KR102293844B1 - 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템 및 방법 - Google Patents

도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템 및 방법은 센서를 이용하여 도로의 블랙아이스 현상을 감지하고, 도로 관리 주체나 이동 차량에 블랙아이스 발생 예보 및 경보를 전달함으로써 관리 주체의 사후 조치를 수행할 수 있으며, 운전자가 주의하여 운전하여 대형 사고와 인명 피해를 크게 줄일 수 있는 효과가 있다.

Description

도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템 및 방법{System and Method for Detecting Smart Warning Black Ice of Road}
본 발명은 스마트 경고 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 센서를 이용하여 도로의 블랙아이스 현상을 감지하고, 도로 관리 주체나 이동 차량에 블랙아이스 발생 예보 및 경보를 전달하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근의 환경 여건은 지속적인 환경 변화에 의하여 기후 변화가 극심해지고 있고, 차량이 주행하는 도로상에 블랙 아이스의 발생 빈도가 높아지고 있다.
블랙 아이스 현상은 겨울철 도로안전운전의 복병으로 도로 결빙 현상을 의미하고, 겨울철 내렸던 눈이 녹았다가 기온이 갑작스럽게 내려갈 경우 녹았던 눈이 얼어 얇은 빙판을 만드는 현상으로 도로 위에 얼음막이 생겼을 때 검은색인 아스팔트 바닥이 보이기 때문에 이런 이름이 붙었으며, 겨울철 제설 작업에서 도로 위에 남아 있던 수분이 얼어 자주 발생하는 현상이다.
일반적으로 동절기 도로면에는 강설 및 강우 등으로 인해 노면에 수분이 잔존할 가능성이 높고, 기온까지 영하로 떨어지게 되면 노면에 결빙이 발생하여 교통사고의 위험성이 높다. 운전자는 육안으로 도로의 상황 정보만을 식별하여 주행하므로 도로의 결빙을 인식하지 못하는 경우 심각한 사고로 이어질 수 있다. 우리나라는 지형 및 기후의 특성상 결빙 발생 지역이 곳곳에 발생한다.
이러한 블랙 아이스 현상은 도로망 및 도로주행속도 향상에 나쁜 영향을 주는 대표적인 기상 재해로 이로 인한 미끄럼 사고가 겨울철 사고의 50%에 육박한다.
이러한 눈길과 결빙 사고는 경미한 사고로 그치지 않고 대형사고로 이어져 교통 흐름을 방해하고, 물적, 인적 피해뿐만 아니라 사회적, 경제적 손실을 크게 발생시키고 있는 실정이다.
현재 고속도로에서는 이러한 폭설과 노면 결빙 현상을 사전에 방지하기 위해 도로 융설 시스템이 개발되어 운영 중에 있으나, 결빙 위험을 감지하는 부분에서 정확도가 낮아서 여러 가지 문제점이 존재한다.
한국 등록특허번호 제10-1516236호
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 센서를 이용하여 도로의 블랙아이스 현상을 감지하고, 도로 관리 주체나 이동 차량에 블랙아이스 발생 예보 및 경보를 전달하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템은,
도로 표면에 설치되어 도로의 표면 온도를 측정하는 표면 온도 센서, 대기 온도를 측정하는 외부 온도 센서, 대기 습도를 측정하는 습도 센서를 구비하고, 상기 표면 온도, 상기 대기 온도, 상기 대기 습도를 통신부를 통해 외부로 전송하도록 제어하는 센서 제어부로 이루어진 센서 노드;
상기 표면 온도, 상기 대기 온도, 상기 대기 습도를 이용하여 이슬점 온도를 계산하고, 상기 계산된 이슬점 온도와 도로의 표면 온도와 비교하여 도로 표면의 결빙을 예측하는 통합 관리 서버; 및
차량에 부착되어 상기 통합 관리 서버로부터 도로 표면이 결빙되었다는 블랙아이스 경보 정보를 수신하는 경우, 상기 수신한 블랙아이스 경보 정보를 분석하여 블랙아이스 형태, 결빙의 시작 지점과 결빙의 종료 지점의 위치 정보, 차량 간 안전 거리 정보, 차량 속도 중 하나 이상의 정보를 표시부에 출력하는 하나 이상의 차량 단말기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 특징에 따른 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 방법은,
도로 표면에 설치되어 도로의 표면 온도, 대기 온도, 대기 습도를 측정하는 센서 노드와, 상기 센서 노드와 통신하여 온도 정보를 수신하는 통합 관리 서버 및 차량에 부착된 차량 단말기를 포함하고,
상기 통합 관리 서버는 상기 센서 노드로부터 수신한 상기 표면 온도, 상기 대기 온도, 상기 대기 습도를 이용하여 이슬점 온도를 계산하고, 상기 계산된 이슬점 온도와 도로의 표면 온도와 비교하여 도로 표면의 결빙을 예측하는 단계; 및
