KR20010105309A - 이동체의 조작 경향 해석 방법, 운행 관리 시스템 및 그구성 장치, 기록 매체 - Google Patents

Abstract

차량의 거동을 시계열적으로 검출하는 센서부와, 이 센서부에서 검출한 거동을 메모리 카드에 기록하는 레코더부와, 차량의 거동을 위험 거동으로 판정하기 위한 조건 패턴을 설정하는 거동 해석 장치를 구비하여 운행 관리 시스템을 구성한다. 레코더부는 차량의 거동을 위험 거동으로 인식하기 위한 조건 패턴과 센서부에 의해 실제로 검출한 거동을 비교하여, 조건 패턴에 적합한 거동에 관한 정보만을 위험 거동별로 메모리 카드에 기록하고, 이것을 거동 해석 장치로 통계적으로 해석할 수 있도록 한다.

Description

이동체의 조작 경향 해석 방법, 운행 관리 시스템 및 그 구성 장치, 기록 매체{METHOD FOR ANALYZING TENDENCY OF OPERATION OF MOVING OBJECT, OPERATION CONTROL SYSTEM AND ITS CONSTITUENT APPARATUS, AND RECORDED MEDIUM}

차량 및 그 밖의 이동체의 거동에 관계되는 측정 데이터를 기록하는 데이터 레코더 및 이 데이터 레코더에 기록된 측정 데이터의 해석을 행하는 거동 해석 장치를 갖는 운행 관리 시스템이 있다. 이러한 운행 관리 시스템에 있어서, 차량의 거동에 관계되는 측정 데이터를 검출하여 기록하는 데이터 레코더는 세이프티 레코더라고도 불리우는, 각속도계, 가속도계, GPS(Global Positioning System) 리시버로 이루어지는 센서부와, 이 센서부에서 검출된 측정 데이터를 기록하기 위한 레코더부로 구성된다. 측정 데이터는 구체적으로는 롤, 피치, 요우 중 적어도 하나를 포함하는 각속도 데이터, 일차원 내지 삼차원 까지 중 어느 한 차원의 가속도 데이터, 위도ㆍ경도ㆍ속도ㆍ방위를 나타내는 GPS 데이터 등으로 이루어진다.

레코더부에 기록된 측정 데이터는 거동 해석 장치에 의해 집계되어 해석된다. 거동 해석 장치는 컴퓨터 장치에 의해 실현할 수 있다. 거동 해석 장치에서는 측정 데이터 중, 각속도 데이터로부터 선회 각속도를 구할 수 있고, 가속도 데이터로부터 발진 가속도 및 브레이크 가속도를 구할 수 있고, 또한 GPS 데이터로부터 차량의 현재 위치, 시간, 운행 속도를 구할 수 있다.

종래의 데이터 레코더는 대상이 되는 차량에 하나가 고정적으로 부착된다. 또한, 측정 데이터는 운전자가 누구라도 상관없이 기록된다. 이것은 종래의 데이터 레코더가 사고 등이 발생한 경우에, 그 차량의 거동을 사후적으로 해석하여 사고 등의 발생 원인을 규명하기 위한 것이었던 것에 따른다. 그로 인해, 이용 범위가 현저하게 제한되어, 일반적인 운전자용으로 보급시키는 것이 곤란하다.

그리고, 종래에서는 차량의 거동시에 발생하는 측정 데이터를 모두 기록하고 있다. 이로 인해, 데이터 레코드 측에서는 기록을 반복하여 행한다고 해도, 소정 기간 내에서의 기록을 위해 많은 기록 영역을 확보할 필요가 있다. 해석 장치 측에서는 기록된 측정 데이터를 식별하기 위해, 무거운 처리를 실행할 필요가 있다.

또, 종래의 운행 관리 시스템에서는 운전자에 의한 조작 경향을 파악하여 사고 등의 발생을 미연에 방지하기 위한 정보를 생성한다고 하는 관점이 없다.

예를 들어 자동차에 있어서는 교통 사고 발생의 약 7할은 교차점 등, 운전자에게 복합 조작이 요구되는 위치에서 발생하고 있다. 이러한 위치는 운전 조작으로서는 액셀레이터 또는 브레이크의 조작을 행하는 동시에, 핸들의 조작도 행할 필요가 있다. 종래에서는 이러한 교통 사고 발생율이 높은 부위에서의 운전 조작에 대하여, 위험을 인식하는 고안이 충분하지 않다.

본 발명은, 예를 들어 차량이나 철도 등의 이동체의 거동을 나타내는 운행 데이터의 관리 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 특히, 운전자의 조작 경향의 해석에 적합한 데이터 레코더 및 이를 이용한 운행 관리 시스템에 관한 것이다.

도1은 본 발명의 제1 실시예에 의한 운행 관리 시스템의 구성도이다.

도2는 급발진 경우의 조건 패턴 예를 도시한 도면이다.

도3은 교차점의 인식 조건 패턴의 예를 도시한 도면이다.

도4는 제1 실시예에 의한 거동 해석 장치의 구성도이다.

도5는 초기 정보 화면의 일예를 도시한 설명도이다.

도6은 특징적인 거동의 설정 화면의 일예를 도시한 설명도이다.

도7은 해석 처리 결과의 일예를 도시한 그래프이다.

도8a는 본 발명의 제2 실시예에 의한 운행 관리 시스템에 있어서, 측정 데이터를 수집하는 수집 조건을 거동 해석 장치(30)에 있어서 메모리 카드(20)에 설정하는 모습을 도시한 모식도이다.

도8b는 본 발명의 제2 실시예에 있어서, 수집 조건을 만족하는 거동을 검출하여 측정 데이터의 수집을 행하고 있는 예를 도시한 그래프이다.

도9는 교차점에 있어서 차량이 우회전하는 모습을 설명하기 위한 도면이다.

도10a는 무리한 운전 거동이 발생하고 있지 않은 우회전 조작에 있어서의 가속도계로부터의 출력 데이터를 도시한 그래프이다.

도10b는 무리한 운전 거동이 발생하고 있지 않은 우회전 조작에 있어서의 방위 나침반으로부터의 출력 데이터를 도시한 그래프이다.

도11은 도10a의 그래프와 도10b의 그래프와 합성한 그래프이다.

도12a는 무리하게 선회하여 우회전한 경우의 가속도계로부터의 출력 데이터를 도시한 그래프이다.

도12b는 무리하게 선회하여 우회전한 경우의 방위 나침반으로부터의 출력 데이터를 도시한 그래프이다.

도13은 도12a와 도12b를 합성한 그래프(실선)와, 도11의 그래프(쇄선)를 겹치게 한 도면이다.

도14는 우회전 조작에 의한 거동에 있어서, 무리한 운전 거동이 발생하고 있지 않은 경우(통상 커브 동작)와 발생한 경우(무리한 커브 동작)에 대해 복수의 항목으로 비교한 표이다.

도15는 우회전 조작에 의한 거동에 있어서 급발진 후에 선회한 경우의 각속도와 가속도의 합성 그래프를 모식적으로 도시한 것과, 마찬가지인 거동에 있어서 급선회 후에 급발진한 경우의 각속도와 가속도의 합성 그래프를 모식적으로 도시한 것과, 마찬가지인 거동에 있어서 통상 거동의 각속도와 가속도의 합성 그래프를 모식적으로 도시한 것을 겹치게 한 도면이다.

도16은 본 발명의 변형예에 있어서 수집된 데이터 예의 구성을 도시한 도면이다.

도17은 본 발명의 변형예에 있어서 수집된 데이터의 내용을 설명하기 위한 표이다.

도18은 본 발명의 변형예에 있어서 수집된 데이터의 해석 결과의 예이며, 1일분의 최대 속도의 해석을 도시한 그래프이다.

도19는 본 발명의 변형예에 있어서 수집된 데이터의 해석 결과의 예이며, 도18에 도시되는 최대 속도의 해석을 1개월 통계 처리하여, 최대 속도 시간의 의존성을 도시한 도면이다.

도20은 본 발명의 변형예에 있어서 수집된 데이터의 해석 결과의 예이며, 최대 가속도의 1일의 이력을 도시한 도면이다.

도21은 본 발명의 변형예에 있어서 수집된 데이터의 해석 결과의 예이며, 최대 각속도의 1일의 이력을 도시한 도면이다.

도22는 본 발명의 변형예에 있어서 수집된 데이터의 해석 결과의 예이며, 개인별로 1개월의 평균 최대 속도와 표준 편차(1σ)를 도시한 도면이다.

