KR20170058107A - 웨어러블 디바이스를 이용한 운전 위험도 평가 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

Abstract

본 발명은 운전자의 자동차 운전 위험도를 평가하는 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 운전자가 착용하는 스마트 밴드 등 웨어러블 디바이스를 이용하여 운전자의 신체 상태, 운전 행태 등을 파악하고 이를 이용하여 상기 운전자의 자동차 운전시 위험도를 평가할 수 있는 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
본 발명은 운전자가 착용하는 웨어러블 디바이스를 이용하여 운전자에 대한 생체 정보를 수집하여 운전자의 신체 상태를 판단하고, 이를 반영하여 운전자의 운전 위험도를 산출함으로써, 운전자의 신체 상태 등 개별적인 특성을 고려하여 각 운전자에 대한 운전 위험도를 보다 정확하게 파악할 수 있는 웨어러블 디바이스를 이용한 운전 위험도 평가 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램을 개시하는 효과를 가진다.

Description

웨어러블 디바이스를 이용한 운전 위험도 평가 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램{Method, system and computer program for evaluating the risk of driving using wearable device}

본 발명은 운전자의 자동차 운전 위험도를 평가하는 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 운전자가 착용하는 스마트 밴드 등 웨어러블 디바이스를 이용하여 운전자의 신체 상태, 운전 행태 등을 파악하고 이를 이용하여 상기 운전자의 자동차 운전시 위험도를 평가할 수 있는 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.

근래 자동차에 정보 기술이 접목되면서 관련 기술 및 서비스들이 다양하게 시도되고 있으며, 예를 들어 차량 사고 기록, 도난 감지, 주차 위치 확인 등 사용자의 편의를 개선할 수 있는 다양한 기술들이 확산되고 있다.

특히, 최근에는 운전자의 안전을 개선하기 위한 여러 기술들이 시도되고 있으며, 이에 따라 자동차에 차선 이탈 감지 장치, 자동 긴급 제동 장치 등이 적용되는 사례가 늘고 있다.

나아가, 운전자의 안전에 대한 관심이 커지면서 운전자의 운전 습관 등 행동 패턴을 인식하고, 이를 바탕으로 운전자의 운전 위험도를 판단하여 운전자의 운전 습관을 개선하거나, 운전자에 대한 보험료 산정에 반영하는 기술들도 시도되고 있다. 예를 들어, 대한민국 공개특허 제 10-2015-0084250호에서는 차량에 장착된 센서 등을 이용하여 운전자의 안전운전 성향정보를 파악하고 이를 이용하여 보험료를 산출하는 방법 등을 개시하고 있다. 그러나, 상기 공개특허에서는 운전자의 운전 성향을 파악하기 위하여, 운전자의 신호 및 차선 위반 비율, 규정 속도 준수 비율, 공격적 운전 비율 등을 수집하여야 하므로, 자동차에 이를 위한 별도의 장치가 구비되어야 하는 문제가 있다.

나아가, 종래 기술에서는 동일한 운전 행태를 보이는 운전자라 하더라도, 각 운전자의 피로도 등 신체 상태에 따라 운전 위험도가 달라질 수도 있다는 점을 고려하지 못하는 한계를 가진다. 보다 구체적인 예를 들어, A 지점에서 동일한 속도로 운전하고 있는 두 운전자의 경우라 하더라도, 제1 운전자는 많은 활동으로 이미 체력이 고갈된 상태에서 1시간째 운전을 하고 있는 상황인 반면, 제2 운전자는 집에서 푹 쉬고 나와 운전을 시작한 지 10분 밖에 되지 않은 상황이라면, 두 운전자의 운전 위험도는 다르게 평가되어야 할 것이다.

즉, 각 운전자의 운전 위험도를 평가함에 있어서는 단순하게 운전자의 운전 행위 만을 고려하는 것으로는 부족하고, 각 운전자의 신체 상태 등을 함께 고려하여 운전 위험도를 산출하는 것이 보다 바람직하다고 할 것이다.

그러나, 종래 기술에서는 운전자의 운전 행위를 수집하고 이를 객관적인 판단 기준에 적용하여 평가하는데 그침으로써, 각 운전자에 대한 운전 위험도를 보다 정확하게 평가하는데 한계가 있을 수 밖에 없었다.

이에 따라, 자동차에 추가적인 장비를 구비하지 않으면서, 운전자의 신체 상태 등 개별적인 특성을 고려하여 운전 위험도를 평가함으로써 각 운전자의 운전 위험도를 보다 정확하게 파악할 수 있는 방안이 요구되고 있다.

대한민국 공개특허공보 제10-2015-0084250호 (2015. 7. 22.)

