KR20230033111A - 운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
일 실시에 따른 운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 장치는 운전자의 운행 정보를 감지하고 수집하는 센서부, 미리 설정된 기간 동안 수집하여 생성된 상기 운전자의 제1운행 정보를 기초로 미리 설정된 유형 마다 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 생성하는 정보 생성부, 상기 운전자의 운행 정보를 실시간으로 수집하여 생성된 제2운행 정보와 상기 제1운행 정보를 비교 분석하여, 상기 미리 설정된 유형 중 상기 제2운행 정보에 대응되는 자율 주행 유형을 선택하는 정보 비교부 및 상기 자율 주행 유형에 따른 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 상기 정보 생성부로부터 수신하고, 수신한 상기 운전 스타일 정보에 기초하여 상기 운전자가 탑승하고 있는 차량의 자율 운행을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 방법 및 장치에 관한 발명으로서, 보다 상세하게는 운전자의 운전 스타일을 분석한 후, 분석된 스타일 및 현재 운행 스타일에 기초하여 상황에 맞게 차량의 자율 주행을 제어하는 기술에 관한 발명이다.
차량은 도로 위를 이동하는 기기로, 차량에는 탑승자, 운행 보조 및 승차감의 향상을 위한 다양한 장치들이 탑재되어 있다. 최근에는 차량 스스로 도로 환경을 인식하고, 주행 상황을 판단하여 계획된 주행 경로를 따라 주행하도록 제어함으로써, 목적지까지 자동으로 주행하는 자율 주행 장치에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
일반적으로 자율 주행 장치 수집되는 도로 환경 정보 뿐만 아니라 다양한 정보를 통해서 차량을 동작한다. 자율 주행을 위해 정보를 수집하여 처리하는 선행문헌 한국특허공개공보 제10-2019-0134906호(사용자의 운전 스타일을 반영한 자율 주행 장치 및 방법)은 사용자의 운전 스타일을 반영한 자율 주행 장치 및 방법에 대해 개시되어 있다. 구체적으로 본 선행문헌에 따른 사용자의 운전 스타일을 반영한 자율 주행 방법은, 자율 주행 차량이 주행하는 동안, 자율 주행 차량 주변의 교통 상황을 판단하고, 판단된 교통 상황에 대응되는 사용자의 운전 스타일 정보를 기반으로, 자율 주행 차량의 운용 방식을 결정하고 결정된 자율 주행 차량의 운용 방식을 자율 주행 차량의 시스템에 적용하는 기술을 개시하고 있다.
그러나 이러한 선행문헌은 도로 환경 정보에 기초하여 선택된 몇 가지 유형에 한정하여 자율 주행 차량을 제어할 뿐, 현재 차량을 운행하는 운전자의 심리 상태를 실시간으로 반영하여 현재 운전자가 심리적으로 원하는 자율 주행 스타일을 결정하지 못하는 단점이 존재하였다.
따라서, 운전자의 운전 스타일을 단순히 패턴화 되어 있는 몇 가지 스타일로 한정하여 자율 주행을 하는 것이 아니라, 실시간으로 운전자의 심리 상태를 반영하여, 그에 맞춘 차량의 자율 운행 방법을 제공해야 하는 필요성이 대두되고 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 방법 및 장치는 상기 설명한 문제점을 해결하기 위해 고안된 발명으로서, 실시간으로 수집된 운전자의 운행 정보에 기초하여 사용자의 운전 스타일을 유동적으로 결정하는 자율 운행 제어 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
보다 구체적으로는, 일 실시예에 따른 운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 방법 및 장치는 미리 설정된 기간 동안 수집된 운전자의 요일, 시간, 상황별 운행 정보로 기초로 운전 스타일 정보를 생성한 후, 실시간으로 수집된 운전자의 운행 정보와 기 생성된 운전 스타일 정보를 기초로, 현재 운전자가 원하는 운전 스타일을 적절하게 선택한 후, 선택된 운전 스타일에 기초하여 차량의 자율 운행을 제어하는 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
일 실시예에 따른 운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 장치는 운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 장치는 운전자의 운행 정보를 감지하고 수집하는 센서부, 미리 설정된 기간 동안 수집하여 생성된 상기 운전자의 제1운행 정보를 기초로 미리 설정된 유형 마다 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 생성하는 정보 생성부, 상기 운전자의 운행 정보를 실시간으로 수집하여 생성된 제2운행 정보와 상기 제1운행 정보를 비교 분석하여, 상기 미리 설정된 유형 중 상기 제2운행 정보에 대응되는 자율 주행 유형을 선택하는 정보 비교부 및 상기 자율 주행 유형에 따른 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 상기 정보 생성부로부터 수신하고, 수신한 상기 운전 스타일 정보에 기초하여 상기 운전자가 탑승하고 있는 차량의 자율 운행을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
상기 미리 설정된 유형은, 상기 운전자의 운전 스타일에 영향을 미칠 수 있는 항목을 기준으로, 상기 항목마다 상기 운전자의 운전 스타일에 대한 정보를 포함하고 있는 유형을 의미할 수 있다.
상기 미리 설정된 유형은, 상기 운전자의 차량 운행 요일 정보, 시간 정보, 지역 정보, 날씨 정보, 출발지 정보, 경유지 정보, 목적지 정보, 차량 탑승 인원 정보, 동승객 정보, 카시트 장착 여부 정보, 화물 포함 여부 정보, 화물 하중 정보, 교통 정보 및 도로 종류 정보 중 적어도 하나를 기초로 생성되는 유형을 포함할 수 있다.
상기 운전 스타일에 대한 정보는, 주행 또는 정차시 앞차와의 거리 정보, 주행 속도 정보, 엔진 정보, 브레이크 정보, 급가속 정보, 급정지 정보, 주요 주행 차선 정보 및 차선 이동 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 제1운행 정보 및 상기 제2운행 정보는, 미리 설정된 적어도 하나의 항목에 대한 정보를 포함하고 있고, 상기 미리 설정된 적어도 하나의 항목은, 차량의 운행 요일 항목, 시간 항목, 지역 항목, 날씨 항목, 출발지 항목, 경유지 항목, 목적지 항목, 탑승 인원 항목, 화물 종류 항목 및 도로 종류 항목 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 정보 비교부는 ,상기 미리 설정된 유형 중 상기 제2운행 정보에 포함되어 있는 항목에 대한 정보와 가장 많이 일치하는 항목을 가지고 있는 유형을 상기 자율 주행 유형으로 선택할 수 있다.
운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 장치는 상기 제1운행 정보 및 상기 운전 스타일 정보를 저장하는 저장부를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 방법은, 운전자의 운행 정보를 감지하고 수집하는 운행 정보 감지 단계, 미리 설정된 기간 동안 수집하여 생성된 상기 운전자의 제1운행 정보를 기초로 미리 설정된 유형 마다 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 생성하는 정보 생성 단계, 상기 운전자의 운행 정보를 실시간으로 수집하여 생성된 제2운행 정보와 상기 제1운행 정보를 비교 분석하는 정보 비교 단계, 상기 미리 설정된 유형 중 상기 제2운행 정보에 대응되는 자율 주행 유형을 선택하는 자율 주행 선택 단계 및 상기 자율 주행 유형에 따른 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 상기 정보 생성부로부터 수신하고, 수신한 상기 운전 스타일 정보에 기초하여 상기 운전자가 탑승하고 있는 차량의 자율 운행을 제어하는 자율 주행 제어 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 운전자의 상황별 운전 스타일에 기초하여 차량의 자율 운행 정보를 생성 하는 서버는, 차량으로부터 운전자의 운행 정보를 수집하고, 미리 설정된 기간 동안 수집하여 생성된 상기 운전자의 제1운행 정보를 기초로 미리 설정된 유형 마다 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 생성하는 정보 생성부 및 상기 운전자의 운행 정보를 실시간으로 수집하여 생성된 제2운행 정보와 상기 제1운행 정보를 비교 분석하여, 상기 미리 설정된 유형 중 상기 제2운행 정보에 대응되는 자율 주행 유형을 선택하고, 상기 자율 주행 유형에 따른 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 상기 정보 생성부로부터 수신하고, 수신한 상기 운전 스타일 정보를 상기 차량으로 송신하는 정보 비교부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 자율 운행 제어 장치는, 운전자의 운전 패ㄴ턴뿐만 아니라, 차량이 주행하는 요일, 시간 및 상황별 운전자의 운전 내용을 미리 학습한 후, 학습된 내용과 현재의 운행 정보를 비교하여 운전자의 심리 상태를 파악하여 적절한 운전 스타일에 맞는 자율 주행을 제공할 수 있는 효과가 존재한다.
