KR20190128862A - 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템 및 차량 사고 분석 방법 - Google Patents
협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템 및 차량 사고 분석 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20190128862A KR20190128862A KR1020180053119A KR20180053119A KR20190128862A KR 20190128862 A KR20190128862 A KR 20190128862A KR 1020180053119 A KR1020180053119 A KR 1020180053119A KR 20180053119 A KR20180053119 A KR 20180053119A KR 20190128862 A KR20190128862 A KR 20190128862A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- vehicle
- accident
- vehicle driving
- information
- driving data
- Prior art date
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 64
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 8
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 11
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 claims description 7
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 claims description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 5
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 3
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- -1 electricity metering Substances 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000013021 overheating Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
-
- G06Q50/30—
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/14—Receivers specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
- G07C5/008—Registering or indicating the working of vehicles communicating information to a remotely located station
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
- G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
- G07C5/0841—Registering performance data
- G07C5/085—Registering performance data using electronic data carriers
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
본 발명은 협대역 사물인터넷(narrow band-internet of things: NB-IoT) 기술을 이용한 차량 사고 분석 시스템 및 이를 이용한 차량 사고 분석 방법에 관한 것으로서, 차량에 장착되어 차량과 관련한 다양한 정보를 추출하는 센서부; 차량에 장착되어 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보에 상기 센서부로부터 제공되는 차량의 위치 정보를 포함시켜 차량 운행 데이터를 생성하여 저장하는 사고 기록장치(event data recorder: EDR); 차량에 장착되어 상기 사고 기록장치로부터 수신한 차량 운행 데이터를 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 전송하는 협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 모듈; 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 상기 협대역 사물인터넷 모듈에서 제공하는 차량 운행 데이터를 수신하여 저장하는 차량 운행 데이터 관리서버; 및 상기 차량 운행 데이터 관리서버에 저장된 차량 운행 데이터를 이용하여 사고 관련 정보를 분석하는 사고 분석서버를 포함하여 이루어져 EDR 데이터 추출을 위한 장비를 사용하지 않으므로 사고 분석에 소요되는 시간 및 비용을 줄일 수 있으며, 협대역 사물인터넷 망을 활용함으로써 데이터의 보안을 강화할 수 있고, 이동통신 단말기의 내비게이션 정보를 함께 활용할 수 있어서 사고 정보의 신뢰성을 높일 수 있다.
Description
본 발명은 차량 사고 분석 시스템 및 이를 이용한 차량 사고 분석 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 협대역 사물인터넷(narrow band-internet of things: NB-IoT) 기술을 이용한 차량 사고 분석 시스템 및 이를 이용한 차량 사고 분석 방법에 관한 것이다.
교통사고 발생시 목격자가 확보되지 않으면, 사고 발생 순간의 상황을 알 수 없고 사고 원인에 대한 당사자간의 엇갈린 진술에 대해 정확한 판단이 어렵다. 이에 따라 가해자와 피해자 사이의 분쟁이 종종 발생한다. 이런 경우, 경찰 및 보험 회사 등에서도 정확한 판단을 내리기에 어려움을 겪고 있으며 소송 등 사회적 비용이 발생하게 된다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 블랙박스가 널리 사용되고 있다. 블랙박스는 녹음기와 카메라를 설치하고, 이로부터 출력되는 음성 신호 및 영상 신호를 메모리 등에 저장하여 보관하는 장치이다. 최근 들어, 블랙박스는 음성 및 영상을 저장할 뿐만 아니라 운행 정보 및 충돌 여부 감지 등 부가적인 기능을 구비하고 있다.
그러나 다양한 기능을 갖는 블랙박스도 탑재되는 프로세서에 한계가 있고, 블랙박스에는 차량 운행 정보가 포함되어 있지 않아 정확한 사고 분석에 어려움이 있다.
이러한 불편함을 개선하기 위해 사고 기록장치가 개발되었다. 사고 기록장치(event data recorder: EDR)란, 차량 충돌 사고 전후의 상황을 기록하여 사고 정황 파악에 필요한 운행정보를 제공하는 데이터 기록장치이다. 사고 기록장치는 에어백의 필드 성능 검증을 통해 차량 안전성 향상을 위한 연구 목적으로 장착되었다.
