KR102426233B1 - 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치 및 방법 - Google Patents

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KR102426233B1
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김명수
권오성
임규민
김준용
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주식회사 제일엔지니어링종합건축사사무소
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Abstract

사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치 및 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 방법은, (a) 제1차량에 구비되는 사용자 단말로부터 상기 제1차량의 주행 도중 수집되는 측정 데이터를 수신하는 단계, (b) 상기 측정 데이터에 기초하여 상기 제1차량이 주행한 대상 도로와 연계된 위험 이벤트의 발생을 감지하는 단계 및 (c) 상기 대상 도로를 주행하거나 상기 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제2차량에 구비되는 사용자 단말로 상기 위험 이벤트에 대응하여 생성된 경고 정보를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR INTELLIGENT ROAD INFORMATION COLLECTION BASED ON USER TERMINAL}
본원은 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치 및 방법에 관한 것이다.
도로교통을 비롯한 다양한 분야에서 데이터가 급증하고 있으며, 신뢰성 높은 정보 서비스 제공을 위해서는 빅 데이터 활용이 필수적이다. 그러나, 이를 위해서는 다종의 도로 주행 환경 데이터의 수집, 분석 및 관리가 요구되나 기존의 시스템으로는 한계가 있다. 이에 따라 도로교통정보의 수집, 관리, 분석이 가능한 도로교통 분야 전용의 빅 데이터 플랫폼 및 시스템 개발이 필요한 실정이다.
또한, 최근 도로교통 기술 발전 및 첨단 도로 개발에 따라 다양하고 신뢰성 높은 도로교통 정보 제공에 대한 도로 사용자의 요구 및 수요가 증대하고 있으며, 이에 따라 주행중인 차량 운전자나 동승자가 쉽게 휴대할 수 있는 스마트폰과 같은 사용자 단말과 도로 주변에 마련되는 인프라가 통신 네트워크를 구축하고, 고속으로 주행중인 차량에서 돌발상황이 발생되면 관련 정보를 수집하여 다른 차량에 신속하게 전달하여 대처할 수 있는 통신중계장치를 이용한 차량간 메시지 전달 기법을 통해 도로에서 돌발적으로 발생할 수 있는 사고 또는 교통체증에 의한 차량 급감속 상태가 발생되면, 이 정보를 후방에서 주행하는 차량들 에게 실시간으로 전달함으로써, 긴급상황에 즉각적인 대처가 가능하고, 연속적인 추돌사고를 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-1924736호에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 차량의 주행 도중 사용자 단말을 통해 수집되는 측정 데이터로부터 위험 이벤트의 발생을 감지하고, 해당 도로를 주행하거나 주행 예정인 후속 차량에 경고 정보를 선제적으로 전송하거나 발생한 위험 이벤트에 대한 상세 정보에 대한 제공 요청을 전송하는 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 방법은, (a) 제1차량에 구비되는 사용자 단말로부터 상기 제1차량의 주행 도중 수집되는 측정 데이터를 수신하는 단계, (b) 상기 측정 데이터에 기초하여 상기 제1차량이 주행한 대상 도로와 연계된 위험 이벤트의 발생을 감지하는 단계 및 (c) 상기 대상 도로를 주행하거나 상기 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제2차량에 구비되는 사용자 단말로 상기 위험 이벤트에 대응하여 생성된 경고 정보를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 위험 이벤트는 상기 대상 도로와 연계된 교통사고 발생 상황, 장애물 존재 상황 및 노면 상태 위험 상황을 포함할 수 있다.
또한, 상기 (b) 단계는, 상기 측정 데이터의 시계열 패턴에 대한 분석 결과에 기초하여 상기 위험 이벤트의 유형 정보를 도출할 수 있다.
또한, 상기 (c) 단계는, 상기 유형 정보에 기초하여 상기 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 단말은, 상기 제1차량 또는 상기 제2차량의 탑승자가 보유한 통신 단말 및 상기 제1차량 또는 상기 제2차량에 구비되는 차량 탑재 단말 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 측정 데이터는, 상기 통신 단말에 구비되는 관성 센서에 의해 측정된 센서 데이터 및 상기 차량 탑재 단말에 의해 획득된 상기 제1차량의 주행 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 (b) 단계는, 상기 측정 데이터에 기초하여 상기 대상 도로에 포함된 복수의 차선 중 상기 위험 이벤트와 연관되는 기준 차선을 결정할 수 있다.
또한, 상기 (c) 단계는, 상기 기준 차선을 따라 주행하는 상기 제2차량에 대하여 전송되는 상기 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 상기 복수의 차선 중 상기 기준 차선 외의 차선을 따라 주행하는 상기 제2차량에 대하여 전송되는 상기 경고 정보 대비 구분되도록 결정할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 방법은, (d) 상기 대상 도로를 주행하거나 상기 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제3차량에 구비되는 사용자 단말로 상기 위험 이벤트와 연계된 영상 데이터에 대한 요청 신호를 전송하는 단계 및 (e) 상기 요청 신호에 대응하여 상기 제3차량의 주행 도중 촬영된 상기 영상 데이터를 상기 제3차량에 구비되는 사용자 단말로부터 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 (d) 단계에서 상기 제3차량은, 상기 기준 차선을 따라 상기 위험 이벤트의 발생 추정 위치로 근접하는 복수의 차량 중에서 주변 통행량 정보 및 전방 차량과의 이격 거리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 선정될 수 있다.
