KR20100115196A - 차량 위험운전 판단 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

개시된 본 발명에 의한 차량 위험운전 판단 시스템은, 주행차량의 횡방향 가속도를 검지하는 횡가속도 센서(Lateral G-sensor)와, 횡가속도 센서로부터 검지되는 신호를 실시간으로 검지하여, 시간 대 센서신호가 사인파를 나타내는지 판단하는 제어부를 포함하며, 제어부는, 시간 대 센서신호가 사인파로 판단되는 경우, 사인파의 주기 및 센서신호의 절대 크기를 기준 주기 및 기준 크기와 각각 비교하여 위험운전을 판단한다. 이에 의하면, 분석자에 의한 주관적 및 육안에 의하여 사고원인 또는 위험운전을 판단하는 문제점을 해결하여, 자동으로 용이하게 사고원인 또는 위험운전을 판단할 수 있다.
위험운전, 안전운전, 급차선변경, 급선회, 카블랙박스, 주행기록장치, 사고기록장치

Description

차량 위험운전 판단 시스템 및 방법 {System and Method for inferring danger-driving of vehicles}
본 발명은 차량을 위험하게 운전하는지를 판단하는 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 차량 운전 데이터를 용이하게 분석할 수 있는 차량 위엄 운전 판단 시스템 및 방법에 관한 것이다.
차량의 이용이 급속하게 늘어나면서 그에 따라 차량 사고 역시 비례하여 증가하고 있는 실정이나, 차량 사고의 경우에는 차량파손 등의 물적 손해는 물론 인명피해 등의 인적 손해도 발생하게 된다.
이러한 물적 및 인적 손해에 대한 법적 처리를 하기 위하여는 사고 원인을 밝히고 어느 차량 운전자에 귀책사유가 있는지를 판단하여 하나, 현재는 이를 판단하기 위한 객관적 증거자료를 수집하는데 한계가 있었다.
즉, 현재 사고를 판단하는 방법으로는 사고후 현장을 촬상하여 증거자료를 확보하거나, 사고시 현장 도로에 나타나는 스키드 마크를 분석하거나 현장 주위에 남겨진 차량 파편 등을 분석하여 사고 판단을 하고 있다.
그러나, 이러한 종래의 차량 사고 판단에서 촬상된 사진, 스키드 마크나 차 량 파편을 분석하여 어느 차량에 귀책사유가 있는지, 사고의 원인이 무엇인지 객관적으로 판단하는데 많은 어려움이 있어 법적 분쟁이 빈번하게 발생하였다.
최근에 이를 해결하기 위한 차량 주행 및 사고 기록장치가 개발되고 있으며, 이러한 장치에 의한 주행 및 사고기록장치를 간략하게 살펴보면, 차량에 차량의 주행속도를 검지하는 속도 센서 및 차량 주변을 촬상하는 카메라가 설치되어 실시간으로 차량의 주행속도를 검지하고 카메라로 촬상된 영상을 저장한다. 이후, 사고후 저장부에 저장된 속도 데이터 및 영상을 분석하여 사고 판단을 한다.
그러나, 속도 데이터로는 단순히 주행중이냐 아니면 사고에 의하여 정지중이냐만을 판단할 수 있을 뿐 어떠한 원인에 의하여 사고가 발생했는지를 객관적으로 파악할 수 없으며, 카메라에 의하여 촬상된 영상을 분석하여 사고 원인을 판단할 수는 있으나, 데이터 분석을 함에 있어 자동으로 이를 판단할 수 있는 방법이 없으며 분석자가 일일이 육안으로 이를 확인해야 함으로써 비효율적이며 주관적인 감정이 적용될 수 있는 문제가 있다.
또한, 실시간으로 카메라에 의하여 촬영되는 영상을 저장하여야 함으로써 대용량의 저장부가 필요함으로써 제조단가가 올라가는 문제가 있다.
또한, 종래의 장치로는 사고발생후 사고원인을 조사하는 사후처리만을 할 수 있고, 사고 발생 위험이 높은 경우 이를 사고전에 경고를 하거나 하여 사고의 발생을 미연에 방지할 수 없다는 문제가 있다.
