KR102307743B1 - 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 스쿨존 내에서의 교통사고 위험을 운전자 및 어린이에게 위험을 사전에 인지시켜 교통사고를 미연에 방지할 수 있는, 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템을 제공하기 위한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에 의하면, 어린이 보호구역에서의 어린이의 위치를 시각적, 청각적 정보로 운전자에게 위험을 미리 인지시킴으로써, 운전자가 돌발 상황에 예민하게 반응할 수 있게 하고, 또한 운전자와 위치가 가까워지면 어린이에게도 알림을 줌으로써 어린이 보호구역에서의 교통사고를 예방할 수 있는 효과가 있다.

Description

스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템{CHILDREN TRAFFIC ACCIDENT PREVENTION INTEGRATED SYSTEM IN SCHOOL ZONE}
본 발명은 교통사고 방지 기술에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에 관한 것이다.
도로교통공단 보도 자료에 따르면 최근 5년(2013~2017년)간 발생한 초등학생 교통사고에서 '도로를 횡단하던 중 사고가 발생한 경우'가 73.7%으로 가장 많은 비중을 차지했으며, 이중에서 과반인 49.3 %는 무단횡단으로 인한 사고로 보고됐다. 또한, 통계에 따르면 어린이 보호구역(이른바, 스쿨존)에서의 교통사고가 어린이의 돌발 행동에 의해 야기되는 경우가 빈번함을 알 수 있다.
현재 어린이 교통사고를 방지하기 위해 어린이 보호 구역 내 과속방지턱 설치, 차량 속도 시속 30km 이내 제한 등의 방안이 실행되고 있다. 또한, 최근 소위 민식이법이 만들어지면서 스쿨존 내에서의 과속 차량 단속을 강화하고 예방장치 설치의 의무가 생겼다. 이 법은 운전자를 강하게 처벌하여 어린이 보행자의 생명을 보호한다는 취지를 가지고 있다.
하지만 여러 돌발 상황에 있어서 운전자들에게만 너무 가혹한 법이 아닌가 하는 우려의 목소리가 커지고 있으며, 운전자들이 어린이 보호 구역에서 법규를 준수함에도 보호 구역에서의 사고는 끊이지 않고 있다. 통계자료를 살펴보면 어린이 교통사고의 가장 큰 원인은 운전자의 보행자 보호의무 위반인데, 이는 어린이 교통사고 특성상 운전자가 위험 상황을 인지하지 못하기 때문일 가능성이 크다. 불법 주정차 차량에 가려져 있던 어린이가 튀어 나오는 등의 어린이들의 돌발 행동으로 인한 사고같이, 운전자로서는 어쩔 수 없는 사고들이 다수 발생할 수 있기 때문이다.
따라서, 현재 어린이 보호 구역에서 시행되고 있는 사고 방지 시스템인 '주정차 금지, 속도제한, 전광판을 활용한 현재 속도 표시' 등으로는 운전자가 위험 상황 자체를 곧바로 또한 충분히 인지하기 어려운 문제점이 있다.
상술한 문제점을 해결하기 위한 선행특허문헌으로서, 한국특허등록 제 10-1372327호(이하, 종래기술 1)에 따른 스쿨존 안전관리 시스템은, GPS 센서로 센싱된 GPS 위치 정보를 근거리 무선 통신으로 전송하는 사용자 단말기와; 소정 구역마다 설치되며 상기 사용자 단말기의 GPS 위치 정보를 전송받고, 각 구역의 영상 정보를 획득하여 상기 GPS 위치 정보 및 상기 획득한 영상 정보를 전송하도록 네트워크로 구성된 고정 센서 노드; 및 상기 고정 센서 노드로부터 전송된 상기 GPS 위치 정보 및 상기 획득한 영상 정보를 전송받고, 상기 영상 정보의 객체 영상 좌표를 추출하여 상기 GPS 위치 정보의 GPS 좌표로 맵핑하여 3차원 좌표로 변환하는 중앙 서버를 포함하는 점에 그 특징이 있다. 위 종래기술 1에 의하면, 영상센서와 무선 센서 네트워크를 이용한 상황인식 기반을 적용하여 스쿨존 내에서의 영상을 모니터링하여 객체의 위치 및 추적하여 신속한 조치를 함으로써 범죄를 예방할 수 있다.
그러나 종래기술 1은 영상과 GPS 데이터 등 각각의 데이터를 받는 서버가 따로 있으며 단말기 하나에 대응되는 서버가 각각 존재하고, 이를 총괄하는 하나의 코어가 존재하는 구조이다. 따라서 이러한 구조의 경우 구조적 특성상 신속성과 실시간성이 저하될 수밖에 없으며, 데이터의 병목 현상이 발생하면 서버에 과중한 부담을 줄 수 있다.
또한 한국특허등록 제 10-1410040호(이하, 종래기술 2)에 따른 어린이 보행자 보호 장치 및 그의 어린이 보행자 보호 방법은, 보행자 보호 장치가 차량의 GPS 정보를 수신하는 단계; 상기 보행자 보호 장치가 상기 수신된 GPS 정보에 따라 상기 차량이 스쿨 존에 진입되었는지 여부를 판단하는 단계; 상기 보행자 보호 장치가 상기 판단하는 단계의 판단결과, 상기 차량이 스쿨 존에 진입된 경우 상기 차량에 탑재된 감지부를 통해 감지된 거리 정보에 기반하여 영상 획득부에 획득된 영상 영역 중에서 어린이 보행자 후보 영상을 선정하는 단계; 및 상기 보행자 보호 장치가 상기 선정된 어린이 보행자 후보 영상을 미리 설정된 분류기를 통과시켜 어린이 보행자 영상으로 결정되면 어린이 보행자와의 충돌을 회피하도록 제동 장치를 제어하는 단계를 포함함을 특징으로 한다. 위 종래기술 2에 의하면, 어린이 보호 구역에서 선정된 어린이 보행자 후보 영상과 분류기에 저장된 어린이용 심볼정보와의 비교를 통해 성인과 신장차이가 있는 어린이 보행자의 인식 성능을 개선하여 어린이 보행자와의 충돌을 막을 수 있도록 하고 있다.
