WO2022097809A1 - 온보드진단 데이터 기반 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 - Google Patents

온보드진단 데이터 기반 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 Download PDF

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WO2022097809A1
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section
index
data
speed
driving
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김창우
최효섭
강정훈
김형구
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한국전자기술연구원
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    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled

Definitions

  • the present invention relates to a technology for extracting driving information, and more particularly, to an apparatus for extracting driving information of a connected car, such as driving, stopping, and parking sections, based on onboard diagnostic data, and a method therefor.
  • Vehicle sensor big data is mainly collected through a wireless network from OBD-II attached to the vehicle.
  • missing values or outliers may occur, which may cause problems in data processing and reduce the accuracy of processed data.
  • the state of the vehicle big data analysis vehicle has different properties depending on the driving, stopping, and parking conditions.
  • the accuracy of analysis such as detailed classification, may be somewhat reduced.
  • An object of the present invention is to provide an apparatus for extracting operation information of a connected car based on onboard diagnostic data and a method therefor.
  • the apparatus for extracting driving information of a connected car includes speed data stored by measuring the speed of the vehicle at predetermined time intervals and the vehicle at predetermined time intervals.
  • a driving section extracting unit to extract, a stopping section extracting unit for extracting a stop section that is a section in which the vehicle is stopped, and a section in which the stop section existing within the driving section is excluded from the driving section is extracted as a pure driving section Includes a pure running section extraction unit.
  • the outlier removal unit derives the mileage by subtracting the speed data out of the speed range of the vehicle as an outlier and removes the speed abnormality removal unit and the value obtained by subtracting two consecutive accumulated mileage, and the mileage is the vehicle and a cumulative mileage anomaly removal unit for determining and removing the corresponding cumulative mileage data as an outlier when the maximum drivable distance is out of range.
  • the driving section extractor designates a time point at which the speed data starts to exist as a starting point of the driving section, and designates a point prior to the point in time when speed data does not exist as the end point of the driving section, It is characterized in that when the time to is equal to or longer than a predetermined time, and the distance from the starting point of the driving section to the end point of the driving section is equal to or greater than a predetermined distance, the valid driving section is designated.
  • the stop section extractor includes a speed-based stop section extractor for designating a section in which the speed is 0 for a predetermined time or more as a stop section within the driving section, and the distance between the location information between the starting point and the end point of the driving section is continuously a predetermined distance
  • a GPS-based stop section extractor that designates a section within the range as a stop section, and the stop section extracted by the speed-based stop section extractor and the stop section extracted by the GPS-based stop section extractor are combined to detect a stop section based on speed and GPS It includes at least one of the stop section extraction unit.
  • the apparatus further includes a parking section extracting unit that searches for the speed data from which the outlier is removed and extracts the parking section by designating the starting and ending points of the parking section when the period between consecutive speed data is longer than a predetermined time.
  • the outlier removing unit measures and stores the vehicle speed at predetermined time intervals and stores the stored speed data and the predetermined time interval. removing outliers in the accumulated driving section data stored by accumulating the sections traveled by the vehicle for each time; A section in which the driving section is extracted; the stop section extracting section extracting a stop section that is the section where the vehicle is stopped; and extracting as a pure driving section.
  • the present invention can classify parking and stopping sections only with data that can be collected by using a device that can be collected from all vehicles, which can contribute to minimizing data volume. Since abnormal signs and malfunctions of the vehicle appear while the vehicle is driving, it is easier to analyze and predict the vehicle's driving section if it is known. Through the driving section, it is possible to determine the vehicle's route, driving time, and travel distance, and in the case of a stopped section, it can be replaced with idling. In addition, it can be applied to analyzing and predicting the driving pattern or fuel efficiency of a vehicle through a driving section, a stopping section, and a parking section.
  • FIG. 1 is a view for explaining the configuration of an apparatus for extracting operation information of a connected car based on onboard diagnostic data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart for explaining a method of removing an outlier in speed data of a speed outlier removing unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining a method of removing an outlier in accumulated mileage data by a cumulative mileage outlier removing unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining a method of extracting a driving section of the driving section extractor according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of extracting a stop section based on the speed of the speed-based stop section extractor according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of extracting a stop section based on location information of a GPS-based stop section extractor according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of extracting a stop section based on speed and location information of a speed and GPS-based stop section extractor according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining a method of extracting a parking section of the parking section extractor according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of extracting a pure driving section of the pure driving section extracting unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a view for explaining the configuration of an apparatus for extracting operation information of a connected car based on onboard diagnostic data according to an embodiment of the present invention.
  • an apparatus for extracting operation information of a connected car based on onboard diagnostic data includes a storage unit 100, location information
  • the storage unit 100 is for storing various types of data according to an embodiment of the present invention.
  • the storage unit 100 stores source data measured by sensors such as a plurality of inertial sensors and GPS receivers mounted on the vehicle.
  • Source data includes speed data, accumulated mileage data, location information data, and the like.
  • the location information providing unit 200 extracts the location information data and provides it to the stop section extraction unit 500 .
  • the location information data includes coordinates of latitude and longitude derived from satellite signals received from GPS satellites.
  • the outlier removal unit 300 is for removing outliers in the source data.
  • the present invention removes the outlier in the original data because the accuracy of the processed data may be lowered due to the outlier in the original data.
  • the outlier removal unit 300 removes the outliers of the original data before processing the data, and removes the outliers by classifying the data by speed and accumulated mileage.
  • the outlier removal unit 300 includes a speed anomaly removal unit 310 and a cumulative mileage anomaly removal unit 320 .
  • the speed anomaly removal unit 310 is to remove an outlier in the speed data among the source data.
  • the accumulated mileage anomaly removal unit 320 is to remove anomalies of the accumulated mileage data among the source data.
  • the speed anomaly removal unit 310 determines and removes speed data out of the vehicle speed range (eg, 0 to 260 km/h) as an outlier.
  • the accumulated mileage anomaly removal unit 320 derives the mileage through a value obtained by subtracting two consecutive accumulated mileage distances. judge and remove
  • the driving section extraction unit 400 is for extracting a driving section based on the speed data from which the outliers are removed and the accumulated mileage data from which the outliers are removed.
  • the driving section refers to a section from the time the vehicle is turned on until the vehicle is parked after the engine is turned off after driving.
  • the case of driving for more than 10 minutes or more than 5 km is designated as a valid driving section.
  • Speed data is measured and generated through a sensor mounted on the vehicle after the ignition is turned on.
  • the driving section extractor 400 designates the time when the speed data starts to exist as the starting point of the driving section, and then sets the time when the speed data is cut off, that is, the time before the time when the vehicle is turned off and there is no data, as the driving section. You can get the start and end points of the driving section by designating it as the end point of
  • the driving section extracting unit 400 designates a time point at which the speed data starts to exist as a starting point of the driving section, and designates a time before the time point when the speed data does not exist as the end point of the driving section.
  • the driving section extraction unit 400 designates a case in which the vehicle has been driven for a predetermined time or more and a predetermined distance or more as an effective driving section.
  • the stop section extraction unit 500 is for extracting a section where the vehicle is stopped.
  • the stop section extractor 500 includes a speed-based stop section extractor 510 , a GPS-based stop section extractor 520 , and a speed and GPS-based stop section extractor 530 .
  • the speed-based stop section extractor 510 designates a section in which the speed is 0 for a predetermined time (eg, 8 minutes) or more within the driving section as the stop section.
  • the GPS-based stop section extractor 520 is for extracting a stop section based on location information.
  • the location information includes coordinates of latitude and longitude derived from a satellite signal received from a GPS satellite.
  • the GPS-based stop section extractor 520 designates a section in which the distance between the location information is continuously within a predetermined distance (eg, 50 m) between the starting point and the end point of the driving section data as the stop section.
  • the speed and GPS-based stop section extractor 530 creates a stop section by combining the stop section extracted based on the speed and the stop section extracted based on the location information.
  • the parking section extraction unit 600 is for detecting a parking section of the vehicle.
  • the parking section is defined as a parking section from a point in time when the ignition of the vehicle is turned off to just before the point in time when the engine is turned on again.
  • the parking section extractor 600 designates a valid parking section when the parking time is longer than a predetermined time (eg, 2 hours) in order not to detect a parking section as a data missing value. With the ignition on, speed data is present every second. Therefore, the parking section extractor 600 sequentially searches for speed data and, if the period between consecutive speed data is 2 hours or more, designates the corresponding period as the starting point and the end point of the parking section.
  • the pure driving section extraction unit 700 is for extracting the pure driving section. Since the stopping sections are distributed in the pure driving section, the pure driving section extracting unit 700 excludes the stop sections existing in each driving section from the driving section and uses the remaining section, that is, the driving section excluding the stop section, as the pure driving section. designate as
  • the pure driving section extraction unit 700 designates the starting point of the driving section and the starting point of the stopping section within the driving section as the starting point and the ending point of the pure driving section, or setting the end point of the stopping section and the time of the next stopping section to the starting point of the pure driving section and It is designated as the end point, or the end point of the stopping section and the end point of the driving section are designated as the starting point and end point of the pure driving section. More specifically, the pure driving section extractor 700 designates the starting point of the driving section as the starting point of the pure driving section in the driving section data, and the starting point of the first stop section existing within the driving section as the end point of the pure driving section.
  • the pure driving section extraction unit 700 designates the starting point and the end point of the subsequent pure driving section as the end point of the stopping section and the starting point of the next stopping section.
  • the end point of the stopping section is designated as the starting point of the last pure driving section
  • the end point of the driving section is designated as the end point of the last pure driving section.
  • FIG. 2 is a flowchart for explaining a method of removing an outlier in speed data of a speed outlier removing unit according to an embodiment of the present invention.