한편, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치는, 제1차량에 구비되는 사용자 단말로부터 상기 제1차량의 주행 도중 수집되는 측정 데이터를 수신하는 수집부, 상기 측정 데이터에 기초하여 상기 제1차량이 주행한 대상 도로와 연계된 위험 이벤트의 발생을 감지하는 분석부 및 상기 대상 도로를 주행하거나 상기 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제2차량에 구비되는 사용자 단말로 상기 위험 이벤트에 대응하여 생성된 경고 정보를 전송하는 알림부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 분석부는, 상기 측정 데이터의 시계열 패턴에 대한 분석 결과에 기초하여 상기 위험 이벤트의 유형 정보를 도출할 수 있다.
또한, 상기 알림부는, 상기 유형 정보에 기초하여 상기 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 결정할 수 있다.
또한, 상기 분석부는, 상기 측정 데이터에 기초하여 상기 대상 도로에 포함된 복수의 차선 중 상기 위험 이벤트와 연관되는 기준 차선을 결정할 수 있다.
또한, 상기 알림부는, 상기 기준 차선을 따라 주행하는 상기 제2차량에 대하여 전송되는 상기 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 상기 복수의 차선 중 상기 기준 차선 외의 차선을 따라 주행하는 상기 제2차량에 대하여 전송되는 상기 경고 정보 대비 구분되도록 결정할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치는, 상기 대상 도로를 주행하거나 상기 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제3차량에 구비되는 사용자 단말로 상기 위험 이벤트와 연계된 영상 데이터에 대한 요청 신호를 전송하는 요청부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 수집부는, 상기 요청 신호에 대응하여 상기 제3차량의 주행 도중 촬영된 상기 영상 데이터를 상기 제3차량에 구비되는 사용자 단말로부터 수신할 수 있다.
또한, 상기 요청부는, 상기 기준 차선을 따라 상기 위험 이벤트의 발생 추정 위치로 근접하는 복수의 차량 중에서 주변 통행량 정보 및 전방 차량과의 이격 거리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제3차량을 선정할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 차량의 주행 도중 사용자 단말을 통해 수집되는 측정 데이터로부터 위험 이벤트의 발생을 감지하고, 해당 도로를 주행하거나 주행 예정인 후속 차량에 경고 정보를 선제적으로 전송하거나 발생한 위험 이벤트에 대한 상세 정보에 대한 제공 요청을 전송하는 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치를 포함하는 도로 정보 제공 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 위험 이벤트의 발생에 따라 경고 정보 또는 위험 이벤트와 연계된 영상 데이터에 대한 요청 신호를 수신하는 제2차량 및 제3차량을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치의 개략적인 구성도이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 방법에 대한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본원은 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치를 포함하는 도로 정보 제공 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 도로 정보 제공 시스템(10)은, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치(100)(이하, '도로 정보 수집 장치(100)'라 한다.), 사용자 단말(200) 및 데이터베이스(300)를 포함할 수 있다.
도로 정보 수집 장치(100), 사용자 단말(200) 및 데이터베이스(300) 상호간은 네트워크(20)를 통해 통신할 수 있다. 네트워크(20)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(20)의 일 예에는, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
한편, 본원의 실시예에 관한 설명에서 사용자 단말(200)은 소정의 차량의 탑승자(예를 들면, 운전자, 동승자 등)가 보유한 통신 단말(200a), 소정의 차량에 구비되는 차량 탑재 단말(200b, 200c) 등을 포함할 수 있다.
통신 단말(200a)은 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치일 수 있다.
또한, 차량 탑재 단말(200b, 200c)은 운행기록자기진단장치(On Board Diagnostics; OBD), 블랙박스 단말, 내비게이션 모듈, 하이패스 모듈 또는 커넥티드 카 모빌리티 서비스 모듈 등 차량에 탑재되어 해당 차량의 각종 운행 정보를 수집할 수 있는 다양한 디바이스를 폭넓게 포함하는 개념으로 이해될 수 있다.
또한, 본원의 실시예에 관한 설명에서 데이터베이스(300)는 도로 정보 수집 장치(100)에 의해 소정의 도로에서의 위험 이벤트의 발생이 감지되면, 해당 위험 이벤트와 연계된 도로 정보, 위험 이벤트의 발생과 연계된 차량 정보(예를 들면, 위험 이벤트로 분석된 측정 데이터가 수집된 사용자 단말(200)과 연계된 제1차량에 대한 정보 등), 위험 이벤트와 관련하여 수집된 측정 데이터, 위험 이벤트 발생 영역(위험 이벤트 발생 예상 영역)에 대하여 후속적으로 획득된 영상 데이터 등을 저장하기 위한 스토리지 장치를 지칭하는 것일 수 있다. 달리 말해, 본원에서 개시하는 도로 수집 장치(100)는 특정 도로에서 발생 가능한 위험 이벤트와 연계된 각종 정보를 저장하기 위한 데이터베이스(300)와 연동할 수 있다.
