KR20210144076A - 차량 및 그의 안전 운전 지원 방법 - Google Patents

차량 및 그의 안전 운전 지원 방법 Download PDF

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최은영
성기석
유민상
함형진
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정진수
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현대자동차주식회사
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Abstract

본 발명은 차량 및 그의 안전 운전 지원 방법에 관한 것으로, 차량으로 접근하는 인증 수단을 감지하고, 차량에 탑재되는 적어도 하나의 장치를 이용하여 획득한 사용자 상태 정보에 기반하여 사용자의 안전 운전 취약 상태를 판단하여 안전 운전 지원 서비스를 수행한다.

Description

차량 및 그의 안전 운전 지원 방법{VEHICLE AND METHOD FOR SUPPORTING SAFETY DRIVING THEREOF}
본 발명은 차량 및 그의 안전 운전 지원 방법에 관한 것이다.
자율주행차량은 운전자의 조작 없이 차량이 주행환경을 인식하여 위험을 판단하고 주행경로를 계획하여 스스로 운행이 가능한 차량을 말한다. 이러한 자율주행차량의 자동화 수준(level of automation)은 SAE(Society of Automotive Engineers) 에서 제시한 기준에 따라 레벨 0부터 레벨 5까지 6단계로 구분할 수 있다.
SAE의 분류 체계에 따르면, 레벨 3 및 레벨 4의 차량은 제한된 조건에서 자율주행을 실시하며 위급상황 시 차량 제어권을 운전자에게 이양한다. 레벨 5의 차량은 운전자의 개입 없이 주행이 가능하다. 레벨 3 내지 레벨 5의 차량을 이용할 때 사용자(즉, 운전자)가 음주 또는 약물 등에 의해 안전운전이 어려운(취약한) 상태로 차량에 탑승할 가능성이 높다. 이런 안전운전 취약 상태의 운전자가 레벨 3 및 레벨 4의 자율주행차량을 이용하는 경우 위급 상황에서 운전자가 적절하게 대처할 수 없으므로, 탑승자의 안전 확보가 어렵다.
본 발명은 차량에 탑재된 각종 장치들을 이용하여 사용자의 안전운전 취약 여부를 판단하여 안전 운전을 지원하는 차량 및 그의 안전 운전 지원 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 차량은, 차량으로 접근하는 인증 수단을 감지하고, 상기 차량에 탑재되는 적어도 하나의 장치를 이용하여 획득한 사용자 상태 정보에 기반하여 사용자의 안전 운전 취약 상태를 판단하여 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 처리부를 포함한다.
상기 사용자 상태 정보는, 사용자의 보행정보, 음성정보, 운전자 모니터링 정보 및 생체정보 중 적어도 하나를 포함한다.
상기 처리부는, 상기 사용자가 소지한 이동 단말 또는 상기 차량에 탑재된 적어도 하나의 센서를 이용하여 상기 사용자가 운전 위험 상태인지 여부를 확인한다.
상기 처리부는, 상기 사용자가 운전 위험 상태로 확인되면, 차량 주변에 유도 패턴을 조사하여 사용자의 유도 패턴 추종 정합도를 산출하고, 상기 유도 패턴 추종 정합도에 따라 사용자 상태 본 점검 실시 여부를 결정한다.
상기 처리부는, 상기 유도 패턴 추종 정합도가 기준치 미만이면, 상기 저장부에 저장된 정보별 가중치 및 점수산정 기준에 근거하여 상기 사용자의 운전 위험 정도를 산출한다.
상기 처리부는, 상기 운전 위험 정도가 제1 기준치 이하이면, 상기 산출된 운전 위험 정도를 기반으로 차량 이력 및 사용자 이력 정보를 업데이트한다.
상기 처리부는, 상기 운전 위험 정도가 상기 제1 기준치를 초과하며 제2 기준치 이하인 경우, 1단계 경고를 출력한다.
상기 처리부는, 상기 운전 위험 정도가 상기 제2 기준치를 초과하면, 사용자 테스트를 추가적으로 진행한다.
상기 처리부는, 상기 사용자 테스트에 포함된 테스트 항목 중 적어도 하나의 항목을 통과하지 못하는 경우 2단계 경고를 출력한다.
상기 처리부는, 상기 2단계 경고 출력 후 상기 사용자의 시동 시도가 있는 경우 상기 사용자의 시동 의사를 확인하여 후속 조치를 취한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량의 안전 운전 지원 방법은 차량으로 접근하는 인증 수단을 감지하는 단계, 및 상기 차량에 탑재되는 적어도 하나의 장치를 이용하여 획득한 사용자 상태 정보에 기반하여 사용자의 안전 운전 취약 상태를 판단하여 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계를 포함한다.
상기 사용자 상태 정보는, 사용자의 보행정보, 음성정보, 운전자 모니터링 정보 및 생체정보 중 적어도 하나를 포함한다.
상기 안전 운전 지원 방법은, 상기 사용자가 소지한 이동 단말 또는 상기 차량에 탑재된 적어도 하나의 센서를 이용하여 사용자 상태 본 점검 실시 여부를 결정하는 단계를 더 포함한다.
상기 안전 운전 지원 방법은, 상기 사용자의 현재 상태가 운전 위험 상태로 결정되면, 차량 주변에 유도 패턴을 조사하여 사용자의 유도 패턴 추종 정합도를 산출하는 단계, 및 상기 유도 패턴 추종 정합도에 기반하여 사용자가 운전 위험 상태인지 여부를 확인하는 단계를 더 포함한다.
