KR102372037B1 - Vr 기반의 교통안전진단 방법 - Google Patents

Vr 기반의 교통안전진단 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 VR 기반의 교통안전진단 방법에 관한 것으로, 본 VR 기반의 교통안전진단 방법은 진단 대상 도로의 VR(Virtual Reality) 영상 DB 제작 단계와, 제작된 DB가 입력된 도로주행 시뮬레이터를 이용하는 모의주행을 수행하며 데이터를 수집하는 단계와, 수집된 데이터를 진단 대상 도로에 매칭하여 가공 처리하는 단계, 그리고 가공 처리된 데이터에 기초하여 진단 대상 도로를 진단하는 단계를 포함한다. 이로 인해, 본 VR 기반의 교통안전진단 방법은 진단 대상 도로의 전 구간에 대한 신뢰성 높고 인적요인이 반영된 교통안전진단을 도로의 설계단계에서도 가능하도록 함으로써 신뢰성 높은 최적의 개선안을 도출할 수 있으며, 이로 인해 진단 대상 도로의 개선이 시간, 비용 측면에서 효율적이고 경제적인 효과가 있다.

Description

VR 기반의 교통안전진단 방법{Method for traffic safety diagnosis based on VR}
본 발명은 VR 기반의 교통안전진단 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 진단 대상 도로의 VR 영상이 적용된 도로 주행 시뮬레이터를 이용하여 모의주행을 수행하고, 모의주행을 통해 수집된 주행행태 및 생체신호 데이터를 분석하여 진단 대상 도로의 교통안전진단이 이뤄지도록 함으로써 도로의 설계단계에서도 정량적 데이터를 기반으로 하는 실증적인 교통안전진단이 가능한 VR 기반의 교통안전진단 방법에 관한 것이다.
일반적으로 도로의 설계단계, 개통직전 및 운영단계에서 도로 안전성 증진을 위해 도로의 기하구조 요소, 교통처리 체계, 교통안전시설, 도로부속시설, 조명, 기상조건, 환경 등을 검토하여 안전조치 방안을 마련하고자 교통안전진단을 시행한다.
이와 같은 교통안전진단의 방법 중, 설계단계에서의 종래의 교통안전진단 방법은 전문가의 지식 및 경험을 기반으로 설계도면을 중점적으로 검토하여 문제 구간을 도출하고 개선안을 제시하는 방식으로 이루어진다.
그런데, 이와 같은 전문가를 통한 설계단계에서의 교통안전진단 방법은 전문가의 주관적 판단에 의존함으로써 객관성이 떨어질 수 있고, 전문가의 전문분야별 도로시설(예를 들면 터널, 교량, 입출구 등)에 집중된 안전진단이 이루어질 가능성이 있어 전문가의 전문분야에 따른 진단 음영구간의 발생 가능성이 존재한다.
또한, 전문가를 통한 설계단계에서의 교통안전진단은 도로설계 기준 상의 도로환경요인에 의존하여 이루어지기 때문에 교통사고 발생의 주요 요인 중 하나인 인적요인, 즉, 운전자의 주행행태를 반영하는 교통안전진단이 어렵다는 문제점이 있다.
이에, 정량적 데이터를 기반으로 하여 객관적이고 진단 음영구간 없이 전 구간에 대한 진단이 이루어지며 인적요인을 반영하는 설계단계에서의 교통안전진단 방법의 모색이 요구된다.
