KR20210061940A - 개인형 이동수단의 주행정보 분석 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 개시의 일 실시예에 따른 개인형 이동수단의 주행정보 분석 방법은, 복수의 사용자들 각각에 대한 개인형 이동수단의 주행정보를 획득하는 단계, 획득된 복수의 주행정보 및 상기 복수의 사용자들 각각의 사용자 정보를 이용하여, 사용자 유형에 기초한 상기 복수의 분류군들을 분류하는 단계, 및 상기 복수의 분류군들 각각에 포함된 주행정보에 기초하여, 상기 복수의 분류군들 각각의 기본 보험 요율을 산정하는 단계를 포함한다.

Description

개인형 이동수단의 주행정보 분석 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ANALYZING DRIVING INFORMATION OF PERSONAL MOBILITY}

본 개시(disclosure)는 개인형 이동수단의 주행정보를 분석하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 개시의 실시예들에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.

개인형 이동수단(personal mobility)은 1인 내지 2인이 이동하는데 사용되는 교통수단을 의미하며, 자전거, 스케이트보드 등과 같은 무동력 이동수단으로부터 전기 자전거, 전동 스쿠터, 전동 킥보드, 세그웨이, 초소형 전기차 등과 같은 동력 이동수단을 포괄하는 개념이다.

최근 도시 내 교통 체증, 주차 난, 환경 문제 등의 대안으로 개인형 이동수단에 대한 관심도가 급증하고 있고, 또 스마트 기기들과의 연동을 비롯하여 공유 서비스와의 접목으로 인해 그 사용이 크게 늘어나고 있는 추세이다.

그러나, 개인형 이동수단은, 아직까지 법적인 면에서 어느 도로를 이용해야 하는지 불분명하여 사고발생 시 책임 소재, 배상에 대한 논란이 있고, 그에 따른 보험료, 배상액 산정의 곤란함으로 인해 개별 사용자들을 대상으로 하는 전용 보험 서비스 등을 제공하는데 한계가 있어 문제된다. 이는, 일부 지역들에 전용 도로가 마련되어 있는 개인 이동수단인 자전거의 경우도 마찬가지이다.

본 개시의 기술적 사상이 이루고자 하는 과제는, 개인형 이동수단의 주행정보를 분석하여 보험 요율이나 보험금 등의 산정을 위한 유의미한 정보들을 추출해내는데 있다.

또한, 본 개시의 기술적 사상이 이루고자 하는 과제는, 추출된 정보들을 사용자, 보험 사업자 등에게 제공함으로써 개인형 이동수단에 대한 보험 서비스의 원활한 제공을 가능하게 하는데 있다.

본 개시의 기술적 사상이 이루고자 하는 기술적 과제들은 위에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 일 실시예에 따른 개인형 이동수단의 주행정보 분석 방법은, 복수의 사용자들 각각에 대한 개인형 이동수단의 주행정보를 획득하는 단계, 획득된 복수의 주행정보 및 상기 복수의 사용자들 각각의 사용자 정보를 이용하여, 사용자 유형에 기초한 상기 복수의 분류군들을 분류하는 단계, 및 상기 복수의 분류군들 각각에 포함된 주행정보에 기초하여, 상기 복수의 분류군들 각각의 기본 보험 요율을 산정하는 단계를 포함한다.

일 실시 예에 따라, 상기 방법은 보험계약자 정보를 획득하는 단계, 획득된 보험계약자 정보에 기초하여, 보험계약자에 대한 기본 보험 요율을 설정하는 단계, 상기 보험계약자의 개인형 이동수단의 주행정보를 수집하는 단계, 수집된 주행정보를 분석하여 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하는 단계, 및 산출된 할인 요율 또는 인상 요율, 및 설정된 기본 보험 요율에 기초하여 최종 보험 요율을 산정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 상기 보험계약자 정보는 상기 보험계약자의 성별, 연령대, 주행목적, 주행거리, 개인형 이동수단의 정보, 주행경력, 안전교육 이수 여부, 또는 사고이력 중 적어도 하나의 항목에 대한 데이터를 포함하고, 상기 기본 보험 요율을 설정하는 단계는, 상기 복수의 분류군들 중, 상기 획득된 보험계약자 정보와 매칭되는 분류군의 기본 보험 요율을 상기 보험계약자의 기본 보험 요율로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 상기 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하는 단계는, 상기 수집된 주행정보로부터 상기 할인 요율 또는 인상 요율을 결정하기 위한 적어도 하나의 주행 특성을 분석하는 단계, 및 분석된 적어도 하나의 주행 특성 각각에 대한 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하는 단계를 포함하고, 상기 최종 보험 요율을 산정하는 단계는, 상기 적어도 하나의 주행 특성 각각에 대해 산출된 할인 요율 또는 인상 요율과, 및 상기 설정된 기본 보험 요율을 합산하여 상기 최종 보험 요율을 산정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 상기 적어도 하나의 주행 특성은 주행 용도, 주요 주행 구간, 주행거리, 평균 주행속도, 급가속/급제동, 고도 변화, 노면 상태, 또는 주행 시 기상정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 상기 최종 보험 요율을 산정하는 단계는, 상기 보험계약자의 주행정보가 존재하지 않는 경우, 상기 기본 보험 요율, 또는 상기 기본 보험 요율에 기 정의된 인상 요율이 적용된 요율을 상기 최종 보험 요율로 산정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 상기 방법은 상기 획득된 복수의 주행정보에 포함된 주행경로 데이터에 기초하여, 주행 선호 구간과 주행 위험 구간을 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 상기 방법은 보험가입자의 개인형 이동수단의 손해 발생에 기초한 보험 접수 요청을 수신하는 단계, 상기 보험가입자의 개인형 이동수단의 주행정보를 획득하는 단계, 및 획득된 주행정보의 분석 결과에 기초하여, 상기 보험가입자에게 지급할 보험금을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따른 개인형 이동수단의 주행정보 분석 장치는, 복수의 사용자들 각각의 주행정보 수집 장치로부터 개인형 이동수단의 주행정보를 수신하는 통신부, 및 수신된 복수의 주행정보 및 상기 복수의 사용자들 각각의 사용자 정보를 이용하여, 사용자 유형에 기초한 상기 복수의 분류군들을 분류하고, 상기 복수의 분류군들 각각에 포함된 주행정보에 기초하여, 상기 복수의 분류군들 각각의 기본 보험 요율을 산정하는 프로세서를 포함한다.

일 실시 예에 따라, 상기 프로세서는 상기 통신부를 통해 보험계약자 정보를 수신하고, 상기 복수의 분류군들 중, 수신된 보험계약자 정보와 매칭되는 분류군의 기본 보험 요율을 획득하고, 상기 통신부 또는 상기 보험 서비스 제공 장치의 메모리로부터 상기 보험계약자의 개인형 이동수단의 주행정보를 획득하고, 획득된 주행정보에 기초하여 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하고, 산출된 할인 요율 또는 인상 요율, 및 상기 기본 보험 요율에 기초하여 최종 보험 요율을 산정할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 상기 프로세서는 상기 수신된 복수의 주행정보에 포함된 주행경로 데이터에 기초하여, 주행 선호 구간과 주행 위험 구간을 분류하고, 상기 보험계약자의 주행정보에 포함된 주행경로 데이터, 및 상기 분류된 주행 선호 구간과 주행 위험 구간에 기초하여 상기 할인 요율 또는 인상 요율을 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 상기 프로세서는 상기 산출된 최종 보험 요율에 대한 정보를 상기 보험계약자의 단말기, 또는 보험 서비스 제공자의 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.