이하에서는, 도로 정보 수집 장치(100)의 구체적인 기능 및 동작에 대하여 설명하도록 한다.
도 2는 위험 이벤트의 발생에 따라 경고 정보 또는 위험 이벤트와 연계된 영상 데이터에 대한 요청 신호를 수신하는 제2차량 및 제3차량을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2를 참조하면, 도로 정보 수집 장치(100)는 제1차량(v1)에 구비되는 사용자 단말(200)로부터 제1차량(v1)의 주행 도중 수집되는 측정 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 도로 정보 수집 장치(100)는 제1차량(v1)의 탑승자가 보유한 통신 단말(200a) 및 제1차량(v1)에 구비되는 차량 탑재 단말(200b, 200c) 중 적어도 하나로부터 측정 데이터를 수신할 수 있다.
이와 관련하여, 도로 정보 수집 장치(100)는 통신 단말(200a)에 구비되는 관성 센서에 의해 측정된 센서 데이터 및 차량 탑재 단말(200b, 200c)에 의해 획득된 제1차량의 주행 데이터를 포함하는 측정 데이터를 수집할 수 있다.
예를 들어, 통신 단말(200a)에는 중력가속도 센서, 자이로 센서 등의 관성 센서가 구비될 수 있으며, 통신 단말(200a)이 위치하는 제1차량(v1)의 도로 상의 위치를 파악할 수 있는 GPS 모듈 등이 구비될 수 있으며, 이에 대응하여 센서 데이터는 관성 센서의 측정 정보, GPS 모듈에 의해 측정된 위치 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 주행 데이터는 제1차량(v1)의 차량 운행 과정에서 제1차량(v1)에서 직접 수집되는 정보로서, 운행 거리 정보, 운행 속도 정보, 신호 위반 이력 정보, 주요 운행 시간대 정보, 가감속 이력 정보, 주요 운행 구간 정보 또는 기상(날씨) 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서 주행 데이터는 실시예에 따라 수치 데이터 형식, 음성 데이터 형식, 영상 데이터 형식 등 다양한 포맷으로 결정될 수 있다.
또한, 주행 데이터 중 거리 정보는 제1차량(v1)의 주행 거리 정보를 의미할 수 있다. 예시적으로, 특정 모니터링 주기가 설정되어 해당 모니터링 주기마다 주기 내 주행한 총 거리 정보, 1회 주행(출발지에서부터 도착지까지의 1회 운행)시의 평균 거리 정보, 최대 거리 정보, 최소 거리 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 주행 데이터 중 속도 정보는 제1차량(v1)의 속도와 연계된 정보를 의미하며, 최대 주행 속도, 평균 주행 속도 등을 포함할 수 있다. 운행 거리 정보와 마찬가지로 실시예에 따라 미리 설정된 특정 모니터링 주기마다 측정되거나 1회 주행 시를 기준으로 측정될 수 있다.
또한, 주행 데이터 중 신호 위반 이력 정보는 제1차량(v1)이 정지 신호를 위반하거나 주행 구간별 제한 속도를 위반하거나 유턴 금지 구역에서 유턴하는 등 다양한 유형의 교통 법규 위반 이력 또는 사고 발생 이력에 관한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 주행 데이터 중 주요 운행 시간대 정보는 제1차량(v1)이 주로 어떠한 시간대에 운행되는 지에 대한 정보를 의미할 수 있다. 예시적으로, 1일을 기준으로 주중(낮) 또는 심야(밤)에 주로 주행되는지에 대한 정보, 1주일을 기준으로 평일 또는 주말에 주로 주행되는 지에 대한 정보를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 주행 데이터 중 가감속 이력 정보는 제1차량(v1)의 급가속, 급감속, 급발진, 급회전, 급정지 횟수, 빈도 등의 정보를 포함할 수 있다.
또한, 주행 데이터 중 주요 운행 구간 정보는 제1차량(v1)이 주로 어떠한 영역에서 운행되는 지에 대한 정보를 의미할 수 있다. 예시적으로 운전자의 주거지 정보, 회사 정보 등과 연계하여 수집될 수 있으며, 구체적으로, 고속도로, 국도, 비포장도로, 험로, 자율주행 가능 구간 등 차량이 어떠한 유형의 도로를 주로 주행하는가, 차량이 어떠한 행정 구역(도, 시, 군, 구, 읍, 면 등)을 주로 주행하는가에 대한 정보를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 주행 데이터 중 기상(날씨) 정보는 운전하는 현재의 실시간 날씨 정보 또는 차량이 소정 시간 이상 주행하는 경우의 평균 날씨 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 기상 정보는, 계절 정보, 기온 정보, 강수량 정보, 강우량 정보, 노면 상태(빗길, 빙판길) 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 주행 데이터는 전술한 유형 이외의 제1차량(v1)의 위험 이벤트 발생 시점과 근접한 시점에 이루어진 운행(운전) 생황이나 제1차량(v1) 운전자의 평상시의 주행 패턴을 파악할 수 있는 다양한 유형의 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 주행 데이터는 차종 정보, 엑셀레이터 또는 브레이크 등의 조작과 연계된 정보, 바퀴의 회전 속도와 연계된 정보, 엔진과 연료 계통의 정보, 자동차의 배기 상태, 냉각수 온도, 엔진 오일 온도, 에어백 충격 장치 정상 동작 여부와 연계된 정보 등의 차량 상태 정보 등을 포함하도록 수집될 수 있다.
