KR20230064076A

KR20230064076A - 자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하기 위한 방법 및 이를 이용한 서버

Info

Publication number: KR20230064076A
Application number: KR1020210149253A
Authority: KR
Inventors: 권순도; 이영석; 하지영; 신명주
Original assignee: 주식회사 오비고
Priority date: 2021-11-02
Filing date: 2021-11-02
Publication date: 2023-05-10
Also published as: KR102588456B1

Abstract

자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하는 방법에 있어서, (a) 관제 서버가, 소정 센서에 의해 획득된 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 수집하고, 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여, 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생했는지 여부를 판단하는 단계; 및 (b) 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생한 것으로 판단되면, 상기 관제 서버가, 상기 자율주행 차량의 위치 정보를 참조로 하여, 상기 자율주행 차량 내의 위급상황을 판단하여 대응하도록 지원하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법을 개시한다.

Description

자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하기 위한 방법 및 이를 이용한 서버{METHOD FOR DETERMINING WHETHER THERE IS ANY EMERGENCY IN AUTONOMOUS VEHICLE AND RESPONDING AGAINST THE EMERGENCY AND SERVER USING THE SAME}

본 발명은 자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하기 위한 방법 및 이를 이용한 서버에 관한 것이다.

최근 자율주행 차량의 시장이 크게 발전하고 있다. 이에 버스, 기차, 택시 등도 자율주행으로 운행할 수 있게 되었고, 자율주행 차량에 탑승하고 있는 승객들의 안전이 더욱 중요해질 수 밖에 없게 되었다.

그런데, 자율주행 차량 내에서 발생할 수 있는 다양한 위급상황이 차량의 내부 및 외부에서 발생할 수 있으며, 특히 자율주행 차량의 내부에서 발생한 위급상황은 신속한 인지 및 처리가 어려워 차량 내 승객의 안전이 문제가 될 수 있다.

따라서, 상기 문제점들을 해결하기 위한 개선 방안이 요구되는 실정이다.

본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 소정의 센서에 의해 획득된 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여, 차량 내 위급상황을 인지하고 이에 대응되는 후속처리를 지원하는 것을 다른 목적으로 한다.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.

본 발명의 일 태양에 따르면, 자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하는 방법에 있어서, (a) 관제 서버가, 소정 센서에 의해 획득된 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 수집하고, 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여, 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생했는지 여부를 판단하는 단계; 및 (b) 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생한 것으로 판단되면, 상기 관제 서버가, 상기 자율주행 차량의 위치 정보를 참조로 하여, 상기 자율주행 차량 내의 위급상황을 판단하여 대응하도록 지원하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.

일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 위급상황이 발생한 것으로 판단되면, 상기 관제 서버가, 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 어느 카테고리에 해당되는지 판단하고, 상기 (b) 단계에서, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 특정 카테고리에 해당되는 것으로 판단되면, 상기 관제 서버가, 상기 특정 카테고리에 대응되는 복수의 시설에 대한 정보 중 상기 자율주행 차량의 위치를 참조로 하여 결정되는 특정 시설에 대한 정보를 이용하여, 상기 특정 시설에 상기 자율주행 차량의 상기 위급상황의 상기 특정 카테고리에 대한 정보 및 상기 자율주행 차량의 위치 정보에 대해 전송하는 것을 특징으로 하는 방법.

일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 관제 서버가, 상기 자율주행 차량 내부의 상기 승객의 분포 정보를 수집함에 있어서, 상기 자율주행 차량 내부의 이미지 센서, 오디오 센서, 압력 센서, 화재 센서 중 적어도 일부에 의해 상기 분포 정보를 수집하되, 상기 이미지 센서에 의해 촬영되는 상기 자율주행 차량의 적어도 하나의 승객의 수, 상기 승객이 좌석을 점유하고 있는 비율, 상기 승객이 좌석을 점유하고 있는 비율이 제1 임계 인수 이하임에도 불구하고 착석하지 않은 승객의 수가 제2 임계 인수 이상인지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 내부 공간의 면적과 승객 수 대비 소정 세부 공간 내에 제3 임계 인수 이상의 승객 수가 몰려 있는지 여부에 대한 판단 중 적어도 하나를 참조로 하여 상기 분포 정보가 이상 분포에 해당되는지 결정하고, 상기 오디오 센서에 의해 획득되는 상기 자율주행 차량의 승객의 음성의 빠르기, 높낮이, 비속어 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 혼잣말을 하는지, 상기 혼잣말이 소정 시간 지속되는지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 타 승객과 대화하는지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 타 승객과 대화할 때, 상기 이미지 센서의 정보를 바탕으로 한 제스처에 대한 이상 여부 판단 중 적어도 하나를 참조로 하여 상기 분포 정보가 이상 분포에 해당되는지 결정하고, 상기 압력 센서에 의해 감지되는 상기 자율주행 차량의 바닥 또는 벽에 가해지는 힘이 고(高) 임계 압력 이상인지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 바닥 또는 벽에 가해지는 힘이 저(低) 임계 압력 이상인 상태에서 상기 이미지 센서 또는 상기 오디오 센서를 바탕으로 한 타 승객의 제스처 또는 음성 중 적어도 하나를 참조로 하여 이상 분포에 해당되는지 결정하고, 상기 화재 센서에 의해 감지되는 상기 자율주행 차량의 내부의 연기가 고(高) 임계 밀도 이상인지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 내부의 연기가 저(低) 임계 밀도 이상인 상태에서 상기 이미지 센서 또는 상기 오디오 센서를 바탕으로 한 타 승객의 제스처 또는 음성 중 적어도 하나를 참조로 하여 이상 분포에 해당되는지 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.

