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도로를 주행하는 주행차량의 위험한 주행패턴에 대응하는 도로교통 위험정보를 수집하여 제공하는 도로교통 위험정보 수집제공 시스템에 있어서,도로(110)를 주행하는 주행차량(120)에 거치되는 단말로서, GPS 모듈(210) 및 통신모듈(220)을 구비하여 센서 데이터를 업로드하는 주행차량 스마트폰(200);중력가속도 센서(310) 및 자이로 센서(320)를 포함하며, 상기 주행차량 스마트폰(200)에 내장되어 상기 주행차량(120)의 위험한 주행패턴인 충격 이벤트를 감지하여 센서 데이터를 생성하는 스마트폰 센서(300);상기 주행차량 스마트폰(200)에 설치되고, 상기 스마트폰 센서(300)에 의해 생성된 센서 데이터를 수집하여 분석 프로세스를 실시하고, 도로교통 위험정보를 생성하는 스마트폰 앱(400);적어도 하나 이상의 주행차량 스마트폰(200)으로부터 업로드되는 모든 센서 데이터를 수집하여 분석 프로세스를 실시하고, 도로교통 위험정보 맵(Map)을 작성하여 제공하는 클라우드 서버(500); 및상기 도로(110)의 후방을 주행하는 적어도 하나 이상의 후방차량(130)에 각각 거치되는 단말로서, 상기 클라우드 서버(500)로부터 도로교통 위험정보 맵(Map)을 제공받는 후방차량 스마트폰(600)을 포함하되,상기 주행차량 스마트폰(200)에 설치된 스마트폰 앱(400) 및 상기 클라우드 서버(500) 각각은 기학습된 기계학습 알고리즘에 따라 분석 프로세스를 이중으로 실시하는 것을 특징으로 하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 시스템
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제1항에 있어서, 상기 주행차량(120)의 충격 이벤트는 주행상황 이벤트 및 도로상황 이벤트를 포함하고, 상기 주행상황 이벤트는 상기 주행차량(120)의 급제동, 급출발 또는 급회전으로 발생하고, 상기 도로상황 이벤트는 도로상의 포트홀이나 범프로 인해 발생하는 것을 특징으로 하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 시스템
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제1항에 있어서, 상기 센서 데이터는, 상기 스마트폰 센서(300)의 중력가속도 센서(310) 및 자이로 센서(320)에서 감지된 데이터; 및 도로상의 주행차량 위치를 파악할 수 있는 상기 주행차량 스마트폰(200)의 GPS 모듈(210)에서 생성되는 데이터를 포함하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 시스템
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제1항에 있어서, 상기 주행차량 스마트폰(200)은, 상기 주행차량(120)의 도로(110) 상의 위치에 따른 위치정보를 생성하는 GPS 모듈(210); 및상기 스마트폰 센서(300)에 의해 감지된 센서 데이터를 업로드시키도록 상기 클라우드 서버(500)와 통신하는 통신모듈(220)을 포함하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 시스템
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제1항에 있어서, 상기 스마트폰 센서(300)는,상기 주행차량 스마트폰(200) 내에 내장되며, 상기 주행차량(120)의 위험한 주행패턴인 충격 이벤트에 대응하여 상기 주행차량(120)의 차체에 가해지는 가속도를 검출하는 중력가속도 센서(310); 및상기 주행차량 스마트폰(200) 내에 내장되며, 상기 주행차량(120)의 위험한 주행패턴인 충격 이벤트에 대응하여 상기 주행차량(120)의 차체에 가해지는 각속도를 검출하는 자이로 센서(320)를 포함하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 시스템
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제1항에 있어서, 상기 스마트폰 앱(400)은,상기 스마트폰 센서(300)에서 감지된 센서 데이터를 저장하는 데이터 저장부(410);상기 센서 데이터에 대해 기계학습 알고리즘에 따라 분석 프로세스를 수행하여 도로교통 위험정보를 생성하는 분석 프로세스 수행부(420); 및상기 분석 프로세스 수행부(420)에서 생성된 도로교통 위험정보가 상기 주행차량(120)의 운전자에게 즉시 제공되도록 경보를 발생시키는 경보 발생부(430)를 포함하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 시스템
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제6항에 있어서, 상기 분석 프로세스 수행부(420)는 상기 스마트폰 센서(300)에서 감지된 센서 데이터가 기설정값(threshold)을 초과하는 경우에만 분석 프로세스를 수행하는 것을 특징으로 하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 시스템