  • speed data is an array of data having the format ⁇ time: value (speed) ⁇
  • the speed anomaly removal unit 310 determines whether the value of the speed data is less than 0 or greater than the maximum value of the vehicle speed (eg, 260 km) in step S130 . As a result of this determination, if the value of the speed data is less than 0 or exceeds the maximum value (eg, 260 km) of the vehicle speed, the speed anomaly removal unit 310 determines the speed data as an outlier, and the speed of the corresponding index in step S140 Erase data. For example, in the case of data [10] ⁇ t10: 280 ⁇ , which is the 11th index, since it is 260 or more, it may be erased.
  • the speed anomaly removal unit 310 determines whether the index of the speed data is greater than the length of the speed data according to the index increase in step S120 . As a result of this determination, if the index of the speed data is smaller than the length of the speed data, the speed anomaly removal unit 310 repeats steps S130 to S150 described above, and if the index of the speed data is greater than the length of the speed data, the speed anomaly system Reject 310 ends the process.
  • 3 is a flowchart for explaining a method of removing an outlier in accumulated mileage data by a cumulative mileage outlier removing unit according to an embodiment of the present invention.
  • the accumulated mileage data is an array of data in the form of ⁇ time: value (cumulative mileage) ⁇
  • the accumulated mileage data is "[0] ⁇ t0: 10 ⁇ , [1] ⁇ t1: 20 ⁇ , [2] ⁇ t2: 40 ⁇ ,...[10] ⁇ t10: 280 ⁇ , [11] Assume an array of length 12 equal to ⁇ t11: 80 ⁇ ".
  • the accumulated mileage anomaly removal unit 320 determines whether the next index next_idx is greater than the length of the accumulated mileage data based on the current accumulated mileage data in step S220 .
  • the accumulated mileage outlier removal unit 320 determines the value of the accumulated mileage data of the current index (now_idx) (accumulated mileage) (now_val), the next Calculate the time difference (ts_dif) obtained by subtracting the time of the accumulated mileage data of the current index (next_idx) from the value of the accumulated mileage data of the index (next_idx) (next_val) and the accumulated mileage data of the next index (next_idx) do.
  • the accumulated mileage anomaly removal unit 320 may move during the time difference ts_dif in which the mileage next_val ?? now_val calculated based on the maximum speed of the vehicle (eg, 260 km/h) in step S240 is calculated. Whether the maximum mileage (1 ⁇ ts_dif/14+1) is exceeded (next_val ?? now_val > 1 ⁇ ts_dif/14+1) or the calculated mileage (next_val ?? now_val) is less than or equal to 0 (next_val ?? now_val ⁇ 0) is determined (next_val ?? now_val > 1 ⁇ ts_dif/14+1 OR next_val ?? now_val ⁇ 0).
  • step S240 the maximum driving distance (1 ⁇ ts_dif/14) that can be moved during the time difference (ts_dif) in which the driving distance (next_val ?? now_val) calculated based on the maximum speed of the vehicle (eg, 260 km/h) is calculated +1) or if the calculated mileage (next_val ?? now_val) is 0 or less, the accumulated mileage outlier removal unit 320 deletes the accumulated mileage data of the corresponding index (next_idx) in step S250, and S260 proceed step by step.
  • the accumulated mileage anomaly removal unit 320 determines whether the next index next_idx is greater than the length of the accumulated mileage data based on the current accumulated mileage data as the index increases in step S220 . As a result of this determination, if the next index (next_idx) is smaller than the length of the accumulated mileage data, the speed abnormality removal unit 310 repeats steps S230 to S260 described above, and the next index (next_idx) of the accumulated mileage data If it is greater than the length, the speed abnormality removal unit 310 terminates the process.
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining a method of extracting a driving section of the driving section extractor according to an embodiment of the present invention.
  • the speed data is in a state in which the outlier is removed, and the driving section extractor 400 sorts the speed data from which the outlier is removed in chronological order in step S310, a parameter, that is, a start index (start_idx), Initialize the endpoint index (end_idx) and index.
  • start_idx start index
  • end_idx end index
  • the driving section extractor 400 determines whether the index of the current speed data is greater than the length of the speed data in step S320.
  • step S320 if the index is not greater than the length of the speed data, the process proceeds to step S330. As a result of the determination of step S320, if the index is greater than the length of the speed data, the process is terminated.
  • the driving section extractor 400 determines whether the start index (start_idx) is ??1 in step S330. That is, the driving section extractor 400 determines whether the starting point of the driving section is designated in step S330 .
  • step S330 if the start index (start_idx) is not ??1, that is, if the starting point of the driving section is designated, the driving section extractor 400 proceeds to step S350.
  • the driving section extractor 400 performs the speed data of the start index (start_idx) in step S370 and The time span of the speed data of the end point index (end_idx) is 10 minutes or more, and the difference (mileage) between the accumulated mileage data of the start index (start_idx) and the accumulated mileage data of the end point index (end_idx) (cumulative mileage) ) is greater than or equal to 5 km.
  • the time interval between the speed data of the start index (start_idx) and the end point index (end_idx) is 10 minutes or more
  • the value of the accumulated mileage data of the start index (start_idx) and the end point index (end_idx) is If the difference, that is, the mileage is 5 km or more
  • the driving section extractor 400 designates each of the start index (start_idx) and the end point index (end_idx) of the speed data as the starting point and the end point of the driving section in step S380, and the value is designated as 0 and 1, respectively, to indicate the starting point and the ending point, and stored.
  • the derived driving section data includes the starting point data of the driving section, which is an arrangement in which the starting point ⁇ time: 0 ⁇ of the driving section is stored, and the driving section end point data, which is an arrangement in which the end point of the driving section ⁇ time: 1 ⁇ is stored.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of extracting a stop section based on the speed of the speed-based stop section extractor according to an embodiment of the present invention.
  • the speed-based stop section extractor 510 arranges the speed data, the start data of the driving section, and the end point data of the driving section in chronological order in step S410, a parameter, that is, a start index (start_idx), An endpoint index (end_idx), an index (index), and a second index (index2) are initialized.
  • a start index (start_idx) is an index for indicating the start and end points of the stop section.
  • the index indicates the sequence of speed data
  • the second index index2 indicates the sequence of start and end point data of the driving section.
  • the starting point and ending point data of the driving section are data derived by the driving section extracting unit 400 .
  • the start index (start_idx) and the end index (end_idx) are initialized to ??1, and the index (index) and the second index (index2) are initialized to 0.
  • the speed-based stop section extraction unit 510 determines whether the second index (index2) exceeds the length of the driving section end point data in step S420, and the second index (index2) exceeds the length of the driving section end point data. , if greater, terminate the process.
  • the speed-based stop section extractor 510 determines whether the index exceeds the length of the end point data of the driving section in step S430 .
  • step S430 if the index is less than or equal to the length of the end point data of the driving section, the speed-based stop section extractor 510 determines that the time of the speed data of the current index in step S450 is the driving section of the current second index. It is determined whether it is between the time of the starting point data and the time of the driving section end point data.
  • step S450 if the time of the speed data of the current index is between the time of the driving section time data of the current second index and the time of the driving section end point data, the speed-based stop section extractor 510 performs step S470 In , it is determined whether the start index (start_index) is ??1 and the value of the speed data of the current index is 0.
  • step S470 if the start index (start_index) is not ??1 or the value of the speed data of the current index is not 0, the speed-based stop section extractor 510 proceeds to step S490.
  • the speed-based stop section extractor 510 determines that the starting index (start_index) is not ??1 and the value of the speed data of the current index is not 0, or the starting index (start_index) in step S490. It is determined whether is not ??1 and the current index exceeds the length of speed data or mileage end point data.
  • step S490 the start index (start_index) is not ??1 and the value of the speed data of the current index is not 0, or the start index (start_index) is not ??1 and the current index
  • (index) is the initial length of the speed data or the mileage end point data
  • the speed-based stop section extractor 510 determines whether the interval between the time of the speed data of the start index (start_idx) and the time of the speed data of the end point index (end_idx) in step S510 is 8 minutes or more and the driving distance is 1 km or less to determine whether
  • step S510 if the interval between the time of the speed data of the start index (start_idx) and the speed data of the end point index (end_idx) is 8 minutes or more and the mileage is 1 km or less, the speed-based stop section extraction unit ( In step S530, the start index (start_idx) and the end point index (end_idx) are designated as the start and end points of the stop section, and the values are designated as 2 and 3, respectively, and stored.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of extracting a stop section based on location information of a GPS-based stop section extractor according to an embodiment of the present invention.
  • the GPS-based stop section extractor 520 sorts the location information (latitude and longitude) data and the driving section start and end point data in chronological order in step S610, and includes parameters, stop maintenance index (j) index (index), the second index (index2) is initialized to 0.
  • the location information data is location information including latitude and longitude extracted from GPS satellite signals.
  • This location information data is an array in the form of ⁇ time: value (latitude, longitude) ⁇ .
  • the index indicates the order of the location information data
  • the second index index2 indicates the order of the mileage time point data and the end point data.
  • the stop maintenance index (j) represents an index of the location information data in which the location of the location information data of the current index is maintained within 50 m.
  • the GPS-based stop section extractor 520 determines whether the second index index2 exceeds the length of the driving section end point data in step S620 . As a result of the determination, if the second index index2 exceeds the length of the driving section end point data, the process is terminated.
  • the GPS-based stop section extractor 520 determines that the current index is the current second index (index2) of the driving section end point data in step S630. Determines whether the size is exceeded.
  • step S630 if the current index is less than or equal to the size of the driving section end point data of the current second index index2, the GPS-based stop section extractor 520 determines the current index of the current index in step S650. It is determined whether the time of the location information data is between the time of the starting point data of the driving section of the current second index index2 and the time of the end point data of the driving section.
  • the GPS-based stop section extractor 520 determines whether the time of the location information data by the stop maintenance index j exceeds the time of the end point data of the driving section of the second index in step S680 .
