KR102567778B1 - System and method for monitoring accident occurrence of a moving object using sensor data calibrated according to the property of a moving onject - Google Patents

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Abstract

이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템 및 방법이 제공된다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템은 복수의 이동체 각각에 구비되며, 상기 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 수집하는 복수의 통합 모니터링 모듈 및 상기 복수의 통합 모니터링 모듈을 통해 수집된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지하는 관제 서버를 포함하며, 상기 관제 서버는, 상기 수집된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단하고, 상기 판단된 상태에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각의 위험발생을 감지하되, 상기 복수의 이동체 각각의 속성에 기초하여 상기 수집된 센서 데이터를 보정하고, 상기 보정된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단한다.A system and method for controlling risk occurrence of a moving object using sensor data calibrated according to the properties of the moving object are provided. A risk occurrence control system for a moving object using sensor data calibrated according to the attributes of the moving object according to various embodiments of the present invention is provided in each of a plurality of moving objects and collects sensor data corresponding to each of the plurality of moving objects. A monitoring module and a control server that detects the occurrence of danger to each of the plurality of moving objects using sensor data collected through the plurality of integrated monitoring modules, wherein the control server uses the collected sensor data to Determines the state of each of the plurality of moving objects, detects the occurrence of danger in each of the plurality of moving objects based on the determined state, corrects the collected sensor data based on the attributes of each of the plurality of moving objects, and corrects the collected sensor data. The state of each of the plurality of moving objects is determined using the obtained sensor data.

Description

이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR MONITORING ACCIDENT OCCURRENCE OF A MOVING OBJECT USING SENSOR DATA CALIBRATED ACCORDING TO THE PROPERTY OF A MOVING ONJECT}System and method for risk control of a moving object using sensor data calibrated according to the properties of the moving object

본 발명의 다양한 실시예는 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 복수의 이동체 각각의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 기반으로 복수의 이동체에 대한 위험발생을 모니터링할 수 있는 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템 및 방법에 관한 것이다.Various embodiments of the present invention relate to a risk control system and method for a moving object using sensor data calibrated according to the attributes of the moving object, and more specifically, based on sensor data corrected according to the attributes of each of a plurality of moving objects. It relates to a system and method for controlling risk occurrence of a moving object using sensor data calibrated according to the properties of the moving object capable of monitoring the occurrence of danger to the moving object.

최근 정보 통신 기술의 발달과 함께, 농업 분야에서 정보 통신 기술이 접목된 고도화된 농업 기술들이 등장하였다. 예를 들어 실내 수직형 농장이나 스마트 축사와 같은 스마트팜과 농산물 생산 관리의 효율을 최적화하는 정밀 농업이 있다.With the recent development of information and communication technology, advanced agricultural technologies grafted with information and communication technology have appeared in the agricultural field. For example, there are smart farms such as indoor vertical farms and smart barns, and precision agriculture that optimizes the efficiency of agricultural production management.

그러나, 대부분의 정보 통신 기술이 접목된 농업 분야는 농산물을 생산하고 관리하는데 그치고 있으며, 농업을 영위하는데 이용되는 차량용 농기계를 관리하는 것에 대해서는 아직까지 정보 통신 기술을 접목시킨 적절한 기술이 제시되지 못하고 있다.However, most of the agricultural fields grafted with information and communication technology are confined to producing and managing agricultural products, and an appropriate technology grafted with information and communication technology has not yet been proposed for managing agricultural machinery for vehicles used in agriculture. .

한편, 최근에는 도시로부터 접근성이 좋은 도시형 농장이 등장하고 있으나, 아직까지는 대부분의 농장이 도시로부터 멀리 떨어진 지역이나 낙후된 지역에 위치하고 있다. 이러한 지역의 경우 비포장 도로나 나대지가 많이 존재하기 때문에 차량용 농기계의 사고 위험이 도시보다 상대적으로 클 수밖에 없다.On the other hand, recently, urban farms with good accessibility from cities have appeared, but most farms are still located in areas far from cities or in deprived areas. In the case of these areas, since there are many unpaved roads or bare land, the risk of accidents of agricultural machinery for vehicles is inevitably greater than that of cities.

실제로, 매년 지속적으로 꾸준히 증가하고 있는 전국 농업현장의 사고는 농업인구의 고령화와 더불어 농업기계 조작 미숙 및 부주의, 음주 또는 단독운행 등 다양한 원인에 의해 빈번하게 발생되고 있으며, 지난 2016년~2018년(3년간) 농기계 사고 422건 중 전도전복 사고는 255건으로 무려 60.4%에 달하며, 전체 사망자 165명 중 전도전복 사고 사망자는 102명으로 약 61.8%에 해당한다.In fact, accidents at agricultural sites across the country, which are steadily increasing every year, are frequently caused by various causes such as aging of the agricultural population, inexperience in operating agricultural machinery, carelessness, drinking or driving alone. 3 years) Out of 422 agricultural machinery accidents, 255 cases were overturning accidents, accounting for a whopping 60.4%.

특히, 농기계 전도전복 사고는 단독운행 중에 발생하는 경우가 많으므로, 농기계 사고가 발생한 경우 직접 사고 신고를 해야 하며, 운전자가 다친 경우, 주변 목격자가 나타날 때까지 방치되어 위험한 상황이 발생될 수 있다는 문제가 있다.In particular, since agricultural machinery overturning accidents often occur during independent operation, in case of an agricultural machinery accident, it is necessary to report the accident directly, and if the driver is injured, it is left unattended until a witness appears and a dangerous situation may occur. there is

이러한 문제를 해소하기 위해, 블랙박스 등과 같이 농기계를 관리할 수 있는 장치가 제안되고 있으나, 이는 사고 발생 이후 또는 사고 당시의 데이터를 기록하는 것에 지나지 않는다. 즉, 사고가 발생하기 전 사전에 사고를 예방하거나 경고함으로써 사고 발생되는 것을 방지하거나 또는 사고 발생 시 빠른 대응을 하기 어렵다는 문제가 있다.In order to solve this problem, a device capable of managing agricultural machinery, such as a black box, has been proposed, but this is nothing more than recording data after an accident or at the time of an accident. That is, there is a problem in that it is difficult to prevent an accident from occurring or to respond quickly when an accident occurs by preventing or warning an accident in advance before it occurs.

또한, 블랙박스 등과 같이 농기계를 관리할 수 있는 장치들은, 장치가 설치된 농기계를 대상으로, 장치가 설치된 하나의 농기계에 대해서만 사고 발생을 감지할 뿐이며, 다수의 농기계에 대한 사고 발생을 모니터링하는 관제 시스템(예컨대, 특정 지역 내에 위치하는 복수의 농기계에 대한 사고 발생을 모니터링 시스템)이 부재하다는 점에서, 다수의 농기계에 대한 위험발생 관리를 효율적으로 수행하기 어렵다는 문제가 있다.In addition, devices capable of managing agricultural machines, such as black boxes, only detect the occurrence of accidents for only one agricultural machine on which the device is installed, and a control system that monitors the occurrence of accidents for multiple agricultural machines. There is a problem in that it is difficult to efficiently manage risk occurrence for a plurality of agricultural machines in that there is no (eg, an accident monitoring system for a plurality of agricultural machines located in a specific area).

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 이용하여 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지하되, 이동체의 속성에 따라 센서 데이터를 보정하고, 보정된 센서 데이터를 기반으로 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지함으로써, 이동체에 대한 위험발생을 보다 정확하게 감지할 수 있는 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to detect the occurrence of danger for each of a plurality of moving objects using sensor data corresponding to each of a plurality of moving objects, correct the sensor data according to the properties of the moving object, and based on the corrected sensor data An object of the present invention is to provide a system and method for controlling risk occurrence of a moving object using sensor data calibrated according to the properties of the moving object, which can more accurately detect the occurrence of danger to the moving object by detecting the occurrence of danger to each of a plurality of moving objects.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지할 뿐만 아니라, 특정 지역 내에 위치하는 다수의 이동체에 대한 위험발생을 감지함으로써, 다수의 이동체(예컨대, 특정 지역에 위치하는 다수의 이동체)에 대한 위험발생 모니터링을 보다 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공할 수 있는 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.Another problem to be solved by the present invention is not only detecting the occurrence of danger for each of a plurality of moving objects, but also detecting the occurrence of danger for a plurality of moving objects located in a specific area, thereby a plurality of moving objects (eg, located in a specific area). An object of the present invention is to provide a system and method for controlling risk occurrence of a moving object using sensor data calibrated according to the properties of the moving object, which can provide an environment in which risk occurrence monitoring for a plurality of moving objects can be performed more efficiently.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템은 복수의 이동체 각각에 구비되며, 상기 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 수집하는 복수의 통합 모니터링 모듈 및 상기 복수의 통합 모니터링 모듈을 통해 수집된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지하는 관제 서버를 포함하며, 상기 관제 서버는, 상기 수집된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단하고, 상기 판단된 상태에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각의 위험발생을 감지하되, 상기 복수의 이동체 각각의 속성에 기초하여 상기 수집된 센서 데이터를 보정하고, 상기 보정된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단할 수 있다.In order to solve the above problems, a risk control system for a moving object using sensor data calibrated according to the properties of the moving object according to an embodiment of the present invention is provided in each of a plurality of moving objects, and a sensor corresponding to each of the plurality of moving objects. It includes a plurality of integrated monitoring modules that collect data and a control server that detects the occurrence of danger to each of the plurality of moving objects using sensor data collected through the plurality of integrated monitoring modules, wherein the control server is Using the obtained sensor data, the state of each of the plurality of movable objects is determined, and based on the determined state, the risk occurrence of each of the plurality of movable objects is detected, and the collected sensors are based on the attributes of each of the plurality of movable objects. Data may be corrected, and a state of each of the plurality of movable bodies may be determined using the corrected sensor data.

다양한 실시예에서, 상기 복수의 통합 모니터링 모듈은, 상기 복수의 이동체 각각의 임의의 위치에 구비되며, 자이로 센서, 가속도 센서 및 지자기 센서를 포함하는 관성 측정 센서를 포함하며, 상기 관제 서버는, 상기 관성 측정 센서로부터 수집된 상기 복수의 이동체 각각에 대한 9 자유도 값 - 상기 9 자유도 값은 XYZ축 각속도 값, XYZ축 가속도 값 및 XYZ축 지자기 값을 포함함 - 을 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 상태로서 상기 복수의 이동체 각각의 자세를 판단하되, 상기 복수의 이동체 각각의 속성에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 9 자유도 값을 보정하고, 상기 보정된 9 자유도 값을 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 자세를 판단할 수 있다.In various embodiments, the plurality of integrated monitoring modules are provided at arbitrary positions of each of the plurality of movable bodies, and include an inertial measurement sensor including a gyro sensor, an acceleration sensor, and a geomagnetic sensor, and the control server comprises the 9 DOF values for each of the plurality of movable bodies collected from the inertial measurement sensor - the 9 DOF values include XYZ-axis angular velocity values, XYZ-axis acceleration values, and XYZ-axis geomagnetism values - Using each of the plurality of movable bodies Determines the posture of each of the plurality of movable bodies as a state for , corrects the 9 degree of freedom value for each of the plurality of movable bodies based on the attribute of each of the plurality of movable bodies, and uses the corrected 9 degree of freedom value It is possible to determine the posture of each of the plurality of movable bodies.

다양한 실시예에서, 상기 복수의 통합 모니터링 모듈은, 이동체에 구비되어 방제 용액을 적재하는 방제 용액 탱크와 연결되어 상기 방제 용액 탱크에 적재된 방제 용액이 유입되되, 일측이 상기 방제 용액 탱크의 하단부와 연결되고 타측이 상기 방제 용액 탱크의 상단부와 연결됨에 따라 상기 방제 용액 탱크에 적재된 방제 용액의 수위와 동일한 높이까지 상기 방제 용액 탱크에 적재된 방제 용액이 유입되는 튜브관 및 상기 튜브관 외측면의 서로 다른 위치에 구비되며, 상호 소정의 간격을 두고 배치되는 복수의 정전식 센서를 포함하는 수위 측정 센서를 포함하며, 상기 관제 서버는, 상기 수위 측정 센서를 통해 수집된 상기 복수의 이동체 각각의 수위 값 - 상기 수위 값은 상기 복수의 정전식 센서 중 적어도 하나의 정전식 센서를 통해 상기 튜브관으로 유입된 방제 용액이 감지된 경우, 상기 적어도 하나의 정전식 센서 중 가장 높은 위치에 배치된 정전식 센서의 높이 값임 - 을 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 상태로서 상기 복수의 이동체 각각의 운행에 대한 안정도를 판단하되, 상기 복수의 이동체 각각의 속성에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 수위 값을 보정하고, 상기 보정된 수위 값을 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 운행에 대한 안정도를 판단할 수 있다.In various embodiments, the plurality of integrated monitoring modules are connected to the control solution tank provided in the mobile body and loaded with the control solution, so that the control solution loaded in the control solution tank flows in, and one side is connected to the lower end of the control solution tank. As it is connected and the other side is connected to the upper end of the pesticide solution tank, the tube pipe through which the pesticide solution loaded in the pesticide solution tank flows to the same height as the water level of the pesticide solution loaded in the pesticide solution tank and the outer surface of the tube tube and a water level measuring sensor including a plurality of capacitive sensors provided at different locations and arranged at predetermined intervals from each other, wherein the control server determines the water level of each of the plurality of movable objects collected through the water level measuring sensor. Value - The water level value is the capacitive sensor disposed at the highest position among the at least one capacitive sensor when the control solution flowing into the tube is detected through at least one capacitive sensor among the plurality of capacitive sensors. The height value of the sensor is used to determine the stability of each of the plurality of moving bodies as a state for each of the plurality of moving bodies, and the water level value for each of the plurality of moving bodies based on the attribute of each of the plurality of moving bodies. , and using the corrected water level value, the stability of each of the plurality of movable bodies may be determined.

다양한 실시예에서, 상기 관제 서버는, 상기 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단하고, 상기 판단된 상태에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지하되, 상기 복수의 이동체 각각이 위치하는 지점에 대한 지리적 특성 정보를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 보정하고, 상기 보정된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지할 수 있다.In various embodiments, the control server determines the state of each of the plurality of movable objects using sensor data corresponding to each of the plurality of movable objects, and based on the determined state, the occurrence of danger to each of the plurality of movable objects. while detecting, correcting sensor data corresponding to each of the plurality of moving bodies using geographical characteristic information for a point where each of the plurality of moving bodies is located, and using the corrected sensor data to detect danger can be detected.

다양한 실시예에서, 상기 관제 서버는, 상기 복수의 이동체 각각의 종류, 제원, 물품 적재 여부 및 적재량 중 적어도 하나에 기초하여 가중치를 설정하고, 상기 설정된 가중치를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 보정할 수 있다.In various embodiments, the control server sets a weight based on at least one of the type, specification, whether or not an article is loaded, and the amount of loading of each of the plurality of movable objects, and uses the set weight to determine the weight corresponding to each of the plurality of movable objects. Sensor data can be calibrated.

다양한 실시예에서, 상기 관제 서버는, 제1 이동체의 속성에 기초하여 상기 제1 이동체에 대응하는 제1 센서 데이터를 보정하되, 상기 제1 이동체의 위치를 중심으로 소정의 범위 내에 적어도 하나의 제2 이동체가 위치하는 경우, 상기 보정된 제1 센서 데이터를 기반으로 상기 적어도 하나의 제2 이동체에 대응하는 제2 센서 데이터를 보정할 수 있다.In various embodiments, the control server corrects the first sensor data corresponding to the first moving body based on the property of the first moving body, and at least one sensor data corresponding to the first moving body is centered within a predetermined range. When the 2 movable bodies are located, second sensor data corresponding to the at least one second movable body may be corrected based on the corrected first sensor data.

다양한 실시예에서, 상기 복수의 통합 모니터링 모듈은, 이동체의 진행 방향에 대한 이미지 데이터를 수집하는 카메라 센서를 포함하며, 상기 관제 서버는, 제1 이동체에 대응하는 센서 데이터를 이용하여 상기 제1 이동체에 대한 상태를 판단하고, 상기 판단된 제1 이동체의 상태에 기초하여 상기 제1 이동체에 대한 위험발생을 감지하되, 하나 이상의 제2 이동체 - 상기 하나 이상의 제2 이동체는 상기 제1 이동체와 인접한 지점에 위치하는 이동체임 - 에 구비된 카메라 센서를 통해 상기 제1 이동체를 촬영함으로써 생성되는 하나 이상의 이미지 데이터를 분석하여 상기 제1 이동체에 대한 상태 정보를 추출하고, 상기 추출된 상태 정보를 이용하여 상기 판단된 제1 이동체의 상태를 보정할 수 있다.In various embodiments, the plurality of integrated monitoring modules include a camera sensor that collects image data on a moving direction of the moving object, and the control server uses sensor data corresponding to the first moving object to determine the first moving object. Determines the state of the first moving object, detects the occurrence of danger to the first moving object based on the determined state of the first moving object, and detects one or more second moving objects - the one or more second moving objects is a point adjacent to the first moving object. A moving object located in - Analyzing one or more image data generated by photographing the first moving object through a camera sensor provided in , extracting state information about the first moving object, and using the extracted state information to The determined state of the first moving object may be corrected.

다양한 실시예에서, 상기 관제 서버는, 제1 시점에 수집된 상기 제1 이동체에 대응하는 센서 데이터와 상기 제1 시점에 상기 제1 이동체를 촬영함으로써 생성되는 이미지 데이터를 이용하여 상기 제1 이동체의 상태가 보정된 경우, 상기 보정된 제1 이동체의 상태에 기초하여 상기 제1 이동체에 대한 센서 데이터 보정 속성을 결정하고, 상기 결정된 센서 데이터 보정 속성에 기초하여 상기 제1 시점 이후의 제2 시점에 수집된 상기 제1 이동체에 대응하는 센서 데이터를 보정할 수 있다.In various embodiments, the control server controls the detection of the first moving object by using sensor data corresponding to the first moving object collected at a first time point and image data generated by photographing the first moving object at the first time point. When the state is corrected, a sensor data correction property for the first moving object is determined based on the corrected state of the first moving object, and at a second time point after the first time point based on the determined sensor data correction property. The collected sensor data corresponding to the first moving object may be corrected.

다양한 실시예에서, 상기 관제 서버는, 상기 판단된 상태에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각을 안전 상태, 주의 상태, 위험 상태 또는 사고 발생 상태로 분류하되, 상기 복수의 이동체 중 적어도 하나의 이동체가 상기 주의 상태로 분류되는 경우, 상기 적어도 하나의 이동체에 탑승한 탑승자에게 제1 속성을 가지는 경고 알림을 제공하고, 상기 적어도 하나의 이동체가 상기 위험 상태로 분류되는 경우, 상기 적어도 하나의 이동체에 탑승한 탑승자에게 제2 속성을 가지는 경고 알림을 제공하며, 상기 적어도 하나의 이동체가 상기 사고 발생 상태로 분류되는 경우, 상기 적어도 하나의 이동체에 탑승한 탑승자에게 제3 속성을 가지는 경고 알림을 제공할 수 있다.In various embodiments, the control server classifies each of the plurality of movable bodies into a safe state, a caution state, a dangerous state, or an accident state based on the determined state, and at least one of the plurality of movable bodies When classified as a warning state, a warning notification having a first property is provided to the occupant riding the at least one moving object, and when the at least one moving object is classified as the dangerous state, the driver riding the at least one moving object A warning notification having a second property is provided to a passenger, and when the at least one mobile body is classified as the accident state, a warning notification having a third property may be provided to a passenger riding in the at least one moving body. .

다양한 실시예에서, 상기 관제 서버는, 상기 판단된 상태에 기초하여 상기 복수의 이동체 중 적어도 하나의 이동체에 사고가 발생된 것으로 판단되는 경우, 119 안전신고센터 서버로 상기 적어도 하나의 이동체에 발생된 사고에 대응하는 신고 접수를 요청하되, 상기 적어도 하나의 이동체에 사고가 발생된 것으로 판단됨에 따라 상기 적어도 하나의 이동체에 탑승한 탑승자에게 경고 알림을 제공함에 따라 상기 탑승자로부터 사고 발생에 대한 신고를 요청하는 피드백을 획득하거나 상기 경고 알림을 제공한 시점부터 소정의 시간 내에 상기 탑승자로부터 상기 피드백을 획득하지 못한 경우에만 상기 119 안전신고센터 서버로 상기 적어도 하나의 이동체에 발생된 사고에 대응하는 신고 접수를 요청할 수 있다.In various embodiments, the control server, when it is determined that an accident has occurred in at least one moving object among the plurality of moving objects based on the determined state, sends a 119 safety report center server an accident occurred in the at least one moving object. Requesting the reception of a report corresponding to an accident, but requesting a report on the occurrence of an accident from the occupant as a warning notification is provided to the occupant on the at least one movable object when it is determined that an accident has occurred in the at least one movable object The 119 Safety Report Center server receives a report corresponding to the accident that occurred with the at least one moving object only when the feedback is obtained or the feedback is not obtained from the occupant within a predetermined time from the time of providing the warning notification. can request

다양한 실시예에서, 기 관제 서버는, 복수의 지역 각각의 사고 데이터, 날씨 데이터 및 이동체 사용량 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 복수의 지역 각각에 대한 사고 위험도를 산출하고, 상기 산출된 사고 위험도에 기초하여 복수의 지역 각각에 대한 센서 데이터 수집 주기를 결정하며, 상기 결정된 센서 데이터 수집 주기에 기초하여, 상기 복수의 통합 모니터링 모듈로부터 센서 데이터를 수집할 수 있다.In various embodiments, the institutional control server calculates an accident risk for each of a plurality of regions based on at least one of accident data, weather data, and vehicle usage data of each of a plurality of regions, and based on the calculated accident risk A sensor data collection period for each of a plurality of regions may be determined, and sensor data may be collected from the plurality of integrated monitoring modules based on the determined sensor data collection period.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 방법은 복수의 통합 모니터링 모듈 및 이동체에 대한 위험발생을 감지하는 관제 서버를 포함하는 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템을 통해 수행되는 방법에 있어서, 상기 복수의 통합 모니터링 모듈을 통해 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 수집하는 단계 및 상기 수집된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단하고, 상기 판단된 상태에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각의 위험발생을 감지하는 단계를 포함하며, 상기 복수의 이동체 각각의 위험발생을 감지하는 단계는, 상기 복수의 이동체 각각의 속성에 기초하여 상기 수집된 센서 데이터를 보정하고, 상기 보정된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.In order to solve the above problems, a method for controlling risk occurrence of a moving object using sensor data calibrated according to the properties of the moving object according to another embodiment of the present invention includes a plurality of integrated monitoring modules and a control server that detects the occurrence of danger to the moving object. A method performed through a danger occurrence control system of a moving object using sensor data calibrated according to the attributes of the moving object, comprising the steps of collecting sensor data corresponding to each of the plurality of moving objects through the plurality of integrated monitoring modules; and Determining the state of each of the plurality of movable bodies using the collected sensor data, and detecting the occurrence of danger in each of the plurality of movable bodies based on the determined state, wherein the occurrence of danger in each of the plurality of movable bodies The sensing may include correcting the collected sensor data based on attributes of each of the plurality of moving objects and determining a state of each of the plurality of moving objects using the corrected sensor data.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other specific details of the invention are included in the detailed description and drawings.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 이용하여 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지하되, 이동체의 속성에 따라 센서 데이터를 보정하고, 보정된 센서 데이터를 기반으로 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지함으로써, 이동체에 대한 위험발생을 보다 정확하게 감지할 수 있는 환경을 구축할 수 있다는 이점이 있다.According to various embodiments of the present invention, the risk occurrence for each of a plurality of moving objects is detected using sensor data corresponding to each of the plurality of moving objects, the sensor data is corrected according to the properties of the moving object, and based on the corrected sensor data There is an advantage in that it is possible to construct an environment capable of more accurately detecting the occurrence of danger to a moving object by detecting the occurrence of danger to each of a plurality of movable objects.