상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는, 상기 유도 패턴 추종 정합도가 기준치 미만이면, 저장부에 저장된 정보별 가중치 및 점수산정 기준에 근거하여 상기 운전 위험 정도를 산출하는 단계를 포함한다.
상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는, 상기 운전 위험 정도가 제1 기준치 이하인지를 확인하는 단계를 포함한다.
상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는, 상기 운전 위험 정도가 상기 제1 기준치 이하인 경우, 상기 산출된 운전 위험 정도를 기반으로 차량 이력 및 사용자 이력 정보를 업데이트하는 단계를 더 포함한다.
상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는, 상기 운전 위험 정도가 상기 제1 기준치 이하가 아닌 경우, 상기 운전 위험 정도가 상기 제1 기준치 초과이며 제2 기준치 이하인지를 확인하는 단계를 더 포함한다.
상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는, 상기 운전 위험 정도가 상기 제1 기준치 초과이며 상기 제2 기준치 이하인 경우, 1단계 경고를 출력하는 단계를 더 포함한다.
상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는, 상기 운전 위험 정도가 상기 제2 기준치를 초과하는 경우, 사용자 테스트를 추가로 진행하는 단계, 및 상기 사용자 테스트에 포함된 테스트 항목 중 적어도 하나의 항목을 통과하지 못하는 경우 2단계 경고를 출력하는 단계를 더 포함한다.
상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는, 상기 2단계 경고 출력 후 상기 사용자의 시동 시도가 있는 경우 상기 사용자의 시동 의사를 확인하여 후속 조치를 취하는 단계를 더 포함한다.
본 발명에 따르면, 차량에 탑재된 각종 장치들을 이용하여 사용자의 탑승 전/후 거동 및 상태를 분석하여 해당 사용자의 안전운전 취약 수준에 맞는 서비스 제공을 통해 안전 운행을 유도할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 자율주행차량을 공유 차량으로 이용하는 경우, 차량 소유주의 차량 안전 관리를 강화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율주행지원 시스템의 구성도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 블록구성도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 수집을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 수집 정보별 가중치 및 산정 기준 테이블를 도시한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 운전 위험 정도 계산 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 안전 운전 지원 방법을 도시한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 사용자의 운전 위험 상태 확인 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 명세서에서 안전운전 취약 상태는 사용자(즉, 운전자)가 차량을 안전하게 운전할 수 없는 상태로, 음주 상태, 약물 복용 상태, 컨디션 저하 상태 및/또는 과로 상태 등을 의미한다. 사전 사용자 상태 정보는 사용자가 휴대 가능한 이동 단말을 이용하여 획득할 수 있는 정보이고, 사용자 상태 정보는 자율주행차량에 탑재되는 각종 장치들을 이용하여 획득할 수 있는 정보이다. 빅데이터 정보는 누적 수집된 사용자의 음주 장소 및 음주 시간, 적어도 한 명의 타인의 음주 장소 및 음주 시간, 차량 이력(예: 기존 점수 및 경고 횟수), 및/또는 사용자 이력(예: 기존 점수 및 경고 횟수) 등을 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율주행지원 시스템의 구성도를 도시하고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 블록구성도를 도시한다. 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 수집을 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 수집 정보별 가중치 및 산정 기준 테이블를 도시한 예시도이며, 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 운전 위험 정도 계산 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1을 참조하면, 자율주행지원 시스템은 네트워크를 통해 연결되는 이동 단말(100), 서버(200) 및 차량(300)을 포함할 수 있다.
이동 단말(100)은 사용자(즉, 운전자)가 휴대 가능한 전자기기로, 스마트폰(smartphone), 웨어러블 디바이스(wearable device), 태블릿(tablet), PDA(Personal Digital Assistant), PMP(Portable Multimedia Player) 및/또는 노트북 컴퓨터 등일 수 있다. 이러한 이동 단말(100)은 도면에 도시하지 않았으나 통신모듈, 사용자 입력모듈, 출력모듈, 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있다. 통신 모듈은 이동 단말(100)이 서버(200) 및/또는 차량(300)과 통신을 수행할 수 있게 하고, 사용자 입력 모듈은 사용자로부터 데이터 또는 명령 등을 입력받기 위한 것이다. 프로세서는 메모리에 저장된 애플리케이션(application, 이하, 앱)을 실행한다.
이동 단말(100)은 음주 측정 앱 및/또는 운전자 상태 측정 앱 등을 통해 사용자의 음주 여부 및/또는 졸음 여부 등을 확인할 수 있다. 이동 단말(100)은 단말 내 탑재된 센서들(예: 카메라, 자이로 센서, 및/또는 생체신호 측정 센서 등)을 활용하여 사용자의 사전 상태 정보(사전 사용자 상태 정보)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 이동 단말(100)에 기설치된 음주 측정 앱은 이동 단말(100)에 탑재된 센서들을 이용하여 보행 패턴(비틀거림) 및/또는 보행 속도 등을 측정한다. 음주 측정 앱은 측정된 보행 패턴 및 보행 속도 등을 고려하여 사용자의 음주 가능성 정도(음주 가능성 90%)를 산출하여 차량(300)로 전송할 수 있다.
서버(200)는 사용자의 방문 이력, 적어도 1명의 타인의 방문 이력, 차량의 안전운전 취약 평가 이력, 및/또는 사용자의 안전운전 취약 평가 이력 등을 데이터베이스화하여 관리할 수 있다. 여기서, 방문 이력은 방문 일자, 방문 장소, 방문 시각 및/또는 머문 시간 등을 포함할 수 있다. 안전운전 취약 평가 이력은 평가 일자, 운전 위험 정도(안전운전 취약 점수) 및/또는 경고 출력 여부 등을 포함할 수 있다.