  • step S680 if the time of the location information data by the stop maintenance index j exceeds the time of the driving section end point data of the second index, the GPS-based stop section extractor 520 performs the index (index) in step S660. ) is increased, and the process proceeds to step S620.
  • step S680 if the time of the location information data by the stop maintenance index j is less than or equal to the time of the driving section end point data of the second index, the GPS-based stop section extractor 520 performs the current index in step S690. It is determined whether the calculated distance is less than or equal to 50 m by calculating the distance between the value (latitude, longitude) of the location information data by and the vehicle stop maintenance index.
  • the GPS-based stop section extractor 520 determines the time of the location information data of the current index in step S710 and the time of the stop maintenance index (j). It is determined whether the time of the location information data is 8 minutes or more and the driving distance is 1 km or less.
  • the GPS-based stop section extractor 520 is In step S730, the current index and the stop maintenance index j are designated as the starting point and the end point of the stop section, and the values are designated as 2 and 3, respectively, and stored.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of extracting a stop section based on speed and location information of a speed and GPS-based stop section extractor according to an embodiment of the present invention.
  • the speed and GPS-based stop section extractor 530 arranges the start and end point data of the speed-based stop section and the start and end point data of the location information-based stop section in chronological order in step S810, and initializes the parameters.
  • the parameters include an index, a start index (start_idx), and an end index (end_dix).
  • start_idx a start index
  • end_dix an end index
  • the index indicates the order of the arrangement of the union of the start and end point data of the speed-based stop section and the start and end point data of the location information-based stop section.
  • start index is an index of the starting point of the stop section based on speed and location information
  • end point index represents the index of the end point of the stop section based on the speed and location information.
  • index is initialized to 0, and the start index start_idx and the end index end_dix are initialized to ??1.
  • the speed and GPS-based stop section extractor 530 determines whether the next index (index+1) exceeds the length of the combined data (union_data) in step S830.
  • step S830 if the next index (index+1) exceeds the length of the combined data (union_data), the speed and GPS-based stop section extractor 530 ends the process.
  • step S830 determines whether or not the next index (index+1) is less than or equal to the length of the combined data (union_data). If the next index (index+1) is less than or equal to the length of the combined data (union_data), the speed and GPS-based stop section extractor 530 determines that the starting index (start_idx) is ??1 in step S840. determine whether or not
  • step S840 if the start index (start_idx) is not ??1, the speed and GPS-based stop section extractor 530 proceeds to step S870.
  • the speed and GPS-based stop section extractor 530 is the time interval between the time of the union_data of the current index and the next index (index+1) in step S870 is 2 seconds or more, or the next index It is determined whether (index+1) exceeds the length of the union data (union_data).
  • the start index (start_idx) time and the end point index (end_idx) time of the union_data are designated as the start and end points of the new stop section, and the values are designated as 2 and 3, respectively, and then stored.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining a method of extracting a parking section of the parking section extractor according to an embodiment of the present invention.
  • the parking section extractor 600 aligns the speed data in chronological order in step S910 and initializes the parameters.
  • it includes a start index (start_idx), an end index (end_idx), and an index (index).
  • the index indicates the order of speed data.
  • the parking section extraction unit 600 determines whether the next index (index+1) exceeds the length of the speed data in step S920.
  • step S920 if the next index (index+1) exceeds the length of the speed data, the parking section extraction unit 600 ends the process.
  • step S920 if the next index (index+1) is less than or equal to the length of the speed data, the parking section extractor 600 determines the time of the speed data of the current index and the next index (index+) in step S930. 1) It is determined whether the time interval of the time of the speed data is 2 hours or more.
  • step S930 if the time interval between the time of the speed data of the current index and the time of the speed data of the next index (index+1) is 2 hours or more, the parking section extractor 600 performs the step S950 In , the time of the speed data of the current index (index) and the time of the speed data of the next index (index+1) are designated as the starting and ending points of the parking section, and the values are designated as 6 and 7 and then stored.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of extracting a pure driving section of the pure driving section extracting unit according to an embodiment of the present invention.
  • the pure driving section extractor 700 aligns the starting and ending point data of the driving section and the starting and ending point data of the stopping section in chronological order in step S1010 and initializes the parameters.
  • the parameters include the driving section index (i), the stopping section index (j), the start time (start_time) and the end time (end_time) of the pure driving section, all of which are initialized to 0.
  • the pure driving section extraction unit 700 determines whether the driving section index (i) exceeds the length of the driving section end point data in step S1020.
  • step S1020 if the driving section index (i) exceeds the length of the driving section end point data, the pure driving section extraction unit 700 ends the process.
  • the pure driving section extraction unit 700 sets the starting time (start_time) of the pure driving section in step S1030 to the current index (i) ) is set as the time of the driving section time point data.
  • the pure driving section extraction unit 700 determines whether the stop section index (j) is smaller than the length of the stop section start and end point data and the time of the stop section end point data is smaller than the time of the driving section end point data in step S1040 to determine
  • step S1040 if the stop section index (j) is less than the length of the stop section start and end point data and the time of the stop section end point data is smaller than the time of the driving section end point data, the pure driving section extraction unit 700 is S1050 In step, the end point time of the pure driving section is set as the time of the stop section time data of the current index j, and the start time (start_time) and the end time (end_time) are designated as the start and end points of the pure driving section and stored.
  • step S1040 if the stop section index (j) is greater than the length of the stop section start and end point data, or the time of the stop section end point data is greater than the time of the driving section end point data, the pure driving section extractor 700 ) proceeds to step S1080.
  • the method according to the embodiment of the present invention described above may be implemented in the form of a program readable by various computer means and recorded in a computer readable recording medium.
  • the recording medium may include a program command, a data file, a data structure, etc. alone or in combination.
  • the program instructions recorded on the recording medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the art of computer software.
  • the recording medium includes magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magneto-optical media such as floppy disks ( magneto-optical media), and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Examples of program instructions may include high-level languages that can be executed by a computer using an interpreter or the like as well as machine language such as generated by a compiler.
  • Such hardware devices may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

Landscapes

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Abstract

본 발명의 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 장치는 소정 시간 간격 마다 차량의 속도를 측정하여 저장한 속도 데이터 및 소정 시간 간격 마다 차량이 주행한 구간을 누적하여 저장한 누적주행구간 데이터의 이상치를 제거하기 위한 이상치제거부와, 상기 이상치제거부에 의해 이상치가 제거된 속도 데이터 및 누적주행구간 데이터를 기초로 상기 차량이 주행한 구간을 추출하는 주행구간추출부와, 상기 차량이 정차한 구간인 정차구간을 추출하는 정차구간추출부와, 상기 주행구간 내에 존재하는 상기 정차구간을 상기 주행구간에서 제외시킨 구간을 순수 주행구간으로 추출하는 순수주행구간추출부를 포함한다.

Description

온보드진단 데이터 기반 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
본 발명은 운행 정보 추출 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 온보드진단 데이터 기반 예컨대, 주행, 정차, 주차 구간과 같은 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법에 관한 것이다.
차량 센서 빅데이터는 차량에 부착된 OBD-Ⅱ로부터 무선 네트워크를 통해 주로 수집된다. 하지만 그 전송 과정에서 결측치나 이상치가 발생할 수 있고 이는 데이터 가공 시 문제를 초래하고 가공된 데이터의 정확도를 떨어뜨릴 수 있다. 더욱이, 차량 빅데이터 분석차량의 상태는 주행, 정차, 주차상태 따라 각각 다른 속성을 띈다. 그러나 구분 없이 데이터가 수집되는 경우 상세 분류 등, 분석의 정확도가 다소 떨어질 수 있다.
본 발명의 목적은 온보드진단 데이터 기반 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법을 제공함에 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 장치는 소정 시간 간격 마다 차량의 속도를 측정하여 저장한 속도 데이터 및 소정 시간 간격 마다 차량이 주행한 구간을 누적하여 저장한 누적주행구간 데이터의 이상치를 제거하기 위한 이상치제거부와, 상기 이상치제거부에 의해 이상치가 제거된 속도 데이터 및 누적주행구간 데이터를 기초로 상기 차량이 주행한 구간을 추출하는 주행구간추출부와, 상기 차량이 정차한 구간인 정차구간을 추출하는 정차구간추출부와, 상기 주행구간 내에 존재하는 상기 정차구간을 상기 주행구간에서 제외시킨 구간을 순수 주행구간으로 추출하는 순수주행구간추출부를 포함한다.
상기 이상치제거부는 차량의 속력 범위를 벗어나는 속도 데이터를 이상치로 판단하여 제거하는 속도이상치제거부와, 연속된 2개의 누적주행거리를 차감한 값을 통해 주행거리를 도출하고, 주행거리가 차량이 최대로 운행할 수 있는 거리를 벗어난 경우, 해당 누적주행거리 데이터를 이상치로 판단하여 제거하는 누적주행거리이상치제거부를 포함한다.
상기 주행구간추출부는 속도 데이터가 존재하기 시작하는 시점을 주행구간의 시점으로 지정하고 속도 데이터가 존재하지 않은 시점의 이전 시점을 주행구간의 종점으로 지정하되, 상기 주행구간의 시점에서 주행구간의 종점까지의 시간이 소정 시간 이상이고, 상기 주행구간의 시점에서 주행구간의 종점까지의 거리가 소정 거리 이상인 경우 유효한 주행 구간으로 지정하는 것을 특징으로 한다.
상기 정차구간추출부는 상기 주행구간 내에서 소정 시간 이상 속도가 0인 구간을 정차구간으로 지정하는 속도기반정차구간추출부와, 상기 주행구간의 시점과 종점 사이에서 위치정보 간 거리가 연속적으로 소정 거리 이내인 구간을 정차구간으로 지정하는 GPS기반정차구간추출부와, 상기 속도기반정차구간추출부가 추출한 정차구간과 상기 GPS기반정차구간추출부가 추출한 정차구간을 결합하여 정차구간을 검출하는 속도및GPS기반정차구간추출부 중 적어도 하나를 포함한다.
