KR20150106202A - 빅데이터 기법을 사용한 주변 위험차량 경고 방법 및 시스템 - Google Patents

빅데이터 기법을 사용한 주변 위험차량 경고 방법 및 시스템 Download PDF

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KR20150106202A
KR20150106202A KR1020140028409A KR20140028409A KR20150106202A KR 20150106202 A KR20150106202 A KR 20150106202A KR 1020140028409 A KR1020140028409 A KR 1020140028409A KR 20140028409 A KR20140028409 A KR 20140028409A KR 20150106202 A KR20150106202 A KR 20150106202A
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유병용
임성수
양석열
이철하
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현대자동차주식회사
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    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions

Abstract

본 발명은 최근의 무선통신 속도 및 데이터 저장/처리 용량이 기하급수적으로 늘어나면서 빠른 시간 안에 서버에서 대용량의 빅데이터를 취합하여 저장/가공한 후 의미있는 결과를 호스트에게 전송해주는 것이 가능해졌으므로, 이를 활용해 주행중인 다수 차량에 대한 빅데이터를 수집하여 차량 주행 중 주변 위험 차량에 대한 필요하고 정확한 경고 정보를 제공하여 안전 운전 환경을 제공할 수 있는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

Description

빅데이터 기법을 사용한 주변 위험차량 경고 방법 및 시스템{Method and System for Warning Neighbor Dangerous Vehicle using Big Data}
본 발명은 주변 위험차량 경고 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 특히 빅데이터 기법을 활용하여 차량 주행 중 주변 위험 차량에 대한 경고 정보를 제공할 수 있는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 NHTSA(미국도로교통안전국)의 주의 분산 가이드라인 발표 등으로 인해서 각국 및 자동차 OEM 에서 운전 중 주의분산 관련 많은 연구가 진행 중이다. 기존 운전 중 주의분산 관련 연구의 방향은 차량 1대를 기반으로 행해지고 있으며, 여기서는 주행 CAN 데이터 및 모니터링 센서 신호 등을 분석하여, 해당 차량의 운전자가 정상적으로 운전하는지 아니면 부주의 또는 주의분산 운전을 하는지 검출하는 방법을 제안한다. 예를 들어, 기존의 시스템에서 차량 1대에 대한 소정 시간 동안의 주행 데이터에 대한 초기 학습을 수행하고, 구축된 수학적 모델에 기초하여 초기 학습 데이터와 주행 중의 해당 주행 데이터를 비교 분석하여 부주의 또는 주의분산을 판단하고 운전자의 차량 주행에 활용할 수 있도록 하는 경우가 있다.
최근 들어서는 여러 차량에서 동시에 무선망들을 사용하여 대량의 데이터 전송이 가능해지면서 더욱 운전에 도움이 되며 편리한 서비스가 가능해지게 되었다. 그러나 아직까지 이러한 대량의 데이터를 활용하여 차량 운전 중 주의분산 관련한 경고 정보를 제공할 수 있는 방법에 대하여는 연구가 활발하지 못한 실정이다.
국내공개특허 제 10-2009-0027853호 (2009.03.18 공개)
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은, 최근의 무선통신 속도 및 데이터 저장/처리 용량이 기하급수적으로 늘어나면서 빠른 시간 안에 서버에서 대용량의 빅데이터를 취합하여 저장/가공한 후 의미있는 결과를 호스트에게 전송해주는 것이 가능해졌으므로, 이를 활용해 주행중인 다수 차량에 대한 빅데이터를 수집하여 차량 주행 중 주변 위험 차량에 대한 필요하고 정확한 경고 정보를 제공하여 안전 운전 환경을 제공할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 데 있다.
먼저, 본 발명의 특징을 요약하면, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의일면에 따른 네트워크 상의 서버에서 주행 중인 차량에 대한 정보를 수집하여 주변 위험차량을 알리기 위한 위험차량 경고 방법은, 주행 중인 차량의 단말로부터 차량 주행 정보를 수집하여 구분되어 구획된 각 도로 구간별로 차량 주행 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계; (B)상기 데이터베이스를 참조하여 동일 도로 구간에서의 차량들의 차량 주행 정보를 분석하여 위험 주행 차량 존재 여부를 판단하는 단계; 및 (C)상기 판단의 결과에 따라 위험 주행 차량에 대한 정보를 차량의 단말로 전송하는 단계를 포함한다.
