KR20220055309A - System for predicting degree of road risk depending on rain fall information - Google Patents

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KR20220055309A
KR20220055309A KR1020200139617A KR20200139617A KR20220055309A KR 20220055309 A KR20220055309 A KR 20220055309A KR 1020200139617 A KR1020200139617 A KR 1020200139617A KR 20200139617 A KR20200139617 A KR 20200139617A KR 20220055309 A KR20220055309 A KR 20220055309A
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양동민
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Abstract

The present invention relates to a system for predicting the degree of risk of a road according to rainfall information to provide safety information to a driver. According to the present invention, the system comprises: a radar using straightness of a radio wave to measure a time from when a radio wave is transmitted to a vehicle until a time when the reflected wave is received from the vehicle, to measure a direction and distance that the vehicle is heading; an automatic weather system (AWS) measuring meteorological factors and converting values measured for each meteorological factor into meteorological physical quantities; a vehicle rain sensor provided in the vehicle to detect the strength and amount of rainwater falling on the vehicle; and a server receiving information on the direction and distance that the vehicle is heading from the radar, receiving information on the meteorological physical quantities from the AWS, receiving information on the strength and amount of rainwater from the vehicle rain sensor, and acquiring a synthetic rainfall value from the information to predict and display the degree of risk of a road on which the vehicle is driving on a screen.

Description

강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템{SYSTEM FOR PREDICTING DEGREE OF ROAD RISK DEPENDING ON RAIN FALL INFORMATION}Road risk prediction system based on rainfall information {SYSTEM FOR PREDICTING DEGREE OF ROAD RISK DEPENDING ON RAIN FALL INFORMATION}

본 발명은 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템에 관한 것으로, 특히 운전자가 차량을 타고 주행하면서도 주행하고 있는 도로의 위험도를 실시간으로 예측할 수 있는 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a system for predicting road risk according to rainfall information, and more particularly, to a system capable of predicting the risk of a road on which a driver is driving while driving in a vehicle in real time.

본 연구는 국토교통부의 국토교통과학기술진흥원의 국토교통기술촉진연구사업의 연구비 지원(18CTAP-C143007-01-000000)에 의해 수행되었습니다.This research was carried out with the research grant of the Land Transport Technology Promotion Research Project of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport Science and Technology Promotion Agency (18CTAP-C143007-01-000000).

이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진시키기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래 기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.Matters described in this background section are prepared to enhance understanding of the background of the invention, and may include matters that are not already known to those of ordinary skill in the art to which this technology belongs.

최근 유무선 통신기술, 위성측위기술, 지도정보기술, 검색엔진기술 등을 이용한 다양한 전자지도 서비스가 제공되고 있다. 전자지도는 그 표시방법에 따라, 2D(2 dimension), 2.5D, 3D 등의 다양한 형태로 표시될 수 있다. 또한, 전자지도는 그 표시대상의 종류에 따라 실내지도, 지형지도, 교통지도, 도심지도, 날씨지도, 테마지도 등으로 다양하게 분류될 수 있다. 이와 같은 다양한 형태의 지도는 사용 목적에 맞게 전자장치의 화면상에 표현될 수 있다.Recently, various electronic map services using wired/wireless communication technology, satellite positioning technology, map information technology, and search engine technology have been provided. The electronic map may be displayed in various forms, such as 2D (2-dimensional), 2.5D, and 3D, depending on the display method. In addition, the electronic map may be variously classified into an indoor map, a topographic map, a traffic map, a city map, a weather map, a theme map, etc. according to the type of display object. Such various types of maps may be displayed on the screen of the electronic device according to the purpose of use.

최근 들어, 전자지도를 활용한 부가 서비스가 다양하게 등장하고 있다. 전자 지도에는 지도 고유의 지형지물 정보뿐만 아니라, 상세 정보로서 관심지점(points of interest; POI), 광고, 뉴스 등이 표시될 수 있다. 또한, 전자지도에는 교통정보와 같은 오버레이(overlay) 정보들이 기존 지도정보 위에 덧붙여 표시될 수 있다.Recently, various additional services using electronic maps have appeared. In the electronic map, not only map-specific geographical feature information, but also points of interest (POI), advertisements, news, etc. may be displayed as detailed information. Also, on the electronic map, overlay information such as traffic information may be displayed in addition to existing map information.

