KR102548821B1 - 도로 위험물 인지 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시예는 도로 위험물 인지 장치 및 방법에 관한 것으로, 고가의 장치/단말 없이 경제적인 방법으로 포트홀을 포함한 도로위험물의 발생을 인지 및 판단할 수 있도록, 도로상의 위험물 발생 시 운전자의 회피와 연관된 운전습관과 이에 따라 발생되는 차량 운행데이터를 수집하여 통계적으로 그 특징을 추출하고 분석하여 도로위험물 전방에서의 운전 행태 따른 규칙을 생성함으로써 도로상의 위험물의 존재 및 위치를 산출할 수 있다.

Description

도로 위험물 인지 장치 및 방법{Road Dangerous Object Recognition Apparatus and Method}
본 발명은 도로상의 위험물을 인지하는 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 도로상의 위험물 발생 시 운전자의 회피와 연관된 운전습관과 이에 따라 발생되는 차량 운행데이터를 수집하여 통계적으로 그 특징을 추출하고 분석하여 도로위험물 전방에서의 운전 행태 따른 규칙을 생성함으로써 도로상의 위험물의 존재 및 위치를 산출할 수 있도록 하는, 도로 위험물 인지 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 포트홀(pothole)은 아스팔트 도로가 파손되어 냄비(pot)처럼 구멍 파인 곳을 의미하며, 사고유발 위험성이 높다. 그 원인은 여러 가지가 있으나, 주로 시공불량, 눈 녹이는 염화칼슘/소금, 장마/도로해빙 및 대형차량의 운행 하중에 따른 도로 균열 등에 있다.
그 현황을 살펴보면, 최근 기후가 온대에서 아열대로 변화, 강우량의 증가로 포트홀은 해가 갈수록 증가 추세에 있으며, 최근 3년 동안 국내에서 발생한 포트홀 수는 657, 993개로 집계하고 있으며, 국토교통부는 2020년 예산에 포트홀 개선과 불량도로 정비 등에 3,080억원 편성하고 있는 실정이다.
종래의 포트홀 인지 방식으로는 전용차량방식, 수동신고방식, 지능형비전방식 등이 있다.
전용차량방식은 고가의 장비인 검지계측기(약 3억원) 및 전담 운영인력 필요하고 포트홀 판단은 운영자가 직접 결정하는 방식으로서, 정확성 있으나 측정 영역 및 비용 효율성이 미흡한 단점이 있다.
수동신고방식은 버스/택시 운전사가 직접 육안으로 확인하여 운전 중에 포트홀 신고 시스템으로 해당 이벤트 정보(예를 들어, 위치정보, 사진 등)를 전송하는 방식으로서, 안전운전을 위협하고 검지율이 낮으며 전반적으로 비효율적인 단점이 있다.
지능형비전방식은 비전기반, 즉 스마트폰의 카메라 영상을 수집하여 이를 인공지능을 적용하여 포트홀을 학습하고 인식하는 최신 방식으로서, 인식 성능은 상대적으로 높고 설치 편리성은 있으나, 고가의 방식으로 비용 효율성이 떨어지고 단말 발열 등에 따른 성능 제한 등의 단점이 있다.
등록특허공보 제10-1546700호(2015.08.18.)
