KR20170121442A - 교통 레이더 장치, 교통 상황 예측 시스템 및 교통 상황 측정 방법 - Google Patents

교통 레이더 장치, 교통 상황 예측 시스템 및 교통 상황 측정 방법 Download PDF

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Abstract

본 실시예들은, 교통 상황 측정 및 예측 기술에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로, 레이더 신호를 송출하고 레이더 신호가 반사된 레이더 반사 신호를 수신하는 레이더 기능부와, 레이더 반사 신호의 분석을 통해 주변의 차량 및 기후를 감지하여, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 데이터 처리부와, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 포함하는 레이더 기반의 교통 상황 정보를 송신하는 교통 상황 정보 제공부를 포함하는 교통 레이더 장치, 이를 이용한 교통 상황 측정 방법과, 교통 상황 예측 시스템에 관한 것이다.

Description

교통 레이더 장치, 교통 상황 예측 시스템 및 교통 상황 측정 방법{TRAFFIC RADAR APPARATUS, TRAFFIC CIRCUMSTANCES PREDICTION SYSTEM, AND TRAFFIC CIRCUMSTANCES MEASUREMENT METHOD}
본 실시예들은 교통 상황 측정 및 예측 기술에 관한 것이다.
현재, 실시간으로 교통 상황을 파악하기 위하여, 도로의 각 지점마다 CCTV를 설치해두고, CCTV 영상을 관찰하여 교통량, 차량 흐름 등의 교통 상황을 실시간으로 파악한다.
이와 같은 CCTV 기반의 교통 상황 파악 기술은, 교통관제 센터에서 사람이 CCTV 영상을 실제로 보면서 교통량의 많고 적음, 그리고, 차량 흐름의 빠르고 느림을 육안으로 판단하기 때문에, 교통 상황을 파악하는 정확도가 떨어지거나 파악하는데 시간이 많이 걸릴 수 있다.
또한, 종래, 도로의 한 지점에서 출발한 차량이 다른 한 지점에 도달하는 시간을 측정하여, 측정된 시간을 토대로 교통 상황을 파악하기도 한다.
이렇게 파악된 교통 상황은 두 지점 사이의 평균적인 교통 상황만을 대변할 뿐, 중간중간의 국지적인 교통 상황을 정확하게 반영해주지 못한다.
이러한 점들로 인해, 종래의 교통 상황을 파악하는 기술만으로는, 현재의 교통 상황을 정확하게 그리고 빠르게 파악할 수 없다. 또한, 현재의 교통 상황을 정확하고 빠르게 파악하지 못하기 때문에, 앞으로의 교통 상황을 보다 정확하게 예측할 수도 없다.
특히, 앞으로의 교통 상황은, 현재의 교통량, 차량 흐름 등의 차량과 관련된 상황만의 영향을 받는 것이 아니라, 다양한 요인, 특히, 기후 상태의 변화 등에 따라서도 많은 영향을 받게 된다.
따라서, 종래의 교통 상황의 파악 및 예측 기술을 통해서는, 앞으로의 교통 상황을 정확하게 예측하지 못하는 한계가 있다.
본 실시예들의 목적은, 차량과 관련된 차량 흐름, 교통량 등은 물론, 앞으로의 교통 상황에 영향을 끼치는 기후도 함께 감지하여, 국지적인 영역에서 교통 상황을 실시간으로 정확하게 모니터링하고, 이를 기반으로, 앞으로의 교통 상황을 보다 정확하게 예측하는데 있다.
본 실시예들의 다른 목적은, 국지적인 영역에서의 차량 및 기후를 레이더에 기반하여 감지할 수 있는 교통 레이더 장치, 교통 상황 예측 시스템 및 교통 상황 측정 방법을 제공하는 데 있다.
본 실시예들의 또 다른 목적은, 레이더 기술을 이용하여 기후를 감지할 수 있는 교통 레이더 장치를 제공하는 데 있다.
본 실시예들의 또 다른 목적은, 기후 감지를 위한 기후 감지 전용 장치를 구비하지 않고도, 차량 감지에 이용되는 레이더 기술을 이용하여 차량 및 기후를 모두 감지할 수 있는 교통 레이더 장치를 제공하는 데 있다.