또한, 차량 운전자의 운전 습관에 대한 이력을 관리할 수 없으며 운전자 교육에 축적된 데이터를 사용할 수 없다는 문제가 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 도출된 것으로서, 차량 운전자의 위험운전시 저장된 데이터로부터 그 위험운전의 형태를 용이하게 분석할 수 있는 차량 위험운전 판단 시스템 및 방법을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템은, 주행차량의 횡방향 가속도를 검지하는 횡가속도 센서(Lateral G-sensor); 및 상기 횡가속도 센서 및 회전 각속도 센서로부터 검지되는 신호를 실시간으로 검지하여, 상기 시간 대 센서신호가 사인파를 나타내는지 판단하는 제어부;를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 시간 대 센서신호가 사인파로 판단되는 경우, 상기 사인파의 주기 및 센서신호의 절대 크기를 기준 주기 및 기준 크기와 각각 비교하여 위험운전을 판단한다.
다른 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템은, 주행차량의 회전 각속도를 검지하는 회전 각속도 센서(Yaw rate sensor); 상기 회전 각속도 센서로부터 검지되는 신호를 실시간으로 검지하여, 상기 시간 대 센서신호가 사인파를 나타내는지 판단하는 제어부;를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 시간 대 센서신호가 사인파로 판단되는 경우, 상기 사인파의 주기 및 센서신호의 절대 크기를 기준 주기 및 기준 크기와 각각 비교하여 위험운전을 판단한다.
이로써, 분석자에 의한 주관적 및 육안에 의하여 사고원인 또는 위험운전을 판단하는 문제점을 해결하여, 자동으로 용이하게 사고원인 또는 위험운전을 판단할 수 있다.
여기서, 상기 제어부는, 상기 사인파의 주기(T)가 상기 기준 주기(Tr)보다 작으며, 상기 사인파의 절대 크기(P)가 상기 기준 크기(Pr)보다 큰 경우, 차량이 위험운전으로 주행되는 것으로 판단하는 것이 바람직하다.
이로써, 객관적으로 차량의 위험운전 또는 사고원인을 용이하게 분석할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기의 센서 신호, 검지 시간, 시간 대 신호 파장 데이터를 포함하는 검지신호 데이터를 상기 저장부에 저장하는 것이 바람직하다.
이로써, 객관적인 데이터를 확보하여 차후 분쟁발생시 증거자료를 확보할 수 있으며, 지속적으로 저장되는 데이터를 분석하여 운전자의 운전습관이나 행태를 분석하여 운전자 교육 등에 사용할 수 있다.
또한, 바람직하게는 운전자를 식별하는 운전자 고유식별번호(ID)가 입력되거나 이를 검지하는 운전자 식별부;를 더 포함하며, 상기 제어부는, 상기 검지 신호데이터와 운전자 고유식별번호를 매치시켜 상기 저장부에 저장한다.
이로써, 해당 운전자에 대하여 다른 운전자의 데이터와 분리하여 운전 습관 이나 행태를 관리할 수 있다.
또한, 상기 제어부에 의하여, 차량이 위험운전으로 주행되는 것으로 판단되는 경우, 상기 차량 운전자에게 경고 메시지가 출력되는 경보부;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
이로써, 사고 발생의 위험이 높은 위험운전시 사고전에 이를 경고함으로써 운전자에게 경각심을 일으켜 사고를 미연에 방지할 수 있다.
또한, 상기 검지 신호 데이터를 원격지의 관리센터로 전송하는 데이터 송신부;를 더 포함하며, 상기 관리센터는, 수신된 검지 신호 데이터를 데이터베이스화하여 관리하는 것이 바람직하다.
이로써, 여러 차량의 위험운전 판단 데이터를 차량별 또는 운전자별로 일괄적으로 관리할 수 있어, 종합적인 이력관리를 할 수 있다.
