KR102646670B1 - 운전자 보조 설계 분석 시스템 - Google Patents

운전자 보조 설계 분석 시스템 Download PDF

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Abstract

운전자 보조 설계 분석 시스템은 처리 시스템, 및 운전자 보조 시스템 또는 기능을 갖는 복수의 차량의 구성 또는 작동과 관련된 차량 데이터, 차량 작동 데이터, 차량 사고 데이터, 및 환경 데이터를 저장하는 데이터베이스를 포함한다. 운전자 보조 설계 분석 시스템은 또한, 차량 작동 데이터를 기초로 하나 이상의 주행 이상(예를 들어, 사고 또는 불완전한 주행 동작)을 결정하기 위해 처리 시스템 상에서 실행되며, 그리고 주행 이상과 운전자 보조 시스템 또는 기능의 작동 사이의 통계적 관계를 상관시키거나 또는 결정하는 하나 이상의 분석 엔진을 포함할 수 있다. 운전자 보조 설계 분석 시스템은 운전자 보조 시스템 또는 기능의 잠재적 설계 결함을 결정하기 위해 통계적 관계를 기초로 하나 이상의 운전자 보조 시스템 또는 기능의 작동의 효율성을 결정할 수 있고, 운전자 보조 설계 분석 시스템은 사용자 또는 수신기에게 잠재적 설계 결함을 통지한다.

Description

운전자 보조 설계 분석 시스템{DRIVER ASSIST DESIGN ANALYSIS SYSTEM}
이 특허는 차량 운전자 보조 처리 시스템(vehicle driver assist processing system) 및 기술에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 이들 시스템에서 설계 결함을 검출하기 위해 향상된 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance systems, ADAS)의 설계를 분석하는 처리 시스템 및 방법론에 관한 것이다.
향상된 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance systems, ADASs)이라고도 부르는 운전자 보조 시스템은 일반적으로 잠재적 문제 또는 위험을 알리거나(예를 들어 사각 지대 경고 시스템, 거리 감지 시스템 등) 또는 충돌 또는 사고를 피하기 위해 차량의 일부를 자동으로 제어(예를 들어, 제동 시스템, 스티어링 시스템, 차선 추적 시스템 등)할 수 있도록 차량(예를 들어, 자동차)의 운전자에게 정보 또는 피드백을 제공한다. 일부 경우에, 운전자 보조 시스템은 인간 운전자 없이 차량을 자동으로 제어하도록 곧 개발될 것으로 예상되며, 이는 "무인 차량(driverless vehicles)"으로 불린다. 어쨌든, 많은 종류의 운전자 보조 시스템(또는 운전자 보조 기능)이 존재하거나 또는 자동차의 하이 엔드 기능(high end features)의 일부로서 그리고 무인 차량 프로토타입(prototypes)의 일부로서 시장에서 개발되며 제공되고 있다. 운전자 보조 시스템은 차량 구동 시스템에 통합된 자동 제동 시스템, 거리 경고 시스템, 자동 선회 시스템, 자동 또는 반자동 충돌 회피 시스템, 적응형 순항 제어 시스템, 자동 주차 시스템, 운전자에게 위험 또는 다른 차량을 경고하는 하나 이상의 감지 시스템, 올바른 차선에서 차량을 유지하는 차선 추적 시스템 등과 같은 하나 이상의 운전자 보조 기능을 포함할 수 있고, 이들 모두는 사람 운전자와 관련하여 운전자가 차량을 운전 또는 제어하는 것을 돕기 위해 작동한다. 경우에 따라, 운전자 보조 시스템은 조종(navigating), 제동, 가속, 선회 등을 포함하는, 인간의 도움 없이 차량을 주행시키는, 완전 자동 제어 시스템 일 수 있습니다. 현재 무인 차량 시스템 및/또는 운전자 보조 시스템 및 개발되고, 테스트되고 시장에 도입된 기능들의 많은 디자인과 프로토타입이 존재하지만, 이러한 시스템의 대부분 또는 다수의 절대적 및/또는 상대적 성능은 여전히 알려지지 않았다.
많은 운전자 보조 시스템 또는 기능이 시장에 출시되기 전에 철저히 테스트되지만, 한 번 소개된 이 시스템에는 일반적인 테스트 상황에서 쉽게 발견되거나 관찰되지 않을 수 있는 숨겨진 단점이나 약점이 있을 수 있다. 예를 들어, 차가 비가 오는 상황에서 왼쪽 등으로 회전하는 경우와 같이 여러 요소가 결합되어 있을 때 이러한 운전자 보조 시스템이나 기능 중 일부는 적절하게 또는 완전히 만족스럽게 작동하지 않을 수 있다. 따라서 운전자 보조 시스템 제조업체가 운전자 보조 시스템 또는 기능에 문제가 있음을 감지하는데 수 년이 걸릴 수 있으며, 이러한 부적절하거나 잘못 설계된 시스템으로 인한 사고로 손해의 증가는 말할 것도 없고 불필요한 부상과 사망을 초래할 수 있다.
또한, 운전자 보조 시스템 구성 요소의 사용은 초기 단계이기 때문에, 이러한 운전자 보조 구성 요소 또는 시스템의 성능에 대한 절대 또는 비교 분석을 수행할 기준이나 벤치마크(benchmarks)는 알려져 있지 않다. 결과적으로, 운전자 보조 시스템 및 차량 제조업체는 이러한 운전자 보조 시스템 또는 기능의 효율성을 분석하기 위한 우연한 방법론을 구현해야 한다.
또한, 차량 내의 하나 이상의 운전자 보조 구성 요소 또는 시스템의 고장 또는 부적절한 설계로 인해 야기된 사고 및 기타 손상에 대해 누가 책임을 지는지에 대한 수많은 질문이 여전히 존재한다. 예를 들어, 사고, 충돌 또는 기타 손실에서 운전자 보조 시스템 기능 중 어느 것도 작동하지 않거나 활성화되지 않은 경우, 운전자 또는 차량 소유주의 보험 회사가 일반적으로 손해에 대해 책임을 진다.
그러나, 운전자 보조 시스템의 운전자 보조 시스템 구성 요소 중 하나 이상이 사고, 충돌 또는 기타 손실 중 활성화되어 있는 경우, 차량 제조사(또는 그것의 보험 회사)는 특히 운전자 보조 시스템이 고장 났거나 제대로 작동하지 않을 때 손상의 일부 또는 전부에 대해 책임을 질 수 있다. 예를 들어, 차량의 운전자 보조 시스템 구성 요소가 사고 또는 손실 중에 작동되는 경우와 같은 또 다른 경우, 그러나 제대로 작동하고 사고를 유발하지는 않은 경우, 운전자 또는 자동차 소유주의 보험 회사는 여전히 일반적으로 손해에 대해 책임을 진다. 운전자 보조 시스템이 완전히 무인 차량 솔루션인 경우, 차량 제조업체, 운전자 보조 장치 제조업체, 또는 그들의 보험회사가 손해에 대해 책임을 질 수 있다. 그러한 피해를 책임지는 사람을 분류하는 방식은 아직 알려지지 않았으며, 정당한 당사자는 책임져야 할 사고에 대한 통보를 받는 현재의 책임을 신속하게 평가하거나 보증하는 매커니즘은 현재 알려져 있지 않다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 목적이 있다.
운전자 보조 설계 분석 시스템은 운전자 보조 시스템 구성 요소 또는 특징을 가지거나 잠재적으로 갖지 않는 복수의 차량(예를 들어, 자동차)의 작동과 관련된 차량 데이터 및 차량 작동 데이터를 수집 및 저장하는 처리 시스템 및 데이터베이스를 포함한다. 처리 시스템은 일반적으로 많은 차량으로부터 차량 데이터 및 차량 작동 데이터를 분석하도록 작동하는 분석 모듈을 구현하며, 차량 작동 데이터로부터 운전자 이상을 검출하고, 이러한 주행 이상과 운전자 보조 시스템 또는 기능의 작동 간의 통계적 관계를 결정할 수 있다. 그 후, 처리 시스템은 통계적 관계에 기초하여, 잠재적 설계 결함이 운전자 보조 시스템 또는 기능 내에 존재 하는지를 결정하고, 차량 또는 운전자 보조 시스템 제조 업자에게 검출된 잠재적 설계상의 결함을 통지한다. 이 시스템은 차량 및 운전자 보조 시스템 제조업자가 이러한 시스템의 효율성을 신속하게 분석하고 차량에 실제로 설치되고 작동되는 운전자 보조 시스템의 문제 또는 결함을 감지할 수 있게 한다.
운전자 보조 시스템 설계 장치 데이터베이스에 저장된 차량 데이터는 차량(제조업체, 모델, 연도, 차량 식별 번호 등), 차량의 특징(색상, 바디 스타일, 운전자 보조 시스템 구성 요소가 있는 경우) 등을 규정하는 식별 데이터를 포함할 수 있다. 설계 분석 시스템 데이터베이스에 저장된 차량 작동 데이터는 운전자 보조 시스템시스템 구성 구성들이 관여되거나 관여되지 않는 차량의 작동을 표시하거나 정의하는 데이터를 포함하고, 특히 사고 동안 또는 차량이 거의 사고나 다른 위험한 사건(이들은 여기서 모두 주행 이상으로 언급된다)을 겪는 시간 동안, 및/또는 주행 이상이 발생하지 않은 시간 동안의 차량의 정상적인 작동의 다른 기간 동안 차량의 작동을 표시하거나 정의하는 임의의 바람직한 또는 이용 가능한 데이터를 저장할 수 있다. 차량 작동 데이터는 차량의 다양한 센서에 의해 수집되거나 차량의 다양한 센서에 의해 생성된 텔레마틱스 데이터(telematics data)일 수 있다. 텔레마틱스 데이터는 예를 들어, 가속 및 감속 데이터, 제동 데이터, 속도 데이터, GPS 데이터, 선회 데이터, 차량의 하나 이상의 구성(예를 들어, 가열된 시트, 라이오, 전화, 전방 유리 와이퍼 등)이 관여되었는지 및 어느 정도 범위 또는 수준까지 관여되었는지를 포함할 수 있다. 또한, 데이터는 하나 이상의 운전자 보조 구성 요소가 결합되었는지 여부 및 어느 정도까지 관여되었는지 여부를 나타낼 수 있다. 또한, 설계 분석 시스템 데이터베이스는 비, 안개, 얼음, 건조, 극심한 열 또는 냉기와 같은 날씨 또는 도로 상태를 식별 또는 나타내는 데이터와 같은 환경 데이터를 저장할 수 있다.
상기한 바와 같이, 운전자 보조 시스템 설계 장치는 또한 차량 작동 데이터에 기초하여 하나 이상의 주행 이상을 결정하는 분석 모듈을 포함하고, 주행 이상과 하나 이상의 운전자 보조 시스템 또는 기능의 작동 간의 통계적 관계를 상호 연관시키거나 결정한다. 그 다음, 운전자 보조 시스템 또는 기능의 잠재적 설계 결함을 결정하고 잠재적 설계 결함을 사용자 또는 수신기에 통지하기 위해 통계적 관계에 기초하여 운전자 보조 설계 분석 시스템은 하나 이상의 운전자 보조 시스템 또는 특징의 작동의 유효성을 결정한다.
하나의 경우, 운전자 보조 시스템 설계 장치는 프로세서, 컴퓨터 판독 가능 메모리, 상이한 차량에 사용되는 하나 이상의 운전자 보조 시스템을 지정하는 운전자 보조 시스템 데이터를 포함하는 복수의 다른 차량에 관한 차량 정보를 저장하는 차량 데이터베이스 및 운전자 보조 시스템을 갖는 복수의 다른 차량 중 다수의 차량에 대한 차량 작동 데이터를 저장하는 차량 작동 데이터베이스를 포함한다. 이 경우, 운전자 보조 시스템을 갖는 복수의 다른 차량 중 다수의 차량 각각으로부터 수집된 차량 작동 데이터는 상이한 차량의 실제 작동 중에 다른 차량의 작동을 반영한다. 또한, 운전자 보조 시스템 설계 장치는 (1) 차량 작동 데이터베이스 내의 차량 작동 데이터에 기초하여 복수의 다른 차량 중 하나 이상을 작동하는 동안 주행 이상을 검출하고, (2) 차량 작동 데이터베이스 내의 차량 작동 데이터에 기초하여 특정 운전자 보조 시스템 및 주행 이상 사이의 통계적 관계(예를 들어, 상관 관계)를 결정하고, (3) 결정된 통계적 관계에 기초하여 특정 운전자 보조 시스템 내의 잠재적인 설계 결함을 검출하기 위해 프로세서상에서 작동하는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 설계 분석 엔진을 포함한다. 또한, 운전자 보조 설계 장치는 특정 운전자 보조 시스템에서 검출된 잠재적인 설계 결함을 수신기에 통지하기 위해 프로세서상에서 작동하는 통지 엔진을 포함한다.
바람직한 경우, 운전자 보조 시스템 데이터는 운전자 보조 시스템 유형, 하나 이상의 차량에 설치된 운전자 보조 시스템의 하나 이상의 기능, 차량에 설치된 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 시스템 기능의 수정 및/또는 운전자 보조 시스템의 하나 이상의 운전자 보조 기능을 지정할 수 있다. 하나 이상의 운전자 보조 기능은 예를 들어, 차선 변경 또는 추종 기능, 사각지대 경고 기능, 무인 주차 기능, 운전자 보조 주차 기능, 자동 제동 기능, 거리 결정 기능, 또는 거리 경보 기능을 포함할 수 있다.
더욱이, 원한다면, 통지 엔진은 잠재적인 설계 결함을 운전자 보조 시스템 제조자, 차량 제조자 또는 보험업자에게 통지할 수 있다. 운전자 보조 시스템 설계 장치는 잠재적인 설계 결함에 기초하여 차량에 대한 보험 요율을 계산하는 보험 요율 계산 엔진을 또한 포함할 수 있다. 일부 경우, 차량 작동 데이터베이스는 차량 작동의 시간 기반 데이터 세트를 저장할 수 있으며, 각 시간 기반 데이터 세트는 특정 시간 또는 특정 시간 범위에 대한 차량 작동 데이터 세트를 포함하며, 시간 기반 데이터 차량 작동 세트는 운전자 보조 시스템이 그 시간에 관여하였는지를 나타내는 데이터를 포함할 수 있다.