도23은 본 발명의 변형예에 있어서 수집되는 데이터의 편성과, 이 데이터의 측정에 이용되는 측정기 및 해석 내용을 도시한 표이다.

도24는 도23에 도시되는「최대 가속도 - 속도」의 해석 결과의 예를 그래프화한 도면이다.

도25는 본 발명의 변형예에 있어서 수집된 데이터에 의거하여 운전자 개인마다 위험도를 해석한 결과의 예를 도시한 도면이다.

본 발명의 제1 목적은 차량 등의 이동체의 조작 경향을 적절하게 파악할 수 있는 이동체의 조작 경향 해석 기술을 제공하는 것이다. 본 발명의 제2 목적은 이동체의 조작 경향 해석 방법, 이 방법의 실시에 적합한 이동체의 운행 관리 시스템, 데이터 레코더, 거동 해석 장치 및 조작 경향 해석을 위한 처리를 컴퓨터 상에서 실행하기에 적합한 기록 매체를 제공한다.

본 발명의 제1 형태에 따르면, 서로 다른 이동체 조작 요인에 따른 복합적인 수집 조건을 만족한 이동체의 거동을 상기 거동의 발생 전후에 걸쳐 시계열로 검출하는 수단 및 검출한 거동을 소정의 기록 매체에 기록하는 수단을 포함하는 데이터 레코더와, 상기 수집 조건을 설정하는 조건 설정 수단을 구비하고, 상기 데이터 레코더가 상기 조건 설정 수단으로 설정한 수집 조건에 적합한 거동에 관계되는 정보만을 그 거동별로 상기 기록 매체에 기록하는 이동체의 운행 관리 시스템이 제공된다.

상기 데이터 레코더의 일 실시 형태로서, 상기 수집 조건을 만족하지 않는 거동에 관계되는 정보를 간헐적으로 기록하는 수단을 포함하고, 상기 기록 매체 상에서 상기 간헐적으로 기록된 정보가 상기 수집 조건에 적합한 거동에 관계되는 정보와 구별하여 기록하도록 구성한다.

상기 조건 설정 수단은 상기 이동체의 조작자의 식별 정보, 상기 이동체의 거동 환경, 상기 조작자의 거동 이력 중 적어도 하나에 따라서 상기 수집 조건을 설정한다.

상기 기록 매체는, 예를 들어 상기 이동체의 식별 정보, 상기 이동체를 조작하는 조작자의 식별 정보, 상기 이동체의 거동 환경 중 적어도 하나에 따라서 분류되는 각 분류마다 작성된 카드형 기록 매체이다.

본 발명의 제2 형태에 따르면, 이동체의 거동이 소정의 수집 조건을 만족하고 있는 경우는 이 이동체의 거동을 상기 거동의 발생 전후에 걸쳐 시계열로 검출하는 동시에, 상기 수집 조건을 만족하고 있지 않은 경우에는 이 이동체의 거동을 간헐적으로 검출하는 수단과, 상기 시계열로 검출된 거동에 관계되는 정보와 상기 간헐적으로 검출된 거동에 관계되는 정보를 각각 구별하여 소정의 기록 매체에 기록하는 수단과, 상기 기록 매체에 기록된 각 정보를 바탕으로 상기 이동체의 운행상황을 재현하는 수단을 구비하는 이동체의 운행 관리 시스템이 제공된다.

본 발명의 제3 형태에 따르면, 이동체의 거동을 시계열로 검출하는 센서부와, 상기 거동을 특정 거동이라 판정하기 위한 거동 조건으로써, 서로 다른 이동체 조작 요인에 따른 복합적인 거동 조건에 따라서 상기 센서부에서 검출된 상기 이동체의 거동에 있어서 상기 특정 거동의 발생 유무를 판정하여, 상기 특정 거동의 발생에 따라서 상기 이동체의 특정 거동에 관계되는 정보를 소정의 기록 매체에 기록하는 기록 수단을 구비하는 데이터 레코더가 제공된다.

상기 특정 거동은 예를 들어 위험 거동이며, 상기 기록 수단은 상기 위험 거동의 조건을 정한 조건 패턴과 상기 센서부에서 검출된 거동 패턴과의 적합성에 의거하여 상기 위험 거동의 발생 유무를 판정하고, 위험 거동이 발생한 때는 상기 위험 거동에 관계되는 정보를 기록하도록 구성해도 좋다.

상기 기록 수단은 상기 특정 거동이 발생하고 있지 않다라고 판정되어 있는 경우에 상기 이동체의 거동에 관계되는 정보를 상기 특정 거동에 관계되는 정보와 구별하여 간헐적으로 상기 기록 매체에 기록하도록 구성해도 좋다. 상기 기록 매체를 상기 이동체의 식별 정보, 상기 이동체의 조작자의 식별 정보, 상기 이동체의 거동 환경 중 적어도 하나에 따라서 분류되는 분류마다 작성된 카드형 기록 매체로 하고, 이 카드형 기록 매체에 적어도 상기 거동 조건이 기록되도록 구성해도 좋다.

본 발명의 제4 형태에 따르면, 이동체의 특정한 거동에 관계되는 정보를 수집하기 위한 수집 조건으로써, 서로 다른 이동체 조작 요인에 의거한 복합적인 수집 조건을 소정의 기록 매체로 설정하는 조건 설정 수단과, 상기 설정된 수집 조건에 적합한 이동체의 거동에 관계되는 정보를 기록한 상기 기록 매체로부터 그 기록 정보를 판독하고, 판독한 정보로부터 상기 이동체의 거동 내용을 해석하는 해석 수단을 구비하는 이동체의 거동 해석 장치가 제공된다.

상기 해석 수단이 상기 특정 거동에 관계되는 정보와는 다른 정보인 경우, 상기 특정 거동 이외의 거동에 따라서 간헐적으로 기록된 정보를 상기 기록 매체로부터 판독하고, 이들 정보에 따라서 상기 이동체의 거동 내용을 해석하도록 구성한다.

본 발명의 제5 형태에 따르면, 이동체의 특정 거동에 관한 정보를 수집하기 위한 수집 조건으로써, 서로 다른 이동체 조작 요인에 의거한 복합적인 수집 조건을 설정하는 수집 조건 설정 수단과, 상기 이동체의 특정 거동에 관계되는 정보가 기록된 소정의 기록 매체로부터 상기 정보를 판독하고, 이 판독한 정보와 소정의거동 패턴을 특정하기 위한 조건 패턴을 비교하여 상기 이동체의 거동 내용을 해석하는 해석 수단을 구비하는 이동체의 거동 해석 장치가 제공된다.

본 발명의 제6 형태에 따르면, 이동체의 특정 거동에 관계되는 정보를 수집하기 위한 수집 조건으로써, 서로 다른 이동체 조작 요인에 의거한 복합적인 수집 조건을 소정의 기록 매체에 설정하는 처리, 상기 설정된 수집 조건에 적합한 거동에 관계되는 정보가 기록된 상기 기록 매체로부터 그 기록 정보를 판독하는 처리, 판독한 정보로부터 상기 이동체의 거동 내용을 해석하는 처리를 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 디지털 정보가 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.

본 발명의 제7 형태에 따르면, 이동체의 특정 거동에 관한 정보를 수집하기 위한 제1 수집 조건과, 상기 특정 거동 이외의 통상 거동에 관한 정보를 수집하기 위한 제2 수집 조건을 소정의 기록 매체에 설정하는 처리, 상기 제1 및 제2 수집 조건에 적합한 거동에 관계되는 정보가 구별되어 기록된 상기 기록 매체로부터 거동별 기록 정보를 판독하는 처리, 판독한 정보로부터 상기 이동체의 거동 내용을 해석하는 처리를 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 디지털 정보가 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.

본 발명의 제8 형태에 따르면, 이동체의 특정 거동을 나타내는 거동 조건에 따라서, 실제로 검출된 상기 이동체의 거동에 있어서의 상기 특정 거동의 발생 유무를 판정하는 제1 단계와, 상기 특정 거동의 발생 사실에 따라서 상기 이동체의 특정 거동에 관계되는 정보를 소정의 기록 매체에 기록하는 제2 단계와, 상기 기록 매체에 기록된 정보를 바탕으로 상기 이동체의 조작 경향을 해석하는 제3 단계를갖는 이동체의 조작 경향 해석 방법이 제공된다.