상기 장치는 상기 이상치가 제거된 속도 데이터를 탐색하여 연속된 속도 데이터 사이의 기간이 소정 시간 이상이면, 주차구간의 시점 및 종점으로 지정하여 주차구간을 추출하는 주차구간추출부를 더 포함한다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 방법은 이상치제거부가 소정 시간 간격 마다 차량의 속도를 측정하여 저장한 속도 데이터 및 소정 시간 간격 마다 차량이 주행한 구간을 누적하여 저장한 누적주행구간 데이터의 이상치를 제거하는 단계와, 주행구간추출부가 상기 이상치제거부에 의해 이상치가 제거된 속도 데이터 및 누적주행구간 데이터를 기초로 상기 차량이 주행한 구간을 추출하는 단계와, 정차구간추출부가 상기 차량이 정차한 구간인 정차구간을 추출하는 단계와, 순수주행구간추출부가 상기 주행구간 내에 존재하는 상기 정차구간을 상기 주행구간에서 제외시킨 구간을 순수 주행구간으로 추출하는 단계를 포함한다.
본 발명은 모든 차량에서 수집 가능한 장치를 이용하여 수집할 수 있는 데이터만으로 주정차 구간을 분류할 수 있고, 이는 데이터 양(volume)을 최소화 하는데 기여할 수 있다. 차량에 대한 이상 징후 및 고장 등의 현상은 차량의 주행 중에 나타나므로 차량의 주행구간을 알 수 있으면 보다 쉬운 분석과 예측이 가능하다. 주행 구간을 통해 차량의 경로, 주행 시간 및 이동 거리를 파악할 수 있고 정차구간 같은 경우 공회전으로 대체할 수 있으며 주차구간과 함께 주요 거점지로도 파악 가능하다. 또 주행구간, 정차구간, 주차구간을 통해 차량의 주행 패턴이나 연비를 분석하고 예측하는데 응용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 온보드진단 데이터 기반 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 속도이상치제거부의 속도 데이터의 이상치를 제거하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 누적주행거리이상치제거부의 누적주행거리 데이터의 이상치를 제거하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 주행구간추출부의 주행구간을 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 속도기반정차구간추출부의 속도를 기반으로 정차구간을 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 GPS기반정차구간추출부의 위치 정보를 기반으로 정차구간을 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 속도및GPS기반정차구간추출부의 속도 및 위치 정보를 기반으로 정차구간을 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 주차구간추출부의 주차구간을 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 순수주행구간추출부의 순수주행구간을 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 상세한 설명에 앞서, 이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시예에 불과할 뿐, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음을 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다. 마찬가지의 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시되었으며, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다.
먼저, 본 발명의 실시예에 따른 온보드진단 데이터 기반 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 장치에 대해서 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 온보드진단 데이터 기반 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 온보드진단 데이터 기반 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 장치(이하, '운행정보추출장치'로 축약함)는 저장부(100), 위치정보제공부(200), 이상치제거부(300), 속도이상치제거부(310), 누적주행거리이상치제거부(320), 주행구간추출부(400), 정차구간추출부(500), 주차구간추출부(600) 및 순수주행구간추출부(700)를 포함한다.
저장부(100)는 본 발명의 실시예에 따른 각 종 데이터를 저장하기 위한 것이다. 저장부(100)는 차량에 장착된 복수의 관성 센서, GPS 수신기 등의 센서가 계측한 원천 데이터를 저장한다. 원천 데이터는 속도 데이터, 누적주행거리 데이터, 위치정보 데이터 등을 포함한다.
위치정보제공부(200)는 위치정보 데이터를 추출하여 정차구간추출부(500)에 제공한다. 위치정보 데이터는 GPS 위성으로부터 수신된 위성 신호로부터 도출된 위도 및 경도의 좌표를 포함한다.
이상치제거부(300)는 원천 데이터의 이상치를 제거하기 위한 것이다. 본 발명은 원천 데이터의 이상치로 인해 가공 데이터의 정확도가 떨어질 수 있기 때문에 원본 데이터의 이상치를 제거한다. 이상치제거부(300)는 데이터를 가공하기 전 원본 데이터의 이상치를 제거하며, 속도와 누적주행거리로 데이터를 구분하여 이상치를 제거한다. 이를 위하여, 이상치제거부(300)는 속도이상치제거부(310) 및 누적주행거리이상치제거부(320)를 포함한다. 속도이상치제거부(310)는 원천 데이터 중 속도 데이터의 이상치를 제거하기 위한 것이다. 또한, 누적주행거리이상치제거부(320)는 원천 데이터 중 누적주행거리 데이터의 이상치를 제거하기 위한 것이다.
속도이상치제거부(310)는 차량의 속력 범위(예컨대, 0~260 km/h)를 벗어나는 속도 데이터를 이상치로 판단하여 제거한다.
누적주행거리이상치제거부(320)는 연속된 2개의 누적주행거리를 차감한 값을 통해 주행거리를 도출하고, 주행거리가 해당 시간에 차량이 최대로 운행할 수 있는 거리를 벗어난 경우, 이상치로 판단하여 제거한다.
주행구간추출부(400)는 이상치가 제거된 속도 데이터 및 이상치가 제거된 누적주행거리 데이터를 기초로 주행구간을 추출하기 위한 것이다. 본 발명의 실시예에서 주행 구간은 차량의 시동을 켠 시점부터 운행을 한 후 시동을 끄고 주차를 할 때까지의 구간을 의미한다. 또한 10분 이상, 5km 이상 주행한 경우를 유효한 주행 구간으로 지정한다.
속도 데이터는 시동이 켜진 이후 차량에 장착된 센서를 통해 계측되어 생성되며, 시동이 꺼지면, 속도 데이터를 생성할 수 없다. 따라서 주행구간추출부(400)는 속도 데이터가 존재하기 시작하는 시점을 주행구간의 시점으로 지정하고 이후 속도 데이터가 끊긴 시점, 즉 차량의 시동이 꺼져 데이터가 존재하지 않는 시점의 이전 시점을 주행구간의 종점으로 지정하여 주행구간의 시점과 종점을 얻을 수 있다. 정리하면, 주행구간추출부(400)는 속도 데이터가 존재하기 시작하는 시점을 주행구간의 시점으로 지정하고 속도 데이터가 존재하지 않은 시점의 이전 시점을 주행구간의 종점으로 지정한다. 또한, 주행구간추출부(400)는 소정 시간 이상 그리고 소정 거리 이상 주행한 경우를 유효한 주행 구간으로 지정한다.
정차구간추출부(500)는 차량이 정차한 구간을 추출하기 위한 것이다. 이러한 정차구간추출부(500)는 속도기반정차구간추출부(510), GPS기반정차구간추출부(520) 및 속도및GPS기반정차구간추출부(530)를 포함한다.
속도기반정차구간추출부(510)는 주행구간 내에서 소정 시간(예컨대, 8분) 이상 속도가 0인 구간을 정차구간으로 지정한다.
GPS기반정차구간추출부(520)는 위치정보를 기반으로 하여 정차구간을 추출하기 위한 것이다. 여기서, 위치정보는 GPS 위성으로부터 수신된 위성 신호로부터 도출된 위도 및 경도의 좌표를 포함한다. GPS기반정차구간추출부(520)는 주행구간 데이터의 시점과 종점 사이에서 위치정보 간 거리가 연속적으로 소정 거리(예컨대, 50m) 이내인 구간을 정차구간으로 지정한다.
속도및GPS기반정차구간추출부(530)는 속도를 기반으로 추출된 정차구간과 위치정보 기반으로 추출된 정차구간을 결합하여 정차구간을 생성한다.
주차구간추출부(600)는 차량의 주차구간을 검출하기 위한 것이다. 본 발명의 실시예에서 주차구간은 차량의 시동이 꺼진 시점부터 다시 시동이 켜진 시점의 직전 시점을 주차구간으로 정의한다. 특히, 주차구간추출부(600)는 데이터 결측치로 주차구간이 검출되지 않기 위해 주차 시간이 소정 시간(예컨대, 2시간) 이상일 경우 유효한 주차구간으로 지정한다. 시동이 켜진 상태에서, 속도 데이터가 1초마다 존재한다. 따라서 주차구간추출부(600)는 순차로 속도 데이터를 탐색하여 연속된 속도 데이터 사이의 기간이 2시간 이상이면, 해당 기간을 주차구간의 시점 및 종점으로 지정한다.
순수주행구간추출부(700)는 순수 주행구간을 추출하기 위한 것이다. 순수 주행구간은 정차구간들은 주행구간 내에 분포하기 때문에 순수주행구간추출부(700)는 각 주행구간 내에 존재하는 정차구간들을 주행구간에서 제외시키고 남은 구간, 즉 정차구간을 제외한 주행구간을 순수 주행구간으로 지정한다.
