KR20210090533A - 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치, 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버 및 그 운용 방법 - Google Patents

Abstract

라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치, 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버 및 그 운용 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치는, 탑재된 차량의 주행 정보 및 상기 차량의 주변 영상을 포함하는 수집 데이터를 획득하는 센서부, 상기 수집 데이터를 통합 관리 서버로 전송하는 통신부 및 상기 통신부에 의한 상기 통합 관리 서버로의 전송 프로세스를 관리하는 라즈베리 파이 모듈을 포함하는 처리부를 포함할 수 있다.

Description

라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치, 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버 및 그 운용 방법{APPARATUS FOR COLLECTING DATA BASED ON RASPBERRY PI, INTEGRATED MANAGEMENT SERVER FOR BUILDING EMERGENCY VEHICLE DYNAMIC GUIDANCE SYSTEM USING THE SAME AND METHOD FOR OPERATING IT}

본원은 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치 및 그를 이용한 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버 및 그 운용 방법에 관한 것이다.

일반적으로 불측의 교통 사고가 발생하는 경우 해당 사고의 발생 원인을 정확히 조사, 분석하고 사고의 책임 소재를 분명히 가리기 위한 용도로 차량에 탑재되어 주행 차량의 주변부 영상 데이터를 촬영하고 동영상으로 기록하는 기기인 블랙박스는 근거리 통신을 위하여는 보편적으로 블루투스가 적용되고 장거리 통신을 위하여는 LoRa(Long Range)를 활용한 통신방식이 주로 사용되고 있다. 허나 블루투스 같은 경우 장거리 통신이 불가하며 LoRa의 경우 대용량의 데이터를 전송하는 데는 부적합하였다는 한계가 있었다.

이러한 한계를 극복하기 위해서는 블랙박스에 대한 통신에 LTE 통신 기법을 적용하는 방안이 있을 수 있으며, 블랙박스 등의 영상 수집 기기에 직접적으로 LTE 통신을 적용하기에 앞서 라즈베리 파이를 활용한 시초연구를 진행할 수 있다.

또한, 소방차나 구급차와 같은 긴급 차량 출동 시 활용 가능한 종래의 지리정보체계(Geographic Information System, GIS) 기반 경로유도시스템은 사고현장에 접근 시 인근의 이면도로의 실제상황(불법주차, 적치물)을 반영하지 못함으로써 경로유도시스템의 활용에도 불구하고 적정 시간 내에 긴급 차량이 현장에 도착하는 것은 어려움이 있는 경우가 많다.

또한, 현재 간선도로나 이면도로 상에 수많은 CCTV가 설치되어 긴급 출동 시 적극 활용이 시도되고 있으나. 해상도의 차이 및 설치 밀도의 낮음으로 인해 발생하는 문제가 여전히 존재하고 있다.

본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제10-2020-0005911호에 개시되어 있다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 라즈베리 파이를 활용하여 차량의 주변 영상 및 각종 센싱 데이터를 LTE 통신에 기초하여 도로 교통 상황을 종합적으로 파악하는 통합 관리 서버로 전송할 수 있는 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치를 제공하려는 것을 목적으로 한다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 다수 차량의 데이터 수집 장치로부터 수신된 수집 데이터를 저장하며, 사고 발생시 저장된 수집 데이터들을 기초로 하여 출동중인 긴급 차량에 재난 구역 주변 영상, 재난 구역 주변 도로의 접근 상황 등을 제공하여 긴급 차량의 원활한 출동은 지원할 수 있는 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버 및 그 운용 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.

다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치는, 탑재된 차량의 주행 정보 및 상기 차량의 주변 영상을 포함하는 수집 데이터를 획득하는 센서부, 상기 수집 데이터를 통합 관리 서버로 전송하는 통신부 및 상기 통신부에 의한 상기 통합 관리 서버로의 전송 프로세스를 관리하는 라즈베리 파이 모듈을 포함하는 처리부를 포함할 수 있다.

또한, 상기 처리부는, 기설정된 주기마다 상기 수집 데이터를 상기 통합 관리 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.

또한, 상기 처리부는, 상기 통합 관리 서버로부터 긴급 정보 제공 요청이 수신되면, 상기 긴급 정보 제공 요청과 연계된 긴급 차량으로 상기 수집 데이터를 전송하도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.

또한, 상기 주행 정보는, 상기 차량의 위치 정보, 방향 정보 및 속도 정보를 포함할 수 있다.

또한, 상기 센서부는, 상기 위치 정보를 획득하기 위한 GPS 모듈, 상기 방향 정보와 연계된 관측값을 획득하는 관성 센서 및 상기 주변 영상을 촬영하는 카메라 모듈을 포함할 수 있다.

또한, 상기 관성 센서는, 상기 차량의 회전과 연계된 제1관측값을 감지하는 자이로 센서, 상기 차량의 정지 또는 이동 여부와 연계된 제2관측값을 감지하는 가속도 센서 및 상기 차량이 향하는 방향과 연계된 제3관측값을 감지하는 지자기 센서를 포함할 수 있다.

또한, 상기 통신부는 상기 수집 데이터를 LTE 방식으로 전송하고, 상기 기설정된 주기는 소정의 분 단위로 결정될 수 있다.

한편, 본원의 일 실시예에 따른 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버는, 차량에 탑재된 데이터 수집 장치로부터 기설정된 주기마다 수신되는 상기 차량의 주행 정보 및 상기 차량의 주변 영상을 포함하는 수집 데이터를 저장하는 저장부 및 재난 발생 구역을 향하는 긴급 차량에 경로 정보를 제공하는 방재 서버로부터 도로 정보 제공 요청이 수신되면, 기저장된 상기 수집 데이터 중 상기 재난 발생 구역과 연계된 대상 도로와 연관된 선택 차량으로부터 수신된 수집 데이터로부터 파악되는 상기 대상 도로의 차량 통행 정보 및 장애물 정보를 기초로 상기 대상 도로의 통행 적합도를 산출하는 연산부를 포함할 수 있다.

또한, 상기 연산부는, 상기 산출된 통행 적합도에 기초하여 상기 재난 발생 구역으로의 기설정된 경로를 수정한 경로 정보를 생성할 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따른 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버는, 상기 통행 적합도 및 상기 수정한 경로 정보를 상기 방재 서버로 전송하는 통신부를 포함할 수 있다.