다른 경우에는, 운전자 보조 설계 장치의 설계 분석 엔진은 복수의 차량 중 하나 이상의 차량에 대한 차량 작동 데이터베이스로부터 차량 작동 데이터를 얻을 수 있고, 통계적 관계를 결정하기 위해 운전자 보조 기능이 관여된 시간 기반 데이터 세트를 사용한다. 마찬가지로, 설계 분석 엔진은 복수의 차량 중 하나 이상의 차량에 대한 차량 작동 데이터베이스로부터 차량 작동 데이터를 획득할 수 있고, 통계적 관계를 결정하기 위해 운전자 보조 기능이 관여되지 않은 시간 기반 데이터 세트를 사용한다. 다른 경우에는, 설계 분석 엔진은 운전자 보조 기능이 통계적 관계를 결정하기 위해 관여되지 않은 시간 기반 데이터 세트에 대해 검출된 운전자 이상과 관여된 시간 기반 데이터 세트에 대해 검출된 운전자 이상을 비교할 수 있다.
다른 경우, 하나 이상의 차량에 설치되는 운전자 보조 시스템에서 결함을 검출하는 방법은 운전자 보조 시스템 데이터(복수의 상이한 차량에 사용되는 하나 이상의 운전자 보조 시스템을 특정함)를 포함하는, 복수의 상이한 차량에 관한 차량 정보를 수집하는 단계; 운전자 보조 시스템을 갖는 상이한 차량 중 다수의 차량에 대한 차량 작동 데이터를 수집하는 단계(여기서, 차량 작동 데이터는 상이한 차량의 실제 작동 동안 상이한 차량의 작동을 반영함) 및 차량 정보 및 차량 작동 데이터를 차량 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 특정 운전자 보조 시스템을 갖는 복수의 상이한 차량 중 하나 이상에 대해 차량 데이터베이스 내의 차량 작동 데이터에 액세스하기 위해 프로세서를 사용하는 단계, 상기 프로세서를 사용하여 상기 분석된 차량 작동 데이터에 기초하여 상기 복수의 상이한 차량 중 하나 이상의 작동 중에 주행 이상을 검출하는 단계와, 상기 프로세서를 사용하여 상기 차량 데이터베이스 내의 상기 차량 작동 데이터에 기초하여 상기 주행 이상과 특정 운전자 보조 시스템 사이의 통계적 관계를 결정하는 단계를 더 포함한다. 마찬가지로, 상기 방법은 상기 프로세서를 사용하여 상기 결정된 통계적 관계에 기초하여 상기 특정 운전자 보조 시스템 내의 잠재적인 설계 결함을 검출하고 특정 운전자 보조 시스템에서 검출된 잠재적인 설계 결함을 수신기에 통지하는 단계를 포함한다.
다른 실시 예에서, 라우팅 시스템은 하나 이상의 운전자 보조 기능을 갖는 차량에서 사고의 존재를 결정하는 사고 검출 시스템, 차량이 관여된 사고 당시의 차량으로부터의 또는 차량에 관한 차량 작동 데이터를 수집하는 차량 작동 데이터베이스, 차량 사고 중 하나 이상의 차량 작동 상태에 기초하여 과실에 관한 하나 이상의 룰의 세트를 저장하는 룰 데이터베이스를 포함한다. 라우팅 시스템은 또한 사고 검출 시스템이 특정 차량이 사고에 있다고 판단한 경우, 특정 차량에 대한 차량 작동 데이터를 수집하기 위해 차량 작동 데이터베이스에 액세스하기 위해, 특정 차량에 대한 과실에 관한 룰 데이터베이스의 룰 세트에 액세스하기 위해, 사고 발생 시 특정 차량에 대한 차량 작동 데이터에 기초하여 사고 당시의 차량의 하나 이상의 차량 상태를 판정하기 위해, 차량 상태 및 액세스된 룰의 세트를 기반으로 책임 당사자를 결정하기 위해 프로세서상에서 동작하는 과실 결정 시스템을 포함한다. 상기 라우팅 시스템은 프로세서상에서 작동하여 상기 특정 차량의 사고에 대한 청구를 상기 과실 결정 시스템에 의해 결정된 상기 책임 당사자에게로 라우팅하는 라우팅 엔진을 더 포함한다.
바람직하게는, 과실 결정 시스템은 프로세서상에서 동작하여 특정 사고에 대해 다수의(예를 들어, 둘 또는 그 이상의) 책임 당사자를 결정할 수 있고, 둘 이상의 책임 당사자 각각에 대한 비례 책임을 결정할 수 있다. 이 경우, 통지 엔진은 결정된 책임 당사자들 각각에게 통지할 수 있다. 어떤 경우든, 책임 당사자는 운전자, 차량 소유자, 운전자 보조 시스템 제조업체, 차량 제조업체 또는 보험 회사 또는 이들 단체의 다른 대리인 중 하나를 포함할 수 있습니다.
과실 결정 시스템은 사고 당시의 특정 차량에 대한 차량 작동 데이터에 기초하여 사고 시점에서 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정할 수 있고, 사고 발생 시 하나 이상의 운전자 보조 장치가 작동했는지, 운전자 보조 기능 중 하나 이상이 사고 발생 시점에 올바르게 작동하였는지 및/또는 운전자가 사고의 시점에 차량을 능동적으로 운전하거나 운전자 보조 기능의 작동을 방해하였는지 여부를 결정할 수 있다. 과실 결정 시스템은 인간 운전자에 의해 야기되는 운전 데이터, 조향, 제동 또는 가속을 검출함으로써 인간 운전자가 사고 당시 차량을 능동적으로 운전하고 있는지 여부를 결정할 수 있다. 과실 결정 시스템은 사고 시에 운전자 보조 시스템의 검출된 작동 상태를 결정할 수 있고, 사고 시점에서의 운전자 보조 시스템의 검출된 작동 상태는 운전자 보조 시스템에 대한 알려진 문제점을 나타낼 수 있다. 이 경우, 과실 결정 시스템은 운전자 보조 시스템의 알려진 문제점이 사고 전에 운전자에게 전달되었는지를 검출할 수 있다. 과실 결정 시스템은 운전자 보조 시스템이 사고 시점에 적절하게 수리되었는지 여부를 검출할 수도 있다.
바람직한 경우, 사고 검출 시스템은 예를 들어, 사고에 대해 제기된 청구의 수령에 기초하여, 또는 차량 사고로 차량이 수집 한 텔레마틱스 데이터를 기초하여 하나 이상의 운전자 보조 특징을 갖는 차량에서 사고의 존재를 결정할 수 있다.
다른 실시 예에서, 사고 청구를 처리하는 방법은 하나 이상의 운전자 보조 기능을 갖는 차량의 사고의 존재를 프로세서를 통해 결정하는 단계, 사고 시점에서 차량과 관련된 사고에서 차량 작동 데이터를 수집하여 저장하는 단계와, 룰 데이터베이스에 룰을 저장하는 단계를 포함하고, 상기 룰 데이터베이스 내의 룰은 차량 사고 동안의 하나 이상의 차량 작동 상태에 기초한 과실에 관한 하나 이상의 룰의 세트를 포함한다. 이 방법은 또한 차량에 관한 차량 작동 데이터를 결정하기 위해 차량 작동 데이터베이스에 액세스함으로써 사고 책임 당사자를 프로세서를 통해 결정하는 단계, 차량에 대한 과실에 관한 룰 데이터베이스 내의 룰 세트에 액세스하는 단계와, 사고 발생시 차량의 차량 작동 데이터에 기초하여 사고 시점에서 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하는 단계와, 차량 작동 상태 및 액세스된 룰 세트에 기초하여 책임 당사자를 결정하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 또한 통신 네트워크를 통해 차량의 사고에 대한 청구를 책임있는 당사자에게로 라우팅하는 단계를 포함한다.
본 개시에 관한 다음의 상세한 설명 부분에서, 본 발명은 도면에 도시된 일례의 실시예를 참조하여 더 상세히 설명한다.
도 1은 운전자 보조 설계 분석 시스템의 데이터 흐름을 나타내는 흐름도를 도시한다.
도 2는 차량에 설치되는 하나 이상의 운전자 보조 시스템에서 설계 결함 또는 작동 결함을 검출하는데 사용되거나 또는 사고 동안 차량의 검출된 작동 상태에 기초하여 청구(claims)를 라우팅(routing)하는데 사용될 수 있는 예시적인 처리 시스템을 도시한다.
도 1은 차량에 사용되는 운전자 보조 시스템에서 잠재적인 설계 결함을 감지하는 운전자 보조 설계 분석 시스템에서 데이터 흐름 및 통신 다이어그램(10) 및/또는 운전자 보조 기능을 갖는 차량에서의 차량 사고에 대한 하나 이상의 다양한 잠재적인 책임 당사자(responsible parties)에게 제공될 수 있는 청구(claims)를 라우팅(routing)하는 라우팅 시스템에서 사용되는 데이터 흐름 다이어그램을 도시한다. 일반적으로 말하자면, 하나 이상의 차량(12)으로부터 또는 그에 대한 차량 작동 데이터(vehicle operational data)가 생성되고(예를 들어, 차량(12) 상의 다양한 센서에 의해 차량에 탑재됨) 원래의 장치 제조업체(original equipment manufacturer, OEM)(14) 및/또는 운전자 보조 설계 분석 시스템(16)으로 보내진다. 차량 작동 데이터는, 예를 들어, 차량(12)에 의해 수집되고 인터넷 연결, 무선 또는 유선 연결 등을 포함하는 임의의 바람직한 통신 연결을 통해 OEM(14) 또는 보험 제공자 또는 다른 사용자에게 전형적으로 전송되는 텔레마틱 데이터(telematic data)일 수 있다. 알려진 바와 같이, 많은 경우 자동차 보험 시스템은 수리비, 보험 비용을 분석 및 예측하고 보험 요율을 설정하기 위해 일반적으로 텔레마틱 데이터라고 언급되는 차량 데이터 및 사고 데이터를 수집한다. 이 데이터는, 예를 들어, 제동(breaking) 데이터, 속도(speed) 데이터, 선회(turning) 데이터, 특정 운전자에 대한 주행 거리(driving distance) 데이터, 시간 데이터(time of day data), 환경(environmental) 데이터(예를 들어 비, 안개, 얼음, 추운 날씨, 눈 등과 같은 환경 조건을 나타내는 데이터), GPS(global positioning system) 데이터 등을 포함할 수 있다. 많은 경우, 이러한 보험 시스템은 가능성이 있거나 예상되는 수리 비용, 사고 비용, 사고 가능성 등을 결정하기 위해 통계적 처리 시스템을 사용할 수 있다.
도 1의 다이어그램에서 결과적으로, 차량(12)으로부터 전송된 차량 작동 데이터는 이 데이터를 수신할 수 있고, 따라서 모든 유형의 차량 작동 데이터를 포함할 수 있고, 다양한 차량 파라미터(parameters)의 값이 수집되고 특정 시간 또는 시간 범위에 대해 시간 각인되는(time stamped) 시간 기반 데이터 세트로 구성될 수 있다. 경우에 따라 차량 작동 데이터에는 속도, 가속도, 차량 방향, 조향 위치, 제동 또는 브레이크 위치, GPS 데이터 등이 포함될 수 있다. 차량 작동 데이터는 또한 조명(내부 또는 외부), 바람막이 와이퍼(및 그 속도), 라디오, 통신 시스템, 차량용 엔터테인먼트 시스템, 엔진 특성, 안티-락 제동 시스템, 기어 또는 변속기 위치, 창문과 문의 위치(예를 들어, 열리거나 닫힌), 타이어 압력 센서 판독 값 등과 같은 차량의 다양한 구성 요소의 작동 상태를 포함할 수 있다. 텔레마틱 데이터는 또한 외부 온도, 비의 존재, 눈, 얼음 또는 안개, 스키드 또는 타이어 회전 감지 시스템의 출력, 시간, 주변 밝기 또는 빛, 바람 또는 바람 방향 등과 같은 다양한 환경 조건 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 차량 작동 데이터는 하나 이상의 운전자 보조 시스템 또는 기능과 관련된 작동 데이터를 포함할 수 있고, 이는 시스템 및/또는 기능의 유형 및 특성(예를 들어, 제조업체, 수정(revision), 최신 업데이트, 업데이트 이력, 서비스 기록 등), 운전자 보조 시스템 또는 기능의 작동 상태(예를 들어, 운전자 보조 시스템 또는 기능이 각각의 특정 시간에 켜져 있거나 작동 중인 경우, 또는 꺼져 있는 경우), 운전자 보조 시스템 또는 기능의 최근에 적용된 수정, 최근의 유지 보수 등과 같은 운전자 보조 시스템 또는 기능의 유지 상태를 포함할 수 있다.
상기한 바와 같이, 통신 연결을 통해 주기적인 다운로드, 유지 보수 시스템 다운로드 시스템, 사고 조사 시스템 등을 사용하여, 차량(12)은 OEM들(14) 및/또는 온-라인, 또는 실시간 데이터 수집 시스템 또는 통신 연결을 사용하는 설계 분석 시스템(16)에 차량 작동 데이터를 제공할 수 있다. 즉, 차량 작동 데이터는 차량(12)에서 수집될 수 있으며 OEM(14) 및/또는 설계 분석 시스템(16)에 실시간으로 제공될 수 있고, 또는 차량(12)에 저장되어 OEM(14) 및/또는 설계 분석 시스템(16)에 예를 들어, 차량(12)이 무선 또는 유선 인터넷 또는 LAN(large area network)에 연결될 때, 차량(12)이 일상적인 유지 보수를 받을 때, 차량(12)이 사고를 당하고 사고 조사 컴퓨터 또는 다른 연결 등에 연결될 때 등 다양한 인터벌로 또는 편리한 시간에 제공될 수 있다. 마찬가지로, 차량 작동 데이터는 사고 청구의 일부로서 제공될 수 있다. 또한, 차량 작동 데이터는 고정 배선 연결, 중계 장치(고정배선 또는 근거리 무선 통신 연결을 통해 차량 데이터 수집 시스템에 연결된 컴퓨터와 같은)를 통한 연결, 무선 연결 등을 포함하는 임의의 바람직한 통신 연결을 사용하여 차량(12)으로부터 OEM(14) 및/또는 설계 분석 시스템(16)으로 통신될 수 있다.