본 발명은 전술한 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 그 목적은 고가의 장치/단말을 사용하는 종래의 방식 대비 비용측면에서 효율적이면서 최고의 성능을 제공할 수 있는 도로 위험물 인지 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
즉, 본 발명의 목적은 고가의 장치/단말 없이 경제적인 방법으로 포트홀을 포함한 도로위험물의 발생을 인지 및 판단할 수 있도록, 도로상의 위험물 발생 시 운전자의 회피와 연관된 운전습관과 이에 따라 발생되는 차량 운행데이터를 수집하여 통계적으로 그 특징을 추출하고 분석하여 도로위험물 전방에서의 운전 행태 따른 규칙을 생성함으로써 도로상의 위험물의 존재 및 위치를 산출하는, 도로 위험물 인지 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 측면에 따른 도로 위험물 인지 장치는, 차량으로부터 수집된 데이터를 기초로 해당 차량의 운전 행태를 분석하고, 상기 분석된 운전 행태가 운전자의 도로 위험물 인지 시 발생된 통계적 유형의 운전 행태를 기초로 기 설정된 특정 운전 행태에 해당하는 지의 여부를 판단하기 위한 운전행태분석/판단부; 및 상기 분석된 운전 행태가 상기 기 설정된 특정 운전 행태에 해당하는 경우 (전방에) 도로 위험물이 발생한 것으로 예측하고, 해당 특정 운전 행태의 최초 발생 시의 차량 위치 정보, 차량 속도 정보, 및 차량 유형 정보를 기초로 상기 예측된 도로 위험물의 발생 위치를 산출하기 위한 위험물위치산출부;를 포함할 수 있고, 상기 위험물위치산출부에서 예측된 도로 위험물의 발생 횟수가 기 설정된 수 이상이고 발생 위치가 기 설정된 크기의 반경 이내에 있을 경우, (해당 영역의 중심에) 통계적으로 유의미한 도로 위험물 이벤트가 발생한 것으로 확정하고, 차량으로부터 수집된 관련 영상 정보를 기초로 상기 확정된 도로 위험물의 유형을 확인하기 위한 위험물확정부; 및 상기 위험물확정부에서 확정 및 확인된 도로 위험물의 관련 정보를 기초로 지오펜싱(Geo-Fencing) 영역을 설정하고, 상기 설정된 지오펜싱(Geo-Fencing) 영역 내의 대상 차량에 대해 해당 도로 위험물의 존재를 알리는 알람 메시지를 전송하기 위한 알람부 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
상기 알람 메시지는 해당 도로 위험물과 관련된 주행 방향, 차선, 위치, 도로 위험물 영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 도로 위험물의 유형은 포트홀, 맨홀침하, 싱크홀, 및 낙하물 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 운전행태분석/판단부에서 차량으로부터 수집된 데이터는 차량 위치 데이터, 차량의 상태 및 운행 데이터, 및 영상 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 기 설정된 특정 운전 행태는 급감속, 급정지, 급좌측차선진로변경, 및 급우측차선진로변경 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 위험물위치산출부에서 상기 예측된 도로 위험물의 발생 위치는 해당 특정 운전 행태의 최초 발생 시의 차량 위치로부터 차량 유형 및 속도에 따라 기 설정된 속도거리만큼 더한 위치로 산출할 수 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 다른 측면에 따른 도로 위험물 인지 방법은, (a) 차량으로부터 수집된 데이터를 기초로 해당 차량의 운전 행태를 분석하기 위한 단계; (b) 상기 분석된 운전 행태가 기 설정된 특정 운전 행태에 해당하는 지의 여부를 판단하고, 상기 기 설정된 특정 운전 행태는 운전자의 도로 위험물 인지 시 발생된 통계적 유형의 운전 행태인 단계; 및 (c) 상기 분석된 운전 행태가 상기 기 설정된 특정 운전 행태에 해당하는 경우 (전방에) 도로 위험물이 발생한 것으로 예측하고, 해당 특정 운전 행태의 최초 발생 시의 차량 위치 정보, 차량 속도 정보, 및 차량 유형 정보를 기초로 상기 예측된 도로 위험물의 발생 위치를 산출하기 위한 단계;를 포함할 수 있고, (d) 상기 단계 (c)에서 예측된 도로 위험물의 발생 횟수가 기 설정된 수 이상이고 예측된 각 도로 위험물의 발생 위치가 기 설정된 크기의 반경 이내에 있을 경우, (해당 영역의 중심에) 통계적으로 유의미한 도로 위험물 이벤트가 발생한 것으로 확정하고, 차량으로부터 수집된 관련 영상 정보를 기초로 상기 확정된 도로 위험물의 유형을 확인하기 위한 단계; 및 (e) 상기 단계 (d)에서 확정 및 확인된 도로 위험물의 관련 정보를 기초로 지오펜싱(Geo-Fencing) 영역을 설정하고, 상기 설정된 지오펜싱(Geo-Fencing) 영역 내의 대상 차량에 대해 해당 도로 위험물의 존재를 알리는 알람 메시지를 전송하기 위한 단계 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
