KR20160073113A - 주행 거리 예측 방법 및 모바일 단말 - Google Patents
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Abstract
모바일 단말에서 차량의 주행 거리를 예측하는 방법은 모바일 단말과 연동된 OBD 단말로부터 차량 데이터를 수신하는 단계, 수신한 차량 데이터에 기초하여 차량의 주행 상태 정보를 산출하는 단계, 모바일 단말과 OBD 단말의 연동이 해제된 이후에 재연동된 경우, 모바일 단말은 OBD 단말로부터 미연동 주행 구간에 대한 누적 주행 정보를 수신하는 단계 및 수신한 누적 주행 정보 및 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 상태 정보에 기초하여 미연동 주행 구간의 주행 거리를 예측하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 주행 거리 예측 방법 및 모바일 단말에 관한 것이다.
OBD(On Board Diagnostic) 단말이란 차량에 부착되어 자동차의 시동이 걸려질 때부터 각종 운행기록을 저장하거나 외부로 전송하는 장치를 말한다. OBD 단말은 배기가스 및 증발가스와 관련된 모든 시스템을 감시할 수 있으며, 감시하고 있는 시스템들에 고장이 발생할 경우, 계기판의 고장 지시등 또는 메시지를 통해 운전자에게 고장 메시지를 전달할 수 있다. 또한, OBD 단말은 사용자에게 고장 메시지를 전달함으로써, 적시에 소모품을 교체를 할 수 있도록 한다. 이러한 OBD 단말과 관련하여, 선행기술인 한국등록특허 제 10-143307호에는 차량 관리 및 진단 장치를 개시하고 있다.
OBD 단말은 차량 제조사에서 제조한 OBD 단말과 범용 OBD 단말 두 종류가 존재한다. OBD 단말을 통해 적시에 소모품을 교체하기 위해서는 차량의 전체 주행 거리를 파악하는 것이 기반이 되어야 하는데, 제조사 OBD 단말에는 메모리가 내장되어 있어 전체 주행 거리를 파악할 수 있지만, 범용 OBD 단말에는 메모리가 내장되어 있지 않아 차량의 전체 주행 거리를 파악하기 어려운 문제점이 존재한다.
일반적으로 OBD 연계 서비스는 모바일 단말과 범용 OBD 단말과의 연동된 주행 구간에 대해 전체 주행 거리를 제공하지만, OBD 연계 서비스를 이용하지 않은 주행 구간에 대해서도 차량의 주행 정보를 획득하여 전체 주행 거리를 예측할 수 있는 주행 거리 예측 방법 및 모바일 단말을 제공하고자 한다. 또한, 차량의 주행 정보를 제공하지 않는 범용 OBD 단말의 경우, 주유 정보를 이용하여 전체 주행 거리를 예측할 수 있는 주행 거리 예측 방법 및 모바일 단말을 제공하고자 한다. 전체 주행 거리의 예측을 통해 효율적으로 소모품 관리를 할 수 있도록 하는 방법 및 모바일 단말을 제공하고자 한다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는 상기 모바일 단말과 연동된 OBD 단말로부터 차량 데이터를 수신하는 단계, 상기 수신한 차량 데이터에 기초하여 상기 차량의 주행 상태 정보를 산출하는 단계, 상기 모바일 단말과 상기 OBD 단말의 연동이 해제된 이후에 재연동된 경우, 상기 모바일 단말은 상기 OBD 단말로부터 미연동 주행 구간에 대한 누적 주행 정보를 수신하는 단계 및 상기 수신한 누적 주행 정보 및 상기 미연동 주행 구간이전에 산출된 주행 상태 정보에 기초하여 상기 미연동 주행 구간의 주행 거리를 예측하는 단계를 포함하는 주행 거리 예측 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예는, 상기 모바일 단말과 연동된 OBD 단말로부터 차량 데이터를 수신하는 단계, 상기 수신한 차량 데이터에 기초하여 상기 차량의 주행 상태 정보를 산출하는 단계, 제 1 주행 구간에서 주입된 주유 정보와 관련된 제 1 문자 메시지를 수신하는 단계 및 상기 모바일 단말과 상기 OBD 단말이 재연동된 경우, 상기 주행 상태 정보 및 상기 제 1 문자 메시지에 포함된 결제 정보에 기초하여 제 1 주행 거리를 예측하는 단계를 포함하는 주행 거리 예측 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예는, 상기 모바일 단말과 연동된 OBD 단말로부터 차량 데이터를 수신하는 차량 데이터 수신부, 상기 수신한 차량 데이터에 기초하여 상기 차량의 주행 상태 정보를 산출하는 주행 상태 정보 산출부, 상기 모바일 단말과 상기 OBD 단말의 연동이 해제된 이후에 재연동된 경우, 상기 모바일 단말은 상기 OBD 단말로부터 미연동 주행 구간에 대한 누적 주행 정보를 수신하는 누적 