KR20170004141A - 차선 이탈 경보 시스템 및 스마트 후측방 경보 시스템을 이용하는 보험 요율 산정 장치, 보험 요율 산정 시스템 및 보험 요율 산정 방법 - Google Patents

차선 이탈 경보 시스템 및 스마트 후측방 경보 시스템을 이용하는 보험 요율 산정 장치, 보험 요율 산정 시스템 및 보험 요율 산정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차선 이탈의 정보 및 후측방 경보의 정보를 이용하여 보험 요율을 산정하는 보험 요율 산정 장치, 보험 요율 산정 시스템 및 보험 요율 산정 방법을 개시한다. 본 발명에 따르는 보험 요율 산정 장치는 차선 이탈 시스템의 정보를 분석하는 차선 이탈 분석부; 분석된 차선 이탈에 대해 스마트 후측방 시스템의 정보로부터 위험도를 분석하는 위험도 분석부; 및 분석된 위험도의 정보를 보험 요율의 산정을 위해 제공하는 위험도 제공부를 포함한다. 본 발명에 따르면, 차량이 차선 이탈할 때의 정보를 이용하여 운전의 위험도를 분석하고, 위험도에 따른 보험 요율을 적용하여 안전 운전을 가이드한다.

Description

차선 이탈 경보 시스템 및 스마트 후측방 경보 시스템을 이용하는 보험 요율 산정 장치, 보험 요율 산정 시스템 및 보험 요율 산정 방법{Apparatus and System for estimating insurance rate using LDWS and BSD and method thereof}
본 발명은 보험 요율의 산정 기술로서, 차선 이탈 경보 시스템과 스마트 후측방 경보 시스템을 활용하여 위험도가 높은 차선 변경을 한 운전자에게 높은 보험 요율을 산정하는 보험 요율 산정 장치, 보험 요율 산정 시스템 및 보험 요율 산정 방법에 관한 것이다.
일반적으로 차선 이탈 경보 시스템(LDWS : Lane Departure Warning System)은 차량이 차선을 이탈하는 것을 경보하고, 스마트 후측방 경보 시스템(BSD : Blind Spot Detection)은 차량의 후측방에서 달려오는 다른 차량에 있음을 경보하는 운전자 편의 시스템으로 많이 제공되고 있다.
차선 이탈 경보 시스템 및 후측방 경보 시스템은 차량 제조사에서 현재 옵션 사항으로 제공되거나, 블랙 박스의 부가 서비스로 차선 이탈 경보 시스템이 제공되고 있다.
차선 이탈 경보 시스템은 본래의 기능대로 차량이 차선을 이탈하였을 때에 운전자에게 경보하는 시스템으로만 사용되고 있으며, 후측방 경보 시스템 또한 본래의 기능에 충실하여 사용되고 있다.
최근에, 운전 습관 기반 보험(UBI : Usage Based Insurance)이 화두가 되고 있는 가운데, 상기 보험은 GPS, 교통 정보 및 지도 데이터 등을 활용하여 운행 구간에 따르는 운전자의 운전 습관에 기반하고 있다.
여기서, 출발지에서 목적지까지 차선을 수시로 바꾸며 가는 운전자와 차선을 지키며 가는 운전자의 사고가 날 확률은 차선을 수시로 바꾸면서 가는 운전자가 사고가 날 확률이 더 높다. 또한, 후방에 트럭이 주행중인 차선으로 변경하는 운전자와 후방에 승용차가 주행중인 차선으로 변경하는 운전자의 사고의 위험도는 트럭이 주행중인 차선으로 진입한 운전자가 사고의 위험도가 높다.
그런데 운전자가 차선을 수시로 바꾸는지에 대한 여부는 GPS로 판별하기 어렵다. 예를 들어, 지그재그의 길에서 운전자가 주변에 차량이 없다는 이유로 직진하는 경우, GPS는 차선 변경으로 판단하지 않지만 실제로는 차선 변경이 빈번히 발생되는 위험 운전이다. 또한, 후방의 어떤 차량의 앞으로 끼어들어 차선을 변경했는지에 따른 위험도를 판별하는 방안이 없다라는 것이다.