그러나 종래기술 2는 차량 주변 영상을 수집하여 영상 분석을 하고 있기 때문에, 카메라의 특성상 시공간적 제약이 있을 수밖에 없고, 특히, 가로등이 없는 새벽녘 혹은 우천 시가 특히 카메라 영상 분석의 전통적인 문제 상황이 발생한다. 또한 단순히 신장 차이와 어린이 심볼 검색으로써 어린이 보행자인지 성인 보행자인지 판단하기 때문에, 카메라 영상을 사용한 이러한 알고리즘은 실제 다양한 상황에서 많은 오류를 범할 가능성이 크다.
본 발명은 스쿨존 내에서의 교통사고 위험을 운전자 및 어린이에게 위험을 사전에 인지시켜 교통사고를 미연에 방지할 수 있는, 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템은, 오픈 소스 기반의 개방형 클라우드 플랫폼을 통해서 구현되는 에지 서버(Edge server); 및 사용자의 통신 단말에 설치되며, 보행자 앱 및 운전자 앱을 포함하여 구현되는 사용자 앱(App);을 포함한다.
여기서, 상기 에지 서버는, 각 스쿨존 내에 설치되어 해당 스쿨존 영역을 메시 네트워크(mesh network) 형태로 커버하는 다수의 유/무선 라우터와 네트워크 연동되어 개별 스쿨존을 커버하도록 구성되며, 상기 개방형 클라우드 플랫폼과 네트워크 연동하여 해당 개방형 클라우드 플랫폼의 데이터베이스를 이용하고, 상기 보행자 앱으로부터 획득된 보행자 위치 정보 및 상기 운전자 앱으로부터 획득된 운전자 위치 정보에 근거하여 상기 스쿨존 내에서의 교통사고 위험성을 판단하여, 위험성 판단 결과에 따른 위험 경보가 상기 보행자 앱 및 운전자 앱에서 실행되도록 처리한다.
본 발명의 실시예에 따른 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에 의하면, 어린이 보호구역에서의 어린이의 위치를 시각적, 청각적 정보로 운전자에게 위험을 미리 인지시킴으로써, 운전자가 돌발 상황에 예민하게 반응할 수 있게 하고, 또한 운전자와 위치가 가까워지면 어린이에게도 알림을 줌으로써 어린이 보호구역에서의 교통사고를 예방할 수 있는 효과가 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따른 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에 의하면, 에지 클라우드 구조를 통해 실시간성과 신속성을 해결하였고, GPS 데이터 및 칼만 필터의 활용으로 시공간적 제약을 받지 않고 오류 없이 빠르게 작동할 수 있어, 종래 기술의 문제점을 해결한 효과적인 스쿨존 보행자 보호 솔루션을 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에 따른 에지 클라우드 구조(Edge cloud architecture)를 설명하기 위한 참조 도면.
도 2는 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에 따른 PaaS(Platform as a Service)-TA 연동 구조를 설명하기 위한 참조 도면.
도 3은 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에 따른 전광판 연동 구조를 설명하기 위한 참조 도면.
도 4는 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에서의 연산 처리 순서도.
도 5 ~ 도 7은 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에서 사용자 앱(App)을 설명하기 위한 참조 도면.
도 8은 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에서 구역(zone)별 위험도 산출 방식 및 위험도 가중치를 설명하기 위한 참조 도면.
도 9는 본 발명의 시스템에 의해 실행되는 위험성 경보 방식을 설명하기 위한 기능 블록도.
도 10은 본 발명에 따른 일 실시예의 교통사고 위험성 판단 방법을 설명하기 위한 참조 도면.
도 11 및 도 12는 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템의 시뮬레이션 결과를 설명하기 위한 참조 도면.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 명세서 전체에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 또한, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하나 이상의 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있음을 의미한다.
도 1은 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에 따른 에지 클라우드 구조(Edge cloud architecture)를 설명하기 위한 참조 도면이고, 도 2는 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에 따른 PaaS(Platform as a Service)-TA 연동 구조를 설명하기 위한 참조 도면이며, 도 3은 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에 따른 전광판 연동 구조를 설명하기 위한 참조 도면이며, 도 4는 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에서의 연산 처리 순서도이다.
또한, 도 5 ~ 도 7은 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에서 사용자 앱(App)을 설명하기 위한 참조 도면이고, 도 8은 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템에서 구역(zone)별 위험도 산출 방식 및 위험도 가중치를 설명하기 위한 참조 도면이며, 도 9는 본 발명의 시스템에 의해 실행되는 위험성 경보 방식을 설명하기 위한 기능 블록도이고, 도 10은 본 발명에 따른 일 실시예의 교통사고 위험성 판단 방법을 설명하기 위한 참조 도면이며, 도 11 및 도 12는 본 발명의 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템의 시뮬레이션 결과를 설명하기 위한 참조 도면이다.
이하, 도 1 ~ 도 4를 중심으로 도 5 ~ 도 12를 함께 참조하여, 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
[도 1 ~ 도 4의 설명]
먼저, 도 1을 참조하면, 본 발명의 시스템(즉, 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템)은 에지 클라우드 구조로 구현된다.