상기 (A) 단계에서, 구분되어 구획된 상기 각 도로 구간은, 도로 곡률, 위치별 주행 차선, 또는 동일 주행 차선에서의 교통 흐름을 반영하여 구획되어 있는 것을 특징으로 한다.
상기 (A) 단계에서, 상기 차량 주행 정보는, 상기 차량의 단말에 대한 고유 식별자 및 위치 정보 이외에 조향 정보, 차량 속도 정보, 페달 조작 정보, 또는 RPM(revolution per minute) 정보를 포함한다.
상기 (B) 단계에서, 조향 정보 중 도로 구간의 영향이 제거된 정보의 변동을 임계치와 비교하는 과정, 소정 시간 동안의 조향 정보의 변동 분포를 정상적인 조향 정보의 변동 분포와 비교하는 과정, 또는 차량 속도 정보, 페달 조작 정보, RPM(revolution per minute) 정보, 저크, 또는 선행 차량과의 상대 거리나 상대 속도를 분석하는 과정을 수행하여 위험 주행 차량의 존재 여부를 판단할 수 있다.
상기 (C) 단계에서, 상기 위험 주행 차량에 대한 정보는, 상기 차량의 단말에 표시하기 위한 차량 위치 정보, 소정 시간 동안의 해당 차량 추적 정보, 차량 속도 정보, 경고 메시지, 또는 경고음 출력을 위한 정보를 포함할 수 있다.
그리고 본 발명의 다른 일면에 따른 주행 중인 차량에 대한 정보를 수집하여 주변 위험차량을 알리기 위한 네트워크 상의 위험차량 경고 서버는, 주행 중인 차량의 단말로부터 차량 주행 정보를 수집하여 구분되어 구획된 각 도로 구간별로 차량 주행 정보를 데이터베이스에 저장하는 빅데이터 수집부; 상기 데이터베이스를 참조하여 동일 도로 구간에서의 차량들의 차량 주행 정보를 분석하여 위험 주행 차량 존재 여부를 판단하는 위험 주행 판단부; 및 상기 판단의 결과에 따라 위험 주행 차량에 대한 정보를 차량의 단말로 전송하는 경고부를 포함할 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기법을 사용한 주변 위험차량 경고 방법 및 시스템에 따르면, 다량의 빅데이터를 서버에서 수집하여 일괄 처리 후 운전자에게 안전 운전에 필요한 정보만 전송할 수 있으며, 현재 운전 시점에서의 차량 주행 관련 정보의 비교를 통한 경고 정확성을 증대시킬 수 있고, 주변 차량에 대한 차등적 경고 서비스를 제공하여 안전한 주행 환경을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기법을 사용한 주변 위험차량 경고 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기법을 사용한 주변 위험차량 경고 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 도 2의 구분되어 구획된 각 도로 구간의 설정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 2의 도로 곡률에 따라 구분되어 구획된 도로 구간의 설정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 2의 조향 정보의 HPF 필터링을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 2의 조향 정보의 변동 분포를 설명하기 위한 도면이다.
도 7a내지 도 7d은 위험 주행 차량에 대한 예시들을 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 대해서 자세히 설명한다. 이때, 각각의 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타낸다. 또한, 이미 공지된 기능 및/또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 이하에 개시된 내용은, 다양한 실시 예에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분이 중점적으로 설명하며, 그 설명의 요지를 흐릴 수 있는 요소들에 대한 설명은 생략한다.
또한 도면의 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시될 수 있다. 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니며, 따라서 각각의 도면에 그려진 구성요소들의 상대적인 크기나 간격에 의해 여기에 기재되는 내용들이 제한되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기법을 사용한 주변 위험차량 경고 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기법을 사용한 주변 위험차량 경고 시스템은, 주행 중인 차량(예, 스용차, 택시, 트럭 등)에 대한 정보를 수집하여 주변 위험차량을 알리기 위한 네트워크 상의 위험차량 경고 서버(100)를 포함한다.
