KR102297801B1 - 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 사업용 차량을 이용하여 도로상에 존재하거나 발생하는 위험정보를 탐지하여 전송하는 방법 및 장치에 관한 기술이다. 좀 더 상세하게는 사업용 차량에 장착되며, 복수의 센서, 영상카메라, 위치측정수단, 차량정보 수신수단 및 지리정보DB를 포함하는 도로 위험정보 탐지장치가, 주행 중인 도로에 대한 일반적인 상황정보 뿐만 아니라 위험정보를 탐지하여 위치정보와 함께 서버에 전송하는 방법으로서, 본 발명에 의하면 노면파손정보, 결빙정보, 안개정보 또는 돌발 상황발생정보 등 도로 위험정보를 식별할 수 있을 뿐만 아니라, 도로 위험정보가 발생한 정확한 위치를 측위 한 위치정보와 함께 도로위험 정보를 서버에 제공할 수 있다.

Description

사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법 및 장치 {System and Method for Detecting Dangerous Road Condition}

본 발명은 사업용 차량을 이용하여 도로상에 존재하거나 발생하는 위험정보를 탐지하여 전송하는 방법 및 장치에 관한 기술이다. 좀 더 상세하게는 사업용 차량에 장착되며, 복수의 센서, 영상카메라, 위치측정수단, 차량정보 수신수단 및 지리정보DB를 포함하는 도로 위험정보 탐지장치가, 주행 중인 도로에 대한 일반적인 상황정보 뿐만 아니라 위험정보를 탐지하여 위치정보와 함께 서버에 전송하는 방법으로서, 본 발명에 의하면 노면파손정보, 결빙정보, 안개정보 또는 돌발 상황발생정보 등 도로 위험정보를 식별할 수 있을 뿐만 아니라, 도로 위험정보가 발생한 정확한 위치를 측위 한 위치정보와 함께 도로위험 정보를 서버에 제공할 수 있다.

국내 도로규모는 지난 30여 년간 약 2.1배나 증가하여 왔으며, 이에 따라 유지, 관리되어야 되는 대상도로는 2016년 기준으로 107,527km에 이르고 있으며, 그 중 고속국도 및 일반국도는 18,141km(16.9%)에 달하고 있다. 그러나 도로부문 세출예산의 경우 2015년 9.1조원에서 2018년 5.4조원으로 줄어들어 최근 3년간 약 40%가 감소하였는데 반하여 도로나 교량을 포함하는 각종 SOC 시설물에 대한 안전성 강화와 관련되는 사회적 요구는 지속적으로 증가하고 있어 한정된 예산을 효율적으로 활용할 필요성이 높아지고 있다. 따라서 도로 유지관리의 효율성을 높이기 위하여, 도로 교통상황 파악, 분석 및 도로 위험정보의 탐지 등에 있어 첨단 유지관리기술의 도입이 시급한 실정이다.

한편, 도로 위험정보의 탐지 및 수집관련 시장동향을 보면, 2014∼2019년 도로 기상정보 수집 장비 시장규모는 아시아-태평양 지역이 2014년 72.3백만 달러에서 2019년 340.9백만 달러로서 연평균 증가율 36.4%나 되는 등 가장 높은 수준이며, 글로벌 전체시장은 2014년 343백만 달러에서 2019년 1,154백만 달러로 예상되어 연평균 증가율 27.5%나 되는 시장성장이 전망되고 있다. 그리고 사업용 차량의 텔레매틱스 시장은 2015년 132억 달러로 예상되고 있는데, 이는 2014년 19억 달러에 비해 17.6%가 증가한 수치이며, 2025년까지 평균 16.5%가 증가하여 2025년에는 606억 달러의 시장이 형성될 것으로 전망되고 있다.

기술개발 동향 측면에서는, 도로상에 안개를 감지하는 기술에 있어서는, 기존에는 주로 고정형 CCTV 영상을 이용한 시정거리 측정기술로 개발되어 왔으며, 이동식 차량에 탑재한 장비로 촬영하는 영상을 이용한 안개 검지기술 개발은 많이 미흡한 실정이다. 그러나 유럽의 경우 차량에 장착하는 노면정보 수집 센서를 이용하여 실시간으로 노면의 정보를 전송하여 도로 관리 및 운전자에게 정보를 제공하고 있다. 국내의 경우 영상 및 차량 센서를 이용한 도로노면 불량 상태정보를 수집할 수 있는 탐지 알고리즘 및 장치 기술은 많이 뒤쳐져 있는 실정이다. 특히 주로 도로변에 설치하는 고정식 센서를 이용한 도로 위험정보 수집기술 위주로 개발되어 왔고, 모바일 센서를 기반으로 하는 기술개발은 많이 미흡한 것으로 조사되었다. 다만, 자율주행 요소기술로서 기존의 차량 센서 기반 검지기술이 개발되어 왔으나, 그러나 이마저도 자율주행기술의 특징 상 주로 전방의 물체나 사람을 검지하는 것 위주의 기술로서 도로파손이나 결빙 또는 기상상태 등 도로위험정보를 탐지하거나 수집하는 기술은 없는 실정이다.

도로 위험정보를 탐지하거나 수집하는 수단과 관련해서, 사업용 차량을 이용하는 방법을 고려해 볼 수 있는데, 관련 법령에 의하면 사업용 차량에는 DTG(Digital Tacho Graph) 등을 의무적으로 장착하도록 규정되어 있다. 따라서 사업용 차량에 장착된 DTG와 카메라를 이용하여 노면정보를 수집하게 할 경우 수 많은 도로 상에 존재하거나 발생하는 위험정보들을 실시간으로 수집이 가능하게 된다. 즉 사업용 차량의 주행정보와 카메라장비를 이용하여 위험정보를 탐지한 후 사업용 차량에 통신망을 장착하여 서버에 전송하도록 하면, 서버에서는 이를 분석하여 주행 중인 다른 차량들에 대하여 실시간으로 위험정보를 알려주거나 제설이나 응급복구, 유지보수 등의 사후조치를 하는 것이 가능하게 된다. 그러나 이와 같은 시스템을 구축하기 위해서는 다양한 형태로 발생되는 도로상의 위험정보 여부를 판단하고 식별하는 기술이 개발되어야 하고, 노면파손, 노면결빙, 안개 및 돌발사고 발생 등 다양한 형태의 위험정보를 종합적으로 판단하고 정확하게 식별할 수 있어야 하나, 이와 같은 기술이나 장치가 아직까지는 없는 실정이다. 또한 차량에 도로 위험정보 탐지장치를 장착하는 경우, 위치측정을 위한 고가의 전문장비를 장착하지 않는 한 위험정보가 탐지되는 위치를 정확하게 측정하기 어렵다는 문제점이 있어왔다. 즉 일반적인 장비에 포함된 GPS수신기로 GPS위치를 측위하는 경우 적게는 수 미터에서 많게는 수십 또는 수백 미터까지의 다양한 측위오차가 발생하는 문제점이 있어왔다. 뿐만 아니라 고성능 측위기능을 가진 장비라 하더라도 산간 오지나 복잡한 도심지에서는 측위오류가 발생할 수밖에 없기 때문에 이에 대한 대책마련도 필요한 실정이다.

상술한 문제점을 해결하기 위하여 창안된 본 발명에 의한, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지, 전송하는 방법 및 장치는, 버스나 트럭 등 사업용 차량에 장착되며, 복수의 센서, 영상카메라, 위치측정수단, 차량정보 수신수단 및 지리정보DB를 포함하는 도로 위험정보 탐지장치가, 주행 중인 도로에 대한 위험정보를 탐지하여 위치정보와 함께 서버에 전송하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 또 다른 목적은, 복수의 센서, 차량정보 수신수단 및 영상정보를 이용하여, 주행도로에 대한 노면파손정보, 결빙정보, 안개정보 및 돌발 상황정보를 식별한 후 이를 위험정보로 하여 서버에 전송하는 방법과 이를 위한 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 또 다른 목적은, 복수의 센서를 이용하여 주행도로의 온도, 습도, 조도 및/또는 강수량을 포함하는 도로 상황정보를 수집하여 일정시간 간격으로 위치정보와 함께 서버에 전송하는 방법 및 이를 위한 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 또 다른 목적은 노면파손정보, 결빙정보, 안개정보 또는 돌발 상황발생정보 등 도로 위험정보를 정확하게 식별할 수 있을 뿐만 아니라, 도로 위험정보가 발생한 정확한 위치를 측위한 위치정보와 함께 도로위험 정보를 제공하는 방법 및 이를 위한 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 문제점을 해결하기 위하여 창안된 본 발명은, 사업용 차량에 장착되며, 복수의 센서, 영상카메라, 위치측정수단, 차량정보 수신수단 및 지리정보DB를 포함하는 도로 위험정보 탐지장치가, 주행 중인 도로에 대한 위험정보를 탐지하여 위치정보와 함께 서버에 전송하는 방법으로서, 상기 위치측정수단 및 상기 지리정보DB를 이용하여 주행도로, 주행방향 및 GPS위치를 포함하는 상기 위치정보를 생성하는 과정; 상기 복수의 센서를 이용하여 상기 주행도로의 온도, 습도, 조도 및/또는 강수량을 포함하는 도로 상황정보를 수집하는 과정; 일정시간 간격으로 상기 도로 상황정보를 상기 위치정보와 함께 상기 서버에 전송하는 과정; 상기 영상카메라가 촬영하는 상기 주행도로에 대한 영상정보를 상기 위치정보와 함께 프레임별 영상으로 저장하는 과정; 상기 복수의 센서, 상기 차량정보 수신수단 및 상기 영상정보를 이용하여, 상기 주행도로에 대한 노면파손정보, 결빙정보, 안개정보 및 돌발 상황정보를 포함하는 상기 위험정보를 탐지하는 과정; 및 상기 위험정보 탐지 시, 상기 프레임별 영상 중 상기 위험정보의 탐지시점을 전후로 일정시간 동안 저장된 위험상황 영상을 상기 위험정보와 함께 상기 서버에 전송하는 과정; 을 포함하는 것을 특징으로 하는, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법으로 하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명의 다른 실시예로서, 상술한 특징들 모두에 더하여, 상기 복수의 센서는 진동센서, 자이로센서 및 가속도센서를 포함하며, - 상기 노면파손정보, 상기 안개정보는 상기 프레임별 영상을 분석하여 생성하며, - 상기 결빙정보는 상기 차량정보 수신수단이 수신한 차량의 주행정보와 상기 프레임별 영상을 분석하여 생성하며, - 상기 돌발 상황정보는 상기 진동센서, 상기 자이로센서 및 상기 가속도센서의 측정값과 상기 주행정보를 분석하여 차체가 급격하게 진동하거나, 감속되거나, 회전하거나, 충격이 감지되거나 또는 ABS가 작동되는 경우 생성하는 것을 특징으로 하는, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법으로 하는 것도 바람직하다.