따라서 본 발명은 차선 이탈 경보 시스템과 후측방 경보 시스템을 활용하여 보험 요율을 적용하는 방법을 제시하고자 한다.
한국등록특허 10-1417679
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 인식 하에 창출된 것으로서, 차선 이탈 경보 시스템을 통해 차선 이탈 횟수를 감지하고, 스마트 후측방 경보 시스템을 통해 경보 횟수 및 주변 차종의 위험도를 감지하고, 감지된 정보에 따라 운전자의 보험 요율을 산정하는 보험 요율 산정 장치, 보험 요율 산정 시스템 및 보험 요율 산정 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 보험 요율 산정 장치는, 보험 요율의 산정을 위해 운전자의 차선 변경에 대해 위험도를 분석하는 보험 요율 산정 장치에 있어서, 차선 이탈 경보 시스템의 정보로부터 차선 이탈의 정보를 분석하는 차선 이탈 분석부; 분석된 차선 이탈에 대해 스마트 후측방 경보 시스템의 정보로부터 위험도를 분석하는 위험도 분석부; 및 분석된 위험도의 정보를 보험 요율의 산정을 위해 제공하는 위험도 제공부를 포함한다.
본 발명에 있어서, 상기 차선 이탈 경보 시스템의 정보 및 상기 후측방 경보 시스템의 정보는 차량의 OBD(On Board Diagnostics)의 정보로서 차량으로부터 무선 네트워크를 통해 수신된다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 상기 위험도 분석부는, 차선 이탈의 상황에서, 상기 후측방 경보 시스템에 의해 경보가 발생된 경우는 경보가 발생되지 않은 경우보다 상기 위험도를 높게 분석한다.
여기서, 상기 위험도 분석부는, 분석된 차선 이탈 건에 대해 상기 후측방 경보 시스템에 의해 감지된 차량이 소정 크기 이상의 차량일 경우, 상기 위험도를 높게 분석한다.
또한, 상기 위험도 분석부는, 분석된 차선 이탈 건이 차선 변경 금지 도로, 교통 정체 및 급감속 중에 어느 하나에서 발생된 경우, 상기 위험도를 더 높게 분석한다.
바람직하게, 상기 보험 요율 산정 장치는, 차량의 OBD 정보로서 무선 네트워크를 통해 운행 속도 정보 및 도로 정보를 포함하는 운전자의 운행 정보를 수집하는 운행 정보 수집부를 더 포함하고, 상기 차선 이탈 분석부는 상기 차선 이탈의 정보에 대해 상기 운행 정보를 대응시켜 분석하고, 상기 위험도 분석부는 분석된 차선 이탈이 감속 상황에서 발생된 경우, 상기 위험도를 높게 분석한다.
여기서, 상기 운행 정보 수집부는, 도로별 속도 정보, 도로 환경 정보 및 도로 타입의 정보를 운전자의 운행 정보로서 수집하고, 상기 위험도 분석부는 수집된 운행 정보에 대해 위험도를 분석한다.
나아가, 상기 위험도 분석부는, 상기 위험도가 높을수록 점수가 낮아지는 운전자의 운전 습관 점수를 산정한다.
