KR20230004073A

KR20230004073A - 이동체의 경미 사고 판단 방법, 장치 및 시스템

Info

Publication number: KR20230004073A
Application number: KR1020210085868A
Authority: KR
Inventors: 하재준; 문영준; 이태희
Original assignee: 현대자동차주식회사; 기아 주식회사
Priority date: 2021-06-30
Filing date: 2021-06-30
Publication date: 2023-01-06

Abstract

이동체의 경미 사고 판단 방법, 장치 및 시스템이 개시된다.
컴퓨팅 장치에서 구현되는 이동체의 경미 사고 판단 방법은, 상기 이동체에 대한 사고 발생시에 검출되는 상기 이동체의 상황 데이터를 획득하는 단계와, 상기 상황 데이터에 기반하여 상기 이동체의 손상도를 분석하는 단계, 및 상기 손상도에 기초하여 상기 이동체의 사고가 경미 사고인지 여부를 판단하여 판단 결과 메시지를 상기 이동체에 전송하는 단계를 포함한다.

Description

이동체의 경미 사고 판단 방법, 장치 및 시스템{METHOD, APPARATUS AND SYSTEM FOR DETERMINING A SLIGHT ACCIDENT OF A MOVING OBJECT}

본 개시는 이동체의 경미 사고 판단 방법, 장치 및 시스템에 대한 것이다. 구체적으로, 본 발명은 이동체의 원활한 운영과 높은 가동율을 달성하기 위해, 컴퓨팅 장치에서 구현되는 이동체의 경미 사고 판단 방법, 장치 및 시스템에 대한 것이다.

기술 발전에 따라 차량 소유에 대한 개념이 약해지고, 공유된 차량에 대한 이용이 증가하고 있는 추세이다. 구체적으로, 특정 지역 또는 거주지에서 생활의 편의를 위해 차량이 공유되고, 이를 이용하여 서비스를 제공받을 니즈가 커지고 있다. 다수의 사용자가 밀집된 지역에서의 공유 이동체의 원활한 이용을 위해 다량의 공유 이동체가 밀집 지역의 근방에 보관되어 관리될 수 있다.

공유 이동체가 대중적으로 활성화되면, 이동체 운행 중에 다양한 유형의 사고가 발생할 수 있다. 예컨대 사용자의 부주의로 인해, 이동체가 고정물 또는 다른 이동체와의 충돌하여, 이동체의 외관이 손상될 수 있다. 이동체의 손상 상태에 따라, 관리자는 이동체를 정상적으로 운영할지 여부를 결정한다. 종래의 공유 이동체의 플랫폼은 관리자가 사고로 인한 외관 손상을 육안으로 확인하여 손상 상태를 기록하거나, 모바일 디바이스로 촬영된 손상 이미지가 관제 센터에 저장되어 관리자는 사용자의 요청이 있는 경우, 상기 이미지를 통해 이동체의 운영 여부를 판단하는 방안을 활용하고 있다.

이동체를 공유 서비스로 제공할 수 없는 상황을 초래하는 대형 사고의 경우, 사용자 또는 관리자의 적극적 조치로 인해, 이동체의 손상 상태를 면밀히 파악할 수 있다. 그러나, 상술한 방안에 의해, 관리자가 다량의 이동체 상태를 실시간으로 전부 파악할 수 없어, 사소한 흠집과 같은 미미한 사고의 발생을 확인할 수 없다. 더욱이, 사용자가 자신의 부주의한 이용을 은닉하기 위해 사고 부위의 이미지를 누락하거나 낮은 인식률의 이미지를 제공하면, 무인으로 운영되는 공유 플랫폼을 관리하는 관제 센터가 미미한 사고의 발생을 확인하는 것은 매우 곤란하다.

이와 같이, 이동체의 손상 정도가 정확히 파악되지 않아, 후속 사용자가 사소한 외관 손상을 이유로 할당 이동체의 이용을 거부할 수 있다. 이에 따라, 정상적으로 서비스가능한 이동체의 가동율이 저하될 수 있다. 이를 개선하기 위해, 반납되는 이동체의 상태를 확인하기 위한 인력을 투입하더라도, 확인자에 따라 손상 정도를 상이하게 제공할 수 있어, 플릿 시스템이 이동체 상태에 대한 정확한 확인과 이동체 운영을 위한 데이터를 제공받지 못할 수 있는 문제점이 여전히 존재한다.

본 개시의 기술적 과제는 이동체의 원활한 운영과 높은 가동율을 달성하기 위해, 컴퓨팅 장치에서 구현되는 이동체의 경미 사고 판단 방법, 장치 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 일 양상에 따르면, 컴퓨팅 장치에서 구현되는 이동체의 경미 사고 판단 방법이 제공된다. 상기 이동체의 경미 사고 판단 방법은, 상기 이동체에 대한 사고 발생시에 검출되는 상기 이동체의 상황 데이터를 획득하는 단계와, 상기 상황 데이터에 기반하여 상기 이동체의 손상도를 분석하는 단계, 및 상기 손상도에 기초하여 상기 이동체의 사고가 경미 사고인지 여부를 판단하여 판단 결과 메시지를 상기 이동체에 전송하는 단계를 포함한다.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 상기 상황 데이터는 상기 이동체에 장착되어 상기 이동체의 비영상 정보를 검출하는 검지부로부터 획득되는 검지 데이터 및 상기 이동체에 탑재되어 상기 이동체 주위의 영상을 획득하는 영상 획득부로부터 입수되는 영상 데이터 중 적어도 어느 하나일 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 검지부는 서로 상이한 검출값을 획득하는 복수 센서를 포함하고 있으며, 상기 복수 센서의 검출값들은 동기화하여 생성될 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 사고의 발생시에 획득되는 상기 검지 데이터 및 상기 영상 데이터는 사고 이벤트마다 동기화되어 관리될 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 손상도를 분석하는 단계는 기존에 발생된 사고와 관련하여 누적 수집된 상황 데이터에 대하여 기계 학습을 적용하여 수립된 분석 모델을 이용하여 상기 상황 데이터에 따른 상기 손상도를 산출할 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 경미 사고인지 여부를 판단하는 단계는 상기 상황 데이터에 기초하여 사고가 발생된 상기 이동체의 부위 및 상기 부위의 손상 유형을 추정하여, 사고 타입, 사고 부위 및 손상 유형을 포함하는 사고 정보를 생성하는 것을 더 포함할 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 이동체의 손상도를 분석하는 단계 전에, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치로부터 스캐닝 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하되, 상기 손상도를 분석하는 단계는 상기 상황 데이터와 상기 스캐닝 데이터에 기반하여 상기 손상도를 산출하는 것일 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 경미 사고인지 여부를 판단하는 단계는 상기 스캐닝 데이터에 기초하여 사고가 발생된 상기 이동체의 부위를 식별함과 아울러서 상기 부위의 손상 유형을 추정하여, 사고 타입, 사고 부위 및 손상 유형을 포함하는 사고 정보를 생성하는 것을 더 포함할 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 경미 사고가 있는 이동체에 대해 메인터넌스 처리를 요청하는 단계, 및 상기 메인터넌스 처리 후, 상기 스캐닝 장치에 의해 상기 이동체를 촬영하여 상기 스캐닝 데이터를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 이동체의 손상도를 분석하는 단계는, 상기 상황 데이터에 기초하여 산출된 손상도가 경미 사고의 추론 범위에 속하는지 여부를 판단하는 단계와, 상기 손상도가 상기 추론 범위에 속하지 않는 경우, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 정밀 레벨로 설정하여, 상기 스캐닝 장치로부터 상기 정밀 레벨을 갖는 스캐닝 데이터를 획득하는 단계, 및 상기 상황 데이터와 상기 정밀 레벨의 스캐닝 데이터에 기초하여 상기 손상도를 재분석하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 경미 사고의 추론 범위에 속하는지 여부를 판단하는 단계는 상기 상황 데이터에 따른 손상도가 초과 임계치보다 낮음과 동시에, 상기 상황 데이터로부터 검출된 상기 이동체의 충격도의 피크 패턴이 소정 시간 내에 존재하면, 상기 손상도가 상기 경미 사고의 추론 범위로 속하는 것으로 판정할 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 이동체의 손상도를 분석하는 단계는, 상기 손상도가 상기 추론 범위에 속하는 경우, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 비정밀 레벨로 설정하여, 상기 스캐닝 장치로부터 상기 비정밀 레벨을 갖는 스캐닝 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하되, 상기 경미 사고인지 여부를 판단하는 단계는 상기 상황 데이터에 기초하여 상기 경미 사고를 판단하고, 상기 스캐닝 데이터에 기초하여 사고가 발생된 상기 이동체의 부위를 식별함과 아울러서 상기 부위의 손상 유형을 추정하며, 사고 타입, 사고 부위 및 손상 유형을 포함하는 사고 정보를 생성하는 것일 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 경미 사고로 판정된 이동체의 사고 부위가 과거의 경미 사고에 상응하는 부위인지를 확인하는 단계와, 상기 과거에 경미 사고에 상응하는 부위로 확인되는 경우, 과거부터 누적된 상황 데이터에 기초하여 상기 사고 부위의 누적 손상도를 분석하는 단계와, 상기 누적 손상도에 기초하여 상기 사고 부위가 최종 경미 사고인지 최종 판단하는 단계, 및 상기 최종 경미 사고로 최종 판단되면, 상기 플릿 시스템에 상기 이동체에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 과거에 경미 사고에 상응하는 부위로 확인되는 경우, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 정밀 레벨로 설정하여, 상기 스캐닝 장치로부터 상기 정밀 레벨을 갖는 스캐닝 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하되, 상기 누적 손상도를 분석하는 단계는 상기 누적된 상황 데이터와 상기 스캐닝 데이터 중 적어도 어느 하나에 기반하여 상기 누적 손상도를 산출하는 것일 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 이동체는 ITS 플랫폼(Intelligent Transport System Platform)에 의해 관리되며, 상기 컴퓨팅 장치는 상기 ITS 플랫폼을 통해 제어될 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 이동체는 플릿 시스템에 의해 관리되며, 상기 컴퓨팅 장치는 상기 플릿 시스템을 통해 제어될 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 판단 결과 메시지를 전송하는 단계 후에, 상기 경미 사고인 경우, 상기 플릿 시스템에 상기 이동체를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 플릿 시스템에 상기 이동체를 제공하는 단계는 사용자 디바이스의 요청에 의해, 상기 경미 사고가 있는 상기 이동체를 할당하는 것을 포함하되, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 정밀 레벨로 설정하여, 상기 스캐닝 장치로부터 상기 정밀 레벨을 갖는 스캐닝 데이터를 획득하거나, 혹은, 상기 사용자 디바이스로부터 상기 이동체의 사용자 영상 데이터를 획득하는 단계와, 상기 스캐닝 데이터 또는 상기 이동체의 영상 데이터에 기초하여, 상기 이동체의 인수 거부 조건을 충족하는지를 판단하는 단계, 및 상기 인수 거부 조건을 충족하지 않으면, 상기 사용자 디바이스에 제공 가능 메시지를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 플릿 시스템에 상기 이동체를 제공하는 단계는 상기 이동체의 스캐닝 데이터를 상기 사용자 디바이스에 제공하는 것을 더 포함할 수 있다.

본 개시의 다른 양상에 따르면, 이동체의 경미 사고 판단 프로세스를 실행가능한 서버가 제공될 수 있다. 상기 서버는, 신호를 송수신하는 송수신부, 및 상기 송수신부를 제어하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 상기 이동체에 대한 사고 발생시에 검출되는 상기 이동체의 상황 데이터를 획득하고, 상기 상황 데이터에 기반하여 상기 이동체의 손상도를 분석하고. 상기 손상도에 기초하여 상기 이동체의 사고가 경미 사고인지 여부를 판단하고, 판단 결과 메시지를 상기 이동체에 전송한다.

본 개시의 또 다른 양상에 따르면, 컴퓨팅 장치에 의해 구현되며 이동체의 경미 사고 판단 프로세스를 실행가능한 시스템이 제공될 수 있다. 상기 시스템은, 상기 시스템을 관리하는 서버, 상기 시스템에 등록된 적어도 하나의 사용자 디바이스, 및 상기 시스템에 등록된 적어도 하나의 이동체를 포함하되, 상기 서버는, 상기 이동체에 대한 사고 발생시에 검출되는 상기 이동체의 상황 데이터를 획득하고, 상기 상황 데이터에 기반하여 상기 이동체의 손상도를 분석하고, 상기 손상도에 기초하여 상기 이동체의 사고가 경미 사고인지 여부를 판단하며, 판단 결과 메시지를 상기 이동체에 전송한다.

본 개시에 대하여 위에서 간략하게 요약된 특징들은 후술하는 본 개시의 상세한 설명의 예시적인 양상일 뿐이며, 본 개시의 범위를 제한하는 것은 아니다.

본 개시에 따르면, 이동체의 원활한 운영과 높은 가동율을 달성하기 위해, 컴퓨팅 장치에서 구현되는 이동체의 경미 사고 판단 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.

본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 이동체가 네트워크를 통해 다른 장치와 통신을 수행하는 것을 나타낸 도면이다.
도 2는 플릿 시스템에 기초하여 이동체를 공유하는 것을 나타낸 도면이다.
도 3은 플릿 시스템에 기초하여 사용자를 관리하는 것을 나타낸 도면이다.
도 4는 이동체에 식별 디바이스가 적용되는 일례를 나타낸 도면이다.
도 5는 플릿 스팟의 일례를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 플릿 시스템에 의한 이동체의 경미 사고 판단 방법에 관한 순서도이다.
도 7은 이동체의 기능 모듈들을 나타내는 블록도이다.
도 8은 경미 사고 판단에 관한 세부 순서도이다.
도 9는 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 예시한 도면이다.
도 10은 이동체와 관련된 데이터에 기반한 경미 사고 판단의 과정을 예시한 도면이다.
도 11은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 플릿 시스템에 의한 이동체의 경미 사고 판단 방법에 관한 순서도이다.
도 12는 본 개시의 또 다른 실시예에 따른, 플릿 시스템에 의한 이동체의 경미 사고 판단 방법에 관한 순서도이다.
도 13은 경미 사고 이동체의 사용자의 인수 거부시에 적용되는 이동체의 관리 방법에 관한 순서도이다.
도 14는 ITS 플랫폼의 일례를 나타낸 도면이다.
도 15는 본 개시의 또 실시예에 따른, ITS 플랫폼에 의한 이동체의 경미 사고 판단 방법에 관한 순서도이다.
도 16은 본 개시의 실시예에 따라, 장치 구성을 나타낸 도면이다.

이하에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나, 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.

본 개시의 실시 예를 설명함에 있어서 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 그리고, 도면에서 본 개시에 대한 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

본 개시에 있어서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소와 연결, 결합 또는 접속되어 있다고 할 때, 이는 직접적인 연결관계 뿐만 아니라, 그 중간에 또 다른 구성요소가 존재하는 간접적인 연결관계도 포함할 수 있다. 또한 어떤 구성요소가 다른 구성요소를 포함한다 또는 가진다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본 개시에 있어서, 제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 특별히 언급되지 않는 한 구성요소들간의 순서 또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 따라서, 본 개시의 범위 내에서 일 실시 예에서의 제1 구성요소는 다른 실시 예에서 제2 구성요소라고 칭할 수도 있고, 마찬가지로 일 실시 예에서의 제2 구성요소를 다른 실시 예에서 제1 구성요소라고 칭할 수도 있다.

본 개시에 있어서, 서로 구별되는 구성요소들은 각각의 특징을 명확하게 설명하기 위함이며, 구성요소들이 반드시 분리되는 것을 의미하지는 않는다. 즉, 복수의 구성요소가 통합되어 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있고, 하나의 구성요소가 분산되어 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있다. 따라서, 별도로 언급하지 않더라도 이와 같이 통합된 또는 분산된 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다.

본 개시에 있어서, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들이 반드시 필수적인 구성요소들을 의미하는 것은 아니며, 일부는 선택적인 구성요소일 수 있다. 따라서, 일 실시 예에서 설명하는 구성요소들의 부분집합으로 구성되는 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다. 또한, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들에 추가적으로 다른 구성요소를 포함하는 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 제시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.

도 1은 이동체가 네트워크를 통해 다른 장치와 통신을 수행하는 것을 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 이동체는 다른 이동체 또는 다른 디바이스와 통신을 수행할 수 있다. 이때, 일 예로, 이동체는 셀룰라 통신, WAVE 통신, DSRC(Dedicated Short Range Communication) 또는 그 밖에 다른 통신 방식에 기초하여 다른 이동체 또는 다른 디바이스와 통신을 수행할 수 있다. 즉, 셀룰러 통신망으로서 LTE, 5G와 같은 통신망, WiFi 통신망, WAVE 통신망 등이 이용될 수 있다. 또한, DSRC와 같이 이동체에서 사용되는 근거리 통신망 등이 사용될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.

또한, 일 예로, 이동체의 통신과 관련하여, 이동체 보안을 위해 이동체 내부에 위치하는 디바이스만 통신을 수행할 수 있는 모듈과 이동체 외부 디바이스와 통신을 수행할 수 있는 모듈이 분리되어 존재할 수 있다. 일 예로, 이동체 내부에서는 와이파이 통신처럼 이동체 내의 일정 범위 내의 디바이스에 대해서만 보안에 기초하여 통신을 수행할 수 있다. 일 예로, 이동체와 이동체 운전자의 개인 소유 디바이스는 상호 간의 통신만을 수행하기 위한 통신 모듈을 포함할 수 있다. 즉, 이동체와 이동체 운전자의 개인 디바이스는 외부 통신망과 차단된 통신망을 이용할 수 있다. 또한, 일 예로, 이동체는 외부 디바이스와 통신을 수행하는 통신 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 일 예로, 상술한 모듈은 하나의 모듈로 구현될 수 있다. 즉, 하나의 모듈에 기초하여 이동체는 다른 디바이스와 통신을 수행할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 즉, 이동체에서 통신 방법은 다양한 방법에 기초하여 구현될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.