또한, 상기 통신부는, 상기 도로 정보 제공 요청에 따라 상기 선택 차량에 구비된 상기 데이터 수집 장치에 긴급 정보 제공 요청을 전송할 수 있다.

또한, 상기 데이터 수집 장치는 상기 선택 차량의 주변 영상을 상기 긴급 차량으로 제공할 수 있다.

또한, 상기 연산부는, 상기 주변 영상을 입력으로 하여 상기 주변 영상에 포함된 객체를 검출하는 인공지능 기반 객체 탐지 모델을 포함할 수 있다.

또한, 상기 연산부는, 상기 객체 탐지 모델을 기초로 상기 선택 차량으로부터 수집된 주변 영상으로부터 상기 차량 통행 정보 및 상기 장애물 정보를 획득할 수 있다.

또한, 상기 연산부는, 상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량의 주차 방향을 연산할 수 있다.

또한, 상기 저장부는, 상기 연산된 주차 방향을 상기 수집 데이터와 함께 저장할 수 있다.

또한, 상기 연산부는, 상기 주차 방향에 기초하여 상기 선택 차량을 결정할 수 있다.

한편, 본원의 일 실시예에 따른 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버의 운용 방법은, 차량에 탑재된 데이터 수집 장치로부터 기설정된 주기마다 수신되는 상기 차량의 주행 정보 및 상기 차량의 주변 영상을 포함하는 수집 데이터를 저장하는 단계, 재난 발생 구역을 향하는 긴급 차량에 경로 정보를 제공하는 방재 서버로부터 도로 정보 제공 요청을 수신하는 단계, 상기 수집 데이터에 기초하여 상기 재난 발생 구역과 연계된 대상 도로와 연관된 선택 차량을 결정하는 단계 및 상기 선택 차량으로부터 수신된 수집 데이터로부터 파악되는 상기 대상 도로의 차량 통행 정보 및 장애물 정보를 기초로 산출되는 상기 대상 도로의 통행 적합도, 상기 통행 적합도에 기초하여 상기 재난 발생 구역으로의 기설정된 경로를 수정한 경로 정보 및 상기 선택 차량의 주변 영상 중 적어도 하나를 상기 방재 서버로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 수집 데이터를 저장하는 단계는, 상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량의 주차 방향을 연산하는 단계 및 상기 연산된 주차 방향을 상기 수집 데이터와 함께 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 선택 차량을 결정하는 단계는, 상기 주차 방향에 기초하여 상기 선택 차량을 결정할 수 있다.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 라즈베리 파이를 활용하여 차량의 주변 영상 및 각종 센싱 데이터를 LTE 통신에 기초하여 도로 교통 상황을 종합적으로 파악하는 통합 관리 서버로 전송할 수 있는 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치를 제공할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 다수 차량의 데이터 수집 장치로부터 수신된 수집 데이터를 저장하며, 사고 발생시 저장된 수집 데이터들을 기초로 하여 출동중인 긴급 차량에 재난 구역 주변 영상, 재난 구역 주변 도로의 접근 상황 등을 제공하여 긴급 차량의 원활한 출동은 지원할 수 있는 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버 및 그 운용 방법을 제공할 수 있다.

다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 긴급 차량 동적 가이던스 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치의 개략적인 구성도이다.
도 3은 차량의 방향 정보와 연계된 관측값을 획득하는 관성 센서를 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버의 개략적인 구성도이다.
도 5a 및 도 5b는 차량의 주차 방향에 기초하여 재난 발생 구역과 연계된 대상 도로와 연관된 선택 차량을 결정하는 것을 설명하기 위한 개념도이다.
도 6a는 주변 영상으로부터 차량 통행 정보 및 장애물 정보를 획득하기 위한 인공지능 기반 객체 탐지 모델에 대한 개념도이다.
도 6b는 인공지능 기반 객체 탐지 모델을 통해 주변 영상으로부터 도출된 객체 검출 결과를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 6c는 통합 관리 서버가 주변 영상으로부터 도출된 차량 통행 정보 및 장애물 정보에 기초하여 대상 도로의 통행 적합도를 산출하는 것을 설명하기 위한 개념도이다.
도 7은 본원의 일 실시예에 따른 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버의 운용 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 8 내지 도 10은 본원의 다른 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치의 구현예를 나타낸 도면이다.
도 11은 본원의 다른 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치가 수집 데이터를 LTE 방식으로 전송하는 것을 설명하기 위한 개념도이다.
도 12는 본원의 다른 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치로부터 통합 관리 서버로 전송되는 수집 데이터를 나타낸 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본원은 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치, 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버 및 그 운용 방법에 관한 것이다.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 긴급 차량 동적 가이던스 시스템의 개략적인 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 긴급 차량 동적 가이던스 시스템(10)은 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치(100)(이하, '데이터 수집 장치(100)'라 한다.), 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버(200)(이하, '통합 관리 서버(200)'라 한다.), 방재 서버(300) 및 긴급 차량(400)을 포함할 수 있다.

데이터 수집 장치(100), 통합 관리 서버(200), 방재 서버(300) 및 긴급 차량(400) 상호간은 네트워크(20)를 통해 통신할 수 있다. 네트워크(20)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(20)의 일 예에는, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

본원의 실시예에 관한 설명에서 방재 서버(300)는, 화재, 구조, 구급 등의 재난 발생시 긴급 차량에 재난 발생 구역에 대한 출동 지령을 하달하고, 재난 발생 구역에 대한 정보(위치 정보, 경로 정보 등)를 제공하는 주체를 의미하는 것일 수 있다. 예를 들어, 방재 서버(300)는 소방 출동 시스템 서버, 119 운용 서버 등일 수 있다.

또한, 본원의 실시예에 관한 설명에서 '긴급 차량(400)'이라는 용어로 설명되는 주체는 재난 발생 구역으로 출동하는 출동 차량(2)에 탑재되는 출동용 정보 단말을 의미하는 것일 수 있다.

이러한 출동용 정보 단말은 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치일 수 있다.

데이터 수집 장치(100)는 복수의 차량(1) 각각에 개별적으로 구비되어 차량(1)의 주행 정보 및 차량(1)의 주변 영상을 포함하는 수집 데이터를 획득하여 통합 관리 서버(200)로 전송할 수 있다. 또한, 본원의 데이터 수집 장치(100)는 하기에서 상세히 서술하는 바와 같이 필요에 따라 획득된 수집 데이터를 방재 서버(300) 및/또는 긴급 차량(400)으로 전송하도록 동작할 수 있다.