순수주행구간추출부(700)는 주행구간의 시점 및 주행구간 내의 정차구간의 시점을 순수주행구간의 시점 및 종점으로 지정하거나, 정차구간의 종점 및 다음 정차구간의 시점을 순수주행구간의 시점 및 종점으로 지정하거나, 정차구간의 종점 및 주행구간의 종점을 순수주행구간의 시점 및 종점으로 지정한다. 보다 상세하게 설명하면, 순수주행구간추출부(700)는 주행구간 데이터에서 주행구간의 시점을 순수주행구간의 시점으로 지정하고, 주행구간 내에 존재하는 첫 정차구간의 시점을 순수주행구간의 종점으로 지정한다. 그리고 순수주행구간추출부(700)는 이후의 순수주행구간의 시점 및 종점을 정차구간의 종점 및 다음 정차구간의 시점으로 지정한다. 마지막 정차구간에 도달하게 되면 정차구간의 종점을 마지막 순수주행구간의 시점으로 지정하고, 주행구간의 종점을 마지막 순수주행구간의 종점으로 지정한다. 이러한 방식으로 모든 주행구간과 내부에 존재하는 정차구간에 적용하여 반복해주면 순수 주행구간들을 추출할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 속도이상치제거부의 원천 데이터 중 속도 데이터의 이상치를 제거하는 방법을 설명하기로 한다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 속도이상치제거부의 속도 데이터의 이상치를 제거하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 속도 데이터는 {시간: 값(속도)} 형식을 가지는 데이터의 배열이며, 속도이상치제거부(310)는 S110 단계에서 인덱스(index)를 부여하여([index]{시간: 값}) 속도 데이터를 시간순으로 정렬하고, 파라미터, 즉, 인덱스를 초기화한다(index=0). 예컨대, 속도 데이터는 "[0]{t0: 10}, [1]{t1: 20}, [2]{t2: 40},...[10]{t10: 280}, [11]{t11: 80}"와 같은 길이 12의 배열이라고 가정한다. 그리고 속도이상치제거부(310)는 S120 단계에서 속도 데이터의 인덱스가 속도 데이터의 길이보다 큰지 여부를 판단한다.
인덱스가 속도 데이터의 길이보다 크지 않으면, 속도이상치제거부(310)는 S130 단계에서 속도 데이터의 값이 0보다 작거나 차량 속도의 최고치(예컨대, 260km) 보다 큰지 여부를 판단한다. 이러한 판단 결과, 속도 데이터의 값이 0 미만이거나, 차량 속도의 최고치(예컨대, 260km)를 초과하면, 속도이상치제거부(310)는 해당 속도 데이터를 이상치로 판단하고, S140 단계에서 해당 인덱스의 속도 데이터를 소거한다. 예컨대, 11번째 인덱스인 데이터 [10]{t10: 280}의 경우, 260 이상이기 때문에 소거될 수 있다.
반면, 속도 데이터의 값이 0 이상이고, 차량 속도의 최고치(예컨대, 260km) 이하이면, 속도이상치제거부(310)는 S150 단계에서 인덱스를 1 증가 시킨다(index+=1).
그런 다음, 속도이상치제거부(310)는 S120 단계에서 인덱스 증가에 따라 속도 데이터의 인덱스가 속도 데이터의 길이보다 큰지 여부를 판단한다. 이러한 판단 결과, 속도 데이터의 인덱스가 속도 데이터의 길이보다 작으면, 속도이상치제거부(310)는 전술한 S130 단계 내지 S150 단계를 반복하고, 속도 데이터의 인덱스가 속도 데이터의 길이 보다 크면 속도이상치제거부(310)는 프로세스를 종료한다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 누적주행거리제거부의 원천 데이터 중 누적주행거리 데이터의 이상치를 제거하는 방법을 설명하기로 한다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 누적주행거리이상치제거부의 누적주행거리 데이터의 이상치를 제거하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 누적주행거리 데이터는 {시간: 값(누적주행거리)} 형식을 가지는 데이터의 배열이며, 누적주행거리이상치제거부(320)는 S210 단계에서 인덱스(index)를 부여하여([index]{시간: 값}) 누적주행거리 데이터를 시간 순으로 정렬하고, 파라미터, 즉, 현재인덱스(now_idx) 및 다음인덱스(next_idx)와 함께 인덱스를 초기화한다(now_idx=0, next_idx=now_idx+1). 예컨대, 누적주행거리 데이터는 "[0]{t0: 10}, [1]{t1: 20}, [2]{t2: 40},...[10]{t10: 280}, [11]{t11: 80}"와 같은 길이 12의 배열이라고 가정한다.
그리고 누적주행거리이상치제거부(320)는 S220 단계에서 현재 누적주행거리 데이터를 기준으로 다음인덱스(next_idx)가 누적주행거리 데이터의 길이보다 큰지 여부를 판단한다.
다음인덱스(next_idx)가 누적주행거리 데이터의 길이 미만이면, 누적주행거리이상치제거부(320)는 S230 단계에서 현재 인덱스(now_idx)의 누적주행거리 데이터의 값(누적주행거리)(now_val), 다음 인덱스(next_idx)의 누적주행거리 데이터의 값(next_val), 및 다음 인덱스(next_idx)의 누적주행거리 데이터의 시간에서 현재 인덱스(next_idx)의 누적주행거리 데이터의 시간을 차감한 시간차(ts_dif)를 산출한다.
그런 다음, 누적주행거리이상치제거부(320)는 S240 단계에서 차량의 최대 속력(예컨대, 260km/h)을 기준으로 산출된 주행거리(next_val ?? now_val)가 산출된 시간차(ts_dif) 동안 이동할 수 있는 최대주행거리(1ㅧts_dif/14+1)를 초과하거나(next_val ?? now_val > 1ㅧts_dif/14+1), 산출된 주행거리(next_val ?? now_val)가 0이하인지 여부(next_val ?? now_val < 0)를 판단한다(next_val ?? now_val > 1ㅧts_dif/14+1 OR next_val ?? now_val < 0). 차량의 최대 속력인 260km/h를 기준으로 1km를 주행하면, 약 14초가 소요된다. 이를 기준으로 운행하였을 때 ts_dif/14(초)는 최대로 운행할 수 있는 거리(km)가 된다. 그리고 누적주행거리 데이터의 단위가 km라 1초 후 1씩 증가할 수 있다는 점을 감안하여 1을 더해준 최대주행거리(1ㅧts_dif/14+1)가 적용된다.
S240 단계의 판단 결과, 차량의 최대 속력(예컨대, 260km/h)을 기준으로 산출된 주행거리(next_val ?? now_val)가 산출된 시간차(ts_dif) 동안 이동할 수 있는 최대주행거리(1ㅧts_dif/14+1)를 초과하거나, 산출된 주행거리(next_val ?? now_val)가 0 이하이면, 누적주행거리이상치제거부(320)는 S250 단계에서 해당 인덱스(next_idx)의 누적주행거리 데이터를 소거하고, S260 단계로 진행한다.
반면, S240 단계의 판단 결과, 차량의 최대 속력(예컨대, 260km/h)을 기준으로 산출된 주행거리(next_val ?? now_val)가 산출된 시간차(ts_dif) 동안 이동할 수 있는 최대주행거리(1ㅧts_dif/14+1) 미만이고, 산출된 주행거리(next_val ?? now_val)가 1 이상이면, 누적주행거리이상치제거부(320)는 S260 단계에서 인덱스를 1 증가 시킨다(now_idx=next_idx, nex_ind+=1).
그런 다음, 누적주행거리이상치제거부(320)는 S220 단계에서 인덱스 증가에 따라 현재 누적주행거리 데이터를 기준으로 다음인덱스(next_idx)가 누적주행거리 데이터의 길이보다 큰지 여부를 판단한다. 이러한 판단 결과, 다음인덱스(next_idx)가 누적주행거리 데이터의 길이보다 작으면, 속도이상치제거부(310)는 전술한 S230 단계 내지 S260 단계를 반복하고, 다음인덱스(next_idx)가 누적주행거리 데이터의 길이 보다 크면 속도이상치제거부(310)는 프로세스를 종료한다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 주행구간추출부(400)의 주행구간을 추출하는 방법을 설명하기로 한다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 주행구간추출부의 주행구간을 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 속도 데이터는 이상치가 제거된 상태이며, 주행구간추출부(400)는 S310 단계에서 이상치가 제거된 속도 데이터를 시간 순으로 정렬하고, 파라미터, 즉, 시점인덱스(start_idx), 종점인덱스(end_idx) 및 인덱스를 초기화한다. 이때, 시점인덱스(start_idx) 및 종점인덱스(end_idx)는 ??1로 초기화되고, 인덱스는 0으로 초기화된다(index=0, start_idx=-1, end_idx=-1). 그리고 주행구간추출부(400)는 S320 단계에서 현재 속도 데이터의 인덱스가 속도 데이터의 길이보다 큰지 여부를 판단한다. S320 단계의 판단 결과, 인덱스가 속도 데이터의 길이보다 크지 않으면, S330 단계로 진행하고, S320 단계의 판단 결과, 인덱스가 속도 데이터의 길이보다 크면, 프로세스를 종료한다.
주행구간추출부(400)는 S330 단계에서 시점인덱스(start_idx)가 ??1인지 여부를 판단한다. 즉, 주행구간추출부(400)는 S330 단계에서 주행구간의 시작 지점이 지정되어 있는지 여부를 판단한다.
S330 단계의 판단 결과, 주행구간의 시작 지점이 지정되어 있지 않으면, 즉, 시점인덱스(start_idx)가 ??1이면(start_idx=??1), 주행구간추출부(400)는 S340 단계에서 시점인덱스(start_idx)의 값을 현재 인덱스로 변경한다(start_idx=index). 즉, S340 단계에서 주행구간추출부(400)는 현재 인덱스(index)를 시점인덱스(start_idx)로 선택한다.
반면, S330 단계의 판단 결과, 시점인덱스(start_idx)가 ??1이 아니면, 즉, 주행구간의 시작 지점이 지정되어 있으면, 주행구간추출부(400)는 S350 단계로 진행한다.
이어서, 주행구간추출부(400)는 S350 단계에서 현재 인덱스(index)의 속도 데이터의 시간과 다음 인덱스(index+1)의 속도 데이터의 시간 간격이 2시간 이상인지 여부를 판별한다. S350 단계의 판단 결과, 현재 인덱스의 속도 데이터의 시간과 다음 인덱스의 속도 데이터의 시간 간격이 2시간 이상이면, 주행구간추출부(400)는 S360 단계에서 종점인덱스(end_idx)의 값을 현재 인덱스로 변경한다(end_idx=index). 즉, S360 단계에서 주행구간추출부(400)는 현재 인덱스(index)를 종점인덱스(end_idx)로 선택한다.
