KR102353121B1 - System for controlling safe driving in vehicles based on big data technology and method thereof - Google Patents

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Abstract

본 발명은 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템은, 차량의 전방 및 후방을 각각 촬영하는 전방 및 후방 카메라; 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 수신하여 분석하고, 분석 결과에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하며, 차량의 운행에 따른 제정보를 수집하여 외부의 메인 서버로 무선 전송하는 제어부; 제어부로부터 차량 운행 관련 제정보를 수신하여 분석 및 빅데이터화하며, 분석 결과 및 빅데이터를 바탕으로 차량의 안전 운행을 위한 정보 및 교통 상황을 제어부로 제공하는 메인 서버; 제어부의 제어 명령에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 화면상에 출력(표시)하는 비디오 출력장치; 및 제어부의 제어 명령에 따라 위험 경고음을 출력하는 오디오 출력장치를 포함한다.
이와 같은 본 발명에 의하면, 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각) 등을 시각적 및/또는 청각적으로 제공함으로써, 차량 운행에 있어서의 교통 사고 발생을 사전에 방지할 수 있다.The present invention relates to a system and method for safely driving a vehicle based on big data technology.
A safety driving control system for a vehicle based on big data technology according to the present invention includes: front and rear cameras for photographing the front and rear of the vehicle, respectively; It receives and analyzes image information (data) captured by the front and rear cameras, and outputs an accident risk index, expected braking distance and avoidance direction (steering angle), and a warning sound visually and/or audibly according to the analysis result. a control unit that transmits a control command, collects information according to the operation of the vehicle, and wirelessly transmits it to an external main server; a main server that receives, analyzes and big data related to vehicle operation from the control unit, and provides information and traffic conditions for safe driving of the vehicle to the control unit based on the analysis result and big data; a video output device for outputting (displaying) an accident risk index, an expected braking distance, and an avoidance direction (steering angle) on a screen according to a control command from the controller; and an audio output device for outputting a danger warning sound according to a control command of the controller.
According to the present invention as described above, by providing the accident risk index, the expected braking distance, the avoidance direction (steering angle), etc. visually and/or audibly, it is possible to prevent a traffic accident in advance while driving a vehicle.

Description

빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템 및 그 방법{System for controlling safe driving in vehicles based on big data technology and method thereof}A system for controlling safe driving in vehicles based on big data technology and method thereof

본 발명은 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템에 관한 것으로서, 더 상세하게는 화물 트럭이나 버스 등과 같은 대형 차량의 운행에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고시 차량의 전체 중량과 노면의 상태, 전후좌우 근접 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리와 회피방향(조향각) 등을 제공함으로써, 교통 사고를 사전에 방지할 수 있는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system for controlling a safe operation of a vehicle based on big data technology, and more particularly, in the operation of a large vehicle such as a cargo truck or a bus, the total weight of the vehicle and the state of the road surface, before and after, when approaching and warning an accident pattern. The present invention relates to a big data technology-based vehicle safety driving control system and method capable of preventing traffic accidents in advance by providing an expected braking distance and avoidance direction (steering angle) according to the presence or absence of left and right adjacent vehicles.

일반적으로, 차량을 운전하는 운전자는 자신 혹은 타인의 졸음운전, 운전미숙, 난폭운전, 도로여건 등 다양한 원인으로 예상하지 못한 수 많은 위험 상황에 직면할 수 있다. 이에 따라 안전한 운전을 위해 운전 중에 발생할 수 있는 수 많은 위험 상황 중의 일부를 차량이 스스로 판단하도록 하여 운전자의 안전운전을 보조하는 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems; ADAS)이 개발되었다. 이와 같은 ADAS 기술에는 예를 들면, 전방 충돌 방지 보조 시스템(Forward Collision-Avoidance Assist; FCA), 차로 유지 보조 시스템(Lane Keeping Assist; LKA) 및 후측방 충돌 회피 지원 시스템(Active Blind Spot Detection; ABSD) 등이 포함된다. 그러나 종래의 이와 같은 ADAS 기술들은 미리 정의된 충돌 조건들이 만족되는 경우에만 운전에 개입하며, 새로운 유형의 사고나 미리 정의되지 못한 사고에 관해서는 그 회피 제어가 불가능한 단점이 있다.In general, a driver who drives a vehicle may face numerous unexpected dangerous situations due to various causes such as drowsy driving, inexperienced driving, reckless driving, and road conditions of himself or others. Accordingly, for safe driving, an advanced driver assistance system (ADAS) has been developed that assists the driver in safe driving by allowing the vehicle to determine on its own some of a number of dangerous situations that may occur while driving. Such ADAS technology includes, for example, Forward Collision-Avoidance Assist (FCA), Lane Keeping Assist (LKA), and Active Blind Spot Detection (ABSD). etc. are included. However, such conventional ADAS technologies intervene only when predefined collision conditions are satisfied, and there is a disadvantage in that it is impossible to control the avoidance of a new type of accident or an accident that is not predefined.

최근 차량의 사고, 특히 대형 차량(버스 및 화물운송 차량)의 운전자의 부주의 또는 차량의 결함 등으로 인한 사고가 빈번히 발생하고 있다. 대형 차량의 사고는 자칫 대형 사고로 이어지는 경우가 많으며, 다수의 인명 피해를 초래하는 경우도 많다. 아울러 대형 차량은 소형 차량에 비해 운전자가 감지하지 못하는 사각지대가 많아 사고의 위험성은 더욱 높다고 할 수 있다. 따라서 차량의 상태와 운전자의 상태 및 차량이 진행하고 있는 도로/주변 상황들을 실시간으로 감시하고, 이를 바탕으로 한 안전 운전 장치(시스템)가 요구되고 있다.Recently, accidents of vehicles, particularly accidents caused by driver's negligence or defects of large vehicles (buses and freight transport vehicles), occur frequently. Accidents involving large vehicles often lead to large-scale accidents, and in many cases, damage to many lives. In addition, compared to small vehicles, large vehicles have more blind spots that the driver cannot detect, so the risk of accidents is higher. Therefore, there is a need for a safe driving device (system) that monitors the state of the vehicle, the driver's state, and the road/surrounding conditions of the vehicle in real time, and based on this, is required.