일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 승객들 중 소정 센서에 의해 판단된 위험도 확률이 소정 위험 확률 이상인 적어도 하나의 원인 포인트를 판단하고, 상기 원인 포인트를 중심으로 한 승객의 분포 정보를 판단하며, 상기 원인 포인트가 상기 소정 위험 확률 이상인 특정 승객인 경우, 상기 타 승객의 분포 정보가 상기 특정 승객과 기설정된 제1 거리 이상의 위치에 밀집해 있는 것으로 판단되면, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 범죄 발생 관련 카테고리인 제1 카테고리에 해당되는 것으로 판단하고, 상기 타 승객의 분포 정보가 상기 특정 승객과 기설정된 제2 거리 미만의 가까운 위치에 밀집해 상기 특정 승객의 주위에 있는 것으로 판단되면, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 환자 발생 관련 카테고리인 제2 카테고리에 해당되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하며, 상기 원인 포인트가 상기 소정 위험 확률 이상인 상기 자율주행 차량 내의 특정 지점인 경우, 상기 승객의 분포 정보가 상기 특정 지점과 기설정된 제3 거리 이상의 위치에 밀집해 있는 것으로 판단되면, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 고장/화재 발생 관련 카테고리인 제3 카테고리에 해당되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 방법.

일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 관제 서버는, 상기 자율주행 차량의 운행데이터를 추가적으로 수집하고, 특정 시각에 대응되는 특정 운행데이터에 포함된 상기 자율주행 차량의 속력, 방향, 가속도에 대한 정보를 획득하고, 상기 관제 서버가, 상기 분포 정보를 참조로 하여 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생했는지 여부를 판단함에 있어서 기준이 되는 정상 분포 정보와 이상 분포 정보를 구분하는 임계 분포 정보를, 상기 자율주행 차량의 속력, 방향, 가속도에 대한 정보를 참조로 하여, 조정하는 것을 특징으로 하는 방법.

일례로서, 상기 관제 서버는, 상기 자율주행 차량 내부의 상기 승객들의 이력 정보 - 상기 이력 정보는 상기 승객들의 병력 정보, 범죄 정보 중 적어도 일부를 포함함 - 를 참조로 하여, 상기 정상 분포 정보와 상기 이상 분포 정보를 구분하는 상기 임계 분포 정보를 결정하되, 상기 임계 분포 정보에 해당되는 승객들의 위치 데이터 및 움직임 데이터에 대응되는 기준 중 적어도 일부를 낮추도록 하는 것을 특징으로 하는 방법.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하는 서버에 있어서, 인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및 상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서;를 포함하되, 상기 프로세서는, (I) 소정 센서에 의해 획득된 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 수집하고, 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여, 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생했는지 여부를 판단하는 프로세스; 및 (II) 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생한 것으로 판단되면, 상기 자율주행 차량의 위치 정보를 참조로 하여, 상기 자율주행 차량 내의 위급상황을 판단하여 대응하도록 지원하는 프로세스;를 수행하는 것을 특징으로 하는 서버.

일례로서, 상기 프로세서가, 상기 (I) 프로세스에서, 상기 위급상황이 발생한 것으로 판단되면, 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 어느 카테고리에 해당되는지 판단하고, 상기 (II) 프로세스에서, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 특정 카테고리에 해당되는 것으로 판단되면, 상기 특정 카테고리에 대응되는 복수의 시설에 대한 정보 중 상기 자율주행 차량의 위치를 참조로 하여 결정되는 특정 시설에 대한 정보를 이용하여, 상기 특정 시설에 상기 자율주행 차량의 상기 위급상황의 상기 특정 카테고리에 대한 정보 및 상기 자율주행 차량의 위치 정보에 대해 전송하는 것을 특징으로 하는 서버.

일례로서, 상기 (I) 프로세스에서, 상기 프로세서가, 상기 자율주행 차량 내부의 상기 승객의 분포 정보를 수집함에 있어서, 상기 자율주행 차량 내부의 이미지 센서, 오디오 센서, 압력 센서, 화재 센서 중 적어도 일부에 의해 상기 분포 정보를 수집하되, 상기 이미지 센서에 의해 촬영되는 상기 자율주행 차량의 적어도 하나의 승객의 수, 상기 승객이 좌석을 점유하고 있는 비율, 상기 승객이 좌석을 점유하고 있는 비율이 제1 임계 인수 이하임에도 불구하고 착석하지 않은 승객의 수가 제2 임계 인수 이상인지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 내부 공간의 면적과 승객 수 대비 소정 세부 공간 내에 제3 임계 인수 이상의 승객 수가 몰려 있는지 여부에 대한 판단 중 적어도 하나를 참조로 하여 상기 분포 정보가 이상 분포에 해당되는지 결정하고, 상기 오디오 센서에 의해 획득되는 상기 자율주행 차량의 승객의 음성의 빠르기, 높낮이, 비속어 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 혼잣말을 하는지, 상기 혼잣말이 소정 시간 지속되는지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 타 승객과 대화하는지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 타 승객과 대화할 때, 상기 이미지 센서의 정보를 바탕으로 한 제스처에 대한 이상 여부 판단 중 적어도 하나를 참조로 하여 상기 분포 정보가 이상 분포에 해당되는지 결정하고, 상기 압력 센서에 의해 감지되는 상기 자율주행 차량의 바닥 또는 벽에 가해지는 힘이 고(高) 임계 압력 이상인지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 바닥 또는 벽에 가해지는 힘이 저(低) 임계 압력 이상인 상태에서 상기 이미지 센서 또는 상기 오디오 센서를 바탕으로 한 타 승객의 제스처 또는 음성 중 적어도 하나를 참조로 하여 이상 분포에 해당되는지 결정하고, 상기 화재 센서에 의해 감지되는 상기 자율주행 차량의 내부의 연기가 고(高) 임계 밀도 이상인지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 내부의 연기가 저(低) 임계 밀도 이상인 상태에서 상기 이미지 센서 또는 상기 오디오 센서를 바탕으로 한 타 승객의 제스처 또는 음성 중 적어도 하나를 참조로 하여 이상 분포에 해당되는지 결정하는 것을 특징으로 하는 서버.