그러나, 너무 많은 정보의 표시나 정보의 나열은 사용자가 원하는 정보를 즉각적으로 찾는 과정에서 어려움을 줄 수 있다. 또한, 제한된 크기의 화면상에서 표시된 정보가 너무 많으면 사용자가 원하는 위치 또는 정보를 찾기 어려워, 원하는 위치 또는 정보를 찾기 위해 사용자는 확대 등의 추가 작업을 수행해야 한다.However, displaying too much information or arranging information may cause difficulties in the process of immediately finding information desired by the user. In addition, if too much information is displayed on a screen of a limited size, it is difficult for a user to find a desired location or information, and the user has to perform an additional operation such as enlargement to find the desired location or information.

또한, 종래의 지도 서비스는 눈이나 비가 오거나 흐리거나 맑거나 하는 등의 날씨에 따른 도로구간 위험도를 표시한 지도 데이터를 사용자가 인식하기 용이하게 제공하지 않는다. 이는 사용자가 기상에 따른 도로상황을 용이하게 파악하여 그에 따른 적절한 대처를 하지 못한다는 단점이 있다. 한국등록특허공보 10-1087486호는 위험도를 아이콘으로 표시하는 방법에 관해 개시하고 있다.In addition, the conventional map service does not provide map data indicating the degree of risk of road sections according to weather, such as snow, rain, cloudy, or sunny, for a user to easily recognize. This has a disadvantage in that the user cannot easily grasp the road condition according to the weather and take appropriate measures accordingly. Korean Patent Publication No. 10-1087486 discloses a method for displaying a risk level with an icon.

따라서, 다양한 정보 중 기상에 따른 도로구간 위험도 정보 같은 중요한 정보를 지도상에서 사용자에게 적절하게 표출할 수 있는 방법이 필요하다.Therefore, there is a need for a method for appropriately expressing important information such as road section risk information according to weather among various information to the user on the map.

한국등록특허공보 제10-1087486호Korean Patent Publication No. 10-1087486

전술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명은 빗물의 세기와 양이 고정된 지점에서 측정되지 않고, 도로에서 차량이 주행할 때 실시간으로 측정되어 도로의 위험도를 예측할 수 있게 하는, 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.In order to solve the problems of the prior art, the present invention does not measure the intensity and amount of rainwater at a fixed point, but is measured in real time when the vehicle is driving on the road to predict the risk of the road. An object of the present invention is to provide a road hazard prediction system according to information.

또한, 본 발명은 도로의 위험도를 예측하여 차량에 제공함으로써 운전자에게 안전정보를 제공하는, 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.Another object of the present invention is to provide a road risk prediction system according to rainfall information, which provides safety information to a driver by predicting the degree of risk of the road and providing it to the vehicle.

본 발명의 일 실시예에 따른 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템은, 전파의 직진성을 이용하여 차량에 전파를 송신한 후 차량으로부터 반사파를 수신한 시각까지의 시간을 측정하여 차량이 향하는 방향과 거리를 측정하는 레이더; 기상요소를 측정하고, 기상요소별로 측정된 값을 기상학적 물리량으로 변환하는 AWS(Automatic Weather System); 차량에 구비되어, 차량에 떨어지는 빗물의 세기와 양을 감지하는 차량용 레인센서; 및 레이더로부터 차량이 향하는 방향과 거리에 관한 정보를 수신하고, AWS로부터 기상학적 물리량에 관한 정보를 수신하고, 차량용 레인센서로부터 빗물의 세기와 양에 관한 정보를 수신하고, 이들 정보로부터 합성 강우값을 구하여 해당 차량이 주행하는 도로의 위험도를 예측하여 화면에 디스플레이하는 서버를 포함한다.A road risk prediction system according to rainfall information according to an embodiment of the present invention measures the time from transmitting a radio wave to a vehicle using the straightness of the radio wave and then receiving a reflected wave from the vehicle to measure the direction and distance the vehicle is heading Radar to measure; AWS (Automatic Weather System) that measures meteorological elements and converts the measured values for each meteorological element into meteorological physical quantities; It is provided in the vehicle, the vehicle rain sensor for detecting the intensity and amount of rainwater falling on the vehicle; and receiving information about the direction and distance the vehicle is heading from the radar, receiving information about meteorological physical quantities from AWS, receiving information about the intensity and amount of rainwater from the vehicle rain sensor, and synthetic rainfall values from these information and a server that predicts the degree of risk of the road on which the vehicle travels and displays it on the screen.