또한, 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지할 뿐만 아니라, 특정 지역 내에 위치하는 다수의 이동체에 대한 위험발생을 감지함으로써, 다수의 이동체(예컨대, 특정 지역에 위치하는 다수의 이동체)에 대한 위험발생 모니터링을 보다 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공할 수 있다는 이점이 있다.In addition, by not only detecting the occurrence of danger to each of a plurality of moving objects, but also detecting the occurrence of danger to a plurality of moving objects located in a specific area, the risk to a plurality of moving objects (eg, multiple moving objects located in a specific area) It has the advantage of being able to provide an environment in which occurrence monitoring can be performed more efficiently.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 다양한 실시예에서, 이동체에 설치되는 통합 모니터링 모듈의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 다양한 실시예에서, 하나의 모듈로 패키징된 통합 모니터링 모듈을 도시한 도면이다.
도 4는 다양한 실시예에서, 통합 모니터링 모듈이 이동체에 설치된 형태를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 5는 다양한 실시예에서, 통합 모니터링 모듈에 포함된 수위 측정 센서를 도시한 도면이다.
도 6은 수위 측정 센서가 이동체에 설치된 형태를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 7은 다양한 실시예에서, 통합 모니터링 모듈에 포함된 경고 알림 출력 모듈을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 서버의 하드웨어 구성을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 방법의 순서도이다.
도 10은 다양한 실시예에 적용 가능한 매드윅 필터(Madgwick Filter) 알고리즘을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 11은 다양한 실시예에서, 이동체에 대한 쏠림 정도를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 12 내지 도 55는 다양한 실시예에서, 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 서버가 제공하는 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 예시적으로 도시한 도면이다.
1 is a diagram illustrating a risk control system for a moving object using sensor data calibrated according to a property of the moving object according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating the configuration of an integrated monitoring module installed in a mobile body in various embodiments.
3 is a diagram illustrating an integrated monitoring module packaged as one module in various embodiments.
4 is a diagram exemplarily illustrating a form in which an integrated monitoring module is installed in a mobile body in various embodiments.
5 is a diagram illustrating a water level measurement sensor included in an integrated monitoring module in various embodiments.
6 is a diagram showing a form in which a water level measuring sensor is installed in a moving body by way of example.
7 is a diagram illustrating a warning notification output module included in an integrated monitoring module in various embodiments.
8 is a diagram showing the hardware configuration of a risk occurrence control server of a moving object using sensor data corrected according to the attributes of the moving object according to another embodiment of the present invention.
9 is a flow chart of a method for controlling risk occurrence of a moving object using sensor data corrected according to a property of the moving object according to another embodiment of the present invention.
10 is a diagram exemplarily illustrating a Madgwick Filter algorithm applicable to various embodiments.
11 is a diagram for explaining a process of calculating the degree of leaning of a moving object in various embodiments.
12 to 55 illustratively illustrate a user interface (UI) provided by a server for controlling risk occurrence of a moving object using sensor data calibrated according to a property of the moving object in various embodiments.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. Advantages and features of the present invention, and methods of achieving them, will become clear with reference to the detailed description of the following embodiments taken in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, only these embodiments are intended to complete the disclosure of the present invention, and are common in the art to which the present invention belongs. It is provided to fully inform the person skilled in the art of the scope of the invention, and the invention is only defined by the scope of the claims.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.Terminology used herein is for describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, singular forms also include plural forms unless specifically stated otherwise in a phrase. As used herein, "comprises" and/or "comprising" does not exclude the presence or addition of one or more other elements other than the recited elements. Like reference numerals throughout the specification refer to like elements, and “and/or” includes each and every combination of one or more of the recited elements. Although "first", "second", etc. are used to describe various components, these components are not limited by these terms, of course. These terms are only used to distinguish one component from another. Accordingly, it goes without saying that the first element mentioned below may also be the second element within the technical spirit of the present invention.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings commonly understood by those skilled in the art to which the present invention belongs. In addition, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless explicitly specifically defined.

명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.The term "unit" or "module" used in the specification means a hardware component such as software, FPGA or ASIC, and "unit" or "module" performs certain roles. However, "unit" or "module" is not meant to be limited to software or hardware. A “unit” or “module” may be configured to reside in an addressable storage medium and may be configured to reproduce one or more processors. Thus, as an example, a “unit” or “module” may refer to components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, properties, procedures, subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays and variables. Functions provided within components and "units" or "modules" may be combined into smaller numbers of components and "units" or "modules" or may be combined into additional components and "units" or "modules". can be further separated.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.The spatially relative terms "below", "beneath", "lower", "above", "upper", etc. It can be used to easily describe a component's correlation with other components. Spatially relative terms should be understood as including different orientations of elements in use or operation in addition to the orientations shown in the drawings. For example, if you flip a component that is shown in a drawing, a component described as "below" or "beneath" another component will be placed "above" the other component. can Thus, the exemplary term “below” may include directions of both below and above. Components may also be oriented in other orientations, and thus spatially relative terms may be interpreted according to orientation.

본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.In this specification, a computer means any kind of hardware device including at least one processor, and may be understood as encompassing a software configuration operating in a corresponding hardware device according to an embodiment. For example, a computer may be understood as including a smartphone, a tablet PC, a desktop computer, a laptop computer, and user clients and applications running on each device, but is not limited thereto.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.Although each step described in this specification is described as being performed by a computer, the subject of each step is not limited thereto, and at least a part of each step may be performed in different devices according to embodiments.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a risk control system for a moving object using sensor data calibrated according to a property of the moving object according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템은 관제 서버(100), 통합 모니터링 모듈(200), 사용자 단말(300) 및 네트워크(400)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the risk occurrence control system of a moving object using sensor data corrected according to the attributes of the moving object according to an embodiment of the present invention includes a control server 100, an integrated monitoring module 200, and a user terminal 300. and network 400 .

여기서, 도 1에 도시된 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시예에 한정되지 않으며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.Here, the danger occurrence control system of a moving object using sensor data corrected according to the attributes of the moving object shown in FIG. 1 is according to an embodiment, and its components are not limited to the embodiment shown in FIG. may be added, changed or deleted according to

일 실시예에서, 관제 서버(100)는 복수의 이동체(10)에 대한 위험발생을 모니터링할 수 있다.In one embodiment, the control server 100 may monitor the occurrence of danger to a plurality of moving objects 10 .

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 소정의 지역 내에 위치하는 복수의 이동체(10) 각각에 구비되는 통합 모니터링 모듈(200)로부터 복수의 이동체(10) 각각에 대한 센서 데이터를 수집할 수 있고, 수집된 센서 데이터를 기반으로 복수의 이동체(10) 각각의 상태를 판단할 수 있으며, 판단된 상태에 기초하여 복수의 이동체(10)에 대한 위험발생을 감지할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may collect sensor data for each of the plurality of moving objects 10 from the integrated monitoring module 200 provided in each of the plurality of moving objects 10 located in a predetermined area, and , It is possible to determine the state of each of the plurality of movable objects 10 based on the collected sensor data, and to detect the occurrence of danger to the plurality of movable objects 10 based on the determined state.

여기서, 관제 서버(100)에 의해 판단되는 이동체(10)의 상태는 관성 데이터를 기반으로 판단되는 이동체(10)의 동작(예컨대, 이동체(10)의 움직임, 자세, 이동 속도 및 위치 등)과 수위 데이터를 기반으로 판단되는 이동체(10)의 수위 레벨 및 운행 안정도를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 이동체(10)의 상태는 이동체(10)에 대한 위험발생을 감지하기 위해 고려될 수 있는 어떠한 상태든 적용이 가능하다.Here, the state of the moving object 10 determined by the control server 100 is the motion of the moving object 10 determined based on the inertial data (eg, the movement, attitude, movement speed and position of the moving object 10, etc.) and It may include, but is not limited to, the water level and driving stability of the mobile body 10 determined based on the water level data, and the state of the mobile body 10 may be considered to detect danger to the mobile body 10. It can be applied in any condition.

또한, 여기서, 이동체(10)의 상태 판단 동작은 관제 서버(100)가 통합 모니터링 모듈(200)로부터 수집되는 센서 데이터를 기반으로 수행하는 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정되지 않고, 통합 모니터링 모듈(200) 내에 구비되는 컴퓨팅 장치(210)를 통해 이동체(10)의 상태 판단 동작이 수행되고, 컴퓨팅 장치(210)로부터 이동체(10)의 상태 판단 동작을 수행함에 따라 도출되는 결과 데이터를 관제 서버(100)가 수집하는 형태로 구현될 수 있다.In addition, although the state determination operation of the moving object 10 is described here as being performed by the control server 100 based on sensor data collected from the integrated monitoring module 200, it is not limited thereto, and the integrated monitoring module 200 ) The state determination operation of the mobile body 10 is performed through the computing device 210 provided in the control server 100, and result data derived as the state determination operation of the mobile body 10 is performed from the computing device 210 is performed. ) can be implemented in the form of collection.

일 실시예에서, 통합 모니터링 모듈(200)은 이동체(10)의 적어도 일부분에 구비, 설치될 수 있으며, 이동체(10)에 대한 센서 데이터를 수집할 수 있다. 이를 위해, 통합 모니터링 모듈(200)은 컴퓨팅 장치(210), 센서 모듈(220), 전력원(230), 통신 모듈(240) 및 경고 알림 출력 모듈(250)을 포함할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.In one embodiment, the integrated monitoring module 200 may be provided and installed on at least a portion of the mobile body 10 and may collect sensor data of the mobile body 10 . To this end, the integrated monitoring module 200 may include a computing device 210, a sensor module 220, a power source 230, a communication module 240, and a warning notification output module 250. However, it is not limited thereto.

여기서, 통합 모니터링 모듈(200)은 이동체(10)에 대한 설치와 관리의 편의성을 고려하여, 도 3에 도시된 바와 같이 통합 모니터링 모듈(200)에 포함된 구성 요소들이 하나의 모듈로 패키징될 수 있고, 도 4에 도시된 바와 같이 이동체(10)의 임의의 위치에 설치될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Here, in the integrated monitoring module 200, components included in the integrated monitoring module 200 may be packaged into one module, as shown in FIG. 3, in consideration of convenience of installation and management of the mobile body 10. And, as shown in FIG. 4, it may be installed at any position of the movable body 10, but is not limited thereto.

보다 구체적으로, 도 2를 참조하면, 먼저, 컴퓨팅 장치(210)는 통합 모니터링 모듈(200)에 포함된 각종 구성 요소들의 동작을 제어할 수 있다. 예컨대, 컴퓨팅 장치(210)는 마이크로 컨트롤러 유닛(Micro Controller Unit, MCU)일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.More specifically, referring to FIG. 2 , first, the computing device 210 may control operations of various components included in the integrated monitoring module 200 . For example, the computing device 210 may be a micro controller unit (MCU), but is not limited thereto.

여기서, 이동체(10)에 대한 센서 데이터는 후술되는 센서 모듈(220)을 통해 측정되는 데이터로서, 예컨대, 이동체(10)에 대한 관성 데이터, 수위 데이터, 위치 데이터, 온도 데이터, 습도 데이터 및 이미지 데이터를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Here, the sensor data for the moving object 10 is data measured through the sensor module 220 to be described later, for example, inertial data, water level data, position data, temperature data, humidity data, and image data for the moving object 10. It may include, but is not limited to.

다음으로, 센서 모듈(220)은 이동체(10)에 대한 센서 데이터를 수집할 수 있다. 이를 위해, 센서 모듈(220)은 관성 측정 센서(221), 수위 측정 센서(222), 위치 센서(223), 온/습도 센서(224) 및 카메라 센서(225)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Next, the sensor module 220 may collect sensor data for the moving object 10 . To this end, the sensor module 220 may include an inertial measurement sensor 221, a water level measurement sensor 222, a position sensor 223, a temperature/humidity sensor 224, and a camera sensor 225, but is limited thereto. It doesn't work.

여기서, 센서 모듈(220)에 포함된 복수의 센서들은 하나의 세트로 패키징되어 설치될 수 있다. 이때, 이동체(10)의 종류에 따라 복수의 센서들 중 적어도 하나의 센서만을 선택적으로 패키징할 수 있다. 예컨대, 이동체(10)가 트랙터인 경우, 복수의 센서 중 관성 측정 센서(221), 위치 센서(223), 온/습도 센서(224) 및 카메라 센서(225)가 하나의 세트로 패키징되어 통합 모니터링 모듈(200) 내에 내장될 수 있다. 또한, 이동체(10)가 방제 차량인 경우, 관성 측정 센서(221), 수위 측정 센서(222), 위치 센서(223), 온/습도 센서(224) 및 카메라 센서(225)가 하나의 세트로 패키징되어 통합 모니터링 모듈(200) 내에 내장될 수 있다.Here, a plurality of sensors included in the sensor module 220 may be packaged and installed as one set. At this time, only at least one sensor among a plurality of sensors may be selectively packaged according to the type of the movable body 10 . For example, when the moving object 10 is a tractor, an inertial measurement sensor 221, a position sensor 223, a temperature/humidity sensor 224, and a camera sensor 225 among a plurality of sensors are packaged as one set for integrated monitoring. It can be built into the module 200. In addition, when the moving object 10 is a control vehicle, the inertial measurement sensor 221, the water level measurement sensor 222, the position sensor 223, the temperature/humidity sensor 224, and the camera sensor 225 are set as one set. It may be packaged and embedded in the integrated monitoring module 200.

또한, 경우에 따라 수위 측정 센서(222)가 도 5에 도시된 형태로 구현될 경우, 수위 측정 센서(222)를 제외한 나머지 센서들(예컨대, 관성 측정 센서(221), 위치 센서(223), 온/습도 센서(224) 및 카메라 센서(225))가 하나의 세트로 패키징되어 통합 모니터링 모듈(200) 내에 내장될 수 있고, 수위 측정 센서(222)는 통합 모니터링 모듈(200)과 독립적인 모듈로 구현되어 근거리 무선 통신(예컨대, 블루투스)을 통해 통합 모니터링 모듈(200)과 연결될 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.In addition, in some cases, when the water level measurement sensor 222 is implemented in the form shown in FIG. 5 , other sensors except for the water level measurement sensor 222 (eg, the inertial measurement sensor 221, the position sensor 223, The temperature/humidity sensor 224 and the camera sensor 225) may be packaged as a set and embedded in the integrated monitoring module 200, and the water level measurement sensor 222 may be an independent module from the integrated monitoring module 200. It can be implemented and connected to the integrated monitoring module 200 through short-range wireless communication (eg, Bluetooth). However, it is not limited thereto.

상기와 같이, 수위 측정 센서(222)가 통합 모니터링 모듈(200)과 독립적으로 구현될 경우, 수위 측정 센서(222)로부터 측정되는 수위 값에 기초하여 수위 데이터를 수집하는 수위 모듈(222C)이 더 포함될 수 있으며, 수위 모듈(222C)과 통합 모니터링 모듈(200)이 근거리 무선 통신으로 연결되어 수위 모듈(222C)을 통해 수집되는 수위 데이터가 통합 모니터링 모듈(200)로 송신되는 형태로 구현될 수 있다.As described above, when the water level measurement sensor 222 is implemented independently of the integrated monitoring module 200, the water level module 222C for collecting water level data based on the water level value measured from the water level measurement sensor 222 is further provided. The water level module 222C and the integrated monitoring module 200 may be connected through short-range wireless communication and the water level data collected through the water level module 222C may be transmitted to the integrated monitoring module 200. .

관성 측정 센서(221)는 이동체(10)에 대한 관성 데이터를 생성할 수 있다. 예컨대, 관성 측정 센서(221)는 자이로 센서(221A), 가속도 센서(221B) 및 지자기 센서(221C)를 포함하는 9축 관성 측정 센서일 수 있으며, 자이로 센서(221A), 가속도 센서(221B) 및 지자기 센서(221C)를 이용하여 이동체(10)에 대한 관성 데이터를 측정할 수 있다.The inertial measurement sensor 221 may generate inertial data for the moving object 10 . For example, the inertial measurement sensor 221 may be a 9-axis inertial measurement sensor including a gyro sensor 221A, an acceleration sensor 221B, and a geomagnetic sensor 221C, and the gyro sensor 221A, the acceleration sensor 221B and Inertial data for the moving object 10 may be measured using the geomagnetic sensor 221C.

여기서, 이동체(10)에 대한 관성 데이터는 9축 관성 측정 센서를 통해 측정되는 9 자유도 값일 수 있다. 예컨대, 이동체(10)에 대한 관성 데이터는 자이로 센서(221A)를 이용하여 측정되는 3축(XYZ축) 각속도 값, 가속도 센서(221B)를 이용하여 측정되는 3축(XYZ축) 가속도 값 및 지자기 센서(221C)를 이용하여 측정되는 3축(XYZ축) 지자기 값을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 9 자유도 값을 가공함에 따라 생성되는 값(예컨대, XYZ축 각속도를 적분함에 따라 획득되는 각도 값, XYZ축 가속도를 적분함에 따라 획득되는 속도 값, XYZ축 속도 값을 적분함에 따라 획득되는 위치 변화량 등)을 더 포함할 수 있다.Here, the inertial data for the moving object 10 may be values of 9 degrees of freedom measured through a 9-axis inertial measurement sensor. For example, the inertial data for the moving object 10 is a 3-axis (XYZ-axis) angular velocity value measured using the gyro sensor 221A, a 3-axis (XYZ-axis) acceleration value measured using the acceleration sensor 221B, and geomagnetism It may include, but is not limited to, the 3-axis (XYZ-axis) geomagnetic value measured using the sensor 221C, and the value generated by processing the 9-degree-of-freedom value (eg, obtained by integrating the XYZ-axis angular velocity angular value, a velocity value obtained by integrating the XYZ-axis acceleration, a position change amount obtained by integrating the XYZ-axis velocity value, etc.) may be further included.

수위 측정 센서(222)는 액체 상태의 물질을 적재하는 이동체(10)(예컨대, 방제 용액을 적재하는 방제 차량 등)에 설치될 수 있으며, 이동체(10)에 적재된 액체 상태의 물질에 대한 수위 데이터를 생성할 수 있다. 예컨대, 수위 측정 센서(222)는 방제 용액을 적재하는 방제 차량에 설치되어, 방제 차량에 적재된 방제 용액에 대한 수위 값을 측정할 수 있고, 측정된 수위 값을 포함하는 수위 데이터를 생성할 수 있다.The water level measurement sensor 222 may be installed in the mobile body 10 (eg, a control vehicle loaded with a control solution) for loading the liquid material, and the water level for the liquid material loaded in the mobile body 10 data can be generated. For example, the water level sensor 222 may be installed in a control vehicle loaded with a control solution, measure a level value for the control solution loaded in the control vehicle, and generate level data including the measured level value. there is.

다양한 실시예에서, 수위 측정 센서(222)는 정전 방식을 이용하여 이동체(10)에 적재된 방제 용액에 대한 수위 값을 측정할 수 있다. 이를 위해, 수위 측정 센서(222)는 도 5에 도시된 바와 같이, 튜브관(222A) 및 복수의 정전식 센서(222B)를 포함할 수 있다.In various embodiments, the water level measurement sensor 222 may measure a water level value for the control solution loaded on the moving object 10 using an electrostatic method. To this end, the water level measuring sensor 222 may include a tube tube 222A and a plurality of capacitive sensors 222B, as shown in FIG. 5 .

튜브관(222A)은 이동체(10)에 구비되며 방제 용액을 적재하는 방제 용액 탱크와 연결됨에 따라 방제 용액 탱크에 적재된 방제 용액이 유입될 수 있다.The tube pipe (222A) is provided on the movable body 10 and is connected to the control solution tank for loading the control solution, so that the control solution loaded in the control solution tank may be introduced.

이때, 튜브관(222A)은 일측(예컨대, 튜브관(222A)의 하단부)이 방제 용액 탱크의 하단부와 연결되고, 타측(예컨대, 튜브관(222A)의 상단부)이 방제 용액 탱크의 상단부와 연결됨에 따라, 방제 용액 탱크에 적재된 방제 용액의 수위와 동일한 높이까지 방제 용액 탱크에 적재된 방제 용액이 유입되도록 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.At this time, the tube pipe (222A) has one side (eg, the lower end of the tube pipe (222A)) connected to the lower end of the control solution tank, and the other side (eg, the upper end of the tube pipe (222A)) is connected to the upper end of the control solution tank Depending on, it may be implemented so that the control solution loaded in the control solution tank is introduced to the same height as the water level of the control solution loaded in the control solution tank, but is not limited thereto.

복수의 정전식 센서(222B)는 튜브관(222A)의 외측면에 구비될 수 있으며, 정전 방식을 통해 튜브관(222A)으로 유입되는 방제 용액을 감지할 수 있다. 예컨대, 복수의 정전식 센서(222B)는 튜브관(222A) 내부의 정전용량을 측정할 수 있으며, 튜브관(222A)으로 방제 용액이 유입됨에 따라 튜브관(222A) 내부의 정전용량 값이 변동되는 것을 감지함으로써, 튜브관(222A)으로 유입되는 방제 용액을 감지할 수 있다. 이를 위해, 튜브관(222A) 내부의 정전용량을 측정하기 위하여, 복수의 정전식 센서(222B) 각각은 2개의 정전식 센서가 한 쌍으로 구성될 수 있으며, 2개의 정전식 센서가 튜브관(222A)을 중심으로 동일한 높이에 상호 마주보는 형태로 배치됨으로써, 튜브관(222A) 내부의 정전용량 값을 측정할 수 있다. 일례로, 복수의 정전식 센서(222B)는 정전식 터치센서일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.A plurality of capacitive sensors (222B) may be provided on the outer surface of the tube tube (222A), it is possible to detect the control solution flowing into the tube tube (222A) through an electrostatic method. For example, the plurality of capacitive sensors 222B may measure the capacitance inside the tube tube 222A, and the capacitance value inside the tube tube 222A fluctuates as the control solution flows into the tube tube 222A. By detecting that, it is possible to detect the control solution flowing into the tube tube (222A). To this end, in order to measure the capacitance inside the tube tube (222A), each of the plurality of capacitive sensors (222B) may be composed of two capacitive sensors as a pair, and the two capacitive sensors are the tube tube ( 222A), the capacitance value inside the tube 222A can be measured by being arranged facing each other at the same height. As an example, the plurality of capacitive sensors 222B may be capacitive touch sensors, but are not limited thereto.

여기서, 복수의 정전식 센서(222B)는 튜브관(222A)의 외측면에 배치되되, 튜브관(222A)의 외측면에 복수의 정전식 센서(222B)가 배치되는 위치, 배치 개수 및 복수의 정전식 센서(222B) 상호 간의 배치 간격은 튜브관(222A)의 길이, 이동체(10)에 구비되는 방제 용액 탱크의 용량, 이동체(10)의 무게 및 이동체(10)에 대한 평균 수위 레벨 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.Here, the plurality of capacitive sensors 222B are disposed on the outer surface of the tube tube 222A, and the position, number and number of the plurality of capacitive sensors 222B are disposed on the outer surface of the tube tube 222A. The arrangement interval between the electrostatic sensors 222B is at least one of the length of the tube 222A, the capacity of the control solution tank provided in the moving body 10, the weight of the moving body 10, and the average water level level for the moving body 10. can be determined based on one

일례로, 복수의 정전식 센서(222B)의 개수는 튜브관(222A)의 길이, 방제 용액 탱크의 용량 및 이동체(10)의 무게에 소정의 비율로 비례하게 결정될 수 있다.In one example, the number of the plurality of capacitive sensors (222B) may be determined in proportion to the weight of the length of the tube tube (222A), the capacity of the control solution tank and the mobile body (10).

다른 예로, 소정의 기간 동안 수집된 센서 데이터를 기반으로 이동체(10)에 대한 평균 수위 레벨을 산출하고, 산출된 평균 수위 레벨을 중심으로 소정의 범위 내에는 제1 간격마다 정전식 센서(222B)를 배치하고, 소정의 범위 외에는 제1 간격보다 넓은 제2 간격마다 정전식 센서(222B)를 배치할 수 있다.As another example, an average water level level for the moving object 10 is calculated based on sensor data collected for a predetermined period of time, and the capacitive sensor 222B is provided at every first interval within a predetermined range around the calculated average water level level. , and the capacitive sensor 222B may be disposed at every second interval wider than the first interval except for a predetermined range.

또 다른 예로, 소정의 기간 동안 수집된 센서 데이터를 기반으로 이동체(10)에 대한 평균 수위 레벨을 산출하고, 산출된 평균 수위 레벨에 대응하는 튜브관(222A)의 위치에 기준이 되는 하나의 정전식 센서(222B)를 배치할 수 있으며, 기준이 되는 정전식 센서(222B)를 중심으로 상하 방향으로 소정의 간격을 두고 나머지 정전식 센서(222B)를 배치하되, 기준이 되는 정전식 센서(222B)와의 거리 즉, 평균 수위 레벨에 대응하는 튜브관(222A)의 위치와의 이격 거리에 비례하여 배치되는 간격을 넓게 설정할 수 있다.As another example, an average water level for the movable body 10 is calculated based on sensor data collected for a predetermined period of time, and the position of the tube tube 222A corresponding to the calculated average water level level is based on one blackout. An expression sensor 222B may be disposed, and the remaining capacitive sensors 222B are arranged at predetermined intervals in the vertical direction centering on the capacitive sensor 222B as a reference, but the capacitive sensor 222B as a reference ), that is, the distance disposed in proportion to the distance from the position of the tube pipe 222A corresponding to the average water level level may be set wide.