사고 기록장치는 자동차 휴즈 박스 부근에 장착되어 사고 발생 전후의 차량 운행과 관련된 정보를 수집한다. 사고 기록장치는 차량 속도(MPH), 엔진 회전수(RPM), 스로틀 개방 수준, 브레이크 작동 여부, 탑승자의 벨트 착용 여부, 에어백 전개 정보 등의 일반적인 차량 운행 정보를 저장한다.
현재 사고가 발생하면, 사고 기록 장치에 저장된 데이터를 해석하기 위해 도 1에 도시한 바와 같이 충돌 데이터 검색장치(crash data retrieval: CDR)(2)를 사고 차량의 사고 기록장치(EDR)(1)에 연결하여 EDR 데이터를 추출하고 컴퓨터(3)를 통해 구동되는 프로그램을 이용하여 분석한다. 상기 충돌 데이터 검색장치(CDR)(2)는 EDR 데이터를 검색하고 추출하는 진단모듈(interface module), 사고 기록장치(EDR)과 진단모듈을 연결하는 진단커넥터 및 케이블(diagnostic link connector & cables), 그리고 사고 기록장치(EDR)에서 추출한 데이터를 표시하기 위한 소프트웨어 프로그램(CDR software)을 포함하여 구성된다.
이와 같이, 종래 기술에 따른 차량 사고 분석 시스템 및 분석 방법은 사고 기록장치(EDR)가 장착된 차량이 위치한 곳으로 가서 EDR 데이터를 추출하여 교통 사고의 원인을 분석해야 했다. 사고 분석을 위한 과정이 복잡하고 그에 따른 소비자의 비용 부담이 증가하는 문제점을 가지고 있다.
본 발명은 차량 사고의 원인을 신속하게 분석할 수 있는 차량 사고 분석 시스템 및 분석 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적은 사고 분석을 위해 소비자가 지불하는 비용을 줄일 수 있는 차량 사고 분석 시스템 및 분석 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 협대역 사물인터넷 기술을 활용함으로써 EDR 데이터 추출을 위한 장비를 사용해야 하는 불폄함을 해소할 수 있는 차량 사고 분석 시스템 및 분석 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 이동통신 단말기의 내비게이션 정보를 활용함으로써 사고 정보의 신뢰성을 높일 수 있는 차량 사고 분석 시스템 및 분석 방법을 제공하는 것이다.
이러한 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템은 차량에 장착되어 차량과 관련한 다양한 정보를 추출하는 센서부; 차량에 장착되어 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보에 상기 센서부로부터 제공되는 차량의 위치 정보를 포함시켜 차량 운행 데이터를 생성하여 저장하는 사고 기록장치(event data recorder: EDR); 차량에 장착되어 상기 사고 기록장치로부터 수신한 차량 운행 데이터를 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 전송하는 협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 모듈; 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 상기 협대역 사물인터넷 모듈에서 제공하는 차량 운행 데이터를 수신하여 저장하는 차량 운행 데이터 관리서버; 및 상기 차량 운행 데이터 관리서버에 저장된 차량 운행 데이터를 분석하여 사고 관련 정보를 추출하는 사고 분석서버를 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.
본 발명의 다른 실시에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템은 차량에 장착되어 차량과 관련한 다양한 정보를 추출하는 센서부; 차량에 장착되어 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보를 저장하는 사고 기록장치(event data recorder: EDR); 차량에 장착되어 상기 사고 기록장치로부터 수신한 차량 운행 정보에 상기 센서부로부터 제공되는 차량의 위치 정보를 포함시켜 차량 운행 데이터를 생성하여 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 전송하는 협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 모듈; 상기 협대역 사물인터넷 모듈에서 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 제공하는 차량 운행 데이터를 수신하여 저장하는 차량 운행 데이터 관리서버; 및 상기 차량 운행 데이터 관리서버에 저장된 차량 운행 데이터를 분석하여 사고 관련 정보를 추출하는 사고 분석서버를 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.