본 개시의 기술적 사상에 의한 실시예들에 따르면, 개인형 이동수단의 주행정보를 분석하여 보험 요율이나 보험금 산정을 위한 유의미한 정보들을 추출해 냄으로써 개인형 이동수단에 대한 보험 서비스의 원활한 제공을 가능하게 할 수 있다.

본 개시의 효과는 위에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 개인형 이동수단의 주행정보 분석 장치를 포함하는 시스템의 개념도이다.
도 2는 도 1에 도시된 주행정보 수집 장치 및 주행정보 분석 장치의 제어 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 주행정보 분석 장치가, 사용자들 각각으로부터 제공되는 주행 정보를 기반으로 보험 서비스와 관련된 정보를 생성하는 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다.
도 4는 도 3에 도시된 주행정보 분석 장치의 동작과 관련된 일 예시도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 주행정보 분석 장치가, 보험계약자 정보 및/또는 보험계약자의 주행정보에 기초하여 보험 요율을 산정하는 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 주행정보 분석 장치가, 보험계약자의 주행정보에 기초하여 보험 요율을 산정하는 동작의 구체적인 예를 설명하기 위한 플로우차트이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 주행정보 분석 장치가, 사용자의 보험 접수 요청에 응답하여, 사용자에게 지급할 보험금을 산출하는 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다.

본 개시의 기술적 사상은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 개시의 기술적 사상을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 기술적 사상의 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 개시의 기술적 사상을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 기술적 사상의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.

또한, 본 개시에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

또한, 본 개시에 기재된 "~부", "~기", "~자", "~모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 프로세서(Processor), 마이크로 프로세서(Micro Processor), 어플리케이션 프로세서(Application Processor), 마이크로 컨트롤러(Micro Controller), CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphics Processing Unit), APU(Accelerate Processor Unit), DSP(Digital Signal Processor), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등과 같은 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

그리고 본 개시에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.

이하, 본 개시의 기술적 사상에 의한 실시예들을 차례로 상세히 설명한다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 개인형 이동수단의 주행정보 분석 장치를 포함하는 시스템의 개념도이다.

본 개시는 자전거를 포함하는 개인형 이동수단(20)의 운전자 자손, 자차, 대인, 대물 보험을 위한 것으로, 자전거 네비게이션 플랫폼 앱 서비스인 오픈라이더와 같은 개인형 이동수단 앱 서비스, 사이클링컴퓨터, HMI 등(이하 '수집장치'라 칭함)을 통해 개인형 이동수단(20)의 주행정보를 수집하고, 수집된 주행정보의 분석을 통해 사용자 운전 성향, 공간/시간별 사고 위험도 등을 추출하여, 보험 요율(또는 보험료) 산정 및 할인, 사고 발생에 따른 보험 접수 시 지급할 보험금의 산출 등에 적용토록 한다.

이와 같은 개인별 주행정보의 분석 결과에 기반한 보험 요율 산정 방식은, 일반적인 나이, 직업 등의 광범위한 정보를 통한 보험 요율의 산정 및 할인율 산출 방식보다 정확성 및 타당성이 크게 개선될 수 있다.

또한, 수집된 개인형 이동수단(20)의 주행기록, 즉 주행정보는 사고 발생 시 보험금 지급관련 자료로 활용될 수 있고, 운전자에게는 블랙박스의 기능을 제공할 수 있다.

한편, 개인형 이동수단(20)은 상술한 자전거에만 한정되는 것이 아니라, 스케이트보드 등과 같은 무동력 이동수단으로부터 전기 자전거, 전동 스쿠터, 전동 킥보드, 세그웨이, 초소형 전기차 등과 같은 동력 이동수단을 포괄하는 개념으로서, 1인 내지 2인이 이동하는데 사용되는 교통수단을 의미할 수 있다.

도 1에 도시된 주행정보 분석 장치를 포함하는 시스템은 상술한 개인형 이동수단(20)의 주행정보 수집, 수집된 주행정보의 분석, 분석 결과에 기초한 보험 요율 및/또는 보험 접수 시 지급할 보험금의 산출 등의 동작을 수행할 수 있다.

도 1을 참조하면, 상기 시스템은 주행정보 수집 장치(10) 및 주행정보 분석 장치(30)를 포함할 수 있다.

주행정보 수집 장치(10)는, 사용자가 개인형 이동수단(20)을 사용하여 주행 시 발생하는 주행정보를 수집할 수 있다. 예컨대 주행정보 수집 장치(10)는 사용자의 스마트폰, 태블릿PC, 웨어러블 디바이스 등의 단말기로 구현될 수 있다. 사용자는 주행정보 수집 장치(10)를 소지한 채로 개인형 이동수단(20)을 사용할 수 있다. 상기 단말기는 개인형 이동수단(20)의 사용 시 주행정보를 수집 및 전송하는 등의 동작을 수행하는 애플리케이션을 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 주행정보 수집 장치(10)는 개인형 이동수단(20)과 일체로 구현되거나, 개인형 이동수단(20)에 장착 및/또는 연결되는 외장형 디바이스로 구현될 수도 있다.

상기 주행정보는 개인형 이동수단(20)의 주행과 관련된 다양한 데이터를 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 주행정보는 주행거리, 주행경로, 주행일시, 주행환경(기상정보, 고도 차, 노면 상태 등), 주행속도(최고/평균, 속도변화 등), 및/또는 주행 중 획득되는 주변 영상 등의 다양한 데이터를 포함할 수 있다. 주행정보 수집 장치(10)가 상기 주행정보를 수집하는 동작의 예들에 대해서는 추후 도 2 등을 통해 설명하기로 한다.

주행정보 수집 장치(10)는 수집된 주행정보를 네트워크(40)를 통해 주행정보 분석 장치(30)로 전송(예컨대, 주기적 전송 또는 사용자 요청에 따라 전송 등)할 수 있다. 실시 예에 따라, 주행정보 수집 장치(10)는 상기 수집된 주행정보를 메모리(140; 도 2 참조)에 저장할 수 있고, 입/출력부(120; 도 2 참조)에 포함된 출력 수단(예컨대 디스플레이 등)을 통해 출력할 수도 있다.

주행정보 분석 장치(30)는, 네트워크(40)를 통해 주행정보 수집 장치(10)로부터 전송된 주행정보를 수신할 수 있다. 주행정보 분석 장치(30)는 수신된 주행정보에 포함된 데이터를 분석하고, 분석 결과를 기초로 사용자 개인별 보험 요율(또는 보험료)를 산정하거나, 보험료 할인율, 사고 발생 시의 보험금(배상액) 등을 계산하는 보험 서비스 제공 장치에 해당할 수 있다. 이러한 주행정보 분석 장치(30)는 PC, 워크스테이션, 데이터 센터, 서버 등의 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있다.

주행정보 분석 장치(30)가 수행하는 구체적인 동작들에 대해서는 추후 도 2 내지 도 7을 통해 보다 상세히 설명하기로 한다.

도 2는 도 1에 도시된 주행정보 수집 장치 및 주행정보 분석 장치의 제어 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.

도 2를 참조하면, 주행정보 수집 장치(10)는 통신부(110), 입/출력부(120), 센싱부(130), 메모리(140), 및 프로세서(150)를 포함할 수 있다. 주행정보 분석 장치(30)는 통신부(310), 메모리(320), 및 프로세서(330)를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 주행정보 수집 장치(10) 및 주행정보 분석 장치(30)의 구성은 설명의 편의를 위한 일 실시 예로서, 주행정보 수집 장치(10) 및 주행정보 분석 장치(30) 각각은 도 2에 도시된 구성보다 많거나 적은 구성을 포함할 수도 있다.