일례로서, 상기 (I) 프로세스에서, 상기 승객들 중 소정 센서에 의해 판단된 위험도 확률이 소정 위험 확률 이상인 적어도 하나의 원인 포인트를 판단하고, 상기 원인 포인트를 중심으로 한 승객의 분포 정보를 판단하며, 상기 원인 포인트가 상기 소정 위험 확률 이상인 특정 승객인 경우, 상기 타 승객의 분포 정보가 상기 특정 승객과 기설정된 제1 거리 이상의 위치에 밀집해 있는 것으로 판단되면, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 범죄 발생 관련 카테고리인 제1 카테고리에 해당되는 것으로 판단하고, 상기 타 승객의 분포 정보가 상기 특정 승객과 기설정된 제2 거리 미만의 가까운 위치에 밀집해 상기 특정 승객의 주위에 있는 것으로 판단되면, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 환자 발생 관련 카테고리인 제2 카테고리에 해당되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하며, 상기 원인 포인트가 상기 소정 위험 확률 이상인 상기 자율주행 차량 내의 특정 지점인 경우, 상기 승객의 분포 정보가 상기 특정 지점과 기설정된 제3 거리 이상의 위치에 밀집해 있는 것으로 판단되면, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 고장/화재 발생 관련 카테고리인 제3 카테고리에 해당되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 서버.

일례로서, 상기 (I) 프로세스에서, 상기 프로세서는, 상기 자율주행 차량의 운행데이터를 추가적으로 수집하고, 특정 시각에 대응되는 특정 운행데이터에 포함된 상기 자율주행 차량의 속력, 방향, 가속도에 대한 정보를 획득하고, 상기 프로세서가, 상기 분포 정보를 참조로 하여 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생했는지 여부를 판단함에 있어서 기준이 되는 정상 분포 정보와 이상 분포 정보를 구분하는 임계 분포 정보를, 상기 자율주행 차량의 속력, 방향, 가속도에 대한 정보를 참조로 하여, 조정하는 것을 특징으로 하는 서버.

일례로서, 상기 프로세서는, 상기 자율주행 차량 내부의 상기 승객들의 이력 정보 - 상기 이력 정보는 상기 승객들의 병력 정보, 범죄 정보 중 적어도 일부를 포함함 - 를 참조로 하여, 상기 정상 분포 정보와 상기 이상 분포 정보를 구분하는 상기 임계 분포 정보를 결정하되, 상기 임계 분포 정보에 해당되는 승객들의 위치 데이터 및 움직임 데이터에 대응되는 기준 중 적어도 일부를 낮추도록 하는 것을 특징으로 하는 서버.

이 외에도, 본 발명의 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.

본 발명은, 소정의 센서에 의해 획득된 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여, 차량 내 위급상황을 인지하고 이에 대응되는 후속처리를 지원하는 효과가 있다.

본 발명의 실시예의 설명에 이용되기 위하여 첨부된 아래 도면들은 본 발명의 실시예들 중 단지 일부일 뿐이며, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하 "통상의 기술자")에게 있어서는 발명적 작업이 이루어짐 없이 이 도면들에 기초하여 다른 도면들이 얻어질 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라, 자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하기 위한 서버를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라, 자율주행 차량 내 위급상황이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하는 방법에서 수행되는 과정을 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따라, 자율주행 차량 내 위급상황의 존재 예시 중 환자 발생의 경우를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따라 자율주행 차량 내 위급상황의 존재 예시 중 범죄 발생의 경우를 개략적으로 나타내는 도면이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명의 목적들, 기술적 해법들 및 장점들을 분명하게 하기 위하여 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 통상의 기술자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다.

또한, 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, "포함하다"라는 단어 및 그것의 변형은 다른 기술적 특징들, 부가물들, 구성요소들 또는 단계들을 제외하는 것으로 의도된 것이 아니다. 통상의 기술자에게 본 발명의 다른 목적들, 장점들 및 특성들이 일부는 본 설명서로부터, 그리고 일부는 본 발명의 실시로부터 드러날 것이다. 아래의 예시 및 도면은 실례로서 제공되며, 본 발명을 한정하는 것으로 의도된 것이 아니다.