또 다른 예로, 이동체(10)의 수위 레벨에 따른 위험발생을 감지하기 위한 목적으로, 위험발생을 감지하기 위한 기준(위험 판단 기준)이 되는 수위 레벨에 대응하는 튜브관(222A)의 위치를 중심으로 소정의 범위 내에는 제1 간격마다 정전식 센서(222B)를 배치하고, 소정의 범위 외에는 제1 간격보다 넓은 제2 간격마다 정전식 센서(222B)를 배치할 수 있다.As another example, for the purpose of detecting danger according to the water level of the moving object 10, the center of the position of the tube pipe 222A corresponding to the water level that is a criterion for detecting danger (risk determination standard) Thus, the capacitive sensor 222B may be disposed at every first interval within a predetermined range, and the capacitive sensor 222B may be disposed at every second interval wider than the first interval outside the predetermined range.

그러나, 복수의 정전식 센서(222B)의 배치 위치, 개수 및 간격은 이에 한정되지 않고, 통합 모니터링 모듈(200)을 사용하는 사용자의 요구에 따라 자유롭게 설정 및 배치될 수 있다.However, the arrangement position, number, and interval of the plurality of capacitive sensors 222B are not limited thereto, and may be freely set and arranged according to a user's request using the integrated monitoring module 200 .

위치 센서(223)는 이동체(10)의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 예컨대, 위치 센서(223)는 GPS 센서일 수 있으며, GPS 센서를 통해 이동체(10)에 대한 위치 좌표를 측정함으로써, 위치 좌표에 관한 정보를 포함하는 위치 데이터를 생성할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.The position sensor 223 may generate position data of the moving object 10 . For example, the location sensor 223 may be a GPS sensor, and may generate location data including information about location coordinates by measuring location coordinates of the moving object 10 through the GPS sensor, but is not limited thereto. .

여기서, 위치 센서(223)가 통합 모니터링 모듈(200)에 포함되어 이동체(10)에 대한 위치 데이터를 생성하는 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정되지 않고, 통합 모니터링 모듈(200)은 별도의 위치 센서(223)를 구비하지 않고, 네트워크(400)를 통해 이동체(10)에 탑승한 탑승자의 사용자 단말(300)과 연결될 수 있으며, 사용자 단말(300)에 구비된 위치 센서(예: GPS)를 통해 생성되는 위치 데이터를 수집하는 형태로 구현될 수 있다.Here, it is described that the position sensor 223 is included in the integrated monitoring module 200 to generate position data for the moving object 10, but is not limited thereto, and the integrated monitoring module 200 is a separate position sensor ( 223), it can be connected to the user terminal 300 of the occupant on the mobile body 10 through the network 400, and is generated through a location sensor (eg, GPS) provided in the user terminal 300. It can be implemented in the form of collecting location data.

온/습도 센서(224)는 이동체(10) 또는 이동체(10) 주변 환경에 대한 온도와 습도 데이터를 측정할 수 있다.The temperature/humidity sensor 224 may measure temperature and humidity data of the mobile body 10 or an environment surrounding the mobile body 10 .

카메라 센서(225)는 이동체(10) 또는 이동체(10)의 진행 방향을 촬영함으로써, 이동체(10) 또는 이동체(10)의 진행 방향에 대한 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 예컨대, 카메라 센서(225)는 이동체(10)에 설치되는 블랙박스일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 통합 모니터링 모듈(200)은 별도의 카메라 센서(225)를 구비하지 않고, 이동체(10)에 탑승한 탑승자의 사용자 단말(300)에 구비되는 카메라 모듈을 이용하여 이동체(10) 또는 이동체(10)의 진행 방향을 촬영함으로써 이동체(10) 또는 이동체(10)의 진행 방향에 대한 이미지 데이터를 생성할 수 있다. The camera sensor 225 may generate image data for the moving object 10 or the moving direction of the moving object 10 by capturing the moving object 10 or the moving direction of the moving object 10 . For example, the camera sensor 225 may be a black box installed on the mobile body 10, but is not limited thereto, and the integrated monitoring module 200 does not include a separate camera sensor 225 and is installed on the mobile body 10. Image data for the moving object 10 or the moving direction of the moving object 10 is generated by capturing the moving object 10 or the moving direction of the moving object 10 using the camera module provided in the user terminal 300 of the occupant on board. can do.

다음으로, 전력원(230)은 통합 모니터링 모듈(200)에 포함된 구성 요소들(예컨대, 컴퓨팅 장치(210), 센서 모듈(220), 통신 모듈(240) 및 경고 알림 출력 모듈(250))의 구동을 위한 전력을 공급할 수 있다. 예컨대, 전력원(230)은 통합 모니터링 모듈(200) 내부에 구비되는 배터리일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Next, the power source 230 includes components included in the integrated monitoring module 200 (eg, the computing device 210, the sensor module 220, the communication module 240, and the warning notification output module 250) can supply power for driving. For example, the power source 230 may be a battery provided inside the integrated monitoring module 200, but is not limited thereto.

다음으로, 통신 모듈(240)은 네트워크(400)를 통해 통합 모니터링 모듈(200) 외부의 기기/장치(예컨대, 사용자 단말(300) 및 관제 서버(100) 등)와 연결될 수 있으며, 센서 모듈(220)로부터 수집되는 센서 데이터를 외부의 기기/장치로 제공할 수 있다. 예컨대, 통신 모듈(240)은 LTE 모듈일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Next, the communication module 240 may be connected to an external device/device (eg, the user terminal 300 and the control server 100) of the integrated monitoring module 200 through the network 400, and the sensor module ( 220) may be provided to an external device/device. For example, the communication module 240 may be an LTE module, but is not limited thereto.

여기서, 사용자 단말(300)은 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 내비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), 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) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 태블릿 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 이동체(10) 내에 구비되는 인포테인먼트 시스템일 수 있다.Here, the user terminal 300 is a wireless communication device that ensures portability and mobility, and includes navigation, PCS (Personal Communication System), GSM (Global System for Mobile communications), 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) terminal, smartphone ( It may include all types of handheld-based wireless communication devices such as Smartphone, Smartpad, Tablet PC, etc., but is not limited thereto, and the infotainment system provided in the mobile body 10 can be

또한, 여기서, 네트워크(400)는 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(400)는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함할 수 있다.Also, here, the network 400 may refer to a connection structure capable of exchanging information between nodes such as a plurality of terminals and servers. For example, the network 400 includes a local area network (LAN), a wide area network (WAN), a world wide web (WWW), a wired and wireless data communication network, a telephone network, a wired and wireless television communication network, and the like. can do.

또한, 여기서, 무선 데이터 통신망은 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.In addition, here, the wireless data communication networks are 3G, 4G, 5G, 3GPP (3rd Generation Partnership Project), 5GPP (5th Generation Partnership Project), LTE (Long Term Evolution), WIMAX (World Interoperability for Microwave Access), Wi-Fi (Wi-Fi) Fi), Internet, LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN (Personal Area Network), RF (Radio Frequency), Bluetooth network, A near-field communication (NFC) network, a satellite broadcasting network, an analog broadcasting network, a digital multimedia broadcasting (DMB) network, etc. may be included, but is not limited thereto.

다음으로, 경고 알림 출력 모듈(250)은 이동체(10)에 위험발생이 감지되는 것에 응답하여 경고 알림을 출력할 수 있다.Next, the warning notification output module 250 may output a warning notification in response to detection of danger to the moving object 10 .

예컨대, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 상태에 관한 정보에 기초하여, 이동체(10)에 대한 위험발생을 감지할 수 있으며, 이동체(10)에 대한 위험발생이 감지되는지 여부에 기초하여 이동체(10)에 위험이 발생될 가능성이 높거나 이동체(10)에 위험이 발생된 것으로 판단되는 경우, 통합 모니터링 모듈(200)에 포함된 컴퓨팅 장치(210)를 통해 경고 알림 출력 모듈(250)의 동작을 제어하는 제어명령을 출력하여 경고 알림이 출력되도록 할 수 있다. 여기서, 경고 알림 출력 모듈(250)은 도 7에 도시된 바와 같이, 경고등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 경고 알림 출력 모듈(250)은 음성 형태의 경고 알림을 출력하기 위한 스피커를 더 포함할 수 있다. 또한, 통합 모니터링 모듈(200)은 별도의 경고 알림 출력 모듈(250)을 구비하지 않고, 이동체(10)에 대한 위험발생 판단 결과에 기초하여 이동체(10)에 위험이 발생될 가능성이 높거나 이동체(10)에 위험이 발생된 것으로 판단되는 경우, 이를 사용자 단말(300)로 제공하여 사용자 단말(300)을 통해 경고 알림이 출력되도록 구현될 수 있다. 이하, 도 8을 참조하여, 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 방법을 수행하는 관제 서버(100)의 하드웨어 구성에 대해 설명하도록 한다.For example, the control server 100 may detect the occurrence of danger to the moving object 10 based on information about the state of the moving object 10, and based on whether or not the occurrence of danger to the moving object 10 is detected, If there is a high possibility of danger to the moving object 10 or it is determined that danger has occurred to the moving object 10, the warning notification output module 250 through the computing device 210 included in the integrated monitoring module 200 A control command for controlling the operation of the controller may be output so that a warning notification is output. Here, the warning notification output module 250 may include a warning light as shown in FIG. 7 , but is not limited thereto, and the warning notification output module 250 further includes a speaker for outputting a warning notification in the form of a voice. can include In addition, the integrated monitoring module 200 does not have a separate warning notification output module 250, and based on the result of determining the danger to the moving object 10, there is a high possibility that danger will occur in the moving object 10 or the moving object When it is determined that danger has occurred in (10), it may be provided to the user terminal 300 so that a warning notification is output through the user terminal 300. Hereinafter, with reference to FIG. 8 , the hardware configuration of the control server 100 that performs a method for controlling risk occurrence of a moving object using sensor data calibrated according to the attributes of the moving object will be described.

도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 서버의 하드웨어 구성을 도시한 도면이다.8 is a diagram showing the hardware configuration of a risk occurrence control server of a moving object using sensor data corrected according to the attributes of the moving object according to another embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 하나 이상의 프로세서(110), 프로세서(110)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(151)을 로드(Load)하는 메모리(120), 버스(130), 통신 인터페이스(140) 및 컴퓨터 프로그램(151)을 저장하는 스토리지(150)를 포함할 수 있다. 여기서, 도 8에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 8에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.Referring to FIG. 8, in various embodiments, the control server 100 includes one or more processors 110, a memory 120 for loading a computer program 151 executed by the processor 110, and a bus ( 130), a communication interface 140, and a storage 150 for storing the computer program 151. Here, only the components related to the embodiment of the present invention are shown in FIG. 8 . Accordingly, those skilled in the art to which the present invention pertains can know that other general-purpose components may be further included in addition to the components shown in FIG. 8 .

프로세서(110)는 관제 서버(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(110)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다.The processor 110 controls the overall operation of each component of the control server 100 . The processor 110 includes a Central Processing Unit (CPU), a Micro Processor Unit (MPU), a Micro Controller Unit (MCU), a Graphic Processing Unit (GPU), or any type of processor well known in the art of the present invention. It can be.

또한, 프로세서(110)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있으며, 관제 서버(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.Also, the processor 110 may perform an operation for at least one application or program for executing a method according to embodiments of the present invention, and the control server 100 may include one or more processors.

다양한 실시예에서, 프로세서(110)는 프로세서(110) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.In various embodiments, the processor 110 may temporarily and/or permanently store signals (or data) processed in the processor 110 (RAM: Random Access Memory, not shown) and ROM (ROM: Read -Only Memory, not shown) may be further included. In addition, the processor 110 may be implemented in the form of a system on chip (SoC) including at least one of a graphics processing unit, RAM, and ROM.

메모리(120)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(120)는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 실행하기 위하여 스토리지(150)로부터 컴퓨터 프로그램(151)을 로드할 수 있다. 메모리(120)에 컴퓨터 프로그램(151)이 로드되면, 프로세서(110)는 컴퓨터 프로그램(151)을 구성하는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써 상기 방법/동작을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있을 것이나, 본 개시의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.Memory 120 stores various data, commands and/or information. Memory 120 may load computer program 151 from storage 150 to execute methods/operations according to various embodiments of the present invention. When the computer program 151 is loaded into the memory 120, the processor 110 may perform the method/operation by executing one or more instructions constituting the computer program 151. The memory 120 may be implemented as a volatile memory such as RAM, but the technical scope of the present disclosure is not limited thereto.

버스(130)는 관제 서버(100)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(130)는 주소 버스(address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.The bus 130 provides a communication function between components of the control server 100 . The bus 130 may be implemented in various types of buses such as an address bus, a data bus, and a control bus.

통신 인터페이스(140)는 관제 서버(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 통신 인터페이스(140)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(140)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 통신 인터페이스(140)는 생략될 수도 있다.The communication interface 140 supports wired and wireless Internet communication of the control server 100 . Also, the communication interface 140 may support various communication methods other than internet communication. To this end, the communication interface 140 may include a communication module well known in the art. In some embodiments, communication interface 140 may be omitted.

스토리지(150)는 컴퓨터 프로그램(151)을 비 임시적으로 저장할 수 있다. 관제 서버(100)를 통해 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 프로세스를 수행하는 경우, 스토리지(150)는 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 프로세스를 제공하기 위하여 필요한 각종 정보를 저장할 수 있다.The storage 150 may non-temporarily store the computer program 151 . In the case of performing a risk control process of a moving object using sensor data calibrated according to the attributes of the moving object through the control server 100, the storage 150 controls the risk occurrence of the moving object using the sensor data calibrated according to the attributes of the moving object. Various types of information necessary to provide a process can be stored.

스토리지(150)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.The storage 150 may be a non-volatile memory such as read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, or the like, a hard disk, a removable disk, or a device well known in the art. It may be configured to include any known type of computer-readable recording medium.

컴퓨터 프로그램(151)은 메모리(120)에 로드될 때 프로세서(110)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(110)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 방법/동작을 수행할 수 있다.Computer program 151 may include one or more instructions that when loaded into memory 120 cause processor 110 to perform methods/operations in accordance with various embodiments of the invention. That is, the processor 110 may perform the method/operation according to various embodiments of the present disclosure by executing the one or more instructions.

일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램(151)은 복수의 통합 모니터링 모듈을 통해 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 수집하는 단계 및 기 수집된 센서 데이터를 이용하여 복수의 이동체 각각의 상태를 판단하고, 판단된 상태에 기초하여 복수의 이동체 각각의 위험발생을 감지하는 단계를 포함하는 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 방법을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.In one embodiment, the computer program 151 collects sensor data corresponding to each of the plurality of moving objects through a plurality of integrated monitoring modules, and determines the state of each of the plurality of moving objects using the previously collected sensor data, It may include one or more instructions for performing a method for controlling danger occurrence of a moving object using sensor data calibrated according to the property of the moving object, including detecting occurrence of danger in each of the plurality of moving objects based on the determined state.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.Steps of a method or algorithm described in connection with an embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, implemented in a software module executed by hardware, or implemented by a combination thereof. A software module may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any form of computer readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.

본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 이하, 도 9 내지 도 11을 참조하여, 관제 서버(100)에 의해 수행되는 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 방법에 대해 설명하도록 한다.Components of the present invention may be implemented as a program (or application) to be executed in combination with a computer, which is hardware, and stored in a medium. Components of the present invention may be implemented as software programming or software elements, and similarly, embodiments may include various algorithms implemented as data structures, processes, routines, or combinations of other programming constructs, such as C, C++ , Java (Java), can be implemented in a programming or scripting language such as assembler (assembler). Functional aspects may be implemented in an algorithm running on one or more processors. Hereinafter, with reference to FIGS. 9 to 11 , a method for controlling risk occurrence of a moving object using sensor data corrected according to the property of the moving object performed by the control server 100 will be described.

도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 방법의 순서도이다.9 is a flow chart of a method for controlling risk occurrence of a moving object using sensor data corrected according to a property of the moving object according to another embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, S110 단계에서, 관제 서버(100)는 복수의 이동체(10)에 대한 센서 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 관제 서버(100)는 네트워크(400)를 통해 복수의 이동체(10) 각각에 구비되는 복수의 통합 모니터링 모듈(200)과 연결될 수 있으며, 복수의 통합 모니터링 모듈(200)을 통해 측정된 복수의 센서 데이터를 수집할 수 있다.Referring to FIG. 9 , in step S110 , the control server 100 may collect sensor data for a plurality of moving objects 10 . For example, the control server 100 may be connected to a plurality of integrated monitoring modules 200 provided in each of the plurality of mobile bodies 10 through the network 400, and the measurement is performed through the plurality of integrated monitoring modules 200. A plurality of sensor data can be collected.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)에 대한 센서 데이터로서, 이동체(10)에 대한 관성 데이터를 수집할 수 있다. In various embodiments, the control server 100 may collect inertial data on the moving object 10 as sensor data on the moving object 10 .

보다 구체적으로, 관제 서버(100)는 통합 모니터링 모듈(200)의 센서 모듈(220)에 포함된 복수의 센서 중 관성 측정 센서(221)를 제어하는 제어명령을 출력함으로써, 관성 측정 센서(221)에 포함된 자이로 센서(221A), 가속도 센서(121B) 및 지자기 센서(221C)가 동작하여 이동체(10)에 대한 관성 데이터를 측정하도록 할 수 있으며, 관성 측정 센서(221)가 측정한 이동체(10)의 관성 데이터를 수집할 수 있다.More specifically, the control server 100 outputs a control command for controlling the inertial measurement sensor 221 among a plurality of sensors included in the sensor module 220 of the integrated monitoring module 200, so that the inertial measurement sensor 221 The gyro sensor 221A, acceleration sensor 121B, and geomagnetic sensor 221C included in may operate to measure inertial data of the moving object 10, and the inertial measurement sensor 221 may measure the moving object 10. ) of inertial data can be collected.

여기서, 관성 측정 센서(221)로부터 수집된 이동체(10)의 관성 데이터는 XYZ축 각속도 값, XYZ축 가속도 값 및 XYZ축 지자기 값을 포함하는 9 자유도 값일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 9 자유도 값을 가공함에 따라 산출되는 관성 정보(예컨대, XYZ축 각속도를 적분함에 따라 획득되는 각도 데이터, XYZ축 가속도를 적분함에 따라 획득되는 속도 데이터, 속도 데이터를 적분함에 따라 획득되는 위치 데이터 등)를 더 포함할 수 있다.Here, the inertial data of the moving object 10 collected from the inertial measurement sensor 221 may be 9 degrees of freedom values including XYZ-axis angular velocity values, XYZ-axis acceleration values, and XYZ-axis geomagnetism values, but is not limited thereto, and 9 degrees of freedom Inertial information (e.g., angle data obtained by integrating XYZ-axis angular velocity, velocity data obtained by integrating XYZ-axis acceleration, position data obtained by integrating velocity data, etc.) calculated by processing degree values can include more.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)에 대한 센서 데이터로서, 이동체(10)에 대한 수위 데이터를 수집할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may collect water level data of the mobile body 10 as sensor data of the mobile body 10 .

보다 구체적으로, 먼저, 관제 서버(100)는 통합 모니터링 모듈(20)의 센서 모듈(20)에 포함된 복수의 센서 중 수위 측정 센서(222)를 제어하는 제어명령을 출력함으로써, 수위 측정 센서(222)에 포함된 복수의 정전식 센서(222B)를 통해 튜브관(222A)에 유입된 방제 용액을 감지하도록 제어할 수 있으며, 복수의 정전식 센서(222B) 각각이 튜브관(222A)에 유입된 방제 용액을 감지함으로써 측정되는 정전용량 값을 수집할 수 있다.More specifically, first, the control server 100 outputs a control command for controlling the water level measuring sensor 222 among the plurality of sensors included in the sensor module 20 of the integrated monitoring module 20, so that the water level measuring sensor ( 222) can be controlled to detect the control solution introduced into the tube tube 222A through a plurality of capacitive sensors 222B included in the tube tube 222A, each of the plurality of capacitive sensors 222B flows into the tube tube 222A Capacitance values measured by sensing the sprayed control solution can be collected.

이후, 관제 서버(100)는 복수의 정전식 센서(222B) 중 정전용량 값이 변동된 적어도 하나의 정전식 센서(222B)를 선택할 수 있으며, 선택된 적어도 하나의 정전식 센서(222B) 중 튜브관(222A)의 가장 높은 위치에 배치된 정전식 센서(222B)를 선택할 수 있으며, 선택된 정전식 센서(222B)의 높이 값을 이동체(10)의 수위 값으로 추출할 수 있으며, 추출된 수위 값에 관한 정보를 포함하는 수위 데이터를 수집할 수 있다.Thereafter, the control server 100 may select at least one capacitive sensor 222B having a changed capacitance value from among the plurality of capacitive sensors 222B, and the tube tube tube among the selected at least one capacitive sensor 222B. The capacitive sensor 222B disposed at the highest position of 222A may be selected, the height value of the selected capacitive sensor 222B may be extracted as the water level value of the mobile body 10, and the extracted water level value It is possible to collect water level data including information about

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 기 설정된 주기마다 복수의 이동체(10) 각각에 대한 센서 데이터를 수집할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may collect sensor data for each of the plurality of moving objects 10 at predetermined intervals.

일례로, 관제 서버(100)는 특정 이동체(10)의 동작 개시를 감지할 수 있으며, 특정 이동체(10)의 동작이 개시된 것으로 판단되는 경우, 특정 이동체(10)의 동작이 개시된 시점부터 기 설정된 주기마다 특정 이동체(10)에 구비된 통합 모니터링 모듈(200)의 동작을 제어하는 제어명령을 출력함으로써, 특정 이동체(10)의 동작이 개시된 시점부터 기 설정된 주기마다 특정 이동체(10)에 대한 센서 데이터를 수집할 수 있다.For example, the control server 100 may detect the start of the operation of the specific moving object 10, and when it is determined that the operation of the specific moving object 10 has started, the control server 100 may set a preset starting time point when the operation of the specific moving object 10 is started. By outputting a control command for controlling the operation of the integrated monitoring module 200 provided in the specific moving body 10 at each period, the sensor for the specific moving body 10 is set every predetermined period from the time when the operation of the specific moving body 10 is started. data can be collected.

다른 예로, 특정 이동체(10)에 구비된 통합 모니터링 모듈(200)은 근거리 무선 통신(예컨대, 블루투스(BLE) 등)을 기반으로 사용자 단말(300)과 연결될 수 있고, 사용자 단말(300)로부터 수신되는 신호의 세기에 기초하여 사용자 단말(300)이 특정 이동체(10)를 기준으로 소정의 범위 내에 진입하는 것을 인식할 수 있으며, 관제 서버(100)는 사용자 단말(300)이 특정 이동체(10)를 기준으로 소정의 범위 내에 진입한 것으로 판단된 시점부터 기 설정된 주기마다 특정 이동체(10)에 구비된 통합 모니터링 모듈(200)의 동작을 제어하는 제어명령을 출력함으로써, 사용자 단말(300)이 이동체(10)를 기준으로 소정의 범위 내에 진입한 것으로 판단된 시점부터 기 설정된 주기마다 이동체(10)에 대한 센서 데이터를 수집할 수 있다.As another example, the integrated monitoring module 200 provided in the specific mobile unit 10 may be connected to the user terminal 300 based on short-range wireless communication (eg, Bluetooth (BLE), etc.), and received from the user terminal 300. It is possible to recognize that the user terminal 300 enters within a predetermined range based on the specific mobile body 10 based on the signal strength, and the control server 100 determines that the user terminal 300 moves within a specific mobile body 10. By outputting a control command for controlling the operation of the integrated monitoring module 200 provided in the specific mobile body 10 at each predetermined period from the time when it is determined that the mobile body 300 has entered the predetermined range based on Based on (10), sensor data for the moving object 10 may be collected at predetermined intervals from the time when it is determined that the sensor has entered within a predetermined range.