본 발명의 바람직한 실시에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템에서 상기 센서부는 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서 및 GPS 수신기를 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템에서 상기 차량의 위치 정보는 GNSS 타임스탬프(timestamp)값, 위도 값, 및 경도 값을 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템에서 상기 사고 기록장치는 차량 운행 데이터를 암호화하여 기록하고, 상기 차량 운행 데이터 관리서버는 암호화된 차량 운행 데이터를 디코딩하여 분석 가능한 형태로 전환하여 저장할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템에서 상기 차량 운행 데이터 관리서버는 통신사 네트워크의 고속 기간망인 코어망에서 롱텀에볼루션(LTE)망과 협대역 사물인터넷(NB-IoT)망을 별도로 분리해 관리할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템에서 차량에 설치된 에어백 제어 유닛(air bag control unit)의 동작을 인식하여 상기 협대역 사물인터넷 모듈의 전송 동작을 제어하는 전자 제어장치(electronic contol unit: ECU)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템에서 차량내비게이션(navigation) 기능을 구동하여 내장된 센서를 통해 측정한 위치 정보를 전송하는 이동통신 단말기; 이동통신망을 통해 상기 이동통신 단말기로부터 이동통신 단말기의 위치 정보를 수신하여 저장하는 내비게이션 서버를 더 포함하고, 상기 사고 분석서버는 상기 차량 운행 데이터 관리서버에 저장된 차량 운행 데이터와 상기 내비게이션 서버에 저장된 이동통신 단말기의 위치 정보를 조합하여 연계 시계열 분석을 수행하여 사고 정보를 추출할 수 있다.
본 발명의 일 실시에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 방법은 사고 기록장치(event data recorder: EDR)를 이용하여 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보와 차량 위치 정보를 포함한 차량 운행 데이터를 저장하는 단계; 협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 모듈에서 상기 사고 기록장치로부터 수신한 차량 운행 데이터를 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 전송하는 단계; 내비게이션(navigation) 기능을 구동하여 내장된 센서를 통해 측정한 단말기 위치 정보를 이동통신망을 통해 전송하는 단계; 및 상기 차량 운행 데이터와 단말기 위치 정보를 이용하여 연계 시계열 분석을 수행하여 사고 관련 정보를 추출하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
본 발명의 다른 실시에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 방법은 사고 기록장치(event data recorder: EDR)를 이용하여 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보를 저장하는 단계; 협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 모듈에서 상기 사고 기록장치로부터 수신한 차량 운행 정보에 차량 위치 정보를 추가하여 차량 운행 데이터를 생성하여 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 전송하는 단계; 내비게이션(navigation) 기능을 구동하여 내장된 센서를 통해 측정한 단말기 위치 정보를 이동통신망을 통해 전송하는 단계; 및 상기 차량 운행 데이터와 단말기 위치 정보를 이용하여 연계 시계열 분석을 수행하여 사고 관련 정보를 추출하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
본 발명에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템 및 분석 방법은 다음과 같은 효과를 나타낼 수 있다.
첫째, EDR 데이터 추출을 위한 장비를 사용하지 않으므로 사고 분석에 소요되는 시간 및 비용을 줄일 수 있다.
둘째, 협대역 사물인터넷 망을 활용함으로써 데이터의 보안을 강화할 수 있다.
셋째, 이동통신 단말기의 내비게이션 정보를 활용함으로써 사고 정보의 신뢰성을 높일 수 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 차량 사고 분석을 위한 장치의 사용 예를 나타낸 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템의 구성을 나타낸 예시도이다.
도 3은 도 2의 차량 사고 분석 시스템에 이동통신망을 이용한 단말기 위치정보를 연계한 실시 예를 나타낸 예시도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템의 구성을 나타낸 예시도이다.
도 5는 도 4의 차량 사고 분석 시스템에 이동통신망을 이용한 단말기 위치정보를 연계한 실시 예를 나타낸 예시도이다.
도 6은 본 발명에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 방법의 진행과정을 나타낸 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템의 구성을 나타낸 예시도이다.
도 3은 도 2의 차량 사고 분석 시스템에 이동통신망을 이용한 단말기 위치정보를 연계한 실시 예를 나타낸 예시도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템의 구성을 나타낸 예시도이다.
도 5는 도 4의 차량 사고 분석 시스템에 이동통신망을 이용한 단말기 위치정보를 연계한 실시 예를 나타낸 예시도이다.