뿐만 아니라 상술한 특징들 모두에 더하여, 상기 지리정보DB에는 도로의 경사상태가 변화하는 기준지점에 대한 위치정보 및 상태정보가 지리정보와 함께 포함되어 있으며, 상기 자이로센서를 이용하여 도로의 경사도를 측정하는 과정; 상기 차량정보 수신수단을 이용하여, 상기 기준지점 중 직전에 통과한 제1기준지점으로부터 현재위치까지의 주행거리인 제1주행거리를 측정하는 과정; 상기 주행도로, 상기 GPS위치, 상기 제1주행거리 및 상기 지리정보DB를 이용하여 상기 사업용 차량이 다음에 통과예정인 제2기준지점을 식별하고, 상기 제2기준지점까지의 예상주행거리와 상기 제2기준지점의 상태정보를 포함하는 기준지점 식별정보를 생성하는 과정; 상기 경사도를 이용하여 도로의 경사상태 변화를 분석하다가, 상기 기준지점 식별정보에 의하여 상기 제2기준지점에 접근한 것으로 판단되고, 상기 경사상태 변화가 상기 상태정보와 일치하는 경우 상기 제2기준지점을 통과한 것으로 판단하는 과정; 상기 위험상황 영상과 같이 저장된 GPS위치를 제1위치로 하고, 상기 지리정보DB를 이용하여 상기 제1기준지점으로부터 상기 제1주행거리만큼 상기 주행방향으로 이동한 지점에 대한 위치를 계산한 후 이를 제2위치로 하는 과정; 및 상기 제1위치가 상기 제2위치와 동일한 경우에는 상기 제1위치를 상기 위험상황 영상에 대한 탐지위치로 하며, 상기 제1위치가 상기 제2위치와 동일하지 않은 경우에는 상기 제2위치를 상기 탐지위치로 확정하는 과정;을 더 포함하며, 상기 프레임별 영상으로 저장하는 과정에서 상기 제1주행거리를 더 포함하여 저장하며, 상기 위험상황 영상을 상기 위험정보와 함께 상기 서버에 전송하는 과정에서는 상기 탐지위치를 더 포함하여 전송하는 것을 특징으로 하는, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법으로 하는 것도 바람직하다.

또한 상술한 특징들에 더하여, 상기 탐지위치로 확정하는 과정은, - 상기 제1위치가 상기 제2위치와 동일한 경우에는, 상기 제1위치를 상기 탐지위치로 하며, - 상기 제1위치가 상기 제2위치와 동일하지 않고, 상기 제1위치가 상기 주행도로 상에 위치하지 않는 경우에는, 상기 제2위치를 상기 탐지위치로 하며, - 상기 제1위치가 상기 제2위치와 동일하지 않고, 상기 제1위치가 상기 주행도로 상에 위치하는 경우에는, 상기 지리정보DB를 이용하여 상기 제2기준지점에서부터 제2주행거리만큼 상기 주행방향의 반대쪽으로 이동한 지점에 대한 위치를 계산한 후 이를 제3위치로 하고, 상기 제2위치와 상기 제3위치의 중간위치를 상기 탐지위치로 하되, - 상기 제2주행거리는, 상기 제1기준지점에서부터 상기 제2기준지점까지의 주행거리에서 상기 제1주행거리를 뺀 값으로 계산하는 것을 특징으로 하는, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법으로 하는 것도 바람직하다.

그리고 상술한 특징들에 더하여 상기 도로 교통정보 전송장치에는 압력센서 및 지자기센서를 더 포함하며, 상기 압력센서를 이용하여 상기 기준지점과의 고도차이를 측정하는 과정; 및 상기 지자기센서를 이용하여 주행방위각을 측정하는 과정; 이 더 포함되며, 상기 기준지점 식별정보에는 상기 제1기준지점과 상기 제2기준지점 사이의 고도차이 및 상기 제2기준지점에서의 주행방위각을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법으로 하는 것도 가능하다.

뿐만 아니라 상술한 특징들에 더하여, 상기 경사상태 변화 및 상기 상태정보는 평지에서 오르막길로 변화하는 상태, 평지에서 내리막길로 변화하는 상태, 오르막길에서 내리막길로 변화하는 상태, 내리막길에서 오르막길로 변화하는 상태, 오르막길에서 평지로 변화하는 상태 또는 내리막길에서 평지로 변화하는 상태 중 하나인 것을 특징으로 하는, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법으로 하는 것도 가능하다.

그리고 본 발명에 의한, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 장치는, 복수의 센서, 영상카메라, 위치측정수단, 차량정보 수신수단 및 지리정보DB를 포함하며, 상술한 방법들 중 하나 이상의 방법에 따라 위험정보와 위치정보를 생성하여 서버에 전송하는 장치로 하는 것이 바람직하다.

본 발명은 여객운송용 버스나 화물운반용 트럭 등 사업용 차량에 장착한 도로 위험정보 탐지장치에서 주행 중인 도로의 위험정보와 위험정보가 발생한 지점에 대한 위치정보를 파악하여 서버에 제공하기 때문에 도로관리기관에서 전국의 도로상에 발생하는 각종 위험정보를 실시간으로 파악하여, 다른 차량이나 관계기관 등에 상황을 전파할 수 있으며, 이를 이용하여 사고발생을 예방하고 응급복구나 제설작업 등 후속조치를 신속하게 할 수 있는 효과가 있다.

또한 본 발명에 포함된 도로 위험정보 탐지장치는 복수의 센서를 이용하여 주행도로의 온도, 습도, 조도 및/또는 강수량을 포함하는 도로 상황정보를 수집하여 위치정보와 함께 서버에 제공하도록 하기 때문에 도로관리기관에서 각 도로의 기상상태 등에 대하여 실시간으로 정확하고 신속하게 파악할 수 있으며, 이에 따라 기상악화나 변동에 따라 신속하게 필요한 조치를 할 수 있는 효과가 있다.

또한 본 발명에 포함된 도로 위험정보 탐지장치는 노면파손정보, 결빙정보, 안개정보 및 돌발 상황정보를 탐지 및 식별하여 위치정보와 함께 서버에 제공하기 때문에 도로관리기관에서 각 도로에 발생되는 위험상황의 종류, 위치 및 상태 등을 실시간으로 파악할 수 있고 정확하게 분석할 수 있는 효과가 있다.

또한 본 발명에 포함된 도로 위험정보 탐지장치는 위험정보 탐지 시, 위험상황 영상을 위험정보와 함께 서버에 전송하기 때문에 위험상황에 대한 정확한 파악과 분석이 가능할 뿐만 아니라, 위험상황 영상은 위험정보의 탐지시점을 전후로 일정시간 동안 저장된 영상이기 때문에 방대한 분량의 영상을 검색하거나 분석할 필요가 없이 위험상황을 신속하게 찾아서 분석할 수 있는 효과가 있다.

뿐만 아니라 본 발명에서 위험정보 및 위험상황 영상에 포함된 위치정보는 GPS위치뿐만 아니라 기준지점과 주행거리를 기초로 하는 제1위치, 제2위치 및 제3위치라는 개념을 사용하여 정확한 탐지위치를 제공하기 때문에 위험상황이 발생한 위치를 정확하게 찾을 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 의한, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지, 전송하는 방법 및 장치의 개념을 설명하기 위하여 도시된 개념도이다.
도 2는 본 발명이 적용되는 사업용 차량과 이에 장착되는 도로 위험정보 탐지장치의 구성요소들을 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에서, 노면파손정보 수집을 위한 이미지 전처리 프로세스와 데이터 학습의 개념을 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에서, Classification 알고리즘을 적용한 데이터 학습 알고리즘으로 노면파손정보 탐지가 수행되는 개념을 도시한 것이다.
도 5는 본 발명에서, 웨이블릿 패킷 알고리즘과 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 노면 결빙정보 탐지가 수행되는 순서를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명에서, 결빙정보 탐지 시 차량데이터 기반정보와 영상데이터 기반정보를 비교하여 채택하는 과정을 도시한 것이다.
도 7은 본 발명에 의한, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법이 수행되는 전반적인 과정을 도시한 것이다.
도 8은 본 발명에 사용되는 기준지점의 개념을 설명하기 위하여 도로의 경사상태 변화를 도시한 것이다.
도 9는 본 발명에서 기준지점을 이용하여 위치 측위가 수행되는 과정에 대한 흐름도를 도시한 것이다.
도 10은 본 발명에서, 위험정보의 탐지위치를 확정하는 다른 실시예가 수행되는 흐름도를 도시한 것이다.
도 11은, 도 10에 도시된 실시예에 의할 때 탐지위치를 확정하는 원리를 도시한 것이다.
도 12는 본 발명에서 주행방위각 및 고도 차이를 이용하여 기준지점을 식별하는 방법에 대한 흐름도가 도시된 것이다.
도 13은 기준지점 식별 시 주행방위각 및 고도 차이를 이용하는 개념을 설명하기 위한 도면이다.