이때, 이동체는 예를 들어, 이동할 수 있는 디바이스를 지칭할 수 있다. 일 예로, 이동체는 차량 (Autonomous Vehicle, Automated Vehicle 포함), 드론, 개인 모빌리티, 이동 오피스, 이동 호텔 또는 PAV(Personal Air Vehicle) 일 수 있다. 개인 모빌리티는 예컨대 안정적인 독립주행을 위해 적어도 3개의 휠을 포함하는 이동체, 또는 1개 또는 2개의 휠을 구비하더라도 균형을 유지하여 독립적으로 주행될 수 있는 이동체(예, 싱글 휠 세그웨이, 투 휠 세그웨이, 전동 킥보드 등)를 포함할 수 있다. 개인 모빌리티는 동력원으로 배터리를 이용한 전기를 사용할 수 있으나, 이에 제한되지 않고 모빌리티를 이동시킬 수 있는 어떠한 형태의 동력원을 활용할 수 있다. 일 예로, 개인 모빌리티는 한 명의 사용자만이 탑승 또는 이용할 수 있는 이동 수단을 의미할 수 있다. 또한, 개인 모빌리티는 소형 이동 수단으로 소수의 사용자가 이용할 수 있는 이동 수단을 의미할 수 있다. 일 예로, 싱글 휠, 투 휠, 세그웨이류 및 전동 킥보드뿐만 아니라 전동 휠체어, 전기 자전거 및 전기 이륜차도 개인 모빌리티가 될 수 있다. 또한, 이동체는 그 밖에 다른 이동하는 장치일 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.

도 2는 플릿 시스템에 기초하여 이동체를 공유하는 것을 나타낸 도면이다.

일 예로, 이동체 공유 서비스를 제공하기 위해서 플릿 시스템을 적용할 수 있다. 플릿 시스템은 컴퓨팅 장치들 간의 데이터 생성, 처리, 교환에 의해 운영될 수 있다. 플릿 시스템은 예컨대, 적어도 하나의 서버, 복수 개의 사용자 디바이스 및 복수 개의 이동체를 포함하는 시스템일 수 있다. 서버는 플릿 서비스를 위해 사용자 디바이스의 요청을 처리하여 응답 메시지를 전송하고, 상기 요청에 따라 이동체 예약, 할당/반납을 처리하여 이동체를 관리할 수 있다. 이에 더하여, 서버는 이동체로부터 이동체 상태 정보, 이동체의 상황 데이터를 수신하여 이동체 전체 현황 정보를 생성하고 이동체의 사고 정보 및 가용성을 전반적으로 관리할 수 있다.

또한, 플릿 시스템은 복수 개의 디바이스 및 복수 개의 이동체를 포함하는 시스템일 수 있다. 또한, 일 예로, 플릿 시스템은 RSU(Road Side Unit) 등을 더 포함할 수 있다. 이때, 디바이스는 스마트폰, 스마트패드, 스마트 워치 등일 수 있다. 또 다른 일 예로, 디바이스는 기타 통신이 가능하여 신호를 교환할 수 있는 장치를 의미할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 다만, 하기에서는 설명의 편의를 위해 디바이스 또는 사용자 디바이스로 지칭한다. 또한, 일 예로, 이동체는 차량일 수 있다. 또한, 일 예로, 이동체는 레일 등과 같이 구비된 영역을 이동하는 물체일 수 있다. 또 다른 일 예로, 이동체는 드론 등과 같이 비행하는 물체일 수 있다. 즉, 이동체는 이동 가능한 물체를 지칭할 수 있으며, 플릿 시스템에 기초하여 공유되는 이동체를 의미할 수 있다. 다만, 하기에서는 설명의 편의를 위해 차량으로 서술하나, 이는 다른 이동체에도 동일하게 적용될 수 있다. 또 다른 일 예로, RSU는 도로 주변 장치로서 통신이 가능한 장치일 수 있다. 또한, 일 예로, RSU는 건물이나 기타 지역에 신호를 송수신할 수 있도록 설치된 구조물을 지칭할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 다만, 하기에서는 설명의 편의를 위해 RSU로 통칭하며, 이에 대해서는 다양한 구조물이나 장치일 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.

또한, 플릿 시스템은 이동체 공유 시스템일 수 있다. 플릿 시스템은 일정 영역에서 이동체가 공유되는 시스템일 수 있다. 이때, 일정 영역이라 함은 아파트 단지, 근무 지역 등과 같이 지역적일 개념일 수 있다. 일 예로, 일정 영역은 아파트 단지 내 및 아파트 단지에서 기 설정된 거리만큼 떨어진 영역이 일정 영역일 수 있다. 또 다른 일 예로, 일정 영역은 근무지를 중심으로 기 설정된 거리만큼 떨어진 영역을 의미할 수 있다. 또 다른 일 예로, 플릿 시스템이 적용되는 영역은 행정 구역으로 더 큰 영역이나, 도시 단위일 수도 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 즉, 일정 영역은 플릿 시스템에 기초하여 동작될 수 있는 기준 범위를 의미할 수 있으며, 사용자에 의해 변경되거나 시스템에 의해 변경될 수 있다. 또한, 일 예로, 플릿 시스템은 특정 사용자(또는 디바이스)로서 인증 받은 사용자에게 이동체가 공유되는 시스템일 수 있다. 일 예로, 특정 사용자는 플릿 시스템의 서비스를 제공받을 수 있는 일정 범위 지역, 예컨대 소정 범위 지역의 아파트 등의 거주민과 특정 지역에 배치된 오피스의 근무자 등일 수 있다. 일 예로, 특정 사용자는 일정 서비스 지역에서 제공가능한 플릿 시스템에 가입된 자로서, 서비스 지역 외의 사용자일 수 있으며, 이러한 사용자는 일정 서비스 지역에 접근하여 공유 서비스를 이용하려는 자일 수 있다. 일 예로, 플릿 시스템은 아파트 입주민 및/또는 오피스 근무자가 등록한 디바이스에 기초하여 이동체 공유 서비스를 제공할 수 있다. 이를 통해 특정 대상에게만 공유 서비스를 제공할 수 있고, 이동체 보안 및 관리 효율성을 높일 수 있다. 다만, 플릿 시스템에서 공유 이동체를 이용하는 특정 사용자는 다른 방법에 기초하여 결정될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 공유 이동체 플릿 시스템에는 공유 이동체가 제공될 수 있다. 이때, 공유 이동체이라 함은 시스템에 의해 공유될 수 있도록 인증 및 허가된 이동체일 수 있다. 일 예로, 공유 이동체는 플릿 시스템에 등록된 이동체일 수 있다. 이때, 플릿 시스템 관리자는 공유 이동체를 플릿 시스템을 위해 제공할 수 있다. 즉, 플릿 시스템 관리자에 의해 인증 또는 허가된 이동체만이 공유 이동체로 사용될 수 있다. 이를 통해, 플릿 시스템에서 공유 이동체에 대한 보안이나 관리에 의해 발생할 수 있는 사고를 미연에 방지할 수 있다. 보다 상세하게는, 플릿 시스템에서는 공유될 이동체를 등록할 수 있다. 플릿 시스템에 공유 이동체로 등록하는 권한은 플릿 시스템에 의해 제한될 수 있다. 이때, 플릿 시스템에 등록될 수 있는 이동체는 동일한 아이디를 갖거나 동일한 식별 정보를 가질 수 있다. 또한, 플릿 시스템에서 공유 이동체를 제공하고 있는 바, 공유 이동체에 대한 관리를 수행할 수 있다. 일 예로, 공유 이동체에 대한 관리는 플릿 시스템에 등록된 이동체에 대한 잔류 기름 정보, 이동체 상태 정보 또는 이동체 운행 정보 등과 같이 공유 이동체 서비스를 제공하는데 있어서 필요한 정보일 수 있다. 이때, 플릿 시스템은 공유 이동체의 상태를 실시간으로 확인할 수 있으며, 문제가 발생한 이동체에 대해서는 시스템을 통해 사용 권한을 제어하거나 수리를 위한 명령을 전달할 수 있으며, 이에 기초하여 서비스를 제공할 수 있다.

또 다른 일 예로, 플릿 시스템은 공유 이동체 뿐만 아니라 개인 소유 이동체를 혼재하여 제공할 수 있다. 일 예로, 플릿 시스템은 시스템에서 제공하는 공유 이동체와 개인 소유 이동체를 구별하기 위한 식별 정보, 예컨대 이동체 보유 지시 필드를 설정할 수 있다. 이때, 지시 필드에서 개인 소유 이동체가 아닌 값으로 기록된 경우에는, 공유된 이동체가 개인 소유 없이 시스템 제공자에 의해 제공되는 이동체로 지시될 수 있다. 반면, 지시 필드에서 개인 소유 이동체를 나타내는 값으로 기록된 경우에는, 이동체에 개인 소유가 존재하고, 이러한 이동체가 플릿 시스템에 공유 이동체로 제공됨을 지시할 수 있다. 개인 소유 이동체와 시스템이 제공하는 공유 이동체가 혼재되는 경우도 고려할 수 있다. 이때, 일 예로, 이동체 보유 지시 필드에 기초하여 플릿 시스템에서 제공되는 서비스가 다를 수 있다. 일 예로, 플릿 시스템 제공 이동체의 경우, 이동체를 이용하는 사용자에게 사용 제한이 없을 수 있다. 반면, 개인 공유 이동체의 경우에는 사용 제한이 존재할 수 있다. 또 다른 일 예로, 플릿 시스템 이동체와 개인 공유 이동체의 경우에는 서로 다른 과금 체계에 기초하여 서비스가 제공될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.

또 다른 일 예로, 플릿 시스템의 구체적인 동작과 관련하여, 플릿 시스템에 등록된 디바이스에 기초하여 서비스가 제공될 수 있다.

보다 상세하게는, 플릿 시스템에 등록된 디바이스는 시스템과 인증 및 보안 절차 후에 공유된 이동체에 대한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 디바이스 입장에서 공유 이동체에 대한 정보가 제공될 수 있다. 이때, 디바이스는 공유 이동체에 대한 정보를 바탕으로 이용하고자 하는 이동체와 컨택될 수 있다.

일 예로, 플릿 시스템에 등록된 이동체와 등록된 디바이스(또는 사용자)가 존재할 수 있다. 즉, 플릿 시스템에는 인증 및 허가에 기초하여 특정 이동체 및 디바이스만 등록될 수 있다. 이때, 플릿 시스템은 등록된 이동체 및 등록된 디바이스의 상태 정보에 기초하여 운영될 수 있다. 일 예로, 플릿 시스템은 현재 이용 중인 이동체에 대한 정보, 개별 이동체에 대한 위치 정보를 실시간으로 확인할 수 있다. 이때, 일 예로, 각각의 이동체는 주기적으로 자신의 정보를 플릿 시스템으로 전송할 수 있다. 또한, 일 예로, 각각의 이동체는 이벤트 트리거에 기초하여 플릿 시스템으로 자신의 정보를 전송할 수 있다. 일 예로, 이동체에 위치가 변경되거나 사용 여부가 변경되는 이벤트가 트리거링되는 경우, 이동체는 자신의 정보를 플릿 시스템(또는 서버)로 전송할 수 있다. 또한, 플릿 시스템(또는 서버)는 등록된 디바이스에 대한 정보를 실시간으로 확인할 수 있다. 이때, 일 예로, 등록된 디바이스가 항상 플릿 시스템의 서비스를 이용하는 것은 아닐 수 있다. 따라서, 등록된 디바이스가 플릿 시스템의 서비스를 이용하는지 여부를 나타내는 활성화 정보가 필요할 수 있다. 이때, 일 예로, 플릿 시스템은 등록된 디바이스에 대한 리스트 정보를 포함할 수 있다. 플릿 시스템의 리스트에 포함된 등록된 디바이스 중 현재 이동체를 이용 중에 있거나 이동체 이용을 위해 시스템을 활성화한 디바이스가 리스트 정보와 함께 제공될 수 있다. 또 다른 일 예로, 플릿 시스템을 이용하지 않는 등록된 디바이스(비활성화 디바이스), 플릿 시스템의 이동체를 이용하고 있는 등록된 디바이스(활성화 디바이스) 및 이동체를 이용하고자 하는 등록된 디바이스(임시 디바이스)로 구별되어 표시될 수 있다. 즉, 실제 사용 중인지, 사용 의사가 없는지 및 사용 의사가 있으나 사용 전인지 여부에 대한 정보가 제공될 수 있다. 또한, 일 예로, 플릿 시스템의 이동체를 이용하고 있는 디바이스에 대해서는 사용 상태 정보가 더 지시될 수 있다. 일 예로, 사용 상태 정보는 사용 예상 시간 정보 또는 사용 위치 정보 등이 더 포함될 수 있다.

보다 상세하게는, 플릿 시스템은 등록된 복수 개의 이동체 및 복수 개의 디바이스에 대한 리스트 정보를 포함할 수 있다. 이때, 리스트 정보는 이동 개요 정보, 이용 상태 정보, 디바이스 위치 정보 및 이동체 위치 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. 이때, 플릿 시스템은 디바이스 위치 정보 및 이동체 위치 정보에 기초하여 이동체 공유 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 이동체의 상황 데이터는 이동체 사용 중 발생된 사고 이벤트에 트리거되어 발생되어 서버로 전송될 수 있다. 상황 데이터는 사고 전후의 검지 데이터와 영상 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상황 데이터는 서버 및 해당 이동체에 저장, 갱신되며, 사용자 디바이스의 요청에 의해 디바이스로 제공될 수 있다. 또한, 상황 데이터는 경미 사고 여부를 판단하여 이동체의 지속적인 가용성을 결정하는데 사용되는 정보일 수 있다.

이에 더하여, 상술한 이용 상태 정보는 이용 중인 이동체 정보, 이용 중인 이동체 예상 시간 정보, 디바이스 이동체 매칭 정보, 비활성화 디바이스 정보, 활성화 디바이스 정보, 비활성화 이동체 정보 및 활성화 이동체 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. 이때, 일 예로, 이용 상태 정보는 현재 다른 디바이스에 의해 사용되고 있는 이용 중인 이동체 정보 및 이용 중인 이동체에 대한 예상 시간 정보를 더 포함할 수 있다. 또한, 이용 상태 정보는 리스트 형태의 정보에 기초하여 디바이스 이동체 매칭 정보를 더 포함할 수 있다. 또한, 이용 상태 정보는 활성화 디바이스 정보 및 비활성화 디바이스 정보를 포함할 수 있다. 일 예로, 활성화 디바이스 정보는 상술한 바와 같이, 플릿 시스템에 등록된 디바이스 중에서 현재 이동체를 이용 중이고자, 이용하고자 준비 중인 디바이스일 수 있다. 일 예로, 활성화 디바이스는 플릿 시스템을 위한 프로그램 또는 어플리케이션을 실행시킨 디바이스를 의미할 수 있다. 한편, 비활성화 디바이스는 플릿 시스템에 등록되어 있으나, 이동체 공유를 이용하지 않는 디바이스일 수 있다. 일 예로, 비활성화 디바이스는 플릿 시스템을 위한 프로그램 또는 어플리케이션을 실행시키지 않거나 비활성화 시킨 디바이스일 수 있다.

또한, 플릿 시스템은 활성화 이동체 정보 및 비활성화 이동체 정보를 포함할 수 있다. 이때, 일 예로, 플릿 시스템은 복수 개의 이동체에 대한 상태 정보를 포함할 수 있다. 이때, 이동체에 대한 상태 정보는 이동체 이상 유무에 대한 정보나 남은 운행 거리 정보 또는 주유 시점 정보 등과 같이 이동체에 대한 정보일 수 있다. 즉, 이동체에 대한 상태 정보는 이동체 공유를 위해 이동체가 제공될 수 있는지 여부를 판단하는 정보일 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 이때, 플릿 시스템은 상술한 상태 정보에 기초하여 이동체의 활성화 여부를 결정할 수 있다. 일 예로, 플릿 시스템은 이동체 상태에 이상이 없고, 주유량이 충분한 이동체에 대해서는 활성화 이동체로 정보를 제공할 수 있다. 반면, 플릿 시스템은 이동체 상태에 이상이 있는 이동체에 대해서는 비활성화 이동체로 분류할 수 있다. 이때, 플릿 시스템은 비활성화 이동체에 대한 정보를 연계된 시스템 또는 서버로 제공할 수 있다. 일 예로, 연계된 시스템 또는 서버는 비활성화 이동체에 대한 수리 또는 관리를 수행할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.

또한, 일 예로, 플릿 시스템은 주유량이 일정 수준 이하의 이동체에 대해서는 상술한 바와 같이 비활성화 이동체로 분류할 수 있다. 또 다른 일 예로, 주유량이 일정 수준 이하의 이동체로 디바이스를 통해 공유되는 경우, 플릿 시스템은 알림을 통해 디바이스 사용자에게 주유량에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 일 예로, 플릿 시스템은 사용자에게 연계된 지정 시스템(e.g. 특정 브랜드의 주유소)에 대한 정보를 제공하고, 주유가 필요하다는 정보를 제공할 수 있다. 이때, 플릿 시스템은 과금이나 기타 필요한 정보를 사용자와 무관하게 연계된 지정 시스템과 교환할 수 있으며, 이에 기초하여 서비스를 제공할 수 있다.

즉, 이동체 공유 시스템을 이용하는 사용자는 지정된 장소에서 비용 지불 없이 주유를 할 수 있으며, 비용에 대해서는 플릿 시스템과 연계 시스템을 통해 처리될 수 있다. 한편, 일 예로, 상술한 바와 같이, 이동체를 이용하고자 하는 디바이스(임시 디바이스)는 플릿 시스템을 확인하여 이동체를 이용하고자 할 수 있다.

일 예로, 디바이스는 플릿 시스템을 통해 이용하고자 하는 이동체를 할당 받을 수 있다. 이때, 일 예로, 플릿 시스템 또는 서버는 이동체 개요 정보, 이용 중인 이동체에 대한 정보, 이동체의 위치 정보 및 디바이스의 위치 정보 중 적어도 어느 하나를 이용하여 이동체를 디바이스에게 할당할 수 있다. 한편, 일 예로, 플릿 시스템은 이동체를 할당할 수 없는 경우에는 실패에 대한 정보를 디바이스에게 제공할 수 있다. 또한, 일 예로, 플릿 시스템은 디바이스의 위치를 중심으로 일정 거리 이내의 이동체에 대해서만 할당을 수행할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 다음으로, 디바이스는 이동체와 일정한 거리 내로 접근할 수 있다. 이때, 디바이스는 이동체로 인증 신호를 전송할 수 있다. 또한, 일 예로, 디바이스는 이용 가능한 가용 이동체 리스트에 기초하여 공유 이동체에 대한 태그를 통해 공유 이동체를 이용할 수 있다. 일 예로, 디바이스는 NFC, 블루투스 또는 교통카드와 같은 마그네틱에 기초하여 이동체에 대한 태그를 수행할 수 있다. 이때, 공유 이동체는 디바이스가 태그된 경우, 플릿 시스템으로부터 인증 절차를 수행하여 디바이스가 이동체를 제공하도록 할 수 있다. 일 예로, 디바이스 태그에 기초하여 인증이 완료되면 이동체의 문이 오픈될 수 있다.