도 6은 본 발명에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 방법의 진행과정을 나타낸 흐름도이다.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시 예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 없는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함한다" 또는 "가진다" 등의 용어는 개시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 나타낸다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 나타내는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
한편, 어떤 실시 예가 달리 구현 가능한 경우에 특정 블록 내에 명기된 기능 또는 동작이 흐름도에 명기된 순서와 다르게 일어날 수도 있다. 예를 들어, 연속하는 두 블록이 실제로는 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 관련된 기능 또는 동작에 따라서는 상기 블록들이 거꾸로 수행될 수도 있다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 협대역 사물 인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템의 구성 및 이를 이용한 분석 방법의 진행과정을 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템의 구성을 나타낸 예시도이다. 도시한 바와 같이, 차량에 장착되어 차량 운행 데이터를 생성하여 협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 네트워크(120)에 제공하는 차량 정보 생성부(110a)와, 상기 협대역 사물인터넷(NB-IoT) 네트워크(120)를 통해 차량운행 데이터를 수신하여 데이터베이스(131)에 저장하는 차량 운행 데이터 관리서버(130) 및 상기 차량 운행 데이터 관리서버(130)를 통해 제공된 차량 운행 데이터를 분석하여 사고 관련 정보를 추출하는 사고분석서버(300)를 포함하여 이루어진다.
상기 차량 정보 생성부(110a)는 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보를 기록하는 사고 기록장치(event data recorder: EDR) (111a)와, 차량과 관련한 다양한 정보를 추출하는 센서부(112a)와, 협대역 사물인터넷 네트워크(120)를 통해 전송하는 협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 모듈(113a), 및 상기 협대역 사물인터넷 모듈(113a)의 전송 동작을 제어하는 전자 제어장치(electronic contol unit: ECU)(114)를 포함하여 이루어진다.
상기 센서부(112a)는 차량에 장착되어 차량과 관련한 다양한 정보를 추출한다. 예를 들어, 상기 센서부(112a)는 가속도 센서, 자이로(gyro) 센서, 지자기 센서, 및 GPS 수신기 등의 차량 위치와 관련한 센서를 포함하여 이루어질 수 있다. 상기 차량 위치 정보는 GNSS 타임스탬프(timestamp)값, 위도 값, 및 경도 값을 포함할 수 있다.
또한, 상기 센서부(112a)는 차량의 상태 정보, 이를 테면, 급가속, 급감속, 엔진 과열, ECU 결함 정보, 속도, RPM, 브레이크 신호, 악셀 상태, 변속단 정보, 충격정보 등의 상태 정보뿐만 아니라, 엔진 회전수, 가속 페달 위치, 브레이크 스위치 상태 정보, 변속 기어 위치, 조향 핸들 각도, 경고등 상태, 시트벨트 착용여부 등 다양한 상태를 센싱할 수 있다.
가속도 센서는 이동 관성을 측정하는 기능을 수행한다. 자이로(GYRO) 센서는 회전관성을 측정하는 기능을 수행한다. 지자기 센서는 방위각을 측정할 수 있다. 이러한 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자기 센서는 1개의 통합 유닛으로 구성될 수 있다. 이러한 경우, 차량의 자세를 제어할 때 가속도 센서는 이동거리를 측정하는 것이 아니라, 중력가속도를 이용하여 각도를 계산해 주게 되어, 측정된 가속도, 자이로(gyro) 및 방위각을 통해서 차량의 미세한 움직임에서부터 사고에 따른 전복상태, 드리프트(drift) 각도, 외부에서 가해진 충격 정도, 도로면 상태 등의 정보를 확인할 수 있게 된다. 한편 가속도 센서에서 측정된 가속도를 2회 적분하게 되면, 차량의 이동거리를 구할 수 있다. 충격정보는 차량의 상하좌우 등에 설치되어 외부로부터 차량에 가해진 충격량을 측정하는 충격 센서에 의해 추출될 수 있다.
사고 기록장치(EDR)(111a)는 차량에 장착되어 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보에 상기 센서부(112a)로부터 제공되는 차량의 위치 정보를 포함시켜 차량 운행 데이터를 생성하여 저장한다. 사고 기록장치(EDR)(111a)는 차량 운행 데이터를 암호화하여 기록한다.
협대역 사물인터넷(NB-IoT) 모듈(113a)은 상기 사고 기록장치(EDR)(111a)는 차량에 장착되어 상기 사고 기록장치(111a)로부터 수신한 차량 운행 데이터를 협대역 사물인터넷 네트워크(120)를 통해 전송한다. 협대역 사물인터넷 네트워크(120)는 인터넷 망과 분리되어 Non-IP 통신이 가능하기 때문에 보안적으로 우수하다.
