KR20210073313A - 주행 관련 안내 서비스를 제공하는 차량용 단말 장치, 서비스 제공 서버, 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents

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Abstract

서비스 제공 서버의 주행 관련 안내 서비스 제공 방법이 개시된다. 본 방법은 차량용 단말 장치로부터 차량의 특정 주행 상황에 관련된 차량의 ADAS 데이터, 차량의 위치 데이터, 차량의 주행 데이터 및 차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 수신하는 단계, 수신된 데이터와 주행 영상을 분석하여 차량의 특정 주행 상황에 관련된 안내 정보를 생성하는 단계 및 생성된 안내 정보를 이용하여 차량에 대한 주행 관련 안내 서비스를 제공하는 단계를 포함한다.

Description

주행 관련 안내 서비스를 제공하는 차량용 단말 장치, 서비스 제공 서버, 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{VEHICLE TERMINAL DEVICE, SERVICE SERVER, METHOD, COMPUTER PROGRAM, COMPUTER READABLE RECORDING MEDIUM FOR PROVIDING DRIVING RELATED GUIDANCE SERVICE}
본 발명은 주행 관련 안내 서비스를 제공하는 차량용 단말 장치, 서비스 제공 서버, 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량의 주행 중에 촬영된 영상 및 차량의 주행 중에 획득된 각종 데이터를 기초로 주행 관련 안내 서비스를 제공하는 차량용 단말 장치, 서비스 제공 서버, 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.
자동차 기술의 급속한 발전은 전 세계적인 차량의 증가를 가져왔고, 이러한 차량의 증가와 동시에 차량에 관련된 위치 기반 서비스(Location Based Service; LBS)도 활성화 되었다.
이러한 위치 기반 서비스를 이용하는 대표적인 디바이스로는 차량 등의 현재 위치를 측위하거나 목적지까지의 이동 경로를 안내해주는 차량용 내비게이션이 있다.
뿐만 아니라, 최근에는 차량의 정차 또는 운행 중 발생한 사고의 책임소재에 따른 과실비율을 판단하기 위하여 객관적인 자료를 제공할 수 있는 차량용 블랙박스가 사용되고 있고, 성능이 향상됨에 따라 차량용 블랙박스를 통해서도 위치 기반 서비스가 제공되고 있다.
이와 같이, 각종 차량용 단말 장치들의 사용이 보편화되면서, 운전자들의 주행 안정성을 높일 수 있는 방안, 운전자의 편의를 위한 각종 부가 서비스에 대한 소비자들의 니즈가 점차 증가하고 있다.
본 발명은 상술한 필요성에 따라 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 차량의 주행 중에 특정 주행 상황이 감지되면, 감지된 특정 주행 상황에 관련된 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상을 이용하여 사고 상황 예측 안내 서비스, 사고 법률 안내 서비스를 제공하는 차량용 단말 장치, 서비스 제공 서버, 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공함에 있다.
또한, 본 발명의 목적은 운전자의 과거 주행 이력 데이터, 타 운전자의 과거 주행 이력 데이터를 이용하여 차량 운전자에게 주행 관련 안내 서비스를 제공하는 차량용 단말 장치, 서비스 제공 서버, 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공함에 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치의 주행 관련 안내 서비스 제공 방법은 차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 획득하는 단계, 차량의 운전을 보조하는 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 모듈로부터 상기 차량의 ADAS 데이터를 수신하고, 상기 차량의 ECU(Electronic Control Unit) 모듈로부터 상기 차량의 주행 데이터를 수신하는 단계, 상기 차량의 위치 데이터를 수신하는 단계, 및 상기 차량의 주행 중에 특정 주행 상황이 감지되면, 상기 감지된 특정 주행 상황에 관련된 상기 ADAS 데이터, 상기 위치 데이터, 상기 주행 데이터 및 상기 주행 영상을 서비스 제공 서버에 전송하는 단계를 포함한다.
그리고, 상기 차량의 주행 중에 사고는 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황이 감지되면, 감지된 제1 주행 상황 시점 전의 상기 ADAS 데이터, 상기 위치 데이터, 상기 주행 데이터 및 상기 주행 영상을 상기 서비스 제공 서버에 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 차량의 주행 중에 사고가 발생한 제2 주행 상황이 감지되면, 상기 감지된 제2 주행 상황 시점으로부터 소정 시간 이전 내지 이후의 상기 ADAS 데이터, 상기 위치 데이터, 상기 주행 데이터 및 상기 주행 영상을 상기 서비스 제공 서버에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
그리고, 상기 차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 획득하는 단계는 전방 카메라에서 촬영된 전방 주행 영상과 후방 카메라에서 촬영된 후방 주행 영상을 획득하는 단계를 포함하고, 상기 전방 주행 영상과 상기 후방 주행 영상을 결합하고, 결합된 영상에서의 자차의 위치에 자차 객체를 배치시킨 탑 뷰(Top view) 영상을 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 서비스 제공 서버에 전송되는 주행 영상은 상기 탑 뷰(Top view) 영상일 수 있다.
또한, 상기 탑 뷰 영상은 복수의 프레임이 추출되어 형성된 GIF(Graphics Interchange Format) 포맷일 수 있다.
그리고, 상기 서비스 제공 서버에서 상기 차량용 단말 장치로부터 수신된 데이터를 기초로 상기 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황 예측 정보가 생성되면, 상기 생성된 사고 상황 예측 정보를 수신하는 단계 및 상기 수신된 사고 상황 예측 정보를 기초로 안내를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 서비스 제공 서버에서 상기 차량용 단말 장치로부터 수신된 데이터를 기초로 사고 법률 평가 정보가 생성되면, 상기 생성된 사고 법률 평가 정보를 수신하는 단계 및 상기 수신된 사고 법률 평가 정보를 기초로 안내를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
그리고, 충격 레벨을 감지하는 단계, 기 설정된 제1 충격 레벨 초과 및 기 설정된 제2 충격 레벨 미만의 충격이 감지되고, 상기 충격이 감지되기 전에 상기 ADAS 데이터를 기초로 차선 이탈 알림, 전방 추돌, 급커브 알림, 급정지 알림, 급회전 알림 및 사각지대 알림 중 적어도 하나가 감지되면, 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황으로 판단하는 단계 및 기 설정된 제2 충격 레벨을 초과하는 충격이 감지되는 경우, 사고 발생한 제2 주행 상황으로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 서버의 주행 관련 안내 서비스 제공 방법은 차량용 단말 장치로부터 차량의 특정 주행 상황에 관련된 상기 차량의 ADAS 데이터, 상기 차량의 위치 데이터, 상기 차량의 주행 데이터 및 상기 차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 수신하는 단계, 상기 수신된 데이터와 주행 영상을 분석하여 상기 차량의 특정 주행 상황에 관련된 안내 정보를 생성하는 단계 및 상시 생성된 안내 정보를 이용하여 상기 차량에 대한 주행 관련 안내 서비스를 제공하는 단계를 포함한다.
그리고, 상기 생성하는 단계는, 상기 차량의 주행 중에 사고는 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황 시점 전의 상기 ADAS 데이터, 상기 위치 데이터, 상기 주행 데이터 및 상기 주행 영상을 분석하여 상기 제1 주행 상황에서 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황 예측 정보를 생성하고, 상기 제공하는 단계는, 상기 생성된 사고 상황 예측 정보를 이용하여 사고 상황 예측 안내 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 상기 생성하는 단계는, 상기 차량에 사고가 발생한 제2 주행 상황 시점으로부터 소정 시간 이전 내지 이후의 상기 ADAS 데이터, 상기 위치 데이터, 상기 주행 데이터 및 상기 주행 영상을 분석하여 사고 법률 평가 정보를 생성하고, 상기 제공하는 단계는, 상기 생성된 사고 법률 평가 정보를 이용하여 사고 법률 안내 서비스를 제공할 수 있다.
그리고, 상기 수신된 주행 영상은 전방 주행 영상과 후방 주행 영상이 결합되고 결합된 영상에서의 자차의 위치에 자차 객체를 배치시킨 탑뷰(Top view) 영상일 수 있다.
또한, 상기 사고 상황 예측 정보를 생성하는 단계는, 상기 탑뷰 영상으로부터 자차의 주위 차량을 검출하는 단계 및 상기 검출된 차량에 대한 자차의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 상기 제1 주행 상황에서 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황을 예측하고, 상기 사고 상황 예측 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 사고 법률 평가 정보를 생성하는 단계는, 상기 탑뷰 영상으로부터 자차의 주위 차량을 검출하는 단계, 상기 검출된 차량에 대한 자차의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 사고 과실율을 분석하는 단계 및 상기 분석에 따른 사고 과실율을 포함하는 상기 사고 법률 평가 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 차량의 운전자에 대해 주차 위치 별 목적지 데이터 세트를 저장하는 단계, 상기 차량이 주차에서 주행 상태로 변경되면, 상기 차량의 위치 데이터와 상기 기 저장된 주차 위치 별 목적지 데이터 세트를 비교하여 상기 차량 운전자의 예상 목적지를 판단하는 단계 및 상기 판단된 예상 목적지를 이용하여 목적지 예측 안내 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
그리고, 상기 차량 운전자에 대해 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 저장하는 단계, 상기 차량의 위치 데이터와 상기 기 저장된 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 비교하여 상기 차량 운전자의 위치에 부합하는 ADAS 데이터를 검출하는 단계 및 상기 검출된 ADAS 데이터를 이용하여 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 타 운전자에 대한 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 저장하는 단계, 상기 차량의 위치 데이터와 상기 기 저장된 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 비교하여 상기 차량 운전자의 위치에 부합하는 ADAS 데이터를 검출하는 단계 및 상기 검출된 ADAS 데이터를 이용하여 타 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치는 통신부, 차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 획득하는 영상 획득부, 차량의 운전을 보조하는 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 모듈로부터 ADAS 데이터를 수신하는 ADAS 데이터 획득부, 상기 차량의 ECU(Electronic Control Unit)모듈로부터 상기 차량의 주행 데이터를 수신하는 ECU 데이터 획득부, 상기 차량의 위치 데이터를 수신하는 위치 데이터 획득부 및 상기 차량의 주행 중에 특정 주행 상황이 감지되면, 상기 감지된 특정 주행 상황에 관련된 상기 ADAS 데이터, 상기 위치 데이터, 상기 차량의 주행 데이터 및 상기 주행 영상을 서비스 제공 서버에 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 제어부를 포함한다.
또한, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 서버는 차량용 단말 장치로부터 차량의 특정 주행 상황에 관련된 상기 차량의 ADAS 데이터, 상기 차량의 위치 데이터, 상기 차량의 주행 데이터 및 상기 차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 수신하는 통신부, 상기 수신된 데이터와 주행 영상을 분석하여 상기 차량의 특정 주행 상황에 관련된 안내 정보를 생성하고, 상기 생성된 안내 정보를 이용하여 상기 차량에 대한 주행 관련 안내 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 포함한다.
한편, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 주행 관련 안내 서비스 제공 방법을 실행하기 위하여 기록 매체에 저장된 프로그램을 포함할 수 있다.
또한, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 주행 관련 안내 서비스 제공 방법을 실행하기 위한 프로그램 코드가 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다.
