 또는 복합적으로 차량 운행에 영향을 미쳐 차량 사고가 발생한다. 그러나 이러한 요인들은 예측하기 어려운 면이 있고, 다른 차량으로 인한 요인과 복합적으로 영향을 미쳐 사고에 기여하기 때문에, 차량 사고를 예측하고 예방하는데 어려운 면이 있다.
본 개시의 실시예들은 차량의 사고 모델과 주변 차량의 운전자 습관 정보를 함께 고려하여, 차량 사고를 효과적으로 예측하고, 사고 위험 정보를 제공하여 차량 사고를 예방하기 위한 차량용 전자 장치, 그 동작 방법, 및 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 개시의 실시예들은 차량 운전자가 주의해야 하는 상황 및 사고 예방을 위한 가이드를 보다 구체적이고 정확하게 제공하여, 효과적으로 차량 사고를 예방하고 운전자를 가이드하기 위한 것이다.
또한, 본 개시의 실시예들은 주변 차량의 운전자 정보를 수집할 때, 필수적인 정보 위주로 효율적으로 수집하여, 차량용 전자 장치의 부하를 감소시키고, 주변 차량 운전자의 개인 정보 보호 이슈를 해결하기 위한 것이다.
본 개시의 일 실시예의 일 측면에 따르면, 차량에 탑재되는 차량용 전자 장치에 있어서, 통신부; 출력 인터페이스; 저장부; 및 상기 저장부에 사고 이력 정보 및 사고 모델에 관련된 운전자 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함하는 사고 모델 정보를 저장하고, 상기 통신부를 통해 적어도 하나의 주변 차량으로부터 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 수신하고, 상기 사고 모델 정보 및 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 사고 위험 정보를 생성하고, 상기 사고 위험 정보를 상기 출력 인터페이스를 통해 출력하는 하나 이상의 프로세서를 포함하는 차량용 전자 장치가 제공된다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 사고 모델 정보는, 사고 지점 정보 및사고에 관련된 차량의 운전자 정보를 포함할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 당해 차량이 상기 사고 지점 정보에 대응하는 위치로부터 소정 범위 이내에 있는지 여부를 판단하고, 상기 당해 차량이 상기 사고 지점 정보에 대응하는 위치로부터 소정 범위 이내에 근접한 경우, 상기 사고 모델 정보에 포함된 운전자 정보와, 상기 통신부를 통해 수신된 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 매칭하고, 상기 사고 모델 정보에 포함된 운전자 정보와 상기 수신된 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보가 매칭되는 경우, 사고 위험을 알리는 상기 사고 위험 정보를 생성할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 사고 모델 정보는, 사고 모델에 관련된 복수의 차량들 간의 상대 위치 정보 및 상기 복수의 차량들 각각에 대한 운전자 정보를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 사고 모델에 관련된 복수의 차량들 간의 상대 위치 정보 및 주변 차량의 상대 위치에 기초하여, 상기 사고 모델의 운전자 정보 및 상기 제2 주변 운전자 정보를 매칭할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 사고 모델 정보는, 사고 모델에 관련된 제1 주변 차량의 속성 정보, 및 상기 제1 주변 차량의 상대 위치 정보를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 제1 주변 차량 속성 정보에 대응하는 주변 차량이 상기 제1 주변 차량 상대 위치 정보에 대응하는 위치에서 검출된 경우, 사고 위험을 알리는 상기 사고 위험 정보를 생성할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 사고 모델 정보에 포함된 운전자 정보와 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보 사이의 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 주변 차량 각각의 위험도 정보를 산출하고, 상기 주변 차량 각각에 대한 위험도 정보를 상기 사고 위험 정보로서 상기 출력 인터페이스를 통해 출력할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 사고 모델 정보와 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 당해 차량 및 상기 적어도 하나의 주변 차량의 예상 경로 및 사고 예상 지점을 산출하고, 상기 예상 경로 및 상기 사고 예상 지점에 대한 정보를 상기 사고 위험 정보로서 상기 출력 인터페이스를 통해 출력할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 차량의 스티어링 휠 내에 배치된 진동 장치를 진동시킴에 의해 상기 사고 위험 정보를 출력할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 진동 장치는, 상기 스티어링 휠 내의 서로 다른 위치에 배치된 복수의 진동 장치를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 복수의 진동 장치 중, 사고 위험이 높은 방향에 대응하는 위치에 배치된 진동 장치를 선택적으로 진동시킬 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 차량에 구비된 카메라에 의해 촬영된 주변 차량의 영상 데이터를 수신하고, 상기 영상 데이터에서 인식된 주변 차량의 번호판 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 요청할 주변 차량을 결정하고, 상기 통신부를 통해 주변 차량으로 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 요청할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 차량의 운전자를 인증하여 운전자를 식별하고, 인증된 운전자의 당해 운전자 정보를 획득하고, 상기 당해 운전자 정보, 상기 사고 모델 정보, 및 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 상기 사고 위험 정보를 생성할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 운전자 생체 인증에 의해 운전자를 인증할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 통신부를 통해 서버로부터 상기 인증된 운전자의 당해 운전자 정보를 획득하고, 주행 중에 수집된 정보에 기초하여 상기 인증된 운전자의 당해 운전자 정보를 업데이트하고, 상기 통신부를 통해 업데이트된 당해 운전자 정보를 상기 서버로 업로드할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 목적지 정보 및 사고 모델 정보에 기초하여, 주행 경로 상에서 사고 위험이 높은 사고 위험 지역을 결정하고, 상기 사고 위험 지역에 대한 정보를 상기 출력 인터페이스를 통해 출력할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 사고 모델 정보 및 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 사고 방지를 위한 운전 가이드 정보를 생성하고, 상기 출력 인터페이스를 통해 상기 운전 가이드 정보를 출력할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 차량의 카메라로부터 획득된 영상 데이터, 상기 차량의 센서로부터 획득된 검출 신호, 상기 차량으로부터 획득된 비정상 시스템 턴 오프 신호, 또는 외부 서버로부터 획득된 사고 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합에 기초하여 상기 차량의 운전자의 사고 발생을 검출할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 주변 차량으로부터 수신된 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보는, 실시간 제2 주변 운전자 정보 또는 소정 기간 동안 누적된 제2 주변 운전자 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 실시간 제2 주변 운전자 정보 또는 상기 소정 기간 동안 누적된 제2 주변 운전자 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 사고 위험 정보를 생성할 수 있다..
또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, 차량 내부 상황을 모니터링하여 획득된 차량 내부 상황 정보에 기초하여, 차량 내부 상황과 관련된 사고 위험 정보를 생성하고, 차량 내부 상황과 관련된 사고 위험 정보를 상기 출력 인터페이스를 통해 출력할 수 있다.
본 개시의 일 실시예의 다른 측면에 따르면, 사고 이력 정보 및 사고 모델에 관련된 운전자 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함하는 사고 모델 정보를 저장하는 단계; 적어도 하나의 주변 차량으로부터 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 수신하는 단계; 상기 사고 모델 정보 및 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 사고 위험 정보를 생성하는 단계; 및 상기 사고 위험 정보를 상기 출력 인터페이스를 통해 출력하는 단계를 포함하는, 차량용 전자 장치 동작 방법이 제공된다.
본 개시의 일 실시예의 또 다른 측면에 따르면, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 차량용 전자 장치 동작 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 있어서, 상기 차량용 전자 장치 동작 방법은, 사고 이력 정보 및 사고 모델에 관련된 운전자 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함하는 사고 모델 정보를 저장하는 단계; 적어도 하나의 주변 차량으로부터 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 수신하는 단계; 상기 사고 모델 정보 및 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 사고 위험 정보를 생성하는 단계; 및 상기 사고 위험 정보를 상기 출력 인터페이스를 통해 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 실시예들에 따르면, 차량의 사고 모델과 주변 차량의 운전자 습관 정보를 함께 고려하여, 차량 사고를 효과적으로 예측하고, 사고 위험 정보를 제공하여 차량 사고를 예방하기 위한 차량용 전자 장치, 그 동작 방법, 및 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체를 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 개시의 실시예들에 따르면, 차량 운전자가 주의해야 하는 상황 및 사고 예방을 위한 가이드를 보다 구체적이고 정확하게 제공하여, 효과적으로 차량 사고를 예방하고 운전자를 가이드할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 개시의 실시예들은 주변 차량의 운전자 정보를 수집할 때, 필수적인 정보 위주로 효율적으로 수집하여, 차량용 전자 장치의 부하를 감소시키고, 주변 차량 운전자의 개인 정보 보호 이슈를 해결할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 차량용 전자 장치, 서버, 및 주변 차량의 구조를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 차량 시스템의 구조를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 차량용 전자 장치 동작 방법이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따라 제2 주변 운전자 정보를 수신하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 5a는 본 개시의 일 실시예에 따른 당해 차량과 주변 차량의 상대 위치를 정의하는 방식의 일례를 나타낸 도면이다.
도 5b는 본 개시의 일 실시예에 따른 당해 차량과 주변 차량의 상대 위치를 정의하는 방식의 일례를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 운전자 습관 정보의 일례를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 운행 단계에 따른 당해 차량, 서버, 및 주변 차량의 동작을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따라 주행 준비 단계에서 경로 내 위험 지역 검출 및 출력 GUI 뷰를 나타내 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따라 제2 주변 운전자 정보를 수집하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 사고 위험 정보를 나타내는 흐름도이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 제1 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따라 제1 유형 사고 모델에 기초하여 이전 사고의 운전자 정보와 제2 당해/주변 운전자 정보를 비교하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 13은 본 개시의 다른 실시예에 따른 제1 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따라 제1 유형 사고 모델에 기초한 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따라 제1 유형 사고 모델에 기초하여 사고 위험 정보를 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따라 제1 유형 사고 모델에 기초한 사고 모델 정보와 제2 주변 운전자 정보를 비교한 결과를 나타낸 도면이다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따라 제1 유형 사고 모델에 기초하여 사고 위험 정보를 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따라 추월 성향 차량에 대응하는 제2 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따라 급 좌/우회전 성향 차량에 대응하는 제2 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
도 20은 본 개시의 일 실시예에 따라 꼬리물기 성향 차량에 대응하는 제2 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
도 21는 본 개시의 일 실시예에 따라 안전 지대 침범 성향 차량에 대응하는 제2 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
도 22는 본 개시의 일 실시예에 따라 급제동 성향 차량에 대응하는 제2 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
도 23은 본 개시의 일 실시예에 따라 제2 당해 차량 및 제2 주변 차량의 주행 경로의 예측 모델을 도시한 도면이다.
도 24는 본 개시의 일 실시예에 따라 차량용 전자 장치(110)에서 운전자 정보의 통계를 수집하는 방식을 나타낸 도면이다.
도 25는 본 개시의 일 실시예에 따라 운전자 성향을 구별하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 26은 본 개시의 일 실시예에 따른 차량 성향 정의 방식을 나타낸 도면이다.
도 27은 본 개시의 일 실시예에 따라 제2 주변 차량의 위험도를 정의하는 방식을 나타낸 도면이다.
도 28은 본 개시의 일 실시예에 따라 사고 위험 정보를 출력하는 GUI 뷰를 나타낸 도면이다.
도 29는 본 개시의 일 실시예에 따라 사고 위험 정보를 제공하는 GUI 뷰를 나타낸 도면이다.
도 30은 본 개시의 일 실시예에 따라 사고 위험 정보를 제공하는 GUI 뷰를 나타낸 도면이다.
도 31은 본 개시의 일 실시예에 따라 사고 위험 정보를 스티어링 휠을 통해 제공하는 구성을 나타낸 도면이다.
도 32는 본 개시의 일 실시예에 따라 차량 내부 카메라 및 소정의 센서를 이용하여 사고 위험 정보를 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 33은 본 개시의 일 실시예에 따른 차량 시스템의 구조를 나타낸 도면이다.
본 명세서는 청구항의 권리범위를 명확히 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 청구항에 기재된 실시예를 실시할 수 있도록, 실시예들의 원리를 설명하고 개시한다. 개시된 실시예들은 다양한 형태로 구현될 수 있다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 개시의 실시예들이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 "모듈" 또는 "부"(unit)라는 용어는 소프트웨어, 하드웨어 또는 펌웨어 중 하나 또는 둘 이상의 조합으로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 "모듈" 또는 "부"가 하나의 요소(element)로 구현되거나, 하나의 "모듈" 또는 "부"가 복수의 요소들을 포함하는 것도 가능하다. 이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 개시의 실시예들의 작용 원리 및 다양한 실시예들에 대해 설명한다.
본 명세서에서 차량은 도로나 선로 위를 달리는 모든 형태의 이동수단을 포함한다. 차량은 예를 들면 자동차, 원동기장치 자전거 등을 포함하고, 자동차는 승용차, 화물차, 이륜 자동차 등 다양한 형태를 포함한다. 차량은 자율주행차량을 포함한다. 본 명세서에서 당해 차량은 상기 차량용 전자 장치(110)가 장착된 차량을 지칭한다. 본 명세서에서 주변 차량은 상기 당해 차량의 전방, 후방, 측방, 사선 방향으로 인접한 차량을 의미한다. 실시예에 따라 주변 차량은 중간에 다른 차량이 개입된 상태, 또는 중간에 빈 차선이 존재하는 상태로 접해있는 차량을 포함할 수도 있다.
본 명세서에서 운전자는 차량을 운전하는 사람을 의미한다. 당해 운전자는 차량용 전자 장치(110)가 탑재된 차량의 운전자를 지칭하고, 주변 운전자는 주변 차량의 운전자를 지칭한다.
본 명세서에서 운전자 정보는 운전자의 운전 습관, 성향, 및 이력 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함하는 정보이다. 운전자 정보는 운전 습관 정보를 포함한다. 일 실시예에 따르면, 운전자 정보는 사람 별로 관리되고 저장될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 운전자 정보는 차량 별로 관리되고 저장될 수 있으며, 차량은 번호판 정보, 차량 식별 번호 등에 의해 식별될 수 있다. 당해 운전자 정보는 당해 차량의 운전자의 운전자 정보를 지칭하고, 주변 운전자 정보는 주변 차량의 운전자의 운전자 정보를 지칭한다.
본 명세서에서 동승자는 차량에 탑승한 탑승자 중, 운전자를 제외한 탑승자를 지칭한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 차량용 전자 장치, 서버, 및 주변 차량의 구조를 나타낸 도면이다.
차량용 전자 장치(110)는 차량에 탑재되는 전자 장치이다. 차량용 전자 장치(110)는 차량 시스템 내에서 사용자 인터페이스를 제공하고, 사용자가 이용할 수 있는 각종 정보 및 기능을 제공한다. 차량용 전자 장치(110)의 차량의 동력 시스템을 제어하는 ECU(Electronic control unit)와 하나의 블록으로 구비되거나, 별도로 구비될 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 첨단운전자지원시스템(ADAS)의 형태로 구현될 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 차량의 대쉬보드 주변에 배치될 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 차량에 내장되거나, 탈착 가능한 형태로 구현될 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 저장부(112), 프로세서(114), 통신부(116), 및 출력 인터페이스(118)를 포함한다.
저장부(112)는 차량용 전자 장치(110)의 동작에 필요한 컴퓨터 프로그램 명령어, 정보, 및 컨텐츠를 저장한다. 저장부(112)는 휘발성 저장매체, 비휘발성 저장매체, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 저장부(112)는 다양한 형태의 저장매체로 구현될 수 있다. 저장부(112)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
프로세서(114)는 차량용 전자 장치(110) 전반의 동작을 제어한다. 프로세서(114)는 하나 또는 그 이상의 프로세서로 구현될 수 있다. 프로세서(114)는 저장부(112)에 저장된 인스트럭션 또는 커맨드를 실행하여 소정의 동작을 수행할 수 있다.
통신부(116)는 주변 차량(150) 및 서버(130)와 무선 통신을 수행한다. 통신부(116)는 소정의 무선 통신 규격에 따라서 통신하는 적어도 하나의 통신 모듈(미도시)을 포함할 수 있다. 통신부(116)는 근거리 통신을 수행할 수 있으며, 예를 들면, 블루투스, BLE(Bluetooth Low Energy), 근거리 무선 통신 (Near Field Communication), WLAN(와이파이), 지그비(Zigbee), 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), Ant+ 통신 등을 이용할 수 있다. 다른 예로서, 통신부(116)는 이동 통신을 이용할 수 있으며, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들면, 통신부(116)는 웨이브, C-V2X(Vehicle to Everything), 5G-V2X, LTE-V2X 등을 이용할 수 있다.
출력 인터페이스(118)는 차량용 전자 장치(110)에 의해 생성된 다양한 정보를 출력한다. 출력 인터페이스(118)는 디스플레이 및 오디오 출력을 포함한다. 출력 인터페이스(118)는 터치스크린을 포함할 수 있다. 디스플레이는 차량용 전자 장치(110)의 GUI(Graphic User Interface) 뷰를 표시한다. 디스플레이는 예를 들면, 액정 표시 장치, 유기 전계 발광 표시 장치, 전기 영동 표시 장치 등의 형태로 구현될 수 있다.
서버(130)는 통신부(132), 프로세서(134), 및 데이터베이스(136)를 포함한다.
서버(130)는 다양한 형태의 전자 장치에 대응될 수 있고, 클라우드 서버의 형태로 구현될 수 있다.
통신부(132)는 차량용 전자 장치(110)와 통신한다. 통신부(132)는 다수의 차량용 전자 장치와 통신할 수 있다. 통신부(132)는 앞서 차량용 전자 장치(110)의 통신부(116)에서 설명한 바와 같이, 다양한 형태의 통신 방식을 이용하여 구현될 수 있다.
프로세서(134)는 서버(130) 전반의 동작을 제어한다. 프로세서(134)는 통신부(132)를 통해, 사고 모델 정보를 차량용 전자 장치(110)로 전송하고, 차량용 전자 장치(110)로부터 운전자 정보, 사고 정보를 수신할 수 있다.
데이터베이스(136)는 사고 모델 정보, 운전자별 운전자 정보, 인증 정보 등을 저장한다. 데이터베이스(136)는 다양한 형태의 저장매체로 구현될 수 있다. 데이터베이스(136)는 플래시 메모리 타입, 하드디스크 타입, 멀티미디어 카드 마이크로 타입, 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램, SRAM, 롬, EEPROM, PROM, 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터베이스(136)는 클라우드 저장공간에 대응될 수 있다. 예를 들면, 서버(130)와 데이터베이스(136)는 클라우드 서비스를 통해 구현될 수 있다.
주변 차량(150)는 통신부(152)를 통해 차량용 전자 장치(110)와 통신한다. 주변 차량(150)은 프로세서(154) 및 통신부(152)를 포함하는 전자 장치를 포함할 수 있다. 주변 차량(150)은 당해 차량의 차량용 전자 장치(110)의 요청에 의해, 주변 차량(150)의 주변 운전자 정보를 전송할 수 있다. 또한, 당해 차량의 차량용 전자 장치(110)는 주변 차량(150)의 요청에 의해, 당해 차량의 당해 운전자 정보를 주변 차량(150)으로 전송할 수 있다.