추가적으로, 도 1에 도시된 바와 같이, OEM(14)은 설계 분석 시스템(16)에 저장 및/또는 사용하기 위해 특정 차량(12)에 대한차량 데이터(vehicle data, VD) 및 임의의 수집된 차량 작동 데이터(vehicle operational data, VOD)를 설계 분석 시스템(16)에 제공할 수 있다. 예를 들어, OEM(14)은 OEM(14)에 의해 제조된 다양한 차량들(예를 들어, 자동차, 트럭, 오토바이 등)의 구성(makeup) 및 기능(features)에 관한 차량 데이터를 제공할 수 있다. 차량 데이터는 각각의 특정 차량에 대해 모델, 제조사(a make), 바디 유형, 차량 특징, 차량 식별 번호(vehicle identification number, VIN) 및 임의의 다른 차량 설명 또는 식별 데이터를 포함할 수 있다. 차량 데이터는 하나 이상의 자동 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 기능에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 운전자 보조 시스템 데이터는 각 차량에 또는 그 내부에 제공되는 차량 보조 시스템 또는 기능의 제조업체, 유형, 기능 세트, 수정 또는 업데이트, 일련 번호 등을 포함할 수 있다.
물론, 차량 데이터(운전자 보조 시스템 데이터를 포함하는) 및 차량 작동 데이터는 인터넷, 블루투스 연결 또는 무선 및 유선 연결의 임의의 조합과 같은 임의의 데이터 통신 연결을 통해 OEM(14)으로부터 설계 분석 시스템(16)으로 제공될 수 있다. 또한, 이 데이터는 온라인 및 실시간으로 제공될 수 있거나 또는 설계 분석 시스템(16)에 일관 다운로드(batch downloads)를 통해, 또는 임의의 바람직한 방법을 통해 제공될 수 있다.
또한, 도 1에 도시된 바와 같이, 차량 사고 데이터(vehicle accident data, VAD)는 하나 이상의 보험 또는 수리 시설(17)로부터 운전자 보조 설계 분석 시스템(16)에 제공될 수 있다. 이러한 차량 사고 데이터는 설계 분석 시스템(16)의 차량 데이터베이스 내에 저장된 차량 데이터를 갖는 다양한 차량의 과거 사고에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 차량 사고 데이터는, 예를 들어, 사고로 차량에 초래된 손상(damage)에 관한 또는 이를 기술하는 데이터, 손상의 위치, 손상에 의해 영향을 받는 바디 부분, 에어백의 배치 여부, 차량 수리 비용, 차량의 수리 유형, 사고의 원인 및/또는 본질에 대한 정보(예를 들어, 운전자 실수, 차량 오작동, 부적절한 회전, 적색 등(red light) 또는 정지 신호에서의 주행(running), 과속), 사고의 위치(예를 들어, 고속도로 또는 다른 유형의 도로), 사고 또는 사고로 인한 손상을 정의하는 임의의 다른 데이터를 포함할 수 있다.
일반적으로 말하면, 설계 분석 시스템(16)은 다양한 차량 데이터, 차량 작동 데이터, 차량 사고 데이터 및, 요구되는 경우 환경 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스 및 수집 및 저장된 데이터에 대해 여러 유형의 분석을 실행할 수 있는 분석 엔진을 포함하는 프로세서 기반 시스템일 수 있다. 특히, 설계 분석 시스템(16)은 차량의 특정 제조사(make)/모델에 설치된 운전자 보조 시스템, 차량의 특정 품목에 설치된 운전자 보조 시스템, 차량의 다른 제조사들 및/또는 유형에 운전자 보조 시스템(예를 들어, 동일한 또는 다른 차량 제조사의 세단(sedans), SUV, 쿠페(coupes) 등에 설치된 운전자 보조 시스템)과 같은 차량에 설치된 하나 이상의 자동 운전자 보조 시스템(automatic driver assist systems, ADASs)의 효율성을 결정하기 위해 데이터베이스에 저장된 차량 데이터, 차량 작동 데이터, 차량 사고 데이터 및 환경 데이터에 대한 분석을 실행할 수 있다. 마찬가지로, 설계 분석 시스템(16)은 특정 운전자 보조 시스템의 자동 제동 기능, 차선 감지 또는 추적 기능, 주차 기능 등과 같은 특정 운전자 분석 시스템 기능의 작동 효과의 분석을 실행할 수 있다. 이러한 분석은, 다시, 특정 운전자 보조 시스템의 기능을 포함하는 모든 차량에 대한 데이터, 특정 운전자 보조 시스템을 갖는 특정 제조업체의 모든 차량에 대한 데이터, 특정 운전자 보조 시스템을 갖는 특정 제조업체로부터의 특정 품목의 차량에 대한 데이터, 특정 운전자 보조 시스템이 설치되어 있는 특정 유형 또는 바디 스타일(쿠페, 4륜 구동, SUV 등)의 차량에 대한 데이터, 특정 운전자 보조 시스템 또는 기능을 갖는 임의의 차량 제조업체에 의해 만들어진 모든 차량에 대한 데이터 등과 같은 다양한 차량 데이터의 세트에서 실행될 수 있다.
일반적으로 말해서, 설계 분석 시스템(16)은, 효율성 또는 차량의 세트에서 실행되거나 설치된 차량 보조 시스템의 동작 또는 기능 사이의 통계적 관계(상관 관계와 같은), 사고 또는 손실의 위험 및/또는 이러한 시스템을 사용할 때의 사고 또는 손실의 심각성을 결정하기 위해, 차량 데이터 및 차량 작동 데이터 및 차량 사고 데이터 및 환경 데이터의 하나 이상의 분석을 실행할 것이다. 또한, 설계 분석 시스템(16)은 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 시스템의 구성요소가 OEM(14)이 원하는 만큼 효과적으로 작동하는 않는 특정 상황(예를 들어, 도로 유형, 속도, 환경 조건, 선회 상황 등)을 결정할 수 있다. 일반적으로 말해서, 설계 분석 시스템(16)은, 주행 이상(driving anomalies)이 발생하지 않은 시간 동안뿐만 아니라 주행 이상(예를 들어, 사고, 급제동 이벤트, 고속 선회 등)이 발생하는 시간 동안, 다양한 차량에 대해 저장된 데이터에 대해 다양한 상이한 통계적 또는 회귀(regression) 분석(상관 관계 또는 다른 회귀 분석과 같은)을 수행할 수 있다.
설계 분석 시스템(16)은 이러한 다양한 시간에 주행 이상의 발생 및 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 시스템의 일부 기능의 사용 사이의 통계적 측정 또는 통계적 관계를 결정하기 위해 운전자 보조 시스템 또는 기능의 작동을 비교할 수 있다. 또한, 이 통계적 측정 또는 관계를 제공하기 위해, 설계 분석 시스템(16)은 하나의 운전자 보조 시스템의 작동 또는 하나의 유형(예를 들어 하나의 제조 업체의)의 운전자 보조 시스템의 하나의 기능을 다른 운전자 보조 시스템의 작동 또는 다른 유형(예를 들어, 다른 제조 업체의)의 기능과 비교할 수 있다. 이러한 비교 분석은 상이한 운전자 보조 시스템 제조 업체들로부터 만들어진 유사한 운전자 보조 시스템 또는 기능의 비교, 상이한 유형의 차량들 상의 동일한 운전자 보소 시스템 제조 업체의 유사한 운전자 보조 시스템 또는 기능의 비교, 다른 수정 또는 업데이트가 설치되어 있는 특정 운전자 보조 시스템 제조 업체의 동일한 기본 운전자 보조 시스템 또는 기능의 비교를 포함할 수 있다.
임의의 경우에, 설계 분석 시스템(16)은 결정된 통계적 측정(예를 들어, 상관)을 베이스라인 값 또는 다른 임계 값과 비교하여 분석된 운전자 보조 시스템 또는 기능의 작동이 베이스라인 양보다 더 나쁜지를 판정하는데, 이는 운전자 보조 시스템 또는 기능에 디자인 결합이 있어 시스템 또는 기능이 원하는 만큼 효과적이지 못하다는 것을 의미한다. 설계 분석 시스템(16)은 또한 또는 대신하여 이러한 시스템들의 비교 효과를 결정하기 위해 다른 운전자 보조 시스템들(예를 들어, 다른 제조 업체들로부터의 운전자 보조 시스템들, 동일한 기본 운전자 보조 시스템의 다른 수정들 등)의 통계적 측정들을 비교할 수 있다. 그 결과, 설계 분석 시스템(16)은 운전자 보조 시스템 또는 기능 내의 잠재적 설계 결함(또는 약점)을 결정하기 위해 결정된 통계적 측정 또는 관계를 이용할 수 있다. 설계 분석 시스템(16)은 평균보다 높거나 또는 특정 임계값에 대한 기대되는 상관 분석보다 높은 통지를 OEM(14)(또는 운전자 보조 시스템 제조 업체)에 돌려보내는 것과 같은 통계적 분석 및/또는 일부 정제된(refined) 분석을 제공할 수 있고, OEM(14) 또는 운전자 보조 시스템 제조 업체는 운전자 보조 시스템이 OEM 또는 제조 업체가 원하는 만큼 잘 수행하지 못할 가능성을 결정할 수 있다. 또한, 설계 분석 시스템(16)은 보험 업자와 같은 다른 사용자에게 높은 또는 비정상적인 통계적 측정치를 통지할 수 있고, 보험사가 차량을 보증하기 위한 요율을 설정하거나 차량 제조업체 또는 운전자 지원 시스템 제조업체의 보험 요율을 설정하는 데 있어서 운전자 보조 시스템의 측정 또는 결정된 작동을 기반으로 요율을 설정하거나 설계 결함 분석을 사용할 수 있다.
따라서, 도 1에 도시되 바와 같이, 설계 분석 시스템(16)은 하나 이상의 사설 보험 회사(20) 및/또는 상업적 보험 회사(22)와 통신 가능하게 연결될 수 있고, 차량에 설치된 운전자 보조 시스템, 이러한 운전자 보조 시스템과 관련된 요율, 또는 분석된 운전자 보조 시스템의 작동의 효율과 관련된 다른 요인들에 대한 통지를 사설 보험 회사(20) 및/또는 상업적 보험 회사(22)에 제공할 수 있고, 이들은 차량(12)의 개인 소유주 또는 차량(12)의 OEM(14) 또는 차량(12)에 설치된 운전자 보조 시스템에 대한 제품 보증 보험에 대해 보험 회사에 의해 요율을 설정하기 위해 사용될 수 있다.
또한, 다른 경우에, 시스템(16)은 특정 차량(12)의 사고와 관련된 결함을 자동으로 또는 신속하게 결정하는 및/또는 차량 보조 시스템이 사고와 관련된 차량에 설치된 경우 특정 차량의 특정 사고와 관련된 한 명 이상의 책임 당사자를 결정하는 온라인 또는 자동 청구 처리 시스템을 구현할 수 있다. 따라서, 시스템(16)은 임의의 바람직한 통신 네트워크를 통해 상업적 보험 회사(22) 또는 사설 보험 회사(20)(또는 둘 모두에)에 통지를 제공하여, 특정 보험 회사가 사고 관련된 요인에 기초하여 재정적으로 책임이 있음을 나타낼 수 있다. 특히, 시스템(16)은 룰 데이터베이스에 룰 세트를 저장할 수 있고, 사고 또는 청구와 관련된 재정적 책임 당사자를 결정하기 위해 룰 데이터베이스 내의 다양한 룰을 사용하는 과실 결정 엔진(fault determination engine)을 포함할 수 있다. 시스템(16)은 따라서 차량(12)의 소유자 또는 운전자를 보증하는 사기업(20) 또는 상업적 운전자(22)(예를 들어, 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 시스템의 적절한 작동을 보증하는 보험 회사 보조 시스템이 위치함)는 재정적으로 책임 있는 당사자이다. 따라서, 시스템(16)은 차량(12)의 소유자 또는 운전자를 보증하는 사설 보험 회사(20) 또는 상업적 보험 회사(22)(예를 들어, 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 시스템이 있는 차량의 적절한 작동을 보증하는 보험 회사)가 사고에 대한 재정적 책임 당사자인지의 여부를 결정할 수 있다. 어느 경우든, 시스템(16)은 사고에 대한 재정 책임 당사자 또는 당사자들의 분석 및 결정에 기초하여 정확한 상업적 또는 사설 보험 회사에 신속하게 청구를 라우팅할 수 있다. 시스템(16)은 사고로부터의 차량 작동 데이터 및/또는 차량 사고 데이터뿐만 아니라 과실을 결정하는데 사용될 룰의 분석에 기초하여 이러한 결정을 내릴 수 있다. 많은 경우, 룰은 차량 제조 업체, 운전자 보조 시스템 제조 업체, 보험 업체, 및 운전자 보조 시스템이 설치된 차량의 소유자 또는 사용자 사이의 계약 관계에 따라 결정되는 로직에 의해 지정될 수 있다. 이러한 룰은 따라서 계약상의 변경이나 또는 책임 당사자와 관련된 보험법의 변경에 기초하여 업데이트 되거나 변경될 수 있다.