상술한 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 차량의 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황에서 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황을 예측하고, 사고 상황 예측 정보를 생성하여 사고 상황 예측 서비스를 제공함으로써, 운전자에게 위험성을 상기시킴과 동시에 운전자의 안전 운전을 도모할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 차량의 사고가 발생한 제2 주행 상황에서 사고 경위를 분석하고, 분석에 따른 사고 과실율을 포함하는 사고 법률 평가 정보를 생성하여 사고 법률 안내 서비스를 제공함으로써, 차량 수리비 등과 같은 금전적인 요소의 법률 서비스, 보험 관련 자문을 자동으로 지원할 수 있어 운전자의 편의를 높일 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 목적지 예측 안내 서비스, 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스, 타 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스 등을 통해 운전자의 편의를 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 시스템을 나타내는 블록도 이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 시스템의 동작을 나타내는 타이밍도 이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치를 나타내는 블록도 이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치의 주행 관련 안내 서비스 제공 방법을 나타내는 흐름도 이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치의 주행 상황 감지 방법을 나타내는 흐름도 이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 서버를 나타내는 블록도 이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공부를 보다 구체적으로 나타내는 블록도 이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 탑 뷰 영상을 나타내는 도면 이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사고 상황 예측 방법을 나타내는 도면 이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 법률 평가 정보 생성 방법을 나타내는 도면 이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사고 상황 예측 안내 서비스 제공 방법을 나타내는 흐름도 이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사고 법률 안내 서비스 제공 방법을 나타내는 흐름도 이다.
이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시 예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시 예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시 예들뿐만 아니라 특정 실시 예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
따라서, 예를 들어, 본 명세서의 블럭도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념적인 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도, 상태 변환도, 의사 코드 등은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.
프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블럭을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 상기 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다.
또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비 휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.
본 명세서의 청구범위에서, 상세한 설명에 기재된 기능을 수행하기 위한 수단으로 표현된 구성요소는 예를 들어 상기 기능을 수행하는 회로 소자의 조합 또는 펌웨어/마이크로 코드 등을 포함하는 모든 형식의 소프트웨어를 포함하는 기능을 수행하는 모든 방법을 포함하는 것으로 의도되었으며, 상기 기능을 수행하도록 상기 소프트웨어를 실행하기 위한 적절한 회로와 결합된다. 이러한 청구범위에 의해 정의되는 본 발명은 다양하게 열거된 수단에 의해 제공되는 기능들이 결합되고 청구항이 요구하는 방식과 결합되기 때문에 상기 기능을 제공할 수 있는 어떠한 수단도 본 명세서로부터 파악되는 것과 균등한 것으로 이해되어야 한다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 시스템을 나타내는 블록도 이다. 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주행 관련 안내 시스템의 동작을 나타내는 타이밍도 이다. 도 1 내지 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 시스템(1000)은 차량용 단말 장치(100), 사용자 단말 장치(200), 서비스 제공 서버(300)의 전부 또는 일부를 포함한다.
차량용 단말 장치(100)는 차량에 구비되어 본 발명에 따른 주행 관련 안내 서비스 제공을 위해 필요한 각종 데이터를 수집하고, 수집된 데이터의 전처리, 분석 등을 수행하며, 수집된 데이터 또는 처리된 데이터를 서비스 제공 서버(300)에 전송하고, 서비스 제공 서버(300)와 연동하여 각종 주행 관련 안내를 제공하는 장치일 수 있다.
구체적으로, 차량용 단말 장치(100)는 차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 획득하고(S11), 차량의 운전을 보조하는 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 모듈로부터 ADAS 데이터를 수신하며, 차량의 ECU(Electronic Control Unit)OBD(On-Board Diagnostics) 모듈로부터 주행 데이터를 수신하고 위치 데이터 획득부(150)를 통하여 획득된 위치 데이터를 수신할 수 있다(S12). 그리고, 차량용 단말 장치(100)는 차량의 주행 중에 특정 주행 상황이 감지되면(S13:Y), 감지된 특정 주행 상황에 관련된 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상을 서비스 제공 서버(300)에 전송할 수 있다(S14).
이러한 차량용 단말 장치(100)는 내비게이션(navigation), 차량용 영상 촬영 장치인 Car dash cam 또는 Car video recorder 등과 같은 다양한 장치로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니고, 차량용 단말 장치(100)는 각종 차량용 디바이스에서 획득된 ADAS 데이터, 주행 데이터, 위치 데이터 및 주행 영상을 서비스 제공 서버(300)로 중계해주는 통신 동글(dongle)로 구현될 수도 있다.
그리고, 상술한 차량의 주행 중이라는 표현은 차량이 자율 주행 시스템에 의하여 또는 사람에 의하여 운전되고 있는 상태를 의미하고, 차량의 정차 상태, 차량의 주행 상태, 차량의 주차 상태 등과 같이 다양한 상태를 포함하는 개념일 수 있다.
또한, 상술한 차량의 특정 주행 상황은 상기 차량의 주행 중에 사고는 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황과 차량의 주행 중에 사고가 발생한 제2 주행 상황을 포함할 수 있다.
또한, 차량은 동력을 이용하여 생명체를 이동시킬 수 있는 운송체를 포함하는 개념으로, 선로 위를 주행하는 철도 차량 및 차로 위를 주행하는 차량(Car), 오토바이, 자전거 등 모든 운송 기계를 포함하는 개념일 수 있다.
한편, 서비스 제공 서버(300)는 차량용 단말 장치(100)로부터 차량의 특정 주행 상황에 관련된 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상을 수신하고, 수신된 데이터와 주행 영상을 분석하여 차량의 특정 주행 상황에 관련된 안내 정보를 생성할 수 있다(S15). 일 예로, 서비스 제공 서버(300)는 차량용 단말 장치(100)로부터 수신된 데이터 및 주행 영상을 분석하여 제1 주행 상황에서 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황 예측 정보를 생성할 수 있다. 또는, 서비스 제공 서버(300)는 차량용 단말 장치(100)로부터 수신된 데이터 및 주행 영상을 분석하여 차량의 사고 경위를 기반으로 한 사고 법률 평가 정보를 생성할 수 있다.
그리고, 서비스 제공 서버(300)는 생성된 안내 정보를 이용하여 차량에 대한 주행 관련 안내 서비스를 제공할 수 있다. 구체적으로, 서비스 제공 서버(300)는 생성된 안내 정보를 차량용 단말 장치(100)로 전송함으로써, 차량용 단말 장치(100)에 차량에 대한 주행 관련 안내 서비스를 수행할 수 있다. 또한, 서비스 제공 서버(300)는 생성된 안내 정보를 사용자 단말 장치(200)에 전송함으로써, 사용자 단말 장치(200)에 차량에 대한 주행 관련 안내 서비스를 수행할 수 있다.
이 경우, 차량용 단말 장치(100) 및 사용자 단말 장치(200)는 서비스 제공 서버(300)로부터 수신된 안내 정보를 이용하여 음성 또는 화면을 통해 주행 관련 안내를 제공할 수 있다.
여기서, 사용자 단말 장치(200)는 차량의 운전자나 동승자 등과 같이 차량의 주행 관련 안내가 필요한 사람이 구비한 기기로, 사용자 단말 장치(200)는 스마트 폰, 태블릿 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), 스마트 글래스, 프로젝트 글래스, 내비게이션(navigation) 등과 같은 다양한 장치로 구현될 수 있다.
이러한, 본 발명에 따른 주행 관련 안내 시스템(1000)은 차량용 단말 장치(100)로부터 수신된 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상 중 적어도 하나를 이용하여 차량의 주행에 관련된 서비스를 제공할 수 있다.
이하에서는 이후 도면을 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 시스템(1000)을 구성하는 각 구성 모듈에 대하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치를 나타내는 블록도 이다. 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치(100)는 통신부(110), 영상 획득부(120), ADAS 데이터 획득부(130), ECU 데이터 획득부(140), 위치 데이터 획득부(150), 영상 처리부(160), 출력부(170), 저장부(180), 충격 감지부(190) 및 제어부(195)의 전부 또는 일부를 포함한다.
통신부(110)는 차량용 단말 장치(100)와 다른 장치들 사이의 통신을 수행할 수 있다. 구체적으로, 통신부(110)는 서비스 제공 서버(300), 사용자 단말 장치(200), 타 차량에 구비된 차량용 단말 장치 등의 전부 또는 일부와 통신하여 데이터를 송수신하는 기능을 수행할 수 있다.
특히, 통신부(110)는 차량이 주행 중에 획득된 주행 영상, ADAS 데이터, 주행 데이터 및 위치 데이터를 서비스 제공 서버(300)에 전송할 수 있고, 서비스 제공 서버(300)에서는 차량용 단말 장치(100)로부터 수신된 데이터를 기초로 차량의 주행에 관련된 안내 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 통신부(110)는 서비스 제공 서버(300)에서 생성된 차량의 주행에 관련된 안내 정보를 수신할 수 있다.
여기서 통신부(110)는 근거리 통신망(LAN : Local Area Network) 및 인터넷망을 통해 무선 또는 유선방식으로 접속되는 형태, USB(Universal Serial Bus)포트를 통하여 접속되는 형태, 3G, 4G와 같은 이동 통신망을 통해 접속되는 형태, NFC(Near Field Communication, RFID(Radio Frequency Identification), Wi-Fi등과 같은 근거리 무선 통신방식을 통해 접속되는 형태 등과 같이 다양한 통신 방식을 이용하여 구현될 수 있다.
영상 획득부(120)는 차량의 주행 중에 촬영된 영상을 획득할 수 있다. 일 예로, 차량용 단말 장치(100)가 영상 촬영 기능을 구비 장치인 경우, 영상 획득부(120)는 영상 촬영을 수행하는 카메라일 수 있다. 다른 예로, 차량용 단말 장치(100)가 통신 동글인 경우, 영상 획득부(120)는 외부 카메라에서 촬영된 영상을 수신하는 모듈로 구현될 수 있다.
이와 같이, 영상 획득부(120)에서 획득된 차량 주행 영상에는 차량이 주행하는 실세계 환경에 위치한 수많은 객체들, 예를 들어, 차량, 사람, 동물, 교량, 건물, 차도, 인도, 차도 안내 표지, 횡단 보도, 교차로, 신호등, 중앙 분리대, 버스 정류장, 수목 등이 포함될 수 있다.
일 예로, 차도의 촬영 영상에는 차선을 따라 구별되는 복수의 차로, 복수의 차로로 구성된 차도, 차도를 주행하고 있는 복수의 차량이 포함될 수 있다. 또한, 차량이 주행 중인 차도에 따라 주행 영상에는 차도 안내 표지가 포함될 수도 있다. 여기서, 차선은 차량이 위치한 차로(lane)를 형성하는 양측 선(line) 각각을 의미할 수 있다. 또한, 차로(lane)는 1 차로, 2 차로,.. N 차로 등과 같이 차선에 의해 형성되고, 차량이 주행하는 차도를 의미할 수 있다.
그리고, 차량 주행 영상은 전방 카메라를 통해 촬영된 전방 영상 및 후방 카메라를 통해 촬영된 후방 영상을 포함할 수 있다. 추가로, 차량 주행 영상은 좌측 카메라를 통해 촬영된 좌측 영상과 우측 카메라를 통해 촬영된 우측 영상을 더 포함할 수도 있다.
이렇게 영상 획득부(120)에서 획득된 차량 주행 영상은 영상 처리를 위해 영상 처리부(160)로 전송될 수 있다.