서버(200)는 빅데이터 분석을 통해 사전에 수집된 정보를 분석할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 사용자의 방문 이력을 분석하여 사용자의 주요 음주 장소 및 음주 시간을 파악할 수 있다. 서버(200)는 차량의 안전운전 취약 평가 이력을 분석하여 해당 차량의 운전 위험 정도 평균 및 경고 횟수 등을 확인할 수 있다.
차량(300)은 자율주행이 가능한 차량으로, 버스(B)를 통해 연결되는 패턴조사장치(310), 영상획득장치(320), 음성인식장치(330), 운전자 모니터링 장치(340), 생체신호 측정장치(350), 위치측정장치(360) 및 차량 단말 장치(370) 등을 포함할 수 있다. 버스(B)를 통해 연결되는 네트워크는 CAN(Controller Area Network), MOST(Media Oriented Systems Transport) 네트워크, LIN(Local Interconnect Network), 이더넷 및 X-by-Wire(Flexray) 등의 통신 기술 중 적어도 하나로 구현될 수 있다.
패턴조사장치(310)는 차량 단말 장치(370)의 지시에 따라 유도 패턴을 차량 주변의 바닥에 조사한다. 패턴조사장치(310)는 전조등을 이용하여 유도 패턴을 조사할 수 있다. 예를 들어, 패턴조사장치(310)는 전조등의 조사각도를 조정하고 전조등 전방에 유도 패턴 마스크를 위치시켜 유도 패턴을 조사할 수 있다. 패턴조사장치(310)는 별도로 마련된 적어도 하나의 LED(Light Emitter Diode)를 이용하여 유도 패턴을 조사할 수도 있다.
영상획득장치(320)는 차량(300)에 설치된 적어도 하나의 카메라를 통해 차량 주변의 영상을 획득한다. 카메라는 CCD(charge coupled device) 이미지 센서(image sensor), CMOS(complementary metal oxide semi-conductor) 이미지 센서, CPD(charge priming device) 이미지 센서 및 CID(charge injection device) 이미지 센서 등과 같은 이미지 센서들 중 적어도 하나의 이미지 센서로 구현될 수 있다. 카메라는 이미지 센서를 통해 획득한 영상에 대해 노이즈(noise) 제거, 컬러재현, 파일 압축, 화질 조절 및 채도 조절 등의 이미지 처리를 수행하는 이미지 처리기를 포함할 수 있다.
음성인식장치(330)는 차량(300) 내 설치된 마이크를 통해 사용자의 음성을 인식한다. 음성인식장치(330)는 음성 인식 기술을 이용하여 사용자가 사용하는 단어를 인식할 수 있다. 여기서, 음성 인식 기술로는 공지된 다양한 음성 인식 기술 중 적어도 하나가 선택적으로 이용될 수 있으므로, 음성 인식 과정에 대한 상세한 설명을 생략한다.
음성인식장치(330)는 사용자의 목소리 톤(음역대) 및/또는 목소리 크기(dB) 등을 측정할 수도 있다. 음성인식장치(330)는 마이크를 통해 입력되는 목소리의 파형과 스펙트럼을 분석을 통해 사용자의 목소리 톤 및 목소리 크기를 인식할 수 있다.
운전자 모니터링 장치(340)는 운전석 전방에 설치되는 카메라를 이용하여 운전자석에 탑승한 사용자를 모니터링한다. 운전자 모니터링 장치(340)는 사용자의 눈 깜빡임 속도, 눈 감김 정도 및/또는 목 각도 등을 측정할 수 있다.
생체신호 측정장치(350)는 차량(300)에 장착된 생체신호 센서를 이용하여 사용자의 생체정보를 측정할 수 있다. 여기서, 생체정보는 심박수 및/또는 맥박 등을 포함할 수 있다.
위치측정장치(360)는 차량의 현재 위치(현위치)를 측정한다. 위치측정장치(360)는 GPS(Global Positioning System), DR(Dead Reckoning), DGPS(Differential GPS) 및 CDGPS(Carrier phase Differential GPS) 등의 측위 기술 중 적어도 하나 이상을 이용하여 차량 위치를 측정할 수 있다.
차량 단말 장치(370)는 차량(300)에 장착되는 AVN(Audio, Video, Navigation) 또는 인포테인먼트(infotainment) 기기 등으로 구현될 수 있다. 차량 단말 장치(370)는 통신부(371), 사용자 인터페이스부(Human Interface Device)(372), 저장부(373) 및 처리부(374)를 포함할 수 있다.
통신부(371)는 유선 및/또는 무선 통신을 수행한다. 유선 통신 기술로는 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), 이더넷(Ethernet) 및/또는 ISDN(Integrated Services Digital Network) 등이 이용될 수 있고, 무선 통신 기술로는 차량 통신(Vehicle to Everything, V2X), 무선 인터넷 및/또는 이동통신 등이 이용될 수 있다. 여기서, V2X 기술로는 차량간 통신(Vehicle to Vehicle, V2V), 차량과 인프라 간 통신(Vehicle to Infrastructure, V2I), 차량과 모바일 기기 간 통신(Vehicle-to-Nomadic Devices, V2N), 및/또는 차량 내 통신(In-Vehicle Network, IVN) 등이 적용될 수 있다. 무선 인터넷 기술로는 텔레매틱스, WLAN(Wireless LAN)(WiFi), Wibro(Wireless broadband) 및 Wimax(World Interoperability for Microwave Access) 등의 통신 기술 중 적어도 하나가 이용될 수 있다. 이동 통신 기술로는 CDMA(Code Division Multiple Access), GSM(Global System for Mobile communication), LTE(Long Term Evolution) 및 IMT(International Mobile Telecommunication)-2020 등의 통신 기술 중 적어도 하나가 이용될 수 있다.