본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스를 이용한 운전 위험도 평가 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램은 운전자의 신체 상태 등 개별적인 특성을 고려하여 운전 위험도를 평가하여 각 운전자에 대한 운전 위험도를 보다 정확하게 파악하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스를 이용한 운전 위험도 평가 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램은 자동차에 부가 장치를 구비하지 않으면서도 각 운전자에 대한 운전 위험도를 보다 정확하게 파악하는 것을 목적으로 한다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 한 측면에 따른 운전 위험도 평가 방법은, 운전 위험도 평가 시스템이 운전자의 운전 위험도를 평가하는 방법으로서, 운전자가 착용하는 웨어러블 디바이스에서 측정한 상기 운전자의 생체 정보를 수집하는 단계; 상기 운전자의 생체 정보와 상기 운전자에 대한 신체 상태 판단 기준을 이용하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단하는 단계; 상기 운전자의 신체 상태를 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 측면에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장된 프로그램은 컴퓨터에서 상기 운전 위험도 평가 방법의 각 단계를 실행하기 위한 프로그램인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 운전 위험도 평가 시스템은, 운전자의 운전 위험도를 평가하는 시스템으로서, 운전자가 착용하는 웨어러블 디바이스에서 수집한 상기 운전자의 생체 정보를 수신하는 생체 정보 수신부; 상기 운전자의 생체 정보와 상기 운전자의 신체 상태 판단 기준을 이용하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단하는 신체 상태 판단부; 상기 운전자의 신체 상태를 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하는 운전 위험도 산출부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스를 이용한 운전 위험도 평가 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램은, 운전자가 착용하는 웨어러블 디바이스를 이용하여 운전자에 대한 생체 정보를 수집하여 운전자의 신체 상태를 판단하고, 이를 반영하여 운전자의 운전 위험도를 산출함으로써, 운전자의 신체 상태 등 개별적인 특성을 고려하여 각 운전자에 대한 운전 위험도를 보다 정확하게 파악할 수 있다는 효과를 가진다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스를 이용한 운전 위험도 평가 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램은, 운전자가 착용하는 웨어러블 디바이스에 구비되는 센서를 이용하여 운전자의 운전 행태를 파악함으로써, 자동차에 추가적인 장치를 구비하지 않으면서도 각 운전자에 대한 운전 위험도를 정확하게 파악할 수 있다는 효과를 가진다.

본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 위험도 평가 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 위험도 평가 방법의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 사용될 수 있는 웨어러블 디바이스의 종류에 대한 예시도이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 심박 측정 그래프의 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전자의 체력 소모량 및 체력 기준치를 이용한 피로도 판단의 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 운전자의 체력 소모량 및 그에 따른 피로 상태 판단을 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 체력 기준치를 갱신하는 운전 위험도 평가 방법의 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 체력 기준치의 갱신에 대한 설명도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 위험도 평가 시스템에서의 제1 장치의 구성도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 위험도 평가 시스템에서의 서버의 구성도이다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 이하에서는 특정 실시예들을 첨부된 도면을 기초로 상세히 설명하고자 한다.

본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

이하에서는, 본 발명에 따른 웨어러블 디바이스를 이용한 운전 위험도 평가 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램의 예시적인 실시형태들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

먼저, 도 1에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 위험도 평가 시스템(10)의 구성도를 보여주고 있다. 도 1에서 볼 수 있는 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 위험도 평가 시스템(10)은 웨어러블 디바이스(100), 제1 장치(200), 서버(300) 및 데이터베이스(350)를 포함하여 구성될 수 있다.

자동차를 운전하는 운전자가 착용하는 피트니스 트랙커(Fitness tracker)나 스마트 밴드(Smart band) 등 웨어러블 디바이스(100)는 상기 운전자의 생체 정보를 수집하여 상기 제1 장치(200)로 전송하게 된다. 이때, 블루투스(Bluetooth), 적외선 통신, 근거리 무선 통신 등 상기 운전자의 생체 정보를 상기 제1 장치(200)로 전송할 수 있는 다양한 통신 기술이 적용될 수 있다.

상기 제 1 장치(200)는 상기 웨어러블 디바이스(100)로부터 상기 운전자에 대한 생체 정보를 전송받아, 상기 운전자에 대한 신체 상태를 판단하고, 이어서 운전자의 신체 상태를 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하게 된다. 이를 위하여, 상기 제1 장치(200)에는 상기 웨어러블 디바이스(100)로부터 상기 운전자에 대한 생체 정보를 전달받고, 이를 처리하여 상기 운전자에 대한 신체 상태를 판단할 수 있는 앱(app) 등의 어플리케이션 프로그램이 구동될 수 있다.