따라서, 일 실시예에 따른 차량의 자율 운행 제어 장치는, 획일적인 자율 주행 제어의 한계를 극복하고, 운전자와 자율 주행 차량과의 이질감을 줄일 수 있어 보다 운전자의 니즈에 맞는 자율 주행 방법을 운전자에게 제공해줄 수 있는 효과가 존재한다.
또한, 본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 자율 운행 제어 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 자율 운행 제어 장치의 동작과 기능을 설명하기 위한 제어 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따라, 제1운행 정보로 기초로 생성된 운전 스타일에 대한 정보를 도시한 표이다.
도 4는 일 실시예에 따른 여러 자율 주행 유형을 설명하기 위한 표이다.
도 5는 일 실시예에 따라, 제1운행 정보로 기초로 생성된 운전 스타일 정보와, 제2운행 정보를 비교하여 자율 주행 유형을 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 자율 운행 제어 시스템에서 서버 동작에 대한 순서도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 자율 운행 제어 시스템에서 차량의 동작에 대한 순서도이다.
도 8은 일 실시예에 따라 운전 스타일 정보가 생성되는 미리 설정된 유형을 설명하기 위한 도면이다.
도 9 및 도 10은 일 실시예에 따라 복수 개의 항목마다 운전 스타일 정보를 생성될 때, 자율 주행 유형을 선택하는 방법의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 자율 운행 제어 장치의 동작과 기능을 설명하기 위한 제어 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따라, 제1운행 정보로 기초로 생성된 운전 스타일에 대한 정보를 도시한 표이다.
도 4는 일 실시예에 따른 여러 자율 주행 유형을 설명하기 위한 표이다.
도 5는 일 실시예에 따라, 제1운행 정보로 기초로 생성된 운전 스타일 정보와, 제2운행 정보를 비교하여 자율 주행 유형을 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 자율 운행 제어 시스템에서 서버 동작에 대한 순서도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 자율 운행 제어 시스템에서 차량의 동작에 대한 순서도이다.
도 8은 일 실시예에 따라 운전 스타일 정보가 생성되는 미리 설정된 유형을 설명하기 위한 도면이다.
도 9 및 도 10은 일 실시예에 따라 복수 개의 항목마다 운전 스타일 정보를 생성될 때, 자율 주행 유형을 선택하는 방법의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 개시된 발명의 바람직한 일 예에 불과할 뿐이며, 본 출원의 출원시점에 있어서 본 명세서의 실시예와 도면을 대체할 수 있는 다양한 변형 예들이 있을 수 있다.
본 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 개시된 발명을 제한 및/또는 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는다.
또한, 본 명세서에서 사용한 "제1", "제2" 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
또한, "~부", "~기", "~블록", "~부재", "~모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다. 예를 들어, 상기 용어들은 FPGA(field-programmable gate array) / ASIC(application specific integrated circuit) 등 적어도 하나의 하드웨어, 메모리에 저장된 적어도 하나의 소프트웨어 또는 프로세서에 의하여 처리되는 적어도 하나의 프로세스를 의미할 수 있다.
각 단계들에 붙여지는 부호는 각 단계들을 식별하기 위해 사용되는 것으로 이들 부호는 각 단계들 상호 간의 순서를 나타내는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명하며, 본 발명의 명칭은 '운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 방법 및 장치'로 하였지만 이하 설명의 편의를 위해 '운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 장치'는 '자율 운행 제어 장치' 지칭하고 '운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 방법'은 '자율 운행 제어 방법'으로 지칭하여 설명하도록 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 자율 운행 제어 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 자율 운행 제어 시스템(1)은 자율 주행을 수행하는 차량(30)과 운전자의 운전 스타일 정보를 생성하고, 운전 스타일 정보에 따른 현재 차량에 필요한 자율 주행 유형을 선택하여 차량(30)으로 자율 주행 전달하는 서버(20)를 포함할 수 있다.
차량(30)은 도 1의 도면과 같이, 차체로써 외관을 형성할 수 있다. 차체는 엔진 또는 전기 모터와 같이 차량(30)에 구동에 필요한 각종 장치를 보호하는 후드, 실내 공간을 형성하는 루프 패널, 수납 공간이 마련된 트렁크 리드, 차량(30)의 측면에 마련된 프런트 휀더와 쿼터 패널을 포함할 수 있다. 또한, 차체의 측면에는 차체와 흰지 결합된 복수 개의 도어가 마련될 수 있다.
차량(30)의 차체에는 자율 주행을 함에 있어서 필요한 도로 환경에 대한 정보를 수집하기 위한 다양한 종류의 센서가 위치할 수 있다. 일 예로, 차량(30)에는 카메라, 레이저 또는 라이다 센서 등 다양한 하드웨어적 장치가 마련될 수 있다.
또한, 차체에는 서버(20), 기지국(미도시), 운전자가 소지한 사용자 단말 및 차량(30)의 주변 차량과 통신을 수행하는 안테나 및 각종 통신 장치가 마련될 수 있다.
차체 내부에는 차량의 주행에 필요한 주행부(130)를 포함하여, 각종 장치가 마련될 수 있으며, 차체 내부에는 적어도 하나 이상의 차량 제어부(이하 제어부, 도 2의 100)가 포함될 수 있다.
제어부(100)는 차량(30)의 동작과 관련된 전자적 제어 및 자율 주행을 수행할 수 있다. 제어부(100)는 설계자의 선택에 따라 차량(30) 내부의 임의적 위치에 설치될 수 있다.
예를 들어 제어부(100)는 엔진 룸과 대시 보드 사이에 설치될 수도 있고, 센터페시아의 내측에 마련될 수도 있다. 제어부(100)는, 전기적 신호를 입력 받고, 입력 받은 전기적 신호를 처리한 후 출력할 수 있는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 적어도 하나의 반도체 칩 및 관련 부품으로 구현될 수 있다.
개시된 일 실시예에 따른 차량(30) 및 차량(30)의 제어부(100)는 운전자의 수동 운전의 불편함을 덜어주고, 수동 운전으로 인한 사고를 방지하기 위해서 스스로 주행부(130)를 제어할 수 있는, 자율 주행 운행 제어를 수행할 수 있다.
일 예로 개시된 차량(30)이 주말 고속도로를 주행하는 경우, 평균적인 차량의 도로 주행 속도보다 더 높은 속도로 운전하면서, 적극적으로 차선을 이동하는 운전 스타일을 가지도록 제어될 수 있다. 개시된 차량(30)은 '주말'이라는 요일적 요소와 '고속도로'라는 도로 환경 정보를 인지한 후, 운전자의 운전 스타일에 맞춰 평일보다 높은 속도로 주행부(130)를 제어할 수 있으며, 차선 이동이 잦을 것을 대비해 사이드 카메라 또는 라이더 센서의 민감도를 조절함으로써, 운전자의 적극적인 차선 이동에 의해서 발생할 수 있는 사고를 방지할 수 있다. 이렇게 차량(30)이 사용자의 운전 스타일에 맞춰 차량(30)을 제어하는 구체적인 실시예와 방법은 이하의 다른 도면을 통해서 구체적으로 후술한다.
서버(20)는 차량(30)과 통신을 수행하면서, 차량(30)의 전술한 자율 주행에 필요한 운전 스타일 정보를 미리 생성하고, 미리 생성된 운전 스타일 정보와 현재 운전자의 운행 정보를 서로 비교함으로써, 최적의 자율 주행 제어 정보를 생성하고, 생성된 정보를 차량(30)으로 송신하여, 차량(30)이 최적의 자율 주행 제어를 할 수 있도록 한다.