또한, 도로 정보 수집 장치(100)는 수집된 측정 데이터에 기초하여 제1차량(v1)이 주행한 대상 도로와 연계된 위험 이벤트의 발생을 감지할 수 있다.
구체적으로, 도로 정보 수집 장치(100)는 지속적으로 수집(획득)되는 측정 데이터의 시계열 패턴에 대한 분석 결과에 기초하여 위험 이벤트의 유형 정보를 도출할 수 있다.
이와 관련하여, 도로 정보 수집 장치(100)는 측정 데이터에 대한 시계열 기반 분석을 통해 위험 이벤트의 발생을 감지하기 위한 인공지능 기반의 분석 모델로서 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반의 신경망 모델, GRU(Gated Recurrent Unit) 기반의 신경망 모델 등을 탑재할 수 있다.
이와 관련하여, LSTM(Long-Short Term Memory) 알고리즘은 딥러닝 분야에서 사용되는 인공 재귀 신경 네트워크(RNN) 아키텍처의 하나로, 피드 포워드 신경망과 달리 피드백 연결이 존재한다. 따라서, LSTM 알고리즘에 의하면 단일 데이터 포인트뿐만 아니라 전체 데이터 시퀀스에 대한 학습 및 처리를 수행 할 수 있다.
이러한 LSTM 알고리즘은 시계열 데이터를 기반으로 예측을 분류, 처리 및 예측하는 데 적합하며, LSTM은 전통적인 RNN을 통한 훈련에서 발생 가능한 Vanishing Gradient 문제를 해소하는 장점이 있다.
다만, 본원에서 개시하는 도로 정보 수집 장치(100)의 위험 이벤트 분석을 위한 인공지능(신경망) 모델의 유형은 전술한 LSTM 알고리즘에만 한정되는 것은 아니며, 본원의 구현예에 따라, LSTM 알고리즘 외에도, Attention 알고리즘, Transformer 알고리즘, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 알고리즘 등 과거부터 현재까지의 측정 데이터의 변화를 반영하는 시계열 데이터에 대한 분석을 통해 향후의 측정 데이터의 흐름을 예측할 수 있거나 입력된 대상 측정 데이터를 재구축하는 시계열 데이터 분석 기반의 인공지능 알고리즘을 포함할 수 있다. 즉, 본원에서는 종래에 이미 공지되었거나 향후 개발되는 다양한 시계열 데이터 분석 기반의 알고리즘 모델이 적용될 수 있다.
한편, 도로 정보 수집 장치(100)에 의해 파악되는 위험 이벤트는 예시적으로 대상 도로와 연계된 교통사고 발생 상황, 장애물 존재 상황, 노면 상태 위험 상황 등을 포함할 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.
전술한 바와 같이 대상 도로에서 위험 이벤트의 발생이 감지되고 나면, 도로 정보 수집 장치(100)는 위험 이벤트가 발생한 대상 도로를 주행하거나 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제2차량(v2)에 구비되는 사용자 단말(200)로 위험 이벤트에 대응하여 생성된 경고 정보를 전송할 수 있다.
이와 관련하여, 제2차량(v2)은 위험 이벤트가 발생한 것으로 분석된 대상 도로를 따라 제1차량(v1) 대비 후방에서 주행하며 위험 이벤트의 발생 위치(발생 추정 위치)로 근접하는 복수의 차량을 포함하도록 결정될 수 있다.
또한, 도로 정보 수집 장치(100)는 결정된 제2차량(v2)의 탑승자가 보유한 통신 단말(200a) 및 제2차량(v2)에 구비되는 차량 탑재 단말(200b, 200c) 중 적어도 하나로 경고 정보를 전송할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 도로 정보 수집 장치(100)는 분석된 위험 이벤트의 유형 정보에 기초하여 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 결정할 수 있다.
예를 들면, 도로 정보 수집 장치(100)는 도출된 위험 이벤트의 유형 정보에 따라 제2차량(v2)의 사용자 단말(200)을 통해 출력되는 경고 정보의 내용이 해당 위험 이벤트의 유형에 따른 적절한 조치 사항을 포함하도록 경고 정보를 구체적으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 도로 정보 수집 장치(100)는 감지된 위험 이벤트의 유형이 교통사고 발생 상황, 장애물 존재 상황 등이면 위험 이벤트의 발생 위치(발생 추정 위치)를 회피하여 주행하도록 권장하는 내용의 경고 정보가 전송되도록 하고, 위험 이벤트의 유형이 노면 상태 위험 상황이면 위험 이벤트의 발생 위치(발생 추정 위치) 진입에 앞서 주행 속도가 소정 수준 이하가 되도록 감속 주행할 것을 권장하는 내용의 경고 정보가 전송되도록 할 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.