대한민국 공개특허 제10-2007-0119315호 (2007.12.20)
본 발명은 위에서 언급한 종래 기술이 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로 본 발명이 이루고자 하는 목적은, 정량적 데이터를 기반으로 하여 객관적이고, 진단 음영구간 없이 전 구간에 대한 진단이 이루어지며 설계단계에서도 인적요인을 반영할 수 있는 교통안전진단 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은, 차량의 속도, 중심부 이탈 등의 주행 행태뿐 아니라, 졸음, 시야 분산 등의 다양한 관점에서 진단이 이루어질 수 있도록 하는 교통안전진단 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은, 교통안전진단에 근거가 되는 데이터가 실제 주행이 아닌 VR 영상 기반의 모의주행을 통해 수집된 데이터 수치라는 한계를 보완할 수 있는 판단 알고리즘을 통해 신뢰성 높은 교통안전진단이 가능한 VR 기반의 교통안전진단 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 VR 기반의 교통안전진단 방법은, 진단 대상 도로의 VR(Virtual Reality) 영상 DB 제작 단계와, 제작된 DB가 입력된 도로주행 시뮬레이터를 이용하는 모의주행을 수행하며 데이터를 수집하는 단계와, 수집된 데이터를 진단 대상 도로에 매칭하여 가공 처리하는 단계, 그리고 가공 처리된 데이터에 기초하여 진단 대상 도로를 진단하는 단계를 포함한다.
이때, 모의주행 및 데이터 수집 단계에서 수집되는 데이터는 주행행태 데이터 및 운전자의 생체신호 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 주행행태에 관한 데이터는 주행 속도 데이터, 가속 및 감속 데이터, 차로 중심으로부터의 이탈 거리 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 생체신호 데이터는 뇌파 데이터, 시선위치 데이터, 시선위치별 지속시간 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 가공 처리하는 단계에서 수집된 데이터가 모의 주행 상에서 수집 시점에서의 모의 좌표와 진단 대상 도로의 이정(Mileage)을 매칭하여, 수집된 데이터를 가공 처리할 수 있다.
또한, 진단하는 단계는 진단 대상 도로를 소정 거리의 단위 구간별로 구분하고, 가공 처리된 데이터에 기초하여 구분된 단위 구간 중 문제 구간을 판단하여 표출할 수 있다.
또한, 모의주행 및 데이터 수집 단계는 적어도 2회 이상 서로 다른 운전자를 통해 수행되고, 진단하는 단계는 가공 처리된 데이터의 평균값에 기초하여 문제 구간을 판단할 수 있다.
또한, 진단하는 단계는 진단 대상 도로를 단위 구간별로 구분하는 단계와, 가공 처리된 데이터에 대한 각 단위 구간에서의 구간평균값을 산출하는 단계와, 운전자별로 산출된 각 구간평균값의 평균값인 최종평균값을 산출하는 단계, 그리고 산출된 최종평균값에 기초하여 문제 구간을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 모의주행 및 데이터 수집 단계는 적어도 2회 이상 서로 다른 운전자를 통해 수행되고, 진단하는 단계는 가공 처리된 데이터의 표준편차에 기초하여 문제 구간을 판단할 수 있다.
또한, 진단하는 단계는 가공 처리된 데이터에 대한 진단 대상 도로 전체 구간의 전체평균값을 산출하는 단계와, 진단 대상 도로를 단위 구간별로 구분하는 단계와, 가공 처리된 데이터에 대한 각 단위 구간에서의 구간평균값을 산출하는 단계와, 산출된 전체평균값과 구간평균값에 기초하여 단위 구간별 표준편차값을 산출하는 단계, 그리고 운전자별로 산출된 표준편차값에 기초하여 문제 구간을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 표준편차값에 기초하여 문제 구간을 판단하는 단계는 단위 구간별로, 산출된 표준편차값이 기준값 이상인 운전자 수를 카운트하는 단계와, 카운트된 운전자 수가 기준개수 이상인 단위 구간을 문제 구간으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 진단 대상 도로의 VR 영상이 적용된 도로 주행 시뮬레이터를 이용하여 모의주행을 수행하고, 모의주행을 통해 수집된 주행행태 및 생체신호 데이터를 분석하여 진단 대상 도로의 교통안전진단이 이뤄지기 때문에, 진단 대상 도로의 전 구간에 대한 신뢰성 높고 인적요인이 반영된 교통안전진단을 도로의 설계단계에서도 가능하도록 함으로써 문제 구간이 발생하였을 때 신뢰성 높은 최적의 개선안을 도출할 수 있으며, 이로 인해 진단 대상 도로의 개선이 시간, 비용 측면에서 효율적이고 경제적이라는 효과가 있다.