나아가, 반드시 상기 제1 장치(200)에서 상기 운전자에 대한 생체 정보를 처리하여 상기 운전자에 대한 신체 상태를 판단하여야 하는 것은 아니며, 상기 웨어러블 디바이스(100)에서 직접 상기 운전자에 대한 생체 정보를 처리하여 상기 운전자에 대한 신체 상태를 판단할 수도 있으며, 또는 상기 서버(300)가 상기 제1 장치(200)로부터 상기 운전자에 대한 생체 정보를 전달받아 상기 운전자에 대한 신체 상태를 판단할 수도 있다.

상기 제1 장치(200)로서는 스마트폰, 태블릿 PC, PDA, 휴대전화 등 상기 웨어러블 디바이스(100)로부터 상기 운전자의 생체 정보를 수신하여, 이를 처리할 수 있는 다양한 단말들이 사용될 수 있으며, 이외에도 본 발명을 효과적으로 실시하기 위한 구현된 전용 장치가 사용될 수도 있다.

나아가, 상기 제1 장치(200)에서 산출된 상기 운전자에 대한 운전 위험도는 서버(300)로 전송되어 상기 운전자의 보험료를 산정하는데 반영되는 등 다양하게 활용될 수 있으며, 상기 서버(300)는 상기 운전자에 대한 운전 위험도 데이터를 데이터베이스(350)에 저장하여 관리함으로써, 상기 운전자에 대하여 상당한 기간 동안의 운전 위험도 데이터를 고려할 수 있고, 이에 따라 운전자에 대하여 보다 정확한 평가를 도출할 수 있게 된다.

이때, 상기 제1 장치(200)가 상기 서버(300)로 상기 운전 위험도 데이터를 전송하는데 이용되는 상기 통신 네트워크는 유선 네트워크와 무선 네트워크를 포함할 수 있으며, 구체적으로, 근거리 네트워크(LAN: Local Area Network), 도시권 네트워크(MAN: Metropolitan Area Network), 광역 네트워크(WAN: Wide Area Network) 등의 다양한 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 상기 통신 네트워크는 공지의 월드 와이드 웹(WWW: World Wide Web)을 포함할 수도 있다. 그러나, 본 발명에 따른 통신 네트워크는 상기 열거된 네트워크에 국한되지 않고, 공지의 무선 데이터 네트워크나 공지의 전화 네트워크 또는 공지의 유무선 텔레비전 네트워크를 적어도 일부로 포함할 수도 있다.

나아가, 본 발명에서 반드시 상기 웨어러블 디바이스(100)가 운전자에 대한 생체 정보를 직접 수집하여야 하는 것은 아니며, 차량에 부착된 센서 등을 이용하여 상기 운전자의 졸음 운전 여부를 감지하는 등 생체 정보를 수집할 수도 있다. 이외에도 상기 제1 장치(200) 등 별도의 장치에 구비되는 센서를 이용하여 상기 운전자에 대한 생체 정보를 수집할 수도 있다.

이에 따라, 상기 웨어러블 디바이스(100)는 다양한 경로를 통하여 수집된 상기 운전자에 대한 생체 정보를 이용하여 상기 운전자에 대한 신체 상태를 판단하거나, 상기 수집된 정보들의 일부 또는 전부를 상기 제1 장치(200)나 서버(300) 등으로 전달하여, 상기 운전자에 대한 신체 상태를 판단하도록 할 수도 있다.

나아가, 상기 웨어러블 디바이스(100)는 상기 생체 정보에 더하여, 상기 운전자의 움직임을 감지할 수 있는 센서를 이용하여 상기 운전자의 움직임에 대한 센싱 정보를 상기 제1 장치(200)로 전송할 수도 있다. 이에 따라, 상기 제1 장치(200)는 상기 운전자의 움직임에 대한 센싱 정보를 이용하여 상기 운전자의 급가속, 급제동, 급회전을 포함하는 위험한 운전 행태를 판별한 후, 이를 함께 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출할 수도 있다.

또한, 앞서 본 발명에 대한 하나의 실시예로서, 제1 장치(200)가 상기 운전자에 대한 생체 정보를 처리하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하는 것으로 설명하였으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 웨어러블 디바이스(100)에서 상기 운전자에 대한 생체 정보를 직접 처리하거나, 상기 서버(300)가 상기 운전자에 대한 생체 정보를 전송받아 처리하여, 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하도록 하는 것도 가능하다.

또한, 도 1에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 위험도 평가 시스템(10)이 웨어러블 디바이스(100), 제1 장치(200), 서버(300) 및 데이터베이스(350)를 포함하여 구성되는 것으로 예시하고 있으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 상기 웨어러블 디바이스(100)에서 앞서 설명한 기능들을 모두 구현하도록 할 수도 있으며, 웨어러블 디바이스(100) 및 스마트폰 등 제1 장치(200) 만을 포함하거나, 상기 웨어러블 디바이스(100) 및 서버(300) 만을 포함하여 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 위험도 평가 시스템(10)을 구성하는 등 다양한 방식으로 본 발명의 실시예들을 구현하는 것도 가능하다.