한편, 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 방법은, 주행차량의 회전각속도 또는 횡가속도를 실시간으로 검지하는 신호검지 단계; 상기 신호검지 단계에서 검지된 신호를 시간대로 분석하는 신호분석 단계; 상기 신호분석 단계에서 분석된 시간 대 검지신호의 파형이 사인파인지 판단하는 파형판단 단계; 상기 파형판단 단계에서 사인파로 판단되는 경우, 상기 사인파의 주기 및 최대크기를 판단하는 파형분석 단계; 및 상기 파형분석 단계에서 상기 사인파의 주기가 기 준 주기보다 작으며, 상기 최대크기가 기준 크기보다 큰 경우, 위험운전으로 판단하는 위험 운전판단 단계;를 포함한다.
이로써, 분석자에 의한 주관적 및 육안에 의하여 사고원인 또는 위험운전을 판단하는 종래의 문제점을 해결하여, 객관적으로 사고원인 또는 위험운전을 판단할 수 있다.
또한, 바람직하게는 차량 운전자의 고유 식별번호를 검지하는 단계;를 더 포함한다.
이로써, 운전자별로 운전자의 차량운행 습관이나 행태를 파악할 수 있어, 운전자 교육이나 이력관리를 할 수 있다.
또한, 상기 신호검지 단계에서 검지된 신호, 검지 시간 및 시간 대 검지신호 데이터를 상기 운전자의 고유 식별번호와 매칭하여 생성한 검지신호 데이터를 저장하는 데이터 저장단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
이로써, 차량 운전자별로 운전자의 차량운행 습관이나 행태를 파악할 수 있어, 운전자 교육이나 이력관리를 할 수 있다.
또한, 상기 위험운전 판단단계에서 위험운전으로 판단되는 경우, 차량 운전자에게 경고메시지를 출력하는 경고출력 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
이로써, 사고 발생의 위험이 높은 위험운전시 사고전에 이를 경고함으로써 운전자에게 경각심을 일으켜 사고를 미연에 방지할 수 있다.
또한, 상기 검지신호 데이터를 원격지의 관리센터로 전송하는 데이터 전송단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 데이터 전송단계에서 전송된 검지신호 데이터를 차량 운전자별로 데이터베이스화하여 관리하는 운전자별 데이터 관리단계;를 더 포함한다.
이로써, 여러 차량의 위험운전 판단 데이터를 차량별 또는 운전자별로 일괄적으로 관리할 수 있어, 종합적인 이력관리를 할 수 있다.
이상에서 설명된 본 발명에 의하면, 분석자에 의한 주관적 및 육안에 의하여 사고원인 또는 위험운전을 판단하는 문제점을 해결하여, 자동으로 용이하게 사고원인 또는 위험운전을 판단할 수 있다.
또한, 객관적인 데이터를 확보하여 차후 분쟁발생시 증거자료를 확보할 수 있으며, 지속적으로 저장되는 데이터를 분석하여 운전자의 운전습관이나 행태를 분석하여 운전자 교육 등에 사용할 수 있다.
또한, 해당 운전자에 대하여 다른 운전자의 데이터와 분리하여 운전 습관이나 행태를 관리할 수 있다.
또한, 사고 발생의 위험이 높은 위험운전시 사고전에 이를 경고함으로써 운전자에게 경각심을 일으켜 사고를 미연에 방지할 수 있다.
또한, 여러 차량의 위험운전 판단 데이터를 차량별 또는 운전자별로 일괄적으로 관리할 수 있어, 종합적인 이력관리를 할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험 운전 판단 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 의한 차량 위험운전 판단 시스템(100)은, 횡가속도 센서(130), 제어부(110), 저장부(140) 및 운전자 식별부(150)를 포함한다.
횡가속도 센서(130)는 차량의 주행방향과 직교하는 방향 즉 횡방향 가속도를 검지하는 것으로서, 차량의 주행방향과 직교하는 방향으로 가속되는 경우(도 5a 참조: 예를 들어 급차선 변경의 경우) 즉, 차량의 조향을 좌 또는 우로 갑자기 변경하는 경우 그 횡가속도가 증가하게 되며 이때 차량의 횡가속도를 검지한다.