한편, 한국 공개특허공보 제10-2011-0033582호(특허문헌 1)에는 "차량의 안전 운전 관리 시스템"이 개시되어 있는 바, 이에 따른 차량의 안전 운전 관리 시스템은 OBD 통신부를 통해 차량 내부 센서로부터의 차량운행 데이터와 차량 외부의 영상 데이터를 제공하는 카메라로부터의 영상 데이터를 자동으로 녹화 및 기록하여저장하는 디지털 운행 기록계 겸용 사고기록장치를 포함하여 차량 운전자에게 안전 운전 가이드를 제공하는 것으로, GPS위성에서 수신된 도로정보 및 시간정보와 차량의 현재 속도를 저장한 후, 차량의 현재 속도가 해당 도로의 제한속도 이상일 때 LCD 표시부에 과속 여부를 표시하여 운전자의 주의를 촉구하고, 이러한 과속 여부뿐만 아니라 차량의 운행 정보로부터 도출된 경제 운전 정보를 표시하여, 운전자에게 자신의 운전 성향이나 경제 운전 여부 등을 알려주어 운전자가 경제 운전을 할 수 있도록 가이드 해주는 것을 특징으로 한다.On the other hand, Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2011-0033582 (Patent Document 1) discloses a "safe driving management system for a vehicle". The safe driving management system for a vehicle according to this is transmitted from a sensor inside the vehicle through the OBD communication unit. To provide a safe driving guide to vehicle drivers, including an accident recorder combined with a digital tachograph that automatically records, records, and stores image data from a camera that provides vehicle operation data of the vehicle and external image data of the vehicle. After storing the road information and time information and the current speed of the vehicle received from It is characterized in that by displaying economic driving information derived from the driving information of the vehicle, it informs the driver of his or her driving tendency or economic driving, thereby guiding the driver to economic driving.

이상과 같은 특허문헌 1의 경우, LCD 표시부에 과속 여부를 효과적으로 표시하여 운전자의 주의를 촉구할 뿐만 아니라, 차량의 운행 정보로부터 도출된 경제 운전 정보도 표시하여, 운전자에게 자신의 운전성향이나 경제 운전 여부 등을 알려주어 운전자가 경제 운전을 할 수 있도록 가이드 해주는 장점이 있기는 하나, GPS위성에서 수신된 도로정보 및 시간정보와 차량의 현재 속도를 저장한 후, 차량의 현재 속도가 해당 도로의 제한속도 이상일 때 LCD 표시부에 과속 여부를 표시하도록 구성되어 있어, GPS 위성과 차량 간의 통신이 원활하지 못하거나(예를 들면, 차량이 길이가 긴 터널구간을 통과할 경우), 외부의 전자파 교란 등으로 인해 위성신호에 오류가 있을 경우 LCD 표시부에 과속 여부 표시가 안되거나 잘못 표시될 수 있는 문제점을 내포하고 있다. In the case of Patent Document 1 as described above, not only the driver's attention is urged by effectively displaying whether or not speeding is present on the LCD display unit, but also economic driving information derived from vehicle operation information is displayed to inform the driver of his or her driving tendency or economic driving. Although it has the advantage of guiding the driver so that they can drive economically by notifying whether or not the vehicle is driving economically, after storing the road information and time information received from the GPS satellite and the current speed of the vehicle, the current speed of the vehicle is determined by the limit of the road. It is configured to indicate speeding on the LCD display when the speed exceeds the speed. Due to this, if there is an error in the satellite signal, the LCD display has a problem in that the speed display may not be displayed or displayed incorrectly.

한국 공개특허공보 제10-2011-0033582호(2011.03.31. 공개)Korean Patent Publication No. 10-2011-0033582 (published on March 31, 2011)

본 발명은 상기와 같은 사항을 종합적으로 감안하여 창출된 것으로서, 화물 트럭이나 버스 등과 같은 대형 차량의 운행에 있어서, 빅데이터 기술을 기반으로 사고 패턴 접근 및 경고시 차량의 전체 중량과 노면의 상태, 전후좌우 근접 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리와 회피방향(조향각) 등을 시각적 및/또는 청각적으로 제공함으로써, 교통 사고를 사전에 방지할 수 있는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템 및 그 방법을 제공함에 그 목적이 있다.The present invention was created in consideration of the above, and in the operation of a large vehicle such as a freight truck or a bus, the total weight of the vehicle and the condition of the road surface when approaching and warning an accident pattern based on big data technology, A vehicle safety operation control system based on big data technology that can prevent traffic accidents in advance by visually and/or audibly providing the expected braking distance and avoidance direction (steering angle) depending on the presence of front, rear, left, and right adjacent vehicles, and its The purpose is to provide a method.

상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템은,In order to achieve the above object, the safety driving control system of a vehicle based on big data technology according to the present invention,

차량의 전방에 설치되며, 차량의 전방을 촬영하는 전방 카메라;a front camera installed in front of the vehicle and photographing the front of the vehicle;

차량의 후방에 설치되며, 차량의 후방을 촬영하는 후방 카메라;a rear camera installed at the rear of the vehicle and photographing the rear of the vehicle;

차량의 내부에 설치되어 상기 전방 및 후방 카메라와 각각 전기적으로 연결되며, 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측하고, 상기 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악하며, 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하며, 차량의 운행에 따른 제정보를 수집하여 외부의 메인 서버로 무선 전송하는 제어부;It is installed inside the vehicle and is electrically connected to the front and rear cameras, respectively, to predict the total weight of the vehicle when starting from a stationary state, and to display image information (data) captured by the front and rear cameras in real time, respectively. It receives and analyzes the road surface condition based on the analysis result, and depending on the presence of other vehicles in the front, rear, left, right, and right of the vehicle, the accident risk index, the expected braking distance and avoidance direction (steering angle), and the danger warning sound visually and/or a control unit that transmits a control command to output aurally, collects information according to vehicle operation, and wirelessly transmits it to an external main server;

상기 제어부와 무선 통신 네트워크를 통해 무선 통신하며, 상기 제어부로부터 차량 운행 관련 제정보를 수신하여 분석 및 빅데이터화하며, 분석 결과 및 빅데이터를 바탕으로 차량의 안전 운행을 위한 정보 및 교통 상황을 제어부로 제공하는 메인 서버;It communicates wirelessly with the control unit through a wireless communication network, receives vehicle operation-related information from the control unit, analyzes it, and converts it into big data. Based on the analysis result and big data, information and traffic conditions for safe driving of the vehicle are sent to the control unit. serving main server;

차량의 내부에 설치되어 상기 제어부와 전기적으로 연결되며, 상기 제어부의 제어 명령에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 화면상에 출력(표시)하는 비디오 출력장치; 및a video output device installed inside the vehicle, electrically connected to the control unit, and outputting (displaying) an accident risk index, an expected braking distance, and an avoidance direction (steering angle) on a screen according to a control command of the control unit; and

차량의 내부에 설치되어 상기 제어부와 전기적으로 연결되며, 상기 제어부의 제어 명령에 따라 위험 경고음을 출력하는 오디오 출력장치를 포함하는 점에 그 특징이 있다.It is characterized in that it includes an audio output device installed inside the vehicle, electrically connected to the control unit, and outputting a danger warning sound according to a control command of the control unit.