더욱이 본 발명은 본 명세서에 표시된 실시예들의 모든 가능한 조합들을 망라한다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라, 자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하기 위한 서버를 개략적으로 나타내는 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하기 위한 관제 서버(100)는 메모리(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.

여기서, 자율주행 차량은 공공버스, 기차, 택시 등 자율적으로 운행될 수 있는 교통수단을 포함할 수 있다.

관제 서버(100)의 메모리(110)는 프로세서(120)에 의해 수행될 인스트럭션들을 저장할 수 있는데, 구체적으로, 인스트럭션들은 관제 서버(100)로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하기 위한 목적으로 생성되는 코드로서, 컴퓨터 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장될 수 있다. 인스트럭션들은 본 발명의 명세서에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 프로세스들을 수행할 수 있다.

그리고, 관제 서버(100)의 프로세서(120)는 MPU(Micro Processing Unit) 또는 CPU(Central Processing Unit), 캐쉬 메모리(Cache Memory), 데이터 버스(Data Bus) 등의 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 또한, 운영체제, 특정 목적을 수행하는 애플리케이션의 소프트웨어 구성을 더 포함할 수도 있다.

또한, 관제 서버(100)는 데이터베이스(미도시)와 연동될 수 있다. 여기서, 데이터베이스(미도시)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ReadOnly Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ReadOnly Memory), PROM(Programmable ReadOnly Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않으며 데이터를 저장할 수 있는 모든 매체를 포함할 수 있다. 또한, 데이터베이스(미도시)는 관제 서버(100)와 분리되어 설치되거나, 이와는 달리 관제 서버(100)의 내부에 설치되어 데이터를 전송하거나 수신되는 데이터를 기록할 수도 있고, 도시된 바와 달리 둘 이상으로 분리되어 구현될 수도 있으며, 이는 발명의 실시 조건에 따라 달라질 수 있다.

한편, 관제 서버(100)는 자율주행 차량 외부에 별도로 운용되는 서버일 수도 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 경우에 따라 관제 서버(100)는 자율주행 차량 내부에 탑재되어 있을 수도 있을 것이다.

이와 같이 구성된 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하는 방법을 도 2 내지 도 3b를 참조하여 설명하면 다음과 같다.

먼저, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라, 자율주행 차량 내 위급상황이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하는 방법에서 수행되는 과정을 개략적으로 도시한 흐름도이다.

도 2를 참조하면, 프로세서(120)가 소정 센서에 의해 획득된 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 수집하고, 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여 자율주행 차량 내의 위급상황이 발생했는지 여부를 판단(S201)하며, 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생한 것으로 판단되면, 자율주행 차량의 위치 정보를 참조로 하여 자율주행 차량 내의 위급상황을 판단하여 대응하도록 지원(S202)할 수 있다.

여기서, 위급상황이 발생한 것으로 판단하는 것은 프로세서(120)가 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여, 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 어느 카테고리에 해당되는지 판단하는 것이다.

여기서, 복수의 카테고리는 칼을 휘두르거나 폭력을 행하는 등의 범죄 행위, 엔진고장 등으로 기기 결함, 화재 발생, 갑자기 쓰러지는 환자 발생 등의 카테고리로 나뉠 수 있다.

또한, 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 특정 카테고리에 해당되는 것으로 판단되면, 프로세서(120)가 특정 카테고리에 대응되는 복수의 시설에 대한 정보 중 위급상황이 발생한 자율주행 차량의 위치를 참조로 하여 결정되는 특정 시설에 대한 정보를 이용해 자율주행 차량 내의 정보 및 자율주행 차량의 위치 정보를 특정 시설에 전송해줄 수 있다.

여기서, 특정 시설은 범죄 행위가 발생할 경우에는 자율주행 차량 근처에 위치해 있는 파출소나 경찰차일 수도 있고, 기기의 결함이 있을 경우에는 교통이 마비될 것을 대비해 인근 파출소와 정비소일 수도 있고, 화재가 발생할 경우나 연기가 감지되는 경우에는 인근 소방서에 연결될 수도 있고, 자율주행 차량 내에서 고통을 호소하는 환자가 발생할 경우 인근 병원이나 119에 연결이 될 수 있다.

또한, 범죄 발생, 화재 발생, 환자 발생 등은 자율주행 차량 내부에 장착 되어있는 소정의 센서에 의해 판단될 수 있다.

여기서, 소정의 센서는 이미지 센서, 오디오 센서, 압력 센서, 화재 센서 등이 될 수 있다.

또한, 여기서 이미지 센서(301)는 도시되지 않았지만 오디오 센서, 압력 센서, 화재 센서 중 적어도 하나로 대체 또는 추가될 수 있다.

보다 상세하게는, 이미지 센서(301)는 자율주행 차량(300)의 승객의 수, 승객이 좌석을 점유하고 있는 비율, 승객이 좌석을 점유하고 있는 비율이 50% 이하 임에도 불구하고 착석하지 않은 승객의 수가 X 명 이상인지 여부에 대한 판단, 자율주행 차량(300)의 내부 공간의 특정 공간 내에 임계 인수 이상의 승객 수가 몰려 있는지 여부에 대한 판단하여 이상 분포인지 결정할 수 있다.