먼저 주행정보 수집 장치(10)에 포함된 구성들에 대해 설명하면, 통신부(110)는 네트워크(40)를 통해 주행정보 분석 장치(30) 등 다른 기기와 통신하기 위한 이동통신 모듈(112), 및 주행정보 수집 장치(10)의 위치정보를 수신하기 위한 위치정보 수신기(114)를 포함할 수 있다. 이동통신 모듈(112)은 WCDMA, LTE, Wi-Fi, 5G 등의 공지된 다양한 이동통신 방식을 지원하는 송수신기를 포함할 수 있다. 위치정보 수신기(114)는 GPS(global positioning system) 등의 위성항법시스템을 지원하고, 위성으로부터 발신된 마이크로파를 수신하여 위치벡터를 결정함으로써 주행정보 수집 장치(10)의 위치정보를 획득할 수 있다.

실시 예에 따라, 개인형 이동수단(20)은 블루투스, NFC 등의 근거리 무선통신 모듈을 포함할 수 있고, 주행정보 수집 장치(10)는 개인형 이동수단(20)과의 통신을 위한 근거리 무선통신 모듈(미도시)을 포함할 수도 있다. 이 경우, 주행정보 수집 장치(10)는 상기 근거리 무선통신 모듈을 통해 개인형 이동수단(20)으로부터 상기 주행정보에 포함될 수 있는 다양한 데이터(예컨대 주행거리, 주행속도, 배터리 상태, 에러 상태 등)를 수신할 수도 있다.

입/출력부(120)는 입력부와 출력부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 입력부는 버튼, 터치 패널, 마이크로폰 등의 다양한 입력 수단을 포함할 수 있고, 출력부는 디스플레이, 스피커 등의 출력 수단을 포함할 수 있다. 예컨대, 주행정보 수집 장치(10)는 입력부를 통해 사용자 정보, 개인형 이동수단(20)에 대한 정보 등을 입력받거나, 주행정보의 수집 요청, 주행정보의 전송 요청 등의 요청을 입력받을 수 있다. 또한, 주행정보 수집 장치(10)는 출력부를 통해 상기 주행정보, 지도 정보, 개인형 이동수단(20)의 상태정보, 보험 가입 시 보험 요율과 관련된 정보, 사고 발생 시 보험 접수를 위한 인터페이스 등 다양한 정보를 출력할 수 있다.

센싱부(130)는 개인형 이동수단(20)의 주행정보를 수집하기 위한 다양한 데이터를 센싱하는 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 예컨대, 센싱부(130)는 가속도 센서(132), 근접 센서, 카메라(미도시), 온/습도 센서 등의 다양한 센서를 포함할 수 있다.

메모리(140)는 주행정보 수집 장치(10)의 동작과 관련된 정보, 애플리케이션(프로그램) 데이터, 알고리즘 등을 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(140)는 통신부(110), 입/출력부(120), 센싱부(130) 등으로부터 획득되는 다양한 데이터로부터 주행정보를 수집하기 위한 알고리즘이나 애플리케이션 데이터를 저장할 수 있다. 실시 예에 따라, 메모리(140)는 수집된 주행정보를 누적적으로 저장할 수도 있다. 이러한 메모리(140)는 주행정보 수집 장치(10)에 포함되는 적어도 하나의 휘발성 메모리 및/또는 적어도 하나의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.

프로세서(150)는 주행정보 수집 장치(10)에 포함된 구성들의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 실시 예에 따라, 프로세서(150)는 주행정보 수집 모듈(152)을 제어 또는 실행하여, 개인형 이동수단(20)의 주행에 따라 발생하는 데이터로부터 주행정보를 수집할 수 있다.

주행정보 수집 모듈(152)은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 주행정보 수집 장치(10)가 스마트폰 등의 범용 단말기인 경우, 주행정보 수집 모듈(152)은 애플리케이션 형태로 제공되어, 개인형 이동수단 앱 서비스를 이용하는 사용자의 주행정보 수집 장치(10)에 설치될 수 있다. 한편, 주행정보 수집 장치(10)가 개인형 이동수단(20)과 일체로 구현되거나 개인형 이동수단(20)에 장착되는 외장형 디바이스인 경우, 주행정보 수집 모듈(152)은 FPGA, ASIC 등의 하드웨어로 구현되거나, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다.

프로세서(150)의 주행정보 수집과 관련된 구체적인 동작의 일부 예들을 설명하면 다음과 같다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(150)는 위치정보 수신기(114)를 통해 주행정보 수집 장치(10)(개인형 이동수단(20))의 위치정보를 주기적 또는 연속적으로 획득할 수 있다. 프로세서(150)는 개인형 이동수단(20)을 이용한 주행 중 주기적 또는 연속적으로 획득되는 위치정보 및 각 위치정보에 대응하는 시간정보(타임 스탬프 등)에 기초하여, 주행거리, 주행경로, 및/또는 주행속도 등을 포함하는 주행정보를 수집할 수 있다. 상기 위치정보는 기설정된 크기의 면적 단위로 구분 및 처리되어 상기 주행정보의 수집이나 분석에 활용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(150)는 센싱부(130)를 통해 획득되는 센싱 데이터에 기초하여 주행환경(고도 변화, 노면 상태 등), 주행속도, 주행 중의 주변 영상 등을 포함하는 주행정보를 수집할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 가속도 센서(132)를 통해 획득되는 센싱 데이터에 기초하여, 최대 속도, 평균 속도, 급가속, 급정거 등의 주행속도와 관련된 주행정보를 수집할 수 있고, 카메라(미도시)를 통해 개인형 이동수단(20)의 주변 영상을 획득함으로써 상기 주행정보를 수집할 수도 있다.

상술한 실시 예 외에도, 프로세서(150)는 주행정보 수집 장치(10)에 포함된 구성들을 통해 획득되는 다양한 정보/데이터에 기초하여 주행정보를 수집할 수 있다. 프로세서(150)는 수집된 주행정보를 주행정보 분석 장치(30)로 전송하도록 통신부(110; 예컨대 이동통신 모듈(112))를 제어할 수 있다.

실시 예에 따라, 프로세서(150)는 입/출력부(120; 입력부)를 통해 사용자 정보(성별, 연령대, 주행경력 등), 개인형 이동수단(20)에 대한 정보(종류, 모델명, 가격, 연식, 용도 등)를 획득하고, 획득된 정보를 주행정보 분석 장치(30)로 전송할 수도 있다.

주행정보 분석 장치(30)에 포함된 구성들에 대해 설명하면, 통신부(310)는 네트워크(40)를 통해 주행정보 수집 장치(10) 등의 다양한 기기와 통신하기 위한 각종 유무선 통신 방식을 지원할 수 있다.

메모리(320)는 주행정보 분석 장치(30)의 동작과 관련된 정보, 프로그램 데이터, 알고리즘 등을 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(320)는 다수의 사용자들의 사용자 정보를 저장하거나, 다수의 사용자들 각각의 주행정보 수집 장치(10)로부터 전송되는 주행정보를 저장할 수 있다. 실시 예에 따라 상기 사용자 정보 및/또는 주행정보는 주행정보 분석 장치(30)와 연결되는 별도의 데이터베이스(DB)에 저장될 수도 있다.

또한, 메모리(320)는 수신된 주행정보의 분석을 위한 알고리즘이나 애플리케이션 데이터, 분석 결과에 기초하여 보험 요율을 산정하거나 보험금을 산출하는 알고리즘 등을 저장할 수 있다. 메모리(320)는 주행정보 분석 장치(30)에 포함되는 적어도 하나의 휘발성 메모리 및/또는 적어도 하나의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.

