KR20110018341A - 운전 행동 자동 평가 시스템 - Google Patents

Abstract

운전 행동 자동 평가 시스템(10)은, 예를 들면, 운전자의 머리부의 움직임을 검출하는 각속도 센서(14), 오른발 끝의 움직임을 검출하는 각속도 센서(16), 및 자동차의 위치를 검출하는 GPS 수신기(20)를 포함한다. 각속도 센서(14 및 16)에서 검출된 각속도 데이터 및 GPS 수신기(20)에서 검출된 위치 데이터는, 계측 제어용 컴퓨터(12)에 의해 기록되며, 해석용 컴퓨터(22)에 의해 해석된다. 위험 개소마다 최저한 행해야 할 사고 예방 동작이, 좌우 확인 동작, 오른발 위치 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의되어 있고, 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부가 평가된다. 평가 결과와 함께, 머리부, 오른발 위치 및 차속의 거동을 나타내는 파형이 출력된다.

Description

운전 행동 자동 평가 시스템{SYSTEM FOR AUTOMATIC EVALUATION OF DRIVING BEHAVIOR}

본 발명은 운전 행동 자동 평가 시스템에 관한 것으로, 특히 예를 들면, 위험 개소에 대한 운전자의 운전 행동을 평가하는, 운전 행동 자동 평가 시스템에 관한 것이다.

최근, 교통 사고의 사상자수는 감소 경향이 있지만, 사고 발생 건수 자체에는 감소 경향은 인정할만 하지 못하다. 경찰청의 교통 사고 발생 상황 통계(비특허 문헌 1 : 경찰청 교통국, 평성 18년 중의 교통 사고의 발생 상황, 평성 19년 2월 23일)에 의하면, 평성 18년 중에 발생한 교통 사고 중, 실제로 26.3％를 교차로의 사고가 차지하고 있다. 또한, 동 통계에 의하면, 교차로 사고의 52.0％가 시가지의 무신호 교차점에서 발생하고 있다. 그 때문에, 무신호 교차점에서의 사고 방지 기술의 확립은, 매우 중요한 과제라고 할 수 있다.

종래의 무신호 교차점에서의 운전 상황 조사에서는, 비디오 해석에 의한 운전자의 좌우 확인 동작의 체크(아이마크 레코더 등을 포함함)나, 교차점 진입 시의 차량 속도, 액셀러레이터/브레이크 페달의 조작량 등을 계측하고 있다. 이 중, 아이마크 레코더나 비디오에 의한 시선 체크를 행함으로써, 운전자가 무신호 교차점에서의 위험을 예측하고 있는지를, 어느 정도 알 수 있다.

또한, 특허 문헌1(일본 특개 2002-331850호 공보[B60K 28/06, A61B 3/113, 5/18, B60K 28/16, B60R 21/00])에는, 아이마크 레코더에서 검출된 운전자의 시선 방향 빈도 분포 및 액셀러레이터/브레이크 페달 조작량 등으로부터, 운전 행동 의도를 추정하는 기술이 개시되어 있다.

한편, 현재, 택시업계에서는 승무원에 의한 사고를 줄이기 위해서, 다양한 대책을 강구하고 있다. 특히 자주 행해지고 있는 것이, 사고를 일으킨 승무원을 대상으로 하는 재교육 강습이다. 그러나, 이 재교육 강습은 어디까지나 사후의 대책에 지나지 않고, 또한 강습의 효과도 시간의 경과와 함께 약해지게 된다. 사고를 일으킬 확률이 높다고 생각되는 승무원을 사전에 선별하고, 재교육 강습을 받게 하는 것도 생각되지만, 그 선별 수단으로서는, 운전 적정 테스트 등의 자기 신고형 앙케이트ㆍ테스트에 의존하는 것밖에 없는 것이 실정이다.

그러나, 아이마크 레코더는 너무 규모가 커서, 운전자가 일상의 운전에서 상용하기에는 무리가 있다. 또한, 설령 브레이크 페달을 조작하고 있지 않더라도, 교차점 진입 전에 브레이크 페달로 발을 이동하여 만일의 경우의 대비가 되어 있는 사람(이후, 「브레이크의 준비」가 되어 있는 사람이라고 호칭함)과, 액셀러레이터로부터 발을 이동시키지 않는 사람에게서는, 위험 운전 예방 의식이라고 하는 관점에서 보면 큰 차이가 있다고 생각되지만, 액셀러레이터/브레이크 페달 조작량에만 주목해도, 「브레이크의 준비」가 되어 있는지의 여부를 판단할 수 없다.

한편, 재교육 수강 대상자의 선별을 위한 자기 신고형 앙케이트에서는, 운전자의 위험 운전 예방 의식을 객관적으로 계측할 수 없으므로, 적절한 판정이 곤란하였다.

또한, 최근, 자동차의 사고를 미연에 방지하고자 하는 예방 안전에의 관심이 높아지고 있다. 사고를 미연에 방지한다고 하는 관점에서는, 자동차의 이상한 거동의 계측ㆍ검출은 물론, 그 외에 운전자 자신의 운전 특성을 정량적ㆍ객관적으로 계측하고, 만약 개선해야 할 점이 있으면 적절히 피드백을 행하거나 하여 안전 운전 의식의 향상을 도모하는 것이 중요하게 될 것이다.

사고가 다발하는 지점과 같은 위험 개소에서는, 「교차점으로부터 자전거가 나올지도 모르다」 등과 같이 위험을 사전에 예측하여, 충분한 감속을 행하고, 좌우를 잘 확인하는 것이 사고를 예방하는 데 있어서의 효과적인 방책으로 된다(이후, 사고가 다발하는 지점에서의 충분한 감속, 좌우 확인 동작을 총칭하여 「사고 예방 동작」이라고 부름). 운전자의 안전 운전 의식의 높이는, 이와 같은 사고 예방 동작이 날마다의 운전 중에서 충분히 행해지고 있는지를 조사함으로써 추측할 수 있다고 생각된다.

그 때문에, 본 발명의 주된 목적은, 신규의 운전 행동 자동 평가 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은, 운전자가 위험 개소에서 필요한 사고 예방 동작을 행했는지를 평가할 수 있는, 운전 행동 자동 평가 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은, 위험 개소에서의 운전자의 운전 행동을 알기 쉽게 제시할 수 있는, 운전 행동 자동 평가 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명은, 상기의 과제를 해결하기 위해서, 이하의 구성을 채용하였다. 또한, 괄호 내의 참조 부호 및 보충 설명 등은, 본 발명의 이해를 돕기 위해서 후술하는 실시 형태와의 대응 관계를 나타낸 것으로서, 본 발명을 조금도 한정하는 것은 아니다.

제1 발명은, 소정 개소에 대한 자동차의 운전자의 운전 행동을 평가하기 위한 운전 행동 자동 평가 시스템으로서, 운전자의 머리부의 움직임 데이터를 검출하는 제1 움직임 검출 수단, 자동차의 위치 데이터를 검출하는 위치 검출 수단, 적어도 제1 움직임 검출 수단에 의해 검출된 머리부의 움직임 데이터 및 위치 검출 수단에 의해 검출된 자동차의 위치 데이터를 기록하는 기록 수단, 소정 개소마다 최저한 행해야 할 사고 예방 동작을, 적어도 좌우 확인 동작 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하는 동작 정의 데이터 기억 수단, 움직임 데이터, 위치 데이터 및 동작 정의 데이터에 기초하여, 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부를 평가하는 평가 수단, 및 평가 수단에 의한 평가 결과를 출력하는 출력 수단을 구비하는, 운전 행동 자동 평가 시스템이다.

제1 발명에서는, 운전 행동 자동 평가 시스템(10)은, 제1 움직임 검출 수단(14) 및 위치 검출 수단(20)을 포함한다. 제1 움직임 검출 수단은, 운전자의 머리부의 움직임 데이터를 검출하기 위한 것이며, 예를 들면 각속도 센서를 포함한다. 위치 검출 수단은, 자동차의 위치 데이터를 검출하기 위한 것이며, 예를 들면 GPS 수신기를 포함한다. 기록 수단(12)은, 적어도 머리부의 움직임 데이터 및 자동차의 위치 데이터를 기록한다. 동작 정의 데이터 기억 수단(22)은, 소정 개소마다 최저한 행해야 할 사고 예방 동작을, 적어도 좌우 확인 동작 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하고 있다. 소정 개소로서는 전형적으로는 위험 개소가 채용되어도 된다. 평가 수단(22, S27, S33, S39, S45, S51, S57)은, 움직임 데이터, 위치 데이터 및 동작 정의 데이터에 기초하여, 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부를 평가한다. 사고 예방 동작은, 적어도 좌우 확인 동작에 관한 평가 항목 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의되어 있고, 따라서, 평가 항목이 만족되었는지의 여부를 판단함으로써, 운전자의 사고 예방 동작이 평가된다. 출력 수단(22, S79, S83)은 평가 결과를 출력한다. 예를 들면, 평가 결과로서는, 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부나, 개선점 등이 텍스트로 출력되어도 된다.

제1 발명에 따르면, 소정 개소에서 최저한 행해야 할 사고 예방 동작을, 좌우 확인 동작 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의해 놓고, 그 사고 예방 동작을 평가하도록 하였으므로, 운전자가 소정 개소에서 필요한 사고 예방 동작을 행하였는지의 여부를 평가할 수 있다. 또한, 정의된 사고 예방 동작에 대한 운전자의 운전 행동의 평가 결과를 출력하도록 하였으므로, 소정 개소에서의 운전자의 운전 행동의 옳고 그름이나 사고 예방 동작으로서의 달성도, 개선점 등을 알기 쉽게 제시할 수 있고, 따라서, 운전자나 교습소 지도원 등의 운전 행동 자동 평가 시스템의 사용자에게 운전자의 운전 행동을 용이하게 파악시킬 수 있다.

제2 발명은, 제1 발명에 종속하고, 출력 수단은, 적어도 머리부의 움직임 데이터에 기초하는 머리부의 거동을 나타내는 파형을 더 출력하는, 운전 행동 자동 평가 시스템이다.

제2 발명에서는, 출력 수단(S73)에 의해, 머리부의 움직임 데이터에 기초하는 머리부의 거동을 나타내는 파형이 더 출력되고, 즉, 운전자의 머리부의 거동의 시간 변화를 나타내는 그래프가 더 출력된다. 위험 개소에서의 사고 예방 동작의 평가 결과와 함께 운전자의 좌우 확인 동작의 거동을 나타내는 그래프를 출력하므로, 위험 개소에서의 운전자의 운전 행동이 어떠한 것이었는지를 보다 알기 쉽게 제시할 수 있고, 따라서, 운전자의 운전 행동의 파악이 보다 용이해진다.