도 2는 도 1의 설계 분석 시스템(16)의 예에 대한보다 상세한 블록 다이어그램을 도시한다. 도 2에 도시된 예시적인 설계 분석 시스템(16)은 차량 데이터 데이터베이스(30), 분석 엔진(32), 및 분석 엔진(32)에 결합된 통지 엔진(34)을 포함한다. 특히, 차량-데이터 데이터베이스(30)는 다양한 차량(12)(도 1의)에 의해 그리고 차량에 대해 수집된 데이터를 저장하는 임의의 바람직한 유형의 컴퓨터 판독 가능 메모리이다. 보다 구체적으로, 차량-데이터 데이터베이스(30)는 실제 차량 작동, OEM(14)(도 1) 및/또는 다른 외부 소스(예를 들어, 인터넷을 통해 연결된 데이터 소스 또는 차량이 주행하는 도로 근처 센서)로부터의 데이터를 저장하고 수집할 수 있다. 차량-데이터 데이터베이스(30)에 저장된 차량 데이터는 차량 데이터(40), 운전자 보조 시스템 데이터(42), 차량 작동 데이터(44), 차량 사고 데이터(46) 및 환경 데이터(48)를 포함하는 전술한 임의의 데이터일 수 있다. 특히, 차량-데이터 데이터베이스(30)는, 예를 들어, 각각의 특정 차량의 VIN, 유형, 모델, 제조사, 연도, 색 및 특징을 포함하여, 추적되고 있거나 데이터가 연관되어있는 각각의 차량에 대한 차량 데이터(40)를 저장할 수 있다. 차량 데이터(40)는 특정 차량 내에 있거나 설치된 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 시스템 기능을 정의 또는 표시하는 차량 특정 운전자 보조 시스템 데이터(41)를 포함할 수 있다. 운전자 보조 시스템 데이터(41)는, 예를 들어, 특정 차량에 설치된 운전자 보조 시스템 또는 기능(들)에 대한 하나 이상의 식별 번호, 유형, 브랜드, 모델 번호, 일련 번호, 제조자 등을 포함할 수 있다. 운전자 보조 시스템 데이터(41)는 또한 운전자 보조 시스템의 소프트웨어, 하드웨어 또는 예를 들어, 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 기능에 임의의 리콜 변경이 이루어지거나 통합된 특정 차량에 설치된 운전자 보조 시스템의 펌웨어에 제공되어 통합되거나 설치되는 수정 또는 업데이트의 표시를 포함할 수 있다.
또한, 차량-데이터 데이터베이스(30)는 차량 데이터가 데이터베이스(30)에 저장되는 하나 이상의 차량에 통합된 다양한 운전자 보조 시스템들에 대한 일반적인 정보 또는 데이터를 기술하거나 제공하는 운전자 보조 시스템 데이터(42)를 포함하거나 저장할 수 있다. 운전자 보조 시스템 데이터(42)는 개별적인 또는 다른 제조 업체에 의해 제조된 상이한 운전자 보조 시스템들 또는 상이한 운전자 시스템 보조 기능들의 기능들, 작동 등을 기술하거나 정의할 수 있다. 즉, 일부 상황에서, 데이터베이스(30) 내에 저장된 운전자 보조 시스템 데이터(42)는 차량 데이터(40)가 수집된 차량에서 이용가능하고 및/또는 설치된 운전자 보조 시스템 또는 기능들의 상이한 유형들, 브랜드들, 모델들 등을 정의할 수 있다.
몇몇 경우에, 운전자 보조 시스템 데이터(42)에 의해 정의된 특정 운전자 보조 시스템은 동일한 차량 제조업체에 의해 만들어진 다른 차량 유형 또는 상이한 차량 제조 업체들에 의해 만들어진 다른 차량들을 포함하는 상이한 차량들에 설치될 수 있다. 운전자 보조 시스템 데이터(42)는 이러한 운전자 보조 시스템의 다른 특징들뿐만 아니라 운전자 보조 시스템들의 시스템이 갖는 특징들, 운전자 보조 시스템에 제공될 수 있는 업그레이드, 다양한 모델들, 제조업체들, 수정 등과 같은 각각의 운전자 보조 시스템의 특징들을 저장하거나 표시할 수 있다.
또한, 차량-데이터 데이터베이스(30)는 추적되는 개인 차량과 관련된 차량 작동 데이터 또는 차량(12) 자체로부터, OEM(14)으로부터, 또는 일부 다른 소스로부터 수신된 작동 데이터를 포함하는 차량 작동 데이터(44)를 저장할 수 있다. 이러한 차량 작동 데이터는 속도 데이터, 제동 데이터, 가속 데이터, 주행 거리 데이터, 방향 데이터, GPS 데이터 등을 포함하는 임의의 유형의 작동 데이터일 수 있다. 상술한 바와 같이, 차량 작동 데이터는 시간 기반 또는 시간 상관된 데이터의 세트로 저장될 수 있으며, 각각의 시간 기반 데이터는 각 시간 또는 시간 범위 내에서 수집된 다양한 차량 파라미터들(예를 들어, 센서 측정값들)에 대한 값을 갖는다. 또한, 차량 데이터베이스(30)는 특정 차량의 사고와 관련된 사고에서 차량에 발생된 손상, 수리 및 수리 비용, 수리 시간, 부품 목록, 작업 표시 등을 표시하는 차량 사고 데이터(46)를 저장할 수 있다. 추가적으로, 이 데이터 또는 차량 작동 데이터(44)는 사고 후 조정자(adjustors), 수리 요원 등에 의해 생성된 데이터뿐만 아니라 사고 동안 차량 또는 다른 소스에 의해 수집된 차량 작동 데이터를 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이, 차량 사고 데이터(46)는 사고의 유형, 사고에 관련된 차량 또는 차량들, 통계적 데이터 또는 사고 동안 또는 사고 직전 또는 직후에 수집된 차량 데이터를 포함하는 다수의 특정 사고들 각각에 대한 임의의 사고 또는 청구 관련 데이터를 포함할 수 있다. 이 데이터는 또한 사고의 중대성에 대한 표시, 차량의 손상의 유형 및 기술, 차량의 수리와 관련된 비용, 및 사고에 관련된 차량에 대한 차량 정비 또는 청구와 관련된 기타 비용을 포함하는 세부 정보를 포함할 수 있다.
또한, 차량-데이터 데이터베이스(30)는 환경 조건 또는 차량 작동 데이터(44) 또는 차량 사고 데이터(46)와 관련된 환경 데이터를 나타낼 수 있는 환경 데이터(48)를 저장할 수 있다. 상기에서 언급한 바와 같이, 환경 데이터(48)는 기온, 비가 오는지 여부, 매끈한지 여부, 결빙 상태인지 여부, 일광 또는 어두움 또는 황혼인지 여부 등과, 특정 시간 또는 특정 위치에서의 주행 조건과 관련되거나 이를 정의하는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 데이터베이스(48)에 저장된 환경 조건 데이터 대부분은 차량에 의해 수집될 수 있다(예를 들어 차량의 기온 또는 다른 센서들에 의해). 그러나, 이 데이터는 또한 다양한 지형 위치에 대한 날씨 데이터(예를 들어, 기온, 강수량, 햇빛, 일출 및 일몰 시간 등)를 제공하는 날씨 어플리케이션, 사설 서비스 제공자 등과 같은 제3의 출처로부터 얻어질 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 차량 데이터(40), 운전자 보조 시스템 데이터(42), 차량 작동 데이터(44), 차량 사고 데이터(46) 및 환경 데이터(48)는 입력(52)을 통해 도로 상에 있는 실제 차량으로부터 진행 기반 또는 실시간 기반으로 데이터베이스(30)에 제공될 수 있고, 또는 차량 데이터는 입력(54)을 통해 OEM(14)과 같은 다른 소스들로부터 제공될 수 있다. 마찬가지로, 차량 데이터베이스(30)는 자동으로, 또는 사용자 프롬프트에 응답하여, 외부로 나가서 데이터의 관련 소스로부터 환경 데이터(48), 차량 데이터(40), 차량 사고 데이터(46), 차량 작동 데이터(46) 등과 같은 다양한 종류의 데이터를 얻는 데이터 수집 엔진을 가질 수 있다. 이해되는 바와 같이, 새로운 데이터는 임의의 원하는 시간 또는 속도로 데이터가 수집되는 다양한 차량에 대해 수집될 수 있다.
또한, 도 2에 도시된 바와 같이, 분석 엔진(32)은 차량-데이터 데이터베이스(30)에 통신 가능하게 연결된다. 분석 엔진(32)은 운전자 보소 시스템 데이터(42)에 정의된 것처럼, 주행 조건 및 하나 이상의 운전자 보조 시스템 또는 기능들의 작동(또는 비 작동) 사이의 다양한 통계적 관계를 검출 또는 결정하기 위해 하나 이상의 통계적 분석을 수행하기 위해 데이터베이스(30) 내의 데이터를 사용하는 하나 이상의 통계 분석 모듈들(50)을 포함한다. 컴퓨터 판독 가능 메모리(56)에 저장되고 프로세서(58)에서 실행되는 모듈(50)은, 예를 들어, 이러한 차량에 다양한 시기에 영향을 미친 환경 데이터(48)에 의해 정의된 다른 환경 조건들과 조합하여 차량 데이터(40)에 의해 캡쳐된 차량 내의 이들 시스템들의 실제 작동, 차량 작동 데이터(44) 및 차량 사고 데이터(46)에 기초하여 운전자 보조 시스템(42)과 같은 다양한 운전자 보조 시스템(ADAS)의 작동에 대한 작동 통계 또는 정보를 결정하거나 감지하기 위해, 차량 데이터베이스(30) 내의 다른 데이터 세트에 구동되거나 적용될 수 있는 다양한 회귀 또는 상관 분석이거나 또는 이를 포함할 수 있다.
작동 동안, 분석 엔진(32)은 임의의 시간 또는 시간들에서 하나 이상의 모듈 또는 루틴(50)을 실행할 수 있고, 모듈(50)은 데이터베이스(30) 내의 데이터에 임의의 종류의 회귀 분석 또는 다른 통계 분석을 적용하여 하나 이상의 운전자 보조 시스템 또는 기능(42)의 동작의 유효성을 결정할 수 있다. 일반적으로 말하면, 분석 엔진(32)은 먼저 하나 이상의 검출 루틴(60)을 실행할 수 있으며, 각각의 검출 루틴(60)은 차량 작동 데이터(40) 및/또는 차량 사고 데이터(46)의 하나 이상의 주행 이상을 판정 또는 검출한다. 이러한 주행 이상은, 예를 들어, 차량 사고 데이터(46) 내의 데이터에 의해 정의된 사고와 같은 실제 사고일 수 있다. 그러나, 급정차 이벤트, 급선회 이벤트, 급가속 이벤트, 갑작스러운 멈춤, 타이어의 미끄러짐, 잠긴 타이어(예를 들어 스키드), 또는 부실한 주행, 가까운 사고 또는 발생될 수 있는 사고의 마지막 회피의 다른 주행 이벤트와 같은 주행 이상은 실제 사고를 초래하지 않은 다른 위험하거나 덜 바람직하거나 바람직하지 않은 주행 작동(또는 조합들)들 일 수 있다. 주행 이상 검출 루틴 또는 모듈(60)은 동일 또는 상이한 유형의 하나 이상의 주행 이상을 검출하기 위해 차량 작동 데이터(44)를 통해 추려 낼 수 있다. 바람직하게는 각각의 상이한 유형의 주행 이상이 검출되도록 별도의 모듈(60)이 제공될 수 있거나, 단일 모듈(60)이 주행 이상의 하나 이상의 유형을 검출할 수 있다.
임의의 이벤트에서, 분석 엔진(32)은 모듈(50)을 실행하여 하나 이상의 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 시스템 기능 및 모듈(60)에 의해 검출된 하나 이상의 주행 이상의 발생 사이의 관계를 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 분석 엔진(32), 또는 주행 이상 검출 모듈(60)은 특정 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 기능을 가는 차량의 작동을 위해 차량 작동 데이터(44) 및/또는 차량 사고 데이터(46)를 통해 추려낼 수 있다(cull). 검출 모듈(60)은 예를 들어, 차량 데이터(40)에 의해 정의된 바와 같이, 특정 유형의 운전자 보조 시스템 또는 기능을 갖는 차량에 대한 차량 데이터(예를 들어, 차량 작동 데이터 및/또는 차량 사고 데이터)의 주행 이상을 검색할 수 있다. 특정 운전자 보조 시스템 또는 기능 수정을 갖는 차량의 작동을 분석하기 위해 검출 모듈(60)은 또한 분석된 데이터를 세분화하거나 분석된 데이터를 운전자 보조 시스템 또는 기능의 특정 모델/수정/업그레이드 등으로 제한할 수 있다. 여하튼, 주행 이상 검출 모듈(60)은 수집된 데이터에서 하나 이상의 주행 이상을 발견할 수 있다. 주행 이상 검출 루틴(60)은 또한 검출된 주행 이상 각각에 대해 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 기능이 그 시간에 관여되었는지 또는 사용되었는지 여부와, 운전자 보조 시스템 다양한 수준의 관여를 갖는다면, 운전자 보조 시스템 또는 기능이 어느 레벨 또는 세팅으로 관여되었는지 여부를 결정할 수 있다. 원한다면, 주행 이상 검출 모듈(60)은 특정 운전자 보조 시스템 또는 기능과 사고의 심각성뿐만 아니라 사고와 같은 주행 이상 사이의 상관 관계 또는 관계의 보다 나은 결정을 가능하게 하기 위해 운전자 보조 시스템에 관여되어 있고 운전자 보조 시스템이 관여되어 있지 않은 차량에서의 하나 이상의 주행 이상의 유형을 검출할 수 있다.
분석 모듈(50)은 검출된 주행 이상(또는 사고)에 기초하여 특정 운전자 보조 시스템 또는 기능의 작동과 차량의 작동 사이의 통계적 측정 또는 관계를 결정할 수 있고, 그에 따라 특정 운전자 보조 시스템 또는 기능의 작동의 효율성을 결정할 수 있다. 어떤 경우에 있어서, 모듈(50)은 예를 들어, 손실의 첫 번째 통지에서(first notice of loss, FNOL), 운전자 보조 시스템 또는 기능의 사용과 청구에서 차량의 수리의 통계적 비용 사이의 통계적 관계를 결정할 수 있다. 다른 경우에, 모듈(50)은 운전자 보조 시스템 또는 기능을 사용할 때 사고 또는 손실의 가능성에 관련된 다른 통계적 측정 또는 관계를 결정하기 위해 다른 분석을 수행할 수 있다.