여기서, 합성 강우값은 격자형 기반 강우값이다.Here, the composite rainfall value is a grid-based rainfall value.

또한, 합성 강우값은 격자형 기반 레이더 강우값과 격자형 기반 지상 강우값으로부터 구해진다.In addition, the composite rainfall value is obtained from the grid-based radar rainfall value and the grid-based ground rainfall value.

또한, 합성 강우값은 격자형 기반 레이더 강우값과 격자형 기반 지상 강우값에 격자형 기반 보정계수를 곱하여 구해진다.In addition, the composite rainfall value is obtained by multiplying the grid-based radar rainfall value and the grid-based ground rainfall value by the grid-based correction factor.

또한, 격자형 기반 지상 강우값은 지점 가반 지상 강우값과 지점 기반 차량용 레인센서 강우값에 그리드 격자법을 적용하여 구해진다.In addition, the grid-based ground rainfall value is obtained by applying the grid grid method to the point-borne ground rainfall value and the point-based vehicle rain sensor rainfall value.

또한, 도로 위험도는 설정 등급으로 구분된다.In addition, the road hazard is divided into set grades.

또한, 도로 위험도는 서버의 화면에 지도상에서 색깔로 구분되어 디스플레이 된다.In addition, the road hazard is displayed on the screen of the server by color on the map.

또한, 차량의 네비게이션은 서버로부터 도로의 위험도에 관한 정보를 수신하여 위험지역을 화면에 디스플레이한다.In addition, the vehicle navigation receives information on the degree of danger of the road from the server and displays the dangerous area on the screen.

본 발명에 따르면, 빗물의 세기와 양이 고정된 지점에서 측정되지 않고, 도로에서 차량이 주행할 때 실시간으로 측정되어 도로의 위험도를 예측할 수 있게 한다.According to the present invention, the intensity and amount of rainwater are not measured at a fixed point, but are measured in real time when the vehicle is driving on the road, thereby making it possible to predict the risk of the road.

또한, 본 발명에 따르면, 도로의 위험도를 예측하여 차량에 제공함으로써 운전자에게 안전정보를 제공한다.In addition, according to the present invention, safety information is provided to the driver by predicting the degree of risk of the road and providing it to the vehicle.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 메인화면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로 위험도 및 차량 표출 화면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 표출 화면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 합성 강우 표출 화면이다.1 is a block diagram of a road risk prediction system according to rainfall information according to an embodiment of the present invention.
2 is a main screen of a server according to an embodiment of the present invention.
3 is a road risk level and vehicle display screen according to an embodiment of the present invention.
4 is a radar display screen according to an embodiment of the present invention.
5 is a composite rainfall display screen according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Advantages and features of the present invention and methods for achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various different forms. Only the embodiments are provided so that the disclosure of the present invention is complete, and to completely inform those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, the scope of the invention, and the present invention is to be defined by the scope of the claims. only

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템의 구성도이다. 1 is a block diagram of a road risk prediction system according to rainfall information according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템(1000)은 레이더 (radar, 100), AWS(Automatic Weather System, 200), 차량용 레인센서(rain sensor for vehicle, 300) 및 서버(server, 400)를 포함할 수 있다.1, the road risk prediction system 1000 according to rainfall information is a radar (radar, 100), AWS (Automatic Weather System, 200), a rain sensor for a vehicle (rain sensor for vehicle, 300) and a server (server, 400) may be included.