인증에 대한 보다 구체적인 동작과 관련하여, 디바이스가 이동체로 일정 거리 내로 접근하면 인증 신호가 이동체로 전송될 수 있다. 이때, 이동체와 디바이스가 이용할 수 있는 통신은 블루투스, NFC 또는 상술한 바와 같이 태그 등일 수 있다. 즉, 일정 조건하에 인증을 위한 절차가 수행될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 디바이스가 해당 이동체로 접근 또는 태그하면 해당 이동체와 디바이스는 신호 교환을 통해 해당 디바이스가 이동체를 이용할 수 있는지 여부가 판단되고, 인증될 수 있다. 이때, 디바이스는 자신의 식별 정보 및 자신이 포함된 그룹의 식별 정보를 포함하는 인증 신호를 이동체로 전송할 수 있다. 이때, 이동체는 수신한 인증 신호에 포함된 디바이스의 식별 정보에 기초하여 디바이스가 플릿 시스템에 등록된 디바이스인지 여부를 확인할 수 있다. 또한, 이동체는 인증 신호에 포함된 그룹의 식별 정보에 기초하여 디바이스가 자신이 서비스를 제공할 수 있는 그룹에 포함된 디바이스인지 여부를 확인할 수 있다. 즉, 이동체는 디바이스 식별 정보 및 그룹 식별 정보에 기초하여 디바이스가 이동체를 이용할 수 있는지 여부를 결정할 수 있다. 일 예로, 디바이스가 이동체를 이용할 수 없는 경우, 이동체는 디바이스로 이용 불가능에 대한 정보를 전송할 수 있다. 일 예로, 디바이스는 어플리케이션이나 기타 서비스 제공 프로그램으로부터 이용 불가능에 대한 정보를 획득할 수 있다.

한편, 디바이스가 이동체를 이용할 수 있는 경우, 이동체는 인증 절차 수행 요청 신호를 디바이스로 전송할 수 있다. 즉, 디바이스가 상술한 플릿 시스템(또는 서버)에 적법하게 등록되어 있고, 이동체 역시 플릿 시스템에 기초하여 적법하게 동작할 수 있는 경우, 이동체는 인증 절차 수행 요청을 위한 신호를 디바이스로 전송할 수 있다. 이때, 이동체는 인증 절차 수행 요청을 위한 신호에 자신의 식별 정보 및 암호키 정보를 디바이스로 전송할 수 있다. 일 예로, 이동체의 식별 정보와 디바이스 정보 모두 플릿 시스템에 등록된 정보일 수 있다. 이때, 이동체는 이동체의 식별 정보, 디바이스의 식별 정보 및 암호키 정보를 포함하는 신호를 플릿 시스템으로 전송할 수 있다.

또한, 디바이스 역시 인증 절차 수행 요청 신호에 포함된 이동체의 식별 정보, 암호키 정보 및 자신의 식별 정보를 포함하는 신호를 플릿 시스템으로 전송할 수 있다.

그 후, 플릿 시스템은 이동체로부터 수신한 신호 및 디바이스로부터 수신한 신호에 포함된 정보를 비교할 수 있다. 이때, 이동체의 식별 정보, 디바이스의 식별 정보 및 암호키 정보가 모두 일치하는 경우, 플릿 시스템은 디바이스가 이동체를 이용 가능한 것으로 인식할 수 있다. 그 후, 플릿 시스템은 인증 확인 정보를 이동체 및 디바이스로 전송할 수 있다. 이때, 플릿 시스템은 디바이스가 이동체를 이용하는 정보를 데이터베이스에 등록할 수 있다. 또한, 일 예로, 디바이스가 이동체를 이용하는 시간 및 추가 정보도 지속적으로 전송될 수 있다.

또한, 이동체는 인증 확인 정보에 기초하여 디바이스를 등록하고, 이동체 문을 오픈 할 수 있다. 또한, 이동체 이용을 위한 잠금 장치를 해제하고, 디바이스가 이동체를 제어하도록 할 수 있다.

도 3은 플릿 시스템에 기초하여 사용자를 관리하는 것을 나타낸 도면이다.

일 예로, 상술한 바에 기초하여 플릿 시스템에서는 이동체 및 디바이스가 관리될 수 있다. 이때, 일 예로, 플릿 시스템에는 사용자별 정보가 관리될 수 있다. 일 예로, 사용자별 정보는 사용자 식별 아이디 또는 사용자의 식별 디바이스에 기초하여 사용자 이용에 대한 정보일 수 있다. 보다 구체적인 일 예로, 사용자별 정보는 사용자의 위치 정보, 사용자의 히스토리 정보, 선호 정보, 이용 현황 정보, 등급 정보 및 이용 패턴 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.

일 예로, 사용자의 위치 정보는 플릿 시스템을 이용하는 사용자의 주요 이용 경로 등을 파악하기 위한 정보일 수 있다. 일 예로, 사용자의 위치 정보는 사용자의 거주지, 근무지 등과 같이 사용자가 설정한 정적 위치 정보, 및 이용 요청 당시의 위치 정보와 이용 예정시의 위치 정보 등과 같이 동적 위치 정보일 수 있다. 또한, 일 예로, 플릿 시스템은 사용자의 히스토리 정보를 저장할 수 있다.

히스토리 정보는 사용자가 이용한 이동체의 타입, 플릿 시스템에 제공되는 플릿 스팟의 이용 구역, 이동 경로, 목적 지점, 이용 중 주차 지점에 기초하여 분석된 사용자의 성향 정보일 수 있다. 일 예로, 플릿 시스템은 사용자의 히스토리 정보에 기초하여 이동체 사용을 위한 추천을 수행할 수 있다. 또한, 일 예로, 플릿 시스템은 복수 사용자의 히스토리 정보를 이용하여 이동체 할당 및 분배를 위한 관리를 수행할 수 있다.

또한, 일 예로, 플릿 시스템은 사용자의 선호 정보를 포함할 수 있다. 일 예로, 사용자의 선호 정보는 사용하는 이동체의 빈도나 선호도를 고려한 정보일 수 있다. 구체적으로, 선호 정보는 사용자가 선호하는 것으로 지정하거나 추정된 상기 이동체의 타입일 수 있다. 또한, 일 예로, 사용자의 선호 정보는 사용자에 의해 입력되는 정보일 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.

또한, 일 예로, 플릿 시스템은 사용자의 등급 정보를 제공할 수 있다. 등급 정보는 플릿 시스템에 대한 가입 정보와 이용 실적 정보를 포함하는 이용 현황 정보 및 이동체의 이용 후의 평가 정보에 기초하여 사용자 별로 부여되는 등급 레벨일 수 있다. 일 예로, 가입 정보는 사용자가 플릿 시스템의 서비스에 대한 계약 조건으로서 장기 계약 여부, 프리미엄 회원 가입 여부 등과 관련된 정보일 수 있다. 이용 실적 정보는 사용자가 이동체를 이용하는 빈도, 시간 혹은 거리에 따른 이용 금액 등을 포함할 수 있다. 사용자가 이동체를 자주 사용하는 경우에 등급 레벨이 상향될 수 있다. 일 예로, 평가 정보는 이동체 이용 후의 청결 상태, 사고와 이동체의 부적절한 사용으로 인한 정비 발생, 급정거/과속 등의 사용자 자신의 불량 이용으로 인한 이동체 부품의 급격한 소모도 증가 등에 기초하여 생성될 수 있다. 평가 정보는 후속 사용자, 반납 후 정비 센터 또는 이용 중/후에 감지되는 이동체에 탑재된 다양한 센서에 의해 상술한 요소들이 산출 혹은 추정될 수 있다. 또한, 평가 정보는 이동체에서 사용자의 흡연 혹은 악취 유발 행위 등으로 인해, 후속 사용자, 관리자에 의해 불량 사용으로 판정되거나, 이러한 판정이 누적되는 경우에 등급 레벨이 하향될 수 있다. 아울러, 평가 정보는 이동체를 사고없이 사용하거나 불필요한 정비가 발생되지 않도록 지속적으로 양호하게 사용하는 경우에 등급 레벨이 상향될 수 있다. 평가 정보는 이용 완료된 이동체 및 서버로부터 생성되는 이동체의 사용 상태 정보에 기초하여 사용자 별로 작성될 수 있다.

또한, 플릿 시스템은 사용자의 이용 패턴 정보를 제공할 수 있다. 이용 패턴 정보는 사용자 별로 생활 패턴 정보 및 탑승 패턴 정보 중 적어도 하나를 수집하여 생성될 수 있다. 일 예로, 생활 패턴 정보는 사용자의 소비 정보, 이동체의 과거 이용시 목적 지점, 이동체의 과거 이용시 경유 지점 중 적어도 하나에 기초하여 생성될 수 있다. 탑승 패턴 정보는 예를 들어, 이동체의 이용 구역과 주차면, 이동체의 평균 탑승 인원수, 탑승자 연령과 성별, 탑승자 신체 정보 중 적어도 하나에 근거하여 구성될 수 있다. 플릿 시스템은 이용 패턴 정보를 고려하여 대면적의 플릿 스팟에서 사용자에게 적합한 적어도 하나의 구역을 결정하고 구역에 배치된 이동체를 할당할 수 있다. 또한, 플릿 시스템은 이용 패턴 정보를 분석하여 반납할 플릿 스팟의 구역과 사용자의 이용 패턴에 따라 최적의 주차면을 결정하여 이동체 예약시에 통지할 수도 있다.

상술한 다양한 정보들은 일 예로, 플릿 시스템을 관제하는 서버에 저장되어 관리될 수 있다. 다른 예로, 상술한 정보들 중 적어도 일부가 이동체에 장착 또는 태그가능한 식별 디바이스, 또는, 시스템과 이동체에서 통신가능한 사용자 디바이스에 저장될 수도 있다. 식별 디바이스는 사용자가 이동체를 할당받아 이용하는 경우에 예약한 사용자인지를 식별하여 인증하는 용도로 활용될 수 있도록 한다. 식별 디바이스는 인증 용도 외에 이동체의 제어를 위한 데이터를 이동체 및 플릿 시스템(서버)에 전송할 수 있다. 예컨대, 식별 디바이스는 사용자의 등급 정보를 저장하여 사용자의 등급 레벨에 따른 혜택 정보와 페널티 정보(이하, 혜택, 페널티로 약칭함)를 이동체 제어에 적용할 수도 있다. 또한, 식별 디바이스는 사용자의 불량 사용을 이동체에 장착된 센서를 통해 감지하여 실시간 판정된 평가 정보를 저장하고 서버로 전송하여, 서버로 하여금 평가 정보를 갱신할 수도 있다. 이에 더하여, 식별 디바이스는 이동체의 실시간 이동 경로, 목적 지점, 경유 지점 등과 같은 생활 패턴 정보를 실시간 수집하여 서버로 전송하고, 서버로 하여금 생활 패턴 정보를 갱신하거나, 예약 당시 지정된 반납 구역과 주차면을 변경하도록 운영할 수도 있다. 또한, 식별 디바이스는 예약 당시와 상이한 탑승 패턴 정보를 실시간으로 획득하여 서버로 전송하고, 서버로 하여금 탑승 패턴 정보를 갱신하거나, 예약 당시 지정된 반납 구역과 주차면을 변경할 수도 제어할 수도 있다.

상술한 식별 디바이스의 형태는 도 4에 예시되어 있다. 도 4는 이동체에 식별 디바이스가 적용되는 일례를 나타낸 도면이다.

식별 디바이스(10)는 사용자, 제어대상, 서비스 대상 식별 기능 중 적어도 어느 하나 이상을 가진 디바이스일 수 있다. 또한, 일 예로, 식별 디바이스는 ID 기능을 가진 디바이스일 수 있다. 또한, 식별 디바이스(10)는 스마트 디바이스, 스마트 모듈, 사용자 식별 모듈, 이동체 식별 모듈 중 적어도 어느 하나 이상일 수 있다. 즉, 식별 디바이스는 하드웨어적인 구성일수 있다. 또한, 식별 디바이스는 소프트웨어적인 구성으로 상술한 식별을 위해 사용될 수 있다. 이때, 일 예로, 식별 디바이스는 SIM(Subscriber Identity Module)일 수 있다. 일 예로, 식별 디바이스(10)로서 이동체에 적용되는 SIM은 Mobility SIM (M-SIM) 또는 Vehicle SIM(V-SIM) 중 적어도 어느 하나 이상일 수 있다. 또한, 일 예로, 식별 디바이스는 기존의 SIM과 동일하거나 호환되는 모듈일 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.

상술한 바와 같이 이동체가 외부 디바이스와 통신을 수행하는 경우 등을 고려하여 식별 디바이스(10)가 이동체에 적용될 수 있다. 일 예로, 사용자 디바이스 폰에는 범용 가입자 식별 모듈로서 USIM을 통해 사용자를 인식하고, 서비스를 제공할 수 있다. 이동체도 상술한 바에 기초하여 식별 디바이스 카드를 내장할 수 있다. 일 예로 이동체에 적용되는 식별 디바이스는 Vehicle SIM을 VSIM으로 지칭될 수 있다. 즉, 이동체에 적용되는 식별 디바이스로서 새로운 타입의 식별 디바이스가 적용될 수 있다. 일 예로, VSIM은 USIM 또는 다른 SIM과 호환될 수 있다. 또한, VSIM은 이동체 특성을 고려하여 다른 서비스를 더 제공할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.

도 4와 같이, 이동체 내부에 식별 디바이스(10)를 적용할 수 있는 부분이 존재할 수 있다. 이때, 도 4는 식별 디바이스(10)가 적용되는 하나의 일 예일 뿐, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 보다 상세하게는, 도 4에서와 같이 이동체 운전석에 시각적으로 식별될 수 있는 부분에 식별 디바이스(10)를 적용하기 위한 파트가 존재할 수 있다. 미도시되어 있으나, 또 다른 일 예로서, 이동체 조수석의 보관함 내부에 식별 디바이스(10)가 적용될 수 있다. 또 다른 일 예로, 이동체의 디스플레이가 존재하는 부분에 식별 디바이스(10)가 삽입될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않고 이동체 내외부에 적합한 부분에 식별 디바이스를 수용가능한 슬롯이 존재할 수 있다. 또 다른 일 예로, 식별 디바이스의 휴대성을 고려하여 식별 디바이스가 툴키나 차키와 결합된 상태로 구현될 수 있다. 즉, 툴키나 차키에 식별 디바이스가 장착될 수 있고, 차키에서 탈착된 식별 디바이스를 이동체에 장착시켜 사용할 수 있다. 툴키 또는 차키는 근거리 통신(e.g. 블루투스, 비콘, NFC)을 통해 이동체와 통신을 수행할 수 있으며, 이를 통해 메시지 교환을 수행하고, 식별을 수행할 수 있다. 즉, 개인의 고유성을 반영한 차키 또는 툴키가 식별 디바이스로서 사용될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.

또 다른 일 예로, 상술한 식별 디바이스는 이동체에 장착된 디바이스를 통해 장착될 수 있다. 일 예로, 이동체에는 디바이스(e.g. 도로 비용 결제 단말기, 블랙박스)가 설치된 상태일 수 있다. 또 다른 일 예로, 이동체에 포함된 기존 단자(e.g. USB 포트, 시가잭)를 통해 식별 디바이스가 인식되도록 할 수 있다.

또 다른 예로 식별 디바이스는 이동체에서 인증이 가능한 범위에서 어느 위치에나 적용 가능하며, 식별 디바이스가 이동체의 제어 유닛, 통신 유닛 또는 구성 부품(Parts)에 일체형 또는 분리형으로 적용 가능할 수 있다.

한편, 이동체에 내장된 식별 디바이스 및 이동체의 스토리지는 이동체 자신의 상황 데이터 및 외부 장치로부터 획득된 스캐닝 데이터 중 적어도 하나를 보유할 수 있다. 상황 데이터는 이동체의 외관을 실질적으로 확인할 수 없는 데이터로 구성될 수 있다. 예를 들어, 상황 데이터는 사고 이벤트에 트리거되어 발생되며, 사고 전후의 검지 데이터와 영상 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 검지 데이터는 이동체에 장착된 적어도 하나의 센서에 의해 검출된 이동체의 충격도, 부품의 제어 정보를 포함할 수 있다. 영상 데이터는 주행 중 이동체 주변의 상황을 주로 확인할 수 있는 정지 영상 또는 동영상일 수 있다. 다른 예로, 영상 데이터는 주변 상황을 포함하여 이동체의 외관의 일부를 포함하여 생성될 수도 있다. 스캐닝 데이터는 이동체의 이용 개시 전, 또는, 이용 종료 후에 이동체의 외관 영상일 수 있다. 스캐닝 데이터는 이동체에 탑재된 카메라가 아닌, 촬영 모듈을 가진 외부의 스캐닝 장치로부터 획득될 수 있다. 상황 데이터와 스캐닝 데이터는 서버와 공유되어, 이동체의 사고 판단 및 가용성 프로세스를 처리할 수도 있다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따라, 플릿 스팟의 일례를 나타낸 도면이다.

플릿 시스템은 공유 이동체를 할당, 반납할 수 공간인 플릿 스팟을 보유하여 운영할 수 있다. 플릿 스팟은 소정 영역에서 공유 이동체(300)를 보관하여 서비스를 제공하는 지역일 수 있다. 일 예로, 소정 영역은 주택 지구들 및/또는 상업 지구들이 밀집된 지역의 부근의 영역으로 위치될 수 있다. 이는 플릿 시스템이 많은 인원을 수용하거나 유동 인구가 많은 주거용 및/또는 상업용 건물들 근방에서 건물들을 이용하는 사람에게 서비스의 편의성을 높이기 위함이다. 플릿 시스템을 이용할 수 있는 자는 단순히 건물들에 상주한 사람뿐만 아니라, 플릿 스팟 주위 지역을 방문하거나 플릿 스팟을 경유하여 다른 이동체로 환승하는 사람 등의 다양한 목적으로 플릿 시스템을 이용하는 자도 포함할 수 있다.