당해 차량과 주변 차량(150)의 통신은 다양한 V2V(Vehicle to Vehicle) 통신 방식을 이용하여 수행될 수 있다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 근거리 전용 고속 패킷 통신시스템(DSRC, Dedicated Short-Range Communications), C-V2X, 5G-V2X, LTE-V2X 등의 방식을 이용하여 주변 차량(150)과 통신할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 차량 시스템의 구조를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 차량 시스템(200)은 차량 프레임 내에 구비된 다수의 컴퍼넌트를 포함한다. 차량 시스템(200)은 전방, 측방, 후방 등에 배치된 적어도 하나의 카메라(210a, 210b, 210c)를 포함한다. 적어도 하나의 카메라(210a, 210b, 210c)는 차량 외부의 영상을 촬영하는 차량 외부 카메라와, 차량 내부 영상을 촬영하는 차량 내부 카메라를 포함한다. 차량 시스템(200)은 적어도 하나의 센서(220a, 220b)를 포함한다. 센서(220a, 220b)는 다수의 위치에 배치될 수 있다. 센서(220a, 220b)는 다양한 형태의 센서를 포함할 수 있으며, 예를 들면, 근접 센서, 조도 센서, 비(rain) 센서 등을 포함할 수 있다. 차량 시스템(200)은 운전자가 탑승하는 운전석(230a), 및 동승자가 탑승하는 승객석(230b)을 포함하고, 운전석(230a) 전방에 배치된 스티어링 휠(240)을 포함한다. 차량 시스템(200)은 차량 시스템 전반을 제어하는 적어도 하나의 ECU(250a, 250b)를 포함한다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 차량용 전자 장치 동작 방법이다.
본 개시의 차량용 전자 장치 동작 방법의 각 단계들은 프로세서, 통신부, 및 출력 인터페이스를 구비하는 다양한 형태의 전자 장치에 의해 수행될 수 있다. 본 명세서는 본 개시의 실시예들에 따른 차량용 전자 장치(110)가 차량용 전자 장치 동작 방법을 수행하는 실시예를 중심으로 설명한다. 따라서 차량용 전자 장치(110)에 대해 설명된 실시예들은 차량용 전자 장치 동작 방법에 대한 실시예들에 적용 가능하고, 반대로 차량용 전자 장치 동작 방법에 대해 설명된 실시예들은 차량용 전자 장치(110)에 대한 실시예들에 적용 가능하다. 개시된 실시예들에 따른 차량용 전자 장치 동작 방법은 본 명세서에 개시된 차량용 전자 장치(110)에 의해 수행되는 것으로 그 실시예가 한정되지 않고, 다양한 형태의 전자 장치에 의해 수행될 수 있다. 예를 들면, 차량용 전자 장치 동작 방법은 휴대용 전자 장치에서 수행될 수 있고, 휴대용 전자 장치의 운전 모드가 실행됨에 따라 휴대용 전자 장치에 의해 수행될 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 저장부(112)에 사고 모델 정보를 저장한다(S302). 차량용 전자 장치(110)는 소정의 시점에 사고 모델 정보를 서버(130)로부터 수신하여 저장부(112)에 저장한다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 차량용 전자 장치(110) 턴 온 시에 사고 모델 정보를 다운로드 받아 저장할 수 있다. 다른 예로서, 차량용 전자 장치(110)는 차량의 시동이 걸렸을 때, 네비게이션 기능이 시작되었을 때, 또는 사고 안내 기능이 실행되었을 때 등의 시점에 사고 모델 정보를 수신하여 저장부(112)에 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 소정의 주기마다 사고 모델 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 수 분 간격으로 사고 모델 정보를 수신하여 저장할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 서버(130)에서 사고 모델을 푸시하여 전송할 때마다 사고 모델 정보를 수신하여 저장할 수 있다. 예를 들면, 서버(130)는 사고 모델이 업데이트될 때마다, 사고 모델 정보를 차량용 전자 장치(110)로 푸시하고, 차량용 전자 장치(110)는 푸시된 사고 모델 정보를 수신하여 저장할 수 있다.
사고 모델 정보는 기존의 사고 이력 또는 주변 운전자 정보에 기초하여 사고가 발생할 수 있는 경우에 대한 정보를 나타낸다. 사고 모델 정보는 운전자 정보와 관련된다. 즉, 사고 모델 정보는 당해 운전자 정보 및 주변 운전자 정보에 기초하여 사고 모델을 정의한다.
본 명세서에서 사고 모델 정보에 포함되는 당해 운전자 정보 및 주변 운전자 정보를 각각 제1 당해 운전자 정보 및 제1 주변 운전자 정보라고 칭한다. 또한, 본 명세서에서 차량용 전자 장치(110)가 구비된 차량의 운전자의 운전자 정보를 제2 당해 운전자 정보라고 칭하고, 차량용 전자 장치(110)의 동작 중에 획득된 실제 주변 차량의 주변 운전자 정보를 제2 주변 운전자 정보라고 칭한다.
사고 모델 정보는 다양한 유형으로 정의될 수 있다.
사고 모델 정보의 제1 유형에 따르면, 사고 모델 정보는 실제 사고가 발생한 지점 정보, 및 사고 발생 시의 운전자 정보를 포함한다. 차량용 전자 장치(110)는 제1 유형의 사고 모델에 기초하여, 사고가 발생한 지점에서, 사고 발생 시에 사고에 관련된 차량들 각각의 운전자 정보 조합과, 실제 운행 중인 당해 차량과 주변 차량의 운전자 정보 조합 간에 유사성이 있으면, 사고 위험이 높은 것으로 본다. 이 때, 제2 주변 운전자 정보의 조합만 고려하는 실시예와, 제2 당해 운전자 정보 및 제2 주변 운전자 정보의 조합을 모두 고려하는 실시예가 모두 가능하다.
사고가 발생한 지점 정보는 위치 정보 및 도로 유형 정보를 포함할 수 있다. 위치 정보는 지점의 좌표로 정의될 수 있다. 도로 유형 정보는 고속도로, 국도, 교차로 등으로 정의될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사고 발생 지점 정보는 특정 지점에 대한 정보 없이 특정 도로 유형에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제1 유형의 사고 모델은 고속도로 진출로에서 빈번하게 발생하는 사고 유형을 정의할 수 있다.
사고 발생 시의 운전자 정보는 사고 시의 차량 운전자들 각각의 운전자 습관 정보를 포함한다. 예를 들면, 제1 유형의 사고 모델 정보는 A 교차로에서, 좌회전 차선의 B 차량과 B 차량 우측에 있는 C 차량 간의 사고 모델을 포함할 수 있고, 이 때 B 차량과 C 차량 각각의 운전자 습관 정보를 함께 포함할 수 있다. 이 때, C 차량은 진입 차선 위치 미 준수 경향을 갖는 운전자 정보를 가질 수 있다..
사고 모델 정보의 제2 유형에 따르면, 사고 모델 정보는 제1 당해 운전자 정보와 제1 주변 운전자 정보의 조합에 의해 정의될 수 있다. 제2 유형에서는 기존 사고 이력에 기초하지 않고, 당해 운전자 정보와 주변 운전자 정보의 조합으로 사고 모델을 정의한다. 예를 들면, 사고 모델 정보는 우측 후방에 추월 성향이 높은 운전자 습관 정보를 갖는 제1 주변 운전자 정보와 규정 속도 미 준수 성향이 높은 제1 당해 운전자 정보의 조합에 의해 정의될 수 있다. 제2 유형에서는 운전자 정보의 조합 이외에, 도로 유형 정보, 날씨 정보 등의 추가 정보를 함께 고려하는 실시예도 가능하다.
다음으로, 차량용 전자 장치(100)는 주변 차량으로부터 제2 주변 운전자 정보를 수신한다(S304).
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따라 제2 주변 운전자 정보를 수신하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 당해 차량(V1)이 도로 상에서 주행 중이고, 주변 차량(V2)가 인접하여 주행 중인 경우를 예로 들어 설명한다.
차량용 전자 장치(110)는 적어도 하나의 카메라를 이용하여 전방, 후방, 및 측방을 촬영하고, 촬영 영상(410)을 획득한다(S402). 촬영 영상(410)은 실시간으로 입력될 수 있다.
촬영 영상(410)이 입력되면, 당해 차량(V1)의 차량용 전자 장치(110)는 촬영 영상으로부터 주변 차량을 인식한다(S404). 일 실시예에 따르면, 당해 차량(V1)의 차량용 전자 장치(110)는 주변 차량(V2)을 검출하고, 주변 차량(V2)의 번호판(412)을 인식하여 주변 차량(V2)을 식별할 수 있다.
당해 차량(V1)의 차량용 전자 장치(110)는 번호판 정보에 기초하여, 주변 차량(V2)으로 제2 주변 운전자 정보를 요청한다(S406). 일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 촬영 영상(410)에서 검출된 모든 주변 차량 중 일부 주변 차량에만 제2 주변 운전자 정보를 요청할 수 있다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 인식된 주변 차량 중 소정 거리 내에 있는 차량, 소정 시간 이상 소정 거리 내에서 주행한 차량, 소정 기준 이상의 위험도 정보를 갖는 차량 등을 선별하여 제2 주변 운전자 정보를 요청할 수 있다.
주변 차량(V2)은 당해 차량(V1)으로부터의 운전자 정보 요청에 대응하여 제2 주변 운전자 정보를 당해 차량(V1)로 전송한다(S408). 주변 차량(V2)은 제2 주변 운전자 정보를 전송할 때, 운전자 습관 정보 전체를 전송하거나, 필요한 항목만 추출하여 전송할 수 있다. 운전자 습관 정보 중 필요한 항목은 예를 들면, 주변 차량(V2)의 상대적인 위치, 당해 차량(V1)의 운전자 습관 정보 등에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, 주변 차량(V2)은 제2 주변 운전자 정보를 전송할 때, 개인 정보에 해당하는 항목(예를 들면, 운전자 이름, 연락처, 나이 등)을 제외하고 제2 주변 운전자 정보를 당해 차량(V1)으로 전송할 수 있다.
당해 차량(V1)은 주변 차량(V2)으로부터 제2 주변 운전자 정보가 수신되면, 수신된 제2 주변 운전자 정보를 저장한다(S410). 일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 주변 운전자 정보를 저장할 때, 당해 차량(V1)에 대한 주변 차량(V2)의 상대적인 위치와 연관시켜 저장할 수 있다. 예를 들면, 주변 차량(V2)의 제2 운전자 습관 정보와 함께 주변 차량(V2)의 상대적인 위치로서 우측 전방이라는 상대 위치 정보가 저장될 수 있다. 주변 차량(V2)의 상대적인 위치는 GPS 정보, 촬영 영상 등에 기초하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)에서 주변 차량(V2)으로부터 제2 주변 운전자 정보를 획득하지 못한 경우, 디폴트 값으로 제2 주변 운전자 정보를 설정할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 주변 차량(V2)과의 통신 호환성, 주변 차량(V2)의 통신 기능 부재, 주변 차량(V2)과의 통신 실패 등의 이유로 주변 차량(V2)으로부터 제2 주변 운전자 정보를 획득하지 못할 수 있다. 이러한 경우, 차량용 전자 장치(110)는 미리 설정된 디폴트 값으로 제2 주변 운전자 정보를 설정하여, 사고 위험 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 주변 차량(V2)으로부터 제2 주변 운전자 정보를 획득하지 못한 경우, 서버로부터 주변 차량(V2)에 대한 제2 주변 운전자 정보를 획득할 수 있다. 당해 차량(V1)은 인식된 주변 차량(V2)에 대한 식별 정보를 서버로 전송하여 주변 차량(V2)에 대한 제2 주변 운전자 정보를 요청하고, 서버는 해당 주변 차량(V2)에 대한 제2 주변 운전자 정보를 보유하고 있는 경우, 제2 주변 운전자 정보를 당해 차량(V1)으로 전송할 수 있다.
도 5a는 본 개시의 일 실시예에 따른 당해 차량과 주변 차량의 상대 위치를 정의하는 방식의 일례를 나타낸 도면이다.
도 5a는 교차로에서 당해 차량(OV)과 주변 차량(F1, F2, F3, S1, S2, R1, R2, R3, O1, O2)의 상대 위치를 정의하는 방식을 도시한다. 본 명세서에서는 교차로를 예시로 들어 주변 차량의 상대 위치를 정의하는 방식을 나타내지만, 교차로 이외의 다양한 유형의 도로에서도 주변 차량의 상대 위치가 유사한 방식으로 정의될 수 있다. 도 5a에는 중앙선(510), 흰색 점선(512), 횡단보도(520), 및 인도 경계(530)가 도시되어 있다.
도 5a에 도시된 바와 같이, 당해 차량(OV)을 중심으로 전방 주변 차량(F1, F2, F3), 측방 주변 차량(S1, S2), 및 후방 주변 차량(R1, R2, R3)이 정의될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 차량의 상대 위치에 따라 F1, F2, F3, S1, S2, R1, R2, R3와 같은 식별 기호가 부여될 수 있다. 추가로 교차로 좌측에서 좌회전 대기 또는 직진 대기 중인 주변 차량(O1) 및 교차로 우측에서 좌회전 대기 또는 직진 대기 중인 주변 차량(O2)가 주변 차량으로 정의될 수 있다. 교차로 좌측과 우측의 좌회전 대기 차량 또는 직진 대기 차량은 신호 위반 또는 교차로 꼬리물기 시 사고 발생 가능성이 있기 때문에 주변 차량으로 정의될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 주변 차량의 상대 위치는 소정 위치에 대응하는 식별 번호를 부여함에 의해 정의될 수 있다. 예를 들면, 좌측 전방 차량은 F1, 정면 전방 차량은 F2, 우측 전방 차량은 F3, 좌측방 차량은 S1, 우측방 차량은 S2, 좌측 후방 차량은 R1, 정 후방 차량은 R2, 우측 후방 차량은 R3로 정의될 수 있다. 또한, 교차로 좌측 좌회전/직진 대기 차량은 O1, 교차로 우측 좌회전/직진 대기 차량은 O2로 정의될 수 있다. 각 상대 위치에 대한 식별 기호는 예시적인 것이며, 실시예에 따라 식별 기호는 다양하게 정의될 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 주변 차량의 상대 위치는 상대 좌표를 이용하여 정의될 수 있다. 예를 들면, 당해 차량(OV)을 중심으로 하는 좌표계를 정의하고, 해당 좌표계 내에서 주변 차량의 좌표를 정의하여, 주변 차량의 상대 위치를 나타낼 수 있다.
주변 차량의 상대 위치는 차량들의 주행에 따라 변화하게 된다. 당해 차량(OV)은 실시간으로 주변 차량의 상대 위치를 검출하고 업데이트할 수 있다.
당해 차량(OV)과 주변 차량 사이의 거리는 다양한 방식으로 검출될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 당해 차량(OV)과 주변 차량 사이의 거리는 레이다(Radar) 등의 센서를 이용하여 측정될 수 있다. 당해 차량(OV)은 전방, 후방, 측방 등 복수의 위치에 레이다 센서를 구비하고, 레이다 센서에서 방사된 전자기파가 주변 차량으로부터 반사되어 돌아오는 반향파를 검출하여 주변 차량까지의 거리를 측정할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 레이다 등의 센서에서 획득된 검출 신호에 기초하여 주변 차량까지의 거리를 측정할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 당해 차량(OV)과 주변 차량 사이의 거리는 GPS 정보를 이용하여 측정될 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 GPS 정보로부터 획득된 당해 차량(OV)과 주변 차량의 위치 정보로부터 당해 차량(OV)과 주변 차량의 거리를 측정할 수 있다.
당해 차량(OV)과 주변 차량 사이의 거리를 구하는 동작은 복수의 방식의 조합에 의해서도 수행 가능하다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 레이다 등의 센서 신호로부터 얻은 정보와, GPS 정보를 함께 이용하여 당해 차량(OV)과 주변 차량 사이의 거리를 측정할 수 있다.
도 5b는 본 개시의 일 실시예에 따른 당해 차량과 주변 차량의 상대 위치를 정의하는 방식의 일례를 나타낸 도면이다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 주변 차량은 도로 상에서 당해 차량(OV)을 중심으로, 인접한 차량(F2, F3, F4, S2, S4, R2, R3, R4) 및 인접한 차량 건너 편의 차량(F1, F5, S1, S5, R1, R5, R6, R7, R8)을 포함할 수 있다. 또한, 교차로에서는, 주변 차량으로 교차로 좌측에서 좌회전/직진 대기 중인 주변 차량(O1), 교차로 우측에서 좌회전/직진 대기 중인 주변 차량(O2), 및 교차로 정면 반대편에서 좌회전 대기 중인 주변 차량(O3)을 포함할 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 주변 운전자 정보가 수신되면, 사고 모델 및 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 사고 위험 정보를 생성한다(S306). 사고 모델은 앞서 설명된 바와 같이 사고가 발생한 지점 정보 및 사고 발생 시의 차량들의 운전자 정보에 기초한 제1 유형, 및 사고 위험이 높은 제1 당해 운전자 정보 및 제1 주변 운전자 정보의 조합에 의해 정의된 제2 유형을 포함한다. 차량용 전자 장치(110)는 사고 모델과 현재 위치, 실시간 제2 당해 운전자 정보, 및 실시간 제2 주변 운전자 정보를 매칭시켜, 사고 위험 정보를 생성한다.
차량용 전자 장치(110)는 제1 유형의 사고 모델에 기초하여, 현재 위치가 사고 발생 지역에 대응하는 경우, 사고 모델에 포함된 운전자 정보와, 주변 차량으로부터 수신된 제2 주변 운전자 정보를 매칭시켜 사고 위험 정보를 생성한다. 매칭 결과, 사고 모델의 운전자 정보와 제2 주변 운전자 정보 간에 유사도가 높은 경우, 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험이 높은 것으로 판단한다. 차량용 전자 장치(110)는 사고 모델의 운전자 정보와 제2 주변 운전자 정보를 매칭시킬 때, 사고 모델의 차량들의 배치에 기초하여 사고 모델에 포함된 차량들을 제2 당해 차량 및 제2 주변 차량에 매칭시키고, 대응되는 차량들 간에 사고 모델의 운전자 정보와 제2 당해 운전자 정보 또는 제2 주변 운전자 정보를 매칭시킨다. 예를 들면, 제2 주변 차량은 제2 당해 차량의 좌측 전방에 있을 때는 사고 유발 가능성이 거의 없다고 판단되지만, 당해 차량의 우측방에 있을 때는 사고 유발 가능성이 있다고 판단될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제1 유형의 사고 모델에 포함된 사고 지점 정보가 현재 주행 중인 차량의 위치 정보에 대응되는 경우, 제1 유형 사고 모델에 포함된 운전자 정보와, 제2 당해/주변 운전자 정보 사이에 일정 기준 이상의 유사도가 인정되는 경우, 사고 위험성이 있다고 판단할 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 현재 제2 유형의 사고 모델에 기초하여, 사고 모델에 포함된 차량들의 운전자 정보와, 주변 차량으로부터 수신된 제2 주변 운전자 정보를 매칭시켜 사고 위험 정보를 생성한다. 매칭 결과, 제1 주변 운전자 정보와 제2 주변 운전자 정보 간에 유사도가 높은 경우, 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험이 높은 것으로 판단한다. 차량용 전자 장치(110)는 사고 모델의 운전자 정보와 제2 주변 운전자 정보를 매칭시킬 때, 서로 대응되는 위치의 차량들 간의 운전자 정보를 매칭시킨다. 예를 들면, 제2 주변 차량은 당해 차량의 좌측 전방에 있을 때는 사고 유발 가능성이 거의 없다고 판단되지만, 당해 차량의 우측방에 있을 때는 사고 유발 가능성이 있다고 판단될 수 있다.
