KR102654023B1 - 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법 및 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템 - Google Patents

항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법 및 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 특수한 도로 환경(예: 항만 등)에 최적화된 IT 기술 기반의 스마트 항만 교통안전 기술을 구현할 수 있는 구체화된 기술 구성을 실현하는, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법 및 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템을 제안하고 있다.

Description

항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법 및 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템{DANGEROUS SITUATION WARNING SERVICE METHOD AND SYSTEM FOR VEHICLES IN PORT}
본 발명은, 독자적인 도로 체계 및 규정으로 운영되는 특수한 도로 환경(예: 항만 등)을 감안하여, 위험상황 예측 및 경고, 모니터링할 수 있는 특수한 도로 환경에 최적화된 교통안전 기술을 실현하기 위한 것이다.
국가 법령에서 지정하는 교통안전 시설 지침 및 규제를 따르지 않는 특수한 도로 환경이 존재하며, 그 대표적인 예로는 항만(Port)이 있다.
항만은 선박이 출입하고 정박할 수 있도록 보호되어 여객을 승/하선시키고 화물을 적양하는 장소이다.
한편, 지속적인 해상 물동량 증가에 따른 컨테이너 단위별 수송비용 절감을 위해 선박의 대형화 및 고속화가 진행되고 있으며, 이와 함께 컨테이너 물류 증가로 항만 내 적재 수요 및 이동 수요도 증가하고 있다.
항만의 경우, 화물(예: 컨테이너 등)을 운반하는 많은 장비가 이동하는 공간이지만, 증가하는 컨테이너 적재량 및 이동 수요 증가에 따른 장비 이동 증가 등을 반영한 최적의 교통안전 시스템은 확보하지 못하고 있는 실정이다.
또한, 앞서 언급했듯이, 항만 내 도로는 사유지로 구분되어 도로와 관계되는 국가 법령에서 지정하는 교통안전 시설 지침 및 규제를 따르지 않고, 각 항만에서는 교통안전 확보를 위해 독자적인 도로 체계 및 규정으로 운영되고 있다. 이는 각 항만의 특성을 반영하여 사고율을 일시적으로 감소시킬 수는 있으나, 본질적인 사고를 예방 차원에서는 여전히 미흡한 실정이다.
특히나, 항만의 경우, 항만 내 도로를 이동하는 장비 대부분이 대형의 중장비인 특수한 도로 환경을 갖는 점을 고려하면, 급제동 및 급회전이 불가하여 위험을 사전에 인지하였더라도 피하지 못하는 상황이 발생할 가능성이 높기 때문에 이러한 특수한 도로 환경이 반영된 최적의 교통안전 기술 실현/확보가 시급한 상황이라 하겠다.
이에, 본 발명에서는, 독자적인 도로 체계 및 규정으로 운영되는 특수한 도로 환경(예: 항만 등)을 감안하여, 위험상황 예측 및 경고, 모니터링할 수 있는 특수한 도로 환경에 최적화된 교통안전 기술을 제안하고자 한다.
본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 해결하고자 하는 과제는, 독자적인 도로 체계 및 규정으로 운영되는 특수한 도로 환경(예: 항만 등)을 감안하여, 위험상황 예측 및 경고, 모니터링할 수 있는 특수한 도로 환경에 최적화된 교통안전 기술을 실현하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 관점에 따른 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법은, IoT 디바이스가 장착된 2 이상의 이동장비에 대하여, IoT 디바이스를 통해 수집되는 수집 정보를 근거로 이동장비의 점유면적 단위의 위치정보를 산출하는 위치정보산출단계; 상기 수집 정보로부터 확인되는 각 이동장비의 이동방향과 상기 산출한 위치정보를 기반으로, 이동장비 간 충돌 가능성이 존재하는 예상 상충권역을 추정하는 권역추청단계; 상기 수집 정보로부터 확인되는 각 이동장비의 속도와 상기 각 이동장비의 점유면적을 기반으로, 상기 예상 상충권역에서의 이동장비 간 충돌 위험도를 예측하는 위험도예측단계; 및 상기 예측한 충돌 위험도를 상기 2 이상의 이동장비 중 적어도 하나의 이동장비로 경고하는 위험도경고단계를 포함한다.
구체적으로, 상기 예상 상충권역은, 상기 각 이동장비가 확인된 이동방향에 따라 이동하여 교차되는 지점에서, 상기 각 이동장비의 점유면적 단위 위치정보가 상호 교차되는 4개(n=1,2,3,4)의 좌표(Xn, Yn)로 구성되는 면적일 수 있다.
구체적으로, 상기 위험도예측단계는, 상기 각 이동장비 별로, 이동장비가 확인된 속도에 따라 이동할 경우 이동장비의 점유면적이 상기 예상 상충권역에 진입하는 진입시간 및 이동장비의 점유면적이 상기 예상 상충권역에서 진출하는 진출시간을 계산하고, 상기 각 이동장비 별로, 진입시간을 상기 예상 상충권역의 진입 지점 Z 축 값 및 진출시간을 상기 예상 상충권역의 진출 지점 Z 축 값으로 하여 상기 예상 상충권역에 대한 체적을 계산하고, 상기 각 이동장비 별로 계산한 체적을 이용하여 상기 충돌 위험도를 예측할 수 있다.
구체적으로, 상기 충돌 위험도는, 상기 각 이동장비 별로 계산한 체적 간 차이가 작을 수록 체적 간 차이가 큰 경우 보다 높게 예측될 수 있다.
구체적으로, 상기 2 이상의 이동장비는, 다수의 이동장비로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보를 근거로, 상기 다수의 이동장비 중 기 정의된 상충 위험 거리범위 내 존재하는 것으로 판단되는 이동장비일 수 있다.
구체적으로, 이동장비의 점유면적 단위의 위치정보는, 상기 이동장비에 대하여 획득한 GPS 위치를 기준으로, 기 설정된 이동장비 제원 및 컨테이너 장착 여부에 따라 발생되는 변경치를 반영하여 산출되는 점유면적을 사용할 수 있다.
구체적으로, 다수의 이동장비로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보를 근거로, 기 정의된 주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황의 이동장비를 식별하는 단계; 및 상기 식별한 내용을 상위 안전 모니터링 시스템에 전달하여 관리되도록 하거나, 또는 상기 식별한 이동장비로 주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황을 경고하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 관점에 따른 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템은, IoT 디바이스가 장착된 2 이상의 이동장비에 대하여, IoT 디바이스를 통해 수집되는 수집 정보를 근거로 이동장비의 점유면적 단위의 위치정보를 산출하는 위치정보산출부; 상기 수집 정보로부터 확인되는 각 이동장비의 이동방향과 상기 산출한 위치정보를 기반으로, 이동장비 간 충돌 가능성이 존재하는 예상 상충권역을 추정하는 권역추청부; 상기 수집 정보로부터 확인되는 각 이동장비의 속도와 상기 각 이동장비의 점유면적을 기반으로, 상기 예상 상충권역에서의 이동장비 간 충돌 위험도를 예측하는 위험도예측부; 및 상기 예측한 충돌 위험도를 상기 2 이상의 이동장비 중 적어도 하나의 이동장비로 경고하는 경고부를 포함한다.