여기서, 바람직하게는 상기 차량의 좌측면 및 우측면에는 차량의 좌측 방향을 촬영하는 좌측방 카메라와, 차량의 우측 방향을 촬영하는 우측방 카메라가 각각 더 설치될 수 있다.Here, preferably, a left camera for photographing a left direction of the vehicle and a right side camera for photographing a right direction of the vehicle may be further installed on the left and right sides of the vehicle, respectively.

이때, 상기 제어부는 상기 좌측방 카메라 및 우측방 카메라를 통해 주변 차량의 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석하여 주변 차량의 길이를 예측하는 기능을 더 구비할 수 있다.In this case, the controller may further include a function of acquiring image information of a surrounding vehicle through the left camera and the right camera, and predicting the length of the surrounding vehicle by analyzing the obtained image information.

또한, 상기 제어부가 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측함에 있어서, 차량의 출발 시의 액셀레이터에 가해지는 압력과 RPM 값을 연계하여 차량의 전체 무게를 예측할 수 있다.In addition, when the controller predicts the total weight of the vehicle when the vehicle starts from a stop state, the total weight of the vehicle may be predicted by linking the RPM value with the pressure applied to the accelerator when the vehicle is starting.

또한, 상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악함에 있어서, 상기 노면의 상태는 빗길, 눈길, 포장 도로, 비포장 도로, 공사중인 도로, 커브길 등을 포함할 수 있다.In addition, when the control unit receives and analyzes the image information (data) photographed by the front and rear cameras in real time, respectively, and grasps the condition of the road surface based on the analysis result, the condition of the road surface is rain, snow, It may include a paved road, an unpaved road, a road under construction, a curved road, and the like.

또한, 상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 차량의 전후좌우 근접차량(또는 오토바이 등)에 대해 조향각 또는 방향 지시등과 연계하여 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In addition, the control unit receives and analyzes the image information (data) captured by the front and rear cameras in real time, respectively, and based on the analysis result, the accident risk index is visually and Control to output the accident risk index visually and/or audibly in connection with the steering angle or the direction indicator light for the front, rear, left, right, and adjacent vehicles (or motorcycles, etc.) command can be sent.

또한, 상기 제어부가 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고 시 차량의 전체 무게와 노면의 상태, 전후좌우 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각) 등을 시각 또는 음성으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In addition, when the control unit transmits a control command to visually and/or audibly output the expected braking distance, avoidance direction (steering angle), and a hazard warning sound, the total weight of the vehicle and the state of the road surface when approaching and warning an accident pattern; It is possible to transmit a control command to output the expected braking distance and avoidance direction (steering angle), etc. visually or by voice depending on the presence or absence of the front, rear, left, and right vehicles.

또한, 상기 제어부는 DTG(Digital Tacho Graph; 디지털 운행 기록계)를 이용하여 운전자의 운전 습관을 분석하여 사고 패턴을 예측하는 기능을 더 구비할 수 있다.In addition, the control unit may further include a function of predicting an accident pattern by analyzing a driver's driving habit using a digital tacho graph (DTG).

이때, 운전자의 운전 습관을 분석함에 있어서, 운전자마다 개별 ID를 부여하고, 부여된 개별 ID를 바탕으로 운전자를 구분하여 해당 운전자의 운전 습관을 분석할 수 있다.In this case, in analyzing the driver's driving habit, an individual ID may be assigned to each driver, and the driver's driving habit may be analyzed by classifying the driver based on the assigned individual ID.

또한, 상기 제어부는 차량 내부의 내비게이션과 연계하여 주변 차량을 내비게이션 화면 상에 시각화하여 표시하는 기능을 더 구비할 수 있다.In addition, the control unit may further include a function of visualizing and displaying surrounding vehicles on the navigation screen in connection with the navigation inside the vehicle.

또한, 상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법은,In addition, in order to achieve the above object, the method for controlling the safe operation of a vehicle based on big data technology according to the present invention,

전방 카메라, 후방 카메라, 좌측방 카메라, 우측방 카메라, 제어부, 메인 서버, 비디오 출력장치, 오디오 출력장치를 포함하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템에 기반한 차량의 안전 운행 제어 방법으로서,A safe driving control method of a vehicle based on a big data technology-based vehicle safety driving control system including a front camera, a rear camera, a left camera, a right camera, a control unit, a main server, a video output device, and an audio output device,

a) 상기 제어부에 의해 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측하는 단계와;a) predicting, by the controller, the total weight of the vehicle when starting from a stationary state of the vehicle;

b) 상기 제어부에 의해 상기 전방 및 후방 카메라, 좌측방 및 우측방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악하는 단계와;b) receiving and analyzing the image information (data) captured by the front and rear cameras, the left and right cameras in real time by the controller, respectively, and recognizing the condition of the road surface based on the analysis result;

c) 상기 제어부에 의해 상기 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하는 단계와;c) to output the accident risk index, expected braking distance and avoidance direction (steering angle), and a hazard warning sound visually and/or audibly according to the presence of other vehicles on the front, rear, left, and right sides of the vehicle based on the analysis result by the control unit sending a control command;

d) 상기 메인 서버에 의해 상기 제어부로부터 차량 운행 관련 제정보를 수신하여 분석 및 빅데이터화하고, 분석 결과 및 빅데이터를 바탕으로 차량의 안전 운행을 위한 정보 및 교통 상황을 상기 제어부로 제공하는 단계와;d) receiving the vehicle operation related information from the control unit by the main server, analyzing and converting it into big data, and providing information and traffic conditions for safe driving of the vehicle to the control unit based on the analysis result and big data; ;

e) 상기 비디오 출력장치에 의해 상기 제어부의 제어 명령에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 화면상에 출력(표시)하는 단계; 및e) outputting (displaying) an accident risk index, an expected braking distance, and an avoidance direction (steering angle) on a screen according to a control command of the controller by the video output device; and

f) 상기 오디오 출력장치에 의해 상기 제어부의 제어 명령에 따라 위험 경고음을 출력하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.f) outputting a danger warning sound according to a control command of the controller by the audio output device.