이하에서 상술한 목적과 특징이 분명해지도록 본 발명을 상세하게 설명할 것이며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련한 공지기술 중 이미 그 기술 분야에 익히 알려져 있는 것으로서, 그 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.

아울러, 본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며 이 경우는 해당되는 발명의 설명부분에서 상세히 그 의미를 기재하였으므로, 단순한 용어의 명칭이 아닌 용어가 가지는 의미로서 본 발명을 파악하여야 함을 밝혀두고자 한다. 실시 예들에 대한 설명에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시 예들을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

실시 예들은 여러 가지 형태로 변경을 가할 수 있고 다양한 부가적 실시 예들을 가질 수 있는데, 여기에서는 특정한 실시 예들이 도면에 표시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있다. 그러나 이는 실시 예들을 특정한 형태에 한정하려는 것이 아니며, 실시 예들의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경이나 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.

다양한 실시 예들에 대한 설명 가운데 “제1”, “제2”, “첫째” 또는“둘째”등의 표현들이 실시 예들의 다양한 구성요소들을 수식할 수 있지만, 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들어, 상기 표현들은 해당 구성요소들의 순서 및/또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 상기 표현들은 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분 짓기 위해 사용될 수 있다.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 설명한다. 도 1은 본 발명에 의한, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지, 전송하는 방법 및 장치의 개념을 설명하기 위하여 도시된 개념도이다. 본 발명에서 사업용 차량(10)이란 다른 사람의 수요에 응하여 자동차를 사용하여 유상(有償)으로 여객을 운송하거나, 화물자동차를 사용하여 유상으로 화물을 운송하는 사업을 할 때 사용하는 차량을 말하며, 이는 여객자동차운수사업법 및 화물자동차운수사업법 등에 근거하여 정의된 개념이다. 즉, 사업용 차량은 예를 들어 고속버스나 관광버스와 같은 영업용 버스나 택시 등과 같은 여객운송용 차량과, 타인의 화물을 돈을 받고 전문적으로 운송해 주는 영업용 화물차를 말한다. 본 발명은 이러한 사업용 차량(10)에 탑재하는 ‘도로 위험정보 탐지장치’ 및 그 장치를 이용하여 ‘도로 위험정보를 탐지, 전송하는 방법’에 관한 것이다. 상기 사업용 차량(10)에는 관련 법령의 규정에 의하여 디지털 운행기록 장치(Digital Tacho Graph, DTG)를 장착하도록 되어 있으며, 상기 디지털 운행기록 장치는 자동차의 속도, RPM, 브레이크, 방위각, 가속도, 주행거리 및 교통사고 상황 등을 자동적으로 전자식 기억수단에 기록하는 장치이다. 상기 디지털 운행기록 장치는 일반차량(11)에는 장착이 의무화되어 있지 않다. 본 발명은, 사업용 차량에 장착이 의무화된 디지털 운행기록 장치와 연동될 수 있는, 도로 위험정보 탐지장치를 이용하여 파손노면 또는 결빙노면(21) 등의 도로 위험정보를 탐지 및 전송하는 것에 관한 것이다. 상기 사업용 차량(10)에 이와 같은 장비를 장착하고 도로상황정보와 도로 위험정보를 수집하여 무선 통신망(400)을 통하여 도로관리기관의 서버(300)에 제공하게 되면, 도로관리기관의 서버(300)는 상기 사업용 차량(10)들에서 전송되는 각종 정보를 수집하고 분석하여 도로의 위험상황 등에 대하여 분석하고 예측하여 그 정보를 타 사업용 차량(10)은 물론 일반차량(11)에도 전파하여 사고 등을 미연에 예방할 수 있을 뿐만 아니라, 제설작업, 도로보수 등 위험상황 해소를 위한 응급복구나 후속조치를 신속하게 할 수 있게 된다.

한편 본 발명에서 사용하기 위하여 생성되는 상기 도로 위험정보는 크게 4가지를 포함하는데, ①도로면에 존재하는 포트홀 등과 같은 파손정보를 탐지하여 생성하는 ‘노면파손정보’, ②겨울철 적설과 기온강하로 인하여 도로면이 얼어붙거나 미끄러운 지점을 탐지하여 생성하는 ‘결빙정보’, ③도로상의 시정거리가 급격히 나빠져서 감속운행이 필요한, 안개지역을 탐지하여 생성하는 ‘안개정보’가 포함되는 것이 바람직하며, 더욱 바람직하게는, ④급작스런 추돌 사고 등과 같은 돌발사고 발생을 탐지하여 2차사고 등을 예방하기 위한 ‘돌발 상황정보’도 포함되도록 하는 것이 바람직하다. 본 발명에서는 이와 같은 위험상황을 상기 사업용 차량(10)의 내부에 장착된 도로 위험정보 탐지장치가 탐지하고 식별하도록 하고, 상기 위험상황의 종류와 이에 대한 영상인 위험상황 영상과 상기 위험정보가 탐지되는 정확한 탐지위치를 원격지에 있는 서버(300)에 전송하도록 하고 있다. 따라서 본 발명에 포함되는 상기 사업용 차량(10)에 장착되는 상기 도로 위험정보 탐지장치는 상기 위험상황들 각각을 식별하고 탐지하기 위한 다양한 구성을 갖추고 있어야 한다.

도 2에는, 본 발명에서 상기 사업용 차량(10)에 장착되는 것이 바람직한, 도로 위험정보 탐지장치(200)의 구성요소들이 도시되어 있다. 도 2에서 보는 바와 같이 상기 도로 위험정보 탐지장치(200)에는 상기 사업용 차량(10)의 주행방향을 향하여 영상을 촬영할 수 있는 영상카메라(210), 상기 사업용 차량(10)이 현재 주행 중인 GPS위치 등을 측정할 수 있는 위치측정수단(250), 상기 사업용 차량(10)의 주행속도, 주행거리, 조향상태 등 차량의 운행과 관련한 제반 정보를 상기 사업용 차량(10)에 장착된 DTG(110) 또는 OBD(On Board Diagnostic) 인터페이스 등을 이용하여 수신할 수 있는 차량정보 수신수단(220)을 포함하도록 하고, 이와 더불어 도로정보를 포함하는 위치정보가 수록된 지리정보DB(240)를 포함하도록 하는 것이 바람직하다. 더욱 바람직하게는 상기 도로 위험정보 탐지장치(200)에는 복수의 센서(260)를 포함하도록 하는 것이 바람직한데, 상기 복수의 센서(260)에는 온도센서, 습도센서, 조도센서 및/또는 강수량센서 등의 도로 상황정보를 측정하는 다양한 상황정보센서(266)들을 포함하도록 함은 물론 도로상에 존재하거나 발생되는 상기 위험정보 탐지를 위하여 진동센서(261), 자이로센서(262) 및 가속도센서(263)를 포함하도록 하고, 더 나아가서 압력센서(264) 및 지자기센서(265) 등을 더 포함하도록 하는 것도 바람직하다. 또한 이러한 구성수단들의 작동을 제어하고 처리함은 물론 상기 서버(300)와 통신을 할 수 있는 제어수단(230)이 포함되도록 하는 것이 바람직하다. 즉 상기 도로 위험정보 탐지장치(200)는 상기 제어수단(230)을 통하여 상기 통신망(400)으로 상기 서버(300)에 접속하여 데이터를 주고받을 수 있도록 하는 것이 바람직하다. 그러나 상기 진동센서(261), 상기 자이로센서(262), 상기 가속도센서(263), 상기 압력센서(264), 상기 지자기센서(265) 및/또는 상기 상황정보센서(266) 등이 상기 사업용 차량(10)의 내부에 장착되어 있고, 이들이 측정한 결과 값들을 상기 차량정보 수신수단(220)을 통하여, 상기 DTG(110) 또는 상기 OBD 인터페이스 등으로 부터 전송받을 수 있는 경우에는 해당 센서들은 상기 복수의 센서(260)에서 제외하는 것도 가능하다.