일 측면에서, 본 실시예들은, 레이더 신호를 송출하고 레이더 신호가 반사된 레이더 반사 신호를 수신하는 레이더 기능부와, 레이더 반사 신호의 분석을 통해 주변의 차량 및 기후를 감지하여, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 데이터 처리부와, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 포함하는 레이더 기반의 교통 상황 정보를 송신하는 교통 상황 정보 제공부를 포함하는 교통 레이더 장치를 제공할 수 있다.
이러한 교통 레이더 장치의 데이터 처리부는, 레이더 반사 신호에 근거하여 주변의 차량을 감지하여 레이더 기반의 차량 감지 정보를 생성하는 차량 감지부를 포함할 수 있다.
또한, 교통 레이더 장치의 데이터 처리부는, 레이더 반사 신호에 근거하여 주변의 기후를 감지하여 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 기후 감지부를 포함할 수 있다.
다른 측면에서, 본 실시예들은, 교통 레이더 장치의 교통 상황 측정 방법에 있어서, 레이더 신호를 송출하고 레이더 신호가 반사된 레이더 반사 신호를 수신하는 제1 단계와, 레이더 반사 신호를 분석하여 주변의 차량 및 기후를 감지하고, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 제2 단계와, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 포함하는 레이더 기반의 교통 상황 정보를 송신하는 제3 단계를 포함하는 교통 상황 측정 방법을 제공할 수 있다.
또 다른 측면에서, 본 실시예들은, 레이더 신호를 송출하고 레이더 신호가 반사된 레이더 반사 신호를 수신하고, 레이더 반사 신호의 분석을 통해 주변의 차량 및 기후를 감지하여 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하고, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 포함하는 레이더 기반의 교통 상황 정보를 제공하는 교통 레이더 장치와, 레이더 기반의 교통 상황 정보를 분석하여 현재의 교통 상황을 파악하고 앞으로의 교통 상황을 예측하여, 교통 상황 분석 데이터를 생성하여 저장하는 교통 상황 분석 장치를 포함하는 교통 상황 예측 시스템을 제공할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 실시예들에 의하면, 차량과 관련된 차량 흐름, 교통량 등은 물론, 앞으로의 교통 상황에 영향을 끼치는 기후도 함께 감지하여, 국지적인 영역에서 교통 상황을 실시간으로 정확하게 모니터링하고, 이를 기반으로, 앞으로의 교통 상황을 보다 정확하게 예측할 수 있다.
본 실시예들에 의하면, 국지적인 영역에서의 차량 및 기후를 레이더에 기반하여 감지할 수 있는 교통 레이더 장치, 교통 상황 예측 시스템 및 교통 상황 측정 방법을 제공할 수 있다.
본 실시예들에 의하면, 레이더 기술을 이용하여 기후를 감지할 수 있는 교통 레이더 장치를 제공할 수 있다.
본 실시예들에 의하면, 하나의 교통 레이더 장치만으로 기후 감지 및 차량 감지를 모두 수행할 수 있기 때문에, 기후 감지를 위한 기후 감지 전용 장치와 차량 감지를 위한 차량 감지 전용 장치를 따로따로 설치하지 않아도 된다.
따라서, 도로 상에 설치되는 장치의 개수를 줄일 수 있고, 설치 시간 및 설치 비용을 크게 줄여줄 수 있다.
특히, 기후 정보 중 강수량 등을 측정하기 위해서는, 상당히 큰 크기의 장비가 필요하지만, 본 실시예들에 따르면, 레이더 기술을 이용하여 강수 상황을 파악하고 강수량을 예측하여 측정할 수 있기 때문에, 큰 크기의 장비가 전혀 필요 없는 장점이 있다.
도 1은 본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템을 적용한 환경을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치의 블록도이다.
도 4는 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치의 레이더 기반의 차량 감지 및 기후 감지 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치가 시간대별로 획득한 레이더 반사 신호를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치의 레이더 반사 신호 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치가 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 8은 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치가 온도 센서를 더 활용하여 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 9는 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치가 습도 센서를 더 활용하여 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 10은 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치의 레이더 반사 신호 분석 방법을 더 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 실시예들에 따른 교통 상황 측정 방법에 대한 흐름도이다.
도 12는 본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템의 적용 예시도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 다른 구성 요소가 "개재"되거나, 각 구성 요소가 다른 구성 요소를 통해 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 1은 본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템(100)의 구성도이다.
본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템(100)은 차량 흐름 및 교통량 등의 현재 교통 상황을 모니터링 하여 앞으로의 교통 상황을 예측하는 시스템이다.
