KR20150084250A - 차량 센싱 장치 기반 안전운전 성향정보를 반영한 자동차 보험료 산출 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 보험료 산출 방법에 관한 것으로서, 운전자의 안전운전 성향을 평가하여 이를 보험료 산출에 반영하는 방법에 대한 것이다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 운전자의 안전운전 성향정보를 이용한 보험료 산출 방법에 있어서, 차량의 ECU를 통해 수집되는 ECU 기반 차량정보 및 차량에 설치된 센싱장치를 통해 수집되는 차량정보를 수신하는 단계, 상기 수신된 차량정보를 이용하여 운전자의 안전운전 성향정보를 생성하는 단계 및 상기 생성된 안전운전 성향정보를 이용하여 결정된 자동차 운전보험 요율에 따라 보험료를 산정하는 단계를 포함하되, 상기 안전운전 성향정보는 ECU 기반 차량정보 및 차량에 설치된 센싱장치를 통해 수집되는 차량정보를 이용하여 계산된 공격형 운전 비율, 규정속도 준수 비율, 안전벨트 착용 비율, 신호위반 비율, 차선위반 비율, 전방차량간격 유지 비율, 및 운전행동 집중 비율 중 적어도 어느 하나 또는 그 조합을 이용하여 생성되는 차량 센싱 장치 기반 안전운전 성향정보를 반영한 자동차 보험료 산출 방법이 제공된다.
Description
본 발명은 보험료 산출 방법에 관한 것으로서, 운전자의 안전운전 성향을 평가하여 이를 보험료 산출에 반영하는 방법에 대한 것이다.
교통사고 발생의 주요 원인은 차량 요인(6~10%), 도로 환경요인(28~34%)보다는 주로 운전자의 인적 요인(94~95%) 때문에 발생하며, 이러한 교통사고로 인해 많은 인적 피해와 경제적 피해가 발생되고 있다. 따라서, 대부분의 교통사고 원인은 차량과 환경보다는 운전자의 인적 요인 때문에 발생하고 있으므로 운전자 인적 요인에 따른 교통사고를 줄이는 방법이 필요하다. 근래에는 교통사고를 줄이고 보다 안전한 운전을 위해 졸음 운전 감지 장치, 탈선경보, 차선유지 제어, 하이빔 자동제어, 앞차 추돌 경보, 교통 표지판 인식, 교통 신호등 인식, 보행자 인식 등 차량에 장착된 다양한 센싱장치를 활용한 첨단 주행보조 시스템 기술이 개발되고 있다. 이러한 센싱장치를 장착한 차량을 운전하는 운전자는 비장착 차량보다 사고에 노출될 수 있는 확률이 작고, 교통 사고가 감소되어 사회적 경제적 비용이 적게 발생할 수 있다. 따라서, 이러한 센싱장치들의 보조 기능을 이용하여 사고를 적게 내려고 노력하는 운전자를 더 많이 장려하기 위해서는 이들을 배려한 자동차 보험 서비스가 필요하다.
안전한 주행습관을 가진 운전자들은 난폭한 운전습관을 가진 운전자에 비해 사고노출비율이 적으므로, 이를 고려한 보험료 산정이 필요하다. 본 발명에서는 차량에 장착된 센싱장치를 통해 수집되는 운전자의 안전운전 성향정보를 활용하여 운전자의 안전운전을 유도할 수 있는 차량에 장착된 센싱장치 기반 안전운전 성향 판단 방법을 제공하고자 한다. 한편, 안전운전 성향을 보험료 산출에 반영하는 서비스 제공방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 운전자의 안전운전 성향정보를 이용한 보험료 산출 방법에 있어서, 차량의 ECU를 통해 수집되는 ECU 기반 차량정보 및 차량에 설치된 센싱장치를 통해 수집되는 차량정보를 수신하는 단계, 상기 수신된 차량정보를 이용하여 운전자의 안전운전 성향정보를 생성하는 단계 및 상기 생성된 안전운전 성향정보를 이용하여 결정된 자동차 운전보험 요율에 따라 보험료를 산정하는 단계를 포함하되, 상기 안전운전 성향정보는 ECU 기반 차량정보 및 차량에 설치된 센싱장치를 통해 수집되는 차량정보를 이용하여 계산된 공격형 운전 비율, 규정속도 준수 비율, 안전벨트 착용 비율, 신호위반 비율, 차선위반 비율, 전방차량간격 유지 비율, 및 운전행동 집중 비율 중 적어도 어느 하나 또는 그 조합을 이용하여 생성되는 차량 센싱 장치 기반 안전운전 성향정보를 반영한 자동차 보험료 산출 방법이 제공된다.