여기서, 위험차량 경고 서버(100)는 인터넷(WiBro, WiFi 등), 이동통신망(WCDMA, LTE 등) 등 다양한 네트워크를 통해 차량의 단말로부터 주행 중인 차량 대한 정보를 수집한다. 차량의 단말은 차량 주행 중에 관련 정보, 예를 들어, 차량의 센서로부터의 감지 정보나, CAN(Controller Area Network) 정보에 기초한 필요 정보를 전송하고 위험차량 경고 서버(100)로부터 필요한 정보를 수신할 수 있는 전자 장치로서, 차량에 장착된 전용 단말일 수도 있고, HMI(Human Machine Interface)로서 차량의 내비게이션 단말이나 운전자의 스마트폰 등 각종 휴대 단말일 수도 있다.
도 1과 같이, 위험차량 경고 서버(100)는 빅데이터 수집부(110), 위험 주행 판단부(120), 경고부(130)를 포함할 수 있으며, 내부 또는 외부에서 연동하는 차량 주행 정보 데이터베이스(150)를 더 포함할 수 있다.
빅데이터 수집부(110)는 위와 같은 주행 중인 차량의 단말로부터 차량 주행 정보를 수집하여 구분되어 구획된 각 도로 구간별로 차량 주행 정보를 데이터베이스(150)에 저장 관리한다.
위험 주행 판단부(120)는 데이터베이스(150)에 수집되는 차량 주행 정보를 참조해, 동일 도로 구간에서의 차량들의 차량 주행 정보를 분석하여 위험 주행 차량 존재 여부를 판단한다.
경고부(130)는 위와 같은 위험 주행 판단부(120)의 판단의 결과에 따라 위험 주행 차량에 대한 정보를 전송하여 해당 구간의 차량의 단말에 표시될 수 있도록 한다.
이와 같이 본 발명에서는 최근의 무선통신 속도 및 데이터 저장/처리 용량이 기하급수적으로 늘어나면서 빠른 시간 안에 서버에서 대용량의 빅데이터를 취합하여 저장/가공한 후 의미있는 결과를 호스트에게 전송해주는 것이 가능해졌음을 이용하여, 도로를 주행중인 다수 차량에 대한 빅데이터를 수집하여 차량 주행 중 주변 위험 차량에 대한 필요하고 정확한 경고 정보를 제공하여 안전 운전 환경을 제공할 수 있도록 하였다. 하기하는 바와 같이 본 발명의 빅데이터 기법을 사용한 주변 위험차량 경고 서버(100)에서는, 다량의 빅데이터를 수집하여 일괄 처리 후 운전자에게 안전 운전에 필요한 정보만 전송할 수 있으며, 현재 운전 시점에서의 차량 주행 관련 정보의 비교를 통한 경고 정확성을 증대시킬 수 있고, 주변 차량에 대한 차등적 경고 서비스를 제공하여 안전한 주행 환경을 제공할 수 있도록 하였다.
이하 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기법을 사용한 주변 위험차량 경고 시스템의 동작을 좀 더 자세히 설명한다.
먼저, 위험차량 경고 서버(100)의 데이터베이스(150)에 도 3과 같이 구분되어 구획된 각 도로 구간의 차량 주행 정보를 수집하기 위하여, 미리 서비스에 필요한 각 지역(또는 전국)의 도로 곡률에 따라 구획된 각 도로 구간의 정보가 설정되어 있으며(S110), 다만, 위치별 주행 차선(버스 전용차로 포함)이 더 구분되어 각 도로 구간의 정보가 설정되어 있을 수 있다(S110). 또한, 동일 주행 차선에서도 교통 흐름에 따라 도로 구간이 구분될 필요가 있으므로, 동일 주행 차선에서 교통 흐름이 동일한가 여부에 따라(S130) 교통 흐름이 다른 구간들을 서로 구분하여 각 도로 구간의 정보가 설정되어 있을 수 있다(S131). 위와 같은 각 도로 구간의 정보에는 미리 측정된 GPS(Global Positioning System) 측위 정보(예, 위도, 경도, 높이 등)와 함께 설정되어 관리될 수 있다. 이와 같이 구분된 도로 구간의 정보는 소정의 도로 상태 측정 시스템, 측위 시스템 등 필요한 장비를 이용하여 획득되고 제공될 수 있다.