또한, VR 영상을 이용한 모의주행 시에 주행행태 데이터뿐 아니라 운전자의 생체신호 데이터를 수집하고 이를 이용하여 다양한 관점에서의 교통안전진단이 이루어짐으로써 진단 결과의 신뢰성 향상과 도로 안전성 향상의 효과가 있다.
또한, 수집되어 가공 처리된 데이터의 구간별 표준편차값에 기초하여 각 구간을 진단함으로써, 실제 주행이 아닌 VR 영상 기반의 모의주행을 통해 수집된 데이터 수치라는 한계를 보완할 수 있어, VR 영상을 기반으로 하는 교통안전진단 결과의 신뢰성을 더욱 향상시키는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 VR 기반의 교통안전진단 방법이 적용된 교통안전진단 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통안전진단 방법에서 모의주행 시에 수집되는 데이터에 관하여 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통안전진단 방법에서 평균값을 이용하여 문제 구간을 판단하는 것을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통안전진단 방법을 통해 표출된 문제 구간을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통안전진단 방법에서 표준편차값을 이용하여 문제 구간을 판단하는 것을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통안전진단 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통안전진단 과정 중 도로 진단 과정을 더욱 상세하게 설명하기 위해 도시한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로 진단 과정 중 문제 구간 판단 과정을 더욱 상세하게 설명하기 위해 도시한 순서도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 VR 기반의 교통안전진단 방법이 적용된 교통안전진단 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통안전진단 방법에서 모의주행 시에 수집되는 데이터에 관하여 설명하기 위해 도시한 블록도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통안전진단 방법에서 평균값을 이용하여 문제 구간을 판단하는 것을 설명하기 위해 도시한 블록도이다. 그리고 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통안전진단 방법을 통해 표출된 문제 구간을 도시한 도면이다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 실시예에 따른 VR 기반의 교통안전진단 방법이 적용된 교통안전진단 시스템은, 진단 대상 도로의 VR(Virtual Reality) 영상 DB를 제작하는 DB 제작부(10)와, 제작된 DB가 입력되어 운전자에 의해 진단 대상 도로에 대한 모의주행이 수행되는 도로 주행 시뮬레이터(20)와, 모의주행 중에 도로 주행 시뮬레이터(20)로부터 진단 대상의 교통안전진단의 근거가 되는 데이터를 수집하는 데이터 수집부(30)와, 수집된 데이터를 진단 대상 도로에 매칭하여 가공 처리하는 데이터 가공부(40), 그리고 가공 처리된 데이터에 기초하여 진단 대상 도로를 진단하는 도로 진단부(50)를 포함할 수 있다.
즉, 본 실시예에 따른 VR 기반의 교통안전진단 방법은 진단 대상 도로의 VR 영상 DB를 제작하고, 제작된 DB가 입력된 도로주행 시뮬레이터(20)를 이용하여 모의주행을 수행하며 모의주행 중에 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 진단 대상 도로에 매칭하여 가공 처리한 후, 가공 처리된 데이터에 기초하여 진단 대상 도로를 진단한다. 보다 구체적으로, 도로 주행 시뮬레이터(20)는 다양한 환경 조건에서의 모의주행을 제공할 수 있다. 예를 들면, 기상, 시간, 교통 조건을 다르게 제공하여 다양한 환경 조건을 반영한 교통안전진단이 가능하도록 할 수 있다. 또한, 도로 주행 시뮬레이터(20)를 이용한 모의주행은 데이터의 신뢰성 향상을 위해 다양한 조건의 다수의 운전자를 통해 수행됨이 바람직하다.