상기 차량 단말기는 상기 통합 관리 서버로부터 도로 표면이 결빙되었다는 블랙아이스 경보 정보를 수신하는 경우, 상기 수신한 블랙아이스 경보 정보를 분석하여 블랙아이스 형태, 결빙의 시작 지점과 결빙의 종료 지점의 위치 정보, 차량 간 안전 거리 정보, 차량 속도 중 하나 이상의 정보를 표시부에 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 구성에 의하여, 본 발명은 도로의 블랙아이스의 발생을 예보 및 경보하여 관리 주체의 사후 조치를 수행할 수 있으며, 운전자가 주의하여 운전하여 대형 사고와 인명 피해를 크게 줄일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템의 외형을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 센서 노드와 분사 장치의 내부 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 도로 정보 표시 서버와 통합 관리 서버의 내부 구성을 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 분사 장치에서 제설제와 색소를 분사하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 차량 단말기 간 통신 모습을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 표시부의 사용자 인터페이스 구성을 나타낸 도면이다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템의 외형을 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템의 구성을 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 센서 노드와 분사 장치의 내부 구성을 나타낸 블록도이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 도로 정보 표시 서버와 통합 관리 서버의 내부 구성을 나타낸 블록도이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 분사 장치에서 제설제와 색소를 분사하는 모습을 나타낸 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템(100)은 센서 노드(110), 도로 정보 표시 서버(120), 통합 관리 서버(130) 및 분사 장치(140)를 포함한다.
센서 노드(110)는 도로 주변에 설치되어 도로 주변의 환경을 센싱하는 노드로 표면 온도 센서(111), 외부 온도 센서(112), 습도 센서(113), 센서 제어부(114) 및 통신부(115)를 포함한다.
표면 온도 센서(111)는 서미스터와 같은 온도센서를 이용하여 미리 설정된 도로 표면에 설치되어 도로의 표면 온도를 측정할 수 있다.
외부 온도 센서(112)는 미리 설정된 도로 주변에 설치되어 대기 온도를 측정할 수 있다.
습도 센서(113)는 미리 설정된 도로 주변에 설치되어 대기 습도를 측정할 수 있다.
센서 제어부(114)는 표면 온도 센서(111)로부터 도로의 표면 온도를 수신하고, 외부 온도 센서(112)로부터 대기 온도를 수신하며, 습도 센서(113)로부터 대기 습도를 수신하여 표면 온도, 대기 온도, 대기 습도를 통신부(115)를 통해 통합 관리 서버(130)로 전송한다.
본 발명의 실시예의 통합 관리 서버(130)는 신호 수신부(131), 결빙 상태 판단부(132), 기계 학습부(133), 제어부(134), 저장부(135), 메모리부(136), 신호 송신부(137)를 포함한다.
신호 수신부(131)는 센서 노드(110)로부터 도로의 표면 온도, 대기 온도, 대기 습도를 수신한다.
결빙 상태 판단부(132)는 도로 결빙을 예측하기 위하여 대기 온도, 대기 습도 및 도로 표면 온도의 관계를 이용할 수 있다.
결빙 상태 판단부(132)는 포화 수증기압과 이슬점을 Magnus식을 이용하여 특정 온도 T(℃)에서의 포화수증기압 EW(hPa)를 하기의 수학식 1에 의해 계산된다.
Figure 112019129022527-pat00001
Magnus 파라미터들은 -45℃부터 60℃ 사이의 범위에서 각각
Figure 112019129022527-pat00002
로 설정된다.
결빙 상태 판단부(132)는 수학식 1에 의해 이슬점 Dp(℃)를 하기의 수학식 2에 의해 수증기압 E로 표현될 수 있다.
Figure 112019129022527-pat00003
상대습도(Relative Humidity, RE)의 정의 즉, 수학식 2에 적용하고, 수학식 1을 이용하여 온도 T와 상대습도 RE를 이용하여 이슬점 Dp를 하기의 수학식 3에 의해 계산할 수 있다.