제3 발명은, 제1 또는 제2 발명에 종속하고, 운전자의 오른발 끝의 움직임 데이터를 검출하는 제2 움직임 검출 수단을 더 구비하고, 기록 수단은, 제2 움직임 검출 수단에 의해 검출된 오른발 끝의 움직임 데이터를 더 기록하고, 동작 정의 데이터 기억 수단은, 사고 예방 동작을, 오른발 위치에 관한 평가 항목을 더 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하고 있는, 운전 행동 자동 평가 시스템이다.

제3 발명에서는, 시스템은 제2 움직임 검출 수단(16)을 더 포함한다. 제2 움직임 검출 수단은, 운전자의 오른발 끝의 움직임 데이터를 검출하기 위한 것이며, 제1 움직임 검출 수단과 마찬가지로, 예를 들면 각속도 센서를 포함한다. 동작 정의 데이터에서는, 오른발 위치에 관한 평가 항목을 더 이용하여 사고 예방 동작이 정의되어 있다. 따라서, 평가 수단(S65)에 의한 평가는, 오른발 위치에 관한 평가 항목을 더 이용하여 행해진다. 오른발 위치의 조건을 포함하는 사고 예방 동작이 행해졌는지의 여부를 평가할 수 있다.

제4 발명은, 제3 발명에 종속하고, 출력 수단은, 오른발 끝의 움직임 데이터에 기초하는 오른발 위치의 거동을 나타내는 파형을 더 출력하는, 운전 행동 자동 평가 시스템이다.

제4 발명에서는, 출력 수단(S73)에 의해, 오른발 위치의 거동의 시간 변화를 나타내는 그래프가 오른발 위치의 평가를 포함하는 사고 예방 동작의 평가 결과와 함께 출력되므로, 오른발 위치의 거동을 포함하는 운전자의 위험 개소에서의 운전 행동을 보다 알기 쉽게 제시할 수 있다.

제5 발명은, 제1 내지 제4 발명 중 어느 하나에 종속하고, 동작 정의 데이터 기억 수단은, 좌우 확인 동작에 관한 평가 항목으로서, 확인 방향, 확인 횟수, 확인의 깊이, 확인 시간, 및 확인의 타이밍을 나타내는 데이터를 기억하고 있는, 운전 행동 자동 평가 시스템이다.

제5 발명에서는, 확인 방향, 확인 횟수, 확인의 깊이, 확인 시간, 및 확인의 타이밍을 이용하여 정의된 다양한 사고 예방 동작을 평가할 수 있다.

제6 발명은, 제2 발명에 종속하고, 출력 수단은, 머리부의 거동을 나타내는 파형 상에, 추정된 좌우 확인 동작을 텍스트 정보로서 나타내는, 운전 행동 자동 평가 시스템이다.

제6 발명에서는, 출력 수단(S75)에 의해, 머리부의 거동을 나타내는 파형의 그래프 상에, 추정된 좌우 확인 동작을 나타내는 텍스트를 출력할 수 있는, 즉, 머리부의 거동을 나타내는 파형의 그래프에, 좌우 확인 동작의 주석을 부여할 수 있다. 따라서, 운전자의 좌우 확인 동작을 용이하게 파악할 수 있다.

제7 발명은, 제1 내지 제6 발명 중 어느 하나에 종속하고, 출력 수단은, 위치 데이터에 기초하는 차속을 나타내는 파형을 더 출력하는, 운전 행동 자동 평가 시스템이다.

제7 발명에서는, 출력 수단(S73)에 의해, 차속의 파형, 즉, 자동차의 속도의 시간 변화를 나타내는 그래프를 출력할 수 있다. 따라서, 차속의 시간 변화를 보면서 머리부의 거동의 시간 변화를 볼 수 있으므로, 운전자의 좌우 확인 동작이 보다 파악하기 쉬워진다.

제8 발명은, 제2, 제4 또는 제7 발명에 종속하고, 출력 수단은, 위치 데이터에 기초하여 추정된 자동차의 상황을 나타내는 텍스트 정보를 파형 상에 출력하는, 운전 행동 자동 평가 시스템이다.

제8 발명에서는, 출력 수단(S77)에 의해, 자동차의 상황의 추정 결과를 나타내는 텍스트를 그래프 상에 출력할 수 있다. 따라서, 자동차가 위험 개소에 진입을 개시한 시점 등의 자동차의 상황을, 좌우 확인 동작의 파형이나 차속의 파형 등의 그래프 상에 나타낼 수 있으므로, 운전자의 운전 행동을 보다 용이하게 파악하는 것이 가능하게 된다.

제9 발명은, 제1 내지 제8 발명 중 어느 하나에 종속하고, 평가 수단에 의한 평가에 기초하여 채점을 행하는 채점 수단을 더 구비하고, 채점 수단은, 차속이 동작 정의 데이터를 만족시키지 않을 때, 또는, 소정 개소를 통과할 때까지 한번도 좌우 확인 동작이 행해지지 않았을 때, 운전자의 점수를 0점으로 하는, 운전 행동 자동 평가 시스템이다.

제9 발명에서는, 채점 수단(22, S85-S101)에 의해, 사고 예방 동작의 평가에 기초하는 채점이 행해지고, 차속이 정의된 조건을 만족시키지 않을 때나, 소정 개소에 대하여 좌우 확인 동작이 한번도 행해지지 않았을 때에는, 점수가 0점으로 된다. 따라서, 좌우를 확인할 수 있는 속도로까지 감속되어 있지 않은 경우나, 운전자에 사고 예방 의식이 결여되어 있는 경우에, 그 운전자에게 합격점을 주지 않도록 할 수 있다.

제10 발명은, 소정 개소에 대한 자동차의 운전자의 운전 행동을 평가하기 위한 운전 행동 자동 평가 시스템의 컴퓨터에 의해 판독 가능한 기억 매체에 기억된 평가 프로그램으로서, 컴퓨터를, 운전자의 머리부의 움직임 데이터를 검출하는 제1 움직임 검출 수단, 자동차의 위치 데이터를 검출하는 위치 검출 수단, 적어도 제1 움직임 검출 수단에 의해 검출된 머리부의 움직임 데이터 및 위치 검출 수단에 의해 검출된 자동차의 위치 데이터를 기록하는 기록 수단, 소정 개소마다 최저한 행해야 할 사고 예방 동작을, 적어도 좌우 확인 동작 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하는 동작 정의 데이터 기억 수단, 움직임 데이터, 위치 데이터 및 동작 정의 데이터에 기초하여, 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부를 평가하는 평가 수단, 및 평가 수단에 의한 평가 결과를 출력하는 출력 수단으로서 기능시키는, 평가 프로그램이다.

제10 발명에서는, 제1 발명과 마찬가지의 효과를 기대할 수 있다.

제11 발명은, 제10 발명에 종속하고, 컴퓨터를, 운전자의 오른발 끝의 움직임 데이터를 검출하는 제2 움직임 검출 수단으로서 더 기능시키고, 기록 수단은, 제2 움직임 검출 수단에 의해 검출된 오른발 끝의 움직임 데이터를 더 기록하고, 동작 정의 데이터 기억 수단은, 사고 예방 동작을 오른발 위치에 관한 평가 항목을 더 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하고 있는, 평가 프로그램이다.

제11 발명에서는, 제3 발명과 마찬가지의 효과를 기대할 수 있다.

제12 발명은, 소정 개소에 대한 자동차의 운전자의 운전 행동을 평가하기 위한 운전 행동 자동 평가 시스템의 컴퓨터에 의해 판독 가능한 기억 매체에 기억된 평가 프로그램으로서, 컴퓨터로 하여금, 운전자의 머리부의 움직임 데이터를 검출하는 제1 움직임 검출 스텝, 자동차의 위치 데이터를 검출하는 위치 검출 스텝, 적어도 제1 움직임 검출 수단에 의해 검출된 머리부의 움직임 데이터 및 위치 검출 수단에 의해 검출된 자동차의 위치 데이터를 기록하는 기록 스텝, 소정 개소마다 최저한 행해야 할 사고 예방 동작을, 적어도 좌우 확인 동작 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하는 동작 정의 데이터 기억 스텝, 움직임 데이터, 위치 데이터 및 동작 정의 데이터에 기초하여, 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부를 평가하는 평가 스텝, 및 평가 수단에 의한 평가 결과를 출력하는 출력 스텝을 실행시키는, 평가 프로그램이다.

제12 발명에서는, 제1 발명과 마찬가지의 효과를 기대할 수 있다.

제13 발명은, 제12 발명에 종속하고, 컴퓨터에 의해 운전자의 오른발 끝의 움직임 데이터를 검출하는 제2 움직임 검출 스텝을 더 실행시키고, 기록 스텝에서는, 제2 움직임 검출 수단에 의해 검출된 오른발 끝의 움직임 데이터를 더 기록하고, 동작 정의 데이터 기억 스텝에서는, 사고 예방 동작을 오른발 위치에 관한 평가 항목을 더 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하고 있는, 평가 프로그램이다.

제14 발명은, 소정 개소에 대한 자동차의 운전자의 운전 행동을 평가하기 위한 운전 행동 평가 방법으로서, 운전자의 머리부의 움직임 데이터를 검출하는 제1 움직임 검출 스텝, 자동차의 위치 데이터를 검출하는 위치 검출 스텝, 적어도 제1 움직임 검출 수단에 의해 검출된 머리부의 움직임 데이터 및 위치 검출 수단에 의해 검출된 자동차의 위치 데이터를 기록하는 기록 스텝, 소정 개소마다 최저한 행해야 할 사고 예방 동작을, 적어도 좌우 확인 동작 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하는 동작 정의 데이터 기억 스텝, 움직임 데이터, 위치 데이터 및 동작 정의 데이터에 기초하여, 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부를 평가하는 평가 스텝, 및 평가 수단에 의한 평가 결과를 출력하는 출력 스텝을 실행시키는, 운전 행동 평가 방법이다.

제14 발명에서는, 제1 발명과 마찬가지의 효과를 기대할 수 있다.

제15 발명은, 제14 발명에 종속하고, 운전자의 오른발 끝의 움직임 데이터를 검출하는 제2 움직임 검출 스텝을 더 포함하고, 기록 스텝에서는, 제2 움직임 검출 수단에 의해 검출된 오른발 끝의 움직임 데이터를 더 기록하고, 동작 정의 데이터 기억 스텝에서는, 사고 예방 동작을 오른발 위치에 관한 평가 항목을 더 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하고 있는, 운전 행동 평가 방법이다.

제15 발명에서는, 제1 발명과 마찬가지의 효과를 기대할 수 있다.

본 발명에 따르면, 적어도 좌우 확인 동작 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의된, 소정 개소마다 최저한 행해야 할 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부를, 머리부의 움직임 데이터 및 자동차의 위치 데이터에 기초하여 평가하도록 하였으므로, 운전자가 위험 개소 등의 소정 개소에서 필요한 사고 예방 동작을 행하였는지를 평가할 수 있다. 또한, 정의된 사고 예방 동작에 대한 운전자의 운전 행동의 평가 결과를 출력하도록 하였으므로, 위험 개소 등의 소정 개소에서의 운전자의 운전 행동의 옳고 그름이나 사고 예방 동작으로서의 달성도, 개선점 등을 알기 쉽게 제시할 수 있어, 운전자의 운전 행동을 용이하게 파악시킬 수 있다.