따라서, 서버(20)는 차량(30)의 물리적 한계를 극복하기 위해서 다양하게 발생할 수 있는 운행 정보를 처리하며, 차량(30)과 V2X 통신을 수행할 수 있다. 구체적으로 V2X의 형태는 차량과 이동매체 기기간 통신(Vehicle-to-Nomadic devices, V2N), 차량과 차량간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V) 및 차량과 인프라간 통신(Vehicle-to-Infrastructure, V2I)을 포함하며, 서버(20)는 무선 통신 뿐만 아니라 기지국 또는 운전자의 사용자 단말 또는 차량(30)의 주변 차량을 통해서 자율 주행에 필요한 데이터 및 자율 주행 유형 정보를 생성하고 제공할 수 있다.
한편, 서버(20)는 개시된 자율 주행 제어에 필요한 다양한 구성을 포함하며 반드시 서버(Server)라는 명칭에 한정되는 것이 아니다. 서버(20)는 운전 스타일 정보를 생성하고, 운전자의 운행 정보를 비교함으로써 선택하는 자율 주행 유형을 생성하기 위한 알고리즘 또는 알고리즘을 재현한 프로그램과 같은 데이터를 저장하는 구성이면 충분하다.
서버(20)는 운행 정보에 기초하여 운전 스타일 정보를 생성할 수 있도록 학습한 뉴런 네트워크를 저장하며, 차량(30)의 센서부(120, 도 2 참조)가 수집한 운행 정보를 저장할 수 있다. 또한, 메모리는 프로세서의 요청에 의해서 생성한 운전 스타일 정보를 로딩할 수 있다.
서버(20)가 운전 스타일 정보를 생성하는 방법은 뉴런 네트워크에 의해서 수행될 수 있다. 뉴런 네트워크는 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘으로, 뉴런 네트워크는 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미한다. 개시된 실시예에 따라 이미지에서 물체를 인식하는 뉴런 네트워크는 RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolution Neural Network)에서 사용되는 다층 퍼셉트론일 수 있지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 일 실시예에 따른 자율 운행 제어 장치의 동작과 기능을 설명하기 위한 제어 블록도이며, 도 3은 일 실시예에 따라, 제1운행 정보로 기초로 생성된 운전 스타일에 대한 정보를 도시한 표이다. 도 4는 일 실시예에 따른 여러 자율 주행 유형을 설명하기 위한 표이며, 도 5는 일 실시예에 따라, 제1운행 정보로 기초로 생성된 운전 스타일 정보와, 제2운행 정보를 비교하여 자율 주행 유형을 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2내지 도 5에서는 자율 운행 제어 장치(10)가 도2에 도시된 바와 같이 독립적인 장치로 구현되어 있음을 전제로 설명을 하나, 이는 설명의 편의를 위한 것이고, 본 발명의 실시예가 이로 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 다른 실시예로서 자율 운행 제어 장치(10)는 서버(20)의 일부 구성 요소로 구현되거나, 차량(30)의 일부 구성 요소로 구현되거나, 도 2의 구성 요소 중 정보 생성부(150)와 정보 비교부(160)가 자율 운행 제어 장치(10)의 구성 요소에서 배제되고, 서버(20)의 일 구성요소로 구현될 수도 있다. 이러한 실시예들로 본 발명이 구현이 되는 경우 자율 운행 제어 장치(10)에는 서버(20) 또는 차량(30)을 구성하는 다른 구성요소들과 유기적으로 결합되는 관계로 본 발명이 실시될 수 있으며, 후술할 본 발명의 핵심 작동 원리는 이러한 다양한 실시예에도 그대로 적용될 수 있음은 물론이다.
도 2를 참조하면, 자율 운행 제어 장치(10)는 통신부(110), 센서부(120), 주행부(130), 저장부(140), 정보 생성부(150), 정보 비교부(160) 및 제어부(100)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 통신부(110)는 서버(20)와 통신을 수행하는 구성으로, 서버(20) 이외에도 인터넷 네트워크, 또는 운전자의 사용자 단말 및 주변 차량과 통신할 수 있다. 이를 위해서 통신부(110)는 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈, 유선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
근거리 통신 모듈은 블루투스 모듈, 적외선 통신 모듈, RFID(Radio Frequency Identification) 통신 모듈, WLAN(Wireless Local Access Network) 통신 모듈, NFC 통신 모듈, 직비(Zigbee) 통신 모듈 등 근거리에서 무선 통신망을 이용하여 신호를 송수신하는 다양한 근거리 통신 모듈을 포함할 수 있다.
유선 통신 모듈은 캔(Controller Area Network; CAN) 통신 모듈 , 지역 통신(Local Area Network; LAN) 모듈, 광역 통신(Wide Area Network; WAN) 모듈 또는 부가가치 통신(Value Added Network; VAN) 모듈 등 다양한 유선 통신 모듈뿐만 아니라, USB(Universal Serial Bus), HDMI(High Definition Multimedia Interface), DVI(Digital Visual Interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 다양한 케이블 통신 모듈을 포함할 수 있다.
무선 통신 모듈은 와이파이(Wifi) 모듈, 와이브로(Wireless broadband) 모듈 외에도, GSM(global System for Mobile Communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), UMTS(universal mobile telecommunications system), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등 다양한 무선 통신 방식을 지원하는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.
센서부(120)는 차량(30) 및 운전자에 대한 각종 운행 정보 획득할 수 있다.
운행 정보는 차량(30)의 주행부(130)의 각 구성의 작동의 상태를 획득하는 장치로 구현될 수 있다. 예를 들어 차량의 주행 속도, 가속도 및 조향각을 획득하는데 있어서 휠 속 센서가 이용될 수 있다. 또한, 센서부(120)는 주행시 또는 정차시 앞차와의 거리 정보를 얻기 위한 거리 센서, 엔진의 RPM, 브레이크의 유압과 관련된 정보뿐만 아니라 차선 이동을 판단하기 위한 카메라 등 다양한 하드웨어적 구성으로부터 운행 정보를 획득할 수 있다. 또한, 센서부(120)는 멀미를 일으키는 원인으로 귀의 반고리관과 전정기관을 자극하는 균형감각과 관련된 정보 등, 운전자의 안전 및 건강과 관련된 정보도 획득할 수 있다.
센서부(120)에 의해서 획득되는 운행 정보는 주행시 앞차와의 거리 정보(m), 정차시 앞차와의 거리 정보(m), 주행 속도 정보(km/h), 엔진 정보(예를 들어, 엔진 속도 정보 또는RPM 정보), 브레이크 정보(예를 들어, 기준 거리당 제동 횟수), 급가속 정보 (예를 들어, 기준 RPM 이상 가속 횟수), 급정지 정보(예를 들어, 유압 제어 횟수), 주요 주행 차선 정보(예를 들어, 추월 차선 등), 차선 이동 정보(예를 들어, 거리당 또는 시간당 차선 변경 횟수)과 이 밖에 차량(30)을 통해서 수집될 수 있는 다양한 운행 정보를 더 포함할 수 있다.
센서부(120)가 획득한 운행 정보는 제어부(100), 정보 생성부(150) 및 정보 비교부(160)로 전달될 수 있고, 데이터 처리를 거처 통신부(110)를 통해 서버(20)로 송신될 수 도 있다. 정보 생성부(150) 또는 서버(20)는 센서부(120)로부터 송신된 정보를 미리 설정된 기간 동안 축적하며, 이렇게 축적된 데이터는 제1 운행 정보로 저장부(140)에 저장될 수 있다. 저장부(140)에 저장되는 제1운행 정보는 정보 생성부(150)에 의해서 운전자의 운전 스타일 정보를 생성하는 기초 정보가 될 수 있다.
여기서 미리 설정된 기간은 1주일, 2주일, 1개월, 3개월, 6개월, 1년 등 다양한 주기로 수집되어 분류될 수 있으며, 운전자가 자신의 운전 스타일에 맞게 기간의 변경을 요청할 수도 있다.