본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템(100)은, 통상의 교통 상황 모니터링 및 예측 기술과는 다르게, 레이더를 이용하여 현재 교통 상황을 모니터링하고 앞으로의 교통 상황을 예측한다.
특히, 본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템(100)은, 단순하게, 차량 흐름이나 교통량에 근거하여 현재 교통 상황을 모니터링하고 앞으로의 교통 상황을 예측하는 것이 아니라, 현재의 기후 정보를 통해 현재 교통 상황을 더욱 정확하게 모니터링하고 앞으로의 교통 상황을 더욱 정확하게 예측할 수 있다.
가령, 비나 눈이 온다면, 앞으로 정체가 심해지거나 교통 사고 등이 발생할 가능성이 높아지는 교통 상황이 생길 수도 있을 것이다.
따라서, 현재의 기후 상황을 파악하여, 차량 감지를 통해 파악될 수 있는 현재의 차량 흐름이나 교통량 등에 더하여, 파악된 기후 상황을 추가로 고려하여 앞으로의 교통 상황을 보다 정확하게 예측할 수 있을 것이다.
본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템(100)은, 기후 정보를 기후 관측을 위한 전용 장치나 전용 서버로부터 얻는 것이 아니라, 레이더 기술을 이용하여 기후 정보를 간접적으로 유추하여 획득한다는 점에서 특이점이 있다.
이에, 본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템(100)은 교통 레이더 장치(110) 및 교통 상황 분석 장치(120) 등을 포함할 수 있다.
교통 레이더 장치(110)는, 레이더 신호를 송출하고 레이더 신호가 반사된 레이더 반사 신호를 수신하고, 레이더 반사 신호의 분석을 통해 주변의 차량 및 기후를 감지하여 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하고, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 포함하는 레이더 기반의 교통 상황 정보를 제공할 수 있다.
교통 상황 분석 장치(120)는, 교통 레이더 장치(110)에서 제공된 레이더 기반의 교통 상황 정보를 분석하여 현재의 교통 상황을 파악하고 앞으로의 교통 상황을 예측하여, 교통 상황 분석 데이터를 생성하여 저장할 수 있다.
도 2는 본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템(100)을 적용한 환경을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템(100)에 포함된 교통 레이더 장치(110)는 교통 상황을 모니터링 하고자 하는 위치마다 설치될 수 있다.
예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 교통 레이더 장치(110)는 도로 이정표, 차량 속도 감지 장치, 또는 신호 위반 차량 감지 장치 등이 설치될 수 있는 도로 주변의 구조물(200)에 설치될 수 있다.
교통 상황 분석 장치(120)는 교통관제 센터에 위치할 수 있다.
교통 레이더 장치(110)와 교통 상황 분석 장치(120)는, 유선 또는 무선 기반의 통신 방식을 통해 정보 또는 데이터를 송수신할 수 있다.
도 3은 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)는, 레이더 신호를 송출하고 레이더 신호가 반사된 레이더 반사 신호를 수신하는 레이더 기능부(310)와, 레이더 반사 신호의 분석을 통해 주변의 차량 및 기후를 감지하여, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 데이터 처리부(320)와, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 포함하는 레이더 기반의 교통 상황 정보를 송신하는 교통 상황 정보 제공부(330) 등을 포함할 수 있다.
레이더 기능부(310)는 송신 안테나를 통해 레이더 신호를 송신하기 위한 송신부, 수신 안테나를 통해 레이더 반사 신호를 수신하기 위한 수신부를 포함할 수 있으며, 경우에 따라서, 아날로그 형태의 레이더 반사 신호를 검출하기 위한 아날로그 프런트 엔드(AFE: Analog Front End), 아날로그 형태의 레이더 반사 신호를 디지털 형태의 데이터로 변환하기 위한 아날로그 디지털 컨버터(ADC: Analog to Digital Converter) 등을 더 포함할 수 있다.
도 3을 참조하면, 데이터 처리부(320)는, 레이더 반사 신호에 근거하여 주변의 차량을 감지하여 레이더 기반의 차량 감지 정보를 생성하는 차량 감지부(321)와, 레이더 반사 신호에 근거하여 주변의 기후를 감지하여 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 기후 감지부(322)를 포함할 수 있다.