여기서, 상기 운전 습관 점수는, 차선 이탈없이 운전하는 정도를 측정하는 연속 주행 항목; 급감속으로 발생되는 공격성 주행의 여부를 측정하는 정숙 주행 항목; 반복적인 상황에서 동일한 운전 형태를 측정하는 지속 주행 항목; 방어 운전에 의한 속도 변경 및 방향 변경을 예측 정도를 측정하는 예측 주행 항목; 및 도로별 규정 속도를 준수하는지를 측정하는 규정 속도 주행 항목에 대해 각각 평가된다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 보험 요율 산정 시스템은, 운전자의 차선 변경에 대해 위험도를 분석하여 보험 요율을 산정하는 보험 요율 산정 시스템에 있어서, 운전자의 운행 정보, 차선 이탈 정보 및 스마트 후측방 경보 정보를 OBD 정보로서 무선 송신하는 차량; 상기 차량이 송신하는 상기 정보를 수신하고, 차선 이탈 정보 및 스마트 후측방 경보 정보를 분석하여 위험도를 분석하고, 분석된 위험도 이용하여 운전 습관 점수를 산정하고, 산정된 운전 습관 점수를 제공하는 위험도 분석 서버; 및 상기 운전 습관 점수를 제공받아 운전자의 보험 요율을 산정하는 보험사 서버를 포함한다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 보험 요율 산정 방법은, 보험 요율 산정 장치가 보험 요율의 산정을 위해 운전자의 차선 변경에 대해 위험도를 분석하는 보험 요율 산정 방법에 있어서, (a)차선 이탈 경보 시스템의 정보로부터 차선 이탈의 정보를 분석하는 차선 이탈 분석 단계; (b)분석된 차선 이탈에 대해 스마트 후측방 경보 시스템의 정보로부터 위험도를 분석하는 위험도 분석 단계; 및 (c)분석된 위험도의 정보를 보험 요율의 산정을 위해 제공하는 위험도 제공단계를 포함한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 운전자의 차량이 차선 이탈할 때의 정보를 분석하여 후측방 경보가 울리고 주변의 대형 차량이 접근한 경우 위험도를 높게 분석하고, 분석된 위험도 기반의 보험 요율을 산정하여 운전자의 안전 운전을 가이드한다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술한 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되지 않아야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 보험 요율 산정 시스템의 개략적 구성도이다.
도 2는 도 1의 위험도 분석 서버의 개략적 내부 구조도이다.
도 3 내지 도 6은 본 발명에 따른 보험 요율 산정 서비스의 예시도이다.
도 7은 보험 요율 산정 방법의 개략적 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상에 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 보험 요율 산정 시스템(1)의 개략적 구성도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 보험 요율 산정 시스템(1)은 유, 무선 네트워크에 기반되고, 차량의 OBD(On Board Diagnostics) 정보를 무선 전송하는 차량(2), 차량의 OBD 정보를 수신하여 차량 이탈 정보의 위험도를 분석하는 위험도 분석 서버(3) 및 분석된 위험도를 기반으로 산정된 운전 습관 정보를 제공받아 운전자의 보험 요율을 산정하는 보험사 서버(4)를 포함하여 구성된다.
본 발명에서의 상기 유, 무선 네트워크는 대표적으로 이동통신망, 인터넷과 같은 유, 무선 공중망이나 전용망 등과 같이 다양한 프로토콜을 이용하여 데이터 통신이 가능한 모든 통신망을 포괄한다.
상기 차량(2)은 차종에 관계없이 차선 이탈 경보 시스템(LDWS), 스마트 후측방 경보 시스템(BSD) 및 OBD 시스템이 장착된다.
상기 차선 이탈 경보 시스템은 차량의 주행 중에 차선 이탈의 여부, 횟수 등을 운전자에게 화면 및 스피커를 통해 출력한다. 상기 스마트 후측방 경보 시스템은 차량의 측면 및 후면에서 접근하는 차량이 일정 거리 이내가 되면 운전자에게 화면 및 스피커를 통해 출력한다. 상기 OBD 시스템은 차량의 운행 정보를 기록하며, 차량의 운행 정보, 차선 이탈 경보 시스템의 정보 및 스마트 후측방 시스템의 정보가 포함된 OBD 정보를 무선 네트워크를 통해 송신한다.