사고 위험 정보는 사고 위험 가능성에 따라 소정의 레벨로 정의된 위험도 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 위험도 정보는 안전, 보통, 주의, 위험 등의 레벨로 정의될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사고 위험 정보는 당해 차량을 중심으로 주행 경로에 따른 위험도 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 사고 위험 정보는 좌회전 경로에 대해 위험도 정보가 주의 레벨, 직진 방향에 대해 위험도 정보가 안전 레벨로 정의될 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 사고 위험 정보는 주변 차량의 위험도 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 전방 우측 차량의 사고 위험 정보는 주의 레벨, 좌측방 차량의 사고 위험 정보는 안전 레벨로 정의될 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 사고 위험 정보가 결정되면, 출력 인터페이스(118)를 통해 사고 위험 정보를 출력한다(S308). 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험 정보를 디스플레이를 통해 표시하거나, 스피커를 통해 음성 안내할 수 있다. 다른 예로서, 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험 정보를 스티어링 휠 또는 운전석 시트를 통해 진동 패턴으로 출력할 수 있다. 다른 예로서, 차량용 전자 장치(110)는 외부 장치(예를 들면, 휴대용 통신 장치 등)로 사고 위험 정보를 전송할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 운전자 습관 정보의 일례를 나타낸 도면이다.
운전자 습관 정보는 차량 주행 시 수집된 운전과 관련된 운전자의 행동 또는 운전자의 성향 정보를 포함한다. 운전자 습관 정보는 차량 주행 시에 수집된 정보에 근거하여 실시간 또는 소정 주기로 산출되고, 주행하는 동안 업데이트된다.
차량용 전자 장치(110)는 주행 중에 차량 시스템으로부터 획득된 정보로부터 당해 운전자의 운전자 습관 정보를 수집하고, 생성할 수 있다. 프로세서(114)는 차량에 구비된 카메라, 센서, ECU, 또는 외부 장치 등으로부터 획득된 정보에 기초하여 운전자 습관 정보의 평가 값 또는 측정 값을 생성하고, 저장부(112)에 저장할 수 있다. 또한, 프로세서(114)는 주행 종료 시에, 운전자 습관 정보에 대한 통계 정보를 생성하고, 평가 값 및 측정 값을 생성하고 저장할 수 있다. 또한, 프로세서(114)는 주행 종료 시에, 운전자 습관 정보를 서버(130)로 업로드할 수 있다. 또한, 운전자 습관 정보는 서버(130)로부터 차량용 전자 장치(110)로 전송될 수 있다.
운전자 습관 정보는 해당 차량의 차량용 전자 장치(110) 또는 서버(130)의 데이터베이스(136)에 저장될 수 있다. 서버(130)는 차량으로부터 수신된 운전자 습관 정보를 추가로 처리하고, 처리된 운전자 습관 정보를 운전자 별 또는 차량 별로 데이터베이스(136)에 저장할 수 있다.
운전자 습관 정보는 차선 유지 무시 정보, 운전자 모니터링 정보, 날씨 정보, 급출발 정보, 급제동 정보, 브레이크 정보, 졸음 정보, 도로 유형/지점 정보, 진입 차선 위치 정보, 운전자 개인 정보, 신호 준수 여부 정보, 일시 정보, 차종 정보, 신호 변경 경과 시간 정보, 안내 무시 경향 정보, 사고 정보, 추월 경향 정보, 규정 속도 준수 정보, 스티어링 휠 방향 전환/급회전 정보, 멀티미디어 사용 정보, 안전 지대 진입 정보, 중앙선 침범 정보, 유턴차선 미 준수 정보, 또는 변경차선(점선) 미 준수 정보, 또는 비보호 고속 진입 정보, 꼬리물기 정보, 또는 좌우측 지시등 미 준수 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
운전자 습관 정보는 해당 운전자 습관 정보 항목과 연관되어 발생한 사고가 존재하는 경우, 연관된 사고에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 차선 유지 무시 정보와 관련하여, 차선을 유지하지 않아 사고가 발생한 경우가 있는 경우, 운전자 습관 정보는 차선 유지 무시 정보와 연관되어 실제 사고가 발생했다는 정보, 사고 위치 정보, 사고가 발생한 도로 유형 정보를 포함할 수 있다.
운전자 습관 정보는 해당 운전자 습관 정보 항목에 대한 평가 값을 포함한다. 예를 들면, 차선 유지 무시 정보에 대해, 보통, 빈번, 위험, 심각 등의 평가 값이 부여될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 운전자 습관 정보는 운전자 습관 정보 항목에 대해, 서로 다른 기간에 대한 평가 값을 포함할 수 있다. 예를 들면, 운전자 습관 정보는 운전자 습관 정보 항목에 대한 누적 평가 값과, 최근 1달 누적 평가 값, 최근 1주일 누적 평가 값 등을 함께 저장할 수 있다.
운전자 습관 정보는 해당 운전자 습관 정보 항목에 대한 측정 값을 포함한다. 예를 들면, 차선 유지 무시 정보에 대해, 10회 등의 측정 값이 부여될 수 있다.
운전자 습관 정보는 다양한 정보 속성을 가질 수 있고, 예를 들면, 정적(static) 데이터, 실시간 데이터, 또는 트래킹 데이터 등의 정보 속성을 가질 수 있다. 정적 데이터는 한 번 수집하면 거의 변하지 않는 정보 데이터이고, 실시간 데이터는 실시간으로 계속 변하는 데이터이고, 트래킹 데이터는 소정의 구간 동안 해당 운전자 습관 정보의 값을 시점에 따라 기록한 데이터이다.
차선 유지 무시 정보는 차선 이탈 횟수 정보를 포함한다. 차선 유지 무시 정보는, 차선 침범 횟수 정보(차선 변경 제외), 운행 당 차선 유지 무시 횟수 정보 등을 포함할 수 있다. 차선 유지 무시 정보는 차량 외부 카메라에서 촬영된 영상 데이터로부터 획득될 수 있다. 차선 유지 무시 정보는 차량 주행 중, 실시간으로 획득된다. 차선 유지 무시 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각으로 부여될 수 있고, 측정 값은 횟수 값(예를 들면, 10회)으로 정의될 수 있다.
운전자 모니터링 정보(DMS(Driver monitoring system) 정보)는, 운전자를 모니터링하여 획득된 운전자의 상태 정보이다. 운전자 모니터링 정보는 차량 내부 카메라에서 획득된 영상 데이터로부터 획득될 수 있다. 운전자 모니터링 정보는 차량 주행 중에 실시간으로 획득될 수 있다. 운전자 모니터링 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각으로 부여될 수 있고, 측정 값은 일반, 피곤 졸음 등으로 정의될 수 있다. 운전자 모니터링 정보의 측정 값은 동승자 수를 포함할 수 있다.
날씨 정보는 날씨에 대한 통계를 나타낸다. 날씨 정보는, 다른 운전자 습관 정보 항목과 날씨와의 관계를 더 포함할 수 있다. 날씨 정보는 차량 시스템에서 획득된 정보로부터 획득될 수 있다. 예를 들면, 날씨 정보는 차량에 구비된 조도 센서, 비 센서(rain sensor) 등으로부터 획득될 수 있다. 다른 예로서, 날씨 정보는 통신부(116)를 통해 외부 장치 또는 서버(130)로부터 수신되어 획득될 수 있다. 날씨 정보는 주행 시작 시에 획득되거나, 소정 주기로 획득될 수 있다. 날씨 정보의 평가 값은 날씨와 운전자의 위험도 정보와의 관계를 나타낼 수 있고, 예를 들면 영향 없음, 보통, 영향 큼 등으로 부여될 수 있다. 날씨 정보의 측정 값은 일시에 따른 날씨 값(맑음, 비, 눈, 안개, 강풍 등)을 나타낼 수 있다.
급출발 정보는 운전 중 급출발 횟수 정보를 나타낸다. 급출발 정보는 차량 외부의 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터, 차량에 구비된 센서의 검출 값, 또는 차량 시스템으로부터 획득된 속도 측정 값으로부터 획득될 수 있다. 급출발 정보는 주행 중에 실시간으로 획득될 수 있다. 급출발 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각으로 부여될 수 있고, 측정 값은 전체 출발 횟수 중 급출발 횟수 비율(예를 들면, 50%)로 정의될 수 있다.
급제동 정보는 운전 중 급제동 횟수 정보를 나타낸다. 급제동 정보는 차량 외부의 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터, 차량에 구비된 센서의 검출 값, 또는 차량 시스템으로부터 획득된 속도 측정 값으로부터 획득될 수 있다. 급제동 정보는 주행 중에 실시간으로 획득될 수 있다. 급제동 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각으로 부여될 수 있고, 측정 값은 전체 제동 횟수 중 급제동 횟수 비율(예를 들면, 50%)로 정의될 수 있다.
브레이크 정보는 브레이크 사용 빈도 또는 브레이크 트래킹 정보를 나타낸다. 브레이크 트래킹 정보는 최근 수초(예를 들면 30초) 동안 브레이크를 밟은 횟수 정보를 나타낼 수 있다. 트래킹 정보는 예를 들면, 사고 시점으로부터 앞선 30초 동안의 브레이크 정보(브레이크를 밟은 시점, 패턴 등)를 포함할 수 있다. 트래킹 구간 길이는 사용자에 의해 설정 또는 변경될 수 있다. 여기서 사용자는 운전자, 서버 운영자, 시스템 설계자 등을 포함한다. 브레이크 정보는 ECU 등의 차량 시스템으로부터 획득될 수 있다. 브레이크 정보는 주행 중에 실시간으로 획득될 수 있다. 브레이크 정보는 제동 이벤트가 발생한 후에 브레이크 정보를 트래킹하고, 트래킹된 브레이크 관련 정보를 포함할 수 있다. 브레이크 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각으로 부여될 수 있고, 측정 값은 소정 시간 내에 브레이크를 밟은 횟수를 나타낼 수 있다.
졸음 정보는 운전 중 졸음 횟수, 졸음 운전 당시의 시간 정보, 및 졸음 운전 당시의 위치 정보(졸음 운전 구간에 해당하는 구간 정보)를 나타낸다. 졸음 운전 정보는 운전자 모니터링 시스템 카메라에 의해 획득되고, GPS 정보로부터 졸음 운전 당시의 시간 정보 및 위치 정보가 획득될 수 있다. 졸음 운전 정보는 주행 중에 실시간으로 획득될 수 있다. 졸음 운전 정보는 졸음 운전 이벤트가 발생한 후에, 졸음 운전이 지속되는 동안 트래킹된 졸음 운전 관련 정보를 포함할 수 있다. 졸음 운전 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각으로 부여될 수 있고, 측정 값은 졸음 운전 지속 시간, 졸음 운전 시간대, 졸음 운전 날씨 등의 정보를 포함할 수 있다.
도로 유형/지점 정보는 도로 유형 및 지점에 대한 정보를 나타낸다. 도로 유형/지점 정보는 차량 외부 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터, 및 GPS 정보로부터 획득될 수 있다. 도로 유형/지점 정보는 주행 중에 실시간으로 획득된다. 도로 유형/지점 정보의 평가 값은 예를 들면, 국도, 고속도로, 교차로, 터널, 골목 등으로 부여될 수 있다. 도로 유형/지점 정보의 측정 값은 예를 들면, 최근 소정 기간 동안의 지점 정보를 포함할 수 있다.
진입 차선 위치 정보는 교차로에서 좌회전, 또는 우회전 시, 진입차선 미 준수 여부에 대한 정보를 나타낸다. 진입 차선 위치 정보는 차량 외부 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터, 및 GPS 정보로부터 획득될 수 있다. 진입 차선 위치 정보는 주행 중에 실시간으로 획득된다. 진입 차선 위치 정보의 평가 값은 준수 또는 미준수로 부여될 수 있다. 진입 차선 위치 정보의 측정 값은, 진입차선 미 준수 좌회전 또는 우회전 시의 진입 차선 위치(예를 들면, 직진 1차선 좌회전, 우측 2차선 우회전)를 나타낼 수 있다.
운전자 개인 정보는 운전자의 개인 정보로서, 운전자의 운전 경력, 나이, 성별, 신체 크기(상, 중, 하)를 나타낸다. 운전자 개인 정보는 운전자 등록 시 초기 1회로 설정될 수 있다. 운전자 개인 정보의 측정 값은 운전자 개인 정보의 복수의 항목의 값들(예를 들면, 운전 경력 3년, 27세, 남자, 중)을 포함할 수 있다.
신호 준수 여부 정보는 신호 위반 또는 법규 위반 건수를 나타낸다. 신호 준수 여부 정보는 차량의 외부 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터로부터 획득될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 촬영된 영상 데이터로부터 신호를 인지하고, 차량의 주행 정보에 기초하여 신호 준수 여부를 판단할 수 있다. 신호 준수 여부 정보는 주행 중에 실시간으로 획득될 수 있다. 신호 준수 여부 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각으로 부여될 수 있다. 신호 준수 여부의 측정 값은, 전체 신호 검출 횟수 중 신호 미 준수 비율(예를 들면, 10%)로 정의될 수 있다.
일시 정보는 주행 시간대, 요일, 공휴일 여부에 대한 정보를 나타낸다. 일시 정보는 차량 시스템 또는 차량용 전자 장치(110)의 통신부(116)를 통해 외부 장치로부터 획득될 수 있다. 일시 정보의 평가 값은 사고와 관련된 일시 정보(예를 들면, 월요일, 공휴일, 오전 10시 등)을 포함할 수 있다. 일시 정보의 측정 값은 주행 중인 특정 일시 값을 나타낼 수 있다.
차종 정보는 차량에 대한 정보로서, 대여 차량인지 여부, 차량 유형, 차량 모델, 차량 제조사 등의 정보를 포함할 수 있다. 차종 정보는 차량 시스템으로부터 획득될 수 있다. 차량 정보의 평가 값은 차량 유형, 대여 차량 여부에 대한 평가 값을 포함하고, 예를 들면, 승용/대여, 또는 승용/자차 등의 형태로 부여될 수 있다.
신호 변경 경과 시간 정보는 주행 중 신호를 준수하지 않은 경우, 신호 통과 시 신호 변경 후 경과 시간을 나타낸다. 예를 들면, 신호 변경 경과 시간 정보는 전지 신호로 신호 변경 후 사거리를 통과한 경우, 횡단 보도를 통과한 경우 등 신호를 준수하지 않은 경우에 신호 변경 후 경과 시간을 나타낸다. 신호 변경 경과 시간 정보는 차량 외부 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터로부터 획득될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 신호 시스템과 통신하여 신호 시스템으로부터 신호 정보를 수신하고, 수신된 신호 정보로부터 신호 변경 시점을 결정하고, 신호 변경 경과 시간 정보를 획득할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 V2X 또는 V2I(Vehicle to Infrastructure) 통신을 통해 신호 시스템과 통신할 수 있다. 신호 변경 경과 시간 정보는 주행 중에 실시간으로 획득될 수 있다. 신호 변경 경과 시간 정보의 평가 값은 정상, 또는 경과 시간 통계 값(예를 들면, 3초)으로 부여될 수 있다. 신호 변경 경과 시간 정보의 측정 값은 신호 준수, 주황색(주황색 신호로 변경 후 신호 안전선을 통과한 경우), 정지 신호(정지 신호로 변경 후 신호 안전선을 통과한 경우) 등으로 부여될 수 있다.
안내 무시 경향 정보는 사고 위험 정보 또는 운전 가이드 정보를 무시하는 경향을 나타낸 정보이다. 예를 들면, 차선 유지를 안내했으나 차선을 변경한 경우 안내를 무시한 것으로 판단한다. 안내 무시 경향 정보는, 차량 시스템으로부터 획득된 주행 정보, 및 출력 인터페이스(118)를 통해 출력된 사고 위험 정보 또는 운전 가이드 정보에 기초하여 획득된다. 안내 무시 경향 정보는 주행 중에 실시간으로 획득된다. 안내 무시 경향 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각 등으로 부여될 수 있다. 안내 무시 경향 정보의 측정 값은 사고 위험 정보 또는 운전 가이드 정보 제공 횟수 중 미 준수 비율(예를 들면, 50%)로 정의될 수 있다.
사고 정보는 실제 사고가 발생한 경우, 사고에 대한 정보를 나타낸다. 사고 정보는 사고 지점, 사고 시의 운전자 정보를 포함할 수 있다. 사고 정보는 차량 시스템, 차량에 구비된 카메라, 센서, 또는 차량의 메인 컨트롤 유닛(MCU) 등으로부터 획득된 정보로부터 획득될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사고 정보는 외부 서버로부터 획득될 수 있으며, 예를 들면, 보험사 서버, 교통 인프라 관련 서버, 경찰 서버 등으로부터 획득될 수 있다.
추월 경향 정보는 주행 중 추월을 자주 하는지에 대한 정보를 나타낸다. 추월 경향 정보는 추월 빈도, 추월 진입 전/후의 차선, 추월 속도 등의 정보를 포함할 수 있다. 추월 경향 정보는 차량 외부 카메라, 차량 시스템 등으로부터 획득된 정보로부터 획득될 수 있다. 추월 경향 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각 등으로 부여될 수 있다.
규정 속도 준수 정보는 차량이 규정 속도를 지키는지 여부에 대한 정보를 나타낸다. 규정 속도 준수 정보는 차량 외부 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터에서 검출된 규정 속도 또는 외부 서버에서 획득된 규정 속도 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, 규정 속도 준수 정보는 차량 시스템에서 획득된 속도 정보를 이용하여 획득될 수 있다. 규정 속도 준수 정보는 주행 중 실시간으로 획득될 수 있다. 규정 속도 준수 정보는 규정 속도 미준수가 발생한 경우, 규정 속도 미 준수 시점부터 규정 속도 준수 여부에 대해 트래킹한 정보를 포함할 수 있다. 규정 속도 준수 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각 등으로 부여될 수 있다.
스티어링 휠 방향 전환/급회전 정보는 스티어링 휠 방향 전환 또는 급회전을 빈번하게 하는지 여부에 대한 정보를 나타낸다. 스티어링 휠 방향 전환/급회전 정보는 차량 시스템으로부터 획득된 조향 정보에 기초하여 획득될 수 있다. 스티어링 휠 방향 전환/급회전 정보는 주행 중 실시간으로 획득된다. 스티어링 휠 방향 전환/급회전 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각 등으로 부여될 수 있다.