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제6항에 있어서, 상기 분석 프로세스 수행부(420)는,상기 센서 데이터를 원시 데이터로 수집하는 데이터 수집부(421);상기 데이터 수집부(421)에서 수집된 원시 데이터에 대해 소정의 분석주기로 평활화를 실시하는 평활화 수행부(422);상기 평활화 수행부(422)에 의해 평활화된 센서 데이터의 특징벡터를 추출하는 특징 추출부(423);기계학습 알고리즘에 따라 상기 특징 추출부(423)에 의해 추출된 특징벡터에 대응하도록 데이터를 분류하는 데이터 분류부(424);상기 클라우드 서버(500)로부터 다운로드되고, 상기 데이터 분류부(424)의 데이터 분류시 상기 기계학습 알고리즘 개선을 위해 지속적으로 제공되는 학습 데이터셋(425); 및상기 데이터 분류부(424)에서 분류된 데이터로부터 주행차량(120)의 충격 이벤트에 대응하는 도로교통 위험정보를 생성하는 도로교통 위험정보 생성부(426)를 포함하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 시스템
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제8항에 있어서, 상기 평활화 수행부(422)는 상기 충격 이벤트 미감지를 최소화하도록 상기 소정의 분석주기를 서로 중첩(overlay)시키는 것을 특징으로 하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 시스템
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제1항에 있어서, 상기 클라우드 서버(500)는,상기 센서 데이터의 업로드를 위해 주행차량 스마트폰(200)의 통신모듈(220)과 상호 통신하는 통신모듈(510);적어도 하나 이상의 주행차량 스마트폰(200)으로부터 업로드되는 모든 센서 데이터를 저장하는 데이터 저장부(520);적어도 하나 이상의 주행차량 스마트폰(200)으로부터 업로드되는 모든 센서 데이터에 대해 기계학습 알고리즘에 따라 분석 프로세스를 수행하여 도로교통 위험정보를 생성하는 분석 프로세스 수행부(530); 및상기 분석 프로세스 수행부(530)에서 생성된 도로교통 위험정보가 후방차량(130) 및 도로관리자에게 실시간으로 제공되도록 도로교통 위험정보 맵(Map)을 작성하는 도로교통 위험정보 맵 작성부(540)를 포함하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 시스템
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제10항에 있어서, 상기 분석 프로세스 수행부(530)는,상기 센서 데이터를 원시 데이터로 수집하는 데이터 수집부(531);상기 데이터 수집부(531)에서 수집된 원시 데이터에 대해 소정의 분석주기로 평활화를 실시하는 평활화 수행부(532);상기 평활화 수행부(532)에 의해 평활화된 센서 데이터의 특징벡터를 추출하는 특징 추출부(533);기계학습 알고리즘에 따라 상기 특징 추출부(533)에 의해 추출된 특징벡터에 대응하도록 데이터를 분류하는 데이터 분류부(534); 상기 데이터 분류부(534)의 데이터 분류시 상기 기계학습 알고리즘 개선을 위해 지속적으로 제공되는 학습 데이터셋(535);상기 데이터 분류부(534)에서 분류된 데이터로부터 상기 주행차량(120)의 충격 이벤트에 대응하는 도로교통 위험정보를 생성하는 도로교통 위험정보 생성부(536); 및기설정 거리범위에서 발생하는 이벤트에 대한 도로교통 위험정보를 하나의 이벤트 정보로 표시하도록 군집화(Grouping)하는 군집화 수행부(537)를 포함하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 시스템
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제11항에 있어서, 상기 평활화 수행부(532)는 상기 충격 이벤트 미감지를 최소화하도록 상기 소정의 분석주기를 서로 중첩(overlay)시키는 것을 특징으로 하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 시스템
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도로(110)를 주행하는 주행차량(120)의 위험한 주행패턴에 대응하는 도로교통 위험정보를 수집하여 제공하는 도로교통 위험정보 수집제공 방법에 있어서,a) 주행차량(120)에 거치된 주행차량 스마트폰(200)의 스마트폰 센서(300)가 충격 이벤트를 감지하여 센서 데이터를 생성하는 단계;b) 상기 주행차량 스마트폰(200)에 설치된 스마트폰 앱(400)을 통해 상기 스마트폰 센서(300)가 감지한 센서 데이터를 수집하는 단계;c) 상기 주행차량 스마트폰(200)이 상기 센서 데이터를 클라우드 서버(500)로 업로드하는 단계;d) 상기 스마트폰 앱(400)이 상기 센서 데이터가 기설정값보다 큰지 확인하는 단계;e) 상기 센서 데이터가 기설정값보다 큰 경우, 스마트폰 앱(400)이 상기 센서 데이터에 대한 분석 프로세스를 실시하여 도로교통 위험정보를 생성하는 단계;f) 상기 클라우드 서버(500)가 적어도 하나 이상의 주행차량 스마트폰(200)으로부터 업로드된 모든 센서 데이터에 대한 분석 프로세스를 실시하고, 도로교통 위험정보 맵을 작성하는 단계; 및g) 상기 도로교통 위험정보 맵을 후방차량(130) 및 도로관리자에게 실시간으로 제공하는 단계를 포함하되,상기 주행차량 스마트폰(200)에 설치된 스마트폰 앱(400) 및 상기 클라우드 서버(500) 각각은 기학습된 기계학습 알고리즘에 따라 분석 프로세스를 이중으로 실시하는 것을 특징으로 하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 방법