상기 위험도 분석 서버(3)는 본 발명의 보험 요율 산정 장치에 해당된다. 위험도 분석 서버(3)는 차량(2)으로부터 OBD 정보를 무선 수신한다. 위험도 분석 서버(3)는 수신된 OBD 정보로부터 차선 이탈 정보를 분석하고, 분석된 차선 이탈 정보에 대해 후측방 경보 정보를 분석하여 위험도를 분석한다. 그리고 위험도 분석 서버(3)는 분석된 위험도에 따른 운전자의 운전 습관 점수를 산정한다. 산정된 운전 습관 점수는 보험 요율을 산정하는데 참조된다.
상기 보험사 서버(4)는 위험도 분석 서버(3)로부터 수신된 위험도 기반의 운전 습관 점수를 보험 요율을 산정하는데 반영한다. 예를 들면, 운전 습관 점수가 낮은 운전자의 경우, 보험사 서버(4)는 위험한 운전을 하는 경향이 있는 운전자로 평가하고, 운전자에게 높은 보험 요율을 적용한다. 그러면, 높은 보험 요율이 적용된 운전자의 보험료가 낮은 보험 요율이 적용된 운전자의 보험료보다 비싸진다. 물론, 보험 요율이 낮아질수록 운전 습관 점수는 증가한다.
도 2는 도 1의 위험도 분석 서버(3)의 개략적 내부 구조도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위험도 분석 서버(3)는 차선 이탈 정보를 분석하는 차선 이탈 분석부(32), 분석된 차선 이탈의 정보에 대해 위험도 정보를 분석하는 위험도 분석부(33) 및 분석된 위험도의 정보를 제공하는 위험도 제공부(34)를 포함하여 구성된다.
바람직하게, 위험도 분석 서버(3)는 차량(2)으로부터 무선으로 OBD 정보를 수신하는 운행 정보 수집부(31)를 더 포함한다.
상기 운행 정보 수집부(31)는 차량의 OBD 정보를 수신한다. OBD 정보는 운행 속도 정보 및 도로 정보를 포함하는 운전자의 운행 정보, 차선 이탈 정보 및 후측방 경보 정보 등을 포함한다.
상기 차선 이탈 분석부(32)는 차량(2)으로부터 수신된 차선 이탈 경보 시스템의 정보로부터 차선 이탈의 정보를 분석한다. 분석 과정에서 차선 이탈이 발생했을 때의 운전자의 운행 정보가 수집된다. 즉, 차선 이탈 전과 후의 운행 정보가 수집된다. 그러면, 차선 이탈 분석부(32)는 차선 이탈의 정보에 대해 상기 운행 정보를 대응시켜 분석한다.
상기 위험도 분석부(33)는 분석된 개별 차선 이탈 건에 대해 대응되는 후측방 경보 정보를 수집하고, 후측방 경보의 발생 여부에 따른 위험도를 분석한다.
여기서, 위험도 분석부(33)는 차선 이탈의 상황에서, 후측방 경보가 발생된 경우에 대해 경보가 발생되지 않은 경우보다 위험도를 높게 분석한다. 즉, 후측방 경보가 발생된 것은 후측방에 접근하는 차량에도 불구하고 운전자가 위험하게 차선 변경을 한 것으로 분석한다. 즉, 운전자는 차량 간격이 좁아서 후측방 경보가 발생하는 상황에서 무리하게 차선 변경을 하여 위험 운전을 한 것이다.
또한, 위험도 분석부(33)는, 분석된 개별 차선 이탈 건에 대해 후측방 경보 시스템에 의해 감지된 차량의 크기가 소정 크기 이상의 차량일 경우, 위험도를 높게 분석한다. 예를 들어, 후측방의 차량이 버스, 트럭 등의 대형 차량일 경우 위험도를 높게 분석한다. 만약, 후측방 경보가 발생되고, 대형 차량이 인식된 경우라면, 위험도가 가중된 것으로 분석한다.