멀티미디어 사용 정보는 운전 중 오디오/비디오 시스템 사용 여부에 대한 정보를 나타낸다. 멀티미디어 사용 정보는 예를 들면, 운전 중 오디오/비디오 시스템 사용 여부에 대한 정보, 볼륨 크기 등의 정보를 포함한다. 멀티미디어 사용 정보는 차량 시스템으로부터 획득될 수 있고, 주행 중 실시간으로 획득될 수 있다. 멀티미디어 사용 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각 등으로 부여될 수 있고, 측정 값은 총 운전 시간 중 멀티미디어 사용 시간 비율(예를 들면, 50%)로 부여될 수 있다.
안전 지대 진입 정보는 주행 중 도로의 안전 지대로 진입한 횟수 정보를 나타낸다. 중앙선 침범 정보는 주행 중 중앙선을 침범한 횟수 정보를 나타낸다. 유턴차선 미 준수 정보는 유턴차선을 미 준수한 횟수 정보를 나타낸다. 변경 차선(점선) 미 준수 정보는 변경 차선이 아닌 차선(예를 들면, 실선)을 통과해 차선 변경을 한 횟수 정보를 나타낸다. 안전 지대 진입 정보, 중앙선 침범 정보, 유턴차선 미 준수 정보, 및 변경 차선 미 준수 정보는 차량 외부 카메라에 의해 획득된 영상 데이터 및 차량 시스템에서 획득된 정보로부터 획득될 수 있고, 주행 중 실시간으로 획득될 수 있다. 이들 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각 등으로 부여될 수 있고, 측정 값은 소정 시간 동안 또는 소정 횟수 주행 동안 검출된 횟수, 또는 차선 변경 횟수 중 비율 등으로 나타낼 수 있다.
비보호 신호 고속 진입 정보는 비보호로 통과 시 속도, 시도 횟수, 주변 차량 유무, 및 거리에 대한 정보를 나타낸다. 비보호 신호 고속 진입 정보는 차량 외부의 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터로부터 획득될 수 있고, 주행 중 실시간으로 획득될 수 있다. 비보호 신호 고속 진입 정보의 평가 값은 보통, 빈번, 위험, 심각 등으로 부여될 수 있고, 측정 값은 전체 비보호 신호 진입 횟수 중 고속 진입 비율(예를 들면, 50%)로 나타낼 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 운행 단계에 따른 당해 차량, 서버, 및 주변 차량의 동작을 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 운행 단계는 주행 준비 단계(730), 주행 단계(732), 및 주행 종료 단계(736)를 포함할 수 있다. 또한, 사고가 발생한 경우, 운행 단계는 사고 발생 단계(734)를 포함할 수 있다. 운행 단계는 당해 차량의 주행 중에 당해 차량의 당해 운전자에 의해 수행되는 단계로, 운행 단계의 동작들이 당해 차량의 동작과 관련될 수 있다.
주행 준비 단계(730)에는 당해 운전자가 시동을 걸고, 차량용 전자 장치(110)가 턴 온된다. 또한, 주행 준비 단계(730)에서 당해 운전자는 목적지를 입력한다. 주행 준비 단계(730)에서 당해 차량은 시동이 걸리면 당해 운전자 인증 동작을 수행한다(S702). 당해 운전자 인증 동작은 지문, 홍채 등 생체 신호를 이용하는 방법, 아이디/비밀번호를 이용하는 방법, 외부 장치(휴대용 통신 단말 등)와의 근접 통신을 통해 인증 정보를 수신하는 방법 등을 이용하여 수행될 수 있다.
다음으로 운전자 인증 정보를 이용하여, 당해 차량은 제2 당해 운전자 정보를 준비한다(S704). 제2 당해 운전자 정보는 운전자 습관 정보를 포함한다. 차량용 전자 장치(110)는 차량용 전자 장치(110)에 저장되어 있는 제2 당해 운전자 정보를 이용하거나, 서버로부터 제2 당해 운전자 정보를 수신하거나, 이들의 조합으로부터 제2 당해 운전자 정보를 준비할 수 있다.
또한, 차량용 전자 장치(110)는 주행 준비 단계(730)에서 서버로부터 사고 모델을 수신하여 저장한다(S706). 사고 모델 저장 단계는 도 3의 S302 대응되므로, 상세한 설명은 생략한다.
S704 단계와 S706 단계는 순차적으로 수행되거나 병렬적으로 수행될 수 있다.
사고 모델이 수신되면, 차량용 전자 장치(110)는 사고 모델에 포함된 사고 이력 정보를 이용하여, 목적지까지의 경로 내에 포함된 위험 지역을 검출하고, 검출된 위험 지역 정보를 출력한다. 차량용 전자 장치(110)는 사고 모델에 포함된 사고 이력 정보의 사고 위치 정보에 기초하여, 목적지까지의 경로 상에 사고 위치 정보에 대응하는 위험 지역이 포함되어 있는지 여부를 판단하고, 사고 위치 정보에 대응하는 위험 지역이 포함되어 있는 경우, 위험 지역에 대한 정보를 출력 인터페이스(118)를 통해 출력한다. 주행 준비 단계(730)에서 사용자는 목적지까지의 경로에 포함된 위험 지역을 제공받아, 주행 시 위험 지역에서 주의하여 운전할 수 있다. 목적지까지의 경로가 복수 개 있는 경우, 차량용 전자 장치(110)는 복수의 경로 각각에 대해 위험 지역이 있는지 여부를 판단한다. 차량용 전자 장치(110)는 복수의 경로 각각에 대해 위험 지역에 대한 정보를 제공할 수 있다.
다음으로 주행이 시작되면 주행 단계(732)가 수행된다. 주행이 시작되면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 운전자 정보를 수집하고 작성한다(S710). 차량용 전자 장치(110)는 당해 차량의 주행 동안, 제2 당해 운전자 정보에 포함되는 적어도 하나의 운전자 정보 항목 각각에 대해 정보를 수집하고 업데이트한다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 당해 차량의 외부 카메라의 촬영 영상으로부터 차선 유지 무시 정보를 실시간으로 수집하고, 실시간으로 수집된 차선 유지 무시 정보에 대한 통계를 수행하여, 차선 유지 무시 정보를 생성한다. 또한, 차량용 전자 장치(110)는 촬영 영상으로부터 차선 유지 무시 정보를 생성할 때, 누적 평가 값, 최근 1개월 평가 값, 금번 주행 평가 값 등 다른 시간 구간에 대한 복수의 통계 값을 산출하고, 복수의 통계 값 각각으로부터 기간에 따른 복수의 평가 값을 생성할 수 있다.
또한, 주행이 수행되는 동안, 차량용 전자 장치(110)는 제2 주변 운전자 정보를 수신하고 관리한다(S712). 제2 주변 운전자 정보의 수신 동작은 앞서 도 3에서 설명한 S304 단계에 대응된다. 제2 주변 운전자 정보 관리 동작은 주변 차량에 운전자 정보를 요청할지 여부를 판단하는 동작, 주변 차량으로부터 수신된 제2 주변 운전자 정보를 주변 차량의 상대 위치에 따라 관리하는 동작 등을 포함한다. 주변 차량은 당해 차량의 요청에 따라 제2 주변 운전자 정보를 당해 차량으로 전송한다.
당해 차량의 차량용 전자 장치(110)는 사고 모델 정보, 제2 당해 운전자 정보, 및 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 사고 위험 정보를 생성한다(S714). 사고 위험 정보 생성 과정은 도 3의 S306 단계에 대응된다.
또한, 당해 차량의 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험 정보를 출력한다(S716). 사고 위험 정보의 출력은 도 3의 S308 단계에 대응된다.
만약 주행 중에 사고가 발생한 경우, 사고 발생 단계(734)가 진행된다.
당해 차량의 차량용 전자 장치(110)는 외부 카메라의 촬영 영상, 당해 차량의 센서 신호, ECU 출력 신호, 주행 중 비정상적 차량 시스템 턴 오프, 또는 외부 기관으로부터 수신된 사고 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합에 기초하여 사고 발생을 검출할 수 있다(S718).
차량용 전자 장치(110)는 사고 발생이 검출되면, 사고 정보를 획득하고 기록한다(S720). 사고 정보는 사고 위치, 사고 위치의 도로 유형, 사고 시의 당해 운전자 정보, 사고 시의 주변 운전자 정보 및 주변 차량의 상대 위치, 또는 신호 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함한다. 사고 정보는 사고 발생 이전 소정 시간 이내의 사고 정보를 포함할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 주행 중에, 소정 시간 이내의 위치 정보, 도로 유형, 당해 운전자 정보, 주변 운전자 정보 및 주변 차량의 상대 위치, 또는 신호 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 수집하고, 임시 저장할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 사고 발생 시, 임시 저장된 정보를 이용하여, 소정 시간 이내의 사고 정보를 기록할 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 획득된 사고 정보를 서버로 업로드한다(S722). 서버는 수신된 사고 정보를 이용하여 제1 유형의 사고 모델 정보를 생성하고 저장한다.
사고 발생 단계(734)의 동작들은 사고 발생 시에만 수행되고, 사고가 발생하지 않는 경우, 수행되지 않는다.
당해 차량의 주행이 종료되면, 주행 종료 단계(736)가 수행된다. 주행 종료 단계(736)에서 당해 차량의 차량용 전자 장치(110)는 주행 단계(732) 동안 수집된 주행 관련 정보 및 제2 당해 운전자 정보를 서버로 업로드한다(S724). 일 실시예에 따르면, 당해 차량의 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 운전자 정보에 대해 소정 구간에 대한 통계를 수행하여, 평가 값을 산출하고, 산출된 평가 값을 서버로 업로드할 수 있다. 또한, 일 실시예에 따르면, 당해 차량의 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 운전자 정보 중 개인 정보에 해당하는 항목(예를 들면, 운전자 이름, 연락처, 나이 등)을 제외하고 서버로 전송할 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따라 주행 준비 단계에서 경로 내 위험 지역 검출 및 출력 GUI 뷰를 나타내 도면이다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 주행 준비 단계에서 목적지까지의 경로 내의 위험 지역을 검출하고 출력할 수 있다(S708). 도 8은 일 실시예에 따라 경로 내 위험 지역을 출력하는 GUI 뷰를 나타낸다. 일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 목적지가 설정되면 목적지까지의 경로를 탐색한다. 이를 위해, 차량용 전자 장치(110)는 소정의 네비게이션 프로그램을 실행하여 목적지까지의 경로를 탐색하거나, 서버로부터 목적지까지의 경로 정보를 수신할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 목적지까지의 경로가 결정되면, 사고 모델 정보에 포함된 사고 위치 정보 및 경로 내의 각 지점을 매칭하여, 경로 내에서 위험 지역을 결정한다. 차량용 전자 장치(110)는 도 8에 도시된 바와 같이, 경로 내에서 검출된 위험 지역에 대한 정보를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 위험 지역 제공 GUI 뷰는 목적지 정보(810), 지도 정보(820), 및 사고 위험 지역 정보(830)를 포함할 수 있다. 목적지 정보(810)는 사용자에 의해 설정된 목적지를 나타낸다. 지도 정보(820)는 출발 위치부터 목적지까지의 경로 정보를 지도 상에 나타낸 정보이다. 사고 위험 지역 정보(830)는 목적지까지의 경로 상에서 검출된 위험 지역 정보를 나타낸다. 사고 위험 지역 정보(830)는 적어도 하나의 경로(832, 834) 각각에 대한 위험 지역 정보를 나타낸다. 일 실시예 따르면, 사고 위험 지역 정보(830)는 도 8에 도시된 바와 같이 사고 위험 지역 정보의 리스트를 포함한다. 다른 실시예에 따르면, 사고 위험 지역 정보가 지도 정보(820) 상에 표시될 수 있다. 예를 들면, 사고 위험 지역 정보에 대응하는 지점 상에 사고 위험 지역이라는 인디케이터가 표시될 수 있다. 또 다른 실시예에 따르면, 사고 위험 지역 정보는 지도 정보(820) 상에 표시되고 동시에 830과 같은 리스트로 함께 표시될 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따라 제2 주변 운전자 정보를 수집하는 과정을 나타낸 흐름도이다. 도 9의 흐름도는 도 3의 S304의 세부 동작에 대한 일 실시예를 나타낸다.
일 실시예에 따르면, 당해 차량의 차량용 전자 장치(110)는 주변 차량에 제2 주변 운전자 정보를 요청하기 위해, 우선 외부 카메라에 의해 촬영된 촬영 영상으로부터 주변 차량을 인식한다(S902). 차량용 전자 장치(110)는 촬영 영상으로부터 인식된 주변 차량을 번호판 정보 등을 이용하여 식별한다.
차량용 전자 장치(110)는 인식된 주변 차량 모두에게 제2 주변 운전자 정보를 요청하지 않고, 일부 주변 차량에만 제2 주변 운전자 정보를 요청할 수 있다. 제2 주변 운전자 정보를 요청할 주변 차량을 선택하는 기준은 예를 들면, 위험도 정보, 주변에서 운행한 시간 등이 될 수 있고, 이 외에도 다양한 기준이 있을 수 있다. 복수의 기준에 의해 제2 주변 운전자 정보를 요청하는 경우, 각 기준에 부합하는 주변 차량을 검출하는 과정은 직렬적으로 수행되거나 병렬적으로 수행될 수 있다.
우선 위험도 정보에 기초하여 제2 주변 운전자 정보를 요청하는 실시예에 대해 설명한다. 차량용 전자 장치(110)는 인식된 주변 차량에 대해 위험도 정보를 요청하여 주변 차량의 위험도 정보를 획득한다(S904). 위험도 정보는 제2 주변 운전자 정보에 포함되는 평가 값에 기초하여 결정되고, 제2 주변 운전자 정보의 상대 위치에 따라, 위험도 정보로 활용되는 제2 주변 운전자 정보 항목이 달라질 수 있다. 예를 들면, 우측방 주변 차량 및 좌측방 주변 차량에 대해서는 차선 유지 무시 정보의 평가 값이 위험도 정보로 획득되고, 우측 전방 주변 차량 및 좌측 전방 주변 차량에 대해서는 핸들 방향/급회전 정보의 평가 값이 위험도 정보로 획득되고, 정면 전방 주변 차량에 대해서는 급제동 정보의 평가 값이 위험도 정보로 획득될 수 있다. 제2 주변 운전자의 위험도 정보는 제2 당해 차량에 의해 결정되거나, 제2 주변 차량에 의해 결정될 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 주변 차량의 위험도 정보를 획득하면, 위험도 정보에 기초하여 제2 주변 운전자 정보를 요청할 주변 차량을 결정한다(S906). 또한, 결정된 주변 차량으로 제2 주변 운전자 정보를 요청하여 제2 주변 운전자 정보를 획득한다(S908).
제2 주변 운전자 정보를 요청할 제2 주변 차량의 선별 과정의 다른 예로서, 주변에서 운행한 시간에 기초하여, 제2 주변 운전자 정보를 요청하는 실시예에 대해 설명한다. 일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 적어도 하나의 제2 주변 차량 각각에 대해, 제2 당해 차량과 일정 거리 내에서 운행한 주변 운행 시간을 실시간으로 산출한다(S910). 이를 위해 차량용 전자 장치(110)는 제2 주변 차량을 실시간으로 인식하고(S902), 각 제2 주변 차량에 대해 최초로 검출된 시점을 정의하고, 각 제2 주변 차량이 검출되는 동안 최초 검출 시점으로부터의 경과 시간을 산출할 수 있다. 만약 어떠한 제2 주변 차량이 더 이상 검출되지 않으면, 더 이상 검출되지 않는 제2 주변 차량에 대한 주변 운행 시간 산출 과정은 종료된다.
만약 주변 운행 시간이 소정의 기준 시간을 초과한 제2 주변 차량이 발견된 경우, 해당 제2 주변 차량에게 제2 주변 운전자 정보를 요청한다(S912). 예를 들면, 주변 운행 시간에 대한 소정의 기준 시간은 수십 초 또는 수 분 등으로 설정될 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 제2 주변 운전자 정보 요청에 따른 제2 주변 운전자 정보를 제2 주변 차량으로부터 수신하여 획득한다(S914).
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 사고 위험 정보를 나타내는 흐름도이다.
앞서 설명한 바와 같이 사고 모델 정보는 제1 유형으로, 실제 사고 이력에 기초하여 정의되고, 제2 유형으로 사고 위험이 높은 제1 당해 운전자 정보와 제1 주변 운전자 정보의 조합에 의해 정의될 수 있다. 사고 위험 정보 생성 과정(S306)은 제1 유형의 사고 모델 정보와 제2 유형의 사고 모델 정보에 대해 직렬적 또는 병렬적으로 각각 수행될 수 있다.
우선 제1 유형 사고 모델 정보에 의해 사고 위험 정보를 생성하는 과정을 설명한다. 차량용 전자 장치(110)는 당해 차량의 위치 정보에 기초하여, 당해 차량이 사고 지역에 진입한 것을 검출할 수 있다(S1002). 이를 위해, 차량용 전자 장치(110)는 당해 차량의 주행 중에, 위치 정보에 기초하여 사고 지역에 진입한지 여부를 지속적으로 모니터링할 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 당해 차량이 사고 지역에 진입한 것을 검출하면, 사고 모델 정보에 포함된 운전자 정보와 실시간으로 획득된 제2 당해/주변 운전자 정보를 비교한다(S1004). 차량용 전자 장치(110)는 이전 사고에 기초한 사고 모델 정보에 포함된 운전자 정보들 중, 사고에 관련된 차량들의 운전자 정보와 제2 당해 운전자 정보 및 제2 주변 운전자 정보를 비교한다. 이 때, 차량용 전자 장치(110)는 사고 모델에 포함된 차량들의 상대적인 위치와 실시간으로 획득된 당해 차량 및 주변 차량의 상대적인 위치를 매칭하여, 서로 대응되는 위치에 배치된 차량 간에 사고 모델의 운전자 정보와 제2 당해/주변 운전자 정보를 비교한다.
차량용 전자 장치(110)는 제1 유형 사고 모델에 포함된 운전자 정보와 실시간 제2 당해 운전자 정보 및 제2 주변 운전자 정보의 유사도에 기초하여 사고 위험 정보를 생성한다(S1008).
다음으로, 제2 유형 사고 모델 정보에 의해 사고 위험 정보를 생성하는 과정을 설명한다. 차량용 전자 장치(110)는 제2 유형의 사고 모델 정보에 포함된 운전자 정보와, 제2 당해 운전자 정보 및 제2 주변 운전자 정보를 비교한다(S1010). 제2 유형 사고 모델 정보는 복수의 차량의 차량 배치를 정의하고, 복수의 차량 각각에 대해 사고 발생 가능성이 높은 운전자 정보를 정의한다. 예를 들면, 제2 유형 사고 모델 정보는 전방 차량에 대해서는 급제동 성향이 있는 차량의 경우 사고 발생 가능성이 높다고 정의하고, 후방 차량에 대해서는 추월 성향이 높은 차량의 경우 사고 발생 가능성이 높다고 정의할 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 당해 차량의 주행 동안 지속적으로 제2 유형 사고 모델 정보와 실시간으로 획득된 제2 주변 운전자 정보를 비교한다. 이 때, 차량용 전자 장치(110)는 제2 유형 사고 모델에 포함된 차량들의 상대적인 위치와 실시간으로 획득된 당해 차량 및 주변 차량의 상대적인 위치를 매칭하여, 서로 대응되는 위치에 배치된 차량 간에 사고 모델의 운전자 정보와 제2 당해/주변 운전자 정보를 비교한다.