이때, 데이터 수집부(30)는 주행행태 데이터를 수집하는 주행행태 수집부(31)와, 모의주행 중인 운전자의 생체신호 데이터를 수집하는 생체신호 수집부(32)를 포함할 수 있다. 구체적으로, 주행행태 수집부(31)는 도로 주행 시뮬레이터(20)로부터 모의주행에서의 주행 속도 데이터, 가속 및 감속 데이터, 차로 중심으로부터의 이탈 거리 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 수집할 수 있다. 그리고 생체신호 수집부(32)는 모의주행 시 운전자의 뇌파 데이터, 시선위치 데이터, 시선위치별 지속시간 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 수집할 수 있다. 여기서 생체신호 수집을 위해 도로 주행 시뮬레이터(20)에는 운전자의 뇌파와 시선을 감지 가능한 센서가 마련되어 감지된 뇌파와, 시선 위치 및 시간 정보를 생체신호 수집부(32)로 전송하도록 할 수 있으며, 이 센서는 도로 주행 시뮬레이터(20)와 별도로 마련될 수도 있다.
데이터 가공부(40)는 데이터 수집부(30)로부터 수집된 데이터를 진단 대상 도로에 매칭 가능하도록 수집된 데이터들의 수집 시접에서의 모의 좌표와, 진단 대상 도로의 이정(Mileage)을 매칭하여, 진단 대상 도로에 적용된 데이터로 수집된 데이터를 가공 처리할 수 있다.
그리고 도로 진단부(50)는 진단 대상 도로의 전체 구간을 소정 거리의 단위 구간별로 구분하고, 가공 처리된 데이터에 기초하여 구분된 단위 구간별로 문제 구간을 판단하며, 판단 결과를 관측가능한 상태로 표출할 수 있다.
이를 위해, 도로 진단부(50)는 구간 설정부(51), 구간평균 산출부(52), 최종평균 산출부(53), 문제 구간 판단부(54), 문제 구간 출력부(55)를 포함할 수 있다.
구간 설정부(51)는 진단 대상 도로를 소정 간격(l)으로 분할하여 단위 구간을 설정한다. 여기서, 구간 설정부(51)는 진단 대상 도로를 50m~100m 간격으로 분할하여 단위 구간을 설정할 수 있으며, 바람직하게, 구간 설정부(51)는 설정되는 간격이 도로의 조건, 특히 도로의 제한 속도에 비례하여 설정될 수 있다.
구간평균 산출부(52)는 다수번의 모의주행을 통해 수집된 데이터가 데이터 가공부(40)에 의해 가공 처리되면 가공 처리된 데이터에 대한 각 단위 구간에서의 구간평균값을 산출한다. 또한, 최종평균 산출부(53)는 운전자별로 산출된 각 구간평균값의 평균값인 최종평균값을 산출하고, 문제 구간 판단부(54)는 최종평균값이 설정된 값 이상이면 해당 구간을 문제 구간으로 판단한다.
그리고 도 4에 도시된 바와 같이 문제 구간 출력부(55)는 문제 구간으로 판단된 단위 구간을 특정 색으로 출력함으로써 관측자가 문제 구간(ps)을 직관적으로 인식 가능하도록 할 수 있다. 여기서 문제 구간(ps)과 정상 구간(gs)은 다른 색으로 지정되어 출력될 수 있다.
이때, 문제 구간(ps)과 정상 구간(gs) 외에도, 문제 구간(ps)보다는 평균값이 낮지만 이와 근접한 평균값을 갖는 단위 구간을 주의 구간(cs)로 추가 구분하여 출력되도록 할 수 있으며, 주의 구간(cs)의 출력 색은 문제 구간(ps) 및 정상 구간(gs)과 다른 색으로 출력되도록 지정항 수 있다. 여기서, 주의 구간(cs)의 판단 역시 문제 구간 판단부(54)에서 함께 이루어질 수 있다.
그리고 구간평균 산출부(52)와 최종평균 산출부(53)는 데이터를 항목별로 분류하여 항목별 평균값을 개별 산출하며, 문제 구간 판단부(54) 및 출력부(55) 역시 데이터를 항목별로 분류하여 개별 판단하고 개별 출력할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통안전진단 방법에서 표준편차값을 이용하여 문제 구간을 판단하는 것을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 5를 참조하면, 본 실시예에 따른 교통안전진단 방법에서 판단 근거가 되는 데이터가 실제 주행이 아닌, VR 영상 기반의 모의주행을 통해 수집된 데이터 수치라는 한계를 보완하여 신뢰도 높은 판단 결과를 도출하기 위해, 문제 구간 판단부(54)는 가공 처리된 데이터의 표준편차에 기초하여 문제 구간을 판단할 수 있다.