이하, 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 위험도 평가 방법을 보다 자세하게 설명한다. 아래에서는 본 발명의 일 실시예로서, 제1 장치(200)로 스마트폰 등을 사용하여 상기 웨어러블 디바이스(100)의 센서에서 측정한 상기 운전자의 생체 정보를 처리하고, 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하는 경우를 들어 설명하나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

도 2에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 위험도 평가 방법의 순서도를 도시하고 있다.

우선, S210 단계에서는 서버(300) 또는 스마트폰(200) 등이 운전자가 착용하는 웨어러블 디바이스(100)의 센서에서 측정한 상기 운전자의 생체 정보를 전송받게 된다.

이때, 상기 웨어러블 디바이스(100)로서는 피트니스 트랙커(fitness tracker)나 스마트 밴드(smart band) 뿐만 아니라, 도 3에 예시된 바와 같이, 헤드셋, 안경, 콘텍트 렌즈, 의류, 시계, 팔찌, 신발, 피부부착 장치 등의 다양한 형태를 가지는 웨어러블 디바이스(100)들이 사용될 수 있다.

여기서, 상기 웨어러블 디바이스(100)에는 상기 운전자의 생체 정보를 측정할 수 있는 다양한 종류의 센서들이 구비될 수 있다. 예를 들어, 상기 웨어러블 디바이스(100)에는 PPG(PhotoPlethysmoGraphy) 센서, ECG(Electro-Cardio Graph) 센서, 촉각 센서(Flexible Tactile Sensor), 온도 센서 등 심박, 맥박, 혈압, 혈류량, 산소포화도, 호흡, 체온 등 운전자의 생체 정보를 측정할 수 있는 다양한 센서들이 사용될 수 있다. 나아가, 상기 웨어러블 디바이스(100)에는 가속도 센서나 모션 센서 등 상기 운전자의 움직임을 감지할 수 있는 센서들이 구비될 수도 있다.

다음으로, S220 단계에서는 상기 운전자에 대한 생체 정보와 상기 운전자에 대한 신체 상태 판단 기준을 고려하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단하게 된다.

예를 들어, 도 4에서는 PPG 센서를 이용하여 운전자의 심장 박동을 측정한 그래프를 예시하고 있다. 도 4에서 볼 수 있는 바와 같이, 운전자의 신체 상태에 따라 심박의 주기(도 4의 (A)) 및 심박의 강도(도 4의 (B))를 포함하는 심박 펄스 패턴이 달라질 수 있으며, 따라서 이를 고려하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단할 수 있게 된다. 보다 구체적으로, 상기 심박의 주기나 심박의 강도 중 하나 이상의 수치를 사용하여 이를 각 운전자에 대하여 정해진 신체 상태 판단 기준과 대비하거나, 상기 측정된 심박 펄스 패턴과 각 운전자에 대하여 정해진 신체 상태 판단 기준으로서의 심박 펄스 패턴의 유사도를 산출하는 등의 방식으로 상기 운전자의 신체 상태를 판단할 수 있다.

상기 운전자에 대한 신체 상태 판단 기준은 상기 운전자의 특정한 신체 상태에서의 생체 정보를 고려하여 정해질 수 있다. 예를 들어, 운전자의 졸음 상태에서의 심박 펄스 패턴이나 운전자가 퇴근 후 집으로 돌아갈 때의 심박 펄스 패턴 등을 고려하여, 상기 운전자에 대한 신체 상태 판단 기준을 설정하고, 이를 이용하여 상기 운전자의 피로도 등 신체 상태를 판단하도록 할 수 있게 된다. 나아가, 상기 운전자의 심박 펄스 패턴 데이터에 대한 기계 학습(machine learning) 등을 통하여 학습된 머신을 상기 운전자에 대한 신체 상태 판단 기준으로 사용하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단하도록 할 수도 있다.

이에 따라, 상기와 같이 측정된 심박 펄스 패턴은 상기 운전자에 대한 신체 상태 판단 기준을 갱신하는데 사용되거나, 데이터베이스 등으로 저장되어 상기 운전자에 대한 보다 정확한 신체 상태를 판단하는데 사용될 수 있다.

또한, 도 4에서는 상기 PPG 센서의 경우를 예시하고 있으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 이외에도 ECG 센서, 촉각 센서, 온도 센서 등 운전자의 생체 정보를 측정할 수 있는 다양한 센서들이 사용될 수 있다.

나아가, 본 발명의 일 실시예로서 웨어러블 디바이스(100)를 이용하여 운전자의 순간 운동량 내지는 순간 체력 소모량을 파악하고 이에 대한 누적치를 산출한 후, 이를 상기 운전자의 체력 기준치와 대비하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단하는 것도 가능하다. 도 5에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전자의 체력 소모량 및 체력 기준치를 이용하여 운전자의 신체 상태를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면을 예시하고 있다.