상기 제2 단계는, 예를 들어 상기 특정 거동에 관계되는 정보를 상기 거동의 발생 전후에 걸쳐 시계열적으로 상기 기록 매체에 기록하는 동시에, 상기 특정 거동이 발생하고 있지 않은 경우의 상기 이동체의 거동에 관계되는 정보를 간헐적으로 상기 기록 매체에 기록하는 보조 단계를 포함하고, 상기 제3 단계는 상기 기록된 정보를 바탕으로 상기 이동체의 복합적인 조작 경향을 해석하는 보조 단계를 포함한다. 또한, 상기 제3 단계는 간헐적으로 상기 기록 매체에 기록된 정보로부터 통계적 조작 경향을 구하고, 이 통계적 조작 경향에 대한 시계열적으로 상기 기록 매체에 기록된 정보의 차이를 구하고, 이 차이에 따라서 상기 이동체의 복합적인 조작 경향을 해석하는 보조 단계를 포함한다. 또, 이 제3 단계는 상기 이동체의 조작자의 식별 정보, 상기 이동체의 거동 환경, 상기 조작자의 거동 이력 중 적어도 하나에 따라서 설정된 조건 정보에 의거하여 상기 조작 경향을 해석하는 보조 단계를 포함하더라도 좋다. 혹은 서로 다른 복수의 이동체 조작 요인에 따라서 설정한 복합적인 조건 정보에 의거하여 상기 조작 경향을 해석하는 보조 단계를 포함하더라도 좋다.

이하, 본 발명을 차량의 조작 경향이나 위험 거동의 사실을 검출하여 운전자에게 제시하는 운행 관리 시스템에 적용한 경우의 실시예를 설명한다.

<제1 실시예>

도1은 제1 실시예에 의한 운행 관리 시스템의 구성도이다.

이 운행 관리 시스템(1)은 데이터 레코더(10)와, 메모리 카드(20)와, 거동 해석 장치(30)를 갖는다. 데이터 레코더(10)는 차량의 소정 부위에 부착된다. 메모리 카드(20)는 운전자의 고유 정보나 차량의 거동 특징을 인식하기 위한 조건 패턴 등이 설정된다. 거동 해석 장치(30)는 메모리 카드(20)에 고유 정보나 조건 패턴을 설정하는 동시에, 이들의 설정 정보에 의거하여 메모리 카드(20)에 기록된 정보를 판독하여 차량의 거동 내용을 해석한다.

데이터 레코더(10)는 센서부(11), 카드 수용 기구(12) 및 레코더부(13)를 포함한다.

센서부(11)는 차량에 있어서의 삼차원 축선 주위(롤, 피치, 요우)의 각속도 데이터를 검출하기 위한 각속도계(111x, 111y, 111z), 차량의 전후 좌우 방향의 가속도 데이터(액셀레이터 가속도, 브레이크 가속도, 선회 가속도 등)를 검출하는 가속도계(112x, 112y), 차량의 현재의 위도ㆍ경도ㆍ속도ㆍ방위 등을 나타내는 GPS 데이터를 수신하는 GPS 리시버(113), 차량 계량기 등으로부터 차속 펄스를 취득하는 펄스 취득 기구(114)를 갖는다.

이 센서부(11)로부터 출력되는 데이터 중, 액셀레이터 가속도(전후 G)는 ＋○G(○은 수치, G는 중력 가속도, 이하 동일), 브레이크 가속도(전후 G)는 -○G, 우측 가속도(가로 G)는 좌회전 ＋○G, 좌측 가속도(가로 G)는 우회전 -○G, 선회 각속도(Yr 등)는 우측이 ＋○°/sec, 좌측이 -○°/5sec와 같이 타나낸다. 또한, 방위각 속도(평균)는 0°/sec와 같이 나타낸다.

또, GPS 데이터와 차속 펄스는 적절하게 절환하고, 혹은 병용하여 출력할 수 있도록 구성되어 있다. 예를 들어, GPS 데이터를 수신할 수 있는 통상의 노(路)상에서는 GPS 데이터를 이용하여, GPS 데이터가 닿지 않는 터널 내에서는 차속 펄스를 이용하여 속도 등을 나타내거나, 지금까지 수신한 GPS 데이터에 의거한 현재 위치의 보정 등을 행하도록 할 수 있다.

카드 수용 기구(12)는 메모리 카드(20)를 이탈 분리 가능하게 수용하여 레코더부(13) 사이에서의 데이터의 판독이나 기록을 지원한다.

레코더부(13)는 CPU(Central Processing Unit)와 메모리를 포함한다. 레코더부(13)에서는 CPU가 메모리의 일부에 기록된 소정의 프로그램을 판독하여 실행함으로써, 전방 처리부(131), 이벤트 추출부(132), 데이터 판독부(133), 데이터 기록부(134)의 기능 블록 및 카운터 기능을 갖는 요소가 형성된다.

전방 처리부(131)는 센서부(11)로부터 출력되는 각속도 데이터에 포함되는 오프셋 성분 및 드리프트 성분의 제거 처리를 행한다. 또한, 전방 처리부(131)는 각속도 데이터 및 가속도 데이터로 이루어지는 관성 데이터와 GPS 데이터의 매칭 처리를 행한다. GPS 데이터는 관성 데이터에 대하여 2초 정도의 지연이 있으므로, 2초 전의 관성 데이터와의 매칭 처리가 실시된다.

데이터 판독부(133)는 메모리 카드(20)에 설정된 조건 패턴, 즉 차량의 특징적인 거동(거동 패턴)을 인식하여 이벤트 추출부(132)에 전달한다. 특히, 데이터 판독부(133)는 조건 패턴으로서, 예를 들어 위험 거동의 사실(이하,「이벤트」)이 발생한 것을 인식하기 위한 하나의 임계치 또는 복수의 임계치의 조합 또는 예를 들어 교차점 선회 등의 거동 패턴을 인식한다.

이벤트 추출부(132)는 센서부(11)로부터 출력되어 전방 처리부(131)에서 오프셋 성분 등이 제거된 데이터로부터, 이벤트마다의 조건 패턴에 적합한 측정 데이터(각속도 데이터, 가속도 데이터, GPS 데이터, 차속 펄스 등 : 이하,「이벤트 데이터」)를 추출한다. 이벤트 추출부(132)는 추출된 이벤트 데이터 및 그 종류별 데이터(조건 패턴의 식별 데이터), 이벤트 발생 일시(GPS 데이터), 이벤트 발생 장소(GPS 데이터), 각 이벤트의 기록수(설정에 따름), 이벤트 발생 후의 주행 거리및 초기 정보(레코더 번호, 운전수 이름, 차량 번호명 등) 등을 데이터 기록부(134)에 송출한다. 주행 거리에 대해서는, 예를 들어 급브레이크를 건 후의 주행 거리 등을 들 수 있다. 이것은 급브레이크를 건 후, 차속 펄스가 1 펄스 발생하였다면 소정의 차속 펄스의 스케일 팩터분 만큼 카운트함으로써 구할 수 있다. 차속 펄스를 취득할 수 없는 경우, GPS 데이터에 포함되는 위도ㆍ경도의 변화에 의해 속도를 검출할 수 있으므로, 이것을 적분함으로써 거리를 구할 수 있다.

또, 측정일은 GPS 리시버(112)로 수신한 세계 표준시에 9 시간을 가산한 날짜이며, 측정 시간은 GPS 리시버(112)로 수신한 세계 표준시에 9 시간을 가산한 시간이다. 이벤트 장소는 GPS 데이터에 포함되는 위도ㆍ경도로 특정할 수 있는 위치 정보이다.

데이터 기록부(134)는 이들의 데이터를 파일화하여 메모리 카드(20)에 기록한다. 또한, 이그니션 0N/OFF, 데이터 레코더(10)의 전원 0N/OFF 외에, GPS 통신정상ㆍ이상 등이 발생한 때는 그 발생 시간, 발생 내용(언제, 어디서, 무슨 일이 발생했는지의 여부)이 미리 정해진 비트 패턴으로 기록된다.

도2, 도3은 이벤트 추출부(132)에 있어서 인식되는 이벤트마다의 조건 패턴예를 도시한다. 도2는 급발진 경우의 조건 패턴, 도3은 교차점에 있어서의 조건 패턴이며,「리턴 0N」은 이벤트 인식,「리턴 OFF」는 비인식을 나타낸다.

또, 이들의 조건 패턴은 예시이며, 사후적으로 수정하거나, 추가 설정할 수 있다.