본 실시예에 따른 플릿 시스템은 소수의 이동체로 운영할 수도 있으며, 플릿 시스템을 통한 서비스 확대 및 편의성을 위해 다량의 이동체로 운영될 수도 있다. 다량의 이동체로 운영되는 경우, 플릿 스팟은 다양한 종류의 많은 이동체(300)를 수용하기 위해 대면적의 공간을 가질 수 있다. 플릿 스팟이 대면적 공간으로 운영될 때, 다수 이동체(300)가 넓은 공간에 균일하게 수용되도록 배치되며, 플릿 스팟 주변의 건물, 상주 인원수, 유동 인구 등을 감안하여 배치될 수 있다. 이에 따라, 플릿 스팟은 다수의 이동체(300)를 효율적 관리하기 위해, 도 5와 같이 복수의 구역으로 구획될 수 있다. 구역은 플릿 스팟 주변의 건물, 상주 인원수, 유동 인구 등과 같은 구역 주변 정보를 고려하여 수용 면적과 주차면이 할당될 수 있다. 예컨대, 상업용 건물이 밀집된 지역 부근에 있는 구역의 경우, 건물의 상주 인원, 방문 인원 및 공유 이동체의 예상 용도(예를 들어, 출장, 배송, 근무외 사적 업무 이용 등), 공유 이동체의 평균 사용 상태도(예를 들어, 청결 이용, 경정비 요청 빈도, 장거리 이동, 탑승자 평균 인원) 등을 고려하여, 이동체의 종류로서 세단 스타일의 중형, 소형 차량부터 7~11인의 탑승가능한 차량, 개인 모빌리티 등이 많은 비율을 차지하고, 대형 고급 세단 차량은 상대적으로 낮은 비율로 배정될 수 있다. 또한, 상기 구역에 배정된 중형, 소형 차량 등은 연식 및 청결도 등의 이동체 종별 측면에서, 중간에서 우수 레벨이 최우수 레벨보다 상대적으로 많도록 배정될 수 있으며, 대형 고급 차량은 우수에서 최우수 레벨이 상대적으로 많은 비율을 점하도록 할당될 수 있다.

다른 예로, 플릿 스팟의 구역들 중에 정비 또는 점검 구역이 배치될 수 있다. 예컨대, 반납 예정의 이동체에 소정 시간 동안의 이용 예약이 없으며, 플릿 시스템이 해당 이동체에 대한 점검이 필요한 것으로 판단하거나, 다음 예약이 있더라도 플릿 시스템이 이동체 상태 정보에 기초하여 긴급 정비가 요망되는 것을 판정하면, 플릿 시스템은 이동체의 이용자로 하여금 애초의 반납 구역이 아닌 정비 구역으로 반납하도록 유도할 수 있다. 또 다른 예로, 플릿 시스템이 비 정비 구역에 주차된 미사용 이동체에 대한 점검이 필요한 것으로 판단한 경우, 플릿 시스템은 해당 이동체를 기 지정된 구역으로 무인 또는 유인으로 이동시킬 수 있다. 이때 기 지정된 정비 구역은 이동체 정비소, 세차장, 이동체 내부 청소 업체 등 이동체의 유지 및 관리가 이루어지는 장소일 수 있다.

이에 더하여, 정비 구역은 상술한 서버(예컨대, 관리 서버)와 별도의 정비 서버를 구비할 있다. 이동체(300)에 중대 사고가 발생한 것으로 판정된 경우, 정비 서버는 이동체(300) 및/또는 서버(200)의 요청에 의해, 이동체의 상황 데이터 및 스캐닝 데이터를 참조하여, 이동체(300)의 메인터넌스 요청을 수신하여 실시할 수 있다. 다른 예로, 경미 사고로 인해 이동체(300)가 가용가능하더라도, 이동체(300) 및/또는 서버(200)의 요청에 의해, 정비 서버는 메인터넌스 요청을 접수하여 수행할 수 있다. 정비 서버 또는 서버(200)는 메인터넌스 완료 후에, 이동체(300)의 스캐닝 데이터를 획득하여, 스캐닝 데이터를 포함하는 메인터넌스 정보와 사고 이력 정보를 생성하고 저장할 수 있다.

또 다른 예로, 플릿 시스템은 이동체들을 일정 수 단위로 그룹화하여 관리할 수 있다. 구체적으로, 플릿 시스템은 사용자 그룹에 할당된 이동체 또는 전속적으로 할당된 이동체 그룹을 사용자 디바이스의 요청에 따라 플릿 스팟의 특정 구역에 주로 수용되도록 처리할 수 있다

또한 플릿 시스템은 그룹 단위로 이동체들에 대한 유지 및 관리를 수행할 수 있다. 상술한 예시에서 정비 구역이 정비소, 세차장 등인 경우, 이동체 그룹 별로 이동체의 유지 및 관리를 위한 지정 영역(정비소, 세차장, 차량 내부 청소 업체, 차량, 노선 이동체, PAV, UAM, 개인 모빌리티 상호 간에 환승가능한 모빌리티 허브 에 마련된 메인터넌스 구역 등)이 설정될 수 있다. 즉, 이동체에 대한 유지 및 관리가 필요한 경우, 플릿 시스템은 그룹 별로 지정 영역으로 이동체를 유인 또는 무인으로 이동시켜, 이동체에 대한 유지 및 관리가 수행되도록 할 수 있다. 이동체 그룹별로 이동체에 대한 유지 및 관리를 수행함으로써, 한정된 시간안에 보다 많은 수의 이동체에 대한 유지 및 점검이 이루어질 수 있다.

또 다른 예로, 플릿 시스템은 이동체 그룹 별로 이동체 유지 및 관리를 위한 지원 유닛을 배치하여, 이동체가 점검 시간을 가질 시 신속한 유지 및 점검이 이루어지도록 할 수 있다. 일 예로, 지원 유닛은 이동체에 유지 및 관리를 위해 배치되는 정비 차량일 수 있다.

플릿 시스템은 일 예로, 중앙의 서버(200)가 이동체 할당/반납 상태, 위치, 사용 상태와 관련된 이동체 상태 정보, 이동체(300)의 구역 재배치 등을 복수 구역별로 관리함과 아울러서, 상술한 사용자 별 각종 정보 등을 처리하도록 운영될 수 있다. 다른 예로, 플릿 시스템은 각 구역을 담당하는 슬레이브 시스템이 배치되어 상술한 이동체(300)와 관련된 태스크를 처리, 관리하고, 사용자의 이용 요청을 접수하여 특정 구역의 이동체가 할당될 때까지의 태스크 및 사용자 별 각종 정보는 중앙의 마스터 서버에 의해 관리되도록 분산 운영될 수도 있다. 마스터 서버는 슬레이브 시스템을 이동체 관련 태스크의 처리 결과를 수신하여 사용자 별 정보를 갱신할 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 중앙의 서버가 이동체 및 사용자 별 정보를 처리하고, 모든 구역을 관리하는 것으로 기술하나, 이러한 처리가 마스터 서버와 슬레이브 시스템에서 수행되는 것을 배제하지 않는다.

플릿 시스템은 원칙적으로 플릿 스팟에서 이동체를 대여하여 해당 구역으로 반납하도록 운영되나, 사용자 별 등급 정보, 이용 패턴 정보 등에 따라 해당 구역 외의 다른 구역으로 반납할 수 있도록 유연하게 운영될 수도 있다. 이에 더하여, 플릿 시스템은 사용자가 이용하는 프리미엄 서비스 종류, 일시적 요청 및 등급 정보 등을 감안하여 사용자가 가입하지 않거나 이동체를 대여하지 않은 다른 플릿 시스템 으로의 반납을 허용할 수도 있다.

도 5에서는 구역들이 지면에 서로 이웃하여 배치된 것을 예시하고 있으나, 주변 건물 및 인구 등의 분포에 따라, 사용자가 상호 간에 도보 및 단거리로 운영되는 개인 모빌리티 등으로 용이하게 이동할 수 있는 거리 범위에서 서로 이격되어 위치될 수도 있다. 다른 예로, 구역들은 지면 활용성을 높이기 위해, 다층 건물 시설물 내에 층별 또는 층마다 획정된 복수의 영역들로 설정될 수도 있다.

이하에서는, 컴퓨팅 장치로 구현되는 플릿 시스템이 이동체의 경미 사고를 판단하여 이동체의 가용성을 결정하는 프로세스를 수행하는 것에 대해 설명한다.

플릿 시스템은 이동체 할당, 관리 및 사용자와 관련된 다양한 정보들 생성, 관리하는 애플리케이션 또는 프로그램을 내장하고 있다. 설명의 편의상 애플리케이션으로 통칭하기로 한다. 애플리케이션은 사용자 디바이스, 공유 이동체 및 서버 간에 상호 전송된 요청, 데이터에 기초하여 할당 및 관리 프로세스를 수행할 수 있다. 또한, 애플리케이션은 상술한 요청, 데이터에 기초하여, 이동체의 경미 사고 관련 프로세스를 수행할 수 있다. 경미 사고 관련 프로세스는 경미 사고의 판정 및 이동체 제공 결정을 위한 일련의 동작을 포함할 수 있다. 이러한 애플리케이션은 사용자 디바이스(100), 공유 이동체(300) 및 서버(200)에 전부 내장되어, 서버(200)가 각 컴퓨팅 장치로부터 생성되는 정보를 획득하여 상기 프로세스를 수행할 수 있다. 이하에서는 편의상, 이동체 할당, 관리 프로세스 및 경미 사고 관련 프로세서는 서버에 의해 주로 수행되는 것으로 설명한다. 그러나, 서버 메모리의 저장 공간을 확보하기 위해, 해당 이동체의 사용으로 발생되는 데이터는 사용자 디바이스 및/또는 공유 이동체에 누적 집계되면서, 서버의 요청에 따라 요청 당시까지 누적된 데이터를 서버로 전송할 수도 있다.

이하에서는, 경미 사고 관련 프로세스가 사용자의 이동체 이용 중에 발생된 사고 이벤트에 트리거되어 진행되는 실시예가 설명되나, 상기 프로세스는 사용자의 이용이 없는 비활성화 상태의 이동체에 사고가 발생된 경우에도 실질적으로 동일하게 진행될 수 있다. 예를 들어, 플릿 스팟에 보관된 이동체가 다른 이동체 또는 다른 객체와 충돌되는 경우, 사고 이벤트가 발생되며, 상기 프로세스는 상기 이벤트에 트리거되어 진행될 수 있다. 구체적으로, 이동체는 비활성화 상태에서 배터리에 의한 유휴(또는 대기) 전력을 공급받으며, 사고 이벤트가 발생하면, 검지부와 영상 획득부를 활성화하여 사고와 관련된 상황 데이터를 생성할 수 있다. 서버(200)는 이동체로부터 수신된 상황 데이터에 기초하여 상기 프로세스를 수행할 수 있다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 플릿 시스템에 의한 이동체의 경미 사고 판단 방법에 관한 순서도이다.

우선, 사용자 디바이스(100)는 이동체(300)와의 인증을 통해 이동체의 이용을 개시할 수 있다. 이용이 개시되면, 사용자 디바이스(100) 및 서버(200)는 사용자의 식별 정보, 이용 요청 메시지 및 그 외 정보(예컨대, 도 3에 예시된 정보)를 이동체(300)와 공유할 수 있다.

이용이 개시되면, 이동체(300)는 검지부(310)와 영상 획득부(312)를 활성화시킬 수 있다. 이동체(300)의 기능 모듈을 도 7을 참조하여 설명하면, 이동체(300)는 서버(200), 사용자 디바이스(100) 및 외부 디바이스와 신호를 송수신하는 송수신부(302), 프로세서(304), 메모리(306), 디스플레이(308), 검지부(310) 및 영상 획득부(312)를 포함할 수 있다. 도 7은 이동체의 기능 모듈들을 나타내는 블록도이다.

프로세서(304)는 이동체(300)의 다른 모듈을 전반적으로 제어하며, 플릿 시스템의 운영을 위한 애플리케이션을 실행할 수 있다. 프로세서(304)는 서버(200)와 협업하여 경미 사고 관련 프로세스를 수행할 수 있다. 메모리(306)는 상기 애플리케이션을 내장하며, 이동체 상태 정보, 상황 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(306)는 이용 중의 이동체 이용 중에 발생된 사용자 정보를 생성하여 서버(200) 및 사용자 디바이스(100)로 제공할 수 있다.

검지부(310)는 이동체(300)의 비영상 정보로서의 검지 데이터를 검출할 수 있으며, 검지 데이터는 이동체의 외관을 실질적으로 확인할 수 없는 데이터일 수 있다. 구체적으로, 검지부(310)는 이동체(300)의 각 파트의 제어 상태 정보, 비영상적인 주행 상태 정보 및 외부 객체로 인한 이동체(300)의 영향도를 나타내는 영향 정보 중 적어도 하나의 정보를 검출할 수 있다. 검지부(310)는 서로 상이한 검출값을 획득하는 복수 센서를 구비할 수 있다. 예를 들어, 검지부(310)는 도 10에 예시된 바와 같이, 충격 감지 센서, 차속 센서, 외부 객체와의 거리를 감지하는 초음파 센서, 요(yaw) 센서, 조향각 센서, 휠 속도 센서, ABS 센서, 브레이크 페달 압력 센서일 수 있으나, 상기 정보를 취득하는 센서라면 상술한 센서에 제한되지 않는다. 검지부(310)는 이동체(300)의 주행에 의한 활성화 상태에서 동작될 수 있다. 이에 더하여, 검지부(310)로 예시된 센서들 중 적어도 일부는 이동체(300)의 주정차에 의한 비활성화 상태에서 동작될 수 있다. 검지부(310)는 이동체(300)의 이용 중에 센서들에 의해 검출되는 검지 데이터를 지속적으로 생성하며, 사고 이벤트가 발생시에 사고 전후의 검지 데이터를 상황 데이터로 추출할 수 있다. 또한, 이동체(300)의 비활성화 상태의 경우, 검지부(310)는 이동체(300)의 대기 전력을 이용하여 검지 데이터를 지속적으로 생성할 수 있다. 검지부(310)는 예를 들어, 비활성화 상태에서 외부 객체와의 충격으로 사고 이벤트가 발생되면, 충격 전후의 검지 데이터를 취합하여 상황 데이터를 생성할 수 있다. 다른 예로, 이동체(300)는 이용 개시부터 종료까지의 검지 데이터를 수집하여 서버(200)에 전송할 수 있으며, 서버(200)는 검지 데이터에서 사고 전후의 데이터만을 추출하여 상황 데이터로 이용할 수도 있다.

영상 획득부(312)는 이동체(300)에 탑재되어 이동체 주위의 영상 데이터를 획득할 수 있다. 영상 획득부(312)는 이동체 전방 및 후방의 주위 영상을 획득할 수 있으며, 다른 예로, 이동체 측방의 주위 영상을 더 포함하여 취득할 수 있다. 영상 획득부(312)는 예컨대, 이동체(300)에 별도로 탑재되는 영상용 블랙 박스를 활용할 수 있다. 이동체(300)는 이용 개시부터 종료까지의 영상 데이터를 수집하여 서버(200)에 전송할 수 있으며, 서버(200)는 영상 데이터에서 사고 전후의 데이터만을 추출하여 상황 데이터로 이용할 수도 있다. 영상 데이터는 주행 중 이동체 주변의 상황을 주로 확인할 수 있는 정지 영상 또는 동영상일 수 있다. 다른 예로, 영상 데이터는 주변 상황을 포함하여 이동체의 외관의 일부를 포함하여 생성될 수도 있다.

사고가 발생되면, 이동체(300)는 검지부(310) 및 영상 획득부(312)의 데이터 중 적어도 하나에 의해 사고 이벤트를 감지할 수 있다.

사고 이벤트는 다른 객체와의 충돌, 이동체(300)의 운행 중 발생되는 요동일 수 있다. 다른 객체와의 충돌은 예를 들어, 다른 이동체, 고정물과 이동체(300)의 외측과의 접촉에 기인할 수 있다. 요동은 예컨대, 이동체(300)가 도로에 설치된 속도 방지턱을 통과하면서 감지될 수 있으며, 이동체(300)가 과속으로 속도 방지턱을 통과시에 더욱 크게 감지될 수 있다. 과속 통과시에, 이동체(300)의 하체는 속도 방지턱과 접촉될 수도 있으며, 과도한 경우, 이동체(300)의 펜더(fender), 범퍼 또는 로커 패널(rocker panel)의 하측이 방지턱과 접촉되어 손상될 수도 있다.

일 예로, 검지부(310)를 구성하는 적어도 하나의 센서의 검출값이 잠재 사고 임계값 이상이면, 이동체(300)는 검출값을 통해 추정되는 충격으로 사고 이벤트가 발생한 것으로 판정할 수 있다. 다른 예로, 영상 획득부(312)의 영상 데이터의 요동값이 잠재 사고 임계값 이상이면, 이동체는 영상 데이터를 통해 통해 추정되는 충격으로 사고 이벤트가 발생한 것으로 판정할 수 있다.

이어서, 이동체(300)는 사고 이벤트 전후의 검지 데이터 및 영상 데이터 중 적어도 하나를 취합하여 분석하고, 분석 결과, 데이터로 추정되는 값이 이용 불능 임계값 이상이면, 이동체(300)는 디스플레이 및 비시각적 장치를 통해 사용자에게 이용 불능을 통지하고 이동체(300)의 반납을 요청할 수 있다. 서버(200)는 반납 요청에 따라 이동체(300)를 반납하도록 처리함과 아울러서, 메인터넌스 처리를 요청하는 메시지를 정비 센터에 전송할 수 있다.