이를 위해, 본 발명에서는, 각각의 어린이보호구역(이하, 스쿨존)이 오픈 소스 기반의 PaaS(Platform as a Service)(즉, 개방형 클라우드 플랫폼)을 통해서 구현된 에지 서버(Edge server)(도 2의 도면번호 200 참조)에 의해 커버되도록 구성한다. 이에 따라, 각 스쿨존 마다를 담당하도록 분산된 각각의 에지 서버는 개방형 클라우드 플랫폼과 네트워크 연동하여 해당 개방형 클라우드 플랫폼에서 제공하는 기능(예를 들어, VM(Virtual Machine) 등) 및 자원(예를 들어, 데이터베이스 등)을 이용할 수 있다.
이때, 사용 가능한 개방형 클라우드 플랫폼으로는 특별한 제한을 두지 않지만, 본 발명의 실시예의 경우 정부 주도의 국내 표준 클라우드 플랫폼으로서 PaaS-TA를 이용한 경우를 예시하고 있으며, 이하에서는 PaaS-TA를 이용한 경우를 중심으로 본 발명을 설명하기로 한다.
여기서, 어느 하나의 스쿨존을 담당하는 에지 서버(이하, 관할 에지 서버라 명명함)는, 해당 스쿨존 내에 설치되어 해당 스쿨존 영역을 메시 네트워크(mesh network) 형태로 커버하는 다수의 유/무선 라우터와 네트워크 연동되어 해당 에지 범위(즉, 스쿨존 영역) 내에 위치하는(또는 접근하는) 보행자 및 운전자의 위치 정보를 획득함으로써, 획득된 보행자 및 운전자의 위치 정보에 기초하여 본 발명의 시스템에 필요한 다양한 연산 처리를 수행할 수 있다.
또한, 본 발명의 시스템은, 상술한 개방형 클라우드 플랫폼(본 명세서에서는 PaaS-TA) 및 상술한 에지 서버와 네트워크 연동되는 사용자 앱(App)(도 2의 도면번호 100 참조)을 포함한다.
이러한 사용자 앱의 구성 등에 관해서는 이하 도 5 ~ 도 7을 통해 자세히 설명하겠지만, 기본적으로는 어린이 보행자를 위한 보행자 액티비티(kid activity), 운전자를 위한 운전자 액티비티(driver activity)의 기능이 단일 앱 상에서 통합 구현될 수 있다. 이러한 사용자 앱은 해당 사용자가 소지하는 모바일 단말(예를 들어, 스마트폰, 네비게이션 장치 등)에 설치되어 사용될 수 있다. 이하, 설명의 편의 및 집중을 위해서, 사용자 앱 중 어린이 보행자가 사용하는 앱 기능 및 화면을 통칭하여 보행자 앱이라 명명하고, 운전자가 사용하는 앱 기능 및 화면을 통칭하여 운전자 앱이라 명명하기로 한다.
보행자 앱이 실행됨에 따라, 보행자 앱은 해당 어린이 보행자의 현재 위치 정보(즉, GPS 정보)를 획득(수집)하고, 해당 보행자 정보 및 보행자 위치 정보를 관할 스쿨존의 에지 서버로 전송한다[도 4의 S110 참조]. 이에 따라 해당 보행자 정보 및 보행자 위치 정보는 관할 에지 서버와 연동하는 PaaS-TA의 데이터베이스(즉, MySQL로 생성한 DB)에 저장(등록)된다. 이때의 보행자 위치 정보는 소정 시간 간격(예를 들어, 0.5초 간격) 마다 데이터베이스 상에 지속적으로 업데이트될 수 있다.
이때, PaaS-TA의 데이터베이스에 등록/업데이트되는 보행자 위치 정보는 칼만 필터를 이용하여 필터 처리된 위치 정보일 수 있다. 즉, 보행자 앱으로부터 보행자 위치 정보가 관할 에지 서버로 전송되면, 관할 에지 서버의 VM(가상머신)은 칼만 필터를 이용하여 원 정보로서의 GPS 데이터가 가지는 오차를 줄이는 필터 처리를 함으로써 정확도가 개선된 GPS 데이터를 생성할 수 있다[도 4의 S120 및 S130 참조].
위와 유사하게, 운전자 앱이 실행되면, 운전자 앱은 해당 운전자의 현재 위치 정보(즉, GPS 정보)를 획득(수집)하고, 해당 운전자 정보 및 운전자 위치 정보를 관할 스쿨존의 에지 서버로 전송할 수 있다[도 4의 S210 참조]. 이때, 해당 운전자 정보 및 운전자 위치 정보도 관할 에지 서버와 연동하는 PaaS-TA의 데이터베이스(즉, MySQL로 생성한 DB)에 저장(등록)될 수 있다. 이때의 운전자 위치 정보도 소정 시간 간격(예를 들어, 0.5초 간격) 마다 데이터베이스 상에 지속적으로 업데이트될 수 있다. 또한, 운전자 위치 정보 또한 상술한 바와 같이 칼만 필터를 이용하여 정확도 개선을 위한 필터 처리가 수행될 수 있다. 또한, 전술한 바와 같이 에지 서버의 VM에서 필터 처리된 보행자의 GPS 데이터(즉, 정확도 개선된 보행자의 위치 정보)는 관할 스쿨존에 진입한 운전자의 운전자 앱으로 전달된다[도 4의 S220 및 S230 참조]. 이에 따라, 보행자 위치 정보는 해당 지도 앱의 API를 이용하여 해당 지도 앱에 마커 표시될 수 있다[도 4의 S240 참조].