이하에서는 먼저, 도 2 및 도 3을 참조하여 데이터 수집 장치(100)의 기능 및 동작에 대해 상세히 설명하도록 한다.

도 2는 본원의 일 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치의 개략적인 구성도이다.

도 2를 참조하면, 데이터 수집 장치(100)는, 센서부(110), 통신부(120) 및 처리부(130)를 포함할 수 있다. 또한, 도 2를 참조하면, 센서부(110)는 GPS 모듈(111), 관성 센서(112) 및 카메라 모듈(113)을 포함할 수 있다.

센서부(110)는 데이터 수집 장치(100)가 탑재된 차량(1)의 주행 정보 및 차량(1)의 주변 영상을 포함하는 수집 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 차량(1)의 주행 정보는 차량(1)의 위치 정보, 방향 정보 및 속도 정보를 포함할 수 있다.

구체적으로, GPS 모듈(111)은 위치 정보를 획득할 수 있다. 또한, 관성 센서(112)는 방향 정보와 연계된 관측값을 획득할 수 있다. 또한, 카메라 모듈(113)은 차량(1)의 주변 영상을 촬영할 수 있다.

통신부(120)는 센서부(110)에 의해 획득된 수집 데이터를 통합 관리 서버(200)로 전송할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 통신부(120)는 수집 데이터를 LTE 방식으로 통합 관리 서버(200)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 통상적인 블랙 박스가 장거리 통신의 경우 대용량의 데이터(예를 들면, 영상 데이터)를 전송하기에 부적합한 LoRa 통신 기반인 것과 달리, 통신부(120)는 LTE 방식을 활용함으로써 대용량 및 고화질의 영상까지 장거리로 전송할 수 있는 이점이 있다.

처리부(130)는 통신부(120)에 의한 통합 관리 서버(200)로의 수집 데이터 전송 프로세스를 관리할 수 있다. 구체적으로, 처리부(130)는 기설정된 주기마다 수집 데이터를 통합 관리 서버(200)로 전송하도록 통신부(120)를 제어할 수 있다. 이와 관련하여, 본원의 일 실시예에 따르면, 통합 관리 서버(200)로 수집 데이터가 전송되는 기설정된 주기는 데이터 수집 장치(100)의 전력 소모를 고려하여 소정의 분(min) 단위로 결정되는 것일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 처리부(130)는 센서부(110)에 의해 획득된 주행 정보에 기초하여 해당 차량(1)이 주행을 종료하고 주차된 것으로 판단되면, 재차 주행이 개시될 때까지 통합 관리 서버(200)로 주변 영상만이 전송되도록 통신부(120)를 제어할 수 있다. 다른 예로, 처리부(130)는 주행 정보에 기초하여 해당 차량(1)이 주차된 것으로 판단되면, 수집 데이터 중 주행 정보를 통합 관리 서버(200)로 전송하는 주기는 상술한 기설정된 주기보다 길어지도록 제어할 수 있다. 예를 들면, 처리부(130)는 센서부(110)에 의해 획득된 주행 정보가 소정의 임계 시간 이상 변동이 없는 경우, 해당 차량(1)이 주차된 것으로 판단할 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 처리부(130)는 통합 관리 서버(200)로부터 긴급 정보 제공 요청이 수신되면, 수신된 긴급 정보 제공 요청과 연계된 긴급 차량으로 수집 데이터를 전송하도록 통신부(120)를 제어할 수 있다.

도 3은 차량의 방향 정보와 연계된 관측값을 획득하는 관성 센서를 설명하기 위한 개념도이다.

도 3을 참조하면, 관성 센서(112)는 차량(1)의 회전과 연계된 제1관측값을 감지하는 자이로 센서(1121), 차량(1)의 정지 또는 이동 여부와 연계된 제2관측값을 감지하는 가속도 센서(1122) 및 차량(1)이 향하는 방향과 연계된 제3관측값을 감지하는 지자기 센서(1123)를 포함할 수 있다. 달리 말해, 본원의 일 실시예에 따르면, 관성 센서(112)는 9축 센서일 수 있다. 특히, 제1관측값은 차량(1)이 어떠한 자세로 주행 중인지에 대한 정보와 연계되고, 제2관측값은 차량(1)이 이동 중인지 여부(달리 말해, 주정차 여부)에 대한 정보와 연계되고, 제3관측값은 차량(1)이 어느 방향을 바라보고 있는지에 대한 정보와 연계된 것일 수 있다.

이하에서는, 도 4 내지 도 6c를 참조하여, 통합 관리 서버(200)가 데이터 수집 장치(100)로부터 수신된 수집 데이터를 저장 및 관리하고, 방재 서버(300) 또는 긴급 차량(400)의 요청에 따라 필요한 정보를 가공 및 전달하는 과정에 대해 상세히 설명하도록 한다.

도 4는 본원의 일 실시예에 따른 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버의 개략적인 구성도이다.

도 4를 참조하면, 통합 관리 서버(200)는, 저장부(210), 연산부(220) 및 통신부(230)를 포함할 수 있다.

저장부(210)는, 차량(1)에 탑재된 데이터 수집 장치(100)로부터 기설정된 주기마다 수신되는 차량(1)의 주행 정보 및 차량(1)의 주변 영상을 포함하는 수집 데이터를 저장할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 저장부(210)는 차량(1) 별 수집 데이터를 차량(1) 각각에 대하여 블록 체인화 하여 블록 체인 네트워크 상에 저장함으로써 개인정보를 보호하고, 수집 데이터의 악용을 방지할 수 있다.

연산부(220)는, 재난 발생 구역을 향하는 긴급 차량(400)에 경로 정보를 제공하는 방재 서버(300) 또는 긴급 차량(400)으로부터 도로 정보 제공 요청이 수신되면, 저장부(210)에 기저장된 수집 데이터 중 재난 발생 구역과 연계된 대상 도로와 연관된 선택 차량을 결정할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 연산부(220)는 후술하는 차량(1)의 주차 방향에 기초하여 선택 차량을 결정하는 것일 수 있다. 여기서, 재난 발생 구역과 연계된 대상 도로는 실시예에 따라 복수의 도로를 포함할 수 있다.

도 5a 및 도 5b는 차량의 주차 방향에 기초하여 재난 발생 구역과 연계된 대상 도로와 연관된 선택 차량을 결정하는 것을 설명하기 위한 개념도이다.