프로세서(330)는 주행정보 분석 장치(30)에 포함된 구성들의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(330)는 적어도 하나의 CPU, AP, FPGA, ASIC, 마이크로 컨트롤러, DSP 등의 하드웨어를 포함할 수 있다. 본 개시에 따르면, 주행정보 분석 장치(30)는 주행정보 분석 모듈(332), 보험 요율 산정 모듈(334), 및/또는 보험금 산출 모듈(336)을 포함할 수 있다. 주행정보 분석 모듈(332), 보험 요율 산정 모듈(334), 및 보험금 산출 모듈(336) 각각은, 상술한 주행정보 수집 모듈(152)과 유사하게 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 프로세서(330)는 주행정보 분석 모듈(332), 보험 요율 산정 모듈(334), 및/또는 보험금 산출 모듈(336)을 제어 또는 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 주행정보 분석 모듈(332)을 제어 또는 실행하여, 주행정보의 분석을 통한 다양한 정보나 데이터를 분류, 가공, 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 상기 주행정보 및/또는 상기 주행정보의 분석에 따라 획득된 정보나 데이터에 기초하여, 개인형 이동수단(20) 및 사용자에 대한 보험 요율을 산정하도록 보험 요율 산정 모듈(334)을 제어 또는 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 특정 사용자로부터 사고나 도난 등에 따른 보험 접수 요청이 수신되는 경우, 상기 특정 사용자에게 지급할 보험금을 산출하는 보험금 산출 모듈(336)을 제어 또는 실행할 수 있다. 프로세서(330)가 주행정보 분석 모듈(332), 보험 요율 산정 모듈(334), 및/또는 보험금 산출 모듈(336)을 제어 또는 실행함에 따라 수행 및 처리되는 동작의 구체적인 예들에 대해서는 추후 도 3 내지 도 7을 통해 설명하기로 한다.

도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 주행정보 분석 장치가, 사용자들 각각으로부터 제공되는 주행 정보를 기반으로 보험 서비스와 관련된 정보를 생성하는 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다. 도 4는 도 3에 도시된 주행정보 분석 장치의 동작과 관련된 일 예시도이다.

도 3 내지 도 4의 실시 예는, 다양한 사용자들로부터 제공되는 주행정보 각각에 포함된 데이터를 소정 기준에 따라 적어도 하나의 분류군으로 분류하고, 분류군 각각에 대한 보험 기본 요율을 산정하는 동작에 해당할 수 있다. 또한, 도 3의 실시 예는, 획득된 주행정보로부터 주행경로를 기준으로 주행속도나 주행패턴 등을 분석함으로써, 도로별 주행 선호 구간 및/또는 주행 위험 구간을 분류하는 동작에 해당할 수 있다.

이에 기초하여 도 3 내지 도 4를 참조하면, 주행정보 분석 장치(30)는 복수의 사용자들 각각의 주행정보 수집 장치(10-1 내지 10-m)로부터 주행정보(RI1 내지 RIm, 이하 'RI'로 통칭함)를 획득할 수 있다(S300).

예컨대, 상기 복수의 사용자들은 도 1에서 상술한 개인형 이동수단 앱 서비스를 사용하는 사용자들일 수 있다. 사용자들 각각이 개인형 이동수단(20)을 운행하는 동안, 주행정보 수집 장치(10)의 프로세서(150; 또는 주행정보 수집 모듈(152))는 주행거리, 주행경로, 주행패턴, 및/또는 주행속도 등을 포함하는 주행정보(RI)를 수집하고, 수집된 주행정보(RI)를 주행정보 분석 장치(30)로 전송할 수 있다. 한편, 주행정보(RI)는 주기적으로 획득되거나, 개인형 이동수단(20)의 1회 운행 종료시마다 획득될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

주행정보 분석 장치(30)는 획득된 주행정보(RI1 내지 RIm) 및 사용자 정보(UI1 내지 UIm)를 분석할 수 있다(S310).

분석 결과에 기초하여, 주행정보 분석 장치(30)는 주행 선호 구간 및 주행 위험 구간을 분류할 수 있다(S320).

주행정보 분석 장치(30)의 프로세서(330)(또는 주행정보 분석 모듈(332))는, 다양한 사용자들로부터 제공되는 주행정보(RI)에 기초하여, 경로별 또는 도로별로 주행 선호 구간 또는 주행 위험 구간을 분류할 수 있다.

상기 분류 동작과 관련된 구체적인 예들을 설명하면, 프로세서(330)는 주행정보(RI)에 포함된 다양한 주행경로들로부터, 개인형 이동수단(20)의 전용 도로(예컨대, 자전거 전용 도로)를 포함하는 주행경로를 주행 선호 구간으로 분류하고, 그 외의 도로(일반 도로 등)를 포함하는 주행경로를 주행 위험 구간으로 분류할 수 있다.

실시 예에 따라, 프로세서(330)는 주행경로의 고도 변화 데이터를 획득하고, 획득된 고도 변화 데이터에 기초하여 기준값 이상의 경사도를 갖는 주행경로를 주행 위험 구간으로 분류하고, 상기 기준값 이상의 경사도가 존재하지 않는 주행경로를 주행 선호 구간으로 분류할 수 있다. 상기 고도 변화 데이터는 주행경로에 대응하는 지도 정보로부터 획득되거나, 주행정보 수집 장치(10)의 센싱부(130)(예컨대 고도 센서, 기울기 센서(자이로스코프) 등)에 의해 획득될 수 있다.

실시 예에 따라, 프로세서(330)는 주행경로의 노면 상태에 기초하여 주행 선호 구간과 주행 위험 구간을 분류할 수도 있다. 상기 노면 상태와 관련된 정보는 주행경로에 대응하는 지도 정보로부터 획득되거나, 주행정보 수집 장치(10)의 센싱부(130)(예컨대 진동 감지 센서, 카메라, 충격 감지 센서 등)에 의해 획득될 수 있다. 예컨대, 프로세서(330)는 상기 노면 상태에 기초하여 주행경로를 포장 도로와 비포장 도로 중 어느 하나로 판단하고, 포장 도로를 포함하는 주행경로를 주행 선호 구간으로 분류하고, 비포장 도로를 포함하는 주행경로를 주행 위험 구간으로 분류할 수 있다.

실시 예에 따라, 프로세서(330)는 주행정보(RI)에 포함된 주행속도에 기초하여 주행 선호 구간과 주행 위험 구간을 분류할 수도 있다. 일례로, 프로세서(330)는 상기 주행속도에 기초하여, 주행경로에 대한 급가속 및/또는 급제동 횟수(또는 빈도)를 추정하고, 추정된 급가속 및/또는 급제동 횟수가 기준 횟수 이상인 경우 상기 주행경로를 주행 위험 구간으로 분류할 수 있다. 반면, 프로세서(330)는 추정된 급가속 및/또는 급제동 횟수가 기준 횟수 미만인 경우 상기 주행경로를 주행 선호 구간으로 분류할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(330)는 상기 주행속도에 기초하여 주행경로에 대한 평균속도를 산출하고, 산출된 평균속도가 기준 속도 이상인 주행경로를 주행 위험 구간으로 분류하고, 기준 속도 미만인 주행경로를 주행 선호 구간으로 분류할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(330)는 상기 주행속도에 기초하여 주행경로에 대한 평균속도와 최대속도 사이의 차이를 산출하고, 산출된 차이가 기준값 이상인 주행경로를 주행 위험 구간으로 분류하고, 산출된 차이가 기준값 미만인 주행경로를 주행 선호 구간으로 분류할 수도 있다.