주행 정보 수신부 및 상기 수신한 누적 주행 정보 및 상기 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 상태 정보에 기초하여 상기 미연동 주행 구간의 주행 거리를 예측하는 주행 거리 예측부를 포함하는 모바일 단말을 제공할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본 발명을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 일반적으로 OBD 연계 서비스는 모바일 단말과 범용 OBD 단말과의 연동된 주행 구간에 대해서만 주행 거리를 제공하지만, OBD 연계 서비스를 이용하지 않은 주행 구간에 대해서도 차량의 주행 정보를 획득하여 전체 주행 거리를 예측할 수 있는 주행 거리 예측 방법 및 모바일 단말을 제공할 수 있다. 또한, 차량의 주행 정보를 제공하지 않는 범용 OBD 단말의 경우, 주유 정보를 이용하여 전체 주행 거리를 예측할 수 있는 주행 거리 예측 방법 및 모바일 단말을 제공할 수 있다. 전체 주행 거리의 예측을 통해 효율적으로 소모품 관리를 할 수 있도록 하는 방법 및 모바일 단말을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 거리 예측 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주행 상태 정보를 도시한 화면의 예시이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주행 거리 예측 방법을 나타낸 순서도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 주행 거리 예측 방법을 나타낸 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주행 상태 정보를 도시한 화면의 예시이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주행 거리 예측 방법을 나타낸 순서도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 주행 거리 예측 방법을 나타낸 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 거리 예측 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 주행 거리 예측 시스템(1)은 범용 OBD 단말(110) 및 모바일 단말(120)을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 범용 OBD 단말(110) 및 모바일 단말(120)은 주행 거리 예측 시스템(1)에 의하여 제어될 수 있는 구성요소들을 예시적으로 도시한 것이다.
도 1의 주행 거리 예측 시스템(1)의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 모바일 단말(120)은 네트워크를 통해 범용 OBD 단말(110)와 연결될 수 있다.
네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예는, Wi-Fi, 블루투스(Bluetooth), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, LTE 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
범용 OBD(On Board Diagnosis) 단말(110)은 모바일 단말(120)과 연동된 경우, 차량 데이터를 모바일 단말(120)로 전송할 수 있다. 차량 데이터는 예를 들어, 차량의 주행 속도, 흡입 공기 온도, 흡입 공기량, 흡입 공기압, 냉각수 온도, 가상 엔진 부하, 엑셀 위치, 엔진 회전수 등을 포함할 수 있다.
범용 OBD 단말(110)은 모바일 단말(120)과 연동이 해제된 이후에 재연동된 경우, 미연동 주행 구간에 대한 누적 주행 정보를 모바일 단말(120)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 범용 OBD 단말(110)은 차량 내 ECU(Electronic Control Unit)로부터 엔진이 온(on)된 순간부터의 차량의 주행 시간 및 주행 속도를 수신하여, 라는 공식에 기초하여 미연동 구간에 대한 누적 주행 정보를 산출하고, 산출한 누적 주행 정보를 모바일 단말(120)로 전송할 수 있다. 이 때, 산출된 누적 주행 정보는 차량의 실제 주행 거리 및 차량의 공회전 거리를 포함할 수 있으며, 공회전 거리는 차량의 엔진이 온(on)된 상태에서의 속도가 0인 구간의 거리를 나타낼 수 있다.