사용자 인터페이스부(372)는 입력장치로부터 사용자 입력을 수신하고, 처리부(374)의 동작에 따른 진행 상태 및 결과를 출력장치에 출력할 수 있다. 입력장치는 사용자의 조작에 따른 입력 데이터를 발생시키는 것으로, 키보드, 키패드, 버튼, 스위치, 터치 패드 및/또는 터치 스크린 등으로 구현될 수 있다. 출력장치는 시각 정보, 청각 정보 및/또는 촉각 정보 등의 형태로 출력하기 위한 것으로, 디스플레이, 음향 출력 모듈 및 촉각 피드백 출력 모듈 등을 포함할 수 있다.
저장부(373)는 처리부(374)가 정해진 동작을 수행하도록 프로그래밍된 소프트웨어를 저장할 수 있고, 처리부(374)의 입력 데이터 및/또는 출력 데이터를 임시 저장할 수 있다. 저장부(373)는 차량의 추종 주행 및/또는 자율 주행을 수행하도록 프로그래밍된 소프트웨어를 저장할 수도 있다. 저장부(373)는 정밀 지도 정보를 저장할 수 있다. 정밀 지도 정보는 정해진 주기마다 자동으로 업데이트되거나 또는 사용자에 의해 수동으로 업데이트될 수 있다.
저장부(373)는 플래시 메모리(flash memory), 하드디스크(hard disk), SD 카드(Secure Digital Card), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read Only Memory, ROM), PROM(Programmable Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM), EPROM(Erasable and Programmable ROM), 레지스터, 착탈형 디스크 및 웹 스토리지(web storage) 등의 저장매체 중 적어도 하나의 저장매체(기록매체)로 구현될 수 있다.
처리부(374)는 차량의 전반적인 동작을 제어하는 것으로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit), DSP(Digital Signal Processor), PLD(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), CPU(Central Processing unit), 마이크로 컨트롤러(microcontrollers) 및 마이크로 프로세서(microprocessors) 중 적어도 하나 이상으로 구현될 수 있다.
처리부(374)는 사용자(즉, 운전자)가 차량(300)을 주차하고 차량 전원을 끈 후 하차하면, 인증 수단 접근이 있는지를 확인한다. 처리부(374)는 인증 수단 제어 장치(미도시)로부터 인증 수단 접근을 알리는 인터럽트 신호를 수신하면 인증 수단 접근이 있는 것으로 판단한다. 여기서, 인증 수단은 메카니컬 키(Mechanical Key), 디지털키, 스마트키 또는 스마트폰키 등으로 구현될 수 있다.
처리부(374)는 인증 수단 접근이 감지되면, 안전운전 지원 서비스를 제공하기 위해 사용자 상태에 대한 사전 점검을 실시할 수 있다. 여기서, 안전운전 지원 서비스는 사용자가 안전운전 취약 상태인지를 확인하고 사용자가 안전운전 취약 상태이면 경고, 안전운전 취약 상태 안내, 및/또는 차량 운행 제한 등을 제공하는 서비스이다. 처리부(374)는 인증 수단 접근이 있으면 사용자가 소지하고 있는 이동 단말(100)을 이용하여 사용자 상태를 확인할 수 있다. 예를 들어, 이동 단말(100)은 단말 내 설치된 음주 측정 앱을 통해 사용자의 음주 가능성을 평가하고 평가결과를 차량(300)으로 전송할 수 있다. 여기서, 평가결과는 음주 가능성 정도, 음주 가능성 점수 또는 음주 가능성 유무로 제공될 수 있다.
처리부(374)는 이동 단말(100)을 이용하여 사용자 상태를 확인할 수 없는 경우 즉, 이동 단말(100)에 사용자 상태 측정 기능이 없는 경우, 사전 점검 절차를 생략하거나 유도 패턴을 조사하여 사용자의 유도 패턴 추종을 평가할 수 있다.
처리부(374)는 이동 단말(100)을 통해 획득한 사전 사용자 상태 정보에 근거하여 운전 위험 상태(예: 음주 가능성 유무)인지를 판단할 수 있다. 처리부(374)는 운전 위험 상태로 판단되면 패턴조사장치(310)를 제어하여 차량(300)의 주변 바닥에 유도 패턴을 조사하여 사용자의 추종을 유도한다. 처리부(374)는 영상획득장치(320)를 작동시켜 사용자가 유도 패턴을 추종하는 영상을 촬영하여 저장한다. 처리부(374)는 영상획득장치(320)를 통해 획득한 영상을 분석하여 사용자의 유도 패턴 추종을 평가한다. 다시 말해서, 처리부(374)는 사용자의 유도 패턴 추종 정확도(패턴 추종 정합도)를 산출한다.
처리부(374)는 사용자의 유도 패턴 추종 정확도에 근거하여 사용자의 안전운전 취약 여부를 결정한다. 처리부(374)는 사용자의 유도 패턴 추종 정확도가 기준 정확도 이상이면 사용자가 안전운전에 취약하지 않은 상태(안전운전 미취약 상태)라고 결정한다. 처리부(374)는 사용자의 유도 패턴 추종 정확도가 기준 정확도 미만이면 사용자가 안전운전 취약 상태라고 결정한다. 처리부(374)는 사용자가 안전운전 미취약 상태라고 결정되면 안전운전 지원 서비스를 종료한다. 예를 들어, 처리부(374)는 사용자의 유도 패턴 추종 정확도가 90% 이상이면 사용자가 안전운전 취약 상태가 아니라고 판단하여 안전운전 지원 서비스를 종료한다.