상술한 예들 외에도, 프로세서(330)는 획득된 주행정보(RI)에 포함된 다양한 데이터에 기초하여 주행경로를 주행 선호 구간과 주행 위험 구간으로 분류할 수 있다.

상기 주행 선호 구간과 상기 주행 위험 구간의 분류 결과는, 이후 보험계약자의 보험 계약 시 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하기 위해 적용되거나, 사고 발생 등에 따른 보험 접수 요청 시 보험금의 산출을 위해 적용될 수 있다. 예컨대 보험계약자의 주행정보에 포함된 주행경로 중 주행 선호 구간의 비율이 높은 경우, 상기 할인 요율이 증가함에 따라 최종 보험 요율이 낮아질 수 있다. 이와 관련된 구체적인 실시 예는 추후 도 6 내지 도 7을 통해 보다 상세히 설명하기로 한다.

도시되지는 않았으나, 주행정보 분석 장치(30)는 다양한 사용자들의 주행경로 데이터를 수집 및 분석함으로써, 도로별 주행 특성에 대한 통계 데이터를 획득할 수도 있다. 상기 통계 데이터는 상술한 주행 선호 구간 및 주행 위험 구간뿐만 아니라, 도로별 평균 주행속도, 혼잡도, 사고 발생률, 노면 상태 등 다양한 데이터를 포함할 수 있다.

또한, 주행정보 분석 장치(30)는 주행정보(RI1 내지 RIm)와 사용자 정보(UI1 내지 UIm, 이하 'UI'로 통칭함)의 분석 결과에 기초하여, 기본 보험 요율의 산정을 위한 기준 정보를 생성할 수 있다(S330).

주행정보 분석 장치(30)의 프로세서(330)(또는 주행정보 분석 모듈(332) 및 보험 요율 산정 모듈(334))는, 다양한 사용자들로부터 제공되는 주행정보(RI)와, 주행정보 각각에 대응하는 사용자 정보(UI)에 기초하여, 사용자의 유형이나 사용자의 주행 유형별로 기본 보험 요율을 산정하기 위한 기준 정보를 생성할 수 있다.

도 4에서는 사용자 정보(UI)가 주행정보 분석 장치(30)와 연결되는 데이터베이스(DB)에 저장된 것으로 도시되어 있으나, 사용자 정보(UI)는 주행정보 분석 장치(30)의 메모리(320)에 저장되거나, 주행정보 수집 장치(10)로부터 주행정보(RI)와 함께 제공될 수도 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 사용자 정보(UI)에 사용자의 성명, 주민등록번호 등 사용자 개인의 식별을 가능하게 하는 식별 정보가 포함된 경우 상기 식별 정보를 제거함으로써, 후술하는 사용자 정보(UI)의 분석 시 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 획득된 주행정보(RI)를 이동수단 유형 데이터, 이동수단 사용목적에 따른 데이터, 이동수단 사용습관에 따른 데이터로 분류할 수 있다.

예를 들어, 상기 이동수단 유형 데이터는, MTB, 일반 자전거, 미니벨로, 전동킥보드, 호버보드 등과 같이 개인형 이동수단(20)의 유형을 구분하는 데이터일 수 있다. 상기 이동수단 유형 데이터는, 사용자가 자신의 이동수단 종류를 선택하는 방식으로 결정될 수 있다.

예를 들어, 상기 이동수단 사용목적에 따른 데이터는, 출퇴근용, 레포츠용, 비정기 이동수단용 등과 같이 개인형 이동수단의 사용 목적을 구분하는 데이터일 수 있다. 상기 이동수단 사용목적에 따른 데이터는 개인형 이동수단(20)의 주행일시(이용시간대)에 근거하여 분류될 수 있다(ex. 월~금 오전8시~8시30분 / 오후 6시~6시30분 = 출퇴근용).

예를 들어, 상기 이동수단 사용습관에 따른 데이터는, 1회 주행 시의 주행거리(장거리 또는 단거리), 평균 주행속도, 급감속, 급가속, 주행경로(자전거도로, 일반도로 등), 주행 시 기상정보 등과 같이 사용자의 개인형 이동수단(20)의 사용 습관을 구분하는 데이터일 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 상기 획득된 주행정보(RI)에 대응하는 사용자 정보(UI)를 이용하여, 사용자의 유형(특성)에 따른 분류 동작을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(330)는 사용자 정보(UI)에 포함된 성별, 연령대, 운행용도, 주행경력, 안전교육 이수 여부, 및/또는 사고이력 등에 기초하여, 획득된 주행정보(RI)를 유사 사용자 유형별로 분류할 수 있다. 프로세서(330)는 유사 사용자 유형별로 분류된 분류군 각각의 주행정보(RI)를 분석함으로써, 상기 분류군 각각의 표본 데이터(평균 주행거리, 평균 속도, 평균 급가속/급제동 횟수 등)를 획득할 수 있다. 또는, 프로세서(330)는 사용자 유형, 및 상술한 이동수단 유형 데이터, 이동수단 사용목적에 따른 데이터, 이동수단 사용습관에 따른 데이터 각각에 따라 분류군을 세분화하고, 세분화된 분류군 각각에 대한 표본 데이터를 제공할 수도 있다.

프로세서(330)는 상기 분류 결과(사용자 유형, 이동수단 유형 데이터, 이동수단 사용목적에 따른 데이터, 및/또는 이동수단 사용습관에 따른 데이터)에 대한 마이닝 분석을 통해, 분류군 각각에 대한 사용자 운전 성향, 공간/시간별 사고 위험도 정보 등을 추출할 수 있고, 추출된 정보들에 근거하여 시, 공간적인 위험운전 지수, 사고 고위험 지수 등과 같은 분석 결과 정보를 생성할 수 있다.

프로세서(330)는 분석 결과에 기초하여 기본 보험 요율 산정을 위한 기준 정보를 생성할 수 있다. 상기 기준 정보는, 상술한 분류군들 각각에 대한 기본 보험 요율 정보를 포함할 수 있고, 상기 기본 보험 요율 정보는 상기 분류군들마다 서로 다를 수도 있다. 예컨대, 프로세서(330)는 분석 결과 위험운전 지수나 사고 고위험 지수가 상대적으로 높은 분류군의 기본 보험 요율을, 상기 위험운전 지수나 사고 고위험 지수가 상대적으로 낮은 분류군의 기본 보험 요율보다 높게 산정할 수 있다.

이에 따라, 성별이나 연령대, 개인형 이동수단(20)의 종류, 주행 습관, 주행 패턴, 주행거리 등이 유사한 사용자들에 대해 동일한 기본 보험 요율이 설정되고, 상이한 사용자들에 대해 서로 다른 기본 보험 요율이 설정됨으로써, 보다 효율적이고 원활한 보험 서비스의 제공을 위한 합리적인 보험 요율이 제공될 수 있다.

도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 주행정보 분석 장치가, 보험계약자 정보 및/또는 보험계약자의 주행정보에 기초하여 보험 요율을 산정하는 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다.

도 5를 참조하면, 주행정보 분석 장치(30)는 보험계약자 정보를 획득할 수 있다(S500).

보험계약자는 개인형 이동수단(20)의 운전자 자손, 자차, 대인, 대물 보험을 위한 계약을 요청할 수 있다. 주행정보 분석 장치(30)는 상기 보험계약자의 단말기(주행정보 수집 장치(10) 등)로부터 보험 계약을 위한 보험계약자 정보를 수신할 수 있다. 실시 예에 따라, 상기 보험계약자 정보가 주행정보 분석 장치(30)의 메모리(320) 또는 이와 연결된 데이터베이스에 존재하는 경우, 주행정보 분석 장치(30)는 상기 보험계약자 정보를 메모리(320) 또는 데이터베이스로부터 획득할 수 있다.