위에서 도로 곡률은 도 4와 같이 차량의 현재 주행 방향의 전방이 우측 또는 좌측으로 곡선 도로인지 여부에 따라 +, - 값으로 구분될 수 있으며, 그 곡선의 각도에 따른 해당 크기와 함께 도로 구간의 정보가 설정되어 구분될 수 있다.
또한, 위치별(예, GPS 측위 정보) 주행 차선(버스 전용차로 포함)은 1차선, 2차선, 3차선..등으로 구분될 수 있으며, 버스 전용차로가 있는 경우에는 별도의 식별자와 함께 도로 구간의 정보가 설정되어 구분될 수 있다.
또한, 위와 같은 차선 구분에 있어서 동일 주행 차선에서도 교통 흐름(예, 정체/비정체 구간, 또는 속도 임계치로 구분)에 따라 도로 구간이 구분될 필요가 있으므로, 각 차선에서의 복수의 차량들의 평균 주행 속도를 주기적으로(예, 10초)산출하여 소정의 임계치에 따라 도로 구간의 정보가 설정되어 구분될 수 있다. 예를 들어, 평균 주행 속도 40kph(km/h)를 기준으로 정체/비정체 구간으로 구분할 수도 있으며, 평균 주행 속도 10kph 미만, 10kph 이상 ~ 30kph 미만, 30kph 이상 ~ 50kph 미만,..등 복수의 임계치로 속도를 구분하여 도로 구간의 정보가 설정되어 구분되도록 할 수도 있다.
이와 같이, 도로 곡률, 위치별 주행 차선(버스 전용차로 포함), 또는 동일 주행 차선에서의 교통 흐름을 반영하여 구획된 각 도로 구간을 주행하는 차량은, 위와 같은 차량의 단말에서, 차량의 센서로부터의 감지 정보나, CAN 정보에 기초하여, 조향 정보, 차량 속도 정보, 페달 조작 정보, 또는 RPM(revolution per minute) 정보(예, 엔진 또는 전기차모터) 등 차량 주행과 관련된 정보를 취득할 수 있으며(S132), 차량의 단말에 대한 고유 식별자 및 위치 정보 등과 함께 해당 차량 주행 정보를 전송할 수 있다(S140). 이에 따라 위험차량 경고 서버(100)의 빅데이터 수집부(110)는 주행 중인 차량의 단말로부터 위와 같은 차량 주행 정보를 수집하며, 위와 같이 구분되어 구획된 각 도로 구간별로 차량 주행 정보를 데이터베이스(150)에 저장 관리할 수 있다.
한편, 위험 주행 판단부(120)는 데이터베이스(150)에 수집되는 차량 주행 정보를 참조해, 동일 도로 구간에서의 차량들의 차량 주행 정보를 분석하여 위험 주행 차량 존재 여부를 판단한다(S150~S170).
예를 들어, 위험 주행 판단부(120)는 조향 정보 중 도로 구간의 영향이 제거된 정보의 변동을 임계치와 비교하는 과정을 수행하여 주의 분산 운전자가 운행하는 위험 주행 차량의 존재 여부를 판단할 수 있다(S150). 예로서, 도 5의 (a)와 같이 입력되는 도로 구간의 곡률 등 도로 구간의 영향이 그대로 반영된 조향 정보를 그대로 이용하지 않고, 이에 HPF(High Pass Filter)를 이용한 필터링을 수행하여 저주파 노이즈를 제거함으로써 도 5의 (b)와 같이 도로 구간의 영향이 제거된 조향 정보의 변동(예, 표준편차의 변동)을 임계치와 비교할 수 있다. 이에 따라 횡방향 주의 분산 운전자가 운행하는 위험 주행 차량 여부를 판단할 수 있다.