구체적으로, 상기 예상 상충권역은, 상기 각 이동장비가 확인된 이동방향에 따라 이동하여 교차되는 지점에서, 상기 각 이동장비의 점유면적 단위 위치정보가 상호 교차되는 4개(n=1,2,3,4)의 좌표(Xn, Yn)로 구성되는 면적일 수 있다.
구체적으로, 상기 위험도예측부는, 상기 각 이동장비 별로, 이동장비가 확인된 속도에 따라 이동할 경우 이동장비의 점유면적이 상기 예상 상충권역에 진입하는 진입시간 및 이동장비의 점유면적이 상기 예상 상충권역에서 진출하는 진출시간을 계산하고, 상기 각 이동장비 별로, 진입시간을 상기 예상 상충권역의 진입 지점 Z 축 값 및 진출시간을 상기 예상 상충권역의 진출 지점 Z 축 값으로 하여 상기 예상 상충권역에 대한 체적을 계산하고, 상기 각 이동장비 별로 계산한 체적을 이용하여 상기 충돌 위험도를 예측할 수 있다.
구체적으로, 상기 충돌 위험도는, 상기 각 이동장비 별로 계산한 체적 간 차이가 작을 수록 체적 간 차이가 큰 경우 보다 높게 예측될 수 있다.
구체적으로, 상기 2 이상의 이동장비는, 다수의 이동장비로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보를 근거로, 상기 다수의 이동장비 중 기 정의된 상충 위험 거리범위 내 존재하는 것으로 판단되는 이동장비일 수 있다.
구체적으로, 이동장비의 점유면적 단위의 위치정보는, 상기 이동장비에 대하여 획득한 GPS 위치를 기준으로, 기 설정된 이동장비 제원 및 컨테이너 장착 여부에 따라 발생되는 변경치를 반영하여 산출되는 점유면적을 사용할 수 있다.
구체적으로, 다수의 이동장비로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보를 근거로, 기 정의된 주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황의 이동장비를 식별하는 식별부를 더 포함하며; 상기 경고부는, 상기 식별한 내용을 상위 안전 모니터링 시스템에 전달하여 관리되도록 하거나, 또는 상기 식별한 이동장비로 주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황을 경고할 수 있다.
이에, 본 발명에 의하면, IoT 기술을 활용하여 항만 내 이동장비 간 충돌 위험도 및/또는 부적절 상황(주정차 위반, 과속, 역주행 등)을 실시간 예측 및 특정하여 경고할 수 있고 중앙에서 모니터링할 수 있게 하는, 구체화된 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 기술을 실현할 수 있다.
이로 인해, 본 발명에서는, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 기술 실현을 통해 IT 기술 기반의 스마트 항만 교통안전 기술을 구현해 냄으로써, 독자적인 도로 체계 및 규정으로 운영되는 특수한 도로 환경(예: 항만 등)에서 사고율을 현저히 낮춰 이동장비 안전도를 확보하는 효과 뿐 아니라, 본질적인 사고 예방 및 항만 관제실 운영 효율까지 개선하는 효과를 기대할 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 특수한 도로 환경(예: 항만)을 보여주는 예시 도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템의 구성을 보여주는 블록 도이다.
도 3은 본 발명에서 점유면적 단위의 위치정보를 산출하는 구성을 설명하기 위한 일 예시 도이다.
도 4는 본 발명에서 이동장비 간 예상 상충권역을 추정하는 구성을 설명하기 위한 일 예시 도이다.
도 5는 본 발명에서 예상 상충권역에서의 이동장비 간 충돌 위험도를 예측하는 구성을 설명하기 위한 일 예시 도이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법의 동작 흐름을 보여주는 예시 도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 설명한다.
본 발명은, 독자적인 도로 체계 및 규정으로 운영되는 특수한 도로 환경(예: 항만 등)을 감안하여, 위험상황 예측 및 경고, 모니터링할 수 있는 특수한 도로 환경에 최적화된 교통안전 기술을 실현하기 위한 것이다.
국가 법령에서 지정하는 교통안전 시설 지침 및 규제를 따르지 않는 특수한 도로 환경이 존재하며, 그 대표적인 예로는 항만(Port)이 있다.
항만은 선박이 출입하고 정박할 수 있도록 보호되어 여객을 승/하선시키고 화물을 적양하는 장소이다.
한편, 지속적인 해상 물동량 증가에 따른 컨테이너 단위별 수송비용 절감을 위해 선박의 대형화 및 고속화가 진행되고 있으며, 이와 함께 컨테이너 물류 증가로 항만 내 적재 수요 및 이동 수요도 증가하고 있다.
항만의 경우, 화물(예: 컨테이너 등)을 운반하는 많은 장비가 이동하는 공간이지만, 증가하는 컨테이너 적재량 및 이동 수요 증가에 따른 장비 이동 증가 등을 반영한 최적의 교통안전 시스템은 확보하지 못하고 있는 실정이다.
또한, 앞서 언급했듯이, 항만 내 도로는 사유지로 구분되어 도로와 관계되는 국가 법령에서 지정하는 교통안전 시설 지침 및 규제를 따르지 않고, 각 항만에서는 교통안전 확보를 위해 독자적인 도로 체계 및 규정으로 운영되고 있다. 이는 각 항만의 특성을 반영하여 사고율을 일시적으로 감소시킬 수는 있으나, 본질적인 사고를 예방 차원에서는 여전히 미흡한 실정이다.
도 1은 본 발명이 적용되는 항만의 도로 환경을 보여주고 있다.
도 1에서 알 수 있듯이, 항만의 경우, 독자적인 도로 체계 및 규정으로 운영되며, 항만 내 도로를 이동하는 장비 대부분이 대형의 중장비인 특수한 도로 환경을 갖는다.
이렇듯 항만이 갖는 특수한 도로 환경을 고려하면, 급제동 및 급회전이 불가하여 위험을 사전에 인지하였더라도 피하지 못하는 상황이 발생할 가능성이 높기 때문에, 이러한 특수한 도로 환경이 반영된 최적의 교통안전 기술 실현/확보가 시급한 상황이라 하겠다.