이용 불능 임계값은 예를 들어, 사고로 인해 이동체(300)의 정상적인 운행이 실질적으로 불가능한 상황에 상응하는 값이거나 패턴일 수 있다. 불가능한 상황은 운행과 관련된 부품의 치명적인 파손일 수 있으며, 예를 들어 이동체(300)의 배관 계통의 구부러짐, 절단, 또는 전기 계통의 고장, 자율주행 이동체의 경우 주행 제어와 관련된 센서의 고장, 외측 램프의 고장 등일 수 있다. 이용 불능 임계값은 후술할 중대 사고와 경미 사고를 판정하는 값보다 높거나, 중대 및 경미 사고와 상이한 패턴일 수 있다. 충격 감지 센서를 예로 들어 설명하면, 상기 센서의 검출값은 중대 및 경미 사고의 값보다 높으며, 시간 경과에 따른 검출값 패턴이 상기 사고들과 상이한 패턴일 수 있다. 상이한 패턴은 과거의 상기 검출값에 대한 기계 학습을 통해 누적 분석될 수 있다. 누적 분석된 패턴에 의해, 이동체(300)는 중대 및 경미 사고들의 패턴들 간에 상이함을 구별할 수 있다. 충격 감지 센서의 검출값이 이용 불능 임계값 이상이면, 이동체(300)는 이동체(300)의 이용 불능에 상응하는 사고로 판정할 수 있다. 다른 예로 영상 획득부(312)의 영상 데이터를 예로 들어 설명하면, 서버(200) 및/또는 이동체(300)는 영상의 요동, 충돌한 객체의 파손 상태 및 영상에 포함된 이동체의 손상 상태를 고려하여, 이용 불능 임계값에 도달한지 여부를 판단할 수 있다. 영상 분석도 예컨대, 해당 이동체(300)와 동일 모델의 이동체에서의 이용 불능 당시의 영상 및 다른 객체의 손상 상태 영상에 대한 기계 학습을 통해 누적 분석된 데이터를 참조하여, 영상 데이터를 분석할 수 있다.

이상에서는 검지 데이터가 사고 이벤트와 관련된 데이터인 것으로 설명하고 있으나, 다른 예로, 검지부(310) 외의 센서가 부품의 상태를 계측하고, 상기 센서를 통해 획득된 센서 데이터가 급격한 변화 내지 이용 불능 임계값에 도달하면, 이동체(300)는 이용 불능 및 반납 요청 메시지를 생성할 수 있다. 예컨대, 상기 센서가 각종 오일 계측 센서, 엔진, 배터리, 모터의 상태를 검지하는 주행 계통 센서이며, 상기 센서의 검출값 또는 패턴이 이용 불능 임계값 이상이면, 이동체(300)는 검지 데이터와 무관하게, 이용 불능인 것으로 판정할 수 있다.

또 다른 예로, 사용자가 이동체(300)를 확인하여 이동체(300)의 정상적인 운행이 불가능하다고 판단한 경우, 사용자는 사용자 디바이스(100)를 통해 이동체(300) 및 서버(200)에 이용 불능을 요청하기 위한 메시지를 전송할 수 있다. 다른 예들에 의해서, 이동체(300) 및 서버(200)는 사고 이벤트가 이용 불능에 상응하는 사고인 것으로 인식할 수 있다.

이상의 실시예에서는 이동체(300)가 이용 불능인지를 판단하는 것으로 설명되고 있으나, 이동체(300)는 검지 데이터, 영상 데이터 및 센서 데이터 중 적어도 하나를 서버(200)로 전송하여, 서버(200)가 이용 불능인지를 판단하여 판단 결과 메시지를 이동체(300)에 전달 수 있다.

한편, 이동체(300)가 이용 불능이 아닌 것으로 판단되면, 이동체(300)의 이용은 유지되고, 이동체(300)는 사고 이벤트시의 검지 데이터와 영상 데이터를 상황 데이터로 누적 저장할 수 있다. 이동체(300)는 검지 데이터를 구성하는 복수 센서의 검출값들을 동기화할 수 있다. 다른 예로, 이동체(300)는 검지 데이터의 검출값들과 영상 데이터를 동기화하여 저장할 수 있다. 복수 센서는 서로 상이한 검출값을 획득하도록 개별 모듈로 구성될 수 있으며, 영상 획득부도 상기 센서와 분리된 모듈로 구성될 있다. 이에 따라, 검지 데이터와 영상 데이터는 각 모듈에서 별도로 생성되므로, 각 데이터를 전부 고려하여 사고 당시 이동체의 손상도를 추정하기 위해, 각 데이터는 시간적으로 동기화되어 저장될 수 있다. 또한, 이용 중에 가벼운 충격과 요동이 빈번하게 발생되면, 검지 및 영상 데이터는 각 사고 이벤트마다 동기화되어 저장됨으로써, 각 이벤트마다의 이동체 손상도를 정확하게 분석할 수 있다.

이동체(300)는 이용 중에 동기화된 검지 및 영상 데이터를 포함하는 상황 데이터를 주기적으로 서버(200)에 전송할 수 있거나, 이용 종료 후 상황 데이터를 서버(200)에 전송할 수 있다. 이용 종료까지 이용 불능에 상응하는 사고 이벤트가 발생되지 않으면, 이동체(300)는 예정 종료 시간까지 이용되므로, 서버(200)는 프로세서 처리 부담을 경감하기 위해, 이용 종료 후 상황 데이터를 수신할 수 있다. 설명의 편의상, 이용 종료 후, 서버(200)가 이동체(300)로부터 상황 데이터를 수신하는 것으로 예시한다.

이동체(300)의 이용이 종료되어 이동체(300)가 플릿 스팟으로 진입하면, 서버(200)는 스캐닝 장치(도 9의 400 참조)로 이동하도록 요청하는 메시지를 이동체(300)에 전송할 수 있다. 이동체(300)는 상기 메시지에 따른 자율 주행 또는 사용자 디바이스(100)를 통해 상기 메시지를 수신한 사용자의 조작에 의해, 스캐닝 장치(400)로 이동될 수 있다. 스캐닝 장치(400)는 이동체(300)의 외관을 촬영하여 스캐닝 데이터를 생성하고, 이를 서버(200)로 전송할 수 있다.

이어서, 서버(200)는 검지 데이터 및 영상 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 상황 데이터에 기초하여 상기 이벤트에 대응하는 사고로 인한 손상도를 분석할 수 있다. 이에 더하여, 서버(200)는 상황 데이터를 분석하여 사고 부위 및 손상 유형을 추정할 수 있다.

사고 이벤트가 이동체 후방의 객체와 충돌인 경우, 서버(200)는 검지 데이터인, 이동체 후방의 초음파 센서의 검출값에 기반하여, 후방 충돌임을 감지함과 동시에 시간당 거리 감소율로 충격도를 계산할 수 있다. 초음파 센서는 이동체(300)의 범퍼에 복수 위치에 배치될 수 있어, 이동체(300)의 사고 발생된 부위는 거리 감소를 감지한 초음파 센서를 통해 추정될 수 있다. 이에 더하여, 다른 검지 데이터로서, 충격 감지 센서, 차속 센서, 브레이크 페달 압력 센서의 검출값 및 패턴은 후방 충돌 당시의 충격도를 보다 정확하게 계산할 수 있다. 손상 유형은 미미한 흠집, 도색의 벗겨짐이 선명하게 보이는 스크래치 또는 덴트(dent) 등으로 분류되는 손상 종류 일 수 있으며, 충격도 및 사고 부위에 기초하여 손상 유형이 추정될 수도 있다.

네 방향(전/후방향, 좌/우측방향)을 갖는 영상 데이터에 의한 경우, 후방의 객체가 점진적으로 확대되는 것이 영상 데이터에서 확인됨과 아울러서 충돌시 영상 데이터의 요동이 감지되면, 서버(200)는 영상 데이터에서 후방 충돌 사고를 감지할 수 있다. 사고 이벤트가 이용 불능 사고에 해당하지 않으면, 서버(200)는 정확한 부위보다는 개략 부위 정보만을 획득하여 충격도와 손상 유형을 추정할 수 있다. 개략 부위 정보는 예를 들어, 이동체 후방의 좌측 범퍼와 같이 구체적으로 특정되지 않고, 단순히 이동체 후방측 부재로 지정될 수 있다. 후방측 부재의 어느 파트에 미미한 손상이 있어 경미 사고로 판정되면, 사용자는 구체적 부위에 상관없이 이동체 이용에 대해 거부감을 갖지 않는 경향이 있다. 이에 따라 영상 데이터로 손상도를 추정하여 경미 사고인지 여부를 판정하는 것만으로 충분할 수 있다.

다른 예로, 서버(200)는 상황 데이터에 스캐닝 데이터를 추가하여, 상기 이벤트에 대응하는 사고로 인한 손상도를 분석할 수 있다. 이에 더하여, 서버(200)는 상기 데이터를 분석하여 사고 부위 및 손상 유형을 추정할 수 있다. 이에 의하면, 서버(200)는 사고 부위 및 손상 유형을 정밀하게 식별함과 아울러서 손상도를 정확하게 추정할 수 있다.

데이터 분석 결과, 서버(200)는 중대 사고 및 경미 사고 중 어느 사고인지를 판정할 수 있다. 경미 사고는 외관 손상이 경미하여 이용에 사용자의 거부감이 실질적으로 없는 사고이며, 이동체(300)의 예약 상태에 따라 즉시의 메인터넌스 없이, 이동체(300)로 하여금 서비스 제공을 유지할 수 있도록 할 수 있다. 예를 들어 시각적으로 주목되지 않은 흠집, 스크래치, 덴트(dent) 또는 미미한 외관 파손일 수 있다. 반면에, 중대 사고는 이용 불능에 해당하는 사고에 해당하지 않으나, 이동체 이용의 통계적 분석에 의해, 사용자에게 할당시 이동체 이용을 거부하는 손상이 있는 사고일 수 있다. 예를 들어, 이동체(300)의 도어, 범퍼 또는 펜더에서의 찌그러짐의 깊이 또는 면적이 임계값 이상이거나, 이들의 스크래치의 길이, 폭, 깊이가 기준값 이상인 경우, 이동체(300)의 제공을 금지하고 메인터넌스가 필요한 중대 사고로 판정될 수 있다.

이동체(300)의 사고가 경미 사고로 판정되면, 서버(200)는 이동체(300)에 경미 사고에 해당하는 판단 결과 메시지와 함께, 유지 메시지를 전송하여, 이동체(300)로 하여금 공유 서비스를 제공하도록 할 수 있다. 반면에, 중대 사고로 판정되면, 서버(200)는 이동체(300)에 중대 사고에 해당하는 판단 결과 메시지와 함께, 이용 금지 메시지를 전송할 수 있다. 서버(200)는 상기 메시지들을 전송하여, 이동체(300)로 하여금 서비스 지원을 중지시키도록 함과 동시에 메인터넌스 처리를 수행하도록 할 수 있다.

도 8을 참조하여, 상술한 경미 사고 관련 프로세스에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다. 도 8은 경미 사고 판단에 관한 세부 순서도이다.

먼저, 이동체(300)의 이용 중에 이용 불능이 아닌 사고 이벤트가 발생한 경우, 이동체(300)는 이용 종료 후에 상황 데이터를 서버(200)로 전송할 수 있다(S105). 상황 데이터는 검지 데이터와 영상 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 실시예에서는 양 데이터가 상황 데이터를 구성하는 것으로 기술하고 있으나, 상황 데이터는 양 데이터 중 어느 하나만을 포함하여, 이동체(300)의 손상도, 사고 부위, 손상 유형 및 경미 사고는 하나의 데이터로 추정될 수 있다.

다음으로, 서버(200)는 종료된 이동체(300)를 스캐닝 장치(400)로 이동시키도록 제어하고, 스캐닝 장치(400)는 이동체의 외관 영상을 촬영하여 스캐닝 데이터를 서버(200)로 전송함으로써, 서버(200)는 스캐닝 데이터를 획득할 수 있다(S110).

도 9는 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 예시한 도면이다.

스캐닝 장치(400)는 예를 들어, 이동체(300)가 소정 위치에 정지하면, 이동체(300) 주변을 이동하면서 외관을 촬영할 수 있다. 스캐닝 장치(400)는 광원(402) 및 카메라 모듈(404)을 구비할 수 있다. 광원(402)은 가시광선 및 적외선 중 적어도 하나를 출사할 수 있으며, 카메라 모듈(404)은 초점, 해상도, 줌인/아웃을 제어할 수 있다. 통상적인 촬영인 경우 비정밀 레벨로 광원(402)과 카메라 모듈(404)을 제어할 수 있으며, 필요에 따라 정밀 레벨로 광원(402)과 카메라 모듈(404)을 제어할 수 있다. 정밀 레벨의 경우, 카메라 모듈(404)은 상세 확인이 필요한 이동체(300)의 외관에 줌인하거나 해상도를 조정하여 정밀한 외관 영상을 취득할 수 있다.

다음으로, 서버(200)는 상황 데이터와 스캐닝 데이터에 대한 기계 학습으로 손상도 및 사고 부위를 분석할 수 있다(S115).

상황 데이터에서 검지 데이터의 경우, 각 센서의 검출값 및 패턴(이하, 검출값이라 약칭함)은 동종 이동체에서 기존에 발생된 손상 유형 별로 누적 수집되며, 손상 유형 별 다량의 검출값 데이터에 대해 기계 학습이 적용될 수 있다.

또한, 각 센서의 검출값은 기존에 발생된 사고의 부위 별로 누적 수집되어, 부위 별 대량의 검출값에 대해 기계 학습이 실시될 수 있다. 이에 더하여, 각 센서의 검출값과 이동체의 손상도 간의 상관 관계를 누적하고, 누적된 상관 관계에 대해 기계 학습이 진행될 수 있다. 손상도는 이동체(300)의 사고로 인한 충격도, 이동체 제어 상태의 급격 변화도에 기초하여 산출될 수 있다. 상관 관계는 충격도, 급격 변화도, 손상도 간의 통계적 분석으로 추론될 수 있으며, 상관 관계에 대해 학습이 진행될 수 있다. 상술한 기계 학습에 의해, 검지 데이터에 따른 손상도 및 사고 부위 분석 모델이 수립될 수 있으며, 사고 발생시에 검출된 검지 데이터는 분석 모델에 입력되어, 손상도 및 사고 부위가 추정될 수 있다.

상황 데이터에서 영상 데이터의 경우, 손상 유형 및 손상도가 영상의 요동, 다른 객체의 파손 상태에 기초하여 통계적으로 분석될 수 있으며, 기존에 발생된 손상 유형, 손상도 별로 대량으로 누적된 영상 데이터에 대한 기계 학습이 적용될 수 있다. 기계 학습에 의해, 영상 데이터에 따른 손상도 분석 모델이 수립될 수 있으며, 사고 발생시에 검출된 영상 데이터는 분석 모델에 입력되어, 손상도가 추정될 수 있다. 또한 서버(200)는 충돌 당시의 요동도에 기초하여 이동체(300)의 손상도를 추정할 수 있다. 이에 더하여, 영상 데이터에 다른 객체의 파손 상태가 포함되는 경우, 서버(200)는 객체의 파손 상태와 요동도에 기초하여 이동체(300)의 손상도를 추정할 수 있다.

상술한 기계 학습에 의해, 사고 부위, 손상 유형 및 손상도는 각 센서의 검출값 및 영상 데이터 중 적어도 하나에 의해 추정될 수 있다.

스캐닝 데이터의 경우, 외관 영상에 대한 딥러닝 알고리즘, 예컨대 RNN (Recurrent Neural Network), CNN (Convolution Neural Network), DNN(Deep Neural Network)를 적용하여, 손상 유형, 사고 부위 및 손상도는 상기 알고리즘에 기반한 외관 영상 분석을 통해 식별되거나 추정될 수 있다.

이어서, 서버(200)는 분석된 손상도 및 사고 부위 정보에 기초하여 경미 사고 여부를 판단함과 아울러서 사고 정보를 생성할 수 있다(S120).

도 10을 예로 들어 경미 사고 판단 과정을 설명한다. 도 10은 이동체와 관련된 데이터에 기반한 경미 사고 판단의 과정을 예시한 도면이다.

이동체(300)가 전방의 이동체와 충돌한 사고가 있다고 가정하면, 서버(200)는 이동체 전방의 초음파 센서의 검출값에 기반하여, 전방 충돌임을 확인함과 동시에, 사고 부위, 예컨대 범퍼의 중앙부 또는 우측부를 추정할 수 있다. 서버(200)는 전방의 객체가 점진적으로 확대되는 영상 데이터에 기초하여 전방 충돌과 개략적인 사고 부위를 재차 추정할 수 있다.

서버(200)는 초음파 센서의 상대적 거리와 거리 변화량, 충격 감지 센서의 충돌량, 차속 센서의 속도 변화량, 브레이크 페달 압력 센서의 압력 변화량, 조향각 센서의 스티어링 변화량에 기초하여 전방 충돌에 따른 충격도를 산출할 수 있다. 서버(200)는 각 센서의 동기화된 값들에 기계 학습을 적용하여 충격도를 산출할 수 있다. 충격도는 도 10의 그래프와 같이 산출될 수 있다. 도 10을 예로 들면, 충격도의 피크가 초과 임계치보다 낮으며, 충격도의 피크 패턴이 소정 시간 내에 일시적으로 존재하면, 서버(200)는 충격도 기반으로 추정된 손상도를 확인하여, 전방 충돌 사고를 경미 사고로 판정할 수 있다. 반면에, 충격도의 피크가 초과 임계치보다 높으며, 충격도의 피크 패턴이 소정 시간을 초과하여 지속적으로 존재하면, 서버(200)는 충격도 기반으로 추정된 손상도를 확인하여, 전방 충돌 사고를 중대 사고로 판정할 수 있다. 또한, 서버(200)는 추정된 사고 부위 및 손상도에 기초하여 손상 유형을 추정할 수 있다. 예를 들어, 경미한 전방 충돌 사고의 경우, 서버(200)는 이동체(300)의 손상 유형이 시각적으로 주목되지 않은 범퍼의 스크래치인 것으로 추정할 수 있다.

서버(200)는 영상 데이터에서 추론된 손상도에 기초하여 경미 사고 여부를 판단할 수 있다. 요동도가 임계치보다 낮은 경우 손상도도 경미 사고 범위로 산출되므로, 서버(200)는 상기 범위 내의 손상도에 기반하여, 전방 충돌 사고를 경미 사고로 추정할 수 있다. 이에 더하여, 다른 객체의 파손 상태가 미미한 파손인 것으로 확인되면 이동체(300)의 손상도는 상기 범위 내로 산출되므로, 서버(200)는 손상도에 기반하여 사고를 경미 사고로 추정할 수 있다. 이와는 달리, 요동도가 높거나 상기 파손 상태가 미미하지 않음에 따라 손상도가 상기 범위를 초과하면, 서버(200)는 이동체(300)의 사고를 중대 사고로 판정할 수 있다. 또한, 서버(200)는 손상도 및 개략적인 사고 부위에 기초하여 손상 유형을 추정할 수 있다.

