KR101826060B1 - 교통사고 예보시스템 - Google Patents

교통사고 예보시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101826060B1
KR101826060B1 KR1020170059903A KR20170059903A KR101826060B1 KR 101826060 B1 KR101826060 B1 KR 101826060B1 KR 1020170059903 A KR1020170059903 A KR 1020170059903A KR 20170059903 A KR20170059903 A KR 20170059903A KR 101826060 B1 KR101826060 B1 KR 101826060B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
traffic accident
rate
image
traffic
Prior art date
Application number
KR1020170059903A
Other languages
English (en)
Inventor
백주용
Original Assignee
주식회사 퀀텀게이트
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 퀀텀게이트 filed Critical 주식회사 퀀텀게이트
Priority to KR1020170059903A priority Critical patent/KR101826060B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101826060B1 publication Critical patent/KR101826060B1/ko
Priority to EP18802096.0A priority patent/EP3625787A4/en
Priority to US16/611,156 priority patent/US10878695B2/en
Priority to PCT/KR2018/003413 priority patent/WO2018212444A1/en
Priority to CN201880031785.5A priority patent/CN110622227B/zh

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/012—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from other sources than vehicle or roadside beacons, e.g. mobile networks
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0141—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for traffic information dissemination
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/095—Traffic lights

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 센서를 통해 센싱된 노면의 정보와 기상정보 및 교통정보를 전달받아 일정 거리 이내의 교통사고 발생율을 계산하여 운전자에게 속도에 따른 교통사고 발생율과 이에 대응하는 이미지를 알려줄 수 있도록 구현한 교통사고 예보시스템에 관한 것으로, 교통사고 예보시스템에 있어서, 미리 설정된 적어도 하나의 제1 정보를 센싱하는 센서부; 기상과 관련된 기관 및 도로교통과 관련된 기관 중 적어도 하나로부터 제2 정보를 수신하는 통신부; 교통사고 발생율과 관련된 복수의 이미지를 저장하는 메모리부; 상기 제1 정보 및 상기 제2 정보를 이용하여, 상기 교통사고 예보시스템으로부터 일정 거리 이내의 교통사고 발생율을 산출하고, 상기 복수의 이미지 중 상기 교통사고 발생율에 대응되는 이미지를 결정하는 제어부; 및 상기 제어부의 제어에 따라 상기 교통사고 발생율과 상기 이미지를 표시하는 디스플레이부;를 포함한다.