이에, 본 발명에서는, 독자적인 도로 체계 및 규정으로 운영되는 특수한 도로 환경(예: 항만 등)을 감안하여, 위험상황 예측 및 경고, 모니터링할 수 있는 특수한 도로 환경에 최적화된 교통안전 기술을 제안하고자 한다.
도 2는 본 발명에서 제안하는 교통안전 기술을 실현하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템의 구성을 보여주는 일 예시 블록 도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 위치정보산출부(110), 권역추정부(120), 위험도예측부(130), 경고부(140)를 포함하여 구성될 수 있고, 더 나아가 식별부(150)을 더 포함하여 구성될 수 있다.
이러한 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)의 구성 전체 내지는 적어도 일부는 하드웨어 모듈 형태 또는 소프트웨어 모듈 형태로 구현되거나, 하드웨어 모듈과 소프트웨어 모듈이 조합된 형태로도 구현될 수 있다.
여기서, 소프트웨어 모듈이란, 예컨대 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100) 내에서 연산을 제어하는 프로세서에 의해 실행되는 명령어로 이해될 수 있으며, 이러한 명령어는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100) 내 메모리에 탑재된 형태를 가질 수 있을 것이다.
결국, 본 발명의 실시 예에 따른 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 전술한 구성을 통해, 본 발명에서 제안하는 교통안전 기술(이하, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 기술)을 실현하며, 이하에서는 이를 실현하기 위한 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100) 내 각 구성에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
위치정보산출부(110)는, IoT 디바이스가 장착된 2 이상의 이동장비에 대하여, IoT 디바이스를 통해 수집되는 수집 정보를 근거로 이동장비의 점유면적 단위의 위치정보를 산출하는 기능을 담당한다.
구체적으로 설명하면, 도 2에서 알 수 있듯이, 본 발명이 적용되는 특수한 도로 환경의 항만의 경우, 항만 내 도로를 이동하는 장비(이하, 이동장비)가 다수로 존재하며, 각 이동장비(10)에는 IoT 디바이스가 장착/부착되는 것을 전제로 한다.
이에, 본 발명의 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 항만 내 각 이동장비(10)로부터 IoT 디바이스를 통해 실시간으로 정보를 수집할 수 있으며, 이렇듯 수집되는 수집 정보에는 이동장비에 대한 다양한 정보들이 포함될 수 있다.
예를 들면, IoT 디바이스를 통해 수집되는 수집 정보에는, 장비 식별정보(예: 장비 ID), IoT 디바이스 식별정보(예: 디바이스 ID), GPS 위치정보(예: 위/경도), 장비의 이동 속도정보, 장비의 진행 각도정보, 수집 시점에 대한 시간정보 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.
그리고, 각 이동장비(10)에 장착된 IoT 디바이스는, 기 설정된 주기 및 횟수(예: 5회/초 당)에 따라 실시간 정보를 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)에 전달하여, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)에서 주기적으로 각 이동장비(10)에 대한 수집 정보를 실시간으로 수집할 수 있도록 한다.
이에, 위치정보산출부(110)는, IoT 디바이스가 장착된 2 이상의 이동장비(예: A,B)에 대하여, IoT 디바이스를 통해 수집되는 실시간 수집 정보를 근거로 각 이동장비(예: A,B)의 점유면적 단위의 위치정보를 산출할 수 있다.
이때, 전술한 2 이상의 이동장비(예: A,B)는, 다수의 이동장비로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보를 근거로, 다수의 이동장비 중 기 정의된 상충 위험 거리범위 내 존재하는 것으로 판단되는 이동장비로 특정할 수 있다.
구체적으로 설명하면, 항만 내 모든 이동장비(10)에 대하여 점유면적 단위의 위치정보를 산출한 후 후술할 예상 상충권역을 추정한다면, 과도한 산출 및 추정을 위한 불필요한 연산 과정이 발생할 수 있는 우려가 있다.
이에, 본 발명에서는, 항만 내 모든 이동장비(10)가 아닌, 예상 상충권역 추정이 필요한 2 이상의 이동장비를 판단 및 특정함으로써, 특정한 2 이상의 이동장비(예: A,B)에 대해서만 점유면적 단위의 위치정보를 산출한 후 후술할 예상 상충권역을 추정하고자 한다.
구체적인 실시 예에 따르면, 본 발명에서는, 항만 내 모든 이동장비(10)로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보(특히, GPS 위치정보(예: 위/경도))를 근거로, 이동 중인 다수의 이동장비(10) 중 상호 간에 상충 위험 거리범위(예: 100m) 내에 존재하는 이동장비들로 특정할 수 있고, 또는 정지 중인 다수의 이동장비(10) 중 상호 간 정지거리 및 항만 내 규정 속도(예: 20km/h) 기준의 연산에 따라 상충 위험 거리범위(예: 100m) 이내에 존재한다고 간주되는 이동장비들로 특정할 수 있다.
이하 설명에서는, 설명의 편의 상, 예상 상충권역 추정이 필요한 2 이상의 이동장비로서, 이동장비 A,B를 언급하여 설명하겠다.
즉, 위치정보산출부(110)는, 예상 상충권역 추정이 필요한 것으로 판단 및 특정된 2 이상의 이동장비, 즉 이동장비 A,B 각각에 대하여, 실시간으로 수집되는 수집 정보를 근거로 점유면적 단위의 위치정보를 산출할 수 있다.
이때, 이동장비의 점유면적 단위의 위치정보는, 이동장비에 대하여 수집 정보로부터 획득한 GPS 위치를 기준으로, 기 설정된 이동장비 제원 및 컨테이너 장착 여부에 따라 발생되는 변경치를 반영하여 산출되는 점유면적을 사용할 수 있다.
이하에서는, 도 3을 참조하여 점유면적 단위의 위치정보를 산출하는 과정에 대해 설명하겠다.
이동장비 A를 언급하여 일 실시 예를 설명하면, 위치정보산출부(110)는, 예상 상충권역 추정이 필요한 것으로 판단 및 특정된 이동장비 A에 대하여, 실시간 수집된 수집 정보로부터 획득되는 장비 식별정보(예: 장비 ID), IoT 디바이스 식별정보(예: 디바이스 ID), GPS 위치정보(예: 위/경도)를 근거로, 점유면적 단위의 위치정보를 산출할 수 있다.
예를 들면, 위치정보산출부(110)는, 장비 식별정보(예: 장비 ID) 또는 IoT 디바이스 식별정보(예: 디바이스 ID)를 근거로, 이동장비 A의 제원을 파악할 수 있고 더 나아가 현재 시점(실시간)에 컨테이너 장착 여부를 파악할 수 있으며, 이에 따라 이동장비 A의 현재 시점(실시간) 점유면적을 계산할 수 있다.