차량용 전자 장치(110)는 제2 유형 사고 모델에 포함된 운전자 정보와 실시간 제2 당해 운전자 정보 및 제2 주변 운전자 정보의 유사도에 기초하여 사고 위험 정보를 생성한다(S1014).
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 제1 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
제1 유형 사고 모델 정보는 소정의 차량의 주행 중 사고가 발생한 경우, 주행 중에 작성 된 운전자 정보를 이용하여 수집될 수 있다. 일 실시예에 따르면 차량용 전자 장치(110)는 제1 유형 사고 모델 정보를 이용하여 복수의 사고들 간의 유형을 분류하고, 복수의 사고를 유형 별로 분류하여 제1 유형 사고 모델 정보를 재생성하고 저장할 수 있다. 예를 들면, 복수의 사고들은 국도, 교차로, 고속도로 진입로, 고속도로 진출로, 고속도로 톨게이트 등으로 분류되고, 유사한 유형별로 저장될 수 있다. 서버는 사고 정보를 수집하고 사고 정보에 대한 통계를 작성하여 저장할 수 있다.
제1 유형 사고 모델 정보는 사고 지점, 사고 시 상대 위치, 사고 시 운전자 정보를 포함한다. 사고 지점 정보는 지점을 특정하기 위해 다양한 형식으로 기재될 수 있으며, 예를 들면, 사고 지점 정보는 위도 및 경도에 의해 특정되는 좌표 정보, 도로명 및 도로 상의 지점을 나타내는 위치 정보, 지명 정보 등에 의해 정의될 수 있다. 사고 시 상대 위치는, 사고 차량 및 사고 차량의 주변 차량들의 사고 시 상대 위치를 나타낸다. 사고 시 상대 위치는 사고 차량 중 하나의 차량을 기준으로 정의될 수 있다. 상대 위치는 기준 차량을 중심으로, 소정의 좌표계 상에서의 좌표 정보, 소정의 상대 위치에 부여된 기호 등의 형식으로 정의될 수 있다. 운전자 정보는 사고 시의 사고 차량 및 주변 차량 각각의 운전자 정보를 나타낸다. 운전자 정보는 앞서 설명한 운전 습관 정보를 포함할 수 있다.
제1 유형 사고 모델 정보는 서버에 저장되고, 당해 차량의 운행 시작 단계에 서버로부터 당해 차량으로 다운로드되어 저장될 수 있다. 또한, 제1 유형 사고 모델 정보는 새로운 사고를 반영하여 업데이트될 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 사고가 발생한 경우, 사고에 관련된 정보(예를 들면, 사고 지점, 사고 시 차량의 상대 위치, 당해 운전자 정보, 주변 운전자 정보 등)를 서버로 업데이트할 수 있다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따라 제1 유형 사고 모델에 기초하여 이전 사고의 운전자 정보와 제2 당해/주변 운전자 정보를 비교하는 과정을 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 당해 차량이 사고 지점과 소정 거리 이내의 사고 지역으로 진입한 경우, 사고 시의 운전자 정보와, 실시간으로 획득된 제2 당해 운전자 정보 및 제2 주변 운전자 정보를 비교한다.
예를 들면, 제1 유형 사고 모델에 총 3개의 운전자 정보가 저장되어 있고, 총 4대의 주변 차량이 검출된 경우, 4대의 주변 차량 각각에 대해, 제2 주변 운전자 정보와 사고 모델의 3개의 운전자 정보 각각을 비교한다.
차량용 전자 장치(110)는, 사고 모델의 운전자 정보와 제2 주변 운전자 정보를 비교할 때, 운전자 정보 항목 각각을 비교하고, 운전자 정보 항목 각각의 유사도에 기초하여 운전자 정보의 유사도를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운전자 정보의 유사도는 운전자 정보 항목 각각의 유사도의 결합에 의해 산출된 대표 값으로 표현될 수 있다. 예를 들면, 운전자 정보의 유사도는 5개의 운전자 정보 항목 각각의 유사도의 선형 결합에 의해 산출될 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 운전자 정보의 유사도는 복수의 운전자 정보 항목 중 소정 항목의 유사도가 기준 값을 초과하는지 여부에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 운전자 정보 유사도는 차선 유지 무시 성향 및 급제동 정보의 유사도가 기준 값을 초과하는 경우 유사도가 높은 것으로 판단될 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 운전자 정보의 유사도는 유사도가 기준 값 이상인 운전자 정보 항목의 개수에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 전체 운전자 정보 항목 중 유사도가 기준 값 이상인 운전자 정보 항목의 개수가 7개 이상인 경우 높은 레벨의 유사도를 갖고, 3 내지 6개인 경우 중간 레벨의 유사도를 갖고, 3개 미만인 경우 낮은 레벨의 유사도를 갖는다고 판단될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 소정의 사고 모델에 기초한 사고 위험 정보 생성 프로세스는, 운전자 정보 또는 위치 정보가 소정의 조건에 만족되면 수행될 수 있다. 예를 들면, 소정의 제1 유형 사고 모델에 대한 사고 위험 정보 생성 프로세스는 당해 차량이 제1 유형 사고 모델에 포함된 사고 지역에 진입하면 개시되고, 이후에 차량용 전자 장치(110)는 운전자 정보 유사도 산출 과정을 수행할 수 있다. 다른 예로서, 제2 유형 사고 모델에 대한 사고 위험 정보 생성 프로세스는, 소정의 제2 유형 사고 모델에 포함된 운전자 정보와 제2 주변 운전자 정보의 유사도가 소정 값 이상인 경우 수행될 수 있다. 제2 유형 사고 모델은 서로 계층화되어, 운전자 정보 유형별로 분류되고, 차량용 전자 장치(110)는 제2 유형 사고 모델의 유형에 따라 순차적으로 복수의 제2 유형 사고 모델을 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 스티어링 휠 정보, 졸음 운전 정보 등 각 운전자 정보 항목에 관련된 제2 유형 사고 모델이 각각 정의될 수 있다. 이러한 경우, 졸음 운전 정보의 평가 값이 소정 값 이상인 주변 차량이 검출되면, 졸음 운전 정보에 관련된 제2 유형 사고 모델이 트리거될 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 운전자 정보 유사도 산출 과정에서 유사도가 소정 레벨 이상되면 사고 위험이 있다고 판단하고 경고를 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 경고 레벨은 유사도의 레벨에 따라 달라질 수 있다. 예를 들면, 운전자 정보가 50%이상 일치하는 경우 주의 경고가 제공되고, 80%이상 일치하는 경우 사고 위험 경고가 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사고 위험 정보 생성 프로세스는 운전자 정보 또는 위치 정보가 소정의 조건에 만족되지 않는 경우 종료될 수 있다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 당해 차량의 위치가 제1 유형 사고 모델에 포함된 사고 지역과 소정 거리 이상 멀어진 경우, 해당 사고 모델에 의한 사고 위험 정보 생성 프로세스를 종료할 수 있다. 다른 예로서, 차량용 전자 장치(110)는 제2 유형 사고 모델에 포함된 운전자 정보와 제2 주변 운전자 정보의 유사도가 소정 기준 값 이하인 경우, 해당 사고 모델에 의한 사고 위험 정보 생성 프로세스를 종료할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 모니터링 단계에서 제1 시간 간격으로, 복수의 제1 유형 사고 모델 및 복수의 제2 유형 사고 모델을 모니터링하고, 현재의 위치 정보 또는 제2 주변 운전자 정보에 기초와 소정 기준 값 이상의 유사도를 갖는 사고 모델이 있는 경우, 해당 사고 모델을 타겟 사고 모델로 정의하고, 타겟 사고 모델 기준으로 사고 위험 정보를 생성할 수 있다. 타겟 사고 모델에 대한 운전자 정보 유사도 판단 주기는 제1 시간 간격보다 짧은 간격인 제2 시간 간격으로 정의될 수 있다. 이러한 실시예에 의해, 차량용 전자 장치(110)는 다양한 사고 모델에 대해 모니터링하다가, 소정의 조건이 만족되면 타겟 사고 모델을 트리거하여, 사고 위험 정보를 생성함에 의해 보다 효과적으로 다양한 사고 모델에 기반한 사고 위험 정보를 생성할 수 있다.
도 13은 본 개시의 다른 실시예에 따른 제1 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
다른 실시예에 따르면, 제1 유형 사고 모델 정보는 운전자 정보의 소정의 항목과 연관되어 기록될 수 있다. 예를 들면, 운전자 정보(1310) 내에 소정의 항목에 대해 연관 사고 정보(1312a, 1312b)가 기록된다. 또한, 연관 사고 정보(1312a, 1312b)에 대응하는 적어도 하나의 사고 지점 정보, 및 각각의 사고 지점 정보에 대응하는 사고 운전자 정보(1320a, 1320b)가 제1 유형 사고 모델 정보에 기록될 수 있다. 연관 사고 정보(1312a, 1312b)는 전체 사고 정보의 통계에 의해 기록될 수 있고, 소정의 운전자 정보 항목에 연관된 사고 정보가 증가할수록 연관 사고 정보(1312a, 1312b)의 개수가 증가하고, 사고 지점 정보에 대응하는 사고 운전자 정보(1320a, 1320b)가 누적될 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 현재의 당해 차량(V1) 및 주변 차량(V2) 각각의 운전자 정보와 제1 유형 사고 모델 정보에 포함된 사고 운전자 정보(1320a)를 비교하여 유사도를 판단한다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 현재 당해 차량이 제1 연관 사고 정보(1312a)에 대응하는 지역에 진입한 경우, 제1 연관 사고 정보(1312a)에 대응하는 사고 운전자 정보(1320a)를 비교하여, 유사도를 판단할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 유사도 판단 결과에 따라, 주변 차량(V2) 각각에 대한 사고 위험 레벨을 결정할 수 있다. 예를 들면, 주변 차량(V2)의 사고 위험 레벨은 유사도에 기초하여 위험, 주의, 또는 보통으로 분류될 수 있다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따라 제1 유형 사고 모델에 기초한 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 제1 유형 사고 모델 정보는 사고 시의 차량 배치(1410)를 정의하고, 각 차량의 상대 위치 별로 사고 운전자 정보를 저장한다. 또한, 제1 유형 사고 모델 정보는 사고 시의 차량 배치(1410)에 포함된 복수의 차량들에 대한 사고 운전자 정보(1420a, 1420b, 1420c)를 차량(VV21, VV22, ??, VV30) 별로 각각 저장할 수 있다. 차량용 전자 장치는 제1 유형 사고 모델 정보에 포함된 차량 배치(1410)에서 제2 당해 차량에 대응하는 사고 모델 차량(VV1) 및 제2 주변 차량에 대응하는 사고 모델 차량(VV21, VV22, ??, VV30)을 각각 정의할 수 있다. 차량용 전자 장치는 현재의 차량 배치와 사고 모델의 차량 배치를 매칭할 때, 도로 상에서의 차량의 위치, 차량 간의 상대적인 배치에 기초하여 대응되는 차량을 결정할 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 서로 대응되는 사고 모델 차량(VV21, VV22, ??, VV30)과 제2 주변 차량 간에, 사고 운전자 정보(1420a, 1420b, 1420c)와 제2 주변 운전자 정보를 비교하여 유사도를 판단한다. 여기서 사고 운전자 정보(1420a, 1420b, 1420c)는 각 위치의 사고 모델 차량(VV21, VV22, ??, VV30) 각각에 대해 별도로 작성되고 저장된다. 일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 차량의 제2 당해 운전자 정보와, 제2 당해 차량에 대응하는 사고 모델 차량(VV1)의 사고 운전자 정보를 비교하여 유사도를 판단한다.
일 실시예에 따르면, 제1 유형 사고 모델 정보는 사고 모델 차량(VV21, VV22, ??, VV30) 각각에 대해, 소정 기준 이상의 평가 값을 갖는 주요 운전자 정보 항목의 조합을 정의하고, 주요 운전자 정보 항목에 대해 제2 주변 운전자 정보가 유사한 평가 값을 갖는지 여부를 판단할 수 있다. 제1 유형 사고 모델 정보는 사고 정보가 누적됨에 따라 통계적으로 사고 운전자 정보의 특성을 정의할 수 있고, 이러한 통계 정보에 의해 각 사고 모델 차량(VV21, VV22, ??, VV30)에 대해 주요 운전자 정보 항목의 조합을 정의할 수 있다. 이러한 통계 정보는 사고 지점 별로 산출될 수 있고, 다른 예로서, 사고 지점의 유형별로(예를 들면, 사거리, 오거리, 로터리, 고가도로 진입로, 고속도로 진입로, 고속도로 진출로 등) 산출될 수 있다. 예를 들면, 제1 유형 사고 모델 정보는 VV21 사고 모델 차량에 대해 주요 운전자 정보 항목으로 비보호 좌회전, 평균 시속을 정의하고, VV23 사고 모델 차량에 대해 주요 운전자 정보 항목으로 교차로 신호 꼬리 물기를 정의하고, VV26 사고 모델 차량에 대해 2차선 우회전 성향을 정의할 수 있다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따라 제1 유형 사고 모델에 기초하여 사고 위험 정보를 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
앞서 도 14에서 설명한 바와 같이, 제1 유형 사고 모델에 기초하여 사고 운전자 정보와 제2 주변 운전자 정보 간의 유사도를 판단함에 의해, 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험을 판단한다. 도 15은 이전에 사고 이력이 있는 사거리에서의 주행 상황을 나타내며, V1, V21, V23, V26, 및 V29는 실제 주행 중인 차량을 나타낸다. 이들 차량 중, V1은 제2 당해 차량을 나타낸다. 사고 운전자 정보와 제2 주변 운전자 정보의 비교 결과, V21, V23, V26 차량의 제2 주변 운전자 정보가 제1 유형 사고 모델에 포함된 사고 운전자 정보의 유사도가 높게 판단된 경우, 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험이 높은 것으로 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 유형 사고 모델은 사고 발생 직전 소정 시간 이내의 주행 이력을 저장하고, 사고 발생 직전 소정 시간 이전의 차량 배치와 현재의 차량 배치를 매칭시켜 사고 운전자 정보와 제2 주변 운전자 정보를 비교할 수 있다. 사고 발생 직전 소정 시간 이전의 상황에 기초하여 사고 운전자 정보와 제2 주변 운전자 정보를 비교한 결과, 운전자 정보들 간의 유사도가 소정 값 이상으로 높은 경우, 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험이 높은 것으로 판단하고 경고할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제1 유형 사고 모델 정보에 포함된 사고 시의 주행 경로를 참고하여, 사고 발생이 가능한 주행 경로(1510a, 1510b, 1510c)를 예측하고, 예측된 사고 위험 주행 경로(1510a, 1510b, 1510c)를 사고 위험 정보로서 제공할 수 있다. 또한, 차량용 전자 장치(110)는 예측된 사고 위험 주행 경로(1510a, 1510b, 1510c)에서 당해 차량(V1)의 주행 경로(1510c)와 주변 차량(V21, V23)의 주행 경로(1510a, 1510b)를 서로 구별되도록(예를 들면, 다른 컬러를 이용하여) 표시할 수 있다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따라 제1 유형 사고 모델에 기초한 사고 모델 정보와 제2 주변 운전자 정보를 비교한 결과를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따라 제1 유형 사고 모델 정보의 사고 운전자 정보(1420a, 1420b, 1420c)와 제2 주변 운전자 정보를 비교한 결과, 운전자 정보 간의 유사도가 소정 기준 값 이하인 경우, 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험 가능성이 낮다고 판단하고, 사고 위험을 경고하지 않을 수 있다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따라 제1 유형 사고 모델에 기초하여 사고 위험 정보를 산출하는 과정을 나타낸 도면이다. 도 17은 앞서 도 16에서 설명한 예의 비교 결과에 따른 사고 위험 정보 산출 과정을 나타낸다.
도 17에 대해서는 제1 유형 사고 모델의 사고 운전자 정보(1420a, 1420b, 1420c)와 제2 주변 운전자 정보를 비교한 결과, V21, V23, V29 주변 차량은 사고 운전자 정보와 해당 주변 차량의 제2 주변 운전자 정보 간의 유사도가 소정 기준 값 미만이고, V26 주변 차량은 사고 운전자 정보와 해당 주변 차량의 제2 주변 운전자 정보 간의 유사도가 소정 값 이상인 경우를 가정하여 설명한다. 이러한 경우, 차량용 전자 장치(110)는 V21, V23, V29 차량에 대해서는 사고 가능성이 낮다고 판단하여, 사고 위험에 대해 사용자에게 경고하지 않는다. 또한, 당해 차량 V1의 주행 경로(1710c) 및 주변 차량 V21의 예상 경로(1710a) 및 V23의 예상 경로(1710b)를 고려하더라도 주행 경로(1710c) 상에서 사고 발생 가능성은 낮게 판단되므로, 차량용 전자 장치(110)는 주행 경로(1710c) 상에서의 사고 발생 가능성에 대해 경고하지 않거나, 사고 위험 가능성이 낮다는 정보를 제공할 수 있다.
V26 차량은 2차선 우회전 성향 운전자로서, 2차선 우회전으로 인한 사고 위험이 있기 때문에, 차량용 전자 장치(110)는 V26 차량과의 사고 발생 가능성이 있다는 사고 위험 정보를 생성하고 제공할 수 있다.
본 실시예에 따르면, 기존에 사고 이력이 있는 지점 또는 도로 유형이라 하더라도, 사고 시의 차량 배치 및 각 차량에 대한 사고 운전자 정보를 별도로 저장하고, 당해 차량 및 주변 차량의 배치에 따라 각 상대 위치에 대응하는 사고 운전자 정보와 제2 주변 운전자 정보를 각각 비교함에 의해, 보다 정확하게 사고 발생 가능성을 예측할 수 있는 효과가 있다. 또한, 본 실시예에 따르면, 사고 이력이 있다고 무조건 사고 위험 가능성을 경고하지 않고, 주변 운전자의 운전 습관에 기초하여 사고 발생 가능성이 낮은 경우를 필터링하여 불필요한 경고를 하지 않는 효과가 있다.