메모리 카드(20)는 EEPROM(Electrically Erasable and Programmable Read -0nly Memory) 및 R0M(Read - 0nly Memory)와 CPU를 갖는 가반성의 IC(Integrated Circuit) 칩 탑재 카드 또는 플래시 R0M 등의 불휘발성 메모리이다. R0M에는 프로그램 코드가 기록되어 있으며, EEPR0M에는 상기 조건 패턴을 포함하는 각종 설정 정보와, 레코더부(13)로부터의 이벤트 데이터에 관계되는 정보 및 암호 정보가 기록되어 있다. 단, 메모리 제어 기능이 데이터 레코더(10) 및 거동 해석 장치(30)로 실현되는 경우는 메모리 카드(20) 측에서 항상 메모리 제어 기능(CPU, R0M)을 준비해 둘 필요는 없다.

거동 해석 장치(30)의 구성예를 도4에 도시한다.

도4에 도시되는 거동 해석 장치(30)는 카드리더라이터(31), 표시 장치(32), 데이터 입력 장치(33) 및 입출력 제어부(34)를 갖는 거치형의 컴퓨터 장치이다. 카드리더라이터(31)는 메모리 카드(20)를 수용하여 데이터 기록 및 판독을 행한다. 표시 장치(32)는 각종 설정 정보나 해석 결과를 확인하기 위해 사용된다. 데이터 입력 장치(33)는 초기 정보나 상기 조건 패턴 등을 입력하기 위해 이용된다. 입출력 제어부(34)는 이들 장치 사이의 인터페이스를 행한다.

거동 해석 장치(30)의 초기 정보 설정부(35), 조건 설정부(36), 해석 처리부(37)는 CPU가 소정의 기록 매체에 기록된 디지털 정보를 판독하여, 그 컴퓨터 장치의 오퍼레이팅 시스템(0S)과 함께 실행함으로써(협동 실행) 각 요소의 기능이 실현된다.

초기 정보 설정부(35)는 메모리 카드(20)를 처음 사용할 때에, 개인 정보, 데이터 레코더(10)에 관한 정보 및 데이터 레코더(10)를 탑재시키는 차량에 관한정보 등을 그 메모리 카드(20)에 설정한다. 개인 정보는 그 메모리 카드(20)를 보유하는 운전수의 명칭 등이며, 데이터 레코더(10)에 관한 정보는 데이터 레코더(10)를 식별하기 위한 레코더 번호, 그 데이터 레코더(10)의 로트 번호 등이다. 차량에 관한 정보는 데이터 레코더(10)를 부착하는 차량의 차량 번호, 차종, 차속 펄스, 차속 펄스의 스케일 팩터 등이다.

이들의 초기 정보는 해석 대상이 되는 차량이나 차량을 운전하는 운전자를 식별하거나, 데이터 레코더(10)의 정밀도 등을 거동 해석에 있어서 향상시키기 위해 사용된다.

조건 설정부(36)는 각종 조건 패턴을 메모리 카드(20)에 설정한다. 이 조건 설정부(36) 및 초기 정보 설정부(35)는 운전자의 편의를 도모하기 위한 고안이 이루어져 있다. 예를 들어, 소정의 매립식 다이얼로그 윈도우를 갖는 설정용 인터페이스 화면이 표시 장치(32)에 표시되고, 운전자가 데이터 입력 장치(33)에서 이들의 다이얼로그 윈도우의 상기 영역에 상기 데이터를 매립 입력할 수 있다. 이에 의해 각종 설정 정보가 설정된다.

해석 처리부(37)는 메모리 카드(20)에 기록된 이벤트 데이터 등으로부터 차량의 거동 내용과 운전자에 의한 조작 경향(습관 등)을 해석한다. 구체적으로는, 해석 처리 장치(37)는 메모리 카드(20)에 기록된 이벤트 데이터 및 그에 관계되는 정보를 운행 단위, 예를 들어 1일 단위로 판독하여 집계하여, 이를 그래프 처리한다. 이로써, 각각의 이벤트의 발생 일시, 발생 장소, 운행 단위에서의 발생 경향, 발생 빈도 등이 표시 장치(32)에 표시되어 시각적인 파악이 가능해진다.

해석시에, 처리 가능한 항목을 해당하는 보조 루틴에 대응시킨 계층 메뉴 화면에서 제시하여, 운전자가 요구하는 항목을 선택하는 것만으로, 자동적으로 이벤트 데이터에 의거한 정보 처리가 기동 실행된다.

메뉴 화면에서는, 예를 들어 처음에는 초기 정보에 관계되는 항목이 나타내어진다. 우선, 누가 어떤 차량을 운전했는지 등을 선택하는 화면, 계속해서 해석 처리를 행하는 항목을 선택하는 화면 및 그 상세 선택 화면이 표시된다. 선택하는 화면에는 위험 거동별 또는 특징적인 거동의 발생 횟수 등/잘못된 습관 정보/운행 경로/운전 평가 그래프 표시 등의 항목이 포함된다. 상세 선택 화면에는 위험 거동별이면 급가속 등의 선택 항목 등이 포함된다.

운전자가 선택한 항목에 대한 처리 결과는 표시 장치(32)에 차례로 표시되고, 필요에 따라서 파일에 기록된다. 혹은 도시하지 않은 인쇄 장치에 의해 인쇄되도록 해도 좋다. 또, 해석 거동 장치(30)에 데이터 변환의 기능을 마련하여, 상기 통계 등의 처리를 기존의 표 계산 소프트웨어나 데이터 베이스 소프트웨어 등에 실행시키도록 해도 좋다.

다음에, 상기와 같이 구성되는 운행 관리 시스템(1)에 있어서의 운용 형태를 설명한다.

(1) 메모리 카드(20)의 준비

신규 운전자의 경우는 거동 해석 장치(30)에 의해 그 운전자용의 메모리 카드(20)가 작성된다. 이 경우, 운전자가 카드리더라이터(31)에 새로운 메모리 카드를 장착하고, 표시 장치(32)에 도5에 예시하는 초기 정보 설정 화면을 표시시키고,데이터 입력 장치(23)를 통해 상기 데이터를 입력한다. 계속해서, 운전자는 도6에 예시하는 특징적인 거동 설정 화면을 표시시키고, 소요의 데이터를 입력한다. 이들의 설정 데이터가 메모리 카드(20)에 기록된다. 새로운 운전자가 아닌 경우도 임계치나 상세 조건을 바꾸는 경우는 거동 해석 장치(30)에 의해 그 내용이 새롭게 설정된다.

(2) 데이터 레코더(10)에 의한 이벤트 데이터 등의 기록

메모리 카드(20)를 차량에 부착된 데이터 레코더(10)의 카드 수용 기구(12)에 장착하여, 운전을 개시한다.

차량이 움직이기 시작하면, 데이터 레코더(10)의 센서부(11)는 그 거동을 차례로 측정하여, 그 출력 데이터를 레코더부(13)로 보낸다. 레코더부(13)는 상술한 바와 같이 하여 설정된 조건 패턴에 적합한 이벤트 데이터 및 그에 관계되는 정보 만을 추출하여, 이것을 메모리 카드(20)에 기록한다.

(3) 이벤트 데이터 등의 해석

운전 종료 후, 데이터 레코더(10)로부터 제거된 메모리 카드(20)가 거동 해석 장치(30)의 카드리더라이터(31)에 삽입되면, 표시 장치(32)에 해석 처리의 메뉴 화면이 표시된다. 운전자가 메뉴 화면을 통해 특정한 처리 항목을 선택한 경우, 해당하는 보조 루틴이 자동 기동하여, 메모리 카드(20)로부터 판독한 정보의 분류 처리, 통계 처리, 표시 처리 등이 행해진다. 표시 처리에서는 도7에 도시되는 바와 같은 운전 평가 그래프를 포함한 해석 결과가 표시 장치(32)에 표시된다.

이와 같이, 본 실시예의 운행 관리 시스템(1)에서는 초기 정보나 조건 패턴이 운전자마다 메모리 카드(20)에 설정되고, 조건 패턴에 적합한 이벤트가 발생한 때에, 그 이벤트에 관계되는 정보만이 그 메모리 카드(20)에 기록된다. 이에 따라, 자원의 유효 활용을 도모하면서 운전자마다의 운전 평가나 조작 경향을 해석하는 것이 가능해진다.

그로 인해, 종래와 같이 사고 등이 발생한 경우 뿐만 아니라, 사고 등의 발생 유무에 관계없이 이용 형태를 인식할 수 있다. 예를 들어, 안전 운전을 위한 기술 향상 과정을 확인하거나, 특징적인 거동을 확인하여 사고 등의 미연 방지를 도모하는 것이 가능해진다.