이때, 본 발명에서는 사용자 앱을 PaaS-TA와 연동시켜 사용하게 되는데, 이를 위해서는 다음과 같은 방법이 이용될 수 있다. 일 예로, 안드로이드 스튜디오를 통해 만든 스마트폰 어플리케이션은 직접적으로 PasS-TA에 연결할 수 없다. 그 때문에 연결다리로 PHP(Hypertext preprocessor) 파일을 만들어 PaaS-TA에 배포하고, 그 PHP 파일과 안드로이드 스튜디오를 연결하는 방식을 이용한다. 이때, PHP파일은 MySQL DB와 연결해주는 내용을 가지고 있다. 즉, PaaS-TA에 접근할 수 있는 API를 사용하여 PaaS-TA에 로그인한 후, 배포할 PHP 파일의 경로로 이동하여 cf push를 통해 PasS-TA에 배포한다(도 2 참조). 이때, PHP 파일의 경로에 manifest.yml 파일을 만들어 어플리케이션 배포에 필요한 정보들을 기입해주고, 또한 composer를 사용하여 'mysqli', 'pdo' 등의 PHP extension을 사용할 수 있도록 할 수 있다.
또한, PaaS-TA 서비스는 한국지능정보사회진흥원 서버에 생성되고, 해당 서버는 내부 네트워크로 구성되어 있기 때문에 외부에서 접근이 불가능하기 때문에, 로컬 환경에서 접근하기 위해 정보화진흥원 서버와 로컬 환경을 IP 터널링을 통해 연결하는 과정을 거칠 수 있다(도 2 참조). 이러한 IP 터널링을 통해 PaaS-TA의 DB 툴에 접근하여 해당 DB를 관리할 수 있다.
또한 본 발명의 시스템에 의하면, PaaS-TA의 내부에 초고속-광대역 정보통신망(본 예시에서는 KOREN(초연결 지능형 연구개발망)임, 도 1 참조)을 접목시킴으로써, 전체 시스템의 응답 속도를 개선하고 있다. 즉, 보행자(또는 운전자)의 위치 정보는 PaaS-TA의 DB에 업데이트된 후, KOREN을 통해 관할 에지 서버의 VM으로 보내져 연산되고 운전자 앱(또는 보행자 앱)으로 제공된다. 이에 의하면, 보행자 및 운전자의 위치 정보의 업데이트(이는 후술할 전광판과의 데이터 연동에서도 동일함)의 실시간성 및 저지연성이 강화된다.
상술한 바에 따르면, 보행자(또는 운전자)의 위치 정보가 그 상대방인 운전자(또는 보행자)의 앱을 통해 시각/청각/촉각 등과 같은 다양한 알람 방식으로 전달됨으로써, 교통사고와 관련된 위험을 인지할 수 있게 된다. 이는 이하 도 5 ~ 도 7의 설명을 통해 보다 명확히 이해할 수 있을 것이다.
또한 본 발명의 시스템에 의하면, PaaS-TA의 DB에 저장된 어린이 보행자들의 위치 정보를 기반으로 어린이들의 이동 경로 및 방향 등을 예측하여 이를 운전자 앱으로 전달할 수 있다. 이 또한 관할 에지 서버의 VM에서 칼만 필터를 이용하여 처리할 수 있다. 뿐만 아니라, 본 발명의 시스템에 의하면, 경로 예측된 어린이 보행자 위치에 따른 사고 위험도(차량 충돌 위험성)를 가중치로 표현하고, 위험 판단 기준이 되는 임계치를 넘는지에 따라 위험 상황 여부를 판단할 수 있다. 이는 이하 도 8 및 도 9의 설명을 통해서 보다 명확히 이해할 수 있을 것이다.
또한, PaaS-TA의 DB에 저장된 어린이 보행자들의 위치 정보는 전광판(도 1 및 도 3의 도면번호 300 참조)에 전달되고[도 4의 S310 참조], 이에 따라 전광판은 해당 전광판의 설치 위치 주변의 어린이 보행자 수를 실시간으로 보여줄 수 있다[도 4의 S320 참조].
이때, 전광판은 교통안전표지판과 합쳐진 형태로 제작될 수 있으며(도 3 참조), 통신과 연산 기능, 디스플레이를 포함함으로써, 설치 주변의 어린이 보행자의 수를 운전자에게 인식시키고 운전자 앱의 지도 맵과 더불어 시각적으로 운전자에게 위험을 미리 인지시킨다.
이때, 전광판에 어린이 보행자 수를 표시하기 위해, API와 IP 터널링을 사용하여 PaaS-TA 상의 DB와 Python(파이썬)을 연동함으로써, Python을 활용하여 DB에 쌓인 어린이 보행자 수를 연산할 수 있다. 이에 대해서 좀더 상세히 설명하면 다음과 같다. 일 예로, cloudfoudry의 cli(API)를 사용하여 PaaS-TA에 접속하여 환경변수를 확인한 후, SSH(Secure shell) 터널링을 사용하여 PaaS-TA 상의 DB와 Python을 연동할 수 있다. 이에 따라 Python으로 데이터베이스에 쌓인 어린이 보행자 수를 계산하고 GUI 툴 중 중 하나인 Pyqt5 모듈을 활용하여 어린이 보행자 수를 시각화할 수 있다(도 3 참조). 이때, 어린이 보행자 수는 소정 시간 간격(예를 들어, 0.5초 간격)으로 업데이트되어 전광판에 표출될 수 있다.
[도 5 ~ 도 7의 설명]
도 5 ~ 도 7은 본 발명의 교통사고 방지 통합 시스템에 도입될 수 있는 일 실시예의 사용자 앱 화면들을 도시한다.