그리고, GPS 위치(예: 위/경도)의 경우 점 단위의 정보이므로, 위치정보산출부(110)는 실시간 수집 정보로부터 획득되는 점(예: 위/경도 좌표) 단위의 GPS 위치를 기준으로 앞서 계산한 점유면적을 반영하여, 이동장비 A에 대한 점유면적 단위의 위치정보를 실시간으로 산출할 수 있다.
이때, 본 발명에서는, GPS 측위 오차범위(±0.2m)를 수용할 수 있도록, 점유면적 단위의 위치정보 산출 시 이동장비의 점유면적을 실제 이동장비의 계산된 점유면적 보다 크게 반영하여 산출할 수도 있다.
이에, 도 3에 도시된 바와 같이, 이동장비 A에 대하여, GPS 위치(위/경도, A,B)를 기준으로 w(이동장비 점유면적의 너비) 및 d1+d2(이동장비 점유면적의 길이)로 계산되는 점유면적을 반영하여, 이동장비 A에 대한 점유면적 단위의 위치정보_Point(Xn, Yn n=1,2,3,4)를 실시간으로 산출할 수 있다.
여기서, d1은 GPS 위치(위/경도, A,B)로부터 점유면적 전면부까지의 길이, d2는 GPS 위치(위/경도, A,B)로부터 점유면적 후면부까지의 길이를 의미하고, θ는 수집 정보로부터 확인되는 진행 각도정보를 기반으로 파악되는 이동장비의 이동방향을 의미할 수 있다. 여기서, d1 및 d2는 이동장비에 GPS 장치가 장착된 장비 내 장착위치에 따라 달라질 수 있다.
이상 설명한 것처럼, 위치정보산출부(110)는, 이동장비 A를 비롯하여 예상 상충권역 추정이 필요한 것으로 판단 및 특정된 각 이동장비에 대해, 전술의 점유면적 단위 위치정보 산출 과정을 통해 점유면적 단위의 위치정보_Point(Xn, Yn n=1,2,3,4)를 실시간으로 산출할 수 있다.
권역추정부(120)는, 수집 정보로부터 확인되는 각 이동장비 A,B의 이동방향과 산출한 위치정보를 기반으로, 이동장비 A,B 간 충돌 가능성이 존재하는 예상 상충권역을 추정하는 기능을 담당한다.
이때, 예상 상충권역은, 각 이동장비 A,B가 확인된 이동방향에 따라 이동하여 교차되는 지점에서, 각 이동장비 A,B의 점유면적 단위 위치정보가 상호 교차되는 4개(n=1,2,3,4)의 좌표(Xn, Yn)로 구성되는 면적일 수 있다.
도 4를 참조하여 구체적으로 설명하면, A_Xn은 이동장비 A의 점유면적 단위 위치정보 중 X 좌표(n=1,2,3,4)를 의미하며, A_Yn는 이동장비 A의 점유면적 단위 위치정보 중 Y 좌표(n=1,2,3,4)를 의미한다. 그리고, B_Xn은 이동장비 B의 점유면적 단위 위치정보 중 X 좌표(n=1,2,3,4)를 의미하며, B_Yn는 이동장비 B의 점유면적 단위 위치정보 중 Y 좌표(n=1,2,3,4)를 의미한다.
일 실시 예를 설명하면, 권역추정부(120)는, 실시간 수집 정보로부터 확인되는 진행 각도정보를 기반으로 파악되는 각 이동장비 A,B의 이동방향(θ1, θ2)과 실시간 산출된 이동장비 A의 점유면적 단위 위치정보(A_Xn, A_Yn n=1,2,3,4) 및 이동장비 B의 점유면적 단위 위치정보(B_Xn, B_Yn n=1,2,3,4)를 기반으로, 이동장비 A,B가 확인된 이동방향(θ1, θ2)에 따라 각기 이동하여 교차되는 지점에서, 각 이동장비 A,B의 점유면적 단위 위치정보가 상호 교차되는 좌표(Xn, Yn n=1,2,3,4)로 구성되는 면적을 계산하여, 해당 면적을 이동장비 A,B 간 충돌 가능성이 존재하는 예상 상충권역으로서 추정할 수 있다.
위험도예측부(130)는, 수집 정보로부터 확인되는 각 이동장비 A,B의 속도와 각 이동장비 A,B의 점유면적을 기반으로, 예상 상충권역에서의 이동장비 간 충돌 위험도를 예측하는 기능을 담당한다.
본 발명에서는, 각 이동장비 A,B 별로 속도 및 점유면적과 예상 상충권역을 토대로 계산되는 체적을 이용하여, 예상 상충권역에서의 이동장비 간 충돌 위험도를 예측할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 위험도예측부(130)는, 각 이동장비 A,B 별로, 실시간 수집 정보로부터 확인되는 속도에 따라 해당 이동장비가 이동할 경우 이동장비의 점유면적이 예상 상충권역에 진입하는 진입시간 및 이동장비의 점유면적이 예상 상충권역에서 진출하는 진출시간을 계산한다.
이에, 도 5를 참조하여 설명하면, 이동장비 A에 대해서는, 이동장비 A의 실시간 수집 정보로부터 확인되는 속도 VA에 따라 이동할 경우 이동장비 A의 점유면적이 예상 상충권역에 진입하는 진입시간 tc 및 이동장비 A의 점유면적이 예상 상충권역에서 진출하는 진출시간 td를 계산할 수 있다.
또한, 이동장비 B에 대해서는, 이동장비 B의 실시간 수집 정보로부터 확인되는 속도 VB에 따라 이동할 경우 이동장비 B의 점유면적이 예상 상충권역에 진입하는 진입시간 ta 및 이동장비 B의 점유면적이 예상 상충권역에서 진출하는 진출시간 tb를 계산할 수 있다.
그리고, 위험도예측부(130)는, 각 이동장비 A,B 별로, 진입시간을 예상 상충권역의 진입 지점 Z 축 값 및 진출시간을 예상 상충권역의 진출 지점 Z 축 값으로 하여 예상 상충권역에 대한 체적을 계산할 수 있다.
도 5를 참조하여 설명하면, 이동장비 A에 대해서는, 예상 상충권역의 좌표(Xn, Yn n=1,2,3,4)를 밑면으로 하고, 진입시간 tc를 가장 짧은 높이(Z 축 값)으로 하고 진출시간 td를 가장 긴 높이(Z 축 값)으로 하는 예상 상충권역에 대한 체적을 계산할 수 있다.
