KR20200048640A - 주행 데이터 분석 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 주행 데이터 분석 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 주행 데이터 분석 장치는 지도의 도로 상에 미리 정해진 복수의 각 구간별 매트릭스가 저장되는 DB, 및 상기 복수의 각 구간을 통과하는 차량들로부터 수신된 주행 데이터를 해당 구간의 매트릭스에 저장하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는 상기 각 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터의 평균값을 기준으로 해당 구간을 통과하는 차량의 주행 이상 상태를 분석한다.
Description
본 발명은 주행 데이터 분석 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템에 관한 것이다.
내비게이션 시스템은 지도 정보를 제공하면서, 동시에 공사 정보, 안개, 낙석 주의 구간, 급감속, 및/또는 교통 흐름 등의 정보를 제공한다.
차량 단말은 내비게이션으로부터 안전 운전에 필요한 정보를 제공 받아 운전자에게 안내할 수 있다. 하지만, 차량이 주행하는 도로에 대한 정보를 실시간으로 제공 받기는 쉽지 않으며, 세부 정보의 확인이 어려워 실시간 적용이 어려운 실정이다.
또한, 차량 단말은 차량의 상태를 확인하여 이상이 있는 경우에 차량의 경고등을 통해 운전자에게 안내할 수 있다. 하지만, 차량의 경고등 외에 별다른 경고 수단이 없고, 또한 경고등을 제공하지 않는 이상 상태가 발생한 경우에는 운전자에게 경보 할 수 없다.
따라서, 운전자가 차량의 이상 상태를 직접 인지하고, 정비를 받아야만 한다. 이 경우, 운전자가 차량의 이상 상태를 인지하지 못하면 사고 발생의 위험이 있게 된다.
본 발명의 목적은, 도로의 각 구간별, 차종별, 가속 또는 감속 타입별로 주행 데이터를 분류하여 저장하고, 분류된 각 주행 데이터를 통해 차량의 이상 주행 상태 혹은 도로의 이상 상태를 용이하게 검출할 수 있도록 한, 주행 데이터 분석 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템을 제공함에 있다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 데이터 분석 장치는, 지도의 도로 상에 미리 정해진 복수의 각 구간별 매트릭스가 저장되는 DB, 및 상기 복수의 각 구간을 통과하는 차량들로부터 수신된 주행 데이터를 해당 구간의 매트릭스에 저장하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는 상기 각 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터의 평균값을 기준으로 해당 구간을 통과하는 차량의 주행 이상 상태를 분석하는 것을 특징으로 한다.
상기 매트릭스는, 각 구간별로 차량 타입 및 주행 데이터의 가속 또는 감속 타입에 따라 복수 개로 분류된 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 각 차량들로부터 수신된 주행 데이터 및 차량 정보를 이용하여 각 주행 데이터의 타입을 분류하고, 상기 분류된 각 주행 데이터의 타입에 대응되는 매트릭스를 결정하여 상기 주행 데이터를 해당 매트릭스에 저장하는 것을 특징으로 한다.
상기 주행 데이터는, 상기 차량의 속도, 가속도, 조향각, GPS 정보, 엑셀 및 브레이크 페달의 가압 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 각 구간의 주행 데이터로부터 차량의 속도 증가 및 가속 페달의 가압 상태가 확인되면 상기 주행 데이터를 가속 타입으로 분류하고, 속도 감속 및 브레이크 페달의 가압 상태가 확인되면 상기 주행 데이터를 감속 타입으로 분류하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 일정시간 동안 각 매트릭스에 저장된 주행 데이터로부터 속도, 가속도 및 조향각의 평균값을 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 상기 일정시간 동안 각 매트릭스에 저장된 속도, 가속도 및 조향각의 평균값과, 해당 구간에 진입한 차량의 속도, 가속도 및 조향각 간의 벡터 거리를 계산하고, 상기 계산된 벡터 거리에 대한 편차 백분율을 계산하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 차량 타입별 구동 또는 제동 기능에 대한 고장률 정보를 수집하여 상기 계산된 편차 백분율과 비교하고 상기 비교 결과에 따라 해당 구간을 통과하는 차량의 주행 이상 상태를 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 차량이 해당 구간에 진입한 제1 시점부터 해당 구간을 이탈하는 제2 시점까지 소정 시간 단위로 해당 차량의 주행 이상 상태를 검출하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 차량이 해당 구간에 진입한 제1 시점부터 해당 구간을 이탈하는 제2 시점까지 해당 차량에 대해 정해진 비율 이상의 주행 이상 상태가 연속적으로 검출되면, 해당 매트릭스에 상기 차량의 주행 이상 정보를 저장하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 상기 차량의 주행이 종료되면 상기 차량의 주행 경로 상의 각 구간에 대응되는 매트릭스 중 상기 차량의 주행 이상 정보가 저장된 매트릭스가 연속적으로 정해진 비율 이상 검출되면, 상기 차량의 주행 이상 상태를 결정하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 상기 차량의 주행 이상 상태가 결정되면 상기 차량 및 미리 등록된 단말 중 적어도 하나로 주행 이상 알림 신호를 전송하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 주행 데이터 분석 장치는, 지도의 도로 상에 미리 정해진 복수의 각 구간별 매트릭스가 저장되는 DB, 및 상기 복수의 각 구간을 통과하는 차량들로부터 수신된 주행 데이터를 해당 구간의 매트릭스에 저장하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는 상기 각 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터의 평균값을 기준으로 해당 구간의 도로 이상 상태를 분석하는 것을 특징으로 한다.