특히, 도 5a를 참조하면, 연산부(220)는 재난 발생 구역(F)에 인접한 복수의 도로(도 5a를 참조하면, R0, R1, R2, R3)에 주차된 복수의 차량(도 5a를 참조하면, c1 내지 c8) 중 각각의 차량에 대하여 저장된 주차 방향이 재난 발생 구역(F)과 연계된 대상 도로(R0)에 대한 통행 적합도를 산출하기 위해 유의미한 주변 영상을 제공할 수 있는 주차 방향인 차량을 선택하도록 동작할 수 있다. 달리 말해, 연산부(220)는 차량 각각에 대하여 저장된 주차 방향을 기초로 대상 도로(R0)와 무관한 방향으로 주차된 차량의 경우 재난 발생 구역(F)과 직선 거리를 기준으로는 근접한 차량이더라도 해당 차량으로부터 수집된 주변 영상은 고려하지 않도록 해당 차량은 선택 차량으로 결정하지 않을 수 있다.

구체적으로, 도 5b를 참조하면, 연산부(220는, 복수의 차량(c1 내지 c8) 중 c2, c3, c6 및 c7에 해당하는 차량은 선택 차량으로 결정하여 대상 도로(R0)에 대한 통행 적합도 판단에 결정된 선택 차량으로부터 확보된 주변 영상을 활용하도록 하되, c1, c4, c5 및 c8에 해당하는 차량으로 선택 차량으로 결정하지 않아 통행 적합도 판단에 고려되지 않도록 할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 연산부(220)는, 미리 확보된 대상 도로 주변의 지형 정보 및 차량 각각의 주차 방향에 기초하여, 차량의 주차 방향이 대상 도로 주변의 지형 정보를 고려할 때, 해당 차량에 구비된 데이터 수집 장치(100)의 카메라 모듈(113)에 의해 촬영된 주변 영상이 건물, 담벼락 등의 구조물에 의해 소정 이상 가려질 것으로 판단되면, 해당 차량은 선택 차량으로 결정하지 않을 수 있다. 예를 들어, 도5a의 c4 및 c5 차량은 주차 방향만을 고려하면 재난 발생 구역(F) 또는 재난 발생 구역(F)과 연계된 대상 도로(R0)를 향하는 주변 영상을 획득할 수 있을 것으로 판단되지만, 미리 확보된 지형 정보에 기초하여 차량 주변에 담벼락 구조물(도 5a 및 도 5b을 참조하면, 사선으로 표시된 직사각형)에 의해 주변 영상이 가려질 것으로 판단되면, 선택 차량으로 결정되지 않도록 할 수 있다. 예를 들면, 상술한 지형 정보는 지리(지형 공간) 정보 시스템(Geographic Information System, GIS)으로부터 획득되는 것일 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 연산부(220)는 데이터 수집 장치(100)로부터 수신된 주변 영상의 세부 정보(예를 들면, 색상 정보, 밝기 정보 등)에 기초하여 확보된 주변 영상이 소정의 구조물에 의해 가려지는 등의 이유로 주변 도로에 대한 정보를 미포함하는 것으로 수집 단계에서부터 분석된 경우에는, 해당 주변 영상을 제공한 차량은 선택 차량으로 선택되지 않도록 미리 결정해둘 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 데이터 수집 장치(100)의 카메라 모듈(113)은 차량의 전방 영역을 촬영하는 제1카메라 모듈 및 차량의 후방 영역을 촬영하는 제2카메라 모듈을 포함할 수 있다. 이 때, 수집 데이터에 포함된 주변 영상 중 차량의 전방 영역에 대하여 제1카메라 모듈에 의해 획득된 영상은 전방 영상이고, 차량의 후방 영역에 대하여 제2카메라 모듈에 의해 획득된 영상은 후방 영상일 수 있다.

이와 관련하여, 본원의 일 실시예에 따르면, 연산부(220)는 선택 차량이 결정되면, 선택 차량의 주차 방향 및 대상 도로의 위치, 재난 발생 구역의 위치 등에 기초하여 선택 차량으로부터 획득된 주변 영상 중 전방 영상 또는 후방 영상을 선택하여 통행 적합도 산출에 활용하도록 할 수 있다. 달리 말해, 연산부(220)는, 대상 도로에 대한 통행 적합도의 산출에 앞서 선택 차량의 주차 정보에 기초하여 선택 차량으로부터 획득된 주변 영상 중 통행 적합도의 산출에 활용될(달리 말해, 후술하는 객체 탐지 모델에 입력될) 영상을 전방 영상 및 후방 영상 중 적어도 하나로 선택할 수 있다.

또한, 연산부(220)는, 결정된 선택 차량으로부터 수신된 수집 데이터로부터 파악되는 대상 도로의 차량 통행 정보 및 장애물 정보를 기초로 대상 도로의 통행 적합도를 산출할 수 있다.

도 6a는 주변 영상으로부터 차량 통행 정보 및 장애물 정보를 획득하기 위한 인공지능 기반 객체 탐지 모델에 대한 개념도이다.

도 6a을 참조하면, 연산부(220)는, 주변 영상을 입력으로 하여 주변 영상에 포함된 객체를 검출하는 객체 탐지 모델을 포함(구비)할 수 있다. 또한, 연산부(220)는 결정된 선택 차량으로부터 수신되어 기저장된 주변 영상(달리 말해, 선택 차량의 주변 영상)으로부터 차량 통행 정보 및 장애물 정보를 획득할 수 있다.

특히, 도 6a를 참조하면, 상술한 객체 탐지 모델은 딥러닝 기반의 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 일종인 YOLO 알고리즘일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다. 구체적으로, YOLO 알고리즘은 입력 이미지를 그리드(예를 들면, S*S의 그리드)로 분할하고, 분할된 각각의 그리드 내에서 경계 상자(Bounding Box)를 사용하여 각각의 경계 상자에 대한 클래스 확률 및 오프셋 값을 출력하도록 동작할 수 있다. 이 때, 미리 설정된 임계값 보다 높은 클래스 확률을 갖는 경계 박스가 선택되면, 입력 이미지 내에서 객체를 위치시킬 수 있다.

도 6b는 인공지능 기반 객체 탐지 모델을 통해 주변 영상으로부터 도출된 객체 검출 결과를 예시적으로 나타낸 도면이다.

도 6b를 참조하면, 연산부(220)에 탑재되는 객체 탐지 모듈은 미리 설정된 클래스(객체 유형)로 차량 또는 도로, 차선, 담벼락, 건물 등의 지형 지물 등을 탐지하도록 동작할 수 있다.