여기서, 상기 단계 d) 이전에 상기 제어부에 의해 차량의 운행에 따른 제정보를 수집하여 상기 메인 서버로 무선 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, before step d), the method may further include collecting various information according to the operation of the vehicle by the controller and wirelessly transmitting the information to the main server.

또한, 상기 단계 c)에서 상기 제어부는 상기 좌측방 카메라 및 우측방 카메라를 통해 주변 차량의 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석하여 주변 차량의 길이를 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, in step c), the control unit may further include obtaining image information of the surrounding vehicle through the left camera and the right camera, and estimating the length of the surrounding vehicle by analyzing the obtained image information. .

또한, 상기 단계 a)에서 상기 제어부가 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측함에 있어서, 차량의 출발 시의 액셀레이터에 가해지는 압력과 RPM 값을 연계하여 차량의 전체 무게를 예측할 수 있다.In addition, in step a), when the controller predicts the total weight of the vehicle when starting from a stationary state, the total weight of the vehicle may be predicted by linking the RPM value with the pressure applied to the accelerator at the time of starting the vehicle. .

또한, 상기 단계 b)에서 상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라, 좌측방 및 우측방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악함에 있어서, 상기 노면의 상태는 빗길, 눈길, 포장 도로, 비포장 도로, 공사중인 도로, 커브길 등을 포함할 수 있다.In addition, in step b), the control unit receives and analyzes the image information (data) captured by the front and rear cameras, the left and right cameras in real time, respectively, and grasps the road surface condition based on the analysis result In doing so, the state of the road surface may include a rain road, a snowy road, a paved road, an unpaved road, a road under construction, a curved road, and the like.

또한, 상기 단계 c)에서 상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라, 좌측방 및 우측방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 차량의 전후좌우 근접차량(또는 오토바이 등)에 대해 조향각 또는 방향 지시등과 연계하여 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In addition, in step c), the control unit receives and analyzes the image information (data) captured by the front and rear cameras, the left and right cameras in real time, respectively, and based on the analysis result, the front and rear left and right sides of the vehicle In transmitting the control command to output the accident risk index visually and/or audibly depending on the presence of other vehicles, the accident risk index is linked to the steering angle or direction indicators for front, rear, left and right adjacent vehicles (or motorcycles, etc.) of the vehicle It is possible to transmit a control command to output a visual and / or aurally.

또한, 상기 단계 c)에서 상기 제어부가 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고 시 차량의 전체 무게와 노면의 상태, 전후좌우 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각) 등을 시각 또는 음성으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In addition, in step c), when the control unit transmits a control command to output the expected braking distance, avoidance direction (steering angle), and a hazard warning sound visually and/or audibly, the total weight of the vehicle when approaching and warning the accident pattern It is possible to transmit a control command to output the expected braking distance and avoidance direction (steering angle), etc. visually or by voice, depending on the condition of the road surface and the presence or absence of front, rear, left, and right vehicles.

또한, 바람직하게는 상기 제어부에 의해 DTG(Digital Tacho Graph; 디지털 운행 기록계)를 이용하여 운전자의 운전 습관을 분석하여 사고 패턴을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.Preferably, the method may further include predicting an accident pattern by analyzing the driver's driving habits using a digital tacho graph (DTG) by the controller.

이때, 운전자의 운전 습관을 분석함에 있어서, 운전자마다 개별 ID를 부여하고, 부여된 개별 ID를 바탕으로 운전자를 구분하여 해당 운전자의 운전 습관을 분석할 수 있다.In this case, in analyzing the driver's driving habit, an individual ID may be assigned to each driver, and the driver's driving habit may be analyzed by classifying the driver based on the assigned individual ID.

또한, 바람직하게는 상기 제어부에 의해 차량 내부의 내비게이션과 연계하여 주변 차량을 내비게이션 화면 상에 시각화하여 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, preferably, the method may further include visualizing and displaying the surrounding vehicle on the navigation screen in connection with the navigation inside the vehicle by the controller.

이와 같은 본 발명에 의하면, 빅데이터 기술을 기반으로 사고 패턴 접근 및 경고시 차량의 전체 중량과 노면의 상태, 전후좌우 근접 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리와 회피방향(조향각) 등을 시각적 및/또는 청각적으로 제공함으로써, 화물 트럭이나 버스 등과 같은 대형 차량의 운행에 있어서의 대형 교통 사고 발생을 사전에 방지할 수 있는 장점이 있다.According to the present invention, based on big data technology, the expected braking distance and avoidance direction (steering angle), etc. are visually and / Alternatively, there is an advantage in that it is possible to prevent the occurrence of a large-scale traffic accident in the operation of a large vehicle such as a freight truck or a bus by providing it acoustically.

도 1은 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템의 비디오 출력장치에 위험지수와 예상 제동거리가 표시된 상태를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법의 실행 과정을 나타낸 흐름도이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a big data technology-based vehicle safe driving control system according to the present invention.
2 is a view showing a state in which a risk index and an expected braking distance are displayed on the video output device of the big data technology-based vehicle safe driving control system according to the present invention.
3 is a diagram schematically showing the configuration of a system for controlling a safe operation of a vehicle based on big data technology according to another embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating an execution process of a method for safely driving a vehicle based on big data technology according to the present invention.

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정되어 해석되지 말아야 하며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.The terms or words used in the present specification and claims should not be construed as being limited to their ordinary or dictionary meanings, and the inventor may properly define the concept of the term in order to best describe his invention. Based on the principle, it should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.

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 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when a part "includes" a certain element, it means that other elements may be further included, rather than excluding other elements, unless otherwise stated. In addition, terms such as “…unit”, “…group”, “module”, and “device” described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which is hardware or software or a combination of hardware and software. can be implemented as

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system for controlling a safe operation of a vehicle based on big data technology according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템(100)은 전방 카메라(110), 후방 카메라(120), 제어부(130), 메인 서버(140), 비디오 출력장치(150) 및 오디오 출력장치(160)를 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 1 , the big data technology-based vehicle safety driving control system 100 according to the present invention includes a front camera 110 , a rear camera 120 , a controller 130 , a main server 140 , and a video output device. 150 and an audio output device 160 .

전방 카메라(110)는 차량의 전방에 설치되며, 차량의 전방을 촬영한다.The front camera 110 is installed in front of the vehicle, and photographs the front of the vehicle.