Figure 112019129022527-pat00004
결빙 상태 판단부(132)는 센서 노드(110)로부터 측정된 대기 온도, 대기 습도와 도로의 표면 온도와 수학식 3을 이용하여 도로의 결빙 상태를 예측할 수 있다
결빙 상태 판단부(132)는 대기 온도와 대기 습도로 계산된 이슬점 온도와 도로의 표면 온도와 비교하여 결빙(블랙아이스)(11)을 예측한다. 다시 말해, 결빙 상태 판단부(132)는 이슬점의 온도가 0℃ 이하이고, 도로의 표면 온도가 이슬점보다 낮을 때 결빙(블랙아이스)(11)되었다고 판단한다.
도로의 블랙아이스를 추정하는 예측 모델을 구현하기 위한 기계 학습법으로 인공 신경망을 이용한 패턴 인식 기법을 이용한다.
패턴 인식 기법은 인공 신경망을 이용한 예측 방법으로 입력층으로부터 출력층의 결과값을 예측한 경우, 학습 과정에서 결과값들로부터 입력값을 예측할 수 있다. 인공 신경망은 입력값과 출력값이 일대일 대응 관계에 있지 아니하므로, 출력층으로서 입력층을 그대로 복구하는 것은 불가능하나, 예측 알고리즘을 고려하여 역전파(Backpropagation, Backpropa) 알고리즘에 의해 결과값으로부터 산출된 출력 데이터가 최초의 입력 데이터와 상이하다면, 인공 신경망의 예측이 부정확하다고 볼 수 있으므로, 제약 조건 하에서 산출된 출력 데이터가 최초의 입력 데이터와 유사해지도록 예측 계수를 변경하여 학습을 훈련하게 된다.
심층 신경망이란 신경망 알고리즘 중에서 여러 개의 층으로 이루어진 신경망을 의미한다. 한 층은 여러 개의 노드로 이루어져 있고, 노드에서 실제 연산이 이루어지는데, 이러한 연산 과정은 인간의 신경망을 구성하는 뉴런에서 일어나는 과정을 모사하도록 설계되어 있다. 통상적인 인공 신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)로 나뉘며, 입력 데이터는 입력층의 입력이 되며, 입력층의 출력은 은닉층의 입력이 되고, 은닉층의 출력은 출력층의 입력이 되고, 출력층의 출력이 최종 출력이 된다.
기계 학습부(133)는 입력층으로부터 입력 데이터를 입력받아 예측값을 출력층의 버퍼에 출력하는 예측 심층 신경망을 사용하며, 예측 심층 신경망의 구조나 형태는 제한되지 않고, 대표적인 방법으로 DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등이 있다.
기계 학습부(133)는 예측 모델을 만들기 위해서 센서 노드(110)에서 측정된 대기 온도, 대기 습도와 도로의 표면 온도를 저장부(135)에 저장하여 기계 학습의 학습 데이터 셋으로 이용할 수 있다.
기계 학습 과정은 과거에 저장된 많은 데이터로부터 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터를 토대로 학습 데이터 셋을 만들고, 학습 데이터 셋은 기계 학습 알고리즘에 기반하여 예측 모델을 생성하게 된다. 학습 데이터는 기계 학습에서 원하는 정보를 추출하기 위해서 사용되는 데이터의 집합이다.
기계 학습부(133)는 기계 학습 모델로 널리 알려진 딥 컨벌루션 신경 네트워크일 수 있다.
기계 학습부(133)는 저장부(135)에 저장된 기계 학습 모델을 메모리부(136)로 불러와서 센서 노드(110)에서 측정된 대기 온도, 대기 습도와 도로의 표면 온도를 입력 데이터로 하여 포화 수증기압과 이슬점 온도를 계산하고, 도로의 표면 온도와 이슬점 온도의 상관 관계, 결빙 여부를 기계 학습한다.
각 지역은 야산을 끼고 있거나, 안개가 자주 끼거나, 바람, 습도, 연안 지역, 산악 지역 등 다양한 환경으로 상습적으로 결빙이 일어나는 구간이 발생한다.
이러한 다양한 기후 조건은 대기 온도, 대기 습도와 도로의 표면 온도, 이슬점 온도, 결빙 여부를 다양하게 생성할 수 있다. 따라서, 기계 학습부(133)는 각 지역마다 대기 온도, 대기 습도와 도로의 표면 온도를 입력 데이터와, 도로의 표면 온도와 이슬점 온도의 상관 관계, 결빙 여부를 기계 학습하여 좀 더 다양한 환경과 조건에서 도로의 결빙 여부를 판단할 수 있게 된다.