반면, S350 단계의 판단 결과, 현재 인덱스의 속도 데이터의 시간과 다음 인덱스의 속도 데이터의 시간 간격이 2시간 미만이면, 주행구간추출부(400)는 S390 단계로 진행하여 인덱스를 1 증가 시키고(index+=1), 전술한 S320 단계 내지 S350 단계를 반복한다.
전술한 바와 같이, S340 단계에서 시점인덱스(start_idx)가 선택되고, S360 단계에서 종점인데스(end_idx)가 선택되면, 주행구간추출부(400)는 S370 단계에서 시점인덱스(start_idx)의 속도 데이터와 종점인덱스(end_idx)의 속도 데이터의 시간 간견이 10분 이상이고, 시점인덱스(start_idx)의 누적주행거리 데이터와 종점인덱스(end_idx)의 누적주행거리 데이터의 값(누적주행거리)의 차이(주행거리)가 5 km 이상인지 여부를 판단한다.
S370 단계의 판단 결과, 시점인덱스(start_idx)와 종점인덱스(end_idx)의 속도 데이터의 시간 간견이 10분 미만이고, 시점인덱스(start_idx)와 종점인덱스(end_idx)의 누적주행거리 데이터의 값의 차이(즉, 주행거리)가 5 km 미만이면, 주행구간추출부(400)는 S385 단계에서 시점인덱스(start_idx) 및 종점인덱스(end_idx) 각각을 ??1로 초기화하고, S390 단계로 진행하여 인덱스를 1 증가 시키고(index+=1), 전술한 S320 단계 내지 S350 단계를 반복한다.
반면, S370 단계의 판단 결과, 시점인덱스(start_idx)와 종점인덱스(end_idx)의 속도 데이터의 시간 간견이 10분 이상이고, 시점인덱스(start_idx)와 종점인덱스(end_idx)의 누적주행거리 데이터의 값의 차이, 즉, 주행거리가 5 km 이상이면, 주행구간추출부(400)는 S380 단계에서 속도 데이터의 시점인덱스(start_idx)와 종점인덱스(end_idx) 각각을 주행구간의 시점 및 종점으로 지정하고 그 값을 시점 및 종점을 나타내도록 각각 0, 1로 지정하여 저장한다. 이에 따라, 도출되는 주행구간 데이터는 주행구간의 시점 {시간 : 0}이 저장된 배열인 주행구간의 시점 데이터와 주행구간의 종점 {시간 : 1}이 저장된 배열인 주행구간 종점 데이터를 포함한다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 속도기반정차구간추출부(510)의 속도를 기반으로 정차구간을 추출하는 방법을 설명하기로 한다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 속도기반정차구간추출부의 속도를 기반으로 정차구간을 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 속도기반정차구간추출부(510)는 S410 단계에서 속도 데이터와 주행구간의 시점 데이터, 주행구간의 종점 데이터를 시간 순으로 정렬하고, 파라미터, 즉, 시점인덱스(start_idx), 종점인덱스(end_idx), 인덱스(index) 및 제2 인덱스(index2)를 초기화한다. 도 5에서, 시점인덱스(start_idx) 및 종점인덱스(end_idx) 각각은 정차 구간의 시점 및 종점을 나타내기 위한 인덱스이다. 또한, 인덱스(index)는 속도 데이터의 순서를 나타내며, 제2 인덱스(index2)는 주행구간의 시점 및 종점 데이터의 순서를 나타낸다. 여기서, 주행구간의 시점 및 종점 데이터는 주행구간추출부(400)에 의해 도출된 데이터이다. 특히, 시점 인덱스(start_idx) 및 종점인덱스(end_idx)는 ??1로 초기화되고, 인덱스(index) 및 제2 인덱스(index2)는 0으로 초기화된다.
속도기반정차구간추출부(510)는 S420 단계에서 제2 인덱스(index2)가 주행구간 종점 데이터의 길이를 초과하는지 여부를 판단하고, 제2 인덱스(index2)가 주행구간 종점 데이터의 길이를 초과하면, 크면 프로세스를 종료한다.
반면, 제2 인덱스(index2)가 주행구간 종점 데이터의 길이 이하이면, 속도기반정차구간추출부(510)는 S430 단계에서 인덱스가 주행구간 종점 데이터의 길이를 초과하는지 여부를 판단한다.
S430 단계의 판단 결과, 인덱스(index)가 주행구간 종점 데이터의 길이를 초과하면, 속도기반정차구간추출부(510)는 S440 단계에서 제2 인덱스를 증가시키고(index2+=1), S420 단계 및 S430 단계를 반복한다.
반면, S430 단계의 판단 결과, 인덱스(index)가 주행구간 종점 데이터의 길이 이하이면, 속도기반정차구간추출부(510)는 S450 단계에서 현재 인덱스의 속도 데이터의 시간이 현재 제2 인덱스의 주행구간 시점 데이터의 시간과 주행구간 종점 데이터의 시간 사이에 있는지 여부를 판단한다.
S450 단계의 판단 결과, 현재 인덱스의 속도 데이터의 시간이 현재 제2 인덱스의 주행구간 시점 데이터의 시간과 주행구간 종점 데이터의 시간 사이에 있지 않으면, 속도기반정차구간추출부(510)는 S460 단계로 진행하여 인덱스를 증가시키고(index+=1), S420 단계로 진행한다.
반면, S450 단계의 판단 결과, 현재 인덱스의 속도 데이터의 시간이 현재 제2 인덱스의 주행구간 시점 데이터의 시간과 주행구간 종점 데이터의 시간 사이에 있으면, 속도기반정차구간추출부(510)는 S470 단계에서 시점인덱스(start_index)가 ??1이고, 현재 인덱스의 속도 데이터의 값이 0인지 여부를 판단한다.
S470 단계의 판단 결과, 시점인덱스(start_index)가 ??1이 아니거나, 현재 인덱스의 속도 데이터의 값이 0이 아니면, 속도기반정차구간추출부(510)는 S490 단계로 진행한다.
반면, S470 단계의 판단 결과, 시점인덱스(start_index)가 ??1이고, 현재 인덱스의 속도 데이터의 값이 0이면, 속도기반정차구간추출부(510)는 S480 단계에서 시점인덱스(start_idx)의 값을 현재 인덱스로 변경한다(start_idx=index). 즉, S480 단계에서 속도기반정차구간추출부(510)는 현재 인덱스(index)를 시점인덱스(start_idx)로 선택한다.
다음으로, 속도기반정차구간추출부(510)는 S490 단계에서 시점인덱스(start_index)가 ??1이 아니고 현재 인덱스(index)의 속도 데이터의 값이 0이 아니거나, 혹은, 시점인덱스(start_index)가 ??1이 아니고 현재 인덱스(index)가 속도 데이터 혹은 주행거리 종점 데이터의 길이를 초과했는지 여부를 판단한다.
S490 단계의 판단 결과, 현재 인덱스의 속도 데이터의 값이 0이거나 현재 인덱스(index)가 속도 데이터나 주행거리 종점 데이터의 길이 미만인 경우, 속도기반정차구간추출부(510)는 S460 단계로 진행하여 인덱스를 증가시키고(index+=1), S420 단계로 진행한다.
반면, S490 단계의 판단 결과, 시점인덱스(start_index)가 ??1이 아니고 현재 인덱스(index)의 속도 데이터의 값이 0이 아니거나, 혹은, 시점인덱스(start_index)가 ??1이 아니고 현재 인덱스(index)가 속도 데이터 혹은 주행거리 종점 데이터의 길이를 초고한 경우, 속도기반정차구간추출부(510)는 S500 단계에서 종점인덱스(end_idx)의 값을 현재 인덱스로 변경한다(end_idx=index). 즉, S500 단계에서 속도기반정차구간추출부(510)는 현재 인덱스(index)를 종점인덱스(end_idx)로 선택한다.
다음으로, 속도기반정차구간추출부(510)는 S510 단계에서 시점인덱스(start_idx)의 속도 데이터의 시간과 종점인덱스(end_idx)의 속도데이터의 시간의 간격이 8분 이상이고 주행거리가 1km이하인지 여부를 판별한다.
S510 단계의 판별 결과, 시점인덱스(start_idx)의 속도 데이터의 시간과 종점인덱스(end_idx)의 속도데이터의 시간의 간격이 8분 미만이거나, 주행거리가 1km 이상이면, 속도기반정차구간추출부(510)는 S520 단계에서 시점인덱스(start_idx) 및 종점인덱스(end_idx)를 ??1로 초기화하고, S460 단계로 진행하여 인덱스를 증가시키고(index+=1), S420 단계로 진행한다.
반면, S510 단계의 판별 결과, 시점인덱스(start_idx)의 속도 데이터의 시간과 종점인덱스(end_idx)의 속도데이터의 시간의 간격이 8분 이상이고 주행거리가 1km이하이면, 속도기반정차구간추출부(510)는 S530 단계에서 시점인덱스(start_idx) 및 종점인덱스(end_idx)를 정차 구간의 시점 및 종점으로 지정하고, 그 값을 각각 2, 3으로 지정하여 저장한다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 GPS기반정차구간추출부(520)의 위치 정보를 기반으로 정차구간을 추출하는 방법을 설명하기로 한다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 GPS기반정차구간추출부의 위치 정보를 기반으로 정차구간을 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, GPS기반정차구간추출부(520)는 S610 단계에서 위치정보(위도 및 경도) 데이터와 주행구간 시작 및 종점 데이터를 시간 순으로 정렬하고, 파라미터, 정차유지 인덱스(j) 인덱스(index), 제2 인덱스(index2)를 0으로 초기화한다. 여기서, 위치정보 데이터는 GPS 위성 신호로부터 추출되는 위도 및 경도를 포함하는 위치 정보이다. 이러한 위치정보 데이터는 {시간: 값(위도, 경도)} 형태의 배열이다. 여기서, 인덱스(index)는 위치정보 데이터의 순서를 나타내며, 제2 인덱스(index2)는 주행거리 시점 데이터 및 종점 데이터의 순서를 나타낸다. 또한, 정차유지 인덱스(j)는 현재 인덱스의 위치정보 데이터의 위치가 50m 이내에서 유지되는 위치정보 데이터의 인덱스를 나타낸다.