또한, 이동장비 B에 대해서는, 예상 상충권역의 좌표(Xn, Yn n=1,2,3,4)를 밑면으로 하고, 진입시간 ta를 가장 짧은 높이(Z 축 값)으로 하고 진출시간 tb를 가장 긴 높이(Z 축 값)으로 하는 예상 상충권역에 대한 체적을 계산할 수 있다.
그리고, 위험도예측부(130)는, 각 이동장비 A,B 별로 계산한 체적을 이용하여 예상 상충권역에서의 이동장비 간 충돌 위험도를 예측할 수 있다.
구체적인 실시 예를 설명하면, 위험도예측부(130)는, 각 이동장비 A,B 별로 계산한 체적 간 차이가 작을 수록 체적 간 차이가 큰 경우 보다 충돌 위험도를 높게 예측할 수 있다.
도 5에서 알 수 있듯이, 예상 상충권역에 대하여 계산한 각 이동장비 A,B의 체적은, 계산 시 이용한 밑면(예상 상충권역)이 같기 때문에, 상호 진입시간 및 진출시간의 통과 시간에서 겹치는 구간이 존재하는 경우 해당 구간이 존재하지 않는 경우 보다 체적 간 차이가 작을 것이며, 겹치는 구간이 존재한다면 해당 구간이 클수록(길수록) 체적 간 차이가 작을 것이다.
이점에 기인하여, 위험도예측부(130)는, 각 이동장비 A,B 별로 계산한 체적 간 차이가 작을 수록 체적 간 차이가 큰 경우 보다 충돌 위험도를 높게 예측할 수 있다.
경고부(140)는, 위험도예측부(130)에서 예측한 충돌 위험도를 2 이상의 이동장비, 즉 이동장비 A,B 중 적어도 하나의 이동장비로 경고하는 기능을 담당한다.
더 구체적으로 예를 들면, 경고부(140)는, 이동장비 A,B에 대하여 예측한 충돌 위험도에 따라, 충돌 위험도가 기 설정된 경고 범위에 속하는 경우 이를 알리는 경고메시지(예: 시각 및 청각 중 적어도 하나)를 이동장비 A,B 중 적어도 하나의 이동장비(또는, 이동장비 내 운전자 모바일폰)로 전달함으로써, 이동장비 내 운전자가 충돌 위험이 있음을 사전에 인지하도록 할 수 있다.
이때, 본 발명의 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100, 경고부(140))에서 직접 경고를 전달할 수 있고, 후술의 상위 안전 모니터링 시스템(200) 등 중앙 서버를 통해서 경고를 전달할 수도 있다.
더 나아가, 본 발명에서는, 이동장비 A,B를 비롯하여 예상 상충권역 추정이 필요한 것으로 판단 및 특정된 각 이동장비에 대해 각기 예측한 충돌 위험도를 상위 안전 모니터링 시스템(200)에 전달함으로써, 항만 내 도로 운영을 위한 자료로서 모니터링/활용하도록 할 수도 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면, IoT 통신 기술을 활용하여 실시간으로 수집되는 항만 내 각 이동장비의 수집 정보를 근거로, 항만 내 위험상황(이동장비 간 충돌 위험도)을 실시간 예측하여 미리 경고하며 더 나아가 중앙 시스템에서 모니터링할 수 있게 하는, 구체화된 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 기술을 실현하고 있다.
더 나아가, 본 발명의 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 전술의 충돌 위험도 예측 및 경고 외에도, 항만 내 이동장비의 부적절 상황을 식별하여 경고 또는 모니터링하기 위한 기술 구성도 제안하고 있다.
구체적으로 이를 위한 구성으로서의 식별부(150)는, 다수의 이동장비(10)로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보를 근거로, 기 정의된 주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황의 이동장비를 식별하는 기능을 담당한다.
이하에서는 부적절 상황 식별을 위한 실시 예들을 설명하겠다.
먼저, 주정차 위반 상황 식별을 위한 실시 예의 경우, 항만 내 운영되는 도로 체계 및 규정에 따른 주정차 위반 구역을 참조한다.
예를 들면, 식별부(150)는, 다수의 이동장비(10)로부터 수집되는 실시간 수집 정보를 근거로 이동장비 별 실시간 위치 및 속도, 시간 정보를 알 수 있고, 이들을 이용하여 각 이동장비의 주행 또는 정차 여부를 판별할 수 있다.
이에, 식별부(150)는, 다수의 이동장비(10)에 대해 판별한 주행 또는 정차 여부 및 항만 내 주정차 위반 구역을 근거로, 기 설정된 주정차 위한 시간(예: 5분) 이상 주정차 위반 구역에 정차 중인 이동장비를 찾아 주정차 위반 상황의 이동장비로 식별할 수 있다.
이때 주정차 위한 시간은, 주정차 위반 구역이 속한 도로(또는 주행로) 별로 각기 상이하게 설정될 수도 있다.
다음의 표 1은 주정차 위반 상황 식별을 위해 사용되는 정보의 종류 예를 보여주고 있다.
구분 설명 비고
1 장비 ID 이동장비 분류
2 디바이스 ID IoT 디바이스 분류
3 이동장비 위치(위도) GPS WGS 84
4 이동장비 위치(경도) GPS WGS 84
5 속도 이동장비 속도 판별
6 시간 정보 수집 시간 판별
7 주정차 위반 구역 주정차 위반 구역 판별
한편, 다음의 표 2는 과속 상황 식별을 위해 사용되는 정보의 종류 예를 보여주고 있다.
구분 설명 비고
1 장비 ID 이동장비 분류
2 디바이스 ID IoT 디바이스 분류
3 속도 이동장비 속도 판별
4 시간 정보 수집 시간 판별
과속 상황 식별을 위한 실시 예의 경우, 식별부(150)는, 다수의 이동장비(10)로부터 수집되는 실시간 수집 정보를 근거로 이동장비 별 실시간 속도 및 시간 정보를 알 수 있고, 이들을 이용하여 각 이동장비의 과속 여부를 판별할 수 있다.
예를 들면, 식별부(150)는, 기 설정된 과속 기준 속도(예: 20km/h)를 근거로, 각 이동장비의 과속 여부를 판별할 수 있다.
이때 과속 기준 속도는, 항만 내 도로(또는 주행로) 별로 각기 상이하게 설정될 수도 있다.
한편, 역주행 상황 식별을 위한 실시 예의 경우, 항만 내 교통 특성에 대한 자제 규정을 기반으로, 도로(또는 주행로) 별로 지정된 주행 방향의 역방향으로 주행 시 역주행 상황으로 판단할 수 있다.