본 발명을 통하여 안전주행성향을 가진 운전자를 우대하여 보험료를 절감할 수 있는 보험서비스를 제공할 수 있고, 더 나아가 난폭한 운전자를 안전한 운전자로 변화시킬 수 있는 동기부여가 될 수 있다. 이를 통해 교통 사고 감소를 유도할 수 있어 사회적 경제적 손실을 줄일 수 있다.
이하에서, 본 발명은 첨부된 도면에 도시된 실시예를 참조하여 설명된다. 이해를 돕기 위해, 첨부된 전체 도면에 걸쳐, 동일한 구성 요소에는 동일한 도면 부호가 할당되었다. 첨부된 도면에 도시된 구성은 본 발명을 설명하기 위해 예시적으로 구현된 실시예에 불과하며, 본 발명의 범위를 이에 한정하기 위한 것은 아니다.
도 1은 안전운전 성향을 이용한 자동차 운전보험 요율을 결정하는데 사용되는 정보의 유형을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 안전운전 성향정보를 수집할 수 있는 시스템을 예시적으로 나타낸 구성도이다.
도 3은 운전자별 안전운전 성향정보를 이용하여 자동차 운전보험 요율을 산정하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 1은 안전운전 성향을 이용한 자동차 운전보험 요율을 결정하는데 사용되는 정보의 유형을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 안전운전 성향정보를 수집할 수 있는 시스템을 예시적으로 나타낸 구성도이다.
도 3은 운전자별 안전운전 성향정보를 이용하여 자동차 운전보험 요율을 산정하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 안전운전 성향을 이용한 자동차 운전보험 요율을 결정하는데 사용되는 정보의 유형을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 자동차 운전보험 요율 결정에 사용되는 안전운전 성향정보는 운전자 상태 정보(100), ECU 기반 차량정보(110), 센싱장치기반 운전 성향정보(120), 위치정보기반 운전정보(130)로 구성될 수 있다.
운전자 상태정보(100)는 운전자의 인적요인에 관련된 정보이다. 운전자 상태정보(100)는, 예를 들어, 건강지수, 음주 여부와 음주 수치, 주행중 휴대전화 사용 여부와 사용시간 등을 포함할 수 있다. 운전자 상태정보(100)는 다양한 경로를 통해 수집될 수 있다. 건강지수는 운전자의 의료기록으로부터 수집될 수 있으며, 음주 여부와 음주 수치는 차량에 설치된 음주측정기 또는 경찰의 단속기록으로부터 수집될 수 있다. 주행중 휴대전화 사용 여부와 사용시간은, 차량에 설치된 핸즈프리 시스템으로부터 수집될 수 있다.
ECU 기반 차량정보(110)는 차량 내부의 ECU를 통해 수집되는 차량정보이다. ECU 기반 차량정보(110)는, 예를 들어, 주행 거리, 주행 시간, 차량 속도, 차량 회전 횟수, 급가속 횟수, 급감속 회수, 안전벨트 착용여부 등을 포함할 수 있다. ECU 기반 차량정보(110)는 운전자의 운전형태에 관한 정보로서, 운전자의 안전운전 성향정보를 생성하는데 이용될 수 있다.
센싱장치기반 운전 성향정보(120)는 차량 내/외부에 설치되는 센싱장치를 통해 수집되는 차량정보이다. 교통사고의 발생원인인 운전자 인적 요인으로는 안전 운전 불이행, 과속, 안전 거리 미확보, 신호위반, 중앙선 침범, 교차로 운행방법 위반, 차로 위반 등을 예로 들 수 있고, 이를 방지하기 위해 다양한 센싱장치를 활용한 첨단 주행보조 시스템이 개발 되었다. 이러한 센싱장치를 장착하여 사고 위험을 줄이려 하는 운전자를 점차 증대해 나가려 노력하면 교통사고 비율이 감소할 뿐만 아니라, 심각한 피해의 교통사고 비율도 감소될 것으로 예상되고 있다. 센싱장치기반 운전 성향정보(120)는, 예를 들어, 신호 위반 정보, 정치 차선 위반 정보, 차선 이탈 정보 수집장치(LDWS: Lane Departure Warning System) 정보, 전방추돌정보 수집장치(FCWS: Front Collision Warning System) 정보 등을 포함할 수 있다. 센싱장치기반 운전 성향정보(120)는 차선위반, 안전벨트, 신호위반, 전방차량간 거리 등 운전자의 운전성향으로서, 운전자의 안전운전 성향정보를 생성하는데 이용될 수 있다.