한편 본 발명에는 다양한 탐지기술을 사용하여 노면파손정보, 결빙정보, 안개정보 및 돌발 상황정보 등 도로 위험정보를 탐지하고 수집하게 된다. 이하에서는 본 발명에 적용되는 도로 위험정보 탐지기술들에 대하여 설명한다. 먼저, 본 발명에서의 도로 위험정보 중 노면파손정보는, 영상카메라가 도로면을 촬영한 영상정보에 대하여 데이터 전처리 및 판별과정을 거쳐서 탐지 및 식별하도록 하는 것이 바람직하다. 따라서 본 발명에서는 상기 영상카메라(210)에서 촬영하여 저장되는 영상정보(데이터)에서 노면파손정보를 탐지하기 위하여 노면파손정보 탐지알고리즘을 사용한다. 본 발명에 의한 노면파손정보 탐지알고리즘은, 학습 데이터 셋(set) 생성을 위한 이미지를 확보한 뒤, 학습을 위한 영상 데이터 셋(set)을 분류하고, 영상 데이터에 대한 전처리 알고리즘을 비교 및 분석한 뒤, 영상 데이터 전처리 알고리즘을 설계하여 적용한 후, 인공지능 알고리즘을 비교 및 분석하여 설계한 데이터 학습 알고리즘을 이용하는 것이 바람직하다. 도 3에는 이미지 전처리 프로세스와 데이터 학습 알고리즘을 이용한 데이터 학습의 개념도가 도시되어 있다.

이에 대하여 좀 더 구체적으로 설명하자면, 학습 데이터 셋(set) 생성을 위한 이미지 획득은 실제 노면을 촬영한 원본영상을 이용하는 것이 바람직한데, 본 발명의 창안과정에서는 1920 x 1080 해상도(FHD)를 가지며, 30fps로 촬영된 1959장의 도로노면 이미지를 확보한 뒤, 영상처리 속도향상을 위해, 획득한 이미지에서 도로노면에 해당하는 부분을 800 x 200 해상도로 크로핑하고, 학습을 위한 데이터 셋 라벨링을 하였는데, 크로핑 이미지를 오브젝트 종류에 따라 분류하여 라인 236장, 마커 282장, 노면 밖 322장, 파손 596장, 그림자 276장, 차량 247장을 준비하여 사용하였다. 그리고 영상 데이터 전처리 알고리즘 비교분석을 위하여 OTSU, 디퍼런셜, SLIC, WEF, Saliency Map, 배경제거 등의 알고리즘을 분석하여 전처리 알고리즘을 설계하였는데, 설계된 전처리 알고리즘은 노면파손 부위에 대한 강조를 통해 인공지능이 판단하는데 용이하도록 주변에 비해 특별히 어두운 부분을 남겨 노면파손 부분을 강조하였다. 그리고 인공지능 알고리즘은 Semantic Segmentation, Classification, Localization, Object Detection, Instance Segmentation 등 출력 방법에 따라 분류되는데, 차량에서의 실시간 처리를 위해 빠른 처리 시간을 확보할 수 있는 Classification 알고리즘을 사용하여 데이터 학습 알고리즘을 사용하였다. 즉 도 4와 같이 Classification 알고리즘으로 구성하였다. 이와 더불어 차량에 장착되는 센서 데이터 기반의 노면불량 탐지 알고리즘도 동시에 적용하는 것도 가능한데, 차량 센서는 노면으로부터 차량에 가해지는 충격, 진동에 민감하다는 특성을 가지므로 영상에서 인식하지 못하는 노면불량을 탐지하기 위해 진동센서를 이용하는 것도 바람직하다.

그리고 본 발명에서 사용되는 결빙정보 탐지 및 수집을 위한 기술도 상기 노면파손정보 탐지기술과 마찬가지로 영상정보를 기반으로 하여 데이터 전처리 및 판별기술을 사용하는 것이 바람직하다. 본 발명에서 사용하는 영상정보 기반 결빙정보 수집기술은, 도 5에 도시된 순서대로 수행되는, 웨이블릿 패킷 알고리즘과 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용한 노면 결빙정보 수집기술이다. 즉 수집된 결빙노면 영상에 웨이블릿 패킷 알고리즘을 적용하여 노면의 질감 특징을 추출하고, 추출된 특징에 SVM을 사용하여 노면의 결빙 상태를 분류함으로써 ‘결빙 상태’ 정보를 수집하도록 하는 것이 바람직하다. 그리고 이에 더하여 차량의 주행정보로부터 차량센서 데이터를 분석한 노면의 미끄럼정보 수집 알고리즘을 같이 적용하는 것도 바람직하다. 영상정보 기반 결빙정보 수집기술 개발을 위하여 본 발명의 창안하는 과정에서는 학습 및 테스트를 위한 데이터 셋(set) 생성을 위한 영상을 1920 x 1080, 854 x 480 해상도를 가지며, 30fps로 촬영된 도로촬영 원본영상 3,927장을 사용하였다. 그리고 이들에 대한 학습을 위하여 영상을 분류하였는데, 평상상태 영상 1,304장, 결빙상태 영상 2,623장으로 분류하였다. 그리고 효율적으로 결빙정보를 판별하기 위한 ROI구간을 설정하였는데, 영상에 나타난 결빙구간을 분석하여 최적의 ROI구간을 설정하였다. 가로는 왼쪽에서부터 30% ~ 70% 구간, 세로는 아래서부터 20 ~ 40% 구간으로 설정하였다. ROI영상은 765 x 216, 342 x 96 해상도를 가지도록 하였다. 그리고 결빙영상의 특징을 추출하였는데, 저주파 질감 특징에 효과적인 웨이블릿 패킷 트렌스폼 (WPT Lv3)을 적용하였고, SVM을 활용하여 결빙영상에 대한 학습 및 판별을 하였는데, 결빙영상을 효과적으로 학습하기 위해 클래스 별 1:1 비율로 조정하여, 각 1,274장씩 총 2,548장의 영상을 사용하여 SVM 학습을 하여 최적의 파라미터(C, gamma, kernel)를 찾아내었다.

이와 더불어 차량센서 데이터를 분석하여 노면 미끄럼 수집 알고리즘을 개발하였는데, 이는 차량 이동속도와 차륜 회전속도 차이를 이용한 결빙 수집 알고리즘으로서, 다양한 차량거동 센서 데이터를 이용하여 노면 미끄럼 상태를 수집할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 즉 미끄러운 노면에서 차량의 헛바퀴 및 스키드 현상 계측을 통하여 결빙정보를 수집하는 것인데, 이 알고리즘은 차량이 감속하거나 가속하는 경우 모두에 적용이 가능하다. 차량 슬립(Slip)은 주행 중인 차륜회전속도와 차량이동속도 차이로 다음과 같이 산출되는데 미끄러운 노면에서 차량이 가속 시에는 차륜회전속도가 차량이동속도보다 높게 되고 감속 시에는 그 반대현상이 나타난다.

여기서

= 휠의 각도에 따른 차륜각속도,

=유효차륜 반경,

=차량이동속도,

=차륜회전속도

이를 이용하여 개발된 알고리즘은 1초 단위로 수집하는 차륜회전속도와 차량이동속도를 이용하여 1초 단위로 슬립을 계산하고 계산된 슬립 값이 기 정해진 가속도별 슬립 임계 값(마른 노면 상태 수집 값을 활용하여 설정)을 벗어날 경우 노면 미끄럼 경고 문구를 발생시키도록 하는 것이다. 그리고 차륜(축)별 속도차이를 이용한 노면 미끄럼(결빙) 정보를 수집하게 되는데, 주행하는 차량으로부터 수집되는 구동축의 회전속도와 피 구동축의 회전속도가 일정한 임계범위를 초과할 경우 해당노면을 미끄러운 노면으로 판정하고, 해당지점의 위치정보와 미끄럼 상태 측정결과를 서버로 전송하게 하는 것이다. 이와 같은 본 발명의 방법론은 차량이 가속 시 헛바퀴 현상을 관측하여 결빙노면을 검지하는 것으로써, 차량의 가속 시에 적용이 가능하다.