레이더(100)는 전파의 직진성을 이용하여 차량에 전파를 송신한 후 차량으로부터 반사파를 수신한 시각까지의 시간을 측정하여 차량이 향하는 방향과 거리를 측정한다.The radar 100 measures the direction and distance the vehicle is heading by measuring the time until the time when the reflected wave is received from the vehicle after transmitting the radio wave to the vehicle by using the straightness of the radio wave.

AWS(200)는 기상요소를 측정하고, 기상요소별로 측정된 값을 기상학적 물리량으로 변환한다. AWS(200)는 자동기상관측시스템이다. 기상요소는 기온, 기압, 습도, 풍속, 강수량과 같이 어떠한 대기상태를 나타내기 위해 필요한 요소를 말한다. 기온의 기상학적 물리량은 ℃이고, 기압의 기상학적 물리량은 atm이고, 습도의 기상학적 물리량은 g/cm3 이고, 풍속의 기상학적 물리량은 m/s이고, 강수량의 기상학적 물리량은 mm이다.The AWS 200 measures meteorological elements, and converts the values measured for each meteorological element into meteorological physical quantities. AWS 200 is an automatic weather observation system. Meteorological factors refer to factors necessary to represent certain atmospheric conditions, such as temperature, atmospheric pressure, humidity, wind speed, and precipitation. The meteorological physical quantity of temperature is ℃, the meteorological physical quantity of atmospheric pressure is atm, the meteorological physical quantity of humidity is g/cm 3 , the meteorological physical quantity of wind speed is m/s, and the meteorological physical quantity of precipitation is mm.

차량용 레인센서(300)는 차량에 구비되어 차량에 떨어지는 빗물의 세기와 양을 감지한다. 이때, 빗물의 세기와 양은 고정된 지점에서 측정되지 않고, 도로에서 차량이 주행할 때 실시간으로 측정된다. 그러므로, 고정된 지점에서 빗물이 측정될 때보다 더욱 정확한 값이 측정될 수 있다.The vehicle rain sensor 300 is provided in the vehicle to detect the intensity and amount of rainwater falling on the vehicle. In this case, the intensity and amount of rainwater are not measured at a fixed point, but are measured in real time when the vehicle is driving on the road. Therefore, a more accurate value can be measured than when rainwater is measured at a fixed point.

서버(400)는 레이더(100)로부터 차량이 향하는 방향과 거리에 관한 정보를 수신하고, AWS(200)로부터 기상학적 물리량에 관한 정보를 수신하고, 차량용 레인센서(300)로부터 빗물의 세기와 양에 관한 정보를 수신한다. 그리고, 서버(400)는 이들 정보로부터 합성 강우값을 구하여 해당 차량이 주행하는 도로의 위험도를 예측하여 차량에 제공한다. 여기서, 합성 강우값은 격자형 기반 강우값이다. 이때, 차량의 네비게이션(navigation)은 서버(400)로부터 도로의 위험도에 관한 정보를 수신하여 위험지역을 디스플레이한다.The server 400 receives information about the direction and distance that the vehicle is heading from the radar 100 , receives information about a meteorological physical quantity from the AWS 200 , and the intensity and amount of rainwater from the vehicle rain sensor 300 . receive information about Then, the server 400 obtains a synthetic rainfall value from the information, predicts the degree of risk of the road on which the vehicle travels, and provides it to the vehicle. Here, the composite rainfall value is a grid-based rainfall value. At this time, the vehicle navigation (navigation) receives information about the degree of danger of the road from the server 400 and displays the dangerous area.

격자형(raster)과 관련하여, 격자형 자료는 전체 면을 일정한 크기를 가진 격자(화소, pixel)의 집합으로 구성되며, 특정 위치의 격자의 값을 저장하고 연산하며 표현하는 방식이다. 공간은 픽셀 또는 셀(cell)로 균등히 분할된다. 지리사상이나 좌표의 위치는 그 사상이나 좌표가 존재하는 픽셀 또는 셀의 형태로 정의된다. 각 셀이 표현하는 영역은 공간 해상력을 의미한다. 그것은 위치가 행렬의 수로 표현되기 때문에 지리사상의 위치는 단지 가장 가까운 셀에 기록된다.In relation to the raster, the lattice data consists of a set of lattice (pixels) with a constant size over the entire surface, and is a method of storing, calculating, and expressing the lattice value at a specific location. The space is equally divided into pixels or cells. The location of a geographic map or coordinate is defined in the form of a pixel or cell in which the map or coordinate exists. The area represented by each cell means spatial resolution. Since the positions are expressed as a number of matrices, the geomap positions are recorded only in the nearest cell.