아울러, 서버(200)는 검지 데이터와 영상 데이터를 동기화하고, 상기 데이터를 조합하여 분석한 결과로 경미 사고인지 여부를 판정할 수 있음과 아울러서, 손상 유형을 추정할 수 있다.

이에 더하여, 서버(200)는 상황 데이터에 따른 판단에 추가하여, 스캐닝 데이터에서 산출된 손상도, 사고 부위 및 손상 유형을 토대로 경미 사고인지 여부를 판정할 수 있다. 스캐닝 데이터는 상황 데이터에 비해 직접적으로 사고 부위, 유형 및 손상도를 정밀하게 파악할 수 있어, 경미 사고가 정확하게 판단될 수 있다.

서버(200)는 경미 사고인지 여부를 판단하는 과정에서 활용된 사고 부위, 유형 및 손상도를 사고 정보로 생성하여 저장하고, 이동체(300)에 사고 정보와 스캐닝 데이터를 전송하여 저장하도록 할 수 있다.

다음으로, 서버(200)는 이동체(300)에 경미 사고가 있는 것으로 판단하면, 해당 이동체의 상태 정보, 예약 상황 등을 고려하여, 메인터넌스 없이 이동체(300)의 서비스 제공을 유지할지 여부를 판단할 수 있다(S125). 만약 이동체(300)의 즉시 운영이 필요하면, 서비스 제공이 유지될 수 있다. 소정 기간 내의 운영이 필요하지 않으면, 서버(200)는 이동체(300)의 메인터넌스 처리를 정비 센터에 요청하여 이동체(300)의 경미 사고 부위에 대한 메인터넌스를 진행할 수 있다.

메인터넌스가 진행된 후, 서버(200)는 이동체(300)에 스캐닝 장치(400)로 이동시키도록 제어하고, 스캐닝 장치(400)는 메인터넌스가 완료된 부위를 포함하여 이동체(300)의 외관을 촬영하고, 스캐닝 데이터를 생성할 수 있다(S130). 서버(200)는 스캐닝 데이터를 수신하여, 이동체(300)를 예약하거나 할당받는 후속 사용자의 확인을 위해, 해당 이동체(300)의 기존 스캐닝 데이터를 업데이트할 수 있다. 이와 함께, 서버(200)는 업데이트된 스캐닝 데이터를 해당 이동체(300)에 전송하여 저장하도록 할 수 있다.

도 8 및 도 10에 따른 실시예에서는 상황 및 스캐닝 데이터의 조합으로 경미 사고를 판정하는 것으로 예시하고 있으나, 검지 데이터 또는 영상 데이터만 서버(200)에 전송되어, 서버(200)는 각 데이터에 대해 상술한 분석 방법을 이용하여 경미 사고를 판정할 수 있다.

도 11은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 플릿 시스템에 의한 이동체의 경미 사고 판단 방법에 관한 순서도이다.

먼저, 사용자 디바이스(100)가 인증을 통해 이동체(300)의 이용을 개시하면, 서버(200)는 이동체(300)를 스캐닝 장치(400)로 이동하는 메시지를 이동체(300) 및 사용자 디바이스(100) 중 적어도 하나에 전송할 수 있다. 상기 메시지에 응답하여, 이동체(300)는 스캐닝 장치(400)로 이동하고, 스캐닝 장치(400)는 이용 개시 당시의 이동체(300)의 외관을 촬영하여 스캐닝 데이터를 서버(200) 및 이동체(300)에 전송할 수 있다(S205).

다음으로, 도 6에서와 같이 이용 불능 상태에 해당하지 않는 사고 이벤트가 발생되면, 이동체(300)는 이용 종료 후, 이용 중의 상황 데이터를 서버(200)에 전송하여, 서버(200)는 상황 데이터를 획득할 수 있다(S210).

이어서, 서버(200)는 상황 데이터에 대한 기계 학습을 적용하여, 이동체(300)의 손상도, 사고 부위 및 손상 유형을 추정할 수 있다(S215). 서버(200)는 검지 데이터 및 영상 데이터 중 적어도 하나를 분석할 수 있으며, 도 6, 8의 실시예에서와 같이, 분석에 따른 손상도 등을 추정할 수 있다.

계속하여, 서버(200)는 손상도가 경미 사고 추론 범위에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다(S220).

경미 사고 추론 범위는 사고가 통계적으로 경미 사고에 해당되는 것으로 판정되는 범위를 의미할 수 있다. 예컨대 도 10을 참조하면, 검지 데이터에 따른 손상도가 초과 임계치보다 낮으며, 충격도의 피크 패턴이 소정 시간 내에 일시적으로 존재하는 경우, 서버(200)는 손상도가 경미 사고 추론 범위에 속하는 것으로 판단할 수 있다. 반면에, 손상도가 초과 임계치보다 높으나 피크 패턴이 일시적으로 존재하는 경우, 혹은, 손상도가 초과 임계치보다 낮으나 피크 패턴이 소정 시간 이상 존재하는 경우, 서버(200)는 손상도가 경미 사고 추론 범위를 초과한 것으로 판단할 수 있다.

또한, 영상 데이터의 손상도의 경우, 요동도가 임계치보다 낮으나 다른 객체의 손상 상태가 심한 경우, 혹은 그 반대의 경우, 서버(200)는 손상도가 경미 사고 추론 범위를 초과한 것으로 판단할 수 있다.

사고 부위의 손상도가 경미 사고 추론 범위에 속하지 않으면, 서버(200)는 스캐닝 장치(400)로 이동하도록 이동체(300)를 제어하고, 스캐닝 장치(400)는 정밀 레벨로 이용 후의 이동체(300)에 대해 촬영하여 스캐닝 데이터를 생성할 수 있다(S225).

정밀 레벨의 스캐닝은 상세한 외관 영상을 획득하기 위해 스캐닝 장치(400)의 설정을 제어하여 수행되는 것이며, 예를 들어, 카메라 모듈(404)의 해상도를 높이거나, 선명한 영상을 위한 광원(402)이 조사되거나, 혹은, 카메라 모듈(404)의 줌인 기능을 활성화함으로써 구현될 수 있다.

정밀 레벨의 스캐닝은 일 예로, 이동체(300)의 전체 외관을 촬영할 수 있다. 다른 예로, 정밀 스캐닝은 서버(200)로부터 전송받은 사고 부위를 정밀로 촬영하고, 다른 부위를 비정밀 레벨로 촬영할 수 있다. 비정밀 레벨의 스캐닝은 정밀의 영상보다 낮은 해상도가 사용되거나, 줌인 기능을 해제하거나, 통상적인 광원이 이용될 수 있다.

다음으로, 서버(200)는 상황 데이터와 스캐닝 데이터에 기초하여 사고 부위를 확인함과 아울러서 손상도를 재분석할 수 있다(S230).

손상도 재분석은 상황 데이터와 함께, 이용 개시 당시 및 이용 종료 후의 스캐닝 데이터를 전부 활용할 수 있으며, 이들 데이터에 대해 기계 학습을 적용하여 도 6, 8에서 설명된 방법으로 손상도, 손상 유형, 사고 부위를 추정하거나 식별할 수 있다. 또한, 상기 재분석은 스캐닝 데이터에 가중치를 부여하여 수행하면서, 상황 데이터를 보조적으로 활용할 수 있다.

이어서, 서버(200)는 재분석된 손상도 및 사고 부위 정보에 기초하여 경미 사고 여부를 판단함과 아울러서, 사고 정보를 생성할 수 있다(S235).

경미 사고 판단은 도 8에서 예시된 방법과 실질적으로 동일하게 실행될 수 있다. 이 경우에, 상기 판단은 다른 데이터보다 스캐닝 데이터의 손상도와 사고 부위 정보를 우선 인자로 채용하여 수행될 수 있다. 상기 판단의 결과 이후의 과정은 도 6에서와 실질적으로 동일하다.

한편, 사고 부위의 손상도가 경미 사고 추론 범위에 속하더라도, 서버(200)는 스캐닝 장치(400)로 이동하도록 이동체(300)를 제어하고, 스캐닝 장치(400)는 비정밀 레벨로 이용 후의 이동체(300)에 대해 촬영하여 스캐닝 데이터를 생성할 수 있다(S240). 비정밀 레벨의 스캐닝은 도 8에서 설명한 바와 실질적으로 동일하게 수행될 수 있다.

다음으로, 서버(200)는 손상도 및 비정밀 스캐닝 데이터에 기초하여 경미 사고 여부를 판단함과 아울러서, 사고 정보를 생성할 수 있다(S245). 상기 판단은 도 6, 8에서 예시된 방법과 실질적으로 동일하게 실행될 수 있으므로, 상세한 설명은 생략하기로 한다.

도 12는 본 개시의 또 다른 실시예에 따른, 플릿 시스템에 의한 이동체의 경미 사고 판단 방법에 관한 순서도이다.

먼저, 서버(200)는 이동체(300) 별로 사고 정보와 스캐닝 데이터를 누적하여 저장할 수 있다(S305). 사고 정보는 경미 및 중대 사고와 함께, 이용 불능 상태에서의 고장 유형 정보를 포함할 수 있다. 또한, 사고 정보는 사고 부위마다 과거의 상황 데이터를 누적하여 저장할 수 있다. 이에 더하여, 사고 정보는 특정 사고 이후 메인터넌스가 수행되면, 메인터넌스로 인해 정상화된 이동체(300)의 부위 및 부품과 관련된 메인터넌스 정보를 더 포함할 수 있다. 다른 예로, 메인터넌스 정보는 사고 정보와 별도로 관리될 수 있다. 또 다른 예로, 사고 정보와 메인터넌스 정보는 이동체(300)에 저장될 수 있으며, 서버(200)의 요청에 의해 서버(200)로 전송될 수 있다.

다음으로, 이동체(300)에 사고 이벤트가 발생하며 해당 사고가 도 6, 8에서와 같이 경미 사고로 발생되면(S310), 서버(200)는 현재의 사고 부위가 과거에도 경미 사고 이력을 갖는지 여부를 확인할 수 있다(S315).

서버(200)는 누적된 사고 정보를 참고하여 경미 사고 이력 정보를 확인할 수 있으며, 현재의 사고 부위가 과거와 동일하면, 메인터넌스 정보를 참고하여 과거 사고 부위가 수리되어 정상화된지 여부를 확인할 수 있다.

만약, 서버(200)가 사고 정보를 통해, 현재 사고 부위가 과거 부위와 동일함과 아울러서 과거의 사고 부위에 대해 메인터넌스가 수행되지 않는 것을 확인하면, 서버(200)는 스캐닝 장치(400)에 정밀 레벨로 설정하도록 요청하고, 스캐닝 장치(400)는 이동체(300)의 적어도 사고 부위에 대해 정밀 레벨로 스캐닝할 수 있다(S320). 정밀 레벨의 스캐닝은 도 11에서 설명된 사항과 실질적으로 동일하다.

다음으로, 서버(200)는 현재 및 과거 사고 부위에 대하여 누적된 상황 데이터, 및 정밀 스캐닝 데이터를 획득하고, 누적된 상황 데이터 및 스캐닝 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 누적 손상도를 분석할 수 있다(S325). 이하에서는 누적된 상황 데이터와 정밀 스캐닝 데이터를 전부 고려하여 누적 손상도를 분석하는 것으로 설명한다.

예를 들어, 과거 및 현재 사고들이 전방 범퍼 우측부의 스크래치로 인한 경미 사고인 경우, 서버(200)는 전방 범퍼의 우측부와 관련하여 누적된 상황 데이터로서, 초음파 센서의 상대적 거리와 거리 변화량, 충격 감지 센서의 충돌량, 차속 센서의 속도 변화량, 브레이크 페달 압력 센서의 압력 변화량, 조향각 센서의 스티어링 변화량, 영상 데이터의 요동도를 수집할 수 있다. 예컨대 거리 변화량, 충돌량, 속도 변화량, 요동도 등의 과거 및 현재 데이터에 기초하여, 과거 및 현재 스크래치가 사고 부위에 차지하는 면적의 증가, 중첩된 스크래치의 폭, 깊이 또는 길이의 증가 등과 관련된 누적 손상도가 산출될 수 있다. 스크래치의 상술한 형태가 상황 데이터로 정확하게 표현되는 것이 아닐 수 있다. 누적된 상황 데이터와 기존의 누적 손상 형태를 추정하는 누적 손상도 간의 상관 관계에 기계 학습을 적용하여, 누적된 상황 데이터에 상응하는 누적 손상도가 추정될 수 있으며, 누적 손상 형태는 누적 손상도에 의해 추론될 수 있다.

스캐닝 데이터의 경우 전방 범퍼 우측부의 스크래치로 인한 경미 사고가 반복된 케이스를 예로 들면, 정밀 레벨의 스캐닝 데이터는 누적 손상 형태를 그대로 표현할 수 있다. 이에 따라, 서버(200)는 스캐닝 데이터에 대해 기계 학습을 적용하여 도 6, 8에서 설명된 방법으로 누적 손상도와 손상 유형을 추정하거나 식별할 수 있다.

다음으로, 서버(200)는 동일 사고 부위의 누적 손상도가 경미 사고에 해당하는지 여부를 최종 판단할 수 있다(S330).

각 경미 사고는 사용자에게 이용 거부감을 유발하지 않을 수 있으나, 유사한 경미 사고가 동일 부위에 누적되는 경우, 거부감을 유발하는 중대 사고가 전환될 수 있다. 따라서 누적 손상도가 중대 사고에 상응하는 손상도에 도달하면, 서버(200)는 이동체(300)에 중대 사고가 발생한 것으로 간주할 수 있다. 이와는 달리 도달하지 않으면, 서버(200)는 동일 부위에 반복된 사고에 대해 경미 사고인 것으로 판단할 수 있다.

이어서 중대 사고로 간주되면, 서버(200)는 해당 이동체(300)의 서비스 제공을 금지하는 메시지를 이동체(300)에 전송하고, 정비 센터에 이동체(300)의 메인터넌스를 요청할 수 있다(S335). 반면에, 경미 사고로 판단되면, 서버(200)는 이동체 상태 정보 및 예약 상황에 따라, 해당 이동체(300)에 서비스 제공을 유지하는 메시지를 전송할 수 있다(S340).

도 13은 경미 사고 이동체의 사용자의 인수 거부시에 적용되는 이동체의 관리 방법에 관한 순서도이다.

먼저, 사용자 디바이스(100)가 이용 요청을 통해 할당받은 이동체(300)에 메인터넌스되지 않은 경미 사고가 존재하는 경우(S405), 서버(200)는 이용 개시 직후에, 이동체(300)의 스캐닝 데이터를 사용자 디바이스(100)에 제공할 수 있다(S410). 스캐닝 데이터는 이용 개시 전까지 업데이트된 영상이거나, 이용 개시 직후에 실시된 스캐닝에 의해 획득된 영상일 수 있다. 아울러, S405 단계에서, 경미 사고가 잔존한 이동체(300)의 경우, 스캐닝 데이터가 사용자 디바이스(100)에 제공되는 것으로 서술하나, 경미 사고가 없는 정상적인 이동체(300)가 사용자에게 인수되더라도, 스캐닝 데이터는 제공될 수 있다.

다음으로, 서버(200)는 이동체(300)를 인수받은 사용자가 사용자 디바이스(100)를 통해 인수 거부 메시지를 전송하였는지 여부를 확인할 수 있다(S415).

만약 인수 거부 메시지가 전송되면, 서버(200)는 정밀 레벨의 스캐닝을 실시하도록 이동체(300)를 스캐닝 장치(400)로 이동하도록 제어하여 스캐닝 데이터를 획득하거나, 사용자 디바이스(100)로부터 촬영된 사용자 영상 데이터를 획득하고, 상기 데이터를 분석할 수 있다(S420). 여기서, 서버(200)는 정밀 레벨의 스캐닝 데이터와 사용자 영상 데이터 전부를 획득하여 분석할 수도 있다. 상기 데이터는 사용자 디바이스(100)의 요청에 의해 인수 거부의 원인이 되는 거부 부위만이 포함되도록 획득될 수 있다. 상기 분석은 상기 거부 부위와 관련된 기존의 스캐닝 데이터와 획득 데이터 간의 비교 분석으로 진행될 수 있으며, 도 8의 스캐닝 데이터의 분석과 유사하게, 손상도와 손상 유형을 추정하거나 식별할 수 있다.

다음으로, 서버(200)는 손상도와 손상 유형이 인수 거부 조건에 충족하는지 여부를 판단할 수 있다(S425).

이용 전의 스캐닝 데이터가 중대 사고에 해당하는 손상 형태를 포함하지 못하는 경우, 서버(200)는 정밀 레벨의 스캐닝 데이터와 사용자 영상 데이터에 의해, 손상도와 손상 유형이 중대 사고에 해당될 수 있다고 판단할 수 있다. 예를 들어, 사고 정보에 경미 사고로 이미 기록된 것보다 높아 중대 사고에 해당하는 손상도와 손상 유형이 산출되거나, 사고 정보에 전혀 기록되지 않은 손상 부위가 정밀 스캐닝 데이터 등에 의해 식별되어, 중대 사고에 해당하는 손상도와 손상 유형이 되면, 서버(200)는 인수 거부 조건이 충족되는 것으로 판정할 수 있다. 이와는 달리, 기존의 경미 사고 부위 또는 신규로 식별된 손상 부위가 경미 수준의 손상도와 손상 유형에 해당되면, 서버(200)는 인수 거부 조건이 충족되지 않는 것으로 판정할 수 있다.

만약 인수 거부 조건이 충족되지 않으면, 서버(200)는 제공 가능 메시지를 생성하여 사용자 디바이스(100)에 전송하고, 이동체(300)에 최종 할당 메시지를 전송할 수 있다(S430). 반면에, 인수 거부 조건이 충족되면, 서버(200)는 제공 불가능 메시지를 생성하여 사용자 디바이스(100)에 전송하고, 대체 이동체의 리스트와 같은 다른 이동체 정보를 사용자 디바이스(100)에 제시할 수 있다(S435).