처리부(374)는 사용자가 안전운전 취약 상태로 판단되면 사용자 상태에 대한 본 점검을 실시한다. 처리부(374)는 본 점검 개시 시 빅데이터 정보 및 사용자 상태 정보를 수집할 수 있다. 도 3를 참조하면, 빅데이터 정보(610)는 적어도 1명의 다른 사용자(타인)의 주요 음주 시간과 주요 음주 장소, 차량 이력 및/또는 사용자 이력 등을 포함할 수 있다. 또한, 빅데이터 정보(610)는 사용자의 주요 음주 장소 및 주요 음주 시간을 더 포함할 수 도 있다. 주요 음주 장소는 음주 장소 방문 횟수에 근거하여 결정되고, 주요 음주 시간은 시간대별 음주 횟수에 근거하여 결정될 수 있다. 차량 이력은 차량에서 산출된 운전 위험 정도의 평균 및/또는 차량에서 안전운전 취약 상태 경고가 출력된 횟수 등을 포함할 수 있다. 사용자 이력은 사용자에 대해 평가된 운전 위험 정도의 평균 및/또는 사용자에 대한 안전운전 취약 상태 경고 횟수 등을 포함할 수 있다. 사용자 상태 정보(620)는 운전자(사용자) 탑승 전후로 획득되는 보행정보(예: 비틀거림 및 보행속도), 음성정보(예: 목소리 톤, 목소리 크기, 사용 문구, 및/또는 사용 단어), 운전자 모니터링 정보(예: 목 각도 및/또는 동공 정보), 및/또는 생체정보 등을 포함한다. 사용자 상태 정보(620)는 이동 단말(100)로부터 수신한 사전 사용자 상태 정보 및 사전 점검 시 평가된 유도 패턴 추종 정확도를 더 포함할 수 있다.
처리부(374)는 통신부(371)를 통해 서버(200)로부터 제공되는 빅데이터 정보(610)를 수신할 수 있다. 처리부(374)는 영상획득장치(320), 음성인식장치(330), 운전자 모니터링 장치(340), 및 생체신호 측정장치(350) 중 적어도 하나를 이용하여 사용자 상태 정보(620)를 수집할 수 있다. 처리부(374)는 영상획득장치(320)를 통해 획득한 영상을 분석하여 사용자의 보행패턴(비틀거림 여부) 및/또는 보행속도 등의 보행정보를 검출할 수 있다. 처리부(374)는 음성인식장치(330)를 통해 사용자의 목소리 톤, 목소리 크기 및/또는 사용 단어(및/또는 사용 문구) 등의 음성정보를 검출할 수 있다. 처리부(374)는 운전자 모니터링 장치(340)를 이용하여 사용자의 목 각도, 눈 깜빡임 속도, 눈 감김 정도 및/또는 충혈도 등의 운전자 모니터링 정보를 검출할 수 있다. 처리부(374)는 생체신호 측정장치(350)를 이용하여 사용자의 심박수 및/또는 맥박수 등의 생체정보를 검출할 수 있다.
처리부(374)는 사용자 상태 정보 및 빅데이터 정보에 기반하여 사용자의 운전 위험 정도를 산출한다. 처리부(374)는 저장부(373)에 기저장된 정보별 가중치 및 점수산정(scoring) 기준 테이블을 참조하여 운전 위험 정도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 처리부(374)는 도 4에 도시된 정보별 가중치 및 점수산정 기준 테이블에 정의된 가중치 및 점수산정 기준에 근거하여 운전 위험 정도를 계산할 수 있다.
다음, 도 4 및 도 5를 참조하여, 운전 위험 정도를 산출하는 방법을 설명한다. 처리부(374)는 사전 점검에서 이동 단말(100)로부터 수신된 스마트폰 판별 결과 음주 가능성이 있으며 음주 가능성 점수가 8점이고, 유도 패턴 추종 점수가 40%인 경우 본 점검을 실시한다. 처리부(374)는 도 4에 도시된 정보별 가중치 및 점수산정 기준 테이블에 정의된 가중치 및 점수산정 기준에 근거하여 각 정보별 점수를 산정한다. 예컨대, 도 5에 도시된 바와 같이, 보행속도가 기준 속도 4kph 보다 2kph 저하된 경우 10점, 기설정된 특정 단어를 3회 사용한 경우 3점, 목소리 크기 70dB가 기준 크기 40dB보다 30dB 큰 경우 10점, 목 각도가 졸음 발생 상태인 경우 10점, 눈 깜빡임이 없는 경우 졸음 발생으로 판단하여 10점, 정차 장소 "강남" 및 머문 시간 "금요일 19시~22시"을 빅데이터 정보와 비교하여 9점, 차량 이력에 따른 점수가 4점, 사용자 이력에 따른 점수가 8점인 경우, 각 점수에 가중치를 적용하여 5.85점을 운전 위험 정도(운전 위험 점수)로 산출할 수 있다.
처리부(374)는 사용자의 운전 위험 정도에 따라 경고 출력, 안전운전 취약 상태 안내, 및/또는 차량 운전 제한 등을 수행할 수 있다. 처리부(374)는 운전 위험 정도가 제1 기준치(예: 3점) 이하인 경우, 앞서 산출된 운전 위험 정도를 차량 이력 및 사용자 이력 정보에 반영하여 업데이트한다. 이후, 처리부(374)는 사용자가 시동을 걸면, 안전운전 지원 서비스를 종료한다. 한편, 처리부(374)는 사용자가 일정 시간 동안 시동을 걸지 않으면 차량 전원을 오프(off)하거나 안전운전 지원 서비스를 종료한다.