구체적으로, 도로 진단부(50)는 가공 처리된 데이터에 대한 진단 대상 도로 전체 구간의 전체평균값을 산출하는 전체평균 산출부(56)와, 산출된 전체평균값과 구간평균값에 기초하여 단위 구간별 표준편차값을 산출하는 표준편차 산출부(57)가 마련될 수 있다. 그리고 문제 구간 판단부(54)는 산출된 표준편차를 이용하여 각 구간이 문제 구간 여부를 판단할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 문제 구간 판단부(54)는 단위 구간별로, 산출된 표준편차값이 기준값 이상인 운전자 수를 카운트하고, 카운트된 운전자 수가 기준개수 이상인 단위 구간을 문제 구간으로 판단할 수 있다.
예를 들면, 문제 구간 판단부(54)는 운전자별로 표준 편차가 기준값 이상인 단위 구간을 1회의 빈도수로 카운트하고, 모든 운전자의 빈도수를 카운트하였을 때 카운트된 빈도수가 전체 운전자 수의 30% 이상인 경우 문제 구간으로 판단할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통안전진단 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
도 6을 참조하여 본 실시예에 따른 교통안전진단 과정을 개략적으로 정리해보면, 우선 진단 대상 도로의 VR 영상 DB 제작이 완료되면(S100), 제작된 DB가 입력된 도로주행 시뮬레이터를 이용하는 모의주행을 수행하며 데이터를 수집한다(S200). 여기서, 모의주행 및 데이터 수집 과정은 다수의 운전자를 대상으로 수행함이 바람직하다.
데이터가 수집되면, 수집된 데이터를 진단 대상 도로에 매칭하여 가공 처리하고(S300), 가공 처리된 데이터에 기초하여 진단 대상 도로의 진단을 수행한다(S400).
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통안전진단 과정 중 도로 진단 과정을 더욱 상세하게 설명하기 위해 도시한 순서도이다.
도 7을 참조하여 본 실시에에 따른 도로 진단 과정을 더욱 상세하게 살펴보면, 각 데이터별로 진단 대상 도로의 전체 구간에 대한 전체평균값을 산출한다(S410).
그리고 진단 대상 도로의 전체 구간을 단위 구간별로 구분하고(S420), 수집된 각 데이터별로, 각 구간별로 구간평균값을 산출한다(S430). 여기서, 전체평균값과 구간평균값의 산출 순서는 변경되어도 상관없다.
전체평균값과 구간평균값이 모두 산출되면, 이를 기초하여 각 데이터별로, 각 구간의 표준편차값을 산출하고(S440), 산출된 표준편차값에 기초하여 각 데이터별로 문제 구간을 판단한다(S450).
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로 진단 과정 중 문제 구간 판단 과정을 더욱 상세하게 설명하기 위해 도시한 순서도이다.
도 8을 참조하여 표준편차값에 기초하여 문제 구간을 판단하는 과정을 더욱 구체적으로 살펴보면, 문제 구간 판단을 위해 구간별로 산출된 표준편차값이 기준값 이상인 운전자 수를 카운트하여(S451), 각 단위 구간별로 카운트된 운전자 수가 기준 개수 이상인지를 판단할 수 있다(S452).
만약, 카운트된 운전자 수가 기준개수 이상이면(S452-Y), 해당 구간을 문제 구간으로 판단하고(S453), 반면에 카운트된 운전자 수가 기준개수 미만이면(S452-N), 해당 구간을 문제 구간이 아닌 것으로 판단한다(S454).