다음으로 도 18 내지 도 22를 참조하여 제2 유형 사고 모델 정보의 구체적인 예시와 그에 따른 사고 위험 정보를 설명한다. 도 18 내지 도 22에서 사고 모델 정보에 포함된 당해 차량은 제1 당해 차량, 사고 모델 정보에 포함된 주변 차량은 제1 주변 차량이라고 지칭한다. 실제 주행 중인 당해 차량은 제2 당해 차량, 실제 주행 중인 주변 차량은 제2 주변 차량이라고 지칭한다. 제2 유형 사고 모델 정보는 복수의 제1 주변 차량 속성에 대해 정의될 수 있으며, 복수의 제1 주변 차량 속성에 대해 각각 정의된 제1 주변 차량의 상대 위치 정보를 포함할 수 있다. 제1 주변 차량의 상대 위치 정보는 제1 주변 차량의 상대 위치를 나타내는 식별 기호(예를 들면, 도 5a에서 정의된 F1, F2, F3, S1, S2, R1, R2, R3 등), 또는 상대 위치 범위 등으로 정의될 수 있다. 상대 위치 범위는 예를 들면, 제1 당해 차량 후방 10m 이내 등으로 정의될 수 있다. 복수의 제1 주변 차량 속성은 예를 들면, 추월 성향 차량, 급 좌/우회전 차량, 꼬리물기 차량, 안전지대 침범 차량, 급제동 차량, 급출발 차량 등을 포함할 수 있다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따라 추월 성향 차량에 대응하는 제2 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 제2 유형 사고 모델 정보는 주변 차량 중 추월 성향 차량에 대응하는 사고 모델을 포함할 수 있다. 추월 성향 차량은 운전자 정보 항목 중 추월 경향 정보의 평가 값에 기초하여 정의될 수 있다. 예를 들면, 제2 주변 운전자 정보에서 추월 경향 정보의 평가 값이 빈번 이상인 경우, 해당 주변 차량이 추월 성향 차량으로 분류될 수 있다.
사고 모델(1810)은 제1 주변 차량 속성 정보(1818)로 추월 성향 차량을 정의하고, 제1 주변 차량의 상대 위치 정보(1814a, 1814b, 1814c)를 포함할 수 있다. 상대 위치 정보(1814a, 1814b, 1814c)는 도 18에 도시된 바와 같이 좌측 후방(1814a), 정 후방(1814b), 우측 후방(1814c) 등과 같이 지점 정보로 정의되거나, 후방의 일정 범위를 포함하는 영역 정보(1816)로 정의될 수 있다. 본 명세서에서 제2 유형 사고 모델 정보에 포함된 지점 정보 또는 영역 정보를 통칭해서 주의 영역 정보라고 지칭하고, 주의 영역 정보에서 정의된 영역을 주의 영역이라고 지칭한다. 주의 영역 정보는 다양한 좌표계를 이용하여 정의될 수 있다.
추월 성향 차량에 대한 사고 모델은 후방에서 추월 차량이 발견된 경우 사고를 예방할 수 있는 효과가 있다. 예를 들어, 제2 당해 차량(1832)이 주행하는 중에 후방에서 추월 성향을 갖는 제2 주변 차량인 관심 차량(1834)이 검출된 상황을 가정한다(1830). 추월 성향의 관심 차량(1834)은 수초 또는 수분 내에 제2 당해 차량(1832)을 추월하여 예상 위치 1838로 이동할 것으로 예상된다. 또한, 관심 차량(1834)은 주변의 제3 차량(1836)을 피해 추월을 시도할 것이다. 이러한 경우, 제2 당해 차량(1832)이 관심 차량(1834)에 의한 사고 위험을 인지하지 못하고 주행하는 경우, 관심 차량(1834)이 추월을 시도하는 중에 사고 위험이 발생할 수 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 차량(1832) 후방의 주의 영역(1816)에서 추월 성향의 관심 차량(1834)이 검출된 경우, 후방 차량의 추월에 주의하라는 사고 위험 정보를 생성하고, 이러한 사고 위험 정보를 제공한다. 또한, 차량용 전자 장치(110)는 추월 성향 차량을 주의 영역에서 검출하면, 양보 운전의 필요성을 안내할 수 있다. 사용자는 사고 위험 정보에 의해, 후방의 관심 차량(1834)이 추월 운전하는 상황을 예측하여, 후방의 관심 차량(1834)이 제2 당해 차량(1832)을 추월하는 상황에 대비하여 운전하고 사고를 예방할 수 있다(1850).
또한, 일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제3 차량(1836)에게 추월 성향을 갖는 관심 차량(1834)에 대한 사고 위험 정보를 제공할 수 있다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따라 급 좌/우회전 성향 차량에 대응하는 제2 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 제2 유형 사고 모델 정보는 주변 차량 중 급 좌/우회전 성향 차량에 대응하는 사고 모델을 포함할 수 있다. 급 좌/우회전 성향 차량은 운전자 정보 항목 중 스티어링 휠 방향 전환/급회전 정보의 평가 값에 기초하여 정의될 수 있다. 예를 들면, 제2 주변 운전자 정보에서 스티어링 휠 방향 전환/급회전 정보의 평가 값이 빈번 이상인 경우, 해당 주변 차량이 급 좌/우회전 성향 차량으로 분류될 수 있다.
사고 모델(1910)은 제1 주변 차량 속성 정보(1918)로 급 좌/우회전 성향 차량을 정의하고, 제1 주변 차량의 상대 위치 정보(1914a, 1914b)를 포함할 수 있다. 상대 위치 정보(1914a, 1914b)는 도 19에 도시된 바와 같이 좌측 전방(1914a), 우측 전방(1914b) 등과 같이 지점 정보로 정의되거나, 전방의 일정 범위를 포함하는 영역 정보(1916)로 정의될 수 있다.
급 좌/우회전 성향 차량에 대한 사고 모델은 전방의 주의 영역(1916)에서 급 좌/우회전 성향 차량이 발견된 경우 사고를 예방할 수 있는 효과가 있다. 예를 들어, 제2 당해 차량(1932)이 주행하는 중에 좌측 전방에서 급 좌/우회전 성향을 갖는 제2 주변 차량인 관심 차량(1934)이 검출된 상황을 가정한다(1930). 급 좌/우회전 성향의 관심 차량(1934)은 주행 중, 급 우회전하여 제2 당해 차량(1932) 앞으로 끼어들기를 시도할 가능성이 매우 높다. 만약 제2 당해 차량(1932)이 갑자기 끼어들기를 시도하는 관심 차량(1934)을 미처 발견하지 못하거나, 제2 당해 차량(1932)이 가속하는 경우 끼어들기를 시도하는 관심 차량(1934a)과 충돌하여 사고가 발생할 가능성이 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 차량(1932) 전방의 주의 영역(1916)에서 급 좌/우회전 성향의 관심 차량(1934)이 검출된 경우, 전방 차량의 급 좌/우회전에 주의하라는 사고 위험 정보를 생성하고, 이러한 사고 위험 정보를 제공한다. 사용자는 사고 위험 정보에 의해, 전방의 관심 차량(1934)이 끼어들기 하는 상황을 예측하고, 이러한 상황에 대비하여 운전하고 사고를 예방할 수 있다(1950).
도 20은 본 개시의 일 실시예에 따라 꼬리물기 성향 차량에 대응하는 제2 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 제2 유형 사고 모델 정보는 주변 차량 중 꼬리물기 성향 차량에 대응하는 사고 모델을 포함할 수 있다. 꼬리물기 성향 차량은 운전자 정보 항목 중 꼬리물기 정보의 평가 값에 기초하여 정의될 수 있다. 예를 들면, 제2 주변 운전자 정보에서 꼬리물기 정보의 평가 값이 빈번 이상인 경우, 해당 주변 차량이 꼬리물기 성향 차량으로 분류될 수 있다.
사고 모델(2010)은 제1 주변 차량 속성 정보(2018)로 꼬리물기 성향 차량을 정의하고, 제1 주변 차량의 상대 위치 정보(2014a, 2014b, 2014c)를 포함할 수 있다. 상대 위치 정보(2014a, 2014b, 2014c)는 도 20에 도시된 바와 같이 교차로의 왼편 대향 차량(2014b), 오른편 대향 차량(2014c), 및 정면 대향 차량(2014a)으로 정의될 수 있다. 왼편 대향 차량(2014b) 및 오른편 대향 차량(2014c)은 직진 차선 및 좌회전 차선 차량을 모두 포함하고, 정면 대향 차량(2014a)은 직진 차선의 차량을 제외하고 좌회전 차선의 차량을 포함할 수 있다.
꼬리물기 성향 차량에 대한 사고 모델은 교차로에서 경로가 교차하는 차량과의 사고를 방지할 수 있는 효과가 있다. 앞서 도 15에서 설명된 바와 같이, 꼬리물기 성향의 차량과 교차로에서 경로가 겹치는 경우 사고가 발생할 수 있는 가능성이 있다. 사고 모델(2010)은 꼬리물기 성향 차량이 사고 모델 내에서 정의된 상대 위치에서 검출되는 경우, 꼬리물기 차량에 의한 교차로 사고 가능성을 사고 위험 정보로 생성하고, 사용자에게 꼬리물기 차량이 있음을 알리고 교차로 진입 시 주의할 것을 안내하여, 교차로 사고 가능성을 낮출 수 있다.
도 21는 본 개시의 일 실시예에 따라 안전 지대 침범 성향 차량에 대응하는 제2 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 제2 유형 사고 모델 정보는 주변 차량 중 안전 지대 침범 성향 차량에 대응하는 사고 모델을 포함할 수 있다. 안전 지대 침범 성향 차량은 운전자 정보 항목 중 안전 지대 진입 정보의 평가 값에 기초하여 정의될 수 있다. 예를 들면, 제2 주변 운전자 정보에서 안전 지대 진입 정보의 평가 값이 빈번 이상인 경우, 해당 주변 차량이 안전 지대 침범 성향 차량으로 분류될 수 있다.
사고 모델(2110)은 제1 주변 차량 속성 정보(2118)로 안전 지대 침범 성향 차량을 정의하고, 제1 주변 차량의 상대 위치 정보(2114)를 포함할 수 있다. 상대 위치 정보(2114)는 도 21에 도시된 바와 같이 제1 당해 차량(2112)의 좌측 또는 우측에 안전 지대(2117)가 배치된 경우, 제1 당해 차량(2112)의 후방의 특정 위치(2114)로 정의되거나, 후방의 일정 범위를 포함하는 영역 정보(2116)로 정의될 수 있다. 안전 지대(2117)는 제2 당해 차량의 주행 중에 카메라에 의해 촬영된 촬영 영상으로부터 검출되거나, 서버로부터 수신된 도로 정보 및 위치 정보에 기초하여 검출될 수 있다.
안전 지대 침범 성향 차량에 대한 사고 모델은 후방의 주의 영역(2116)에서 안전 지대 침범 성향 차량이 발견된 경우 사고를 예방할 수 있는 효과가 있다. 예를 들어, 제2 당해 차량(2132)이 주행하는 중에 후방에서 안전 지대 침범 성향을 갖는 제2 주변 차량인 관심 차량(2134)이 검출된 상황을 가정한다(2130). 안전 지대 침범 성향의 관심 차량(2134)은 주행 중 안전 지대(2137)를 침범하여 안전 지대(2137) 상에서 주행함에 의해, 안전 지대(2137)의 끝 지점에서 차선 변경을 시도하는 제2 당해 차량(2132)과 충돌할 가능성이 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 차량(2132) 후방의 주의 영역(2116)에서 안전 지대 침범 성향의 관심 차량(2134)이 검출된 경우, 안전 지대를 침범하여 주행하는 차량에 주의하라는 사고 위험 정보를 생성하고, 이러한 사고 위험 정보를 제공한다. 사용자는 사고 위험 정보에 의해, 후방의 관심 차량(2134)이 안전 지대 상에서 주행하는 상황을 예측하고, 이러한 상황에 대비하여 차선 변경 시 주의 운전하고 사고를 예방할 수 있다(2150).
도 22는 본 개시의 일 실시예에 따라 급제동 성향 차량에 대응하는 제2 유형 사고 모델 정보를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 제2 유형 사고 모델 정보는 주변 차량 중 급제동 성향 차량에 대응하는 사고 모델을 포함할 수 있다. 급제동 성향 차량은 운전자 정보 항목 중 급제동 정보의 평가 값에 기초하여 정의될 수 있다. 예를 들면, 제2 주변 운전자 정보에서 급제동 정보의 평가 값이 빈번 이상인 경우, 해당 주변 차량이 급제동 성향 차량으로 분류될 수 있다.
사고 모델(2210)은 제1 주변 차량 속성 정보(2218)로 급제동 성향 차량을 정의하고, 제1 주변 차량의 상대 위치 정보(2214)를 포함할 수 있다. 상대 위치 정보(2214)는 도 22에 도시된 바와 같이 제1 당해 차량(2212)의 전방으로 정의되거나, 전방의 일정 범위를 포함하는 영역 정보(2216)로 정의될 수 있다. 예를 들면, 영역 정보(2216)는 전방 수십 미터(meter)로 정의될 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 Radar 센서 등을 이용하여 전방 차량과의 거리를 측정하여, 주의 영역(2216) 내의 차량을 검출할 수 있다.
급제동 성향 차량에 대한 사고 모델은 전방의 주의 영역(2216)에서 급제동 성향 차량이 발견된 경우 사고를 예방할 수 있는 효과가 있다. 예를 들어, 제2 당해 차량(2232)이 주행하는 중에 전방에서 급제동 성향을 갖는 제2 주변 차량인 관심 차량(2234)이 검출된 상황을 가정한다(2230). 급제동 성향의 관심 차량(2234)은 주행 중 급제동을 함에 의해 제2 당해 차량(2232)과 충돌할 가능성이 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 차량(2232) 전방의 주의 영역(2216)에서 급제동 성향의 관심 차량(2234)이 검출된 경우, 전방 차량의 급제동에 주의하라는 사고 위험 정보를 생성하고, 이러한 사고 위험 정보를 제공한다. 또한, 사고 위험 정보는 전방 차량과 안전 거리(2252)를 유지하라는 가이드를 포함할 수 있다. 사용자는 사고 위험 정보에 의해, 전방의 관심 차량(2234)이 급제동하는 상황을 예측하고, 이러한 상황에 대비하여 전방 차량과 안전 거리를 유지하여 사고를 예방할 수 있다(2250).
다시 도 10을 참고하여, 사고 위험 정보 생성 과정에서 사고 발생 예상 지점 산출 과정(S1006, S1012)을 포함하는 실시예에 대해 설명한다.
일 실시예에 따르면, 도 10에서 설명된 사고 위험 정보 생성 과정(S306)은 사고 발생 예상 지점 산출 과정(S1006, S1012)을 포함할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 제1 유형 사고 모델 또는 제2 유형 사고 모델에 기초하여 사고 위험 정보를 생성할 때, 사고 모델 정보에 기초하여 제2 당해 차량과 제2 주변 차량의 예상 경로를 산출하고, 사고 발생 예상 지점을 산출할 수 있다(S1006, S1012).
제1 유형 사고 모델에 대해, 차량용 전자 장치(110)는 실제 사고 발생 시의 주행 경로 및 운전자 정보에 기초하여 예상 경로 및 사고 발생 예상 지점을 산출할 수 있다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 실제 사고 발생 시의 주행 경로에 기초하여, 현재 주행 중인 제2 당해 차량의 제2 당해 운전자 정보 및 제2 주변 차량의 제2 주변 운전자 정보가 사고 모델에 포함된 운전자 정보에 유사하게 대응되는 경우, 실제 사고 발생 시의 주행 경로와 유사하게 예상 경로 및 사고 발생 예상 지점을 산출할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 현재 주행 중인 제2 당해 차량의 제2 당해 운전자 정보 및 제2 주변 차량의 제2 주변 운전자 정보가 사고 모델에 포함된 운전자 정보에 유사하게 대응되지 않는 경우, 실제 사고 발생 시의 주행 경로를 제2 당해 운전자 정보 및 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 수정하여 예상 경로 및 사고 발생 예상 지점을 산출할 수 있다.
제2 유형 사고 모델에 대해, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 차량의 제2 당해 운전자 정보 및 제2 주변 차량의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여, 제2 당해 차량 및 제2 주변 차량의 주행 경로를 예측하고 사고 발생 예상 지점을 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 차량 및 제2 주변 차량의 목적지 정보에 기초하여 예상 경로를 산출할 수 있다. 예를 들면, 제2 당해 차량이 목적지로 가기 위해, 직진이 예상되고, 제2 주변 차량은 목적지로 가기 위해 우회전이 예상되는 경우, 차량용 전자 장치(110)는 이러한 예상 경로에 기초하여 제2 당해 차량 및 제2 주변 차량 각각의 예상 경로를 예측할 수 있다. 이를 위해, 차량용 전자 장치(110)는 제2 주변 차량으로부터 목적지 정보, 또는 예상 경로에 관련된 정보 등을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 주변 차량이 주행 중인 차선에 기초하여 제2 주변 차량의 예상 경로를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 차량 및 제2 주변 차량을 실시간으로 트래킹하고, 예상 경로와 실제 경로를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 예상 경로를 업데이트할 수 있다. 예를 들면, 예상 경로와 실제 경로에 차이가 있는 경우, 차량용 전자 장치(110)는 실시간 실제 경로에 기초하여 예상 경로를 업데이트할 수 있다.
차량용 전자 장치(110)가 예상 경로를 예측하는 미래 시간 구간은 다양하게 설정될 수 있으며, 예를 들면 수초 또는 수분으로 설정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 예상 경로를 예측하는 미래 시간 구간은 제2 당해 차량의 주행 속도, 도로 유형(예를 들면, 고속도로, 국도, 교차로 등), 또는 제2 당해 차량의 운전 습관 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합에 기초하여 결정될 수 있다.
도 23은 본 개시의 일 실시예에 따라 제2 당해 차량 및 제2 주변 차량의 주행 경로의 예측 모델을 도시한 도면이다.
도 23을 참조하면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 차량(OV), 2대의 제2 주변 차량(S1, S2)이 주행 중인 T1 시점의 주행 상황에서, OV, S1, S2 차량의 주행 예상 경로(2310, 2312, 2314)를 예측할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 주행 중에 실시간으로 제1 유형 사고 모델에 기반한 예상 경로 예측(S1006), 및 제2 유형 사고 모델에 기반한 예상 경로 예측(S1014)을 수행할 수 있다. OV, S1, S2 차량의 주행 예상 경로(2310, 2312, 2314)는 앞서 설명한 바와 같이, 기존 사고 이력, 제2 당해 운전자 정보, 및 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 예측될 수 있다. 예를 들면, 급 좌/우회전 성향의 S2 차량이 제2 당해 차량(OV) 좌측에서 검출된 경우, 차량용 전자 장치(110)는 S2 차량이 제2 당해 차량(OV)의 주행 차선으로 끼어들기를 시도하는 예상 경로(2312)를 예측할 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 차량들에 대해 예측된 예상 경로에 기초하여, 예상 경로 상에서 미래 시간 구간에 주행 경로 상에 접촉, 충돌 등이 예상되는 경우 사고 발생(2320)을 예측할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 시간에 따른 예상 경로에 기초하여, 사고 발생 예상 지점(T3) 및 사고 발생 상황을 예측하고, 사고 위험 정보를 생성하여 출력할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 사고 발생 예상이 검출되는 경우, 가능한 빠른 시점에 사고 위험 정보를 출력할 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 사고 발생 예상 시점(T3)에 기초하여, 사고를 예방할 수 있는 사고 예방 한계 시점(T2)을 산출하고 사고 예방 한계 시점(T2) 이전에 사고 위험 정보를 출력할 수 있다. 사고 발생을 예상한 시점에 이미 사고 예방 한계 시점(T2)이 도과된 경우, 사고 예방을 위한 대체 경로를 산출하여, 사용자에게 출력할 수 있다. 예를 들면, T3 시점에 2320 추돌 사고가 예상되는 경우, 차량용 전자 장치(110)는 사고 예상 지점을 피해서 주행하도록 가이드하는 정보를 사고 위험 정보로 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 주변 차량(S1, S2)에 사고 위험 정보를 전송하여, 사고 위험 정보를 공유할 수 있다. 또한, 차량용 전자 장치(110)는 제2 주변 차량(S1, S2)에 주의 운전을 요청하는 정보를 전송할 수 있다.