먼저, 도 5의 (a)는 사용자 앱의 실행시 최초 표출되는 시작 화면인 스플래쉬 액티비티(splash activity) 화면를 보여주고, 도 5의 (b)는 그 다음 화면으로서 해당 사용자가 보행자인지 운전자인지를 선택하는 메인 액티비티(main activity) 화면를 보여주며, 도 5의 (c)는 도 5의 (b) 화면에서 보행자를 선택하였을 때 보행자 정보(어린이 정보, 이하 이와 같음)를 입력받는 보행자 액티비티(kid activity) 화면을 보여주며, 도 5의 (d)는 도 5의 (b) 화면에서 운전자를 선택하였을 때 운전자의 위치 및 보행자 위치를 지도 앱(map app, 예를 들어, 구글 맵 또는 네비게이션 맵)에 표시한 운전자 액티비티(driver activity) 화면을 보여주고 있다. 이때, 운전자 위치 및 보행자 위치는 소정 시간(0.5초) 간격으로 업데이트될 수 있다.
이때, 상기 도 5의 (c)의 보행자 액티비티 화면을 통해서 보행자 정보가 입력되는 경우, 입력된 보행자 정보 및 위치 정보(즉, GPS 정보)는 전술한 바와 같이 PHP 및 PaaS-TA를 통해서 MySQL에 생성되어 있는 DB의 테이블에 등록되게 된다. 해당 보행자의 위치 정보는 전술한 바와 같이 에지 클라우드로 전송되며, 에지 클라우드에서 운전자의 위치 정보를 불러와 소정 거리(예를 들어, 5m) 이내로 들어오면, 알람(예를 들어, 진동 등)을 통해서 보행자인 어린이에게 위험을 인지시킬 수 있다.
이때, 상기 도 5의 (d)와 같이 운전자가 선택된 경우, 해당 운전자의 위치 정보(즉, GPS 정보)는 전술한 바와 같이 해당 운전자의 위치에 대응되는 스쿨존의 에지 클라우드로 전송되고, 해당 스쿨존의 에지 클라우드에서 불러온 보행자 위치 정보는 해당 지도 앱의 API를 이용하여 해당 지도 앱에 마커 표시된다. 이에 따라 보행자와의 거리가 소정 거리(예를 들어, 5m) 이내로 들어오면, 시청각적 알람(예를 들어, 지도 앱 화면 상에서 화면 색상을 붉은 색상으로 전환 표출 및 경보음 송출 등)을 통해서 운전자에게 충돌 위험을 인지시킬 수 있다. 이에 관한 도 6 및 도 7에 예시되고 있다.
[도 8 및 도 9의 설명]
본 발명의 시스템에 의하면, 상술한 바와 같이, 관할 에지 서버의 VM에서 칼만 필터를 이용함으로써, PaaS-TA의 DB에 저장된 어린이 보행자들의 위치 정보를 기반으로 어린이들의 이동 경로 및 방향 등을 예측하여 이를 운전자 앱으로 전달할 수 있다. 또한, 경로 예측된 어린이 보행자 위치에 따른 사고 위험도(차량 충돌 위험성)를 가중치로 표현하고, 위험 판단 기준이 되는 임계치를 넘는지에 따라 위험 상황 여부를 판단할 수 있다.
이를 위해, 먼저, PaaS-TA의 DB에는 각 스쿨존(즉, 각 에지 영역) 별로 사전 생성된 RDF(Road data file)를 저장해둘 수 있다. 이때, RDF 파일은 도 8에 도시된 바와 같이, 전국의 스쿨존 근처 지도를 ① 차도, ② 차도와 인접한 인도, ③ 사람이 다닐 수 없는 위치/차도와 멀리 떨어진 인도, ④ 횡단보도로 구분하여 존(zone) 분할한 json 파일로 작성한 후, 이와 같이 분할된 지도를 폴리곤(polygon)으로 나타내 ① Red(차도), ② Orange(차도와 인접한 인도), ③ Green(사람이 다닐 수 없는 위치/차도와 멀리 떨어진 인도), ④ Blue(횡단보도)로 시각화한 것일 수 있다.
이후, RDF 파일의 각각의 구분 존(zone) 별로의 위험성 가중치를 지정할 수 있다. 예를 들어, 위험성 가중치는, Red(차도) > Orange(차도와 인접한 인도) > Blue(횡단보도) > Green(사람이 다닐 수 없는 위치/차도와 멀리 떨어진 인도) 순으로 높게 지정할 수 있다. 위와 달리, 시스템 구현 방식에 따라, 횡단보도가 차도와 인접한 인도보다 더 높은 위험성 가중치를 갖도록 설계할 수도 있음은 물론이다.
또한 이때, RDF 파일 내의 도로 속성에 따른 위험성 가중치도 함께 적용될 수 있다. 예를 들어, 통계적인 교통사고 발생률에 근거하여, 스쿨존 진입 전 도로는 위험성 가중치를 1로 두고, 동네 2차선 및 4차선 도로인 경우 위험성 가중치 3, 교차로인 경우 위험성 가중치 7, 아파트 내부를 위험성 가중치 10으로 둘 수 있다. 이러한 연산을 통한 위험성이 사전 지정된 임계치 이상이 되는 경우 보행자 앱 또는 운전자 앱에서 경보를 울리도록 처리할 수 있다.