ADAS 데이터 획득부(130)는 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 모듈로부터 차량의 ADAS 데이터를 수신할 수 있다. 여기서, ADAS는 차량의 전방에 위치한 앞차의 출발을 안내하거나 경고하는 앞차 출발 알림 시스템(FVSA : Forward Vehicle Start Alert), 차량의 전방에 위치한 앞차와의 추돌 가능성이 있음을 안내하거나 경고하는 전방 추돌 경고 시스템(FCWS : Forward Collision Warning System), 차량이 차선을 이탈하고 있음을 안내하거나 경고하는 차선이탈 경고 시스템(LDWS : Lane Departure Warning System), 차량의 전방에 급커브가 있음을 안내하거나 경고하는 급커브 알림 시스템(CSWS : Curve Speed Warning System), 차량이 급정지 했음을 안내하거나 경고하는 급정지 알림 시스템, 차량이 급회전 했음을 안내하거나 경고하는 급회전 알림 시스템, 차량의 사각지대에 다른 차량이 있음을 안내하거나 경고하는 사각지대 경보 시스템(BSD : Blind Spot Detection)을 포함할 수 있다. 추가로, ADAS는 과속 지점 단속 안내, 자동 긴급 제동 시스템(AEB: Autonomous Emergency Braking), 차선 이탈 시 주행 방향을 조절해 차선을 유지하는 주행 조향 보조 시스템(LKAS: Lane Keep Assist System), 사전에 정해 놓은 속도로 달리면서도 앞차와 간격을 알아서 유지하는 어드밴스트 스마트 크루즈 컨트롤(ASCC: Advanced Smart Cruise Control), 차량 주변 상황을 시각적으로 보여주는 어라운드 뷰 모니터링 시스템(AVM: Around View Monitor), 차량의 조향각, 조향 토크 등 차량 신호와 차선 내 차량 위치 등 차량의 운전자의 주행 패턴을 분석해 주행 패턴이 부주의하다고 판단되었을 경우 안내하는 운전자 부주의 경고(DAW : Driver Attention Warning) 등을 포함할 수 있다. 다만, ADAS의 예시는 상술한 예시에 한정되는 것은 아니고, 본 발명에 따른 ADAS는 차량 운전자가 주행 중에 맞이할 수 있는 수많은 주행 환경에서 운전자의 안전 운전을 보조하기 위한 운전자 지원 기능을 모두 포함하는 개념일 수 있다.
한편, 차량의 주행 중에 상술한 다수의 ADAS 기능 중 적어도 하나가 실행되는 경우, ADAS 데이터 획득부(130)는 ADAS 모듈로부터 실행된 ADAS 식별 데이터, 해당 ADAS의 실행 과정에서 감지된 데이터를 획득할 수 있다. 일 예로, 차량의 주행 중에 ADAS 기능들 중 전방 추돌 경고 시스템(FCWS) 기능이 실행되는 경우, ADAS 데이터 획득부(130)는 실행된 기능이 FCWS임을 나타내는 실행된 ADAS 식별 데이터, FCWS의 실행 과정에서 감지된 데이터(예를 들어, 앞차와의 거리)를 획득할 수 있다.
ECU 데이터 획득부(140)는 차량의 ECU(Electronic Control Unit) 모듈로부터 차량의 주행 데이터를 수신할 수 있다. 여기서, ECU는 차량의 엔진, 자동변속기, ABS 등의 상태를 컴퓨터로 제어하는 전자제어 장치를 의미한다. 구체적으로, ECU 데이터 획득부(140)는 차량의 ECU에 결합된 OBD 단자와 서로 연결될 수 있고, ECU 데이터 획득부(140)와 ECU간 OBD 인터페이스를 통한 연결에서 OBD 통신 프로토콜을 이용하여 주기적인 폴링을 하고 차량의 주행 데이터를 ECU 로부터 획득할 수 있다.
여기서, 차량의 주행 데이터는 차량의 시동 ON/OFF 상태의 변화 데이터, 차량의 속도 데이터, 차량 조향 장치의 조향각, 조향 토크 데이터, 차량의 연료 데이터 등을 포함할 수 있다.
위치 데이터 획득부(150)는 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 통하여 위치 데이터를 획득하는 장치이다. GNSS는 인공위성으로부터 수신한 전파신호를 이용하여 수신 단말기의 위치를 산출할 수 있는 항법 시스템을 의미한다. GNSS의 구체적인 예로는, 그 운영 주체에 따라서 GPS(Global Positioning System), Galileo, GLONASS(Global Orbiting Navigational Satellite System), COMPASS, IRNSS(Indian Regional Navigational Satellite System), QZSS(Quasi-Zenith Satellite System) 등 일 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 데이터 획득부(150)는 차량용 단말 장치(100)가 사용되는 지역에서 서비스하는 GNSS 신호를 수신하여 위치 데이터를 획득할 수 있다. 또는, 위치 데이터 획득부(150)는 GNSS 외에도 기지국 또는 AP(Access Point)와의 통신을 통해 위치 데이터를 획득할 수도 있다.
영상 처리부(160)는 영상 획득부(120)에서 획득된 차량의 주행 영상의 처리를 수행할 수 있다. 구체적으로, 영상 처리부(160)는 영상 데이터의 압축 처리를 수행할 수 있다. 일 예로, 영상 획득부(120)에서 획득된 차량의 주행 영상은 시간 축으로 복수의 프레임으로 구성된 연속 촬영 영상으로, 이러한 영상의 용량은 압축을 하지 않은 경우 매우 크고, 이를 메모리에 그대로 저장하는 경우 매우 비효율적이므로, 디지털 변환된 영상에 대해 반드시 압축을 해야 한다. 이에, 영상 처리부(160)는 프레임 간의 상관관계, 공간적인 상관관계 및 저주파 성분에 민감한 시각의 특성을 이용한 방법 등을 기초로 압축 처리를 수행할 수 있다.
또한, 영상 처리부(160)는 영상 획득부(120)를 통해 획득된 전방 주행 영상과 후방 주행 영상을 결합하고, 결합된 영상에서의 자차의 위치에 자차 객체를 배치시킨 탑 뷰(Top view) 영상을 생성할 수 있다. 이러한 탑 뷰 영상은 서비스 제공 서버(300)에 전송될 수 있고, 서비스 제공 서버(300)에 전송된 탑 뷰 영상은 ADAS 데이터, 주행 데이터 및 위치 데이터 중 적어도 하나와 함께 분석되어 사고 상황 예측 정보, 법률 평가 정보 등을 생성하는데 이용될 수 있다.
여기서, 탑 뷰 영상은, 일 예로, 복수의 프레임이 추출되어 형성된 GIF(Graphics Interchange Format) 포맷일 수 있다. 즉, 영상 획득부(120)를 통해 압축 처리된 주행 영상이라도 동영상을 서버에 전송하는 경우 데이터 사이즈는 크기 때문에, 본 발명에 따르면, 사고 상황 예측 정보, 법률 평가 정보 등을 위해 동적인 정보를 포함하되 최소한의 데이터 사이즈로 목적을 달성하기 위하여, 영상 처리부(160)는 주행 영상을 GIF 포맷으로 생성하여 서비스 제공 서버(300)에 전송할 수 있다.
상술한 예시에 따르면, 탑 뷰 영상의 생성 동작이 차량용 단말 장치(100)의 영상 처리부(160)에서 수행되는 것을 예로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 차량용 단말 장치(100)는 촬영된 주행 영상을 서비스 제공 서버(300)에 전송할 수 있고, 서비스 제공 서버(300)에서 차량용 단말 장치(100)로부터 수신한 주행 영상을 재결합하여 상기 탑 뷰 영상을 생성하도록 구현될 수도 있다.
한편, 출력부(170)는 차량용 단말 장치(100)의 데이터를 사용자에게 영상 및/또는 음성으로 출력하는 장치이다. 여기서, 출력부(170)는 디스플레이부(미도시)와 오디오 출력부(미도시)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.
디스플레이부는 사용자에게 시각적으로 인식될 수 있는 데이터를 출력하는 장치이다. 디스플레이부는 차량용 단말 장치(100)의 하우징 전면(前面)에 마련된 디스플레이부로 구현될 수 있다. 또한, 디스플레이부는 차량용 단말 장치(100)와 일체로 형성되어 시각적 인식 데이터를 출력할 수 있고, HUD(Head Up Display)와 같이 시스템(100)과 별개로 설치되어 시각적 인식 데이터를 출력할 수도 있다.
오디오 출력부는 차량용 단말 장치(100)가 청각적으로 인식될 수 있는 데이터를 출력하는 장치이다. 오디오 출력부는 차량용 단말 장치(100)의 사용자에게 알려야 할 데이터를 소리를 표현하는 스피커로 구현될 수 있다.
저장부(180)는 차량용 단말 장치(100)의 동작에 필요한 다양한 데이터 및 어플리케이션을 저장하는 기능을 한다. 특히 저장부(180)는 차량용 단말 장치(100)의 동작에 필요한 데이터, 예를 들어 OS, 경로 탐색 어플리케이션, 지도 데이터 등을 저장할 수 있다. 또한 저장부(180)는 차량용 단말 장치(100)의 동작에 의하여 생성된 데이터 주행 영상, ADAS 데이터, 주행 데이터, 위치 데이터를 시간 별 또는 위치 별로 분류하여 저장할 수 있다.
이러한 저장부(180)는 RAM(Random Access Memory), 플레시메모리, ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electronically Erasable and Programmable ROM), 레지스터, 하드디스크, 리무버블 디스크, 메모리 카드, USIM(Universal Subscriber Identity Module)등과 같은 내장된 형태의 저장소자는 물론, USB 메모리 등과 같은 착탈 가능한 형태의 저장소자로 구현될 수도 있다.
한편, 충격 감지부(190)는 차량의 주행 중에 충격을 감지하고, 감지된 충격에 대응되는 충격 레벨값을 제어부(195)에 출력할 수 있다. 여기서, 충격 감지부(190)는, 일 예로, 가속도 센서에 의해 구현될 수 있다.
제어부(195)는 차량용 단말 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어부(195)는 통신부(110), 영상 획득부(120), ADAS 데이터 획득부(130), ECU 데이터 획득부(140), 위치 데이터 획득부(150), 영상 처리부(160), 출력부(170), 저장부(180) 및 충격 감지부(190)의 전부 또는 일부를 제어할 수 있다.
특히, 제어부(195)는 서비스 제공 서버(300)와 연계하여 차량의 주행 관련 안내 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 차량의 주행 관련 안내 서비스는 사고 상황 예측 안내 서비스, 사고 법률 안내 서비스, 차량 운전자의 목적지 예측 안내 서비스, 차량 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스 및 타 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
구체적으로, 제어부(195)는 차량의 주행 중에 특정 주행 상황을 감지하고, 감지된 특정 주행 상황에 관련된 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상을 서비스 제공 서버에 전송하도록 통신부(110)를 제어할 수 있다. 여기서, 특정 주행 상황은 차량의 주행 중에 사고는 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황 및 차량의 주행 중에 사고가 발생한 제2 주행 상황을 포함할 수 있다.
구체적으로, 제어부(195)는 차량의 주행 중에 충격 감지부(190)로부터 충격 레벨 값을 수신하고, 제어부(195)는 기 설정된 제1 충격 레벨 초과 및 기 설정된 제2 충격 레벨 미만의 충격이 감지되고, 충격이 감지되기 전에 ADAS 데이터를 기초로 차선 변경 알림, 앞차 추돌 알림, 급커브 알림, 급정지 알림, 급회전 알림 및 사각지대 알림(동일하게는 BSD 알림) 중 적어도 하나가 감지되면, 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황으로 판단할 수 있다. 여기서, 제2 충격 레벨은 차량이 사고로 판단될 수 있는 충격 레벨의 임계치로, 각종 실험 데이터를 수치화하여 산출된 값일 수 있다.