Description

교통사고 예보시스템{System of Traffic Forecasting}
본 발명의 기술분야는 교통사고 예보시스템에 관한 것으로, 특히 센서를 통해 센싱된 노면의 정보와 기상정보 및 교통정보를 전달받아 특정 거리 이내의 교통사고 발생율을 계산하여 운전자에게 속도에 따른 교통사고 발생율과 이에 대응하는 이미지를 알려줄 수 있도록 구현한 교통사고 예보시스템에 관한 것이다.
최근 들어 차량의 증가로 인해 생활이 윤택해지고, 편리하며, 다양한 레져활동이 가능해짐에 따라 차량운행이 빈번해지고, 이러한 차량의 증가에 따른 운행횟수의 증가 등으로 인해 차량을 통한 안전사고가 점차 증가되고 있는 실정이다.
일반적으로, 차량 이용자에게 도로교통에 대한 정보는 중요한 사항으로, 특히 도로 노면 상태에 대한 정보제공은 차량 이용자에게 안전한 주행을 할 수 있도록 하며, 도로 관리자에게 결빙에 따른 대처를 신속하게 진행하도록 한다.
특히, 동절기에는 눈 또는 비의 결빙으로 인한 교통사고가 주요 원인이 되며, 이러한 도로 결빙 상태를 사전에 감지하여 결빙 도로에 대한 즉각적인 조치를 취하고, 인명 사고를 사전에 예방해야만 한다.
자동차는 이동수단으로써, 인간의 삶에 많은 이로움과 혜택을 주고 있는 것은 사실이지만, 앞서 상술한 바와 같이, 자동차에 의한 교통사고도 빈번해지고 있는 실정이다. 이러한 자동차에 의한 교통사고는 매년 증가하고 있다. 이러한 교통사고를 예방하기 위해 도로의 현황 또는 교통량을 관리하는데 일반적으로 도로의 현황 또는 교통량을 관리하는 방법은 도로상에 매설되는 센서를 이용하는 방법과, 도로의 중요지점에 설치된 무선 카메라나 CCTV를 이용하는 방법이 있다. 현재 차량 검출 장비로 도로의 바닥에 설치하는 매설용 검출장치인 루프 디텍터를 가장 많이 사용하고 있다.
상술한 바와 같은 종래의 도로 또는 교량의 경우, 결빙상태를 사전에 인지할 수 없어 도로 관리자가 결빙에 대한 즉각적인 조치를 취하기 어려웠고, 결빙으로 인한 교통사고 발생을 최소화할 수 없는 문제점이 있다. 즉, 도로를 관리하는 사무소 직원이 직접 도로 현장을 방문하여 확인 후 주의 환기를 위한 안내문 설치 또는 제설작업 등의 조치를 취하여야 하므로 도로 현장별로 결빙 상태를 동시에 확인할 수 없어 대책 수립이 지연될 수 없는 문제점이 있다. 한편, 도로 현장의 방문 없이 도로의 상태를 확인할 수 있는 종래의 방법으로 마이크로파(극초단파) 또는 적외선 발산을 이용하여 노면의 상태를 모니터링하는 방법이 있다. 이는 신뢰할 수는 있지만 범위가 광범위하고, 물과 얼음이 서로 다른 반사율을 가지고 있는데 물 또는 얼음이 표면에 있을 때 이를 반영하기가 어려워 정확성이 떨어지는 문제점이 있다.
또한, 종래의 도로 예보 시스템은, 스쿨존, 노인보호구역 및 사고다발지역 등과 같이 교통사고 발생율이 높은 지역에서의 설치가 미비하며, 대부분의 운전자들이 이러한 지역 내의 차량 운행 제한 시간에도 운전을 하며, 운행 속도 제한 및 신호등의 신호 또한 지키지 않는 경우가 많다. 이에 어린이, 노인 등과 같은 행인이 무심코 횡단보도를 보행하는 경우가 많아, 달리는 차량에 의한 사고 가능성이 높은 단점이 있었다.
한국등록특허 제10-0706027호 (2004.01.17) "교통예보시스템" 한국등록특허 제10-0667478호 (2004.12.23) "디지털 멀티미디어 방송을 이용한 교통 예보 서비스시스템 및 방법"
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 전술한 바와 같은 문제점과 단점을 해결하기 위한 것으로, 센서를 통해 센싱된 노면의 정보와 기상정보 및 교통정보를 전달받아 일정 거리 이내의 교통사고 발생율을 계산하여 운전자에게 속도에 따른 교통사고 발생율과 이에 대응하는 이미지를 알려줄 수 있도록 구현한 교통사고 예보시스템을 제공하는 것이다.
다만, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하는 수단으로는, 본 발명의 한 특징에 따르면, 교통사고 예보시스템에 있어서, 미리 설정된 적어도 하나의 제1 정보를 센싱하는 센서부; 기상과 관련된 기관 및 도로교통과 관련된 기관 중 적어도 하나로부터 제2 정보를 수신하는 통신부; 교통사고 발생율과 관련된 복수의 이미지를 저장하는 메모리부; 제1 정보 및 제2 정보를 이용하여, 교통사고 예보시스템으로부터 일정 거리 이내의 교통사고 발생율을 산출하고, 복수의 이미지 중 교통사고 발생율에 대응되는 이미지를 결정하는 제어부; 및 제어부의 제어에 따라 교통사고 발생율과 이미지를 표시하는 디스플레이부;를 포함하는 교통사고 예보시스템을 제공한다.
일 실시 예에서, 제1 정보는, 센서부에서 센싱한 기상정보, 도로상태정보 및 차량속도의 정보인 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 제2 정보는, 기관으로부터 수신받은 사고이력정보, 기상정보, 도로상태정보, 장소정보 및 날짜정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 복수의 이미지는, 미리 설정된 제1 기준 이하의 일반적인 상황을 알리기 위한 제1 이미지; 제1 기준과 미리 설정된 제2 기준 사이의 약간 위험한 상황을 알리기 위한 제2 이미지; 및 제2 기준 이상의 위험한 상황을 알리기 위한 제3 이미지;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 제어부는, 제1 정보에 포함된 상대습도정보와 제2 정보에 포함된 대기온도정보를 이용하여, 이슬점온도를 계산하고 이슬점온도를 이용하여 교통사고 발생율을 산출하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에서, 이슬점온도는, 아래의 수학식 1로 계산되는 것을 특징으로 한다.
[수학식 1]
Figure 112017045821563-pat00001
여기서, Dp는 이슬점온도, T는 대기온도, RH는 상대습도, β 및 λ는 온도에 따른 마그누스 상수로써 β는 17.62, λ는 243.12℃를 의미한다.
일 실시 예에서, 통신부는, 주변 외부 기기에 교통사고 발생율과 이미지를 공유하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면, 센서를 통해 센싱된 노면의 정보와 기상정보 및 교통정보를 전달받아 일정 거리 이내의 교통사고 발생율을 계산하여 운전자에게 속도에 따른 교통사고 발생율과 이에 대응하는 이미지를 알려줄 수 있도록 구현한 교통사고 예보시스템을 제공함으로써, 운전자에게 속도에 따른 경각심을 일으킬 수 있으며, 다양한 정보들을 전달받아 돌방상황에 신속하게 대응할 수 있고, 도로위험요소를 관리할 수 있는 효과를 가진다.
또한, 본 발명은, 스쿨존, 노인보호구역 및 사고다발지역 등과 같이 교통사고 발생율이 높은 지역에 설치되어, 어린이, 노인 및 일반 행인들이 교통사고로 인해 사망 및 부상을 당하는 사고를 줄일 수 있다. 또한, 표지판에 각 지역에 맞는 이미지 및 각 교통사고 발생율에 따라 이에 대응하는 이미지를 표시하거나 교통사고 발생율을 표시하여, 운전자가 이미지와 발생율을 직접 확인함으로써, 위험도를 체감할 수 있도록 할 수 있는 효과를 가진다.
다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 교통사고 예보시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 센서부를 나타내는 도면이다.
도 3은 제어부의 노면의 결빙을 예측하여 교통사고 발생율에 반영하기 위한 순서도이다.
도 4는 제어부의 노면정보에 따른 사고율을 설명하는 도면이다.
도 5는 제어부의 기상정보에 따른 사고율을 설명하는 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 제어부의 차량속도정보에 따른 사고율을 설명하는 도면이다.
도 7a 및 도 7b는 제어부의 사고이력정보에 따른 사고율을 설명하는 도면이다.
도 8은 제어부에서 계산된 교통사고 발생율에 가중치를 적용한 예를 설명하는 도면이다.