도 5(a)에서 볼 수 있는 바와 같이, 각 운전자에 대한 체력 기준치로서 각 운전자에 따라 체력 최대치, 체력 최소치 및 운전자의 안전 운전에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 피로 상태 기준치를 사용하여 각 운전자의 특성을 표현할 수 있다. 이때, 각 운전자의 체력 기준치, 즉 체력 최대치, 최력 최소치 및 피로 상태 기준치는 각 운전자 마다 다를 수 있고, 동일 운전자라 하더라도 상기 체력 기준치는 지속적으로 변화할 수 있다.

이에 대하여, 도 5(b)에서는 특정 운전자에 대한 일정 시간 동안의 순간 체력 소모량의 누적치 그래프를 예시하고 있다. 도 5(b)에서 볼 수 있는 바와 같이, 충분한 휴식을 취한 운전자는 아침 출근시에 체력 최대치의 상태에서 하루를 시작하게 되고(도 5의 (A)), 소정의 활동을 수행하게 됨에 따라 체력이 일정 부분 소진되게 된다(도 5의 (B)). 상기 운전자가 휴식을 취하거나 활동량을 줄이면 체력이 일정 부분 회복될 수도 있으며(도 5의 (C)), 다시 활동을 수행하게 되면 체력이 다시 소진되게 된다(도 5의 (D)). 따라서, 상기와 같이 운전자의 체력 소모량이 증가함에 따라, 운전자의 피로도가 증가할 수 있으며, 이를 고려하여 상기 운전자의 운전 위험도를 산출함으로써, 상기 운전자에 대하여 보다 정확한 운전 위험도를 산출할 수 있게 된다.

상기 운전자의 순간 체력 소모량을 산출하는데 있어서는, PPG 센서 등에 의한 심박 데이터를 고려하거나 혈류량 데이터를 고려할 수도 있으며, 나아가 상기 운전자의 움직임을 감지할 수 있는 가속도 센서나 모션 센서의 측정치를 이용함으로써, 상기 운전자의 순간 체력 소모량을 보다 정확하게 파악할 수도 있다.

나아가, 도 6에서 볼 수 있는 바와 같이 상기 운전자의 순간 체력 소모량의 누적치가 피로 상태 기준치를 넘어서는 경우(도 6의 (A)), 상기 운전자의 운전 위험도는 보다 높아질 수 있으므로, 이를 고려하여 상기 운전자의 운전 위험도를 산출할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 운전자의 순간 체력 소모량의 누적치가 상기 피로상태 기준치를 넘어서는 경우, 상기 운전자의 운전 위험도를 산출하는데 소정의 가중치를 부가할 수도 있으며, 또는 상기 운전자의 순간 체력 소모량의 누적치가 상기 피로상태 기준치를 넘어서는지 여부와 상관없이 상기 운전자의 순간 체력 소모량의 누적치에 비례하여 상기 운전자의 운전 위험도를 가중할 수도 있다.

또한, 상기 순간 체력 소모량의 누적치는 운전 개시 이전 누적치와 운전 개시 이후 누적치로 구분하여 고려될 수 있으며, 상기 운전 개시 이전 누적치에서는 앞서 살핀 바와 같이 운전자의 심박 데이터 또는 혈류량 데이터를 고려하거나, 나아가 상기 운전자의 움직임 측정치를 이용하여 순간 체력 소모량을 구하고 그 누적치를 산출하는데 반하여, 상기 운전 개시 이후 누적치에는 이와 함께 운전 누적 시간 및 교통 상황을 고려하여 순간 체력 소모량 및 그 누적치를 산출할 수도 있다.

이어서, S230 단계에서는 상기 일련의 단계를 거쳐 판단된 상기 운전자의 신체 상태를 고려하여, 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하게 된다. 상기 운전자의 체력 소모가 크거나, 상기 운전자가 흥분 상태에 있는 등 신체 상태에 따라 특정 시점에서의 상기 운전자에 대한 순간 운전 위험도를 산출할 수도 있으며, 나아가 상기 운전자에 대한 운전 위험도 데이터를 소정의 기간 동안의 누적하여 판단함으로써 상기 운전자에 대한 평균 운전 위험도를 산출할 수도 있다. 상기한 일련의 과정을 거쳐 산출된 상기 운전자에 대한 운전 위험도는 상기 운전자의 보험료를 산정하는데 반영되거나, 상기 운전자에 대한 운전 습관 개선을 위하여 사용도는 등 다양하게 활용될 수 있다.