상기 알람 메시지는 해당 도로 위험물과 관련된 주행 방향, 차선, 위치, 도로 위험물 영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 상기 도로 위험물의 유형은 포트홀, 맨홀침하, 싱크홀, 및 낙하물 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 상기 기 설정된 특정 운전 행태는 급감속, 급정지, 급좌측차선진로변경, 및 급우측차선진로변경 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 단계 (a)에서 차량으로부터 수집된 데이터는 차량 위치 데이터, 차량의 상태 및 운행 데이터, 및 영상 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있고, 상기 단계 (c)에서 상기 예측된 도로 위험물의 발생 위치는 해당 특정 운전 행태의 최초 발생 시의 차량 위치로부터 차량 유형 및 속도에 따라 기 설정된 속도거리만큼 더한 위치로 산출할 수 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 또 다른 측면에 따르면 상기 도로 위험물 인지 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공할 수 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 또 다른 측면에 따르면 상기 도로 위험물 인지 방법을 하드웨어와 결합하여 실행시키기 위하여 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장된 애플리케이션을 제공할 수 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 또 다른 측면에 따르면 상기 도로 위험물 인지 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 컴퓨터에서 읽을 수 있는 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 다양한 측면에 따르면, 도로상의 위험물 발생 시 운전자의 사고 회피와 연관된 운전습관과 이에 따라 발생되는 차량 운행데이터를 수집하여 통계적으로 그 특징을 추출하고 분석하여 도로위험물 전방에서의 운전 행태 따른 규칙을 생성함으로써 도로상의 위험물의 존재 및 위치를 산출할 수 있다. 따라서, 고가의 장치/단말의 별도 구비 없이 운전자의 운전행태를 파악을 수 있는 차량 데이터의 수집만으로도 경제적이고 효율적이면서 정확한 방법으로 포트홀을 포함한 도로위험물의 발생을 인지 및 판단할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 도로 위험물 인지 시스템의 구성도,
도 2는 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 도 1의 자동차 단말에 포함되는 도로 위험물 인지 장치의 구성도,
도 3은 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 도 1의 서버에 포함되는 도로 위험물 인지 장치의 구성도,
도 4는 본 발명의 실시예에서 도로 위험물 인식에 따른 각종 운전행태 이벤트를 예시한 도면,
도 5는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 도로 위험물 인지 방법의 흐름도이다.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 구체적으로 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 한다. 또한, 본 발명의 실시예에 대한 설명 시 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 도로 위험물 인지 시스템의 구성도, 동 도면에 도시된 바와 같이, 통신망(1), 자동차 단말(2), 및 서버(3)를 포함할 수 있다.
통신망(1)은 자동차 단말(2)과 서버(3) 간을 유선, 무선 및/또는 인터넷 등으로 연결하여 통신할 수 있도록 하는 단독 또는 복합의 어떤 망이어도 무방하다.
자동차 단말(2)은 차량 위치 데이터, 차량의 상태 및 운행 데이터, 및 영상 데이터 등을 포함하는 각종 차량 관련 데이터를 수집하여 서버(3)로 전송하고, 서버(3)로부터 제공되는 도로 위험물 관련 정보를 수신하여 운전자에게 다양한 알람 형태로 제공할 수 있다.
서버(3)는 자동차 단말(2)로부터 제공되는 각종 차량 관련 데이터를 기초로 도로 위험물 관련 정보를 생성하여 자동차 단말(2)로 제공할 수 있다. 즉, 서버(3)는 도로상의 위험물 발생 시의 운전자의 회피와 연관된 운전습관과 이에 따라 발생되는 차량 (운행) 관련 데이터를 수집하여 통계적으로 그 특징을 추출하고 분석하여 도로위험물 전방에서의 운전 행태 따른 규칙을 생성함으로써 도로상의 위험물의 존재 및 위치를 산출할 수 있다.
도 2는 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 도 1의 자동차 단말(2)에 포함되는 도로 위험물 인지 장치(20)의 구성도, 장치(20)는 동 도면에 도시된 바와 같이 센서부(21), 센서데이터수집부(23), 및 통신부(25)를 포함할 수 있다.
센서부(21)는 차량에 기 장착되어 해당 차량(의 운행)과 관련된 각종 데이터를 획득하기 위한 각종 센서나 장치 등을 포함하는 것으로, 예를 들어, 3~30cm 오차 이내의 정밀측위를 제공하는 GNSS 기반의 위치 오류 정정 및 정밀측위 단말 장치, 차량의 상태 및 운행 데이터를 차량 CAN 또는 OBU-II 정합을 통해서 차량 외부로 제공하기 위한 CAN(차량운행) 장치, 및 영상 데이터를 획득하기 위한 차량탑재 카메라 또는 카메라 포함 차량 탑재 단말(예, 블랙박스) 등을 포함할 수 있다.