도 6c는 통합 관리 서버가 주변 영상으로부터 도출된 차량 통행 정보 및 장애물 정보에 기초하여 대상 도로의 통행 적합도를 산출하는 것을 설명하기 위한 개념도이다.

도 6c를 참조하면, 연산부(220)는 주변 영상에 상술한 객체 탐지 모델을 적용하여 주변 영상으로부터 차량, 도로, 담벼락, 건물 등의 객체를 탐지하고, 객체 탐지 결과에 기초하여 대상 도로에 배치된 차량 통행 정보(예를 들면, 해당 대상 도로를 통과하는 차량, 대상 도로에 주차된 차량 등에 대한 정보) 및 대상 도로 주변 영역에 배치되어 긴급 차량의 통행에 방해가 될 수 있는 구조물(예를 들면, 적치물, 담벼락 등의 지형 지물)에 대한 장애물 정보를 도출할 수 있다. 또한, 연산부(220)는 도출된 차량 통행 정보 및 장애물 정보와 대상 도로의 도로 폭 정보 및 긴급 차량의 규격(폭, 높이 등) 정보에 기초하여 대상 도로에 대한 통행 적합도를 산출할 수 있다. 여기서, 대상 도로의 도로 폭 정보(예를 들면, 도 5a의 L)은 선택 차량의 주변 영상으로부터 연산되는 것일 수 있다. 다른 예로, 대상 도로의 도로 폭 정보는 별도의 도로 정보 데이터베이스(예를 들면, 한국국토정보공사 DB)로부터 확보된 것일 수 있다.

또한, 연산부(220)는, 산출된 통행 적합도에 기초하여 재난 발생 구역으로의 기설정된 경로를 수정한 경로 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 연산부(220)는 산출된 통행 적합도가 미리 설정된 임계값 미만이면(달리 말해, 대상 도로에 배치된 차량, 구조물 등에 의해 대상 도로에 대한 긴급 차량의 진입이 소정 수준 이상 어려울 것으로 판단되는 경우), 대상 도로를 진입하지 않도록 하는 수정 경로 정보를 생성할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 대상 도로 진입 여부를 결정하기 위한 상기의 임계값은 재난 발생 구역에 발생한 사고 규모, 긴급도 등에 따라 조정되는 것일 수 있다.

또한, 연산부(220)는, 저장부(210)에 기저장된 수집 데이터 중 차량(1)의 주행 정보에 기초하여 차량(1)의 주차 방향을 연산할 수 있다. 이와 관련하여, 저장부(210)는 연산부(220)에 의해 연산된 차량(1)의 주차 방향을 해당 차량(1)에 대하여 수집된 수집 데이터와 함께 저장할 수 있다.

또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 연산부(220)는 차량(1)의 주행 정보 중 차량(1)이 주차된 것으로 판단되는 시점으로부터 가장 최근에 수집된 주행 정보에 기초하여 차량(1)의 주차 방향을 연산하는 것일 수 있다. 구체적으로, 본원의 일 실시예에 따르면, 연산부(220)는 자이로 센서(1121)에 의해 획득된 제1관측값, 가속도 센서(1122)에 의해 획득된 제2관측값 및 지자기 센서(123)에 의해 획득된 제3관측값에 기초하여 차량(1)의 주차 방향을 연산하는 것일 수 있다. 예를 들어, 연산부(220)는 가속도 센서(1122)에 의해 획득된 제2관측값이 데이터 수집 장치(100)가 차량(1) 내에 설치된 위치를 고려한 역방향에 대한 관측값인 경우에는 차량(1)이 운행 중인 것으로 판단하되, 제2관측값에 기초하여 차량(1)이 운행을 종료한 것으로 판단하면, 가속도 값을 통하여 차량 방향을 추론하고, 지자기 센서(1123)에 의해 획득된 제3관측값이 차량 방향에 대한 추론 정확도를 향상시킬 수 있다.

통신부(230)는, 통행 적합도 및 수정한 경로 정보를 방재 서버(300) 및/또는 긴급 차량(400)으로 전송할 수 있다.

또한, 통신부(230)는 방재 서버(300) 또는 긴급 차량(400)으로부터 수신된 도로 정보 제공 요청에 따라 연산부(220)에 의해 결정된 선택 차량에 구비된 데이터 수집 장치(100)에 긴급 정보 제공 요청을 전송할 수 있다. 이 때, 선택 차량에 구비된 데이터 수집 장치(100)는 수신된 긴급 정보 제공 요청에 기초하여 선택 차량의 주변 영상을 긴급 차량(400)으로 직접 제공하도록 동작할 수 있다.

이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.

도 7은 본원의 일 실시예에 따른 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버의 운용 방법에 대한 동작 흐름도이다.

도 7에 도시된 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버의 운용 방법은 앞서 설명된 통합 관리 서버(200)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 통합 관리 서버(200)에 대하여 설명된 내용은 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버의 운용 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.

도 7을 참조하면, 단계 S11에서 통합 관리 서버(200)는 차량에 탑재된 데이터 수집 장치(100)로부터 기설정된 주기마다 차량(1)의 주행 정보 및 차량(1)의 주변 영상을 포함하는 수집 데이터를 수신할 수 있다.

다음으로, 단계 S12에서 통합 관리 서버(200)는, 수신된 수집 데이터를 저장할 수 있다.

또한, 단계 S12에서 통합 관리 서버(200)는 수집 데이터 중 주행 정보에 기초하여 차량(1)의 주차 방향을 연산할 수 있다. 또한, 단계 S12에서 통합 관리 서버(200)는 연산된 주차 방향을 수집 데이터와 함께 저장할 수 있다.

다음으로, 단계 S13에서 방재 서버(300)는 특정 지역(재난 발생 구역)에서 사고가 발생하면, 재난 발생 구역에 대한 이동 하달(명령) 및 재난 발생 구역을 향하는 경로 정보를 긴급 차량(400)에 전송할 수 있다.

다음으로, 단계 S14에서 통합 관리 서버(200)는 재난 발생 구역을 향하는 긴급 차량에 경로 정보를 제공하는 방재 서버(300)로부터 도로 정보 제공 요청을 수신할 수 있다.

다음으로, 단계 S15에서 통합 관리 서버(200)는 기저장된 수집 데이터에 기초하여 재난 발생 구역과 연계된 대상 도로와 연관된 선택 차량을 결정할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 단계 S15에서 통합 관리 서버(200)는 수집 데이터와 함께 저장된 차량(1)의 주차 방향에 기초하여 선택 차량을 결정할 수 있다.