또한, 오디오 센서에 의해 획득되는 상기 자율주행 차량의 승객의 음성의 빠르기, 높낮이, 비속어 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 혼잣말을 하는지, 상기 혼잣말이 소정 시간 지속되는지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 타 승객과 대화하는지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 타 승객과 대화할 때, 잠정적으로 위험도 확률이 높은 승객인 것으로 판단하고, 이미지 센서(301)의 정보를 추가적으로 이용하여, 상기 잠정적으로 위험도 확률이 높은 승객의 제스처에 대한 이상 여부 판단 중 적어도 하나를 참조로 하여 상기 분포 정보가 이상 분포에 해당되는지 결정할 수 있을 것이다. 여기서, 분포 정보는 자율주행 차량에 탑승하고 있는 모든 승객에 대한 분포 정보일 수도 있으나, 상기 특정 승객과 상기 타 승객 간의 분포에 대한 정보일 수도 있을 것이다. 여기서, 고(高) 임계 음성 이상인 경우에는 특정 승객에 대응되는 위험도 확률이 높아질 것이므로 임계 분포 정보를 정상 분포로부터 조금 가까워지도록 조정함으로써, 이미지 센서 등에 의해 파악된 승객들의 분포가 정상 분포를 조금만 벗어나더라도 이상 분포에 해당되는 것으로 판단할 수 있으며, 반대로 저(低) 임계 음성 이상인 경우에는 특정 승객에 대응되는 위험도 확률이 다소 낮아질 것이므로 임계 분포 정보를 정상 분포로부터 조금 더 멀어지도록 조정함으로써, 승객들의 분포가 정상 분포를 조금만 벗어나는 경우에는 정상 분포로 취급하고 정상 분포를 많이 벗어나야 이상 분포에 해당되는 것으로 판단할 수 있을 것이다.

한편, 압력 센서는 자율주행 차량(300)의 바닥 또는 벽에 가해지는 힘이 고(高) 임계 압력 이상인지 여부에 대한 판단과 자율주행 차량(300)의 바닥 또는 벽에 가해지는 힘이 저(低) 임계 압력 이상인지 여부를 판단하고, 이에 따라 이상 분포 여부인지에 대해 판단하기 위한 기준이 되는 임계 분포 정보를 조정할 수 있다. 즉, 고(高) 임계 압력 이상인 경우에는 특정 승객에 대응되는 위험도 확률이 높아질 것이므로 임계 분포 정보를 정상 분포로부터 조금 가까워지도록 조정함으로써, 승객들의 분포가 정상 분포를 조금만 벗어나더라도 이상 분포에 해당되는 것으로 판단할 수 있으며, 반대로 저(低) 임계 압력 이상인 경우에는 특정 승객에 대응되는 위험도 확률이 다소 낮아질 것이므로 임계 분포 정보를 정상 분포로부터 조금 더 멀어지도록 조정함으로써, 승객들의 분포가 정상 분포를 조금만 벗어나는 경우에는 정상 분포로 취급하고 정상 분포를 많이 벗어나야 이상 분포에 해당되는 것으로 판단할 수 있을 것이다.

이와 같은 예에는 추가적으로 이미지 센서 또는 오디오 센서를 더 참조하여 위험도 확률을 조정하고, 이에 따라 임계 분포 정보 역시 조정할 수 있을 것이다.

또한, 화재 센서는 자율주행 차량의 내부의 연기가 고(高) 임계 밀도 이상인지 여부에 대한 판단과 자율주행 차량(300)의 내부의 연기가 저(低) 임계 밀도 이상인지 여부에 대한 판단 역시, 상기에서 언급한 바와 유사하게 임계 분포 정보를 조절하여 이상 분포 여부를 판단할 수 있을 것이며, 자세한 설명은 생략하도록 한다.

상기에서는 이미지 센서에 대해서는 임계 분포 정보를 조정하는 예시를 언급하지 않았지만, 당연히 이미지 센서의 경우에도 임계 분포 정보를 조정할 수 있을 것이며, 추후에 설명하는 바와 같이, 범죄자나 환자가 타고 있는 경우에는 임계 분포 정보를 조정하여 이상 분포를 판단할 수 있을 것이다.

아래에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하는 방법에 대해 예시를 들어 보다 더 구체적으로 설명하겠다.

도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따라, 자율주행 차량 내 위급상황의 존재 예시 중 범죄 발생의 경우를 개략적으로 나타내는 도면이다.

도 3a를 참조하면, 소정의 센서에 의해 판단된 위험도 확률이 소정 위험 확률 이상인 경우, 적어도 하나의 원인 포인트를 판단하고, 원인 포인트를 중심으로 승객의 분포 정도를 판단할 수 있다.

일례로, 자율주행 차량(300) 내의 이미지 센서(301) 등을 통해 특정 승객(310-1)에 대한 위험도 확률이 90%일 경우, 타 승객(320-1)의 분포 정도가 원인 포인트가 되는 특정 승객(310-1)과 2 m 이상의 위치에 밀집해 있는 것으로 판단되면, 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 범죄 발생 관련 카테고리에 해당되는 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 위험도 확률의 산정은, 소정의 알고리즘에 의해, 승객의 제스처, 음성의 크기 등이 기준 제스처, 기준 음성 등으로부터 얼마나 벗어나는지 등을 판단하여 결정할 수 있을 것이다.

여기서, 원인 포인트는 범죄 행위를 하는 특정 승객(310-1)이 서있는 위치일 수 있다.

도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따라, 자율주행 차량 내 위급상황의 존재 예시 중 환자 발생의 경우를 개략적으로 나타내는 도면이다.