센서데이터수집부(23)는 센서부(21)를 통해 획득된 차량 관련 각종 데이터 중에 도로위험물 인식을 위해 필요한 데이터(예를 들어, CAN/정밀측위/영상 데이터)를 실시간 선택적으로 수집하여 가공할 수 있다.
통신부(25)는 센서데이터수집부(23)를 통해 수집 및 가공된 데이터를 서버(3)로 전송하고, 서버(3)로부터 전송된 도로 위험물 관련 정보(예를 들어, 알람 메시지 등)를 수신하여 운전자에게 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 도 1의 서버(3)에 포함되는 도로 위험물 인지 장치(30)의 구성도로, 동 도면에 도시된 바와 같이, 장치(30)는 통신부(31), 운전행태분석/판단부(33), 위험물위치산출부(35), 위험물확정부(37), 및 알람부(39)를 포함할 수 있다.
통신부(31)는 차량의 자동차 단말(2)로부터 전송된 도로위험물 인식을 위한 필요 데이터를 수신하고, 서버(3)에서 생성된 도로 위험물 관련 정보(예를 들어, 알람 정보 등)를 자동차 단말(2)로 전송할 수 있다.
본 실시예에서 도로위험물 인식을 위한 필요 데이터는 CAN/정밀측위/영상 데이터 등을 포함할 수 있고, 보다 구체적인 예를 들어 차량 위치 데이터, 차량의 상태 및 운행 데이터, 및 영상 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
운전행태분석/판단부(33)는 통신부(31)를 통해 수집된 자동차 단말(2)로부터의 도로위험물 인식을 위한 필요 데이터를 기초로 해당 차량의 운전 행태를 분석하고, 그 분석된 운전 행태가 기 설정된 특정 운전 행태에 해당하는 지의 여부를 판단하기 위한 것으로서, 차량의 실시간 운전 행태가 자동차 운행 중 주행 방향 전방의 도로위험물 인지에 따른 운전자의 차량 운행 변화(즉, 특정 운전 행태)에 해당하는 지의 여부를 판단할 수 있다.
본 실시예에서 특정 운전 행태는 운전자가 도로 위험물을 인지하였을 때 발생된 통계적 유형의 운전 행태를 기초로 기 설정될 수 있고, 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이 급감속(A), 급정지(B), 급좌측차선진로변경(C), 및 급우측차선진로변경(D) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
운전행태분석/판단부(33)는, 예를 들어 표 1에 기재된 바와 같이, 차량의 속도, 위경도, 시간, 및 요레이트(yaw rate)에 대한 데이터를 기초로 해당 차량의 운전 행태가 초당 17km/h 이상 감속하여 속도 6.0km/h 이상에 속하는 경우 해당 운전행태를 급감속(A)으로 판단하고, 차량의 속도, 위경도, 시간, 및 요레이트(yaw rate)에 대한 데이터를 기초로 해당 차량의 운전 행태가 초당 17km/h 이상 감속하여 속도 5.0km/h 이하에 속하는 경우 해당 운전행태를 급정지(B)로 판단하며, 차량의 속도, 주행방향, 위경도, 핸들각, 바퀴각, 시간, 및 요레이트(yaw rate)에 대한 데이터를 기초로 해당 차량의 운전 행태가 속도 30km/h 이상에서 진행 방향이 좌측 10°sec 이상 차로 변경 및 5초간 누적각도 ±3°/sec 이하에 속하는 경우 해당 운전행태를 급좌측차선진로변경(C)으로 판단하고, 차량의 속도, 주행방향, 위경도, 핸들각, 바퀴각, 시간, 및 요레이트(yaw rate)에 대한 데이터를 기초로 해당 차량의 운전 행태가 속도 30km/h 이상에서 진행 방향이 우측 10°sec 이상 차로 변경 및 5초간 누적각도 ±3°/sec 이하에 속하는 경우 해당 운전행태를 급우측차선진로변경(D)으로 판단할 수 있다.