모바일 단말(120)은 모바일 단말(120)과 연동된 범용 OBD 단말(110)로부터 차량 데이터를 수신하고, 수신한 차량 데이터에 기초하여 차량의 주행 상태 정보를 산출할 수 있다. 주행 상태 정보는 예를 들어, 차량의 평균 연비, 주행 거리, 주행 시간, 주행 상태 비율 등을 포함할 수 있으며, 주행 상태 비율은 차량의 실제 주행 비율과 공회전 비율을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 모바일 단말(120)은 모바일 단말(120)과 범용 OBD 단말(110)의 연동이 해제된 이후에 재연동된 경우, 모바일 단말(120)은 범용 OBD 단말(110)로부터 미연동 주행 구간에 대한 누적 주행 정보를 수신하고, 수신한 누적 주행 정보 및 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 상태 정보에 기초하여 미연동 주행 구간의 주행 거리를 예측할 수 있다. 누적 주행 정보는 차량의 엔진이 온(on)된 순간부터의 차량의 주행 속도 및 주행 시간에 기초하여 생성된 주행 거리를 포함할 수 있다. 이 때, 누적 주행 정보는 차량의 실제 주행 거리 및 공회전 거리를 포함하므로 실제 주행 거리보다 더 먼 거리를 나타낼 수 있다. 따라서, 모바일 단말(120)은 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 상태 정보에 기초하여 실제 주행 비율을 예측함으로써 미연동 주행 구간의 주행 거리를 예측할 수 있다.
다른 실시예에서, 모바일 단말(120)은 모바일 단말(120)과 범용 OBD 단말(110)의 연동이 해제된 이후에 재연동된 경우, 모바일 단말(120)은 미연동 구간 중에 수신한 주유 정보와 관련된 문자 메시지에 포함된 결제 정보와 차량의 주행 상태 정보에 기초하여 주행 거리를 예측할 수 있다. 결제 정보는 미연동 구간에서 차량에 주입된 주유에 대한 주유 금액 및 평균 단가를 포함할 수 있다. 예를 들어, 모바일 단말(120)은 라는 공식을 이용하여 미연동 구간의 주행 거리를 예측할 수 있다.
모바일 단말(120)은 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 거리와 미연동 주행 구간의 거리를 누적하여 전체 주행 거리를 산출하고, 산출된 전체 주행 거리를 디스플레이에 표시할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 모바일 단말(120)은 차량 데이터 수신부(210), 주행 상태 정보 산출부(220), 누적 주행 정보 수신부(230), 주행 거리 예측부(240), 전체 주행 거리 산출부(250) 및 표시부(260)를 포함할 수 있다. 이하에서는, 범용 OBD 단말(110)을 OBD 단말(110)로 칭하도록 하겠다.
우선, 모바일 단말(120)과 OBD 단말(110)이 연동된 경우에 대해서 먼저 설명하도록 하겠다.
차량 데이터 수신부(210)는 모바일 단말(120)과 연동된 OBD 단말(110)로부터 차량 데이터를 수신할 수 있다. 이 때, 차량 데이터 수신부(210)는 OBD 단말(110)로부터 차량 데이터를 실시간으로 수신할 수 있다. 차량 데이터는 예를 들어, 차량의 주행 속도, 흡입 공기 온도, 흡입 공기량, 흡입 공기압, 냉각수 온도, 가상 엔진 부하, 엑셀 위치, 엔진 회전수 등을 포함할 수 있다.
주행 상태 정보 산출부(220)는 수신한 차량 데이터에 기초하여 차량의 주행 상태 정보를 산출할 수 있다. 주행 상태 정보와 관련해서는 도 3을 통해 상세히 설명하도록 하겠다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주행 상태 정보를 도시한 도면이다. 도 3을 참조하면, 주행 상태 정보는 예를 들어, 종합 점수(310), 차량의 평균 연비(320), 주행 거리(330), 주행 시간(340), 주행 상태 비율(350) 등을 포함할 수 있다.
종합 점수(310)는 운전자가 차량을 얼마나 경제적 및 효율적으로 운전하였는 지를 나타내는 것으로, 예를 들어, 운전자는 종합 점수(310)를 '49'점의 획득을 통해 복수의 운전자 중 125등을 하였음을 나타낼 수 있다.
평균 연비(320)는 자동차의 단위 연료당 주행 거리의 비율에 대한 평균을 나타낸 것이며, 예를 들어, '14.72 km/L'로 표시될 수 있다.