후방 카메라(120)는 차량의 후방에 설치되며, 차량의 후방을 촬영한다.The rear camera 120 is installed at the rear of the vehicle, and photographs the rear of the vehicle.

여기서, 이상과 같은 전방 및 후방 카메라(110)(120)로는 일반적인 차량용 블랙박스에 적용되는 카메라가 사용될 수 있다.Here, as the front and rear cameras 110 and 120 as described above, a camera applied to a general vehicle black box may be used.

제어부(130)는 차량의 내부에 설치되어 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120)와 각각 전기적으로 연결되며, 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측하고, 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120)에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악하며, 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하며, 차량의 운행에 따른 제정보를 수집하여 외부의 메인 서버(140)로 무선 전송한다. 여기서, 이상과 같은 제어부(130)로는 마이크로프로세서가 사용될 수 있다. 경우에 따라서는 마이크로프로세서를 별도로 구비하는 대신 모든 차량에 설치되어 있는 ECU(Electronic Control Unit)가 이 제어부(130)의 역할을 수행하도록 구성될 수도 있다.The control unit 130 is installed inside the vehicle and is electrically connected to the front and rear cameras 110 and 120, respectively, and predicts the total weight of the vehicle when starting from a stationary state of the vehicle, and the front and rear cameras ( Each of the image information (data) captured by 110) 120 is received and analyzed in real time, and the condition of the road surface is determined based on the analysis result, and the accident risk index according to the presence of other vehicles on the front, rear, left, right, and right sides of the vehicle; It transmits a control command to output the expected braking distance, avoidance direction (steering angle), and a hazard warning sound visually and/or audibly, and collects information according to vehicle operation and wirelessly transmits it to the external main server 140 . Here, a microprocessor may be used as the control unit 130 as described above. In some cases, instead of having a separate microprocessor, an Electronic Control Unit (ECU) installed in all vehicles may be configured to perform the role of the control unit 130 .

메인 서버(140)는 상기 제어부(130)와 무선 통신 네트워크를 통해 무선 통신하며, 상기 제어부(130)로부터 차량 운행 관련 제정보를 수신하여 분석 및 빅데이터화하며, 분석 결과 및 빅데이터를 바탕으로 차량의 안전 운행을 위한 정보 및 교통 상황을 제어부(130)로 제공한다. 이와 같은 메인 서버(140)는 일반적인 컴퓨터 시스템(데스크 탑 PC, 노트북 PC 등)으로 구성될 수 있다. 또한, 메인 서버(140)는 빅데이터(차량 운행 관련 제정보를 빅데이터화한 것)를 저장하고 있는 데이터베이스(DB)를 함께 구비할 수도 있고, 데이터베이스(DB)를 자체적으로 구축하는 대신 빅데이터를 외부의 클라우드 시스템으로부터 제공받는 형태로 구성될 수도 있다.The main server 140 wirelessly communicates with the control unit 130 through a wireless communication network, receives vehicle operation-related information from the control unit 130, analyzes and converts it into big data, and based on the analysis result and big data, the vehicle Provides information and traffic conditions for safe driving to the controller 130 . The main server 140 may be configured as a general computer system (desktop PC, notebook PC, etc.). In addition, the main server 140 may also include a database (DB) storing big data (big data of vehicle operation related information), and instead of building the database (DB) by itself, big data It may be configured in a form provided by an external cloud system.

비디오 출력장치(150)는 차량의 내부에 설치되어 상기 제어부(130)와 전기적으로 연결되며, 상기 제어부(130)의 제어 명령에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 도 2에 도시된 바와 같이 화면상에 출력(표시)한다. 여기서, 이상과 같은 비디오 출력장치(150)로는 일반적인 LCD 패널이 사용될 수 있다. 그러나, 경우에 따라서는 차량에 붙박이로 설치되어 있는 내비게이션의 LCD 모니터나, 차량 내부에 별도로 설치한 내비게이션의 LCD 모니터가 비디오 출력장치(150)의 역할을 수행하도록 구성될 수도 있다.The video output device 150 is installed inside the vehicle and is electrically connected to the control unit 130, and according to the control command of the control unit 130, the accident risk index, the expected braking distance, and the avoidance direction (steering angle) are shown in FIG. 2 . It is output (displayed) on the screen as shown in Fig. Here, a general LCD panel may be used as the video output device 150 as described above. However, in some cases, an LCD monitor of a navigation system that is built-in to a vehicle or an LCD monitor of a navigation device that is separately installed inside the vehicle may be configured to serve as the video output device 150 .

오디오 출력장치(160)는 차량의 내부에 설치되어 상기 제어부(130)와 전기적으로 연결되며, 상기 제어부(130)의 제어 명령에 따라 위험 경고음을 출력한다. 이와 같은 오디오 출력장치(160)로는 일반적인 소형 스피커가 사용될 수 있다. 그러나 경우에 따라서는 차량에 설치되어 있는 오디오 시스템이 오디오 출력장치(160)의 역할을 수행하도록 구성될 수도 있다.The audio output device 160 is installed inside the vehicle, is electrically connected to the control unit 130 , and outputs a danger warning sound according to a control command of the control unit 130 . As such an audio output device 160, a general small speaker may be used. However, in some cases, the audio system installed in the vehicle may be configured to serve as the audio output device 160 .

이상과 같은 구성의 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템(100)있어서, 바람직하게는 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 차량의 좌측면 및 우측면에는 차량의 좌측 방향을 촬영하는 좌측방 카메라(170)와, 차량의 우측 방향을 촬영하는 우측방 카메라(180)가 각각 더 설치될 수 있다. 이와 같은 좌측방 및 우측방 카메라(170)(180)는 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120)와 동일한 것으로 구성될 수도 있고, 전방 및 후방 카메라(110)(120)에 비해 상대적으로 시야각이 더 넓은 카메라로 구성될 수도 있다.In the big data technology-based vehicle safety driving control system 100 according to the present invention having the above configuration, preferably, as shown in FIG. 3 , the left side and the right side of the vehicle are photographed in the left direction. A left side camera 170 and a right side camera 180 for photographing a right direction of the vehicle may be further installed, respectively. The left and right cameras 170 and 180 may be configured as the same as the front and rear cameras 110 and 120, and have relatively different viewing angles compared to the front and rear cameras 110 and 120. It can also be configured with a wider camera.