<제2 실시예>

제1 실시예에서는 센서부(11)에 의해 출력된 출력 데이터가 운전자가 설정한 조건 패턴에 적합한지의 여부를 데이터 레코더(10) 측에서 판정하고, 적합한 이벤트 데이터 및 그에 관계되는 정보를 메모리 카드(20)에 기록하는 예를 도시했다. 그러나, 조건 패턴은 항상 메모리 카드(20) 측에 설치해야만 하는 것은 아니다. 예를 들어, 제1 실시예의 이벤트 추출부(732)에 상당하는 기능 블록을 거동 해석 장치(30) 측에 설치하고, 거동 해석 장치의 입력단에서 조건 패턴에 적합한 이벤트 데이터 및 그에 관계되는 정보만을 해석 처리부(37)에 건네주도록 구성할 수도 있다.

이 경우, 데이터 레코더(10)의 레코더부(13)에서는 이벤트를 인식하기 위한 각종 임계치 데이터나 데이터 수집 간격 등만을 설정해 두면 되므로, 구성이 간략화된다. 또한, 기존의 세이프티 레코더에 기록된 데이터도 해석할 수 있으므로,범용성이 높은 운행 관리 시스템을 구축하는 것이 가능해진다.

<제3 실시예>

다음에, 제3 실시예에 대해 설명한다.

제3 실시예에서는 도8a에 도시된 바와 같이, 거동 해석 장치(30)에 있어서 이동체의 특정한 거동에 관계되는 정보를 수집하기 위한 데이터 수집 조건이 메모리 카드(20)에 설정된다.

데이터 수집 조건에는, 예를 들어 도8b에 도시된 바와 같이 1초 동안의 사이에 변화하는 각속도가 10°를 넘은 경우 등을 들 수 있다. 이러한 조건이 만족된 경우, 특정 거동이 발생했다고 판단되어, 발생 전후의 소정 시간(예를 들어, 전후 30초)의 측정 데이터가 메모리 카드(20)에 기록된다.

예를 들어, 커브를 도는 패턴(특정한 거동)의 측정 데이터를 수집하도록, 메모리 카드(20)에 수집 조건을 설정한다. 구체적으로는, 커브 주행을 20°/초 이상으로 선회한 경우를 수집 조건으로서 설정하면, 이 조건을 만족하는 거동(설정치를 넘는 거동)에 대하여 고주파 신호(예를 들어, 1OHz)를 이용하여 측정 데이터가 수집된다. 수집된 측정 데이터에 대해서는 이후에 설명하는 해석 수법을 이용함으로써 운전자의 이동체 조작 경향이 해석된다.

또한, 해석 대상이 되는 특정 거동의 발생을 판단하는 타이밍으로서는,

(a) 정지 상태로부터 발진한 때

(b) 교차점에 있어서의 커브 주행 발생시

(c) 특정 지점을 통과한 때

(d) 소정의 임계치 이상의 각속도, 가속도, 속도 등이 발생한 때 등을 들 수 있다. 이들의 타이밍 전후의 소정 시간만큼 측정 데이터를 수집하도록 설정된다. 또, 고정된 시간에 한정되지 않고, 소정의 조건을 만족하고 있는 시간만큼 측정 데이터를 수집하도록 설정해도 된다.

또한, 제1 실시예에서는 위험을 인식하기 위한 조건 패턴이 도2, 도3에 도시된 바와 같은 조건 단계의 형식으로 보유 지지되어 있었다. 그러나, 조건 패턴은 반드시 이러한 형식으로 보유 지지될 필요는 없으며, 이하에 설명하는 제3 실시예는 2차원 계측으로부터 구할 수 있는 조건 패턴을 모델링한 형식을 적용한 것이다.

이 실시예에서는 특히, 운전 조작에 1) 액셀레이터와 브레이크의 조작과, 2) 핸들 조작과의 2개의 복합된 조작이 필요해지는 부위에서의 운전 경향에 대해 중점적으로 계측과 해석이 이루어진다. 환언하면, 서로 다른 복수의 이동체 조작 요인에 따라서 설정된 복합적인 조건인 수집 조건에 의거하여 측정 데이터가 수집되고, 마찬가지인 조작 요인에 따라서 설정되어 있는 정보에 따라서 거동의 해석이 행해진다.

이 실시예에서는 구체적으로, 복합된 조작이 필요해지는 부위로서 교차점에 있어서의 우회전을 예로 들어 설명한다. 또, 전술한 2개의 복합 조작은 가속도계와 방위 나침반에 의해 계측되고, 각각으로부터 측정 데이터가 출력된다.

도9는 교차점의 개요와 운전자가 조작하는 차량이 이동하는 방향을 도시하고 있다. 또, 이 교차점에는 일시 정지 지점(P1)이 설치되어 있다. 운전자가 도9에 도시된 방향으로 이동하도록 차량을 조작할 때, 보행자나 대향 차량에 대한 주의가가해지고, 성급한 운전이나 부주의한 운전에 기인하는 위험 회피를 위한 운전에 따른 무리한 운전 거동이 계측되는 경우가 있다. 도10a, 도10b에 도시된 그래프는 이러한 무리한 운전 거동이 발생하고 있지 않은 경우의 가속도계로부터의 출력 데이터와, 방위 나침반으로부터의 출력 데이터를 각각 나타내고 있다. 이들 그래프로부터 명확해지는 바와 같이, 가속도계에 의해 측정된 가속도 데이터와, 방위 나침반에 의해 측정된 선회의 각속도 데이터는 각각 운전자에 의한 우회전 조작의 특징을 나타내고 있다. 도11은 이들 그래프를 합성한 것을 도시하고 있다.

도11에 도시된 데이터는 이하의 거동을 나타내고 있다.

우선, 마이너스 방향의 가속도를 발생시키는 브레이크가 걸리면서, 약간 핸들을 우측으로 꺾는 데 따른 각속도의 발생이 표시되어 있다. 일시 정지한 후, 핸들이 우측으로 꺾이면서 액셀이 고속 회전됨으로써 플러스 방향의 가속도가 발생하고(화살표 A1), 또한 소정의 속도에 도달한 후에 액셀 조작에 따른 가속이 늦춰지면서 핸들이 원래의 상태로 복귀되고 있는 것이 도시되어 있다(화살표 A2).

도10a, 도10b 및 도11에 도시되어 있는 데이터는 무리한 운전 거동이 발생하고 있지 않은 경우의 그래프이다. 한편, 우회전 조작을 행할 때 전방으로부터 대향 차량이 접근하여, 무리하게 선회하여 우회전한 경우의 데이터를 도12a, 도12b 및 도13(실선)에 도시한다. 이들 그래프로 도시된 데이터로부터, 정지 위치에서 완전하게 정지하고 있지 않고, 급가속 및 급핸들 조작을 행하고 있음이 판명된다. 도14에는 우회전을 행할 때 무리한 운전 거동이 발생하고 있지 않은 경우(통상 커브 동작)와 발생한 경우(무리한 커브 동작)에 대하여 복수의 항목으로 비교한 표가도시되어 있다.

이와 같이, 복수의 다른 조작에 기인하는 거동(복합적인 거동)은 각각의 조작을 계측한 결과를 다차원으로 처리함으로써, 통상의 운전 거동과 무리한 운전 거동을 명확하게 차별화할 수 있다. 예를 들어, 우회전시의 통상의 운전 거동을 도시한 그래프와, 무리한 운전 거동을 도시한 그래프를 종합하면, 도13에 도시된 바와 같이 된다. 이 도면으로부터, 무리한 운전 거동(실선)을 도시한 그래프는 통상의 운전 거동(파선)을 도시한 그래프에 비해, 발진시의 가속도의 상승 커브가 급격하고, 전체의 형상에 매끄러움(원활함)이 없음을 알 수 있다. 이와 같이, 패턴 인식이나 패턴 매칭이 행해진 그래프 형상의 차이로부터 운전 거동을 용이하게 추측할 수 있다.

또, 우회전을 행할 때, 급발진 후에 선회한 경우의 그래프를 모식적으로 나타내면 도15의 L1로, 그리고 급선회 후에 급발진한 경우의 그래프를 모식적으로 나타내면 도15의 L2로 각각 도시되게 된다. 이들 그래프로부터 명확해지는 바와 같이, 급발진 후에 선회한 경우에는 그래프의 급상승의 경사가 작고, 급선회 후에 급발진한 경우에는 그래프의 급상승의 경사가 커진다.