나아가, 위험도 분석부(33)는 수집된 운행 정보의 도로 정보 및 상황 등에 따라 위험도를 다르게 분석한다. 예를 들어, 차선 이탈 건이 차선의 변경이 금지된 도로에 해당하는 교차로에서 발생된 경우 위험도 분석부(33)는 운전자가 위험하게 운전한 것으로 위험도를 높게 분석한다. 또한, 터널, 교량, 곡선 주로 등에서 차선 변경에 대해 위험한 운전으로 분석하는 것도 가능하다. 도로가 교통 정체되는 경우, 빈번한 차선 변경은 운전자의 끼어들기로 간주하여 위험도를 높게 분석한다. 또한, 차선 이탈시 운전자가 차량을 감속시키고, 감속된 속도의 변화량이 일정 크기 이상이면, 운전자가 충분한 안전 거리를 확보하지 못해 차량 속도의 감속이 발생되며, 후측방의 차량에 대해 사고 위험을 불러 일으킨 것으로 판단하여 위험도를 높게 분석한다.
더 나아가, 위험도 분석부(33)는 위험도가 높을수록 운전자가 더 위험한 운전을 한 것으로 판단하여 운전자의 운전 습관 점수를 낮게 산정한다.
상기 위험도 제공부(34)는 위험도를 이용하여 산정된 운전 습관 점수를 제공한다. 물론, 제공된 운전 습관 점수는 운전자의 위험도가 평가된 정보로서 보험사에서 운전자의 보험 요율을 산정하는데 참조된다.
도 3 내지 도 6은 본 발명에 따른 보험 요율 산정 서비스의 예시도이다.
도 3을 참조하면, "차선 이탈 경보 시스템"은 차량이 차선을 이탈했는지 여부를 감지하여 기록한다. "후측방 경보 시스템"은 차량의 후방 및 측방에서 소정 거리 이내로 접근하는 주변의 차량을 감지하여 경보를 발생한다. 차선 이탈의 정보와 후측방 경보의 정보는 운전자의 운행 정보와 함께 기록되고, 기록된 정보는 "OBD"를 통해 "3G/LTE"와 같은 무선 통신망을 거쳐서 "텔레매틱스 서버"로 전송된다(①). 텔레매틱스 서버는 위험도 분석 서버(3)에 해당된다. 텔레매틱스 서버는 교통 정보 서버로부터 교통 정보를 실시간으로 수신한다(②). 텔레매틱스 서버는 수신된 OBD 정보와 교통 정보를 참조하여 차선 이탈로 인해 발생된 운전자의 위험도를 평가하고, 평가된 위험도의 정보를 보험사로 전송한다(③). 보험사는 전송받은 운전자의 위험도 정보(예 : 운전 습관 점수)를 참조하여 운전자의 보험 요율을 매긴다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 후측방 경보 시스템은, 차량 감지는 물론이며 차량의 크기를 감지한다. 즉, 후측방 경보 시스템은 후방 및 측방에서 접근하는 차량의 크기에 따른 대형 차량(예 : 트럭, 버스 등)을 감지한다. 대형 차량이 접근하는 과정에서 운전자의 차량이 대형 차량의 앞으로 차선 이탈을 하는 것은 위험 운전으로 간주되어 운전자의 위험도가 높게 평가된다.
도 5를 참조하면, "운행 정보 수집"의 처리를 통해 차량은 운전자의 운행 정보를 수집하여 OBD 정보로서 "서비스 플랫폼"으로 전송한다. "서비스 플랫폼"은 위험도 분석 서버(3)에 해당되고, 운전자의 운행 정보, 차량 이탈 정보 및 후측방 경보 정보를 분석하여 운전자의 "운전 습관 생성"의 처리를 한다. "운전 습관 생성"의 처리에서, "고정 정보"에 해당되는 도로 정보가 참조되고, "실시간 정보"에 해당되는 날씨 정보 및 교통 정보가 참조된다. "운전 습관 생성"의 처리는 "운전자 점수 생성"의 처리로 계속된다. 산정된 운전자 습관 점수는 "보험사"로 전송되어 운전자별 보험 요율을 산정하는데 참조된다.