[표 1]
Figure 112020138694423-pat00001
위험물위치산출부(35)는 운전행태분석/판단부(33)를 통해 분석된 운전 행태가 기 설정된 특정 운전 행태에 해당하는 경우 (전방에) 도로 위험물이 발생한 것으로 예측하고, 해당 특정 운전 행태가 최초로 발생했을 때의 차량 위치 정보, 차량 속도 정보, 및 차량 유형 정보 등을 기초로 해당 도로 위험물의 발생 위치를 산출할 수 있다.
위험물위치산출부(35)는 해당 특정 운전 행태의 최초 발생 시의 차량 위치 정보(즉, 도로 위험물의 발견 최초 위치 정보) 및 기 설정된 속도거리 정보를 기초로 해당 도로 위험물의 발생 위치를 산출할 수 있다.
위험물위치산출부(35)는, 예를 들어 도 4에 도시된 바와 같이, 도로 위험물 발견 최초 위치(가)에서 차량유형별 속도거리(나)를 더한 위치(즉, 가+나)를 도로 위험물의 (중심) 위치로 산출할 수 있다.
본 실시예에서 차량유형별 속도거리(m) 정보는 다음의 [표 2]와 같이 차량 유형(예를 들어, 버스, 트럭, 승용차 등)과 도로 위험물의 발견 최초 위치에서의 속도(예를 들어, 100km/h, 80km/h, 50km/h)에 따라 기 설정할 수 있다.
[표 2]
Figure 112020138694423-pat00002
위험물확정부(37)는 위험물위치산출부(35)에서 예측된 도로 위험물의 발생 횟수(개수)가 기 설정된 수 이상이고 각 발생 위치가 기 설정된 크기의 반경 이내에 있을 경우, 해당 영역의 중심에 통계적으로 유의미한 도로 위험물 이벤트가 발생한 것으로 확정하고, 차량으로부터 수집된 관련 영상 정보를 기초로 그 확정된 도로 위험물의 유형을 확인할 수 있다.
위험물확정부(37)는, 예를 들어 표 3에 기재된 바와 같이, 도로 위험물의 발생 횟수(개수)에 대한 임계치를 5회로 설정하고, 발생 거리에 대한 임계치를 반경 1.5m로 설정할 수 있다. 즉, 위험물위치산출부(35)에서 예측된 도로 위험물의 발생 횟수(개수)가 기 설정된 임계치인 5회 이상이고 각 발생 위치가 기 설정된 임계치인 1.5m 반경 이내에 있을 경우, 해당 영역의 중심에 통계적으로 유의미한 도로 위험물 이벤트가 발생한 것으로 확정할 수 있다.
[표 3]
Figure 112020138694423-pat00003
위험물확정부(37)는 통계적으로 유의미한 도로 위험물 이벤트가 발생한 것으로 확정되면 차량으로부터 수집된 관련 영상 정보를 기초로 해당 도로 위험물의 유형을 확인할 수 있는데, 예를 들어, 도로 위험물의 유형은 포트홀, 맨홀침하, 싱크홀, 및 낙하물 등을 포함할 수 있다.
알람부(39)는 위험물확정부(37)를 통해 확정 및 확인된 도로 위험물의 관련 정보(위치, 유형 등의 정보)를 기초로 지오펜싱(Geo-Fencing) 영역을 설정하고, 그 설정된 지오펜싱(Geo-Fencing) 영역 내의 대상 차량에 대해 해당 도로 위험물의 존재를 알리는 알람 메시지를 전송할 수 있다.
본 실시예에서 알람 메시지는 해당 도로 위험물과 관련된 주행 방향, 차선, 위치, 도로 위험물 영상 등의 정보를 포함할 수 있다.