상기 매트릭스는, 각 구간별로 차량 타입 및 주행 데이터의 가속 또는 감속 타입에 따라 복수 개로 분류된 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 일정 시간 동안 각 매트릭스에 저장된 주행 데이터로부터 복수의 각 구간에 대한 속도, 가속도 및 조향각의 평균값 및 표준편차를 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 복수의 각 구간을 통과하는 차량들의 속도, 가속도 및 조향각과, 상기 각 구간에 대한 속도, 가속도 및 조향각의 평균값을 비교하여 상기 비교 결과에 따라 해당 구간의 도로 이상 상태를 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 상기 복수의 각 구간을 통과하는 차량들의 속도, 가속도 및 조향각 중 해당 구간에 대한 속도, 가속도 및 조향각의 평균값으로부터 표준편차의 범위를 벗어난 차량의 수가 일정 비율 이상이면, 해당 구간의 도로 이상 상태를 검출하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 일정 수 이상의 연속된 구간에서 도로 이상 상태가 검출되면, 해당 도로 구간의 도로 이상 상태를 결정하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 일 도로 구간의 도로 이상 상태가 결정되면 해당 도로 구간 및 해당 도로 구간에 인접한 도로를 주행하는 차량들로 도로 이상 알림 신호를 전송하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 데이터 분석 방법은, 지도의 도로 상에 미리 정해진 복수의 각 구간별 매트릭스를 DB에 저장하는 단계, 상기 복수의 각 구간을 통과하는 차량들로부터 수신된 주행 데이터를 해당 구간의 매트릭스에 저장하는 단계, 및 상기 각 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터의 평균값을 기준으로 해당 구간을 통과하는 차량의 주행 이상 상태 또는 해당 구간의 도로 이상 상태를 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 시스템은, 도로 상에 미리 정해진 구간 주행 시 복수의 센서들로부터 주행 데이터를 수집하는 복수의 차량 단말, 및 상기 복수의 차량 단말들로부터 수신된 주행 데이터를 해당 구간의 매트릭스에 저장하고, 복수의 각 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터의 평균값을 기준으로 해당 구간을 통과하는 차량의 주행 이상 상태 또는 해당 구간의 도로 이상 상태를 분석하는 주행 데이터 분석 장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 차량 단말은, 상기 주행 데이터 분석 장치로부터 차량의 주행 이상 알림 신호가 수신되면 경고등을 점등하는 것을 특징으로 한다.
상기 차량 단말은, 상기 주행 데이터 분석 장치로부터 일 구간에 대한 도로 이상 알림 신호가 수신되면 내비게이션을 통해 도로 이상 구간을 안내하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 도로의 각 구간별, 차종별, 가속 또는 감속 타입별로 주행 데이터를 분류하여 저장하고, 분류된 각 주행 데이터를 통해 차량의 이상 주행 상태 혹은 도로의 이상 상태를 용이하게 검출할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 차량의 이상 상태가 감지되면 이를 해당 차량 혹은 주변 차량들에게 전달함으로써 차량 고장으로 인한 사고를 미연에 방지할 수 있는 효과가 있고, 또한 도로의 이상 상태를 감지하여 해당 구간 혹은 인근 구간의 차량들에게 전달함으로써 도로 이상 구간을 회피하여 주행할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 데이터 분석 장치가 적용된 차량 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 단말의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 데이터 분석 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 4a 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 데이터 분석 장치의 매트릭스 생성 동작을 설명하는데 참조되는 실시예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 단말의 동작 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 매트릭스 생성 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 제1 실시예에 따른 주행 데이터 분석 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 제2 실시예에 따른 주행 데이터 분석 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법이 실행되는 컴퓨팅 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 단말의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 데이터 분석 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 4a 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 데이터 분석 장치의 매트릭스 생성 동작을 설명하는데 참조되는 실시예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 단말의 동작 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 매트릭스 생성 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 제1 실시예에 따른 주행 데이터 분석 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 제2 실시예에 따른 주행 데이터 분석 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법이 실행되는 컴퓨팅 시스템을 도시한 도면이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 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 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 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 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 데이터 분석 장치가 적용된 차량 시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 차량 시스템은 복수의 차량 단말(10) 및 주행 데이터 분석 장치(100)를 포함한다.