본 실시예에서는 S415 단계에서와 같이, 서버(200)가 사용자 디바이스(100)로부터 인수 거부 메시지를 수신하면, 스캐닝 데이터 및/또는 사용자 영상 데이터가 획득되는 것으로 기술하고 있다. 다른 예로, 서버(200)가 인수 거부 메시지를 수신하지 않더라도, 스캐닝 데이터 및/또는 사용자 영상 데이터가 획득될 수 있다. 이에 의하면, 서버(200)는 스캐닝 데이터 및/또는 사용자 영상 데이터를 분석하고, S425 단계와 실질적으로 동일하게, 분석 결과에 따른 손상도와 손상 유형이 인수 거부 조건에 충족하는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 인수 거부 조건의 충족 여부에 따라, 서버(200)는 S430 또는 S435 단계를 이행할 수 있다.

도 14는 ITS 플랫폼의 일례를 나타낸 도면이다.

이동체 관리 서비스를 제공하기 위해서 ITS 플랫폼(Intelligent Transportation System Platform)을 적용할 수 있다. 일 예로, ITS 플랫폼은 복수의 이동체(300a) 및 교통 인프라로부터 정보를 획득하여, 이동체(300a)에 교통 정보를 제공하고, 이동체(300a) 및 교통 인프라를 제어, 관리하는 시스템일 수 있다. 다른 예로, ITS 플랫폼은 특정 이동체(300a)의 관리 및 유지보수를 수행하는 서비스 제공자에 의해 운영되며, 제공자의 서비스에 가입된 이동체(300a)를 제어, 관리하는 시스템일 수도 있다. ITS 플랫폼이 적용되는 이동체(300a)는 사용자가 소유하거나 쉐어링, 헤일링 등을 통해 임시적으로 이용하는 이동 수단일 수 있다. 이동체(300a)는 차량, 개인 모빌리티, PAV 또는 UAM과 같은 비행체 등일 수 있으며, 도 1를 통해 예시한 이동 수단일 수 있다.

ITS 플랫폼은 컴퓨팅 장치들 간의 데이터 생성, 처리, 교환에 의해 운영될 수 있다. ITS 플랫폼은 예컨대, 적어도 하나의 관리 서버(200a), 복수 개의 사용자 디바이스(100a) 및 복수 개의 이동체(300a)를 포함하는 시스템일 수 있다. 사용자 디바이스(100a)는 스마트폰, 스마트패드, 스마트 워치 등일 수 있다. 다른 예로 디바이스는 기타 통신이 가능하여 신호를 교환할 수 있는 장치를 의미할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 하기에서는 설명의 편의를 위해 디바이스 또는 사용자 디바이스로 지칭한다. 관리 서버(200a)는 ITS 서비스를 위해 사용자 디바이스(100a) 및/또는 이동체(300a)의 요청을 처리하여 응답 메시지를 전송하고, 상기 요청에 따라 이동체를 관리할 수 있다. 또한, 관리 서버(200a)는 이동체(300a)로부터 이동체 위치 정보, 이동체 상태 정보, 이동체의 상황 데이터를 수신하여 이동체 전체 현황 정보를 생성하고 이동체(300a)의 제어 정보, 사고 정보 및 가용성을 전반적으로 관리할 수 있다.

ITS 플랫폼이 이동체(300a)의 경미 사고를 판단하여 이동체(300a)의 가용성을 결정하는 프로세스를 수행하기 위해, 상술의 사항을 실행하는 애플리케이션 또는 프로그램이 각 컴퓨팅 장치에 내장될 수 있다. 애플리케이션은 컴퓨팅 장치들, 즉 사용자 디바이스(100a), 이동체(300a) 및 서버(200a) 간에 상호 전송된 요청, 데이터에 기초하여 상기 프로세스를 수행할 수 있다.

또한, ITS 플랫폼은 일 예로, ITS 플랫폼은 RSU(Road Side Unit) 등을 더 포함할 수 있다. RSU는 도로 주변 장치로서 통신이 가능한 장치일 수 있다. 다른 예로, RSU는 건물이나 기타 지역에 신호를 송수신할 수 있도록 설치된 구조물을 지칭할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 다만, 하기에서는 설명의 편의를 위해 RSU로 통칭하며, 이에 대해서는 다양한 구조물이나 장치일 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.

일 예로, ITS 플랫폼에 등록된 이동체(300a)와 등록된 디바이스(또는 사용자; 100a)가 존재할 수 있다. 즉, ITS 플랫폼에는 인증 및 허가에 기초하여 특정 이동체(300a) 및 디바이스(100a)만 등록될 수 있다. 이때, ITS 플랫폼은 등록된 이동체(300a) 및 등록된 디바이스(100a)의 상태 정보에 기초하여 운영될 수 있다. 일 예로, ITS 플랫폼은 현재 이용 중인 이동체(300a)에 대한 정보, 개별 이동체(300a)에 대한 위치 정보를 실시간으로 확인할 수 있다. 이때, 일 예로, 각각의 이동체(300a)는 주기적으로 자신의 정보를 ITS 플랫폼으로 전송할 수 있다. 또한, 일 예로, 각각의 이동체(300a)는 이벤트 트리거에 기초하여 ITS 플랫폼으로 자신의 정보를 전송할 수 있다.

한편, 각 이동체(300a)의 상황 데이터는 이동체 사용 중 발생된 사고 이벤트에 트리거되어 발생되어 관리 서버(200a)로 전송될 수 있다. 상황 데이터는 사고 전후의 검지 데이터와 영상 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상황 데이터는 관리 서버(200a) 및 해당 이동체(300a)에 저장, 갱신되며, 사용자 디바이스(100a)의 요청에 의해 디바이스로 제공될 수 있다. 또한, 상황 데이터는 경미 사고 여부를 판단하여 이동체의 지속적인 가용성을 결정하는데 사용되는 정보일 수 있다.

각 이동체(300a)_로부터 생성된 다양한 정보와 데이터들은 예컨대, V2V(Vehicle to Vehicle), V2I(Vehicle to Infrastructure) 등과 같은 V2X(Vehicle to Everything)를 통해, 관리 서버(200a)로 전송될 수 있다. 전송된 정보들은 일 예로, ITS 플랫폼을 관제하는 관리 서버에 저장되어 관리될 수 있다. 다른 예로, 상술한 정보들 중 적어도 일부가 이동체(300a)에 장착 또는 태그가능한 식별 디바이스, 또는, 시스템과 이동체(300a)에서 통신가능한 사용자 디바이스(100a)에 저장될 수도 있다. 식별 디바이스의 다양한 형태는 도 4에 예시되어 있으며, 상세한 설명은 생략하기로 한다. 한편, ITS 플랫폼은 정비 서버를 더 포함할 수 있다. 정비 서버는 사용자가 방문하는 정비 센터, 특정 이동체를 전용 관리하는 플랫폼에서 제공하는 지정 정비 센터 등에 구축될 수 있다. 정비 센터는 이동체 정비소, 이동식 정비 차량, 세차장, 이동체 내부 청소 업체 등 이동체(300a)의 유지 및 관리가 이루어지는 장소 또는 유닛일 수 있다.

관리 서버(200a) 및/또는 이동체(300a)는 사고로 인한 메인터넌스 요청을 정비 서버로 전송하여, 정비 서버는 요청에 따라 메인터넌스 프로세스를 진행시킬 수 있다. 관리 서버(200a) 및/또는 이동체(300a)는 정비 서버(200a)로부터 메인터넌스 관련 데이터를 수신하여, 이동체(300a)의 상태 정보를 관리함과 아울러서, 이동체(300a)의 계속 이용성과 같은 가용성을 판단할 수 있다. 구체적으로, 이동체(300a)에 중대 사고가 발생한 것으로 판정된 경우, 정비 서버(200a)는 이동체(300a) 및/또는 관리 서버(200a)의 요청에 의해, 이동체(300a)의 상황 데이터 및 스캐닝 데이터를 참조하여, 이동체(300a)의 메인터넌스 요청을 수신하여 실시할 수 있다. 다른 예로, 경미 사고로 인해 이동체(300a)가 가용가능하더라도, 이동체(300a) 및/또는 관리 서버(200a)의 요청에 의해, 정비 서버는 메인터넌스 요청을 접수하여 수행할 수 있다. 정비 서버 또는 관리 서버(200a)는 메인터넌스 완료 후에, 이동체(300a)의 스캐닝 데이터를 획득하여, 스캐닝 데이터를 포함하는 메인터넌스 정보와 사고 이력 정보를 생성하고 저장할 수 있다.

도 15는 본 개시의 또 실시예에 따른, ITS 플랫폼에 의한 이동체의 경미 사고 판단 방법에 관한 순서도이다.

본 실시예는 플릿 시스템에서 적용되는 도 6의 실시예와 유사한 프로세스를 가지는 바, 도 6과 실질적으로 동일한 과정에 대해서는 간략히 설명하기로 한다. 또한, 이동체(300a)에 탑재되는 기능 모듈 및 스캐닝 장치는 도 7, 도 9와 실질적으로 동일하여 도 7, 도 9의 설명을 원용한다.

우선, 사용자 디바이스(100a)는 이동체(300a)와의 인증을 통해 이동체의 이용을 개시할 수 있다. 이용이 개시되면, 사용자 디바이스(100a) 및 관리 서버(200a)는 사용자 및 이동체(300a)의 식별 정보를 공유할 수 있다.

이용이 개시되면, 이동체(300)는 검지부(310)와 영상 획득부(312)를 활성화시킬 수 있다.

검지부(310)는 이동체(300a)의 비영상 정보로서의 검지 데이터를 검출할 수 있으며, 검지 데이터는 이동체의 외관을 실질적으로 확인할 수 없는 데이터일 수 있다. 구체적으로, 검지부(310)는 이동체(300a)의 각 파트의 제어 상태 정보, 비영상적인 주행 상태 정보 및 외부 객체로 인한 이동체(300a)의 영향도를 나타내는 영향 정보 중 적어도 하나의 정보를 검출할 수 있다. 검지부(310)는 서로 상이한 검출값을 획득하는 복수 센서를 구비할 수 있다.

검지부(310)는 이동체(300a)의 주행에 의한 활성화 상태에서 동작될 수 있다. 이에 더하여, 검지부(310)로 예시된 센서들 중 적어도 일부는 이동체(300)의 주정차에 의한 비활성화 상태에서 동작될 수 있다. 활성화 및 비활성화 상태에서 사고 이벤트 발생에 따른 검지 데이터의 생성, 처리 과정은 도 6에서 설명하여 생략하기로 한다.

영상 획득부(312)는 이동체(300)에 탑재되어 이동체 주위의 영상 데이터를 획득할 수 있다. 영상 획득부(312)는 이동체 전방 및 후방의 주위 영상을 획득할 수 있으며, 다른 예로, 이동체 측방의 주위 영상을 더 포함하여 취득할 수 있다. 영상 획득부(312)는 예컨대, 이동체(300)에 별도로 탑재되는 영상용 블랙 박스를 활용할 수 있다. 사고 이벤트 발생에 따른 영상 데이터의 생성, 처리 과정은 도 6에서 설명하여 생략하기로 한다.

사고가 발생되면, 이동체(300a)는 검지부(310) 및 영상 획득부(312)의 데이터 중 적어도 하나에 의해 사고 이벤트를 감지할 수 있다.

사고 이벤트는 다른 객체와의 충돌, 이동체(300)의 운행 중 발생되는 요동일 수 있다. 다른 객체와의 충돌 및 요동에 대한 설명은 도 6과 실질적으로 동일하다.

사고 이벤트 판정에 대한 일 예를 설명하면, 검지부(310)를 구성하는 적어도 하나의 센서의 검출값이 잠재 사고 임계값 이상이면, 이동체(300)는 검출값을 통해 추정되는 충격으로 사고 이벤트가 발생한 것으로 판정할 수 있다. 다른 예로, 영상 획득부(312)의 영상 데이터의 요동값이 잠재 사고 임계값 이상이면, 이동체는 영상 데이터를 통해 통해 추정되는 충격으로 사고 이벤트가 발생한 것으로 판정할 수 있다.

이어서, 이동체(300a)는 사고 이벤트 전후의 검지 데이터 및 영상 데이터 중 적어도 하나를 취합하여 분석하고, 분석 결과, 데이터로 추정되는 값이 이용 불능 임계값 이상이면, 이동체(300a)는 디스플레이 및 비시각적 장치를 통해 사용자에게 이용 불능을 통지하고 이동체(300a)의 이용 중단을 요청할 수 있다. 관리 서버(200a)는 이용 중단 요청에 따라 이동체(300a)를 정비 센터로 이동하도록 제어함과 아울러서, 메인터넌스 처리를 요청하는 메시지를 정비 서버에 전송할 수 있다. 이용 불능 임계값은 도 6에서 상세히 설명하여 생략하기로 한다.

이상에서는 검지 데이터가 사고 이벤트와 관련된 데이터인 것으로 설명하고 있으나, 다른 예로, 검지부(310) 외의 센서가 부품의 상태를 계측하고, 상기 센서를 통해 획득된 센서 데이터가 급격한 변화 내지 이용 불능 임계값에 도달하더라도, 이동체(300a)는 이용 불능 및 메인터넌스 요청 메시지를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 사용자가 이동체(300a)를 확인하여 이동체(300a)의 정상적인 운행이 불가능하다고 판단한 경우, 사용자는 사용자 디바이스(100a)를 통해 이동체(300a) 및 관리 서버(200a)에 이용 불능을 요청하기 위한 메시지를 전송할 수 있다. 다른 예들에 의해서, 이동체(300) 및 관리 서버(200)는 사고 이벤트가 이용 불능에 상응하는 사고인 것으로 인식할 수 있다.

이상의 실시예에서는 이동체(300a)가 이용 불능 및 중단을 판단하는 것으로 설명되고 있으나, 이동체(300a)는 검지 데이터, 영상 데이터 및 센서 데이터 중 적어도 하나를 관리 서버(200a)로 전송하여, 관리 서버(200)가 이용 불능인지를 판단하여 판단 결과 메시지를 이동체(300)에 전달할 수 있다.

한편, 이동체(300a)가 이용 불능이 아닌 것으로 판단되면, 이동체(300a)의 이용은 유지되고, 이동체(300a)는 사고 이벤트시의 검지 데이터와 영상 데이터를 상황 데이터로 누적 저장할 수 있다. 이동체(300a)는 검지 데이터를 구성하는 복수 센서의 검출값들을 동기화할 수 있다. 다른 예로, 이동체(300a)는 검지 데이터의 검출값들과 영상 데이터를 동기화하여 저장할 수 있다. 복수 센서는 서로 상이한 검출값을 획득하도록 개별 모듈로 구성될 수 있으며, 영상 획득부도 상기 센서와 분리된 모듈로 구성될 있다. 이에 따라, 검지 데이터와 영상 데이터는 각 모듈에서 별도로 생성되므로, 각 데이터를 전부 고려하여 사고 당시 이동체의 손상도를 추정하기 위해, 각 데이터는 시간적으로 동기화되어 저장될 수 있다. 또한, 이용 중에 가벼운 충격과 요동이 빈번하게 발생되면, 검지 및 영상 데이터는 각 사고 이벤트마다 동기화되어 저장됨으로써, 각 이벤트마다의 이동체 손상도를 정확하게 분석할 수 있다.

이동체(300a)는 이용 중에 동기화된 검지 및 영상 데이터를 포함하는 상황 데이터를 주기적으로 관리 서버(200a)에 전송할 수 있거나, 이용 종료 후 상황 데이터를 관리 서버(200a)에 전송할 수 있다. 이용 종료까지 이용 불능에 상응하는 사고 이벤트가 발생되지 않으면, 관리 서버(200a)는 프로세서 처리 부담을 경감하기 위해, 이용 종료 후 상황 데이터를 수신할 수 있다. 설명의 편의상, 이용 종료 후, 관리 서버(200a)가 이동체(300a)로부터 상황 데이터를 수신하는 것으로 예시한다.

이동체(300a)의 이용이 종료되면, 관리 서버(200a)는 정비 센터 또는 지정된 장소의 스캐닝 장치(도 9의 400 참조)로 이동하도록 요청하는 메시지를 이동체(300a)에 전송할 수 있다. 스캐닝 장치(400a)는 이동체(300a)의 외관을 촬영하여 스캐닝 데이터를 생성하고, 이를 관리 서버(200a)로 전송할 수 있다.

이어서, 관리 서버(200a)는 검지 데이터 및 영상 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 상황 데이터에 기초하여 상기 이벤트에 대응하는 사고로 인한 손상도를 분석할 수 있다. 이에 더하여, 관리 서버(200a)는 상황 데이터를 분석하여 사고 부위 및 손상 유형을 추정할 수 있다. 검지 데이터와 영상 데이터에 의한 손상도 분석과 함께 사고 유형, 손상 유형의 추정은 도 6에 예시된 설명과 실질적으로 동일하게 수행될 수 있다.

다른 예로, 관리 서버(200a)는 상황 데이터에 스캐닝 데이터를 추가하여, 상기 이벤트에 대응하는 사고로 인한 손상도를 분석할 수 있다. 이에 더하여, 관리 서버(200a)는 상기 데이터를 분석하여 사고 부위 및 손상 유형을 추정할 수 있다. 이에 의하면, 관리 서버(200a)는 사고 부위 및 손상 유형을 정밀하게 식별함과 아울러서 손상도를 정확하게 추정할 수 있다.

데이터 분석 결과, 관리 서버(200a)는 중대 사고 및 경미 사고 중 어느 사고인지를 판정할 수 있다. 중대 사고와 경미 사고의 판정은 도 6에 예시된 설명과 실질적으로 동일하게 수행될 수 있다.

이동체(300a)의 사고가 경미 사고로 판정되면, 관리 서버(200a)는 이동체(300a)에 경미 사고에 해당하는 판단 결과 메시지와 함께, 유지 메시지를 전송하여, 이동체(300a)로 하여금 운행 유지하도록 제어할 수 있다. 반면에, 중대 사고로 판정되면, 관리 서버(200a)는 이동체(300a)에 중대 사고에 해당하는 판단 결과 메시지와 함께, 이용 중단 메시지를 전송할 수 있다. 관리 서버(200a)는 상기 메시지들을 전송하여, 이동체(300a)로 하여금 운행을 중단하키도록 제어함과 동시에 메인터넌스 처리를 수행하도록 할 수 있다. 상술한 경미 사고 관련 프로세스의 상세한 설명은 도 8과 실질적으로 동일하다.