주행 거리(330)는 수신한 차량 데이터에 포함된, 예를 들어, "Distance traveled since codes cleared" 값을 통해 차량의 주행 속도 및 주행 시간에 기초하여 산출될 수 있으며, 예를 들어, '610.19km'와 같이 표시될 수 있다. 이 때, 산출된 주행 거리(330)는 최소값인 '0'부터 최대값인 '65,535'km까지 기록될 수 있으며, 주행 거리(330)가 '65,535'km까지 도달한 경우, 주행 거리(330)는 '0'으로 리셋되어 기록될 수 있다.
주행 시간(340)은 차량이 주행한 시간을 누적 기록한 것으로, 예를 들어, '18h 40m'로 표시될 수 있다.
주행 상태 비율(350)은 실제 주행 비율과 공회전 비율을 포함할 수 있다. 실제 주행 비율은 차량의 속도에 기초하여 경제, 일반, 저속 과속 등을 포함할 수 있으며, 예를 들어, 실제 주행 비율은 전체 주행 상태 비율에서 '74.1%'를 차지할 수 있다. 공회전 비율은 차량의 주행 상태 중 엔진이 온(on)된 상태에서, 속도가 '0'인 상태의 비율을 나타내며, 예를 들어, 공회전 비율은 전체 주행 상태 비율에서 '25.9%'를 차지할 수 있다.
다시 도 2로 돌아와서, 표시부(260)은 모바일 단말(120)과 OBD 단말(110)이 연동된 경우, 산출된 주행 상태 정보를 실시간으로 디스플레이에 표시할 수 있다.
여기서, 모바일 단말(120)과 OBD 단말(110)의 연동이 해제된 후, 재연동되었다고 가정하자. 일반적으로, 모바일 단말(120)은 OBD 단말(110)과의 연동이 해제된 구간에 대해서는 주행 거리를 파악할 수 없으나, 본 발명은 모바일 단말(120)이 OBD 단말(110)과의 연동이 해제된 구간에 대해서도 주행 거리를 예측하여 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 누적 주행 정보 수신부(230)는 모바일 단말(120)과 OBD 단말(110)의 연동이 해제된 이후에 재연동된 경우, OBD 단말(110)로부터 미연동 주행 구간에 대한 누적 주행 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 누적 주행 정보는 OBD 단말(110)에서 차량 내 ECU(Electronic Control Unit)로부터 엔진이 온(on)된 순간부터의 차량의 주행 시간 및 주행 속도를 수신하여, 라는 공식에 기초하여 미연동 구간에 대한 주행 거리가 산출된 것으로, 이는 차량의 실제 주행 거리뿐만 아니라 차량의 공회전 거리도 포함할 수 있다. 이 때, 공회전 거리는 차량의 엔진이 온된 상태에서, 속도가 '0'인 구간의 거리를 나타낼 수 있다.
주행 거리 예측부(240)는 수신한 누적 주행 정보 및 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 상태 정보에 기초하여 미연동 주행 구간의 주행 거리를 예측할 수 있다. 누적 주행 정보는 차량의 실제 주행 거리와 차량의 공회전 거리를 포함함으로써, 차량의 실제 주행 거리 보다 더 많은 거리를 나타내므로, 주행 거리 예측부(240)는 누적 주행 정보와 이전에 산출된 주행 상태 정보 중 실제 주행 비율을 이용하여 미연동 주행 구간의 주행 거리를 예측할 수 있다. 이 때, 실제 주행 비율은 전체 주행 상태 비율 중 공회전 비율이 제외된 것일 수 있다. 예를 들어, 주행 거리 예측부(240)는 누적 주행 정보와 실제 주행 비율인 74.5%를 이용하여 연산함으로써, 미연동 주행 구간의 주행 거리를 예측할 수 있다.
전체 주행 거리 산출부(250)는 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 거리와 미연동 주행 구간의 주행 거리를 누적하여 전체 주행 거리를 산출할 수 있다. 예를 들어, 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 거리가 '610.19km'이고, 미연동 주행 구간에서 산출된 주행 거리가 '15km'이면, 전체 주행 거리 산출부(250)는 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 거리인 '610.19km'와 미연동 주행 구간에서 산출된 주행 거리인 '15km'를 합산하여 '625.19km'라는 전체 주행 거리를 산출할 수 있다.