여기서, 기 설정된 주기는 센서 모듈(220)이 센서 데이터를 측정하는 주기로서, 사전에 정의되는 값일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 또한, 여기서, 기 설정된 주기(센서 데이터 측정 주기)는 복수의 이동체(10) 각각에 대하여 개별적으로 설정될 수 있다. Here, the preset period is a period in which the sensor module 220 measures sensor data, and may be a value defined in advance, but is not limited thereto. Also, here, the predetermined period (sensor data measurement period) may be individually set for each of the plurality of moving objects 10 .

또한, 기 설정된 주기(센서 데이터 측정 주기)는 하나의 통합 모니터링 모듈(200)에 포함된 복수의 센서 각각에 대하여 개별적으로 설정될 수 있다. 예컨대, 센서 모듈(220)에 포함된 관성 측정 센서(221)를 통해 관성 데이터를 측정하는 주기는 수위 측정 센서(222)를 통해 수위 데이터를 측정하는 주기보다 짧게 설정될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.In addition, a predetermined period (sensor data measurement period) may be individually set for each of a plurality of sensors included in one integrated monitoring module 200 . For example, a period of measuring inertial data through the inertial measurement sensor 221 included in the sensor module 220 may be set shorter than a period of measuring water level data through the water level sensor 222, but is not limited thereto. .

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 복수의 지역 각각의 사고 데이터, 날씨 데이터 및 이동체 사용량 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 지역 각각에 대한 사고 위험도를 산출할 수 있고, 산출된 사고 위험도에 기초하여 복수의 지역 각각에 대한 센서 데이터 수집 주기를 결정할 수 있으며, 결정된 센서 데이터 수집 주기에 기초하여 복수의 통합 모니터링 모듈(200)로부터 센서 데이터를 수집할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may calculate an accident risk for each of a plurality of regions based on at least one of accident data, weather data, and moving vehicle usage data of each of a plurality of regions, and the calculated accident risk Based on this, it is possible to determine a sensor data collection period for each of a plurality of regions, and sensor data can be collected from the plurality of integrated monitoring modules 200 based on the determined sensor data collection period.

보다 구체적으로, 먼저, 관제 서버(100)는 사고 횟수별 제1 점수 데이터, 날씨별 제2 점수 데이터 및 이동체(10)의 사용량별 제3 점수 데이터를 사전에 정의할 수 있다.More specifically, first, the control server 100 may define in advance first score data for each number of accidents, second score data for each weather, and third score data for each usage of the moving object 10 .

이후, 관제 서버(100)는 특정 지역에 대한 사고 데이터와 사고 횟수별 제1 점수 데이터에 기초하여 사고 횟수에 따른 제1 점수를 추출하고, 특정 지역에 대한 날씨 데이터와 날씨별 제2 점수 데이터에 기초하여 날씨에 따른 제2 점수를 추출하며, 이동체 사용량 데이터와 이동체 사용량별 제3 점수 데이터에 기초하여 이동체(10)의 사용량에 따른 제3 점수를 추출할 수 있다.Thereafter, the control server 100 extracts a first score according to the number of accidents based on the accident data for a specific area and the first score data for each number of accidents, and calculates the weather data for a specific area and the second score data for each weather. Based on this, a second score according to the weather may be extracted, and a third score according to the usage of the moving object 10 may be extracted based on the moving object usage data and the third score data for each moving object usage.

이후, 관제 서버(100)는 제1 점수, 제2 점수 및 제3 점수를 합 연산하여 특정 지역에 대한 사고 위험도를 산출할 수 있으며, 산출된 사고 위험도와 반비례하는 크기를 가지는 주기를 설정함으로써, 사고 위험도가 높을수록 짧은 주기마다 센서 데이터가 수집되도록 하고, 사고 위험도가 낮을수록 긴 주기마다 센서 데이터가 수집되도록 구현될 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.Thereafter, the control server 100 may calculate the accident risk for a specific area by calculating the sum of the first score, the second score, and the third score, and by setting a period having a size inversely proportional to the calculated accident risk, It may be implemented such that sensor data is collected at shorter intervals as the risk of accidents increases, and sensor data is collected at longer intervals as the risk of accidents decreases. However, it is not limited thereto.

S120 단계에서, 관제 서버(100)는 S110 단계를 거쳐 수집된 복수의 이동체(10) 각각에 대한 센서 데이터를 이용하여, 복수의 이동체(10) 각각에 대한 상태를 판단할 수 있다.In step S120, the control server 100 may determine the state of each of the plurality of moving objects 10 using the sensor data for each of the plurality of moving objects 10 collected through step S110.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 복수의 이동체(10)의 관성 데이터를 이용하여, 복수의 이동체(10)에 대한 상태로서, 복수의 이동체(10)의 동작을 판단할 수 있다. 여기서, 이동체(10)의 동작은 이동체의 움직임 및 자세를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.In various embodiments, the control server 100 may determine the operation of the plurality of moving objects 10 as a state of the plurality of moving objects 10 using inertial data of the plurality of moving objects 10 . Here, the operation of the movable body 10 may include the movement and posture of the movable body, but is not limited thereto.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)에 대한 9 자유도 값을 기반으로, 이동체(10)에 대한 오일러 각도(Euler Angle)와 쿼터니언(Quaternion)을 산출하고, 오일러 각도 및 쿼터니언을 이용하여 이동체(10)의 상태로서 이동체(10)에 대한 자세를 판단할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 calculates the Euler Angle and Quaternion for the moving object 10 based on the value of the 9 degrees of freedom for the moving object 10, and the Euler angle and the quaternion. It is possible to determine the posture of the moving body 10 as a state of the moving body 10 by using.

여기서, 이동체(10)에 대한 관성 데이터(9 자유도 값)을 기반으로, 이동체(10)에 대한 오일러 각도와 쿼터니언을 산출하는 방법 및 오일러 각도와 쿼터니언을 기반으로 이동체(10)의 자세를 추정 및 판단하는 방법에 대해서는 다양한 기술들이 공지되어 있고, 이러한 공지 기술들을 선택적으로 적용할 수 있는 바, 본 명세서에서는 이동체(10)에 대한 오일러 각도와 쿼터니언을 산출하는 구체적인 방법 및 오일러 각도와 쿼터니언을 기반으로 이동체(10)의 자세를 추정 및 판단하는 구체적인 방법에 대해서 한정하지 않는다.Here, a method for calculating the Euler angle and quaternion for the moving object 10 based on inertial data (9 degree of freedom values) for the moving object 10 and estimating the posture of the moving object 10 based on the Euler angle and quaternion And various techniques are known for the method of determining, and these known techniques can be selectively applied. In this specification, based on a specific method for calculating the Euler angle and quaternion for the moving object 10 and the Euler angle and quaternion However, the specific method for estimating and determining the posture of the moving object 10 is not limited.

오일러 각도와 쿼터니언을 기반으로 이동체(10)의 자세를 판단하는 방식은 고정된 프레임을 기준으로 Z-Y-X 축의 고정된 각도를 구하는 것이 아니라, 고정된 프레임 없이 매 회전마다 변동되는 프레임을 기준으로 회전을 이어가면서 역으로 변동된 각도를 구하는 방식인 바, 이동체(10)의 전후좌우 방향의 구분없이 이동체(10)의 자세를 추정할 수 있는 방법이다. 따라서, 관성 측정 센서(121)를 포함하는 통합 모니터링 모듈(200)은 어떠한 위치에 어떠한 방향으로 설치하든 상관없이 이동체(10)의 자세를 판단할 수 있는 바, 통합 모니터링 모듈(200)의 설치 편의성과 자유도가 높아진다는 이점이 있다.The method of determining the posture of the movable body 10 based on Euler angles and quaternions is not to obtain a fixed angle of the Z-Y-X axis based on a fixed frame, but continues rotation based on a frame that fluctuates every rotation without a fixed frame. This is a method of obtaining a reversely changed angle while going, which is a method capable of estimating the posture of the moving body 10 without distinguishing the front, rear, left and right directions of the moving body 10 . Therefore, the integrated monitoring module 200 including the inertial measurement sensor 121 can determine the posture of the moving object 10 regardless of where and in which direction it is installed, and thus the installation convenience of the integrated monitoring module 200 It has the advantage of increasing degrees of freedom.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)에 대한 관성 데이터인 9 자유도 값을 기반으로 이동체(10)의 자세를 판단하되, 매드윅 필터(Madgwick Filter) 알고리즘(예: 도 10)을 기반으로 이동체(10)에 대한 9 자유도 값을 보정함으로써, 이동체(10)에 대한 관성 데이터로부터 가속도 떨림과 같은 노이즈를 필터링할 수 있고, 보정된 9 자유도 값 즉, 노이즈가 필터링된 관성 데이터를 이용하여 이동체(10)에 대한 자세를 판단함으로써, 보다 정확한 결과를 도출할 수 있다는 이점이 있다.In various embodiments, the control server 100 determines the posture of the moving object 10 based on the 9 degrees of freedom value, which is inertial data for the moving object 10, but uses a Madgwick Filter algorithm (eg, FIG. 10 ). ), it is possible to filter noise such as acceleration shaking from the inertial data of the moving object 10 by correcting the 9 degree of freedom value for the moving object 10 based on There is an advantage in that more accurate results can be derived by determining the posture of the moving object 10 using inertial data.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)가 복수의 바퀴를 포함하는 경우, 이동체(10)의 상태로서, 이동체(10)에 대한 특정 방향으로의 쏠림 정도를 산출할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may calculate the degree of leaning of the moving object 10 in a specific direction as a state of the moving object 10 when the moving object 10 includes a plurality of wheels.

통상적으로, 트랙터의 경우 앞바퀴가 뒷바퀴에 비해 작고, 차체가 높으며, 중량이 무겁기 때문에 높은 무게 중심점을 가지며, 이에 따라, 트랙터가 특정 방향으로 약간의 쏠림이 발생하더라도 쉽게 전도, 전복되거나 추락 사고가 발생할 수 있다는 문제가 있다.Generally, in the case of a tractor, the front wheel is smaller than the rear wheel, the body is high, and the weight is heavy, so it has a high center of gravity. Accordingly, even if the tractor is slightly tilted in a certain direction, it can easily overturn, roll over, or fall. There is a problem with being able to.

이러한 점을 고려하여, 관제 서버(100)는 트랙터에 대한 상태로서, 트랙터에 대한 특정 방향으로의 쏠림 정도를 판단함으로써, 트랙터에 대한 전도, 전복 및 추락 사고의 위험성과 위험발생 여부를 보다 정확하게 판단할 수 있다.In consideration of this point, the control server 100 determines the degree of leaning of the tractor in a specific direction as a state of the tractor, thereby more accurately determining the danger and risk of overturning, overturning, and falling accidents of the tractor can do.

보다 구체적으로, 도 11을 참조하면, 먼저, 관제 서버(100)는 이동체(10)(예컨대, 트랙터)가 복수의 바퀴를 포함하는 경우, 복수의 바퀴 각각을 중심으로 이동체(10)에 대응하는 XY 평면(이동체(10)의 진행 방향과 수평인 평면)을 복수의 영역으로 분할할 수 있다. 예컨대, 관제 서버(100)는 이동체(10)가 4개의 바퀴를 포함하는 경우, 4개의 바퀴 각각을 중심으로 이동체(10)에 대응하는 XY 평면을 4개의 영역으로 분할할 수 있다.More specifically, referring to FIG. 11, first, when the moving body 10 (eg, a tractor) includes a plurality of wheels, the control server 100 corresponds to the moving body 10 centered on each of the plurality of wheels. The XY plane (a plane horizontal to the moving direction of the moving body 10) can be divided into a plurality of regions. For example, when the moving body 10 includes four wheels, the control server 100 may divide the XY plane corresponding to the moving body 10 into four areas centered on each of the four wheels.

이후, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 무게 중심점과 복수의 바퀴 각각의 기울기를 산출할 수 있으며, 산출된 기울기를 이용하여 복수의 영역 각각으로의 쏠림 정도를 산출할 수 있다.Thereafter, the control server 100 may calculate the center of gravity of the moving object 10 and the inclination of each of the plurality of wheels, and may calculate the degree of leaning toward each of the plurality of areas using the calculated inclination.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 상태로서, 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도를 산출할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may calculate an angle corresponding to the moving direction of the moving object 10 as a state of the moving object 10 .

통상적으로, 이동체(10)의 운행 안정도를 평가함에 있어서, 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도가 가장 중요한 파라미터로 작용될 수 있으며, 특히, 트랙터의 경우, 일반적인 차량과는 다르게 진행 방향에 대응하는 각도와 트랙터에 대한 전도, 전복 및 추락 사고가 높은 관련성을 가진다.Typically, in evaluating the driving stability of the mobile body 10, the angle corresponding to the traveling direction of the mobile body 10 may act as the most important parameter. In particular, in the case of a tractor, unlike a general vehicle, the traveling direction Corresponding angles and overturning, overturning and falling accidents for tractors have a high relevance.

이러한 점을 고려하여, 관제 서버(100)는 이동체(10)가 트랙터인 경우, 트랙터의 진행 방향에 대한 각도를 산출함으로써, 트랙터에 대한 전도, 전복 및 추락 사고의 위험성과 위험발생 여부를 보다 정확하게 판단할 수 있는 환경을 구축할 수 있을 뿐만 아니라, 트랙터에 대한 상태로서 트랙터의 자세를 판단하지 않고 진행 방향에 대한 각도만을 산출함으로써, 시스템을 경량화하고 시스템의 응답 속도를 향상시킬 수 있다는 이점이 있다.In consideration of this point, the control server 100, when the moving object 10 is a tractor, calculates the angle with respect to the moving direction of the tractor, thereby more accurately determining the risk of overturning, overturning, and falling of the tractor and whether or not the risk occurs. In addition to being able to build an environment that can be judged, there is an advantage in that the system can be lightweight and the response speed of the system can be improved by calculating only the angle for the direction of travel without determining the attitude of the tractor as a state of the tractor. .

보다 구체적으로, 먼저, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 진행 방향을 결정할 수 있다.More specifically, first, the control server 100 may determine the moving direction of the moving object 10 .

일례로, 관제 서버(100)는 소정의 기간 동안 이동체(10)의 위치 데이터를 수집할 수 있고, 소정의 기간 동안 수집된 위치 데이터를 이용하여 이동체(10)의 진행 방향을 결정할 수 있다.For example, the control server 100 may collect location data of the moving object 10 for a predetermined period of time, and determine the moving direction of the moving object 10 using the location data collected for a predetermined period of time.

다른 예로, 관제 서버(100)는 소정의 기간 동안 이동체(10)의 관성 데이터인 9 자유도 값을 수집할 수 있고, 소정의 기간 동안 수집된 9 자유도 값을 이용하여 이동체(10)의 진행 방향을 결정할 수 있다. 예컨대, 관제 서버(100)는 소정의 기간 동안 수집된 3축(XYZ축) 가속도 값을 적분하여 3축 방향으로의 속도 값을 획득할 수 있고, 3축 방향으로의 속도 값을 적분하여 3축 방향으로의 위치 변화량을 획득할 수 있으며, 3축 방향으로의 위치 변화량에 기초하여 가장 큰 위치 변화량을 가지는 방향을 이동체(10)의 진행 방향으로 결정할 수 있다.As another example, the control server 100 may collect 9 degree-of-freedom values that are inertial data of the moving object 10 for a predetermined period of time, and the moving object 10 progresses using the 9 degree-of-freedom values collected during the predetermined period of time. direction can be determined. For example, the control server 100 may integrate the 3-axis (XYZ-axis) acceleration values collected during a predetermined period to obtain speed values in the 3-axis direction, and integrate the speed values in the 3-axis direction to obtain the 3-axis acceleration values. The amount of change in position in the direction may be obtained, and the direction having the largest amount of change in position based on the amount of change in position in the three-axis direction may be determined as the moving direction of the movable body 10 .

이후, 관제 서버(100)는 이동체(10)에 대한 9 자유도 값을 이용하여, 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도를 산출할 수 있다. 예컨대, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 진행방향이 X축 방향인 것으로 판단되는 경우, 9 자유도 값 중 X축 각속도 값을 이용하여 X축 방향으로의 각도를 산출할 수 있다.Thereafter, the control server 100 may calculate an angle corresponding to the moving direction of the moving object 10 by using the value of the 9 degrees of freedom for the moving object 10 . For example, when it is determined that the traveling direction of the moving object 10 is in the X-axis direction, the control server 100 may calculate an angle in the X-axis direction using an X-axis angular velocity value among nine degrees of freedom.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 수위 데이터를 이용하여, 이동체(10)에 적재된 방제 용액에 대한 수위 레벨을 판단할 수 있다. 예컨대, 관제 서버(100)에는 수위 값에 따른 수위 레벨 데이터가 사전에 정의될 수 있으며, 수위 값에 따른 수위 레벨 데이터를 기반으로, 수위 측정 센서(222)로부터 수집된 수위 데이터에 포함된 수위 값에 대응하는 수위 레벨을 이동체(10)에 적재된 방제 용액에 대한 수위 레벨로 결정할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.In various embodiments, the control server 100 may use the water level data to determine the level of the control solution loaded on the moving object 10. For example, water level data according to water level values may be defined in advance in the control server 100, and based on the water level data according to the water level values, the water level values included in the water level data collected from the water level measurement sensor 222 The water level corresponding to can be determined as the water level for the control solution loaded on the moving body (10). However, it is not limited thereto.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)에 적재된 방재 용액에 대한 수위 레벨에 기초하여, 이동체(10)의 상태로서, 이동체(10)의 운행에 대한 안정도를 판단할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may determine the stability of the operation of the moving object 10 as a state of the moving object 10 based on the water level of the disaster prevention solution loaded on the moving object 10. .

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 하기의 수학식 1을 이용하여 이동체(10)의 운행에 대한 안정도를 판단할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may determine the stability of the operation of the moving object 10 using Equation 1 below.

<수학식 1><Equation 1>

여기서, 수위 레벨에 따른 방제 용액의 적재량은 이동체(10)에 구비되며, 방제 용액을 적재하는 방재 용액 탱크의 용량과 이동체(10)에 대하여 판단된 수위 레벨에 기초하여, 수위 레벨에 따라 간접적으로 산출된 방제 용량의 적재량을 의미할 수 있고, 정규화된 이동체(10)의 무게는 이동체(10)의 무게를 소정의 범위 내의 값(예컨대 0 내지 1 범위 내의 값)으로 정규화한 값을 의미할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Here, the loading amount of the pesticide solution according to the water level is provided in the mobile body 10, and based on the capacity of the disaster prevention solution tank for loading the pesticide solution and the water level determined for the mobile body 10, indirectly according to the water level It may mean the load of the calculated control capacity, and the normalized weight of the mobile body 10 may mean a value obtained by normalizing the weight of the mobile body 10 to a value within a predetermined range (eg, a value within the range of 0 to 1). However, it is not limited thereto.

이동체(10)의 무게(수직 항력)는 이동체(10)의 운행 궤도를 유지하는 파라미터이며, 방제 용량의 적재량(수위)은 이동체(10)의 운행 궤도를 이탈시키는 파라미터이다. 방제 용액이 적재된 이동체(10)가 운행 궤도를 이탈하는 주요한 원인은 방제 용액이 만드는 원심력이 운행 궤도를 유지시키는 차량의 마찰력보다 높은 경우이다.The weight (normal drag) of the moving body 10 is a parameter that maintains the running track of the moving body 10, and the loading amount (water level) of the control capacity is a parameter that leaves the running track of the moving body 10. The main cause of the movable body 10 loaded with the pesticide solution leaving the running track is when the centrifugal force created by the pesticide solution is higher than the frictional force of the vehicle maintaining the running track.

따라서, 관제 서버(100)는 방제 용액의 무게에 대응하는 방제 용액의 수위와 이동체(10)의 무게를 기반으로 이동체(10)의 운행에 대한 안정도를 판단함으로써, 방제 차량의 전도, 전복 및 추락 사고의 위험성과 위험발생 여부를 보다 정확하게 판단할 수 있는 환경을 구축할 수 있다.Therefore, the control server 100 determines the stability of the operation of the moving object 10 based on the water level of the control solution corresponding to the weight of the control solution and the weight of the moving object 10, thereby overturning, overturning and falling the control vehicle. It is possible to build an environment that can more accurately determine the risk of accidents and whether or not they occur.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 센서 데이터를 이용하여 복수의 이동체(10) 각각의 상태를 판단하되, 복수의 이동체(10) 각각의 속성에 기초하여 센서 데이터를 보정하고, 보정된 센서 데이터를 이용하여 복수의 이동체(10) 각각의 상태를 판단할 수 있다. 예컨대, 관제 서버(100)는 복수의 이동체(10) 각각의 속성에 기초하여 복수의 이동체(10) 각각에 대한 9 자유도 값을 보정하고, 보정된 9 자유도 값을 이용하여 복수의 이동체(10) 각각의 자세를 판단할 수 있다. 또한, 관제 서버(100)는 복수의 이동체(10) 각각의 속성에 기초하여 복수의 이동체(10 각각에 대한 수위 값을 보정하고, 보정된 수위 값을 이용하여 복수의 이동체(10 각각의 운행에 대한 안정도를 판단할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 determines the state of each of the plurality of moving objects 10 using sensor data, corrects the sensor data based on the attributes of each of the plurality of moving objects 10, and corrects the sensor data. The state of each of the plurality of moving objects 10 may be determined using the data. For example, the control server 100 corrects 9 degree of freedom values for each of the plurality of moving objects 10 based on the attributes of each of the plurality of moving objects 10, and uses the corrected 9 degree of freedom values to determine the plurality of moving objects ( 10) Each posture can be judged. In addition, the control server 100 corrects the water level value for each of the plurality of moving objects 10 based on the attributes of each of the plurality of moving objects 10, and uses the corrected water level value to control the operation of each of the plurality of moving objects 10. stability can be assessed.

여기서, 복수의 이동체(10) 각각의 상태는 복수의 이동체(10)의 종류, 제원, 물품 적재 여부 및 적재량 등 이동체(10) 자체에 대한 특성뿐만 아니라, 복수의 이동체(10)가 위치하는 지점에 대한 지리적 특성 정보, 날씨, 이동체 사용량 등 이동체(10)와 관련된 모든 속성 정보를 포함할 수 있다.Here, the state of each of the plurality of movable bodies 10 is the point at which the plurality of movable bodies 10 are located, as well as the characteristics of the movable body 10 itself, such as the type, specifications, whether or not goods are loaded, and the amount of loading of the plurality of movable bodies 10. All attribute information related to the moving object 10, such as geographical characteristic information, weather, and usage of the moving object may be included.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 복수의 이동체(10) 각각이 위치하는 지점에 대한 지리적 특성 정보를 이용하여 복수의 이동체(10) 각각에 대응하는 센서 데이터를 보정하고, 보정된 센서 데이터를 이용하여 복수의 이동체(10) 각각의 상태를 판단할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 corrects sensor data corresponding to each of the plurality of moving objects 10 by using geographical characteristic information about a point where each of the plurality of moving objects 10 is located, and corrects the corrected sensor data. It is possible to determine the state of each of the plurality of movable bodies 10 by using.

통상적으로, 이동체(10)가 비포장 도로를 주행할 경우, 포장 도로 대비 노면의 상태가 고르지 못하기 때문에, 운행 중 잦은 진동이 발생될 수 있으며, 이에 따라 이동체(10)가 안정적으로 운행하더라도 이동체(10)에 대한 9 자유도 값이 짧은 시간 동안 급격하게 변동될 수 있는 바, 이동체(10)에 대한 자세를 정확하게 판단하기 어렵다는 문제가 있다.In general, when the movable body 10 travels on an unpaved road, since the road surface is uneven compared to the paved road, frequent vibrations may occur during operation. Accordingly, even if the movable body 10 runs stably, the movable body ( 10), there is a problem in that it is difficult to accurately determine the posture of the moving body 10, since the value of the 9 degrees of freedom can change rapidly in a short time.

또한, 이동체(10)가 소정의 각도를 가지는 경사로를 주행할 경우, 경사로의 각도에 따라 이동체(10)의 자세가 기울어진 것으로 판단되거나 특정 방향으로 쏠린 것으로 판단될 수 있으며, 경우에 따라 이동체(10)가 주행하는 경사로의 각도가 클 경우, 이동체(10)가 전도, 전복 또는 추락된 것으로 잘못 판단될 여지가 있다.In addition, when the mobile body 10 travels on a ramp having a predetermined angle, it may be determined that the posture of the mobile body 10 is tilted or tilted in a specific direction according to the angle of the ramp, and in some cases, the mobile body ( If the angle of the ramp on which 10) travels is large, there is room for it to be mistakenly determined that the moving object 10 has overturned, overturned, or fallen.