각 차량 단말(10)은 각 차량에 설치되어 차량의 주행 데이터를 수집하고, 수집된 주행 데이터 및 차량 정보를 주행 데이터 분석 장치(100)로 전송한다. 차량 단말(10)의 세부 구성은 도 2를 참조하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 단말의 구성을 도시한 도면이다. 도 2를 참조하면, 차량 단말(10)은 신호 처리부(11), 센서부(12), 저장부(13) 및 통신부(14)를 포함할 수 있다.
센서부(12)는 차량이 주행하는 동안의 주행 데이터를 수집하기 위한 복수의 센서를 포함할 수 있다. 일 예로서, 복수의 센서는 엑셀 포지션 센서(12a), 브레이크 페달 압력 센서(12b), 휠 스피드 센서(12c), 가속도 센서(12d), 조향각 센서(12e) 및 GPS 센서(12f) 등을 포함할 수 있다.
신호 처리부(11)는 차량이 미리 정해진 구간에 진입하면, 복수의 센서들에 의해 수집된 주행 데이터를 통신부(14)를 통해 주행 데이터 분석 장치(100)로 전송한다. 이때, 신호 처리부(11)는 저장부(13)에 기 저장된 차량 정보를 추출하고, 추출된 차량 정보를 주행 데이터에 포함하여 주행 데이터 분석 장치(100)로 전송한다. 여기서, 차량 정보는 차종정보 및/또는 차량을 식별할 수 있는 식별정보일 수 있다.
신호 처리부(11)는 미리 정해진 구간을 빠져나갈 때까지 주행 데이터 및 차량 정보를 주행 데이터 분석 장치(100)로 전송할 수 있다. 이때, 신호 처리부(11)는 해당 차량이 미리 정해진 구간에 진입해 있는 동안에 수집되는 주행 데이터 및 차량 정보를 정해진 시간 주기마다 주행 데이터 분석 장치(100)로 전송할 수 있다.
미리 정해진 구간은 정해진 크기의 도로를 포함하는 구간일 수 있다. 미리 정해진 구간은 복수 개일 수 있으며, 복수 개의 구간은 도로를 따라 연속적으로 배치될 수 있다.
저장부(13)는 차량 단말(10)이 동작하는데 필요한 데이터 및/또는 알고리즘 등을 저장할 수 있다. 또한, 저장부(13)는 센서부(12)에 의해 수집된 주행 데이터가 저장될 수 있다.
여기서, 저장부(13)는 RAM(Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)와 같은 저장매체를 포함할 수 있다.
통신부(14)는 주행 데이터 분석 장치(100)와의 통신 인터페이스를 지원하는 통신모듈을 포함할 수 있다. 일 예로서, 통신모듈은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈 또는 근거리 통신(Short Range Communication)을 위한 모듈을 포함할 수 있다. 여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN, WLAN), 와이브로(Wireless Broadband, Wibro), 와이파이(Wi-Fi), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access, Wimax) 등이 포함될 수 있으며, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), 지그비(ZigBee), UWB(Ultra-Wideband), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선통신(Infrared Data Association, IrDA) 등이 포함될 수 있다.
한편, 주행 데이터 분석 장치(100)는 지도의 도로 상에 미리 정해진 복수의 각 구간별로 매트릭스를 생성하고, 각 구간에 진입한 차량 단말(10)로부터 수집된 주행 데이터를 해당 구간의 매트릭스에 저장할 수 있다. 이때, 주행 데이터 분석 장치(100)는 각 구간별 매트릭스에 저장된 주행 데이터를 분석하고, 분석 결과에 기초하여 차량 및/또는 도로의 이상 상태를 결정할 수 있다. 주행 데이터 분석 장치(100)는 차량 및/또는 도로의 이상 상태를 해당 차량 및/또는 주변 차량의 차량 단말(10)로 제공하여 안내할 수 있다. 여기서, 주행 데이터 분석 장치(100)는 서버 형태로 구현될 수 있다. 주행 데이터 분석 장치(100)의 세부 구성은 도 3을 참조하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 데이터 분석 장치의 구성을 도시한 도면이다. 도 3을 참조하면, 주행 데이터 분석 장치(100)는 제어부(110), 통신부(130) 및 DB(150)를 포함할 수 있다.
통신부(130)는 차량 단말(10)과의 통신 인터페이스를 지원하는 통신모듈을 포함할 수 있다. 일 예로서, 통신모듈은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈 또는 근거리 통신(Short Range Communication)을 위한 모듈을 포함할 수 있다. 여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN, WLAN), 와이브로(Wireless Broadband, Wibro), 와이파이(Wi-Fi), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access, Wimax) 등이 포함될 수 있으며, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), 지그비(ZigBee), UWB(Ultra-Wideband), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선통신(Infrared Data Association, IrDA) 등이 포함될 수 있다.
DB(150)는 지도의 도로 상에 미리 정해진 복수의 각 구간별 매트릭스가 저장될 수 있다.
또한, DB(150)는 주행 데이터를 분석하고, 차량 및/또는 도로의 이상 상태를 판단하는 명령 및/또는 알고리즘이 저장될 수 있다.