통계 모듈(50)은 차량의 임의의 유형 또는 하부 세트, 운전자 보조 시스템, 운전자 보조 시스템 기능 등과 검출된 또는 결정된 주행 이상 사이의 통계적 관계를 결정하기 위해 임의의 원하는 방식으로 데이터를 분석할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 통계 모듈(50)은 운전자 보조 시스템 또는 기능을 가지는 차량의 유형, 특정 운전자 보조 시스템 또는 기능을 갖는 모든 차량 등을 기초로 통계적 관계를 결정하기 위해 동작할 수 있다. 이 분석을 수행하기 위해, 모듈(50)은 차량 작동 데이터(44) 및 이러한 유형의 시스템 또는 기능을 구비한 차량에 대한(예를 들어, 차량 데이터(40) 내의 차량에 대한) 차량 사고 데이터(46) 내에서 검출된 주행 이상을 탐색할 수 있고, 예를 들어, 특정 주행 시간과 같은 특정 기간 동안의 해당 데이터를 기반으로 예를 들어, 사고의 가능성, 사고의 확률 또는 심각성, 또는 사고에서 가능하거나 예상되는 손실 또는 수리 비용을 표시하는 통계적 표시를 결정하는 회귀 분석 또는 다른 통계적 분석을 실행할 수 있다.
또한, 통계 모듈(50)은 운전자 보조 시스템 또는 기능의 작동과 환경 조건(비), 차량 작동 데이터(예를 들어, 좌회전, 제동, 속도, 방향 등)과 같은 주행 이상 사이의 상관 관계를 증가 또는 감소시키는 2차 또는 다른 인자를 찾을 수 있다. 예를 들어, 분석 엔진(32)은 예를 들어, 운전자 보조 시스템 또는 기능이 햇볕이 잘 들거나 밝은 주간의 조건과 비교하여 비가 올 때 또는 미끄러운 상황인 경우와 같은 특정 유형의 환경 조건에서 양호하거나 악화되는지 여부를 결정하기 위해, 상이한 환경 조건이 존재하는(또는 존재하지 않는) 차량 작동 데이터(44) 및 차량 사고 데이터(46)를 보고 주행 이상을 환경 조건에 더하여 운전자 보조 시스템 또는 기능과 상관시키면서 분석을 실행할 수 있다. 유사한 방식으로, 분석 엔진(32)은 다양한 유형의 차량 작동 또는 상태가 존재하고/거나 존재하지 않는 차량 작동 데이터(44)를 조사함으로써, 주행 이상을 다양한 유형의 차량 작동 또는 차량 상태(예를 들어, 좌회전, 제동, 가속 등 또는 차량 작동들의 임의의 조합)에 더하여 운전자 보조 시스템 또는 기능과 상관시킴으로써 분석을 실행할 수 있다. 물론, 분석 엔진(32)은 각각의 운전자 보조 시스템, 또는 각각의 운전자 보조 시스템 기능에 대한 하나 이상의 통계적 관계(예를 들어, 상관 관계 요소)를 결정하기 위해 데이터베이스(30) 내의 데이터에 기초하여 다양한 상이한 유형의 분석을 실행할 수 있고, 결정된 통계적 관계(예를 들어, 상관 관계 요소)를 설계 분석 엔진(70)에 제공할 수 있다.
일반적으로 말하면, 설계 분석 엔진(70)은 특정 운전자 보조 시스템 또는 기능에 잠재적 설계 결함이 존재하는지 여부를 결정하기 위해 시스템(32)에 의해 개발된 하나 이상의 결정된 통계적 관계(예를 들어, 예상되는 사고 비용, 사고 가능성 등의 상관 관계 요소일 수 있음)를 사용할 수 있다. 예를 들어, 설계 분석 엔진(70)은 운전자 보조 시스템이 관여되지 않은 차량 작동 데이터에 대해 수행된 유사한 분석에 의해 개발된 통계적 관계에 운전자 보조 시스템이 연계되거나 작동하는 차량 작동 데이터에 기초하여, 또는 운전자 보조 시스템이 시간의 일부가 아닌 모든 시간에 관여했던 차량 작동 데이터에 대해 수행된 유사한 분석에 의해 개발된 통계적 관계에 기초하여 특정 운전자 보조 시스템 분석(엔진(32)으로부터)에 의해 개발된 통계적 관계를 비교할 수 있다. 다른 경우에, 설계 분석 엔진(70)은 결정된 통계적 관계가 베이스 라인 임계값보다 나쁜지 여부(예를 들어, 더 높음)를 결정하기 위해 운전자 보조 시스템이 베이스 라인 임계 값에 관여되거나 작동하는 차량 작동 데이터에 기초하여 특정 운전자 보조 시스템 분석에 대한 통계적 관계를 비교할 수 있다. 또한, 설계 분석 엔진(70)은 특정 운전자 보조 시스템이 베이스 라인 운전자 보조 시스템에 대해 작동하는 방식을 결정하기 위해 특정 운전자 보조 시스템이 서로 다른 운전자 보조 시스템이 참여한 다른 운전자 보조 시스템 분석을 위해 개발된 통계적 관계에 연동되거나 운영되는 차량 작동 데이터에 기초하여 특정 운전자 보조 시스템에 대한 특정 운전자 보조 시스템 분석에 의해 개발된 통계적 관계를 비교할 수 있다. 물론, 설계 분석 엔진(70)은 특정 운전자 보조 시스템 또는 기능의 상대적 스코어 또는 효율을 결정하기 위해 임의의 다른 분석 또는 하나 이상의 결정된 통계적 관계의 비교를 수행할 수 있다.
또한, 설계 분석 엔진(70)이 특정 스코어 또는 통계적 관계가 좋지 않거나 예상, 허용 또는 설계된 효율보다 나쁘다는 것을 결정하면(예를 들어, 결정된 통계적 관계가 저장된 임계 값보다 크다), 통지 엔진(34)은 OEM(14)과 같은 하나 이상의 사용자에게 운전자 보조 시스템 또는 기능이 그것이 가능한 만큼 작동하지 않을 수 있다는 것을 통지할 수 있다(예를 들어, 시스템 또는 기능이 잠재적 설계 결함을 갖는다). 원한다면, OEM(14)(또는 통지의 다른 수신기)는 시스템이 설계된 대로 또는 원하는 대로 작동하지 않는 조건을 결정하기 위해 차량 작동 데이터를 보다 상세하게 결정하거나 볼 수 있고, 이 데이터의 수집 및 통지를 기초로 보다 잘 작동하도록 운전자 보조 시스템을 재 설계하거나 또는 운전자 보조 시스템을 재 프로그래밍할 수 있다.
분석 엔진(32)은 차량 작동 데이터(44), 차량 사고 데이터(46), 환경 데이터(48) 등의 임의의 조합에 대한 다양한 분석을 실행하거나 구현할 수 있고, 전체적으로 운전자 보조 시스템의 분석을 수행하거나 운전자 보조 시스템의 하나 이상의 기능을 개별적으로 분석할 수 있으며, 검출된 주행 이상 표시에 기초하여 운전자 보조 시스템의 특정 기능의 양호하게 작동하는지 여부를 결정할 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 몇몇 경우에, 분석 엔진(32)은 차량 사고 데이터에서만 검출되거나 관련된 또는 차량 작동 데이터에서만(사고가 발생하지 않음) 검출되거나 관련된 주행 이상에 기초하여 차량의 작동에 대한 분석을 수행할 수 있고, 다른 경우에, 분석 엔진(32)은 분석중인 운전자 보조 시스템 또는 기능의 작동 또는 효율성을 결정하기 위해 차량 사고와 관련된 차량 작동 데이터뿐만 아니라 사고와 관련되지 않은 차량 작동 데이터 모두에서 검출된 주행 이상을 기초로 차량 작동에 대한 분석을 수행할 수 있다. 일 예로, 분석 엔진(32)은 특정 차량으로부터의 또는 모든 차량으로부터의 또는 특정 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 기능을 갖는 차량의 서브세트로부터의 데이터를 검토 또는 분석할 수 있으며, 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 기능이 언제 작동하는 지를 결정하고, 운전자 보조 시스템이 작동 중일 때 운전자 보조 시스템의 실제 작동에 기초하여 사고 또는 다른 휴영의 주행 이상의 상관 또는 가능성을 결정하고, 운전자 보조 시스템이 꺼져 있거나 사용되지 않을 때 차량 작동에 대해 동일한 작업을 수행할 수 있다. 이 경우, 분석 엔진(32) 또는 설계 분석 엔진(70)은 운전자 보조 시스템이 켜져 있을 때(관여되어 있을 때)와는 반대로 운전자 보조 시스템이 꺼져 있을 때(관여되지 않을 때) 사고 또는 주행 이상의 가능성이 이 더 높은지 여부를 결정하기 위해 두 개의 결정된 통계적 관계를 비교할 수 있다. 위에서 언급된 것처럼, 주행 이상은 사고일 수 있지만, 실제로 사고를 초래하지 않은 급브레이크, 급선회, 회전, 스키드 제어 또는 안티-록 브레이크 등과 같은 심각한 주행 동작일 수 있다.
필요하다면, 상관 또는 다른 통계적 관계는 표시(숫자)는 상관 데이터베이스(76)에 저장될 수 있고, 이들 숫자가 OEM(14), 또는 운전자 보조 시스템 제조 업체와 같은 제3자에게 잠재적으로 부적절하게 설계된 시스템의 통지를 보증하기에 충분히 나쁘다면(예를 들어 높다면) 사용자 또는 다른 수신기에게 제공될 수 있다. 통지 엔진(34)은 부적절하게 설계된 운전자 보조 시스템의 상용자 또는 소유자에게 또는 운전자 보조 시스템(또는 운전자 보조 시스템이 통합된 차량)의 제조사에게 운전자 보조 시스템 또는 기능의 불량한 효과를 통지할 수 있으며, 통계 데이터 또는 통계적으로 운전자 보조 시스템의 열악한 성능을 야기하거나 이와 관련되는 환경 조건 또는 기타 주행 조건과 같은 높은 상관 관계를 유발한 특정 상황을 나타내는 다른 데이터(예를 들어, 차량이 전형적으로 좌우로 선회하고 있을 때, 차량이 야간에 작동되고 있을 때, 차량이 비 등에서 작동되고 있을 때)를 제공할 수 있다.
또한, 요율(rate) 통지 엔진 또는 요율 결정 엔진(80)은 차량 제조사 또는 운전자 보조 시스템 제조사에 보험을 제공하는 보험 회사 또는 사기업이나 사기업의 운전자 또는 운전자를 보장하는 사보험 회사와 같은 상업 보험 회사에 대한 보험 요율을 결정하기 위한 요율 계산을 설정하거나 수행하기 위해 다양한 차량 또는 운전자 보조 시스템(요율 또는 보험 요율을 계산하는데 전형적으로 사용되는 임의의 다른 데이터와 함께)에 대한 데이터베이스(76)에 저장된 상관 숫자를 사용할 수 있다. 따라서, 설계 분석 엔진(70)의 결과는 운전자 보조 시스템을 갖는 차량의 작동 및 운전자 보조 시스템의 결정된 효율성에 기초하여 운전자 또는 제조업자에 대한 보험 요율, 견적 등을 확립하는데 사용될 수 있다.
또한, 도 2의 분석 시스템(16)은 사고에 대한 청구를 라우팅하기 위해 데이터베이스(30)에 제공되거나 저장되어 있는 차량 작동 데이터(44) 및/또는 차량 사고 데이터(46)를 사용하는 청구 라우팅 엔진(90)을 포함할 수 있다. 이 경우, 청구 라우팅 엔진(90)은 사고에서의 과실의 결정, 특정 사고에서의 책임 당사자의 결정에 사용되는 하나 이상의 룰을 저장하는 룰 데이터베이스(90)를 포함한다(예를 들어, 운전자 또는 OEM 또는 운전자 보조 시스템 제조업자가 사고에서의 손상에 대해 책임이 있는지 여부). 보다 구체적으로, 청구 라우팅 시스템(90)은 예를 들어 청구의 수신을 통해, 또는 데이터베이스(30)에 로딩되는 차량 사고 데이터(46)를 통해 사고의 표시를 수신한다. 데이터 및/또는 청구는 차량 그 자체에서 비롯될 수 있고(차량으로부터의 텔레마틱 데이터의 수신을 통해), 청구가 제기된 보험 회사로부터 올 수 있고, OEM(14) 또는 차량을 제조했거나 또는 사고와 관련된 운전자 보조 시스템을 제조했던 차량 제조업체로부터 올 수 있다.
청구 라우팅 엔진(90)이 사고가 발생했다는 통지를 수신하면, 청구 라우팅 엔진(90)(컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되고 프로세서에서 실행되는 루틴으로서 구현될 수 있는)은 데이터베이스(30)에 저장되어 있거나 또는 데이터베이스(30)에 의해 수집된, 차량 데이터(40), 차량 사고 데이터(46), 차량 작동 데이터(44), 운전자 보조 시스템 데이터(42) 및/또는 환경 데이터(48)와 같은 관련 차량 데이터를 얻고, 데이터를 분석하여 사고의 책임 당사자 또는 당사자들을 결정하기 위해 룰 데이터베이스(92) 내의 하나 이상의 룰에 액세스할 수 있다. 책임 당사자는 계약 관계 또는 하나 이상의 법률의 운영으로 사고에서 발생한 수리 또는 손상에 대해 법적으로 책임이 있는 당사자 또는 단체이다(사람, 제조 회사, 보험회사 등이 될 수 있음).