다른 실시예에서, OBD 단말(110)이 차량의 누적 주행 정보를 제공하지 않는 OBD 단말(110)이라고 가정하자. 이 때, 모바일 단말(120)은 주유 결제 정보를 이용하여 차량의 전체 주행 거리를 산출할 수 있다.
모바일 단말(120)은 문자 메시지 수신부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
문자 메시지 수신부(미도시)는 제 1 주행 구간에 주입된 주유 정보와 관련된 제 1 문자 메시지를 수신할 수 있다. 또한, 문자 메시지 수신부(미도시)는 제 2 주행 구간에 주입된 주유 정보와 관련된 제 2 문자 메시지를 수신할 수도 있다.
주행 거리 예측부(240)는 모바일 단말(120)과 OBD 단말(110)의 연동이 해제된 이후에 재연동된 경우, 수신한 제 1 문자 메시지에 포함된 결제 정보 및 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 상태 정보에 기초하여 미연동 주행 구간의 제 1 주행 거리를 예측할 수 있다. 또한, 주행 거리 예측부(240)는 문자 메시지 수신부(미도시)에서 제 2 문자 메시지를 수신한 경우, 제 2 문자 메시지에 포함된 결제 정보 및 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 상태 정보에 기초하여 미연동 주행 구간의 제 2 주행 거리를 예측할 수도 있다. 이 때, 주행 거리 예측부(240)는 라는 공식을 이용하여 주행 거리를 예측할 수 있다. 결제 정보는 예를 들어, 주입된 주유에 대한 주유 금액 및 평균 단가를 포함할 수 있으며, 주행 상태 정보는 예를 들어, 차량의 평균 연비, 주행 거리, 주행 시간, 주행 상태 비율을 포함할 수 있다.
전체 주행 거리 산출부(250)는 제 1 주행 구간 이전의 주행 거리 및 제 1 주행 거리를 누적하여 전체 주행 거리를 산출할 수 있다. 이 때, 문자 메시지 수신부(미도시)에서 제 2 문자 메시지를 수신한 경우, 전체 주행 거리 산출부(250)는 제 1 주행 구간 이전의 주행 거리, 제 1 주행 거리 및 제 2 주행 거리를 누적하여 전체 주행 거리를 산출할 수도 있다.
표시부(260)는 산출된 전체 주행 거리를 디스플레이에 표시할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주행 거리 예측 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 4에 도시된 실시예에 따른 모바일 단말(120)에 의해 수행되는 주행 거리 예측 방법은 도 1에 도시된 실시예에 따른 주행 거리 예측 시스템(1)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1에 도시된 실시예에 따른 주행 거리 예측 시스템(1)에 관하여 이미 기술된 내용은 도 4에 도시된 실시예에 따른 모바일 단말(120)에 의해 수행되는 주행 거리 예측 방법에도 적용된다.
단계 S410에서 모바일 단말(120)은 모바일 단말(120)과 연동된 OBD 단말(110)로부터 차량 데이터를 수신할 수 있다. 단계 S420에서 모바일 단말(120)은 수신한 차량 데이터에 기초하여 차량의 주행 상태 정보를 산출할 수 있다. 주행 상태 정보는 예를 들어, 차량의 평균 연비, 주행 거리, 주행 시간, 주행 상태 비율 등을 포함할 수 있다. 이 때, 주행 거리는 차량의 주행 속도 및 주행 시간에 기초하여 생성된 것일 수 있다. 단계 S430에서 모바일 단말(120)은 모바일 단말(120)과 OBD 단말(110)의 연동이 해제된 이후에 재연동된 경우, 모바일 단말(120)은 OBD 단말(110)로부터 미연동 주행 구간에 대한 누적 주행 정보를 수신할 수 있다. 이 때, 누적 주행 정보는 차량의 실제 주행 거리 및 차량의 공회전 거리를 포함할 수 있다. 단계 S440에서 모바일 단말(120)은 수신한 누적 주행 정보 및 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 상태 정보에 기초하여 미연동 주행 구간의 주행 거리를 예측할 수 있다. 예를 들어, 주행 상태 정보는 차량의 실제 주행 비율과 공회전 비율을 포함하며, 미연동 주행 구간의 주행 거리는 누적 주행 정보와 실제 주행 비율을 이용하여 산출될 수 있다.