결빙 상태 판단부(132)는 센서 노드(110)로부터 측정된 대기 온도, 대기 습도와 도로의 표면 온도와 수학식 3을 이용하여 이슬점 온도를 계산하며, 이슬점 온도와 도로의 표면 온도를 비교하여 도로의 결빙 상태를 예측할 수 있다.
다시 말해, 결빙 상태 판단부(132)는 이슬점 온도가 0℃ 이하이고, 도로의 표면 온도가 이슬점 온도보다 낮을 때 결빙(블랙아이스)(11)되었다고 판단한다.
결빙 상태 판단부(132)는 센서 노드(110)에서 측정된 대기 온도, 대기 습도와 도로의 표면 온도를 수신하면, 기계 학습부(133)와 연동하여 기계 학습 결과로 측정된 이슬점 온도와 표면 온도의 상관 관계, 결빙 여부를 출력할 수 있다.
제어부(134)는 결빙 상태 판단부(132)로부터 도로의 표면이 결빙되었다는 결빙 신호를 수신하는 경우, 현재의 도로의 위치 정보, 블랙아이스 형태(11), 결빙의 시작 지점과 결빙의 종료 지점의 위치 정보, 차량 간 안전 거리 정보, 차량 속도를 포함한 블랙아이스 경보 정보를 생성하여 센서 노드(110), 도로 정보 표시 서버(120)와 복수의 차량 단말기(150)로 전송한다.
결빙 상태 판단부(132)는 센서 노드(110)로부터 측정된 대기 온도, 대기 습도와 도로의 표면 온도와 수학식 3을 이용하여 이슬점 온도를 계산하고, 이슬점 온도와 도로의 표면 온도를 비교하여 이슬점 온도가 0℃ 이하이고, 도로의 표면 온도가 이슬점 온도보다 낮아지기 직전인 기설정된 온도 범위에 진입한 경우, 일정 시간 후에 블랙아이스(11)의 발생을 미리 알리는 블랙아이스 예비 경보를 생성한다. 제어부(134)는 결빙 상태 판단부(132)로부터 블랙아이스 예비 경보를 수신하고, 수신한 블랙아이스 예비 경보를 외부의 행정기관, 경찰서, 소방서 등으로 전송한다.
센서 노드(110)는 블랙아이스 경보 정보를 수신하는 경우, 수신한 블랙아이스 경보 정보를 통신부(115)를 통해 주변에 위치한 차량 단말기(150)로 전송할 수 있다.
제어부(134)는 결빙 상태 판단부(132)로부터 도로의 표면이 결빙되었다는 결빙 신호를 수신하는 경우, 분사 제어 신호를 생성하여 신호 송신부(137)를 통해 통신망을 거쳐 센서 노드(110)로 전송한다. 여기서, 통신망은 유선통신망, 이동통신망, Wibro(Wireless Broadband)망, HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)망, 위성통신망, 근거리 통신망, 와이파이(WI-FI, Wireless Fidelity)망, 블루투스(Bluetooth) 중 하나일 수 있다.
센서 노드(110)의 센서 제어부(114)는 통합 관리 서버(130)로부터 분사 제어 신호를 통신부(115)를 통해 수신하여 노즐 제어부(147)로 전송한다.
본 발명의 실시예의 분사 장치(140)는 제설제 저장부(141), 색소 저장부(142), 제1 노즐 구동펌프(143), 제1 분사 노들(144), 제2 노즐 구동펌프(145), 제2 분사 노들(146) 및 노즐 제어부(147)를 포함한다.
제설제 저장부(141)는 금속 성분의 부식없이 눈이나 얼음을 빠른 속도로 녹이는 물질인 제설제를 저장한다.
색소 저장부(142)는 얼음에 도포되는 경우 낮은 온도에서 얼음에 소정 색채를 띠도록 하는 천연 성분이 함유된 식용 색소 물질이며, 얼음이 녹아서 공기 중으로 휘발되면 함께 휘발되는 휘발성이 있는 물질이다.
노즐 제어부(147)는 수신한 분사 제어 신호를 분석하여 제1 노즐 구동펌프(143)와 제2 노즐 구동펌프(145) 중 하나 또는 동시에 구동시킨다.