예컨대, 상기 보험계약자 정보는 성별, 연령대, 주행목적(출퇴근, 레포츠 등), 1회 주행 시 주행거리(장거리 또는 단거리 등), 개인형 이동수단(20)의 정보(종류, 모델명, 연식 등), 주행경력, 안전교육 이수 여부, 및/또는 사고이력 등과 같이 보험계약자 또는 개인형 이동수단(20)에 대한 다양한 정보를 포함할 수 있다.

주행정보 분석 장치(30)는 획득된 보험계약자 정보에 기초하여 기본 보험 요율을 설정할 수 있다(S510).

예컨대, 프로세서(330)는 도 3의 실시 예에 따라 생성된 기준 정보에 포함된 분류군들 중, 상기 보험계약자 정보에 대응되는 분류군을 탐색할 수 있다. 프로세서(330)는 탐색된 분류군에 대해 설정된 기본 보험 요율을, 상기 보험계약자에 대한 기본 보험 요율로 설정할 수 있다.

주행정보 분석 장치(30)는 보험계약자의 개인형 이동수단(20)에 대한 주행정보가 존재하는지 여부를 확인할 수 있다(S520). 상기 주행정보가 존재하는 경우(S520의 YES), 주행정보 분석 장치(30)는 상기 주행정보 및 설정된 기본 보험 요율에 기초하여, 보험계약자에 대한 최종 보험 요율을 산정할 수 있다(S530).

프로세서(330)는 메모리(320), 데이터베이스, 및/또는 보험계약자의 주행정보 수집 장치(10)로부터, 상기 보험계약자의 개인형 이동수단(20)에 대한 주행정보를 획득할 수 있다. 상기 주행정보는 현재 시점까지의 기설정된 기간 동안 획득된 주행정보일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 상술한 바와 같이, 상기 주행정보는 주행거리, 주행경로, 주행일시, 주행환경(기상정보, 고도 차, 노면 상태 등), 및 주행속도(최고/평균, 속도변화 등) 등 개인형 이동수단(20)의 주행과 관련된 다양한 데이터를 포함할 수 있다.

프로세서(330)는, 획득된 주행정보를 분석하고, 분석 결과에 기초하여 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하고, 산출된 할인 요율 또는 인상 요율과 상기 설정된 기본 보험 요율에 기초하여 최종 보험 요율을 산정할 수 있다. 이에 대한 구체적인 실시 예에 대해 이하 도 6을 통해 설명한다.

도 6을 참조하면, 주행정보 분석 장치(30)는 보험계약자의 주행정보를 획득하고(S600), 획득된 주행정보로부터 보험 요율의 할인 또는 인상을 결정하기 위한 적어도 하나의 주행 특성을 분석할 수 있다(S610a 내지 S610d).

일 실시 예에 따라, 주행정보 분석 장치(30)는 상기 획득된 주행정보로부터 주행시간과 관련된 분석을 수행할 수 있다(S610a).

프로세서(330)는 주행정보에 포함된 주행일시 데이터에 기초하여, 보험계약자의 개인형 이동수단(20)의 주행시간과 관련된 분석을 수행할 수 있다. 예컨대, 프로세서(330)는 주행일시 데이터로부터 개인형 이동수단(20)의 주행 시간대나 주행 주기 등을 분석함으로써 주행 용도(주행 목적)를 판단(추정 등)할 수 있다. 예컨대 상기 주행 용도는 출퇴근용, 레포츠용, 운송용 등으로 구분될 수 있다. 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 주행일시 데이터로부터 개인형 이동수단(20)의 총 사용 시간을 분석하거나, 기타 다양한 정보를 분석할 수도 있다.

일 실시 예에 따라, 주행정보 분석 장치(30)는 상기 획득된 주행정보로부터 주행경로와 관련된 분석을 수행할 수 있다(S610b).

프로세서(330)는 주행정보에 포함된 주행경로 데이터, 주행환경 데이터 등에 기초하여, 보험계약자의 개인형 이동수단(20)의 주행경로와 관련된 분석을 수행할 수 있다. 예컨대, 프로세서(330)는 주행경로 데이터로부터 보험계약자의 주요 주행 구간을 추출할 수 있다. 프로세서(330)는 추출된 주요 주행 구간과, 도 3의 실시 예에 따라 기 분류된 주행 선호 구간 및 주행 위험 구간의 정보에 기초하여, 보험계약자의 주요 주행 구간에 대한 주행 선호 구간(또는 주행 위험 구간)의 비율을 분석할 수 있다. 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 주행경로 데이터로부터 개인형 이동수단(20)의 전용 도로 이용 비율을 분석하거나, 상기 주요 주행 구간의 사고 발생률 등을 분석할 수도 있다. 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 주행경로 데이터 및/또는 주행거리 데이터에 기초하여 개인형 이동수단(20)의 총 주행거리 또는 1회 주행 시 평균 주행거리를 분석할 수도 있다.

일 실시 예에 따라, 주행정보 분석 장치(30)는 상기 획득된 주행정보로부터 주행속도와 관련된 분석을 수행할 수 있다(S610c).

프로세서(330)는 주행정보에 포함된 주행속도 데이터에 기초하여, 보험계약자의 개인형 이동수단(20)의 주행속도와 관련된 분석을 수행할 수 있다. 예컨대, 프로세서(330)는 상기 주행속도 데이터로부터 개인형 이동수단(20)의 평균 주행속도 및 최대 주행속도를 분석할 수 있다. 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 상기 주행속도 데이터로부터 급가속 및 급제동 횟수(또는 비율)을 분석할 수 있다. 즉, 주행속도와 관련된 분석은 보험계약자의 주행습관과 관련될 수 있다. 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 상기 주행속도 데이터에 기초하여 보험계약자의 평균 주행속도를 산출하고, 산출된 평균 주행속도와 개인형 이동수단(20)의 안전속도를 비교할 수도 있다. 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 상기 주행속도 데이터와, 기 획득된 다른 사용자들의 주행속도 데이터에 기초하여, 유사한 개인형 이동수단(20)을 운행하는 사용자들과의 상대적인 주행습관 비교를 수행하거나, 특정 주행경로에서의 상대적인 주행습관 비교 등의 분석을 수행할 수도 있다.

일 실시 예에 따라, 주행정보 분석 장치(30)는 상기 획득된 주행정보로부터 주행환경과 관련된 분석을 수행할 수 있다(S610d).

프로세서(330)는 주행경로에 포함된 주행환경 데이터에 기초하여, 보험계약자의 개인형 이동수단(20)의 주행환경을 분석할 수 있다. 예컨대, 프로세서(330)는 상기 주행환경 데이터 및 주행경로 데이터로부터 주요 주행 구간의 고도 변화 정도나 노면 상태 등을 분석할 수 있다. 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 상기 주행환경 데이터 및 주행일시 데이터로부터 개인형 이동수단(20)의 주행 시의 기상정보를 분석하는 등 다양한 정보를 분석할 수 있다.

도 6에서는 할인 요율 또는 인상 요율의 산출을 위한 주행정보의 분석과 관련하여 S610a 내지 S610d 단계를 도시하였으나, 상기 주행정보의 분석과 관련된 항목 및 구체적인 분석 동작은 다양하게 변경될 수 있다. 또한, S610a 내지 S610d 단계는 서로 구분되어 수행될 수 있으나, 실시 예에 따라 서로 복합적으로 수행되어 다양한 분석 결과를 획득할 수도 있다.

주행정보 분석 장치(30)는 상술한 분석 결과에 기초하여, 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하고(S620), 산출된 할인 요율 또는 인상 요율과, 설정된 기본 보험 요율에 기초하여 최종 보험 요율을 산정할 수 있다(S630).