본 발명의 전술한 목적, 그 밖의 목적, 특징 및 이점은, 도면을 참조하여 행하는 이하의 실시예의 상세한 설명으로부터 한층 더 명백하게 될 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예의 운전 행동 자동 평가 시스템의 구성을 도시하는 블록도.
도 2는 운전자의 모자에 장착된 각속도 센서의 일례를 도시하는 도해도.
도 3은 운전자의 오른발 끝에 장착된 각속도 센서의 일례를 도시하는 도해도.
도 4는 운전자의 오른발이 액셀러레이터 페달로부터 브레이크 페달측으로 이동된 모습을 도시하는 도해도.
도 5는 위험 개소 정보의 일례를 도시하는 도해도.
도 6은 운전 행동 자동 평가 시스템의 동작의 일례의 일부를 도시하는 플로우도.
도 7은 도 6의 계속의 일부를 도시하는 플로우도.
도 8은 도 7의 계속의 일부를 도시하는 플로우도.
도 9는 도 7 및 도 8의 계속의 일부를 도시하는 플로우도.
도 10은 도 9의 계속의 일부를 도시하는 플로우도.
도 11은 도 10의 계속을 도시하는 플로우도.
도 12는 평가 결과 표시 화면의 일례를 도시하는 도해도.

도 1을 참조하여, 본 실시예의 운전 행동 자동 평가 시스템(이하, 간단히 「시스템」이라고 함)(10)은, 위험 개소에 대한 자동차의 운전자의 운전 행동을 평가하기 위한 것이며, 계측부(계측 장치)와 해석부(해석 장치)를 포함한다. 구체적으로는, 시스템(10)은, 계측부로서, 계측 제어용 컴퓨터(12), 각속도 센서(14, 16 및 18), 및 GPS 수신기(20)를 포함하고, 해석부로서 해석용 컴퓨터(22)를 포함한다.

또한, 본 실시예에서는, 계측 제어용 컴퓨터(12)와 해석용 컴퓨터(22)로서, 별개의 컴퓨터를 사용하도록 하고 있지만, 1개의 컴퓨터가 양자의 기능을 구비하도록 해도 된다.

계측 제어용 컴퓨터(12)는, 데이터 계측을 행하기 위한 것이다. 계측 제어용 컴퓨터(12)로서는, 본 실시예에서는 PDA(휴대 정보 단말기)가 이용되지만, 다른 실시예에서는, 퍼스널 컴퓨터, 자동차의 전자 제어 유닛의 컴퓨터, 카 네비게이션 시스템의 컴퓨터 등이어도 된다.

계측 제어용 컴퓨터(12)는, 도시는 생략하지만, CPU, ROM, RAM 및 통신 장치 등을 구비하고 있다. ROM은 제어 프로그램 및 필요한 데이터를 미리 기억하고 있다. RAM은 워크 메모리 및 버퍼 메모리로서 사용되어, 생성한 데이터나 취득한 데이터 등을 일시 기억한다. 통신 장치는, 이 계측 제어용 컴퓨터(12)에 접속되는 각속도 센서(14, 16, 18) 등과 같은 각 장치와의 사이에서 데이터를 송수신한다.

본 실시예에서는, 운전자의 머리부의 움직임을 검출하는 움직임 검출 수단으로서, 각속도 센서(14)가 적용되고, 또한, 운전자의 오른발 끝의 움직임을 검출하는 움직임 검출 수단으로서도, 각속도 센서(16)가 적용된다. 후술하는 바와 같이, 각속도 센서(14)는 운전자의 좌우의 목시 확인 동작(좌우 확인 동작)의 검출을 위한 것이고, 각속도 센서(16)는 운전자의 브레이크의 준비의 검출을 위한 것이기 때문에, 각속도 센서(14) 및 각속도 센서(16)로서는, 적어도 1축의 각속도를 검출 가능한 것이 사용되면 된다. 따라서, 1축 각속도 센서, 2축 각속도 센서 또는 3축 각속도 센서가 사용될 수 있다. 또한, 각속도 센서(14) 및 각속도 센서(16)로서는 동일한 것이 사용되어도 된다. 각속도 센서(14, 16)는, 소정 주기(예를 들면 100㎐)로 (일정 시간마다) 소정 축 둘레의 각속도를 검출한다. 또한, 각속도 센서(14, 16)는 통신 기능을 구비하고 있어, 검출한 각속도 데이터를 예를 들면 일정 시간마다 또는 소정 타이밍에서 계측 제어용 컴퓨터(12)에 송신한다. 또한, 본 실시예에서는, 각속도 센서(14, 16)는, 예를 들면 Bluetooth(등록상표)와 같은 근거리 무선 통신에 의해 계측 제어용 컴퓨터(12)와의 사이에서 데이터를 송수신한다. 또한, 다른 실시예에서는, 각속도 센서(14, 16)는 유선으로 계측 제어용 컴퓨터(12)에 접속되어도 되지만, 운전자의 운전 조작을 방해하지 않도록 하기 위해서 무선으로 접속되는 것이 바람직하다.

각속도 센서(14)는, 운전자의 목시 확인의 동작을 검출하기 위해서, 운전자의 머리부에 장착된다. 좌우로의 목시 확인 동작 시에는, 안구만이 움직이는 일은 없고, 일반적으로는 다소라도 머리부에도 움직임이 생긴다. 그 때문에, 머리부의 움직임을 계측함으로써, 시선 방향의 변화를 운전자에게 그다지 부하를 걸지 않고 추측하는 것이 가능하게 된다.

또한, 머리부에의 장착을 간단히 하기 위해서, 본 실시예에서는 도 2에 도시한 바와 같이 모자(24)가 사용되고 있고, 각속도 센서(14)는 모자(24)의 예를 들면 차양의 부분에 부착된다. 도 2는 모자(24)를 위로부터 본 장면을 도시하고 있다. 이 각속도 센서(14)는, 적어도 연직 방향 축 둘레의 회전에 따른 각속도를 검출하도록, 모자(24)에 부착된다. 이 각속도 센서(14)가 부착된 모자(24)를 운전자가 쓰면, 운전자의 머리부의 좌우 방향으로의 회전(선회)에 따른 각속도 데이터를 계측할 수 있고, 즉, 운전자의 머리부의 회전 즉 목시 확인 동작을 검출ㆍ계측할 수 있다. 이 각속도 센서(14)의 연직 방향 축 둘레의 각속도의 검출 방향에 대해서는, 도 2에서 반시계 방향이 플러스 방향으로, 시계 방향이 마이너스 방향으로 설정되어 있다. 모자(24)를 쓴 운전자가 좌측 방향을 향하면 플러스의 각속도 데이터가 검출되고, 우측 방향을 향하면 마이너스의 각속도 데이터가 검출된다. 따라서, 계측 제어용 컴퓨터(12)에서는, 각속도 센서(14)의 각속도 데이터를 해석함으로써, 운전자가 좌우로 얼굴을 돌렸는지의 여부, 즉, 좌우로의 목시 확인 동작을 행하였는지의 여부를 판정할 수 있다.

또한, 각속도 센서(14)는, 예를 들면 헤어 밴드, 헤어핀, 반다나, 카츄샤 등 다른 방법으로 머리부에 장착되어도 된다. 또한, 머리부에 직접 장착하는 것 이외에, 피어스, 이어링, 안경, 마스크, 쇠코뚜레 등의 수단을 이용하여 머리부에 장착하도록 해도 된다.

또한, 각속도 센서(16)는, 운전자의 브레이크의 준비를 검출하기 위해서, 도 3에 도시한 바와 같이, 운전자의 오른발 끝에 장착된다. 브레이크의 준비는, 운전자가 위험의 예측을 하고 있는지의 여부, 만일의 경우에의 구비가 되어 있는지의 여부를 알기 위한 지표로 될 수 있다고 생각되므로, 각속도 센서(16)를 오른발 끝에 장착함으로써, 브레이크의 준비의 계측을 가능하게 한다.

각속도 센서(16)는, 예를 들면 밴드(26)를 이용하여 운전자의 오른발 끝에 부착된다. 또한, 각속도 센서(16)는 다른 방법으로 오른발 끝에 장착되어도 되고, 예를 들면 운전용 구두의 발끝의 부분에 각속도 센서(16)를 내장시키도록 해도 된다. 또한, 앵클릿(발목에 장착하는 발찌), 양말, 네일(인조 손톱) 등의 수단을 이용하여 발에 장착하는 것도 생각된다.

또한, 도 3은 운전자로부터 본 각속도 센서(16)를 도시하고 있다. 각속도 센서(16)는, 적어도 연직 방향 축 둘레의 회전에 따른 각속도를 검출하도록, 운전자의 오른발 끝에 부착된다. 각속도 센서(16)의 연직 방향 축 둘레의 각속도의 검출 방향에 대해서는, 본 실시예에서는, 도 3에서 반시계 방향이 플러스 방향으로, 시계 방향이 마이너스 방향으로 설정되어 있다.

자동차가 주행 중에는, 도 3에 도시한 바와 같이, 운전자의 오른발은 액셀러레이터 페달(28) 위에 놓여진다. 브레이크의 준비를 하거나, 감속을 하거나 하는 경우, 도 4에 도시한 바와 같이, 운전자의 오른발은 브레이크 페달(30)측으로 이동되고, 그 후, 속도를 유지하거나 가속을 하거나 하는 경우, 도 3에 도시한 바와 같이, 오른발은 액셀러레이터 페달(28)측으로 되돌아간다. 이 액셀러레이터 페달(28)과 브레이크 페달(30) 사이의 이동에는, 좌우 방향으로의 회전을 수반하므로, 각속도 센서(16)에 의해, 오른발의 회전을 검출함으로써, 운전자가 브레이크의 준비를 하고 있는지의 여부를 판정할 수 있다.

도 1로 되돌아가서, 각속도 센서(18)는, 자동차(차량)의 거동을 검출하기 위한 것이다. 각속도 센서(18)로서는, 전술한 각속도 센서(14 및 16)와 마찬가지의 것이 사용된다. 본 실시예에서는, 각속도 센서(18)는, 점착 테이프 등의 고정 부재를 이용하여 데쉬 보드 상의 소정의 위치에 장착된다. 각속도 센서(18)는, 적어도 연직 방향 축 둘레의 회전에 따른 각속도를 검출하도록 부착된다. 따라서, 자동차의 좌우 방향으로의 회전(선회)에 따른 각속도 데이터를 계측할 수 있고, 즉, 자동차의 선회 즉 좌우 회전을 검출ㆍ계측할 수 있다. 이 각속도 센서(18)의 연직 방향 축 둘레의 각속도의 검출 방향에 대해서는, 각속도 센서(14 및 16)와 마찬가지로, 반시계 방향이 플러스 방향으로, 시계 방향이 마이너스 방향으로 설정된다. 자동차가 좌측 방향으로 선회하면 플러스의 각속도 데이터가 검출되고, 우측 방향으로 선회하면 마이너스의 각속도 데이터가 검출된다. 따라서, 계측 제어용 컴퓨터(12)에서는, 각속도 센서(18)의 각속도 데이터를 해석함으로써, 자동차가 우회전 또는 좌회전하였는지의 여부를 판정할 수 있다.