이러한 점을 고려하여, 관제 서버(100)는 복수의 이동체(10) 각각이 위치하는 지점에 대한 지리적 특성 정보를 이용하여 복수의 이동체(10) 각각에 대응하는 센서 데이터를 보정함으로써, 이동체(10)의 동작(움직임 또는 자세 등)을 정확하게 판단할 수 있으며, 이에 따라 이동체(10)가 전도, 전복 또는 추락된 것으로 잘못 판단되는 것을 방지할 수 있다.In consideration of this point, the control server 100 corrects sensor data corresponding to each of the plurality of moving objects 10 using geographical characteristic information about the location of each of the plurality of moving objects 10, thereby movable object 10 ) can accurately determine the motion (movement or posture, etc.), and accordingly, it is possible to prevent the moving object 10 from being erroneously judged as being overturned, overturned, or fallen.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 기 학습된 인공지능 모델을 통해 이동체(10)에 대응하는 센서 데이터에 포함된 노이즈를 제거하는 보정을 수행할 수 있고, 노이즈가 제거된 센서 데이터를 이용하여 이동체(10)의 상태를 판단할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may perform correction to remove noise included in sensor data corresponding to the moving object 10 through a pre-learned artificial intelligence model, and use the sensor data from which the noise has been removed. Thus, the state of the moving body 10 can be determined.

보다 구체적으로, 관제 서버(100)는 포장 도로에서의 센서 데이터를 이미지화(예컨대, 그래프화)함에 따라 생성되는 제1 이미지와 비포장 도로에서의 센서 데이터를 이미지화함에 따라 생성되는 제2 이미지를 학습 데이터로 하여 인공지능 모델을 학습시키고, 기 학습된 인공지능 모델에 포장 도로를 주행함에 따라 수집되는 센서 데이터를 이미지화하여 생성되는 이미지를 입력함으로써, 노이즈가 제거된 이미지 즉, 도로의 노면 상태로 인해 발생되는 노이즈가 제거된 센서 데이터 이미지를 생성할 수 있다.More specifically, the control server 100 converts a first image generated by imaging (eg, graphing) sensor data on a paved road and a second image generated by imaging sensor data on an unpaved road as learning data. By learning the artificial intelligence model and inputting the image generated by imaging the sensor data collected while driving on the pavement to the pre-learned artificial intelligence model, noise is removed, that is, caused by the condition of the road surface It is possible to generate a sensor data image from which noise is removed.

예컨대, 기 학습된 인공지능 모델은 원본 이미지를 입력으로 하여 원본 이미지의 위조 이미지를 생성하는 생성기(Generator)와 특정 이미지의 진위를 판별하는 판별기(Discriminator)를 포함하는 적대적생성모델(Generative Adversarial Network, GAN)일 수 있으며, 관제 서버(100)는 포장 도로 및 비포장 도로를 주행함에 따라 수집되는 센서 데이터를 이미지화함에 따라 생성되는 복수의 이미지들을 학습 데이터로 하여 비교사 학습 방법에 따라 생성기를 학습시킴으로써, 생성기에 포함된 각 계층(layer) 및 계층에 포함된 복수의 노드(node) 각각에 이미지에 관한 특성과 노이즈(예: 노면의 상태에 따라 변동되는 그래프)에 관한 특성을 학습시킬 수 있다.For example, a pre-learned artificial intelligence model includes a generator that generates a fake image of an original image by taking an original image as an input and a discriminator that determines the authenticity of a specific image. Generative Adversarial Network . , Each layer included in the generator and each of a plurality of nodes included in the layer may learn characteristics of an image and characteristics of noise (eg, a graph that varies according to the condition of a road surface).

이후, 관제 서버(100)는 판별기를 통해 특정 이미지에 대한 진위를 판별한 결과를 이용하여 손실 값을 산출할 수 있고, 산출된 손실 값에 기초하여, 손실 값이 최소 값을 가지도록 생성기와 및 판별기 각각의 변수(parameter)를 업데이트함으로써, 생성기와 판별기의 성능을 향상시킬 수 있다.Thereafter, the control server 100 may calculate a loss value using a result of determining the authenticity of a specific image through a discriminator, and based on the calculated loss value, a generator and a generator so that the loss value has a minimum value, and By updating the parameters of each discriminator, the performance of the generator and discriminator can be improved.

이후, 관제 서버(100)는 노이즈가 포함된 센서 데이터(예컨대, 비포장 도로를 주행함에 따라 수집되는 센서 데이터)에서 노이즈를 제거하고자 하는 경우, 노이즈가 포함된 센서 데이터를 이미지화함으로써 생성되는 이미지를 생성기에 입력하되, 생성기에 포함된 복수의 노드 중 노이즈 특성이 학습된 노드를 비활성화함으로써 위조 이미지로서 노이즈가 포함되지 않은 이미지(예를 들어, 포장 도로를 주행함에 따라 수집되는 센서 데이터를 이미지화한 것과 동일한 이미지)를 생성할 수 있으며, 생성된 위조 이미지 즉, 노이즈가 제거된 센서 데이터를 기반으로 이동체(10)의 자세를 판단함으로써, 이동체(10)에 대한 자세를 보다 정확하게 판단할 수 있다.Thereafter, when the control server 100 wants to remove noise from sensor data including noise (eg, sensor data collected while driving on an unpaved road), an image generated by imaging sensor data including noise is generated. , but by inactivating a node from which noise characteristics have been learned among a plurality of nodes included in the generator, an image that does not contain noise as a fake image (for example, the same image as imaged sensor data collected while driving on a paved road) image) can be generated, and the pose of the moving object 10 can be more accurately determined by determining the pose of the moving object 10 based on the generated fake image, that is, sensor data from which noise has been removed.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)가 위치하는 지점에 대한 지리적 특성 정보에 기초하여, 이동체(10)가 소정의 각도를 가지는 경사로를 주행하고 있는 것으로 판단되는 경우, 경사로에 대한 3축(XYZ) 각도 값에 기초하여 이동체(10)로부터 수집되는 9 자유도 값을 보정하고, 보정된 9 자유도 값을 이용하여 이동체(10)의 자세를 판단함으로써, 이동체(10)에 대한 자세를 보다 정확하게 판단할 수 있다.In various embodiments, when the control server 100 determines that the moving object 10 is traveling on a ramp having a predetermined angle based on the geographical characteristic information of the point where the moving object 10 is located, the control server 100 determines the ramp The 9 degree of freedom values collected from the moving object 10 are corrected based on the 3-axis (XYZ) angle values for the moving object 10, and the attitude of the moving object 10 is determined using the corrected 9 degree of freedom values. position can be determined more accurately.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)에 대한 물품 적재 여부 및 물품의 적재량에 따라 이동체(10)에 대응하는 센서 데이터를 보정할 수 있고, 보정된 센서 데이터를 이용하여 이동체(10)에 대한 자세를 판단할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may correct sensor data corresponding to the moving object 10 according to whether or not goods are loaded on the moving object 10 and the loading amount of the goods, and use the corrected sensor data to correct the moving object ( 10) can be judged.

통상적으로, 어떠한 물품도 적재되어 있지 않은 이동체(10)와 물품이 적재된 이동체(10)를 비교하면, 물품의 적재 여부에 따라 이동체(10)에 대한 무게 중심점이 달라지기 때문에 동일한 지점에 위치하더라도 물품의 적재 여부에 따라 이동체(10)의 자세가 상이하며, 물품이 적재된 이동체(10)의 경우에도 물품의 적재량에 따라 이동체(10)에 대한 무게 중심점이 달라지기 때문에 동일한 지점에 위치하더라도 물품의 적재량에 따라 이동체(10)의 자세가 상이하다.Normally, when comparing the movable body 10 on which no goods are loaded with the movable body 10 loaded with goods, the center of gravity of the movable body 10 varies depending on whether the goods are loaded, even if they are located at the same point. The posture of the movable body 10 is different depending on whether or not the goods are loaded, and even in the case of the movable body 10 loaded with goods, the center of gravity of the movable body 10 changes according to the loading amount of the goods, so even if the goods are located at the same point The posture of the movable body 10 is different according to the loading amount of the.

또한, 이동체(10)에 동일하게 물품이 적재되어 있지 않거나 동일한 양의 물품이 적재되어 있다 하더라도, 이동체(10)의 종류나 제원, 브랜드가 상이할 경우, 종류, 제원 및 브랜드마다 무게 중심점이 상이하기 때문에 동일한 지점에 위치하더라도 이동체(10)의 자세가 상이하다.In addition, even if the same items are not loaded on the movable body 10 or the same amount of items are loaded, if the type, specification, or brand of the movable body 10 is different, the center of gravity is different for each type, specification, and brand. Therefore, even if located at the same point, the posture of the moving body 10 is different.

이러한 점을 고려하여, 관제 서버(100)는 이동체(10)에 대한 종류, 제원, 물품 적재 여부 및 물품의 적재량에 기초하여, 이동체(10)에 대한 무게 중심점을 보정하고, 보정된 무게 중심점을 기준으로 이동체(10)에 대한 9 자유도 값을 보정할 수 있으며, 보정된 9 자유도 값을 이용하여 이동체(10)의 자세를 판단함으로써, 이동체(10)에 대한 자세를 보다 정확하게 판단할 수 있다.In consideration of this point, the control server 100 corrects the center of gravity of the mobile body 10 based on the type, specifications, whether or not the article is loaded, and the amount of goods loaded on the mobile body 10, and calculates the corrected center of gravity. As a reference, the value of the 9 degrees of freedom of the moving object 10 can be corrected, and the attitude of the moving object 10 can be determined more accurately by using the corrected 9 degree of freedom values to determine the attitude of the moving object 10. there is.

일례로, 관제 서버(100)는 복수의 이동체(10) 각각의 종류, 제원, 물품 적재 여부 및 적재량 중 적어도 하나에 기초하여, 복수의 이동체(10) 각각의 무게 중심 변화에 따른 가중치를 설정하고, 설정된 가중치를 이용하여 센서 데이터를 보정할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.For example, the control server 100 sets a weight according to a change in the center of gravity of each of the plurality of movable bodies 10 based on at least one of the type, specifications, whether or not goods are loaded, and the amount of loading of each of the plurality of movable bodies 10, and , Sensor data may be corrected using set weights, but is not limited thereto.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 특정 이동체(10)의 속성에 기초하여 특정 이동체(10)에 대응하는 센서 데이터를 보정한 경우, 특정 이동체(10)와 인접한 위치에 있는 다른 이동체에 대해서도 동일한 보정을 적용할 수 있다.In various embodiments, when the control server 100 corrects the sensor data corresponding to the specific moving object 10 based on the properties of the specific moving object 10, the control server 100 also corrects other moving objects located adjacent to the specific moving object 10. The same correction can be applied.

일례로, 관제 서버(100)는 제1 이동체(10)가 위치하는 지점의 지리적 특성 정보에 기초하여 제1 이동체에 대응하는 제1 센서 데이터를 보정하되, 제1 이동체(10)의 위치를 중심을 소정의 범위 내에 적어도 하나의 제2 이동체(10)가 위치하는 경우 즉, 제1 이동체(10)가 위치하는 지점의 지리적 특성 정보와 동일한 지리적 특성 정보를 가지는 범위 내에 또 다른 이동체가 위치하는 경우, 보정된 제1 센서 데이터를 기반으로 적어도 하나의 제2 이동체(10)에 대응하는 제2 센서 데이터를 보정할 수 있다.For example, the control server 100 corrects the first sensor data corresponding to the first moving object based on the geographical characteristic information of the point where the first moving object 10 is located, and sets the location of the first moving object 10 as the center. When at least one second moving object 10 is located within a predetermined range, that is, when another moving object is located within a range having the same geographical characteristic information as the geographical characteristic information of the point where the first moving body 10 is located. , Second sensor data corresponding to at least one second moving object 10 may be corrected based on the corrected first sensor data.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 소정의 지역에 대한 지리적 특성 정보에 기초하여, 지리적 특성 정보의 종류에 따라 소정의 지역을 분할함으로써, 동일한 지리적 특성 정보를 포함하는 복수의 영역을 생성할 수 있고, 복수의 영역 각각에 포함된 이동체(10)들에 대한 센서 데이터에 대하여, 동일한 보정을 수행할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 creates a plurality of regions including the same geographical characteristic information by dividing a predetermined region according to the type of geographical characteristic information based on the geographical characteristic information of the predetermined region. The same correction may be performed on sensor data of the moving objects 10 included in each of the plurality of areas.

보다 구체적으로, 먼저, 관제 서버(100)는 소정의 지역에 대한 지리적 특성 정보로서, 경사로 각도를 기준으로 소정의 지역을 분할함으로써, 복수의 영역(예컨대, 경사로 각도가 0°인 제1 영역, 경사로 각도가 0° 초과 20° 이하인 제2 영역, 경사로 각도가 20° 초과 30° 이하인 제3 영역 및 경사로 각도가 30° 초과인 제4 영역 등)을 생성할 수 있다.More specifically, first, the control server 100 divides the predetermined region based on the slope angle as geographical characteristic information for a predetermined region, and divides the predetermined region into a plurality of regions (eg, a first region where the slope angle is 0 °, A second area with a ramp angle greater than 0° and less than or equal to 20°, a third area with a ramp angle greater than 20° and less than or equal to 30°, and a fourth area with a ramp angle greater than 30°, etc.) may be created.

이후, 관제 서버(100)는 복수의 영역 각각에 위치하는 복수의 이동체(10)들 중 어느 하나의 이동체(10)를 기준으로 선택하고, 기준으로 선택된 이동체(10)가 위치하는 영역의 지리적 특성 정보에 기초하여 기준으로 선택된 이동체(10)의 센서 데이터를 보정할 수 있다.Thereafter, the control server 100 selects one of the plurality of moving objects 10 located in each of the plurality of areas based on the standard, and the geographical characteristics of the area where the selected moving object 10 is located as a standard Based on the information, sensor data of the moving object 10 selected as a criterion may be corrected.

이후, 관제 서버(100)는 기준으로 선택된 이동체(10)의 센서 데이터 보정 결과에 기초하여, 기준으로 선택된 이동체(10)가 위치하는 영역에 위치하는 다른 이동체(10)들의 센서 데이터에 대해서도 동일한 보정을 수행할 수 있다.Thereafter, the control server 100 corrects the same for sensor data of other moving objects 10 located in the area where the moving object 10 selected as a reference is located based on the sensor data correction result of the moving object 10 selected as a reference. can be performed.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 제1 이동체(10)를 촬영함에 따라 생성되는 이미지 데이터를 분석하여 추출된 제1 이동체(10)의 상태 정보에 기초하여 제1 이동체(10)의 상태를 보정할 수 있다. 예를 들어, 관제 서버(100)는 제1 이동체(10)에 대응하는 센서 데이터를 이용하여 제1 이동체(10)에 대한 상태를 판단하되, 제1 이동체(10)와 인접한 지점에 위치하는 하나 이상의 제2 이동체(10)에 구비된 카메라 센서를 통해 제1 이동체를 촬영함으로써 생성되는 하나 이상의 이미지 데이터를 분석하여 제1 이동체에 대한 상태 정보(예컨대, 움직임, 동작, 기울기, 자세 등)를 추출하고, 추출된 상태 정보를 이용하여, 제1 이동체(10)의 센서 데이터를 기반으로 판단된 제1 이동체(10)의 상태를 보정할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 analyzes image data generated as the first moving object 10 is photographed, and based on state information of the first moving object 10 extracted, the state of the first moving object 10 can be corrected. For example, the control server 100 determines the state of the first moving object 10 using sensor data corresponding to the first moving object 10, but one located at a point adjacent to the first moving object 10. At least one image data generated by photographing the first moving object through the camera sensor provided in the second moving object 10 is analyzed to extract state information (eg, motion, action, tilt, posture, etc.) of the first moving object. And, the state of the first moving object 10 determined based on the sensor data of the first moving object 10 may be corrected using the extracted state information.

이때, 관제 서버(100)는 이미지 데이터를 기반으로 제1 이동체(10)의 상태가 보정된 경우, 제1 이동체(10)의 상태 보정 내용에 기초하여 제1 이동체(10)에 대한 센서 데이터 보정 속성을 결정할 수 있고, 결정된 센서 데이터 보정 속성에 기초하여 제1 이동체(10)에 대하여 지속적으로 수집되는 센서 데이터를 보정할 수 있다.At this time, the control server 100 corrects sensor data for the first moving object 10 based on the state correction of the first moving object 10 when the state of the first moving object 10 is corrected based on the image data. Attributes may be determined, and sensor data continuously collected for the first moving object 10 may be corrected based on the determined sensor data correction attributes.

보다 구제척으로, 먼저, 관제 서버(100)는 제1 시점에 수집된 제1 이동체(10)의 센서 데이터와 제1 시점에 제1 이동체(10)를 촬영함으로써 생성되는 이미지 데이터를 이용하여 제1 이동체(10)의 상태가 보정된 경우, 보정된 제1 이동체(10)의 상태에 기초하여 제1 이동체(10)의 센서 데이터에 대한 센서 데이터 보정 속성을 결정할 수 있다.More specifically, first, the control server 100 uses sensor data of the first moving object 10 collected at the first time point and image data generated by photographing the first moving object 10 at the first time point to control the control server 100. When the state of the first moving object 10 is calibrated, sensor data correction attributes for sensor data of the first moving object 10 may be determined based on the corrected state of the first moving object 10 .

여기서, 센서 데이터 보정 속성은 센서 데이터의 보정 여부, 센서 데이터의 보정 방향 및 보정 정도를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Here, the sensor data correction property may include whether or not sensor data is corrected, a correction direction and correction degree of sensor data, but is not limited thereto.

이후, 관제 서버(100)는 제1 시점 이후의 제2 시점에 제1 이동체(10)에 대한 센서 데이터가 수집되는 경우, 제1 시점에 결정된 센서 데이터 보정 속성에 기초하여 제2 시점에 수집된 제1 이동체(10)에 대한 센서 데이터를 보정할 수 있고, 보정된 센서 데이터를 기반으로 제2 시점에서의 제1 이동체(10)의 상태를 판단할 수 있다.Thereafter, the control server 100, when sensor data for the first moving object 10 is collected at a second time point after the first time point, the sensor data collected at the second time point based on the sensor data correction properties determined at the first time point Sensor data of the first movable object 10 may be corrected, and a state of the first movable object 10 at a second time point may be determined based on the corrected sensor data.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 관성 데이터를 이용하여 이동체(10)의 자세를 판단하되, 이동체(10)에 탑승한 탑승자의 사용자 단말(200)의 자세에 기초하여, 판단된 이동체(10)의 자세를 검증할 수 있다. In various embodiments, the control server 100 determines the attitude of the moving object 10 using the inertial data of the moving object 10, but based on the attitude of the user terminal 200 of the occupant on the moving object 10 , the determined attitude of the movable body 10 can be verified.

보다 구체적으로, 관제 서버(100)는 네트워크(400)를 통해 사용자 단말(300)(예컨대, 스마트폰)과 연결될 수 있으며, 사용자 단말(300) 내에 구비되는 센서(예컨대, 관성 측정 센서)로부터 사용자 단말(300)에 대한 관성 데이터(예컨대, 사용자 단말(300)에 대한 9 자유도 값)을 수집할 수 있다.More specifically, the control server 100 may be connected to the user terminal 300 (eg, a smart phone) through the network 400, and the user terminal 300 may be connected to the user from a sensor (eg, an inertial measurement sensor) provided in the user terminal 300. Inertial data for the terminal 300 (eg, 9 degree of freedom values for the user terminal 300) may be collected.

이후, 관제 서버(100)는 사용자 단말(200)에 대한 관성 데이터를 기반으로 사용자 단말(300)의 자세를 판단할 수 있고, 사용자 단말(300)의 자세와 이동체(10)의 자세를 비교함으로써, 이동체(10)의 자세에 대한 검증을 수행할 수 있다. Thereafter, the control server 100 may determine the posture of the user terminal 300 based on the inertial data of the user terminal 200, and compare the posture of the user terminal 300 with the posture of the mobile body 10. , verification of the attitude of the moving object 10 can be performed.

예컨대, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 관성 데이터를 이용하여 판단된 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도와 사용자 단말(300)의 관성 데이터를 이용하여 판단된 사용자 단말(300)의 진행 방향에 대응하는 각도가 오차범위 이내의 차이를 가지는 경우, 이동체(10)의 관성 데이터를 이용하여 판단된 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도가 정확하게 산출된 것으로 판단할 수 있다.For example, the control server 100 determines the angle corresponding to the moving direction of the moving object 10 determined using the inertial data of the moving object 10 and the user terminal 300 determined using the inertial data of the user terminal 300 When the angle corresponding to the moving direction of the moving object has a difference within an error range, it can be determined that the angle corresponding to the moving direction of the moving object 10 is accurately calculated using the inertial data of the moving object 10 .

S130 단계에서, 관제 서버(100)는 S120 단계를 거쳐 판단된 복수의 이동체(10)의 상태에 기초하여, 복수의 이동체(10) 각각에 대한 위험발생을 감지할 수 있다.In step S130, the control server 100 may detect occurrence of danger to each of the plurality of moving objects 10 based on the state of the plurality of moving objects 10 determined through step S120.

여기서, 이동체(10)에 대한 위험발생을 감지하는 것은 이동체(10)에 대하여 전도, 전복 및 추락 사고가 실제로 발생되었는지 여부를 판단하는 것뿐만 아니라, 이동체(10)에 대하여 전도, 전복 및 추락 사고가 발생될 가능성이 있는 위험한 상태인지 여부를 감지하는 것을 포함할 수 있다.Here, detecting the occurrence of danger to the moving object 10 is not only determining whether an accident of overturning, overturning, or falling with respect to the moving object 10 has actually occurred, but also an accident of overturning, overturning, or falling with respect to the moving object 10. may include detecting whether a dangerous condition is likely to occur.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 동작에 관한 정보와 기 설정된 위험 판단 기준에 기초하여 이동체(10)의 상태를 안전 상태, 주의 상태, 위험 상태 또는 사고 발생 상태로 분류할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 classifies the state of the moving object 10 into a safe state, a caution state, a dangerous state, or an accident state based on information about the operation of the moving object 10 and a preset risk criterion. can do.

일례로, 관제 서버(100)는 이동체(10)에 대한 특정 방향으로의 쏠림 정도를 산출할 수 있으며, 특정 방향으로의 쏠림 정도와 기 설정된 위험 판단 기준에 기초하여 이동체(10)에 대한 상태를 안전 상태, 주의 상태, 위험 상태 또는 사고 발생 상태로 분류할 수 있다.For example, the control server 100 may calculate the degree of leaning of the moving object 10 in a specific direction, and determine the state of the moving object 10 based on the degree of leaning in the specific direction and a preset risk determination criterion. It can be classified as safe state, caution state, danger state, or accident state.

다른 예로, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도를 산출할 수 있으며, 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도와 기 설정된 위험 판단 기준에 기초하여 이동체(10)에 대한 상태를 안전 상태, 주의 상태, 위험 상태 또는 사고 발생 상태로 분류할 수 있다. 예컨대, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도가 22.5° 이하인 경우 이동체(10)의 상태를 안전 상태로 분류하고, 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도가 22.5° 초과 45° 이하인 경우 이동체(10)의 상태를 주의 상태로 분류하며, 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도가 45° 초과 67.5° 이하인 경우 이동체(10)의 상태를 위험 상태로 분류하고, 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도가 67.5° 초과인 경우 이동체(10)의 상태를 사고 발생 상태로 분류할 수 있다.As another example, the control server 100 may calculate an angle corresponding to the moving direction of the moving object 10, and based on the angle corresponding to the moving direction of the moving object 10 and a preset risk determination criterion, the moving object 10 The state can be classified into a safe state, a caution state, a dangerous state, or an accident state. For example, the control server 100 classifies the state of the moving object 10 as a safe state when the angle corresponding to the traveling direction of the moving object 10 is 22.5° or less, and the angle corresponding to the traveling direction of the moving object 10 is 22.5°. If the degree exceeds 45 ° or less, the state of the mobile body 10 is classified as a warning state, and if the angle corresponding to the traveling direction of the mobile body 10 exceeds 45 ° and is less than or equal to 67.5 °, the state of the mobile body 10 is classified as a dangerous state, , When the angle corresponding to the moving direction of the moving object 10 exceeds 67.5°, the state of the moving object 10 may be classified as an accident occurrence state.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 지역별 사고 데이터에 기초하여 지역별 위험 판단 기준을 설정할 수 있고, 지역별 위험 판단 기준 중 이동체(10)가 위치하는 지역에 대응하는 위험 판단 기준을 이용하여 이동체(10)에 대한 위험발생을 감지할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may set risk determination criteria for each region based on accident data for each region, and use the risk determination criteria corresponding to the region where the moving object 10 is located among the regional risk determination criteria for the moving object ( 10) can detect the occurrence of danger.