처리부(374)는 운전 위험 정도가 제1 기준치를 초과하며 제2 기준치(예: 5점) 이하인 경우, 1단계 경고를 출력한다. 처리부(374)는 사용자가 안전운전 취약 상태임을 안내하는 경고를 출력한다. 예를 들어, 처리부(374)는 "음주하셨을 가능성이 있습니다. 대리 기사를 호출하시겠습니다?"와 같은 경고 메시지를 출력하며 대리 기사 업체 목록을 제공할 수 있다.
처리부(374)는 사용자의 운전 위험 정도가 제2 기준치를 초과하는 경우, 사용자에 대한 테스트를 추가로 진행한다. 이때, 처리부(374)는 적어도 하나의 사용자 테스트를 진행한다. 예를 들어, 처리부(374)는 적어도 하나의 퍼즐 게임을 제공하고 사용자가 정해진 시간 내 모든 퍼즐을 완성하는지를 확인한다.
처리부(374)는 사용자가 추가로 진행된 모든 사용자 테스트를 통과하면, 1단계 경고를 출력한다. 한편, 처리부(374)는 사용자가 추가로 진행된 모든 사용자 테스트를 통과하지 못하면 2단계 경고를 출력한다. 예를 들어, 처리부(374)는 "음주 가능성이 높습니다. 대리 기사를 호출하십시오."와 같은 경고 메시지를 디스플레이에 출력하며 동시에 음성 안내로 출력할 수 있다. 또한, 처리부(374)는 대리 기사 자동 연결 버튼을 추가로 제공할 수 있다.
처리부(374)는 2단계 경고를 출력한 후 사용자가 시동을 시도하면, 사용자의 시동 의사를 재확인한다. 처리부(374)는 "그래도 시동을 원하시면 다시 시동 시도 해주십시오"와 같은 메시지를 출력할 수 있다. 처리부(374)는 사용자의 시동 의사가 있는 경우, 안전운전 지원 서비스를 종료하고 차량의 시동을 건다. 처리부(374)는 차량의 시동이 걸린 상태에서 사용자를 지속적으로 모니터링한다. 처리부(374)는 사용자가 시동 의사가 없는 경우, 기 정해진 시간 동안 대기 후 안전운전 지원 서비스를 종료하며 차량 전원을 오프한다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 안전 운전 지원 방법을 도시한 흐름도이다.
차량(300)의 처리부(374)는 인증 수단 접근을 감지한다(S110). 처리부(374)는 인증 수단 제어 장치로부터 전송되는 인터립트 신호를 수신하면, 인증 수단이 차량으로 접근하고 있다고 인식한다. 처리부(374)는 인증 수단 접근이 감지되면 안전운전 지원 서비스를 실행한다.
처리부(374)는 이동 단말(100)을 이용하여 사용자 상태를 확인한다(S120). 이동 단말(100)은 단말에 설치된 사용자 상태 측정 앱을 이용하여 사용자 상태를 판단하고 판단결과를 사전 사용자 상태 정보로 처리부(374)에 전송한다. 예를 들어, 이동 단말(100)은 단말 내 설치된 음주 측정 앱을 통해 사용자의 음주 가능성을 평가하고 평가결과를 차량(300)으로 전송할 수 있다. 여기서, 평가결과는 음주 가능성 정도, 음주 가능성 점수 또는 음주 가능성 유무로 제공될 수 있다.
처리부(374)는 이동 단말(100)을 통해 확인된 사용자 상태에 근거하여 사용자가 운전 위험 상태인지를 판단한다(S130). 처리부(374)는 이동 단말(100)로부터 제공되는 사전 사용자 상태 정보에 기반하여 사용자의 운전 위험 상태 여부를 결정한다.
처리부(374)는 사용자가 운전 위험 상태로 판단되면, 사용자 유도 패턴 추종 평가를 실시한다(S140). 처리부(374)는 운전 위험 상태로 판단되면 패턴조사장치(310)를 제어하여 차량(300)의 주변 바닥에 유도 패턴을 조사하여 사용자의 추종을 유도한다. 처리부(374)는 영상획득장치(320)를 작동시켜 사용자가 유도 패턴을 추종하는 영상을 촬영하여 저장한다. 처리부(374)는 영상획득장치(320)를 통해 획득한 영상을 분석하여 사용자의 유도 패턴 추종을 평가한다. 처리부(374)는 사용자가 유도 패턴을 추종하는 정확도 즉, 패턴 추종 정합도를 산출한다.
처리부(374)는 사용자의 유도 패턴 추종 정합도가 기준치 이상인지를 확인한다(S150). 다시 말해서, 사용자의 유도 패턴 추종 정확도가 기준 정확도 이상이면 사용자가 안전운전에 취약하지 않은 상태(안전운전 미취약 상태)라고 결정한다. 처리부(374)는 사용자의 유도 패턴 추종 정확도가 기준 정확도 미만이면 사용자가 안전운전 취약 상태라고 결정한다. 처리부(374)는 사용자가 안전운전 미취약 상태라고 결정되면 안전운전 지원 서비스를 종료한다. 예를 들어, 처리부(374)는 사용자의 유도 패턴 추종 정확도가 90% 이상이면 사용자가 안전운전 취약 상태가 아니라고 판단하여 안전운전 지원 서비스를 종료한다.