또한, 합성 강우값은 격자형 기반 레이더 강우값과 격자형 기반 지상 강우값으로부터 구해지는데, 격자형 기반 보정계수를 곱하여 구해진다. In addition, the composite rainfall value is obtained from the grid-based radar rainfall value and the grid-based ground rainfall value, and is obtained by multiplying the grid-based correction factor.

격자형 기반 레이더 강우값은 기존의 레이더를 통해 얻는 반사도 값으로부터 Z-R 관계식(Z-R relation)을 통해 표출된다. Z-R 관계식은 레이더 반사도(Z) 자료를 강수량(R)으로 환산하는 과정에서 사용되는 Z와 R 사이의 관계를 나타내는 경험식이다.The grid-based radar rainfall value is expressed through the Z-R relation from the reflectivity value obtained through the existing radar. The Z-R relational expression is an empirical expression expressing the relationship between Z and R used in the process of converting radar reflectivity (Z) data into precipitation (R).

격자형 기반 지상 강우값은 레인센서를 통해 얻는 지점별 강도 강도값과 AWS(Automatic Weather System)를 통해 얻는 지점별 강우값으로부터 IDW(Inverse Distance Weighted) 기법을 통해 표출된다. 격자형 기반 지상 강우값은 지점 기반 지상 강우값과 지점 기반 차량용 레인센서 강우값에 그리드 격자법을 적용하여 구해진다.The grid-based ground rainfall value is expressed through the IDW (Inverse Distance Weighted) method from the intensity intensity value for each point obtained through the rain sensor and the rainfall value for each point obtained through the AWS (Automatic Weather System). The grid-based ground rainfall value is obtained by applying the grid grid method to the point-based ground rainfall value and the point-based vehicle rain sensor rainfall value.

격자기반 보정계수는 격자기반 형태의 레이더와 지상 강우가 활용되어 맵(map)이 작성된다. 보정계수 맵의 격자 크기 및 개수는 레이더 강우의 격자와 동일하다.For the grid-based correction coefficient, a map is created using grid-based radar and ground rainfall. The grid size and number of the correction factor map is the same as that of the radar rainfall grid.

또한, 합성 강우값은 강우량에 대한 유출량, 유출량에 대한 침수량, 침수량에 대한 차량속도, 및 제한속도에 대한 속도 감소율일 수 있다. 합성강우는 격자기반 보정 레이더 강우이며, 실제로 관측되는 레이더의 관측값에 보정계수를 곱하여 표출된 강우 강도값이다. 보정계수는 AWS 관측소에 따라 지역마다 다르기 때문에 해당 지역의 합성 강우값을 계산하기 위해서는 그 지역의 보정계수를 새로 계산하여 적용해야 한다.In addition, the synthetic rainfall value may be an amount of runoff with respect to the amount of rainfall, an amount of flooding with respect to the amount of runoff, a vehicle speed with respect to the amount of flooding, and a speed reduction rate with respect to a speed limit. Synthetic rainfall is grid-based corrected radar rainfall, and it is a rainfall intensity value expressed by multiplying the actually observed radar observation value by a correction factor. Since the correction factor varies from region to region depending on the AWS observatory, in order to calculate the composite rainfall value for the region, a new correction coefficient for the region must be calculated and applied.

또한, 도로 위험도는 설정 등급으로 구분된다. 예를 들어, 도로 위험도는 위험이 낮은 것에서 높은 것으로 1단계, 2단계, 3단계 및 4단계로 구분될 수 있으며, 이에 한정되지는 않고 다양한 등급으로 구분될 수 있다.In addition, the road hazard is divided into set grades. For example, the road risk may be divided into stages 1, 2, 3, and 4 from low risk to high risk, but is not limited thereto, and may be divided into various grades.