GPS 수신기(20)는, 자동차의 현재의 위치를 검출하기 위한 위치 검출 장치이며, 예를 들면 자동차의 지붕에 부착되어 있다. GPS 수신기는, GPS 위성으로부터의 신호를 소정 주기(예를 들면 1㎐)로 (일정 시간마다) 수신하여, 현재 있는 장소의 좌표(위도, 경도, 고도)를 산출하고, 현재 위치의 좌표를 포함하는 위치 데이터를 계측 제어용 컴퓨터(12)에 출력한다.

또한, 시스템(10)은, GPS 위성으로부터의 신호를 수신할 수 없는 장소에서의 위치 추정을 위해서, 자동차에 탑재된 가속도 센서, 차속 센서, 각속도 센서(18) 등을 이용하도록 해도 된다. 또한, GPS 수신기(20)는, 자동차에 탑재된 카 네비게이션 시스템의 GPS 수신기를 이용해도 된다.

계측 제어용 컴퓨터(12)는, 각속도 센서(14, 16 및 18)로부터 수신한 각속도 데이터, 및 GPS 수신기(20)로부터 수신한 위치 데이터를, 계측 데이터로서 메모리에 기록한다. 또한, 각속도 데이터 및 위치 데이터에서는, 각속도값 및 좌표는, 각각 검출 시각 또는 취득 시각에 대응지어 기억되어 있다.

자동차 주행 중에 기록된 계측 데이터는, 계측 제어용 컴퓨터(12)로부터 해석용 컴퓨터(22)에 송신되어 해석용 컴퓨터(22)에 입력된다. 또한, 계측 데이터는, 기억 매체를 통하여 해석용 컴퓨터(22)에 입력되어도 된다. 해석용 컴퓨터는, 계측 데이터를 해석하여, 운전자의 운전 행동을 평가하고, 평가 결과를 출력하기 위한 것이다. 해석용 컴퓨터(22)로서는, 본 실시예에서는, 퍼스널 컴퓨터가 이용된다. 해석용 컴퓨터(22)는, 도시는 생략하지만, CPU, ROM, RAM, HDD, 통신 장치 및 입력 장치 등을 구비하고, 또한 평가 결과를 출력하기 위해서 출력 장치(표시 장치 또는 프린터 등)를 구비하고 있다. ROM은 제어 프로그램(해석 프로그램을 포함함) 및 필요한 데이터를 미리 기억하고 있다. RAM은 워크 메모리 및 버퍼 메모리로서 사용되어, 생성한 데이터나 취득한 데이터 등을 일시 기억한다. 통신 장치는, 계측 제어용 컴퓨터(12)와의 사이에서 데이터를 송수신한다.

운전 행동을 자동적으로 평가하기 위해서는, 우선 「만점」의 기준을 정할 필요가 있다. 지도원의 모범 운전을 만점으로 하고, 그것으로부터의 차분으로 평점을 매기는 방식도 생각되지만, 그 경우, 모범 운전 데이터가 존재하지 않는 개소에서의 평가를 행할 수 없다. 따라서, 본 실시예에서는, 임의의 지점에서 최저한 행해야 할 안전 확인ㆍ확보 동작(사고 예방 동작)을 정의하고, 그들의 달성도로써 그 개소에서의 운전 행동을 평가하는 방법을 채용한다. 즉, 이상 운전을 만점으로 하는 것이 아니라, 위험을 사전에 회피할 수 있는 최저 한도의 운전을 만점으로 한다.

자동차 교습소의 지도원에게 면접 조사를 행한 결과, 지도원은 이하의 점에 주목하여 운전 평가를 행하고 있다라고 하는 지견을 얻었다. 즉, 좌우 확인 동작에 대하여, (1) 확인의 방향(좌우), (2) 확인의 횟수, (3) 확인의 깊이(미러 확인 정도, 보다 깊은 목시, 뒤돌아보기 확인(내륜차 확인)), (4) 확인의 지속 시간(힐끗 본 것뿐인지, 꼼꼼하게 보고 있는 것인지), (5) 확인을 행하는 타이밍(위험 개소 진입 전, 진입 직전, 진입 중), (6) 위험 개소에서의 차량 속도, 그리고, (7) 오른발이 어느 페달 위에 있어야 하는지(브레이크의 준비가 행해져 있는지)이다.

이 지견에 기초하여, 본 실시예에서는 위험 개소마다, 그 개소에서 최저한 행해야 할 사고 예방 동작을 상기 (1)-(7)의 평가 항목을 이용하여 각각 정의하고, 그 달성도로써 평가를 행한다. 또한, 사고 예방 동작의 정의는, 지도력 25년의 교습소 지도원에 의해 행해졌다. 운전 행동 평가 시에는, (1)-(7)의 평가 항목이 모두 만족되었을 때만, 사고 예방 동작이 올바르게 행해진 것으로 간주한다.

해석용 컴퓨터(22)에는, 운전자에게 주행시키는 소정의 코스 상에 설정된 위험 개소에 관한 정보가 미리 기억되어 있다. 위험 개소는, 전형적으로는 사고 다발 지점이다. 소정의 코스를 공도 상에 설정하는 경우, 그 공도 상의 위험 개소가 코스에 포함되도록 운전 행동 평가를 위한 코스를 설정한다. 또한, 운전 행동 평가를 위한 코스는, 예를 들면 교습소나 시설 등에 설치되어도 되고, 그 경우, 사고 다발 지점의 형상을 코스 상에 재현함으로써, 위험 개소를 설치한다.

도 5에 위험 개소 정보의 일례가 도시된다. 위험 개소의 식별 정보(위험 개소 ID)에 대응지어, 그 위험 개소에 관한 다양한 정보와 함께, 그 위험 개소에 설정된 사고 예방 동작의 정의 데이터가 기억되어 있다.

본 실시예에서는, 위험 개소의 정보는, 명칭, 좌표 및 특징 등을 포함한다. 명칭은, 위험 개소에 설정된 명칭이다. 예를 들면, 위험 개소가 구도로3으로부터 구도로4로 좌회전하는 교차점인 경우, 「구도로3→구도로4 좌회전」이라고 하는 명칭이 설정되어 있다. 좌표는, 그 위험 개소의 위치를 나타내고, GPS 수신기(20)에서 검출되는 자동차의 위치 데이터와 마찬가지로, 위도, 경도 및 고도로 표시된다. 또한, 위험 개소는, 실제로는 1점이 아니라 면적 또는 폭을 가진 영역이기 때문에, 그 영역을 나타내는 좌표 데이터가 기억된다. 특징은, 그 위험 개소의 운전에 관한 특징을 나타내고, 예를 들면, 그 위험 개소의 통과의 방법이 우회전, 좌회전 또는 직진 중 어느 것인지, 그 위험 개소가 교차점인지의 여부, 그 위험 개소에 신호가 설치되어 있는지의 여부, 그 위험 개소에 일시 정지가 의무화되어 있는지의 여부 등이 기억되어 있다.

또한, 그 위험 개소에 설정된 사고 예방 동작의 정의 데이터가 기억되어 있다. 위험 개소에는, 1 또는 복수의 사고 예방 동작이 설정된다. 평가 항목으로서, 좌우 확인 동작의 (1) 확인 방향, (2) 확인 횟수, (3) 확인의 깊이, (4) 확인 시간, (5) 확인의 타이밍, (6) 차량 속도, 및 (7) 오른발 위치에 관한 정보가 기억되어 있다.

예를 들면, 사고 예방 동작으로서, 좌회전 전의 좌측 내륜차 확인 동작의 경우, (1) 확인 방향으로서 좌측, (2) 확인 횟수로서 1회, (3) 확인의 깊이로서 좌후방 뒤돌아보기 확인, (4) 확인 시간으로서, 흘끗 보는 것만의 동작은 불가, (5) 확인 타이밍으로서, 좌회전 개시 직전, (6) 차량 속도로서, 20㎞/h 이하, 그리고, (7) 오른발 위치로서, 정의하지 않음이라고 하는 정의가 행해진다. 평가를 행하지 않는 항목에는, 정의하지 않음(정의 없음)을 나타내는 데이터가 설정된다.

계속해서, 도 6 내지 도 11에 도시하는 플로우도를 참조하면서, 이 시스템(10)의 구체적인 동작의 일례를 설명한다.

우선, 스텝 S1에서는, 계측 제어용 컴퓨터(12)에 의해 데이터 계측을 행한다. 운전자에게 각속도 센서(14 및 16)를 부착한 상태에서, 소정의 코스 상을 주행시켜, 데이터 계측을 행한다. 머리부의 각속도 센서(14)의 각속도 데이터, 오른발 끝의 각속도 센서(16)의 각속도 데이터, 및 차량의 각속도 센서(18)의 각속도 데이터는, 예를 들면 100㎐로 샘플링되고, GPS 수신기(20)의 위치 데이터는, 예를 들면 1㎐로 샘플링되어, 각각의 데이터가 계측 제어용 컴퓨터(12)에 기록된다.

다음으로, 스텝 S3에서, 계측 데이터를 해석용 컴퓨터(22)에 읽어들인다. 이 데이터의 취득은, 주행 후에 계측 제어용 컴퓨터(12)로부터 해석용 컴퓨터(22)에 계측 데이터를 송신함으로써 행해지고, 혹은, 계측 데이터를 메모리 카드와 같은 기억 매체에 기억하고, 그 기억 매체로부터 계측 데이터를 해석용 컴퓨터(22)에 읽어들인다. 계속되는 스텝 S5 이후의 처리는 해석용 컴퓨터(22)에서 실행된다. 위험 개소마다 스텝 S5 이후의 처리가 실행된다.

스텝 S5에서는, GPS 데이터에 기초하여, 자동차가 위험 개소에 다다른 시각을 취득한다. 구체적으로는, GPS 데이터의 위도 정보, 경도 정보와 위험 개소의 좌표 데이터에 기초하여, 사전에 설정한 위험 개소에 다다른 시각을 취득한다. 이 때, 본 실시예에서는, 위험 개소의 50m 앞의 시각 ta, 위험 개소 바로 위(진입 직후)의 시각 tb, 위험 개소 통과 직후의 시각 tc의 3개의 시각을 취득한다. 또한, 시각 ta는, 위험 개소에서의 운전 행동을 평가하기 위한 해석 대상 데이터의 개시 위치를 결정하기 위한 것이고, 본 실시예에서는 위험 개소로부터 50m 앞을 개시 위치로 하고 있지만, 이 소정 거리는 적절히 변경되어도 된다.