여기서, DB(150)는 RAM(Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)과 같은 저장매체를 포함할 수 있다.
제어부(110)는 미리 정해진 구간에 진입한 각 차량 단말(10)로부터 수집된 주행 데이터 및 차량 정보에 기초하여 각 구간의 매트릭스를 생성한다. 여기서, 매트릭스는 각 구간별, 차종별, 가속 또는 감속 타입에 따라 생성될 수 있다.
매트릭스는 각 구간별로 차량 타입 및 주행 데이터의 가속 타입 또는 감속 타입에 따라 분류될 수 있다.
매트릭스를 생성하는 실시예는 도 4a 내지 도 5의 실시예를 참조하도록 한다.
도 4a는 매트릭스 생성 조건을 나타낸 도면이고, 도 4b는 지도 상 일 구역에 대응하여 생성된 매트릭스를 나타낸 도면이다.
도 4a에 도시된 바와 같이, 제어부(110)는 GPS MAP 상에 정의된 N 개의 구간(Range), K 개의 차종, 그리고 가속 타입 또는 감속 타입에 따라 Z(=N×K×2)개 케이스(Case)의 매트릭스를 생성할 수 있다.
이때, 제어부(110)는 각 차량 단말(10)로부터 수신된 주행 데이터 및 차량 정보를 이용하여 각 주행 데이터의 타입을 분류하고, 상기 분류된 각 주행 데이터의 타입에 대응되는 매트릭스를 생성할 수 있다. 여기서, 주행 데이터는 차량의 속도, 가속도, 조향각, GPS 정보, 엑셀 및 브레이크 페달의 가압 정보 등을 포함할 수 있다.
제어부(110)는 각 구간의 주행 데이터로부터 차량의 속도 증가 및 가속 페달의 가압 상태가 확인되면 주행 데이터를 가속 타입으로 분류하고, 해당 구간에 대한 가속 기반의 제1 매트릭스를 생성할 수 있다. 제어부(110)는 가속 타입의 주행 데이터를 해당 구간의 제1 매트릭스에 저장하도록 한다.
한편, 제어부(110)는 속도 감속 및 브레이크 페달의 가압 상태가 확인되면 주행 데이터를 감속 타입으로 분류하고, 해당 구간에 대한 감속 기반의 제2 매트릭스를 생성할 수 있다. 제어부(110)는 감속 타입의 주행 데이터를 해당 구간의 제2 매트릭스에 저장하도록 한다.
이때, 제어부(110)는 주행 데이터의 전체 또는 일부를 해당 매트릭스에 저장할 수 있다. 일 예로, 제어부(110)는 주행 데이터에 포함된 속도, 가속도 및 조향각을 해당 매트릭스에 저장할 수 있다.
한편, 제어부(110)는 주행 데이터 상에서 속도 변화가 없거나 혹은 센서 에러 정보를 포함하는 경우에는 해당 주행 데이터를 매트릭스에 저장하지 않을 수 있다.
이와 같은 방식으로 각 구간의 매트릭스에는 해당 구간을 통과하는 각 차량들의 주행 데이터가 타입 별로 분류되어 저장될 수 있다.
여기서, 매트릭스는 도 4b에 도시된 바와 같이, 속도, 가속도 및 조향각을 각각 x축, y축 및 z축의 좌표값으로 갖는 3차원 포인트가 저장될 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 미리 정해진 복수의 각 구간, 예를 들어, A1, A2, A3, …, An은 일정 비율 이상의 도로 영역을 포함할 수 있다. 이때, 복수의 각 구간 A1, A2, A3, …, An은 도로를 따라 연속적으로 배치될 수 있다.
일 실시 형태로서, 제어부(110)는 각 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터를 이용하여 차량의 이상 상태를 분석하고, 분석 결과를 해당 차량에게 안내할 수 있다.
먼저, 제어부(110)는 일정시간 동안 각 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터로부터 속도, 가속도 및 조향각의 평균값을 산출한다.
이때, 제어부(110)는 일정시간 동안 각 구간의 매트릭스에 저장된 속도, 가속도 및 조향각의 평균값과, 해당 구간에 진입한 차량의 속도, 가속도 및 조향각 간의 벡터 거리를 계산하고, 계산된 벡터 거리에 대한 편차 백분율을 계산한다. 여기서, 제어부(110)는 아래 [수학식 1]을 이용하여 벡터 거리를 계산할 수 있다.
[수학식 1]에서, D는 벡터 거리, x는 해당 구간에 진입한 차량의 속도, y는 해당 구간에 진입한 차량의 가속도, z는 해당 구간에 진입한 차량의 조향각, m1는 해당 구간의 매트릭스에 저장된 속도 평균값, 가속도 및 조향각의 평균값, m2는 해당 구간의 매트릭스에 저장된 가속도 평균값, 그리고 m3는 해당 구간의 매트릭스에 저장된 조향각 평균값을 의미한다. 여기서, m1, m2, m3은 정해진 시간 구간 내에 매트릭스에 저장된 값의 평균값일 수 있다.