다음으로, 단계 S16에서 통합 관리 서버(200)는 결정된 선택 차량에 긴급 정보 제공 요청을 전송할 수 있다.

다음으로, 단계 S17에서 통합 관리 서버(200)는 결정된 선택 차량으로부터 수신된 수집 데이터로부터 파악되는 대상 도로의 차량 통행 정보 및 장애물 정보를 기초로 산출되는 대상 도로의 통행 적합도를 산출하여 방재 서버(300)로 전송할 수 있다.

또한, 단계 S17에서 통합 관리 서버(200)는 산출된 통행 적합도에 기초하여 재난 발생 구역으로의 기설정된 경로(예를 들면, 단계 S13에서 긴급 차량(400)에 전송된 경로 정보)를 수정한 경로 정보를 방재 서버(300)로 전송할 수 있다.

또한, 단계 S17에서 통합 관리 서버(200)는 선택 차량의 데이터 수집 장치(100)로부터 획득된 선택 차량의 주변을 방재 서버(300)로 전송할 수 있다.

종합하면, 단계 S17에서 통합 관리 서버(200)는 선택 차량으로부터 수신된 수집 데이터로부터 파악되는 대상 도로의 차량 통행 정보 및 장애물 정보를 기초로 산출되는 대상 도로의 통행 적합도, 산출된 통행 적합도에 기초하여 재난 발생 구역으로의 기설정된 경로를 수정한 경로 정보 및 선택 차량의 주변 영상 중 적어도 하나를 방재 서버(300)로 전송할 수 있다.

다음으로, 단계 S18에서 방재 서버(300)는 단계 S17에서 통합 관리 서버(200)로부터 수신된 대상 토로의 통행 적합도, 수정 경로 정보 및 선택 차량의 주변 영상 중 적어도 하나를 긴급 차량(400)으로 전송할 수 있다.

다음으로, 단계 S19에서 데이터 수집 장치(100)는 통합 관리 서버(200)로부터 전송된 긴급 정보 제공 요청에 기초하여 선택 차량의 주변 영상을 긴급 차량(400)으로 직접 제공할 수 있다. 여기서, 긴급 차량(400)으로 주변 영상을 직접 전송하는 데이터 수집 장치(100)는 앞서 결정된 선택 차량에 구비된 데이터 수집 장치(100)를 의미하는 것일 수 있다.

상술한 설명에서, 단계 S11 내지 S19는 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.

지금까지 상술한 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치, 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버 및 그 운용 방법에 대한 설명은, 본원의 구현예에 따라서, 하기에서 서술하는 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치에 대한 설명을 통해서 이해될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 상술한 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치, 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버 및 그 운용 방법에 대하여 설명된 내용은 하기의 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치에도 동일하게 적용될 수 있다.

본원은 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치에 관한 것이다. 특히, 본원은 차량에 마련되는 블랙 박스로부터 차량 주변 영상 및 차량 정보를 수신하여 교통 상황을 파악하거나 긴급 차량 출동 시 주행에 방해가 되는 불법 주차 차량, 도로 내 구조물, 적치물 등을 고려한 경로 가이드 정보를 긴급 차량에 제공하는 동적 도로 상황 정보 전송 방법 및 시스템에 활용될 수 있다.

도 8 내지 도 10은 본원의 다른 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치의 구현예를 나타낸 도면이다.

특히, 도 8은 본원의 다른 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치의 개략적인 구성도이고, 도 9 및 도 10는 라즈베리 파이 모듈에 연결되어 있는 센서부로부터 센서 데이터 값을 획득하고, 라즈베리 파이 모듈에서 수신된 센서 데이터를 처리하는 과정에서의 데이터 형식을 나타낸 개념도이다.

도 8을 참조하면, 본원의 다른 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치(이하, '영상 수집 및 데이터 전송 장치'라 한다.)는, 센서부(도 8을 참조하면 센서), 통신부(도 8을 참조하면, LTE 모듈) 및 처리부(도 8을 참조하면, 처리장치)를 포함할 수 있다.

본원의 실시예예 관한 설명에서 영상 수집 및 데이터 전송 장치는 소정의 차량에 탑재되는 것일 수 있다. 또한, 영상 수집 및 데이터 전송 장치의 차량 내 탑재 위치는 특정 위치로 한정되지 않으며, 실시예에 따라 센서부, 통신부 및 처리부를 포함하는 하위 요소들은 단일한 장치 또는 기기 내부에 함께 탑재되는 것이거나 다른 예로 하위 요소 각각이 개별적으로 차량 내 탑재되어 하위 요소 각각의 차량 내 위치가 서로 상이하도록 본원의 영상 수집 및 데이터 전송 장치가 설치될 수 있다.

또한, 영상 수집 및 데이터 전송 장치는 도로 교통 상황을 파악하기 위한 통합 관리 서버로 네트워크를 통해 센서 데이터를 전송하도록 동작할 수 있다. 달리 말해, 영상 수집 및 데이터 전송 장치 및 통합 관리 서버 상호간은 네트워크를 통해 통신할 수 있다.

또한, 통합 관리 서버는 복수의 차량 각각에 탑재되는 복수의 영상 수집 및 데이터 전송 장치와 네트워크를 통해 연계되어 센서 데이터 또는 소정의 제어 데이터 등을 주고 받는 것일 수 있다.

본원의 다른 실시예에 따르면 센서부는 영상 수집 및 데이터 전송 장치가 탑재된 차량의 위치 정보, 방향 정보 및 주변 영상 정보를 포함하는 센서 데이터를 획득할 수 있다. 달리 말해, 본원에서의 센서 데이터는 위치 정보, 방향 정보 및 주변 영상 정보를 포함할 수 있다.

본원의 다른 실시예에 따르면, 센서부는 해당 차량의 위치 정보를 획득하는 GPS 센서, 해당 차량의 방향 정보(자세 정보)를 획득하는 MPU 모듈 및 해당 차량의 주변 영상 정보를 촬영하는 카메라 모듈(블랙박스 모듈)을 포함할 수 있다.

본원의 다른 실시예에 따르면, GPS 센서는 정확도가 1.8m이고, 66개의 탐색 채널 및 22개의 추적 채널을 보유한 것일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.