또한, 도로 위험도는 서버의 화면에 지도상에서 색깔로 구분되어 디스플레이 된다. 예를 들어, 도로 위험도는 위험이 낮은 것에서 높은 것으로 노란색, 주황색, 파란색 및 빨간색으로 구분될 수 있으며, 이에 한정되지 않고 다른 방식으로도 표현 가능하다.In addition, the road hazard is displayed on the screen of the server by color on the map. For example, the road risk may be classified as yellow, orange, blue, and red from low risk to high risk, but is not limited thereto, and may be expressed in other ways.

또한, 지도는 사용자의 터치동작에 의해 줌 인(zoon in) 또는 줌 아웃(zoom out)된다. 이때, 사용자는 줌 인하여 도로 위험지역을 상세히 볼 수 있고, 줌 아웃하여 도로 위험지역의 분포를 전체적으로 볼 수 있다.Also, the map is zoomed in or zoomed out by a user's touch operation. In this case, the user can zoom in to see the road danger zone in detail, and zoom out to see the distribution of the road danger zone as a whole.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 메인화면이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로 위험도 및 차량 표출 화면이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 표출 화면이며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 합성 강우 표출 화면이다.2 is a main screen of a server according to an embodiment of the present invention, FIG. 3 is a road risk level and vehicle display screen according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a radar display screen according to an embodiment of the present invention. and FIG. 5 is a synthetic rainfall display screen according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 메인화면이 디스플레이된 상태를 나타낸다. 메인화면의 왼쪽에는 차량 및 도로 위험도 정보에 관한 사항을 디스플레이한다.Referring to FIG. 2 , the main screen is displayed. On the left side of the main screen, information on vehicle and road risk is displayed.

차량용 레인센서와 도로 위험도 중의 하나를 선택할 수 있으며, 차량용 레인센서를 선택한 경우의 해당 CAR No.(차량번호)에 따른 강우강도, 상태단계, 지도이동을 나타낸다.One of the vehicle rain sensor and road risk can be selected, and when the vehicle rain sensor is selected, rainfall intensity, state stage, and map movement are displayed according to the CAR No. (vehicle number).

그리고, 그 아래에는 레인센서와 도로 위험도의 구간상태를 파란색, 노란색, 빨간색, 보라색으로 구분하여 나타내고 있다.And, below it, the section state of the rain sensor and the road hazard is divided into blue, yellow, red, and purple.

또한, 오른쪽에는 지도에서 각 구역마다의 구간상태를 파란색, 노란색, 빨간색으로 구분하여 나타내고 있다.In addition, on the right side, the status of each section on the map is shown by dividing it into blue, yellow, and red.

도 3을 참조하면, 도 2의 메인화면이 크게 디스플레이되었으며, 도로 위험도 및 차량 표출 화면을 보이고 있다. 연두색으로 표기된 것은 도로위험이 많은 지역을 알기 쉽도록 표기한 것이다.Referring to FIG. 3 , the main screen of FIG. 2 is displayed large, and a road risk level and vehicle display screen are shown. Marked in yellow green indicates areas with many road hazards to make it easier to understand.

도 4를 참조하면, 노란색, 파란색의 레이더가 표출된 지역을 푸른색으로 나타내고 있다.Referring to FIG. 4 , areas in which yellow and blue radars are displayed are shown in blue.

도 5를 참조하면, 합성 강우가 빨간색으로 표출된 것을 보이고 있다.Referring to FIG. 5 , it is shown that synthetic rainfall is expressed in red.

전술한 본 발명의 실시예들은 이해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시예들을 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.Although the above-described embodiments of the present invention have been described with reference to the embodiments shown in the drawings for better understanding, these are merely exemplary, and those of ordinary skill in the art may make various modifications and equivalent other embodiments therefrom. You will understand that it is possible. Accordingly, the true technical protection scope of the present invention should be defined by the appended claims.