즉, 식별부(150)는, 다수의 이동장비(10)로부터 수집되는 실시간 수집 정보를 근거로 이동장비 별로 실시간 위치, 이동방향 및 시간 정보를 알 수 있고 이들을 이용하여 각 이동장비의 역주행 여부를 판별할 수 있다.
다음의 표 3은 역주행 상황 식별을 위해 사용되는 정보의 종류 예를 보여주고 있다.
구분 설명 비고
1 장비 ID 이동장비 분류
2 디바이스 ID IoT 디바이스 분류
3 이동장비 위치(위도) GPS WGS 84
4 이동장비 위치(경도) GPS WGS 84
5 이동장비 진행 각도 이동장비 이동방향 판별
6 시간 정보 수집 시간 판별
7 차로 정보 차로의 주행 방향 판별
이때 이동장비 실시간 위치(위/경도)는, GPS 측위 오차에 따른 오차가 발생 할 수 있으므로, 식별부(150)는, 특정 시간(예: 3초)를 기준으로 이동장비의 역주행 여부를 판별함으로써 오차 발생을 줄일 수 있다.
이에 따라 경고부(140)는, 식별부(150)에서 식별되는 부적절 상황(주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황)의 이동장비(또는, 이동장비 내 운전자 모바일폰)로 식별한 내용을 경고함으로써, 이동장비 내 운전자가 부적절 상황임을 인지하도록 할 수 있다.
더 나아가, 경고부(140)는, 식별부(150)에서 식별되는 부적절 상황(주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황)의 식별 내용을 상위 안전 모니터링 시스템(200)에 전달함으로써, 항만 내 도로 운영을 위한 자료로서 모니터링/활용/관리하도록 할 수도 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면, IoT 통신 기술을 활용하여 실시간으로 수집되는 항만 내 각 이동장비의 수집 정보를 근거로, 항만 내 위험상황(주정차 위반, 과속, 역주행 등의 부적절 상황)을 실시간 특정하여 경고하며 더 나아가 중앙 시스템에서 모니터링할 수 있게 하는, 구체화된 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 기술을 실현하고 있다.
이로 인해, 본 발명에서는, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 기술 실현을 통해 IT 기술 기반의 스마트 항만 교통안전 기술을 구현해 냄으로써, 독자적인 도로 체계 및 규정으로 운영되는 특수한 도로 환경(예: 항만 등)에서 사고율을 현저히 낮춰 이동장비 안전도를 확보하는 효과 뿐 아니라, 본질적인 사고 예방 및 항만 관제실 운영 효율까지 개선하는 효과를 기대할 수 있다.
이하에서는, 도 6 및 도 7을 참조하여, 본 발명의 실시 예에 따른 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법의 동작 흐름을 구체적으로 설명하겠다.
설명의 편의를 위해, 본 발명의 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법이 동작이 주체로서 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)을 언급하여 설명하겠다.
먼저, 도 6을 참조하여, 항만 내 이동장비 간 충돌 위험도를 실시간으로 예측하는, 본 발명의 충돌 위험 감지 알고리즘 관점에서 설명하겠다.
본 발명의 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법에 따르면, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 항만 내 각 이동장비(10)로부터 기 설정된 주기 및 횟수(예: 5회/초 당)에 따라 IoT 디바이스를 통해 실시간으로 정보를 수집할 수 있으며, 이렇듯 수집되는 수집 정보에는 이동장비에 대한 다양한 정보들이 포함될 수 있다(S10).
이에, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 항만 내 모든 이동장비(10)로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보(특히, GPS 위치정보(예: 위/경도))를 근거로, 다수의 이동장비(10) 중 상충 위험 거리범위 이내에 존재하는 이동장비가 있는지 판단/특정할 수 있다(S20).
이하 설명에서는, 설명의 편의 상, 예상 상충권역 추정이 필요한 상충 위험 거리범위 이내의 이동장비로서, 이동장비 A,B를 언급하여 설명하겠다.
항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 이동장비 A,B에 대하여, 실시간으로 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보를 근거로 점유면적 단위의 위치정보를 산출할 수 있다(S30).
이동장비 A를 언급하여 일 실시 예를 설명하면, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 수집 정보로부터 획득되는 장비 식별정보(예: 장비 ID) 또는 IoT 디바이스 식별정보(예: 디바이스 ID)를 근거로, 이동장비 A의 제원을 파악할 수 있고 더 나아가 현재 시점(실시간)에 컨테이너 장착 여부를 파악할 수 있으며, 이에 따라 이동장비 A의 현재 시점(실시간) 점유면적을 계산할 수 있다.
그리고, 수집 정보로부터 획득되는 GPS 위치(예: 위/경도)의 경우 점 단위의 정보이므로, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 수집 정보로부터 획득되는 점(예: 위/경도 좌표) 단위의 GPS 위치를 기준으로 앞서 계산한 점유면적을 반영하여, 이동장비 A에 대한 점유면적 단위의 위치정보를 실시간으로 산출할 수 있다.
이에, 도 3에 도시된 바와 같이, 이동장비 A에 대하여, GPS 위치(위/경도, A,B)를 기준으로 w(이동장비 점유면적의 너비) 및 d1+d2(이동장비 점유면적의 길이)로 계산되는 점유면적을 반영하여, 이동장비 A에 대한 점유면적 단위의 위치정보_Point(Xn, Yn n=1,2,3,4)를 실시간으로 산출할 수 있다.
이상 설명한 것처럼 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 이동장비 A를 비롯하여 이동장비 B에 대해서도, 전술의 점유면적 단위 위치정보 산출 과정을 통해 점유면적 단위의 위치정보_Point(Xn, Yn n=1,2,3,4)를 실시간으로 산출할 수 있다.
이후, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 수집 정보로부터 확인되는 각 이동장비 A,B의 이동방향과 산출한 위치정보를 기반으로, 이동장비 A,B 간 충돌 가능성이 존재하는 예상 상충권역을 추정한다(S40).
일 실시 예를 설명하면, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 실시간 수집 정보로부터 확인되는 진행 각도정보를 기반으로 파악되는 각 이동장비 A,B의 이동방향(θ1, θ2)과 실시간 산출된 이동장비 A의 점유면적 단위 위치정보(A_Xn, A_Yn n=1,2,3,4) 및 이동장비 B의 점유면적 단위 위치정보(B_Xn, B_Yn n=1,2,3,4)를 기반으로, 이동장비 A,B가 확인된 이동방향(θ1, θ2)에 따라 각기 이동하여 교차되는 지점을 파악한다.