또한, 센서부(120)가 수집하는 운행 정보는 정보 비교부(160)로도 송신될 수 있다. 제1운행 정보와 구분하기 위해 센서부(120)에서 정보 생성부(150)로 송신되는 정보는 제1운행 정보로, 정보 비교부(160)로 송신되는 운행 정보는 제2운행 정보로 지칭한다. 정보 비교부(160)로 송신된 제2운행 정보는 정보 생성부(150)에 의해 생성된 운전 스타일 정보와 비교 분석되며, 분석된 결과에 따라 차량(30)의 자율 주행 모드가 선택될 수 있다. 이에 대한 자세한 설명은 후술하도록 한다.
주행부(130)는 차량(30)의 주행과 관련된 다양한 하드웨어적 장치와 하드웨어적 장치를 제어하는 다양한 ECU(Electronic Control Unit)을 포함한다. 구체적으로 주행부(130)는 엔진 관리 시스템(Engine Management System, EMS), 변속기 제어 유닛(Transmission Control Unit, TCU), 전자 제동 시스템(Electronic Braking System, EBS), 전동 조향 장치(Electric Power Steering, EPS), 차체 제어 모듈(body control module, BCM), 오디오 장치(audio), 공조 장치(heating/ventilation/air conditioning, HVAC), 및 전원 분배 장치 등 다양한 ECU을 포함한다.
ECU 는 차량용 통신 네트워크(NT)를 통하여 서로 통신할 수 있으며, 수집된 제1 운행 정보, 제2 운행 정보를 제어부(100)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 주행부(130)는 이더넷(Ethernet), 모스트(MOST, Media Oriented Systems Transport), 플렉스레이(Flexray), 캔(CAN, Controller Area Network), 린(LIN, Local Interconnect Network) 등을 통신 형식을 이용하여 데이터를 주고 받을 수 있다.
저장부(140)는 센서부(120)가 수집한 운행 정보, 서버(20)가 전송하는 자율 주행 유형을 저장할 뿐만 아니라 제어부(100)의 동작에 필요한 다양한 정보를 저장한다. 이를 위해서 저장부(140)는 캐쉬, ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable ROM), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 및 플래쉬 메모리(Flash memory)와 같은 비휘발성 메모리 소자 또는 RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리 소자 또는 하드디스크 드라이브(HDD, Hard Disk Drive), CD-ROM과 같은 저장 매체 중 적어도 하나로 구현될 수 있으나 이에 제한되지 않는다.
한편, 도면에서는 저장부(140)와 제어부(100)를 별도의 구성요소로 도시하였으나, 본 발명의 실시예에 따라 제어부(100)와 저장부(140)는 하나의 구성요소로, 하나의 칩으로 구현될 수 있다.
제어부(100)는 운행 정보를 처리하고, 서버(20)와 통신을 수행하며, 주행부(130)를 제어하여 차량(30)에 대한 자율 주행 제어를 수행할 수 있다.
자율 주행 제어를 수행하는 제어부(100)의 동작은 자율 주행 차량이 수행하는 다양한 제어 방법을 포함할 수 있다. 제어부(100)는 차량(30)의 전반을 제어하는 헤드 유닛으로 동작할 수 있으며, 각각의 주행부(130), 센서부(120), 통신부(110)를 제어, 관리할 수 있다. 제어부(100)는 수집된 운행 정보 및 서버(20)가 전송하는 자율 주행에 필요한 각종 자율 주행 방법, 프로그램 등을 저장하는 메모리, 및 메모리에 저장된 데이터를 이용하여 전술한 동작을 수행하는 프로세서로 구현될 수 있다.
다만, 제어부(100)가 도 2에 도시된 바와 같이 반드시 독립된 프로세서로 구현될 필요는 없으며, 주행부(130)에 포함된 다양한 ECU가 제어부(100)의 동작을 대신 수행할 수도 있으며, 제어부(100)는 또 다른 실시예로 정보 생성부(150), 정보 비교부(160)와 같이 하나의 구성 요소로 구현될 수 있다.
정보 생성부(150)는 센서부(120)에 의해 수집된 제1운행 정보를 기초로 미리 설정된 유형 마다 운전자의 운전 스타일 정보를 생성하고, 생성된 정보를 저장부(140)에 저장하거나, 정보 비교부(160)로 송신할 수 있다.
구체적으로, 정보 생성부(150)는 제1 운행 정보를 미리 설정된 적어도 하나의 항목에 대한 정보로 분류할 수 있는데, 본 발명에서 미리 설정된 항목은 차량의 운행 요일 항목, 시간 항목, 지역 항목, 날씨 항목, 출발지 항목, 경유지 항목, 목적지 항목, 탑승 인원 항목, 화물 종류 항목 및 도로 종류 항목 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
정보 생성부(150)는 전술한 항목의 세부 항목마다의 데이터를 분석하여 각각의 운행 정보를 통해 운전자의 운전 스타일 정보를 생성할 수 있다.
구체적으로, 정보 생성부(150)는 도 3에 도시된 바와 같이 제1운행 정보를 바탕으로 차량의 운행 요일 항목 중 세부 항목, 즉 평일, 주말, 연휴 각각에 대한 운전자의 운전 스타일 정보를 생성할 수 있다.
일 예로, 운전 스타일 정보 중 차량의 운행 요일 항목은 도 3에 도시된 바와 같이, 평일, 주말, 연휴마다 제1 운행 정보의 세부 항목으로 구성될 수 있다. 정보 생성부(21)는 6개월 동안 수집된 제1 운행 정보에 기초하여 차량 운행 요일이 평일에는 주행시 앞차와의 거리를 가깝게 유지(평균 10m)하고, 정차시에도 앞차와의 거리를 가깝게 유(평균 4m)지하고, 주행 속도는 50Km/h이며, 엔진 RPM은 보통, 브레이크는 빠르게, 급가속 횟수는 미리 설정된 거리당 5회, 급정지 횟수는 미리 설정된 거리당 4.5회, 주요 주행 차선은 2차선, 차선 이동은 보통이라는 정보를 포함하고 있는 운전 스타일 정보를 생성할 수 있다.
도 3에서와 같이 수집된 정보는 센서부(120)에 의해 수집된 정보에 기초하여 계속적으로 업데이트 될 수 있다. 일 예로, 정보 생성부(150)는 센서부(120)에 의해 제1운행 정보를 취득하면, 첫번째로, 제1 운행 정보가 수신된 요일을 확인한다. 만약 현재 요일이 평일이라면, 정보 생성부(150)는 도 3과 같이 생성된 운전 스타일 정보의 '평일'항목의 '주행시 앞차와의 거리 정보' 10m에 9m 의 거리 데이터를 업데이트한다. 그 후 정보 생성부(150)는 '차량의 운행 요일 항목' 중 '평일'의 거리 정보가 크게 변하지 않는 것을 확인하고, 운전 스타일 정보를 가까움으로 유지하는 정보를 생성할 수 있다.
정보 생성부(150)는 이렇게 생성된 정보를 미리 설정된 기간 동안 수집된 제1 운행 정보에 기초하여 운전 스타일 정보를 업데이트 할 수 있다. 즉, 도 3에 도시된 바와 같이 '차량의 운행 요일 항목' 중, '평일'의 운전 스타일 정보와 '주말'의 운전 스타일 정보와 '연휴'의 운전 스타일 정보를 생성할 수 있고 각각의 운전 스타일 정보는 세부 항목의 별로 수치 정보가 아닌 '가까움', '보통', '빠르게' 등 자율 주행에 필요한 정보로 생성될 수 있다. 그리고 이렇게 생성된 정보는 저장부(140)에 저장될 수 있다.
정보 생성부(150)에 의해 운전자의 운전 스타일 정보가 생성된 후, 운전자가 차량(30)을 운행을 시작하면, 센서부(120)는 제2운행 정보를 정보 비교부(160)로 송신하고, 정보 비교부(160)는 제2운행 정보와 제1운행 정보를 비교 분석하여, 미리 설정된 유형 중 제2운행 정보에 대응되는 자율 주행 유형을 선택할 수 있다.
본 발명에서, 제2운행 정보는 앞서 설명한 제1운행 정보와 의미하는 바가 동일하나, 제1운행 정보는 운전자의 운전 스타일 정보를 생성하기 위해 필요한 운행 정보를 의미하는 반면, 제2운행 정보는 정보 생성부(150)에 의해 운전자의 운전 스타일 정보가 생성된 후, 운전자가 현재 운전하고 있는 스타일에 대응되는 자율 주행 유형을 선택하기 위해 수집하는 운행 정보라는 점에서 차이점이 존재한다.