노즐 제어부(147)는 제1 노즐 구동펌프(143)가 구동되면, 제설제 저장부(141)에 저장된 제설제를 제1 분사 노들(144)을 통해 설정된 시간동안 도로 표면에 분사된다.
노즐 제어부(147)는 제2 노즐 구동펌프(145)가 구동되면, 색소 저장부(142)에 저장된 색소 물질을 제2 분사 노들(146)을 통해 설정된 시간동안 도로 표면에 분사된다. 얼음에 색소 물질이 도포되면, 투명한 블랙아이스(11)를 특정한 색깔을 띠도록 하여 운전자가 식별 가능하도록 한다.
본 발명의 실시예의 도로 정보 표시 서버(120)는 차량(10)이 이동하는 도로보다 높은 위치에 설치되고, 적외선 카메라부(121), 디스플레이부(122), 프로세스 처리부(123), 무선 송수신부(124)를 포함한다.
적외선 카메라부(121)는 도로의 노면 영상을 촬영하여 노면 영상 정보를 획득한다.
프로세스 처리부(123)는 적외선 카메라부(121)로부터 획득한 노면 영상 정보에 도로 정보 표시 서버(120)의 아이디, 위치 정보를 포함하여 무선 송수신부(124)를 통해 통합 관리 서버(130)로 전송한다.
프로세스 처리부(123)는 통합 관리 서버(130)로부터 무선 송수신부(124)를 통해 블랙아이스 경보 정보를 수신하는 경우, 수신한 블랙아이스 경보 정보를 분석하여 현재의 도로의 위치 정보, 결빙의 시작 지점과 결빙의 종료 지점의 위치 정보, 차량(10) 간 안전 거리 정보, 차량 속도를 디스플레이부(122)에 표시하도록 제어한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 차량 단말기 간 통신 모습을 나타낸 도면이고, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 표시부의 사용자 인터페이스 구성을 나타낸 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 복수의 차량 단말기(150)는 차량(10)에 부착되는 단말기로서, GPS 수신기(151), 도로 상태 데이터 수신부(152), 표시부(153), 단말 제어 유닛(154), 메시지 전송부(155) 및 무선 통신부(156)를 포함한다.
차량 단말기(150) 간에는 CDMA, WCDMA, LTE(4G), WiFi 등 이동통신 네트워크, V2V(Vehicle to Vehicle) 네트워크 등을 통하여 연동한다.
차량 단말기(150)는 WPAN(Wireless Personal Area Network)를 지원하는 휴대폰, PDA, 내비게이션 장치 등 다양한 휴대용 단말기를 포함할 수 있다.
GPS 수신기(151)는 GPS 인공위성으로부터 현재 차량(10)의 위치 정보를 수신할 수 있다.
단말 제어 유닛(154)은 통합 관리 서버(130)로부터 블랙아이스 경보 정보를 도로 상태 데이터 수신부(152)를 통해 수신하는 경우, 수신된 블랙아이스 경보 정보를 이용하여 블랙아이스 형태(11), 결빙의 시작 지점과 결빙의 종료 지점의 위치 정보, 차량(10) 간 안전 거리 정보, 차량 속도 중 하나 이상의 정보를 표시부(153)에 출력한다.
단말 제어 유닛(154)은 사용자가 설정한 목적지까지의 이동 경로를 탐색하여 지도 데이터 상에 이동 경로를 표시부(153)에 출력할 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 표시부(153)는 블랙아이스 형태(11), 결빙의 시작 지점과 결빙의 종료 지점의 위치 정보를 출력하고, 블랙아이스 형태(11)에 따라 블랙아이스를 회피하는 이동 경로를 형성하여 표시부(153)에 출력할 수 있다.
메시지 전송부(155)는 클러스터 헤드임을 나타내는 RTC(Reday To Clustering) 메시지를 생성하고, 생성한 RTC 메시지를 무선 통신부(156)를 통해 주변의 차량 단말기(150)로 전송한다.
주변의 차량 단말기(150)는 RTC 메시지를 수신하는 경우, RTC 메시지에 대응하는 RTJ(Reday To Join)를 생성하여 RTC 메시지를 전송한 차량 단말기(150)로 전송한다.
단말 제어 유닛(154)은 수신한 블랙아이스 경보 정보를 RTJ 메시지를 전송한 차량 단말기(150)로 전송한다.