도 4는 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)의 레이더 기반의 차량 감지 및 기후 감지 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 교통 레이더 장치(110) 내 레이더 기능부(310)가 레이더 신호를 송출하여 주변 물체에 의해 반사된 레이더 반사 신호(RRS)를 수신하면, 데이터 처리부(320)는 수신된 레이더 반사 신호를 분석하여 주변의 차량을 감지하고 기후를 감지한다.
본 명세서에서 "레이더 반사 신호를 분석한다는 것"은, 아날로그 형태의 레이더 반사 신호를 분석하는 것일 수도 있고, 레이더 반사 신호가 디지털 형태로 변환된 레이더 반사 신호 데이터를 분석한다는 것을 의미할 수도 있다.
데이터 처리부(320) 내 차량 감지부(321)는 레이더 반사 신호를 분석하여 차량을 감지할 수 있는데, 데이터 처리부(320) 내 기후 감지부(322) 또한 레이더 반사 신호를 분석하여 기후를 감지할 수 있다.
즉, 차량 감지부(321)는 레이더 반사 신호를 분석하여 차량을 감지하여 레이더 기반의 차랑 감지 정보를 생성하고, 기후 감지부(322)는 레이더 반사 신호를 분석하여 기후를 감지하여 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성할 수 있다.
레이더 반사 신호의 분석을 통해 차량을 감지하는 것은 일반적인 것일 수 있지만, 레이더 반사 신호의 분석을 통해 기후를 감지하는 것은 매우 특이점이 있다.
따라서, 아래에서는, 레이더 반사 신호의 분석을 통해 기후를 감지하는 것에 초점을 맞추어 교통 레이더 장치(110)를 설명한다.
교통 레이더 장치(110)의 데이터 처리부(320) 내 기후 감지부(322)는, 레이더 반사 신호에 근거하여 강수 유무 또는 강수량을 판단하여 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하여 출력할 수 있다.
본 명세서에서 "강수"는 비, 눈, 우박, 안개 등 따위로 지상에 내린 물 또는 이러한 것들이 발생하는 것을 의미한다.
레이더 반사 신호의 분석을 통해 기후를 감지하는 방법을 구체적으로 설명하기에 앞서, 교통 레이더 장치(110)가 수신하여 획득한 레이더 반사 신호에 대하여 살펴본다.
도 5 및 도 6은 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)가 시간대별로 획득한 레이더 반사 신호와, 레이더 반사 신호 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
교통 레이더 장치(110)는 일정 주기(예: 수 분, 수십 분 등) 또는 비주기적으로 레이더 신호를 송출하여 레이더 반사 신호를 수신하여 시간대별 레이더 반사 신호 데이터를 획득할 수 있다.
도 5는 t=t0, t1, t2일 때 획득된 3개의 레이더 반사 신호 데이터를 그래프 형태로 나타낸 도면이다.
t=t0, t1, t2일 때 얻은 3가지 레이더 반사 신호 데이터에 대한 3가지 그래프에서, 가로 축은 위치를 나타내고 세로 축은 신호 세기(신호 값)를 나타낼 수 있다.
t=t0, t1, t2일 때 얻은 3가지 레이더 반사 신호 데이터에 대한 3가지 그래프를 보면, 모든 시간(t0, t1, t2)와 모든 위치에서 매우 작은 신호 값을 갖는 노이즈 성분이 깔려 있고, 물체가 있는 위치에서는 노이즈 성분에 해당하는 작은 신호 값이 아닌 어느 정도 큰 신호 값을 갖게 된다.
t=t0, t1, t2일 때 얻은 3가지 레이더 반사 신호 데이터에 대한 3가지 그래프를 보면, 시간 경과에 따라 신호 세기(신호 값)가 변하거나, 시간 경과 새로운 위치에서 새롭게 돌출된 물체에서 반사된 레이더 반사 신호에 해당하는 신호 값이 나타나는 것을 확인할 수 있다.
t=t0, t1일 때 얻은 2가지 레이더 반사 신호 데이터에 대한 2가지 그래프를 보면, 동일한 x 위치에서 동일한 신호 값(510)을 갖는 레이더 반사 신호가 나타나는 것을 확인할 수 있다.
교통 레이더 장치(110)가 이동 없이 고정되어 있다고 보면, 동일한 x 위치에 정지 물체가 존재한다는 것을 알 수 있다.
그런데, 도 5 및 도 6을 참조하면, t=t1일 때 x 위치에서 신호 값(510)에 비해 t=t2일 때 x 위치에서 신호 값(520)이 작아진 것을 확인할 수 있다.