다음으로, GPS기반정차구간추출부(520)는 S620 단계에서 제2 인덱스(index2)가 주행구간 종점 데이터의 길이를 초과하는지 여부를 판별한다. 상기 판별 결과, 제2 인덱스(index2)가 주행구간 종점 데이터의 길이를 초과하면, 프로세스를 종료한다.
반면, 제2 인덱스(index2)가 주행구간 종점 데이터의 길이 이하이면, GPS기반정차구간추출부(520)는 S630 단계에서 현재 인덱스(index)가 현재 제2 인덱스(index2)의 주행구간 종점 데이터의 크기를 초과하는지 여부를 판별한다.
S630 단계의 판별 결과, 현재 인덱스(index)가 현재 제2 인덱스(index2)의 주행구간 종점 데이터의 크기를 초과하면, GPS기반정차구간추출부(520)는 S640 단계에서 제2 인덱스(index2)를 증가시키고(index2+=1), S620 단계로 진행한다.
반면, S630 단계의 판별 결과, 현재 인덱스(index)가 현재 제2 인덱스(index2)의 주행구간 종점 데이터의 크기 이하이면, GPS기반정차구간추출부(520)는 S650 단계에서 현재 인덱스(index)의 위치정보 데이터의 시간이 현재 제2 인덱스(index2)의 주행구간 시점 데이터의 시간과 주행구간 종점 데이터의 시간 사이에 있는지 여부를 판별한다.
S650 단계의 판별 결과, 현재 인덱스(index)의 위도 데이터의 시간이 현재 제2 인덱스(index2)의 주행구간 시점 데이터의 시간과 주행구간 종점 데이터의 시간 사이에 있지 않으면, GPS기반정차구간추출부(520)는 S660 단계에서 인덱스를 증가시키고(index+=1), S620 단계로 진행한다.
반면, S650 단계의 판별 결과, 현재 인덱스(index)의 위도 데이터의 시간이 현재 제2 인덱스(index2)의 주행구간 시점 데이터의 시간과 주행구간 종점 데이터의 시간 사이에 있으면, GPS기반정차구간추출부(520)는 S670 단계에서 현재 인덱스를 1 증가시킨 값을 정차유지 인덱스(j)에 입력한다(j = index+1).
다음으로, GPS기반정차구간추출부(520)는 S680 단계에서 정차유지 인덱스(j)에 의한 위치정보 데이터의 시간이 제2 인덱스의 주행구간 종점 데이터의 시간을 초과하는지 여부를 판별한다.
S680 단계의 판단 결과, 정차유지 인덱스(j)에 의한 위치정보 데이터의 시간이 제2 인덱스의 주행구간 종점 데이터의 시간을 초과하면, GPS기반정차구간추출부(520)는 S660 단계에서 인덱스(index)를 증가시키고, S620 단계로 진행한다.
반면, S680 단계의 판단 결과, 정차유지 인덱스(j)에 의한 위치정보 데이터의 시간이 제2 인덱스의 주행구간 종점 데이터의 시간 이하이면, GPS기반정차구간추출부(520)는 S690 단계에서 현재 인덱스에 의한 위치정보 데이터와 정차유지 인덱스에 의한 위치정보 데이터의 값(위도, 경도) 간의 거리를 산출하여 산출된 거리가 50m이하인지 여부를 판별한다.
S690 단계의 판별 결과, 50m이하이면, GPS기반정차구간추출부(520)는 S700 단계로 진행하여 정차유지 인덱스(j)를 증가시키고(j+=1), 다시 S680 단계로 진행한다.
반면, S690 단계의 판별 결과, 산출된 거리가 50m를 초과하면, GPS기반정차구간추출부(520)는 S710 단계에서 현재 인덱스(index)의 위치정보 데이터의 시간과, 정차유지 인덱스(j)의 위치정보 데이터의 시간이 8분 이상이고, 주행거리가 1km 이하인지 여부를 판별한다.
S710 단계의 판별 결과, 현재 인덱스(index)의 위치정보 데이터의 시간과, 정차유지 인덱스(j)의 위치정보 데이터의 시간이 8분 미만이거나, 주행거리가 1km 미만이면, GPS기반정차구간추출부(520)는 S720 단계로 진행하여 현재 인덱스(index)를 정차유지 인덱스(j)로 설정하고(index = j), S670 단계로 진행한다.
반면, 현재 인덱스(index)의 위치정보 데이터의 시간과, 정차유지 인덱스(j)의 위치정보 데이터의 시간이 8분 이상이고, 주행거리가 1km 이하이면, GPS기반정차구간추출부(520)는 S730 단계에서 현재 인덱스(index) 및 정차유지 인덱스(j)의 시점을 정차구간의 시점 및 종점으로 지정하고, 그 값을 각각 2, 3으로 지정하여 저장한다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 속도및GPS기반정차구간추출부(530)의 속도 및 위치 정보를 기반으로 정차구간을 추출하는 방법을 설명하기로 한다. 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 속도및GPS기반정차구간추출부의 속도 및 위치 정보를 기반으로 정차구간을 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 속도및GPS기반정차구간추출부(530)는 S810 단계에서 속도기반 정차구간의 시점 및 종점 데이터와 위치정보 기반 정차구간의 시점 및 종점 데이터를 시간순으로 정렬하고, 파라미터를 초기화한다. 여기서, 파라미터는 인덱스(index), 시점인덱스(start_idx) 및 종점인덱스(end_dix)를 포함한다. 여기서, 인덱스(index)는 속도기반 기반 정차구간의 시점 및 종점 데이터 및 위치정보 기반 정차구간의 시점 및 종점 데이터의 합집합의 배열의 순서를 나타낸다. 또한, 시점인덱스(start_idx)는 속도 및 위치정보 기반 정차구간의 시점의 인덱스이고, 종점인덱스(end_dix)는 속도 및 위치정보 기반 정차구간의 종점의 인덱스를 나타낸다. 또한, 인덱스(index)는 0으로 초기화되고, 시점인덱스(start_idx) 및 종점인덱스(end_dix)는 ??1로 초기화된다.
다음으로, 속도및GPS기반정차구간추출부(530)는 S820 단계에서 속도기반 정차구간과 위치정보 기반 정차구간의 모든 시점과 종점 사이를 1초 마다 {시간:1} 형태로 채운 후 1초 마다 {시간:1} 형태로 채워진 속도기반 정차구간의 데이터와 위치정보 기반 정차구간의 데이터를 결합하여 결합 데이터(union_data)를 생성한다(union_data = 구간마다 값이 채워진 속도 & GPS기반 정차구간 데이터열의 결합).
다음으로, 속도및GPS기반정차구간추출부(530)는 S830 단계에서 다음 인덱스(index+1)가 결합 데이터(union_data)의 길이를 초과하는지 여부를 판단한다.
S830 단계의 판단 결과, 다음 인덱스(index+1)가 결합 데이터(union_data)의 길이를 초과하면, 속도및GPS기반정차구간추출부(530)는 프로세스를 종료한다.
반면, S830 단계의 판단 결과, 다음 인덱스(index+1)가 결합 데이터(union_data)의 길이 이하이면, 속도및GPS기반정차구간추출부(530)는 S840 단계에서 시점인덱스(start_idx)가 ??1 인지 여부를 판단한다.
S840 단계의 판단 결과, 시점인덱스(start_idx)가 ??1이 아니면, 속도및GPS기반정차구간추출부(530)는 S870 단계로 진행한다.
반면, S840 단계의 판단 결과, 시점인덱스(start_idx)가 ??1이면, 속도및GPS기반정차구간추출부(530)는 S850 단계로 진행하여 현재 인덱스를 시점인덱스로 설정한다(start_idx=index). 즉, 현재 인덱스(index)를 새 정차구간의 시점으로 지정하고, S860 단계에서 인덱스를 증가시킨 후(index+=1), S830 단계로 진행한다.
한편, 속도및GPS기반정차구간추출부(530)는 S870 단계에서 현재 인덱스(index)의 결합 데이터(union_data)의 시간과 다음 인덱스(index+1)의 시간 간격이 2초 이상이거나, 또는 다음 인덱스(index+1)가 결합 데이터(union_data)의 길이를 초과하는지 여부를 판별한다.
S870 단계의 판별 결과, 현재 인덱스(index)의 결합 데이터(union_data)의 시간과 다음 인덱스(index+1)의 시간 간격이 2초 미만이고, 다음 인덱스(index+1)가 결합 데이터(union_data)의 길이를 초과하지 않으면, 속도및GPS기반정차구간추출부(530)는 S880 단계에서 시점인덱스(start_idx) 및 종점인덱스(end_idx)를 -1로 초기화한 후, S860 단계에서 인덱스를 증가시킨 후(index+=1), S830 단계로 진행한다.