도 24는 본 개시의 일 실시예에 따라 차량용 전자 장치(110)에서 운전자 정보의 통계를 수집하는 방식을 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 차량의 운전자 정보를 수집하면서, 기간 별로 통계를 수행하여, 기간 별로 누적된 운전자 정보를 생성할 수 있다. 또한, 서버는 각 차량 또는 각 운전자에 대해, 기간 별로 운전자 정보의 통계를 수행하여, 기간 별로 누적된 운전자 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 데이터 누적 기간은 금일, 총 주행 기간, 또는 사고 구간으로 설정될 수 있다. 금일은 당일에 수집된 운전자 정보에 대한 통계를 의미하고, 총 주행 기간은 해당 운전자에 대한 운전자 정보를 수집한 이례로 누적된 운전자 정보에 대한 통계를 의미하고, 사고 구간은 사고가 발생한 구간의 운전자 정보에 대한 통계를 의미한다. 본 명세서에서는 금일 테이블은 금일 통계 운전자 정보, 누적 테이블은 총 주행 기간에 대해 통계가 수행된 운전자 정보, 사고 테이블은 사고 구간에 대해 통계가 수행된 운전자 정보를 의미한다.
일 실시예에 따르면, 데이터 누적 기간은 사용자에 의해 설정 및 변경이 가능하다. 사용자는 운전자, 서버 운영자, 또는 시스템 설계자 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함한다. 차량 또는 서버에 데이터 누적 기간의 변경을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 데이터 누적 기간은 예를 들면, 1일, 3일, 7일, 10일 등으로 설정될 수 있다. 다른 예로서 데이터 누적 기간은 시간대로 설정되고, 시간별, 주간, 야간, 주중, 주말 등으로 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 특정 운전자 정보 항목이 시간에 따라 다른 성향을 나타내는 경우, 해당 운전자 정보 항목에 대해 시간에 따른 통계 값이 생성되어 저장될 수 있다. 예를 들면, 졸음 정보가 오후 특정 시간 대에 위험 수준으로 나타나는 경우, 차량용 전자 장치(110) 또는 서버는 졸음 정보에 대해 시간대에 따른 통계 정보를 생성하고, 시간대에 따라 졸음 운전에 대한 평가 값을 다르게 정의할 수 있다. 이러한 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 시간대에 따라 특정 운전자 항목에 대한 평가 값을 획득하고, 위험도 정보를 다르게 정의할 수 있다. 예를 들면, 특정 운전자는 오후 2시에서 4시 사이에는 위험 운전자로 정의되고, 이외의 시간에는 안전 운전자로 정의될 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 제2 주변 차량으로부터 운전자 정보를 수신할 때, 금일 테이블, 누적 테이블, 및 사고 테이블을 모두 수신할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 제2 주변 차량의 실시간 제2 주변 운전자 정보, 금일 테이블, 누적 테이블, 또는 사고 테이블 중 적어도 하나 또는 이들의 조합에 기초하여 사고 위험 정보를 생성할 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 기간 별 운전자 정보에 기초하여, 사고 위험 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 제1 유형 사고 모델 또는 제2 유형 사고 모델과 운전자 정보를 비교할 때, 기간 별 운전자 정보에 대해 가중치를 설정하여 비교할 수 있다. 가중치는 사고 모델에 따라 달라지거나, 운전자 정보 항목에 따라 달라질 수 있다. 예를 들면, 제1 유형 사고 모델과 운전자 정보를 비교할 때, 차량용 전자 장치(110)는 사고 구간에 가장 높은 가중치를 설정하고, 금일 테이블에 다음으로 높은 가중치를 설정하고, 누적 테이블에 낮은 가중치를 설정할 수 있다. 다른 예로서, 제2 유형 사고 모델과 운전자 정보를 비교할 때, 차량용 전자 장치(110)는 제2 유형 사고 모델의 속성(끼어들기 성향, 급 좌/우회전 성향 등)에 기초하여, 제2 유형 사고 모델의 속성에 따라 금일 테이블의 가중치와 누적 테이블의 가중치를 조절할 수 있다. 예를 들면, 끼어들기 성향에 대해서는 금일 테이블보다 누적 테이블의 가중치를 높게 설정하고, 급 좌/우회전 성향에 대해서는 누적 테이블보다 금일 테이블의 가중치를 높게 설정할 수 있다.
도 25는 본 개시의 일 실시예에 따라 운전자 성향을 구별하는 과정을 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 차량 및 제2 주변 차량의 운전자 성향을 정의할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 운전자 정보 또는 제2 주변 운전자 정보로부터 각 운전자의 운전자 성향을 정의할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 운전자 정보(2510)의 평가 값(2512)으로부터 운전자 성향을 정의할 수 있다. 운전자 성향은 소정의 기준에 따라 소정의 레벨에 정의될 수 있다. 예를 들면, 운전자 성향이 방어, 일반, 주의 공격으로 구별되어 정의될 수 있다(2520). 운전자 성향의 각 레벨은 운전자 정보 항목의 평가 값(2512)에 대한 소정의 기준 값에 의해 구별될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 각 운전자 성향에 대해 레이블이 정의될 수 있다(2530). 각 운전자 성향에 대해 정의된 레이블은 색깔, 모양, 패턴, 기호, 번호 등에 의해 구별될 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 각 운전자 성향에 대해 정의된 레이블을 이용하여 각 운전자에 대한 정보를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운전자 성향은 기간 별 또는 운전자 정보 항목 별로 정의될 수 있다. 예를 들면, 당일 운전자 성향, 최근 한달 운전자 성향, 누적 운전자 성향 등으로 기간 별로 운전자 성향이 정의될 수 있다. 또한, 끼어들기 정보에 대한 운전자 성향, 급 좌/우회전 정보에 대한 운전자 성향 등 운전자 정보 항목 별로 운전자 성향이 정의될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 운전자 성향에 기초하여 제2 주변 차량에 제2 주변 운전자 정보를 요청할 수 있다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 주의 또는 공격 성향의 제2 주변 차량에만 제2 주변 운전자 정보를 요청하고, 방어 또는 일반 성향의 제2 주변 차량에는 제2 주변 운전자 정보를 요청하지 않을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 운전자 성향에 기초하여 사고 위험 정보를 제공할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험 정보를 디스플레이할 때, 운전자 성향에 따른 레이블을 이용하여 제2 주변 차량에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면, 사고 위험 정보를 제공하면서 제2 주변 차량을 디스플레이할 때, 각 제2 주변 차량의 운전자 성향에 대응하는 색깔 또는 레이블을 이용하여 각 제2 주변 차량을 디스플레이할 수 있다.
도 26은 본 개시의 일 실시예에 따른 차량 성향 정의 방식을 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 각 차량에 대해, 각 주행 경로에 따른 운전자 성향을 정의할 수 있다. 각 주행 경로에 따른 운전자 성향은, 해당 주행 경로와 관련성이 있는 운전자 정보 항목의 평가 값에 기초하여 정의될 수 있다. 좌측 진입 경로(2602)에 대해서는 안전 지대 진입 정보, 차선 유지 무시 정보, 스티어링 휠 방향 전환/급회전 정보, 좌우측 지시등 미 준수 정보 등의 운전자 정보 항목에 기초하여 운전자 성향이 정의될 수 있다. 좌회전 경로(2604)에 대해서는, 진입 차선 위치 정보, 신호 준수 여부 정보, 신호 변경 경과 시간 정보, 스티어링 휠 방향 전환/급회전 정보, 비보호 고속 진입 정보, 꼬리물기 정보 등에 기초하여 운전자 성향이 정의될 수 있다. 직진 경로(2606)에 대해서는, 급출발 정보, 급제동 정보, 브레이크 정보, 졸음 정보, 신호 준수 여부 정보, 신호 변경 경과 시간 정보, 꼬리물기 정보 등에 기초하여 운전자 성향이 정의될 수 있다. 우회전 경로(2608)에 대해서는, 진입 차선 위치 정보, 스티어링 휠 방향 전환/급회전 정보 등에 기초하여 운전자 성향이 정의될 수 있다. 우측 진입 경로(2610)에 대해서는, 차선 유지 무시 정보, 스티어링 휠 방향 전환/급회전 정보, 좌우측 지시등 미 준수 정보 등에 기초하여 운전자 성향이 정의될 수 있다. 각 경로에 대한 운전자 성향을 결정할 때 고려되는 각 항목들은 각각 선택적으로 다양하게 조합될 수 있으며, 앞서 설명된 항목들의 조합 이외에도 다양한 변형이 가능하다.
운전자 성향은 해당 경로에서 고려하는 운전자 정보 항목에 대한 평가 값들의 조합에 의해 결정될 수 있다. 예를 들면, 운전자 성향은 해당 경로에서 고려하는 운전자 정보 항목에 대한 평가 값들에 각각 가중치를 적용하여 합산한 선형 결합에 의해 운전자 성향이 산출될 수 있다.
일 예에 따르면, 도 26에 도시된 바와 같이, 어떠한 운전자는 좌측 진입 경로(2602)에 대해, 안전지대 운행 성향이 있고 차선 침범 및 미 준수 성향이 있어 위험 차량으로 분류될 수 있다. 또한, 어떠한 운전자는 우측 진입 경로(2610)에 대해 지시등 미 준수 성향이 있어 위험 차량으로 분류될 수 있다. 또한, 어떠한 운전자는 좌회전 경로(2604)에 대해 급 차선 변경 성향, 급 가속 비보호 좌회전 성향, 꼬리 물기 성향이 있어 위험 차량으로 분류되고, 직진 경로(2606)에 대해서는 일반 차량으로 분류되고, 우회전 경로(2608)에 대해 급 차선 변경 성향 및 2차선 우회전 성향이 있어 주의 차량으로 분류될 수 있다.
도 27은 본 개시의 일 실시예에 따라 제2 주변 차량의 위험도를 정의하는 방식을 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 각 경로에 대한 운전자 성향에 기초하여, 제2 주변 차량의 상대 위치에 기초한 위험도를 정의할 수 있다. 예를 들면, 스티어링 휠 방향 전환/급회전 성향을 갖는 제2 주변 차량은 제2 당해 차량(OV)의 후방에 있을 때는 위험 차량이 아니지만, 당해 차량(OV)의 좌측, 우측, 또는 전방에 있을 때는 위험 차량으로 분류될 수 있다. 다른 예로서, 안전 지대 진입 성향을 갖는 제2 주변 차량은 제2 당해 차량(OV)의 전방에 있을 때는 위험 차량이 아니지만, 좌측 후방 또는 후방에 있을 때는 위험 차량으로 분류될 수 있다. 이와 같이, 차량용 전자 장치(110)는 제2 주변 차량의 상대 위치 및 각 차량의 운전자 성향에 기초하여 제2 주변 차량의 위험도를 산출하고, 산출된 위험도를 사고 위험 정보로 제공할 수 있다. 각 위험도에는 소정의 레이블(2704)이 할당되어 사고 위험 정보를 출력할 때 이용될 수 있다.
도 27에 도시된 바와 같이, 당해 차량(OV)을 중심으로 각 제2 주변 차량들(F1, F2, F3, S1, S2, R1, R2, R3, O1, O2)에 대해 위험도가 정의될 수 있다. 또한, 제2 주변 차량에 대한 위험도 정보가 출력 인터페이스를 통해 출력될 수 있다. 예를 들면, 도 27에 도시된 바와 같이 레이블이 부여된 위험도 정보가 디스플레이될 수 있다. 또한, 일 실시예에 따르면, 각 제2 주변 차량(F1, F2, F3, S1, S2, R1, R2, R3, O1, O2)들에 대해, 위험도 관련 정보(2702)가 위험도 정보와 함께 출력될 수 있다. 예를 들면, 좌측 전방의 F1 차량에 대해, 유턴 차선 미 준수, 급정거 성향, 급 차선 변경 성향이 있다는 위험도 관련 정보(2702)가 출력될 수 있다.
다음으로, 사고 정보 제공 실시예에 대해 설명한다.
앞서 도 1 및 도 3에서 설명한 바와 같이, 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험 정보를 생성하여 출력 인터페이스(118)를 통해 출력할 수 있다(S308). 사고 위험 정보는 GUI, 오디오 출력, 진동 출력 등 다양한 방식으로 출력될 수 있다. 또한, 사고 위험 정보는 통신부(116)를 통해 서버 또는 제2 주변 장치 등 외부 장치로 전송되어 출력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 사고 발생 가능성의 유/무를 판단하여 사고 위험 정보를 생성하고 제공할 수 있다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 사고 모델의 운전자 정보와 제2 당해/주변 운전자 정보 간의 유사도가 소정 기준 값 이상인 경우, 사고 발생 가능성이 있다고 판단하고, 사고 위험을 경고할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 사고 발생 가능성의 레벨을 판단하여 사고 위험 정보를 생성하고 제공할 수 있다. 예를 들면, 차량용 전자 장치(110)는 운전자 정보 유사도의 수치 범위에 따라, 사고 발생 가능성은 높음, 주의, 보통, 낮음, 안전 등의 레벨로 구별하고, 사고 발생 가능성의 레벨을 사고 위험 정보로 제공할 수 있다. 또한, 사고 발생 가능성의 레벨은 각각 소정의 속성이 부여된 레이블에 대응될 수 있다. 예를 들면, 사고 발생 가능성의 레벨이 각각 서로 다른 컬러(예를 들면, 빨강색, 주황색, 회색, 파랑색, 녹색 등)에 매칭되어, 사고 발생 가능성을 제공할 때, 컬러에 의해 사고 발생 가능성 레벨을 제공할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 사고 발생 가능성을 수치화하고, 수치화된 사고 발생 가능성을 사고 위험 정보로서 제공할 수 있다. 예를 들면, 사고 발생 가능성은 퍼센트(%) 값 등으로 수치화될 수 있다. 또한, 사고 발생 가능성은 수치화된 퍼센트 값으로 제공되거나, 그래프 등의 형태로 제공될 수 있다.
도 28은 본 개시의 일 실시예에 따라 사고 위험 정보를 출력하는 GUI 뷰를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험 정보를 디스플레이할 수 있다. 사고 위험 정보는 단독 GUI 뷰로 출력되거나, 다른 기능에 관련된 정보와 함께 출력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사고 위험 정보는 내비게이션 GUI 뷰와 함께 디스플레이될 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 내비게이션 정보(2810, 2812)를 출력하면서, 소정의 영역(2820)에 사고 위험 정보를 함께 출력할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 차량의 주행 중에 계속해서 사고 위험 정보를 출력하거나, 위험 차량 또는 위험 상황이 검출된 경우에만 사고 위험 정보를 출력하거나, 주변 차량이 검출된 경우에만 사고 위험 정보를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사고 위험 정보는 텍스트 정보(2822)로 디스플레이될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 사고 위험 정보는 제2 당해 차량 및 제2 주변 차량의 상대 위치를 도시한 그림 상에 제공될 수 있다(2824). 예를 들면, 앞서 도 27에 도시된 형태로 사고 위험 정보가 디스플레이될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사고 위험 정보는 시각 정보와 함께 오디오 정보로 함께 출력될 수 있다. 예를 들면, 출력 인터페이스는 사고 위험 정보에 관련된 음성(예를 들면, '좌측 후방 차량 주의' 등의 안내 음성)을 출력할 수 있다.
도 29는 본 개시의 일 실시예에 따라 사고 위험 정보를 제공하는 GUI 뷰를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 사고 발생이 예상되는 경우, 사고 발생 예상 지점(2910)과 관련 주변 차량(2930)에 대한 정보를 제공할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 차량용 전자 장치(110)는 사고 모델 및 실시간 운전자 정보에 기초하여, 제2 당해 차량과 제2 주변 차량의 예상 경로 및 사고 발생 예상 지점을 산출하고(S1006, S1014), 사고 위험 정보를 생성할 수 있다(S1008, S1014). 이와 같이 차량의 예상 경로를 산출하고 사고 발생 예상 지점을 산출하는 과정에서 사고가 예상되는 경우, 차량용 전자 장치(110)는 사고에 관련된 차량들의 예상 경로 및 사고 발생 예상 지점을 산출하고, 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 제2 당해 차량(2920), 제2 당해 차량의 예상 경로(2922), 예상되는 사고에 관련된 제2 주변 차량(2930), 제2 주변 차량의 예상 경로(2932), 및 사고 발생 예상 지점(2910)을 디스플레이할 수 있다. 각 차량의 위치, 예상 경로, 및 사고 발생 예상 지점은 시간에 따라 실시간으로 업데이트될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 사고 위험이 높다고 판단되는 경우, 사고 위험 정보를 표시하는 소정의 영역(2820)의 크기를 확대하여 사고 위험 정보를 디스플레이하거나, 전체 화면으로 사고 위험 정보를 디스플레이할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 현재 위치의 지도 데이터 상에 차량 위치, 예상 경로, 및 사고 발생 예상 지점을 도시하고, 디스플레이할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 해당 차량의 외부 촬영 카메라에 의해 촬영된 촬영 영상 상에 차량 위치, 예상 경로, 및 사고 발생 예상 지점을 도시하고, 디스플레이할 수 있다.
도 30은 본 개시의 일 실시예에 따라 사고 위험 정보를 제공하는 GUI 뷰를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 해당 차량의 외부 촬영 카메라에 의해 촬영된 촬영 영상 상에 위험도가 높은 제2 주변 차량(3010), 제2 주변 차량(3010)의 예상 경로(3020), 및 제2 주변 운전자 정보(3022)를 나타낼 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 촬영 영상을 실시간으로 디스플레이하고, 촬영 영상 상에 사고 위험 정보를 제공함에 의해, 제2 당해 차량의 운전자가 보다 쉽게 실제 상황과 사고 위험 정보를 매칭시킬 수 있도록 하는 효과를 제공한다.
도 31은 본 개시의 일 실시예에 따라 사고 위험 정보를 스티어링 휠을 통해 제공하는 구성을 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 사고 위험 정보는 스티어링 휠(3110)의 진동을 통해서 제공될 수 있다. 예를 들면, 스티어링 휠(3110) 내부의 소정의 위치에 진동 디바이스가 내장되고, 스티어링 휠(3110)의 진동에 의해 주의 경고가 출력될 수 있다. 차량용 전자 장치(110)의 프로세서(114)는 스티어링 휠(3110)의 진동 디바이스를 직접 제어하거나, 차량 구동 시스템(ECU 등)으로 소정의 진동 영역에 대한 진동 출력을 요청하여, 진동 신호를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 스티어링 휠(3110)은 서로 구별되는 스티어링 휠(3110)의 각 진동 영역(3120a, 3120b, 3120c, 3120d)에 각각 진동 디바이스를 구비하고, 주의를 요하는 방향에 대응하는 스티어링 휠(3110)의 진동 영역을 통해 진동을 출력할 수 있다. 예를 들면, 좌측 전방에서 위험도가 높은 제2 주변 차량이 검출되어 주의를 요하는 경우, 차량용 전자 장치(110)는 진동 영역 3120a를 통해 진동 신호를 출력할 수 있다. 또한, 후방에서 위험도가 높은 제2 주변 차량이 검출되어 주의를 요하는 경우, 차량용 전자 장치(110)는 진동 영역 3120c 및 3120d를 통해 진동 신호를 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 진동의 세기 및 진동의 패턴에 의해, 위험도 레벨, 긴급도 등의 정보를 제공할 수 있다.