이를 위해, 각 스쿨존의 에지 서버의 VM은 각 에지 별로 사전 생성된 RDF 파일을 불러온 후, RDF 파일 내의 구분 존 별로 상술한 방식에 따른 가중치를 부여하고, 보행자 어린이(또는 운전자)의 위치 정보를 PaaS-TA로부터 불러들여, 칼만 필터를 이용하여 해당 보행자 어린이(또는 운전자)의 위치를 추정(즉, 이동 경로를 예측)하고, 이에 따른 위험성 판단을 수행할 수 있다(도 9 참조). 이때, 칼만 필터에서의 위치 추정(경로 예측)은 일 예로 rule-based 회귀 알고리즘이 사용될 수 있으며, 이에 따라 각 에지 서버의 VM은 PaaS-TA로부터 수신한 위치 정보(즉, GPS 정보)에 기초하여 약 3초 이후의 해당 보행자 어린이(또는 운전자)의 추정 위치 데이터를 생성하고, 이때의 추정 위치에 근거할 때 어느 정도의 위험성이 존재하는지를 판단할 수 있다.
이상에서는 스쿨존 내의 구분 존 및 이의 도로 속성을 반영한 위험성 가중치 지정 및 위험성 판단 방식에 대하여 설명하였지만, 본 발명의 실시예에 의하면, 보행자 행동에 따른 위험성 가중치, 운전자 행동에 따른 위험성 가중치, 보행자 및 운전자 상호 동작에 따른 위험성 가중치도 위험성 판단에 추가 반영될 수도 있다.
여기서, 보행자 행동에 따른 위험성 가중치는, 예를 들어, 횡단보도가 아닌 차도에 위치하는 보행자, 차도에 인접한 도로에 위치하는 시간이 소정 시간 이상 지속되면서 해당 보행자의 위치 변화가 일 방향성을 갖지 않고 불규칙한 다 방향성을 갖는 보행자의 경우, 위험성 가중치를 상대적으로 높게 지정하는 경우가 여기에 해당할 수 있다. 물론 이때, 상술한 바와 같이 도로 속성을 반영하여 불규칙한 다 방향성을 갖는 보행자가 아파트 내부의 차도에 위치하는 경우는 각각의 위험성 가중치의 곱에 해당하는 위험성 가중치를 적용할 수도 있다.
여기서, 운전자 행동에 따른 위험성 가중치는, 예를 들어, 스쿨존 내에서 추적되는 해당 운전자의 단위 시간 당 위치 이동량 변화(즉, 운행 속도 변화)의 증감이 사전 지정된 기준 횟수 이상으로 연속하여 발생하는 운전자, 해당 운전자의 위치 변화에 근거하여 판별되는 차선 변경 횟수가 기준 횟수 이상으로 발생하는 운전자의 경우, 위험성 가중치를 상대적으로 높게 지정하는 경우가 여기에 해당할 수 있다.
여기서, 보행자 및 운전자 상호 동작에 따른 위험성 가중치는, 운전자의 위치와 보행자의 위치가 사전 지정된 예비적 위험 거리(일 예로, 위험 거리가 5m라면, 예비적 위험 거리는 10m로 설정하는 등의 방식이 적용될 수 있음) 내에 있되, 운전자의 이동 방향과 보행자의 이동 방향이 상호 간 교차하는 방향을 갖는 경우, 위험성 가중치를 상대적으로 높게 지정하는 경우가 여기에 해당할 수 있다.
상술한 방식들 이외에도 다양한 위험성 가중치 지정 방식 및 위험성 판단 방식이 적용될 수 있음은 물론이다.
[도 10의 설명]
본 발명의 시스템의 적용 예시로서, 도 10을 참조하여, 교차로에서의 차량 충돌 위험성 판단 및 운전자 경보 알람 방법에 대한 일 예를 설명하면 다음과 같다. 교차로에서는 보행자와 운전자 간이 단순히 일정 거리(예를 들어, 전술한 5m) 내로 근접하였는지만을 기준으로 경보를 울리게 되는 경우, 불필요한 경보가 울릴 수 있다. 따라서, 다음과 같은 방식(차량의 운행 방향을 고려하였을 때 충돌 위험이 있는 경우에만 운전자 경보 알람)이 적용될 수도 있다.
도 10을 기준으로 할 때, 제1 케이스로서, 운전자가 ①에서 출발하여 직진할 경우, 스쿨존 내 모든 어린이들의 위치는 지도 어플리케이션에 마커 표시되지만, 제1번 도로(①), 제2번 도로(②)에 위치한 어린이들만 인지하여 일정거리(5m)에 들어오면 경보음을 울릴 수 있다.
제2 케이스로서, 운전자가 ①에서 출발하여 우회전할 경우, 스쿨존 내 모든 어린이들의 위치는 지도 어플리케이션에 마커 표시되지만, 제1번 도로(①), 제3번 도로(③)에 위치한 어린이들만 인지하여 일정거리(5m)에 들어오면 경보음을 울릴 수 있다.
제3 케이스로서, 운전자가 ②에서 출발하여 직진할 경우, 스쿨존 내 모든 어린이들의 위치는 지도 어플리케이션에 마커 표시되지만, 제1번 도로(①), 제2번 도로(②)에 위치한 어린이들만 인지하여 일정거리(5m)에 들어오면 경보음을 울릴 수 있다.
제4 케이스로서, 운전자가 ②에서 출발하여 좌회전할 경우, 스쿨존 내 모든 어린이들의 위치는 지도 어플리케이션에 마커 표시되지만, 제2번 도로(②), 제3번 도로(③)에 위치한 어린이들만 인지하여 일정거리(5m)에 들어오면 경보음을 울릴 수 있다.