또한, 도로 정보 수집 장치(100)는 측정 데이터에 기초하여 대상 도로에 포함된 복수의 차선 중 위험 이벤트와 연관되는 기준 차선을 결정할 수 있다. 예를 들어, 도로 정보 수집 장치(100)는 감지된 위험 이벤트의 발생 위치(발생 추정 위치)를 포함하는 이벤트 발생 차선 및 위험 이벤트에 의한 영향이 해당 차선을 주행하는 차량에 미칠 수 있는 이벤트 발생 차선의 인접 차선(예를 들면, 이벤트 발생 차선과 인접한 미리 설정된 수의 차선 등)을 중 적어도 한 차선을 포함하도록 기준 차선을 적어도 하나 이상 결정할 수 있다. 예시적으로, 도 2에 도시된 바와 같이 대상 도로의 1차선에서 위험 이벤트(차량 충돌)이 발생한 경우, 기준 차선은 1차선 및 2차선을 포함하도록 결정될 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 도로 정보 수집 장치(100)는 결정된 기준 차선을 통해 주행하며 감지된 위험 이벤트의 발생 위치(발생 추정 위치)와의 이격 거리가 미리 설정된 거리 이내인 제2차량(v2)에 대하여 해당 제2차량(v2) 대비 후속하여 대상 도로를 진행하는 다른 차량의 운전자가 해당 제2차량(v2)의 진행 방향 전방에서 위험 이벤트가 발생한 것을 즉각적으로 인식할 수 있도록 하는 미리 설정된 긴급 위험 신호를 출력하도록 요청하는 경고 신호를 제2차량(v2)에 대하여 전송할 수 있다.
예시적으로, 긴급 위험 신호는 차량의 주행 상황에서 통상적으로 출력될 수 있는 통상의 시각적 신호(예를 들면, 차선 변경을 위한 지시등 점등), 음향 신호(예를 들면, 경적 신호) 등과 구분하여 후속 진행 차량의 운전자가 긴급성을 인지할 수 있도록 전술한 시각적 신호와 음향 신호가 동시에 적용되는 복합 신호로 결정될 수 있다. 예를 들어, 긴급 위험 신호는 위험 이벤트의 발생 위치에 해당하는 이벤트 발생 차선으로부터 위험 이벤트와 무관한 안전 차선으로의 방향성을 나타내는 방향의 지시등을 미리 설정된 복수 회(예를 들면, 2회, 3회 등) 반복 점멸하며, 지시등의 점멸 타이밍과 동기화하여 경적 신호가 출력되도록 하는 미리 약속된 형태로 결정되어 출력될 수 있다.
이해를 돕기 위해 예시하면, 도 2에 도시된 두 대의 제2차량(v2)에 대하여 모두 제1차량(v1) 측에서의 위험 이벤트의 발생을 선제적으로 경고하는 경고 신호가 전송되되, 기준 차선을 따라 주행하며 위험 이벤트의 발생 위치(발생 추정 위치)에 대하여 상대적으로 근접한 제2차량(v2)인 첫 번째 제2차량(즉, 도 2에서 상대적으로 상측에 도시된 제2차량)에는 전술한 긴급 위험 신호의 출력을 요청하는 신호가 도로 정보 수집 장치(100)로부터 전송될 수 있고, 이에 대응하여 첫 번째 제2차량 측에서 긴급 위험 신호가 출력되면, 상대적으로 후방에서 진행하는 두 번째 제2차량(즉, 도 2에서 상대적으로 하측에 도시된 제2차량)의 운전자는 사용자 단말(200)로 전송된 경고 정보와 앞서 진행하는 첫 번째 제2차량에서 출력되는 긴급 위험 신호를 즉각적으로 인식하여 위험 이벤트의 영향을 회피할 수 있도록 주행할 수 있게 된다.
달리 말해, 도로 정보 수집 장치(100)는 결정된 기준 차선을 따라 주행하는 제2차량에 대하여 전송되는 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 복수의 차선 중 기준 차선 외의 차선을 따라 주행하는 제2차량에 대하여 전송되는 경고 정보 대비 구분되도록 결정할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 도로 정보 수집 장치(100)는 대상 도로를 주행하거나 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제3차량에 구비되는 사용자 단말(200)로 위험 이벤트와 연계된 영상 데이터에 대한 요청 신호를 전송할 수 있다.
이와 관련하여, 도로 정보 수집 장치(100)는 위험 이벤트의 발생이 감지된 대상 도로의 영역에 대한 상세 정보를 사후적으로 획득할 수 있도록 해당 위치를 향하여 주행하는 후속 차량 중 위험 이벤트의 발생 위치(발생 추정 위치)를 포함하는 영역에 대한 영상을 촬영하기에 적합한 주행 환경에서 주행 중인 차량을 제3차량으로 선정하여 주행 시 촬영되는 영상 데이터를 제공하여 줄 것을 요청할 수 있고, 이에 따라 감지된 위험 이벤트에 대한 상세 분석을 영상 데이터를 활용하여 수행할 수 있다.