또한, 도 7에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 상태 판단 기준을 갱신하는 운전 위험도 평가 방법의 순서도를 예시하고 있다. 도 7에서 볼 수 있는 바와 같이, 도 2에서 살펴본 운전 위험도 평가 방법에는 상기 운전자의 생체 정보를 이용하여 상기 운전자에 대한 신체 상태 판단 기준을 갱신하는 단계(S240)가 더 포함될 수 있다. 이에 따라, 상기 운전자의 생체 정보를 이용하여 상기 운전자에 대한 신체 상태 판단 기준이 각 운전자의 특성에 맞추어 지속적으로 갱신됨으로써, 각 운전자에 대한 신체 상태의 판단이 개별화되면서, 판단의 정확도가 지속적으로 개선될 수 있게 된다.

이에 대한 일 실시예로서, 상기 산출된 상기 운전자의 체력 소모량 데이터 및 신체 상태 데이터는 상기 운전자에 대한 체력 기준치를 갱신하는데 사용될 수 있다. 보다 구체적인 예를 들어, 도 8에서 볼 수 있는 바와 같이 종래 운전자의 체력 기준치가 도 8(a)와 같았는데, 위 종래 운전자를 피로 상태로 판단할 수 있는 피로 상태 기준지가 달라지거나, 위 종래 운전자의 체력 최대치가 달라지는 등의 경우, 상기 운전자의 체력 소모량 데이터 및 신체 상태 데이터를 고려하여 상기 운전자의 체력 기준치를 지속적으로 갱신하여 줌으로써(도 8(b)) 각 운전자의 개인별 특성을 반영하여 보다 정확한 운전 위험도를 산출할 수 있게 된다.

나아가, 상기 운전자의 순간 체력 소모량 또는 휴식에 따른 체력 회복량의 변화 정도도 각 운전자에 따라 상이할 수 있는 바, 상기 운전자의 생체 정보를 이용하여 각 운전자의 순간 체력 소모량의 변화 정도를 갱신하여 줌으로써, 각 운전자에 대한 체력 소모량의 판단을 보다 정확하게 할 수 있다.

또한, 상기 웨어러블 디바이스(100)는 운전자에 대한 생체 정보를 측정하게 되는데, 이때 상기 웨어러블 디바이스(100)는 미리 정해진 주기에 따라 구비된 센서를 이용하여 생체 정보를 측정할 수도 있으며, 또는 상기 운전자의 체력 소모가 늘어나는 등 보다 정교한 데이터가 필요한 경우 생체 정보 측정 주기를 줄여 보다 촘촘하게 측정 데이터를 수집할 수도 있다. 나아가, 상기 웨어러블 디바이스(100)는 상기 제1 장치(200)로부터 생체 정보 측정과 관련된 명령(측정 주기, 측정 설정 등)을 수신하여 그에 따라 생체 정보를 측정할 수도 있다. 이러한 경우, 상기 제1 장치(200)는 상기 운전자의 신체 상태 등을 고려하여 상기 웨어러블 디바이스(100)의 생체 정보 측정을 제어함으로써, 보다 정확한 측정 데이터를 얻을 수 있으며, 나아가 상기 웨어러블 디바이스(100)의 전력 소모를 줄이거나, 상기 웨어러블 디바이스(100)와의 데이터 트래픽을 제어할 수도 있게 된다.

본 발명의 일 실시예로서, 상기 웨어러블 디바이스(100)는 가속도 센서 또는 모션 센서 등을 이용하여. 상기 운전자의 움직임을 감지할 수 있고, 상기 제1 장치(200)는 이를 이용하여 상기 운전자의 움직임에 대한 센싱 정보를 이용하여 급가속, 급제동, 급회전을 포함하는 위험한 운전 행태의 발생을 판별할 수 있다. 이에 따라, 상기 제1 장치(200)는 상기 운전자의 운전 행태 정보를 함께 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출함으로써, 상기 운전자에 대한 보다 정확한 운전 위험도를 산출할 수 있게 된다.

그런데, 상기와 같은 급가속, 급제동, 급회전을 포함하는 위험한 운전 행태가 발생하였다고 하더라도, 상기 운전 행태가 실제 발생한 급박한 위험을 회피하기 위한 경우라면, 위와 같은 운전 행태는 오히려 안전 운전을 위한 적극적인 대처 행위라고 할 수 있고, 이에 따라 오히려 운전자의 안전도가 증가할 수 있다고 할 것이므로, 이를 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하는 것이 보다 바람직하다. 예를 들어, 급제동 등 특정 운전 행태와 동시 또는 이후에 심박이 빨라지는 흥분 상태가 감지되면 위험을 회피하기 위한 것으로 판단할 수 있다.