도 4에는 도시되지 않았으나, 모바일 단말(120)은 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 거리와 미연동 주행 구간의 주행 거리를 누적하여 전체 주행 거리를 산출하는 단계 및 산출된 전체 주행 거리를 디스플레이에 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S410 내지 S440은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 주행 거리 예측 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 5에 도시된 실시예에 따른 모바일 단말(120)에 의해 수행되는 주행 거리 예측 방법은 도 1에 도시된 실시예에 따른 주행 거리 예측 시스템(1)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1에 도시된 실시예에 따른 주행 거리 예측 시스템(1)에 관하여 이미 기술된 내용은 도 5에 도시된 실시예에 따른 모바일 단말(120)에 의해 수행되는 주행 거리 예측 방법에도 적용된다.
단계 S510에서 모바일 단말(120)은 모바일 단말(120)과 연동된 OBD 단말(110)로부터 차량 데이터를 수신할 수 있다. 단계 S520에서 모바일 단말(120)은 수신한 차량 데이터에 기초하여 차량의 주행 상태 정보를 산출할 수 있다. 주행 상태 정보는 예를 들어, 차량의 평균 연비, 주행 거리, 주행 시간, 주행 상태 비율 등을 포함할 수 있다. 단계 S530에서 모바일 단말(120)은 제 1 주행 구간에서 주입된 주유 정보와 관련된 제 1 문자 메시지를 수신할 수 있다. 단계 S540에서 모바일 단말(120)은 모바일 단말(120)과 OBD 단말(110)이 재연동된 경우, 주행 상태 정보 및 제 1 문자 메시지에 포함된 결제 정보에 기초하여 제 1 주행 거리를 예측할 수 있다. 결제 정보는 예를 들어, 주입된 주유에 대한 주유 금액 및 평균 단가를 포함할 수 있다.
도 5에는 도시되지 않았으나, 모바일 단말(120)은 제 2 주행 구간에서 주입된 주유 정보와 관련된 제 2 문자 메시지를 수신하는 단계 및 주행 상태 정보 및 제 2 문자 메시지에 포함된 결제 정보에 기초하여 제 2 주행 거리를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 5에는 도시되지 않았으나, 모바일 단말(120)은 제 1 주행 구간 이전의 주행 거리 및 제 1 주행 거리를 누적하여 전체 주행 거리를 산출하는 단계 및 산출된 전체 주행 거리를 디스플레이에 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 4 및 도5를 통해 설명된 모바일 단말(120)에 의해 수행되는 차량의 주행 거리를 예측하는 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현되거나, 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
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 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
110: OBD 단말
120: 모바일 단말
210: 차량 데이터 수신부
220: 주행 상태 정보 산출부
230: 누적 주행 정보 수신부
240: 주행 거리 예측부
250: 전체 주행 거리 산출부
260: 표시부
120: 모바일 단말
210: 차량 데이터 수신부
220: 주행 상태 정보 산출부
230: 누적 주행 정보 수신부
240: 주행 거리 예측부
250: 전체 주행 거리 산출부
260: 표시부
Claims (17)
- 모바일 단말에서 차량의 주행 거리를 예측하는 방법에 있어서,
상기 모바일 단말과 연동된 OBD 단말로부터 차량 데이터를 수신하는 단계;
상기 수신한 차량 데이터에 기초하여 상기 차량의 주행 상태 정보를 산출하는 단계;
상기 모바일 단말과 상기 OBD 단말의 연동이 해제된 이후에 재연동된 경우, 상기 모바일 단말은 상기 OBD 단말로부터 미연동 주행 구간에 대한 누적 주행 정보를 수신하는 단계; 및
상기 수신한 누적 주행 정보 및 상기 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 상태 정보에 기초하여 상기 미연동 주행 구간의 주행 거리를 예측하는 단계를 포함하는, 주행 거리 예측 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 거리와 상기 미연동 주행 구간의 주행 거리를 누적하여 전체 주행 거리를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 전체 주행 거리를 디스플레이에 표시하는 단계
를 더 포함하는, 주행 거리 예측 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 주행 상태 정보는 상기 차량의 평균 연비, 주행 거리, 주행 시간, 주행 상태 비율 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는, 주행 거리 예측 방법.