여기서, "운전자 점수 생성"의 처리는 실시간 수행되어 "운전자 위험 경고"의 처리에서 디스플레이 장치를 통해 표시될 수 있다. 그러면, 운전자는 차량의 디스플레이 장치에 표시되는 운전자 점수를 참조하면서 차량을 운행한다. 물론, 운전자가 차량 이탈을 하는 과정에서 후측방에서 대행 차량이 접근하고 후측방 경보가 울리는 경우, 운전자 점수는 낮은 점수로 디스플레이 장치에 표시되어 운전자에게 위험을 경고한다.
도 6을 참조하면, OBD 정보를 통해 위험도 분석 서버(3)가 차량으로부터 수신하는 "운전자의 운행 정보"는 "도로별 6가지 정보" 및 "도로 정보"를 포함한다. "도로별 6가지 정보"는 도로의 속도 정보에 해당된다. "도로 정보"는 3개의 "도로 환경 구분"과 4개의 "도로 타입"으로 구성된다. 그리고 도로별 점수는 "도로별 6가지 정보", "도로 환경 구분" 및 "도로 타입"의 항목에 의해 72개(6 * 4 * 3)의 점수 항목으로 평가된다.
72개 항목에 대해 72개의 점수로 도로별 점수가 운전자의 운행 정보로 평가된 후, 위험도 분석 서버(3)는 Smoothness, Calmness, Consistency, Anticipation, Pace의 5개 항목별로 각각의 운전 습관 점수를 산정한다. 운전 습관 점수는 보험사 서버(4)로 전송되어 보험 효율에 반영된다.
도 7은 보험 요율 산정 방법의 개략적 순서도이다.
위험도 분석 서버(3)는 차량의 OBD 시스템으로부터 운전자의 운행 정보, 차량 이탈 정보, 후측방 경보 정보를 포함하는 OBD 정보를 수신한다(S31).
OBD 정보가 수신되면, 위험도 분석 서버(3)는 차량 이탈 정보에 대응하는 운전자의 운행 정보를 분석한다(S32).
차량 이탈의 정보가 분석되면, 위험도 분석 서버(3)는 차량 이탈의 개별 건마다 대응되는 후측방 경보 정보를 참조하여 차량 운행의 위험도를 분석한다(S33). 위험도는 후측방 경보가 울린 경우(S331), 더 위험한 것으로 분석하여 위험도가 가산된다(S332). 후측방에서 대형 차량이 인식된 경우(S2222), 위험이 더 가중된 것으로 분석된다(S334). 또한, 차량 이탈이 발생했을 때의 도로, 교통, 속도 등에 따라 위험도가 복수개의 항목별 점수로 분석된다.
위험도가 분석되면, 위험도 분석 서버(3)는 위험도 정보를 보험사 서버(4)로 제공한다(S34). 위험도 정보는 도 6에서 예시된 5개 항목의 운전 습관 점수일 수 있다.
위험도 정보가 제공되면, 보험사 서버(4)는 위험도 정보에 따라 개별 운전자의 보험 요율을 산정한다(S35). 위험도가 위험 운전일수록 보험 요율에 의한 보험료는 비싸진다. 따라서, 운전자들은 안전한 방어 운전을 지키며 차선 이탈을 하여 사고가 줄어들고, 운전자들은 위험한 차선 이탈로 인해 보험료가 가산되는 것을 피할 수 있다.
상술한 실시예에서, "~부"라는 용어는 차선 이탈 경보 시스템 및 스마트 후측방 경보 시스템을 이용하는 보험 요율 산정 장치, 보험 요율 산정 시스템 및 보험 요율 산정 방법의 하드웨어적 구분을 의미하는 용어로 사용된 것이 아니다. 따라서 복수의 구성부가 하나의 구성부로 통합될 수도 있고, 하나의 구성부가 복수의 구성부로 분할될 수도 있다. 또한, 구성부는 하드웨어의 구성부를 의미할 수도 있지만, 소프트웨어의 구성부를 의미할 수도 있다. 따라서 본 발명은 "~부"라는 용어에 의해 특별히 한정되지 않음을 이해하여야 할 것이다.