반면, S870 단계의 판별 결과, 현재 인덱스(index)의 결합 데이터(union_data)의 시간과 다음 인덱스(index+1)의 시간 간격이 2초 이상이거나, 또는 다음 인덱스(index+1)가 결합 데이터(union_data)의 길이를 초과하면, 속도및GPS기반정차구간추출부(530)는 S890 단계에서 종점인덱스(end_idx)를 현재 인덱스로 설정한다(end_idx=index). 즉, 현재 인덱스를 새 정차구간의 종점으로 지정하고,
결합 데이터(union_data)의 시점인덱스(start_idx) 시간과 종점인덱스(end_idx)의 시간을 새로운 정차구간의 시점 및 종점으로 지정하고 그 값을 각각 2, 3으로 지정한 후 저장한다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 주차구간추출부(600)의 주차구간을 추출하는 방법을 설명하기로 한다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 주차구간추출부의 주차구간을 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 주차구간추출부(600)은 S910 단계에서 속도 데이터를 시간순으로 정렬하고, 파라미터를 초기화한다. 여기서, 시점인덱스(start_idx), 종점인덱스(end_idx) 및 인덱스(index)를 포함한다. 인덱스(index)는 속도 데이터의 순서를 나타낸다. 시점인덱스(start_idx) 및 종점인덱스(end_idx)는 ??1로 초기화되고, 인덱스(index)는 0으로 초기화된다(index=0, start_idx=-1, end_idx=-1).
주차구간추출부(600)은 S920 단계에서 다음 인덱스(index+1)가 속도 데이터의 길이를 초과하는지 여부를 판단한다.
S920 단계의 판단 결과, 다음 인덱스(index+1)가 속도 데이터의 길이를 초과하면, 주차구간추출부(600)은 프로세스를 종료한다.
반면, S920 단계의 판단 결과, 다음 인덱스(index+1)가 속도 데이터의 길이 이하이면, 주차구간추출부(600)은 S930 단계에서 현재 인덱스(index)의 속도 데이터의 시간과 다음 인덱스(index+1)의 속도 데이터의 시간의 시간 간격이 2시간 이상인지 여부를 판단한다.
S930 단계의 판단 결과, 현재 인덱스(index)의 속도 데이터의 시간과 다음 인덱스(index+1)의 속도 데이터의 시간의 시간 간격이 2시간 미만이면, 주차구간추출부(600)은 S940 단계에서 인덱스를 증가시키고(index+=1), S920 단계로 진행한다.
반면, S930 단계의 판단 결과, 현재 인덱스(index)의 속도 데이터의 시간과 다음 인덱스(index+1)의 속도 데이터의 시간의 시간 간격이 2시간 이상이면, 주차구간추출부(600)은 S950 단계에서 현재 인덱스(index)의 속도 데이터의 시간과 다음의 인덱스(index+1)의 속도 데이터의 시간을 주차구간의 시점 및 종점으로 지정하고, 그 값을 6, 7로 지정한 후 저장한다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 순수주행구간추출부(700)의 순수주행구간을 추출하는 방법을 설명하기로 한다. 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 순수주행구간추출부의 순수주행구간을 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 순수주행구간추출부(700)은 S1010 단계에서 주행구간의 시점 및 종점 데이터 및 정차구간의 시점 및 종점 데이터를 시간 순으로 정렬하고, 파라미터를 초기화한다. 여기서, 파라미터는 주행구간 인덱스(i), 정차구간 인덱스(j), 순수주행구간의 시점시간(start_time) 및 종점시간(end_time)을 포함하며, 모두 0으로 초기화된다.
다음으로, 순수주행구간추출부(700)은 S1020 단계에서 주행구간 인덱스(i)가 주행구간 종점 데이터의 길이를 초과하는지 여부를 판별한다.
S1020 단계의 판단 결과, 주행구간 인덱스(i)가 주행구간 종점 데이터의 길이를 초과하면, 순수주행구간추출부(700)은 프로세스를 종료한다.
반면, S1020 단계의 판단 결과, 주행구간 인덱스(i)가 주행구간 종점 데이터의 길이 이하이면, 순수주행구간추출부(700)은 S1030 단계에서 순수주행구간의 시점 시간(start_time)을 현재 인덱스(i)의 주행구간 시점 데이터의 시간으로 설정한다.
다음으로, 순수주행구간추출부(700)은 S1040 단계에서 정차구간 인덱스(j)가 정차구간 시작 및 종점 데이터의 길이보다 작고 정차구간 종점 데이터의 시간이 주행구간 종점 데이터의 시간 보다 작은지 여부를 판별한다.
S1040 단계의 판별 결과, 정차구간 인덱스(j)가 정차구간 시작 및 종점 데이터의 길이보다 작고 정차구간 종점 데이터의 시간이 주행구간 종점 데이터의 시간 보다 작으면, 순수주행구간추출부(700)은 S1050 단계에서 순수주행구간의 종점 시간을 현재 인덱스(j)의 정차구간 시점 데이터의 시간으로 설정하고, 시점시간(start_time) 및 종점시간(end_time)을 순수 주행구간의 시점과 종점으로 지정하여 저장한다. 그런 다음, 순수주행구간추출부(700)은 S1060 단계에서 앞서 S1050 단계에서 설정된 순수 주행구간의 다음에 등장하는 순수주행구간의 시점시간(start_time)을 현재 인덱스(j)의 정차구간 종점 데이터의 시간으로 설정한다. 이어서, 순수주행구간추출부(700)은 S1070 단계로 진행하여 정차구간 인덱스(j)를 증가시킨 후(j+=1), S1040 단계로 진행한다.
반면, S1040 단계의 판별 결과, 정차구간 인덱스(j)가 정차구간 시작 및 종점 데이터의 길이보다 크거나, 정차구간 종점 데이터의 시간이 주행구간 종점 데이터의 시간 보다 크면, 순수주행구간추출부(700)은 S1080 단계로 진행한다.
S1080 단계에서 순수주행구간추출부(700)은 종점시간(end_time)을 현재 인덱스(j)의 주행구간의 종점 데이터의 시간으로 설정하고, 시점시간(start_time) 및 종점시간(end_time)을 순수 주행구간의 시점시간 및 종점시간으로 지정한다. 그런 다음, 순수주행구간추출부(700)은 S1090 단계에서 주행구간 인덱스(i)를 증가시킨 후(i+=1), S1020 단계로 진행한다.
한편, 앞서 설명된 본 발명의 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터수단을 통하여 판독 가능한 프로그램 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 균등론에 따라 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다.

Claims (6)

  1. 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 장치에 있어서,
    소정 시간 간격 마다 차량의 속도를 측정하여 저장한 속도 데이터 및 소정 시간 간격 마다 차량이 주행한 구간을 누적하여 저장한 누적주행구간 데이터의 이상치를 제거하기 위한 이상치제거부;
    상기 이상치제거부에 의해 이상치가 제거된 속도 데이터 및 누적주행구간 데이터를 기초로 상기 차량이 주행한 구간을 추출하는 주행구간추출부;
    상기 차량이 정차한 구간인 정차구간을 추출하는 정차구간추출부; 및
    상기 주행구간 내에 존재하는 상기 정차구간을 상기 주행구간에서 제외시킨 구간을 순수 주행구간으로 추출하는 순수주행구간추출부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는
    운행 정보를 추출하기 위한 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 이상치제거부는
    차량의 속력 범위를 벗어나는 속도 데이터를 이상치로 판단하여 제거하는 속도이상치제거부; 및
    연속된 2개의 누적주행거리를 차감한 값을 통해 주행거리를 도출하고, 주행거리가 차량이 최대로 운행할 수 있는 거리를 벗어난 경우, 해당 누적주행거리 데이터를 이상치로 판단하여 제거하는 누적주행거리이상치제거부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는
    운행 정보를 추출하기 위한 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 주행구간추출부는
    속도 데이터가 존재하기 시작하는 시점을 주행구간의 시점으로 지정하고 속도 데이터가 존재하지 않은 시점의 이전 시점을 주행구간의 종점으로 지정하되, 상기 주행구간의 시점에서 주행구간의 종점까지의 시간이 소정 시간 이상이고, 상기 주행구간의 시점에서 주행구간의 종점까지의 거리가 소정 거리 이상인 경우 유효한 주행 구간으로 지정하는 것을 특징으로 하는
    운행 정보를 추출하기 위한 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 정차구간추출부는
    상기 주행구간 내에서 소정 시간 이상 속도가 0인 구간을 정차구간으로 지정하는 속도기반정차구간추출부;
    상기 주행구간의 시점과 종점 사이에서 위치정보 간 거리가 연속적으로 소정 거리 이내인 구간을 정차구간으로 지정하는 GPS기반정차구간추출부; 및
    상기 속도기반정차구간추출부가 추출한 정차구간과 상기 GPS기반정차구간추출부가 추출한 정차구간을 결합하여 정차구간을 검출하는 속도및GPS기반정차구간추출부;
    중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는
    운행 정보를 추출하기 위한 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 이상치가 제거된 속도 데이터를 탐색하여 연속된 속도 데이터 사이의 기간이 소정 시간 이상이면, 주차구간의 시점 및 종점으로 지정하여 주차구간을 추출하는 주차구간추출부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는
    운행 정보를 추출하기 위한 장치.
  6. 커텍티드카의 운행 정보를 추출하기 위한 방법에 있어서,
    이상치제거부가 소정 시간 간격 마다 차량의 속도를 측정하여 저장한 속도 데이터 및 소정 시간 간격 마다 차량이 주행한 구간을 누적하여 저장한 누적주행구간 데이터의 이상치를 제거하는 단계;
    주행구간추출부가 상기 이상치제거부에 의해 이상치가 제거된 속도 데이터 및 누적주행구간 데이터를 기초로 상기 차량이 주행한 구간을 추출하는 단계;
    정차구간추출부가 상기 차량이 정차한 구간인 정차구간을 추출하는 단계;
    순수주행구간추출부가 상기 주행구간 내에 존재하는 상기 정차구간을 상기 주행구간에서 제외시킨 구간을 순수 주행구간으로 추출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는
    운행 정보를 추출하기 위한 방법.
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