또한, 제어부(110)는 차량 타입별로 구동 또는 제동 기능에 대한 고장률 정보를 획득할 수 있다. 이때, 제어부(110)는 획득한 고장률 정보와 앞서 계산된 편차 백분율을 비교하고, 비교 결과에 따라 해당 구간을 통과하는 차량의 주행 이상 상태를 판단할 수 있다.
이때, 제어부(110)는 차량이 해당 구간에 진입한 제1 시점부터 해당 구간을 이탈하는 제2 시점까지 소정 시간 단위로 해당 차량의 주행 이상 상태를 검출한다. 만일, 차량이 해당 구간에 진입한 제1 시점부터 해당 구간을 이탈하는 제2 시점까지 해당 차량에 대해 정해진 비율 이상의 주행 이상 상태가 연속적으로 검출되면, 제어부(110)는 해당 구간의 매트릭스에 해당 차량의 주행 이상 정보를 저장한다.
제어부(110)는 차량의 주행 종료에 대한 정보를 수신할 수 있다. 제어부(110)는 차량의 주행이 종료되면, 차량의 주행 경로 상의 각 구간에 대응되는 매트릭스 중 해당 차량의 주행 이상 정보가 저장된 매트릭스를 추출한다. 만일, 차량의 주행 이상 정보가 저장된 매트릭스가 연속적으로 정해진 비율 이상 검출되면, 제어부(110)는 해당 차량에 대한 주행 이상 상태를 결정할 수 있다.
제어부(110)는 차량의 주행 이상 상태가 결정되면, 차량 및 미리 등록된 단말 중 적어도 하나로 주행 이상 알림 신호를 전송한다. 일 예로서, 제어부(110)는 차량으로 주행 이상 알림 신호를 전송할 수 있다. 또한, 제어부(110)는 미리 등록된 사용자의 휴대 단말로 주행 이상 알림 신호를 전송할 수 있다.
다른 실시 형태로서, 제어부(110)는 각 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터를 이용하여 도로의 이상 상태를 분석하고, 분석 결과를 해당 구간 또는 그 주변의 차량들에게 안내할 수 있다.
먼저, 제어부(110)는 일정 시간 동안 각 매트릭스에 저장된 주행 데이터로부터 복수의 각 구간에 대한 속도, 가속도 및 조향각의 평균값 및 표준편차를 산출한다. 또한, 제어부(110)는 복수의 각 구간을 통과하는 차량들의 속도, 가속도 및 조향각과, 각 구간에 대한 속도, 가속도 및 조향각의 평균값을 비교한다.
이때, 제어부(110)는 특정 구간을 통과하는 차량들의 속도, 가속도 및 조향각이 해당 구간의 매트릭스에 저장된 속도, 가속도 및 조향각의 평균값으로부터 표준편차의 범위를 벗어난 차량이 존재하는지를 확인한다. 만일, 해당 구간의 매트릭스에 저장된 속도, 가속도 및 조향각의 평균값으로부터 표준편차의 범위를 벗어난 차량의 수가 일정 비율 이상이면, 제어부(110)는 해당 구간에 대한 도로 이상 상태를 검출한다.
제어부(110)는 일정 수 이상의 연속된 구간에서 도로 이상 상태가 검출되면, 해당 도로 구간의 도로 이상 상태를 결정할 수 있다.
제어부(110)는 일 도로 구간의 도로 이상 상태가 결정되면, 해당 도로 구간 및 해당 도로 구간에 인접한 도로를 주행하는 차량들로 도로 이상 알림 신호를 전송할 수 있다.
상기에서와 같이 동작하는 본 실시예에 따른 장치(100)는 메모리와 각 동작을 처리하는 프로세서를 포함하는 독립적인 하드웨어 장치 형태로 구현될 수 있으며, 마이크로프로세서나 범용 컴퓨터 시스템과 같은 다른 하드웨어 장치에 포함된 형태로 구동될 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 장치의 동작 흐름을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 단말의 동작 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 차량 단말(10)은 차량이 주행을 시작하고(S10), 미리 정해진 설정 구간에 진입하면(S20), 복수의 센서들을 통해 주행 데이터를 수집한다(S30). 여기서, 주행 데이터는 차량의 속도, 가속도, 조향각, GPS 정보, 엑셀 및 브레이크 페달의 가압 정보 등을 포함할 수 있다.
차량 단말(10)은 주행 데이터를 수집하고 일정 시간(ΔT)이 경과하면(S40), 'S30' 과정에서 수집된 주행 데이터, 및 차량 정보를 주행 데이터 분석 장치(100)로 전송한다(S50).
'S30' 내지 'S50' 과정은 차량이 설정 구간을 통과할 때까지 반복하여 수행된다. 차량이 설정 구간을 통과하면(S60), 차량 단말(10)은 'S20' 과정을 돌아가 다음 설정 구간에 진입하는지 확인하고, 차량이 설정 구간에 진입하면 'S20' 내지 'S60' 과정을 반복하여 수행한다.