제어부(110)는 횡가속도 센서(130)를 제어하여 횡가속도 센서(130)에서 검지된 차량의 횡가속도 신호를 실시간으로 수신하여, 이를 시간을 변수로 하는 센서신호 크기 함수를 분석하여, 차량이 급차선 변경인 위험운전에 해당되는지를 판단한다.
이때, 차선 변경의 경우 제어부(110)에 의하여 분석된 함수 그래프에서 도 5a에 도시된 바와 같이 사인파가 나타나며, 제어부(110)는 사인파의 주기(T) 및 최대 크기(P)를 분석하여 위험운전에 해당되는 급차선 변경인지 일반적인 차선 변경 인지 판단한다.
함수 그래프를 설명하면, 일반적으로 차량이 진행하는 경우 횡가속도 센서에서 검지되는 신호는 기준선(도 5a에서는 '0')에 가깝다. 즉, 종가속도(차량의 주행방향과 평행)는 변경이 되나 횡가속도는 기준선에서 소정의 오차범위내에서 속하게 된다. 이때, 갑작스런 차선변경(도 5b 참조)을 하는 경우 횡가속도 센서(130)에서 검지되는 차량의 횡가속도가 급격하게 소정의 오차범위를 벗어나면서 도 5a에 도시된 사인파의 형태를 가지게 된다.
제어부(110)는 함수 그래프에서 사인파가 나타나는지 판단하고, 사인파가 나타나는 것으로 판단되는 경우 사인파를 분석하여 상기한 바와 같이 급격한 차선변경인지 일반적인 차선변경인지 판단하는 것이다.
이때, 제어부(110)는 사인파를 분석하여, 사인파의 주기(T)가 기준 주기(Tr)보다 작으며(즉, 짧은 시간에 차선변경), 사인파의 최대 크기(P)가 기준 크기(Tr)보다 큰 경우(짧은 시간에 차선변경에 의한 횡가속도의 급격한 증가)인 경우 위험운전에 해당되는 급차선 변경으로 판단한다.
여기서 기준 주기 및 기준 크기는 대상 차량의 종류, 차량의 하중 부하 변화에 따라 달라질 수 있으므로, 실험치에 의하여 정하여 지거나 다른 안전수칙에 의하여 정해질 수 있으며, 특정 주기 및 크기로 한정되지 않는다.
이때, 제어부(110)는 실시간으로 검지되는 횡가속도 센서(130)의 검지신호, 검지시간 및 시간을 변수로 하는 센서신호 크기함수를 포함하는 검지 신호 데이터 를 저장부(140)에 저장하는 것이 바람직하다. 이로써, 차량의 운행행태를 차후에 용이하게 파악할 수 있으며 사고가 발생한 경우 사고원인 및 귀책사유 여부를 객관적으로 분석 및 증거자료로 활용할 수 있게 된다.
한편, 운전자의 고유식별번호를 입력 또는 검지할 수 있는 운전자 식별부(150)를 더 포함하는 것이 바람직하다. 본 발명의 실시예에서는 운전자 식별부(150)는 예를 들어 키보드 형태의 입력수단, RF-ID를 이용한 입력수단 등 여러 입력매체가 될 수 있으며 특정한 입력수단으로 한정되지 않으며, 이러한 기술은 일반적인 기술이므로 자세한 설명은 생략한다.
제어부(110)는 운전자 식별부(150)에 의하여 어느 운전자인지를 판단할 수 있는 운전자 고유식별번호 정보를 상기의 검지신호, 검지시간 및 함수 데이터와 매치시켜 저장부(140)에 저장한다. 이로써, 여러 운전자별로 검지 신호 데이터를 확보할 수 있어, 운전자별 운전행태 또는 습관을 파악하여 상기한 사고원인 및 귀책사유 여부를 객관적으로 분석할 수 있을 뿐만 아니라, 위험운전을 하는 운전자들을 교육함으로써 사고발생을 낮출 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 의하면 경고부(160)를 더 포함하며, 제어부(110)는 함수 그래프에서 사인파가 나타나면, 사인파를 분석하여 위험운전으로 판단되는 경우 운전자에게 경고메시지를 출력함으로써, 운전자에게 경각심을 일으켜 사고발생을 방지하는 것이 바람직하다.