본 발명에서, 자유 주행 유형은 차량(30)이 어떠한 주행 스타일로 자율 주행 될 것인지에 대한 유형으로서, 일 예로 도 4에 도시된 바와 같이, 적극적인 운전, 법규 지킴 운전, 차분한 운전, 불안한 운전과 같은 카테고리 별로 분류될 수 있다.
상기 4가지의 유형은 제1운행 정보 및 정보 생성부(150)에 의해 생성된 운전 스타일 정보에 기초하여 카테고리 별로 분류하여 명칭한 것으로, 일 예로 적극적인 운전은 차분한 운전에 비해서 차선의 이동 정보가 높거나, 급가속, 급정지 횟수가 많은 경우를 의미하며, 법규 지킴 운전은 법규를 항상 우선시하여 운행하는 경우를 의미한다.
이러한 각각의 유형은, 자율 주행 유형 별로 내제된 기준값과 차이가 있는 범위에 기초하여 구분될 수 있다. 따라서, 도 4에 기재된 적극적인 운전, 법규 지킴 운전, 차분한 운전, 불안한 운전과 같은 유형은 분류를 위한 일 예시에 불과하며, 자율 주행 유형은 수집되는 제1운행 정보 또는 생성된 운전 스타일 정보에 기초하여 더 다양한 유형으로 분류될 수 있다.
한편, 선택된 자율 주행 유형은 차량(30)의 자율 주행 제어에 기준이 될 수 있다. 만약, 정비 비교부(160)가 제2 운행 정보에 대응되는 자율 주행 유형을 '차분한 운전'으로 선택하면, 세부적인 운전자 스타일 정보는 차분한 운전을 위한 다양한 지침이 포함될 수 있으며, 제어부(100)는 이러한 정보에 기초하여 차량(30)을 제어할 수 있다.
일 예로, 사용자가 '차분한 운전'에서 정차시 앞차와의 거리를 5m로 유지하는 경우, 제어부(100)는 차량(30)의 정차 시 앞차와의 거리를 5m로 유지하도록 주행부(130)를 제어할 수 있다.
정보 비교부(160)는 센서부(120)에 의해 수집된 제2 운행 정보와 미리 저장된 복수의 제1 운행 정보를 비교한 후, 비교 결과에 기초하여 현재 운전자의 운전 스타일을 판단하고, 판단된 운전 스타일에 기초하여 이에 대응되는 자율 주행 유형을 선택할 수 있다.
설명의 편의를 위해, 도 5에 도시된 바와 같이 '평일' 운전 스타일 정보로써, 주행시 앞차와의 거리는 가깝게, 정차시 앞차와의 거리는 가깝게, 주행 속도는 51km/h, 엔진 RPM 및 브레이크 제동은 보통으로, 일정 거리 당 급가속은 5회, 급 정지는 4.5회 주요 주행 차선은 2차선이고, 차선 이동은 보통인 것을 특징으로 하는 운전 스타일 정보를 생성되고, '주말'의 운전 스타일 정보로써, 주행시 앞차와의 거리는 멀게, 정차시 앞차와의 거리는 보통, 주행 속도는 82km/h, 엔진 RPM은 빠르게, 브레이크 제동은 보통으로, 일정 거리 당 급가속은 3회, 급 정지는 2회 주요 주행 차선은 추월 차선이고, 차선 이동은 적극인 것을 특징으로 하는 운전 스타일 정보가 생성되었다고 가정하며, 도 5에서 제1운행 정보와 제2운행 정보를 비교함에 있어서 도면에 비교 도시된 정보 이외의 항목들에 대한 정보는 일치함을 가정한다.
이러한 상황에서 정보 비교부(160)가 센서부(120)로부터 제2 운행 정보를 수신한 경우, 정보 비교부(160)는 제1운행 정보와 제2운행 정보를 비교한다. 구체적으로, 정보 비교부(160)가 수신한 제2 운행 정보에는, 주행시 앞차와의 거리 정보는 10m, 정차시 앞차와의 거리 정보는 3m, 주행 속도 정보는 85km/h, 엔진 RPM 정보는 3800, 브레이크 관련 정보는 10회, 급가속 정보는 8회, 급정지 정보는 2회, 주요 주행 차선 정보는 추월차선이며, 차선 이동 정보는 6회에 해당하는 정보가 포함되어 있을 수 있다.
그 후, 정보 비교부(160)는 현재 제2 운행 정보가 수신되는 요일은 평일에 해당하므로, 운행 정보와 '평일'의 운전 스타일 정보 상의 운행 정보의 세부 항목을 비교한다. 비교한 결과 현재는 평일에 해당하나, 제2운행 정보에 포함되어 있는 대부분의 항목이 평일의 제1운행 정보보다는 주말의 제1운행 정보와 더 많이 일치함을 알 수 있다. 이에 따라, 정보 비교부(160)는 오늘이 평일임에도 불구하고 '주말'의 운전 스타일 정보에 기초하여 자율 주행 유형을 '적극적인 운전'의 자율 주행 유형을 선택하고, 선택된 자율 주행 유형에 대한 정보를 제어부(100)로 송신한다. 자율 유행 정보를 수시한 제어부(100)는 평소 평일에 적용하던 법규 지킴 운전을 적용하지 않고, 적극적인 운전 스타일에 맞는 자율 주행을 수행한다.
즉, 도 5의 아래에 기재된 바와 같이 정보 비교부(160)는 제1비교 판단(실제 차량 운행 요일 항목은 평일), 제2비교 판단(제2운행 정보는 제1운행 정보의 주말과 유사), 제3비교 판단(자율 주행 유형을 제1운행 정보의 주말과 유사한 유형으로 선택) 과정을 거치는 방법으로 차량(30)의 자율 주행 유형을 선택할 수 있으며, 제어부(100)는 이렇게 선택된 자율 주행 유형에 기초하여 차량(30)의 전반적인 자율 주행을 제어할 수 있다.
그리고 이렇게 비교 분석된 결과는, 단순히 1회성 활용으로 그치는게 아니라 계속 활용될 수 있는데, 예를 들어 1주일 후, 동일한 상황에서 운전자가 1주일 전과 동일한 운행을 한다면, 앞으로의 운전자의 평일 운행 정보는 주말 운행 정보와 가깝게 수정될 수 있고, 추후 평일 운행은 이러한 정보에 기초하여 자율 주행 제어 될 수 있다.
이와 반대로, 주말에 제2운행 정보를 수신하였는데, 제2운행 정보에 포함되어 있는 여러 항목들에 대한 정보가 주말에 해당하는 제1운행 정보보다 평일에 해당하는 제1운행 정보와 더 많이 일치하는 경우 정보 비교부(160)는 오늘이 주말임에도 불구하고 '평일'의 운전 스타일 정보에 기초하여 자율 주행 유형을 '적극적인 운전'의 자율 주행 유형을 선택하고, 선택된 자율 주행 유형에 대한 정보를 제어부(100)으로 송신한다. 이러한 경우 제어부(100)는 평소 주말에 적용하던 적극적인 운전 스타일을 적용하지 않고, 차분한 운전 또는 법규 지킴 운전 스타일로 주행부(130)를 제어할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예로 정보 비교부(160)는 제2운행 정보에 포함되어 있는 각각의 항목에 대한 정보가 가장 많이 일치하는 항목을 가지고 있는 제1 운행 정보를 포함하는 운전 스타일 정보를 기초로 자율 주행 유형으로 선택할 수 있다. 하지만 개시된 정보 비교부(160)의 선택 방법은 반드시 이러한 방법에만 한정되는 것은 아니고, 학습된 뉴런 네트워크를 통한 추론 결과에 따라서 자율 주행 유형을 선택할 수도 있다.