본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
1 : 보험 요율 산정 시스템 2 : 차량
3 : 위험도 분석 서버 4 : 보험사 서버

Claims (20)

  1. 보험 요율의 산정을 위해 운전자의 차선 변경에 대해 위험도를 분석하는 보험 요율 산정 장치에 있어서,
    차선 이탈 경보 시스템의 정보로부터 차선 이탈의 정보를 분석하는 차선 이탈 분석부;
    분석된 차선 이탈에 대해 스마트 후측방 경보 시스템의 정보로부터 위험도를 분석하는 위험도 분석부; 및
    분석된 위험도의 정보를 보험 요율의 산정을 위해 제공하는 위험도 제공부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 차선 이탈 경보 시스템의 정보 및 상기 후측방 경보 시스템의 정보는 차량의 OBD(On Board Diagnostics)의 정보로서 차량으로부터 무선 네트워크를 통해 수신되는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 위험도 분석부는,
    차선 이탈의 상황에서, 상기 후측방 경보 시스템에 의해 경보가 발생된 경우는 경보가 발생되지 않은 경우보다 상기 위험도를 높게 분석하는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 위험도 분석부는,
    분석된 차선 이탈 건에 대해 상기 후측방 경보 시스템에 의해 감지된 차량이 소정 크기 이상의 차량일 경우, 상기 위험도를 높게 분석하는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 장치.
  5. 제 3항 또는 제 4항에 있어서,
    상기 위험도 분석부는,
    분석된 차선 이탈 건이 차선 변경 금지 도로, 교통 정체 및 급감속 중에 어느 하나에서 발생된 경우, 상기 위험도를 더 높게 분석하는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    차량의 OBD 정보로서 무선 네트워크를 통해 운행 속도 정보 및 도로 정보를 포함하는 운전자의 운행 정보를 수집하는 운행 정보 수집부를 더 포함하고,
    상기 차선 이탈 분석부는 상기 차선 이탈의 정보에 대해 상기 운행 정보를 대응시켜 분석하고,
    상기 위험도 분석부는 분석된 차선 이탈이 감속 상황에서 발생된 경우, 상기 위험도를 높게 분석하는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 운행 정보 수집부는,
    도로별 속도 정보, 도로 환경 정보 및 도로 타입의 정보를 운전자의 운행 정보로서 수집하고,
    상기 위험도 분석부는 수집된 운행 정보에 대해 위험도를 분석하는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 위험도 분석부는,
    상기 위험도가 높을수록 점수가 낮아지는 운전자의 운전 습관 점수를 산정하는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 장치.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 운전 습관 점수는,
    차선 이탈없이 운전하는 정도를 측정하는 연속 주행 항목;
    급감속으로 발생되는 공격성 주행의 여부를 측정하는 정숙 주행 항목;
    반복적인 상황에서 동일한 운전 형태를 측정하는 지속 주행 항목;
    방어 운전에 의한 속도 변경 및 방향 변경을 예측 정도를 측정하는 예측 주행 항목; 및
    도로별 규정 속도를 준수하는지를 측정하는 규정 속도 주행 항목
    에 대해 각각 평가되는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 장치.
  10. 운전자의 차선 변경에 대해 위험도를 분석하여 보험 요율을 산정하는 보험 요율 산정 시스템에 있어서,
    운전자의 운행 정보, 차선 이탈 정보 및 스마트 후측방 경보 정보를 OBD 정보로서 무선 송신하는 차량;
    상기 차량이 송신하는 상기 정보를 수신하고, 차선 이탈 정보 및 스마트 후측방 경보 정보를 분석하여 위험도를 분석하고, 분석된 위험도 이용하여 운전 습관 점수를 산정하고, 산정된 운전 습관 점수를 제공하는 위험도 분석 서버; 및
    상기 운전 습관 점수를 제공받아 운전자의 보험 요율을 산정하는 보험사 서버
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 시스템.