그러나, 급제동 등 특정 운전 행태가 있기 이전부터 심박이 빨라져 있다거나, 상기 급제동 등 특정 운전 행태가 습관적으로 이루어진다고 판단되는 경우(예를 들어, 급제동 등 특정 운전 행태 전후에 심박의 변화가 거의 없는 경우)에는, 상기 급제동 등 특정 운전행태가 난폭운전에 해당한다고 판단할 수 있다.

나아가, 상기 가속도 센서 등을 이용하는 경우, 상기 운전자의 평소 운행 패턴(운행 속도, 차선 변경, 가속, 제동 등을 포함할 수 있음)에 대한 정보를 축적할 수 있고, 이를 상기 운전자의 현재 운행 패턴에 대하여 산출되는 정보와 대비하고, 이를 고려하여 상기 운전자의 현재 운전 위험도를 산출할 수도 있다. 이는 운전자가 평소 운행하는 패턴에 따라 익숙한 방식으로 자동차를 운행할 경우, 운전 위험도가 상대적으로 낮다고 판단할 수 있다는 점을 고려하는 것이다.

한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 컴퓨터에서 구현될 수 있다.

상기 프로그램은 컴파일러에 의해 만들어지는 기계어 코드로 구현된 프로그램뿐만 아니라, 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에서 실행될 수 있는 고급 언어 코드로 구현된 프로그램일 수도 있다.

또한, 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 일체의 저장매체를 포함한다.

또한, 상기 컴퓨터로서는 퍼스널 컴퓨터(PC)나 노트북 컴퓨터 등에 한정되지 아니하며, 서버, 스마트폰, 태블릿 PC, PDA, 휴대전화 등 중앙처리장치(CPU)를 구비하여 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 일체의 정보처리 장치를 포함한다.

도 9에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 전 위험도 평가 시스템(10)에서의 제1 장치(200)의 구성도를 예시하고 있다. 도 9에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전 위험도 평가 시스템(10)에서의 제1 장치(200)는 생체 정보 수신부(210), 신체 상태 판단부(220) 및 운전 위험도 산출부(230)를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 생체 정보 수신부(210)는 운전자가 착용하는 웨어러블 디바이스(100)의 센서에서 측정한 상기 운전자의 심박 펄스 패턴 등 생체 정보를 상기 웨어러블 디바이스(100)로부터 블루투스(Bluetooth) 등을 통하여 수신하게 된다.

이어서, 상기 신체 상태 판단부(220)는 상기 생체 정보와 상기 운전자의 신체 상태 판단 기준을 이용하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단하게 된다.

또한, 운전 위험도 산출부(230)는 상기 운전자의 신체 상태를 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하게 된다.

나아가, 상기 웨어러블 디바이스(100)는 상기 운전자의 움직임에 대한 센싱 정보도 함께 전송하여, 상기 제1 장치(200)가 상기 운전자의 급가속, 급제동, 급회전을 포함하는 위험한 운전 행태를 고려하여 운전 위험도를 산출하도록 할 수도 있다.

상기와 같이 산출된 운전자에 대한 운전 위험도는 통신 네트워크를 거쳐 서버(300)으로 전송되어 상기 운전자의 보험료를 산정하는데 반영되는 등 다양하게 활용될 수 있으며, 나아가 데이터베이스(350)에 저장하여 관리될 수도 있다.

도 10에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 전 위험도 평가 시스템(10)에서의 서버(300)의 구성도를 예시하고 있다. 도 10에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전 위험도 평가 시스템(10)에서의 서버(300)은 생체 정보 수신부(310), 신체 상태 판단부(320) 및 운전 위험도 산출부(330)를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 생체 정보 수신부(310)는 운전자가 착용하는 웨어러블 디바이스(100)의 센서에서 측정한 상기 운전자의 심박 펄스 패턴 등 생체 정보를 제1 장치(200)를 거쳐 전송받게 된다.

이어서, 상기 신체 상태 판단부(320)는 상기 생체 정보와 상기 운전자의 신체 상태 판단 기준을 이용하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단하게 된다.

또한, 운전 위험도 산출부(330)는 상기 운전자의 신체 상태를 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하게 된다.

나아가, 상기 웨어러블 디바이스(100)는 상기 운전자의 움직임에 대한 센싱 정보도 함께 전송하여, 상기 서버(300)가 상기 운전자의 급가속, 급제동, 급회전을 포함하는 위험한 운전 행태를 고려하여 운전 위험도를 산출하도록 할 수도 있다.

상기와 같이 산출된 운전자에 대한 운전 위험도는 상기 운전자의 보험료를 산정하는데 반영되는 등 다양하게 활용될 수 있으며, 나아가 데이터베이스(350)에 저장하여 관리될 수도 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예로서, 상기 제1 장치(200) 혹은 서버(300)가 아닌 웨어러블 디바이스(100)에서 상기 기능들을 직접 수행하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단한 후, 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출할 수도 있다.