한편, 본 발명에 따른 자율 운행 제어 장치(10)는 전술한 차량 항목 유형 이외에도 제1운행 정보에 포함되어 있는 차량 운행 요일, 시간, 날씨, 지역 등과 같은 요소를 기초로 하여 각각의 운전 스타일 정보를 생성한 후, 제2 운행 정보와 제1운행 정보를 비교하여 현재 운전자의 운전 스타일과 대응되는 자율 주행 운행을 선택할 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 자율 운행 제어 장치(10)는 획일적인 자율 주행 제어의 한계를 극복하고, 실시간으로 변화하는 운전자의 운전 스타일에 맞춰 자율 주행을 제어하기 때문에 운전자가 직접 운전하는 경우와 자율 주행 하는 경우의 이질감을 줄이고, 운전자의 니즈에 맞는 자율 주행 서비스를 제공할 수 있는 장점이 존재한다.
도 6은 일 실시예에 따른 자율 운행 제어 시스템에서 서버 동작에 대한 순서도이며, 도 7은 일 실시예에 따른 자율 운행 제어 시스템에서 차량의 동작에 대한 순서도이다. 도 6과 도 7을 포함하여 이후 설명되는 도면에서는, 본 발명의 다양한 실시예를 설명하기 위해 앞선 도 2내지 도 5와의 경우와 다르게 정보 생성부(150)와 정보 비교부(160)는 서버(20)에 포함되어 있음을 전제로 설명하도록 한다.
도 6을 참조하면, 서버(20)는 제1 운행 정보를 기초로 미리 설정된 유형마다 운전 스타일 정보를 생성한다(200).
구체적으로 미리 설정된 유형은 운전자의 차량 운행 요일 정보, 시간 정보, 지역 정보, 날씨 정보, 출발지 정보, 경유지 정보, 목적지 정보, 차량 탑승 인원 정보, 동승객 정보, 카시트 장착 여부 정보, 화물 포함 여부 정보, 화물 하중 정보, 도로 종류 정보 및 교통 정보(예를 들어, 차량 밀집도 정보, 도로 내에서 차량의 소통 정보)중 적어도 하나를 기초로 생성되는 유형을 포함할 수 있다.
상기 요일 정보는 운전자가 차량을 운행하는 요일에 대한 정보를 의미한다. 따라서, 요일 정보를 기준으로 운전 스타일 정보가 생성되는 경우 월,화,수,목,금,토,일을 기준으로 각각의 요일마다의 운전 스타일 정보가 생성될 수 있으며, 평일 및 주말을 기준으로도 요일 정보가 생성될 수 있다. 일 예로, 요일 정보를 기준으로 운전 스타일 정보가 생성되는 경우, 운전자가 평일에는 어떠한 스타일로 운전을 하는지, 주말에는 어떠한 운전 스타일로 운전을 하는지에 대한 정보가 생성될 수 있다.
또한, 요일 정보를 기초로 운전 스타일 정보를 생성하는 경우 사용자의 설정 요일 범위에 따라 운전 스타일 정보가 생성될 수 도 있는데, 예를 들어, 월,수,금 / 화,목 / 토,일로 나누어서 요일 정보가 생성될 수 도 있다.
상기 시간 정보는, 운전자가 차량을 운행하는 시간에 대한 정보를 의미한다. 따라서, 시간 정보를 기준으로 운전 스타일 정보가 생성되는 경우 매시간마다 매시간에 다른 운전 스타일 정보가 생성될 수 있고, 새벽/오전/오후/저녁으로 나누어 운전 스타일 정보가 생성될 수 있다. 시간 정보 또한 요일 정보와 동일하게 사용자가 설정한 시간의 범위에 따라 운전 스타일 정보가 생성될 수 있는데, 예를 들어, 오전 6시 - 오전 9시 / 오전 9시 - 오후 6시 / 오후 6시 - 오후 8시 / 오후 8시 - 오전 6시, 이런 기준으로 사용자가 사용자의 기호에 따라 설정한 시간의 범위를 기준으로 각각 운전 스타일 정보가 생성될 수 있다.
상기 날씨 정보는, 운전자가 차량을 운행할 때의 날씨 정보를 의미한다. 따라서, 일 예로 날씨 정보를 기준으로 운전 스타일 정보가 생성되는 경우, 운전자가 날씨가 맑을 때 어떻게 운전을 하는지, 날씨가 비가 올 때는 어떻게 운전을 하는지에 대한 정보가 생성될 수 있다.
상기 동승객 정보는, 운전자가 차량을 운행할 때, 동승하는 사람들에 대한 정보를 의미하는 것으로서, 동승객의 수, 동승객의 성별, 동승객의 나이 등에 에 대한 정보가 포함될 수 있다. 따라서, 일 예로 동승객 정보를 기준으로 운전 스타일 정보가 생성되는 경우 동승객의 나이가 상대적으로 많은 경우 운전자는 어떠한 스타일로 운전을 하는지, 또는 동승객의 나이가 상대적으로 적은 경우 운전자는 어떠한 운전 스타일로 운전을 하는지에 대한 정보가 생성될 수 있다.
구체적으로 미리 설정된 유형은 운전자의 차량 운행 요일 정보, 시간 정보, 지역 정보, 날씨 정보, 출발지 정보, 경유지 정보, 목적지 정보, 차량 탑승 인원 정보, 동승객 정보, 카시트 장착 여부 정보, 화물 포함 여부 정보, 화물 하중 정보 및 도로 종류 정보 중 적어도 하나를 기초로 생성되는 유형을 포함할 수 있다.
서버(20)는 차량(30)으로부터 수신한 제1 운행 정보를 각각의 유형 중 세부 항목으로 분류한다. 예를 들어 현재 수집된 차량(30)의 제1 운행 정보가 오전 8시 30분경 '주행 시 앞차와의 거리 정보'라면, 서버(20)는 미리 설정된 유형 중, 시간 정보의 '오전'항목 중 '주행 시 앞차와의 거리 정보'에 제1 운행 정보를 배치한다. 서버(20)는 '오전'항목에서 생성된 '주행 시 앞차와의 거리 정보'를 새롭게 업데이트한다. 이렇게 업데이트된 제1 운행 정보를 포함하는 운전 스타일 정보는 정보 생성부(21)내에 저장된다.
서버(20)는 제2 운행 정보를 차량으로부터 수신하고(210), 미리 생성된 제1 운행 정보와 비교한다(220).
서버(20)는 제2 운행 정보를 '차량 운행 요일 정보'의 세부 항목에 생성된 운전 스타일 정보와 각각 비교하면서, 운행 정보의 세부 항목이 가장 많이 일치하는 운전 스타일 정보를 선택한다. '차량 운행 요일 정보'의 세부 항목이 '평일'의 운전 스타일 정보로 선택되면, 서버(20)는 다른 유형 예를 들어 '시간 정보'에서도 전술한 비교 과정을 진행한다.
서버(20)는 미리 설정된 유형 중 제2 운행 정보에 대응되는 자율 주행 유형을 선택하고(230), 자율 주행 유형에 따른 운전 스타일 정보를 차량(30)으로 전송한다(240).
자율 주행 유형을 선택하는 과정은 전술한 차량 운행 요일 정보, 시간 정보 이외에도 지역 정보, 날씨 정보, 출발지 정보, 경유지 정보, 목적지 정보, 차량 탑승 인원 정보, 동승객 정보, 카시트 장착 여부 정보, 화물 포함 여부 정보, 화물 하중 정보 및 도로 종류 정보 등에 생성된 운전 스타일 정보를 제2 운행 정보와 모두 비교한 후, 서버(20)는 최종적으로 제2 운행 정보에 대응하는 자율 주행 유형을 선택한다.
선택된 자율 주행 유형은 각 항목마다 적용된 운전 스타일 정보를 모두 포함하고 있으며, 서버(20)가 선택된 운전 스타일 정보를 종합하여 자율 주행 유형을 선택한다.
도 5를 참조하면, 자율 주행 유형은 각 항목마다 선택된 운전 스타일 정보를 포함하지만, 설명의 편의를 위해서 적극적인 운전, 법규 지킴 운전, 차분한 운전, 불안한 운전으로 구분될 수 있다.