또한, 저장부(140)에 저장되는 신호 검지 데이터를 원격지의 관리센터(200)로 전송하는 데이터 전송부(170)를 더 포함하는 것이 바람직하다. 이로써, 여러 복 수의 차량의 신호 검지 데이터를 일괄적으로 관리할 수 있으며, 운수회사 등과 같이 복수의 차량을 관리하는 경우에 운전자별 또는 차량별로 이력을 관리할 수 있다.
본 발명을 설명하면서 신호 검지 데이터를 데이터 송신부(170)에 의하여 전송하는 기술에 대하여만 설명하였으나 이와 달리, 저장부(140)에 저장된 신호 검지 데이터를 직접 관리센터의 데이터 베이스로 이전하여 저장하는 것도 가능하다.
한편, 본 발명의 바람직한 실시예에 의하면 차량의 주변을 촬상하는 카메라부(180)를 포함한다. 카메라부(180)는 차량이 주행되면서 차량 주변을 촬상하고 제어부(110)는 카메라부(180)에서 촬상된 영상을 신호 검지 데이터에 포함하여 저장부(140)에 저장한다. 이때, 데이터 처리 및 저장용량을 줄이기 위하여 제어부(110)는 위험운전으로 판단되는 경우에 카메라부(180)을 구동하여 촬상하도록 하여도 무방하다.
또한, 급출발이나 급정거 등과 같은 위험운전을 판단하기 위하여 종가속도 센서(190)를 더 포함하는 것이 바람직하다. 종가속도 센서(190)는 차량의 주행방향과 평행한 방향의 가속도를 검지하는 것으로, 횡가속도 센서(130)와 직교하는 방향의 가속도를 검지한다. 이로써, 여러 형태의 위험운전을 판단할 수 있다.
한편, 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 바람직한 실시예에 의하면 상기 횡가속도 센서(130)를 회전각속도 센서(120)로 대체하여도 동일한 효과를 얻을 수 있다.
즉, 회전각속도 센서(120)에 의하여 검지되는 신호를 시간을 변수로 하는 센 서크기 함수로 나타내어, 횡가속도 센서(130)에 의하여 검지되는 신호를 함수 그래프로 분석하는 것과 동일하다. 즉, 일반적인 주행을 하는 경우 회전각속도 함수의 회전각속도 크기는기준선(도 4b 에서 '0')의 오차범위내에 있으나 급차선 변경을 하는 경우 사인파가 나타나며, 제어부(110)는 사인파의 주기 및 최대크기를 분석하여 위험운전에 해당되는 급차선변경 여부를 판단한다. 다른 구성요소는 상기한 저장부(140), 데이터 송신부(170), 경고부(160), 카메라부(180), 운전자 식별부(150), 종가속도 센서(190)와 동일하므로 생략한다.
한편, 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 방법을 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한다.
본 발명에 의한 차량 위험운전 판단 방법은, 차량의 회전 각속도 또는 횡가속도를 실시간으로 검지하는 신호검지 단계(S110), 검지된 신호를 시간대로 분석하는 신호분석 단계(S120), 신호분석 단계(S120)에서 사인파가 나타나는지 판단하는 파형판단 단계(S130), 신호분석 단계(S130)에서 사인파가 나타난 경우 사인파를 분석하는 파형분석 단계(S140) 및 파형분석 단계(S140)에서 분석된 데이터로 위험운전 여부를 판단하는 위험 운전판단 단계(S150)(S160)를 포함한다.