차량 단말(10)은 차량이 목적지에 도착하면(S70), 주행을 종료한다(S80).
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 매트릭스 생성 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 주행 데이터 분석 장치(100)는 차량 단말(10)로부터 주행 데이터가 수신되면(S110), 'S110' 과정에서 수신된 주행 데이터가 센서 에러 정보를 포함하는지 확인한다(S120). 만일, 주행 데이터가 센서 에러 정보를 포함하는 경우, 주행 데이터 분석 장치(100)는 해당 주행 데이터를 별도로 저장하지 않는다.
한편, 주행 데이터가 센서 에러 정보를 포함하지 않는 것으로 확인되면, 주행 데이터 분석 장치(100)는 주행 데이터를 분석한다.
만일, 주행 데이터가 차량의 속도 증가 및 가속 페달의 가압 상태 정보를 포함하는 경우(S130), 주행 데이터 분석 장치(100)는 해당 주행 데이터를 가속 타입으로 분류한다(S140). 이 경우, 주행 데이터 분석 장치(100)는 해당 구간에 대한 가속 기반의 제1 매트릭스를 생성하고(S150), 주행 데이터를 생성된 제1 매트릭스에 저장하도록 한다(S160).
한편, 주행 데이터가 속도 감속 및 브레이크 페달의 가압 상태 정보를 포함하는 경우(S170), 주행 데이터 분석 장치(100)는 해당 주행 데이터를 감속 타입으로 분류한다(S180). 이 경우, 주행 데이터 분석 장치(100)는 해당 구간에 대한 감속 기반의 제2 매트릭스를 생성하고(S190), 주행 데이터를 생성된 제2 매트릭스에 저장하도록 한다(S200).
주행 데이터 분석 장치(100)는 미리 정해진 각 구간별로 도 7의 과정을 수행함으로써, 각 구간별, 차종별, 그리고 가속 또는 감속 타입별로 분류된 주행 데이터를 포함하는 매트릭스를 획득하게 된다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 제1 실시예에 따른 주행 데이터 분석 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 8a를 참조하면, 주행 데이터 분석 장치(100)는 미리 정해진 설정 구간에 제1 차량의 진입이 확인되면(S210), 해당 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터, 즉, 속도, 가속도, 조향각의 평균점(m1, m2, m3)을 산출한다(S220).
주행 데이터 분석 장치(100)는 제1 차량으로부터 주행 데이터가 수신되면(S230), 수신된 주행 데이터에 포함된 제1 차량의 속도, 가속도 및 조향각과, 'S220' 과정에서 산출된 평균점 간 벡터 거리(D)를 계산한다(S240). 'S240' 과정에서 벡터 거리(D)의 계산은 위에서 설명한 [수학식 1]을 참조한다.
주행 데이터 분석 장치(100)는 'S240' 과정에서 계산된 벡터 거리(D)의 편차 백분율(P)을 계산한다(S250)..
또한, 주행 데이터 분석 장치(100)는 제1 차량의 고장률(E)에 대한 정보를 수집한다(S260). 도 8a에서는 'S250' 과정 이후에 제1 차량의 고장률 정보를 수집하는 것으로 도시하였으나, 'S260' 과정은 그 이전에라도 얼마든지 수행 가능함은 당연한 것이다.
이때, 주행 데이터 분석 장치(100)는 'S250' 과정에서 계산된 편차 백분율(P)이 제1 차량의 고장률(E) 미만이면(S270), 차량의 주행 이상 상태를 검출하고(S280), 그렇지 않은 경우에는 정상 상태를 검출한다(S285).
주행 데이터 분석 장치(100)는 제1 차량이 설정 구간을 통과할 때까지 'S230' 내지 'S285' 과정을 수행하며 일정 주기마다 제1 차량의 주행 이상 상태 또는 정상 상태를 검출할 수 있다.
주행 데이터 분석 장치(100)는 제1 차량이 설정 구간을 통과하면(S290), 설정 구간 내에서 제1 차량의 주행 이상 상태 검출 비율이 제1 비율(x%) 이상이면(S300), 해당 구간의 매트릭스에 제1 차량의 주행 이상 정보를 저장하도록 한다(S310).
도 8a의 과정들은 제1 차량이 도로 주행 중 설정 구간에 진입할 때마다 반복하여 수행될 수 있다.
이후, 주행 데이터 분석 장치(100)는 도 8b에 도시된 바와 같이, 제1 차량의 주행 종료가 확인되면(S410), 제1 차량의 주행 경로 상의 각 구간의 매트릭스에 저장된 제1 차량의 주행 이상 정보를 확인한다(S420).