도 32는 본 개시의 일 실시예에 따라 차량 내부 카메라 및 소정의 센서를 이용하여 사고 위험 정보를 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 차량용 전자 장치(110)는 차량 내부 상황을 모니터링하여 차량 내부 상황 정보에 기초하여 차량 내부 상황과 관련된 사고 위험 정보를 생성할 수 있다. 차량은 차량 내부를 모니터링 하기 위해, 적어도 하나의 내부 촬영 카메라(3220), 적어도 하나의 센서(3230)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 차량은 안전벨트 센서(3230), 무게 감지 센서, 소음 센서 등을 포함할 수 있다. 내부 촬영 카메라(3220)는 차량 내부의 영상을 촬영할 수 있다. 내부 촬영 영상은 운전자, 동승자, 차량 내부 등을 촬영할 수 있다. 안전벨트 센서(3230)는 안전벨트의 착탈 상태를 검출할 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 내부 촬영 카메라(3220)에서 촬영된 내부 촬영 영상, 안전벨트 센서(3230)의 검출 신호 등을 수신하여, 차량 내부 상황을 모니터링한다(S3202). 차량용 전자 장치(110)는 차량 내부에서 수집된 정보로부터 운전자 및 동승자의 안전벨트 착탈 여부, 운전자 및 동승자의 좌석 이탈 여부, 차량 내부의 위험 물체 검출 여부, 차량 내부의 소음 레벨 등의 내부 상황을 모니터링할 수 있다.
차량용 전자 장치(110)는 차량 내부 상황 정보로부터 위험 상황이 검출된 경우(S3204), 차량 내부에서 사고 위험 상황이 발생하였다는 사고 위험 정보를 생성한다(S3206). 예를 들면, 동승자가 좌석을 이탈한 경우, 동승자가 안전벨트를 착용하지 않은 경우 등의 차량 내부 위험 상황이 검출되면, 차량 내부와 관련된 사고 위험 정보를 생성한다.
다음으로, 차량 내부 상황 정보와 사고 모델을 고려하여 사고 위험 정보를 생성하는 실시예를 설명한다. 차량용 전자 장치(110)는 제1 유형 사고 모델 및 제2 유형 사고 모델에 기초하여 사고 위험이 높다고 판단된 경우, 차량 내부 상황 정보에 기초하여 차량 내부와 관련된 사고 위험 정보를 생성한다(S3208). 예를 들면, 후방에서 급제동 성향의 차량이 접근하는 경우, 차량용 전자 장치(110)는 차량 내부에 안전벨트를 착용하지 않은 탑승자가 있으면, 안전벨트 착용을 안내하는 사고 위험 정보를 생성한다(S3208).
차량용 전자 장치(110)는 차량 내부와 관련된 사고 위험 정보를 출력 인터페이스를 통해 출력할 수 있다(S308). 예를 들면, 출력 인터페이스는 안전벨트 착용 요청, 착석 요청 등의 안내 음성을 출력하거나, 안내 메시지를 디스플레이할 수 있다.
도 33은 본 개시의 일 실시예에 따른 차량 시스템의 구조를 나타낸 도면이다.
본 개시의 실시예들에 따른 차량용 전자 장치(110a)는 차량 시스템(3300) 내에 구비될 수 있다. 차량 시스템(3300)은 차량의 전체적인 시스템을 지칭하는 것으로, 차량에 구비되는 다양한 기계 장치 및 전자 장치를 포함한다. 차량용 전자 장치(110a)는 차량 시스템(3300)의 다른 구성요소들에서 획득된 구동 관련 정보 및 검출 신호들을 수신하고 이용할 수 있다. 또한, 차량용 전자 장치(110a)는 차량 시스템(3300)의 다른 구성 요소로 다양한 데이터를 제공하거나, 제어 신호를 출력하여 차량 시스템(3300)의 다른 구성 요소들을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량 시스템(3300)은 차량용 전자 장치(110a), 센서부(3310), 차량 구동 시스템(3320), ECU(3330), 및 GPS(3340)를 포함할 수 있다.
차량용 전자 장치(110a)는 프로세서(114), 저장부(112), 입출력 인터페이스(3360), 및 통신부(116)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(3360)는 앞서 도 1에서 설명된 출력 인터페이스(118)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(3360)는 디스플레이(3362), 터치스크린(3364), 다이얼(3366), 키버튼(3368), 오디오 입출력 장치(3370), 진동 디바이스(3372) 등을 구성을 선택적으로 포함하고, 다양한 조합의 입출력 디바이스를 포함할 수 있다. 디스플레이(3362), 터치스크린(3364) 등의 시각적 출력 인터페이스는 하나 또는 복수 개로 구비될 수 있으며, 터치스크린(3364)과 일반 디스플레이(3362)가 함께 구비되는 것도 가능하다. 오디오 입출력 장치(3370)는 외부 소리를 검출하는 마이크로폰 및 오디오 신호를 출력하는 스피커를 함께 구비할 수 있다. 프로세서(114)는 오디오 입출력 장치(3370)를 통해 음성 인식 사용자 인터페이스 기능을 제공할 수 있다. 진동 디바이스(3372)는 앞서 설명한 스티어링 휠 이외에도, 차량용 시트 등 다양한 위치에 배치될 수 있다.
통신부(116)는 앞서 다양한 형태의 근거리 통신, 이동 통신망을 이용한 통신 등을 이용할 수 있다. 통신부(116)는 예를 들면, 블루투스, BLE(Bluetooth Low Energy), 근거리 무선 통신 (Near Field Communication), WLAN(와이파이), 지그비(Zigbee), 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), Ant+ 통신 등의 근거리 통신 모듈을 구비할 수 있다. 또한, 통신부(116)는 웨이브, C-V2X(Vehicle to Everything), 5G-V2X, LTE-V2X 등의 이동 통신 모듈을 구비할 수 있다. 또한, 통신부(116)는 근거리 전용 고속 패킷 통신시스템(DSRC, Dedicated Short-Range Communications), C-V2X, 5G-V2X, LTE-V2X 등의 통신 모듈을 구비할 수 있다. 통신부(116)에 포함되는 통신 모듈의 종류 및 조합은 실시예에 따라 달라질 수 있다.
또한, 통신부(116)는 차량 시스템(3300)에 구비되는 안테나, 신호 배선 등의 통신 디바이스를 이용하여 통신 기능을 제공할 수 있다.
센서부(3310)는 카메라(3312), 근접 센서(3314), RADAR 센서(3316), 및 LIDAR 센서(3318), 조도 센서(3319) 등 다양한 종류의 센서를 포함한다. 차량용 전자 장치(110a)는 센서부(3310)에서 획득된 신호들을 이용하여 다양한 기능을 제공할 수 있다. 차량용 전자 장치(110a)에서 별도의 센서를 구비하는 것도 가능하다.
차량 구동 시스템(3320)은 차량의 주행과 관련된 기계적인 동작을 수행한다. 차량용 구동 시스템(3320)은 동력 시스템(3322), 제동 시스템(3324), 스티어링 시스템(3326) 등을 포함할 수 있다.
ECU(3330)는 차량의 전반적인 동작을 제어한다. ECU(3330)는 차량 구동 시스템(3320), 센서부(3310), GPS(3340) 등 차량 시스템(3300)의 각 구성요소 및 차량 시스템(3300) 전반의 동작을 제어할 수 있다. 차량용 전자 장치(110)는 ECU(3330)를 통해 센서부(3310) 및 차량 구동 시스템(3320)에 관련된 정보를 획득할 수 있고, ECU(3330)를 통해 차량 시스템(3300)의 구성요소로 데이터를 전송하거나 차량 시스템(3300)의 구성요소를 제어할 수 있다.
GPS(3340)는 GPS 신호를 획득하고, 획득된 GPS 신호를 ECU(3330) 및 차량용 전자 장치(110a)로 제공할 수 있다.
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체(computer-readable storage media)에 저장된 명령어를 포함하는 S/W 프로그램으로 구현될 수 있다. 또한, 개시된 실시예들은 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 개시된 실시예에 따른 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 차량용 전자 장치를 포함할 수 있다.
컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.
또한, 개시된 실시예들에 따른 차량용 전자 장치 및 그 동작 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 제품은 S/W 프로그램, S/W 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 프로그램 제품은 차량용 전자 장치의 제조사 또는 전자 마켓(예, 구글 플레이 스토어, 앱 스토어)을 통해 전자적으로 배포되는 S/W 프로그램 형태의 상품(예, 다운로더블 앱)을 포함할 수 있다. 전자적 배포를 위하여, S/W 프로그램의 적어도 일부는 저장 매체에 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다. 이 경우, 저장 매체는 제조사의 서버, 전자 마켓의 서버, 또는 SW 프로그램을 임시적으로 저장하는 중계 서버의 저장매체가 될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 제품은, 서버 및 단말(예로, 차량용 전자 장치, 휴대용 전자 장치, 웨어러블 장치 등)로 구성되는 시스템에서, 서버의 저장매체 또는 단말의 저장매체를 포함할 수 있다. 또는, 서버 또는 단말과 통신 연결되는 제3 장치(예, 스마트폰)가 존재하는 경우, 컴퓨터 프로그램 제품은 제3 장치의 저장매체를 포함할 수 있다. 또는, 컴퓨터 프로그램 제품은 서버로부터 단말 또는 제3 장치로 전송되거나, 제3 장치로부터 단말로 전송되는 S/W 프로그램 자체를 포함할 수 있다.
이 경우, 서버, 단말 및 제3 장치 중 하나가 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여 개시된 실시예들에 따른 방법을 수행할 수 있다. 또는, 서버, 단말 및 제3 장치 중 둘 이상이 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여 개시된 실시예들에 따른 방법을 분산하여 실시할 수 있다.
예를 들면, 서버(예로, 클라우드 서버 또는 인공 지능 서버 등)가 서버에 저장된 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여, 서버와 통신 연결된 단말이 개시된 실시예들에 따른 방법을 수행하도록 제어할 수 있다.
또 다른 예로, 제3 장치가 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여, 제3 장치와 통신 연결된 단말이 개시된 실시예에 따른 방법을 수행하도록 제어할 수 있다. 구체적인 예로, 제3 장치는 차량용 전자 장치를 원격 제어하여, 차량용 전자 장치 동작 방법을 수행하도록 제어할 수 있다.
또 다른 예로, 제3 장치가 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여, 보조 장치로부터 입력된 값에 기초하여 개시된 실시예에 따른 방법을 직접 수행할 수도 있다. 구체적인 예로, 보조 장치가 주변 차량의 주변 운전자 정보를 획득할 수 있다. 제3 장치는 보조 장치로부터 획득된 주변 운전자 정보에 기초하여, 사고 위험 정보를 생성하고 출력할 수 있다.
제3 장치가 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하는 경우, 제3 장치는 서버로부터 컴퓨터 프로그램 제품을 다운로드하고, 다운로드된 컴퓨터 프로그램 제품을 실행할 수 있다. 또는, 제3 장치는 프리로드된 상태로 제공된 컴퓨터 프로그램 제품을 실행하여 개시된 실시예들에 따른 방법을 수행할 수도 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
110, 110a 차량용 전자 장치
112 저장부
114 프로세서
116 통신부
118 출력 인터페이스
130 서버
150 주변 차량

Claims (20)

  1. 차량에 탑재되는 차량용 전자 장치에 있어서,
    통신부;
    출력 인터페이스;
    저장부; 및
    상기 저장부에 사고 이력 정보 및 사고 모델에 관련된 운전자 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함하는 사고 모델 정보를 저장하고, 상기 통신부를 통해 적어도 하나의 주변 차량으로부터 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 수신하고, 상기 사고 모델 정보 및 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 사고 위험 정보를 생성하고, 상기 사고 위험 정보를 상기 출력 인터페이스를 통해 출력하는 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 사고 모델 정보에 포함된 운전자 정보와 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보 사이의 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 주변 차량 각각의 위험도 정보를 산출하고, 상기 주변 차량 각각에 대한 위험도 정보를 상기 사고 위험 정보로서 상기 출력 인터페이스를 통해 출력하는, 차량용 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사고 모델 정보는, 사고 지점 정보 및 사고에 관련된 차량의 운전자 정보를 포함하는, 차량용 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    당해 차량이 상기 사고 지점 정보에 대응하는 위치로부터 소정 범위 이내에 있는지 여부를 판단하고,
    상기 당해 차량이 상기 사고 지점 정보에 대응하는 위치로부터 소정 범위 이내에 근접한 경우, 상기 사고 모델 정보에 포함된 운전자 정보와, 상기 통신부를 통해 수신된 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 매칭하고,
    상기 사고 모델 정보에 포함된 운전자 정보와 상기 수신된 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보가 매칭되는 경우, 사고 위험을 알리는 상기 사고 위험 정보를 생성하는, 차량용 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 사고 모델 정보는, 사고 모델에 관련된 복수의 차량들 간의 상대 위치 정보 및 상기 복수의 차량들 각각에 대한 운전자 정보를 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 사고 모델에 관련된 복수의 차량들 간의 상대 위치 정보 및 주변 차량의 상대 위치에 기초하여, 상기 사고 모델의 운전자 정보 및 상기 제2 주변 운전자 정보를 매칭하는, 차량용 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사고 모델 정보는, 사고 모델에 관련된 제1 주변 차량의 속성 정보, 및 상기 제1 주변 차량의 상대 위치 정보를 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 제1 주변 차량 속성 정보에 대응하는 주변 차량이 상기 제1 주변 차량 상대 위치 정보에 대응하는 위치에서 검출된 경우, 사고 위험을 알리는 상기 사고 위험 정보를 생성하는, 차량용 전자 장치.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 사고 모델 정보와 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 당해 차량 및 상기 적어도 하나의 주변 차량의 예상 경로 및 사고 예상 지점을 산출하고, 상기 예상 경로 및 상기 사고 예상 지점에 대한 정보를 상기 사고 위험 정보로서 상기 출력 인터페이스를 통해 출력하는, 차량용 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 차량의 스티어링 휠 내에 배치된 진동 장치를 진동시킴에 의해 상기 사고 위험 정보를 출력하는, 차량용 전자 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 진동 장치는, 상기 스티어링 휠 내의 서로 다른 위치에 배치된 복수의 진동 장치를 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 복수의 진동 장치 중, 사고 위험이 높은 방향에 대응하는 위치에 배치된 진동 장치를 선택적으로 진동시키는, 차량용 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 차량에 구비된 카메라에 의해 촬영된 주변 차량의 영상 데이터를 수신하고, 상기 영상 데이터에서 인식된 주변 차량의 번호판 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 요청할 주변 차량을 결정하고, 상기 통신부를 통해 주변 차량으로 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 요청하는, 차량용 전자 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 차량의 운전자를 인증하여 운전자를 식별하고, 인증된 운전자의 당해 운전자 정보를 획득하고, 상기 당해 운전자 정보, 상기 사고 모델 정보, 및 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 상기 사고 위험 정보를 생성하는, 차량용 전자 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 운전자 생체 인증에 의해 운전자를 인증하는, 차량용 전자 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 통신부를 통해 서버로부터 상기 인증된 운전자의 당해 운전자 정보를 획득하고, 주행 중에 수집된 정보에 기초하여 상기 인증된 운전자의 당해 운전자 정보를 업데이트하고, 상기 통신부를 통해 업데이트된 당해 운전자 정보를 상기 서버로 업로드하는, 차량용 전자 장치.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 목적지 정보 및 사고 모델 정보에 기초하여, 주행 경로 상에서 사고 위험이 높은 사고 위험 지역을 결정하고, 상기 사고 위험 지역에 대한 정보를 상기 출력 인터페이스를 통해 출력하는, 차량용 전자 장치.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 사고 모델 정보 및 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 사고 방지를 위한 운전 가이드 정보를 생성하고, 상기 출력 인터페이스를 통해 상기 운전 가이드 정보를 출력하는, 차량용 전자 장치.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 차량의 카메라로부터 획득된 영상 데이터, 상기 차량의 센서로부터 획득된 검출 신호, 상기 차량으로부터 획득된 비정상 시스템 턴 오프 신호, 또는 외부 서버로부터 획득된 사고 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합에 기초하여 상기 차량의 운전자의 사고 발생을 검출하는, 차량용 전자 장치.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 주변 차량으로부터 수신된 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보는, 실시간 제2 주변 운전자 정보 또는 소정 기간 동안 누적된 제2 주변 운전자 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 실시간 제2 주변 운전자 정보 또는 상기 소정 기간 동안 누적된 제2 주변 운전자 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 사고 위험 정보를 생성하는, 차량용 전자 장치.
  18. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 차량 내부 상황을 모니터링하여 획득된 차량 내부 상황 정보에 기초하여, 차량 내부 상황과 관련된 사고 위험 정보를 생성하고, 차량 내부 상황과 관련된 사고 위험 정보를 상기 출력 인터페이스를 통해 출력하는, 차량용 전자 장치.
  19. 사고 이력 정보 및 사고 모델에 관련된 운전자 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함하는 사고 모델 정보를 저장하는 단계;
    적어도 하나의 주변 차량으로부터 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 수신하는 단계;
    상기 사고 모델 정보 및 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 사고 위험 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 사고 위험 정보를 출력 인터페이스를 통해 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 사고 위험 정보를 생성하는 단계는, 상기 사고 모델 정보에 포함된 운전자 정보와 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보 사이의 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 주변 차량 각각의 위험도 정보를 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 출력하는 단계는, 상기 주변 차량 각각에 대한 위험도 정보를 상기 사고 위험 정보로서 출력하는 단계를 포함하는, 차량용 전자 장치 동작 방법.
  20. 프로세서에 의해 실행되었을 때, 차량용 전자 장치 동작 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령어를 저장하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 있어서, 상기 차량용 전자 장치 동작 방법은,
    사고 이력 정보 및 사고 모델에 관련된 운전자 정보 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함하는 사고 모델 정보를 저장하는 단계;
    적어도 하나의 주변 차량으로부터 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보를 수신하는 단계;
    상기 사고 모델 정보 및 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보에 기초하여 사고 위험 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 사고 위험 정보를 출력 인터페이스를 통해 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 사고 위험 정보를 생성하는 단계는, 상기 사고 모델 정보에 포함된 운전자 정보와 상기 적어도 하나의 제2 주변 운전자 정보 사이의 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 주변 차량 각각의 위험도 정보를 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 출력하는 단계는, 상기 주변 차량 각각에 대한 위험도 정보를 상기 사고 위험 정보로서 출력하는 단계를 포함하는, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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