이와 같이, 동일한 x 위치에서 지속적으로 나타나는 레이더 반사 신호의 신호 값이 갑자기 작아진 것은, 주변의 환경 변화로 인해, 교통 레이더 장치(110)가 작아진 신호 세기(신호 값)를 갖는 레이더 반사 신호를 수신하게 된 것이다.
여기서, 주변의 환경 변화는, 신호 세기를 감쇄시키는 환경 변화로서, 공기 중에서 전자파의 전파를 방해하는 인자가 생겨났다는 것을 의미한다.
일 예로, 주변의 환경 변화는, t=t1과 t=t2 사이의 시간에 공기 중에서 수분이 많아진 변화일 수 있다.
이러한 점들을 이용하여, 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)는 레이더 반사 신호를 분석하여 기후를 감지할 수 있다.
다시 말해, 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)의 데이터 처리부(320) 내 기후 감지부(322)는, 레이더 반사 신호의 신호 값을 이용하여 강수 유무 또는 강수량을 판단하여 판단된 강수 유무 또는 강수량에 관한 정보를 포함하는 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성할 수 있다.
보다 정확한 감지를 위해, 기후 감지부(322)는, 시간대별로 반복적으로 나타나는 위치(정지 물체가 있는 위치)에서의 레이더 반사 신호의 신호 값을 추출하여 추출된 신호 값을 토대로 강수 유무 또는 강수량을 판단하여 판단된 강수 유무 또는 강수량에 관한 정보를 포함하는 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성할 수 있다.
본 명세서에서 정지 물체라는 것은 절대 속도가 0인 물체일 수도 있고, 교통 레이더 장치(110)에 대하여 상대 속도가 0인 물체일 수도 있다.
기후 감지부(322)는, 레이더 반사 신호의 신호 값과 이준 신호 값을 비교하여 강수 유무 또는 강수량을 판단하여, 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성할 수 있다.
기호 감지부(322)에 의해 비교 되는 레이더 반사 신호의 신호 값과 이준 신호 값(기준 신호 값)은 동일한 위치에서 다른 시간에서 각기 얻어진 신호 값일 수 있다.
도 7은 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)가 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 기후 감지부(322)는 레이더 반사 신호의 신호 값을 획득한다(S710).
이후, 기후 감지부(322)는 획득된 신호 값이 이전 신호 값보다 작아진 신호 감쇄량을 산출하여, 산출된 신호 감쇄량(이전 신호 값 - 신호 값)이 미리 설정된 임계 값(k)보다 큰지를 판단한다(S720).
기후 감지부(322)는, 신호 감쇄량이 미리 설정된 임계 값(k)보다 크다고 판단되면, 강수 상황인 것으로 판단할 수 있다(S730).
또는, 기후 감지부(322)는, 신호 감쇄량의 크기에 따라 강수량을 예측하여 판단할 수 있다.
기후 감지부(322)는 신호 감쇄량이 클수록 강수량이 많다고 판단할 수 있다.
기후 감지부(322)는, 산출된 신호 감쇄량으로부터 강수량을 신속하게 판단하기 위하여, 신호 감쇄량과 강수량 간의 대응 테이블을 미리 저장하고 있을 수도 있다.
기후 감지부(322)는, 신호 감쇄량이 미리 설정된 임계 값(k)보다 크지 않다고 판단되면, 강수 상황이 아닌 것으로 판단할 수 있다(S740).
도 8은 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)가 온도 센서(800)를 더 활용하여 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 7을 참조하여 전술한 기후 감지 정보 생성 방법에 따라 현재 상황이 강수 상황인 것으로 판단되거나 강수량이 있는 것으로 판단되더라도, 강수 상황이 비가 오는 강우 상황인지 눈이 오는 강설 상황인지를 정확하게 구분하지 못하거나, 판단된 강수량이 강수량인지 강설량인지를 정확하게 구분하지 못하는 한계가 있다.
이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)는 주변의 온도를 감지하는 온도 센서(800)를 더 포함하여 감지된 온도를 토대로, 강수 상황이 비가 오는 강우 상황인지 눈이 오는 강설 상황인지를 정확하게 구분하고, 판단된 강수량이 강수량인지 강설량인지를 정확하게 구분할 수 있다.