구체적으로, 본원의 다른 실시예에 따르면 MPU 모듈은 자이로 센서, 가속도 센서 중 적어도 하나 이상과 연계된 것일 수 있으며, 예시적으로 MPU 모듈은 3축 자이로 센서, 3축 가속도 센서 및 3축 마그네틱 센서를 포함하여 총 9축을 기초로 차량의 방향 정보(자세 정보)를 획득(센싱)하도록 동작할 수 있으나 이에만 한정되는 것은 아니다.

또한, 본원의 다른 실시예에 따르면, MPU 모듈은 동작 전압이 3.3V 내지 5V 범위이고, 후술하는 처리부와의 통신 방식으로서 I2C, SPI 등을 활용할 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.

또한, 실시예에 따라 카메라 모듈(블랙박스 모듈)은 Pi Camera 형태로 구비될 수 있다. 또한, 카메라 모듈과 연계하여 센서부는 촬영된 주변 영상을 저장하기 위한 Micro SD 등의 스토리지 모듈을 포함할 수 있다.

본원의 다른 실시예예 따르면, 카메라 모듈(Pi Camera)의 해상도는 1080p 이상이고, 화질은 800만 화소 이상이고, 시야각은 -20 도 내지 60도 범위를 가질 수 있으나 이에만 한정되는 것은 아니고, 차량 내 카메라 모듈(Pi Camera)가 탑재되는 위치에 기초하여 세부 사양이 결정되는 것일 수 있다.

통신부는 소정의 도로 교통 상황을 파악하기 위한 통합 관리 서버로 센서부에 의해 획득된 센서 데이터를 LTE(Long Term Evolution) 방식으로 전송할 수 있다. 본원의 구현예에 따라 통신부는 통신 방식을 기준으로 하여 LTE 모듈로 달리 지칭될 수 있다.

본원의 다른 실시예에 따르면 통신부의 LTE 모듈은 통신 속도가 150mbps 이상이고, LTE통신대역이 Band1(2100MHz)/ Band3(1800 MHz)/ Band5(850MHz)/ Band7(2600 MHz)/ Band28(700 MHz)이고, 3G통신대역이 UMTS B1/ B5 UMTS (2100/850) MHz에 해당하는 사양으로 결정될 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.

도 11은 본원의 다른 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치가 수집 데이터를 LTE 방식으로 전송하는 것을 설명하기 위한 개념도이다.

또한, 도 11을 참조하면 통신부의 구동을 위하여 통신사 서버에서의 인증 과정이 필요하며 이는 통신사에 가입 시 등록되는 IMSI 및 MAC을 활용하여 수행될 수 있고, 통신사 서버로부터 확인이 완료된 경우, 통신부는 대응되는 WAN IP를 부여받게 된다.

처리부는 라즈베리 파이 모듈을 포함할 수 있으며, 라즈베리 파이 모듈은 카메라 모듈에 의해 획득된 주변 영상 정보에 대한 영상 처리를 수행할 수 있다. 라즈베리 파이(Raspberry pi) 모듈과 관련하여 본원의 발명자는 상용 블랙박스에 대하여 직접적인 데이터 처리를 수행하기 어려운 문제점에 착안하여 블랙박스 용 라즈베리 파이 모듈을 통해 처리부의 하드웨어 설계를 구현함으로써 센서 데이터가 용이하게 통신 가능한지 여부를 분석하였다.

또한, 라즈베리 파이 모듈은 센서부에 의해 획득된 센서 데이터에 대한 통합 관리 서버에의 전송 프로세스를 관리하는 라즈베리 파이 모듈을 포함할 수 있다.

도 12는 본원의 다른 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치로부터 통합 관리 서버로 전송되는 수집 데이터를 나타낸 도면이다.

도 12를 참조하면, 본원의 다른 실시예에 따른 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치로부터 통합 관리 서버로 전송되는 수집 데이터는 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치의 식별 명칭(name), 차량의 주변 영상의 이미지 명칭, 통합 관리 서버와 연계된 저장 경로 정보, 센서부에 의해 획득된 관측값 정보 등을 포함하도록 코드화된 것일 수 있다.

이하에서는 영상 수집 및 데이터 전송 장치와 연계된 통합 관리 서버의 기능 및 동작을 설명하도록 한다.

구체적으로 라즈베리 파이 모듈을 활용하여 주변 영상 정보를 포함하는 센서 데이터를 LTE 방식으로 통합 관리 서버로 전송한다면 통합 관리 서버는 종래의 교통 수집을 위한 CCTV 연계 분석에서 해상도가 떨어지고, CCTV의 설치 위치가 도로 외곽으로 한정되어 정확한 도로 상황을 인식하기 어렵다는 한계를 극복할 수 있다. 즉, 라즈베리 파이 기반의 영상 수집 및 데이터 전송 장치를 대부분의 차량에 탑재되는 블랙박스에 활용한다면 다양한 위치를 통행하거나 다양한 도로에 대하여 주차/정차되어 있는 무수히 많은 차량으로부터 해당 차량이 위치한 도로에 관한 교통 상황 정보를 고해상도 영상 기반으로 정확하게 파악할 수 있어 교통체증, 경제성, 교통사고 규명, 도로정보수집 등의 무궁무진한 분야에 활용될 수 있다.

특히, 통합 관리 서버는 복수의 차량으로부터 획득된 센서 데이터를 종합적으로 고려하여 소방차, 구급차 등의 긴급 차량이 소정의 목적지로 출동하는 경우, 출발지(출동지)에서 해당 목적지까지의 불법 주차 차량, 도로 내 구조물, 적치물 등을 고려한 경로 가이드 정보를 제공할 수 있다.

요약하면, 통합 관리 서버는 대다수의 차량에 장착되어 있는 영상 수집 장치를 실시간 공간 정보의 구축원으로 활용하고 LTE/5G 등 초고속 모바일 망과 연계하여 복수의 차량으로부터 대용량의 영상을 수집할 수 있다.

또한, 본원의 다른 실시예에 따르면, 통합 관리 서버는 차량에서 획득되는 블랙박스 기반 센서 데이터를 활용하여 도로 별 문제 상황을 고해상도로 분석 및 인식할 수 있다.