그리고, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 파악한 교차 지점에서, 각 이동장비 A,B의 점유면적 단위 위치정보가 상호 교차되는 좌표(Xn, Yn n=1,2,3,4)로 구성되는 면적을 계산하여, 해당 면적을 이동장비 A,B 간 충돌 가능성이 존재하는 예상 상충권역으로서 추정할 수 있다.
이에, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 수집 정보로부터 확인되는 각 이동장비 A,B의 속도와 각 이동장비 A,B의 점유면적을 기반으로, 예상 상충권역에서의 이동장비 간 충돌 위험도를 예측할 수 있다(S50).
구체적인 실시 예를 도 5를 참조하여 설명하면, 이동장비 A에 대해서는, 예상 상충권역의 좌표(Xn, Yn n=1,2,3,4)를 밑면으로 하고, 진입시간 tc를 가장 짧은 높이(Z 축 값)으로 하고 진출시간 td를 가장 긴 높이(Z 축 값)으로 하는 예상 상충권역에 대한 체적을 계산할 수 있다.
또한, 이동장비 B에 대해서는, 예상 상충권역의 좌표(Xn, Yn n=1,2,3,4)를 밑면으로 하고, 진입시간 ta를 가장 짧은 높이(Z 축 값)으로 하고 진출시간 tb를 가장 긴 높이(Z 축 값)으로 하는 예상 상충권역에 대한 체적을 계산할 수 있다.
그리고, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 각 이동장비 A,B 별로 계산한 체적을 이용하여 예상 상충권역에서의 이동장비 간 충돌 위험도를 예측할 수 있다.
예컨대, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 각 이동장비 A,B 별로 계산한 체적 간 차이가 작을 수록 체적 간 차이가 큰 경우 보다 충돌 위험도를 높게 예측할 수 있다.
그리고, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, S50단계에서 예측한 충돌 위험도를 이동장비 A,B 중 적어도 하나의 이동장비로 경고할 수 있다(S60).
즉, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 이동장비 A,B에 대하여 예측한 충돌 위험도를 알리는 경고메시지(예: 시각 및 청각 중 적어도 하나)를, 즉시 도는 충돌 위험도가 기 설정된 경고 범위에 속하는 경우에 이동장비 A,B(또는, 이동장비 내 운전자 모바일폰)로 전달함으로써, 이동장비 내 운전자가 충돌 위험이 있음을 사전에 인지하도록 할 수 있다.
더 나아가, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 이동장비 A,B에 대하여 예측한 충돌 위험도를 상위 안전 모니터링 시스템(200)에 전달함으로써(S60), 항만 내 도로 운영을 위한 자료로서 모니터링/활용하도록 할 수도 있다.
항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 본 발명의 위험 상황 경고 서비스가 Off 되지 않는 한(S70 No), 전술의 S10 단계 및 그 이후 단계들을 지속하여 수행함으로써, 내 이동장비 간 충돌 위험도를 실시간으로 예측하는 동작을 계속 진행할 수 있다.
다음 도 7을 참조하여, 항만 내 부적절 상황을 실시간으로 특정하는, 본 발명의 부적절 상황 감지 알고리즘 관점에서 설명하겠다.
본 발명의 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법에 따르면, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 항만 내 각 이동장비(10)로부터 기 설정된 주기 및 횟수(예: 5회/초 당)에 따라 IoT 디바이스를 통해 실시간으로 정보를 수집할 수 있다(S10).
이에, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 항만 내 모든 이동장비(10)로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보 및 부적절 상황 식별을 위해 기 정의된 판단 기준을 근거로, 부적절 상황(예: 주정차 위반, 과속, 역주행 등)의 이동장비를 식별한다(S120).
구체적으로 예를 들면, 주정차 위반 상황 식별을 위한 실시 예의 경우, 다수의 이동장비(10)에 대하여 수집 정보를 근거로 판별한 주행 또는 정차 여부 및 항만 내 주정차 위반 구역을 근거로, 기 설정된 주정차 위한 시간(예: 5분) 이상 주정차 위반 구역에 정차 중인 이동장비를 찾아 주정차 위반 상황의 이동장비로 식별할 수 있다.
또한, 과속 상황 식별을 위한 실시 예의 경우, 다수의 이동장비(10)에 대하여 수집 정보를 근거로 파악되는 실시간 속도 및 시간 정보, 기 설정된 과속 도로 별 과속 기준 속도를 근거로, 과속 상황의 이동장비를 식별할 수 있다.
또한, 역주행 상황 식별을 위한 실시 예의 경우, 다수의 이동장비(10)에 대하여 수집 정보를 근거로 파악되는 실시간 위치, 이동방향 및 시간 정보, 도로 별 지정 주행 방향을 근거로, 역주행 상황의 이동장비를 식별할 수 있다.
그리고, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, S130 단계에서 식별한 부적절 상황(주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황)의 식별 내용을 상위 안전 모니터링 시스템(200)에 전달함으로써, 항만 내 도로 운영을 위한 자료로서 모니터링/활용/관리하도록 할 수도 있다(S140).
더 나아가, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, S130 단계에서 식별한 부적절 상황(주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황)의 이동장비(또는, 이동장비 내 운전자 모바일폰)로 식별한 내용을 경고함으로써, 이동장비 내 운전자가 부적절 상황임을 인지하도록 할 수 있다(S140).
항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템(100)은, 본 발명의 위험 상황 경고 서비스가 Off 되지 않는 한(S70 No), 전술의 S10 단계, S120 단계 및 그 이후 단계들을 지속하여 수행함으로써, 내 부적절 상황을 실시간으로 식별/특정하는 동작을 계속 진행할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 의하면, IoT 기술을 활용하여 항만 내 이동장비 간 충돌 위험도 및/또는 부적절 상황(주정차 위반, 과속, 역주행 등)을 실시간 예측 및 특정하여 경고할 수 있고 중앙에서 모니터링할 수 있게 하는, 구체화된 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 기술을 실현할 수 있다.
이로 인해, 본 발명에서는, 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 기술 실현을 통해 IT 기술 기반의 스마트 항만 교통안전 기술을 구현해 냄으로써, 독자적인 도로 체계 및 규정으로 운영되는 특수한 도로 환경(예: 항만 등)에서 사고율을 현저히 낮춰 이동장비 안전도를 확보하는 효과 뿐 아니라, 본질적인 사고 예방 및 항만 관제실 운영 효율까지 개선하는 효과를 기대할 수 있다.
위 설명한 본 발명의 일 실시 예에 따른 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법은, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시 예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 상기한 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.