보다 구체적으로, 청구 라우팅 엔진(90)은 하나 이상의 차량 작동 상태 결정 모듈(94)을 사용하거나 실행할 수 있고(프로세서에서), 이는 사고 시(예를 들어, 사고 직전, 도중 및/또는 후에) 차량의 하나 이상의 작동 상태를 결정하기 위해 차량 작동 데이터(44) 또는 사고에 대한 차량 사고 데이터(46)를 분석한다. 차량의 하나 이상의 작동 상태는 차량의 가속 또는 제동 또는 탄력 주행여부, 차량이 선회하였는지 또는 직진하였는지 여부, 사고 전 또는 사고 동안 차량의 움직임의 방향, 운전자가 제어하는 가속 페달, 브레이크 페달, 스티어링 휠 등의 위치와 같은 사고 당시의 차량 또는 차량의 구성 요소와 관련된 다양한 상태를 나타낼 수 있다. 임의의 수의 차량 상태는 사고 중에 차량을 위해 수집된 다양한 텔레마틱 데이터에 의해 결정될 수 있다. 많은 경우에 있어서, 청구 라우팅 엔진(90)은 예를 들어, 차량의 운전자 보조 시스템 또는 기능이 사고 당시 차량에 관여되어 잇는지 여부를 포함하는 차량 작동 테이터(44) 또는 차량 사고 데이터(46)으로부터의 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 시스템의 하나 이상의 기능의 상태를 결정한다. 차량 작동 상태를 결정할 때, 다른 청구 분석 모듈(96)은 룰 데이터베이스(92) 내의 룰에 기초하여 누구의 과실인지 또는 차량 작동 상태들의 조합에 기초하여 누가 책임 당사자인지를 결정할 수 있다. 그 후, 청구 라우팅 시스템(90)은 과실 결정에 기초하여 사고에 대한 하나 이상의 잠재적 책임 당사자를 결정할 수 있다. 책임 당사자는 예를 들어, (차량 데이터(40)로부터 결정될 수 있는)차량의 OEM, (차량 데이터(42)로부터 결정될 수 있는)운전자 보조 시스템 제조업체, (예를 들어, 청구 라우팅 시스템(90)의 데이터베이스(98)에 저장될 수 있거나 또는 청구를 통해 제공될 수 있는)OEM 또는 운전자 보조 시스템의 제조업체의 보험자, 또는 운전자 또는 차량 소유주를 위한 보험회사를 포함할 수 있다(예를 들어, 청구로부터 비롯될 수 있지만, 차량 데이터(40)에 제공되거나 또는 다른 곳에서 얻어질 수 있는).
물론, 프로세스 동안, 프로세서 상에 실행되는 과실 결정 모듈(98)은 차량 작동 상태 데이터 및 가능한 다른 데이터(환경 데이터, 차량 작동 데이터를 포함하는 차량 데이터와 같은)로부터 사고 동안 운전자 보조 시스템의 작동이 사고에 책임이 있거나 기여한 경우, 운전자 보조 시스템의 과실인지 또는 자동차 또는 차량의 운전자가 과실인지 여부를 결정하기 위해 룰 데이터베이스(92) 내의 하나 이상의 룰의 사용에 액세스 할 수 있다. 손을 놓고 차량 소유자나 운전자가 관여하지 않기 위한 다양한 운전자 보조 기능의 경우(자동 주차 기능, 완전 자동 운전자 보조 시스템 등과 같은), 청구 라우팅 엔진(90)은 사고가 발생했을 때 이들 시스템이 관여되었는지 여부를 결정할 수 있고, 그러한 경우, 운전자 보조 시스템이 사고에 대해 과실인지를 결정할 수 있다. 이 경우, 청구 라우팅 엔진(90)은 OEM(14) 또는 운전자 보조 시스템 보험업자(도 1의 22)에게 그 보험업자가 지불하거나 커버할 청구를 통지할 수 있다. 반면에, 차량에 잇는 운전자 보조 시스템의 운전자 보조 시스템 기능 중 어느 것도 사고 발생 시점에 관여 또는 켜져 있지 않은 경우, 청구 라우팅 엔진(90)은 룰 데이터베이스(92) 내의 룰에 기초하여 운전자가 과실 상태에 있었음을 결정할 수 있고, 운전자와 관련된 보험업자에게 청구를 라우팅할 수 있다. 물론, 이 경우, 청구 라우팅 엔진(90)은 적절한 보험 업자 또는 각각의 차량들에 대해 또는 각각의 운전자 보조 시스템들에 대해 책임 있는 보험 업자, 예를 들어 차량 제조 업체, 및/또는 운전자 또는 차량 소유자와 관련된 보험 데이터를 저장할 수 있다.
다른 경우에, 청구 라우팅 시스템(90)은 과실 또는 책임을 결정하기 위해 룰 데이터베이스(92) 내의 다른, 보다 복잡한 또는 관련된 룰에 액세스할 수 있다. 예를 들어, 운전자 보조 시스템이 관여되어 있지만 오직 운전자에게 경고하도록 의도된 상황에서(즉, 사고를 완전히 방지하도록 설계되지 않음), 또는 운전자 보조 시스템이 정상적으로 작동하거나 사고에 대한 책임이 없는 경우, 또는 운전자 보조 시스템이 관여되어 있지만 사고 동안 올바르게 작동하지 않고 따라서 사고에 대해 부분적으로 또는 전체적으로 책임이 있는 경우, 또는 운전자 보조 시스템이 관여되어 있지만 운전자의 행동에 의해 작동 중에 훼손되는 경우, 또는 운전자 보조 시스템이 관여되어 있지만 사고 이전에 운전자에게 전달된 알려진(자체-검출된) 문제점을 가지고 있는 경우, 또는 운전자 보조 시스템이 관여되어 있지만 제대로 서비스 또는 업그레이드 되지 않은 경우에 보다 복잡한 룰이 사용될 수 있다. 즉, 예를 들어, 자동 제동 시스템이 관여되어 있고 사고(차량 사고 데이터(46) 또는 차량 작동 데이터(44)를 기초로 결정될 수 있는) 동안 적절하게 작동될 수 있지만, 사고를 예방할 수 없었을 수도 있다. 또한, 어떤 경우에, 청구 라우팅 엔진(90)은 예를 들어, 스티어링 휠을 돌림으로써, 스티어링 휠을 방해함으로써, 운전자 보조 시스템은 가속 또는 제동하려고 할 때 브레이크 또는 가속을 누르거나, 또는 운전자 보조 시스템의 작동을 방해하거나 반대하는 다른 행동을 취함으로써 운전자가 운전자 보조 시스템 또는 기능을 방해했다고 결정할 수 있다. 또 다른 경우에 있어서, 청구 라우팅 엔진(90)은 운전자 보조 시스템이 사고에 책임이 있는지 여부를 결정할 때(차량 상태 결정 모듈(98)로부터) 운전자 보조 시스템이 사고에 앞서 적절하게 유지되었는지(예를 들어, 최근의 업데이트 또는 업그레이드 수신, 리콜 통지 등으로 요청된 서비스가 이루어졌는지 등과 같은)를 결정할 수 있다. 또 다른 경우에, 청구 라우팅 엔진(90)은 운전자 보조 시스템이 그 자체의 문제를 검출하고 운전자에게 문제를 통지하였음에도 불구하고 운전자가 운전자 보조 시스템을 사용하고 있는지를 결정할 수 있다.
이해되는 바와 같이, 룰 데이터베이스(92) 내의 다양한 상이한 룰들은 과실의 결정에 영향을 미칠 수 있고 따라서 책임 당사자의 결정에 영향을 미칠 수 있는 다양한 상이한 종류의 사고 또는 사고 중의 조치의 보류를 커버하기 위해 설정되거나 정의될 수 있다. 청구 라우팅 엔진(90)은 사고 발생 시 차량의 관련 특징 또는 구성의 상태를 결정하고, 과실을 결정하기 위해 이러한 상태들을 기초로 룰 데이터베이스(92)에 저장된 룰을 적용하고, 따라서 하나 이상의 책임 당사자를 결정할 수 있다. 상기에서 언급한 바와 같이, 책임 당사자의 결정은 차량 사고 데이터, 차량 작동 데이터, 차량 데이터, 환경 데이터 등을 기초로 특정 사고에서 어떤 보험회사가 손상을 커버할 책임이 있는지를 결정하는 것을 포함한다. 또한. 어떤 경우에, 청구 라우팅 엔진(90)은 다수의 책임 당사자들이 있다고 결정할 수 있고, 수집된 데이터, 차량 작동 데이터, 차량 사고 데이터, 환경 데이터 등을 기초로 룰 데이터베이스(92) 내의 하나 이상의 규칙을 사용하여 당사자들 사이의 과실을 할당할 수 있다. 따라서, 이 경우, 청구 라우팅 엔진(90)은 다수의 책임 당사자들 각각에 대한 과실 또는 책임의 퍼센티지 또는 비율을 결정할 수 있다.
어쨌든, 청구 라우팅 시스템(90)은 룰 데이터베이스(92)의 룰을 사용하여 과실 및/또는 과실들을 결정하고, 시스템()에 의해 수신된 청구를 적절한 보험 회사 또는 사고를 커버링할 책임이 있는 다른 당사자에게 라우팅하고, 그에 따라 운전자 보조 시스템을 갖춘 차량이 사고에 관여할 때, 청구가 처리되는 속도가 증가할 뿐만 아니라 중립 또는 제3 당사자 분석 또는 과실의 결정(적어도 초기 결정)을 제공한다.
다음과 같은 추가 고려 사항이 이전 논의에 적용된다. 본 명세서에서, 복수의 인스턴스는 단일 인스턴스로 기술된 컴포넌트, 오퍼레이션 또는 구조를 구현할 수 있다. 하나 이상의 루틴 또는 방법의 개별적인 동작이 별개의 동작으로 도시되고 설명되었지만, 하나 이상의 개별적인 동작이 동시에 수행될 수 있고, 어느 것도 도시된 순서로 동작이 수행될 필요는 없다. 구성 예에서 개별 구성 요소로 제시된 구조 및 기능은 결합된 구조 또는 구성 요소로 구현될 수 있다. 유사하게, 단일 구성 요소로서 제공된 구조 및 기능은 개별 구성 요소로서 구현될 수 있다. 이들 및 다른 변형, 수정, 추가 및 개선은 본 개시 내용의 요지의 범위 내에 있다.
또한, 특정 실시 예들은 본 명세서에서 로직 또는 다수의 컴포넌트, 모듈, 또는 메커니즘 또는 유닛을 포함하는 것으로 설명된다. 이들 모듈, 유닛, 컴포넌트 등은 소프트웨어 모듈(예를 들어, 일시적이지 않은 기계 판독 가능 매체에 저장된 코드) 또는 하드웨어 모듈 중 어느 하나를 구성할 수 있다. 하드웨어 모듈은 특정 작업을 수행할 수 있는 유형 단위이며 특정 방식으로 구성 또는 정렬될 수 있다. 예시적인 실시 예에서, 컴퓨터 시스템(예를 들어, 프로세서 또는 프로세서 그룹)의 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예를 들어, 독립형, 클라이언트 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 하나 이상의 하드웨어 모듈은 소프트웨어(예를 들어, 애플리케이션 또는 애플리케이션 부분)를 본 명세서에 설명된 바와 같은 특정 동작을 수행하도록 동작하는 하드웨어 모듈로서 구현할 수 있다.
하드웨어 모듈은 특정 동작을 수행하기 위해 영구적으로(예를 들어, 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA) 또는 주문형 집적 회로(ASIC)와 같은 특수 목적 프로세서로서) 구성된 전용 회로 또는 로직을 포함할 수 있다. 하드웨어 모듈은 또한 특정 동작을 수행하기 위해 소프트웨어에 의해 일시적으로 구성된 프로그램 가능 논리 또는 회로(예를 들어, 범용 프로세서 또는 다른 프로그램 가능한 프로세서 내에 포함되는 것과 같은)를 포함할 수 있다. 전용 및 영구적으로 구성된 회로 또는 일시적으로 구성된 회로(예를 들어, 소프트웨어에 의해 구성되는)에 하드웨어 모듈을 구현하는 결정은 비용 및 시간 고려 사항에 의해 결정될 수 있음을 이해할 것이다.
따라서, 본 명세서에서 사용된 하드웨어 용어는 물리적으로 구성되거나, 영구적으로(예를 들어, 배선으로) 구성되거나, 특정 방식으로 동작하도록 또는 여기에 설명된 특정 동작을 수행하도록 일시적으로 구성(예를 들어, 프로그래밍)될 수 있다. 하드웨어 모듈들이 일시적으로 구성되는(예를 들어, 프로그래밍 된) 실시 예들을 고려하면, 하드웨어 모듈들 각각은 어느 한 시점에서 구성되거나 인스턴스화 될 필요가 없다. 예를 들어, 하드웨어 모듈이 소프트웨어를 사용하여 구성된 범용 프로세서를 포함하는 경우, 범용 프로세서는 상이한 시간에 상이한 각각의 하드웨어 모듈로서 구성될 수 있다. 따라서 소프트웨어는 프로세서를 구성하여 예를 들어 시간의 한 인스턴스에서 특정 하드웨어 모듈을 구성하고 시간의 다른 인스턴스에서 다른 하드웨어 모듈을 구성할 수 있다.
하드웨어 및 소프트웨어 모듈 또는 루틴은 다른 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈 및 루틴에 정보를 제공하고 정보를 수신 할 수 있다. 따라서, 설명된 하드웨어 모듈들은 통신 가능하게 결합된 것으로 간주될 수 있다. 이와 같은 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈의 다수가 동시에 존재하는 경우, 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈을 접속하는 신호 전송(예를 들어, 적절한 회로, 라인 및 버스를 통한)을 통해 통신이 이루어질 수 있다. 다수의 하드웨어 모듈 또는 소프트웨어가 상이한 시간에 구성되거나 인스턴스화되는 실시 예에서, 그러한 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈간의 통신은, 예를 들어, 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈이 갖는 메모리 구조 내의 정보의 저장 및 검색을 통해 달성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈은 동작을 수행하고 그 동작의 출력을 통신 가능하게 연결된 메모리 장치에 저장할 수 있다. 이후, 추가 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈은 저장된 출력을 검색하고 처리하기 위해 메모리 장치에 액세스할 수 있다. 하드웨어 및 소프트웨어 모듈은 또한 입력 또는 출력 장치와의 통신을 개시할 수 있고, 자원(예를 들어, 정보의 모음)에 대해 동작할 수 있다.