한편 이와 같은 차량주행정보를 이용한 미끄러짐 상태 측정 알고리즘과 영상데이터 분석을 통한 결빙정보 탐지를 서로 융합함으로써 신뢰성 높은 노면 결빙상태 측정 알고리즘을 개발할 수 있는데, 차량 데이터 기반 노면상태 측정기술은 차륜이 접지되는 부분의 미끄럼 정보만을 수집하는 단점이 있지만, 조도, 섬광, 시인성 악화 등 환경적 영향을 받지 않는다는 장점이 존재하는 반면, 영상정보 기반 노면상태 측정기술은 차로 전체의 노면상태 정보를 수집할 수 있는 장점이 있지만, 환경적 영향을 많이 받는다는 단점이 존재한다. 따라서 두 가지 기술의 장점을 극대화하고, 단점을 보완하는 방식으로 융합하는 정보를 생성하는 알고리즘을 적용하는 것이 바람직하다. 즉 도 6에 도시되어 있는 바와 같이 차량데이터 기반정보(A)를 탐지하고, 이와 동시에 영상데이터 기반정보(B)를 수집한 뒤, 두 정보가 같으면 그 정보를 사용하게 되고, 다를 경우에는 야간일 경우에는 차량데이터 기반정보(A)를 사용하고, 주간일 경우에는 차량데이터 기반정보(A)와 영상데이터 기반정보(B)의 확률을 비교하여 확률이 높은 정보를 사용하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서는, 안개정보 탐지 및 수집을 위해서도, 영상정보에 대한 데이터 전처리 및 판별기술을 적용하도록 하는 것이 바람직하다. 이를 위해서는 먼저 FFT(고속퓨리에변환), 웨이블릿 패킷 알고리즘과 SVM 등을 이용하여 도로의 안개정보를 수집하도록 하는 것이 바람직한데, 안개 낀 도로영상에 웨이블릿 패킷 알고리즘을 적용하여 전체 영상에서 질감 특징을 추출하고, 추출된 특징에 SVM을 사용하여 도로 영상에 안개여부를 감지하여 ‘안개정보’를 수집하도록 하는 것이 바람직하다. 여기 사용되는 안개정보는 시정 100m 이하의 안개정보만 수집하도록 하는 것이 바람직한데, 시정 100m는 교통사고가 급속 증가하는 임계 시정으로서 도로교통법 상 제한속도를 50% 감소해야 하는 기준이다. 본 발명의 창안과정에서는 학습, 테스트를 위한 데이터 셋(set)은 계절별(봄, 여름, 가을)로 낮에 촬영된 Cityscapes 데이터 셋을 기반으로 안개(시정 거리 100m) 생성 알고리즘을 적용하여 안개영상 데이터 셋을 구성하도록 하였는데, 안개정보 영상은 2048 x 1024 해상도로 하였다. 그리고 학습을 위한 영상 분류로서 평상시 상태의 Cityscapes 데이터 셋(set) 5,000장, 안개상태의 영상 500장을 사용하였다. 그리고 효율적으로 안개 정보를 판별하기 위한 ROI 구간을 설정하였는데, 이는 안개영상에 안개특징을 추출할 구간분석을 분석하는 것으로서 최적의 ROI 구간 설정을 위해 가로는 왼쪽에서부터 0%~100% 구간, 세로는 아래서부터 50~100% 구간을 설정하고, ROI 영상은 2048 x 512 해상도를 가지는 것으로 하였다. 안개영상의 특징을 추출하기 위하여 FFT, WT, WPT (Lv3) 알고리즘의 성능을 비교하였고, 상대적으로 저주파 질감의 특징에 효과적인 웨이블릿 패킷 트렌스폼을 적용하여 안개 영상 특징을 추출하였다. 그리고 SVM을 활용하여 안개영상 학습 및 판별을 하였는데, 클래스가 2개(Normal, Foggy)인 안개영상을 효과적으로 학습하기 위해 평상시 상태 영상과 안개상태 영상을 1:1 비율로, 각 500장씩 총 1,000장의 영상을 사용하여 SVM 학습을 하였으며, 한정적인 데이터 셋의 학습 효과를 높이기 위해 Cross Validation 값을 4로 하고, 최적의 파라미터(C, gamma, kernel) 값으로 결과 검지율을 도출하였다. 안개영상 판별을 위해 200장의 영상을 테스트하여, 결과 검지율을 도출하였다.

한편 도 7에는 본 발명에 의한, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법이 수행되는 전반적인 과정이 순서대로 도시되어 있다. 이하에서는 도 7을 참조하여 본 발명을 설명한다. 상술한 바와 같이 본 발명은 상기 사업용 차량(10)에 장착되며, 상기 복수의 센서(260), 상기 영상카메라(210), 상기 위치측정수단(250), 상기 차량정보 수신수단(220) 및 싱기 지리정보DB(240)를 포함하는 상기 도로 위험정보 탐지장치(200)가, 주행 중인 도로(20)에 대한 위험정보를 탐지하여 위치정보와 함께 상기 서버(300)에 전송하는 방법이다. 따라서 상기 도로 위험정보 탐지장치(200)에 포함된 상기 제어수단(230)은 상기 복수의 센서(260), 상기 영상카메라(210), 상기 위치측정수단(250) 및 상기 차량정보 수신수단(220)으로부터 각종 정보를 수집하게 되는데(s120), 상기 위치측정수단(250)은 상기 사업용 차량(10)이 주행 중인 도로 즉 주행도로(20)의 위치 값을 측정하여 상기 제어수단(230)에 전송하며(s111), 상기 영상카메라(210)는 상기 사업용 차량(10)의 주행방향을 향하여 상기 주행도로(20)에 대한 영상을 촬영하여 상기 제어수단(230)에 전송하며(s112), 상기 차량정보 수신수단(220)은 상기 사업용 차량(10)의 DTG(110) 또는 상기 사업용 차량(10)에 부착된 OBD(On Board Diagnostic)인터페이스를 통하여 상기 사업용 차량(10)의 주행속도, 조향상태 등의 주행정보를 실시간으로 수신하여 상기 제어수단(230)에 제공하며(s114), 상기 복수의 센서(260)는 각각의 센서 값들을 측정하여 상기 제어수단(230)에 제공하도록 하는 것이 바람직한데(s113), 이와 같은 과정은 상기 사업용 차량(10)이 주행 중인 동안 계속하여 수행하도록 하는 것이 더욱 바람직하다.

상기 복수의 센서(260), 상기 영상카메라(210), 상기 위치측정수단(250) 및 상기 차량정보 수신수단(220)으로부터 각종 정보를 수집한(s120) 상기 제어수단(230)은, 상기 위치측정수단(250) 및 상기 지리정보DB(240)를 이용하여 상기 사업용 차량(10)이 주행 중인 주행도로, 주행방향 및 GPS위치를 포함하는 상기 위치정보를 생성하는 과정(s132)을 수행하도록 하는 것이 바람직하다. 또한 상기 제어수단(230)은, 상기 복수의 센서(260)에서 보내온 온도, 습도, 조도 및/또는 강수량에 관한 정보가 포함된 도로 상황정보를 수집하는 과정을 수행하는 것이 바람직하며(s131), 상기 도로 상황정보는 일정시간 간격으로(s141) 상기 위치정보와 함께 상기 서버에 전송하도록 하는 것이 바람직하다(s142). 한편 상기 제어수단(230)은 상기 영상카메라(210)가 촬영하여 전달하는 상기 주행도로에 대한 영상정보를 상기 위치정보와 함께 프레임별 영상으로 저장하는 과정을 수행하도록 하는 것이 바람직하다(s143).

또한 상기 제어수단(230)은 상기 복수의 센서(260)에서 보내오는 센서 값을 분석하고(s133), 상기 차량정보 수신수단(220)에서 보내오는 주행정보를 분석(s134)함과 더불어, 상기 프레임별 영상으로 저장되는 상기 주행도로에 대한 영상정보를 분석하여(s151), 상기 주행도로에 대한 위험정보 즉 상기 노면파손정보, 상기 결빙정보, 상기 안개정보 및 상기 돌발 상황정보를 탐지하는 과정을 수행하도록 한 후(s152), 상기 위험정보 탐지 시(s153), 상기 프레임별 영상 중 상기 위험정보의 탐지시점을 전후로 일정시간 동안 저장된 위험상황 영상을 상기 위험정보와 함께 상기 서버(300)에 전송하는 과정(s154)을 수행하도록 하는 것이 바람직하다. 상기 프레임별 영상에는 상기 위치정보가 포함되어 있으므로, 상기 서버(300)는 상기 위험정보와 상기 위험상황 영상을 수신할 때 상기 위험상황 영상이 기록된 위치에 대한 위치정보도 같이 수신하게 된다.

이 때 상기 위험정보 중 상기 노면파손정보, 상기 결빙정보 및 상기 안개정보를 탐지하는 과정은 도 3 내지 도 6을 참조하여 위에서 설명한 방법을 사용하여 영상정보 또는 센서 값 정보를 분석하여 탐지하는 것이 바람직하며, 상기 돌발 상황정보의 경우 상기 진동센서(261), 상기 자이로센서(262) 및 상기 가속도센서(263)의 측정값과 상기 주행정보를 분석하여 탐지 및 판단하도록 하는 것이 바람직하다. 즉 상기 복수의 센서(260)에서 보내주는 신호와 상기 주행정보를 종합적으로 판단하여 볼 때 차체가 급격하게 진동하거나, 감속되거나, 회전하거나, 충격이 감지되거나 또는 ABS가 작동되는 경우 상기 위험정보를 생성하도록 하는 것이 바람직하다. 이는 상기 사업용 차량(10)이 주행 도중에 급격하게 진동하는 것은 도로면이 심각하게 파손되는 등 위험한 상태로 된 지점을 지나는 것으로 볼 수 있으며, 상기 사업용 차량(10)이 주행 도중에 급격하게 감속하는 것은 전방에 사고발생 또는 장애물의 발생으로 인한 위험상황이며, 주행 도중에 조향핸들을 급격하게 회전시키는 것도 또한 전방에 사고발생 또는 장애물의 발생으로 인한 위험상황이기 때문이다. 그리고 주행 도중에 충격이 감지된다는 것은 장애물이나 다른 차량 등과의 충돌이 발생한 위험상황이며, ABS가 작동되는 경우 결빙구간 등으로 인한 위험상황이기 때문이다.

한편, 본 발명에 의한, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법 및 장치에서는, 위치측정수단이 측정한 위치정보에서 측위오차가 발생할 수 있으므로, 측위오차 발생으로 인한 상기 위험정보 탐지오류를 예방하기 위하여 상기 사업용 차량(10)의 주행거리와 지리정보 및 기준지점을 이용하여 정확하게 위치를 측정하는 방법을 제공하고 있다. 이를 위하여 상기 도로 위험정보 탐지장치(200)에 포함된 상기 지리정보DB(240)에는 도로에 대한 각종 정보를 담은 지리정보와 함께 도로의 경사상태가 변화하는 상기 기준지점에 대한 위치정보 및 상태정보가 포함되도록 하는 것이 바람직하다. 상기 기준지점은 본 발명에서 사용하는 개념으로서, 도로의 경사도가 변화하는 지점을 지칭하며, 6가지 경우가 있는데, ①평지에서 오르막길로 변화하는 지점, ②평지에서 내리막길로 변화하는 지점, ③오르막길에서 내리막길로 변화하는 지점, ④내리막길에서 오르막길로 변화하는 지점, ⑤오르막길에서 평지로 변화하는 지점 및 ⑥내리막길에서 평지로 변화하는 지점이다. 그러나 위 6가지에 해당하지 않고 경사각만 변하는 지점은 기준지점이 아니다.