보다 구체적으로, 먼저, 관제 서버(100)는 복수의 지역 각각에 대한 사고 데이터를 이용하여 복수의 지역 각각에 대한 위험 판단 기준을 설정할 수 있다. 예컨대, 관제 서버(100)는 제1 지역에 대한 사고 데이터를 이용하여 제1 지역에서 사고가 발생되었을 때 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도의 평균 값을 산출할 수 있고, 산출된 평균 값을 이용하여 제1 지역에 대한 제1 위험 판단 기준을 설정할 수 있다. 또한, 관제 서버(100)는 제2 지역에 대한 사고 데이터를 이용하여 제2 지역에서 사고가 발생되었을 때 이동체(10)의 진행 방향에 대응하는 각도의 평균 값을 산출할 수 있고, 산출된 평균 값을 이용하여 제2 지역에 대한 제2 위험 판단 기준을 설정할 수 있다.More specifically, first, the control server 100 may set a risk determination criterion for each of a plurality of regions using accident data for each of a plurality of regions. For example, the control server 100 may calculate an average value of angles corresponding to the moving direction of the moving object 10 when an accident occurs in the first area using accident data for the first area, and the calculated average value A first risk determination criterion for the first region may be set using the value. In addition, the control server 100 may calculate an average value of angles corresponding to the moving direction of the moving object 10 when an accident occurs in the second area using accident data for the second area, and the calculated average value A second risk determination criterion for the second region may be set using the value.

이를 위해, 관제 서버(100)는 복수의 이동체(10)에 대한 사고 데이터를 이용하여 사전에 빅데이터 시스템을 구축할 수 있다.To this end, the control server 100 may build a big data system in advance using accident data for a plurality of moving objects 10 .

예컨대, 먼저, 관제 서버(100)는 복수의 이동체(10)에 대한 사고 데이터를 수집할 수 있고, 수집한 사고 데이터를 빅데이터 기반의 데이터 저장 방법에 따라 저장함으로써, 빅데이터 시스템을 구축할 수 있다.For example, first, the control server 100 may collect accident data for a plurality of moving objects 10 and store the collected accident data according to a big data-based data storage method, thereby constructing a big data system. there is.

여기서, 빅데이터 기반의 데이터 수집 및 저장 방법은 다양한 기술들이 기 공지(예: 빅데이터 수집 기술(로그 수집, 크롤링, 센싱, RSS, Open API) 및 빅데이터 저장 기술(NoSQL, File System, 클라우드, 네트워크))되어 있고, 상황에 따라 이러한 다양한 공지 기술들을 선택적으로 적용할 수 있는 바, 본 명세서에서는 컴퓨팅 장치(100)에 의해 수행되는 빅데이터 기반의 데이터 수집 및 저장 방법에 대해 구체적으로 개시하지 않는다.Here, the big data-based data collection and storage methods include various technologies that are already known (e.g., big data collection technologies (log collection, crawling, sensing, RSS, Open API) and big data storage technologies (NoSQL, File System, Cloud, network)), and these various known technologies can be selectively applied according to circumstances, and the present specification does not specifically disclose a method for collecting and storing data based on big data performed by the computing device 100. .

다음으로, 관제 서버(100)는 이동체(10)가 위치하는 지역에 대응하는 위험 판단 기준을 설정하기 위하여, 구축된 빅데이터 시스템으로부터 이동체(10)가 위치하는 지역에 대응하는 사고 데이터를 추출할 수 있다.Next, the control server 100 extracts accident data corresponding to the area where the moving object 10 is located from the built big data system in order to set risk judgment criteria corresponding to the area where the moving object 10 is located. can

여기서, 기 저장된 빅데이터로부터 특정 데이터를 추출하는 방법은 다양한 기술들이 기 공지(예: 빅데이터 처리 기술(대용량 데이터베이스에서 쿼리를 통해 결과값을 추출하는 방법, 실시간 처리를 통해 결과값을 추출하는 방법))되어 있고, 상황에 따라 이러한 다양한 공지 기술들을 선택적으로 적용할 수 있는 바, 본 명세서에서는 컴퓨팅 장치(100)에 의해 수행되는 빅데이터 처리 방법에 대해 구체적으로 개시하지 않는다.Here, as for the method of extracting specific data from pre-stored big data, various technologies are already known (e.g., big data processing technology (a method of extracting result values from a large database through a query, a method of extracting result values through real-time processing) )), and these various known technologies can be selectively applied according to circumstances, and the present specification does not specifically disclose the big data processing method performed by the computing device 100.

이후, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 위치에 기초하여, 복수의 위험 판단 기준 중 이동체의 위치에 대응하는 위험 판단 기준을 선택하고, 선택한 위험 판단 기준을 이용하여 이동체(10)에 대한 위험발생을 감지할 수 있다. 예컨대, 관제 서버(100)는 이동체(10)가 제1 지역에 위치하는 경우, 제1 위험 판단 기준을 이용하여 이동체(10)에 대한 위험발생을 감지할 수 있다. 또한 관제 서버(100)는 이동체(10)의 위치가 제1 지역에서 제2 지역으로 변경된 경우, 이동체(10)에 대한 위험 판단 기준을 제1 위험 판단 기준에서 제2 지역에 대응하는 제2 위험 판단 기준으로 변경할 수 있다.Thereafter, the control server 100 selects a risk determination criterion corresponding to the position of the moving object from among a plurality of risk determination criteria based on the position of the moving object 10, and uses the selected risk determination criterion for the moving object 10. danger can be detected. For example, when the moving object 10 is located in the first region, the control server 100 may detect danger to the moving object 10 using a first risk determination criterion. In addition, when the location of the moving object 10 is changed from the first area to the second area, the control server 100 sets the risk judgment criterion for the moving object 10 to the second risk corresponding to the second area from the first risk judgment standard. It can be changed according to the judgment criteria.

여기서, 관제 서버(100)는 빅데이터 시스템을 구축하고, 이를 이용하여 지역별 위험 판단 기준을 설정하는 것으로 설명하고 있으나, 이는 하나의 예시에 불과하며, 경우에 따라 빅데이터 시스템을 이용하여 지역별, 날씨별, 농지별 등 다양한 조건별 사고 데이터를 추출하고, 추출된 사고 데이터를 이용하여 다양한 조건별 위험 판단 기준을 설정할 수 있다.Here, it is described that the control server 100 builds a big data system and uses it to set risk judgment criteria for each region, but this is only an example, and in some cases, a big data system is used to determine regional and weather conditions. It is possible to extract accident data for each condition, such as by country and farmland, and set risk judgment standards for each condition using the extracted accident data.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 특정 이동체에 대한 동작에 기초하여 특정 이동체에 대한 위험발생을 감지하되, 특정 이동체와 유사한 속성을 가지는 이동체들의 관성 데이터를 이용하여 위험 판단 기준을 설정하고, 설정된 위험 판단 기준을 이용하여 특정 이동체에 대한 위험발생을 감지할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 detects the occurrence of danger to a specific moving object based on an operation of the specific moving object, but sets a risk determination criterion using inertial data of moving objects having properties similar to that of the specific moving object, It is possible to detect the occurrence of danger to a specific moving object by using the set risk judgment criteria.

이동체(10)가 트랙터인 경우, 앞바퀴가 뒷바퀴에 비해 작고, 차체가 높으며, 중량이 무겁기 때문에 일반적인 차량(예컨대, 승용차 등) 대비 높은 무게 중심점을 가지며, 이에 따라, 트랙터가 특정 방향으로 약간의 쏠림이 발생하더라도 쉽게 전도, 전복되거나 추락 사고가 발생할 수 있기 때문에 일반적인 차량과 동일한 위험 판단 기준을 적용시키기 어렵다는 문제가 있다.When the moving object 10 is a tractor, since the front wheels are smaller than the rear wheels, the body is high, and the weight is heavy, it has a high center of gravity compared to a general vehicle (eg, a passenger car). Accordingly, the tractor is slightly tilted in a specific direction Even if this occurs, there is a problem that it is difficult to apply the same risk judgment standard as a general vehicle because it can easily overturn, overturn, or fall.

또한, 이동체(10)가 트랙터라 하더라도, 트랙터의 브랜드별로 무게 중심점이 상이하고, 트랙터에 로더가 부착되어 있는지 여부에 따라서도 무게 중심점이 달라지기 때문에, 모든 이동체(10)에 대하여 획일화된 위험 판단 기준을 적용시키기 어렵다는 문제가 있다.In addition, even if the movable body 10 is a tractor, the center of gravity is different for each brand of tractor and the center of gravity is different depending on whether or not the loader is attached to the tractor, so uniform risk for all movable bodies 10 There is a problem that it is difficult to apply the judgment standard.

이러한 점을 고려하여, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 속성(예컨대, 이동체(10)의 종류, 브랜드, 로더와 같은 파츠 장착 여부 등)에 기초하여 서로 다른 위험 판단 기준을 적용시킬 수 있다. Considering this point, the control server 100 may apply different risk judgment criteria based on the properties of the moving object 10 (eg, the type, brand, whether or not parts such as a loader are mounted on the moving object 10, etc.) there is.

보다 구체적으로, 먼저, 관제 서버(100)는 제1 이동체의 동작에 기초하여 제1 이동체에 대한 위험발생을 감지하고자 하는 경우, 복수의 제2 이동체의 속성과 제1 이동체의 속성(예컨대, 제1 이동체의 종류, 브랜드, 파츠 장착 여부 및 장착된 파츠의 종류 등) 간의 유사도를 산출할 수 있다. 예컨대, 관제 서버(100)는 자카드 유사도(Jaccard similarity) 산출 방법에 기초하여, 복수의 제2 이동체 각각과 제1 이동체에 대한 전체 속성(합집합) 중 공통된 속성(교집합)의 비율을 유사도로 산출할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.More specifically, first, when the control server 100 intends to detect the occurrence of danger to the first moving object based on the operation of the first moving object, the plurality of second moving object attributes and the first moving object attributes (e.g., the first moving object) 1 It is possible to calculate the degree of similarity between types of moving objects, brands, whether or not parts are mounted, and types of mounted parts, etc.). For example, the control server 100 calculates a ratio of a common attribute (intersection) among all attributes (union) of each of the plurality of second moving objects and the first moving object as a similarity based on a Jaccard similarity calculation method. may, but is not limited thereto.

이후, 관제 서버(100)는 복수의 제2 이동체 중 제1 이동체와의 유사도가 기 설정된 값 이상인 적어도 하나의 제2 이동체를 선택할 수 있고, 적어도 하나의 제2 이동체에 대한 위험발생이 감지됐을 때의 관성 데이터를 이용하여 위험 판단 기준을 설정할 수 있다. 예컨대, 관제 서버(100)는 적어도 하나의 제2 이동체에 대한 위험발생이 감지됐을 때의 관성 데이터의 평균 값을 위험 판단 기준을 설정할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Thereafter, the control server 100 may select at least one second moving object having a similarity with the first moving object of a plurality of second moving objects equal to or greater than a predetermined value, and when a danger to the at least one second moving object is detected. Risk judgment criteria can be set using the inertia data of For example, the control server 100 may set an average value of inertial data when danger to at least one second moving object is detected as a risk determination criterion, but is not limited thereto.

이후, 관제 서버(100)는 적어도 하나의 제2 이동체에 대한 위험발생이 감지됐을 때의 관성 데이터에 기초하여 설정된 위험 판단 기준과 제1 이동체의 동작에 기초하여 제1 이동체의 상태를 안전 상태, 주의 상태, 위험 상태 또는 사고 발생 상태로 분류할 수 있다.Thereafter, the control server 100 sets the state of the first movable object to a safe state, based on the operation of the first movable object and the risk determination criterion set based on the inertial data when danger to at least one second movable object is detected. It can be classified as a caution state, a dangerous state, or an accident state.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 운행에 대한 안정도에 기초하여 이동체(10)에 대한 상태를 안전 상태, 주의 상태, 위험 상태 또는 사고 발생 상태로 분류할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may classify the state of the movable object 10 into a safe state, a caution state, a dangerous state, or an accident state based on the stability of the operation of the movable object 10 .

예컨대, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 운행에 대한 안정도가 제1 값 이상인 경우 이동체(10)에 대한 상태를 안전 상태로 분류할 수 있고, 이동체(10)의 운행에 대한 안정도가 제2 값 이상 제1 값 미만인 경우 이동체(10)에 대한 상태를 주의 상태로 분류할 수 있으며, 이동체(10)의 운행에 대한 안정도가 제3 값 이상 제2 값 미만인 경우 이동체(10)에 대한 상태를 위험 상태로 분류할 수 있고, 이동체(10)의 운행에 대한 안정도가 제3 값 미만인 경우 이동체(10)에 대한 상태를 사고 발생 상태로 분류할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.For example, the control server 100 may classify the state of the moving object 10 as a safe state when the stability of the driving of the moving object 10 is greater than or equal to a first value, and the stability of the driving of the moving object 10 is If the value is greater than or equal to 2 and less than the first value, the state of the moving object 10 may be classified as a warning state, and if the stability of the operation of the moving object 10 is greater than or equal to the third value and less than the second value, the state of the moving object 10 may be classified as a dangerous state, and if the stability of the operation of the moving object 10 is less than the third value, the state of the moving object 10 may be classified as an accident occurrence state. However, it is not limited thereto.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 상태와 위험 판단 기준에 기초하여 이동체(10)에 위험발생이 감지되는 경우, 이동체(10)에 탑승한 탑승자에게 위험발생에 관한 경고 알림을 제공할 수 있다. 예컨대, 관제 서버(100)는 이동체(10)에 대한 위험발생이 감지되는 것으로 판단되는 경우, 경고 알림 출력 모듈(250)의 동작을 제어하는 제어명령을 출력함으로써, 경고 알림 출력 모듈(250)에 포함된 경고등과 스피커가 동작하도록 할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 warns the occupant of the moving object 10 about the occurrence of danger when danger is detected in the moving object 10 based on the state of the moving object 10 and the risk determination criterion. Notifications can be provided. For example, when it is determined that danger to the moving object 10 is detected, the control server 100 outputs a control command for controlling the operation of the warning notification output module 250 to the warning notification output module 250. The included warning lights and speakers can be activated.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 자세 및 동작에 기초하여 이동체(10)를 안전 상태, 주의 상태, 위험 상태 또는 사고 발생 상태로 분류하되, 이동체(10)의 상태 분류 결과에 기초하여 서로 다른 속성을 가지는 경고 알림을 제공할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 classifies the moving object 10 into a safe state, a caution state, a dangerous state, or an accident state based on the posture and motion of the moving object 10, but classifies the state of the moving object 10 Based on the results, alert notifications with different properties can be provided.

일례로, 관제 서버(100)는 복수의 이동체 중 적어도 하나의 이동체가 안전 상태로 분류되는 경우, 별도의 경고 알림을 제공하지 않도록 하거나 경고 알림 출력 모듈(250)의 경고등의 동작을 제어하여 경고등을 통해 제1 색상의 신호(예: 녹색 신호)가 출력되도록 할 수 있다.For example, when at least one of the plurality of moving objects is classified as a safe state, the control server 100 does not provide a separate warning notification or controls the operation of the warning light of the warning notification output module 250 to turn on the warning light. Through this, a signal of the first color (eg, a green signal) may be output.

또한, 관제 서버(100)는 복수의 이동체 중 적어도 하나의 이동체가 주의 상태로 분류되는 경우, 적어도 하나의 이동체에 탑승한 탑승자에게 제1 속성을 가지는 경고 알림(예컨대, 경고등을 통해 제2 색상의 신호(예: 황색 신호)를 출력 및 스피커를 통해 주의 상태에 대응하는 음성 신호(예컨대, 제1 크기의 경고음)를 출력)을 제공할 수 있다.In addition, the control server 100, when at least one of the plurality of moving objects is classified as a caution state, alerts the occupant of the at least one moving object with a first attribute (eg, a warning light of a second color through a warning light). A signal (eg, a yellow signal) may be output and an audio signal (eg, a warning sound of a first level) corresponding to an attention state may be output through a speaker.

또한, 관제 서버(100)는 적어도 하나의 이동체가 위험 상태로 분류되는 경우, 적어도 하나의 이동체에 탑승한 탑승자에게 제2 속성을 가지는 경고 알림(예컨대, 경고등을 통해 제3 색상의 신호(예: 적색 신호)를 출력 및 스피커를 통해 위험 상태에 대응하는 음성 신호(예컨대, 제2 크기의 경고음)를 출력)을 제공할 수 있다.In addition, when the at least one moving object is classified as a dangerous state, the control server 100 sends a warning notification having a second property to the occupant on the at least one moving object (eg, a signal of a third color through a warning light (eg, a warning light)). A red signal) may be output and a voice signal (eg, a warning sound of a second size) corresponding to a dangerous state may be output through a speaker.

또한, 관제 서버(100)는 적어도 하나의 이동체가 사고 발생 상태로 분류되는 경우, 적어도 하나의 이동체에 탑승한 탑승자에게 제3 속성을 가지는 경고 알림(예컨대, 경고등을 통해 제3 색상의 신호(예: 적색 신호)를 출력 및 스피커를 통해 사고 발생 상태에 대응하는 음성 신호(예컨대, 제3 크기의 경고음)를 출력)을 제공할 수 있다.In addition, when at least one moving object is classified as an accident occurrence state, the control server 100 sends a warning notification having a third attribute to the occupant of the at least one moving object (eg, a signal of a third color through a warning light (eg, a warning light)). : A red signal) may be output and a voice signal (eg, a warning sound of a third level) corresponding to an accident state may be output through a speaker.

다른 예로, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 상태가 안전 상태인 것으로 판단되는 경우 경고 알림 출력 모듈(250)이 제1 주기마다 경고 알림을 출력하도록 제어할 수 있고, 이동체(10)의 상태가 주의 상태인 것으로 판단되는 경우 경고 알림 출력 모듈(250)이 제1 주기보다 짧은 제2 주기마다 경고 알림을 출력하도록 제어할 수 있으며, 이동체(10)의 상태가 위험 상태인 것으로 판단되는 경우 경고 알림 출력 모듈(250)이 제2 주기보다 짧은 제3 주기마다 경고 알림을 출력하도록 제어할 수 있고, 이동체(10)의 상태가 사고 발생 상태인 것으로 판단되는 경우 경고 알림 출력 모듈(250)이 경고 알림을 연속적으로 출력하도록 제어할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.As another example, the control server 100 may control the warning notification output module 250 to output a warning notification every first period when it is determined that the state of the moving object 10 is in a safe state, and When it is determined that the state is a warning state, the warning notification output module 250 may be controlled to output a warning notification every second cycle shorter than the first cycle, and when it is determined that the state of the moving object 10 is a dangerous state The warning notification output module 250 can be controlled to output a warning notification every third period shorter than the second period, and when it is determined that the state of the moving object 10 is in an accident state, the warning notification output module 250 It can be controlled to continuously output warning notifications. However, it is not limited thereto.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 제1 이동체(10)의 상태와 위험 판단 기준에 기초하여 제1 이동체(10)에 위험발생이 감지되는 경우, 제1 이동체(100에 탑승한 탑승자에게 위험발생에 따른 경고 알림을 제공하되, 제1 이동체(10)가 위치하는 지점을 중심으로 소정의 범위 내에 적어도 하나의 제2 이동체(10)가 위치하는 경우, 적어도 하나의 제2 이동체(10)들의 상태와 관계없이 적어도 하나의 제2 이동체(10)에 탑승한 탑승자에게도 위험발생에 대응하는 경고 알림을 제공할 수 있다.In various embodiments, the control server 100, when danger is detected in the first movable body 10 based on the state of the first movable body 10 and the risk determination criterion, informs the occupant of the first movable body 100. Provides a warning notification according to the occurrence of danger, but when at least one second movable body 10 is located within a predetermined range around the point where the first movable body 10 is located, at least one second movable body 10 Regardless of their state, a warning notification corresponding to the occurrence of danger may be provided to the occupants who board the at least one second movable body 10 .

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 특정 지역 내에 위치하는 복수의 이동체(10) 중 기 설정된 개수의 이동체(10)에 대하여 위험발생이 감지되는 경우, 특정 지역을 위험 지역으로 설정할 수 있고, 특정 지역 내에 진입한 모든 이동체(10)를 대상으로 이동체(10)의 상태와 관계없이 위험발생에 대응하는 경고 알림을 제공할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 may set a specific area as a dangerous area when danger is detected for a predetermined number of moving objects 10 among a plurality of moving objects 10 located in a specific area, A warning notification corresponding to occurrence of danger may be provided to all moving objects 10 that have entered a specific area, regardless of the state of the moving objects 10 .

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 상태와 위험 판단 기준에 기초하여 이동체(100에 위험발생이 감지되는 경우, 이동체(10)에 탑승한 탑승자에게 위험발생에 따른 경고 알림과 함께 발생된 위험에 대한 가이드 정보를 제공할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 notifies an occupant of the moving object 10 with a warning according to the occurrence of danger when danger is detected in the moving object 100 based on the state of the moving object 10 and the risk determination criterion. It can provide guidance information on the risks that have occurred with it.

여기서, 가이드 정보는 이동체(10)에 발생된 위험에 대한 조치 방법 및 대처 방법에 관한 정보를 포함하며, 증강 현실(Augmented Reality) 또는 가상 현실(Virtual Reality)을 기반으로 제공되는 정보일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Here, the guide information includes information on how to take action and how to cope with the danger occurring in the moving object 10, and may be information provided based on augmented reality or virtual reality. Not limited to this.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 복수의 이동체(10) 중 적어도 하나의 이동체(10)가 사고 발생 상태로 분류됨에 따라 적어도 하나의 이동체(10)에 사고가 발생된 것으로 판단되는 경우, 119 안전신고센터 서버로 적어도 하나의 이동체(10)에 발생된 사고에 대응하는 신고 접수를 요청할 수 있다.In various embodiments, when the control server 100 determines that an accident has occurred in at least one moving object 10 as at least one moving object 10 among a plurality of moving objects 10 is classified as an accident occurrence state, A report reception corresponding to an accident occurring in at least one moving object 10 may be requested to the 119 Safety Report Center server.

이때, 관제 서버(100)는 적어도 하나의 이동체(10)에 사고가 발생된 것으로 판단됨에 따라 적어도 하나의 이동체(10)에 탑승한 탑승자에게 경고 알림을 제공함에 따라 탑승자로부터 사고 발생에 대한 신고를 요청하는 피드백을 획득하거나 또는 경고 알림을 제공한 시점부터 소정의 시간 내에 탑승자로부터 피드백을 획득하지 못한 경우에만 119 안전신고센터 서버로 적어도 하나의 이동체에 발생된 사고에 대응하는 신고 접수를 요청함으로써, 부정확한 상태 판단으로 인해 잘못된 신고 접수가 요청되는 것을 방지할 수 있다.At this time, the control server 100 determines that an accident has occurred in at least one moving object 10 and provides a warning notification to the occupant on at least one moving object 10 to report the accident from the occupant. By requesting the 119 Safety Report Center server to receive a report in response to an accident that occurred in at least one moving object only when the requested feedback is obtained or the feedback from the occupant is not obtained within a predetermined time from the time the warning notification is provided, It is possible to prevent an incorrect report submission from being requested due to an inaccurate state judgment.