또한, 예를 들어, 위험 주행 판단부(120)는 소정 시간 동안의 조향 정보의 변동 분포를 정상적인 조향 정보의 변동 분포와 비교하는 과정을 수행하여 차선 변경이나 차선 치우침에 대한 부주의 운전자가 운행하는 위험 주행 차량의 존재 여부를 판단할 수 있다(S160). 예로서, 도 6의 (a)와 같이 정상적인 차선 변경 시의 조향 정보의 변동 분포 히스토그램과 도 6의 (b)와 같은 해당 차량의 조향 정보의 변동 분포 히스토그램을 비교하여, 산출한 유사도가 임계치 이하인 경우에 차선 변경이나 차선 치우침에 대한 부주의 운전자가 운행하는 위험 주행 차량 여부를 판단할 수 있다.
또한, 예를 들어, 위험 주행 판단부(120)는 차량 속도 정보, 페달 조작 정보, RPM(revolution per minute) 정보, 저크, 또는 선행 차량과의 상대 거리나 상대 속도를 분석하는 과정을 수행하여 빈번한 가감속 성향이 있는 불량 운전자가 운행하는 위험 주행 차량의 존재 여부를 판단할 수도 있다(S170). 예를 들어, 차량 속도 정보에 따라 차량의 평균 속도나 가속도의 변동성이나, 페달 조작 정보에 따라 가감속 페달의 조작 빈도, RPM 정보에 따른 그 평균값의 변화값, 차량 속도 정보로부터 추정되는 저크(jerk)(가속도 미분), 선행 차량과의 상대 거리(예, 위치 정보로 추정 가능)나 상대 속도(예, 차량 속도 정보로 추정가능)를 임계치와 비교하는 분석 등을 수행함으로써, 불량 운전자가 운행하는 위험 주행 차량의 존재 여부를 판단할 수 있다.
이와 같은 위험 주행 판단부(120)는 위와 같은 조향 정보의 변동이나 그 분포의 분석 또는 차량 속도 정보, 페달 조작 정보, RPM 정보, 저크, 또는 선행 차량과의 상대 거리나 상대 속도의 분석 등을 하나 이상 조합하여 위험 주행 차량의 존재 여부를 판단할 수 있다.
도 7a내지 도 7d은 위험 주행 차량에 대한 예시들을 설명하기 위한 도면이다.
도 7a는, 선행 차량과 차간 거리의 여유가 없는 10의 위치에 있는 차량을 나타낸 경우로서, 선행 차량과 대비하여 가속도나 상대 거리의 분석 결과, 기준치 이하의 상대 거리로 접근한 해당 차량이 위험 주행 차량으로 판정된 경우를 나타낸다.
도 7b는, 차량이 21, 22, 23의 위치로 차선 변경하는 경우로서, 조향 정보의 변동 분포와 차량 가속도에 대한 분석으로, 주변 차량에 비교하여 가속도 평균이나 조향이나 그 변동 표준편차 등이 기준치 이상으로서, 급차선 변경하는 위험 주행 차량으로 판정된 경우를 나타낸다.
도 7c는, 차량이 31, 32, 33 위치로 지그재그 이동하는 경우로서, 조향 정보의 변동 분포와 차량 가속도, 또는 차선 변경이나 치우침에 대한 분석을 통하여, 주변 차량에 비교하여, 가속도 평균이나 조향이나 그 변동 표준편차 등이 기준치 이상이고 차선 치우침을 반복적으로(장기간 주기적으로 반복) 발생시킨 경우로서, 졸음/피로 운전하는 위험 주행 차량으로 판정된 경우를 나타낸다.
도 7d는, 차량이 31, 32, 33 위치로 차선에 치우쳐 이동하는 경우로서, 조향 정보의 변동 분포와 차량 가속도, 또는 차선 변경이나 치우침에 대한 분석을 통하여, 주변 차량에 비교하여, 가속도 평균이나 조향이나 그 변동 표준편차 등이 기준치 이상이고 차선 치우침을 반복적으로(단기간 여러 번 반복) 발생시킨 경우로서, 주의 분산 운전자가 운전하는 위험 주행 차량으로 판정된 경우를 나타낸다.
한편, 위와 같이 위험 주행 판단부(120)가 위험 주행 차량를 판단함에 따라(S180), 경고부(130)는 해당 위험 주행 차량에 대한 정보를 전송하여 해당 구간의 차량의 단말에 표시되도록 할 수 있다(S181).