도 9a 내지 도 9c는 디스플레이부에 표시되는 교통사고 발생율과 이에 따른 이미지를 나타내는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시 예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시 예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시 예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
종래의 도로 또는 교량의 경우, 결빙상태를 사전에 인지할 수 없어 도로 관리자가 결빙에 대한 즉각적인 조치를 취하기 어려웠고, 결빙으로 인한 교통사고 발생을 최소화할 수 없는 문제점이 있었다.
또한, 종래의 도로 예보 시스템은, 스쿨존, 노인보호구역 및 사고다발지역 등과 같이 교통사고 발생율이 높은 지역에서의 설치가 미비하며, 대부분의 운전자들이 이러한 지역 내의 차량 운행 제한 시간에도 운전을 하며, 운행 속도 제한 및 신호등의 신호 또한 지키지 않는 경우가 많다. 이에 어린이, 노인 등과 같은 행인이 무심코 횡단보도를 보행하는 경우가 많아, 달리는 차량에 의한 사고 가능성이 높은 단점이 있었다.
따라서 본 명세서에서는 상기 문제점을 해소하는 교통사고 예보시스템을 제공하고자 한다.
본 발명이 제안하는 교통사고 예보시스템은 센서를 통해 센싱된 노면의 정보와 기상정보 및 교통정보를 전달받아 특정 거리 이내의 교통사고 발생율을 계산하여 운전자에게 속도에 따른 교통사고 발생율과 이에 대응하는 이미지를 알려줄 수 있도록 구현한 교통사고 예보시스템이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 교통사고 예보시스템을 설명하는 도면이며, 도 2는 도 1에 있는 센서부를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 교통사고 예보시스템(10)은, 센서부(100), 통신부(200), 메모리부(300), 제어부(400), 디스플레이부(500)를 포함한다.
센서부(100)는, 미리 설정된 적어도 하나의 제1 정보를 센싱하여, 해당 센싱한 제1 정보를 제어부(400)로 전달해 준다.
일 실시 예에서, 제1 정보는, 센서부(100)에서 센싱한 기상정보(바람직하게는, 온도, 습도, 기압 등), 도로상태정보 및 차량속도의 정보일 수 있다.
일 실시 예에서, 센서부(100)는, 노면 또는 대기의 온도, 습도 및 기압, 도로의 상태 등을 센싱할 수 있다.
일 실시 예에서, 센서부(100)는, 센서노드(도 2 참조)를 구비하여, 제1 정보를 센서노드로 전달할 수 있으며, 센서노드는 제1 정보를 전달받아 해당 전달받은 제1 정보를제어부(400)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에서, 센서노드는, 센서부(100)에서 센싱한 제1 정보를 하나로 합친 다음에, 인코딩할 수 있다.
통신부(200)는, 기상과 관련된 기관 및 도로교통과 관련된 기관 중 적어도 하나로부터 제2 정보를 수신하여, 해당 수신한 제2 정보를 제어부(400)로 전송해 준다.
일 실시 예에서, 통신부(200)는, 주변 외부 기기에 교통사고 발생율과 이미지를 공유하여, 정부기관, 기업 및 연구소 등과 같은 기관에 교통사고 발생율과 이미지를 공유할 수 있다.
일 실시 예에서, 제2 정보는, 기관(즉, 기상 또는 도로교통과 관련된 기관)으로부터 수신받은 사고이력정보, 기상정보, 도로상태정보, 장소정보 및 날짜정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 기상정보는, 날씨, 대기온도, 강수량 등과 같은 정보를 포함할 수 있다.
메모리부(300)는, 교통사고 발생율과 관련된 복수의 이미지를 저장한다.
일 실시 예에서, 메모리부(300)는, 교통사고 발생율과 관련된 복수의 동영상 도 저장해둘 수 있다.
일 실시 예에서, 메모리부(300)는, 제어부(400)에서 결정된 이미지를 제어부(400)로 전송해줄 수 있다.
일 실시 예에서, 메모리부(300)는, 스쿨존, 노인보호구역 및 사고다발지역에 대응하는 이미지를 각각 저장해둘 수 있다.
일 실시 예에서, 메모리부(300)는, 예를 들어 스쿨존에 대응하여 차량 사고율에 따라 어린이가 걸어가는 이미지, 어린이가 놀라는 이미지, 또는 어린이가 넘어져 다치는 이미지(도 9a 참조)를 저장해둘 수 있다.
일 실시 예에서, 메모리부(300)는, 예를 들어 노인보호구역에 대응하여 차량 사고율에 따라 지팡이를 짚은 노인이 걸어가는 이미지, 노인이 놀라서 넘어지는 이미지, 또는 노인이 넘어져 다치는 이미지(도 9b 참조)를 저장해둘 수 있다.
일 실시 예에서, 메모리부(300)는, 예를 들어 사고다발지역에 대응하여 차량 사고율에 따라 유모차를 끄는 사람이 걸어가는 이미지, 놀라는 이미지, 또는 넘어져 다치는 이미지(도 9c 참조)를 저장해둘 수 있다.
일 실시 예에서, 메모리부(300)는, 교통사고 발생율과 관련된 복수의 위험지수(즉, 차량 운전자에게 차량 속도에 따른 교통사고 위험도를 알려주기 위한 교통안전지수)도 저장해둘 수 있다.
일 실시 예에서, 메모리부(300)는, 교통사고 발생율(또는, 복수의 이미지)과 관련된 복수의 위험지수도 저장해둘 수 있다.
일 실시 예에서, 위험지수는, 차량 운전자에게 차량 속도에 따른 교통사고 위험도를 알려주기 위한 교통안전지수이다.
제어부(400)는, 센서부(100)로부터 전달받은 제1 정보 및 통신부(200)로부터 수신받은 제2 정보를 이용하여, 교통사고 예보시스템(10)으로부터 일정 거리 이내의 교통사고 발생율을 산출하고, 복수의 이미지 중 교통사고 발생율에 대응되는 이미지를 결정한다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 산출한 교통사고 발생율에 대응되는 이미지를 결정하여, 메모리부(300)로부터 결정된 이미지를 전송받을 수 있다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 교통사고 발생율과 이에 대응되는 이미지를 결정하면, 해당 결정된 이미지와 교통사고 발생율을 디스플레이부(500)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 스쿨존, 노인보호구역 및 사고다발지역 등과 같이 교통사고 발생율이 높은 지역에 가중치를 부과하여 최종 위험도를 산출하며, 이에 대응하는 이미지를 결정하여 메모리부(300)로부터 결정된 이미지를 전송받을 수 있다. 이때, 최종 위험도는, 교통사고 발생율과 가중치를 곱하여 산출될 수 있으며, 제어부(400)는, 해당 최종 위험도를 교통사고 발생율로 다시 저장할 수 있다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 제1 정보 및 제2 정보에 포함된 기상정보, 사고이력정보, 노면정보, 차량속도정보를 이용하여 교통사고 발생율을 산출할 수 있다. 다시 말해서 제어부(400)는, 각 정보별로 교통사고 발생율을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 복수의 이미지는, 제1 이미지, 제2 이미지, 제3 이미지를 포함할 수 있다.
제1 이미지는, 미리 설정된 제1 기준 이하의 일반적인 상황을 알리기 위한 이미지이다.
일 실시 예에서, 제1 이미지는, 사람들(예를 들면, 어린이, 노인 등)이 걸어가는 일반적인 상황을 알릴 수 있다.
제2 이미지는, 제1 기준과 미리 설정된 제2 기준 사이의 약간 위험한 상황을 알리기 위한 이미지이다.
일 실시 예에서, 제2 이미지는, 사람들이 놀라거나 놀라서 넘어지는 약간 위험한 상황을 알릴 수 있다.
제3 이미지는, 제2 기준 이상의 위험한 상황을 알리기 위한 이미지이다.
일 실시 예에서, 제3 이미지는, 사람들이 넘어져 다치는 위험한 상황을 알릴 수 있다.
일 실시 예에서, 제1 기준과 제 2 기준은, 기 설정된 교통사고 발생율로서, 사용에 따라 변경될 수 있다.