여기에 설명된 예시적인 방법의 다양한 동작은 관련 동작을 수행하도록(예를 들어, 소프트웨어에 의해) 일시적으로 구성되거나 영구적으로 구성된 하나 이상의 프로세서에 의해 적어도 부분적으로 수행될 수 있다. 일시적으로 또는 영구적으로 구성되든, 이러한 프로세서는 하나 이상의 연산 또는 기능을 수행하도록 작동하는 프로세서 구현 모듈을 구성할 수 있다. 본 명세서에 언급된 모듈은 일부 실시 예에서 프로세서 구현 모듈을 포함할 수 있다.
유사하게, 여기서 설명된 방법 또는 루틴은 적어도 부분적으로 프로세서-구현될 수 있다. 예를 들어, 방법의 동작 중 적어도 일부는 하나의 프로세서 또는 프로세서 구현된 하드웨어 모듈에 의해 수행될 수 있다. 특정 작업의 성능은 단일 시스템 내에 있을 뿐만 아니라 여러 시스템에 배치된 하나 이상의 프로세서간에 분산될 수 있다. 일부 예시적인 실시 예에서, 프로세서 또는 프로세서는 단일 위치(예를 들어, 플랜트 환경, 사무 환경 또는 서버 팜)에 위치할 수 있는 반면, 다른 실시 예에서는 프로세서가 다수의 위치에 분산될 수 있다.
본 명세서의 일부는 머신 메모리(예를 들어, 컴퓨터 메모리) 내의 비트 또는 2진 디지털 신호로서 저장된 데이터에 대한 연산 알고리즘 또는 심볼 표현과 관련하여 제시된다. 이러한 알고리즘 또는 기호 표현은 데이터 처리 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 그들의 일의 내용을 전달하기 위해 사용되는 기술의 예이다. 본원에 사용된 바와 같이, "어플리케이션", "알고리즘" 또는 "루틴"은 동작의 자기-일관된 시퀀스 또는 원하는 결과를 유도하는 유사한 프로세싱이다. 이러한 맥락에서 응용 프로그램, 알고리즘, 루틴 및 작업에는 물리량을 물리적으로 작동해야 한다. 통상적으로, 그러한 양은 기계에 의해 저장, 액세스, 전송, 결합, 비교 또는 다르게 작동될 수 있는 전기, 자기 또는 광학 신호의 형태를 취할 수 있다. 원칙적으로 일반적인 사용의 이유로 때때로 "데이터", "내용", "비트", "값", "요소", "기호", "문자", "용어", "숫자", "숫자"와 같은 단어를 사용하여 이러한 신호를 참조하는 것이 편리하다. 그러나 이 단어들은 단지 편리한 레이블일 뿐이며 적절한 물리적인 양과 관련되어 있다.
특별한 언급이 없는 한, "처리하는", "컴퓨팅하는", "계산하는", "결정하는", "표현하는", "표시하는" 등과 같은 단어를 사용하여 본 명세서에서의 논의는(예를 들어, 컴퓨터를 작동하는) 기계 또는 하나 이상의 메모리(예를 들어, 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 또는 이들의 조합), 레지스터 또는 다른 컴퓨터 구성 요소(예를 들어, 전자, 자기 또는 광학)로 표시된 데이터를 변환, 전송 또는 표시할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, "일 실시 예" 또는 "실시 예"에 대한 임의의 참조는 실시 예와 관련하여 설명된 특정 요소, 특징, 구조 또는 특성이 적어도 하나의 실시 예에 포함됨을 의미한다. 명세서의 다양한 곳에서 "일 실시 예에서"라는 문구가 반드시 동일한 실시 예를 지칭하는 것은 아니다.
일부 실시 예는 그 파생어와 함께 "결합된" 및 "접속된"이라는 표현을 사용하여 기술될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 실시 예는 2개 이상의 요소가 직접 물리적 또는 전기적 접촉에 있음을 나타내기 위해 "결합된"이라는 용어를 사용하여 설명될 수 있다. 그러나 "결합된"이라는 용어는 둘 이상의 요소가 서로 직접 접촉하지는 않지만 여전히 상호 작용하거나 서로 상호 작용한다는 것을 의미할 수도 있다. 실시 예들은 이 문맥에 제한되지 않는다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "포함한다(comprises)", "포함하는(comprising)", "포함하다(includes)", "포함하는(including)", "가지고 있다(has)", "가지고 있는(having)" 또는 임의의 다른 변형은 비독점적인 포함을 포함하도록 의도된다. 예를 들어, 요소들의 리스트를 포함하는 프로세스, 방법, 물품 또는 장치는 반드시 그 요소들에만 한정되는 것이 아니라 명시적으로 열거되지 않거나 그러한 프로세스, 방법, 물품 또는 장치에 내재된 다른 요소들을 포함할 수 있다. 또한, 반대로 명시적으로 언급되지 않는 한, "또는(or)"은 배타적인 또는 포함하지 않는 것을 의미한다. 예를 들어 조건 A 또는 B는 다음 중 하나에 의해 충족된다: A는 참(또는 현재)이고 B는 거짓이거나 존재하지 않으며, A는 거짓이거나 존재하지 않으며 B는 참이며, A와 B는 모두 참(또는 현재)이다.
또한, "하나(a)" 또는 "하나(an)"의 사용은 본 명세서의 실시 예의 요소 및 구성 요소를 설명하기 위해 사용된다. 이것은 단지 편의를 위해 설명의 일반적인 의미를 부여하기 위해 수행된다. 이 설명은 하나 또는 적어도 하나를 포함하도록 읽혀 져야 하며, 단수는 달리 의미하지 않는 한 복수를 포함한다.
본 개시를 읽을 때, 당업자는 본 명세서에 개시된 기술들을 구성하고 실행하기 위한 이미지 처리 애플리케이션 및 시스템을 구현하기 위해 사용될 수 있는 추가의 다른 구조적 및 기능적 설계를 이해할 것이다. 따라서, 특정 실시 예들 및 애플리케이션들이 여기에 도시되고 설명되었지만, 개시된 실시 예들은 본 명세서에 개시된 정확한 구성 및 구성 요소들로 제한되지 않는다는 것이 이해되어야 한다. 청구 범위에서 정의된 사상 및 범위를 벗어나지 않고 본원에 개시된 방법 및 구조의 배치, 동작 및 세부 사항에서 당업자에게 명백할 다양한 변형, 변경 및 변형이 이루어질 수 있다.

Claims (60)

  1. 운전자 보조 시스템 설계 장치로서,
    프로세서;
    컴퓨터 판독 가능 메모리;
    복수의 상이한 차량에서 사용되는 하나 이상의 운전자 보조 시스템을 지정하는(specifying) 운전자 보조 시스템 데이터를 포함하는, 상기 복수의 상이한 차량에 관한 차량 정보를 저장하는 차량 데이터베이스;
    상기 운전자 보조 시스템을 갖는 상기 복수의 상이한 차량 중 다수의 차량에 대한 차량 작동 데이터를 저장하는 차량 작동 데이터베이스로서, 상기 차량 작동 데이터는 상기 작동 데이터가 상기 상이한 차량들의 실제 작동 동안 상기 상이한 차량들의 작동을 반영하도록 운전자 보조 시스템들을 갖는 상기 복수의 상이한 차량 중 다수의 차량 각각으로부터 수집된, 상기 차량 작동 데이터베이스;
    상기 컴퓨터 판독 가능 메모리 상에 저장된 설계 분석 엔진으로서;
    특정 운전자 보조 시스템을 갖는 상기 복수의 상이한 차량 중 하나 이상에 대한 상기 차량 작동 데이터베이스 내의 상기 차량 작동 데이터를 기초로 상기 상이한 차량들 중 하나 이상의 작동 동안 복수의 주행 이상을 검출하고;
    상기 차량 작동 데이터베이스 내의 상기 차량 작동 데이터를 기초로 상기 주행 이상들의 존재 및 상기 특정 운전자 보조 시스템의 작동 사이의 통계적 관계를 결정하고; 그리고
    상기 결정된 통계적 관계를 기초로 상기 특정 운전자 보조 시스템 내의 잠재적 설계 결함을 검출하도록 상기 프로세서 상에서 작동하는, 상기 설계 분석 엔진; 및
    상기 특정 운전자 보조 시스템에서 검출된 상기 잠재적 설계 결함을 수신기에 통지하도록 상기 프로세서 상에서 작동하는 통지 엔진을 포함하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 운전자 보조 시스템 데이터는 운전자 보조 시스템의 유형을 지정하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 운전자 보조 시스템 데이터는 하나 이상의 차량에 설치된 운전자 보조 시스템의 하나 이상의 기능을 지정하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 운전자 보조 시스템 데이터는 차량에 설치된 운전자 보조 시스템 또는 운전자 보조 시스템 기능의 수정(revision)을 지정하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 운전자 보조 시스템 데이터는 운전자 보조 시스템의 하나 이상의 운전자 보조 기능을 지정하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  6. 청구항 5에 있어서, 상기 하나 이상의 운전자 보조 시스템 기능 중 하나는 차선 변경 기능, 사각 지대 경고 기능, 무인 주차 기능, 운전자 보조 주차 기능, 자동 제동 기능, 거리 결정 기능 또는 거리 경보 기능 중 하나인, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 통지 엔진은 상기 잠재적 설계 결함을 운전자 보조 시스템 제조업자에게 통지하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  8. 청구항 1에 있어서, 상기 통지 엔진은 상기 잠재적 설계 결함을 차량 제조업자에게 통지하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  9. 청구항 1에 있어서, 상기 통지 엔진은 상기 잠재적 설계 결함을 보험업자에게 통지하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  10. 청구항 9에 있어서, 상기 잠재적 설계 결함을 기초로 차량에 대한 보험 요율(insurance rate)을 계산하는 보험 요율 계산 엔진을 더 포함하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  11. 청구항 1에 있어서, 상기 차량 작동 데이터베이스는 차량 작동의 시간 기반 데이터 세트를 저장하고, 각각의 시간 기반 데이터 세트는 특정 시간 또는 특정 시간 범위에 대한 차량 작동 데이터 세트를 포함하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  12. 청구항 11에 있어서, 상기 차량 작동의 상기 시간 기반 데이터 세트 각각은 운전자 보조 시스템이 그 시간에 관여되어 있었는지를 표시하는 데이터를 포함하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  13. 청구항 1에 있어서, 상기 설계 분석 엔진은 상기 차량 작동 데이터베이스로부터 상기 복수의 상이한 차량 중 하나 이상의 차량에 대한 차량 작동 데이터를 얻고, 상기 통계적 관계를 결정하기 위해 운전자 보조 기능이 관여된 시간 기반 데이터 세트를 사용하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  14. 청구항 13에 있어서, 상기 설계 분석 엔진은 상기 차량 작동 데이터베이스로부터 상기 복수의 상이한 차량 중 하나 이상의 차량에 대한 차량 작동 데이터를 얻고, 상기 통계적 관계를 결정하기 위해 운전자 보조 기능이 관여되지 않은 시간 기반 데이터 세트를 사용하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  15. 청구항 1에 있어서, 상기 설계 분석 엔진은 운전자 보조 기능이 관여된 시간 기반 데이터 세트에 대한 검출된 운전자 이상(driver anomalies)과, 운전자 보조 기능이 관여되지 않은 시간 기반 데이터 세트에 대한 검출된 운전자 이상을 비교하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  16. 청구항 1에 있어서, 차량 또는 차량의 유형에 대한 보험 요율을 결정하기 위해 상기 통계적 관계를 사용하는 보험 요율 계산 엔진을 더 포함하는, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  17. 청구항 1에 있어서, 상기 통계적 관계는 상관 관계(correlation)인, 운전자 보조 시스템 설계 장치.
  18. 하나 이상의 차량에 설치된 운전자 보조 시스템의 결함을 검출하는 방법으로서,
    복수의 상이한 차량에서 사용되는 하나 이상의 운전자 보조 시스템을 지정하는 운전자 보조 시스템 데이터를 포함하는, 상기 복수의 상이한 차량에 관한 차량 정보를 수집하는 단계;
    차량 작동 데이터가 상기 복수의 상이한 차량들의 실제 작동 동안 상기 복수의 상이한 차량들의 작동을 반영하도록 운전자 보조 시스템들을 갖는 상기 복수의 상이한 차량들 중 다수의 차량에 대한 상기 차량 작동 데이터를 수집하는 단계;
    상기 차량 정보 및 상기 차량 작동 데이터를 차량 데이터베이스에 저장하는 단계;
    특정 운전자 보조 시스템을 갖는 상기 복수의 상이한 차량 중 하나 이상의 차량에 대한 상기 차량 데이터베이스 내의 상기 차량 작동 데이터에 액세스하기 위해 프로세서를 사용하는 단계;
    분석된 차량 작동 데이터를 기초로 상기 복수의 상이한 차량 중 하나 이상의 차량의 작동 중에 복수의 주행 이상들을 검출하기 위해 상기 프로세서를 사용하는 단계;
    상기 차량 데이터베이스 내의 상기 차량 작동 데이터를 기초로 상기 주행 이상들의 존재와 상기 특정 운전자 보조 시스템의 작동 사이의 통계적 관계를 결정하기 위해 상기 프로세서를 사용하는 단계;
    상기 결정된 통계적 관계를 기초로 상기 특정 운전자 보조 시스템 내의 잠재적 설계 결함을 검출하기 위해 상기 프로세서를 사용하는 단계; 및
    특정 운전자 보조 시스템에서 검출된 상기 잠재적 설계 결함을 수신기에게 통지하는 단계를 포함하는, 운전자 보조 시스템의 결함을 검출하는 방법.