신호검지 단계(S110)는 차량의 주행중 실시간으로 검출되는 차량의 회전 각속도(Y) 또는 횡가속도(P)를 검지한다. 일반적인 안전운행의 경우 회전 각속도(Y) 또는 횡가속도(P)는 일정 범위내에 포함되는 것으로 검지되며, 급속한 차선 변경이 있는 경우에는 이들 검지신호도 급격하게 변동됨으로 이를 검지함으로써 차량의 위험운전 여부를 판단하기 위하여 차량의 횡가속도(P) 또는 회전 각속도(Y)를 검지한 다.
이와 같이 검지된 횡가속도(P) 또는 회전 각속도(Y) 신호를 시간을 변수로 하는 함수로 나타내어 분석하여 회전 각속도(Y) 또는 횡가속도(P) 신호가 일정 범위내에 포함되는지 또는 급격하게 변동되는지를 분석한다.
신호분석 단계(S120)에서 횡가속도(P) 또는 회전 각속도(Y)가 급격하게 변동되는 것을 나타내는 사인파가 검지되는지를 파형판단 단계(S130)에서 판단하고, 파형판단 단계(S130)에서 사인파가 검지되는 경우 사인파를 분석하여 사인파의 주기(T) 및 그 최대크기(P)를 판단한다(S140).
이후, 위험 운전판단 단계(S150)(S160)에서, 파형분석 단계(S130)에서 판단된 사인파의 주기(T)가 기준 주기(Tr)보다 작으며 사인파의 최대크기(P)가 기준 크기(Pr)보다 큰 경우, 이를 위험 운전의 일 형태인 급차선 변경에 해당되는 것으로 판단한다. 즉, 이러한 조건을 만족하는 것은 짧은 시간(사인파의 주기(T)가 기준 주기(Tr)보다 작다)내에 횡으로 급가속되면서(사인파의 최대 크기(P)가 기준 크기(Pr)보다 크다) 차선변경된 것이므로 위험운전으로 판단한다.
상기와 같은 조건(즉, 사인파의 주기(T)가 기준 주기(Tr)보다 작으며 사인파의 최대크기(P)가 기준 크기(Pr)보다 크다)을 만족하지 않는 경우에는 서서히(긴 시간) 차선을 변경한 경우 등에 해당하여 위험운전에 해당되지 않는다.
한편, 도 4에 도시된 바와 같이, 차량 운전자의 고유 식별번호를 검지하는 단계(S105)를 더 포함함으로써, 차량 운전자별로 차량 주행형태나 습관을 판단할 수 있도록 한다. 따라서, 상기의 신호검지 단계(S110)에서 검지된 횡가속도(P) 또는 회전 각속도(Y) 신호, 그 검지시간 및 함수와 운전자의 고유 식별번호를 매치하여 검지신호 데이터를 생성하고 저장하는 데이터 저장단계(S115)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 위험운전 판단단계(S160)에서 급차선 변경 즉, 위험운전에 해당되는 것으로 판단되는 경우, 차량 운전자에게 이를 경고하는 경고출력 단계(S170)를 더 포함하여, 운전자에게 경각심을 일으켜 사고발생을 미연에 방지하도록 하는 것이 바람직하다.
이후, 검지 신호 데이터를 원격지의 관리센터로 전송(S180)하여 여러 차량으로부터 전송되어 오는 검지 신호 데이터를 데이터베이스화하여 차량별 또는 운전자별로 운전행태나 습관을 분석하여 운전자 교육에 활용하는 등 일괄적으로 그 이력을 관리하도록 하는 것이 바람직하다.
이상, 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 아니하며 특허청구범위를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 수정과 변형실시가 가능하다 할 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템을 나타낸 블록도,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템을 나타낸 블록도,
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 방법을 나타낸 흐름도,
도 4는 도 3에 도시된 흐름도를 더 자세하게 나타낸 흐름도,
도 5a는 시간 대 검지신호를 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 5b는 급차선 변경을 설명하는 도면이다.