일 실시 예에서, 제1 기준은, 예를 들면 교통사고 발생율이 30% 인 경우로 설정될 수 있다. 이때 제 2 기준은, 교통사고 발생율이 80%인 경우로 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 복수의 위험지수 중 교통사고 발생율(또는, 복수의 이미지)에 대응되는 위험지수를 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 산출한 교통사고 발생율(또는, 복수의 이미지)에 대응되는 위험지수를 결정하여, 메모리부(300)로부터 결정된 위험지수를 전송받을 수 있다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 교통사고 발생율(또는, 복수의 이미지)과 이에 대응되는 위험지수를 결정하면, 해당 결정된 위험지수를 디스플레이부(500)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에서, 복수의 위험지수는, 제1 위험지수, 제2 위험지수, 제3 위험지수를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 제1 위험지수는, 미리 설정된 제1 기준 이하의 일반적인 상황을 알리기 위한 위험지수이다. 바람직하게는, 제1 위험지수는, '주의'단계로서, 운전자에게 차량속도(즉, 운전자가 주행하는 속도)에 대해 주의가 필요한 일반적인 상황임을 알릴 수 있다.
일 실시 예에서, 제2 위험지수는, 제1 기준과 미리 설정된 제2 기준 사이의 약간 위험한 상황을 알리기 위한 위험지수이다. 바람직하게는, 제2 위험지수는, '경고'단계로서, 운전자에게 차량속도에 대해 경고가 필요한 약간 위험한 상황임을 알릴 수 있다.
일 실시 예에서, 제3 위험지수는, 제2 기준 이상의 위험한 상황을 알리기 위한 위험지수이다. 바람직하게는, 제3 위험지수는, '위험'단계로서, 운전자에게 차량속도에 대해 위험한 상황임을 알릴 수 있다.
디스플레이부(500)는, 제어부(400)의 제어에 따라 교통사고 발생율과 이미지를 표시한다.
일 실시 예에서, 디스플레이부(500)는, 교통사고 발생율과 이미지를 표시해 주기 위한 발광판(예를 들면, LED 발광판)을 구비할 수 있다.
일 실시 예에서, 디스플레이부(500)는, 교통사고 발생율(또는, 이미지)과 위험지수를 표시해줄 수도 있다.
상술한 바와 같은 구성을 가진 교통사고 예보시스템(10)은, 제어부(400)가 센서부(100)를 통해 센싱된 노면의 정보와 통신부(200)로부터 기상정보 및 교통정보를 전달받아 일정 거리 이내의 교통사고 발생율을 계산하여 운전자에게 속도에 따른 교통사고 발생율과 이에 대응하는 이미지를 알려줄 수 있도록 구현함으로써, 운전자에게 속도에 따른 경각심을 일으킬 수 있으며, 다양한 정보들을 전달받아 돌방상황에 신속하게 대응할 수 있고, 도로위험요소를 관리할 수 있다.
상술한 바와 같은 구성을 가진 교통사고 예보시스템(10)은, 스쿨존, 노인보호구역 및 사고다발지역 등과 같이 교통사고 발생율이 높은 지역에 설치되어, 어린이, 노인 및 일반 행인들이 교통사고로 인해 사망 및 부상을 당하는 사고를 줄일 수 있다. 또한, 디스플레이부(500)에 각 지역에 맞는 이미지 및 각 교통사고 발생율에 따라 이에 대응하는 이미지를 표시하거나 교통사고 발생율을 표시하여, 운전자가 이미지와 발생율을 직접 확인함으로써, 위험도를 체감할 수 있도록 할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 교통사고 예보시스템의 동작
먼저, 제어부(400)는, 센서부(100)로부터 전달받은 제1 정보 및 통신부(200)로부터 수신받은 제2 정보를 이용하여, 교통사고 예보시스템(10)으로부터 일정 거리 이내의 교통사고 발생율을 산출하고, 산출된 교통사고 발생율을 메모리부(300)로 전송한다. 메모리부(300)는, 해당 전송받은 교통사고 발생율을 저장하며, 미리 저장된 교통사고 발생율에 대응하는 이미지를 제어부(400)로 전송한다. 제어부(400)는, 해당 전송받은 이미지와 산출한 교통사고 발생율을 디스플레이부(500)로 전달한다. 디스플레이부(500)는, 해당 전송받은 이미지와 교통사고 발생율을 발광판에 표시하여, 운전자에게 교통사고 예보시스템(10)이 설치된 구역에서 운전자의 속도에 따른 교통사고율과 이에 대응하는 사고 이미지를 보여줄 수 있다. 이에 교통사고 예보시스템(10)은, 운전자에게 자신이 운전한 차량 속도에 따른 이미지(또는, 동영상, 애니메이션, 위험지수)를 보고 경각심을 느낄 수 있도록 할 수 있다.
도 3은 제어부의 노면의 결빙을 예측하여 교통사고 발생율에 반영하기 위한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 먼저, 센서부(100)에서 노면의 온도와 대기의 온도를 센싱하여, 노면의 온도가 영상온도이고, 대기의 온도가 영하온도인지를 판단한다.(S100). 노면의 온도가 영상온도이고, 대기의 온도가 영하온도인 경우에 센서부(100)는, 환경정보(예를 들어, 습도 및 기압정보) 및 노면정보를 측정하고, 통신부(200)는, 기상정보를 전송한다(S200).
이어서, 제어부(400)는 센서부(100)로부터 센싱된 정보(즉, 환경정보 및 노면정보)를 전달받고 통신부(200)로부터 기상정보를 전송받아 메모리부(300)에 저장하고(S300),측정된 값을 기록하고 보정한다(S400).
이어서, 제어부(400)는, 기록하고 보정된 측정값을 계산하여(S500), 노면의 결빙을 예측한다(S600). 노면의 결빙이 예측된 경우에, 교통사고 발생율에 반영한다(S700).
도 4는 제어부의 노면정보에 따른 사고율을 설명하는 도면이다.
도 4를 참조하면, 제어부(400)는, 제1 정보에 포함된 상대습도정보와 제2 정보에 포함된 대기온도정보를 이용하여, 이슬점온도를 계산하고 이슬점온도를 이용 하여 노면정보에 따른 교통사고 발생율을 산출할 수 있다. 다시 말해서, 제어부(400)는, 노면정보에 대한 교통사고 발생율을 산출하기 위해 이슬점 온도를 이용할 수 있다. 이때, 이슬점온도는, 아래의 수학식 1로 계산될 수 있다.
Figure 112017045821563-pat00002
여기서, Dp는 이슬점온도, T는 대기온도, RH는 상대습도, β 및 λ는 온도에 따른 마그누스 상수로써 β는 17.62, λ는 243.12℃를 의미한다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 이슬점 온도와 노면온도를 비교하여 도로 표면의 결빙유무를 판단할 수 있으며, 산출된 이슬점 온도를 이용하여 노면정보에 대한 교통사고 발생율을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 아래의 수학식 2로부터 차량의 제동거리를 계산하여 노면정보에 대한 교통사고 발생율(즉, 노면결빙에 따른 교통사고율)을 계산할 수 있다.
Figure 112017045821563-pat00003
여기서, d는 제동거리(m), v는 차량의 주행속도, f는 타이어와 노면의 미끄럼 마찰계수, s는 종단경사(%)를 의미한다.
도 5는 제어부의 기상정보 따른 사고율을 설명하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 강우, 강설 안개 등과 같은 기상상황에 따른 시정거리를 아래의 수학식 3을 이용하여 산출하며, 정지거리를 아래의 수학식 4를 이용하여 산출하여, 사고이력정보에 따른 사고율을 계산할 수 있다.
Figure 112017045821563-pat00004
여기서, SSD는 정지시거(m), V는 (Km/h), tr는 인지반응시간(sec), f는 타이어-노면 마찰계수, s는 경사(m/m, 오르막(+), 내리막(-))를 의미한다.
Figure 112017045821563-pat00005
여기서, VD는 시정거리(m), b↓scat는 산란계수, b↓abs는 흡수계수를 의미한다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 시정거리(VD)가 정지시거(SSD)를 계산하여, 시정거리(VD)가 정지시거(SSD)보다 큰 경우에, 차량의 속도로 안전한 운행이 가능하다고 판단하며, 시정거리(VD)가 정지시거(SSD)보다 작은 경우에, 차량의 속도로 안전한 운행이 불가능하다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 시정거리(VD)가 정지시거(SSD)를 이용하여, 기상정보 따른 사고율(즉, 기상상황에 따른 사고율)을 산출하여 사용자가 갑작스런 상황을 인지하고 반응하여 빠르게 대응할 수 있도록 할 수 있다.
도 6a 및 도 6b는 제어부의 차량속도정보에 따른 사고율을 설명하는 도면이다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 도 6a를 참조하면, 평균 통행속도와 교통 사고율의 관계를 이용하여, 차량속도정보에 따른 사고율을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 도 6b를 참조하면, 평균 속도 대비 차량속도에 대한 상대적 사고율을 이용하여, 차량속도정보에 따른 사고율을 산출할 수 있다.