다양한 실시예에서, 관제 서버(100)는 이동체(10)의 위험발생이 감지됨에 따라 이동체(10)의 위험발생에 따른 경고 알림을 제공하되, 이동체(10)가 위치하는 지점에 기초하여 경고 알림 속성을 결정하고, 결정된 경고 알림 속성에 따라 경고 알림을 제공할 수 있다. 예컨대, 관제 서버(100)는 제1 지점에 위치하는 이동체(10)의 동작에 기초하여 제1 지점에 위치하는 이동체(10)에 대한 위험발생이 감지되는 경우, 제1 지점에 위치하는 이동체(10)에 탑승한 탑승자에게 위험발생에 따른 경고 알림을 제공하되, 제1 지점에서의 복수의 이동체에 대한 주행 이력 데이터 및 사고 이력 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 제1 지점에 대한 경고 알림의 종류, 제공방법, 크기 및 횟수를 포함하는 경고 알림 속성을 결정할 수 있고, 경고 알림 속성에 기초하여 제1 지점에 위치하는 이동체(10)에 탑승한 탑승자에게 위험발생에 따른 경고 알림을 제공할 수 있다.In various embodiments, the control server 100 provides a warning notification according to the dangerous occurrence of the moving object 10 as the dangerous occurrence of the moving object 10 is detected, but the warning notification is based on the point where the moving object 10 is located. Attributes may be determined, and alert notifications may be provided according to the determined alert notification attributes. For example, the control server 100 detects a danger to the moving object 10 located at the first point based on the operation of the moving object 10 located at the first point, the moving object located at the first point ( 10) Provides a warning notification according to the occurrence of danger to the occupant on board, but based on at least one of driving history data and accident history data for a plurality of moving objects at the first point, a type of warning notification for the first point, It is possible to determine the warning notification properties including the provision method, size, and number of times, and based on the warning notification properties, a warning notification according to occurrence of danger can be provided to the occupants of the moving object 10 located at the first point.

전술한 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 방법은 도면에 도시된 순서도를 참조하여 설명하였다. 간단한 설명을 위해 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 방법은 일련의 블록들로 도시하여 설명하였으나, 본 발명은 상기 블록들의 순서에 한정되지 않고, 몇몇 블록들은 본 명세서에 도시되고 시술된 것과 상이한 순서로 수행되거나 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 본 명세서 및 도면에 기재되지 않은 새로운 블록이 추가되거나, 일부 블록이 삭제 또는 변경된 상태로 수행될 수 있다. 이하, 도 12 내지 도 55를 참조하여, 관제 서버(100)가 제공하는 UI에 대해 보다 구체적으로 설명하도록 한다.A method for controlling risk occurrence of a moving object using sensor data calibrated according to the attributes of the aforementioned moving object has been described with reference to the flow chart shown in the drawings. For a brief explanation, the risk control method of a moving object using sensor data calibrated according to the attributes of the moving object has been illustrated and described as a series of blocks, but the present invention is not limited to the order of the blocks, and some blocks are described herein. It may be performed in a different order than shown and performed concurrently or in a different order. In addition, new blocks not described in the present specification and drawings may be added, or some blocks may be deleted or changed. Hereinafter, the UI provided by the control server 100 will be described in more detail with reference to FIGS. 12 to 55 .

도 12 내지 도 55는 다양한 실시예에서, 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 서버가 제공하는 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 예시적으로 도시한 도면이다.12 to 55 illustratively illustrate a user interface (UI) provided by a server for controlling risk occurrence of a moving object using sensor data calibrated according to a property of the moving object in various embodiments.

먼저, 도 12를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 전체상황정보를 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 모니터링 관련 시스템에서 발생된 주요 이벤트들을 주제별로 요약하여 각 리스트로 제공할 수 있으며, UI에 출력된 "[더보기]" 버튼을 선택할 경우 해당 메뉴로 페이지가 이동할 수 있다.First, referring to FIG. 12 , the UI provided by the control server 100 may provide overall situation information. The UI provided by the control server 100 can summarize major events generated in the monitoring-related system by topic and provide them as a list, and when the "[More]" button displayed on the UI is selected, the page moves to the corresponding menu. can

다음으로, 도 13을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 지도 정보를 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 사 업소의 사업구역에 해당하는 중심지도를 표출할 수 있고, 농기계 종류에 따른 구분표시 등 지도의 변화를 표시할 수 있으며, 농기계 운행상태에 따른 안전/유의/위험/사고 및 고장접수 등 선별적으로 결과를 표시할 수 있다.Next, referring to FIG. 13 , the UI provided by the control server 100 may provide map information. The UI provided by the control server 100 can display a central map corresponding to the business area of the business place, display changes in the map such as classification according to the type of agricultural machine, and safety/caution according to the operating state of the agricultural machine. Results can be displayed selectively, such as /hazard/accident and failure report.

다음으로, 도 14를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 자동입출고 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 임대 기간 내에서 센서가 정상 작동 중인 경우, 해당 임대사업소 근방 위치의 좌표가 확인되면, 자동으로 시스템에서 “출고 또는 반납(입고)”으로 처리(관리자 수동 출고/반납도 가능)할 수 있다. 여기서, 임대사업소 근접을 통한 출고/반납의 시스템 식별을 위한 범위의 기준 거리는 해당 임대사업소 위치 중심으로부터 반경 100m(유효식별섹터: 전방위 횡단 최대 200m 범위)일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Next, referring to FIG. 14 , the UI provided by the control server 100 may provide an automatic entry/exit function. In the UI provided by the control server 100, if the sensor is operating normally within the rental period and the coordinates of the location near the rental office are confirmed, the system automatically processes it as “shipment or return (receipt)” (manager manual shipment). / return is also possible). Here, the reference distance of the range for system identification of release/return through proximity to the rental office may be a radius of 100m from the center of the location of the rental office (effective identification sector: range of up to 200m across all directions), but is not limited thereto.

다음으로 도 15를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 고장신고접수 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 농민용 모바일앱 서비스에서 신청접수 된 내용의 확인과 처리가 가능하고, 관리자 조치사항 메모 등을 통해 처리상황 기록, 보존의 관리가 가능하며, 고장신고가 접수된 목록을 리스트로 노출할 수 있다.Next, referring to FIG. 15 , the UI provided by the control server 100 may provide a failure report reception function. The UI provided by the control server 100 enables confirmation and processing of application received from the mobile app service for farmers, management of processing status records and preservation through administrator action memos, etc., and failure reports are received. A list can be exposed as a list.

다음으로, 도 16을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 상단 알림패널을 포함할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI의 상단 알림패널 영역은 문자발송정보, 경계농기계현황, 예약접수현황의 건수 확인이 가능하고, 바로가기 링크 적용을 통해 페이지 이동이 가능하며, 다이내믹 패널의 항시 고정 기능을 제공할 수 있다.Next, referring to FIG. 16 , the UI provided by the control server 100 may include an upper notification panel. In the notification panel area at the top of the UI provided by the control server 100, it is possible to check the number of text message transmission information, the status of alert agricultural machinery, and the status of reservation reception, and it is possible to move the page by applying a shortcut link, and the dynamic panel is always fixed. function can be provided.

다음으로, 도 17 내지 도 23을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 사용자 등록 기능을 제공할 수 있다.Next, referring to FIGS. 17 to 23 , the UI provided by the control server 100 may provide a user registration function.

예컨대, 도 17을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 기관등록 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 시스템 사용 주체(기관) 식별을 위해 시스템의 운영과 소유자의 기준이 되는 기초정보를 등록하는 과정을 제공하며, 해당 과정을 거쳐야 시스템을 이용할 수 있는 형태로 구현될 수 있다.For example, referring to FIG. 17 , the UI provided by the control server 100 may provide an institution registration function. The UI provided by the control server 100 provides a process of registering basic information that is the standard for the operation of the system and the owner to identify the subject (institution) using the system, and is implemented in a form in which the system can be used only after the process. It can be.

또한, 도 18을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 지역분류 등록 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 정책이 규정한 행정권역 분류를 등록/관리할 수 있고, 조회하고자 하는 지역 또는 등록하려는 기관의 행정구역을 관리하고 분류할 수 있다. 또한, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 주요정보/지도정보의 지역을 구분해 조회 또는 모니터링을 위해 행정권역 단위 지역분류를 등록하기 위한 기능을 제공할 수 있다.Also, referring to FIG. 18 , the UI provided by the control server 100 may provide a regional classification registration function. The UI provided by the control server 100 can register/manage the administrative area classification defined by the policy, and manage and classify the area to be inquired or the administrative district of the institution to be registered. In addition, the UI provided by the control server 100 may provide a function for registering regional classification in administrative area units for inquiry or monitoring by dividing regions of main information/map information.

또한, 도 19 내지 도 23을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 관리자 등록 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 관리 업무를 수행하는 관리자의 임무에 맞는 기능 접근 및 편집의 권한이 부여된 계정을 발급하고 관리할 수 있다.Also, referring to FIGS. 19 to 23 , the UI provided by the control server 100 may provide a manager registration function. The UI provided by the control server 100 may issue and manage accounts granted with permission to access and edit functions suitable for the duties of a manager performing management tasks.

예컨대, 도 19를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 시스템이 분류/식별해야 하는 관리자 등급을 구분하고 코드를 부여하는 관리자코드(등급) 등록 기능을 제공할 수 있다. For example, referring to FIG. 19 , the UI provided by the control server 100 may provide a manager code (level) registration function that distinguishes manager levels to be classified/identified by the system and assigns codes.

또한, 도 20을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 관리자 권한을 통제하기 위한 시스템의 분류/식별하는 권한코드(권한정보) 등록 기능을 제공할 수 있다. In addition, referring to FIG. 20 , the UI provided by the control server 100 may provide an authorization code (authorization information) registration function for classifying/identifying a system for controlling administrator authorization.

또한, 도 21을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 각 레벨 관리자의 메뉴별<읽기, 쓰기, 수정, 삭제> 권한의 허용 여부를 설정할 수 있는 권한 부여 기능을 제공할 수 있다. In addition, referring to FIG. 21 , the UI provided by the control server 100 may provide an authorization function capable of setting whether to allow <read, write, modify, delete> authorization for each menu of each level manager.

또한, 도 22를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 권한을 부여하고 계정을 발급 또는 관리할 수 있는 관리자 등록 기능을 제공할 수 있다. Also, referring to FIG. 22 , the UI provided by the control server 100 may provide an administrator registration function capable of granting authority and issuing or managing an account.

또한, 도 23을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 농민회원등록 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 농민용 모바일앱을 설치한 가입 회원의 데이터를 관리하거나, 관리자가 직접 회원을 등록시키고 관리를 할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.In addition, referring to FIG. 23 , the UI provided by the control server 100 may provide a farmer member registration function. The UI provided by the control server 100 may provide a function for managing data of a subscribed member who has installed a mobile app for farmers or for a manager to directly register and manage members.

다음으로, 도 24 내지 도 26을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 농기계 등록 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI를 통해 임대사업소에서 관리하는 농기계를 등록/관리할 수 있고, 등록된 농기계의 목록과 적용된 센서, 임대 히스토리 등 정보 열람이 가능하다.Next, referring to FIGS. 24 to 26 , the UI provided by the control server 100 may provide an agricultural machine registration function. Through the UI provided by the control server 100, it is possible to register/manage agricultural machines managed by the rental office, and it is possible to view information such as a list of registered agricultural machines, applied sensors, and rental history.

예컨대, 도 24를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 시스템이 분류/식별해야 하는 농기계 장비를 형태별, 유형별로 등록할 수 있는 농기계 코드 등록 기능을 제공할 수 있다.For example, referring to FIG. 24 , the UI provided by the control server 100 may provide an agricultural machine code registration function capable of registering agricultural machine equipment to be classified/identified by the system by type and type.

또한, 도 25를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 작업 단계와 농업기계 형태에 따른 농기계 분류 등록/관리가 가능한 농기계 분류 등록 기능을 제공할 수 있다.In addition, referring to FIG. 25 , the UI provided by the control server 100 may provide an agricultural machine classification registration function capable of registering/managing agricultural machine classification according to work steps and types of agricultural machines.

또한, 도 26을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 농기계 등록 기능을 제공할 수 있다. Also, referring to FIG. 26 , the UI provided by the control server 100 may provide an agricultural machine registration function.

다음으로, 도 27 내지 도 30을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 센서 등록 기능을 제공할 수 있으며, 관제 서버(100)가 제공하는 UI를 통해 임대사업소의 대여 농기계에 적용되는 센서 장비를 등록/관리할 수 있다.Next, referring to FIGS. 27 to 30, the UI provided by the control server 100 may provide a sensor registration function, and through the UI provided by the control server 100, applied to the rental agricultural machinery of the rental office You can register/manage sensor equipment.

예컨대, 도 27을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 시스템이 분류/식별해야 하는 센서기기를 형태별/유형별로 등록 가능한 센서 코드 등록 기능을 제공할 수 있다.For example, referring to FIG. 27 , the UI provided by the control server 100 may provide a sensor code registration function capable of registering sensor devices to be classified/identified by the system by shape/type.

또한, 도 28을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 센서 등록 기능을 제공할 수 있다.Also, referring to FIG. 28 , the UI provided by the control server 100 may provide a sensor registration function.

또한, 도 29 및 도 30을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 시스템에 등록된 센서와 매칭 또는 매칭된 센서의 정보 조회/관리를 할 수 있는 센서 매칭 기능을 제공할 수 있다.Also, referring to FIGS. 29 and 30 , the UI provided by the control server 100 may provide a sensor matching function capable of matching sensors registered in the system or searching/managing information of the matched sensors.

다음으로, 도 31 및 도 32를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 공지사항 등록 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI를 통해 농민 회원 대상 또는 관리자 대상의 공지사항을 작성/등록/조회가 가능하고, 해당 공지사항들은 모두 관리자가 직접 작성하고 게시글을 등록할 수 있다. Next, referring to FIGS. 31 and 32 , the UI provided by the control server 100 may provide a notice registration function. Through the UI provided by the control server 100, it is possible to create/register/view notices for farmers members or managers, and managers can directly write all of the notices and register posts.

예컨대, 도 31을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 농민용 공지사항 등록 기능을 제공할 수 있다. 농민용 공지사항은 회원으로 가입한 농민을 대상으로 알리기 위한 공지로 안전교육/기타공지 등 알릴 필요가 있는 내용이 있을 때 사용될 수 있다.For example, referring to FIG. 31 , the UI provided by the control server 100 may provide a notice registration function for farmers. Notices for farmers are notices for farmers who have joined as members, and can be used when there are contents that need to be notified, such as safety education/other notices.

또한, 도 32를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 관리자용 공지사항 등록 기능을 제공할 수 있다. 관리자용 공지사항은 시스템을 관리하는 관리자에게 공지할 내용을 관리자가 등록해 관제 업무의 담당자들에게 전파할 목적으로 사용될 수 있다.Also, referring to FIG. 32 , the UI provided by the control server 100 may provide a notice registration function for administrators. Announcements for administrators may be used for the purpose of disseminating notifications to managers in charge of control tasks by registering content to be notified to administrators who manage the system.

다음으로, 도 33을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 펌웨어 등록 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI를 통해 센서 관련 펌웨어를 등록/관리할 수 있다. 여기서, 펌웨어는 센서 내 모듈 정보를 업데이트하기 위한 목적일 수 있다.Next, referring to FIG. 33 , the UI provided by the control server 100 may provide a firmware registration function. Sensor-related firmware can be registered/managed through the UI provided by the control server 100 . Here, the firmware may be for updating module information in the sensor.

다음으로, 도 34를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 모바일앱 등록 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI를 통해 농민회원 전용 각 안드로이드(AOS), 애플(iOS) 모바일앱의 관리를 위해 APK 파일의 버전, 개선내용 등을 포함해 무형의 자산으로 등록하고 관리할 수 있다.Next, referring to FIG. 34 , the UI provided by the control server 100 may provide a mobile app registration function. Through the UI provided by the control server 100, for the management of each Android (AOS) and Apple (iOS) mobile apps for farmer members, it is possible to register and manage as intangible assets, including APK file versions and improvements. there is.

다음으로, 도 35 내지 도 38을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 교육 등록 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI를 통해 제공되는 교육 등록 기능은 농기계 임대(렌탈)를 위한 예약신청자 대상의 의무 안전교육 등 수료 과정에 대한 안내 및 정보제공을 위한 게시 관리의 기능이며, 대상자에 안전교육, 교육과정 안내와 같은 관련 정보를 제공할 수 있다. Next, referring to FIGS. 35 to 38 , the UI provided by the control server 100 may provide an education registration function. The training registration function provided through the UI provided by the control server 100 is a posting management function for providing guidance and information on the completion process, such as mandatory safety training for reservation applicants for agricultural machine rental (rental), and Relevant information such as safety education and curriculum guidance can be provided.

예컨대, 도 35 및 도 36을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 관리자의 게시를 통해 농민(회원)이 모바일에서 교육정보의 내용을 열람할 수 있는 교육안내 등록 기능을 제공할 수 있다.For example, referring to FIGS. 35 and 36, the UI provided by the control server 100 can provide an education guide registration function through which farmers (members) can view the contents of education information on mobile through a manager's posting. there is.

또한, 도 37 및 도 38을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 교육별 검색 및 교육을 수료한 인원수 확인/관리를 할 수 있는 수료현황 등록 기능을 제공할 수 있다.In addition, referring to FIGS. 37 and 38 , the UI provided by the control server 100 may provide a completion status registration function capable of searching for each training and checking/managing the number of people who have completed training.

다음으로, 도 39 내지 도 41을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 예약접수 관리 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI를 통해 제공되는 예약접수 관리 기능은 예약을 희망하는 농기계 종류, 임대 기간과 같은 예약의 신청사항을 접수/확인하며, 예약의 승인/반려 등 업무를 수행하기 위한 기능으로 구성되며, 예약 일정을 쉽게 확인하고, 임대 가능의 여부 등을 판단할 수 있으며, 임대 농기계의 배정 등을 시각적, 효율적으로 할 수 있고, 캘린더 형태로 스케쥴의 관리와 예약현황을 쉽게 식별하고 관리할 수 있다.Next, referring to FIGS. 39 to 41 , the UI provided by the control server 100 may provide a reservation reception management function. The reservation reception management function provided through the UI provided by the control server 100 is to receive/confirm reservation requests such as the type of agricultural machine desired for reservation and the rental period, and to perform tasks such as approval/rejection of the reservation. It is composed of functions, and it is possible to easily check the reservation schedule, determine whether or not it is possible to rent, etc., and to visually and efficiently assign rental agricultural machines, to easily identify schedule management and reservation status in the form of a calendar, can manage

예컨대, 도 39를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 예약 접수 등록 및 수정 기능을 제공할 수 있다.For example, referring to FIG. 39 , the UI provided by the control server 100 may provide reservation reception registration and modification functions.

또한, 도 40을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 예약을 수동으로 등록하거나, 모바일앱을 통해 승인/반려가 필요한 예약접수 내역은 예약접수목록 메뉴에서 확인할 수 있는 접수내역 조회 기능을 제공할 수 있다. 여기서, 예약접수가 승인된 현황은 예약완료 현황에서 확인이 가능하다.In addition, referring to FIG. 40, the UI provided by the control server 100 is a reception history search function that can manually register a reservation or check reservation reception details that require approval / rejection through a mobile app in the reservation reception list menu can provide. Here, the status of approval of reservation reception can be checked in the status of reservation completion.

또한, 도 41을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 예약내역, 임대 및 반납처리 내역, 검색기능을 제공하고 달력의 형태로 현황을 쉽게 식별하고 파악할 수 있는 현황 캘린더 조회 기능을 제공할 수 있다. 여기서, 관리자가 승인한 예약 내역은 임대중으로 처리될 수 있다.In addition, referring to FIG. 41, the UI provided by the control server 100 provides reservation details, rental and return processing details, and a search function, and provides a current calendar search function to easily identify and grasp the current status in the form of a calendar can do. Here, reservation details approved by the manager may be processed as being rented.

다음으로, 도 42 내지 도 44를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 입출고 관리 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI를 통해 대여용으로 보유/관리하는 농기계의 입/출고를 관리할 수 있으며, 날짜의 구간설정 등을 통해 조회 가능하고, 각 농기계의 대여 현황, 입고된 농기계 구분, 입고 예정인 농기계를 체크/관리 가능하다.Next, referring to FIGS. 42 to 44 , the UI provided by the control server 100 may provide a storage/receiving management function. Through the UI provided by the control server 100, it is possible to manage the arrival / departure of agricultural machines held / managed for rental, and it is possible to inquire through the setting of the date section, etc., the rental status of each agricultural machine, It is possible to check/manage the agricultural machinery scheduled to be warehousing.

예컨대, 도 42 및 도 43을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 입출고 등록 및 수정 기능을 제공할 수 있다.For example, referring to FIGS. 42 and 43 , the UI provided by the control server 100 may provide input/output registration and modification functions.

또한, 도 44를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 입출고 내역 조회 기능을 제공할 수 있다.In addition, referring to FIG. 44 , the UI provided by the control server 100 may provide a function of checking in/out details.

다음으로, 도 45 및 도 46을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 고장접수 관리 기능을 제공할 수 있다. 관제 서버(100)가 제공하는 UI를 통해 제공하는 고장접수 관리 기능은 민용 모바일앱에서 버튼 터치로 고장신고 A/S 출동 요청의 접수된 내용을 관리하는 기능이며, 고장에 따른 신고의 접수내용 확인 및 조치 관리를 할 수 있다. 또한, 고장신고 종류에 따라 분류조회/전체조회가 가능하고, 관리자가 직접 처리상태를 수정할 수 있으며, 조치사항과 관련된 메모를 통해 처리상황을 관리할 수 있다. 또한, 고장이 발생한 위치 데이터를 제공해 고장수리반이 신속하고 정확하게 고장 발생의 위치를 확인하고 출동할 수 있도록 할 수 있다.Next, referring to FIGS. 45 and 46 , the UI provided by the control server 100 may provide a failure reception management function. The failure reception management function provided through the UI provided by the control server 100 is a function to manage the received contents of the A/S dispatch request with the touch of a button in the civil mobile app, and to check the received contents of the report according to the failure and action management. In addition, according to the type of fault report, classification/total inquiry is possible, the manager can directly modify the processing status, and the processing status can be managed through memos related to action items. In addition, by providing location data where a failure has occurred, a troubleshooting team can quickly and accurately identify the location of a failure and dispatch it.

예컨대, 도 45 및 도 46을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 접수내역 확인 및 처리 기능을 제공할 수 있다.For example, referring to FIGS. 45 and 46 , the UI provided by the control server 100 may provide a function of confirming and processing reception details.

다음으로, 도 47 내지 도 50을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 경보알림 관리 기능을 제공할 수 있다.Next, referring to FIGS. 47 to 50 , the UI provided by the control server 100 may provide an alarm notification management function.

예컨대, 도 47을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 문자발송내역 기능을 제공할 수 있다. 관리자, 농민회원, 지인 등 시스템에 사전 등록된 휴대폰 번호를 대상으로 발송되는 메시지들에 대한 알림 발송 누적 리스트를 조회할 수 있으며, 상황알림의 전파, 고장상황의 신고, 긴급출동, 예약접수 등 중요한 이벤트에 대해서 휴대폰으로 문자메시지를 발송해 다양한 상황을 알리거나 위험 상황을 경고하는 등 서비스를 제공할 수 있다.For example, referring to FIG. 47 , the UI provided by the control server 100 may provide a text message transmission history function. You can search the cumulative list of notifications sent to mobile phone numbers pre-registered in the system, such as administrators, farmer members, and acquaintances. It can provide services such as sending text messages to mobile phones about events to notify various situations or warn of dangerous situations.

또한, 도 48을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 웹노티목록 기능을 제공할 수 있다. 관제웹사이트를 운용하는 관제사의 PC 디바이스 내에서 제한적인 식별 노티를 제공할 목적으로 운영되는 웹노티(Web-Notice)의 발생 내역을 조회할 수 있고, 경고상황의 알림/전파와 관련된 내역 조회기능은 농기계 운행 중 감지되는 데이터를 기반으로 상황을 판단해 정의하는 위험도 레벨의 수준을 참고해 지정된 웹노티(Web-Notice)로 관제사에게 알릴 수 있다. 또한, 외에도 회원가입, 예약신청, 장비 입/출고, 사고데이터 등 이벤트 발생에 대해 알릴 수 있다.Also, referring to FIG. 48 , the UI provided by the control server 100 may provide a WebNoti list function. It is possible to search the occurrence history of Web-Notice, which is operated for the purpose of providing limited identification notices within the PC device of the controller operating the control website, and search function for details related to notification/propagation of warning situations. can notify the controller with a designated Web-Notice by referring to the level of risk level defined by judging the situation based on the data detected during operation of agricultural machinery. In addition, it can inform about the occurrence of events such as membership registration, reservation application, equipment arrival/departure, and accident data.

또한, 도 49를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 문자메시지 발송기준 조건 값을 설정할 수 있는 문자발송설정 기능을 제공할 수 있다.In addition, referring to FIG. 49 , the UI provided by the control server 100 may provide a text message sending setting function capable of setting a text message sending criterion condition value.