100 : 레이더 200 : AWS
300 : 차량용 레인센서 400 : 서버
1000 : 위험도 예측 시스템100: Radar 200: AWS
300: vehicle rain sensor 400: server
1000: risk prediction system

Claims (8)

전파의 직진성을 이용하여 차량에 전파를 송신한 후 차량으로부터 반사파를 수신한 시각까지의 시간을 측정하여 차량이 향하는 방향과 거리를 측정하는 레이더;
기상요소를 측정하고, 기상요소별로 측정된 값을 기상학적 물리량으로 변환하는 AWS(Automatic Weather System);
차량에 구비되어, 차량에 떨어지는 빗물의 세기와 양을 감지하는 차량용 레인센서; 및
상기 레이더로부터 차량이 향하는 방향과 거리에 관한 정보를 수신하고, 상기 AWS로부터 기상학적 물리량에 관한 정보를 수신하고, 상기 차량용 레인센서로부터 빗물의 세기와 양에 관한 정보를 수신하고, 이들 정보로부터 합성 강우값을 구하여 해당 차량이 주행하는 도로의 위험도를 예측하여 화면에 디스플레이하는 서버
를 포함하는 것을 특징으로 하는 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템.
a radar that measures the direction and distance the vehicle is heading by measuring the time from when the radio wave is transmitted to the vehicle using the straightness of the radio wave and the time it receives the reflected wave from the vehicle;
AWS (Automatic Weather System) that measures meteorological elements and converts the measured values for each meteorological element into meteorological physical quantities;
It is provided in the vehicle, the vehicle rain sensor for detecting the intensity and amount of rainwater falling on the vehicle; and
Receive information about the direction and distance the vehicle is heading from the radar, receive information about meteorological physical quantities from the AWS, receive information about the intensity and amount of rainwater from the vehicle rain sensor, and synthesize from these information A server that obtains rainfall values and predicts the risk of the road on which the vehicle is traveling and displays it on the screen
Road risk prediction system according to rainfall information, characterized in that it comprises a.
 제1항에 있어서,
상기 합성 강우값은 격자형 기반 강우값인 것을 특징으로 하는 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템.
According to claim 1,
The composite rainfall value is a grid-based rainfall value. A road risk prediction system according to rainfall information.
 제2항에 있어서,
상기 합성 강우값은 격자형 기반 레이더 강우값과 격자형 기반 지상 강우값으로부터 구해지는 것을 특징으로 하는 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템.
3. The method of claim 2,
The synthetic rainfall value is a road risk prediction system according to rainfall information, characterized in that it is obtained from a grid-based radar rainfall value and a grid-based ground rainfall value.
 제3항에 있어서,
상기 합성 강우값은 상기 격자형 기반 레이더 강우값과 상기 격자형 기반 지상 강우값에 격자형 기반 보정계수를 곱하여 구해지는 것을 특징으로 하는 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템.
4. The method of claim 3,
The composite rainfall value is obtained by multiplying the grid-based radar rainfall value and the grid-based ground rainfall value by a grid-based correction factor.
 제3항에 있어서,
상기 격자형 기반 지상 강우값은 지점 가반 지상 강우값과 지점 기반 차량용 레인센서 강우값에 그리드 격자법을 적용하여 구해지는 것을 특징으로 하는 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템.
4. The method of claim 3,
The grid-based ground rainfall value is a road risk prediction system according to rainfall information, characterized in that it is obtained by applying the grid grid method to the point-borne ground rainfall value and the point-based vehicle rain sensor rainfall value.
 제1항에 있어서,
상기 도로 위험도는 설정 등급으로 구분되는 것을 특징으로 하는 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템.
According to claim 1,
The road risk prediction system according to rainfall information, characterized in that the road risk is divided into set grades.
 제6항에 있어서,
상기 도로 위험도는 상기 서버의 화면에 지도상에서 색깔로 구분되어 디스플레이되는 것을 특징으로 하는 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템.
7. The method of claim 6,
The road risk prediction system according to rainfall information, characterized in that the road risk is displayed in a color on the map on the screen of the server.
 제1항에 있어서,
차량의 네비게이션은 상기 서버로부터 도로의 위험도에 관한 정보를 수신하여 위험지역을 화면에 디스플레이하는 것을 특징으로 하는 강우정보에 따른 도로 위험도 예측 시스템.According to claim 1,
The vehicle navigation system receives information on the degree of risk of the road from the server and displays the dangerous area on the screen.
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