이때, 상기 제어부(130)는 상기 좌측방 카메라(170) 및 우측방 카메라(180)를 통해 주변 차량의 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석하여 주변 차량의 길이를 예측하는 기능을 더 구비할 수 있다.At this time, the control unit 130 acquires image information of the surrounding vehicle through the left side camera 170 and the right side camera 180 , and analyzes the obtained image information to further predict the length of the surrounding vehicle. can be provided

또한, 상기 제어부(130)가 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측함에 있어서, 차량의 출발 시의 액셀레이터에 가해지는 압력과 RPM 값을 연계하여 차량의 전체 무게를 예측할 수 있다. 이때, 액셀레이터에 가해지는 압력을 측정하기 위해 별도의 압력계가 차량의 소정 부위에 설치될 수도 있고, 압력을 전기적인 신호로 변환하여 표시하는 압전 변환 장치가 설치될 수도 있다.In addition, when the controller 130 predicts the total weight of the vehicle when the vehicle starts from a stop state, the total weight of the vehicle may be predicted by linking the RPM value with the pressure applied to the accelerator at the time of starting the vehicle. In this case, in order to measure the pressure applied to the accelerator, a separate pressure gauge may be installed at a predetermined portion of the vehicle, or a piezoelectric conversion device that converts the pressure into an electrical signal and displays it may be installed.

또한, 상기 제어부(130)가 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120)에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악함에 있어서, 상기 노면의 상태는 빗길, 눈길, 포장 도로, 비포장 도로, 공사중인 도로, 커브길 등을 포함할 수 있다.In addition, when the control unit 130 receives and analyzes the image information (data) photographed by the front and rear cameras 110 and 120 in real time, respectively, and grasps the state of the road surface based on the analysis result, The state of the road surface may include a rain road, a snowy road, a paved road, an unpaved road, a road under construction, a curved road, and the like.

또한, 상기 제어부(130)가 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120)에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 차량의 전후좌우 근접차량(또는 오토바이 등)에 대해 조향각 또는 방향 지시등과 연계하여 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In addition, the control unit 130 receives and analyzes the image information (data) captured by the front and rear cameras 110 and 120 in real time, respectively, and based on the analysis result, In transmitting a control command to output the accident risk index visually and/or audibly depending on presence or absence, the accident risk index is visually and / or it is possible to transmit a control command to output audibly.

또한, 상기 제어부(130)가 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고 시 차량의 전체 무게와 노면의 상태, 전후좌우 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각) 등을 시각 또는 음성으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In addition, when the control unit 130 transmits a control command to visually and/or audibly output an expected braking distance, avoidance direction (steering angle), and a hazard warning sound, the total weight and road surface of the vehicle when approaching and warning an accident pattern A control command to output the expected braking distance and avoidance direction (steering angle), etc. visually or by voice, may be transmitted depending on the state of the vehicle and the presence or absence of front, rear, left, and right vehicles.

또한, 상기 제어부(130)는 차량에 설치되어 있는 DTG(Digital Tacho Graph; 디지털 운행 기록계)를 이용하여 운전자의 운전 습관을 분석하여 사고 패턴을 예측하는 기능을 더 구비할 수 있다. 이 경우 제어부(130)는 차량의 DTG와 전기적으로 연결된다.In addition, the control unit 130 may further include a function of predicting an accident pattern by analyzing a driver's driving habits using a digital tacho graph (DTG) installed in the vehicle. In this case, the controller 130 is electrically connected to the DTG of the vehicle.

이때, 운전자의 운전 습관을 분석함에 있어서, 운전자마다 개별 ID를 부여하고, 부여된 개별 ID를 바탕으로 운전자를 구분하여 해당 운전자의 운전 습관을 분석할 수 있다.In this case, in analyzing the driver's driving habit, an individual ID may be assigned to each driver, and the driver's driving habit may be analyzed by classifying the driver based on the assigned individual ID.

또한, 상기 제어부(130)는 차량 내부의 내비게이션(차량에 붙박이로 설치되어 있는 내비게이션 또는 차량 내부에 별도로 설치한 내비게이션)과 연계하여 주변 차량을 내비게이션 화면 상에 시각화하여 표시하는 기능을 더 구비할 수 있다.In addition, the control unit 130 may further include a function of visualizing and displaying surrounding vehicles on the navigation screen in connection with the navigation inside the vehicle (a navigation installed in the vehicle or a navigation installed separately in the vehicle). have.

그러면, 이하에서는 이상과 같은 구성을 가지는 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템을 바탕으로 한 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법에 대해 설명해 보기로 한다.Hereinafter, a method for controlling safe driving of a big data technology based vehicle based on the big data technology based vehicle safe driving control system according to the present invention having the above configuration will be described.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법의 실행 과정을 나타낸 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating an execution process of a method for safely driving a vehicle based on big data technology according to an embodiment of the present invention.

도 3 및 도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법은, 전술한 바와 같은 전방 카메라(110), 후방 카메라(120), 좌측방 카메라(170), 우측방 카메라(180), 제어부(130), 메인 서버(140), 비디오 출력장치(150), 오디오 출력장치(160)를 포함하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템(100)에 기반한 차량의 안전 운행 제어 방법으로서, 먼저 상기 제어부(130)에 의해 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측한다(단계 S401). 여기서, 상기 제어부(130)가 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측함에 있어서, 차량의 출발 시의 액셀레이터에 가해지는 압력과 RPM 값을 연계하여 차량의 전체 무게를 예측할 수 있다.3 and 4 , the method for safely driving a vehicle based on big data technology according to the present invention includes the front camera 110 , the rear camera 120 , the left side camera 170 , and the right side as described above. Vehicle safety based on the big data technology-based vehicle safety operation control system 100 including the camera 180, the controller 130, the main server 140, the video output device 150, and the audio output device 160 As a driving control method, first, the total weight of the vehicle is predicted by the control unit 130 when the vehicle starts in a stationary state (step S401). Here, when the controller 130 predicts the total weight of the vehicle when the vehicle starts from a stop state, the total weight of the vehicle may be predicted by linking the RPM value with the pressure applied to the accelerator at the time of starting the vehicle.