또한, 도 50을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 웹노티(Web-Notice) 생성 조건 값의 사용 여부를 설정할 수 있는 웹노티설정 기능을 제공할 수 있다.Also, referring to FIG. 50 , the UI provided by the control server 100 may provide a Web-Notice setting function capable of setting whether or not to use a Web-Notice creation condition value.

다음으로, 도 51을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 센서로부터 수집/축적된 데이터 정보를 조회/리포트 할 수 있고, 수집/축적 데이터의 날짜, 구간 등에 따른 데이터 확인이 가능한 탐지데이터 현황 기능을 제공할 수 있다.Next, referring to FIG. 51, the UI provided by the control server 100 can search/report data information collected/accumulated from the sensor, and can detect data according to the date, section, etc. of the collected/accumulated data. Data status function can be provided.

다음으로, 도 52 내지 도 55를 참조하면, 관리 서버(100)가 제공하는 UI는 사고상황/임대실적/고장접수/문자발송 데이터를 검색조건설정과 기간/년별/분기별/월별로 통계 데이터를 조회할 수 있는 통계관리 기능을 제공할 수 있다.Next, referring to FIGS. 52 to 55, the UI provided by the management server 100 provides accident status/rental performance/failure reception/text transmission data with search condition setting and statistical data by period/year/quarter/month. It can provide statistics management function that can search.

예컨대, 도 52를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 발생했던 사고상황의 실적통계를 조회/리포트 할 수 있는 메뉴로 통계시각화를 통해 누적된 데이터의 날짜, 구간 등에 따른 통계 결과를 보여주는 사고상황통계 기능을 제공할 수 있다.For example, referring to FIG. 52, the UI provided by the control server 100 is a menu capable of inquiring/reporting performance statistics of accidents that have occurred, and displays statistical results according to the date, section, etc. of accumulated data through statistical visualization. Accident situation statistics function can be provided.

또한, 도 53을 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 대여한 농기계 기준 임대실적에 대한 통계를 시각화하여 조회/리포트를 할 수 있는 임대현황통계 기능을 제공할 수 있다.In addition, referring to FIG. 53 , the UI provided by the control server 100 may provide a rental status statistics function capable of inquiry/reporting by visualizing statistics on rental performance based on rented agricultural machines.

또한, 도 54를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 농민(회원)용 모바일앱 기능에서 버튼 터치로 신청하는 고장신고의 A/S 출동 요청의 접수에 대한 통계를 조회/리포트 할 수 있는 고장신고통계 기능을 제공할 수 있다.In addition, referring to FIG. 54, the UI provided by the control server 100 can query/report statistics on the reception of A/S dispatch requests for trouble reporting applied with a button touch in the mobile app function for farmers (members). It can provide fault report statistics function.

또한, 도 55를 참조하면, 관제 서버(100)가 제공하는 UI는 휴대폰으로 발송된 알림의 통계를 조회/리포트 할 수 있는 문자발송통계 기능을 제공할 수 있다.In addition, referring to FIG. 55 , the UI provided by the control server 100 may provide a text message transmission statistics function capable of inquiring/reporting statistics of notifications sent to mobile phones.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Although the embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains can be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. you will be able to understand Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.

100 : 관제 서버
200 : 통합 모니터링 모듈
210 : 컴퓨팅 장치
220 : 센서 모듈
230 : 전력원
240 : 통신 모듈
250 : 경고 알림 출력 모듈
300 : 사용자 단말
400 : 네트워크
100: control server
200: integrated monitoring module
210: computing device
220: sensor module
230: power source
240: communication module
250: warning notification output module
300: user terminal
400: network

Claims (12)

복수의 이동체 각각에 구비되며, 상기 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 수집하는 복수의 통합 모니터링 모듈; 및
상기 복수의 통합 모니터링 모듈을 통해 수집된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지하는 관제 서버;를 포함하며,
상기 관제 서버는,
상기 수집된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단하고, 상기 판단된 상태에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각의 위험발생을 감지하되, 상기 복수의 이동체 각각의 속성에 기초하여 상기 수집된 센서 데이터를 보정하고, 상기 보정된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단하며,
상기 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단하고, 상기 판단된 상태에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지하되, 상기 복수의 이동체 각각이 위치하는 지점에 대한 지리적 특성 정보를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 보정하고, 상기 보정된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지하고,
제1 이동체가 위치하는 지점의 지리적 특성 정보에 기초하여 상기 제1 이동체에 대응하는 제1 센서 데이터를 보정하되, 상기 제1 이동체의 위치를 중심으로 소정의 범위 내에 적어도 하나의 제2 이동체가 위치하는 경우, 상기 보정된 제1 센서 데이터를 기반으로 상기 적어도 하나의 제2 이동체에 대응하는 제2 센서 데이터를 보정하며,
제3 이동체의 동작에 기초하여 상기 제3 이동체에 대한 위험발생을 감지하되, 복수의 제4 이동체 중 상기 제3 이동체의 속성과의 유사도가 기 설정된 값 이상인 적어도 하나의 제4 이동체를 선택하고, 상기 선택된 적어도 하나의 제4 이동체에 대한 위험발생이 감지됐을 때의 관성 데이터를 이용하여 위험 판단 기준을 설정하며, 상기 설정된 위험 판단 기준과 상기 제3 이동체의 동작에 기초하여 상기 제3 이동체에 대한 위험발생을 감지하고,
제1 지점에 위치하는 이동체의 수위 레벨에 기초하여 상기 제1 지점에 위치하는 이동체에 대한 위험발생이 감지되는 경우, 상기 제1 지점에 위치하는 이동체에 탑승한 탑승자에게 상기 감지된 위험발생에 따른 경고 알림을 제공하되, 상기 제1 지점에서의 복수의 이동체에 대한 주행 이력 데이터 및 사고 이력 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 지점에 대한 경고 알림 속성 - 상기 경고 알림 속성은 경고 알림의 종류, 제공방법, 크기 및 횟수를 포함함 - 을 결정하고, 상기 결정된 경고 알림 속성에 기초하여 상기 제1 지점에 위치하는 이동체에 탑승한 탑승자에게 상기 감지된 위험발생에 따른 경고 알림을 제공하는,
이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템.
a plurality of integrated monitoring modules provided in each of the plurality of movable bodies and collecting sensor data corresponding to each of the plurality of movable bodies; and
A control server that detects the occurrence of danger to each of the plurality of moving objects using sensor data collected through the plurality of integrated monitoring modules; and
The control server,
The state of each of the plurality of moving objects is determined using the collected sensor data, and the risk occurrence of each of the plurality of moving objects is detected based on the determined state. Correcting the obtained sensor data, and determining the state of each of the plurality of moving objects using the corrected sensor data;
Using sensor data corresponding to each of the plurality of movable bodies, the state of each of the plurality of movable bodies is determined, and based on the determined state, an occurrence of danger for each of the plurality of movable bodies is detected, and each of the plurality of movable bodies is Correcting sensor data corresponding to each of the plurality of movable bodies by using geographical characteristic information about the location, and detecting the occurrence of danger for each of the plurality of movable bodies using the corrected sensor data;
The first sensor data corresponding to the first moving body is corrected based on the geographical characteristic information of the point where the first moving body is located, and at least one second moving body is located within a predetermined range centered on the first moving body. In this case, correcting second sensor data corresponding to the at least one second moving object based on the corrected first sensor data;
Detecting danger to the third moving object based on the motion of the third moving object, selecting at least one fourth moving object having a similarity with attributes of the third moving object of a plurality of fourth moving objects of a preset value or higher; A risk determination criterion is set using inertia data when danger is detected for the selected at least one fourth movable body, and based on the set risk determination criterion and the operation of the third movable body, the third movable body detect danger,
When danger to the moving object located at the first point is detected based on the water level of the moving object located at the first point, the occupant of the moving object located at the first point is notified of the detected danger. Provides a warning notification, but based on at least one of driving history data and accident history data for a plurality of moving objects at the first point, a warning notification property for the first point - the warning notification property is a type of warning notification; including a provision method, size, and number of times, and providing a warning notification according to the detected danger to an occupant of the moving object located at the first point based on the determined warning notification property,
A risk control system for moving objects using sensor data calibrated according to the properties of moving objects.
제1항에 있어서,
상기 복수의 통합 모니터링 모듈은,
상기 복수의 이동체 각각의 임의의 위치에 구비되며, 자이로 센서, 가속도 센서 및 지자기 센서를 포함하는 관성 측정 센서를 포함하며,
상기 관제 서버는,
상기 관성 측정 센서로부터 수집된 상기 복수의 이동체 각각에 대한 9 자유도 값 - 상기 9 자유도 값은 XYZ축 각속도 값, XYZ축 가속도 값 및 XYZ축 지자기 값을 포함함 - 을 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 상태로서 상기 복수의 이동체 각각의 자세를 판단하되,
상기 복수의 이동체 각각의 속성에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 9 자유도 값을 보정하고, 상기 보정된 9 자유도 값을 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 자세를 판단하는,
이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템.
According to claim 1,
The plurality of integrated monitoring modules,
An inertial measurement sensor provided at an arbitrary position of each of the plurality of movable bodies and including a gyro sensor, an acceleration sensor, and a geomagnetic sensor,
The control server,
9 DOF values for each of the plurality of movable objects collected from the inertial measurement sensor, wherein the 9 DOF values include XYZ-axis angular velocity values, XYZ-axis acceleration values, and XYZ-axis geomagnetism values. Determine the posture of each of the plurality of movable bodies as a state for each,
Correcting a 9 degree of freedom value for each of the plurality of movable bodies based on the attribute of each of the plurality of movable bodies, and determining a posture of each of the plurality of movable bodies using the corrected 9 degree of freedom values.
A risk control system for moving objects using sensor data calibrated according to the properties of moving objects.
제1항에 있어서,
상기 복수의 통합 모니터링 모듈은,
이동체에 구비되어 방제 용액을 적재하는 방제 용액 탱크와 연결되어 상기 방제 용액 탱크에 적재된 방제 용액이 유입되되, 일측이 상기 방제 용액 탱크의 하단부와 연결되고 타측이 상기 방제 용액 탱크의 상단부와 연결됨에 따라 상기 방제 용액 탱크에 적재된 방제 용액의 수위와 동일한 높이까지 상기 방제 용액 탱크에 적재된 방제 용액이 유입되는 튜브관 및 상기 튜브관 외측면의 서로 다른 위치에 구비되며, 상호 소정의 간격을 두고 배치되는 복수의 정전식 센서를 포함하는 수위 측정 센서를 포함하며,
상기 관제 서버는,
상기 수위 측정 센서를 통해 수집된 상기 복수의 이동체 각각의 수위 값 - 상기 수위 값은 상기 복수의 정전식 센서 중 적어도 하나의 정전식 센서를 통해 상기 튜브관으로 유입된 방제 용액이 감지된 경우, 상기 적어도 하나의 정전식 센서 중 가장 높은 위치에 배치된 정전식 센서의 높이 값임 - 을 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 상태로서 상기 복수의 이동체 각각의 운행에 대한 안정도를 판단하되,
상기 복수의 이동체 각각의 속성에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 수위 값을 보정하고, 상기 보정된 수위 값을 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 운행에 대한 안정도를 판단하는,
이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템.
According to claim 1,
The plurality of integrated monitoring modules,
It is provided in the moving body and is connected to the control solution tank for loading the control solution so that the control solution loaded in the control solution tank flows in, one side is connected to the lower end of the control solution tank and the other side is connected to the upper end of the control solution tank It is provided at different positions on the outer surface of the tube tube and the tube tube into which the pesticide solution loaded in the pesticide solution tank flows to the same height as the level of the pesticide solution loaded in the pesticide solution tank according to the A water level measuring sensor including a plurality of capacitive sensors disposed thereon;
The control server,
The water level value of each of the plurality of movable bodies collected through the water level measuring sensor - the water level value is when the control solution flowing into the tube tube is detected through at least one capacitive sensor among the plurality of capacitive sensors, the The height value of the capacitive sensor disposed at the highest position among at least one capacitive sensor determines the stability of each of the plurality of moving objects as a state for each of the plurality of moving objects by using -,
Correcting a water level value for each of the plurality of movable bodies based on attributes of each of the plurality of movable bodies, and determining stability for operation of each of the plurality of movable bodies using the corrected water level value,
A risk control system for moving objects using sensor data calibrated according to the properties of moving objects.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 관제 서버는,
상기 복수의 이동체 각각의 종류, 제원, 물품 적재 여부 및 적재량 중 적어도 하나에 기초하여 가중치를 설정하고, 상기 설정된 가중치를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 보정하는,
이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템.
According to claim 1,
The control server,
Setting a weight based on at least one of the type, specification, whether or not goods are loaded, and the amount of loading of each of the plurality of movable bodies, and correcting sensor data corresponding to each of the plurality of movable bodies using the set weight,
A risk control system for moving objects using sensor data calibrated according to the properties of moving objects.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 복수의 통합 모니터링 모듈은,
이동체의 진행 방향에 대한 이미지 데이터를 수집하는 카메라 센서;를 포함하며,
상기 관제 서버는,
제1 이동체에 대응하는 센서 데이터를 이용하여 상기 제1 이동체에 대한 상태를 판단하고, 상기 판단된 제1 이동체의 상태에 기초하여 상기 제1 이동체에 대한 위험발생을 감지하되,
하나 이상의 제2 이동체 - 상기 하나 이상의 제2 이동체는 상기 제1 이동체와 인접한 지점에 위치하는 이동체임 - 에 구비된 카메라 센서를 통해 상기 제1 이동체를 촬영함으로써 생성되는 하나 이상의 이미지 데이터를 분석하여 상기 제1 이동체에 대한 상태 정보를 추출하고, 상기 추출된 상태 정보를 이용하여 상기 판단된 제1 이동체의 상태를 보정하는,
이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템.
According to claim 1,
The plurality of integrated monitoring modules,
A camera sensor for collecting image data on the moving direction of the moving object; includes,
The control server,
Determining the state of the first moving body using sensor data corresponding to the first moving body, and detecting the occurrence of danger to the first moving body based on the determined state of the first moving body;
At least one second movable body, wherein the at least one second movable body is a movable body located at a point adjacent to the first movable body, analyzes one or more image data generated by photographing the first movable body through a camera sensor provided in the first movable body. extracting state information about the first moving object and correcting the determined state of the first moving object using the extracted state information;
A risk control system for moving objects using sensor data calibrated according to the properties of moving objects.
제7항에 있어서,
상기 관제 서버는,
제1 시점에 수집된 상기 제1 이동체에 대응하는 센서 데이터와 상기 제1 시점에 상기 제1 이동체를 촬영함으로써 생성되는 이미지 데이터를 이용하여 상기 제1 이동체의 상태가 보정된 경우, 상기 보정된 제1 이동체의 상태에 기초하여 상기 제1 이동체에 대한 센서 데이터 보정 속성을 결정하고,
상기 결정된 센서 데이터 보정 속성에 기초하여 상기 제1 시점 이후의 제2 시점에 수집된 상기 제1 이동체에 대응하는 센서 데이터를 보정하는,
이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템.
According to claim 7,
The control server,
When the state of the first moving object is corrected using sensor data corresponding to the first moving object collected at a first point in time and image data generated by photographing the first moving object at the first point in time, the corrected first moving object is corrected. 1 determining sensor data correction properties for the first moving object based on the state of the moving object;
correcting sensor data corresponding to the first moving object collected at a second time point after the first time point based on the determined sensor data correction property;
A risk control system for moving objects using sensor data calibrated according to the properties of moving objects.
제1항에 있어서,
상기 관제 서버는,
상기 판단된 상태에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각을 안전 상태, 주의 상태, 위험 상태 또는 사고 발생 상태로 분류하되,
상기 복수의 이동체 중 적어도 하나의 이동체가 상기 주의 상태로 분류되는 경우, 상기 적어도 하나의 이동체에 탑승한 탑승자에게 제1 속성을 가지는 경고 알림을 제공하고,
상기 적어도 하나의 이동체가 상기 위험 상태로 분류되는 경우, 상기 적어도 하나의 이동체에 탑승한 탑승자에게 제2 속성을 가지는 경고 알림을 제공하며,
상기 적어도 하나의 이동체가 상기 사고 발생 상태로 분류되는 경우, 상기 적어도 하나의 이동체에 탑승한 탑승자에게 제3 속성을 가지는 경고 알림을 제공하는,
이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템.
According to claim 1,
The control server,
Based on the determined state, each of the plurality of moving objects is classified into a safe state, a caution state, a dangerous state, or an accident state,
When at least one moving object among the plurality of moving objects is classified as the alert state, providing a warning notification having a first attribute to a passenger riding on the at least one moving object;
When the at least one movable object is classified as the dangerous state, a warning notification having a second attribute is provided to an occupant of the at least one movable object;
Providing a warning notification having a third attribute to an occupant on the at least one moving object when the at least one moving object is classified as the accident state,
A risk control system for moving objects using sensor data calibrated according to the properties of moving objects.
제1항에 있어서,
상기 관제 서버는,
상기 판단된 상태에 기초하여 상기 복수의 이동체 중 적어도 하나의 이동체에 사고가 발생된 것으로 판단되는 경우, 119 안전신고센터 서버로 상기 적어도 하나의 이동체에 발생된 사고에 대응하는 신고 접수를 요청하되,
상기 적어도 하나의 이동체에 사고가 발생된 것으로 판단됨에 따라 상기 적어도 하나의 이동체에 탑승한 탑승자에게 경고 알림을 제공함에 따라 상기 탑승자로부터 사고 발생에 대한 신고를 요청하는 피드백을 획득하거나 상기 경고 알림을 제공한 시점부터 소정의 시간 내에 상기 탑승자로부터 상기 피드백을 획득하지 못한 경우에만 상기 119 안전신고센터 서버로 상기 적어도 하나의 이동체에 발생된 사고에 대응하는 신고 접수를 요청하는,
이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템.
According to claim 1,
The control server,
When it is determined that an accident has occurred in at least one of the plurality of moving objects based on the determined state, a report corresponding to the accident occurring in the at least one moving object is requested to the 119 Safety Report Center server,
As it is determined that an accident has occurred in the at least one moving object, a warning notification is provided to the occupant on the at least one moving object, so that a feedback requesting a report on the occurrence of the accident is obtained from the occupant or the warning notification is provided. requesting the 119 safety report center server to receive a report corresponding to an accident occurring in the at least one moving object only when the feedback is not obtained from the occupant within a predetermined time from a point in time;
A risk control system for moving objects using sensor data calibrated according to the properties of moving objects.
제1항에 있어서,
상기 관제 서버는,
복수의 지역 각각의 사고 데이터, 날씨 데이터 및 이동체 사용량 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 복수의 지역 각각에 대한 사고 위험도를 산출하고, 상기 산출된 사고 위험도에 기초하여 복수의 지역 각각에 대한 센서 데이터 수집 주기를 결정하며, 상기 결정된 센서 데이터 수집 주기에 기초하여, 상기 복수의 통합 모니터링 모듈로부터 센서 데이터를 수집하는,
이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템.
According to claim 1,
The control server,
Accident risk for each of the plurality of regions is calculated based on at least one of accident data, weather data, and vehicle usage data of each of the plurality of regions, and sensor data is collected for each of the plurality of regions based on the calculated accident risk. determining a period and collecting sensor data from the plurality of integrated monitoring modules based on the determined sensor data collection period;
A risk control system for moving objects using sensor data calibrated according to the properties of moving objects.
복수의 통합 모니터링 모듈 및 이동체에 대한 위험발생을 감지하는 관제 서버를 포함하는 이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 시스템을 통해 수행되는 방법에 있어서,
상기 복수의 통합 모니터링 모듈을 통해 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 수집하는 단계; 및
상기 관제 서버를 통해 상기 수집된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단하고, 상기 판단된 상태에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각의 위험발생을 감지하는 단계를 포함하며,
상기 복수의 이동체 각각의 위험발생을 감지하는 단계는,
상기 복수의 이동체 각각의 속성에 기초하여 상기 수집된 센서 데이터를 보정하고, 상기 보정된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단하는 단계;
상기 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각의 상태를 판단하고, 상기 판단된 상태에 기초하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지하되, 상기 복수의 이동체 각각이 위치하는 지점에 대한 지리적 특성 정보를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대응하는 센서 데이터를 보정하고, 상기 보정된 센서 데이터를 이용하여 상기 복수의 이동체 각각에 대한 위험발생을 감지하는 단계;
제1 이동체가 위치하는 지점의 지리적 특성 정보에 기초하여 상기 제1 이동체에 대응하는 제1 센서 데이터를 보정하되, 상기 제1 이동체의 위치를 중심으로 소정의 범위 내에 적어도 하나의 제2 이동체가 위치하는 경우, 상기 보정된 제1 센서 데이터를 기반으로 상기 적어도 하나의 제2 이동체에 대응하는 제2 센서 데이터를 보정하는 단계;
제3 이동체의 동작에 기초하여 상기 제3 이동체에 대한 위험발생을 감지하되, 복수의 제4 이동체 중 상기 제3 이동체의 속성과의 유사도가 기 설정된 값 이상인 적어도 하나의 제4 이동체를 선택하고, 상기 선택된 적어도 하나의 제4 이동체에 대한 위험발생이 감지됐을 때의 관성 데이터를 이용하여 위험 판단 기준을 설정하며, 상기 설정된 위험 판단 기준과 상기 제3 이동체의 동작에 기초하여 상기 제3 이동체에 대한 위험발생을 감지하는 단계; 및
제1 지점에 위치하는 이동체의 수위 레벨에 기초하여 상기 제1 지점에 위치하는 이동체에 대한 위험발생이 감지되는 경우, 상기 제1 지점에 위치하는 이동체에 탑승한 탑승자에게 상기 감지된 위험발생에 따른 경고 알림을 제공하되, 상기 제1 지점에서의 복수의 이동체에 대한 주행 이력 데이터 및 사고 이력 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 지점에 대한 경고 알림 속성 - 상기 경고 알림 속성은 경고 알림의 종류, 제공방법, 크기 및 횟수를 포함함 - 을 결정하고, 상기 결정된 경고 알림 속성에 기초하여 상기 제1 지점에 위치하는 이동체에 탑승한 탑승자에게 상기 감지된 위험발생에 따른 경고 알림을 제공하는 단계를 포함하는,
이동체의 속성에 따라 보정된 센서 데이터를 이용한 이동체의 위험발생 관제 방법.
In the method performed through a risk occurrence control system of a moving object using sensor data calibrated according to the properties of the moving object including a plurality of integrated monitoring modules and a control server that detects the occurrence of danger to the moving object,
collecting sensor data corresponding to each of a plurality of moving objects through the plurality of integrated monitoring modules; and
Determining a state of each of the plurality of movable objects using the collected sensor data through the control server, and detecting an occurrence of danger in each of the plurality of movable objects based on the determined state,
The step of detecting the occurrence of danger in each of the plurality of movable bodies,
correcting the collected sensor data based on attributes of each of the plurality of moving objects, and determining a state of each of the plurality of moving objects using the corrected sensor data;
Using sensor data corresponding to each of the plurality of movable bodies, the state of each of the plurality of movable bodies is determined, and based on the determined state, an occurrence of danger for each of the plurality of movable bodies is detected, and each of the plurality of movable bodies is correcting sensor data corresponding to each of the plurality of movable bodies by using geographical characteristic information about a location point, and detecting a danger to each of the plurality of movable bodies by using the corrected sensor data;
The first sensor data corresponding to the first moving body is corrected based on the geographical characteristic information of the point where the first moving body is located, and at least one second moving body is located within a predetermined range centered on the first moving body. If so, correcting second sensor data corresponding to the at least one second moving object based on the corrected first sensor data;
Detecting danger to the third moving object based on the motion of the third moving object, selecting at least one fourth moving object having a similarity with attributes of the third moving object of a plurality of fourth moving objects of a preset value or higher; A risk determination criterion is set using inertia data when danger is detected for the selected at least one fourth movable body, and based on the set risk determination criterion and the operation of the third movable body, the third movable body Detecting danger; and
When danger to the moving object located at the first point is detected based on the water level of the moving object located at the first point, the occupant of the moving object located at the first point is notified of the detected danger. Provides a warning notification, but based on at least one of driving history data and accident history data for a plurality of moving objects at the first point, a warning notification property for the first point - the warning notification property is a type of warning notification; including a provision method, size, and number of times, and providing a warning notification according to the detected danger to an occupant of the moving object located at the first point based on the determined warning notification property. doing,
A risk control method for moving objects using sensor data calibrated according to the properties of moving objects.
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