처리부(374)는 사용자가 안전운전 취약 상태로 판단되면 사용자 상태 정보 및 빅데이터 정보를 기반으로 사용자의 운전 위험 정도를 계산한다(S210). 처리부(372)는 서버(200)와 통신하여 빅데이터 정보를 획득할 수 있다. 빅데이터 정보는 사용자의 주요 음주 장소와 주요 음주 시간, 적어도 1명의 다른 사용자(타인)의 주요 음주 시간과 주요 음주 장소, 차량 이력 및/또는 사용자 이력 등을 포함할 수 있다. 또한, 빅데이터 정보(610)는 을 더 포함할 수 도 있다. 처리부(374)는 영상획득장치(320), 음성인식장치(330), 운전자 모니터링 장치(340), 및 생체신호 측정장치(350) 중 적어도 하나를 이용하여 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다. 사용자 상태 정보는 운전자(사용자) 탑승 전후로 획득되는 보행정보(예: 비틀거림 및 보행속도), 음성정보(예: 목소리 톤, 목소리 크기, 사용 문구, 및/또는 사용 단어), 운전자 모니터링 정보(예: 목 각도 및/또는 동공 정보), 및/또는 생체정보 등을 포함한다. 사용자 상태 정보는 이동 단말(100)로부터 수신한 사전 사용자 상태 정보 및 사전 점검 시 평가된 유도 패턴 추종 정확도를 더 포함할 수 있다. 처리부(374)는 저장부(373)에 기저장된 정보별 가중치 및 점수산정(scoring) 기준에 근거하여 운전 위험 정도를 계산할 수 있다.
처리부(374)는 운전 위험 정도가 제1 기준치(예: 3점) 이하인지를 확인한다(S220). 처리부(374)는 운전 위험 정도가 제1 기준치 이하인 경우, 앞서 산출된 운전 위험 정도를 차량 이력 및 사용자 이력 정보에 반영하여 업데이트한다(S230).
처리부(374)는 사용자에 의해 시동 시도가 있는지를 확인한다(S240). 처리부(374)는 사용자가 시동을 걸면, 안전운전 지원 서비스를 종료한다. 또한, 처리부(374)는 사용자가 일정 시간 동안 시동을 걸지 않으면 차량 전원을 오프(off)하거나 안전운전 지원 서비스를 종료한다.
처리부(374)는 운전 위험 정도가 제1 기준치를 초과하는 경우, 운전 위험 정도가 제2 기준치(예: 5점) 이하인지를 확인한다(S250). 처리부(374)는 운전 위험 정도가 제2 기준치 이하인 경우, 1단계 경고를 출력한다(S260). 처리부(374)는 사용자가 안전운전 취약 상태임을 안내하는 경고를 출력한다. 예를 들어, 처리부(374)는 "음주하셨을 가능성이 있습니다. 대리 기사를 호출하시겠습니다?"와 같은 경고 메시지를 출력하며 대리 기사 업체 목록을 제공할 수 있다.
처리부(374)는 사용자의 운전 위험 정도가 제2 기준치를 초과하는 경우, 사용자에 대한 테스트를 추가로 진행한다(S270). 이때, 처리부(374)는 적어도 하나의 사용자 테스트를 진행한다. 예를 들어, 처리부(374)는 적어도 하나의 퍼즐 게임을 제공하고 사용자가 정해진 시간 내 모든 퍼즐을 완성하는지를 확인한다.
처리부(374)는 사용자가 테스트 항목 전체를 통과하는지를 확인한다(S280). 처리부(374)는 사용자가 추가로 진행된 모든 사용자 테스트를 통과하는지를 확인한다. 처리부(274)는 사용자가 테스트 항목 전체를 통과하면, 1단계 경고를 출력한다(S260).
한편, 처리부(374)는 사용자가 테스트 항목 전체를 통과하지 못하면 2단계 경고를 출력한다(S290). 예를 들어, 처리부(374)는 "음주 가능성이 높습니다. 대리 기사를 호출하십시오."와 같은 경고 메시지를 디스플레이에 출력하며 동시에 음성 안내로 출력할 수 있다. 또한, 처리부(374)는 대리 기사 자동 연결 버튼을 추가로 제공할 수 있다.
처리부(374)는 2단계 경고를 출력한 후 사용자의 시동 시도가 있는지를 확인한다(S300). 처리부(374)는 사용자의 시동 시도가 있으면, 사용자의 시동 의사를 확인한다(S310). 처리부(374)는 "그래도 시동을 원하시면 다시 시동 시도 해주십시오"와 같은 메시지를 출력할 수 있다.
S320에서, 처리부(374)는 확인 결과 사용자의 시동 의사가 있는 경우, 안전운전 지원 서비스를 종료하고 차량의 시동을 건다. 처리부(374)는 차량의 시동이 걸린 상태에서 사용자를 지속적으로 모니터링한다. 처리부(374)는 사용자가 시동 의사가 없는 경우, 기 정해진 시간 동안 대기 후 안전운전 지원 서비스를 종료하며 차량 전원을 오프할 수 있다.
상기한 실시 예에서는 차량(300)으로 접근하는 인증 수단(예: 스마트키)이 감지되면 사용자가 소지한 이동 단말(100)을 이용하여 사용자가 운전 위험 상태인지 여부를 확인하는 것을 설명하고 있으나, 이에 한정되지 않고 차량(300)에 탑재된 적어도 하나의 센서를 이용하여 사용자의 운전 위험 상태 여부를 확인하도록 구현할 수도 있다. 도 8을 참조하면, 사용자(U)가 차량(300)으로 접근하는 경우, 차량(300)은 사용자(U)가 소지한 인증 수단을 감지하므로 사용자(U)의 접근을 인식할 수 있다. 차량(300)은 인증 수단의 접근이 감지되면, 차량(300)에 탑재된 센서(800) 예컨대, 카메라 및/또는 레이더 등을 이용하여 사용자(U)의 보행정보 즉, 보행패턴 및/또는 보행속도 등을 검출할 수 있다. 차량(300)은 검출된 보행정보에 근거하여 사용자(U)의 운전 위험 상태 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 차량(300)은 사용자(U)의 보행패턴이 지그재그 패턴이며 보행속도가 기설정된 기준 속도 미만이면 사용자가 운전 위험 상태라고 판단할 수 있다.