여기서, 경고부(130)는 각 차량의 GPS 위치를 파악하여 해당 구간의 차량의 단말로 해당 위험 주행 차량에 대한 정보를 전송함으로써 해당 구간의 차량의 단말에 표시되도록 할 수도 있고, 또는 해당 위험 주행 차량에 대한 정보를 브로드캐스팅하여 해당 구간을 지나가는 차량의 단말이 해당 위험 주행 차량에 대한 정보를 복조하여 단말에 표시하는 것도 가능하며, 기타 다양한 방식으로 차량 단말에 전송할 수 있다. 이와 같은 위험 주행 차량에 대한 정보에는, 차량 위치 정보(예, GPS 측위 정보), 소정 시간 동안의 해당 차량 추적 정보(예, 차량의 이동 상태별 위치 정보), 차량 속도 정보, 경고 메시지(예, 위험 차량이 전/후/좌/우에 있음을 알리는 문자), 또는 경고음 출력을 위한 정보(예, 스피커 출력을 제어하는 신호) 등이 포함될 수 있다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
위험차량 경고 서버(100)
빅데이터 수집부(110)
위험 주행 판단부(120)
경고부(130)
차량 주행 정보 데이터베이스(150)

Claims (6)

  1. 네트워크 상의 서버에서 주행 중인 차량에 대한 정보를 수집하여 주변 위험차량을 알리기 위한 위험차량 경고 방법에 있어서,
    (A)주행 중인 차량의 단말로부터 차량 주행 정보를 수집하여 구분되어 구획된 각 도로 구간별로 차량 주행 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계;
    (B)상기 데이터베이스를 참조하여 동일 도로 구간에서의 차량들의 차량 주행 정보를 분석하여 위험 주행 차량 존재 여부를 판단하는 단계; 및
    (C)상기 판단의 결과에 따라 위험 주행 차량에 대한 정보를 차량의 단말로 전송하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험차량 경고 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (A) 단계에서,
    구분되어 구획된 상기 각 도로 구간은, 도로 곡률, 위치별 주행 차선, 또는 동일 주행 차선에서의 교통 흐름을 반영하여 구획되는 것을 특징으로 하는 위험차량 경고 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (A) 단계에서,
    상기 차량 주행 정보는, 상기 차량의 단말에 대한 고유 식별자 및 위치 정보 이외에 조향 정보, 차량 속도 정보, 페달 조작 정보, 또는 RPM(revolution per minute) 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험차량 경고 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 (B) 단계에서,
    조향 정보 중 도로 구간의 영향이 제거된 정보의 변동을 임계치와 비교하는 과정,
    소정 시간 동안의 조향 정보의 변동 분포를 정상적인 조향 정보의 변동 분포와 비교하는 과정, 또는
    차량 속도 정보, 페달 조작 정보, RPM(revolution per minute) 정보, 저크, 또는 선행 차량과의 상대 거리나 상대 속도를 분석하는 과정
    을 수행하여 위험 주행 차량의 존재 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 위험차량 경고 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 (C) 단계에서,
    상기 위험 주행 차량에 대한 정보는, 상기 차량의 단말에 표시하기 위한 차량 위치 정보, 소정 시간 동안의 해당 차량 추적 정보, 차량 속도 정보, 경고 메시지, 또는 경고음 출력을 위한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험차량 경고 방법.
  6. 주행 중인 차량에 대한 정보를 수집하여 주변 위험차량을 알리기 위한 네트워크 상의 위험차량 경고 서버에 있어서,
    주행 중인 차량의 단말로부터 차량 주행 정보를 수집하여 구분되어 구획된 각 도로 구간별로 차량 주행 정보를 데이터베이스에 저장하는 빅데이터 수집부;
    상기 데이터베이스를 참조하여 동일 도로 구간에서의 차량들의 차량 주행 정보를 분석하여 위험 주행 차량 존재 여부를 판단하는 위험 주행 판단부; 및
    상기 판단의 결과에 따라 위험 주행 차량에 대한 정보를 차량의 단말로 전송하는 경고부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험차량 경고 서버.
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