즉, 운전자가 주행 중에 옆 차로에서 주행 중인 타 차량을 감지하지 못하고 차선을 변경하는 도중 타 차량을 발견하고 급정지를 하는 경우, 운전자가 운전한 차량은 실제 사고가 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 상황이라고 볼 수 있다. 이 경우, 실제 사고는 발생하지 않았기에 충격 감지부(190)에서 제1 충격 레벨 초과 및 기 설정된 제2 충격 레벨 미만의 충격 레벨이 감지될 수 있고, ADAS 데이터 획득부(130)에서 획득된 ADAS 데이터는 차선 변경 알림 데이터, 사각지대 알림 데이터, 급정지 알림 데이터가 감지될 수 있다.
또는, 운전자가 앞 차량을 인지하지 못하고 주행하다 앞 차량을 발견하고 급정지를 하는 경우, 운전자가 운전한 차량은 실제 사고가 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 상황이라고 볼 수 있다. 이 경우, 실제 사고는 발생하지 않았기에 충격 감지부(190)에서 제1 충격 레벨 초과 및 기 설정된 제2 충격 레벨 미만의 충격 레벨이 감지될 수 있고, ADAS 데이터 획득부(130)에서 앞차 추돌 알림 데이터, 급정지 알림 데이터가 감지될 수 있다.
또는, 운전자가 급커브를 인지하지 못하고 고속으로 주행하다 급커브를 발견하고 급감속을 하는 경우, 운전자가 운전한 차량은 실제 사고가 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 상황이라고 볼 수 있다. 이 경우, 실제 사고는 발생하지 않았기에 충격 감지부(190)에서 제1 충격 레벨 초과 및 기 설정된 제2 충격 레벨 미만의 충격 레벨이 감지될 수 있고, ADAS 데이터 획득부(130)에서 급커브 알림 데이터가 감지될 수 있다.
이와 같이, 제어부(195)는 차량의 주행 중에 충격 감지부(190)로부터 소정 레벨 범위 내의 충격 레벨 값이 감지되고, ADAS 데이터를 기초로 차선 변경 알림, 앞차 추돌 알림, 급커브 알림, 급정지 알림, 급회전 알림 및 사각지대 알림 중 적어도 하나가 감지되면, 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황으로 판단할 수 있다.
다만, 제어부(195)는 충격 감지부(190)에서 기 설정된 제2 충격 레벨을 초과하는 충격이 감지되는 경우, 차량의 상황을 사고가 발생한 제2 주행 상황으로 판단할 수 있다.
한편, 차량의 주행 중에 사고는 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황이 감지되면, 제어부(195)는 감지된 제1 주행 상황 시점 전의 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상을 서비스 제공 서버(300)에 전송하도록 통신부(110)를 제어할 수 있다. 이 경우, 서비스 제공 서버(300)는 차량의 제1 주행 상황에 차량용 단말 장치(100)로부터 수신된 데이터 및 주행 영상을 분석하여 제1 주행 상황에서 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황 예측 정보를 생성할 수 있다.
또한, 서비스 제공 서버(300)는 각 차량들로부터 각 주행 상황 별 주행 영상, 주행 데이터, ADAS 데이터, 위치 데이터, 사고 데이터를 수집한 후, 수집된 데이터들을 기초로 머신 러닝(machine learning) 또는 딥 러닝(deep learning)을 통해 학습을 수행하여 사고 발생 가능성 예측 모델을 구축할 수 있다. 그리고, 서비스 제공 서버(300)는 구축된 사고 발생 가능성 예측 모델을 통해 차량의 주행 상황 별, 도로 구간 별 사고 발생 가능성을 예측하고, 그 예측된 결과의 조건(차량의 속도, 운전자의 운전 습과, 주변 차량들의 주행 정보, 차량이 주행하거나 차량의 주행 경로 상에 위치하는 도로 상태 정보 등)을 충족하는 상태의 차량들에게 사고 발생 가능성을 포함하는 사고 상황 예측 정보를 생성하여 알려줄 수 도 있다. 이에 따라, 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 서버(300)는 V2V(Vehicle to Vehicle), V2I(Vehicle to infrastructure), V2X(Vehicle to Everything) 등의 통신을 통해 전체 도로 상에서 주행중인 차량들로부터 주행 영상, 주행 데이터, ADAS 데이터, 위치 데이터, 사고 데이터, 도로 상태 정보 등 각종 주행 관련 데이터를 수신한 후, 머신 러닝, 딥 러닝 등의 학습을 통해 사고 발생 가능성을 예측하고, 특정 조건을 충족할 것으로 예상되는 차량에게 사고 발생 가능성이 높다는 정보를 제공할 수 있다.
여기서, 서비스 제공 서버(300)에서 생성된 사고 상황 예측 정보는 사고 상황 예측 안내 서비스를 제공하는데 이용될 수 있다. 구체적으로, 서비스 제공 서버(300)는 상기 생성된 사고 상황 예측 정보를 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)에 전송할 수 있고, 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)는 사고 상황 예측 정보를 기초로 안내를 수행할 수 있다. 일 예로, 운전자가 주행 중에 옆 차로에서 주행 중인 타 차량을 감지하지 못하고 차선을 변경하는 도중 타 차량을 발견하고 급정지를 하는 경우, 서비스 제공 서버(300)는 분석을 통해 "약 3초후 좌측 후방 추돌이 발생할 뻔 했습니다."와 같은 사고 상황 예측 정보를 생성할 수 있고, 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)는 생성된 사고 상황 예측 정보를 기초로 안내를 수행할 수 있다.
또한, 차량의 주행 중에 사고가 발생한 제2 주행 상황이 감지되면, 제어부(195)는 감지된 제2 주행 상황 시점으로부터 소정 시간 이전 내지 이후의 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상을 서비스 제공 서버(300)에 전송하도록 통신부(110)를 제어할 수 있다. 이 경우, 서비스 제공 서버(300)는 차량의 제2 주행 상황에 차량용 단말 장치(100)로부터 수신된 데이터 및 주행 영상을 분석하여 제2 주행 상황에서 차량의 사고 경위를 기반으로 사고 법률 평가 정보를 생성할 수 있다.
여기서, 서비스 제공 서버(300)에서 생성된 사고 법률 평가 정보는 사고 법률 안내 서비스를 제공하는데 이용될 수 있다. 구체적으로, 서비스 제공 서버(300)는 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)에 생성된 사고 법률 평가 정보를 전송할 수 있고, 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)는 사고 법률 평가 정보를 기초로 안내를 수행할 수 있다. 일 예로, 사고가 발생한 경우, 서비스 제공 서버(300)는 분석을 통해 "자 차량의 과실율은 30%이고, 타 차량의 과실율은 70% 입니다."와 같은 사고 법률 평가 정보를 생성할 수 있고, 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)는 생성된 사고 법률 평가 정보를 기초로 안내를 수행할 수 있다.
즉, 본 발명에 따르면, 차량의 주행 상황이 사고 위험성이 있었던 제1 주행 상황인지 또는 사고가 발생한 제2 주행 상황인지에 따라 서비스 제공 서버(300)로 전송되는 데이터를 다르게 설정하여 각 상황에 맞는 주행 관련 안내 서비스가 제공되도록 제어할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치(100)는 서비스 제공 서버(300)에서 차량이 주차에서 주행 상태로 변경됨에 따라 차량 운전자의 예상 목적지가 판단된 경우, 차량용 단말 장치(100)는 차량 운전자의 목적지 예측 안내를 제공할 수 있다. 일 예로, 차량이 주차에서 주행 상태로 변경된 경우, 서비스 제공 서버(300)는 분석을 통해 "현 주차 위치에서 차량의 예상 목적지는 직장입니다."와 같은 목적지 예측 정보를 생성할 수 있고, 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)는 생성된 목적지 예측 정보를 기초로 안내를 수행할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치(100)는 서비스 제공 서버(300)에서 차량의 위치 데이터와 기 저장된 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 비교하여 차량 운전자의 위치에 부합하는 ADAS 데이터가 검출되면, 차량용 단말 장치(100)는 차량 운전자의 과거 운전 이력 안내를 제공할 수 있다. 일 예로, 차량 운전자의 위치에 부합하는 ADAS 데이터가 검출된 경우, 서비스 제공 서버(300)는 분석을 통해 "현 위치는 사각지대 알림이 수행된 위치입니다."와 같은 운전자 과거 주행 이력 정보를 생성할 수 있고, 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)는 생성된 정보를 기초로 안내를 수행할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치(100)는 서비스 제공 서버(300)에서 차량의 위치 데이터와 타 운전자에 대해 기 저장된 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 비교하여 차량 운전자의 위치에 부합하는 타 운전자의 ADAS 데이터가 검출되면, 차량용 단말 장치(100)는 타 운전자의 과거 운전 이력 안내를 제공할 수 있다. 일 예로, 차량 운전자의 위치에 부합하는 타 운전자의 ADAS 데이터가 검출된 경우, 서비스 제공 서버(300)는 분석을 통해 "현 위치는 다수 운전자로부터 급커브 알림이 수행된 위치입니다."와 같은 타 운전자 과거 주행 이력 정보를 생성할 수 있고, 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)는 생성된 정보를 기초로 안내를 수행할 수 있다.
이하에서는 도 4 내지 5를 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치(100)의 주행 관련 안내 서비스 제공 방법에 대하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치의 주행 관련 안내 서비스 제공 방법을 나타내는 흐름도 이다. 도 4를 참조하면, 먼저 차량용 단말 장치(100)는 차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 획득할 수 있다(S110).
그리고, 차량용 단말 장치(100)는 차량의 운전을 보조하는 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 모듈로부터 차량의 ADAS 데이터를 수신하고, 차량의 ECU(Electronic Control Unit) 모듈로부터 차량의 주행 데이터를 수신하며, 위치 데이터부(150)로부터 차량의 위치 데이터를 수신할 수 있다(S120).
그리고, 차량용 단말 장치(100)는 차량의 주행 중에 특정 주행 상황을 감지할 수 있다(S130). 만약, 차량의 주행 중에 차량의 주행 중에 사고는 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황이 감지되면, 차량용 단말 장치(100)는 감지된 제1 주행 상황 시점 전의 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상을 서비스 제공 서버(300)에 전송할 수 있다(S140).
그리고, 서비스 제공 서버(300)에서 차량용 단말 장치(100)로부터 수신된 데이터 및 주행 영상을 기초로 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황 예측 정보가 생성되면, 서비스 제공 서버(300)로부터 사고 상황 예측 정보를 수신할 수 있다(S150).
이 경우, 차량용 단말 장치(100)는 수신된 사고 상황 예측 정보를 기초로 안내를 수행할 수 있다(S160).
다만, 차량의 주행 중에 사고가 발생한 제2 주행 상황이 감지되면, 차량용 단말 장치(100)는 감지된 제2 주행 상황 시점으로부터 소정 시간 이전 내지 이후의 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상을 서비스 제공 서버(300)에 전송할 수 있다(S170).
그리고, 서비스 제공 서버(300)에서 차량용 단말 장치(100)로부터 수신된 데이터 및 주행 영상을 기초로 사고 경위를 기반으로 한 사고 법률 평가 정보가 생성되면, 서비스 제공 서버(300)로부터 사고 법률 평가 정보를 수신할 수 있다(S180).
이 경우, 차량용 단말 장치(100)는 수신된 사고 법률 평가 정보를 기초로 안내를 수행할 수 있다(S190).