협대역 사물인터넷(NB_IoT)은 롱텀에벌루션(LTE) 주파수를 이용한 저전력·광역(LPWA·Low-Power Wide-Area) 사물인터넷(IoT) 기술 중 하나로 저용량 데이터를 간헐적으로 전송하는 추적, 센싱, 검침 등에 활용한다. 구체적으로 예를 들면 수도·가스·전기 검침 및 대기·수질 측정 시스템, 위치추적 서비스, 화재·유해물질·가스 등을 모니터링하거나 건축물 균열을 감지하는 센싱 서비스, 빌딩자동화·홈 자동화·놀이동산 관리 등의 제어 서비스에 활용된다. NB-IoT는 초저전력이기 때문에 장기간 배터리를 교체하지 않고 사용할 수 있다는 장점이 있다.
본 발명은 이러한 협대역 사물인터넷(NB_IoT)을 차량 통신 모듈로 구현한 것이다. 국제 이동통신 표준에서 정의한 저전력 광역 통신을 지원하는 사물 인터넷 기술을 나타낸다. 협대역 사물인터넷(NB_IoT)은 롱텀에볼루션(LTE)망을 통한 데이터 호환이 가능하며, 면허 대역 주파수 사용으로 안정적인 통신 환경을 제공할 수 있다.
전자 제어장치(ECU)(114)는 사고 기록 장치(111a) 및 협대역 사물인터넷(NB-IoT) 모듈(113a)을 제어한다. 이때, 전자 제어장치(ECU)(114)는 차량에 설치된 에어백 제어 유닛(air bag control unit)의 동작을 인식하여 상기 협대역 사물인터넷 모듈(113a)의 전송 동작을 제어한다.
상기 차량 운행 데이터 관리서버(130)는 협대역 사물인터넷(NB-IoT) 네트워크(120)를 통해 상기 협대역 사물인터넷 모듈(113a)에서 제공하는 차량 운행 데이터를 수신하여 이를 데이터 베이스(131)에 저장한다. 이때, 차량 운행 데이터 관리서버(130)는 상기 사고 기록장치(ER)(111a)에 의해 암호화된 차량 운행 데이터를 디코딩하여 분석 가능한 형태로 전환하여 저장한다.
또한, 차량 운행 데이터 관리서버(130)는 통신사 네트워크의 고속 기간망인 코어망에서 롱텀에볼루션(LTE)망과 협대역 사물인터넷(NB-IoT)망을 별도로 분리해 관리하는 것이 바람직하다.
사고 분석 서버(300)는 상기 차량 운행 데이터 관리서버(130)의 데이터베이스(131)에 저장된 차량 운행 데이터를 이용하여 사고 관련 정보를 분석한다.
도 3은 도 2의 차량 사고 분석 시스템에 이동통신망을 이용한 단말기 위치정보를 연계한 실시 예를 나타낸 예시도이다. 즉, 도 2에 개시된 구성은 동일하며, 내비게이션 서버(230)에서 이동통신망(220)을 통해 이동통신단말기(210)로부터 현재 위치 정보를 수신하여 사고 분석 서버(300)로 제공하는 구성을 더 포함하여 이루어진다.
좀 더 구체적으로 설명하면, 이동통신 단말기(210)에는 단말기의 위치 정보를 포함한 다양한 상태 정보를 센싱하는 센서부(212), 단말기의 동작에 필요한 프로그램을 포함한 다양한 정보를 저장하는 메모리(211), 이동통신망(220)을 통해 데이터 통신을 수행할 수 있는 통신부(213) 및 단말기의 현재 위치 정보를 통신부(213)를 통해 주기적으로 전송할 수 있도록 상기 메모리(211), 센서부(212) 및 통신부(213)을 제어하는 단말기 제어부(214)를 포함하여 이루어진다.
상기 메모리(211)는 차량내비게이션(navigation) 기능을 구동할 수 있는 어플리케이션 프로그램을 저장하고 있다.
내비게이션 서버(230)는 이동통신망(220)을 통해 상기 이동통신 단말기(210)로부터 이동통신 단말기(210)의 위치 정보를 수신하여 이동통신 단말기 위치정보 DB(231)에 저장한다.