도 8은 본 발명에 사용되는 상기 기준지점을 설명하기 위하여 도로의 경사상태 변화를 도시한 것이다. 도 8에서 식별번호 501 내지 504는 상기 기준지점이 될 수 있다. 즉 도 8에서 보는 바와 같이 a지점(501)은 오르막길에서 내리막길로 변화하는 지점이며, b지점(502)은 내리막길에서 오르막길로 변화하는 지점이며, c지점(503)은 오르막길에서 내리막길로 변화하는 지점이며, d지점(504)은 내리막길에서 평지로 변화하는 지점이기 때문에 상기 기준지점으로 하는 것이 바람직하다. 상술한 바와 같이 상기 지리정보DB(240)에는 각각의 기준지점에 대한 상태정보를 포함하는 것이 바람직하다. 상기 상태정보에는 도로의 경사도가 변화하는 6가지 경우 중 어느 경우에 해당하는지를 포함하도록 하는 것이 바람직하다. 그리고 상기 기준지점을 정확하게 식별하기 위한 다양한 정보가 포함되도록 하는 것이 더욱 바람직한데, 상기 기준지점을 지나기 직전이나 직후의 경사도, 이전의 기준지점과의 고도차이, 기준지점에서의 주행방위각 등이 더 포함되도록 하여 상기 탐지장치(200)가 상기 기준지점을 통과하고 있는지를 정확하게 판단할 수 있도록 하는 것도 바람직하다.

한편 도 9는 본 발명에 의한, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법에서 상기 기준지점을 이용하여 위치 측위가 수행되는 흐름도를 도시한 것이다. 이하에서는 도 9를 참조하여 본 발명에 의한, 상기 기준지점을 이용하여 위치측정이 수행되는 과정을 설명한다. 도 9에서 보는 바와 같이 상기 영상카메라(210)는 상기 사업용 차량(10)이 주행하는 동안 상기 사업용 차량(10)의 주행방향을 향하여 계속하여 영상촬영을 하도록 하는 것이 바람직하다(s211). 그리고 상기 위치측정수단(250)은 상기 사업용 차량(10)이 주행하는 동안 상기 사업용 차량(10)의 현재위치에 대한 GPS위치를 측위하여 상기 제어수단(230)에 제공하도록 하고, 상기 자이로센서(262)는 상기 사업용 차량(10)의 경사도를 측정하여 상기 제어수단(230)에 제공하도록 하는 것이 바람직하다. 이렇게 상기 위치측정수단(250)이 GPS위치를 측위하고, 상기 자이로센서(262)가 상기 경사도를 측정하여 그 결과 값을 상기 제어수단(230)에 보내면, 상기 제어수단(230)은 상기 도로 위험정보 탐지장치(200)를 탑재한 사업용 차량(10)에 대한 상기 GPS위치 및 주행방향을 판단하고, 도로(20)의 경사도를 판단하면서, 상기 지리정보DB(240)와 상기 사업용 차량(10)이 현재위치까지 주행해 온 주행경로 및 상기 주행방향을 분석하여 현재 주행 중인 주행도로를 판단하는 상황정보 수집과정(s301)을 수행하도록 하는 것이 바람직하다. 상기 제어수단(230)이 수행하는 상기 상황정보 수집과정(s301)은 상기 도로 위험정보 탐지장치(200)를 탑재한 상기 사업용 차량(10)이 운행되는 동안 계속되도록 하는 것이 바람직하다.

그리고 상기 상황정보 수집과정(s301)이 계속하여 수행되는 동안, 상기 제어수단(230)에 포함된 상기 차량정보 수신수단(220)은 상기 DTG(110) 또는 OBD인터페이스(미도시)를 통하여 상기 사업용 차량(10)의 주행거리정보를 전송받게 되는데, 상기 차량정보 수신수단(220)이 전송받은 상기 주행거리정보는 상기 제어수단(230)에 보내지게 되며(s221), 상기 주행거리정보를 전송받은 상기 제어수단(230)은 상기 기준지점 중 직전에 통과한 제1기준지점으로부터 현재위치까지의 주행거리인 제1주행거리를 측정하는 과정(s302)을 수행하도록 하는 것이 바람직하다. 예를 들어, 도 8에서 보는 바와 같이 상기 사업용 차량(10)이 상기 b지점(502)을 지나서 상기 c지점(503)으로 가고 있다면, 상기 b지점(502)은 상기 제1기준지점이 되는 것이며, 상기 b지점(502)으로부터 상기 사업용 차량(10)이 주행해 온 거리(d1)는 상기 제1주행거리가 되는 것이다. 상기 제1주행거리를 측정하는 과정(s302) 또한 상기 상황정보 수집과정(s301)과 마찬가지로 상기 도로 위험정보 탐지장치(200)를 탑재한 상기 사업용 차량(10)이 주행되는 동안 계속되도록 하는 것이 바람직하다.

한편 상기 상황정보 수집과정(s301) 및 상기 제1주행거리를 측정하는 과정(s302)이 수행되는 동안 상기 제어수단(230)은, 전송받은 데이터로, 상기 사업용 차량(10)이 현재 주행 중인 주행도로를 판단하고, 상기 사업용 차량(10)에 대한 상기 GPS위치를 측위하며, 상기 제1주행거리를 측정하면서 이들 데이터와 상기 지리정보DB(240)를 이용하여 상기 사업용 차량(10)이 다음에 통과할 예정인 다음 기준지점 즉, 제2기준지점을 식별한 후, 상기 제2기준지점까지의 예상주행거리와 상기 제2기준지점의 상태정보를 포함하는 ‘기준지점 식별정보’를 생성하는 과정(s303)을 수행하도록 하도록 하는 것이 바람직하다. 앞에서 살펴보았던, 도 8을 예로 들어보면, 상기 제2기준지점은 상기 c지점(503)이 될 것이다. 그리고 상술한 바와 같이 상기 제어수단(230)이 생성하는 기준지점 식별정보에는 상기 제2기준지점까지의 예상주행거리가 포함되는데, 도 8에서의 예상주행거리는 상기 사업용 차량(10)이 현재위치로 부터 상기 c지점(503)에 도착하기까지의 예상주행거리(d2)인데, 상기 지리정보DB(240) 상에서 상기 b지점(502)과 상기 c지점(503)사이의 거리를 알 수 있으며, 상기 사업용 차량(10)이 현재 상기 b지점(502)로부터 상기 제1주행거리(d1)만큼 온 상태이기 때문에 상기 예상주행거리는 상기 지리정보DB(240)로 계산된 상기 b지점(502)과 상기 c지점(503)사이의 거리에서 상기 제1주행거리(d1)만큼 뺀 값(d2)이 될 것이다. 그리고 상기 c지점(503)의 상태정보는 상기 6가지 상태 중 “③오르막길에서 내리막길로 변화하는” 상태가 될 것이다. 상기 기준지점 식별정보를 생성하는 과정(s303)도 상기 도로 위험정보 탐지장치(200)를 탑재한 상기 사업용 차량(10)이 주행되는 동안 계속되도록 하는 것이 바람직하다.

그리고 상기 제어수단(230)은 상기 자이로센서(262)가 측정하여 보내오는 경사도 정보를 이용하여 상기 사업용 차량(10)이 주행 중인 도로의 경사상태 변화를 계속하여 분석하면서, 상기 기준지점 식별정보에 의하여 상기 제2기준지점에 접근한 것으로 판단되고, 상기 경사상태 변화가 상기 상태정보와 일치하는 경우 상기 제2기준지점을 통과한 것으로 판단하는 기준지점 통과를 판단하는 과정(s304)을 수행하도록 하는 것이 바람직하다. 상기 기준지점 통과 판단과정(s304)에 대하여 도 8을 예를 들어 설명하면, 상기 제어수단(230)이 상기 기준지점 식별과정(s303)에서 생성한 상기 기준지점 식별정보에는 상기 사업용 차량(10)이 상기 c지점(503)까지 가기까지의 거리인 상기 예상주행거리(d2)가 포함되어 있고, 상기 c지점(503)에 대한 상태정보가 포함되어 있는데, 상기 예상주행거리(d2)는 상기 사업용 차량(10)이 상기 c지점(503)으로 향하여 갈수록 작아지게 되고, 상기 기준지점 식별정보에 포함된 상기 예상주행거리(d2)가 0에 가까워질수록 상기 c지점(503)에 가까이 간 것으로 판단하게 된다. 그리고 상기 예상주행거리(d2)가 0에 가까워 졌거나, 0이거나, 아니면 0에서 다시 증가하는 상태에서, 상기 경사상태 변화가 상기 상태정보와 일치하는 경우 즉 상기 경사상태가 “③오르막길에서 내리막길로 변화하는” 상태로 판단되는 경우 상기 c지점(503)을 통과하는 것으로 판단하는 것이다. 상기 기준지점 통과를 판단하는 과정(s304) 또한 상기 도로 위험정보 탐지장치(200)를 탑재한 상기 사업용 차량(10)이 주행되는 동안 계속되도록 하는 것이 바람직하다.