보다 구체적으로, 본원의 일 실시예에 따르면, 도로 정보 수집 장치(100)는 기준 차선을 따라 위험 이벤트의 발생 추정 위치로 근접하는 복수의 차량 중에서 주변 통행량 정보 및 전방 차량과의 이격 거리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 선정할 수 있다. 예를 들어, 도로 정보 수집 장치(100)는 위험 이벤트의 발생 추정 위치로 근접하는 복수의 차량 중 해당 차량과 다른 차량 간의 이격 거리 등에 기초하여 인접하여 주행하는 것으로 판단될 수 있는 차량의 수가 미리 설정된 임계 수치 이하에 해당하여 주변 통행량이 상대적으로 적고, 해당 차량의 전방에서 주행 중인 최근접 차량까지의 이격 거리가 미리 설정된 임계 거리 미만에 해당하여 해당 차량의 주행 과정에서 획득되는 영상 데이터가 인접 주행 차량에 의하여 가려짐으로써 위험 이벤트 발생 추정 위치에서의 대상 도로의 영상이 영상 데이터에 미반영될 수 있는 가능성이 낮은 차량을 전술한 제3차량(v3)으로 선정할 수 있다.
또한, 도로 정보 수집 장치(100)는 제3차량(v3)의 사용자 단말(200)로 전송된 요청 신호에 대응하여 제3차량(v3)의 주행 도중 촬영된 영상 데이터를 제3차량(v3)에 구비되는 사용자 단말로부터 수신할 수 있다. 예를 들면, 도로 정보 수집 장치(100)는 제3차량(v3)에 구비되는 블랙박스 단말에 의해 촬영된 영상 중 위험 이벤트의 발생 위치(발생 추정 위치)를 포함하는 소정의 구간을 따라 주행하며 촬영된 일부 구간의 영상을 영상 데이터로서 수신할 수 있다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치의 개략적인 구성도이다.
도 3을 참조하면, 도로 정보 수집 장치(100)는 수집부(110), 분석부(120), 알림부(130) 및 요청부(140)를 포함할 수 있다.
수집부(110)는 제1차량에 구비되는 사용자 단말(200)로부터 제1차량의 주행 도중 수집되는 측정 데이터를 수신할 수 있다. 구체적으로, 수집부(110)는 제1차량의 탑승자가 보유(소지)한 통신 단말(200a)에 구비되는 관성 센서에 의해 측정된 센서 데이터 및 제1차량의 차량 탑재 단말(200b, 200c)에 의해 획득된 제1차량의 주행 데이터를 포함하는 측정 데이터를 수집할 수 있다.
또한, 수집부(110)는 제3차량의 사용자 단말(200)로 전송된 요청 신호에 대응하여 제3차량의 주행 도중 촬영된 영상 데이터를 제3차량에 구비되는 사용자 단말(200)로부터 수신할 수 있다.
분석부(120)는 수집된 측정 데이터에 기초하여 제1차량이 주행한 대상 도로와 연계된 위험 이벤트의 발생을 감지할 수 있다. 또한, 분석부(120)는 수집된 측정 데이터의 시계열 패턴에 대한 분석 결과에 기초하여 위험 이벤트의 유형 정보를 도출할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 분석부(120)는 수집된 측정 데이터에 기초하여 대상 도로에 포함된 복수의 차선 중 감지된 위험 이벤트와 연관되는 기준 차선을 결정할 수 있다.
알림부(130)는 위험 이벤트의 발생이 감지된 대상 도로를 주행하거나 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제2차량에 구비되는 사용자 단말(200)로 위험 이벤트에 대응하여 생성된 경고 정보를 전송할 수 있다.
또한, 알림부(130)는 분석부(120)에 의해 도출된 위험 이벤트의 유형 정보에 기초하여 제2차량의 사용자 단말(200)로 전송되는 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 결정할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 알림부(130)는 분석부(120)에 의해 결정된 기준 차선을 따라 주행하는 제2차량에 대하여 전송되는 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 대상 도로의 복수의 차선 중 기준 차선 외의 차선을 따라 주행하는 제2차량에 대하여 전송되는 경고 정보 대비 구분되도록 결정할 수 있다.
요청부(140)는 위험 이벤트의 발생이 감지된 대상 도로를 주행하거나 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제3차량에 구비되는 사용자 단말(200)로 위험 이벤트와 연계된 영상 데이터에 대한 요청 신호를 전송할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 요청부(140)는 분석부(120)에 의해 결정된 기준 차선을 따라 위험 이벤트의 발생 추정 위치로 근접하는 복수의 차량 중에서 주변 통행량 정보 및 전방 차량과의 이격 거리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 요청 신호를 전송할 제3차량을 선정할 수 있다.
이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 4에 도시된 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 방법은 앞서 설명된 도로 정보 수집 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도로 정보 수집 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 4를 참조하면, 단계 S11에서 수집부(110)는 (a) 제1차량에 구비되는 사용자 단말(200)로부터 제1차량의 주행 도중 수집되는 측정 데이터를 수신할 수 있다.