만일, 제1 차량의 주행 이상 정보가 저장된 주행 이상 매트릭스의 비율이 제2 비율(y%) 이상이면(S430), 제1 차량의 주행 이상 상태를 결정한다(S440). 이 경우, 주행 데이터 분석 장치(100)는 제1 차량의 주행 이상 상태가 결정되면, 차량 및 미리 등록된 단말 중 적어도 하나로 제1 차량의 주행 이상 알림 신호를 전송한다(S450).
한편, 'S430' 과정에서 제1 차량의 주행 이상 정보가 저장된 주행 이상 매트릭스의 비율이 제2 비율(y%) 미만이면, 주행 데이터 분석 장치(100)는 제1 차량이 정상 상태인 것으로 결정한다(S460).
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 제2 실시예에 따른 주행 데이터 분석 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 9a를 참조하면, 주행 데이터 분석 장치(100)는 일정 시간 동안 각 매트릭스에 저장된 주행 데이터로부터 복수의 각 구간에 대한 속도, 가속도 및 조향각의 평균값 및 표준편차를 계산한다(S510).
주행 데이터 분석 장치(100)는 제n 구간 내 차량으로부터 주행 데이터가 수신되면(S520), 제n 구간 매트릭스에 저장된 주행 데이터의 평균±표준편차와 주행 데이터를 비교한다(S530). 만일, 'S530' 과정의 비교 결과, 주행 데이터가 기준 범위, 즉, 제n 구간 매트릭스에 저장된 주행 데이터의 평균±표준편차 범위를 초과하면(S540), 주행 데이터 분석 장치(100)는 제n 구간 매트릭스에 이상 매트릭스를 정의한다(S550).
이와 같은 방식으로, 주행 데이터 분석 장치(100)는 연속된 구간(예, n, n+1, n+2, ? 구간)에 대해 'S520' 내지 'S550' 과정을 수행한다.
이후, 주행 데이터 분석 장치(100)는 도 9b에 도시된 바와 같이, 연속된 구간의 이상 매트릭스 수가 일정 개수(z개)를 초과하면(S610), 이상 매트릭스에 해당하는 구간을 확인하고(S620), 확인된 구간에 대한 도로 이상 상태를 결정한다(S630).
주행 데이터 분석 장치(100)는 'S630' 과정에서 일 도로 구간의 도로 이상 상태가 결정되면, 해당 도로 구간 및 해당 도로 구간에 인접한 도로를 주행하는 차량들로 도로 이상 상태 알림 신호를 전송한다(S640).
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법이 실행되는 컴퓨팅 시스템을 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대해 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory)(1310) 및 RAM(Random Access Memory)(1320)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 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 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.
10: 차량 단말
11: 신호 처리부
12: 센서부 12a: 엑셀 포지션 센서
12b: 브레이크 페달 압력 센서 12c: 휠 스피드 센서
12d: 가속도 센서 12e: 조향각 센서
12f: GPS 센서 13: 저장부
14: 통신부 100: 주행 데이터 분석 장치
110: 제어부 130: 통신부
150: DB
12: 센서부 12a: 엑셀 포지션 센서
12b: 브레이크 페달 압력 센서 12c: 휠 스피드 센서
12d: 가속도 센서 12e: 조향각 센서
12f: GPS 센서 13: 저장부
14: 통신부 100: 주행 데이터 분석 장치
110: 제어부 130: 통신부
150: DB
Claims (23)
- 지도의 도로 상에 미리 정해진 복수의 각 구간별 매트릭스가 저장되는 DB; 및
상기 복수의 각 구간을 통과하는 차량들로부터 수신된 주행 데이터를 해당 구간의 매트릭스에 저장하는 제어부를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 각 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터의 평균값을 기준으로 해당 구간을 통과하는 차량의 주행 이상 상태를 분석하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 매트릭스는,
각 구간별로 차량 타입 및 주행 데이터의 가속 또는 감속 타입에 따라 복수 개로 분류된 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 2에 있어서,
상기 제어부는,
각 차량들로부터 수신된 주행 데이터 및 차량 정보를 이용하여 각 주행 데이터의 타입을 분류하고, 상기 분류된 각 주행 데이터의 타입에 대응되는 매트릭스를 결정하여 상기 주행 데이터를 해당 매트릭스에 저장하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 3에 있어서,
상기 주행 데이터는,
상기 차량의 속도, 가속도, 조향각, GPS 정보, 엑셀 및 브레이크 페달의 가압 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 4에 있어서,
상기 제어부는,
각 구간의 주행 데이터로부터 차량의 속도 증가 및 가속 페달의 가압 상태가 확인되면 상기 주행 데이터를 가속 타입으로 분류하고, 속도 감속 및 브레이크 페달의 가압 상태가 확인되면 상기 주행 데이터를 감속 타입으로 분류하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 제어부는,
일정시간 동안 각 매트릭스에 저장된 주행 데이터로부터 속도, 가속도 및 조향각의 평균값을 산출하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 6에 있어서,
상기 제어부는,