  19. 청구항 18에 있어서, 상기 운전자 보조 시스템 데이터는 운전자 보조 시스템의 유형을 지정하는, 운전자 보조 시스템의 결함을 검출하는 방법.
  20. 청구항 18에 있어서, 상기 운전자 보조 시스템 데이터는 하나 이상의 차량에 설치된 운전자 보조 시스템의 하나 이상의 기능을 지정하는, 운전자 보조 시스템의 결함을 검출하는 방법.
  21. 청구항 18에 있어서, 상기 운전자 보조 시스템 데이터는 차량에 설치된 운전자 보조 시스템의 또는 운전자 보조 시스템 기능의 수정을 지정하는, 운전자 보조 시스템의 결함을 검출하는 방법.
  22. 청구항 18에 있어서, 수신기에게 통지하는 단계는 상기 잠재적 설계 결함을 운전자 보조 시스템 제조업자에게 통지하는 단계를 포함하는, 운전자 보조 시스템의 결함을 검출하는 방법.
  23. 청구항 18에 있어서, 수신기에게 통지하는 단계는 상기 잠재적 설계 결함을 차량의 제조업자에게 통지하는 단계를 포함하는, 운전자 보조 시스템의 결함을 검출하는 방법.
  24. 청구항 18에 있어서, 상기 잠재적 설계 결함을 기초로 차량에 대한 보험 요율을 결정하기 위해 프로세서를 사용하는 단계를 더 포함하는, 운전자 보조 시스템의 결함을 검출하는 방법.
  25. 청구항 18에 있어서, 차량 작동 데이터를 수집하는 단계는 차량 작동의 시간 기반 데이터 세트를 수집하는 단계를 포함하고, 각각의 시간 기반 데이터 세트는 특정 시간 또는 특정 시간 범위에 대한 차량 작동 데이터의 세트를 포함하는, 운전자 보조 시스템의 결함을 검출하는 방법.
  26. 청구항 25에 있어서, 상기 차량 작동의 상기 시간 기반 데이터 세트 각각은 특정 운전자 보조 시스템이 그 시간에 관여되어 있었는지를 표시하는 데이터를 포함하는, 운전자 보조 시스템의 결함을 검출하는 방법.
  27. 청구항 26에 있어서, 상기 차량 데이터베이스 내의 상기 차량 작동 데이터를 기초로 상기 주행 이상들과 상기 특정 운전자 보조 시스템 사이의 통계적 관계를 결정하기 위해 상기 프로세서를 사용하는 단계는 상기 주행 이상의 시간에서 상기 특정 운전자 보조 시스템이 관여되었는지를 결정하는 단계를 포함하는, 운전자 보조 시스템의 결함을 검출하는 방법.
  28. 청구항 26에 있어서, 상기 차량 데이터베이스 내의 상기 차량 작동 데이터를 기초로 상기 주행 이상과 특정 운전자 보조 시스템 사이의 통계적 관계를 결정하기 위해 상기 프로세서를 사용하는 단계는 상기 통계적 관계를 결정하기 위해 특정 운전자 보조 시스템이 관여되지 않은 시간 기반 데이터 세트를 사용하는 단계, 및 상기 통계적 관계를 결정하기 위해 상기 특정 운전자 보조 시스템이 관여된 시간 기반 데이터 세트를 사용하는 단계를 포함하는, 운전자 보조 시스템의 결함을 검출하는 방법.
  29. 라우팅 시스템으로서,
    하나 이상의 운전자 보조 기능을 갖는 차량에서의 사고의 존재를 결정하는 사고 검출 시스템;
    상기 차량에 대한 사고 시 차량으로부터 또는 상기 차량에 대한 차량 작동 데이터를 수집하는 차량 작동 데이터베이스;
    차량 사고 동안 상기 운전자 보조 기능과 관련된 하나 이상의 차량 작동 상태를 기초로 상기 차량 사고에 따른 손상에 대한 책임에 관한 하나 이상의 룰(rules) 세트를 저장하는 룰 데이터베이스;
    과실 결정 시스템으로서;
    상기 사고 검출 시스템이 특정 차량에 사고가 발생한 것으로 결정한 경우 상기 특정 차량에 대한 차량 작동 데이터를 수집하기 위해 상기 차량 작동 데이터베이스에 액세스하고;
    상기 특정 차량에 대한 상기 손상에 대한 첵임과 관련된 상기 룰 데이터베이스 내의 룰의 세트에 액세스하고;
    상기 사고 시 상기 특정 차량에 대한 상기 차량 작동 데이터를 기초로 상기 사고 시 상기 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하고; 그리고
    상기 차량 상태들 및 상기 액세스된 룰의 세트를 기초로 책임 당사자를 결정하도록 프로세서 상에서 작동하는, 상기 과실 결정 시스템; 및
    상기 과실 결정 시스템에 의해 결정된 상기 책임 당사자에게 상기 특정 차량의 사고에 대한 청구를 라우팅하도록 프로세서 상에서 작동하는 라우팅 엔진을 포함하는, 라우팅 시스템.
  30. 청구항 29에 있어서, 상기 프로세서 상에서 작동하는 상기 과실 결정 시스템은 특정 사고에 대한 다수의 책임 당사자들을 결정하는, 라우팅 시스템.
  31. 청구항 29에 있어서, 상기 과실 결정 시스템은, 두 명 이상의 책임 당사자들을 결정하고 상기 두 명 이상의 책임 당사자들 각각에 대해 비례 책임(proportional liability)을 결정하도록 상기 프로세서 상에서 작동하는, 라우팅 시스템.
  32. 청구항 31에 있어서, 통지 엔진은 결정된 상기 책임 당사자 각각에 통지하는, 라우팅 시스템.
  33. 청구항 29에 있어서, 상기 책임 당사자는 운전자 또는 보험 회사 중 하나를 포함하는, 라우팅 시스템.
  34. 청구항 29에 있어서, 상기 책임 당사자는 운전자 보조 시스템 제조업자 또는 보험 회사 중 하나를 포함하는, 라우팅 시스템.
  35. 청구항 29에 있어서, 상기 책임 당사자는 차량 소유자의 보험 회사를 포함하는, 라우팅 시스템.
  36. 청구항 29에 있어서, 상기 과실 결정 시스템은 상기 사고 시 상기 특정 차량에 대한 상기 차량 작동 데이터를 기초로 상기 사고 시 상기 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하고, 상기 사고 시에 하나 이상의 운전자 보조 기능이 관여되었는지 여부를 결정하는 것을 포함하는, 라우팅 시스템.
  37. 청구항 29에 있어서, 상기 과실 결정 시스템은 상기 사고 시 상기 특정 차량에 대한 상기 차량 작동 데이터를 기초로 상기 사고 시 상기 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하고, 상기 사고 시에 하나 이상의 상기 운전자 보조 기능이 작동되었는지 여부를 결정하는 것을 포함하는, 라우팅 시스템.
  38. 청구항 29에 있어서, 상기 과실 결정 시스템은 상기 사고 시 상기 특정 차량에 대한 상기 차량 작동 데이터를 기초로 상기 사고 시 상기 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하고, 상기 사고 시에 인간 운전자가 능동적으로 상기 차량을 운전하고 있었는지 여부를 결정하는 것을 포함하는, 라우팅 시스템.
  39. 청구항 38에 있어서, 상기 과실 결정 시스템은 상기 인간 운전자에 의해 야기된 , 스티어링, 제동, 또는 가속을 상기 차량 작동 데이터로부터 검출하는 것에 의해 상기 사고 시에 인간 운전자가 능동적으로 상기 차량을 운전하고 있었는지 여부를 결정하는, 라우팅 시스템.
  40. 청구항 39에 있어서, 상기 과실 결정 시스템은 상기 사고 시에 운전자 보조 시스템의 검출된 작동 상태를 결정하는, 라우팅 시스템.
  41. 청구항 40에 있어서, 상기 사고 시 상기 운전자 보조 시스템의 검출된 작동 상태는 상기 운전자 보조 시스템에 알려진 문제를 나타내는, 라우팅 시스템.
  42. 청구항 41에 있어서, 상기 과실 결정 시스템은 상기 운전자 보조 시스템에 알려진 문제가 상기 사고 전에 상기 운전자에게 전달되었는지 여부를 검출하는, 라우팅 시스템.
  43. 청구항 37에 있어서, 상기 과실 결정 시스템은 상기 운전자 보조 시스템이 사고 시에 적절하게 서비스되었는지 여부를 검출하는, 라우팅 시스템.
  44. 청구항 29에 있어서, 상기 사고 검출 시스템은 상기 사고에 대해 제출된 청구(claim)의 수신을 기초로 하나 이상의 운전자 보조 기능을 갖는 차량에 사고가 존재하는지를 결정하는, 라우팅 시스템.
  45. 청구항 29에 있어서, 상기 사고 검출 시스템은 상기 사고 동안 상기 차량에 의해 수집된 텔레마틱 데이터(telematic data)를 기초로 하나 이상의 운전자 보조 기능을 갖는 차량에 사고가 존재하는지를 결정하는, 라우팅 시스템.
  46. 사고 청구(accident claim)를 처리하는 방법으로서,
    프로세서를 통해, 하나 이상의 운전자 보조 기능을 갖는 차량에 사고가 존재하는지를 결정하는 단계;
    상기 사고 시 상기 차량과 관련된 사고에서 상기 차량으로부터 또는 상기 차량에 대한 차량 작동 데이터를 수집 및 저장하는 단계;
    룰(rule) 데이터베이스에 룰을 저장하는 단계로서, 상기 룰 데이터베이스 내의 상기 룰은 차량 사고 동안 상기 운전자 보조 기능과 관련된 하나 이상의 차량 작동 상태를 기초로 상기 차량 사고에 따른 손상에 대한 책임과 관련된 하나 이상의 룰의 세트를 포함하는, 상기 룰을 저장하는 단계;
    프로세서를 통해, 상기 사고에 대한 책임 당사자를 결정하는 단계로서,
    상기 차량과 관련된 차량 작동 데이터를 결정하기 위해 차량 작동 데이터베이스에 액세스하는 단계;
    상기 차량에 대한 상기 손상에 대한 책임과 관련된, 상기 룰 데이터베이스 내의 룰의 세트에 액세스하는 단계;
    상기 사고 시 상기 차량에 대한 상기 차량 작동 데이터를 기초로 상기 사고 시 상기 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하는 단계; 및
    상기 차량 상태들 및 상기 액세스된 룰의 세트를 기초로 책임 당사자를 결정하는 단계를 포함하는, 상기 사고에 대한 책임 당사자를 결정하는 단계; 및
    통신 네트워크를 통해 상기 차량의 사고에 대한 청구를 상기 책임 당사자에게 라우팅하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  47. 청구항 46에 있어서, 상기 차량 상태들 및 상기 액세스된 룰의 세트를 기초로 책임 당사자를 결정하는 단계는 다수의 책임 당사자들을 결정하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  48. 청구항 46에 있어서, 상기 차량 상태들 및 상기 액세스된 룰의 세트를 기초로 책임 당사자를 결정하는 단계는 두 명 이상의 책임 당사자들을 결정하는 단계, 및 상기 두 명 이상의 책임 당사자 각각에 대해 비례 책임(proportional liability)을 결정하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  49. 청구항 46에 있어서, 통신 네트워크를 통해, 상기 차량의 사고에 대한 청구를 상기 책임 당사자에게 라우팅하는 단계는 보험 회사에 상기 청구를 라우팅하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  50. 청구항 46에 있어서, 통신 네트워크를 통해, 상기 차량의 사고에 대한 청구를 상기 책임 당사자에게 라우팅하는 단계는 상기 청구를 운전자 보조 시스템 제조업자의 보험 회사 또는 차량 제조업자의 보험 회사에 라우팅하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  51. 청구항 46에 있어서, 통신 네트워크를 통해, 상기 차량의 사고에 대한 청구를 상기 책임 당사자에게 라우팅하는 단계는 상기 청구를 상기 차량의 운전자 또는 소유자의 보험 회사에 라우팅하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  52. 청구항 46에 있어서, 상기 사고 시 상기 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하는 단계는 상기 사고 시 하나 이상의 운전자 보조 기능이 관여되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  53. 청구항 52에 있어서, 상기 사고 시 상기 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하는 단계는 상기 사고 시 하나 이상의 운전자 보조 기능이 작동하였는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  54. 청구항 52에 있어서, 상기 사고 시 상기 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하는 단계는 상기 사고 시 인간 운전자가 상기 차량을 능동적으로 운전하였는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  55. 청구항 54에 있어서, 상기 사고 시 상기 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하는 단계는 인간 운전자에 의해 야기된 스티어링, 제동, 또는 가속을 상기 차량 작동 데이터로부터 검출하는 것에 의해 상기 사고 시에 상기 인간 운전자가 능동적으로 상기 차량을 운전하고 있었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  56. 청구항 52에 있어서, 상기 사고 시 상기 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하는 단계는 상기 사고 시 상기 운전자 보조 시스템의 검출된 작동 상태를 결정하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  57. 청구항 56에 있어서, 상기 사고 시 상기 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하는 단계는 상기 사고 시 상기 운전자 보조 시스템에 알려진 문제가 존재하였는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  58. 청구항 52에 있어서, 상기 사고 시 상기 차량의 하나 이상의 차량 상태를 결정하는 단계는 상기 사고 시 상기 운전자 보조 시스템이 적절하게 서비스되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  59. 청구항 46에 있어서, 프로세서를 통해 하나 이상의 운전자 보조 기능을 갖는 차량에 사고가 존재하는지를 결정하는 단계는 상기 사고에 대해 제출된 청구의 수신을 기초로 상기 차량에 사고가 존재하는지를 결정하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.
  60. 청구항 46에 있어서, 프로세서를 통해, 하나 이상의 운전자 보조 기능을 갖는 차량에 사고가 존재하는지를 결정하는 단계는 상기 사고 동안 상기 차량에 의해 수집된 텔레마틱 데이터(telematic data)를 기초로 상기 차량에 사고가 존재하는지를 결정하는 단계를 포함하는, 사고 청구를 처리하는 방법.

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