우회전시의 통상의 운전 거동은 천천히 가속하여 핸들을 꺾는 것이며, 이 거동을 모식적인 그래프로 나타내면 도15의 L3으로 도시되게 된다. 이 도면에 도시되는 각 그래프를, 이 제2 실시예에 있어서의 조건 패턴으로서 이용할 수 있다. 즉, 도16에 있어서, 공백의 영역 내측은 안전 운전을 표시하는 안전 운전 영역을 도시하고, 이 이외의 해칭 영역은 위험한 운전을 표시하는 위험 거동 영역을 도시한다.

이러한 조건 패턴의 설정과 데이터 기록이 메모리 카드(20)에 실시된 후에, 거동 해석 장치(30)는 차량의 거동 내용과 운전자에 의한 조작 경향을 해석한다. 이 때, 안전 운전 영역을 벗어나 있었던 시간의 비율 등에 의해 위험 거동 및 특징적 거동이 정량화되도록 구성할 수 있다. 예를 들어, 기록된 데이터 중, 안전 운전 영역 또는 위험 거동 영역에 위치하는 시간이 3.56초이고, 이 중 안전 운전 영역을 벗어난 시간이 2.34초인 경우에는,

위험도 및 특징도 = 2.34 / 3.56 = 0.66

이 되며, 이와 같이 정량화된 수치에 의해서 운전자에 의한 조작 경향을 판단하거나, 타인의 거동 내용과 비교할 수 있다. 이러한 산출 방법 이외에, 안전 운전 영역을 벗어난 면적을 수치화하도록 해도 된다.

이상의 설명에서는 복합된 조작을 필요로 하는 지점으로서 교차점을 예로 들고, 가속도계와 방위 나침반에 의해서 계측된 가속도와 각속도로부터 해석을 행하고 있다. 이에 따르면, 커브에서의 주행 패턴, 커브에서의 정지 패턴, 선회를 수반하는 발진, 및 선회를 수반하는 정지 등의 거동을 해석할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않고 다른 측정기의 조합도 고려할 수 있다.

예를 들어, 측정기에 차속 펄스와 가속도계를 이용하여 속도와 가속도를 측정하도록 해도 된다. 이 경우, 브레이크가 밟힘으로써 발생하는 가속도(마이너스 방향)이더라도 차량의 속도가 1O km인 경우의 -0.1 G와, 10O km인 경우의 -0.1 G는 차량이나 운전자에게 미치는 영향이 다르다. 따라서, 측정된 데이터를 해석함으로써, 동일한 브레이크 동작이더라도 속도에 따른 위험도를 구할 수 있다.

또한, 측정기에 방위 나침반과 가속도계를 이용하여, 속도와 각속도에 부가하여 차량의 횡방향의 가속도(횡가속도)를 측정하도록 해도 된다. 이 경우, 속도와 각속도의 곱으로부터 차량의 원심력이 구해진다. 통상의 운전에서는 원심력과 횡가속도는 대략 동일하다. 그러나, 차량의 선회에 있어서 운전 한계를 넘은 경우, 차량이 미끄러지기 시작하거나 또는 롤이 발생하므로, 원심력과 횡가속도가 동일해지지 않게 된다. 따라서, 원심력과 횡가속도의 차이에 기초하여 위험도를 구할 수 있다.

이상과 같이, 제3 실시예의 운행 관리 시스템에 따르면, 복합된 조작을 필요로 하는 지점에 있어서, 복합적인 거동에 대하여 각각의 조작을 계측한 결과가 다차원으로 처리된다. 이에 따라, 제1 실시예 및 제2 실시예에 의한 작용 효과에 부가하여, 위험도, 특징도 등의 해석이나 판정을 거동 상황에 따라서 보다 상세하게 행할 수 있게 된다.

다음에, 조건 패턴의 설정에 관한 방법을 보다 상세하게 설명한다.

제3 실시예의 조건 패턴의 형상이나 해석되는 위험도는 차량이 운행되는 환경, 즉 거동 환경에 따라서도 다르다. 거동 환경에는 차량이 운행되는 지방, 지역, 시간대 등이 포함된다.

차량이 운행되는 지방이 동경인 경우와 홋카이도인 경우에서는 차량의 평균 속도나 교차점의 수 등이 다르다. 또한, 각 지방이더라도 번화가와 교외의 차이, 운행 거리가 장거리인지 또는 아주 가까운 거리인지의 차이 등, 지역에 따라서 차이가 발생한다. 이 밖에도 밤중 운행, 이른 아침 운행, 저녁 운행 등의 시간대에 따라서 여러가지 조건이 다르다. 이에 따라, 거동 환경에 따른 조건 패턴을 설정하도록 해도 된다.

운전자의 운전 능력에도 개인차가 있다. 이로 인해, 해석 결과의 통계 등의 거동 이력이 있으면 이를 이용하도록 해도 된다. 즉, 운전 능력, 사고 경력에 따라서 수치나 조건 패턴을 변경한다. 이에 따라, 운전자가 동일한 운전을 행하여도 해석 결과는 각각 다르게 된다.

전술한 데이터 해석은 거동 해석 장치(30)에 있어서 메모리 카드(20)로부터 데이터가 판독된 후에 행해진다. 이러한 수집 조건의 설정에 의한 측정 데이터의 수집과 해석을 반복해서 행함으로써, 위험 거동을 검출할 뿐만 아니라, 대상이 되는 운전 패턴을 수집하여 운전 경향을 수치화할 수 있다. 그리고, 해석된 운전 경향을 기초로, 또 다시 수집 조건을 메모리 카드(20)에 설정하도록 해도 된다.

또, 수집 조건과, 전술한 거동 환경이나 거동 이력을 조합함으로써, 다양한 응용이 가능해진다. 예를 들어, 고속 도로를 사용하는 장거리 트럭 운전수를 대상 운전자로 하여, 액셀이나 브레이크 동작을 검증하고 싶은 경우에는 속도가 70 km/H 이상이고 0.1 G 이상을 수집 조건으로 하여 측정 데이터를 수집하여 해석하도록 할 수 있다. 또한, 대상 운전자를 동일하게 하고, 수치는 작더라도 급격한 핸들 조작을 인식하기 위해서 각속도의 미분치를 수집하도록 수집 조건으로서 설정함으로써, 졸음 운전 방지를 위한 대책을 세울 수 있다.

<변형예>

다음에, 전술한 각 실시예의 변형예를 설명한다.

여기서는 수집 조건에 해당한 거동이 발생한 경우에, 그 발생으로부터 전후 30초의 측정 데이터를 수집하는 동시에, 수집 조건에 해당하지 않는 경우의 1분간마다 통계 데이터를 수집하는 운행 관리 시스템을 가정하고, 수집된 1분간의 통계 데이터의 수집ㆍ해석예에 대하여 설명한다. 전후 30초의 측정 데이터를 수집하는 방법에 대해서는 다양한 방법을 고려할 수 있다. 이 중, 가장 간단한 방법으로서는 적어도 1분 이상의 측정 데이터를 기록할 수 있는 용량을 갖는 불휘발성 메모리에 무한정으로 측정 데이터를 기록하고, 이벤트가 발생했을 때 그 후 30초 경과 후에 측정 데이터의 기록을 정지시키는 방법이 있다. 이벤트가 발생했는지의 여부는 예를 들어 각속도나 가속도의 급격한 데이터, 또는 특정 데이터군의 조합 패턴을 검출함으로써 용이하게 알 수 있다.

우선, 이 변형예에 있어서 수집된 데이터의 개략 구성을 도16에, 그리고 1분간의 통계 데이터의 내용을 도17에 도시한다. 도17에 도시된 통계 데이터 내용의 해석 처리의 구체적인 내용은 이하와 같다.

1일분의 최대 속도의 해석예로서 도18과 같은 예를 든다. 도18은 1분마다의 최대 속도의 이력을 도시한 도면이다. 이러한 데이터를 1개월 통계 처리함으로써, 도19에 도시된 바와 같은 통계 그래프가 얻어지고, 이 통계 그래프의 분포로부터 속도와 시간대의 관련을 알아낼 수 있다. 예를 들어, 시간대에 따라서 속도가 변하는 경우의 원인을 찾을 수 있다. 통상, 저녁이 되면 속도가 증가하여 속도의 편차(1σ)의 값이 커진다. 이것은 속도의 편차가 커지고 있음을 나타내고 있다. 속도 그 자체의 크기와, 표준 편차의 크기의 통계적 수치(예를 들어 평균치) 또는 안전 운전의 통계적 수치의「어긋남」으로, 위험도나 주의해야 할 수치가 구해진다.