본 발명의 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법 및 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템에 따르면, 특수한 도로 환경(예: 항만 등)에 최적화된 IT 기술 기반의 스마트 항만 교통안전 기술을 구현하기 위한 구체화된 기술 구성을 실현하는 점에서, 기존 기술의 한계를 뛰어 넘음에 따라 관련 기술에 대한 이용만이 아닌 적용되는 장치의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.

Claims (14)

  1. IoT 디바이스가 장착된 2 이상의 이동장비에 대하여, IoT 디바이스를 통해 수집되는 수집 정보를 근거로 이동장비의 점유면적 단위의 위치정보를 산출하는 위치정보산출단계;
    상기 수집 정보로부터 확인되는 각 이동장비의 이동방향과 상기 산출한 위치정보를 기반으로, 이동장비 간 충돌 가능성이 존재하는 예상 상충권역을 추정하는 권역추청단계;
    상기 수집 정보로부터 확인되는 각 이동장비의 속도와 상기 각 이동장비의 점유면적을 기반으로, 상기 예상 상충권역에서의 이동장비 간 충돌 위험도를 예측하는 위험도예측단계; 및
    상기 예측한 충돌 위험도를 상기 2 이상의 이동장비 중 적어도 하나의 이동장비로 경고하는 위험도경고단계를 포함하며,
    상기 위험도예측단계는,
    상기 각 이동장비 별로, 이동장비가 확인된 속도에 따라 이동할 경우 이동장비의 점유면적이 상기 예상 상충권역에 진입하는 진입시간 및 이동장비의 점유면적이 상기 예상 상충권역에서 진출하는 진출시간을 계산하고,
    상기 각 이동장비 별로, 진입시간을 상기 예상 상충권역의 진입 지점 Z 축 값 및 진출시간을 상기 예상 상충권역의 진출 지점 Z 축 값으로 하여 상기 예상 상충권역에 대한 체적을 계산하고,
    상기 각 이동장비 별로 계산한 체적을 이용하여 상기 충돌 위험도를 예측하는 것을 특징으로 하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 예상 상충권역은,
    상기 각 이동장비가 확인된 이동방향에 따라 이동하여 교차되는 지점에서, 상기 각 이동장비의 점유면적 단위 위치정보가 상호 교차되는 4개(n=1,2,3,4)의 좌표(Xn, Yn)로 구성되는 면적인 것을 특징으로 하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법.
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 충돌 위험도는,
    상기 각 이동장비 별로 계산한 체적 간 차이가 작을 수록 체적 간 차이가 큰 경우 보다 높게 예측되는 것을 특징으로 하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 2 이상의 이동장비는,
    다수의 이동장비로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보를 근거로, 상기 다수의 이동장비 중 기 정의된 상충 위험 거리범위 내 존재하는 것으로 판단되는 이동장비인 것을 특징으로 하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    이동장비의 점유면적 단위의 위치정보는,
    상기 이동장비에 대하여 획득한 GPS 위치를 기준으로, 기 설정된 이동장비 제원 및 컨테이너 장착 여부에 따라 발생되는 변경치를 반영하여 산출되는 점유면적을 사용하는 것을 특징으로 하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    다수의 이동장비로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보를 근거로, 기 정의된 주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황의 이동장비를 식별하는 단계; 및
    상기 식별한 내용을 상위 안전 모니터링 시스템에 전달하여 관리되도록 하거나, 또는 상기 식별한 이동장비로 주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황을 경고하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 방법.
  8. IoT 디바이스가 장착된 2 이상의 이동장비에 대하여, IoT 디바이스를 통해 수집되는 수집 정보를 근거로 이동장비의 점유면적 단위의 위치정보를 산출하는 위치정보산출부;
    상기 수집 정보로부터 확인되는 각 이동장비의 이동방향과 상기 산출한 위치정보를 기반으로, 이동장비 간 충돌 가능성이 존재하는 예상 상충권역을 추정하는 권역추청부;
    상기 수집 정보로부터 확인되는 각 이동장비의 속도와 상기 각 이동장비의 점유면적을 기반으로, 상기 예상 상충권역에서의 이동장비 간 충돌 위험도를 예측하는 위험도예측부; 및
    상기 예측한 충돌 위험도를 상기 2 이상의 이동장비 중 적어도 하나의 이동장비로 경고하는 경고부를 포함하며,
    상기 위험도예측부는,
    상기 각 이동장비 별로, 이동장비가 확인된 속도에 따라 이동할 경우 이동장비의 점유면적이 상기 예상 상충권역에 진입하는 진입시간 및 이동장비의 점유면적이 상기 예상 상충권역에서 진출하는 진출시간을 계산하고,
    상기 각 이동장비 별로, 진입시간을 상기 예상 상충권역의 진입 지점 Z 축 값 및 진출시간을 상기 예상 상충권역의 진출 지점 Z 축 값으로 하여 상기 예상 상충권역에 대한 체적을 계산하고,
    상기 각 이동장비 별로 계산한 체적을 이용하여 상기 충돌 위험도를 예측하는 것을 특징으로 하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 예상 상충권역은,
    상기 각 이동장비가 확인된 이동방향에 따라 이동하여 교차되는 지점에서, 상기 각 이동장비의 점유면적 단위 위치정보가 상호 교차되는 4개(n=1,2,3,4)의 좌표(Xn, Yn)로 구성되는 면적인 것을 특징으로 하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템.
  10. 삭제
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 충돌 위험도는,
    상기 각 이동장비 별로 계산한 체적 간 차이가 작을 수록 체적 간 차이가 큰 경우 보다 높게 예측되는 것을 특징으로 하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템.
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 2 이상의 이동장비는,
    다수의 이동장비로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보를 근거로, 상기 다수의 이동장비 중 기 정의된 상충 위험 거리범위 내 존재하는 것으로 판단되는 이동장비인 것을 특징으로 하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템.
  13. 제 8 항에 있어서,
    이동장비의 점유면적 단위의 위치정보는,
    상기 이동장비에 대하여 획득한 GPS 위치를 기준으로, 기 설정된 이동장비 제원 및 컨테이너 장착 여부에 따라 발생되는 변경치를 반영하여 산출되는 점유면적을 사용하는 것을 특징으로 하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템.
  14. 제 8 항에 있어서,
    다수의 이동장비로부터 수집되는 IoT 디바이스 기반의 수집 정보를 근거로, 기 정의된 주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황의 이동장비를 식별하는 식별부를 더 포함하며;
    상기 경고부는,
    상기 식별한 내용을 상위 안전 모니터링 시스템에 전달하여 관리되도록 하거나, 또는 상기 식별한 이동장비로 주정차 위반 상황, 또는 과속 상황, 또는 역주행 상황을 경고하는 것을 특징으로 하는 항만 내 이동장비 위험상황 경고 서비스 시스템.
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