이에, 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)의 기후 감지부(322)는, S720 단계의 판단 결과, 신호 감쇄량이 미리 설정된 임계 값보다 크다고 판단된 경우, 온도 센서(800)를 통해 온도(T)를 감지한다(S810).
이후, 기후 감지부(322)는 감지된 온도(T)가 임계 온도(Tth) 이상인지를 판단한다(S820).
판단 결과, 기후 감지부(322)는 감지된 온도(T)가 임계 온도(Tth) 이상인 것으로 판단되면, 현재 상황을 비가 오는 강우 상황으로 판단하거나, 신호 감쇄량의 크기에 따라 강우량(비의 양)을 예측하여 판단할 수 있다(S830).
기후 감지부(322)는 감지된 온도(T)가 임계 온도(Tth) 미만인 것으로 판단되면, 현재 상황을 눈이 오는 강설 상황으로 판단하거나, 신호 감쇄량의 크기에 따라 강설량(눈의 양)을 예측하여 판단할 수 있다(S840).
기후 감지부(322)는 신호 감쇄량이 클수록 강우량 또는 강설량이 많다고 판단할 수 있다.
기후 감지부(322)는, 산출된 신호 감쇄량으로부터 강우량 또는 강설량을 신속하게 판단하기 위하여, 신호 감쇄량과 강우량 또는 강설량 간의 대응 테이블을 미리 저장하고 있을 수도 있다.
도 7 및 도 8을 참조하여 전술한 기후 감지 정보 생성 방법에 따라 비 또는 눈이 오는 것으로 감지된 경우, 즉, 현재 상황이 강수 상황(강우 상황 또는 강설 상황)으로 감지된 경우, 실제로는 비 또는 눈이 오지 않는 상황일 수도 있다.
즉, 도 7 및 도 8을 참조하여 전술한 기후 감지 정보 생성 방법에 따른 기후 감지 정보가 잘못된 기후 감지 결과일 수도 있다.
따라서, 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)는, 이러한 기후 감지 결과의 오류를 보정하여 기후 감지 정보를 생성하는 기능도 제공할 수 있다.
아래에서는 기후 감지 결과의 오류를 방지하는 기능과 관련하여 설명한다.
도 9는 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)가 습도 센서(900)를 더 활용하여 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)는, 주변의 습도를 고려하여, 도 7 또는 도 8에서의 기후 감지 방법에 따른 기후 감지 결과의 오류를 보정할 수 있다.
이에, 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)는 주변의 습도를 감지하는 습도 센서(900)를 더 포함할 수 있다.
기후 감지부(322)는, S720 단계에서 신호 감쇄량이 미리 설정된 임계 값보다 크다고 판단된 경우, 습도 센서(900)를 통해 주변의 습도(H)를 획득한다(S910).
이후, 기후 감지부(322)는, 감지된 습도(H)가 임계 습도(Hth) 이상인지를 판단한다(S920).
판단 결과, 기후 감지부(322)는, S720 단계에서 신호 감쇄량이 미리 설정된 임계 값보다 크다고 판단된 경우에도, 즉, 강수 상황인 것으로 판단된 경우에도, S920 단계에서의 판단 결과, 감지된 습도(H)가 임계 습도(Hth) 미만이면, 강수 상황이 아닌 것으로 판단할 수 있다(S740).
기후 감지부(322)는, S720 단계에서 신호 감쇄량이 미리 설정된 임계 값보다 크다고 판단된 경우, 즉, 강수 상황인 것으로 판단된 경우, 감지된 습도(H)가 임계 습도(Hth) 이상으로 판단되면, 강수 상황으로 판단하거나 신호 감쇄량의 크기에 따라 강수량을 판단할 수 있다(S730).
S730 단계는, 도 8의 S810, S820, S830, S840 단계로 진행될 수 있다.
도 10은 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)의 레이더 반사 신호 분석 방법을 더 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)의 데이터 처리부(320)의 기후 감지부(322)는, 레이더 반사 신호를 분석하여 기후를 감지할 때, 레이더 반사 신호의 피크 신호 값(Sp)을 토대로 강수 유무 또는 강수량을 판단할 수 있다.
즉, 기후 감지부(322)는, 레이더 반사 신호의 현재의 피크 신호 값과 이전 피크 신호 값을 비교하여 강수 유무 또는 강수량을 판단할 수 있다.