다음으로, 단계 S12에서 분석부(120)는 (b) 수집된 측정 데이터에 기초하여 제1차량이 주행한 대상 도로와 연계된 위험 이벤트의 발생을 감지할 수 있다.
구체적으로, 단계 S12에서 분석부(120)는 수집된 측정 데이터의 시계열 패턴에 대한 분석 결과에 기초하여 위험 이벤트의 유형 정보를 도출할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 단계 S12에서 분석부(120)는 수집된 측정 데이터에 기초하여 대상 도로에 포함된 복수의 차선 중 감지된 위험 이벤트와 연관되는 기준 차선을 결정할 수 있다.
다음으로, 단계 S13에서 알림부(130)는 (c) 위험 이벤트의 발생이 감지된 대상 도로를 주행하거나 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제2차량에 구비되는 사용자 단말(200)로 위험 이벤트에 대응하여 생성된 경고 정보를 전송할 수 있다.
또한, 단계 S13에서 알림부(130)는 단계 S12에서 도출된 위험 이벤트의 유형 정보에 기초하여 제2차량의 사용자 단말(200)로 전송되는 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 결정할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 단계 S13에서 알림부(130)는 단계 S12에서 결정된 기준 차선을 따라 주행하는 제2차량에 대하여 전송되는 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 대상 도로의 복수의 차선 중 기준 차선 외의 차선을 따라 주행하는 제2차량에 대하여 전송되는 경고 정보 대비 구분되도록 결정할 수 있다.
다음으로, 단계 S14에서 요청부(140)는 (d) 위험 이벤트의 발생이 감지된 대상 도로를 주행하거나 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제3차량에 구비되는 사용자 단말(200)로 위험 이벤트와 연계된 영상 데이터에 대한 요청 신호를 전송할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 단계 S14에서 요청부(140)는 단계 S12에서 결정된 기준 차선을 따라 위험 이벤트의 발생 추정 위치로 근접하는 복수의 차량 중에서 주변 통행량 정보 및 전방 차량과의 이격 거리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 요청 신호를 전송할 제3차량을 선정할 수 있다.
다음으로, 단계 S15에서 수집부(110)는 (e) 제3차량의 사용자 단말로 전송된 요청 신호에 대응하여 제3차량의 주행 도중 촬영된 영상 데이터를 제3차량에 구비되는 사용자 단말(200)로부터 수신할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S11 내지 S15는 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
본원의 일 실시예에 따른 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 전술한 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 도로 정보 제공 시스템
100: 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치
110: 수집부
120: 분석부
130: 알림부
140: 요청부
200: 사용자 단말
300: 데이터베이스
20: 네트워크

Claims (15)

  1. 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치에 의해 수행되는 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 방법에 있어서,
    (a) 제1차량에 구비되는 사용자 단말로부터 상기 제1차량의 주행 도중 수집되는 측정 데이터를 수신하는 단계;
    (b) 상기 측정 데이터에 기초하여 상기 제1차량이 주행한 대상 도로와 연계된 위험 이벤트의 발생을 감지하고, 상기 대상 도로에 포함된 복수의 차선 중 상기 위험 이벤트와 연관되는 기준 차선을 결정하는 단계;
    (c) 상기 대상 도로를 주행하거나 상기 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제2차량에 구비되는 사용자 단말로 상기 위험 이벤트에 대응하여 생성된 경고 정보를 전송하는 단계;
    (d) 상기 대상 도로를 주행하거나 상기 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제3차량에 구비되는 사용자 단말로 상기 위험 이벤트와 연계된 영상 데이터에 대한 요청 신호를 전송하는 단계; 및
    (e) 상기 요청 신호에 대응하여 상기 제3차량의 주행 도중 촬영된 상기 영상 데이터를 상기 제3차량에 구비되는 사용자 단말로부터 수신하는 단계,
    를 포함하고,
    상기 (c) 단계는,
    상기 기준 차선을 따라 주행하는 상기 제2차량에 대하여 전송되는 상기 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 상기 복수의 차선 중 상기 기준 차선 외의 차선을 따라 주행하는 상기 제2차량에 대하여 전송되는 상기 경고 정보 대비 구분되도록 결정하되,
    상기 기준 차선을 따라 주행하는 상기 제2차량 중 상기 위험 이벤트의 발생 추정 위치와의 이격 거리가 미리 설정된 거리 이내인 상기 제2차량에 대하여 긴급 위험 신호의 출력을 요청하고,
    상기 긴급 위험 신호는 상기 위험 이벤트와 무관한 안전 차선으로의 방향성을 나타내는 방향의 지시등을 미리 설정된 횟수만큼 반복 점멸하는 시각적 신호 및 상기 지시등의 점멸 타이밍과 동기화하여 출력되는 음향 신호를 포함하는 것을 특징으로 하고,