상기한 실시 예들에 따르면, 차량(300)은 자율주행에 필요한 장치들을 이용하여 사용자의 탑승 전/후 거동 및 상태를 분석하여 해당 사용자의 안전운전 취약 수준에 맞는 서비스를 제공하므로, 사용자의 안전 운행을 유도할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 이동 단말
200: 서버
300: 차량
310: 패턴조사장치
320: 영상획득장치
330: 음성인식장치
340: 운전자 모니터링 장치
350: 생체신호 측정장치
360: 위치측정장치
370: 차량 단말 장치
371: 통신부
372: 사용자 인터페이스 장치
373: 저장부
374: 처리부

Claims (21)

  1. 차량으로 접근하는 인증 수단을 감지하고, 상기 차량에 탑재되는 적어도 하나의 장치를 이용하여 획득한 사용자 상태 정보에 기반하여 사용자의 안전 운전 취약 상태를 판단하여 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 처리부를 포함하는 차량.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 상태 정보는, 사용자의 보행정보, 음성정보, 운전자 모니터링 정보 및 생체정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 사용자가 소지한 이동 단말 또는 상기 차량에 탑재된 적어도 하나의 센서를 이용하여 상기 사용자가 운전 위험 상태인지 여부를 확인하는 것을 특징으로 하는 차량.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 사용자가 운전 위험 상태로 확인되면, 차량 주변에 유도 패턴을 조사하여 사용자의 유도 패턴 추종 정합도를 산출하고, 상기 유도 패턴 추종 정합도에 따라 사용자 상태 본 점검 실시 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 차량.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 유도 패턴 추종 정합도가 기준치 미만이면, 저장부에 저장된 정보별 가중치 및 점수산정 기준에 근거하여 상기 사용자의 운전 위험 정도를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 운전 위험 정도가 제1 기준치 이하이면, 상기 산출된 운전 위험 정도를 기반으로 차량 이력 및 사용자 이력 정보를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 차량.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 운전 위험 정도가 상기 제1 기준치를 초과하며 제2 기준치 이하인 경우, 1단계 경고를 출력하는 것을 특징으로 하는 차량.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 운전 위험 정도가 상기 제2 기준치를 초과하면, 사용자 테스트를 추가적으로 진행하는 것을 특징으로 하는 차량.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 사용자 테스트에 포함된 테스트 항목 중 적어도 하나의 항목을 통과하지 못하는 경우 2단계 경고를 출력하는 것을 특징으로 하는 차량.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 2단계 경고 출력 후 상기 사용자의 시동 시도가 있는 경우 상기 사용자의 시동 의사를 확인하여 후속 조치를 취하는 것을 특징으로 하는 차량.
  11. 차량으로 접근하는 인증 수단을 감지하는 단계; 및
    상기 차량에 탑재되는 적어도 하나의 장치를 이용하여 획득한 사용자 상태 정보에 기반하여 사용자의 안전 운전 취약 상태를 판단하여 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계를 포함하는 차량의 안전 운전 지원 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 사용자 상태 정보는, 사용자의 보행정보, 음성정보, 운전자 모니터링 정보 및 생체정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 안전 운전 지원 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 인증 수단이 감지되면, 사용자가 소지한 이동 단말 또는 차량에 탑재된 적어도 하나의 센서를 이용하여 상기 사용자가 운전 위험 상태인지 여부를 확인하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 차량의 안전 운전 지원 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 사용자의 현재 상태가 운전 위험 상태로 결정되면, 차량 주변에 유도 패턴을 조사하여 사용자의 유도 패턴 추종 정합도를 산출하는 단계; 및
    상기 유도 패턴 추종 정합도에 기반하여 사용자 상태 본 점검 실시 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 차량의 안전 운전 지원 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는,
    상기 유도 패턴 추종 정합도가 기준치 미만이면, 저장부에 저장된 정보별 가중치 및 점수산정 기준에 근거하여 상기 사용자 상태 정보를 이용하여 상기 사용자의 운전 위험 정도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 안전 운전 지원 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는,
    상기 운전 위험 정도가 제1 기준치 이하인지를 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 안전 운전 지원 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는,
    상기 운전 위험 정도가 상기 제1 기준치 이하인 경우, 상기 산출된 운전 위험 정도를 기반으로 차량 이력 및 사용자 이력 정보를 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 안전 운전 지원 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는,
    상기 운전 위험 정도가 상기 제1 기준치 이하가 아닌 경우, 상기 운전 위험 정도가 상기 제1 기준치 초과이며 제2 기준치 이하인지를 확인하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 안전 운전 지원 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는,
    상기 운전 위험 정도가 상기 제1 기준치 초과이며 상기 제2 기준치 이하인 경우, 1단계 경고를 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 안전 운전 지원 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 안전 운전 지원 서비스를 수행하는 단계는,
    상기 운전 위험 정도가 상기 제2 기준치를 초과하는 경우, 사용자 테스트를 추가로 진행하는 단계; 및
    상기 사용자 테스트에 포함된 테스트 항목 중 적어도 하나의 항목을 통과하지 못하는 경우 2단계 경고를 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 안전 운전 지원 방법.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 2단계 경고 출력 후 상기 사용자의 시동 시도가 있는 경우 상기 사용자의 시동 의사를 확인하여 후속 조치를 취하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 안전 운전 지원 방법.
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