S610a 내지 S610d 단계에서 상술한 분석 결과들에 기초한 할인 요율(또는 인상 요율)의 산출 예들은 다음과 같다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 분석된 주행 용도 및/또는 총 사용 시간에 기초하여 할인 요율을 산출할 수 있다. 예컨대, 보험계약자의 주행 용도가 운송용일 때의 할인 요율은, 주행 용도가 출퇴근용 또는 레포츠용일 때의 할인 요율보다 작을 수 있고, 개인형 이동수단(20)의 총 사용 시간이 길 수록, 상기 할인 요율은 작아질 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 분석된 주행 선호 구간 비율, 전용 도로 이용 비율, 주요 주행 구간의 사고 발생률, 총 주행거리, 및/또는 1회 주행 시 평균 주행거리에 기초하여 할인 요율을 산출할 수 있다. 예컨대, 보험계약자의 주요 주행 구간에 대한 주행 선호 구간 비율이 낮을수록, 전용 도로 이용 비율이 낮을수록, 주요 주행 구간의 사고 발생률이 높을수록, 총 주행거리가 길 수록, 1회 주행 시 평균 주행거리가 길 수록 상기 할인 요율이 작아질 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 분석된 주행습관에 기초하여 할인 요율을 산출할 수 있다. 예컨대, 보험계약자의 절대적 또는 상대적인 평균 주행속도 및 최대 주행속도가 높을수록, 급가속 및 급제동 횟수가 많을수록 상기 할인 요율이 작아질 수 있다.

상술한 실시 예들과 같이, 프로세서(330)는 분석 결과들 각각에 대한 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하고, 산출된 할인 요율 또는 인상 요율을 S510 단계에 따라 설정된 기본 보험 요율에 적용(합산 등)함으로써, 최종 보험 요율을 산정할 수 있다.

다시 도 5를 설명한다.

반면 보험계약자의 주행정보가 존재하지 않는 경우(S520의 NO), 주행정보 분석 장치(30)는 설정된 기본 보험 요율에 기초하여 상기 보험계약자에 대한 최종 보험 요율을 산정할 수 있다(S540).

일 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 보험계약자의 주행정보가 존재하지 않는 경우, 상기 설정된 기본 보험 요율을 상기 보험계약자에 대한 최종 보험 요율로서 산정할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 프로세서(330)는 상기 설정된 기본 보험 요율에, 상기 주행정보가 존재하지 않는 경우에 적용되는 기 정의된 인상 요율을 적용함으로써 상기 최종 보험 요율을 산정할 수도 있다.

본 실시 예에 따르면, 주행정보 분석 장치(30)는 다양한 유형(특성)의 사용자들로부터 획득되는 주행정보를 분석하여 사용자 유형이나 주행 유형별로 기본 보험 요율을 설정함으로써, 보험계약자의 유형에 맞는 기본 보험 요율을 제공할 수 있다. 또한, 주행정보 분석 장치(30)는 보험계약자의 주행정보에 기초하여 주행 유형을 분석하여 보험계약자의 주행 유형에 따른 최적의 보험 요율을 자동으로 제공할 수 있으므로, 보험사의 업무 부하를 최소화하고 보험계약자의 만족도를 높일 수 있다.

도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 주행정보 분석 장치가, 사용자의 보험 접수 요청에 응답하여, 사용자에게 지급할 보험금을 산출하는 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다.

도 7을 참조하면, 주행정보 분석 장치(30)는 주행정보 수집 장치(10) 등으로부터, 개인형 이동수단(20)의 운행 중 사고 발생 등에 기초한 보험 접수 요청을 수신할 수 있다(S700).

사용자는 개인형 이동수단(20)의 운행 중 사고가 발생하거나, 개인형 이동수단(20)이 타인 등에 의해 파손 또는 도난되는 등에 의한 손해가 발생하는 경우, 보험금 수령을 위해 보험 접수를 요청할 수 있다.

예컨대, 사용자(보험접수자)는 주행정보 수집 장치(10) 또는 단말기 등을 통해, 보험사 또는 주행정보 분석 장치(30)로 보험 접수를 요청할 수 있다. 일례로, 사용자는 주행정보 수집 장치(10) 또는 단말기에 설치된 개인형 이동수단 애플리케이션을 실행하고, 실행된 애플리케이션을 통해 보험 접수 요청을 주행정보 분석 장치(30)로 전송할 수 있다.

수신된 보험 접수 요청에 응답하여, 주행정보 분석 장치(30)는 사용자(보험접수자)의 주행정보 수집 장치(10)로부터 주행정보를 획득 및 분석하고(S710), 분석 결과에 기초하여 상기 사용자에게 지급할 보험금을 산출할 수 있다(S720).

주행정보 분석 장치(30)는 상기 보험 접수 요청이 수신되면, 사용자의 주행정보 수집 장치(10)로부터 주행정보를 수신할 수 있다. 상기 수신되는 주행정보는 사고 발생 시점 등 손해가 발생한 시점의 전후를 포함하는 소정 기간의 주행정보에 해당할 수 있다. 실시 예에 따라, 주행정보 분석 장치(30)는 상기 소정 기간의 주행정보가 기 수신되어 메모리(320) 또는 데이터베이스에 저장되어 있는 경우, 저장된 주행정보를 로드할 수도 있다.

주행정보 분석 장치(30)의 프로세서(330)는, 획득된 주행정보로부터 손해 발생 시점과 손해 발생 시점 이전의 소정 시점 사이까지의 기간에 대한 주행기록을 분석할 수 있다. 예컨대, 프로세서(330)는 상기 기간 동안의 평균 속도와, 손해 발생 시점 직전의 주행 속도를 산출하거나, 상기 기간 내의 급가속 또는 급제동 여부 등을 감지함으로써 주행기록을 분석할 수 있다. 프로세서(330)는 분석된 주행기록에 기초하여 사용자의 귀책 비율 등을 결정하고, 결정된 귀책 비율에 기초하여 상기 사용자에게 지급할 보험금을 산출할 수 있다.

실시 예에 따라, 프로세서(330)는 상기 기간에 대한 주행기록과, 상기 사용자의 평소 주행기록(손해 발생 시점을 제외한 다른 기간에 대한 주행기록 등)의 비교를 통해 상기 귀책 비율 등을 결정할 수도 있다. 예를 들어, 손해 발생 시점에서의 평균 속도가 평소 주행기록에 따른 평균 속도보다 기준 속도 이상 높거나, 손해 발생 시점에서의 주행 시간이 평소 주행기록에 따른 주행 시간보다 기준 시간 이상 긴 경우, 상기 귀책 비율이 증가할 수 있다.

실시 예에 따라, 프로세서(330)는 상기 주행정보에 영상 데이터가 포함된 경우, 상기 영상 데이터에 기초하여 손해 발생과 관련된 정보를 분석하고, 분석 결과에 기초하여 상기 귀책 비율 등을 결정할 수도 있다.

도시되지는 않았으나, 상기 사용자의 주행정보 수집 장치(10)로부터 주행정보가 획득되지 않는 경우, 주행정보 분석 장치(30)는 기 설정된 기본 금액(또는 기본 비율)에 기초하여 상기 사용자에게 지급할 보험금을 산출할 수도 있다.

주행정보 분석 장치(30)는 산출된 보험금에 대한 정보를 사용자의 주행정보 수집 장치(10)나 단말기 등을 통해 제공할 수 있다. 사용자는 상기 산출된 보험금을 확인하여 수령 또는 보험금 재산출 요청 등의 동작을 수행할 수 있다.