위치정보기반 운전정보(130)는 차량에 설치된 GPS나 Gyro센서 등을 통해 수집되는 차량정보이다. 위치정보기반 운전정보(130)는 차량 위치를 파악하고 위험지역 운전비율을 분석하여 운전자의 안전운전 성향정보로서 이용될 수 있다.
도 2는 안전운전 성향정보를 수집할 수 있는 시스템을 예시적으로 나타낸 구성도이다.
도 2를 참조하면, 안정운전 성향정보는 운전자의 운전형태 및 운전성향으로부터 생성된다. 운전자의 운전형태 및 운전성향은 차량에 설치된 다양한 시스템으로부터 획득될 수 있다. 여기서, 차량에 설치된 시스템은 ECU 차량정보 수집장치, 차선 이탈 경보시스템, 전방차량 추돌 경보 시스템 등일 수 있다.
in-dash 차량 단말 또는 ICT 차량단말(250)은 운전자의 안전운전 성향정보를 수집하기 위해서는 차량 내부에 설치된다. 되는 in-dash 차량 단말 또는 ICT 차량단말(250)은 ECU 차량정보 수집장치(200), 차선 이탈 정보 수집장치(210), 전방추돌정보 수집장치(220), 기타 센싱 장치(230)와 유/무선으로 연결될 수 있다.
ECU 차량정보 수집장치(200)는 OBD-II 인터페이스 등에 연결되어 차량속도, RPM, 브레이크 압력, indicator 작동 여부, 주행거리, 운행시간, 안전벨트 착용 정보 등을 수집한다.
차선이탈정보 수집 장치(210)는 영상으로 차선을 감지하여 인디케이터 동작 없이 차선을 지나가는지를 판단하여 차선이탈 정보를 수집한다.
전방추돌정보 수집장치(220)는 전방 차량 간의 간격을 검출하여 차량의 속도에 따라 충돌 가능성 여부를 판단한다.
기타 센싱 장치(230)는 차량의 전방 또는 후방에 설치된 거리 감지 센서 또는 카메라 등을 포함할 수 있다.
한편, in-dash 차량 단말 또는 ICT 차량단말(250)은 도로의 신호등(260)과 무선으로 통신하여 신호등 정보를 수신할 수 있다. in-dash 차량 단말 또는 ICT 차량단말(250)은 주행중인 차량이 교차로 등 신호등 주변을 통과할 때 수신한 신호등 정보를 이용하여 신호 위반 여부를 판단한다.
in-dash 차량 단말 또는 ICT 차량단말(250)에서 수집된 안전운전 성향정보는 운전자가 가입한 보험회사 시스템의 운전성향 DB(280)에 무선으로 전송 되거나, 운전자가 USB등에 옮겨 이를 인터넷 가능한 PC에서 보험사 서버로 upload할 수 있어야 한다. 여기서, ICT 단말은 무선 통신 기능을 내장된 스마트폰이나 태블릿과 같은 휴대 가능한 전자정보 처리장치일 수 있다.
도 3은 운전자별 안전운전 성향정보를 이용하여 자동차 운전보험 요율을 산정하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 3에 도시된 과정은 전자정보 처리장치, 예를 들어, 서버에 의해서 수행될 수 있다. 여기서, 서버는 각각의 목적에 부합하는 소프트웨어를 실행하기 위한 하나 이상의 프로세서와 메모리를 구비한다. 추가적으로, 서버는 내장 또는 외장 저장장치를 포함할 수 있으며, 저장장치는 전기적, 자기적, 또는 광학적으로 정보를 기록 및 재생할 수 있다. 한편, 서버는 같은 시스템에 속한 다른 서버 또는 통신망을 통해 다른 시스템에 속한 서버와 통신할 수 있다. 도 3의 설명에서 각 단계 또는 작업을 처리하는 주체를 시스템으로 표현하였지만, 실제로 모든 처리는 서버에 설치된 소프트웨어에 의한 명령을 수행하는 프로세서와 메모리에 의해 이루어질 수 있다.
자동차 보험회사의 시스템은 운전자의 동의 하에 수집된 운전성향 DB를 이용하여 보험료를 산정한다. 단계 310 내지 316은 순차적으로 또는 동시에 진행될 수 있다.
단계 310에서, 자동차 보험회사의 시스템은 in-dash 차량 단말 또는 ICT 차량단말(250)을 통해 수집된 안전운전 성향정보 중 차량의 속도, RPM, 브레이크 압력 등을 이용하여 공격형 운전 비율을 계산한다.