  11. 보험 요율 산정 장치가 보험 요율의 산정을 위해 운전자의 차선 변경에 대해 위험도를 분석하는 보험 요율 산정 방법에 있어서,
    (a)차선 이탈 경보 시스템의 정보로부터 차선 이탈의 정보를 분석하는 차선 이탈 분석 단계;
    (b)분석된 차선 이탈에 대해 스마트 후측방 경보 시스템의 정보로부터 위험도를 분석하는 위험도 분석 단계; 및
    (c)분석된 위험도의 정보를 보험 요율의 산정을 위해 제공하는 위험도 제공단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 단계(a) 이전에,
    차량으로부터 무선 네트워크를 통해 상기 차선 이탈 경보 시스템의 정보 및 상기 스마트 후측방 경보 시스템의 정보가 포함된 OBD(On Board Diagnostics) 정보를 수신하는 OBD 정보 수신 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 방법.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 단계(b)는,
    차선 이탈의 상황에서, 상기 후측방 경보 시스템에 의해 경보가 발생된 경우는 경보가 발생되지 않은 경우보다 상기 위험도를 높게 분석하는 단계인 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 방법.
  14. 제 11항에 있어서,
    상기 단계(b)는,
    분석된 차선 이탈 건에 대해 상기 후측방 경보 시스템에 의해 감지된 차량이 소정 크기 이상의 차량일 경우, 상기 위험도를 높게 분석하는 단계인 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 방법.
  15. 제 13항 또는 제 14항에 있어서,
    상기 단계(b)는,
    분석된 차선 이탈 건이 차선 변경 금지 도로, 교통 정체 및 급감속 중에 어느 하나에서 발생된 경우, 상기 위험도를 더 높게 분석하는 단계인 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 방법.
  16. 제 11항에 있어서,
    상기 단계(a) 이전에,
    무선 네트워크를 통해 차량으로부터 운행 속도 정보 및 도로 정보를 포함하는 운전자의 운행 정보를 OBD 정보로서 수집하는 운행 정보 수집 단계를 더 포함하고,
    상기 단계(a)는, 상기 차선 이탈의 정보에 대해 상기 운행 정보를 대응시켜 분석하고,
    상기 단계(b)는, 분석된 차선 이탈이 감속 상황에서 발생된 경우, 상기 위험도를 높게 분석하는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 방법.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 운행 정보 수집 단계는,
    도로별 속도 정보, 도로 환경 정보 및 도로 타입의 정보를 운전자의 운행 정보로서 수집하고,
    상기 단계(b)는, 수집된 운행 정보에 대해 위험도를 분석하는 단계인 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 방법.
  18. 제 11항에 있어서,
    상기 단계(b)는,
    상기 위험도가 높을수록 점수가 낮아지는 운전자의 운전 습관 점수를 산정하는 단계인 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 방법.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 운전 습관 점수는,
    차선 이탈없이 운전하는 정도를 측정하는 연속 주행 항목;
    급감속으로 발생되는 공격성 주행의 여부를 측정하는 공격 주행 항목;
    반복적인 상황에서 동일한 운전 형태를 측정하는 지속 주행 항목;
    급격한 속도 변경 및 급격한 방향 변경을 측정하는 급격 주행 항목; 및
    도로별 규정 속도를 준수하는지를 측정하는 규정 속도 주행 항목
    에 대해 각각 평가되는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 방법.
  20. 제 11항에 있어서,
    상기 단계(c)는,
    보험사 서버가 상기 위험도에 기반된 운전 습관 점수를 제공받아 운전자의 보험 요율을 산정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보험 요율 산정 방법.
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