나아가, 상기 웨어러블 디바이스(100), 제1 장치(200), 서버(300) 중 일부 또는 전부가 상기 기능들을 나누어 수행하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단한 후, 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하는 것도 가능하다.

따라서, 본 발명에서의 운전 위험도 평가 시스템(10)은 그 작동 환경 및 용도에 따라, 앞서 설명한 바와 같이, 상기 웨어러블 디바이스(100), 제1 장치(200), 서버(300) 중 일부 또는 전부가 상기 기능들을 나누어 수행하도록 구성되거나, 또는 상기 웨어러블 디바이스(100), 제1 장치(200), 서버(300) 중 하나가 상기 기능들을 모두 수행하도록 구성되는 등 매우 다양한 방식으로 구현될 수 있다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 기재된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의해서 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10 : 운전 위험도 평가 시스템
100 : 웨어러블 디바이스
200 : 제1 장치
300 : 서버
210, 310 : 생체 정보 수신부
220, 320 : 신체 상태 판단부
230, 330 : 운전 위험도 산출부
350 : 데이터베이스

Claims (14)

1. 운전 위험도 평가 시스템이 운전자의 운전 위험도를 평가하는 방법에 있어서,
   운전자가 착용하는 웨어러블 디바이스의 센서에서 측정한 상기 운전자의 생체 정보를 수집하는 단계;
   상기 운전자의 생체 정보와 상기 운전자에 대한 신체 상태 판단 기준을 이용하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단하는 단계;
   상기 운전자의 신체 상태를 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 방법.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 운전자의 생체 정보를 이용하여 상기 운전자에 대한 신체 상태 판단 기준을 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 방법.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 운전자의 생체 정보를 이용하여 상기 운전자의 순간 체력 소모량을 도출한 후,
   상기 순간 체력 소모량의 누적치를 상기 운전자의 체력 기준치와 대비하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 방법.
4. 제 3항에 있어서,
   상기 순간 체력 소모량의 누적치는 운전 개시 이전 누적치와 운전 개시 이후 누적치를 포함하며,
   상기 운전 개시 이후 누적치에는 운전 누적 시간 및 교통 상황을 고려하여 결정되는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 방법.
5. 제3항에 있어서,
   상기 운전자의 생체 정보를 이용하여 상기 운전자의 체력 기준치를 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 방법.
6. 제3항에 있어서,
   상기 운전자의 생체 정보를 이용하여 상기 운전자의 순간 체력 소모량의 변화 정도를 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 웨어러블 디바이스는 상기 운전 위험도 평가 시스템의 명령을 수신한 후,
   그에 따라 상기 운전자의 생체 정보를 수집하여 전송하는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 방법.
8. 제 1항에 있어서,
   상기 운전 위험도 평가 시스템은,
   상기 웨어러블 디바이스에서 수집한 운전자의 운전 행태 정보를 함께 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 방법.
9. 제 8항에 있어서,
   상기 운전 위험도 평가 시스템은 상기 운전자의 평소 운행 패턴에 대한 정보와 현재 운행 패턴에 대한 정보를 대비하고 이를 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 방법.
10. 제 8항에 있어서,
    상기 웨어러블 디바이스는 상기 운전자의 움직임을 감지할 수 있는 센서를 구비하며,
    상기 운전 위험도 평가 시스템은 상기 운전자의 움직임에 대한 센싱 정보를 이용하여 급가속, 급제동, 급회전을 포함하는 위험한 운전 행태의 발생을 판별할 수 있는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 방법.
11. 제 10항에 있어서,
    상기 운전자의 급가속, 급제동, 급회전을 포함하는 위험한 운전 행태가 감지되더라도,
    상기 운전 행태가 실제 위험을 회피하기 위한 경우라면 이를 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 방법.
12. 제 1항에 있어서,
    상기 운전 위험도 평가 시스템은,
    상기 웨어러블 디바이스에서 측정한 상기 운전자의 생체 정보를 기반으로 하여 산출되는 상기 운전자에 대한 운전 위험도 평가 데이터를 관리하는 서버를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 방법.
13. 컴퓨터에서 제1항 내지 12항 중 어느 한 항에 기재된 각 단계를 실행시키기 위한 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장된 프로그램.
14. 운전자의 운전 위험도를 평가하는 시스템에 있어서,
    운전자가 착용하는 웨어러블 디바이스의 센서에서 측정한 상기 운전자의 생체 정보를 수집하는 생체 정보 수집부;
    상기 생체 정보와 상기 운전자의 신체 상태 판단 기준을 이용하여 상기 운전자의 신체 상태를 판단하는 신체 상태 판단부;
    상기 운전자의 신체 상태를 고려하여 상기 운전자에 대한 운전 위험도를 산출하는 운전 위험도 산출부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 운전 위험도 평가 시스템.

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