일 예로, 자율 주행 유형이 '차분한 운전'으로 선택되면, 서버(20)는 '차분한 운전'과 관련된 운전 스타일 정보를 차량(30)으로 전송한다. '차분한 운전'과 관련된 운전 스타일 정보는, 주행시 앞차와의 거리를 멀게(평균 80m), 정차시 앞차와의 거리를 보통(평균 5m)으로, 주행시 평균 주행 속도는 80km/h, 엔진 RPM은 부드럽게(2800RPM) 등과 같은 정보를 포함할 수 있다.
도 7을 참조하여, 자율 운행 제어 시스템에서 차량의 동작에 대해 설명하면, 차량(30)은 운행 정보를 실시간으로 서버(20)에 전송한다(300).
운행 정보는 운전 스타일 정보를 생성하는데 사용될 수 있으며, 자율 주행 유형을 선택하는데에도 사용된다. 즉, 차량(30)은 미리 설정된 기준에 따라 수집되는 운행 정보를 서버(20)로 전송하면 충분하고, 서버(20)는 수신되는 운행 정보를 이용해 운전자 스타일 정보를 생성할 뿐만 아니라 자율 주행 유형을 선택하는데 활용한다.
차량(30)은 서버(20)로부터 선택된 자율 주행 유형을 수신하고(310), 자율 주행 유형에 따라 자율 주행을 수행한다(320).
자율 주행 유형에 따라 자율 주행을 실행하는 방법은 다양할 수 있다. 예를 들어 '차분한 운전'으로 자율 주행 유형이 선택되면, 세부적인 운전자 스타일 정보는 차분한 운전을 위한 다양한 지침이 포함된다. 만약 사용자가 '차분한 운전'에서 정차시 앞차와의 거리를 5m로 유지하는 경우, 제어부(100)는 차량(30)의 정차 시 앞차와의 거리를 5m로 유지하도록 주행부(130)를 제어함으로써, 운전자를 도와줄 수 있다.
도 8은 운전 스타일 정보가 생성되는 미리 설정된 유형을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따라 서버(20)는 운전 스타일 정보를 생성함에 있어서, 미리 설정된 11개의 항목마다 세부 항목을 정하고, 각각의 세부 항목에 맞는 운전 스타일 정보를 미리 생성할 수 있다.
구체적으로 차량 운행 요일 항목은 평일, 주말, 연휴 등의 세부 항목마다 운전 스타일 정보를 각각 생성할 수 있다. 또한 시간 항목은 오전, 오후, 야간 시간대로 운전 스타일 정보를 생성할 수 있다. 지역 항목은 주소지, 또는 현재 차량이 미리 설정된 기간 이상으로 위치하는 행정 구역으로 구분할 수 있으며, 날씨 항목은 맑음, 흐림, 비, 눈 등으로 세분화되어 각각의 운전 스타일 정보가 생성될 수 있다. 출발지, 경유지, 목적지 항목은 등록된 주차장, 집, 회사 또는 다양한 주소를 세부항목으로 운전 스타일 정보가 생성될 수 있다. 또한, 서버(20)는 탑승 인원 정보에 따라 인원 수, 어른, 어린이 등 세부항목으로 운전 스타일 정보를 생성할 수 있다. 화물 하중은 무게별로, 카시트 장착 유무에 따라 운전 스타일 정보가 생성될 수 있다. 도로 종류에 따라서 서버(20)는 운전자의 운전 스타일 정보를 각각 생성할 수 있다.
이 밖에도 서버(20)는 수집되는 제1 운행 정보가 다를 수 있는 다양한 인적, 외적인 요소를 운전 스타일 정보를 생성할 수 있으며, 운전자의 요청에 의해서도 새로운 항목이 생성되거나 변경될 수도 있다.
도 9 및 도 10은 복수 개의 항목마다 운전 스타일 정보를 생성될 때, 자율 주행 유형을 선택하는 방법의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다. 중복되는 설명을 피하기 위해서 이하 함께 설명한다.
도 9를 참조하면, 서버(20)는 제1 운행 정보를 바탕으로 차량의 운행 요일 항목 중 세부 항목, 즉 평일, 주말, 연휴 각각에 운전 스타일 정보를 생성할 뿐만 아니라 시간 항목에 대한 운전 스타일 정보를 생성할 수도 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 차량(30)이 전송하는 제1 운행 정보는 주행 또는 정차시 앞차와의 거리 정보, 주행 속도 정보, 엔진 RPM 정보, 브레이크 정보, 급가속 정보, 급정지 정보, 주요 주행 차선 정보 및 차선 이동 정보에 대한 정보일 수 있다.
서버(20)는 미리 설정된 기간 동안 수집된 제1 운행 정보에 기초하여 도 9와 같이, '차량의 운행 요일 항목' 중, '오전 8시'의 운전 스타일 정보와 '오후 6시'의 운전 스타일 정보와 '야간 10시'의 운전 스타일 정보를 생성할 수 있다. 각각의 운전 스타일 정보는 '차량 운행 요일'의 세부 항목과 구별되어 별도의 시간에 대한 운행 정보로 생성될 수 있다.
예를 들어 서버(20)는 '야간 10시'에 주행시 앞차와의 거리는 멀게, 정차시 앞차와의 거리는 보통, 주행 속도는 65km/h, 엔진 RPM 및 브레이크 제동은 부드럽게, 일정 거리 당 급가속은 2회, 급 정지는 3회 주요 주행 차선은 2차선이고, 차선 이동은 소극인 것을 특징으로 하는 운전 스타일 정보를 생성할 수 있다.
서버(20)는 제2 운행 정보를 수신한 후, 도 5에서 수행한 것과 같이, 차량 운행 요일 항목의 제1 운행 정보를 제2 운행 정보와 비교할 수 있다. 만약 제2 운행 정보가 차량 운행 요일 항목 중, '평일'의 운전 스타일 정보와 유사할 수 있다.
서버(20)는 차량 운행 요일 항목 중 평일과 제2 운행 정보가 유사한 것으로 판단되면, 시간 항목의 제1 운행 정보와 제2 운행 정보를 비교한다.
구체적으로 '오전' 운전 스타일 정보는 주행시 앞차와의 거리는 가깝게, 정차시 앞차와의 거리는 가깝게, 주행 속도는 51km/h, 엔진 RPM 및 브레이크 제동은 보통으로, 일정 거리 당 급가속은 5회, 급 정지는 4.5회 주요 주행 차선은 2차선이고, 차선 이동은 보통인 것을 특징으로 하는 운전 스타일 정보를 포함할 수 있다. 또한, '야간'의 운전 스타일 정보는, 주행시 앞차와의 거리는 멀게, 정차시 앞차와의 거리는 보통, 주행 속도는 65km/h, 엔진 RPM은 부드럽게, 브레이크 제동은 보통으로, 일정 거리 당 급가속은 2회, 급 정지는 3회 주요 주행 차선은 2차선이고, 차선 이동은 소극적인 정보를 포함할 수 있다.
평일이 선택될 수 있었던 제2 운행 정보는, 주행시 앞차와의 거리 정보는 30m, 정차시 앞차와의 거리 정보는 3m, 주행 속도 정보는 63km/h, 엔진 RPM 정보는 2800, 브레이크 관련 정보는 4회, 급가속 정보는 2회, 급정지 정보는 1회, 주요 주행 차선 정보는 2차선이며, 차선 이동 정보는 2회로 수신될 수 있다.
서버(20)는 현재 제2 운행 정보가 수신된 날짜를 기초로 현재 시간이 오후 8시인 것으로 확인한다. 서버(20)는 제2 운행 정보가 평소와 다른 시간대이나, 야간 10시와 유사한 것을 판단할 수 있다.
서버(20)는 평일 항목의 비교 판단으로, 운전 스타일 정보를 법규 지킴 운전으로 자율 주행 유형을 선택할 수도 있다. 그러나 서버(20)는 차량 운행 요일에 '평일'의 운전 스타일 정보보다 시간 항목의 오후 야간 10시의 운전 스타일 정보의 제1 운행 정보가 제2 운행 정보와 더 많이 일치하는 것을 판단할 수 있다. 서버(20)는 자율 주행 유형을 '법규 지킴 운전'을 '차분한 운전'으로 변경하고, 차량(30)에 '차분한 운전'의 자율 주행 유형을 전송한다. 차량(30)은 수신한 정보에 맞춰 차량(30)의 자율 주행을 운전을 제어할 수 있다.