제5 케이스로서, 운전자가 ③에서 출발하여 우회전할 경우, 스쿨존 내 모든 어린이들의 위치는 지도 어플리케이션에 마커 표시되지만, 제2번 도로(②), 제3번 도로(③)에 위치한 어린이들만 인지하여 일정거리(5m)에 들어오면 경보음을 울릴 수 있다.
제6 케이스로서, 운전자가 ③에서 출발하여 좌회전할 경우, 스쿨존 내 모든 어린이들의 위치는 지도 어플리케이션에 마커 표시되지만, 제1번 도로(①), 제3번 도로(③)에 위치한 어린이들만 인지하여 일정거리(5m)에 들어오면 경보음을 울릴 수 있다.
[도 11 및 도 12의 설명]
본 발명의 시스템의 핵심은 운전자가 보행자를 미리 알아채는 것이다. 따라서 실험을 진행하여 본 발명이 운전자의 돌발 상황 인지 시간을 유의미하게 줄여줄 수 있는지 알아보았다. 실험의 방법과 결과는 다음과 같다.
시뮬레이터에서 보행자에 의한 돌발상황 발생 시 브레이크 반응 시간을 측정하여 선행연구("연령에 따른 보행속도 및 보폭에 대한 고찰" 대한인간공학회 학술대회논문집, 430-434. (2007).)와 반응 시간을 비교하였다. 위 선행연구에 의하면, 연령별로 볼 때 10대의 보행 속도의 평균은 남자는 1.3m/s, 여자는 1.4m/s에 해당하는 바, 도 11에서와 같이 어린이의 속도는 1.3m/s로 가정하였다. 이때, 반응 시간 측정은 자동차 시뮬레이터 내부 타이머를 사용하였다. 또한 스쿨존 내의 기준 속도(30km/h)를 준수하는 경우를 가정하여 차량 속도는 8.3m/s로 가정하였다.
이에 의할 때, 도 12를 참조하면, 본 발명의 사용자 앱과 전광판을 사용하였을 때 반응 속도가 더 빨라졌음을 알 수 있다. 세 명의 운전자의 데이터에서 특정 시간(1.3077초, 이는 위 보행 속도 및 차량 속도를 기준으로 운전자가 11M 거리에서 어린이를 발견하였을 때를 기준으로 나온 시간임)를 초과한 경우는 4번이었다. 따라서 본 발명의 시스템에 의하면, 운전자가 어린이와 사고가 난 확률은 10%를 조금 상회하는 정도의 확률을 보였다. 선행 연구에 따른 20대 운전자의 평균 반응시간(1.035초임, 이는 또 다른 선행연구인 "시뮬레이터 활용 무단횡단 보행자 출몰 시 운전자의 인지반응시간 연구", 한국자동차공학회 논문집 제28권 제7호(2020년 7월)를 기준으로 함)보다 각각 1.01%, 4.99%, 6.31%빠른 반응시간을 보였음을 확인할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 시스템은, 운전자가 어린이보호구역에 진입하게 되면 실시간으로 전광판에 어린이 수를 보여줌으로써 주변에 어린이가 있다는 것을 운전자가 사전에 예상할 수 있도록 도와주며, 음성으로 주변의 어린이 수를 다시 한번 인지시켜주므로, 시청각적 경보를 모두 활용해 사고를 예방하는 데 효과적으로 작동할 것이다.
따라서, 본 발명의 시스템에 의하면, 운전자들은 별도의 프로그램이나 장치를 설치할 필요 없이 스마트폰의 어플을 설치함으로써 기존 지도 앱과 연동하여 쉽고 저렴하게 사고를 예방할 수 있으며, 보행자들 역시 어플리케이션 설치만으로 사고 예방을 할 수 있어 비용적인 측면에서 상대적으로 유리할 것으로 기대된다. 진보된 통신기술을 기반으로 차량이 위험을 인지하고, 스스로 제어할 수 있는 기술발전의 토대를 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
더 나아가, 본 발명의 시스템을 스쿨존 같은 어린이 보호 구역에 집중적으로 사용한다면, 실시간으로 어린이의 데이터가 운전자에게 전달됨으로써 운전자가 위험 상황을 인지 및 주의시킬 수 있어, 스쿨존 내의 사고를 대폭 예방할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 발명의 시스템은, 어린이뿐만 아니라 노약자나 교통취약계층 등을 대상으로 확장시킬 수 있어, 사회적 약자들에 대한 교통사고 예방을 기대할 수 있기 때문에, V2X 솔루션 중 하나가 될 수 있으며, 특히 교통약자 솔루션(vulnerable road user solution)으로서 탁월한 기능을 할 수 있을 것으로 기대된다.