사고 분석 서버(300)는 상기 차량 운행 데이터 관리서버(130)로부터 제공된 차량 운행 데이터와 상기 내비게이션 서버(230)로부터 제공된 이동통신 단말기의 위치 정보를 조합하여 연계 시계열 분석을 수행하여 차량 사고 정보를 추출한다. 또한 사고 지점 교통신호 상태를 확인하기 위해 교통센터나 신호제어 시스템과 연동하여 사고지점 교통신호 데이터를 가져올 수도 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템의 구성을 나타낸 예시도이고, 도 5는 도 4의 차량 사고 분석 시스템에 이동통신망을 이용한 단말기 위치정보를 연계한 실시 예를 나타낸 예시도이다.
도 2 및 도 3에 개시한 제1 실시 예의 구성과 마찬가지로 차량 정보 생성부(110b)는 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보를 기록하는 사고 기록장치(event data recorder: EDR) (111b)와, 차량과 관련한 다양한 정보를 추출하는 센서부(112b)와, 협대역 사물인터넷 네트워크(120)를 통해 전송하는 협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 모듈(113b), 및 상기 협대역 사물인터넷 모듈(113a)의 전송 동작을 제어하는 전자 제어장치(electronic contol unit: ECU)(114)를 포함하여 이루어진다.
그러나, 도 2 및 도 3에 개시한 제1 실시 예의 구성과 달리 협대역 사물 인터넷(NB-IoT)모듈(113b)이 센서부(112b)에서 센싱한 위치 정보를 이용한다. 즉, 센서부(112b)는 차량과 관련한 다양한 정보를 추출하는데 차량의 위치 정보를 센싱한다. 이때, 사고 기록장치(EDR)(111b)는 차량에 장착되어 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보를 저장하는 동작만을 수행한다. 협대역 사물 인터넷(NB-IoT)모듈(113b)은 제1 실시 예와 달리 상기 사고 기록장치(EDR)(111b)로부터 수신한 차량 운행 정보에 상기 센서부(112b)로부터 제공되는 차량의 위치 정보를 포함시켜 차량 운행 데이터를 생성한다. 협대역 사물 인터넷(NB-IoT)모듈(113b)은 전자 제어장치(ECU)(114)의 제어신호에 따라 상기 차량 운행 데이터를 협대역 사물인터넷 네트워크(120)를 통해 차량 운행 데이터 관리 서버(130)로 전송한다.
도 6은 본 발명에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 방법의 진행과정을 나타낸 흐름도이다.
사고 기록장치(event data recorder: EDR)를 이용하여 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보를 생성한다. 이러한 차량 운행 정보에 센서부를 이용하여 획득한 차량의 위치 정보를 포함하여 차량 운행 데이터를 생성한다. 이때, 시스템의 구성에 따라 사고 기록장치(EDR)가 센서부에서 획득한 차량 위치 정보를 이용하여 차량 운행 데이터를 생성하거나, 협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 모듈이 센서부에서 획득한 차량 위치 정보를 이용하여 차량 운행 데이터를 생성하는 방법이 가능하다 (S601 단계).
사고 기록장치(EDR) 또는 협대역 사물인터넷 모듈에서 생성한 차량 운행 데이터를 협대역 사물인터넷(NB-IoT) 모듈에서 협대역 사물인터넷 네트워크를 이용하여 차량 운행 데이터 관리서버로 전송한다 (S602 단계).
내비게이션(navigation) 기능을 구동하여 내장된 센서를 통해 측정한 단말기 위치 정보를 이동통신망을 통해 내비게이션 서버로 전송한다 (S603 단계).
사고 분석 서버는 상기 차량 운행 데이터와 단말기 위치 정보를 연계 시계열 방식으로 분석하여 사고 관련 정보를 추출한다 (S604 단계).