도 3b를 참조하면, 소정의 센서에 의해 판단된 위험도 확률이 소정 위험 확률 이상인 경우, 적어도 하나의 원인 포인트를 판단하고, 원인 포인트를 중심으로 승객의 분포 정도를 판단할 수 있다.

일례로, 자율주행 차량(300) 내의 이미지 센서(301)를 통해 위험도 확률이 70%일 경우, 타 승객의 분포 정도가 원인 포인트가 되는 특정 승객(310-2)와 40cm미만의 가까운 거리에 밀집해 특정 승객(310-2)의 주위에 있는 것으로 판단되면, 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 환자 발생 관련 카테고리에 해당되는 것으로 판단할 수 있다.

여기서, 원인 포인트는 고통을 호소하는 특정 승객(310-2)가 쓰러져 있는 위치일 수 있다.

도시되지는 않았지만, 또 다른 일례로, 원인 포인트가 자율주행 차량(300) 내의 화재 발생 지점인 경우, 승객의 분포 정보가 화재 발생 지점과 기설정된 거리 이상의 위치에 밀집해 있는 것으로 판단되면, 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 기기 고장/화재 발생 관련 카테고리에 해당되는 것으로 판단할 수 있다.

그 밖에 도시되지는 않았지만, 프로세서(120)는 자율주행 차량(300)의 운행데이터를 추가적으로 수집하고, 특정 시각에 대응되는 특정 운행데이터에 포함된 자율주행 차량(300)의 속력, 방향, 가속도에 대한 정보를 획득할 수 있다.

여기서 운행데이터에는 이동경로를 포함할 수 있다.

또한, 운행데이터에는 좌회전, 우회전, 유턴 중 적어도 하나의 이동방향 중에는 승객이 원심력, 관성 등에 따라 한쪽으로 쏠려서 밀집되어있을 수 있기 때문에 이 경우에는 이상 분포를 판단하기 위한 기준인 임계 분포 정보를 운행데이터를 참조로 하여 조정할 수 있다.

즉, 프로세서(120)는 분포 정보를 참조로 하여 자율주행 차량(300) 내에 위급상황이 발생했는지 여부를 판단함에 있어서 기준이 되는 정상 분포 정보와 이상 분포 정보를 구분하는 임계 분포 정보를, 자율주행 차량(300)의 속력, 방향, 가속도에 대한 정보를 참조로 하여 조정할 수 있다.

또한, 프로세서(120)는 자율주행 차량(300) 내부의 승객들의 이력 정보(병력 정보, 범죄 정보)를 참조로 하여, 정상 분포와 이상 분포를 구분하는 임계 분포 정보를 결정하여 임계 분포 정보에 해당되는 승객들의 위치 데이터 및 움직임 데이터에 대응되는 기준을 정상 분포에 조금 더 가까워지도록 설정할 수 있다.

일례로, 특정 승객(310-1)의 범죄 경력이 있을 경우, 타 승객들(320-1)의 위험율이 더 높아져 한 발자국만 뒤로 움찔거리기만 해도 이상분포 영역에 포함되도록 임계 분포 정보를 조정할 수 있을 것이다.

또한, 이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magnetooptical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims

자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하는 방법에 있어서,
(a) 관제 서버가, 소정 센서에 의해 획득된 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 수집하고, 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여, 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생했는지 여부를 판단하는 단계; 및
(b) 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생한 것으로 판단되면, 상기 관제 서버가, 상기 자율주행 차량의 위치 정보를 참조로 하여, 상기 자율주행 차량 내의 위급상황을 판단하여 대응하도록 지원하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 (a) 단계에서,
상기 위급상황이 발생한 것으로 판단되면, 상기 관제 서버가, 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 어느 카테고리에 해당되는지 판단하고,
상기 (b) 단계에서,
상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 특정 카테고리에 해당되는 것으로 판단되면, 상기 관제 서버가, 상기 특정 카테고리에 대응되는 복수의 시설에 대한 정보 중 상기 자율주행 차량의 위치를 참조로 하여 결정되는 특정 시설에 대한 정보를 이용하여, 상기 특정 시설에 상기 자율주행 차량의 상기 위급상황의 상기 특정 카테고리에 대한 정보 및 상기 자율주행 차량의 위치 정보에 대해 전송하는 것을 특징으로 하는 방법.
제2항에 있어서,
상기 (a) 단계에서,
상기 관제 서버가, 상기 자율주행 차량 내부의 상기 승객의 분포 정보를 수집함에 있어서, 상기 자율주행 차량 내부의 이미지 센서, 오디오 센서, 압력 센서, 화재 센서 중 적어도 일부에 의해 상기 분포 정보를 수집하되,
상기 이미지 센서에 의해 촬영되는 상기 자율주행 차량의 적어도 하나의 승객의 수, 상기 승객이 좌석을 점유하고 있는 비율, 상기 승객이 좌석을 점유하고 있는 비율이 제1 임계 인수 이하임에도 불구하고 착석하지 않은 승객의 수가 제2 임계 인수 이상인지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 내부 공간의 면적과 승객 수 대비 소정 세부 공간 내에 제3 임계 인수 이상의 승객 수가 몰려 있는지 여부에 대한 판단 중 적어도 하나를 참조로 하여 상기 분포 정보가 이상 분포에 해당되는지 결정하고,
상기 오디오 센서에 의해 획득되는 상기 자율주행 차량의 승객의 음성의 빠르기, 높낮이, 비속어 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 혼잣말을 하는지, 상기 혼잣말이 소정 시간 지속되는지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 타 승객과 대화하는지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 타 승객과 대화할 때, 상기 이미지 센서의 정보를 바탕으로 한 제스처에 대한 이상 여부 판단 중 적어도 하나를 참조로 하여 상기 분포 정보가 이상 분포에 해당되는지 결정하고,
상기 압력 센서에 의해 감지되는 상기 자율주행 차량의 바닥 또는 벽에 가해지는 힘이 고(高) 임계 압력 이상인지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 바닥 또는 벽에 가해지는 힘이 저(低) 임계 압력 이상인 상태에서 상기 이미지 센서 또는 상기 오디오 센서를 바탕으로 한 타 승객의 제스처 또는 음성 중 적어도 하나를 참조로 하여 이상 분포에 해당되는지 결정하고,
상기 화재 센서에 의해 감지되는 상기 자율주행 차량의 내부의 연기가 고(高) 임계 밀도 이상인지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 내부의 연기가 저(低) 임계 밀도 이상인 상태에서 상기 이미지 센서 또는 상기 오디오 센서를 바탕으로 한 타 승객의 제스처 또는 음성 중 적어도 하나를 참조로 하여 이상 분포에 해당되는지 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
제2항에 있어서,
상기 (a) 단계에서,
상기 승객들 중 소정 센서에 의해 판단된 위험도 확률이 소정 위험 확률 이상인 적어도 하나의 원인 포인트를 판단하고, 상기 원인 포인트를 중심으로 한 승객의 분포 정보를 판단하며,
상기 원인 포인트가 상기 소정 위험 확률 이상인 특정 승객인 경우,
상기 타 승객의 분포 정보가 상기 특정 승객과 기설정된 제1 거리 이상의 위치에 밀집해 있는 것으로 판단되면, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 범죄 발생 관련 카테고리인 제1 카테고리에 해당되는 것으로 판단하고, 상기 타 승객의 분포 정보가 상기 특정 승객과 기설정된 제2 거리 미만의 가까운 위치에 밀집해 상기 특정 승객의 주위에 있는 것으로 판단되면, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 환자 발생 관련 카테고리인 제2 카테고리에 해당되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하며,
상기 원인 포인트가 상기 소정 위험 확률 이상인 상기 자율주행 차량 내의 특정 지점인 경우,
상기 승객의 분포 정보가 상기 특정 지점과 기설정된 제3 거리 이상의 위치에 밀집해 있는 것으로 판단되면, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 고장/화재 발생 관련 카테고리인 제3 카테고리에 해당되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 (a) 단계에서,
상기 관제 서버는, 상기 자율주행 차량의 운행데이터를 추가적으로 수집하고, 특정 시각에 대응되는 특정 운행데이터에 포함된 상기 자율주행 차량의 속력, 방향, 가속도에 대한 정보를 획득하고,
상기 관제 서버가, 상기 분포 정보를 참조로 하여 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생했는지 여부를 판단함에 있어서 기준이 되는 정상 분포 정보와 이상 분포 정보를 구분하는 임계 분포 정보를, 상기 자율주행 차량의 속력, 방향, 가속도에 대한 정보를 참조로 하여, 조정하는 것을 특징으로 하는 방법.
제5항에 있어서,
상기 관제 서버는, 상기 자율주행 차량 내부의 상기 승객들의 이력 정보 - 상기 이력 정보는 상기 승객들의 병력 정보, 범죄 정보 중 적어도 일부를 포함함 - 를 참조로 하여, 상기 정상 분포 정보와 상기 이상 분포 정보를 구분하는 상기 임계 분포 정보를 결정하되, 상기 임계 분포 정보에 해당되는 승객들의 위치 데이터 및 움직임 데이터에 대응되는 기준 중 적어도 일부를 낮추도록 하는 것을 특징으로 하는 방법.
자율주행 차량 내 위급사항이 존재하는지를 판단하여 대응하도록 지원하는 서버에 있어서,