이상에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

Claims (7)

  1. 교통사고 방지 통합 시스템으로서,
    오픈 소스 기반의 개방형 클라우드 플랫폼을 통해서 구현되는 에지 서버(Edge server); 및 사용자의 통신 단말에 설치되며, 보행자 앱 및 운전자 앱을 포함하여 구현되는 사용자 앱(App);을 포함하고,
    상기 에지 서버는,
    각 스쿨존 내에 설치되어 해당 스쿨존 영역을 메시 네트워크(mesh network) 형태로 커버하는 다수의 유/무선 라우터와 네트워크 연동되어 개별 스쿨존을 커버하도록 구성되며, 상기 개방형 클라우드 플랫폼과 네트워크 연동하여 해당 개방형 클라우드 플랫폼의 데이터베이스를 이용하고, 상기 보행자 앱으로부터 획득된 보행자 위치 정보 및 상기 운전자 앱으로부터 획득된 운전자 위치 정보에 근거하여 상기 스쿨존 내에서의 교통사고 위험성을 판단하여, 위험성 판단 결과에 따른 위험 경보가 상기 보행자 앱 및 운전자 앱에서 실행되도록 처리하고,
    상기 개방형 클라우드 플랫폼으로는 PaaS-TA가 이용되되,
    상기 보행자 앱은, 어린이 보행자의 현재 위치 정보를 획득하고, 해당 보행자 정보 및 보행자 위치 정보를 소정 시간 간격 마다 관할 스쿨존의 상기 에지 서버로 전송하고,
    상기 운전자 앱은, 운전자의 현재 위치 정보를 획득하고, 해당 운전자 정보 및 운전자 위치 정보를 상기 소정 시간 간격 마다 관할 스쿨존의 상기 에지 서버로 전송하고,
    상기 에지 서버는, 상기 보행자 및 상기 운전자의 위치 정보를 상기 PaaS-TA의 데이터베이스에 저장하고, VM(Virtual Machine)의 칼만 필터를 이용하여 상기 보행자 및 상기 운전자의 위치 정보로서 GPS 정보에 관한 필터 처리를 통해서 정확도 개선된 위치 정보를 획득하고,
    상기 에지 서버의 VM에서 필터 처리된 보행자의 위치 정보는 관할 스쿨존에 진입한 운전자의 상기 운전자 앱으로 전달되고, 보행자 위치 정보는 상기 운전자 앱 상의 지도 앱의 API를 이용하여 해당 지도 맵에 마커 표시되는 것을 특징으로 하는, 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 에지 서버는,
    상기 PaaS-TA의 데이터 베이스에 저장된 어린이 보행자들의 위치 정보를 기반으로, 상기 VM의 칼만 필터를 이용하여 위치 추정된 어린이들의 이동 경로 및 방향을 운전자 앱으로 전달하되, 경로 예측된 어린이 보행자 위치에 따른 교통사고 위험도를 위험성 가중치로 표현하고, 위험 판단 기준이 되는 사전 지정된 임계치를 넘는지에 따라 위험 상황 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는, 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    통신 모듈, 연산 모듈, 디스플레이 모듈을 포함하고, 교통안전표지판 형태로 제작되는 전광판을 포함하고,
    상기 전광판은, API와 IP 터널링을 사용하여 상기 PaaS-TA 상의 데이터베이스와 연동함으로써 해당 전광판 주변의 어린이 보행자 수를 연산하고, 연산된 어린이 보행자 수를 시각화하여 상기 디스플레이 모듈을 통해 표출하는 것을 특징으로 하는, 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 PaaS-TA의 데이터베이스에는, 각 스쿨존 별로 사전 생성된 RDF(Road data file)가 저장되고,
    상기 RDF 파일은, 각 스쿨존 근처 지도를 ① 차도, ② 차도와 인접한 인도, ③ 사람이 다닐 수 없는 위치/차도와 멀리 떨어진 인도, ④ 횡단보도로 구분하여 존(zone) 분할하여 구분 시각화한 상태를 갖되,
    상기 에지 서버의 VM은, 각 에지 별로 사전 생성된 RDF 파일을 불러온 후, RDF 파일 내의 구분 존 별로 사전 지정된 위험성 가중치를 부여하고, 보행자 어린이의 위치 정보를 PaaS-TA로부터 불러들여, 칼만 필터를 이용하여 해당 보행자 어린이의 경로를 예측하고, 이에 따른 위험성 판단을 수행하는 것을 특징으로 하는, 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 위험성 가중치는, 제1 기준으로서 상기 구분 존 별로, 제2 기준으로서 도로 속성 별로, 제3 기준으로서 보행자 행동 별로, 제4 기준으로서 운전자 행동 별로, 제5 기준으로서 보행자 및 운전자의 상호 동작 별로 사전 지정되되,
    상기 제1 기준은, 상기 구분 존에 따라, 차도 > 차도와 인접한 인도 > 횡단보도 > 사람이 다닐 수 없는 위치/차도와 멀리 떨어진 인도 순으로 상기 위험성 가중치가 높게 지정되는 것이고,
    상기 제2 기준은, 도로 속성에 따른 통계적 교통사고 발생률에 근거하여, 아파트 내부 > 교차로 > 동네 2차선 및 4차선 도로 > 스쿨존 진입 전 도로 순으로 상기 위험성 가중치가 높게 지정되는 것을 특징으로 하는, 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    제3 기준은, 보행자 행동에 따라, 차도에 인접한 도로에 위치하는 시간이 소정 시간 이상 지속되면서 해당 보행자의 위치 변화가 일 방향성을 갖지 않고 불규칙한 다 방향성을 갖는 보행자의 경우, 위험성 가중치를 상대적으로 높게 지정하는 것이고,
    제4 기준은, 운전자 행동에 따라, 스쿨존 내에서 추적되는 해당 운전자의 단위 시간 당 위치 이동량 변화인 운행 속도 변화의 증감이 사전 지정된 기준 횟수 이상으로 연속하여 발생하는 운전자, 및 해당 운전자의 위치 변화에 근거하여 판별되는 차선 변경 횟수가 기준 횟수 이상으로 발생하는 운전자의 경우, 위험성 가중치를 상대적으로 높게 지정하는 것이고,
    제5 기준은, 보행자 및 운전자 상호 동작에 따라, 운전자의 위치와 보행자의 위치가 사전 지정된 예비적 위험 거리 내에 있되, 운전자의 이동 방향과 보행자의 이동 방향이 상호 간 교차하는 방향을 갖는 경우, 위험성 가중치를 상대적으로 높게 지정하는 것을 특징으로 하는, 스쿨존 내에서의 어린이 교통사고 방지 통합 시스템.
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