또한, 기후 감지부(322)는, 레이더 반사 신호를 분석하여 기후를 감지할 때, 레이더 반사 신호의 노이즈 신호 값(Sn)을 토대로 강수 유무 또는 강수량을 판단할 수 있다.
즉, 기후 감지부(322)는, 레이더 반사 신호의 현재의 노이즈 신호 값과 이전 노이즈 신호 값을 비교하여 강수 유무 또는 강수량을 판단할 수 있다.
한편, 기후 감지부(322)는 레이더 반사 신호를 분석하여 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성함에 있어서, 일 예로, 인공 신경망, 퍼지 로직, SVD (Singular Value Decomposition) 등의 패턴 인식 로직을 사용하여 레이더 반사 신호와 기후 간의 연관 관계를 학습(기계 학습)하여, 기후를 감지하여 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성할 수 있다.
이를 통해, 교통 레이더 장치(110)는 보다 신뢰성 있고 안정적인 기후 감지 기능을 제공할 수 있다.
도 11은 본 실시예들에 따른 교통 상황 측정 방법에 대한 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 본 실시예들에 따른 교통 레이더 장치(110)의 교통 상황 측정 방법은, 레이더 신호를 송출하고 레이더 신호가 반사된 레이더 반사 신호를 수신하는 제1 단계(S1110)와, 레이더 반사 신호를 분석하여 주변의 차량 및 기후를 감지하고, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 제2 단계(S1120)와, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 포함하는 레이더 기반의 교통 상황 정보를 송신하는 제3 단계(S1130) 등을 포함할 수 있다.
도 12는 본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템(100)의 적용 예시도이다.
도 12를 참조하면, 본 실시예들에 따른 교통 상황 예측 시스템(100)은, 도로 상에서 국지적인 교통 상황을 보다 정밀하게 파악하고 예측할 수 있다.
이를 위해, 교통 레이더 장치(110)를 도로 상의 국지적인 교통 상황을 파악하기 위하여 여러 지점마다 주변 구조물에 설치해둘 수 있다.
이에 따라, 각 교통 레이더 장치(110)는 설치된 위치에서 감지 반경에 해당하는 국지적인 영역(A1, A2, A3)에 대한 차량 또는 기후를 감지할 수 있다.
교통관제 센터에 위치한 교통 상황 분석 장치(120)는 다수의 교통 레이더 장치(110) 각각으로부터 해당 영역(A1, A2, A3)에 대한 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 수신하여 해당 도로의 각 영역(A1, A2, A3)에서의 차량 흐름, 교통량 등의 현재 교통 상황과, 강우 또는 강설 유무, 강우량 또는 강설량 등의 현재 기후 상황을 파악하고, 이를 토대로, 해당 도로에서의 앞으로의 교통 상황을 예측할 수 있다.
교통 레이더 장치(100)는, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성할 때, 자신의 위치 정보를 포함하는 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성할 수 있다.
여기서, 교통 레이더 장치(100)의 위치 정보는, 일 예로, GPS 좌표 정보, 도로 식별 정보, 도로 상의 설치 지점을 식별하는 정보 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 실시예들에 의하면, 차량과 관련된 차량 흐름, 교통량 등은 물론, 앞으로의 교통 상황에 영향을 끼치는 기후도 함께 감지하여, 국지적인 영역에서 교통 상황을 실시간으로 정확하게 모니터링하고, 이를 기반으로, 앞으로의 교통 상황을 보다 정확하게 예측할 수 있다.
본 실시예들에 의하면, 국지적인 영역에서의 차량 및 기후를 레이더에 기반하여 감지할 수 있는 교통 레이더 장치(110), 교통 상황 예측 시스템(100) 및 교통 상황 측정 방법을 제공할 수 있다.
본 실시예들에 의하면, 레이더 기술을 이용하여 기후를 감지할 수 있는 교통 레이더 장치(110)를 제공할 수 있다.
본 실시예들에 의하면, 하나의 교통 레이더 장치(110)만으로 기후 감지 및 차량 감지를 모두 수행할 수 있기 때문에, 기후 감지를 위한 기후 감지 전용 장치와 차량 감지를 위한 차량 감지 전용 장치를 따로따로 설치하지 않아도 된다.
따라서, 도로 상에 설치되는 장치의 개수를 줄일 수 있고, 설치 시간 및 설치 비용을 크게 줄여줄 수 있다.