또한, 스텝 S7에서, 그 위험 개소가 교차점이며, 또한, 좌우 회전이 일어나는 개소인지의 여부를 위험 개소 정보에 기초하여 판단한다. 스텝 S7에서, "예"이면, 스텝 S9에서, 차량의 각속도 데이터에 기초하여, 교차점 진입 개시 시각 tb'를 취득한다. 즉, 차량이 좌우 회전을 개시한 시각의 추정을 행한다. 구체적으로는, GPS에 의해 취득한 위험 개소의 50m 앞의 시각 ta로부터, 각속도 센서 출력의 적분을 개시하고, 적분값이 소정의 임계값(본 실시예에서는 5도)을 초과한 시각을 교차점 진입 개시 시각 tb'로 한다. 또한, 본 실시예에서는, 각속도 센서(18)의 샘플링 레이트는 100㎐이고, GPS 수신기(20)의 그것보다도 밀하기 때문에, GPS 데이터에 의해 추정한 위험 개소 바로 위(진입 직후)의 시각 tb보다도, 각속도 센서 출력의 적분에 의해 추정한 교차점 진입 개시 시각 tb'를 우선한다. 한편, 스텝 S7에서 "아니오"의 경우, 처리는 그대로 스텝 S11로 진행한다.

스텝 S11에서는, 시각 ta부터 시각 tc까지의 계측 데이터를 그 위험 개소의 해석 대상 데이터로서 설정한다.

계속해서, 스텝 S13에서는, 해석 대상 데이터에서의 머리부의 각속도 데이터로부터 목 돌림 각도의 시계열 데이터를 취득한다. 즉, 머리부의 각속도 센서 출력을 적분하고, 임의의 시각에서의 목 돌림 각도를 추정한다. 단, 각속도 데이터를 단순히 적분한 것만으로는, 오차가 축적되어, 실제의 값과는 크게 상이한 추정값으로 되는 것이 알려져 있다. 이에 대처하기 위해서, 본 실시예에서는, 다음의 방책을 채용한다. 주행 중, 즉 자동차의 속도가 0㎞/h가 아닐 때, 운전자의 머리는 기본적으로 정면을 향하고 있다고 생각된다. 따라서, 주행 중에 시간 thead 동안, ωhead 이상의 각속도가 검출되지 않은 경우에는 목 돌림 각도를 0으로 리세트한다. 누적 오차의 리세트를 결정하기 위한 파라미터는, 실험적으로 구해지고, 본 실시예에서는, 시각 thead는 3.0s이고, ωhead는 30.0deg(도)/s이다.

또한, 스텝 S15에서는, 해석 대상 데이터에서의 오른발의 각속도 데이터로부터 오른발의 이동 각도의 시계열 데이터를 취득한다. 즉, 오른발 끝의 각속도 센서 출력을 적분하고, 임의의 시각에서의 오른발의 위치를 추정한다. 전술한 목 돌림 각도의 경우와 마찬가지로, 적분 시의 오차를 제거하기 위해서, 다음의 방책을 채용한다. 비디오 검증에 의한 지견에서는, 주행 중, 운전자의 오른발은 기본적으로 액셀러레이터 페달(28)을 밟고 있고, 필요에 따라서 브레이크 페달(30) 위로 발을 이동시키는 경우가 많다. 따라서, 주행 중에 시간 ttoe 동안, ωtoe 이상의 각속도가 검출되지 않은 경우에는, 발의 위치를 액셀러레이터 위치에 리세트한다. 본 실시예에서는, 실험적으로 구한 시각 ttoe는 15.0s이고, ωtoe는 30.0deg/s이다.

또한, 스텝 S17에서는, GPS 데이터로부터 해석 대상 데이터 구간의 차속 데이터를 산출한다. 차속은, 예를 들면 1초간의 이동 거리로부터 산출된다.

계속해서, 도 7의 스텝 S19에서, 목 돌림 각도의 시계열 데이터에 기초하여, 좌우 확인의 방향, 횟수, 및 시간을 검출한다. 구체적으로는, 목 돌림 각도의 시계열 데이터에서, 절대값 15도 이상의 각도가 생긴 경우, 좌우 확인 행동이 일어난 것으로 간주한다. 즉, 평가 항목 (2)의 확인 횟수가 +1로 된다. 또한, 그 이후 연속하여 15도 이상의 각도가 생겨 있는 동안은, 1회의 좌우 확인 행동이 계속되고 있는 것으로 간주한다. 이 계속 시간을, 평가 항목 (5)의 확인 시간으로 한다. 또한, 도 2에 도시한 바와 같이, 목 돌림 각도의 부호가 플러스인 경우, 평가 항목 (1)의 확인 방향은 좌측 방향이고, 마이너스인 경우, 평가 항목 (1)의 확인 방향은 우측 방향이다.

또한, 스텝 S21에서, 확인 시간 중의 최대 목 돌림 각도를 산출하고, 그 크기에 기초하여, 평가 항목 (3)의 좌우 확인의 깊이를 검출한다. 본 실시예에서는, 확인의 깊이를 3단계로 나누어 평가하도록 하고 있다. 구체적으로는, 최대 목 돌림 각도가 15deg 이상 35deg 미만인 경우, 얕은 확인 동작이라고 평가하고, 최대 목 돌림 각도가 35deg 이상 55deg 미만인 경우, 보통의 확인 동작이라고 평가하고, 최대 목 돌림 각도가 55deg 이상인 경우, 뒤돌아보기 확인 동작이라고 평가한다. 이들 확인 동작의 분류의 임계값은, 실험의 계측 데이터와 비디오 분석에 의해 취득되었다.

계속해서, 스텝 S23에서, 그 위험 개소에 대하여 설정되어 있는 사고 예방 동작의 정의 데이터를 ROM 또는 HDD로부터 메모리(RAM)에 읽어낸다. 위험 개소에 대해서는, 복수의 사고 예방 동작을 설정하는 것이 가능하고, 사고 예방 동작마다, 그 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부를 체크한다.

우선, 스텝 S25에서, 좌우 확인 동작의 확인 타이밍의 조건에 기초하여, 평가 대상 시간을 설정한다. 예를 들면, 확인 타이밍이 「좌회전 개시 직전」이라고 설정되어 있는 경우, 교차점 진입 개시 시각 tb'의 일정 시간 전(본 실시예에서는 3초 전)부터, 교차점 진입 개시 시각 tb'까지의 시간만을 평가 대상으로 한다.

그리고, 스텝 S27에서, 평가 대상 시간 내에, 확인의 방향, 횟수, 깊이 및 시간의 조건이 만족되어 있는지의 여부를 판단한다. 스텝 S27에서 "예"의 경우, 즉, 좌우 확인 동작의 (1)부터 (5)의 평가 항목이 만족된 경우에는, 스텝 S29에서, 좌우 확인 동작의 평가를 「OK」로 판정하고, 그 판정 결과를 나타내는 데이터를 메모리에 기억한다. 또한, 스텝 S31에서, 그 좌우 확인 동작에 대하여 「OK」의 텍스트 정보를 메모리에 생성한다. 이 텍스트 정보는, 평가 결과 화면에서, 좌우 확인 동작의 평가 결과를 표시하기 위한 것이다. 여기서는, 좌우 확인 동작이 올바르게 행해진 것을 표시하기 위한 텍스트 정보가 생성된다. 스텝 S31을 종료하면, 즉, 좌우 확인 동작의 평가를 종료하면, 처리는 도 9의 스텝 S57로 진행한다.

한편, 스텝 S27에서 "아니오"의 경우, 즉, 평가 대상 시간 내에 좌우 확인 동작이 올바르게 달성되어 있지 않은 경우에는, 그 달성도를 다시 조사한다. 즉, 스텝 S33에서, 평가 대상 시간 내에 확인 방향의 조건이 만족되어 있지 않은지의 여부를 판단한다. 스텝 S33에서 "예"의 경우에는, 즉, 평가 시간 내에 확인해야 할 방향의 확인 동작이 전혀 생겨 있지 않은 경우에는, 스텝 S35에서, 좌우 확인 동작의 평가를 「불확인」으로 판정하고, 그 판정 결과를 나타내는 데이터를 메모리에 기억한다. 또한, 스텝 S37에서, 그 좌우 확인 동작에 대하여, 「경고」의 텍스트 정보를 메모리에 생성한다. 좌우 확인 동작이 전혀 행해지고 있지 않으므로, 그 사항을 경고하기 위한 텍스트 정보가 생성된다. 스텝 S37을 종료하고, 또는 스텝 S33에서 "아니오"의 경우, 처리는 스텝 S39로 진행한다.

도 8의 스텝 S39에서는, 평가 대상 시간 내의 확인의 깊이의 레벨이 조건보다도 낮은지의 여부를 판단한다. 즉, 평가 시간 내에 확인 방향의 확인 동작은 생겼지만, 최대 목 돌림 각도가 조건을 만족시키고 있지 않은 경우에는, 스텝 S41에서, 좌우 확인 동작의 평가를 「얕다」로 판정하고, 그 판정 결과를 나타내는 데이터를 메모리에 기억한다. 또한, 스텝 S43에서, 그 좌우 확인 동작에 대하여, 「주의」의 텍스트 정보를 메모리에 생성한다. 조건보다도 얕은 확인 동작이 행해졌으므로, 그 사항을 주의하기 위한 텍스트 정보가 생성된다. 스텝 S43을 종료하고, 또는 스텝 S39에서 "아니오"의 경우, 처리는 스텝 S45로 진행한다.

스텝 S45에서는, 평가 대상 시간 이전에, 확인의 방향, 횟수, 깊이 및 시간의 조건이 만족되었는지의 여부를 판단한다. 스텝 S45에서 "예"의 경우, 즉, 평가 대상 시간 직전의 소정 시간 동안, 좌우 확인 동작이 행해졌다고 판단되는 경우에는, 스텝 S47에서, 좌우 확인 동작의 평가를 「타이밍이 빠르다」로 판정하고, 그 판정 결과를 나타내는 데이터를 메모리에 기억한다. 또한, 스텝 S49에서, 그 좌우 확인 동작에 대하여, 「주의」의 텍스트 정보를 메모리에 생성한다. 조건보다도 타이밍이 빠른 확인 동작이 행해졌으므로, 그 사항을 주의하기 위한 텍스트 정보가 생성된다. 스텝 S49를 종료하고, 또는 스텝 S45에서 "아니오"의 경우, 처리는 스텝 S51로 진행한다.