도20은 최대 가속도의 1일의 이력을 도시한다. 여기서는 플러스 가속도이며 액셀에 의한 가속도, 마이너스 가속도이며 브레이크에 의한 가속도임을 알 수 있다. 이로부터, 속도와 마찬가지로 평균치, 표준 편차의 통계 처리에 의해, 액셀, 브레이크의 시간대와의 관계가 구해진다. 그리고, 그 안전 주행 또는 전체 평균으로부터의「어긋남」등에 의해서 난폭한 운전의 정도나 위험도가 구해진다.

최대 각속도의 1일의 이력을 도21에 도시한다. 여기서는 핸들의 우측 선회를 플러스, 좌측 선회를 마이너스로 표시하고 있다. 이로부터, 속도와 마찬가지로 평균치, 표준 편차의 통계 처리에 의해, 핸들 조작과 시간대의 관계를 특정할 수 있다. 그리고, 그 안전 주행 또는 전체 평균 등의 통계적 조작 경향으로부터의「어긋남 」등에 의해서 난폭한 운전의 정도나 위험도가 구해진다.

최대 횡가속도도 최대 가속도나 최대 각속도와 동일하게 해석 처리되며, 원심력, 롤각과 시간대와의 관계가 특정된다. 그리고, 그 안전 주행 또는 전체 평균 등의 통계적 조작 경향으로부터의「어긋남」등에 의해서 난폭한 운전의 정도나 위험도가 구해진다.

GPS에서의 위치, 시간 계측은 1분마다 언제, 어디에 있었던가를 나타내는 이력을 생성함으로써, 언제부터 언제까지 운행했는지의 운행 개시, 종료 시간의 확인이나, 시간과 함께 운행 위치를 지도에 전개하여 운행 경로의 확인을 행할 수 있다. 측정기인 차속 펄스는 배선 공사가 필요해지지만, GPS의 데이터를 이용하여주행 속도, 거리를 개략적으로 산출할 수 있다.

이 밖에, 최대 속도, 액셀, 브레이크 등의 평균, 표준 편차를 각종 분류에 따라서 통계 처리함으로써, 운전자별, 지역별, 사업소별, 회사별 통계 결과가 얻어진다. 도22는 1개월의 평균 최대 속도와 표준 편차(1σ)를 표시하고 있다. 이 밖에도 특정 시간(예를 들어, 저녁 5시)의 1개월 통계를 구함으로써, 운전자가 마음이 느슨해지는 운전이나 거칠어지는 운전이 발생하기 쉬운 시간대에 대한 비교 검토가 가능해진다. 이들에 대해서도, 안전 운전 또는 평균 등의 통계적 조작 경향으로부터의「어긋남」등으로 수치화함으로써, 운전자에 대한 경고 자료로 할 수 있다.

또, 전술한 각 항목을 복합하여 복합적 통계 해석을 행할 수도 있다. 측정 데이터의 조합과, 이 데이터의 측정에 이용되는 측정기, 및 해석 내용을 도23의 도표에 나타낸다. 그리고,「최대 가속도-속도」의 해석 결과를 그래프화한 것을 도24에 도시한다.

「최대 가속도-속도」의 해석에서는 이하의 점을 판단하거나 처리할 수 있다.

1) 전체적으로 속도를 증가시키면 브레이크, 액셀의 크기는 작아지고, 높은 속도에서의 브레이크 등은 매우 위험한 거동으로 판단할 수 있다.

2) 저속에서의 액셀, 브레이크가 큰 것은 발진, 정지에 있어서의 조작에 따르고 있다.

3) 상기 데이터를 안전 운전 커브를 모델링하여 위험 거동 해석을 행할 수있다. 즉, 동그래프에 도시되어 있는 쇄선은 안전 운전 영역을 나타내고, 이 분포로부터 위험도를 구할 수 있다. 계산예로서는,

위험도 = 안전 운전 커브 이외의 점수 / 전체의 점수

= 237 / 1034

= 0.23

이 된다. 또한, 이 밖에도 도25에 도시된 바와 같이, 운전자 개인마다 운전 경향의 해석을 행할 수도 있다.

이 변형예에 따르면, 위험한 거동이나 특정 거동에 관한 측정 데이터가 수집되어 해석될 뿐만 아니라, 운전자에 의한 이동체 조작 전반에 걸친 측정 데이터를 수집하여 해석할 수 있다.

또한, 이 변형예에서는 수집 조건을 만족하지 않는 경우에 1분간마다 측정 데이터가 기록되고 있지만, 본 발명은 이러한 예로 한정되지 않는다. 수집 조건을 만족하지 않는 경우에 불규칙하게 측정 데이터를 기록하도록 해도 된다.

전술한 각 실시예에서는 각종 계측기로 구성되어 있는 하나의 센서부(11)가 차량의 특정 장소에 설치되어 있는 것을 전제로 하여 설명되어 있지만, 이것으로 한정되지는 않는다. 예를 들어, 복수의 센서부(11)를, 각각 차량의 다른 장소에 설치하도록 해도 된다. 하나의 차량에 복수의 센서부(11)를 다른 장소에 설치하는 경우, 각 설치 장소로는 운전석의 아래, 후방부 좌석, 트렁크 등을 들 수 있다. 또, 이와 같이 복수의 장소에 센서부(11)를 설치하는 것은 대형 트럭이나 버스, 또는 전차의 차량에 유효하다. 트럭이면, 운전 좌석과 화물의 적재 장소의 다른 장소에서의 거동을 개별적으로 해석할 수 있다. 또, 버스나 전차의 차량이면, 운전 좌석과 객석의 다른 장소에서의 거동을 개별적으로 해석할 수 있다.

또, 복수의 장소에 센서부(11)를 설치할 때, 센서부(11)는 3차원 축선 주위의 각속도 데이터를 검출할 필요는 없으며, 각각이 소정 방향의 각속도 데이터를 검출하는 각속도계를 구비하는 것만으로도 상관없다. 이 경우, 각 센서부(11)로부터 보내지는 측정 데이터를 이용하여, 차량 전체의 거동을 해석하여 경향을 파악할 수 있다. 이로 인해, 차량을 제조하는 제조업자에게 있어서 거동을 해석하는 데 적합하다.

상기 각 실시예의 거동 해석 장치를 컴퓨터 장치상에서 실현하기 위한 디지털 정보(프로그램 코드 및 데이터)는, 통상은 컴퓨터 장치의 고정형 디스크에 기록되며, 수시로 컴퓨터 장치의 CPU로 판독되어 실행된다. 그러나, 운용시에 상술한 기능 블록(35 내지 37, 132)이 형성되면 본 발명을 실시할 수 있으므로, 그 기록 형태, 기록 매체는 임의라도 상관없다. 예를 들어, 컴퓨터 장치와 분리 가능한 CD-R0M(Compact Disc-Read-0nly Memory), DVD(Digital Versatile Disc), 광디스크, 가요성 디스크, 반도체 메모리 등의 가반성 기록 매체, 또는 구내 네트워크에 접속된 프로그램 서버 등에 컴퓨터 판독 가능의 형태로 격납되고, 사용시에 상기 고정형 디스크에 설치되는 것이더라도 상관없다.

또, 기록 매체에 기록된 디지털 정보만으로 상기 기능 블록(35 내지 37, 132)이 형성될 뿐만 아니라, 그 디지털 정보의 일부가 0S의 기능을 판독함으로써 상기 기능 블록(35 내지 37, 132)이 형성되는 경우도 본 발명의 범위이다.

또, 상기의 각 실시예에서는 차량의 운행 관리를 예로 들어 설명했지만, 본 발명은 차량 이외의 다른 이동체에도 적용이 가능한 것이다. 예를 들어, 헬리콥터 등의 비행체 등 다종 다양한 이동체에도 마찬가지로 적용할 수 있다.

이상의 설명으로부터 명확해지는 바와 같이, 본 발명에 따르면 이동체의 조작 경향을 조작자마다 효율적으로 해석할 수 있다.