도 7a 및 도 7b는 제어부의 사고이력정보에 따른 사고율을 설명하는 도면이다.
도 7a를 참조하면, 제어부(400)는, 도로교통과 관련된 기관으로부터 수신받은 시간, 요일, 월 별 교통사고율정보를 이용하여 교통사고 발생율을 산출할 수 있다.
도 7b를 참조하면, 제어부(400)는, 도로교통과 관련된 기관으로부터 수신받은 지역 및 특정 도로상의 교통사고 발생율정보를 이용하여 교통사고 발생율을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 노면정보, 기상정보, 차량속도정보 및 사고이력정보를 이용하여 다변량 분석법을 통해 교통사고 예보 시스템 알고리즘을 아래의 수학식 5를 이용하여 산출할 수 있다. 여기서 사용되는 바람직한 다변량 분석법은, 판별 분석, 다중회귀 분석, 요인 분석, 상관관계 분석이며, 이외에도 다양한 분석을 사용할 수 있다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 각 분석법을 수학식 5를 이용하여 산출하여 4개의 교통사고 예보 시스템 알고리즘을 산출할 수 있다.
Figure 112017045821563-pat00006
여기서, y는 예측함수이며, β0는 각 분석법을 통해 예측된 사고율에 대한 상수(각 분석법 별로 상이함)이며, β1~βn은 예측함수 각항의 계수(즉, 가중치)(여기서, 판별 분석은 정준 상관계수, 다중회귀 분석은 회귀계수, 요인 분석은 요인변수 계수, 상관관계 분석은 종속-독립 변수간 공변량을 이용함)이며, F1~Fn은 예측함수에 사용된 독립변수(즉, 노면정보, 기상정보, 차량속도정보 및 사고이력정보)이다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 설명력을 측정하기 위해 수학식 5에 의해 산출된 4개의 분석법을 아래의 수학식 6을 이용하여, 그 중에서 가장 높은 설명력을 교통사고 발생율로 산출할 수 있다.
Figure 112017045821563-pat00007
여기서, r은 설명력이며, Y는 과거 데이터의 사고율들에 대한 데이터들의 집합(즉, 제2 정보에 포함된 사고이력정보에서의 사고율에 대한 데이터베이스의 개수)이며, y는 예측함수에 의해 계산된 사고율의 데이터베이스(즉, 데이터베이스의 개수)이며, sd는 사고율의 데이터베이스에 대한 표준편차이며, n은 과거 사고율에 대한 데이터베이스의 크기(즉, 데이터베이스의 개수)이다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 예를 들어, 각 분석법을 수학식 6을 이용하여 산출한 결과 판별 분석을 이용한 설명력이 가장 높은 경우에, 판별 분석으로 산출된 사고율(즉, 교통사고 발생율)을 선택할 수 있다.
도 8은 제어부에서 계산된 교통사고 발생율에 가중치를 적용한 예를 설명하는 도면이다.
도 8을 참조하면, 교통사고 예보시스템(10)은, 특정위치를 통과하는 차량 A가 있다고 가정한다. 이때, 기상상황은 강설 10mm, 과거 사고이력은 연 평균 1회, 노면상태는 빙결에 의한 위험이며, 차량의 속도는 도로 규정 속도보다 10Km/h 빠른 상태이다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 기상정보, 사고이력정보, 노면정보, 차량속도정보별 위험도에 가중치를 곱하고 합산하여 최종 위험도를 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 제어부(400)는, 예를 들어 차량 A가 스쿨존(또는, 노인보호구력, 사고 다발 지역)을 통과하는 경우에, 각 정보에 맞도록 가중치를 선정하고, 해당 선정된 가중치를 각 정보별로 곱하고 합산하여 61/100로 최종 위험도를 산출할 수 있으며, 해당 최종 위험도를 교통사고 발생율로 저장할 수 있다.
도 9a 내지 도 9c는 디스플레이부에 표시되는 교통사고 발생율과 이에 따른 이미지를 나타내는 도면이다.
도 9a를 참조하면, 디스플레이부(500)는, 스쿨존을 지나가는 차량의 속도에 따른 교통사고 발생율이 제1 기준 이하인 경우(예를 들면, 교통사고 발생율이 30% 이하인 경우)에 어린이가 걸어가는 이미지(즉, 제1 이미지)를 표시하거나, 스쿨존을 지나가는 차량의 속도에 따른 교통사고 발생율(예를 들어, 사고위험 30%)을 표시하거나, 위험지수 '주의'(즉, 제1 위험지수)를 표시할 수 있다(도 9a-(a) 참조).
또는, 디스플레이부(500)는, 교통사고 발생율이 제1 기준과 미리 설정된 제2 기준 사이인 경우(예를 들면, 교통사고 발생율이 30% ~ 80% 미만인 경우)에, 어린이가 놀라는 이미지(즉, 제2 이미지)를 표시하거나, 교통사고 발생율(예를 들어, 사고위험 50%)을 표시하거나, 위험지수 '경고'(즉, 제2 위험지수)를 표시할 수 있다(도 9a-(b) 참조).
또는, 디스플레이부(500)는, 교통사고 발생율이 제2 기준 이상인 경우(예를 들면, 교통사고 발생율이 80% 이상인 경우)에 어린이가 넘어져 다치는 이미지(즉, 제3 이미지)를 표시하거나, 교통사고 발생율(예를 들어, 사고위험 80%)을 표시하거나, 위험지수 '위험'(즉, 제3 위험지수)을 표시할 수 있다(도 9a-(c) 참조).
도 9b를 참조하면, 디스플레이부(500)는, 노인보호구역을 지나가는 차량의 속도에 따른 교통사고 발생율이 제1 기준 이하인 경우(예를 들면, 교통사고 발생율이 30% 이하인 경우)에 노인이 걸어가는 이미지(즉, 제1 이미지)를 표시하거나, 노인보호구역을 지나가는 차량의 속도에 따른 교통사고 발생율(예를 들어, 사고위험 30%)을 표시하거나, 위험지수 '주의'(즉, 제1 위험지수)를 표시할 수 있다(도 9b-(a) 참조).
또는, 디스플레이부(500)는, 교통사고 발생율이 제1 기준과 미리 설정된 제2 기준 사이인 경우(예를 들면, 교통사고 발생율이 30% ~ 80% 미만인 경우)에, 노인이 놀라서 넘어지는 이미지(즉, 제2 이미지)를 표시하거나, 교통사고 발생율(예를 들어, 사고위험 50%)을 표시하거나, 위험지수 '경고'(즉, 제2 위험지수)를 표시할 수 있다(도 9b-(b) 참조).
또는, 디스플레이부(500)는, 교통사고 발생율이 제2 기준 이상인 경우(예를 들면, 교통사고 발생율이 80% 이상인 경우)에 노인이 넘어져 다치는 이미지(즉, 제3 이미지)를 표시하거나, 교통사고 발생율(예를 들어, 사고위험 80%)을 표시하거나, 위험지수 '위험'(즉, 제3 위험지수)을 표시할 수 있다(도 9b-(c) 참조).
도 9c를 참조하면, 디스플레이부(500)는, 사고다발지역을 지나가는 차량의 속도에 따른 교통사고 발생율이 제1 기준 이하인 경우(예를 들면, 교통사고 발생율이 30% 이하인 경우)에 유모차를 끄는 사람이 걸어가는 이미지(즉, 제1 이미지)를 표시하거나, 사고다발지역을 지나가는 차량의 속도에 따른 교통사고 발생율(예를 들어, 사고위험 30%)을 표시하거나, 위험지수 '주의'(즉, 제1 위험지수)를 표시할 수 있다(도 9c-(a) 참조).
또는, 디스플레이부(500)는, 교통사고 발생율이 제1 기준과 미리 설정된 제2 기준 사이인 경우(예를 들면, 교통사고 발생율이 30% ~ 80% 미만인 경우)에, 유모차를 끄는 사람이 놀라는 이미지(즉, 제2 이미지)를 표시하거나, 교통사고 발생율(예를 들어, 사고위험 50%)을 표시하거나, 위험지수 '경고'(즉, 제2 위험지수)를 표시할 수 있다(도 9c-(b) 참조).
또는, 디스플레이부(500)는, 교통사고 발생율이 제2 기준 이상인 경우(예를 들면, 교통사고 발생율이 80% 이상인 경우)에 유모차를 끄는 사람이 넘어져 다치는 이미지(즉, 제3 이미지)를 표시하거나, 교통사고 발생율(예를 들어, 사고위험 80%)을 표시하거나, 위험지수 '위험'(즉, 제3 위험지수)을 표시할 수 있다(도 9c-(c) 참조).
이상, 본 발명의 실시 예는 상술한 장치 및/또는 운용방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다. 이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
10: 교통사고 예보시스템
100: 센서부
200: 통신부
300: 메모리부
400: 제어부
500: 디스플레이부