단계 311에서, 자동차 보험회사의 시스템은 in-dash 차량 단말 또는 ICT 차량단말(250)을 통해 수집된 안전운전 성향정보 중 차량 속도, 차량이 주행하는 위치정보, 도로 권고속도 정보를 이용하여 규정 속도 준수 비율을 계산한다.
단계 312에서, 자동차 보험회사의 시스템은 in-dash 차량 단말 또는 ICT 차량단말(250)을 통해 수집된 안전운전 성향정보 중 차량 정보 중 운전자와 동승자의 안전벨트 착용 여부를 센싱하여 안전벨트 착용 비율을 계산한다.
단계 313에서, 자동차 보험회사의 시스템은 in-dash 차량 단말 또는 ICT 차량단말(250)을 통해 수집된 안전운전 성향정보 중 신호 위반 정보를 분석하여 신호 위반 비율을 계산한다.
단계 314에서, 자동차 보험회사의 시스템은 in-dash 차량 단말 또는 ICT 차량단말(250)을 통해 수집된 안전운전 성향정보 중 차선 이탈 정보를 분석하여 차선위반 비율을 계산한다.
단계 315에서, 자동차 보험회사의 시스템은 in-dash 차량 단말 또는 ICT 차량단말(250)을 통해 수집된 안전운전 성향정보 중 전방차량 간격 정보를 분석하여 전방차량간격 유지 비율을 계산한다.
단계 316에서, 자동차 보험회사의 시스템은 in-dash 차량 단말 또는 ICT 차량단말(250) 및/또는 경찰의 단속정보를 통해 수집된 안전운전 성향정보 중 음주 상태 정보와 휴대폰 이용 정보 등을 분석하여 운전행동 집중 비율을 계산한다.
단계 320에서, 자동차 보험회사의 시스템은 단계 310 내지 단계 316에서 계산된 공격형 운전 비율, 규정속도 준수 비율, 안전벨트 착용 비율, 신호위반 비율, 차선위반 비율, 전방차량간격 유지 비율, 운전행동 집중 비율을 이용하여 운전자의 운전유형을 결정한다. 이후 자동차 보험회사 시스템은 결정된 운전유형에 따른 자동차 운전보험 요율을 결정한다.
단계 330에서, 자동차 보험회사의 시스템은 결정된 운전유형에 따른 자동차 운전보험 요율을 이용하여 보험료를 산정한다. 보험료는 보험에 가입되는 차량에 대한 정보, 예를 들어, 차량 잔존가치, 사고이력, 보험 가입기간, 자기분담금 등과 같이 보험 가입 정보 및/또는 특약 사항에 따라 운전자마다 다르게 산출될 수 있다. 여기에, 결정된 운전유형에 따른 자동차 운전보험 요율이 더 고려되어 보험료가 산정될 수 있다.
단계 340에서, 자동차 보험회사의 시스템은 산정된 보험료를 운전자에게 안내한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타나며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 운전자 상태
110: ECU 기반 차량정보
120: 센싱장치기반 운전성향정보
130: 위치정보 기반 운전정보
200: ECU 차량정보 수집장치
210: 차선이탈정보 수집장치
220: 전방추돌정보 수집장치
230: 기타 센싱장치
240: 유선 또는 무선 연결
250: in-dash 차량 단말 또는 ICT 단말
260: 신호등 정보
270: 보험회사 시스템의 운전성향 DB
110: ECU 기반 차량정보
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Claims (1)
- 운전자의 안전운전 성향정보를 이용한 보험료 산출 방법에 있어서,
차량의 ECU를 통해 수집되는 ECU 기반 차량정보 및 차량에 설치된 센싱장치를 통해 수집되는 차량정보를 수신하는 단계;
상기 수신된 차량정보를 이용하여 운전자의 안전운전 성향정보를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 안전운전 성향정보를 이용하여 결정된 자동차 운전보험 요율에 따라 보험료를 산정하는 단계를 포함하되,
상기 안전운전 성향정보는 ECU 기반 차량정보 및 차량에 설치된 센싱장치를 통해 수집되는 차량정보를 이용하여 계산된 공격형 운전 비율, 규정속도 준수 비율, 안전벨트 착용 비율, 신호위반 비율, 차선위반 비율, 전방차량간격 유지 비율, 및 운전행동 집중 비율 중 적어도 어느 하나 또는 그 조합을 이용하여 생성되는 차량 센싱 장치 기반 안전운전 성향정보를 반영한 자동차 보험료 산출 방법.
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