스텝 S51에서는, 평가 대상 시간 이후에, 확인의 방향, 횟수, 깊이 및 시간의 조건이 만족되었는지의 여부를 판단한다. 스텝 S51에서 "예"의 경우, 즉, 평가 대상 시간 직후의 소정 시간 동안, 좌우 확인 동작이 행해졌다고 판단되는 경우에는, 스텝 S53에서, 좌우 확인 동작의 평가를 「타이밍이 느리다」로 판정하고, 그 판정 결과를 나타내는 데이터를 메모리에 기억한다. 또한, 스텝 S55에서, 그 좌우 확인 동작에 대하여, 「주의」의 텍스트 정보를 메모리에 생성한다. 조건보다도 타이밍이 느린 확인 동작이 행해졌으므로, 그 사항을 주의하기 위한 텍스트 정보가 생성된다. 스텝 S55를 종료하고, 또는 스텝 S51에서 "아니오"의 경우, 처리는 스텝 S57로 진행한다.

도 9의 스텝 S57에서는, 평가 대상 시간 내의 차량 속도의 조건이 만족되었는지의 여부를 판단한다. 스텝 S57에서 "아니오"의 경우, 즉, 차속 데이터를 참조하여, 조건을 초과하는 차량 속도가 검출된 경우에는, 스텝 S59에서, 차량 속도의 평가를 「속도 초과」로 판정하고, 그 판정 결과를 나타내는 데이터를 메모리에 기억한다. 또한, 스텝 S61에서, 그 차량 속도에 대하여, 「경고」의 텍스트 정보를 메모리에 생성한다. 차속이 안전 확인 및 안전 확보를 위해서 필요로 되는 속도를 초과하고 있으므로, 그 사항을 경고하기 위한 텍스트 정보가 생성된다.

또한, 위험 개소가 일시 정지가 필요한 장소로서, 사고 예방 동작이 일시 정지인 경우에는, 예를 들면 차량 속도의 조건이 0㎞/h로 설정되고, 평가 대상 시간 내에 차량 속도가 0㎞/h로 되었는지의 여부가 판단된다. 그리고, 만족되지 않았던 경우, 차량 속도의 평가가 「일시 정지 불이행」으로 판정됨과 함께, 그 일시 정지 불이행을 경고하기 위한 텍스트 정보가 생성된다.

계속해서, 스텝 S63에서, 오른발의 이동 각도의 시계열 데이터에 기초하여, 평가 대상 시간 내의 오른발 위치를 해석한다. 그리고, 스텝 S65에서, 오른발 위치의 조건이 만족되었는지의 여부를 판단한다. 스텝 S65에서 "아니오"의 경우, 즉, 오른발의 위치가 조건과는 반대의 위치라고 판단되는 경우에는, 스텝 S67에서, 오른발 위치의 평가를 「불가」로 판정하고, 그 판정 결과를 나타내는 데이터를 메모리에 기억한다. 또한, 스텝 S69에서, 그 오른발 위치에 대하여, 「경고」의 텍스트 정보를 메모리에 생성한다. 오른발이 조건과는 상이한 위치에 존재하므로, 그 사항을 경고하기 위한 텍스트 정보가 생성된다. 스텝 S69를 종료하였을 때, 또는, 스텝 S65에서 "예"의 경우, 또는 스텝 S57에서 "예"의 경우에는, 처리는 스텝 S71로 진행한다.

또한, 본 실시예에서는, 차량 속도의 조건이 만족되지 않은 경우에, 오른발 위치의 조건을 판정하도록 하고 있다. 이것은, 기본적으로는, 차량 속도가 충분히 감속되어 있지 않은 경우에, 바로 감속 가능하도록, 브레이크의 준비가 되어 있는지의 여부를 확인하기 위해서이다. 즉, 차량 속도가 이미 충분히 감속되어 있는 경우에는, 특별히 브레이크의 준비를 하고 있지 않더라도, 안전 확보에 지장이 없다라는 사고 방식에 의하고 있다. 예를 들면, 위험 개소가 교차점이고, 또한 좌우 회전 행동이 일어나는 경우, 안전 확인 및 안전 확보를 위해서 속도가 충분히 감속될 필요가 있고, 따라서, 차량 속도의 조건에 적절한 값을 설정함으로써, 안전을 확보하는 것이 생각된다. 한편, 위험 개소가 직진되도록 하는 경우, 좌우 회전이 일어나는 경우보다도 속도가 약간 높게 설정될 수 있으므로, 오른발 위치의 조건으로서 브레이크 위치를 설정하고, 브레이크의 준비에 의해 안전도를 높이도록 하는 것이 생각된다. 단, 다른 실시예에서는, 오른발 위치를 차량 속도에 관계없이 판단하도록 해도 되고, 그 경우에는, 스텝 S63부터 스텝 S69의 처리를, 스텝 S57에서 "예"의 경우에 계속해서 실행되도록 하면 된다.

도 10의 스텝 S71에서는, 다른 사고 예방 동작이 존재하는지의 여부를 판단한다. 스텝 S71에서 "예"의 경우, 즉, 그 위험 개소에 대하여, 다른 사고 예방 동작이 설정되어 있는 경우에는, 처리는, 도 7의 스텝 S23으로 되돌아간다.

한편, 스텝 S71에서 "아니오"의 경우에는, 그 위험 개소에 대한 운전 행동의 평가 결과의 출력을 행한다. 본 실시예에서는, 도 12에 도시한 바와 같은 평가 결과 화면이 표시 장치에 표시되고, 또는 프린터에 의해 용지에 인쇄된다.

구체적으로는, 스텝 S73에서, 목 돌림 각도, 차량 속도, 오른발 위치의 파형(시간 변화)을 묘화한다. 이에 의해, 도 12의 화면의 하부에 도시한 바와 같이, 각각의 파형의 그래프가 묘화된다.

또한, 도 12의 그래프의 종축은 각도(도)를 나타내고, 거의 중앙에 0이 설정되며, 상측 방향이 플러스, 하측 방향이 마이너스이다. 목 돌림 각도가 플러스인 경우에는, 좌측 방향으로의 목 돌림을 나타내고, 목 돌림 각도가 마이너스인 경우에는, 우측 방향으로의 목 돌림을 나타낸다. 또한, 횡축은 경과 시간(10밀리초)을 나타내고, 좌단이 0(위험 개소의 50m 앞의 시각 ta)으로 설정된다. 이 틀 내에, 목 돌림 각도, 차량 속도 및 오른발 위치의 파형이 묘화된다. 또한, 틀의 상측에는, 그 위험 개소의 명칭이 표시되어 있다. 도 12에서는, 목 돌림 각도의 파형은 실선으로 그려지고, 차량 속도의 파형은 파선으로 그려지고, 오른발 위치의 파형은 점선으로 그려져 있다. 오른발 위치에 대해서는, 각도의 눈금 -100이 액셀러레이터 페달(28)측을 나타내고, -50이 브레이크 페달(30)측을 나타내도록 조정되어 있다. 또한, 차량 속도에 대해서는, 각도의 눈금이 그대로 속도(㎞/h)를 나타내고 있다. 또한, 도면에서는 표현할 수 없지만, 각 파형은 서로 다른 색을 이용하여 묘화됨으로써 구별 가능하게 되어도 된다.

계속되는 스텝 S75에서, 파형 해석에 기초하는 운전자의 거동 추정 결과를 텍스트 정보로서 그래프에 묘화한다. 이에 의해, 어느 시점에서 어떠한 확인 동작을 실행하였는지가 표시된다. 구체적으로는, 스텝 S19 및 S21의 해석 결과로부터, 실행된 좌우 확인 동작을 특정하고, 각 확인 동작의 방향과 깊이를 나타내는 텍스트를, 목 돌림 각도의 파형의 대응하는 위치에 묘화한다. 목 돌림 각도의 파형과 함께, 확인 동작을 나타내는 텍스트가 표시되므로, 즉, 머리부의 거동을 나타내는 파형의 그래프에, 좌우 확인 동작의 주석을 부여할 수 있으므로, 운전자의 좌우 확인의 거동을 간단히 파악할 수 있다.

또한, 스텝 S77에서, 차량 상황의 추정 결과를 텍스트 정보로서 그래프에 묘화한다. 이에 의해, 어느 시점에서 위험 개소(교차점 등)에 진입하였는지 등이 표시된다. 도 12에서는, 위험 개소 바로 위(진입 직후)의 시각 tb, 또는 교차점 진입 개시 시각 tb'에 대응하는 위치에, 상하 방향으로 연장되는 2중선이 묘화된다. 또한, 「위험 개소(교차점) 진입 개시」를 나타내는 텍스트가 표시되어 있다. 목 돌림 각도, 오른발 위치 및 차량 속도의 각 파형과 함께 위험 개소에 진입한 시점이 명시되므로, 위험 개소 앞, 직전, 직후 등에서의 거동의 차이나 변화 등을 용이하게 파악할 수 있다.

스텝 S79에서는, 좌우 확인 동작, 차량 속도, 오른발 위치의 평가 결과를 나타내는 텍스트 정보를 묘화한다. 이에 의해, 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부가 명시됨과 함께, 운전자의 행동에 예방 안전의 관점에서 보아 개선해야 할 점이 있는 경우에는, 그 사항이 나타내어진다. 도 12에서는, 그래프의 상측에, 평가 결과를 나타내는 텍스트가 표시되어 있다. 그 위험 개소에 복수의 사고 예방 동작이 설정되어 있는 경우, 설정된 순으로, 각 사고 예방 동작의 평가 결과가 나타내어진다. 도 12의 예에서, 가장 위의 문장은, 「경고」의 텍스트 정보이고, 경고는 사고 예방 동작이 행해지지 않았을 때의 판정 결과이다. 「경고」의 텍스트 정보는, 예를 들면 적색의 문자에 의해 표시된다. 이 사고 예방 동작은 일시 정지이며, 평가 결과로서, 일시 정지 불이행인 것과, 그 때의 차속이 나타내어져 있다. 위로부터 2번째의 문장은, 「OK」의 텍스트 정보이다. 교차점 진입 전의 좌측 확인이 올바르게 행해진 것이 나타내어져 있다. 「OK」의 텍스트 정보는, 예를 들면 청색의 문자로 표시된다. 3번째의 문장은, 「주의」의 텍스트 정보이다. 교차점 진입 전의 우측 확인이 얕은 것이 나타내어져 있다. 「주의」의 텍스트 정보는, 예를 들면 오렌지색으로 표시된다. 4번째의 문장은 「OK」의 텍스트 정보이다. 교차점 진입 중의 좌측 확인이 올바르게 행해진 것이 나타내어져 있다.

스텝 S81에서는, 그 위험 개소의 사진을 묘화한다. 사진 데이터는 ROM 또는 HDD에 미리 기억되어 있다. 도 12에서는, 화면의 상부 우측에 도시되어 있다. 위험 개소의 사진을 표시함으로써, 그 위험 개소가 어떻게 위험한 것인지를 인식시킬 수 있고, 따라서, 어떠한 사고 예방 동작이 필요한지를 용이하게 설명할 수 있다.

스텝 S83에서는, 묘화한 평가 결과 화면을 출력한다. 본 실시예에서는, 표시 장치에 표시한다. 이에 의해, 도 12에 도시한 바와 같은 평가 결과 화면이 표시된다. 이에 의해, 이 시스템(10)의 사용자는, 운전자의 운전 행동을 용이하게 파악할 수 있다. 운전자는, 그 위험 개소에 대한 자신의 운전 행동(좌우 확인 동작, 오른발 위치, 차량 속도)의 시간 변화를 파형 그래프에 의해 한눈에 확인할 수 있음과 함께, 평가 결과를 나타내는 텍스트에 의해 사고 예방 동작의 옳고 그름이나 달성도, 개선점 등도 용이하게 알 수 있다. 이 평가 결과 화면은, 운전자에 대하여 깨달음을 줄 수 있으므로, 교육상 유용하다. 또한, 운전자뿐만 아니라, 교습소 지도원 등도, 운전자의 운전 행동을 용이하게 파악할 수 있으므로, 지도나 조언 등을 보다 적확하게 행할 수 있다.

또한, 본 실시예에서는, 정의된 사고 예방 동작에 대한 운전자의 운전 행동의 평가 결과와 함께, 목 돌림 각도(머리부의 거동)의 파형, 차속의 파형, 및 오른발 위치(오른발 끝의 거동)의 파형을 그래프로 표시하도록 하고 있지만, 다른 실시예에서는, 평가 결과만을 출력하도록 해도 된다. 또한, 그래프 상에는, 반드시 목 돌림 각도의 파형, 차속의 파형, 및 오른발 위치의 파형 모두를 동시에 출력하지 않아도 되고, 어느 하나 또는 어느 하나의 조합이 출력되도록 해도 된다.

스텝 S83을 종료하면, 처리는 스텝 S85로 진행하여, 평가 결과에 기초하여 운전자의 운전 행동의 채점이 행해진다.

도 11의 스텝 S85에서는, 차량 속도의 평가가 「속도 초과」인지의 여부를 판단한다. 스텝 S85에서 "예"의 경우, 처리는 스텝 S89로 진행한다. 한편, 스텝 S85에서 "아니오"의 경우, 스텝 S87에서, 위험 개소를 통과할 때까지 한번도 좌우 확인을 하지 않았는지의 여부를 판단한다. 스텝 S87에서 "예"의 경우, 즉, 좌우 확인 동작의 평가 결과가 「불확인」인 경우에는, 처리는 스텝 S89로 진행한다.

스텝 S89에서는, 운전자의 점수를 0점으로 한다. 이 시스템(10)에서는, 운전자의 목 돌림 각도에 의해 좌우 확인 동작이 행해졌는지의 여부를 판단하도록 하고 있고, 엄밀하게 운전자의 시선이 좌우 방향으로 향해졌는지의 여부를 검출하는 것은 아니다. 좌우 확인을 행하자고 할 때에 차속이 지나치게 빠르면, 잘 보이지 않으므로, 확실한 확인이 이루어지기 위해서는, 차속은 충분히 감속될 필요가 있다. 그 때문에, 본 실시예에서는, 좌우로 목 돌림을 행한 것이 검출되는 경우라도, 차량 속도가 초과되어 있으면, 목시에 의한 충분한 확인이 행해졌다고는 간주되지 않는 것으로 하였다. 따라서, 속도 초과의 경우에는, 다른 평가 항목의 결과에 관계없이, 0점으로 한다. 이와 같이 차속을 평가 항목에 가함으로써, 운전자의 목 돌림 동작이 본래의 좌우 확인의 의도를 가진 것인지의 여부를 파악할 수 있다. 따라서, 이 시스템(10)을 운전 교습이나 재교육 등에 이용하는 경우에, 운전자(수강자)의 형식적인 좌우 확인(확인하는 척)에 대하여, 합격점이 주어지지 않도록 할 수 있다. 또한, 위험 개소를 통과할 때에 한번도 좌우 확인을 행하지 않은 것은, 운전자에게 사고 예방 의식이 없다고 판단되므로, 그 경우에도, 다른 평가 항목의 결과에 상관없이, 0점으로 한다. 스텝 S89를 종료하면, 처리는 스텝 S103으로 진행한다.

한편, 스텝 S87에서 "아니오"의 경우에는, 감점법에 의해 채점을 행한다. 또한, 점수의 초기값은 만점(예를 들면 100점)이다. 구체적으로는, 스텝 S91에서, 평가 결과의 확인의 깊이의 레벨이 조건보다도 낮은지의 여부를 판단한다. 확인 레벨은, 확인의 깊이에 따라서 설정되어 있고, 뒤돌아보기 확인 동작의 경우, 확인 레벨은 3, 보통의 확인 동작의 경우, 확인 레벨은 2, 얕은 확인 동작의 경우, 확인 레벨은 1, 확인 없음의 경우, 확인 레벨은 0이다. 스텝 S91에서 "예"의 경우, 즉, 평가 항목에 정의되어 있는 확인의 깊이의 레벨보다도, 평가 결과의 확인의 깊이의 레벨이 낮았던 경우에는, 스텝 S93에서, (레벨차×소정값(예를 들면 10점))을 점수로부터 뺀다.

스텝 S91에서 "아니오"의 경우에는, 처리는 그대로 스텝 S95로 진행한다. 스텝 S95에서는, 타이밍의 평가 결과가 「빠르다」 또는 「느리다」 인지의 여부를 판단한다. 스텝 S95에서 "예"의 경우에는, 스텝 S97에서, 점수로부터 소정값(예를 들면 10점)을 뺀다.

스텝 S95에서 "아니오"의 경우에는, 처리는 그대로 스텝 S99로 진행한다. 스텝 S99에서는, 확인 시간이 짧은지의 여부를 판단한다. 구체적으로는, 확인 시간이 소정의 임계값(예를 들면 0.3s) 미만인지의 여부를 판단한다. 스텝 S99에서 "예"의 경우에는, 스텝 S101에서, 점수로부터 소정값(예를 들면 10점)을 뺀다. 스텝 S99에서 "아니오"의 경우에는, 처리는 그대로 스텝 S103으로 진행한다.

스텝 S103에서는, 점수를 출력한다. 본 실시예에서는, 점수를 표시 장치에 표시한다. 이에 의해, 그 위험 개소에 대한 운전자의 운전 행동의 점수가 표시된다. 또한, 그 위험 개소에 대하여 복수의 사고 예방 동작이 설정되어 있는 경우, 사고 예방 동작마다 스텝 S91-S101의 감점 처리가 행해진다. 또한, 점수는, 코스 상의 다른 위험 개소에 대한 점수와 합산되어도 되고, 그 경우, 코스에 대한 점수가 얻어진다. 점수는, 교습이나 재교육 등의 운영자가 수강자(운전자)의 예를 들면 합격 여부, 교육 과정, 성장 과정 등의 관리를 하는 데에 유용하다.

발명자들은, 이 시스템(10)의 정밀도를 정량적으로 평가하기 위해서, 노상 실차 실험을 행하였다. 실험은, 본 출원인인 야마시로 자동차 교습소가 주최하는 택시 드라이버 재교육 강습(사고를 일으킨 택시 드라이버를 대상으로 한 재교육 프로그램)의 참가자를 대상으로 실시하였다. 실험 시에는 안전을 위해서, 자동차 교습소의 교습차를 사용하고, 교습원이 조수석에 동승하였다. 피험자는 프로의 택시 드라이버 23명(남성 21명, 여성 2명)이다. 각 피험자는 한사람, 혹은 두사람 1조로 되어, 재교육 강습 커리큘럼에 의해 정해진 소정의 2코스 중 어느 하나(코스1은 쿄토부 남부의 공도 10.9㎞, 코스2는 쿄토부 남부의 공도 3.6㎞)를 가속도 센서(14 및 16)를 장착한 상태에서 주행하였다.

이렇게 하여 계측한 데이터 중, (A) 간선 도로로부터 신호 교차점을 우회전하여 생활 도로로 들어가는 구간, (B) 간선 도로로부터 무신호 교차점을 좌회전하여 생활 도로로 들어가는 구간, (C) 생활 도로로부터 다른 생활 도로로 무신호 교차점을 좌회전하는 구간, (D) 생활 도로로부터 다른 생활 도로로 무신호 교차점을 우회전하는 구간, (E) 사람의 왕래가 많은 무신호 교차점을 직진하는 구간에 특히 주목하여, 중점적으로 해석을 행하였다. 또한, 이들 5구간은, 재교육 강습에서, 교습원이 운전자의 움직임을 중점적으로 관찰하는 개소이기도 하다.

우선, 실험의 모습을 수록한 비디오를 지도원에게 전편 목시로 체크하게 하여, 피험자 23명의 각 지점에서의 운전 행동을 평가 항목에 기초하여 평가하게 하였다. 또한, 금회의 실험에서는, 해석 대상으로 한 운전 행동의 총수는 85이다. 85행동 중, 지도원에 의해 좋은 운전이라고 평가된 것은 25행동이며, 60행동은 최저한 행해야 할 사고 예방 동작 중 어느 하나를 빠뜨리거나, 혹은 행해졌다고 해도 전술한 (1)∼(7)의 평가 항목의 기준을 완전하게는 만족시키고 있지 않은, 개선을 요하는 운전 행동인 것으로 된다.

다음으로, 시스템(10)에 의한 자동 평가 결과가, 어느 정도 지도원 평가와 일치하는지 검증하였다. 시스템(10)에서는, 전체 85행동 중 24행동이 좋은 운전이라고 판정되고, 그 중 지도원 평가와 일치한 것은 22행동이었다(적합율 91.7％, 재현율 88.0％). 마찬가지로, 61행동이 시스템(10)에 의해 개선을 요하는 운전 행동으로 판정되고, 그 중, (1)∼(7) 중 어느 평가 항목이 만족되어 있지 않은지(개선이 필요한 포인트는 무엇인지)라고 하는 정보까지가 지도원과 완전하게 일치한 것은 51행동이었다(적합율 83.6％, 재현율 85.0％).

이와 같이, 실험에 의해, 이 시스템(10)에 의하면, 지도원에 의한 평가 결과와 80％ 이상의 정밀도로 일치하는 평가를 행할 수 있는 것이 확인되었다.

또한, 전술한 실시예에서는, 사고 예방 동작의 평가 항목으로서 오른발 위치를 포함시키고 있고, 오른발 위치의 평가가 불필요한 사고 예방 동작에 대해서는, 오른발 위치의 평가 항목을 정의 없음으로 하여 대응하도록 하고 있지만, 다른 실시예에서는, 평가 항목으로서 오른발 위치를 포함하지 않는 사고 예방 동작 정의가 이루어져도 된다. 오른발 위치의 평가가 필수로 되는 위험 개소는, 전형적으로는, 직진되는 장소이며, 주행상, 충분한 감속이 필요없는 장소이다. 그와 같은 위험 개소에서는, 브레이크의 준비가 행해져 있을 필요가 있고, 따라서, 오른발 위치의 평가 항목이 필요로 된다. 그러나, 코스 상의 위험 개소로서, 모두 좌우 회전 행동을 일으키는 장소가 채용되는 경우이면, 오른발 위치의 평가 항목은 설정되지 않아도 된다.