또한 서버(3)는 차량 운행 운전자 정보 및 차량의 유형(예, 승용차/버스/트럭/중장비 등) 정보 등을 제공할 수 있고, 도로위험물의 인지/판단에 따른 해당 발생 이벤트의 지오펜싱 영역 내외로 관리 대상 차량의 in/out을 관리하고 리스트 제공할 수 있으며, 개별 차량들의 운전행태를 분석한 운전행태분석/판단부(33)의 도로위험물 발생 이벤트정보 즉, 차량유형별 거리속도를 고려한 최종 도로위험물의 차선 상의 위치군 값들을 통계적으로 확인하여 기 설정한 도로위험발생 임계치(threshold) 기준에 적합한 경우 도로위험물 발생을 판단하며 또한, 수집한 도로위험물 발견 시의 최초위치 영상을 확인하여 최종 도로위험물 유형을 결정하고, 이 도로위험물 발생/존재를 최종 판단할 경우 기 확인한 도로위험물의 산출 정밀위치와 지오펜싱 영역을 대상으로 대상 차량에 대해 관리하도록 하며, 또한 감시/표출부(미도시)와 외부연동부(미도시)로 관련 정보를 제공할 수 있다.
감시/표출부는 관제 표출 기능으로 지도상에 차량운행, 이벤트 발생 위치/지오펜싱 영역 대상 차량 표시, 및 주변 영상 등을 제공할 수 있다.
외부연동부는 도로위험물 인지 시 도로관리청, 도로 관련 공공기관 및 연동 시스템으로 정밀 위치/주소, 이벤트 및 주변 영상 등을 공유할 수 있다.
도 5는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 도로 위험물 인지 방법의 흐름도로서, 도 1,3의 서버(3)에 적용되므로 해당 서버(3) 장치의 동작과 병행하여 설명한다.
먼저, 통신부(31)를 통해 차량의 자동차 단말(2)로부터 전송된 도로위험물 인식을 위한 필요 데이터 예를 들어, CAN/정밀측위(GNSS)/영상 관련 데이터로서의 차량 위치 데이터(위경도), 차량의 상태 및 운행 데이터(차량의 속도, 주행방향, 핸들각, 바퀴각, 시간, 및 요레이트(yaw rate) 등), 및 영상 데이터 등을 수신하여 수집한다(S501).
이어, 운전행태분석/판단부(33)는 단계 S501에서 통신부(31)를 통해 수집된 자동차 단말(2)로부터의 도로위험물 인식을 위한 필요 데이터를 기초로 해당 차량의 운전 행태를 분석하고(S503), 그 분석된 운전 행태가 도 4 및 표 1과 같이 기 설정된 급감속(A), 급정지(B), 급좌측차선진로변경(C), 및 급우측차선진로변경(D) 등의 특정 운전 행태에 해당하는 지의 여부를 판단한다(S505).
이어, 위험물위치산출부(35)는 단계 S505의 판단 결과 단계 S503에서 운전행태분석/판단부(33)를 통해 분석된 운전 행태가 기 설정된 특정 운전 행태에 해당하는 경우 (전방에) 도로 위험물이 발생한 것으로 예측하고, 해당 특정 운전 행태가 최초로 발생했을 때의 차량 위치 정보, 차량 속도 정보, 및 차량 유형 정보 등을 기초로 해당 도로 위험물의 발생 위치를 산출하는데, 예를 들어, 도 4의 도로 위험물 발견 최초 위치(가)(즉, 해당 차선의 최초 운전행태 시작점)에서 차량유형별 속도거리(나)(표 2 참조)를 더한 위치(즉, 가+나)를 도로 위험물의 (중심) 위치로 산출할 수 있다(S507).
이어, 위험물확정부(37)는 단계 S507에서 산출한 도로 위험물 예상 위치를 확인하고 해당 이벤트의 시작점 즉, 도 4의 도로 위험물 발견 최초 위치(가)의 영상을 수집한 후(S509), 해당하는 도로 위험물의 예상 위치가 (다수의 차량의 단말로부터 수신한 정보들을 이용하여 기 산출된 도로 위험물 예상 위치를 기초로) 통계적으로 유의미한 발생 빈도의 위치인지의 여부를 검토하여 판단하고(S511), 단계 S511의 판단 결과 그렇다면 통계적으로 유의미한 도로 위험물 이벤트가 발생한 것으로 확정하고, 차량으로부터 수집된 관련 영상 정보를 기초로 그 확정된 도로 위험물의 유형이 포트홀, 맨홀침하, 싱크홀, 및 낙하물 등 중 무엇인지를 확인한다(S513).