Claims (7)

  1. 교통사고 예보시스템에 있어서,
    미리 설정된 적어도 하나의 제1 정보를 센싱하는 센서부;
    기상과 관련된 기관 및 도로교통과 관련된 기관 중 적어도 하나로부터 제2 정보를 수신하는 통신부;
    교통사고 발생율과 관련된 복수의 이미지를 저장하는 메모리부;
    상기 제1 정보 및 상기 제2 정보를 이용하여, 상기 교통사고 예보시스템으로부터 일정 거리 이내의 교통사고 발생율을 산출하고, 상기 복수의 이미지 중 상기 교통사고 발생율에 대응되는 이미지를 결정하는 제어부; 및
    상기 제어부의 제어에 따라 상기 교통사고 발생율과 상기 이미지를 표시하는 디스플레이부;를 포함하되,
    상기 제2 정보는,
    상기 기관으로부터 수신받은 사고이력정보, 기상정보, 도로상태정보, 장소정보 및 날짜정보를 포함하며,
    상기 복수의 이미지는,
    미리 설정된 제1 기준 이하의 사람들이 걸어가는 일반적인 상황을 알리기 위한 제1 이미지;
    상기 제1 기준과 미리 설정된 제2 기준 사이의 사람들이 놀라거나 놀라서 넘어지는 약간 위험한 상황을 알리기 위한 제2 이미지; 및
    상기 제2 기준 이상의 사람들이 넘어져 다치는위험한 상황을 알리기 위한 제3 이미지;를 포함하며,
    상기 제어부는,
    다변량 분석법을 통해 상기 교통사고 예보시스템의 알고리즘을 아래의 수학식 5를 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 교통사고 예보시스템.
    [수학식 5]
    Figure 112018004040012-pat00022