또한, 전술한 각 실시예에서는, 운전자의 머리부 및 오른발 끝의 움직임을 검출하기 위해서, 각속도 센서(14 및 16)를 사용하였지만, 다른 실시예에서는, 다른 검출 장치가 사용되어도 된다. 예를 들면, 가속도 센서를 사용하는 것도 가능하다. 운전자의 좌우 확인 동작 및 오른발의 이동에 따라서 가속도가 변화하므로, 움직임 데이터로서의 머리부의 가속도 데이터 및 오른발 끝의 가속도 데이터를 해석함으로써, 좌우 확인 동작 및 오른발의 위치를 해석할 수 있다.

또한, 전술한 각 실시예에서는, 위험 개소에 대한 운전자의 운전 행동에 대하여 평가를 하도록 하였지만, 이 시스템(10)이 적용되는 것은 사고다발 지점과 같은 위험 개소에 한정되지 않는다. 즉, 이 시스템(10)에서는 소정 개소에 대한 운전자의 운전 행동을 평가하는 것이 가능하고, 다른 실시예에서는, 소정 개소로서, 예를 들면 일반적인 교차점이나 적절한 개소가 채용되어도 된다.

또한, 전술한 실시예에서는, 위험 개소의 명칭, 좌표 및 특징 등 및 위험 예방 동작 정의 데이터는 도 5에 도시한 위험 개소 정보로서 해석용 컴퓨터(22)의 메모리(도시 생략)에 미리 저장되어 있지만, 이 위험 개소 정보는 그 후 적절히 갱신될 수 있다. 예를 들면, VICS(Vehicle Information and Communication System)와 같은 노차간 통신에 의해 위험 개소의 명칭, 좌표 및 특징 등 및 위험 예방 동작 정의 데이터를 수신하고, 수신한 데이터에 의해 상기 메모리를 재기입하는(갱신하는) 것이 생각된다. 예를 들면, 공사 중인 개소가 새롭게 설정된 경우에는, 그 장소의 경위도 등을 위험 개소 데이터로서 추가 등록함과 함께, 그 위험 개소의 위험 회피 동작(예를 들면 반대 차선을 지나 그 개소를 회피하는 운전 동작)을 정의 데이터로서 추가 등록하면 된다. 단, VICS에 한하지 않고, 다른 브로드캐스트 방식이 채용되어도 된다. 예를 들면, 택시 무선 시스템이나 무선 LAN 등의 이용이 생각된다.

본 발명이 상세하게 설명되고 도시되었지만, 그것은 단순한 도해 및 일례로서 이용한 것이며, 한정한다라고 해석되어서는 안되는 것은 명백하며, 본 발명의 정신 및 범위는 첨부된 클레임의 문언에 의해서만 한정된다.

Claims (15)

1. 소정 개소에 대한 자동차의 운전자의 운전 행동을 평가하기 위한 운전 행동 자동 평가 시스템으로서,
   상기 운전자의 머리부에 장착되는 각속도 센서,
   상기 자동차의 위치 데이터를 검출하는 위치 검출 수단,
   적어도 상기 각속도 센서에서 검출된 각속도 데이터 및 상기 위치 검출 수단에 의해 검출된 상기 자동차의 위치 데이터를 기록하는 기록 수단,
   소정 개소마다 최저한 행해야 할 사고 예방 동작을, 적어도 좌우 확인 동작 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하는 동작 정의 데이터 기억 수단,
   상기 각속도 데이터, 상기 위치 데이터 및 상기 동작 정의 데이터에 기초하여, 상기 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부를 평가하는 평가 수단, 및
   상기 평가 수단에 의한 평가 결과를 출력하는 출력 수단을 구비하는 운전 행동 자동 평가 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 출력 수단은, 적어도 상기 각속도 데이터에 기초하는 상기 머리부의 거동을 나타내는 파형을 더 출력하는 운전 행동 자동 평가 시스템.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 운전자의 오른발 끝의 움직임 데이터를 검출하는 움직임 검출 수단을 더 구비하고,
   상기 기록 수단은, 상기 움직임 검출 수단에 의해 검출된 상기 오른발 끝의 움직임 데이터를 더 기록하고,
   상기 동작 정의 데이터 기억 수단은, 사고 예방 동작을 오른발 위치에 관한 평가 항목을 더 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하고 있는 운전 행동 자동 평가 시스템.
4. 제3항에 있어서,
   상기 출력 수단은, 상기 오른발 끝의 움직임 데이터에 기초하는 오른발 위치의 거동을 나타내는 파형을 더 출력하는 운전 행동 자동 평가 시스템.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 동작 정의 데이터 기억 수단은, 상기 좌우 확인 동작에 관한 평가 항목으로서, 확인 방향, 확인 횟수, 확인의 깊이, 확인 시간, 및 확인의 타이밍을 나타내는 데이터를 기억하고 있는 운전 행동 자동 평가 시스템.
6. 제2항에 있어서,
   상기 출력 수단은, 상기 머리부의 거동을 나타내는 파형 상에, 추정된 좌우 확인 동작을 텍스트 정보로서 나타내는 운전 행동 자동 평가 시스템.
7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 출력 수단은, 상기 위치 데이터에 기초하는 차속을 나타내는 파형을 더 출력하는 운전 행동 자동 평가 시스템.
8. 제2항, 제4항 또는 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 출력 수단은, 상기 위치 데이터에 기초하여 추정된 자동차의 상황을 나타내는 텍스트 정보를 상기 파형 상에 출력하는 운전 행동 자동 평가 시스템.
9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 평가 수단에 의한 평가에 기초하여 채점을 행하는 채점 수단을 더 구비하고,
   상기 채점 수단은, 차속이 상기 동작 정의 데이터를 만족하지 않을 때, 또는, 상기 소정 개소를 통과할 때까지 한번도 좌우 확인 동작이 행해지지 않았을 때, 운전자의 점수를 0점으로 하는 운전 행동 자동 평가 시스템.
10. 소정 개소에 대한 자동차의 운전자의 운전 행동을 평가하기 위한 운전 행동 자동 평가 시스템의 컴퓨터에 의해 판독 가능한 기억 매체에 기억된 평가 프로그램으로서, 상기 컴퓨터를,
    상기 운전자의 머리부에 장착된 각속도 센서로부터의 각속도 데이터를 검출하는 각속도 검출 수단,
    상기 자동차의 위치 데이터를 검출하는 위치 검출 수단,
    적어도 상기 각속도 검출 수단에 의해 검출된 상기 각속도 데이터 및 상기 위치 검출 수단에 의해 검출된 상기 자동차의 위치 데이터를 기록하는 기록 수단,
    소정 개소마다 최저한 행해야 할 사고 예방 동작을, 적어도 좌우 확인 동작 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하는 동작 정의 데이터 기억 수단,
    상기 각속도 데이터, 상기 위치 데이터 및 상기 동작 정의 데이터에 기초하여, 상기 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부를 평가하는 평가 수단, 및
    상기 평가 수단에 의한 평가 결과를 출력하는 출력 수단으로서 기능시키는 평가 프로그램.
11. 제10항에 있어서,
    상기 컴퓨터를, 운전자의 오른발 끝의 움직임 데이터를 검출하는 움직임 검출 수단으로서 더 기능시키고,
    상기 기록 수단은, 상기 움직임 검출 수단에 의해 검출된 상기 오른발 끝의 움직임 데이터를 더 기록하고,
    상기 동작 정의 데이터 기억 수단은, 사고 예방 동작을 오른발 위치에 관한 평가 항목을 더 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하고 있는 평가 프로그램.
12. 소정 개소에 대한 자동차의 운전자의 운전 행동을 평가하기 위한 운전 행동 자동 평가 시스템의 컴퓨터에 의해 판독 가능한 기억 매체에 기억된 평가 프로그램으로서, 상기 컴퓨터로 하여금
    상기 운전자의 머리부에 장착된 각속도 센서로부터의 각속도 데이터를 검출하는 각속도 검출 스텝,
    상기 자동차의 위치 데이터를 검출하는 위치 검출 스텝,
    적어도 상기 각속도 검출 스텝에서 검출된 상기 각속도 데이터 및 상기 위치 검출 스텝에서 검출된 상기 자동차의 위치 데이터를 기록하는 기록 스텝,
    소정 개소마다 최저한 행해야 할 사고 예방 동작을, 적어도 좌우 확인 동작 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하는 동작 정의 데이터 기억 스텝,
    상기 각속도 데이터, 상기 위치 데이터 및 상기 동작 정의 데이터에 기초하여, 상기 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부를 평가하는 평가 스텝, 및
    상기 평가 스텝에서의 평가 결과를 출력하는 출력 스텝을 실행시키는 평가 프로그램.
13. 제12항에 있어서,
    상기 컴퓨터에 의해 운전자의 오른발 끝의 움직임 데이터를 검출하는 움직임 검출 스텝을 더 실행시키고,
    상기 기록 스텝에서는, 상기 움직임 검출 스텝에서 검출된 상기 오른발 끝의 움직임 데이터를 더 기록하고,
    상기 동작 정의 데이터 기억 스텝에서는, 사고 예방 동작을 오른발 위치에 관한 평가 항목을 더 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하고 있는 평가 프로그램.
14. 소정 개소에 대한 자동차의 운전자의 운전 행동을 평가하기 위한 운전 행동 평가 방법으로서,
    상기 운전자의 머리부에 장착된 각속도 센서로부터의 각속도 데이터를 검출하는 각속도 검출 스텝,
    상기 자동차의 위치 데이터를 검출하는 위치 검출 스텝,
    적어도 상기 각속도 검출 스텝에서 검출된 상기 각속도 데이터 및 상기 위치 검출 스텝에서 검출된 상기 자동차의 위치 데이터를 기록하는 기록 스텝,
    소정 개소마다 최저한 행해야 할 사고 예방 동작을, 적어도 좌우 확인 동작 및 차속에 관한 평가 항목을 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하는 동작 정의 데이터 기억 스텝,
    상기 각속도 데이터, 상기 위치 데이터 및 상기 동작 정의 데이터에 기초하여, 상기 사고 예방 동작이 올바르게 행해졌는지의 여부를 평가하는 평가 스텝, 및
    상기 평가 스텝에서의 평가 결과를 출력하는 출력 스텝을 실행시키는 운전 행동 평가 방법.
15. 제14항에 있어서,
    상기 운전자의 오른발 끝의 움직임 데이터를 검출하는 움직임 검출 스텝을 더 포함하고,
    상기 기록 스텝에서는, 상기 움직임 검출 스텝에서 검출된 상기 오른발 끝의 움직임 데이터를 더 기록하고,
    상기 동작 정의 데이터 기억 스텝에서는, 사고 예방 동작을 오른발 위치에 관한 평가 항목을 더 이용하여 정의한 동작 정의 데이터를 기억하고 있는 운전 행동 평가 방법.

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