한편, 주행 영상을 획득하는 단계(S110)는 전방 카메라에서 촬영된 전방 주행 영상과 후방 카메라에서 촬영된 후방 주행 영상을 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 이 경우, 본 발명의 일 실시 예에 따른 방법은 전방 주행 영상과 후방 주행 영상을 결합하고, 결합된 영상에서의 자차의 위치에 자차 객체를 배치시킨 탑 뷰 영상을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 여기서, 생성된 탑 뷰 영상은 서비스 제공 서버(300)에 전송되어 사고 상황 예측 정보 및 사고 법률 평가 정보를 생성하는데 이용될 수 있다. 그리고, 탑 뷰 영상은 복수의 프레임이 추출되어 형성된 GIF(Graphics Interchange Format) 포맷일 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 일 실시 예에 따른 방법은 서비스 제공 서버(300)와 연계하여, 목적지 예측 안내, 운전자 과거 주행 이력 안내, 타 운전자의 과거 주행 이력 안내를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량용 단말 장치의 주행 상황 감지 방법을 나타내는 흐름도 이다. 도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 주행 중에 특정 주행 상황을 감지하는 단계(S130)는 다음과 같은 단계로 구성될 수 있다.
먼저, 차량용 단말 장치(100)는 충격 레벨을 감지할 수 있다(S131).
그리고, 차량용 단말 장치(100)는 감지된 충격 레벨이 기 설정된 제1 충격 레벨 초과 및 기 설정된 제2 충격 레벨 미만인지 판단할 수 있다(S132).
만약, 감지된 충격 레벨이 기 설정된 제2 충격 레벨을 초과하는 경우(S132:N1), 차량용 단말 장치(100)는 사고가 발생한 제2 주행 상황으로 판단할 수 있다(S133).
또한, 감지된 충격 레벨이 기 설정된 제1 충격 레벨 보다 작은 경우, (S132:N2), 차량용 단말 장치(100)는 특정 주행 상황이 아니라고 판단할 수 있다.
다만, 감지된 충격 레벨 기 설정된 제1 충격 레벨 초과 및 기 설정된 제2 충격 레벨 미만인 경우(S132:Y), 상기 충격이 감지되기 전에 ADAS 데이터를 기초로 차선 이탈 알림, 전방 추돌, 급커브 알림, 급정지 알림, 급회전 알림 및 사각지대 알림 중 적어도 하나가 감지되었는지 판단할 수 있다(S134).
만약, 충격이 감지되기 전에 ADAS 데이터를 기초로 차선 이탈 알림, 전방 추돌, 급커브 알림, 급정지 알림, 급회전 알림 및 사각지대 알림 중 적어도 하나가 감지된 경우(S134:Y), 차량용 단말 장치(100)는 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황으로 판단할 수 있다(S135).
다만, 충격이 감지되기 전에 ADAS 데이터를 기초로 차선 이탈 알림, 전방 추돌, 급커브 알림, 급정지 알림, 급회전 알림 및 사각지대 알림 중 적어도 하나가 감지되지 않은 경우(S134:N), 차량용 단말 장치(100)는 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황이 아니라고 판단할 수 있다(S136).
한편, 상술한 차량용 단말 장치(100)는 서비스 제공 서버(300)와 연계하여 주행 관련 안내 서비스를 제공할 수 있다. 이하에서는 이후 도면을 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 서버(300)에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 서버를 나타내는 블록도 이다. 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공부(330)를 보다 구체적으로 나타내는 블록도 이다. 도 6 내지 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 서버(300)는 통신부(310), 저장부(320), 서비스 제공부(330) 및 제어부(340)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다. 그리고, 서비스 제공부(330)는 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331), 사고 법률 안내 서비스 제공부(332), 목적지 예측 안내 서비스 제공부(333), 운전자 과거 운전 이력 안내 서비스 제공부(334), 타 운전자 과거 운전 이력 안내 서비스 제공부(335)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.
통신부(310)는 서비스 제공 서버(300)와 다른 장치들 사이의 통신을 수행할 수 있다. 구체적으로, 통신부(310)는 차량용 단말 장치(100) 및 사용자 단말 장치(200)와 통신하여 데이터를 송수신하는 기능을 수행할 수 있다.
특히, 통신부(310)는 차량이 주행 중에 획득된 주행 영상, ADAS 데이터, 주행 데이터 및 위치 데이터를 차량용 단말 장치(100)로부터 수신할 수 있고, 차량용 단말 장치(100)로부터 수신된 데이터를 기초로 차량의 주행에 관련된 안내 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 통신부(310)는 생성된 차량의 주행에 관련된 안내 정보를 차량용 단말 장치(100) 및/또는 사용자 단말 장치(200)에 전송할 수 있다.
여기서 통신부(310)는 근거리 통신망(LAN : Local Area Network) 및 인터넷망을 통해 무선 또는 유선방식으로 접속되는 형태, USB(Universal Serial Bus)포트를 통하여 접속되는 형태, 3G, 4G와 같은 이동 통신망을 통해 접속되는 형태, NFC(Near Field Communication, RFID(Radio Frequency Identification), Wi-Fi등과 같은 근거리 무선 통신방식을 통해 접속되는 형태 등과 같이 다양한 통신 방식을 이용하여 구현될 수 있다.
저장부(320)는 서비스 제공 서버(300)의 동작에 필요한 다양한 데이터 및 어플리케이션을 저장하는 기능을 한다. 특히 저장부(320)는 차량용 단말 장치(100)에서 수신된 각종 데이터 및 주행 영상을 단말 장치 별로 분류하여 저장할 수 있다. 또한, 저장부(310)는 서비스 제공부(330)의 동작을 위한 각종 프로그램 등을 저장할 수 있다.
여기서 저장부(320)는 RAM(Random Access Memory), 플레시메모리, ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electronically Erasable and Programmable ROM), 레지스터, 하드디스크, 리무버블 디스크, 메모리 카드, USIM(Universal Subscriber Identity Module)등과 같은 내장된 형태의 저장소자는 물론, USB 메모리 등과 같은 착탈가능한 형태의 저장소자로 구현될 수도 있다.
이러한 저장부(320)는 서비스 제공 서버(300) 내에 구현되거나 또는 서비스 제공 서버(300)와 연결된 외부 데이터 베이스(DB) 서버 형태로 구현될 수 있다.
서비스 제공부(330)는 차량용 단말 장치(100)에서 수신된 데이터와 주행 영상을 분석하여 차량의 특정 주행 상황에 관련된 안내 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 서비스 제공부(330)는 통신부(310)를 통해 수신된 위치 데이터를 이용하여 차량의 특정 주행 상황이 발생한 위치 좌표를 분석 및 기록할 수 있다. 또한, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 서비스 제공을 위한 사고 상황 예측 정보를 생성할 수 있고, 사고 법률 안내 서비스 제공부(332)는 서비스 제공을 위한 사고 법률 평가 정보를 생성할 수 있고, 목적지 예측 안내 서비스 제공부(333)는 서비스 제공을 위한 운전자의 목적지 예측 정보를 생성할 수 있고, 운전자 과거 운전 이력 안내 서비스 제공부(334)는 서비스 제공을 위한 차량 운전자의 과거 운전 이력 정보를 생성할 수 있고, 타 운전자 과거 운전 이력 안내 서비스 제공부(335)는 서비스 제공을 위한 타 운전자의 과거 운전 이력 정보를 생성할 수 있다.
그리고, 서비스 제공부(330)는 생성된 안내 정보를 기초로 차량 주행 관련 안내 서비스를 제공할 수 있다. 구체적으로, 서비스 제공부(330)는 생성된 안내 정보를 차량용 단말 장치(100) 및 사용자 단말 장치(200)에 전송함으로써, 차량의 주행 관련 안내 서비스를 수행할 수 있다. 이 경우, 차량용 단말 장치(100) 및 사용자 단말 장치(200)는 서비스 제공 서버(300)로부터 수신된 안내 정보를 이용하여 음성 또는 화면을 통해 주행 관련 안내를 제공할 수 있다.
이러한 서비스 제공부(330)는 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331), 사고 법률 안내 서비스 제공부(332), 목적지 예측 안내 서비스 제공부(333), 운전자 과거 운전 이력 안내 서비스 제공부(334), 타 운전자 과거 운전 이력 안내 서비스 제공부(335)의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.
구체적으로, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 차량용 단말 장치(100)로부터 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황 시점 전의 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상을 수신하고, 수신된 데이터 및 주행 영상을 분석하여 제1 주행 상황에서 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황 예측 정보를 생성할 수 있다.
여기서, 주행 영상은 탑 뷰 영상 일 수 있다. 이러한 주행 영상에 대해서는 도 8을 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 탑 뷰 영상을 나타내는 도면 이다. 도 8을 참조하면, 탑 뷰 영상은 상부에서 하부를 바라보는 시점으로 제작된 영상으로, 이러한 탑 뷰 영상은 차량의 전방 카메라에서 촬영된 전방 주행 영상의 카메라 시점과 후방 카메라에서 촬영된 후방 영상의 카메라 시점을 상부에서 하부를 바라보는 시점으로 변경하고, 변경된 전후방 영상을 결합함으로써 생성될 수 있다.
추가로, 차량의 전방 카메라와 후방 카메라에 의하여 촬영된 영상에 좌/우측 카메라에서 촬영된 좌측 영상과 우측 영상을 추가로 결합하여 정확성이 높은 탑 뷰 영상을 생성할 수 있다.
다른 예로, 차량의 전방 카메라에서 촬영된 전방 주행 영상의 카메라 시점과 후방 카메라에서 촬영된 후방 영상의 카메라 시점을 상부에서 하부를 바라보는 시점으로 변경하고, 변경된 전후방 영상을 시간 순서대로 순차적으로 이어 붙여 탑 뷰 영상을 생성할 수도 있다.
그리고, 탑 뷰 영상에는 영상 내의 자차량 위치에 자차량에 대응되는 객체(51)가 배치되고, 영상 내의 타차량의 위치에 타차량에 대응되는 객체(52,53)가 배치될 수 있다. 여기서, 객체(51,52,53)는 차량의 실제 촬영 이미지로 표출되거나 또는 차량을 애니메이션 등으로 도형화한 이미지로 표출될 수도 있다.
한편, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 주행 영상으로부터 자차의 전방, 후방 및 측방의 차량을 검출하고, 검출된 차량에 대한 자차의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 제1 주행 상황에서 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황을 예측하고, 사고 상황 예측 정보를 생성할 수 있다. 여기서, ADAS 데이터는 제1 주행 상황 시점 전에 실행된 ADAS의 식별 정보, ADAS의 실행 과정에서 감지된 데이터(예를 들어, FCWS의 경우, 앞차와의 거리 등)를 포함할 수 있다. 그리고, 차량의 주행 데이터는 제1 주행 상황 시점 전의 차량의 속도 데이터, 차량의 조향 장치의 조향각, 조향 토크 데이터, 차량의 연료 데이터 등을 포함할 수 있다. 이러한 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)의 동작에 대해서는 도 9를 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사고 상황 예측 방법을 나타내는 도면 이다. 도 9(a)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 주행 상황의 설명을 위하여 탑 뷰 영상으로 나타낸 것으로, 차량(51)의 운전자가 주행 중에 좌측 차로에서 주행 중인 타 차량(53)을 감지하지 못하고 차선을 변경하는 도중 타 차량(53)을 발견하고 급정지를 하는 경우, 운전자가 운전한 차량(51)은 실제 사고가 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황일 수 있다. 이 경우, 차량용 단말 장치(100)는 제1 주행 상황 시점 전의 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 도 8(a)와 같은 탑 뷰 영상을 서비스 제공 서버(300)에 전송할 수 있다.