이상과 같이, 차량의 전체 무게에 대한 예측이 완료된 후, 상기 제어부(130)에 의해 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120), 좌측방 및 우측방 카메라(170)(180)에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악한다(단계 S402). 여기서, 상기 제어부(130)가 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120), 좌측방 및 우측방 카메라(170)(180)에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악함에 있어서, 상기 노면의 상태는 빗길, 눈길, 포장 도로, 비포장 도로, 공사중인 도로, 커브길 등을 포함할 수 있다.As described above, after the prediction of the total weight of the vehicle is completed, the images taken by the front and rear cameras 110 and 120 and the left and right cameras 170 and 180 by the control unit 130 are captured. Each of the image information (data) is received and analyzed in real time, and the state of the road surface is determined based on the analysis result (step S402). Here, the control unit 130 receives and analyzes the image information (data) captured by the front and rear cameras 110 and 120 and the left and right cameras 170 and 180 in real time, respectively, In determining the condition of the road surface based on the analysis result, the condition of the road surface may include a rain road, a snowy road, a paved road, an unpaved road, a road under construction, a curved road, and the like.

이렇게 하여 노면 상태에 대한 파악이 완료된 후, 상기 제어부(130)에 의해 상기 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출한다(단계 S403). 여기서, 이와 같이 제어부(130)가 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120), 좌측방 및 우측방 카메라 (170)(180)에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 차량의 전후좌우 근접차량(또는 오토바이 등)에 대해 조향각 또는 방향 지시등과 연계하여 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다. 또한, 상기 제어부(130)가 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고 시 차량의 전체 무게와 노면의 상태, 전후좌우 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각) 등을 시각 또는 음성으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In this way, after the understanding of the road surface condition is completed, the accident risk index, expected braking distance and avoidance direction (steering angle), risk according to the presence or absence of other vehicles on the front, rear, left, and right sides of the vehicle based on the analysis result by the control unit 130 A control command to output a warning sound visually and/or audibly is sent (step S403). Here, in this way, the control unit 130 receives and analyzes the image information (data) captured by the front and rear cameras 110 and 120 and the left and right cameras 170 and 180 in real time, respectively. , based on the analysis result, in sending a control command to output the accident risk index visually and/or audibly depending on the presence of other vehicles on the front, rear, left, and right sides of the vehicle, It is possible to transmit a control command to output the accident risk index visually and/or audibly in connection with the steering angle or the direction indicator. In addition, when the control unit 130 transmits a control command to visually and/or audibly output an expected braking distance, avoidance direction (steering angle), and a hazard warning sound, the total weight and road surface of the vehicle when approaching and warning an accident pattern A control command to output the expected braking distance and avoidance direction (steering angle), etc. visually or audio according to the state of

한편, 상기 메인 서버(140)는 상기 제어부(130))로부터 차량 운행 관련 제정보를 수신하여 분석 및 빅데이터화하고, 분석 결과 및 빅데이터를 바탕으로 차량의 안전 운행을 위한 정보 및 교통 상황을 상기 제어부(130)로 제공한다(단계 S404).On the other hand, the main server 140 receives the vehicle operation related information from the control unit 130 ), analyzes it, and converts it into big data, and based on the analysis result and big data, information and traffic conditions for safe driving of the vehicle It is provided to the control unit 130 (step S404).

그리고 상기 비디오 출력장치(150)에 의해 상기 제어부(130)의 제어 명령에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 화면상에 출력(표시)한다(단계 S405).The video output device 150 outputs (displays) the accident risk index, the expected braking distance, and the avoidance direction (steering angle) on the screen according to the control command of the controller 130 (step S405).

또한, 상기 오디오 출력장치(160)에 의해 상기 제어부(130)의 제어 명령에 따라 위험 경고음을 출력한다(단계 S406).In addition, a danger warning sound is output by the audio output device 160 according to a control command of the controller 130 (step S406).

이상과 같은 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법에 있어서, 상기 단계 S404 이전에 상기 제어부(130)에 의해 차량의 운행에 따른 제정보를 수집하여 상기 메인 서버(140)로 무선 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.In the method for controlling the safe operation of a vehicle based on big data technology according to the present invention as described above, before the step S404, the control unit 130 collects information according to the operation of the vehicle and sends it wirelessly to the main server 140 . It may further include the step of transmitting.

또한, 상기 단계 S403에서 상기 제어부(130)는 상기 좌측방 카메라(170) 및 우측방 카메라(180)를 통해 주변 차량의 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석하여 주변 차량의 길이를 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, in step S403, the control unit 130 obtains image information of the surrounding vehicle through the left side camera 170 and the right side camera 180, and predicts the length of the surrounding vehicle by analyzing the obtained image information. It may further include the step of

또한, 바람직하게는 이상과 같은 일련의 과정에서 상기 제어부(130)에 의해 DTG(Digital Tacho Graph; 디지털 운행 기록계)를 이용하여 운전자의 운전 습관을 분석하여 사고 패턴을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, preferably, the method may further include predicting an accident pattern by analyzing the driver's driving habits using a digital tacho graph (DTG) by the controller 130 in the series of processes as described above. have.

이때, 운전자의 운전 습관을 분석함에 있어서, 운전자마다 개별 ID를 부여하고, 부여된 개별 ID를 바탕으로 운전자를 구분하여 해당 운전자의 운전 습관을 분석할 수 있다.In this case, in analyzing the driver's driving habit, an individual ID may be assigned to each driver, and the driver's driving habit may be analyzed by classifying the driver based on the assigned individual ID.

또한, 바람직하게는 상기 제어부(130)에 의해 차량 내부의 내비게이션과 연계하여 주변 차량을 내비게이션 화면 상에 시각화하여 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.Also, preferably, the method may further include visualizing and displaying the surrounding vehicle on the navigation screen in connection with the navigation inside the vehicle by the controller 130 .

이상의 설명과 같이, 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템은 빅데이터 기술을 기반으로 사고 패턴 접근 및 경고시 차량의 전체 중량과 노면의 상태, 전후좌우 근접 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리와 회피방향(조향각) 등을 시각적 및/또는 청각적으로 제공함으로써, 화물 트럭이나 버스 등과 같은 대형 차량의 운행에 있어서의 대형 교통 사고 발생을 사전에 방지할 수 있는 장점이 있다.As described above, the big data technology-based vehicle safety operation control system according to the present invention is predicted based on the big data technology based on the total weight of the vehicle and the condition of the road surface when approaching and warning an accident pattern, depending on the presence or absence of front, rear, left, and right adjacent vehicles By providing a braking distance and avoidance direction (steering angle) visually and/or audibly, there is an advantage in that it is possible to prevent a large traffic accident in advance in the operation of a large vehicle such as a freight truck or a bus.