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: DB 제작부
20: 도로 주행 시뮬레이터
30: 데이터 수집부
31: 주행행태 수집부
32: 생체신호 수집부
40: 데이터 가공부
50: 도로 진단부
51: 구간 설정부
52: 구간평균 산출부
53: 최종평균 산출부
54: 문제 구간 판단부
55: 문제 구간 출력부
56: 전체평균 산출부
57: 표준편차 산출부

Claims (11)

  1. 진단 대상 도로의 VR(Virtual Reality) 영상 DB 제작 단계;
    제작된 DB가 입력된 도로주행 시뮬레이터를 이용하는 모의주행을 수행하며 데이터를 수집하는 단계;
    수집된 데이터를 상기 진단 대상 도로에 매칭하여 가공 처리하는 단계; 및
    가공 처리된 데이터에 기초하여 상기 진단 대상 도로를 진단하는 단계를 포함하고,
    상기 진단하는 단계는 상기 진단 대상 도로를 해당 도로의 제한 속도에 비례하게 설정된 단위 구간별로 구분하고, 가공 처리된 데이터에 기초하여 구분된 단위 구간 중 문제 구간을 판단하여 표출하는 것을 특징으로 하는 VR 기반의 교통안전진단 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 모의주행 및 데이터 수집 단계에서 수집되는 데이터는 주행행태 데이터 및 운전자의 생체신호 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 기반의 교통안전진단 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 주행행태에 관한 데이터는 주행 속도 데이터, 가속 및 감속 데이터, 차로 중심으로부터의 이탈 거리 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 기반의 교통안전진단 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 생체신호 데이터는 뇌파 데이터, 시선위치 데이터, 시선위치별 지속시간 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 기반의 교통안전진단 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 가공 처리하는 단계에서 수집된 데이터가 모의 주행 상에서 수집 시점에서의 모의 좌표와 진단 대상 도로의 이정(Mileage)을 매칭하여, 수집된 데이터를 가공 처리하는 것을 특징으로 하는 VR 기반의 교통안전진단 방법.
  6. 삭제
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 모의주행 및 데이터 수집 단계는 적어도 2회 이상 서로 다른 운전자를 통해 수행되고,
    상기 진단하는 단계는 가공 처리된 데이터의 평균값에 기초하여 상기 문제 구간을 판단하는 것을 특징으로 하는 VR 기반의 교통안전진단 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 진단하는 단계는
    상기 진단 대상 도로를 단위 구간별로 구분하는 단계;
    가공 처리된 데이터에 대한 각 단위 구간에서의 구간평균값을 산출하는 단계;
    운전자별로 산출된 각 구간평균값의 평균값인 최종평균값을 산출하는 단계; 및
    산출된 최종평균값에 기초하여 상기 문제 구간을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 기반의 교통안전진단 방법.
  9. 제 2 항에 있어서,
    상기 모의주행 및 데이터 수집 단계는 적어도 2회 이상 서로 다른 운전자를 통해 수행되고,
    상기 진단하는 단계는 가공 처리된 데이터의 표준편차에 기초하여 상기 문제 구간을 판단하는 것을 특징으로 하는 VR 기반의 교통안전진단 방법.
  10. 제 8 항에 있어서, 상기 진단하는 단계는
    가공 처리된 데이터에 대한 상기 진단 대상 도로 전체 구간의 전체평균값을 산출하는 단계;
    상기 진단 대상 도로를 단위 구간별로 구분하는 단계;
    가공 처리된 데이터에 대한 각 단위 구간에서의 구간평균값을 산출하는 단계;
    산출된 전체평균값과 구간평균값에 기초하여 단위 구간별 표준편차값을 산출하는 단계; 및
    운전자별로 산출된 표준편차값에 기초하여 상기 문제 구간을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 기반의 교통안전진단 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 표준편차값에 기초하여 문제 구간을 판단하는 단계는
    단위 구간별로, 산출된 표준편차값이 기준값 이상인 운전자 수를 카운트하는 단계; 및
    카운트된 운전자 수가 기준개수 이상인 단위 구간을 문제 구간으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 기반의 교통안전진단 방법.
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