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템 및 차량 사고 분석 방법은 EDR 데이터 추출을 위한 장비를 사용하지 않으므로 사고 분석에 소요되는 시간 및 비용을 줄일 수 있으며, 협대역 사물인터넷 망을 활용함으로써 데이터의 보안을 강화할 수 있고, 이동통신 단말기의 내비게이션 정보를 함께 활용할 수 있어서 사고 정보의 신뢰성을 높일 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
110a, 110b: 차량정보 생성부
111a, 111b: EDR
112a, 112b: 센서부 113a, 113b: NB-IoT
114: ECU 120: NB-Iot 네트워크
130: 차량 운행 데이터 관리 서버 131: 차량 운행 데이터 저장 DB
210: 이동통신 단말기 220: 이동통신망
230: 내비게이션 서버 231: 이동통신 단말기 위치정보 DB
300: 사고 분석서버
112a, 112b: 센서부 113a, 113b: NB-IoT
114: ECU 120: NB-Iot 네트워크
130: 차량 운행 데이터 관리 서버 131: 차량 운행 데이터 저장 DB
210: 이동통신 단말기 220: 이동통신망
230: 내비게이션 서버 231: 이동통신 단말기 위치정보 DB
300: 사고 분석서버
Claims (10)
- 차량에 장착되어 차량과 관련한 다양한 정보를 추출하는 센서부;
차량에 장착되어 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보에 상기 센서부로부터 제공되는 차량의 위치 정보를 포함시켜 차량 운행 데이터를 생성하여 저장하는 사고 기록장치(event data recorder: EDR);
차량에 장착되어 상기 사고 기록장치로부터 수신한 차량 운행 데이터를 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 전송하는 협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 모듈;
협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 상기 협대역 사물인터넷 모듈에서 제공하는 차량 운행 데이터를 수신하여 저장하는 차량 운행 데이터 관리서버;
상기 차량 운행 데이터 관리서버로부터 제공된 차량 운행 데이터를 분석하여 사고 관련 정보를 추출하는 사고 분석서버를 포함하여 이루어지는 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템. - 차량에 장착되어 차량과 관련한 다양한 정보를 추출하는 센서부;
차량에 장착되어 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보를 저장하는 사고 기록장치(event data recorder: EDR);
차량에 장착되어 상기 사고 기록장치로부터 수신한 차량 운행 정보에 상기 센서부로부터 제공되는 차량의 위치 정보를 포함시켜 차량 운행 데이터를 생성하여 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 전송하는 협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 모듈;
상기 협대역 사물인터넷 모듈에서 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 제공하는 차량 운행 데이터를 수신하여 저장하는 차량 운행 데이터 관리서버;
상기 차량 운행 데이터 관리서버로부터 제공된 차량 운행 데이터를 분석하여 사고 관련 정보를 추출하는 사고 분석서버를 포함하여 이루어지는 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템. - 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 센서부는 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서 및 GPS 수신기를 포함하는 것을 특징으로 하는 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템.
- 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 차량의 위치 정보는 GNSS 타임스탬프(timestamp)값, 위도 값, 및 경도 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템.
- 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 사고 기록장치는 차량 운행 데이터를 암호화하여 기록하고, 상기 차량 운행 데이터 관리서버는 암호화된 차량 운행 데이터를 디코딩하여 분석 가능한 형태로 전환하여 저장하는 것을 특징으로 하는 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템.
- 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 차량 운행 데이터 관리서버는 통신사 네트워크의 고속 기간망인 코어망에서 롱텀에볼루션(LTE)망과 협대역 사물인터넷(NB-IoT)망을 별도로 분리해 관리하는 것을 특징으로 하는 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템.
- 제1항 또는 제2항에 있어서, 차량에 설치된 에어백 제어 유닛(air bag control unit)의 동작을 인식하여 상기 협대역 사물인터넷 모듈의 전송 동작을 제어하는 전자 제어장치(electronic contol unit: ECU)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템.