한편 상기 상황정보 수집과정(s301) 등이 계속되는 동안 상기 영상카메라(210)는 상기 사업용 차량(10)의 주행방향을 향하여 영상촬영을 수행하며(s211), 상기 제어수단(230)은 상기 영상카메라(210)가 촬영한 영상을 프레임별 영상으로 저장하되, 촬영지점에 대한 GPS위치를 포함하는 상기 위치정보와 상기 제1주행거리를 상기 프레임별 영상과 같이 저장하는 과정(s305)을 계속하여 수행하도록 하는 것이 바람직하다. 또한 상기 제어수단(230)은 상기 프레임별 영상과 상기 복수의 센서(260)에서 보내오는 측정 값 및 상기 차량정보 수신수단에서 수신하는 정보를 분석하여(s306) 위험정보가 식별되는 경우, 상기 위험정보의 탐지시점에 저장된 상기 ‘위험상황 영상’에 포함된 GPS위치를 제1위치로 하고(s307), 상기 지리정보DB를 이용하여 상기 ‘위험상황 영상’에 포함된 상기 제1기준지점으로부터 상기 제1주행거리만큼 상기 주행방향으로 이동한 지점에 대한 위치를 계산한 후 이를 제2위치로 하는(s308) 탐지위치 계산과정(s307 ~ s308)을 수행하도록 하는 것이 바람직하다.

그리고 상기 제1위치와 상기 제2위치를 비교한 뒤에(s309), 상기 제1위치가 상기 제2위치와 오차범위 내에서 동일한 경우에는 상기 제1위치를 상기 위험정보에 대한 탐지위치로 하며(s310), 상기 제1위치와 상기 제2위치가 동일하지 않은 경우 즉 오차범위를 벗어나는 경우에는 상기 제2위치를 상기 탐지위치로 확정하는 과정(s311)을 수행하도록 하는 것이 바람직하다. 상기 제1위치와 상기 제2위치가 동일하지 않은 경우에 상기 제2위치를 상기 탐지위치로 하는 이유는, GPS위치는 오차가 클 수 있으나, 상기 제2위치는 상기 제1기준지점으로부터 측정된 주행거리를 기준으로 하고, 상기 제1기준지점의 위치좌표는 GPS에 의한 것이 아니고, 상기 지리정보DB(240)에 수록되어 있는 절대 값에 의한 것이며, 상기 기준지점간의 거리는 비교적 짧은 거리여서 오차가 작을 수밖에 없기 때문이다. 따라서 상기 제1위치와 상기 제2위치가 동일하지 않은 경우에 상기 제2위치를 상기 탐지위치로 하는 것이 바람직하다. 그리고 상기 제어수단(230)은 상기 위험정보와 상기 위험상황 영상을 상기 탐지위치와 함께 상기 서버(300)에 전송하도록 하는 것이(s312) 바람직하다.

한편 도 10은 본 발명에서, 상기 위험정보의 탐지위치를 확정하는 다른 실시예가 수행되는 흐름도를 도시한 것이며, 도 11은, 도 10에 도시된 실시예에 의할 때 탐지위치를 확정하는 원리를 도시한 것이다. 이하에서는 도 10 및 도 11을 참조하여 상기 위험정보의 탐지위치를 확정하는 본 발명의 다른 실시예를 설명한다. 도 10에서 보는 바와 같이 본 발명의 다른 실시예에서의 탐지위치를 확정하는 과정(s401 ~ s410)은 앞서 본 실시예에서의 과정(s309 ~ s312)과 다소 상이하다. 본 실시예에서는 먼저 상기 위치측정수단(250)으로 측위한 GPS위치인 상기 제1위치와, 상기 제1기준지점의 위치와 상기 제1주행거리로 계산해 낸 위치인 상기 제2위치를 서로 비교한 후(s401), 상기 제1위치와 상기 제2위치가 동일한 경우에는 상기 제1위치를 상기 탐지위치로 정하며(s402), 상기 제1위치와 상기 제2위치가 서로 동일하지 않은 경우에는 상기 제1위치가 상기 주행도로(20) 상에 위치하는지의 여부를 판단하도록 하는 것이 바람직하다(s403). 그리고 판단결과 상기 제1위치가 상기 주행도로(20) 상에 위치하지 않는 경우에는, 상기 제2위치를 상기 탐지위치로 하도록 하는 것이 바람직하다(s404). 즉 도 11(a)에서와 같이 상기 제1위치인 GPS위치(x1)가 상기 주행도로(20)를 벗어났다는 것은 상기 GPS위치가 측정오류인 것이 명확하기 때문에 이를 제외하고, 주행도로 상에 있는 상기 제2위치(x2)를 상기 탐지위치로 하는 것이다.

그러나 도 11(b)에서처럼 상기 제1위치(x1)가 상기 제2위치(x2)와 동일하지 않지만, 상기 제1위치(x1)가 상기 주행도로(20) 상에 위치하는 경우에는, 상기 제1위치(x1)와 상기 제2위치(x2) 중 어느 것이 더 정확한 탐지위치가 될 것인지 판단하기 어렵게 된다. 따라서 본 실시예에서는 이럴 경우에 제3위치(x3)를 계산하도록 하고 있다. 상기 제3위치(x3)는, 위험정보가 탐지된 실제위치로부터 상기 제2기준지점(503)까지 상기 사업용 차량(10)이 주행한 거리인 제2주행거리(d2)를 측정한 뒤, 상기 지리정보DB(240)를 이용하여 상기 제2기준지점(503)에서 주행방향의 반대방향으로 상기 제2주행거리(d2)만큼 떨어진 위치를 계산하여 얻어지는 값이다. 따라서 상기 제3위치(x3)는 상기 제2주행거리(d2)를 필요로 하기 때문에 상기 사업용 차량(10)이 상기 제2기준지점(503)까지 주행해야지만 측정이 가능하다. 그러나 위험정보의 탐지는 프레임별 영상분석까지 수반되어야 판단이 가능하며, 프레임별 영상에는 상기 제1주행거리와 상기 GPS위치만 들어있고, 상기 GPS위치는 정확도를 담보할 수 없으므로, 상기 위험정보를 탐지한 실제 위치는 발견당시 또는 그 이후에도 특정이 불가능하기 때문에 그 위치로 부터 상기 제2기준지점(503)까지의 거리인 상기 제2주행거리(d2)도 측정이 불가능하다. 따라서 본 발명에서는 상기 제2기준지점(503)을 지난 다음에 상기 제2주행거리(d2)를 계산할 수 있는 방법을 제시하고 있는데, 상기 제1기준지점(502)에서 상기 제2기준지점(503)까지의 주행거리는 측정 가능한 값이고, 상기 위험정보가 탐지된 실제 위치에 대한 상기 제1주행거리는 프레임별 영상에 수록되어 있으므로, 상기 제2주행거리(d2)는 상기 제1기준지점(502)에서 상기 제2기준지점(503)까지의 주행거리에서 상기 제1주행거리를 빼면 계산될 수 있다. 즉 상기 제2주행거리(d2)의 계산식은 다음과 같다.

제2주행거리 = 제1기준지점에서부터 제2기준지점까지의 주행거리 - 제1주행거리

그리고 상기 제3위치(x3)는 상기 지리정보DB(240)를 이용하여 상기 제2기준지점에서부터 상기 제2주행거리(d2)만큼 상기 주행방향의 반대쪽으로 이동한 지점에 대한 위치를 계산함으로써 산출해 낼 수 있다. 그 다음에는 상기 제2위치(x2)와 상기 제3위치(x3) 중에서 또는 그 사이 어느 지점을 정하여 상기 탐지위치로 확정하여야 하는데, 상기 제2위치와 상기 제3위치가 동일할 경우에는 그 위치를 상기 탐지위치로 하면 될 것이고, 상기 제2위치와 상기 제3위치가 동일하지 않는 경우에는 상기 제2위치와 상기 제3위치의 중간위치를 상기 탐지위치로 확정하는 것이 바람직하다. 그러나 산술적인 중간위치로 하기 보다는 상기 제1주행거리(d1)와 상기 제2주행거리(d2)의 크기비율에 따라 비례 설정된 중간위치로 하는 것이 바람직하다. 이는 주행거리 측정에 있어서 발생되는 오차의 크기는 거리가 멀수록 더 크기 때문이다. 예를 들어 상기 제1주행거리(d1)가 100m이고, 상기 제2주행거리가 400m인 상태에서 상기 제2위치(x2)는 상기 제1기준지점 쪽에 있고, 상기 제3위치(x3)는 상기 제2기준지점 쪽에 있으며, 상기 제2위치(x2)와 상기 제3위치(x3) 사이의 거리가 2m라면, 상기 중간위치는 상기 제2위치(x2)로부터 0.4m이고, 상기 제3위치(x3)로부터 1.6m인 지점으로 하는 것이 바람직할 것이다. 상술한 일련의 방법에 따라, 상기 제3위치를 계산한 후(s407), 상기 제2위치와 상기 제3위치의 중간위치를 계산한 뒤(s408), 상기 중간위치를 상기 탐지위치로 확정하는 과정을 거치도록 하는 것이 바람직하다(s409). 그리고 탐지위치로 확정된 제1위치, 제2위치 또는 중간위치를 상기 위험상황 영상 및 상기 위험정보에 포함하여 상기 서버(300)에 전송하는 과정(s410)을 수행 하는 것이 바람직하다.