그리고, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 주행 영상으로부터 자차(51)의 주위의 차량(52,53)을 검출하고, 검출된 차량(52,53)에 대한 자차(51)의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 제1 주행 상황에서 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황을 예측할 수 있다. 구체적으로, 도 9(a)의 상황에서, ADAS 데이터는 실행된 사각지대 알림 식별 정보, 사각지대 알림의 실행 과정에서 감지된 데이터(좌측 후방 차량과의 거리 등)이고, 주행 데이터인 자차(51)의 조향 방향은 좌측이기에, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 제1 주행 상황에서 자차(51)와 사고 발생 가능성이 있었던 차량은 좌측 차량(53)임을 판단할 수 있다.
그리고, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 자차(51)와 좌측 차량(53) 간에 발생할 수 있었던 사고 상황을 예측할 수 있다. 구체적으로, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 자차(51)의 속도와 조향 데이터와 사각지대 알림의 실행 과정에서 감지된 좌측 후방 차량과의 거리 데이터를 기초로 분석하여, 자차(51)가 그대로 주행했을 경우 사고를 예측하는 사고 상황 예측 정보를 생성할 수 있다. 일 예로, 도 9(a)와 같은 상황에서는, "약 3초후 좌측 후방 추돌이 발생할 뻔 했습니다."와 같은 사고 상황 예측 정보를 생성할 수 있다.
도 9(b)는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 제1 주행 상황의 설명을 위하여 탑 뷰 영상으로 나타낸 것으로, 차량(51)의 운전자가 앞 차량(52)을 인지하지 못하고 주행하다 앞 차량(52)을 발견하고 급정지를 하는 경우, 운전자가 운전한 차량(51)은 실제 사고가 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황일 수 있다. 이 경우, 차량용 단말 장치(100)는 제1 주행 상황 시점 전의 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 도 9(b)와 같은 탑 뷰 영상을 서비스 제공 서버(300)에 전송할 수 있다.
그리고, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 주행 영상으로부터 자차(51)의 주위의 차량(52,53)을 검출하고, 검출된 차량(52,53)에 대한 자차(51)의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 제1 주행 상황에서 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황을 예측할 수 있다. 구체적으로, 도 9(b)의 상황에서, ADAS 데이터는 실행된 FCWS 식별 정보, FCWS 의 실행 과정에서 감지된 데이터(전방 차량과의 거리 등)이고, 주행 데이터인 자차(51)의 조향 방향은 직진이기에, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 제1 주행 상황에서 자차(51)와 사고 발생 가능성이 있었던 차량은 전방 차량(52)임을 판단할 수 있다.
그리고, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 자차(51)와 전방 차량(52) 간에 발생할 수 있었던 사고 상황을 예측할 수 있다. 구체적으로, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 자차(51)의 속도와 조향 데이터와 FCWS의 실행 과정에서 감지된 전방 차량과의 거리 데이터 및 전방 차량의 속도를 기초로 분석하여, 자차(51)가 그대로 주행했을 경우 사고를 예측하는 사고 상황 예측 정보를 생성할 수 있다. 일 예로, 도 10(b)와 같은 상황에서는, "약 3초후 전방 추돌이 발생할 뻔 했습니다."와 같은 사고 상황 예측 정보를 생성할 수 있다.
한편, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 인공 신경망(artificial neural network)을 이용하여 차량의 사고 발생 가능성을 예측하고, 특정 조건을 충족할 것으로 예상되는 차량에게 사고 발생 가능성이 높다는 정보를 제공할 수도 있다.
이를 위하여, 사고 상황 예측 안내 서비스 제공부(331)는 학습 데이터 수집부(미도시), 학습부(미도시), 및 학습에 따라 생성된 사고 발생 가능성 평가 모델을 저장하는 메모리(미도시)를 더 포함할 수 있다.
학습 데이터 수집부는 각 차량들로부터 주행 상황 별 주행 영상, 주행 데이터, ADAS 데이터, 위치 데이터, 사고 데이터를 수집할 수 있다. 구체적으로, 학습 데이터 수집부는 V2V(Vehicle to Vehicle), V2I(Vehicle to infrastructure), V2X(Vehicle to Everything) 등의 차량 통신 인프라를 이용하여 전체 도로 상에서 주행중인 차량들로부터 주행 영상, 주행 데이터, ADAS 데이터, 위치 데이터, 사고 데이터, 도로 상태 정보 등 각종 주행 관련 데이터를 수집할 수 있다.
학습부는 학습 데이터 수집부에서 수집된 주행 영상, 주행 데이터, ADAS 데이터, 위치 데이터, 사고 데이터, 도로 상태 정보 등 각종 주행 관련 데이터를 이용하여 학습을 수행하고, 학습의 결과로 사고 발생 가능성 예측 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 사고 발생 가능성 예측 모델은 수집된 데이터를 통해 차량에게 사고가 발생할 가능성이 있었는지 여부를 예측하는 알고리즘 또는 프로그램이다.
이러한 사고 발생 가능성 예측 모델은 차량의 주행 중에 수신된 데이터를 입력으로 이용하여 사고 발생 가능성 존재 여부, 사고 발생 가능성 존재 시 사고 상황 예측 정보, 사고 발생 가능성 수치값 등을 출력으로 생성할 수 있다. 구체적으로, 사고 발생 가능성 예측 모델은 차량의 주행 상황 별, 도로 구간 별 사고 발생 가능성을 예측하고, 그 예측된 결과의 조건(차량의 속도, 운전자의 운전 습관, 주변 차량들의 주행 정보, 차량이 주행하거나 차량의 주행 경로 상에 위치하는 도로 상태 정보 등)을 충족하는 상태의 차량들에게 사고 발생 가능성을 포함하는 사고 상황 예측 정보를 생성하여 알려줄 수 있다.
또한, 학습부는 출력 값을 이용하여 사고 발생 가능성 예측 모델을 더욱 학습시킬 수 있다. 또한, 출력 결과가 오답인 경우 운전자는 출력 결과에 대한 응답을 입력할 수 있고, 학습부는 운전자의 응답을 기초로 사고 발생 가능성 예측 모델을 학습시킬 수 있다.
즉, 본 발명에 따르면, 머신 러닝(machine learning) 또는 딥러닝(deep learning)을 수행하여 사고 발생 가능성 예측 모델을 생성하고, 생성된 모델을 이용하여 차량의 사고 발생 가능성을 예측하며, 예측에 따른 결과 값을 운전자에게 제공할 수 있다. 여기서, 딥러닝(deep learning)은 신경망 모델 중 하나인 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘이 적용될 수 있다. 이 경우, 딥 러닝은 주행 영상의 다양한 조건을 가정하여 증식(augmentation)된 데이터를 통해 학습을 수행할 수 있다. 여기서, 조건이란 신경망 모델의 학습을 위한 데이터의 생성을 위해 학습 데이터로 수집된 영상을 변환하기 위한 조건을 정의한다. 구체적으로 이미지의 이동(shift), 회전(rotation), 밝기(brightness) 변화, 번짐(blur) 등의 요소들에 의해 다양한 양상을 보일 수 있으므로 이를 고려하여 데이터를 증식할 수 있다.
한편, 법률 평가 정보 생성부(332)는 차량용 단말 장치(100)로부터 차량에 사고가 발생한 제2 주행 상황 시점으로부터 소정 시간 이전 내지 이후의 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상을 수신 및 분석하여 차량의 사고 경위를 기반으로 한 사고 법률 평가 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 법률 평가 정보 생성부(332)는 탑 뷰 영상으로부터 자차의 전방, 후방 및 측방의 차량을 검출하고, 검출된 차량에 대한 자차의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 사고 경위를 분석하며, 분석에 따른 사고 과실율을 포함하는 사고 법률 평가 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 주행 영상은 탑 뷰 영상 일 수 있다.
그리고, 법률 평가 정보 생성부(332)는 차량의 주위에 위치한 차량의 속도, 거리, 시간 등을 주행 영상에 추가로 표출하여, 사실 근거에 기반하여 사고 과실을 가릴 수 있게 할 수 있다.
이러한 본 발명의 일 실시 예에 따른 법률 평가 정보 생성부(332)의 동작에 대해서는 도 10을 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 법률 평가 정보 생성 방법을 나타내는 도면 이다. 도 10을 참조하면, 도 10(a)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 주행 상황의 설명을 위하여 탑 뷰 영상으로 나타낸 것으로, 차량(51)의 운전자가 좌측 차로로 변경하는 과정에서 사각지대 알림이 수행되지 않아 차선 변경을 거의 다 완료하였는데 후방에 위치한 차량(53)이 차량(51)과 충돌하여 사고가 발생한 제2 주행 상황을 나타낸다. 이 경우, 차량용 단말 장치(100)는 제2 주행 상황 시점으로부터 소정 시간 이전 내지 이후의 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 도 10(a)와 같은 탑 뷰 영상을 서비스 제공 서버(300)에 전송할 수 있다.
그리고, 법률 평가 정보 생성부(332)는 주행 영상으로부터 차량(51)의 주위의 차량(52,53)을 검출하고, 검출된 차량(52,53)에 대한 차량(51)의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 제2 주행 상황에서 차량에 발생한 사고 경위를 분석할 수 있다. 구체적으로, 도 10(a)의 상황에서, 법률 평가 정보 생성부(332)는 검출된 차량(52,53) 중 차량(51)에 가장 인접한 차량을 사고 차량(53)으로 검출할 수 있다. 그리고, 도 10(a)의 상황에서, 법률 평가 정보 생성부(332)는 차량(51)의 차선 변경 전에 사각지대 알림이 전혀 실행되지 않았다는 데이터와 차량의 사고 발생 시점까지 차량(51)의 속도가 줄여지지 않았다는 점을 분석하여, 차량(51)의 운전자는 차량(53)을 인지하지 못한 상태에서 차량(53)의 과실로 사고가 발생하였다는 사고 경위 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 법률 평가 정보 생성부(332)는 사고 경위 정보를 기초로 사고 과실율을 포함하는 사고 법률 평가 정보를 생성할 수 있다.
도 10(b)는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 제2 주행 상황의 설명을 위하여 탑 뷰 영상으로 나타낸 것으로, 차량(51)의 운전자가 좌측 차로로 변경하는 과정에서 사각지대 알림이 수행되었는데 차선 변경을 시도하여 후방에 위치한 차량(53)이 차량(51)과 충돌하여 사고가 발생한 제2 주행 상황을 나타낸다. 이 경우, 차량용 단말 장치(100)는 제2 주행 상황 시점으로부터 소정 시간 이전 내지 이후의 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 도 10(b)와 같은 탑 뷰 영상을 서비스 제공 서버(300)에 전송할 수 있다.
그리고, 법률 평가 정보 생성부(332)는 주행 영상으로부터 차량(51)의 주위의 차량(52,53)을 검출하고, 검출된 차량(52,53)에 대한 차량(51)의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 제2 주행 상황에서 차량에 발생한 사고 경위를 분석할 수 있다. 구체적으로, 도 10(b)의 상황에서, 법률 평가 정보 생성부(332)는 검출된 차량(52,53) 중 차량(51)에 가장 인접한 차량을 사고 차량(53)으로 검출할 수 있다. 그리고, 도 10(b)의 상황에서, 법률 평가 정보 생성부(332)는 ADAS 데이터에 포함된 사각지대 알림이 실행되었다는 데이터와 사고 차량 사이의 거리 데이터와 차량의 사고 발생 시점까지 차량(51)의 속도 데이터 및 조향 데이터를 기초로, 사고 차량(51,53) 사이에 사고가 발생하기까지 차량(51)의 운전자는 차량(53)을 인지할 수 있었으나 차량(51)의 과실로 사고가 발생하였다는 사고 경위 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 법률 평가 정보 생성부(332)는 사고 경위 정보를 기초로 사고 과실율을 포함하는 사고 법률 평가 정보를 생성할 수 있다.