이상, 바람직한 실시예를 통하여 본 발명에 관하여 상세히 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변경, 응용될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호 범위는 다음의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.As mentioned above, although the present invention has been described in detail through preferred embodiments, the present invention is not limited thereto, and it is common knowledge in the art that various changes and applications can be made without departing from the technical spirit of the present invention. self-explanatory to the technician. Accordingly, the true protection scope of the present invention should be construed by the following claims, and all technical ideas within the equivalent scope should be construed as being included in the scope of the present invention.

100: (본 발명)빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템
110: 전방 카메라 120: 후방 카메라
130: 제어부 140: 메인 서버
150: 비디오 출력장치 160: 오디오 출력장치
170: 좌측방 카메라 180: 우측방 카메라100: (the present invention) big data technology-based vehicle safe operation control system
110: front camera 120: rear camera
130: control unit 140: main server
150: video output device 160: audio output device
170: left camera 180: right camera

Claims (20)

차량의 전방에 설치되며, 차량의 전방을 촬영하는 전방 카메라;
차량의 후방에 설치되며, 차량의 후방을 촬영하는 후방 카메라;
차량의 내부에 설치되어 상기 전방 및 후방 카메라와 각각 전기적으로 연결되며, 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측하고, 상기 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악하며, 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하며, 차량의 운행에 따른 제정보를 수집하여 외부의 메인 서버로 무선 전송하는 제어부;
상기 제어부와 무선 통신 네트워크를 통해 무선 통신하며, 상기 제어부로부터 차량 운행 관련 제정보를 수신하여 분석 및 빅데이터화하며, 분석 결과 및 빅데이터를 바탕으로 차량의 안전 운행을 위한 정보 및 교통 상황을 제어부로 제공하는 메인 서버;
차량의 내부에 설치되어 상기 제어부와 전기적으로 연결되며, 상기 제어부의 제어 명령에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 화면상에 출력(표시)하는 비디오 출력장치; 및
차량의 내부에 설치되어 상기 제어부와 전기적으로 연결되며, 상기 제어부의 제어 명령에 따라 위험 경고음을 출력하는 오디오 출력장치를 포함하고,
상기 제어부가 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측함에 있어서, 차량의 출발 시의 액셀레이터에 가해지는 압력과 RPM 값을 연계하여 차량의 전체 무게를 예측하되,
상기 차량의 출발 시의 액셀레이터에 가해지는 압력은 차량의 소정 부위에 설치된 별도의 압력계 또는 압력을 전기적인 신호로 변환하여 표시하는 압력 변환 장치에 의해 측정되며,
상기 제어부는 DTG(Digital Tacho Graph; 디지털 운행 기록계)를 이용하여 운전자의 운전 습관을 분석하여 사고 패턴을 예측하는 기능을 더 구비하되,
상기 운전자의 운전 습관을 분석함에 있어서, 운전자마다 개별 ID를 부여하고, 부여된 개별 ID를 바탕으로 운전자를 구분하여 해당 운전자의 운전 습관을 분석하며,
상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악함에 있어서, 상기 노면의 상태는 빗길, 눈길, 포장 도로, 비포장 도로, 공사중인 도로, 커브길 중 적어도 어느 하나를 포함하고,
상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 차량의 전후좌우 근접차량(또는 오토바이)에 대해 조향각 또는 방향 지시등과 연계하여 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하며,
상기 제어부가 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고 시 차량의 전체 무게와 노면의 상태, 전후좌우 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 시각 또는 음성으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하고,
상기 제어부는 차량 내부의 내비게이션과 연계하여 주변 차량을 내비게이션 화면 상에 시각화하여 표시하는 기능을 구비하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템.a front camera installed in front of the vehicle and photographing the front of the vehicle;
a rear camera installed at the rear of the vehicle and photographing the rear of the vehicle;
It is installed inside the vehicle and is electrically connected to the front and rear cameras, respectively, to predict the total weight of the vehicle when starting from a stationary state, and to display image information (data) captured by the front and rear cameras in real time, respectively. It receives and analyzes the road surface condition based on the analysis result, and depending on the presence of other vehicles on the front, rear, left and right sides of the vehicle, the accident risk index, the expected braking distance and avoidance direction (steering angle), and the danger warning sound visually and/or a control unit that transmits a control command to output aurally, collects information according to vehicle operation, and wirelessly transmits it to an external main server;
It communicates wirelessly with the control unit through a wireless communication network, receives vehicle operation-related information from the control unit, analyzes it, and converts it into big data. Based on the analysis result and big data, information and traffic conditions for safe driving of the vehicle are sent to the control unit. serving main server;
a video output device installed inside the vehicle, electrically connected to the control unit, and outputting (displaying) an accident risk index, an expected braking distance, and an avoidance direction (steering angle) on a screen according to a control command of the control unit; and
and an audio output device installed inside the vehicle, electrically connected to the control unit, and outputting a hazard warning sound according to a control command of the control unit,
When the control unit predicts the total weight of the vehicle when starting from a stationary state, the total weight of the vehicle is predicted by linking the RPM value with the pressure applied to the accelerator at the time of departure of the vehicle,
The pressure applied to the accelerator at the time of departure of the vehicle is measured by a separate pressure gauge installed in a predetermined part of the vehicle or a pressure conversion device that converts the pressure into an electrical signal and displays it,
The control unit further includes a function of predicting an accident pattern by analyzing the driver's driving habits using a digital tacho graph (DTG),
In analyzing the driving habit of the driver, an individual ID is assigned to each driver, and the driver is classified based on the assigned individual ID to analyze the driving habit of the driver,
When the control unit receives and analyzes the image information (data) captured by the front and rear cameras in real time, respectively, and determines the condition of the road surface based on the analysis result, the condition of the road surface is a rain road, a snowy road, a paved road , including at least one of a dirt road, a road under construction, a curved road,
The control unit receives and analyzes the image information (data) photographed by the front and rear cameras in real time, respectively, and based on the analysis result, visually and/or In transmitting the control command to output audibly, a control command to output the accident risk index visually and/or audibly in connection with the steering angle or the direction indicator for the front, rear, left, right, and adjacent vehicles (or motorcycles) of the vehicle is transmitted and
When the control unit transmits a control command to output the expected braking distance, avoidance direction (steering angle), and a hazard warning sound visually and/or audibly, the total weight of the vehicle and road surface condition, front and rear, left and right, when approaching and warning an accident pattern Transmitting a control command to output the expected braking distance and avoidance direction (steering angle) visually or audio according to the presence of a vehicle;
The control unit is a big data technology-based vehicle safety driving control system having a function of visualizing and displaying surrounding vehicles on a navigation screen in connection with the navigation inside the vehicle. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete
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