본 실시예에서는 상황 및 스캐닝 데이터의 조합으로 경미 사고를 판정하는 것으로 예시하고 있으나, 검지 데이터 또는 영상 데이터만 관리 서버(200a)에 전송되어, 관리 서버(200a)는 각 데이터에 대해 상술한 분석 방법을 이용하여 경미 사고를 판정할 수 있다.

또한, 도 11에 예시된 실시예, 즉 경미 사고 추론 범위에 속하는지에 따라, 서로 상이한 레벨의 이동체를 스캐닝하여 경미 사고를 판단하는 실시예도 ITS 플랫폼에서 동일하게 적용가능하다. 이에 더하여, 도 12에 예시된 실시예, 즉 누적된 경미 사고에 따른 메인터넌스의 필요 여부와 관련된 실시예 역시 ITS 플랫폼에서 동일하게 적용될 수 있다.도 16은 본 개시의 일 실시예에 따라, 장치 구성을 나타낸 도면이다. 도 16을 참조하면, 장치는 상술한 이동체, 디바이스, 서버 및 RSU 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. 즉, 장치는 다른 디바이스와 통신을 수행하고, 연동되는 장치일 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 일 예로, 장치(1000)는 상술한 동작을 위해 프로세서(1010), 메모리(1020), 송수신부(1030) 및 디스플레이(1040) 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. 즉, 장치는 다른 장치와 통신을 하기 위해 필요한 구성을 포함하거나, 상호 간의 데이터 처리 결과를 표시할 수도 있다. 또한, 일 예로, 장치는 상술한 구성 이외에도 다른 구성들을 포함할 수 있다. 즉, 장치는 다른 디바이스와 통신을 수행하기 위해 상술한 장치를 포함하는 구성일 뿐, 이에 한정되는 것이며, 상술한 바에 기초하여 동작하는 장치일 수 있다.

전술한 본 개시의 예시적인 방법들은 설명의 명확성을 위해서 동작의 시리즈로 표현되어 있지만, 이는 단계가 수행되는 순서를 제한하기 위한 것은 아니며, 필요한 경우에는 각각의 단계가 동시에 또는 상이한 순서로 수행될 수도 있다. 본 개시에 따른 방법을 구현하기 위해서, 예시하는 단계에 추가적으로 다른 단계를 포함하거나, 일부의 단계를 제외하고 나머지 단계를 포함하거나, 또는 일부의 단계를 제외하고 추가적인 다른 단계를 포함할 수도 있다.

본 개시의 다양한 실시 예는 모든 가능한 조합을 나열한 것이 아니고 본 개시의 대표적인 양상을 설명하기 위한 것이며, 다양한 실시 예에서 설명하는 사항들은 독립적으로 적용되거나 또는 둘 이상의 조합으로 적용될 수도 있다.

또한, 본 개시의 다양한 실시 예는 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 그들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 범용 프로세서(general processor), 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.

본 개시의 범위는 다양한 실시 예의 방법에 따른 동작이 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행되도록 하는 소프트웨어 또는 머신-실행가능한 명령들(예를 들어, 운영체제, 애플리케이션, 펌웨어(firmware), 프로그램 등), 및 이러한 소프트웨어 또는 명령 등이 저장되어 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행 가능한 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함한다.

Claims

컴퓨팅 장치에서 구현되는 이동체의 경미 사고 판단 방법에 있어서,
상기 이동체에 대한 사고 발생시에 검출되는 상기 이동체의 상황 데이터를 획득하는 단계;
상기 상황 데이터에 기반하여 상기 이동체의 손상도를 분석하는 단계; 및
상기 손상도에 기초하여 상기 이동체의 사고가 경미 사고인지 여부를 판단하고, 판단 결과 메시지를 상기 이동체에 전송하는 단계
를 포함하는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 상황 데이터는 상기 이동체에 장착되어 상기 이동체의 비영상 정보를 검출하는 검지부로부터 획득되는 검지 데이터 및 상기 이동체에 탑재되어 상기 이동체 주위의 영상을 획득하는 영상 획득부로부터 입수되는 영상 데이터 중 적어도 어느 하나인, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 2 항에 있어서,
상기 검지부는 서로 상이한 검출값을 획득하는 복수 센서를 포함하고 있으며, 상기 복수 센서의 검출값들은 동기화하여 생성되는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 2 항에 있어서,
상기 사고의 발생시에 획득되는 상기 검지 데이터 및 상기 영상 데이터는 사고 이벤트마다 동기화되어 관리되는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 손상도를 분석하는 단계는 기존에 발생된 사고와 관련하여 누적 수집된 상황 데이터에 대하여 기계 학습을 적용하여 수립된 분석 모델을 이용하여 상기 상황 데이터에 따른 상기 손상도를 산출하는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 경미 사고인지 여부를 판단하는 단계는 상기 상황 데이터에 기초하여 사고가 발생된 상기 이동체의 부위 및 상기 부위의 손상 유형을 추정하여, 사고 타입, 사고 부위 및 손상 유형을 포함하는 사고 정보를 생성하는 것을 더 포함하는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 이동체의 손상도를 분석하는 단계 전에, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치로부터 스캐닝 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하되,
상기 손상도를 분석하는 단계는 상기 상황 데이터와 상기 스캐닝 데이터에 기반하여 상기 손상도를 산출하는 것인, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 경미 사고인지 여부를 판단하는 단계는 상기 스캐닝 데이터에 기초하여 사고가 발생된 상기 이동체의 부위를 식별함과 아울러서 상기 부위의 손상 유형을 추정하여, 사고 타입, 사고 부위 및 손상 유형을 포함하는 사고 정보를 생성하는 것을 더 포함하는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 경미 사고가 있는 이동체에 대해 메인터넌스 처리를 요청하는 단계; 및
상기 메인터넌스 처리 후, 상기 스캐닝 장치에 의해 상기 이동체를 촬영하여 상기 스캐닝 데이터를 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 이동체의 손상도를 분석하는 단계는,
상기 상황 데이터에 기초하여 산출된 손상도가 경미 사고의 추론 범위에 속하는지 여부를 판단하는 단계;
상기 손상도가 상기 추론 범위에 속하지 않는 경우, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 정밀 레벨로 설정하여, 상기 스캐닝 장치로부터 상기 정밀 레벨을 갖는 스캐닝 데이터를 획득하는 단계; 및
상기 상황 데이터와 상기 정밀 레벨의 스캐닝 데이터에 기초하여 상기 손상도를 재분석하는 단계를 포함하는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 경미 사고의 추론 범위에 속하는지 여부를 판단하는 단계는 상기 상황 데이터에 따른 손상도가 초과 임계치보다 낮음과 동시에, 상기 상황 데이터로부터 검출된 상기 이동체의 충격도의 피크 패턴이 소정 시간 내에 존재하면, 상기 손상도가 상기 경미 사고의 추론 범위로 속하는 것으로 판정하는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 이동체의 손상도를 분석하는 단계는, 상기 손상도가 상기 추론 범위에 속하는 경우, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 비정밀 레벨로 설정하여, 상기 스캐닝 장치로부터 상기 비정밀 레벨을 갖는 스캐닝 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하되,
상기 경미 사고인지 여부를 판단하는 단계는 상기 상황 데이터에 기초하여 상기 경미 사고를 판단하고, 상기 스캐닝 데이터에 기초하여 사고가 발생된 상기 이동체의 부위를 식별함과 아울러서 상기 부위의 손상 유형을 추정하며, 사고 타입, 사고 부위 및 손상 유형을 포함하는 사고 정보를 생성하는 것인, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 경미 사고로 판정된 이동체의 사고 부위가 과거의 경미 사고에 상응하는 부위인지를 확인하는 단계;
상기 과거에 경미 사고에 상응하는 부위로 확인되는 경우, 과거부터 누적된 상황 데이터에 기초하여 상기 사고 부위의 누적 손상도를 분석하는 단계;
상기 누적 손상도에 기초하여 상기 사고 부위가 최종 경미 사고인지 최종 판단하는 단계; 및
상기 최종 경미 사고로 최종 판단되면, 상기 플릿 시스템에 상기 이동체에 제공하는 단계를 더 포함하는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 과거에 경미 사고에 상응하는 부위로 확인되는 경우, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 정밀 레벨로 설정하여, 상기 스캐닝 장치로부터 상기 정밀 레벨을 갖는 스캐닝 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하되,
상기 누적 손상도를 분석하는 단계는 상기 누적된 상황 데이터와 상기 스캐닝 데이터 중 적어도 어느 하나에 기반하여 상기 누적 손상도를 산출하는 것인, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 이동체는 ITS 플랫폼(Intelligent Transport System Platform)에 의해 관리되며, 상기 컴퓨팅 장치는 상기 ITS 플랫폼을 통해 제어되는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 이동체는 플릿 시스템에 의해 관리되며, 상기 컴퓨팅 장치는 상기 플릿 시스템을 통해 제어되는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 16 항에 있어서,
상기 판단 결과 메시지를 전송하는 단계 후에,
상기 경미 사고인 경우, 상기 플릿 시스템에 상기 이동체를 제공하는 단계를 더 포함하는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 17 항에 있어서,
상기 플릿 시스템에 상기 이동체를 제공하는 단계는 사용자 디바이스의 요청에 의해, 상기 경미 사고가 있는 상기 이동체를 할당하는 것을 포함하되,
상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 정밀 레벨로 설정하여, 상기 스캐닝 장치로부터 상기 정밀 레벨을 갖는 스캐닝 데이터를 획득하거나, 혹은, 상기 사용자 디바이스로부터 상기 이동체의 사용자 영상 데이터를 획득하는 단계;
상기 스캐닝 데이터 또는 상기 이동체의 영상 데이터에 기초하여, 상기 이동체의 인수 거부 조건을 충족하는지를 판단하는 단계; 및
상기 인수 거부 조건을 충족하지 않으면, 상기 사용자 디바이스에 제공 가능 메시지를 전송하는 단계를 더 포함하는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
제 18 항에 있어서,
상기 플릿 시스템에 상기 이동체를 제공하는 단계는 상기 이동체의 스캐닝 데이터를 상기 사용자 디바이스에 제공하는 것을 더 포함하는, 이동체의 경미 사고 판단 방법.
이동체의 경미 사고 판단 프로세스를 실행가능한 서버에 있어서,
신호를 송수신하는 송수신부; 및
상기 송수신부를 제어하는 프로세서를 포함하되,
상기 프로세서는,
상기 이동체에 대한 사고 발생시에 검출되는 상기 이동체의 상황 데이터를 획득하고;
상기 상황 데이터에 기반하여 상기 이동체의 손상도를 분석하고;
상기 손상도에 기초하여 상기 이동체의 사고가 경미 사고인지 여부를 판단하고, 판단 결과 메시지를 상기 이동체에 전송하는, 서버.
제 20 항에 있어서,
상기 상황 데이터는 상기 이동체에 장착되어 상기 이동체의 비영상 정보를 검출하는 검지부로부터 획득되는 검지 데이터 및 상기 이동체에 탑재되어 상기 이동체 주위의 영상을 획득하는 영상 획득부로부터 입수되는 영상 데이터 중 적어도 어느 하나인, 서버.
제 21 항에 있어서,
상기 검지부는 서로 상이한 검출값을 획득하는 복수 센서를 포함하고 있으며, 상기 복수 센서의 검출값들은 동기화하여 생성되는, 서버.
제 21 항에 있어서,
상기 사고의 발생시에 획득되는 상기 검지 데이터 및 상기 영상 데이터는 사고 이벤트마다 동기화되어 관리되는, 서버.
제 20 항에 있어서,
상기 손상도를 분석하는 것은 기존에 발생된 사고와 관련하여 누적 수집된 상황 데이터에 대하여 기계 학습을 적용하여 수립된 분석 모델을 이용하여 상기 상황 데이터에 따른 상기 손상도를 산출하는, 서버.
제 20 항에 있어서,
상기 경미 사고인지 여부를 판단하는 것은 상기 상황 데이터에 기초하여 사고가 발생된 상기 이동체의 부위 및 상기 부위의 손상 유형을 추정하여, 사고 타입, 사고 부위 및 손상 유형을 포함하는 사고 정보를 생성하는 것을 더 포함하는, 서버.
제 20 항에 있어서,
상기 이동체의 손상도를 분석하기 전에, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치로부터 스캐닝 데이터를 획득하는 것을 더 포함하되,
상기 손상도를 분석하는 것은 상기 상황 데이터와 상기 스캐닝 데이터에 기반하여 상기 손상도를 산출하는 것인, 서버.
제 26 항에 있어서,
상기 경미 사고인지 여부를 판단하는 것은 상기 스캐닝 데이터에 기초하여 사고가 발생된 상기 이동체의 부위를 식별함과 아울러서 상기 부위의 손상 유형을 추정하여, 사고 타입, 사고 부위 및 손상 유형을 포함하는 사고 정보를 생성하는 것을 더 포함하는, 서버.
제 26 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 경미 사고가 있는 이동체에 대해 메인터넌스 처리를 요청하고,
상기 메인터넌스 처리 후, 상기 스캐닝 장치에 의해 상기 이동체를 촬영하여 상기 스캐닝 데이터를 업데이트하는, 서버.
제 20 항에 있어서,
상기 이동체의 손상도를 분석하는 것은,
상기 상황 데이터에 기초하여 산출된 손상도가 경미 사고의 추론 범위에 속하는지 여부를 판단하고,
상기 손상도가 상기 추론 범위에 속하지 않는 경우, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 정밀 레벨로 설정하여, 상기 스캐닝 장치로부터 상기 정밀 레벨을 갖는 스캐닝 데이터를 획득하고,
상기 상황 데이터와 상기 정밀 레벨의 스캐닝 데이터에 기초하여 상기 손상도를 재분석하는 것을 포함하는, 서버.
제 29 항에 있어서,
상기 경미 사고의 추론 범위에 속하는지 여부를 판단하는 단계는 상기 상황 데이터에 따른 손상도가 초과 임계치보다 낮음과 동시에, 상기 상황 데이터로부터 검출된 상기 이동체의 충격도의 피크 패턴이 소정 시간 내에 존재하면, 상기 손상도가 상기 경미 사고의 추론 범위로 속하는 것으로 판정하는, 서버.
제 29 항에 있어서,
상기 이동체의 손상도를 분석하는 것은, 상기 손상도가 상기 추론 범위에 속하는 경우, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 비정밀 레벨로 설정하여, 상기 스캐닝 장치로부터 상기 비정밀 레벨을 갖는 스캐닝 데이터를 획득하는 것을 더 포함하되,
상기 경미 사고인지 여부를 판단하는 것은 상기 상황 데이터에 기초하여 상기 경미 사고를 판단하고, 상기 스캐닝 데이터에 기초하여 사고가 발생된 상기 이동체의 부위를 식별함과 아울러서 상기 부위의 손상 유형을 추정하며, 사고 타입, 사고 부위 및 손상 유형을 포함하는 사고 정보를 생성하는 것인, 서버.
제 20 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 경미 사고로 판정된 이동체의 사고 부위가 과거의 경미 사고에 상응하는 부위인지를 확인하고,
상기 과거에 경미 사고에 상응하는 부위로 확인되는 경우, 과거부터 누적된 상황 데이터에 기초하여 상기 사고 부위의 누적 손상도를 분석하고,
상기 누적 손상도에 기초하여 상기 사고 부위가 최종 경미 사고인지 최종 판단하고,
상기 최종 경미 사고로 최종 판단되면, 상기 플릿 시스템에 상기 이동체에 제공하는, 서버.
제 32 항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 과거에 경미 사고에 상응하는 부위로 확인되는 경우, 상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 정밀 레벨로 설정하여, 상기 스캐닝 장치로부터 상기 정밀 레벨을 갖는 스캐닝 데이터를 획득하되,
상기 누적 손상도를 분석하는 것은 상기 누적된 상황 데이터와 상기 스캐닝 데이터 중 적어도 어느 하나에 기반하여 상기 누적 손상도를 산출하는 것인, 서버.
제 20 항에 있어서,
상기 이동체는 ITS 플랫폼에 의해 관리되며, 상기 서버는 상기 ITS 플랫폼을 통해 제어되는, 서버.
제 20 항에 있어서,
상기 이동체는 플릿 시스템에 의해 관리되며, 상기 서버는 상기 플릿 시스템을 통해 제어되는, 서버.
제 35 항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 판단 결과 메시지를 전송한 후에,
상기 경미 사고인 경우, 상기 플릿 시스템에 상기 이동체를 제공하는, 서버.
제 36항에 있어서,
상기 플릿 시스템에 상기 이동체에 제공하는 것은 사용자 디바이스의 요청에 의해, 상기 경미 사고가 있는 상기 이동체를 할당하는 것을 포함하되,
상기 프로세서는,
상기 이동체의 외관을 촬영하는 스캐닝 장치를 정밀 레벨로 설정하여, 상기 스캐닝 장치로부터 상기 정밀 레벨을 갖는 스캐닝 데이터를 획득하거나, 혹은, 상기 사용자 디바이스로부터 상기 이동체의 사용자 영상 데이터를 획득하고,
상기 스캐닝 데이터 또는 상기 이동체의 영상 데이터에 기초하여, 상기 이동체의 인수 거부 조건을 충족하는지를 판단하고,
상기 인수 거부 조건을 충족하지 않으면, 상기 사용자 디바이스에 제공 가능 메시지를 전송하는, 서버.
제 37 항에 있어서,
상기 플릿 시스템에 상기 이동체를 제공하는 것은 상기 이동체의 스캐닝 데이터를 상기 사용자 디바이스에 제공하는 것을 포함하는, 서버.
컴퓨팅 장치에 의해 구현되며 이동체의 경미 사고 판단 프로세스를 실행가능한 시스템에 있어서,
상기 시스템을 관리하는 서버;
상기 시스템에 등록된 적어도 하나의 사용자 디바이스; 및
상기 시스템에 등록된 적어도 하나의 이동체를 포함하되,
상기 서버는,
상기 이동체에 대한 사고 발생시에 검출되는 상기 이동체의 상황 데이터를 획득하고;
상기 상황 데이터에 기반하여 상기 이동체의 손상도를 분석하고;
상기 손상도에 기초하여 상기 이동체의 사고가 경미 사고인지 여부를 판단하며, 판단 결과 메시지를 상기 이동체에 전송하는, 시스템.