한편, 목적지 예측 안내 서비스 제공부(333)는 차량이 주차에서 주행 상태로 변경되면, 차량의 위치 데이터와 기 저장된 주차 위치 별 목적지 데이터 세트를 비교하여 차량 운전자의 예상 목적지를 판단할 수 있다. 저장부(320)에는 차량의 운전자 별로 주차 위치 데이터, 해당 주차 위치에서 향했던 목적지 데이터를 매칭한 테이블을 저장할 수 있다. 이 경우, 목적지 예측 안내 서비스 제공부(333)는 차량이 주차에서 주행 상태로 변경되면, 차량의 주차 위치 데이터를 기초로 저장부(320)로부터 차량의 주차 위치에 대응되는 목적지 후보군을 검출하고, 검출된 목적지 후보군 중 차량 운전자의 예상 목적지를 판단할 수 있다. 일 예로, 목적지 예측 안내 서비스 제공부(333)는 차량이 주차 상태에서 주행 상태로 변경된 시점의 시간, 날씨 등을 고려하여 목적지 후보군 중 차량 운전자의 예상 목적지를 판단할 수 있다.
그리고, 목적지 예측 안내 서비스 제공부(333)는 판단된 예상 목적지를 이용하여 목적지 예측 안내 서비스를 제공할 수 있다. 구체적으로, 목적지 예측 안내 서비스 제공부(333)는 "현 주차 위치에서 차량의 예상 목적지는 직장입니다."와 같은 목적지 예측 정보를 생성하여 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)에 전송할 수 있고, 이 경우, 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)는 수신된 목적지 예측 정보를 기초로 안내를 수행할 수 있다.
또한, 운전자 과거 운전 이력 안내 서비스 제공부(334)는 차량 운전자에 대해 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 저장하고, 차량의 위치 데이터와 기 저장된 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 비교하여 차량 운전자의 위치에 부합하는 ADAS 데이터를 검출할 수 있다. 구체적으로, 저장부(320)에는 차량 운전자의 주행 위치 별 ADAS 데이터(예를 들어, 실행되었던 ADAS 식별 정보, 실행되었던 ADAS 의 감지 정보)를 저장할 수 있다. 이 경우, 운전자 과거 운전 이력 안내 서비스 제공부(334)는 차량의 주행 중 위치 데이터를 기초로 저장부(320)로부터 차량의 주행 위치에 대응되는 ADAS 데이터를 검출할 수 있다.
이 경우, 운전자 과거 운전 이력 안내 서비스 제공부(334)는 검출된 ADAS 데이터를 이용하여 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스를 제공할 수 있다. 구체적으로, 운전자 과거 운전 이력 안내 서비스 제공부(334)는 "현 위치는 사각지대 알림이 수행된 위치입니다."와 같은 과거 ADAS 이력 정보를 생성하여 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)에 전송할 수 있고, 이 경우, 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)는 수신된 과거 ADAS 이력 정보를 기초로 안내를 수행할 수 있다.
그리고, 타 운전자 과거 운전 이력 생성부(335)는 타 운전자에 대한 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 저장하고, 차량의 위치 데이터와 기 저장된 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 비교하여 차량 운전자의 위치에 부합하는 ADAS 데이터를 검출할 수 있다. 구체적으로, 저장부(320)에는 타 운전자의 주행 위치 별 ADAS 데이터(예를 들어, 실행되었던 ADAS 식별 정보, 실행되었던 ADAS 의 감지 정보, 횟수)를 저장할 수 있다. 이 경우, 타 운전자 과거 운전 이력 생성부(335)는 차량의 주행 중 위치 데이터를 기초로 저장부(320)로부터 차량의 주행 위치에 대응되는 타 운전자의 ADAS 데이터를 검출할 수 있다.
이 경우, 타 운전자 과거 운전 이력 생성부(335)는 검출된 ADAS 데이터를 이용하여 타 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스를 제공할 수 있다. 구체적으로, 운전자 과거 운전 이력 안내 서비스 제공부(334)는 "현 위치는 다수 운전자로부터 급커브 알림이 수행된 위치입니다."와 같은 타 운전자의 과거 ADAS 이력 정보를 생성하여 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)에 전송할 수 있고, 이 경우, 차량용 단말 장치(100) 또는 사용자 단말 장치(200)는 수신된 타 운전자의 과거 ADAS 이력 정보를 기초로 안내를 수행할 수 있다.
제어부(340)는 서비스 제공 서버(300)의 전반적인 동작을 제어한다. 구체적으로, 제어부(340)는 통신부(310), 저장부(320), 서비스 제공부(330)의 전부 또는 일부를 제어할 수 있다.
특히, 제어부(340)는 차량용 단말 장치(100) 및 사용자 단말 장치(200)와 연계하여 차량의 주행 관련 안내 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 차량의 주행 관련 안내 서비스는 사고 상황 예측 안내 서비스, 사고 법률 안내 서비스, 차량 운전자의 목적지 예측 안내 서비스, 차량 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스 및 타 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이하에서는 도 11 내지 12를 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 서버(300)의 주행 관련 안내 서비스 제공 방법에 대하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사고 상황 예측 안내 서비스 제공 방법을 나타내는 흐름도 이다. 도 11을 참조하면, 먼저, 서비스 제공 서버(300)는 차량의 주행 중에 사고는 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황 시점 전의 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상을 수신할 수 있다(S201). 여기서, 수신된 주행 영상은 전방 주행 영상과 후방 주행 영상이 결합되고 결합된 영상에서의 자차의 위치에 자차 객체를 배치시킨 탑뷰(Top view) 영상일수 있다.
그리고, 서비스 제공 서버(300) 주행 영상으로부터 자차의 주위 차량을 검출할 수 있다(S202).
그리고, 서비스 제공 서버(300)는 검출된 차량에 대한 자차의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 사고 발생 가능성이 있었던 타 차량을 검출할 수 있다(S203).
그리고, 서비스 제공 서버(300)는 사고 발생 가능성이 있었던 타 차량에 대한 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 사고 상황을 예측하고, 사고 상황 예측 정보를 생성할 수 있다(S204).
그리고, 서비스 제공 서버(300)는 생성된 사고 상황 예측 정보를 기초로 사고 상황 예측 안내 서비스를 제공할 수 있다(S205).
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사고 법률 안내 서비스 제공 방법을 나타내는 흐름도 이다. 도 12를 참조하면, 먼저 서비스 제공 서버(300)는 차량에 사고가 발생한 제2 주행 상황 시점으로부터 소정 시간 이전 내지 이후의 ADAS 데이터, 위치 데이터, 주행 데이터 및 주행 영상을 수신할 수 있다(S301).
그리고, 서비스 제공 서버(300)는 주행 영상으로부터 자차의 주위 차량을 검출할 수 있다(S302).
그리고, 서비스 제공 서버(300)는 검출된 차량에 대한 자차의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 사고가 발생한 타 차량을 검출할 수 있다(S303).
그리고, 서비스 제공 서버(300)는 검출된 차량에 대한 자차의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 차량의 사고 경위를 분석하고, 사고 법률 평가 정보를 생성할 수 있다(S304).
그리고, 서비스 제공 서버(300)는 사고 법률 평가 정보를 기초로 사고 법률 안내 서비스를 제공할 수 있다(S305).
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 방법은 차량의 운전자에 대해 주차 위치 별 목적지 데이터 세트를 저장하는 단계, 차량이 주차에서 주행 상태로 변경되면 차량의 위치 데이터와 상기 기 저장된 주차 위치 별 목적지 데이터 세트를 비교하여 차량 운전자의 예상 목적지를 판단하는 단계 및 판단된 예상 목적지를 이용하여 목적지 예측 안내 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 방법은 차량 운전자에 대해 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 저장하는 단계, 차량의 위치 데이터와 기 저장된 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 비교하여 차량 운전자의 위치에 부합하는 ADAS 데이터를 검출하는 단계 및 검출된 ADAS 데이터를 이용하여 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스 제공 방법은 타 운전자에 대한 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 저장하는 단계, 차량의 위치 데이터와 기 저장된 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 비교하여 차량 운전자의 위치에 부합하는 ADAS 데이터를 검출하는 단계 및 검출된 ADAS 데이터를 이용하여 타 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 일 실시 예에 따른 기능들은 일 모듈로 구현된 데이터 처리 장치에 의하여 실행되도록 구현될 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 데이터 처리 장치는 ADAS 데이터, 주행 데이터, 위치 데이터 및 주행 영상을 수신 및 분석하고, 분석에 따라 사고 상황 예측, 사고 법률 평가, 예상 목적지 판단, 운전자의 과거 운전 이력 판단, 타 운전자의 과거 운전 이력 판단을 수행할 수 있다.
여기서, 데이터 처리 장치는 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 구현될 수 있다. 일 예로, 하드웨어적인 구현에 의하면, ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(micro-processors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
이러한 데이터 처리 장치는 차량용 단말 장치(100), 사용자 단말 장치(200), 서비스 제공 서버(300)에 탑재될 수 있고, 수신된 각종 데이터를 분석하여 사고 상황 예측, 사고 법률 평가, 예상 목적지 판단, 운전자의 과거 운전 이력 판단, 타 운전자의 과거 운전 이력 판단 등을 수행할 수 있다.
이러한 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 차량의 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황에서 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황을 예측하고, 사고 상황 예측 정보를 생성하여 사고 상황 예측 서비스를 제공함으로써, 운전자의 위험성을 상기시킴과 동시에 운전자의 안전 운전을 도모할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 차량의 사고가 발생한 제2 주행 상황에서 사고 경위를 분석하고, 분석에 따른 사고 과실율을 포함하는 사고 법률 평가 정보를 생성하여 사고 법률 안내 서비스를 제공함으로써, 차량 수리비 등과 같은 금전적인 요소의 법률 서비스, 보험 관련 자문을 자동으로 지원할 수 있어 운전자의 편의를 높일 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 목적지 예측 안내 서비스, 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스, 타 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스 등을 통해 운전자의 편의를 높일 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 주행 관련 안내 서비스 제공 방법은 차량의 운전자에 대해 주차 위치 별 목적지 데이터 세트를 저장하는 단계, 차량이 주차에서 주행 상태로 변경되면, 차량의 위치 데이터와 기 저장된 주차 위치 별 목적지 데이터 세트를 비교하여 차량 운전자의 예상 목적지를 판단하는 단계 및 판단된 예상 목적지를 이용하여 목적지 예측 안내 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 주행 관련 안내 서비스 제공 방법은 차량 운전자에 대해 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 저장하는 단계, 차량의 위치 데이터와 기 저장된 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 비교하여 차량 운전자의 위치에 부합하는 ADAS 데이터를 검출하는 단계, 및 검출된 ADAS 데이터를 이용하여 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 주행 관련 안내 서비스 제공 방법은 타 운전자에 대한 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 저장하는 단계, 차량의 위치 데이터와 기 저장된 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 비교하여 차량 운전자의 위치에 부합하는 ADAS 데이터를 검출하는 단계 및 검출된 ADAS 데이터를 이용하여 타 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 명세서 및 청구범위에서 "제 1", "제 2", "제 3" 및 "제 4" 등의 용어는, 만약 있는 경우, 유사한 구성요소 사이의 구분을 위해 사용되며, 반드시 그렇지는 않지만 특정 순차 또는 발생 순서를 기술하기 위해 사용된다. 그와 같이 사용되는 용어는 여기에 기술된 본 발명의 실시예가, 예컨대, 여기에 도시 또는 설명된 것이 아닌 다른 시퀀스로 동작할 수 있도록 적절한 환경하에서 호환 가능한 것이 이해될 것이다. 마찬가지로, 여기서 방법이 일련의 단계를 포함하는 것으로 기술되는 경우, 여기에 제시된 그러한 단계의 순서는 반드시 그러한 단계가 실행될 수 있는 순서인 것은 아니며, 임의의 기술된 단계는 생략될 수 있고/있거나 여기에 기술되지 않은 임의의 다른 단계가 그 방법에 부가 가능할 것이다.