이상에서 본 발명의 실시예는 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
100: 스마트 경고 시스템 110: 센서 노드
111: 표면 온도 센서 112: 외부 온도 센서
113: 습도 센서 114: 센서 제어부
115: 통신부 120: 도로 정보 표시 서버
121: 적외선 카메라부 122: 디스플레이부
123: 프로세스 처리부 124: 무선 송수신부
130: 통합 관리 서버 131: 신호 수신부
132: 결빙 상태 판단부 133: 기계 학습부
134: 제어부 135: 저장부
136: 메모리부 137: 신호 송신부
140: 분사 장치 141: 제설제 저장부
142: 색소 저장부 143: 제1 노즐 구동펌프
144: 제1 분사 노즐 145: 제2 노즐 구동펌프
146: 제2 분사 노즐 147: 노즐 제어부
150: 차량 단말기 151: GPS 수신기
152: 도로 상태 데이터 수신부 153: 표시부
154: 단말 제어 유닛 155: 메시지 전송부
156: 무선 통신부

Claims (12)

  1. 도로 표면에 설치되어 도로의 표면 온도를 측정하는 표면 온도 센서, 대기 온도를 측정하는 외부 온도 센서, 대기 습도를 측정하는 습도 센서를 구비하고, 상기 표면 온도, 상기 대기 온도, 상기 대기 습도를 통신부를 통해 외부로 전송하도록 제어하는 센서 제어부로 이루어진 센서 노드;
    상기 표면 온도, 상기 대기 온도, 상기 대기 습도를 이용하여 이슬점 온도를 계산하고, 상기 계산된 이슬점 온도와 도로의 표면 온도와 비교하여 도로 표면의 결빙을 예측하는 통합 관리 서버; 및
    차량에 부착되어 상기 통합 관리 서버로부터 도로 표면이 결빙되었다는 블랙아이스 경보 정보를 수신하는 경우, 상기 수신한 블랙아이스 경보 정보를 분석하여 블랙아이스 형태, 결빙의 시작 지점과 결빙의 종료 지점의 위치 정보, 차량 간 안전 거리 정보, 차량 속도 중 하나 이상의 정보를 표시부에 출력하는 하나 이상의 차량 단말기를 포함하고,
    상기 통합 관리 서버는,
    상기 센서 노드에서 측정된 상기 대기 온도, 상기 대기 습도 및 상기 표면 온도를 이용하여 포화 수증기압과 이슬점 온도를 계산하고, 도로의 표면 온도와 이슬점 온도의 상관 관계 및 결빙 여부를 학습하는 기계 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 통합 관리 서버는 상기 블랙아이스 경보 정보를 무선 방식으로 상기 센서 노드로 전송하고, 상기 센서 노드는 상기 수신한 블랙아이스 경보 정보를 주변에 위치한 차량 단말기로 전송하는 것을 특징으로 하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 각각의 차량 단말기는 상기 블랙아이스 형태에 따라 블랙아이스를 회피하는 이동 경로를 형성하여 상기 표시부에 출력하는 것을 특징으로 하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 차량 단말기는 제1 차량 단말기로부터 클러스터 헤드임을 나타내는 RTC(Reday To Clustering) 메시지를 생성하여 주변의 제2 차량 단말기로 전송하고, 상기 RTC 메시지를 수신한 제2 차량 단말기는 상기 RTC 메시지에 대응하는 RTJ(Reday To Join)를 생성하여 상기 제1 차량 단말기로 전송하며,
    상기 제1 차량 단말기는 상기 수신한 블랙아이스 경보 정보를 상기 제2 차량 단말기로 전송하는 것을 특징으로 하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    차량이 이동하는 도로보다 높은 위치에 설치되고, 도로의 노면 영상을 촬영하여 노면 영상 정보를 획득하는 적외선 카메라부를 일측에 설치하고, 상기 통합 관리 서버로부터 무선 송수신부를 통해 블랙아이스 경보 정보를 수신하는 경우, 상기 수신한 블랙아이스 경보 정보를 분석하여 현재의 도로의 위치 정보, 결빙의 시작 지점과 결빙의 종료 지점의 위치 정보, 차량 간 안전 거리 정보, 차량 속도를 디스플레이부에 표시하도록 제어하는 프로세스 처리부로 이루어진 도로 정보 표시 서버를 더 포함하며, 상기 프로세스 처리부는 상기 적외선 카메라부로부터 획득한 노면 영상 정보에 상기 도로 정보 표시 서버의 아이디, 위치 정보를 포함하여 무선 송수신부를 통해 상기 통합 관리 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 통합 관리 서버는 도로의 표면이 결빙되었다고 판단하는 경우, 분사 제어 신호를 생성하여 신호 송신부를 통해 센서 노드로 전송하고,