- 제 3 항에 있어서,
상기 주행 거리는 상기 차량의 주행 속도 및 주행 시간에 기초하여 생성된 것인, 주행 거리 예측 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 누적 주행 정보는 상기 차량의 실제 주행 거리 및 상기 차량의 공회전 거리를 포함하는, 주행 거리 예측 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 주행 상태 정보는 상기 차량의 실제 주행 비율과 공회전 비율을 포함하되,
상기 미연동 주행 구간의 주행 거리는 상기 상기 누적 주행 정보와 상기 실제 주행 비율을 이용하여 산출되는 것인, 주행 거리 예측 방법.
- 모바일 단말에서 차량의 주행 거리를 예측하는 방법에 있어서,
상기 모바일 단말과 연동된 OBD 단말로부터 차량 데이터를 수신하는 단계;
상기 수신한 차량 데이터에 기초하여 상기 차량의 주행 상태 정보를 산출하는 단계;
제 1 주행 구간에서 주입된 주유 정보와 관련된 제 1 문자 메시지를 수신하는 단계; 및
상기 모바일 단말과 상기 OBD 단말이 재연동된 경우, 상기 주행 상태 정보 및 상기 제 1 문자 메시지에 포함된 결제 정보에 기초하여 제 1 주행 거리를 예측하는 단계를 포함하는, 주행 거리 예측 방법.
- 제 7 항에 있어서,
제 2 주행 구간에서 주입된 주유 정보와 관련된 제 2 문자 메시지를 수신하는 단계; 및
상기 주행 상태 정보 및 상기 제 2 문자 메시지에 포함된 결제 정보에 기초하여 제 2 주행 거리를 산출하는 단계를 더 포함하는, 주행 거리 예측 방법.
- 제 7 항에 있어서,
상기 제 1 주행 구간 이전의 주행 거리 및 상기 제 1 주행 거리를 누적하여 전체 주행 거리를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 전체 주행 거리를 디스플레이에 표시하는 단계를 더 포함하는, 주행 거리 예측 방법.
- 제 7 항에 있어서,
상기 주행 상태 정보는 상기 차량의 평균 연비, 주행 거리, 주행 시간, 주행 상태 비율을 포함하는, 주행 거리 예측 방법.
- 제 7 항에 있어서,
상기 결제 정보는 주입된 주유에 대한 주유 금액 및 평균 단가를 포함하는, 주행 거리 예측 방법.
- 차량의 주행 거리를 예측하는 모바일 단말에 있어서,
상기 모바일 단말과 연동된 OBD 단말로부터 차량 데이터를 수신하는 차량 데이터 수신부;
상기 수신한 차량 데이터에 기초하여 상기 차량의 주행 상태 정보를 산출하는 주행 상태 정보 산출부;
상기 모바일 단말과 상기 OBD 단말의 연동이 해제된 이후에 재연동된 경우, 상기 OBD 단말로부터 미연동 주행 구간에 대한 누적 주행 정보를 수신하는 누적 주행 정보 수신부; 및
상기 수신한 누적 주행 정보 및 상기 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 상태 정보에 기초하여 상기 미연동 주행 구간의 주행 거리를 예측하는 주행 거리 예측부를 포함하는, 모바일 단말.
- 제 12 항에 있어서,
상기 미연동 주행 구간 이전에 산출된 주행 거리와 상기 미연동 주행 구간의 주행 거리를 누적하여 전체 주행 거리를 산출하는 전체 주행 거리 산출부; 및
상기 산출된 전체 주행 거리를 디스플레이에 표시하는 표시부를 더 포함하는, 모바일 단말.
- 제 12 항에 있어서,
상기 주행 상태 정보는 상기 차량의 평균 연비, 주행 거리, 주행 시간, 주행 상태 비율을 포함하는, 모바일 단말.
- 제 14 항에 있어서,
상기 주행 거리는 상기 차량의 주행 속도 및 주행 시간에 기초하여 생성된 것인, 모바일 단말.
- 제 12 항에 있어서,
상기 누적 주행 정보는 상기 차량의 실제 주행 거리 및 상기 차량의 공회전 거리를 포함하는, 모바일 단말.
- 제 12 항에 있어서,
상기 주행 상태 정보는 상기 차량의 실제 주행 비율과 공회전 비율을 포함하되,
상기 미연동 주행 구간의 주행 거리는 상기 누적 주행 정보와 상기 실제 주행 비율을 이용하여 산출되는 것인, 모바일 단말.
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