또한 명세서 및 청구범위의 "왼쪽", "오른쪽", "앞", "뒤", "상부", "바닥", "위에", "아래에" 등의 용어는, 설명을 위해 사용되는 것이며, 반드시 불변의 상대적 위치를 기술하기 위한 것은 아니다. 그와 같이 사용되는 용어는 여기에 기술된 본 발명의 실시예가, 예컨대, 여기에 도시 또는 설명된 것이 아닌 다른 방향으로 동작할 수 있도록 적절한 환경하에서 호환 가능한 것이 이해될 것이다. 여기서 사용된 용어 "연결된"은 전기적 또는 비 전기적 방식으로 직접 또는 간접적으로 접속되는 것으로 정의된다. 여기서 서로 "인접하는" 것으로 기술된 대상은, 그 문구가 사용되는 문맥에 대해 적절하게, 서로 물리적으로 접촉하거나, 서로 근접하거나, 서로 동일한 일반적 범위 또는 영역에 있는 것일 수 있다. 여기서 "일실시예에서"라는 문구의 존재는 반드시 그런 것은 아니지만 동일한 실시예를 의미한다.
또한 명세서 및 청구범위에서 '연결된다', '연결하는', '체결된다', '체결하는', '결합된다', '결합하는' 등과 이런 표현의 다양한 변형들의 지칭은 다른 구성요소와 직접적으로 연결되거나 다른 구성요소를 통해 간접적으로 연결되는 것을 포함하는 의미로 사용된다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로써, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
또한 본 명세서에서 사용된 용어들은 실시예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprise)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 명세서를 통해 개시된 모든 실시예들과 조건부 예시들은, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 당업자가 독자가 본 발명의 원리와 개념을 이해하도록 돕기 위한 의도로 기술된 것으로, 당업자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
한편, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 차간 거리 측정 방법은 프로그램으로 구현되어 서버 또는 기기들에 제공될 수 있다. 이에 따라 각 장치들은 프로그램이 저장된 서버 또는 기기에 접속하여, 상기 프로그램을 다운로드 할 수 있다.
또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법은 프로그램으로 구현되어 다양한 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)에 저장되어 제공될 수 있다. 비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (21)

  1. 차량용 단말 장치의 주행 관련 안내 서비스 제공 방법에 있어서,
    차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 획득하는 단계;
    차량의 운전을 보조하는 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 모듈로부터 상기 차량의 ADAS 데이터를 수신하고, 상기 차량의 ECU(Electronic Control Unit) 모듈로부터 상기 차량의 주행 데이터를 수신하는 단계;
    상기 차량의 위치 데이터를 수신하는 단계;
    상기 차량의 주행 중에 특정 주행 상황이 감지되면, 상기 감지된 특정 주행 상황에 관련된 상기 ADAS 데이터, 상기 위치 데이터, 상기 주행 데이터 및 상기 주행 영상을 서비스 제공 서버에 전송하는 단계;를 포함하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 차량의 주행 중에 사고는 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황이 감지되면, 감지된 제1 주행 상황 시점 전의 상기 ADAS 데이터, 상기 위치 데이터, 상기 주행 데이터 및 상기 주행 영상을 상기 서비스 제공 서버에 전송하는 단계;를 포함하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 차량의 주행 중에 사고가 발생한 제2 주행 상황이 감지되면, 상기 감지된 제2 주행 상황 시점으로부터 소정 시간 이전 내지 이후의 상기 ADAS 데이터, 상기 위치 데이터, 상기 주행 데이터 및 상기 주행 영상을 상기 서비스 제공 서버에 전송하는 단계;를 더 포함하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 획득하는 단계는 전방 카메라에서 촬영된 전방 주행 영상과 후방 카메라에서 촬영된 후방 주행 영상을 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 전방 주행 영상과 상기 후방 주행 영상을 결합하고, 결합된 영상에서의 자차의 위치에 자차 객체를 배치시킨 탑 뷰(Top view) 영상을 생성하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 서비스 제공 서버에 전송되는 주행 영상은 상기 탑 뷰(Top view) 영상인 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 탑 뷰 영상은 복수의 프레임이 추출되어 형성된 GIF(Graphics Interchange Format) 포맷인 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 서비스 제공 서버에서 상기 차량용 단말 장치로부터 수신된 데이터를 기초로 상기 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황 예측 정보가 생성되면, 상기 생성된 사고 상황 예측 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 수신된 사고 상황 예측 정보를 기초로 안내를 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 서비스 제공 서버에서 상기 차량용 단말 장치로부터 수신된 데이터를 기초로 사고 법률 평가 정보가 생성되면, 상기 생성된 사고 법률 평가 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 수신된 사고 법률 평가 정보를 기초로 안내를 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  8. 제3항에 있어서,
    충격 레벨을 감지하는 단계;
    기 설정된 제1 충격 레벨 초과 및 기 설정된 제2 충격 레벨 미만의 충격이 감지되고, 상기 충격이 감지되기 전에 상기 ADAS 데이터를 기초로 차선 이탈 알림, 전방 추돌, 급커브 알림, 급정지 알림, 급회전 알림 및 사각지대 알림 중 적어도 하나가 감지되면, 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황으로 판단하는 단계; 및
    기 설정된 제2 충격 레벨을 초과하는 충격이 감지되는 경우, 사고 발생한 제2 주행 상황으로 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  9. 서비스 제공 서버의 주행 관련 안내 서비스 제공 방법에 있어서,
    차량용 단말 장치로부터 차량의 특정 주행 상황에 관련된 상기 차량의 ADAS 데이터, 상기 차량의 위치 데이터, 상기 차량의 주행 데이터 및 상기 차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 수신하는 단계;
    상기 수신된 데이터와 주행 영상을 분석하여 상기 차량의 특정 주행 상황에 관련된 안내 정보를 생성하는 단계; 및
    상시 생성된 안내 정보를 이용하여 상기 차량에 대한 주행 관련 안내 서비스를 제공하는 단계;를 포함하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    상기 차량의 주행 중에 사고는 발생하지 않았으나 사고 발생 가능성이 있는 제1 주행 상황 시점 전의 상기 ADAS 데이터, 상기 위치 데이터, 상기 주행 데이터 및 상기 주행 영상을 분석하여 상기 제1 주행 상황에서 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황 예측 정보를 생성하고,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 생성된 사고 상황 예측 정보를 이용하여 사고 상황 예측 안내 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    상기 차량에 사고가 발생한 제2 주행 상황 시점으로부터 소정 시간 이전 내지 이후의 상기 ADAS 데이터, 상기 위치 데이터, 상기 주행 데이터 및 상기 주행 영상을 분석하여 사고 법률 평가 정보를 생성하고,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 생성된 사고 법률 평가 정보를 이용하여 사고 법률 안내 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 수신된 주행 영상은 전방 주행 영상과 후방 주행 영상이 결합되고 결합된 영상에서의 자차의 위치에 자차 객체를 배치시킨 탑뷰(Top view) 영상인 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 사고 상황 예측 정보를 생성하는 단계는,
    상기 탑뷰 영상으로부터 자차의 주위 차량을 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 차량에 대한 자차의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 상기 제1 주행 상황에서 차량에 발생할 수 있었던 사고 상황을 예측하고, 상기 사고 상황 예측 정보를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 사고 법률 평가 정보를 생성하는 단계는,
    상기 탑뷰 영상으로부터 자차의 주위 차량을 검출하는 단계;
    상기 검출된 차량에 대한 자차의 ADAS 데이터 및 주행 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 사고 과실율을 분석하는 단계; 및
    상기 분석에 따른 사고 과실율을 포함하는 상기 사고 법률 평가 정보를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 차량의 운전자에 대해 주차 위치 별 목적지 데이터 세트를 저장하는 단계;
    상기 차량이 주차에서 주행 상태로 변경되면, 상기 차량의 위치 데이터와 상기 기 저장된 주차 위치 별 목적지 데이터 세트를 비교하여 상기 차량 운전자의 예상 목적지를 판단하는 단계; 및
    상기 판단된 예상 목적지를 이용하여 목적지 예측 안내 서비스를 제공하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 차량 운전자에 대해 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 저장하는 단계;
    상기 차량의 위치 데이터와 상기 기 저장된 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 비교하여 상기 차량 운전자의 위치에 부합하는 ADAS 데이터를 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 ADAS 데이터를 이용하여 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스를 제공하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    타 운전자에 대한 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 저장하는 단계;
    상기 차량의 위치 데이터와 상기 기 저장된 주행 위치 별 ADAS 데이터 세트를 비교하여 상기 차량 운전자의 위치에 부합하는 ADAS 데이터를 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 ADAS 데이터를 이용하여 타 운전자의 과거 운전 이력 안내 서비스를 제공하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 관련 안내 서비스 제공 방법.
  18. 차량용 단말 장치에 있어서,
    통신부;
    차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 획득하는 영상 획득부;
    차량의 운전을 보조하는 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 모듈로부터 ADAS 데이터를 수신하는 ADAS 데이터 획득부;
    상기 차량의 ECU(Electronic Control Unit)모듈로부터 상기 차량의 주행 데이터를 수신하는 ECU 데이터 획득부;
    상기 차량의 위치 데이터를 수신하는 위치 데이터 획득부; 및
    상기 차량의 주행 중에 특정 주행 상황이 감지되면, 상기 감지된 특정 주행 상황에 관련된 상기 ADAS 데이터, 상기 위치 데이터, 상기 차량의 주행 데이터 및 상기 주행 영상을 서비스 제공 서버에 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 제어부;를 포함하는 차량용 단말 장치.
  19. 서비스 제공 서버에 있어서,
    차량용 단말 장치로부터 차량의 특정 주행 상황에 관련된 상기 차량의 ADAS 데이터, 상기 차량의 위치 데이터, 상기 차량의 주행 데이터 및 상기 차량의 주행 중에 촬영된 주행 영상을 수신하는 통신부;
    상기 수신된 데이터와 주행 영상을 분석하여 상기 차량의 특정 주행 상황에 관련된 안내 정보를 생성하고, 상기 생성된 안내 정보를 이용하여 상기 차량에 대한 주행 관련 안내 서비스를 제공하는 서비스 제공부;를 포함하는 서버.
  20. 제1항 내지 제17항에 기재된 주행 관련 안내 서비스 제공 방법을 실행하기 위하여 기록 매체에 저장된 프로그램.
  21. 제1항 내지 제17항에 기재된 주행 관련 안내 서비스 제공 방법을 실행하기 위한 프로그램 코드가 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.

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