상기 일정시간 동안 각 매트릭스에 저장된 속도, 가속도 및 조향각의 평균값과, 해당 구간에 진입한 차량의 속도, 가속도 및 조향각 간의 벡터 거리를 계산하고, 상기 계산된 벡터 거리에 대한 편차 백분율을 계산하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 7에 있어서,
상기 제어부는,
차량 타입별 구동 또는 제동 기능에 대한 고장률 정보를 수집하여 상기 계산된 편차 백분율과 비교하고 상기 비교 결과에 따라 해당 구간을 통과하는 차량의 주행 이상 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 8에 있어서,
상기 제어부는,
차량이 해당 구간에 진입한 제1 시점부터 해당 구간을 이탈하는 제2 시점까지 소정 시간 단위로 해당 차량의 주행 이상 상태를 검출하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 9에 있어서,
상기 제어부는,
차량이 해당 구간에 진입한 제1 시점부터 해당 구간을 이탈하는 제2 시점까지 해당 차량에 대해 정해진 비율 이상의 주행 이상 상태가 연속적으로 검출되면, 해당 매트릭스에 상기 차량의 주행 이상 정보를 저장하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 10에 있어서,
상기 제어부는,
상기 차량의 주행이 종료되면 상기 차량의 주행 경로 상의 각 구간에 대응되는 매트릭스 중 상기 차량의 주행 이상 정보가 저장된 매트릭스가 연속적으로 정해진 비율 이상 검출되면, 상기 차량의 주행 이상 상태를 결정하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 11에 있어서,
상기 제어부는,
상기 차량의 주행 이상 상태가 결정되면 상기 차량 및 미리 등록된 단말 중 적어도 하나로 주행 이상 알림 신호를 전송하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 지도의 도로 상에 미리 정해진 복수의 각 구간별 매트릭스가 저장되는 DB; 및
상기 복수의 각 구간을 통과하는 차량들로부터 수신된 주행 데이터를 해당 구간의 매트릭스에 저장하는 제어부를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 각 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터의 평균값을 기준으로 해당 구간의 도로 이상 상태를 분석하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 13에 있어서,
상기 매트릭스는,
각 구간별로 차량 타입 및 주행 데이터의 가속 또는 감속 타입에 따라 복수 개로 분류된 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 13에 있어서,
상기 제어부는,
일정 시간 동안 각 매트릭스에 저장된 주행 데이터로부터 복수의 각 구간에 대한 속도, 가속도 및 조향각의 평균값 및 표준편차를 산출하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 15에 있어서,
상기 제어부는,
복수의 각 구간을 통과하는 차량들의 속도, 가속도 및 조향각과, 상기 각 구간에 대한 속도, 가속도 및 조향각의 평균값을 비교하여 상기 비교 결과에 따라 해당 구간의 도로 이상 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 16에 있어서,
상기 제어부는,
상기 복수의 각 구간을 통과하는 차량들의 속도, 가속도 및 조향각 중 해당 구간에 대한 속도, 가속도 및 조향각의 평균값으로부터 표준편차의 범위를 벗어난 차량의 수가 일정 비율 이상이면, 해당 구간의 도로 이상 상태를 검출하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 17에 있어서,
상기 제어부는,
일정 수 이상의 연속된 구간에서 도로 이상 상태가 검출되면, 해당 도로 구간의 도로 이상 상태를 결정하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 청구항 18에 있어서,
상기 제어부는,
일 도로 구간의 도로 이상 상태가 결정되면 해당 도로 구간 및 해당 도로 구간에 인접한 도로를 주행하는 차량들로 도로 이상 알림 신호를 전송하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 장치. - 지도의 도로 상에 미리 정해진 복수의 각 구간별 매트릭스를 DB에 저장하는 단계;
상기 복수의 각 구간을 통과하는 차량들로부터 수신된 주행 데이터를 해당 구간의 매트릭스에 저장하는 단계; 및
상기 각 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터의 평균값을 기준으로 해당 구간을 통과하는 차량의 주행 이상 상태 또는 해당 구간의 도로 이상 상태를 분석하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 데이터 분석 방법. - 도로 상에 미리 정해진 구간 주행 시 복수의 센서들로부터 주행 데이터를 수집하는 복수의 차량 단말; 및
상기 복수의 차량 단말로부터 수신된 주행 데이터를 해당 구간의 매트릭스에 저장하고, 복수의 각 구간의 매트릭스에 저장된 주행 데이터의 평균값을 기준으로 해당 구간을 통과하는 차량의 주행 이상 상태 또는 해당 구간의 도로 이상 상태를 분석하는 주행 데이터 분석 장치
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템. - 청구항 21에 있어서,
상기 차량 단말은,
상기 주행 데이터 분석 장치로부터 차량의 주행 이상 알림 신호가 수신되면 경고등을 점등하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템. - 청구항 21에 있어서,
상기 차량 단말은,
상기 주행 데이터 분석 장치로부터 일 구간에 대한 도로 이상 알림 신호가 수신되면 내비게이션을 통해 도로 이상 구간을 안내하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
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