    상기 (d) 단계는,
    상기 기준 차선을 따라 상기 발생 추정 위치로 근접하는 복수의 차량 중에서 해당 차량과 다른 차량의 이격 거리에 비추어 인접하여 주행하는 차량의 수가 미리 설정된 임계수치 이하이고, 해당 차량의 전방에서 주행하는 최근접 차량까지의 이격 거리가 미리 설정된 임계 거리 이상인 차량을 상기 제3차량으로 선정하는 것인, 도로 정보 수집 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 위험 이벤트는,
    상기 대상 도로와 연계된 교통사고 발생 상황, 장애물 존재 상황 및 노면 상태 위험 상황을 포함하고,
    상기 (b) 단계는,
    상기 측정 데이터의 시계열 패턴에 대한 분석 결과에 기초하여 상기 위험 이벤트의 유형 정보를 도출하는 것인, 도로 정보 수집 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 유형 정보에 기초하여 상기 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 결정하는 단계,
    를 포함하는 것인, 도로 정보 수집 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 단말은,
    상기 제1차량 또는 상기 제2차량의 탑승자가 보유한 통신 단말 및 상기 제1차량 또는 상기 제2차량에 구비되는 차량 탑재 단말 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 측정 데이터는,
    상기 통신 단말에 구비되는 관성 센서에 의해 측정된 센서 데이터 및 상기 차량 탑재 단말에 의해 획득된 상기 제1차량의 주행 데이터를 포함하는 것인, 도로 정보 수집 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 사용자 단말 기반의 지능형 도로 정보 수집 장치에 있어서,
    제1차량에 구비되는 사용자 단말로부터 상기 제1차량의 주행 도중 수집되는 측정 데이터를 수신하는 수집부;
    상기 측정 데이터에 기초하여 상기 제1차량이 주행한 대상 도로와 연계된 위험 이벤트의 발생을 감지하고, 상기 대상 도로에 포함된 복수의 차선 중 상기 위험 이벤트와 연관되는 기준 차선을 결정하는 분석부;
    상기 대상 도로를 주행하거나 상기 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제2차량에 구비되는 사용자 단말로 상기 위험 이벤트에 대응하여 생성된 경고 정보를 전송하는 알림부; 및
    상기 대상 도로를 주행하거나 상기 대상 도로를 향하여 주행할 것으로 예측되는 제3차량에 구비되는 사용자 단말로 상기 위험 이벤트와 연계된 영상 데이터에 대한 요청 신호를 전송하는 요청부,
    를 포함하고,
    상기 수집부는,
    상기 요청 신호에 대응하여 상기 제3차량의 주행 도중 촬영된 상기 영상 데이터를 상기 제3차량에 구비되는 사용자 단말로부터 수신하고,
    상기 알림부는,
    상기 기준 차선을 따라 주행하는 상기 제2차량에 대하여 전송되는 상기 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 상기 복수의 차선 중 상기 기준 차선 외의 차선을 따라 주행하는 상기 제2차량에 대하여 전송되는 상기 경고 정보 대비 구분되도록 결정하되,
    상기 기준 차선을 따라 주행하는 상기 제2차량 중 상기 위험 이벤트의 발생 추정 위치와의 이격 거리가 미리 설정된 거리 이내인 상기 제2차량에 대하여 긴급 위험 신호의 출력을 요청하고,
    상기 긴급 위험 신호는 상기 위험 이벤트와 무관한 안전 차선으로의 방향성을 나타내는 방향의 지시등을 미리 설정된 횟수만큼 반복 점멸하는 시각적 신호 및 상기 지시등의 점멸 타이밍과 동기화하여 출력되는 음향 신호를 포함하는 것을 특징으로 하고,
    상기 요청부는,
    상기 기준 차선을 따라 상기 발생 추정 위치로 근접하는 복수의 차량 중에서 해당 차량과 다른 차량의 이격 거리에 비추어 인접하여 주행하는 차량의 수가 미리 설정된 임계수치 이하이고, 해당 차량의 전방에서 주행하는 최근접 차량까지의 이격 거리가 미리 설정된 임계 거리 이상인 차량을 상기 제3차량으로 선정하는 것인, 도로 정보 수집 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 위험 이벤트는,
    상기 대상 도로와 연계된 교통사고 발생 상황, 장애물 존재 상황 및 노면 상태 위험 상황을 포함하고,
    상기 분석부는,
    상기 측정 데이터의 시계열 패턴에 대한 분석 결과에 기초하여 상기 위험 이벤트의 유형 정보를 도출하는 것인, 도로 정보 수집 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 알림부는,
    상기 유형 정보에 기초하여 상기 경고 정보의 출력 유형 및 출력 수준을 결정하는 것인, 도로 정보 수집 장치.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 사용자 단말은,
    상기 제1차량 또는 상기 제2차량의 탑승자가 보유한 통신 단말 및 상기 제1차량 또는 상기 제2차량에 구비되는 차량 탑재 단말 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 측정 데이터는,
    상기 통신 단말에 구비되는 관성 센서에 의해 측정된 센서 데이터 및 상기 차량 탑재 단말에 의해 획득된 상기 제1차량의 주행 데이터를 포함하는 것인, 도로 정보 수집 장치.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
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