단계 S511-S513에서 위험물확정부(37)는 현재까지 예측된 도로 위험물의 발생 횟수(개수)가 기 설정된 수 이상이고 각 발생 위치가 기 설정된 크기의 반경 이내에 있을 경우, 해당 영역의 중심에 통계적으로 유의미한 도로 위험물 이벤트가 발생한 것으로 확정할 수 있다(도 4의 발생개수 및 위치 ①~⑩ 및 표 3 참조).
알람부(39)는 단계 S513에서 위험물확정부(37)를 통해 확정 및 확인된 도로 위험물의 관련 정보(위치, 유형 등의 정보)를 기초로 지오펜싱(Geo-Fencing) 영역을 설정하고 그 설정된 지오펜싱(Geo-Fencing) 영역 내로 진입하는 대상 차량을 확인한다(S515).
마지막으로, 알람부(39)는 단계 S515에서 확인된 해당 대상 차량에 대해 해당 도로 위험물과 관련된 주행 방향, 차선, 위치, 도로 위험물 영상 등의 정보를 포함하는 알람 메시지를 실시간 전송하여 해당 도로 위험물의 존재를 알린다(S517). 또한, 해당 대상 차량의 단말(2)은 단계 S517에서 서버(3)로부터 수신한 알람 메시지를 기초로 경고음, 음성안내, 안내메시지, 안내 영상 등의 다양한 방식으로 운전자에게 도로 위험물 발생 사실을 알리고, 인근의 다른 차량으로 수신된 알람 메시지를 실시간 전송할 수 있다(S519).
한편, 전술한 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 도로 위험물 인지 방법에 따르면 해당 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 구현할 수 있다.
다른 한편, 전술한 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 도로 위험물 인지 방법에 따르면 해당 방법을 하드웨어와 결합하여 실행시키기 위하여 컴퓨터에서 읽을 수 있는 기록 매체에 저장된 애플리케이션을 구현할 수 있다.
또 다른 한편, 전술한 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 도로 위험물 인지 방법에 따르면 해당 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 컴퓨터에서 읽을 수 있는 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 구현할 수 있다.
예를 들어, 전술한 바와 같이 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 도로 위험물 인지 방법은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체 또는 이러한 기록 매체에 저장된 애플리케이션으로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 기록 매체는 본 발명의 실시예를 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, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 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 포함할 수 있다.
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.
1: 통신망
2: 자동차 단말
3: 서버
20; 자동차 단말에 포함된 도로 위험물 인지 장치
21: 센서부
23: 센서데이터수집부
25: 통신부
30: 서버에 포함된 도로 위험물 인지 장치
31: 통신부
33: 운전행태분석/판단부
35: 위험물위치산출부
37: 위험물확정부
39: 알람부

Claims (19)

  1. 차량으로부터 수집된 데이터를 기초로 해당 차량에 대한 운전자의 운전 행태를 분석하고, 상기 분석된 운전 행태가 운전자의 도로 위험물 인지 시 발생된 통계적 유형의 운전 행태를 기초로 기 설정된 특정 운전 행태에 해당하는 지의 여부를 판단하기 위한 운전행태분석/판단부; 및
    상기 분석된 운전 행태가 상기 기 설정된 특정 운전 행태에 해당하는 경우 전방에 도로 위험물이 발생한 것으로 예측하고, 해당 특정 운전 행태의 최초 발생 시의 차량 위치 정보, 차량 속도 정보, 및 차량 유형 정보를 기초로 상기 예측된 도로 위험물의 발생 위치를 산출하기 위한 위험물위치산출부;를 포함하고,
    상기 기 설정된 특정 운전 행태는 급감속, 급정지, 급좌측차선진로변경, 및 급우측차선진로변경을 포함하는 도로 위험물 인지 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 위험물위치산출부에서 예측된 도로 위험물의 발생 횟수가 기 설정된 수 이상이고 발생 위치가 기 설정된 크기의 반경 이내에 있을 경우, 통계적으로 유의미한 도로 위험물 이벤트가 발생한 것으로 확정하고, 차량으로부터 수집된 관련 영상 정보를 기초로 상기 확정된 도로 위험물의 유형을 확인하기 위한 위험물확정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 위험물 인지 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 위험물확정부에서 확정 및 확인된 도로 위험물의 관련 정보를 기초로 지오펜싱(Geo-Fencing) 영역을 설정하고, 상기 설정된 지오펜싱(Geo-Fencing) 영역 내의 대상 차량에 대해 해당 도로 위험물의 존재를 알리는 알람 메시지를 전송하기 위한 알람부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 위험물 인지 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 알람 메시지는 해당 도로 위험물과 관련된 주행 방향, 차선, 위치, 도로 위험물 영상 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 위험물 인지 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 도로 위험물의 유형은 포트홀, 맨홀침하, 싱크홀, 및 낙하물 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 위험물 인지 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 운전행태분석/판단부에서 차량으로부터 수집된 데이터는 차량 위치 데이터, 차량의 상태 및 운행 데이터, 및 영상 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 위험물 인지 장치.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 위험물위치산출부에서 상기 예측된 도로 위험물의 발생 위치는 해당 특정 운전 행태의 최초 발생 시의 차량 위치로부터 차량 유형 및 속도에 따라 기 설정된 속도거리만큼 더한 위치로 산출되는 것을 특징으로 하는 도로 위험물 인지 장치.