본원의 다른 실시예에 따르면, 통합 관리 서버는 수집된 주변 영상 정보에서 딥러닝 기법 등의 인공 지능 기법을 이용하여 불법주차 차량 등 문제 차량을 자동 검출하거나 사고 발생, 폭행 상황 감지, 환자 발생 등 문제 상황을 자동으로 검출하여 적절한 조치를 취하도록 유도할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따른 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버의 운용 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

또한, 전술한 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버의 운용 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

10: 긴급 차량 동적 가이던스 시스템
100: 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치
110: 센서부
111: GPS 모듈
112: 관성 센서
113: 카메라 모듈
120: 통신부
130: 처리부
200: 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버
210: 저장부
220: 연산부
230: 통신부
300: 방재 서버
400: 긴급 차량
20: 네트워크

Claims (12)

1. 라즈베리 파이 기반의 데이터 수집 장치에 있어서,
   탑재된 차량의 주행 정보 및 상기 차량의 주변 영상을 포함하는 수집 데이터를 획득하는 센서부;
   상기 수집 데이터를 통합 관리 서버로 전송하는 통신부; 및
   상기 통신부에 의한 상기 통합 관리 서버로의 전송 프로세스를 관리하는 라즈베리 파이 모듈을 포함하는 처리부,
   를 포함하고,
   상기 처리부는,
   기설정된 주기마다 상기 수집 데이터를 상기 통합 관리 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하되, 상기 통합 관리 서버로부터 긴급 정보 제공 요청이 수신되면, 상기 긴급 정보 제공 요청과 연계된 긴급 차량으로 상기 수집 데이터를 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 것인, 데이터 수집 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 주행 정보는,
   상기 차량의 위치 정보, 방향 정보 및 속도 정보를 포함하고,
   상기 센서부는,
   상기 위치 정보를 획득하기 위한 GPS 모듈;
   상기 방향 정보와 연계된 관측값을 획득하는 관성 센서; 및
   상기 주변 영상을 촬영하는 카메라 모듈,
   을 포함하는 것인, 데이터 수집 장치.
3. 제2항에 있어서,
   상기 관성 센서는,
   상기 차량의 회전과 연계된 제1관측값을 감지하는 자이로 센서;
   상기 차량의 정지 또는 이동 여부와 연계된 제2관측값을 감지하는 가속도 센서; 및
   상기 차량이 향하는 방향과 연계된 제3관측값을 감지하는 지자기 센서,
   를 포함하는 9축 센서인 것인, 데이터 수집 장치.
4. 제2항에 있어서,
   상기 통신부는 상기 수집 데이터를 LTE 방식으로 전송하고,
   상기 기설정된 주기는 소정의 분 단위로 결정되는 것인, 데이터 수집 장치.
5. 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버에 있어서,
   차량에 탑재된 데이터 수집 장치로부터 기설정된 주기마다 수신되는 상기 차량의 주행 정보 및 상기 차량의 주변 영상을 포함하는 수집 데이터를 저장하는 저장부; 및
   재난 발생 구역을 향하는 긴급 차량에 경로 정보를 제공하는 방재 서버로부터 도로 정보 제공 요청이 수신되면, 기저장된 상기 수집 데이터 중 상기 재난 발생 구역과 연계된 대상 도로와 연관된 선택 차량으로부터 수신된 수집 데이터로부터 파악되는 상기 대상 도로의 차량 통행 정보 및 장애물 정보를 기초로 상기 대상 도로의 통행 적합도를 산출하는 연산부,
   를 포함하는, 통합 관리 서버.
6. 제5항에 있어서,
   상기 연산부는,
   상기 산출된 통행 적합도에 기초하여 상기 재난 발생 구역으로의 기설정된 경로를 수정한 경로 정보를 생성하고,
   상기 통행 적합도 및 상기 수정한 경로 정보를 상기 방재 서버로 전송하는 통신부,
   를 더 포함하는 것인, 통합 관리 서버.
7. 제6항에 있어서,
   상기 통신부는,
   상기 도로 정보 제공 요청에 따라 상기 선택 차량에 구비된 상기 데이터 수집 장치에 긴급 정보 제공 요청을 전송하고,
   상기 데이터 수집 장치는 상기 선택 차량의 주변 영상을 상기 긴급 차량으로 제공하는 것인, 통합 관리 서버.
8. 제7항에 있어서,
   상기 연산부는,
   상기 주변 영상을 입력으로 하여 상기 주변 영상에 포함된 객체를 검출하는 인공지능 기반 객체 탐지 모델을 포함하고, 상기 객체 탐지 모델을 기초로 상기 선택 차량으로부터 수집된 주변 영상으로부터 상기 차량 통행 정보 및 상기 장애물 정보를 획득하는 것인, 통합 관리 서버.
9. 제7항에 있어서,
   상기 연산부는,
   상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량의 주차 방향을 연산하고,
   상기 저장부는,
   상기 연산된 주차 방향을 상기 수집 데이터와 함께 저장하는 것인, 통합 관리 서버.
10. 제10항에 있어서,
    상기 연산부는,
    상기 주차 방향에 기초하여 상기 선택 차량을 결정하는 것인, 통합 관리 서버.
11. 긴급 차량 동적 가이던스 시스템 구축을 위한 통합 관리 서버의 운용 방법에 있어서,
    차량에 탑재된 데이터 수집 장치로부터 기설정된 주기마다 수신되는 상기 차량의 주행 정보 및 상기 차량의 주변 영상을 포함하는 수집 데이터를 저장하는 단계;
    재난 발생 구역을 향하는 긴급 차량에 경로 정보를 제공하는 방재 서버로부터 도로 정보 제공 요청을 수신하는 단계;
    상기 수집 데이터에 기초하여 상기 재난 발생 구역과 연계된 대상 도로와 연관된 선택 차량을 결정하는 단계; 및
    상기 선택 차량으로부터 수신된 수집 데이터로부터 파악되는 상기 대상 도로의 차량 통행 정보 및 장애물 정보를 기초로 산출되는 상기 대상 도로의 통행 적합도, 상기 통행 적합도에 기초하여 상기 재난 발생 구역으로의 기설정된 경로를 수정한 경로 정보 및 상기 선택 차량의 주변 영상 중 적어도 하나를 상기 방재 서버로 전송하는 단계,
    를 포함하는, 통합 관리 서버의 운용 방법.
12. 제11항에 있어서,
    상기 수집 데이터를 저장하는 단계는,
    상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량의 주차 방향을 연산하는 단계; 및
    상기 연산된 주차 방향을 상기 수집 데이터와 함께 저장하는 단계,
    를 포함하고,
    상기 선택 차량을 결정하는 단계는,
    상기 주차 방향에 기초하여 상기 선택 차량을 결정하는 것인, 통합 관리 서버의 운용 방법.

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