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제13항에 있어서, 상기 주행차량(120)의 충격 이벤트는 주행상황 이벤트 및 도로상황 이벤트를 포함하고, 상기 주행상황 이벤트는 상기 주행차량(120)의 급제동, 급출발 또는 급회전으로 발생하고, 상기 도로상황 이벤트는 도로상의 포트홀이나 범프로 인해 발생하는 것을 특징으로 하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 방법
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제13항에 있어서, 상기 센서 데이터는, 상기 스마트폰 센서(300)의 중력가속도 센서(310) 및 자이로 센서(320)에서 감지된 데이터; 및 도로상의 주행차량 위치를 파악할 수 있는 상기 주행차량 스마트폰(200)의 GPS 모듈(210)에서 생성되는 데이터를 포함하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 방법
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제13항에 있어서, 상기 스마트폰 센서(300)는,상기 주행차량 스마트폰(200) 내에 내장되며, 상기 주행차량(120)의 위험한 주행패턴인 충격 이벤트에 대응하여 상기 주행차량(120)의 차체에 가해지는 가속도를 검출하는 중력가속도 센서(310); 및상기 주행차량 스마트폰(200) 내에 내장되며, 상기 주행차량(120)의 위험한 주행패턴인 충격 이벤트에 대응하여 상기 주행차량(120)의 차체에 가해지는 각속도를 검출하는 자이로 센서(320)를 포함하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 방법
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제13항에 있어서, 상기 스마트폰 앱(400)은,상기 스마트폰 센서(300)에서 감지된 센서 데이터를 저장하는 데이터 저장부(410);상기 센서 데이터에 대해 기계학습 알고리즘에 따라 분석 프로세스를 수행하여 도로교통 위험정보를 생성하는 분석 프로세스 수행부(420); 및상기 분석 프로세스 수행부(420)에서 생성된 도로교통 위험정보가 상기 주행차량(120)의 운전자에게 즉시 제공되도록 경보를 발생시키는 경보 발생부(430)를 포함하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 방법
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제13항에 있어서, 상기 e) 단계는,e-1) 상기 센서 데이터를 원시 데이터로 수집하는 단계;e-2) 소정 분석주기로 원시 데이터의 평활화를 실시하는 단계;e-3) 상기 평활화된 센서 데이터의 특징벡터를 추출하는 단계;e-4) 기계학습 알고리즘에 따라 상기 특징벡터에 대응하는 데이터를 분류하는 단계;e-5) 상기 분류된 데이터로부터 상기 주행차량(120)의 충격 이벤트에 대응하는 도로교통 위험정보를 생성하는 단계; 및e-6) 상기 도로교통 위험정보를 주행차량(120) 운전자에게 즉시 경보하는 단계를 포함하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 방법
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제18항에 있어서, 상기 e-2) 단계에서 충격 이벤트 미감지를 최소화하도록 상기 소정의 분석주기를 서로 중첩(overlay)시키는 것을 특징으로 하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 방법
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제13항에 있어서, 상기 f) 단계는,f-1) 적어도 하나 이상의 주행차량 스마트폰(200) 각각으로부터 업로드된 센서 데이터를 원시 데이터로 수집하는 단계;f-2) 소정 분석주기로 원시 데이터의 평활화를 실시하는 단계;f-3) 상기 평활화된 센서 데이터의 특징벡터를 추출하는 단계;f-4) 기계학습 알고리즘에 따라 상기 특징벡터에 대응하는 데이터를 분류하는 단계;f-5) 상기 분류된 데이터로부터 상기 주행차량(120)의 충격 이벤트에 대응하는 도로교통 위험정보를 생성하는 단계;f-6) 기설정된 거리범위에 따라 상기 도로교통 위험정보를 군집화하는 단계; 및f-7) 상기 도로교통 위험정보가 후방차량(130) 및 도로관리자에게 실시간으로 제공되도록 도로교통 위험정보 맵(Map)을 작성하는 단계를 포함하는 스마트폰과 클라우드 서버를 이용한 도로교통 위험정보 수집제공 방법
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