Claims (19)

1. 서로 다른 이동체 조작 요인에 따른 복합적인 수집 조건을 만족한 이동체의 거동을 해당 거동의 발생 전후에 걸쳐서 시계열적으로 검출하는 수단 및 검출한 거동을 소정의 기록 매체에 기록하는 수단을 포함하는 데이터 레코더와,

   상기 수집 조건을 설정하는 조건 설정 수단을 구비하고,

   상기 데이터 레코더는 상기 조건 설정 수단으로 설정한 수집 조건에 적합한 거동에 관한 정보만을 그 거동별로 상기 기록 매체에 기록하는 것을 특징으로 하는 이동체의 운행 관리 시스템.
2. 제1항에 있어서, 상기 데이터 레코더는 상기 수집 조건을 만족하지 않는 거동에 관한 정보를 간헐적으로 기록하는 수단을 포함하고, 상기 기록 매체상에서, 상기 간헐적으로 기록된 정보를 상기 수집 조건에 적합한 거동에 관한 정보와 구별하여 기록하는 것을 특징으로 하는 이동체의 운행 관리 시스템.
3. 제1항에 있어서, 상기 조건 설정 수단은 상기 이동체의 조작자의 식별 정보, 상기 이동체의 거동 환경, 상기 조작자의 거동 이력 중 적어도 하나에 따라서 상기 수집 조건을 설정하는 것을 특징으로 하는 이동체의 운행 관리 시스템.
4. 제1항에 있어서, 상기 기록 매체는 상기 이동체의 식별 정보, 상기 이동체를조작하는 조작자의 식별 정보, 상기 이동체의 거동 환경 중 적어도 하나에 따라서 분류되는 각 분류마다 작성된 카드형 기록 매체인 것을 특징으로 하는 이동체의 운행 관리 시스템.
5. 이동체의 거동이 소정의 수집 조건을 만족하고 있는 경우는 이 이동체의 거동을 해당 거동의 발생 전후에 걸쳐서 시계열적으로 검출하는 동시에, 상기 수집 조건을 만족하고 있지 않은 경우에는 이 이동체의 거동을 간헐적으로 검출하는 수단과,

   상기 시계열적으로 검출된 거동에 관한 정보와 상기 간헐적으로 검출된 거동에 관한 정보를 각각 구별하여 소정의 기록 매체에 기록하는 수단과,

   상기 기록 매체에 기록된 각 정보를 기초로 해당 이동체의 운행 상황을 재현하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 이동체의 운행 관리 시스템.
6. 이동체의 거동을 시계열적으로 검출하는 센서부와,

   상기 거동을 특정 거동으로 판정하기 위한 거동 조건으로서, 서로 다른 이동체 조작 요인에 따른 복합적인 거동 조건에 따라서 상기 센서부에서 검출된 해당 이동체의 거동에 있어서 상기 특정 거동의 발생 유무를 판정하고, 상기 특정 거동의 발생에 따라서 해당 이동체의 특정 거동에 관한 정보를 소정의 기록 매체에 기록하는 기록 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 데이터 레코더.
7. 제6항에 있어서, 상기 특정 거동은 위험 거동이며, 상기 기록 수단은 해당 위험 거동의 조건을 결정한 조건 패턴과 상기 센서부에서 검출된 거동 패턴과의 적합성에 기초하여 상기 위험 거동의 발생 유무를 판정하고, 위험 거동이 발생했을 때는 해당 위험 거동에 관한 정보를 기록하는 것을 특징으로 하는 데이터 레코더.
8. 제6항에 있어서, 상기 기록 수단은 상기 특정 거동이 발생하고 있지 않다고 판정되고 있는 경우에 해당 이동체의 거동에 관한 정보를 상기 특정 거동에 관한 정보와 구별하여 간헐적으로 상기 기록 매체에 기록하는 것을 특징으로 하는 데이터 레코더.
9. 제6항에 있어서, 상기 기록 매체는 상기 이동체의 식별 정보, 상기 이동체의 조작자의 식별 정보, 상기 이동체의 거동 환경 중 적어도 하나에 따라서 분류되는 분류마다 작성된 카드형 기록 매체이며, 이 카드형 기록 매체에 적어도 상기 거동 조건이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 데이터 레코터.
10. 이동체의 특정 거동에 관한 정보를 수집하기 위한 수집 조건으로서, 서로 다른 이동체 조작 요인에 기초한 복합적인 수집 조건을 소정의 기록 매체에 설정하는 조건 설정 수단과,

    상기 설정된 수집 조건에 적합한 이동체의 거동에 관한 정보를 기록한 상기 기록 매체로부터 그 기록 정보를 판독하고, 판독한 정보로부터 해당 이동체의 거동내용을 해석하는 해석 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 이동체의 거동 해석 장치.
11. 제10항에 있어서, 상기 해석 수단은 상기 특정 거동에 관한 정보와는 다른 정보로서, 해당 특정 거동 이외의 거동에 따라서 간헐적으로 기록된 정보를 상기 기록 매체로부터 판독하고, 이들 정보에 따라서 해당 이동체의 거동 내용을 해석하는 것을 특징으로 하는 이동체의 거동 해석 장치.
12. 이동체의 특정 거동에 관한 정보를 수집하기 위한 수집 조건으로서, 서로 다른 이동체 조작 요인에 기초한 복합적인 수집 조건을 설정하는 수집 조건 설정 수단과,

    상기 이동체의 특정 거동에 관한 정보가 기록된 소정의 기록 매체로부터 상기 정보를 판독하고, 이 판독한 정보와 소정의 거동 패턴을 특정하기 위한 조건 패턴을 비교하여 해당 이동체의 거동 내용을 해석하는 해석 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 이동체의 거동 해석 장치.
13. 이동체의 특정 거동에 관한 정보를 수집하기 위한 수집 조건으로서, 서로 다른 이동체 조작 요인에 기초한 복합적인 수집 조건을 소정의 기록 매체에 설정하는 처리와,

    상기 설정된 수집 조건에 적합한 거동에 관한 정보가 기록된 상기 기록 매체로부터 그 기록 정보를 판독하는 처리와,

    판독한 정보로부터 해당 이동체의 거동 내용을 해석하는 처리를 컴퓨터 장치로 실행시키기 위한 디지털 정보가 기록된 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
14. 이동체의 특정 거동에 관한 정보를 수집하기 위한 제1 수집 조건과, 상기 특정 거동 이외의 통상 거동에 관한 정보를 수집하기 위한 제2 수집 조건을 소정의 기록 매체에 설정하는 처리와,

    상기 제1 및 제2 수집 조건에 적합한 거동에 관한 정보가 구별하여 기록된 상기 기록 매체로부터 거동별 기록 정보를 판독하는 처리와,

    판독한 정보로부터 해당 이동체의 거동 내용을 해석하는 처리를 컴퓨터 장치로 실행시키기 위한 디지털 정보가 기록된 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
15. 이동체의 특정 거동을 나타내는 거동 조건에 따라서, 실제로 검출된 해당 이동체의 거동에 있어서의 상기 특정 거동의 발생 유무를 판정하는 제1 단계와,

    상기 특정 거동의 발생 사실에 따라서 해당 이동체의 특정 거동에 관한 정보를 소정의 기록 매체에 기록하는 제2 단계와,

    상기 기록 매체에 기록된 정보를 기초로 해당 이동체의 조작 경향을 해석하는 제3 단계를 갖는 것을 특징으로 하는 이동체의 조작 경향 해석 방법.
16. 제15항에 있어서, 상기 제2 단계는 상기 특정 거동에 관한 정보를 해당 거동의 발생 전후에 걸쳐서 시계열적으로 상기 기록 매체에 기록하는 동시에, 상기 특정 거동이 발생하고 있지 않은 경우의 상기 이동체의 거동에 관한 정보를 간헐적으로 상기 기록 매체에 기록하는 보조 단계를 포함하고,

    상기 제3 단계는 상기 기록된 정보를 기초로 해당 이동체의 복합적인 조작 경향을 해석하는 보조 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체의 조작 경향 해석 방법.
17. 제15항에 있어서, 상기 제3 단계는 간헐적으로 상기 기록 매체에 기록된 정보로부터 통계적 조작 경향을 구하고, 이 통계적 조작 경향에 대한, 시계열적으로 상기 기록 매체에 기록된 정보의 차이를 구하고, 이 차이에 따라서 해당 이동체의 복합적인 조작 경향을 해석하는 보조 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체의 조작 경향 해석 방법.
18. 제15항에 있어서, 상기 제3 단계는 상기 이동체의 조작자의 식별 정보, 상기 이동체의 거동 환경, 상기 조작자의 거동 이력 중 적어도 하나에 따라서 설정된 조건 정보에 기초하여 상기 조작 경향을 해석하는 보조 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체의 조작 경향 해석 방법.
19. 제15항에 있어서, 상기 제3 단계는 서로 다른 복수의 이동체 조작 요인에 따라서 설정한 복합적인 조건 정보에 기초하여 상기 조작 경향을 해석하는 보조 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체의 조작 경향 해석 방법.