도 9 및 도 10과 같은 방법으로, 자율 주행 유형을 선택하고 이에 따라 자율 운전 제어를 하는 경우, 단순히 한 개의 항목을 기준으로 운전자의 운전 스타일을 판단하는 것이 아니라 연관성이 있는 여러 항목들을 중첩적으로 적용해 운전자의 운전 스타일을 판단하고 이를 기초로 자율 주행 여행을 선택하므로 좀 더 운전자의 실제 운전 스타일에 대응되는 자율 주행 유형을 선택할 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 자율 주행 운행 장치는 도 9 및 도 10에 도시된 바와 같이 요일 항목을 기준으로 첫번째로 운전자의 운전 스타일을 파악한 후, 선택된 요일을 기준으로 다시 시간 항목을 분석하고 이를 기초로 사용자의 운전 스타일을 판단하고 결정하기 때문에, 단순히 하나의 항목을 기준으로 운전자의 운전 스타일을 판단하는 것보다 보다 정확하게 운전자의 운전 스타일을 판단하고, 이를 기초로 자율 주행 운행을 제어할 수 있는 장점이 존재한다.
지금까지 도면을 통해 본 발명의 실시예에 따른 운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 방법 및 장치에 대해 자세히 알아보았다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 자율 운행 제어 장치는, 운전자의 운전 패턴뿐만 아니라, 차량이 주행하는 요일, 시간 및 상황별 운전자의 운전 내용을 미리 학습한 후, 학습된 내용과 현재의 운행 정보를 비교하여 운전자의 심리 상태를 파악하여 적절한 운전 스타일에 맞는 자율 주행을 제공할 수 있는 효과가 존재한다.
따라서, 일 실시예에 따른 차량의 자율 운행 제어 장치는, 획일적인 자율 주행 제어의 한계를 극복하고, 운전자와 자율 주행 차량과의 이질감을 줄일 수 있어 보다 운전자의 니즈에 맞는 자율 주행 방법을 운전자에게 제공해줄 수 있는 효과가 존재한다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
10: 자율 운행 제어 장치
20: 서버
30: 차량 100: 제어부
110: 통신부 120: 센서부
130: 주행부 140: 저장부
140: 정보 생성부 160: 정보 비교부
30: 차량 100: 제어부
110: 통신부 120: 센서부
130: 주행부 140: 저장부
140: 정보 생성부 160: 정보 비교부
Claims (9)
- 운전자의 운행 정보를 감지하고 수집하는 센서부;
미리 설정된 기간 동안 수집하여 생성된 상기 운전자의 제1운행 정보를 기초로 미리 설정된 유형 마다 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 생성하는 정보 생성부;
상기 운전자의 운행 정보를 실시간으로 수집하여 생성된 제2운행 정보와 상기 제1운행 정보를 비교 분석하여, 상기 미리 설정된 유형 중 상기 제2운행 정보에 대응되는 자율 주행 유형을 선택하는 정보 비교부;
상기 자율 주행 유형에 따른 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 상기 정보 생성부로부터 수신하고, 수신한 상기 운전 스타일 정보에 기초하여 상기 운전자가 탑승하고 있는 차량의 자율 운행을 제어하는 제어부;를 포함하는
운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 장치. - 제 1항에 있어서,
상기 미리 설정된 유형은,
상기 운전자의 운전 스타일에 영향을 미칠 수 있는 항목을 기준으로, 상기 항목마다 상기 운전자의 운전 스타일에 대한 정보를 포함하고 있는 유형을 의미하는,
운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 장치. - 제 1항에 있어서,
상기 미리 설정된 유형은,
상기 운전자의 차량 운행 요일 정보, 시간 정보, 지역 정보, 날씨 정보, 출발지 정보, 경유지 정보, 목적지 정보, 차량 탑승 인원 정보, 동승객 정보, 카시트 장착 여부 정보, 화물 포함 여부 정보, 화물 하중 정보, 교통 정보 및 도로 종류 정보 중 적어도 하나를 기초로 생성되는 유형을 포함하는,
운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 장치. - 제 1항에 있어서,
상기 운전 스타일에 대한 정보는,
주행 또는 정차시 앞차와의 거리 정보, 주행 속도 정보, 엔진 정보, 브레이크 정보, 급가속 정보, 급정지 정보, 주요 주행 차선 정보 및 차선 이동 정보 중 적어도 하나를 포함하는,
운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 장치. - 제 1항에 있어서,
상기 제1운행 정보 및 상기 제2운행 정보는,
미리 설정된 적어도 하나의 항목에 대한 정보를 포함하고,
상기 미리 설정된 적어도 하나의 항목은,
차량의 운행 요일 항목, 시간 항목, 지역 항목, 날씨 항목, 출발지 항목, 경유지 항목, 목적지 항목, 탑승 인원 항목, 화물 종류 항목 및 도로 종류 항목 중 적어도 하나를 포함하는,
운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 장치. - 제 5항에 있어서,
상기 정보 비교부는,
상기 미리 설정된 유형 중 상기 제2운행 정보에 포함되어 있는 항목에 대한 정보와 가장 많이 일치하는 항목을 가지고 있는 유형을 상기 자율 주행 유형으로 선택하는,
운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 장치. - 제 1항에 있어서,
상기 제1운행 정보 및 상기 운전 스타일 정보를 저장하는 저장부;를 더 포함하는,
운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 장치. - 운전자의 운행 정보를 감지하고 수집하는 운행 정보 감지 단계;
미리 설정된 기간 동안 수집하여 생성된 상기 운전자의 제1운행 정보를 기초로 미리 설정된 유형 마다 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 생성하는 정보 생성 단계;
상기 운전자의 운행 정보를 실시간으로 수집하여 생성된 제2운행 정보와 상기 제1운행 정보를 비교 분석하는 정보 비교 단계;
상기 미리 설정된 유형 중 상기 제2운행 정보에 대응되는 자율 주행 유형을 선택하는 자율 주행 선택 단계; 및
상기 자율 주행 유형에 따른 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 수신하고, 수신한 상기 운전 스타일 정보에 기초하여 상기 운전자가 탑승하고 있는 차량의 자율 운행을 제어하는 자율 주행 제어 단계;를 포함하는
운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 방법. - 차량으로부터 운전자의 운행 정보를 수집하고, 미리 설정된 기간 동안 수집하여 생성된 상기 운전자의 제1운행 정보를 기초로 미리 설정된 유형 마다 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 생성하는 정보 생성부; 및
상기 운전자의 운행 정보를 실시간으로 수집하여 생성된 제2운행 정보와 상기 제1운행 정보를 비교 분석하여, 상기 미리 설정된 유형 중 상기 제2운행 정보에 대응되는 자율 주행 유형을 선택하고, 상기 자율 주행 유형에 따른 상기 운전자의 운전 스타일 정보를 상기 정보 생성부로부터 수신하고, 수신한 상기 운전 스타일 정보를 상기 차량으로 송신하는 정보 비교부;를 포함하는
운전자의 상황별 운전 스타일에 기초하여 차량의 자율 운행 정보를 생성 하는 서버.
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| KR1020210113863A KR102587598B1 (ko) | 2021-08-27 | 2021-08-27 | 운전자의 상황별 운전 스타일에 기초한 차량의 자율 운행 제어 방법 및 장치 |
Country Status (1)
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| KR (1) | KR102587598B1 (ko) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018013897A (ja) * | 2016-07-20 | 2018-01-25 | 三菱自動車工業株式会社 | 自動運転制御装置 |
| JP2018063703A (ja) * | 2016-10-13 | 2018-04-19 | バイドゥ ユーエスエイ エルエルシーＢａｉｄｕ ＵＳＡ ＬＬＣ | 自律走行車用のグループ運転スタイル学習フレーム |
| WO2018163288A1 (ja) * | 2017-03-07 | 2018-09-13 | 日産自動車株式会社 | 走行支援方法及び運転制御装置 |
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-
2021
- 2021-08-27 KR KR1020210113863A patent/KR102587598B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (6)
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| Publication number | Publication date |
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