한편 도 12는 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 주행방위각 및 고도차이를 이용하여 기준지점을 식별하는 방법에 대한 흐름도가 도시되어 있으며, 도 13은 기준지점 식별 시 주행방위각 및 고도차이를 이용하는 원리를 도시한 것이다. 이하에서는 도 12 및 도 13을 참조하여 본 발명의 또 다른 실시예를 설명한다. 도 12에서 보는 바와 같이 상기 도로 교통정보 전송장치에는 압력센서(264) 및 지자기센서(265)를 더 포함하며, 상기 상황정보 수집과정(s301)에서는 상기 압력센서(264)를 이용하여 상기 기준지점과의 고도차이를 측정하도록 하고(s271), 상기 지자기센서(265)를 이용하여 상기 사업용 차량(10) 의 주행방위각을 측정하도록 하는 과정(s281)을 더 포함하는 것이 바람직하다. 그리고 상기 기준지점 식별정보를 생성하는 과정(s303)에서 생성된 상기 기준지점 식별정보에는 상기 제1기준지점과 상기 제2기준지점 사이의 고도차이 및 상기 제2기준지점에서 상기 사업용 차량(10)의 주행방위각도 포함하도록 하는 것이 바람직하다. 도 10(a)는 상기 주행도로(20)에 대한 평면도로서 상기 주행방위각이 도시되어 있고, 도 10(b)는 상기 주행도로(20)에 대한 측단면도로서 상기 고도차이가 도시되어 있다. 따라서 상기 제어수단(230)이 상기 제2기준지점(503)을 통과하는지 여부를 판단할 때는 상기 사업용 차량(10)의 주행방위각이 어느 방향을 향하고 있는지도 판단하게 되며, 상기 사업용 차량(10)이 위치한 장소가 상기 제1기준지점(502)으로부터 얼마만큼의 고도차이를 가지고 있는지도 측정 및 판단하게 되는데, 상기 기준지점의 통과여부를 판단할 때 상기 상태정보, 상기 제1주행거리, 상기 주행방위각 및 상기 고도 차이까지 고려하여 판단하게 되므로 정확한 판단이 가능해지는 효과가 있게 된다.

상술한 여러 가지 예로 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 예들에 국한되는 것이 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서 본 발명에 개시된 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 예들에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

10 사업용 차량 11 일반차량
20 주행도로
21 파손노면 또는 결빙노면
110 DTG 또는 OBD인터페이스
200 도로 위험정보 탐지장치
210 영상카메라 220 차량정보 수신수단
230 제어수단 240 지리정보DB
250 위치측정수단 260 복수의 센서
261 진동센서 262 자이로센서
263 가속도센서 264 압력센서
265 지자기센서 266 상황정보센서
300 서버
400 통신망
501 ~ 504 기준지점

Claims (7)

1. 삭제
2. 삭제
3. 사업용 차량에 장착되며, 복수의 센서, 영상카메라, 위치측정수단, 차량정보 수신수단 및 지리정보DB를 포함하는 도로 위험정보 탐지장치가, 주행 중인 도로에 대한 위험정보를 탐지하여 위치정보와 함께 서버에 전송하는 방법으로서,
   상기 지리정보DB에는 도로의 경사상태가 변화하는 기준지점에 대한 위치정보 및 상태정보가 지리정보와 함께 포함되어 있고, 상기 복수의 센서는 진동센서, 자이로센서 및 가속도센서를 포함하며,
   상기 위치측정수단 및 상기 지리정보DB를 이용하여 주행도로, 주행방향 및 GPS위치를 포함하는 상기 위치정보를 생성하는 과정;
   상기 복수의 센서를 이용하여 상기 주행도로의 온도, 습도, 조도 및/또는 강수량을 포함하는 도로 상황정보를 수집하는 과정;
   일정시간 간격으로 상기 도로 상황정보를 상기 위치정보와 함께 상기 서버에 전송하는 과정;
   상기 영상카메라가 촬영하는 상기 주행도로에 대한 영상정보를 상기 위치정보와 함께 프레임별 영상으로 저장하는 과정;
   상기 복수의 센서, 상기 차량정보 수신수단 및 상기 영상정보를 이용하여, 상기 주행도로에 대한 노면파손정보, 결빙정보, 안개정보 및 돌발 상황정보를 포함하는 상기 위험정보를 탐지하는 과정;
   상기 위험정보 탐지 시, 상기 프레임별 영상 중 상기 위험정보의 탐지시점을 전후로 일정시간 동안 저장된 위험상황 영상을 상기 위험정보와 함께 상기 서버에 전송하는 과정;
   상기 자이로센서를 이용하여 도로의 경사도를 측정하는 과정;
   상기 차량정보 수신수단을 이용하여, 상기 기준지점 중 직전에 통과한 제1기준지점으로부터 현재위치까지의 주행거리인 제1주행거리를 측정하는 과정;
   상기 주행도로, 상기 GPS위치, 상기 제1주행거리 및 상기 지리정보DB를 이용하여 상기 사업용 차량이 다음에 통과예정인 제2기준지점을 식별하고, 상기 제2기준지점까지의 예상주행거리와 상기 제2기준지점의 상태정보를 포함하는 기준지점 식별정보를 생성하는 과정;
   상기 경사도를 이용하여 도로의 경사상태 변화를 분석하다가, 상기 기준지점 식별정보에 의하여 상기 제2기준지점에 접근한 것으로 판단되고, 상기 경사상태 변화가 상기 상태정보와 일치하는 경우 상기 제2기준지점을 통과한 것으로 판단하는 과정;
   상기 위험상황 영상과 같이 저장된 GPS위치를 제1위치로 하고, 상기 지리정보DB를 이용하여 상기 제1기준지점으로부터 상기 제1주행거리만큼 상기 주행방향으로 이동한 지점에 대한 위치를 계산한 후 이를 제2위치로 하는 과정; 및
   상기 제1위치가 상기 제2위치와 동일한 경우에는 상기 제1위치를 상기 위험상황 영상에 대한 탐지위치로 하며, 상기 제1위치가 상기 제2위치와 동일하지 않은 경우에는 상기 제2위치를 상기 탐지위치로 확정하는 과정; 을 포함하되,
   상기 노면파손정보, 상기 안개정보는 상기 프레임별 영상을 분석하여 생성하며,
   상기 결빙정보는 상기 차량정보 수신수단이 수신한 차량의 주행정보와 상기 프레임별 영상을 분석하여 생성하며,
   상기 돌발 상황정보는 상기 진동센서, 상기 자이로센서 및 상기 가속도센서의 측정값과 상기 주행정보를 분석하여 차체가 급격하게 진동하거나, 감속되거나, 회전하거나, 충격이 감지되거나 또는 ABS가 작동되는 경우 생성하며,
   상기 프레임별 영상으로 저장하는 과정에서 상기 제1주행거리를 더 포함하여 저장하며,
   상기 위험상황 영상을 상기 위험정보와 함께 상기 서버에 전송하는 과정에서는 상기 탐지위치를 더 포함하여 전송하는 것을 특징으로 하는, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법
4. 제3항에 있어서,
   상기 탐지위치로 확정하는 과정은,
   - 상기 제1위치가 상기 제2위치와 동일한 경우에는, 상기 제1위치를 상기 탐지위치로 하며,
   - 상기 제1위치가 상기 제2위치와 동일하지 않고, 상기 제1위치가 상기 주행도로 상에 위치하지 않는 경우에는, 상기 제2위치를 상기 탐지위치로 하며,
   - 상기 제1위치가 상기 제2위치와 동일하지 않고, 상기 제1위치가 상기 주행도로 상에 위치하는 경우에는, 상기 지리정보DB를 이용하여 상기 제2기준지점에서부터 제2주행거리만큼 상기 주행방향의 반대쪽으로 이동한 지점에 대한 위치를 계산한 후 이를 제3위치로 하고, 상기 제2위치와 상기 제3위치의 중간위치를 상기 탐지위치로 하되,
   - 상기 제2주행거리는, 상기 제1기준지점에서부터 상기 제2기준지점까지의 주행거리에서 상기 제1주행거리를 뺀 값으로 계산하는 것을 특징으로 하는, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법
5. 제3항에 있어서,
   상기 도로 교통정보 전송장치에는 압력센서 및 지자기센서를 더 포함하며,
   상기 압력센서를 이용하여 상기 기준지점과의 고도차이를 측정하는 과정; 및
   상기 지자기센서를 이용하여 주행방위각을 측정하는 과정; 이 더 포함되며,
   상기 기준지점 식별정보에는 상기 제1기준지점과 상기 제2기준지점 사이의 고도차이 및 상기 제2기준지점에서의 주행방위각을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법
6. 제3항에 있어서,
   상기 경사상태 변화 및 상기 상태정보는 평지에서 오르막길로 변화하는 상태, 평지에서 내리막길로 변화하는 상태, 오르막길에서 내리막길로 변화하는 상태, 내리막길에서 오르막길로 변화하는 상태, 오르막길에서 평지로 변화하는 상태 또는 내리막길에서 평지로 변화하는 상태 중 하나인 것을 특징으로 하는, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 방법
7. 복수의 센서, 영상카메라, 위치측정수단, 차량정보 수신수단 및 지리정보DB를 포함하며, 제3항 내지 제6항 중 어느 한 항에 의한 방법에 따라 위험정보와 위치정보를 생성하여 서버에 전송하는, 사업용 차량을 이용하여 도로 위험정보를 탐지하는 장치
   

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