    상기 센서 노드의 근처에 설치되어 얼음을 녹이는 물질인 제설제를 저장하는 제설제 저장부;
    상기 제설제 저장부에 연결되어 온오프를 담당하는 제1 노즐 구동펌프; 및
    상기 수신한 분사 제어 신호를 분석하여 상기 제1 노즐 구동펌프가 구동하면, 상기 제설제 저장부에 저장된 제설제를 제1 분사 노즐을 통해 설정된 시간동안 도로 표면에 분사하는 노즐 제어부로 이루어진 분사 장치를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 통합 관리 서버는 도로의 표면이 결빙되었다고 판단하는 경우, 분사 제어 신호를 생성하여 신호 송신부를 통해 센서 노드로 전송하고,
    상기 센서 노드의 근처에 설치되어 얼음에 소정 색채를 띠도록 하는 휘발성이 있는 색소 물질을 저장하는 색소 저장부;
    상기 색소 저장부에 연결되어 온오프를 담당하는 제2 노즐 구동펌프; 및
    상기 수신한 분사 제어 신호를 분석하여 상기 제2 노즐 구동펌프가 구동하면, 상기 색소 저장부에 저장된 색소 물질을 제2 분사 노즐을 통해 설정된 시간동안 도로 표면에 분사하는 노즐 제어부로 이루어진 분사 장치를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 통합 관리 서버는 상기 계산된 이슬점 온도와 도로의 표면 온도와 비교하여 이슬점 온도가 0℃ 이하이고, 도로의 표면 온도가 상기 이슬점 온도보다 낮아지기 직전인 기설정된 온도 범위에 진입한 경우, 일정 시간 후에 블랙아이스의 발생을 미리 알리는 블랙아이스 예비 경보를 생성하여 외부로 전송하는 것을 특징으로 하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 시스템.
  9. 도로 표면에 설치되어 도로의 표면 온도, 대기 온도, 대기 습도를 측정하는 센서 노드와, 상기 센서 노드와 통신하여 온도 정보를 수신하는 통합 관리 서버 및 차량에 부착된 차량 단말기를 포함하고,
    상기 통합 관리 서버는 상기 센서 노드로부터 수신한 상기 표면 온도, 상기 대기 온도, 상기 대기 습도를 이용하여 이슬점 온도를 계산하고, 상기 계산된 이슬점 온도와 도로의 표면 온도와 비교하여 도로 표면의 결빙을 예측하는 단계; 및
    상기 차량 단말기는 상기 통합 관리 서버로부터 도로 표면이 결빙되었다는 블랙아이스 경보 정보를 수신하는 경우, 상기 수신한 블랙아이스 경보 정보를 분석하여 블랙아이스 형태, 결빙의 시작 지점과 결빙의 종료 지점의 위치 정보, 차량 간 안전 거리 정보, 차량 속도 중 하나 이상의 정보를 표시부에 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 통합 관리 서버는,
    기 센서 노드에서 측정된 상기 대기 온도, 상기 대기 습도 및 상기 표면 온도를 이용하여 포화 수증기압과 이슬점 온도를 계산하고, 도로의 표면 온도와 이슬점 온도의 상관 관계 및 결빙 여부를 학습하는 것을 특징으로 하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 센서 노드는 통합 관리 서버로부터 상기 블랙아이스 경보 정보를 무선 방식으로 수신하는 단계; 및
    상기 센서 노드는 상기 수신한 블랙아이스 경보 정보를 주변에 위치한 차량 단말기로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 차량 단말기는 상기 블랙아이스 형태에 따라 블랙아이스를 회피하는 이동 경로를 형성하여 화면에 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 통합 관리 서버는 상기 계산된 이슬점 온도와 도로의 표면 온도와 비교하여 이슬점 온도가 0℃ 이하이고, 상기 도로의 표면 온도가 상기 이슬점 온도보다 낮아지기 직전인 기설정된 온도 범위에 진입한 경우, 일정 시간 후에 블랙아이스의 발생을 미리 알리는 블랙아이스 예비 경보를 생성하여 외부로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 블랙아이스를 감지하는 스마트 경고 방법.
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