    여기서, y는 예측함수이며, β0는 각 분석법을 통해 예측된 사고율에 대한 상수이며, β1~βn은 예측함수 각항의 계수이며, F1~Fn은 예측함수에 사용된 독립변수이다.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1 정보는,
    상기 센서부에서 센싱한 기상정보, 도로상태정보 및 차량속도의 정보인 것을 특징으로 하는 교통사고 예보시스템.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제1 정보에 포함된 상대습도정보와 상기 제2 정보에 포함된 대기온도정보를 이용하여, 이슬점온도를 계산하고 상기 이슬점온도를 이용하여 상기 교통사고 발생율을 산출하는 것을 특징으로 하는 교통사고 예보시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 이슬점온도는,
    아래의 수학식 1로 계산되는 것을 특징으로 하는 교통사고 예보시스템.
    [수학식 1]
    Figure 112017045821563-pat00008

    여기서,
    Dp는 이슬점온도, T는 대기온도, RH는 상대습도, β 및 λ는 온도에 따른 마그누스 상수로써 β는 17.62, λ는 243.12℃를 의미한다.
  7. 제1항에 있어서, 상기 통신부는,
    주변 외부 기기에 상기 교통사고 발생율과 상기 이미지를 공유하는 것을 특징으로 하는 교통사고 예보시스템.
KR1020170059903A 2017-05-15 2017-05-15 교통사고 예보시스템 KR101826060B1 (ko)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170059903A KR101826060B1 (ko) 2017-05-15 2017-05-15 교통사고 예보시스템
EP18802096.0A EP3625787A4 (en) 2017-05-15 2018-03-23 TRAFFIC FORECASTING SYSTEM
US16/611,156 US10878695B2 (en) 2017-05-15 2018-03-23 System of traffic forecasting
PCT/KR2018/003413 WO2018212444A1 (en) 2017-05-15 2018-03-23 System of traffic forecasting
CN201880031785.5A CN110622227B (zh) 2017-05-15 2018-03-23 交通预测***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170059903A KR101826060B1 (ko) 2017-05-15 2017-05-15 교통사고 예보시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101826060B1 true KR101826060B1 (ko) 2018-02-06

Family

ID=61228056

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170059903A KR101826060B1 (ko) 2017-05-15 2017-05-15 교통사고 예보시스템

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10878695B2 (ko)
EP (1) EP3625787A4 (ko)
KR (1) KR101826060B1 (ko)
CN (1) CN110622227B (ko)
WO (1) WO2018212444A1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102312714B1 (ko) * 2020-12-15 2021-10-14 (주)아이비로시스템 도로 상태를 판단하기 위한 멀티센서 및 도로 상태 판단 방법이 적용된 스마트 도로상황 알림 시스템
CN113706863A (zh) * 2021-08-05 2021-11-26 青岛海信网络科技股份有限公司 一种道路交通状态预测方法
KR102453688B1 (ko) * 2021-04-28 2022-10-11 아주대학교산학협력단 교통사고의 잠재적 위험도 평가 시스템 및 그 방법

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7368092B2 (ja) * 2019-03-19 2023-10-24 パナソニックホールディングス株式会社 事故検出装置、及び、事故検出方法
CN110335468A (zh) * 2019-07-26 2019-10-15 王宣予 一种道路安全状态识别方法
CN112102610A (zh) * 2020-07-27 2020-12-18 清华大学深圳国际研究生院 一种交通流量预测方法
CN111951548B (zh) * 2020-07-30 2023-09-08 腾讯科技（深圳）有限公司 一种车辆驾驶风险确定方法、装置、***及介质
CN111798662A (zh) * 2020-07-31 2020-10-20 公安部交通管理科学研究所 一种基于时空网格化数据的城市交通事故预警方法
CN114944055B (zh) * 2022-03-29 2023-04-18 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司 基于电子收费门架的高速公路碰撞风险动态预测方法