- 제1항 또는 제2항에 있어서, 차량내비게이션(navigation) 기능을 구동하여 내장된 센서를 통해 측정한 위치 정보를 전송하는 이동통신 단말기;
이동통신망을 통해 상기 이동통신 단말기로부터 이동통신 단말기의 위치 정보를 수신하여 저장하는 내비게이션 서버를 더 포함하고,
상기 사고 분석서버는 상기 차량 운행 데이터 관리서버로부터 제공된 차량 운행 데이터와 상기 내비게이션 로부터 제공된 이동통신 단말기의 위치 정보를 조합하여 연계 시계열 분석을 수행하여 사고 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템. - 사고 기록장치(event data recorder: EDR)를 이용하여 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보와 차량 위치 정보를 포함한 차량 운행 데이터를 저장하는 단계;
협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 모듈에서 상기 사고 기록장치로부터 수신한 차량 운행 데이터를 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 전송하는 단계;
내비게이션(navigation) 기능을 구동하여 내장된 센서를 통해 측정한 단말기 위치 정보를 이동통신망을 통해 전송하는 단계;
상기 차량 운행 데이터와 단말기 위치 정보를 이용하여 연계 시계열 분석을 수행하여 사고 관련 정보를 추출하는 단계를 포함하여 이루어지는 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 방법. - 사고 기록장치(event data recorder: EDR)를 이용하여 사고 발생 전·후의 차량 운행 정보를 저장하는 단계;
협대역 사물인터넷(narrow band internet of things: NB-IoT) 모듈에서 상기 사고 기록장치로부터 수신한 차량 운행 정보에 차량 위치 정보를 추가하여 차량 운행 데이터를 생성하여 협대역 사물인터넷 네트워크를 통해 전송하는 단계;
내비게이션(navigation) 기능을 구동하여 내장된 센서를 통해 측정한 단말기 위치 정보를 이동통신망을 통해 전송하는 단계;
상기 차량 운행 데이터와 단말기 위치 정보를 이용하여 연계 시계열 분석을 수행하여 사고 관련 정보를 추출하는 단계를 포함하여 이루어지는 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180053119A KR20190128862A (ko) | 2018-05-09 | 2018-05-09 | 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템 및 차량 사고 분석 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180053119A KR20190128862A (ko) | 2018-05-09 | 2018-05-09 | 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템 및 차량 사고 분석 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190128862A true KR20190128862A (ko) | 2019-11-19 |
Family
ID=68771220
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020180053119A KR20190128862A (ko) | 2018-05-09 | 2018-05-09 | 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템 및 차량 사고 분석 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20190128862A (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200050446A (ko) | 2020-04-21 | 2020-05-11 | 이도훈 | 교통 데이타와 운전자를 연계한 차량 운행 정보 제공 시스템 |
-
2018
- 2018-05-09 KR KR1020180053119A patent/KR20190128862A/ko active Search and Examination
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200050446A (ko) | 2020-04-21 | 2020-05-11 | 이도훈 | 교통 데이타와 운전자를 연계한 차량 운행 정보 제공 시스템 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101769102B1 (ko) | Ｏｂｄ와 스마트폰을 사용한 보험사 서버와 연동된 자동차 운행기록 분석 시스템 및 방법 | |
| JP4729137B1 (ja) | 移動体に搭載される運行管理装置、携帯情報端末、運行管理サーバ、コンピュータプログラム | |
| CN106157614B (zh) | 汽车事故责任确定方法及系统 | |
| US11823507B2 (en) | Recording device, recording method, and computer program | |
| CN103890730B (zh) | 用于传感器驱动的车辆遥测应用和服务的开发和部署的计算平台 | |
| US8892341B2 (en) | Driver mentoring to improve vehicle operation | |
| US8330593B2 (en) | Monitoring vehicle activity | |
| US20180268621A1 (en) | Usage-based vehicle leasing and other services with a dongle module | |
| CN110494330A (zh) | 车辆监视装置、不正当检测服务器、以及控制方法 | |
| CN106341789A (zh) | 移动计算机大气压系统 | |
| CN104730494A (zh) | 移动枪声检测 | |
| US10567919B2 (en) | Detecting device movement and/or device usage within a vehicle | |
| CN103700160A (zh) | 基于微传感器的机动车车载终端及驾驶行为判断方法 | |
| CN111369798A (zh) | 一种车辆违章监督的方法、车机及车辆 | |
| KR20110028791A (ko) | 차량용 영상 저장 장치 및 운행 정보 제공 방법 | |
| CA3009832A1 (en) | Vehicle speed control system | |
| CN206021500U (zh) | 一种防拆除报警系统 | |
| CN109326133A (zh) | 高速公路安全监管方法及系统、车载终端 | |
| KR102491908B1 (ko) | 운전자 행동 분석에 따른 자동차 보험료 산출 시스템 | |
| CN102358290B (zh) | 一种车辆信息处理方法、系统及pcu控制器 | |
| KR20170025955A (ko) | 통합 플랫폼을 사용한 차량 관제 시스템 및 방법 | |
| KR101076336B1 (ko) | 차량용 사고기록 시스템 | |
| KR20190128862A (ko) | 협대역 사물인터넷을 이용한 차량 사고 분석 시스템 및 차량 사고 분석 방법 | |
| JP2012118915A (ja) | 情報報知システム、サーバ装置、車載装置、及び、情報報知方法 | |
| CN107103653A (zh) | 一种车载智能终端系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| AMND | Amendment | ||
| E601 | Decision to refuse application | ||
| X091 | Application refused [patent] | ||
| AMND | Amendment |