인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및
상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서;를 포함하되,
상기 프로세서는, (I) 소정 센서에 의해 획득된 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 수집하고, 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여, 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생했는지 여부를 판단하는 프로세스; 및 (II) 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생한 것으로 판단되면, 상기 자율주행 차량의 위치 정보를 참조로 하여, 상기 자율주행 차량 내의 위급상황을 판단하여 대응하도록 지원하는 프로세스;를 수행하는 것을 특징으로 하는 관제 서버.
제7항에 있어서,
상기 프로세서가,
상기 (I) 프로세스에서,
상기 위급상황이 발생한 것으로 판단되면, 상기 자율주행 차량 내부의 승객의 분포 정보를 참조로 하여, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 어느 카테고리에 해당되는지 판단하고,
상기 (II) 프로세스에서,
상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 특정 카테고리에 해당되는 것으로 판단되면, 상기 특정 카테고리에 대응되는 복수의 시설에 대한 정보 중 상기 자율주행 차량의 위치를 참조로 하여 결정되는 특정 시설에 대한 정보를 이용하여, 상기 특정 시설에 상기 자율주행 차량의 상기 위급상황의 상기 특정 카테고리에 대한 정보 및 상기 자율주행 차량의 위치 정보에 대해 전송하는 것을 특징으로 하는 관제 서버.
제8항에 있어서,
상기 (I) 프로세스에서,
상기 프로세서가, 상기 자율주행 차량 내부의 상기 승객의 분포 정보를 수집함에 있어서, 상기 자율주행 차량 내부의 이미지 센서, 오디오 센서, 압력 센서, 화재 센서 중 적어도 일부에 의해 상기 분포 정보를 수집하되,
상기 이미지 센서에 의해 촬영되는 상기 자율주행 차량의 적어도 하나의 승객의 수, 상기 승객이 좌석을 점유하고 있는 비율, 상기 승객이 좌석을 점유하고 있는 비율이 제1 임계 인수 이하임에도 불구하고 착석하지 않은 승객의 수가 제2 임계 인수 이상인지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 내부 공간의 면적과 승객 수 대비 소정 세부 공간 내에 제3 임계 인수 이상의 승객 수가 몰려 있는지 여부에 대한 판단 중 적어도 하나를 참조로 하여 상기 분포 정보가 이상 분포에 해당되는지 결정하고,
상기 오디오 센서에 의해 획득되는 상기 자율주행 차량의 승객의 음성의 빠르기, 높낮이, 비속어 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 혼잣말을 하는지, 상기 혼잣말이 소정 시간 지속되는지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 타 승객과 대화하는지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 특정 승객이 타 승객과 대화할 때, 상기 이미지 센서의 정보를 바탕으로 한 제스처에 대한 이상 여부 판단 중 적어도 하나를 참조로 하여 상기 분포 정보가 이상 분포에 해당되는지 결정하고,
상기 압력 센서에 의해 감지되는 상기 자율주행 차량의 바닥 또는 벽에 가해지는 힘이 고(高) 임계 압력 이상인지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 바닥 또는 벽에 가해지는 힘이 저(低) 임계 압력 이상인 상태에서 상기 이미지 센서 또는 상기 오디오 센서를 바탕으로 한 타 승객의 제스처 또는 음성 중 적어도 하나를 참조로 하여 이상 분포에 해당되는지 결정하고,
상기 화재 센서에 의해 감지되는 상기 자율주행 차량의 내부의 연기가 고(高) 임계 밀도 이상인지 여부에 대한 판단, 상기 자율주행 차량의 내부의 연기가 저(低) 임계 밀도 이상인 상태에서 상기 이미지 센서 또는 상기 오디오 센서를 바탕으로 한 타 승객의 제스처 또는 음성 중 적어도 하나를 참조로 하여 이상 분포에 해당되는지 결정하는 것을 특징으로 하는 관제 서버.
제8항에 있어서,
상기 (I) 프로세스에서,
상기 승객들 중 소정 센서에 의해 판단된 위험도 확률이 소정 위험 확률 이상인 적어도 하나의 원인 포인트를 판단하고, 상기 원인 포인트를 중심으로 한 승객의 분포 정보를 판단하며,
상기 원인 포인트가 상기 소정 위험 확률 이상인 특정 승객인 경우,
상기 타 승객의 분포 정보가 상기 특정 승객과 기설정된 제1 거리 이상의 위치에 밀집해 있는 것으로 판단되면, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 범죄 발생 관련 카테고리인 제1 카테고리에 해당되는 것으로 판단하고, 상기 타 승객의 분포 정보가 상기 특정 승객과 기설정된 제2 거리 미만의 가까운 위치에 밀집해 상기 특정 승객의 주위에 있는 것으로 판단되면, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 환자 발생 관련 카테고리인 제2 카테고리에 해당되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하며,
상기 원인 포인트가 상기 소정 위험 확률 이상인 상기 자율주행 차량 내의 특정 지점인 경우,
상기 승객의 분포 정보가 상기 특정 지점과 기설정된 제3 거리 이상의 위치에 밀집해 있는 것으로 판단되면, 상기 위급상황에 해당되는 복수의 카테고리 중 고장/화재 발생 관련 카테고리인 제3 카테고리에 해당되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 관제 서버.
제7항에 있어서,
상기 (I) 프로세스에서,
상기 프로세서는, 상기 자율주행 차량의 운행데이터를 추가적으로 수집하고, 특정 시각에 대응되는 특정 운행데이터에 포함된 상기 자율주행 차량의 속력, 방향, 가속도에 대한 정보를 획득하고,
상기 프로세서가, 상기 분포 정보를 참조로 하여 상기 자율주행 차량 내에 위급상황이 발생했는지 여부를 판단함에 있어서 기준이 되는 정상 분포 정보와 이상 분포 정보를 구분하는 임계 분포 정보를, 상기 자율주행 차량의 속력, 방향, 가속도에 대한 정보를 참조로 하여, 조정하는 것을 특징으로 하는 관제 서버.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 자율주행 차량 내부의 상기 승객들의 이력 정보 - 상기 이력 정보는 상기 승객들의 병력 정보, 범죄 정보 중 적어도 일부를 포함함 - 를 참조로 하여, 상기 정상 분포 정보와 상기 이상 분포 정보를 구분하는 상기 임계 분포 정보를 결정하되, 상기 임계 분포 정보에 해당되는 승객들의 위치 데이터 및 움직임 데이터에 대응되는 기준 중 적어도 일부를 낮추도록 하는 것을 특징으로 하는 관제 서버.