  9. 도로 위험물 인지 장치에서 수행하는 도로 위험물 인지 방법으로서,
    (a) 차량으로부터 수집된 데이터를 기초로 해당 차량에 대한 운전자의 운전 행태를 분석하기 위한 단계;
    (b) 상기 분석된 운전 행태가 기 설정된 특정 운전 행태에 해당하는 지의 여부를 판단하고, 상기 기 설정된 특정 운전 행태는 운전자의 도로 위험물 인지 시 발생된 통계적 유형의 운전 행태인 단계; 및
    (c) 상기 분석된 운전 행태가 상기 기 설정된 특정 운전 행태에 해당하는 경우 전방에 도로 위험물이 발생한 것으로 예측하고, 해당 특정 운전 행태의 최초 발생 시의 차량 위치 정보, 차량 속도 정보, 및 차량 유형 정보를 기초로 상기 예측된 도로 위험물의 발생 위치를 산출하기 위한 단계;를 포함하고,
    상기 기 설정된 특정 운전 행태는 급감속, 급정지, 급좌측차선진로변경, 및 급우측차선진로변경을 포함하는 도로 위험물 인지 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    (d) 상기 단계 (c)에서 예측된 도로 위험물의 발생 횟수가 기 설정된 수 이상이고 예측된 각 도로 위험물의 발생 위치가 기 설정된 크기의 반경 이내에 있을 경우, 통계적으로 유의미한 도로 위험물 이벤트가 발생한 것으로 확정하고, 차량으로부터 수집된 관련 영상 정보를 기초로 상기 확정된 도로 위험물의 유형을 확인하기 위한 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 위험물 인지 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    (e) 상기 단계 (d)에서 확정 및 확인된 도로 위험물의 관련 정보를 기초로 지오펜싱(Geo-Fencing) 영역을 설정하고, 상기 설정된 지오펜싱(Geo-Fencing) 영역 내의 대상 차량에 대해 해당 도로 위험물의 존재를 알리는 알람 메시지를 전송하기 위한 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 위험물 인지 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 알람 메시지는 해당 도로 위험물과 관련된 주행 방향, 차선, 위치, 도로 위험물 영상 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 위험물 인지 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 도로 위험물의 유형은 포트홀, 맨홀침하, 싱크홀, 및 낙하물 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 위험물 인지 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 단계 (a)에서 차량으로부터 수집된 데이터는 차량 위치 데이터, 차량의 상태 및 운행 데이터, 및 영상 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 위험물 인지 방법.
  15. 삭제
  16. 제9항에 있어서,
    상기 단계 (c)에서 상기 예측된 도로 위험물의 발생 위치는 해당 특정 운전 행태의 최초 발생 시의 차량 위치로부터 차량 유형 및 속도에 따라 기 설정된 속도거리만큼 더한 위치로 산출되는 것을 특징으로 하는 도로 위험물 인지 방법.
  17. 제9항 내지 제14항 및 제16항 중 어느 한 항의 상기 도로 위험물 인지 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  18. 제9항 내지 제14항 및 제16항 중 어느 한 항의 상기 도로 위험물 인지 방법을 하드웨어와 결합하여 실행시키기 위하여 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장된 애플리케이션.
  19. 제9항 내지 제14항 및 제16항 중 어느 한 항의 상기 도로 위험물 인지 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 컴퓨터에서 읽을 수 있는 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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