< 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 >
100 : 위험운전 판단 시스템 110 : 제어부
120 : 회전 각속도 센서 130 : 횡가속도 센서
140 : 저장부 150 : 운전자 식별부
160 : 경고부 170 : 데이터 송신부
180 : 카메라부 200 : 관리센터

Claims (13)

  1. 주행차량의 횡방향 가속도를 검지하는 횡가속도 센서(Lateral G-sensor);
    상기 횡가속도 센서로부터 검지되는 신호를 실시간으로 검지하여, 시간을 변수로하는 센서크기 함수로 전환하여 사인파가 나타나는지 판단하는 제어부;를 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 함수의 그래프에서 사인파가 나타나는 경우, 상기 사인파의 주기(T) 및 센서신호(P)의 크기를 기준 주기(Tr) 및 기준 크기(Pr)와 각각 비교하여 위험운전을 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 시스템.
  2. 상기 주행차량의 회전 각속도를 검지하는 회전 각속도 센서(Yaw rate sensor);
    상기 회전 각속도 센서로부터 검지되는 신호를 실시간으로 검지하여, 시간을 변수로 하는 센서크기 함수로 전환하여 사인파가 나타나는지 판단하는 제어부;를 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 함수 그래프에서 사인파가 나타나는 경우, 상기 사인파의 주기(T) 및 센서신호의 크기(P)를 기준 주기(Tr) 및 기준 크기(Pr)와 각각 비교하여 위험운전을 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 사인파의 주기(T)가 상기 기준 주기(Tr)보다 작으며, 상기 사인파의 최대 크기(P)가 상기 기준 크기(Pr)보다 큰 경우, 차량이 위험운전으로 주행되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기의 센서 신호, 검지 시간, 시간 대 신호 파장 데이터를 포함하는 검지신호 데이터를 저장부에 저장하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    운전자를 식별하는 운전자 고유식별번호(ID)가 입력되거나 이를 검지하는 운전자 식별부;를 더 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 검지 신호데이터와 운전자 고유식별번호를 매치시켜 상기 저장부에 저장하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 시스템.
  6. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 제어부에 의하여, 차량이 위험운전으로 주행되는 것으로 판단되는 경우, 상기 차량 운전자에게 경고 메시지가 출력되는 경보부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 시스템.
  7. 제4항 또는 제5항 중 어느 하나의 항에 있어서,
    상기 검지 신호 데이터를 원격지의 관리센터로 전송하는 데이터 송신부;를 더 포함하며,
    상기 관리센터는, 수신된 검지 신호 데이터를 데이터베이스화하여 관리하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 시스템.
  8. 주행차량의 회전각속도 또는 횡가속도를 실시간으로 검지하는 신호검지 단계;
    상기 신호검지 단계에서 검지된 신호를 시간대로 분석하는 신호분석 단계;
    상기 신호분석 단계에서 분석된 신호 파형에 사인파가 나타나는지 판단하는 파형판단 단계;
    상기 파형판단 단계에서 사인파가 나타난 경우, 상기 사인파의 주기(T) 및 최대 크기(P)를 판단하는 파형분석 단계; 및
    상기 파형분석 단계에서 상기 사인파의 주기(T)가 기준 주기(Tr)보다 작으며, 상기 최대크기(P)가 기준 크기(Pr)보다 큰 경우, 위험운전으로 판단하는 위험 운전판단 단계;를 포함하는 차량 위험운전 판단 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    차량 운전자의 고유 식별번호를 검지하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 신호검지 단계에서 검지된 신호, 검지 시간 및 시간을 변수로 하는 횡가속도 또는 회전 각속도 신호크기 함수를 상기 운전자의 고유 식별번호와 매칭하여 생성한 검지신호 데이터를 저장하는 데이터 저장단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단방법.
  11. 제8항 내지 제10항 중 어느 하나의 항에 있어서,
    상기 위험운전 판단단계에서 위험운전으로 판단되는 경우, 차량 운전자에게 경고메시지를 출력하는 경고출력 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단방법.
  12. 제8항 내지 제10항 중 어느 하나의 항에 있어서,
    상기 검지신호 데이터를 원격지의 관리센터로 전송하는 데이터 전송단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 데이터 전송단계에서 전송된 검지신호 데이터를 차량 운전자별로 데이 터베이스화하여 관리하는 운전자별 데이터 관리단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단방법.
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