특히, 기후 정보 중 강수량 등을 측정하기 위해서는, 상당히 큰 크기의 장비가 필요하지만, 본 실시예들에 따르면, 레이더 기술을 이용하여 강수 상황을 파악하고 강수량을 예측하여 측정할 수 있기 때문에, 큰 크기의 장비가 전혀 필요 없는 장점이 있다.
이상에서의 설명 및 첨부된 도면은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 나타낸 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 구성의 결합, 분리, 치환 및 변경 등의 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 교통 상황 예측 시스템
110: 교통 레이더 장치
120: 교통 상황 분석 장치
310: 레이더 기능부
320: 데이터 처리부
321: 차량 감지부
322: 기후 감지부
330: 교통 상황 정보 제공부
800: 온도 센서
900: 습도 센서

Claims (9)

  1. 레이더 신호를 송출하고 상기 레이더 신호가 반사된 레이더 반사 신호를 수신하는 레이더 기능부;
    상기 레이더 반사 신호의 분석을 통해 주변의 차량 및 기후를 감지하여, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 데이터 처리부; 및
    상기 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 상기 레이더 기반의 기후 감지 정보를 포함하는 레이더 기반의 교통 상황 정보를 송신하는 교통 상황 정보 제공부를 포함하고,
    상기 데이터 처리부는,
    상기 레이더 반사 신호에 근거하여 주변의 차량을 감지하여 상기 레이더 기반의 차량 감지 정보를 생성하는 차량 감지부; 및
    상기 레이더 반사 신호에 근거하여 주변의 기후를 감지하여 상기 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 기후 감지부를 포함하는 교통 레이더 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 기후 감지부는,
    상기 레이더 반사 신호에 근거하여 강수 유무 또는 강수량을 판단하여 상기 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하여 출력하는 교통 레이더 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 기후 감지부는,
    동일 위치에서 각기 다른 시간에서 얻어진 레이더 반사 신호의 신호 값과 이전 신호 값을 비교하여 강수 유무 또는 강수량을 판단하여, 상기 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 교통 레이더 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 기후 감지부는,
    상기 레이더 반사 신호의 신호 값이 이준 신호 값보다 작아진 신호 감쇄량이 미리 설정된 임계 값보다 크면 강수 상황인 것으로 판단하거나,
    상기 신호 감쇄량의 크기에 따라 강수량을 판단하는 교통 레이더 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 기후 감지부는,
    상기 레이더 반사 신호의 피크 신호 값 또는 노이즈 신호 값을 이전 피크 신호 값 또는 이전 노이드 신호 값과 비교하여 강수 유무 또는 강수량을 판단하는 교통 레이더 장치.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 기후 감지부는,
    시간대별로 반복적으로 나타나는 위치에서의 레이더 반사 신호의 신호 값을 추출하여 추출된 신호 값을 토대로 강수 유무 또는 강수량을 판단하는 교통 레이더 장치.
  7. 교통 레이더 장치의 교통 상황 측정 방법에 있어서,
    레이더 신호를 송출하고 상기 레이더 신호가 반사된 레이더 반사 신호를 수신하는 제1 단계;
    상기 레이더 반사 신호를 분석하여 주변의 차량 및 기후를 감지하고, 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하는 제2 단계; 및
    상기 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 상기 레이더 기반의 기후 감지 정보를 포함하는 레이더 기반의 교통 상황 정보를 송신하는 제3 단계를 포함하는 교통 상황 측정 방법.
  8. 레이더 신호를 송출하고 상기 레이더 신호가 반사된 레이더 반사 신호를 수신하고, 상기 레이더 반사 신호의 분석을 통해 주변의 차량 및 기후를 감지하여 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 레이더 기반의 기후 감지 정보를 생성하고, 상기 레이더 기반의 차량 감지 정보 및 상기 레이더 기반의 기후 감지 정보를 포함하는 레이더 기반의 교통 상황 정보를 제공하는 교통 레이더 장치; 및
    상기 레이더 기반의 교통 상황 정보를 분석하여 현재의 교통 상황을 파악하고 앞으로의 교통 상황을 예측하여, 교통 상황 분석 데이터를 생성하여 저장하는 교통 상황 분석 장치를 포함하는 교통 상황 예측 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 교통 레이더 장치는 도로 주변의 구조물에 설치되어 있고,
    상기 교통 상황 분석 장치는 교통관제 센터에 위치하는 교통 상황 예측 시스템.
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