본 실시 예에 따르면, 주행정보 분석 장치(30)는 주행정보 수집 장치(10)로부터 제공되는 주행정보를 이용하여 보험금 산출을 위한 유의미한 정보를 분석 및 추출함으로써, 개인형 이동수단(20)에 대한 보험 서비스의 원활한 제공을 가능하게 할 수 있다.

본 개시에서 상술한 주행정보 분석 방법, 보험 요율 산정 방법, 및 보험금 산출 방법과 같이 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현될 수 있는 다양한 방법들은 프로세서 상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.

상기한 실시 예들의 설명은 본 개시의 더욱 철저한 이해를 위하여 도면을 참조로 예를 든 것들에 불과하므로, 본 개시의 기술적 사상을 한정하는 의미로 해석되어서는 안될 것이다.

또한, 본 개시에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 개시가 한정되는 것은 아니다.

본 개시에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 개시의 실시예들을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 개시의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.

Claims (15)

1. 개인형 이동수단의 주행정보 분석 방법에 있어서,
   복수의 사용자들 각각에 대한 개인형 이동수단의 주행정보를 획득하는 단계;
   획득된 복수의 주행정보 및 상기 복수의 사용자들 각각의 사용자 정보를 이용하여, 사용자 유형에 기초한 상기 복수의 분류군들을 분류하는 단계; 및
   상기 복수의 분류군들 각각에 포함된 주행정보에 기초하여, 상기 복수의 분류군들 각각의 기본 보험 요율을 산정하는 단계를 포함하는,
   주행정보 분석 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 방법은,
   보험계약자 정보를 획득하는 단계;
   획득된 보험계약자 정보에 기초하여, 보험계약자에 대한 기본 보험 요율을 설정하는 단계;
   상기 보험계약자의 개인형 이동수단의 주행정보를 수집하는 단계;
   수집된 주행정보를 분석하여 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하는 단계; 및
   산출된 할인 요율 또는 인상 요율, 및 설정된 기본 보험 요율에 기초하여 최종 보험 요율을 산정하는 단계를 더 포함하는,
   주행정보 분석 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 보험계약자 정보는,
   상기 보험계약자의 성별, 연령대, 주행목적, 주행거리, 개인형 이동수단의 정보, 주행경력, 안전교육 이수 여부, 또는 사고이력 중 적어도 하나의 항목에 대한 데이터를 포함하고,
   상기 기본 보험 요율을 설정하는 단계는,
   상기 복수의 분류군들 중, 상기 획득된 보험계약자 정보와 매칭되는 분류군의 기본 보험 요율을 상기 보험계약자의 기본 보험 요율로 설정하는 단계를 포함하는,
   주행정보 분석 방법.
4. 제2항에 있어서,
   상기 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하는 단계는,
   상기 수집된 주행정보로부터 상기 할인 요율 또는 인상 요율을 결정하기 위한 적어도 하나의 주행 특성을 분석하는 단계; 및
   분석된 적어도 하나의 주행 특성 각각에 대한 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하는 단계를 포함하고,
   상기 최종 보험 요율을 산정하는 단계는,
   상기 적어도 하나의 주행 특성 각각에 대해 산출된 할인 요율 또는 인상 요율과, 및 상기 설정된 기본 보험 요율을 합산하여 상기 최종 보험 요율을 산정하는 단계를 포함하는,
   주행정보 분석 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 주행 특성은,
   주행 용도, 주요 주행 구간, 주행거리, 평균 주행속도, 급가속/급제동, 고도 변화, 노면 상태, 또는 주행 시 기상정보 중 적어도 하나를 포함하는,
   주행정보 분석 방법.
6. 제2항에 있어서,
   상기 최종 보험 요율을 산정하는 단계는,
   상기 보험계약자의 주행정보가 존재하지 않는 경우, 상기 기본 보험 요율, 또는 상기 기본 보험 요율에 기 정의된 인상 요율이 적용된 요율을 상기 최종 보험 요율로 산정하는 단계를 포함하는,
   주행정보 분석 방법.
7. 제1항에 있어서, 상기 방법은,
   상기 획득된 복수의 주행정보에 포함된 주행경로 데이터에 기초하여, 주행 선호 구간과 주행 위험 구간을 분류하는 단계를 더 포함하는,
   주행정보 분석 방법.
8. 제1항에 있어서,
   보험가입자의 개인형 이동수단의 손해 발생에 기초한 보험 접수 요청을 수신하는 단계;
   상기 보험가입자의 개인형 이동수단의 주행정보를 획득하는 단계; 및
   획득된 주행정보의 분석 결과에 기초하여, 상기 보험가입자에게 지급할 보험금을 산출하는 단계를 더 포함하는,
   주행정보 분석 방법.
9. 개인형 이동수단의 주행정보 분석 장치에 있어서,
   복수의 사용자들 각각의 주행정보 수집 장치로부터 개인형 이동수단의 주행정보를 수신하는 통신부;
   수신된 복수의 주행정보 및 상기 복수의 사용자들 각각의 사용자 정보를 이용하여, 사용자 유형에 기초한 상기 복수의 분류군들을 분류하고,
   상기 복수의 분류군들 각각에 포함된 주행정보에 기초하여, 상기 복수의 분류군들 각각의 기본 보험 요율을 산정하는 프로세서를 포함하는,
   주행정보 분석 장치.
10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 통신부를 통해 보험계약자 정보를 수신하고,
    상기 복수의 분류군들 중, 수신된 보험계약자 정보와 매칭되는 분류군의 기본 보험 요율을 획득하고,
    상기 통신부 또는 상기 보험 서비스 제공 장치의 메모리로부터 상기 보험계약자의 개인형 이동수단의 주행정보를 획득하고,
    획득된 주행정보에 기초하여 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하고,
    산출된 할인 요율 또는 인상 요율, 및 상기 기본 보험 요율에 기초하여 최종 보험 요율을 산정하는,
    주행정보 분석 장치.
11. 제10항에 있어서,
    상기 보험계약자 정보는,
    상기 보험계약자의 성별, 연령대, 주행목적, 주행거리, 개인형 이동수단의 정보, 주행경력, 안전교육 이수 여부, 또는 사고이력 중 적어도 하나의 항목에 대한 데이터를 포함하는,
    주행정보 분석 장치.
12. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 보험계약자의 주행정보로부터 주행 용도, 주요 주행 구간, 주행거리, 평균 주행속도, 급가속/급제동, 고도 변화, 노면 상태, 또는 주행 시 기상정보 중 적어도 하나를 포함하는 주행 특성을 분석하고,
    분석된 주행 특성에 기초하여 상기 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하는,
    주행정보 분석 장치.
13. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 수신된 복수의 주행정보에 포함된 주행경로 데이터에 기초하여, 주행 선호 구간과 주행 위험 구간을 분류하고,
    상기 보험계약자의 주행정보에 포함된 주행경로 데이터, 및 상기 분류된 주행 선호 구간과 주행 위험 구간에 기초하여 상기 할인 요율 또는 인상 요율을 산출하는,
    주행정보 분석 장치.
14. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 산출된 최종 보험 요율에 대한 정보를 상기 보험계약자의 단말기 또는 보험 서비스 제공자의 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하는,
    주행정보 분석 장치.
15. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    보험가입자의 개인형 이동수단의 손해 발생에 기초한 보험 접수 요청을 수신하고,
    수신된 보험 접수 요청에 응답하여 상기 보험가입자의 개인형 이동수단의 주행정보를 획득하고,
    획득된 주행정보의 분석 결과에 기초하여, 상기 보험가입자에게 지급할 보험금을 산출하는,
    주행정보 분석 장치.

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