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69132668T2 (de) * 1990-02-26 2002-05-23 Matsushita Electric Ind Co Ltd System zur Überwachung von Verkehrsflussänderungen
JPH11101647A (ja) * 1997-09-29 1999-04-13 Noda Denshi Kogyo Kk カ−ナビゲ−ションを用いた交通安全システム
JPH11120478A (ja) * 1997-10-17 1999-04-30 Hitachi Ltd 交通事故管理支援システム
DE19746570A1 (de) * 1997-10-22 1999-05-06 Daimler Chrysler Ag Verfahren und Vorrichtung zur großflächigen Verkehrslageüberwachung
JP2001112051A (ja) * 1999-10-08 2001-04-20 Ddi Corp 通信トラヒック量予測装置を有する移動通信システム
KR20010016528A (ko) * 2000-12-18 2001-03-05 이봉규 Ｇｉｓ 기반의 도로 기상 정보 제공 방법 및 시스템
CN1882458A (zh) * 2003-11-14 2006-12-20 大陆-特韦斯贸易合伙股份公司及两合公司 用于降低事故损失的方法及装置
KR100775571B1 (ko) * 2005-03-30 2007-11-13 남일희 기후 변화에 따라 최고 제한속도가 변경되는교통표시장치의 제어방법
US9552726B2 (en) * 2009-08-24 2017-01-24 Here Global B.V. Providing driving condition alerts using road attribute data
US20110112720A1 (en) * 2009-11-09 2011-05-12 Dale Keep Road Conditions Reporting
CN102298850A (zh) * 2011-06-17 2011-12-28 福建工程学院 一种在危险驾驶区域主动提醒用户的方法
CN102360525B (zh) * 2011-09-28 2013-10-16 东南大学 基于判别分析的快速道路实时交通事故风险预测方法
JP2013168065A (ja) * 2012-02-16 2013-08-29 Sony Corp 情報処理装置、端末装置、情報処理方法、及び状況表示方法
US20140278032A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Inrix, Inc. Traffic causality
US10037689B2 (en) * 2015-03-24 2018-07-31 Donald Warren Taylor Apparatus and system to manage monitored vehicular flow rate
CN103198712B (zh) * 2013-03-21 2015-08-26 东南大学 一种雾天状态下减少交通事故的车辆调控方法
CN103198713B (zh) * 2013-03-21 2016-01-06 东南大学 基于交通数据和天气数据的减少交通事故的车辆调控方法
CN103198709B (zh) * 2013-03-21 2015-07-15 东南大学 一种雨天状况下减少交通事故的车辆调控方法
US9092978B2 (en) * 2013-08-13 2015-07-28 International Business Machines Corporation Managing traffic flow
KR102200121B1 (ko) * 2014-02-17 2021-01-08 삼성전자 주식회사 차량 흐름 예측 방법 및 장치
US9430944B2 (en) * 2014-11-12 2016-08-30 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus for determining traffic safety events using vehicular participative sensing systems
CN104575063A (zh) * 2014-12-26 2015-04-29 北京中交兴路车联网科技有限公司 一种车辆预警方法
US9666072B2 (en) * 2014-12-29 2017-05-30 Here Global B.V. Dynamic speed limit
US10493986B2 (en) * 2015-01-26 2019-12-03 Trw Automotive U.S. Llc Vehicle driver assist system
KR102268134B1 (ko) * 2015-02-04 2021-06-22 한국과학기술원 모바일 데이터와 인프라 데이터를 이용한 차량 충돌 경보 장치 및 그 방법
CN105741590B (zh) * 2016-03-29 2018-09-07 福建工程学院 路段预警的方法及***
US10490074B2 (en) * 2017-05-09 2019-11-26 Qualcomm Incorporated Frequency biasing for doppler shift compensation in wireless communications systems

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102312714B1 (ko) * 2020-12-15 2021-10-14 (주)아이비로시스템 도로 상태를 판단하기 위한 멀티센서 및 도로 상태 판단 방법이 적용된 스마트 도로상황 알림 시스템
KR102453688B1 (ko) * 2021-04-28 2022-10-11 아주대학교산학협력단 교통사고의 잠재적 위험도 평가 시스템 및 그 방법
CN113706863A (zh) * 2021-08-05 2021-11-26 青岛海信网络科技股份有限公司 一种道路交通状态预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2018212444A1 (en) 2018-11-22
CN110622227B (zh) 2022-09-30
EP3625787A4 (en) 2021-03-10
EP3625787A1 (en) 2020-03-25
US10878695B2 (en) 2020-12-29
US20200082712A1 (en) 2020-03-12
CN110622227A (zh) 2019-12-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101826060B1 (ko) 교통사고 예보시스템
US11692841B1 (en) Suggesting a route based on desired amount of driver interaction
Liang et al. Effect of environmental factors on driver speed: a case study
US11030904B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and vehicle
KR102050525B1 (ko) 횡단보도에서의 사고를 방지하는 방법 및 제어 유닛
US8478499B2 (en) System and method for vehicle speed monitoring using historical speed data
US6173231B1 (en) Method and system for collecting data concerning thermal properties of roads for a geographic database and use thereof in a vehicle safety system
Sagberg et al. An investigation of behavioural adaptation to airbags and antilock brakes among taxi drivers
JP4396597B2 (ja) 危険反応地点記録システム及び運転支援システム
KR101845594B1 (ko) 도로 날씨 상황들의 검출
JP2019205078A (ja) システム及びプログラム等
ES2273239T3 (es) Procedimiento para regular la velocidad de un vehiculo automovil en funcion del riesgo y dispositivo para realizar el procedimiento.
US20150360697A1 (en) System and method for managing dangerous driving index for vehicle
KR101834275B1 (ko) 교통 안전정보 전파 시스템 및 방법
US20100045451A1 (en) Speed reduction, alerting, and logging system
US20090312945A1 (en) Navigation device and method, navigation program, and storgage medium
KR20190057501A (ko) 기상 상황에 따른 도로 위험도 예측 시스템 및 방법
JP5017229B2 (ja) 道路交通情報提供システム及び方法
KR102312714B1 (ko) 도로 상태를 판단하기 위한 멀티센서 및 도로 상태 판단 방법이 적용된 스마트 도로상황 알림 시스템
CN107839692B (zh) 金属桥检测***和方法
JP2017191368A (ja) 運転支援システム、運転支援装置及び運転支援プログラム
JP2023130394A (ja) システム及びプログラム等
JP4640636B2 (ja) 車両用運転支援装置
KR100934748B1 (ko) 운전자의 주행행태를 고려한 도로 위험구간 예측방법
JP7056297B2 (ja) 情報配信システムおよび情報配信方法

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant