KR102407701B1 - Parking impact detecting device performing notification of an impact of a vehicle and method of notifying an impact of a vehicle using a parking impact detecting device - Google Patents
Parking impact detecting device performing notification of an impact of a vehicle and method of notifying an impact of a vehicle using a parking impact detecting device Download PDFInfo
- Publication number
- KR102407701B1 KR102407701B1 KR1020170074577A KR20170074577A KR102407701B1 KR 102407701 B1 KR102407701 B1 KR 102407701B1 KR 1020170074577 A KR1020170074577 A KR 1020170074577A KR 20170074577 A KR20170074577 A KR 20170074577A KR 102407701 B1 KR102407701 B1 KR 102407701B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- vehicle
- impact
- data
- movement
- learning data
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
- B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
- B60R21/013—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C19/00—Gyroscopes; Turn-sensitive devices using vibrating masses; Turn-sensitive devices without moving masses; Measuring angular rate using gyroscopic effects
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
- G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
- G01L5/00—Apparatus for, or methods of, measuring force, work, mechanical power, or torque, specially adapted for specific purposes
- G01L5/0052—Apparatus for, or methods of, measuring force, work, mechanical power, or torque, specially adapted for specific purposes measuring forces due to impact
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
- G01P15/00—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration
- G01P15/003—Kinematic accelerometers, i.e. measuring acceleration in relation to an external reference frame, e.g. Ferratis accelerometers
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
- B60Y2400/00—Special features of vehicle units
- B60Y2400/30—Sensors
- B60Y2400/304—Acceleration sensors
- B60Y2400/3042—Collision sensors
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
Abstract
차량에 장착되는 주차 충격 감지는, 차량의 주차 여부를 판단하는 주차 여부 판단부, 차량이 주차된 것으로 판단되는 경우, 차량의 움직임을 검출하여 센싱 데이터를 생성하는 움직임 센서, 센싱 데이터가 나타내는 차량의 움직임이 소정의 크기 이상인지 여부를 판단하는 움직임 검출부, 소정의 크기 이상의 차량의 움직임을 나타내는 센싱 데이터에 기초하여 패턴 데이터를 생성하고, 패턴 데이터를 분석하여 소정의 크기 이상의 차량의 움직임이 차량 충격에 의한 것인지 여부를 판단하는 패턴 분석부, 학습 데이터를 저장하는 학습 데이터 저장부, 차량 충격에 의한 차량의 움직임에 대한 패턴 데이터를 학습 데이터와 비교하여 차량 충격이 사용자에 의해 의도된 충격인지 여부를 판단하는 학습 데이터 분석부, 및 차량 충격의 발생 사실 및 차량 충격이 의도된 충격인지 여부를 포함하는 충격 정보를 제공하는 충격 정보 제공부를 포함한다. 이에 따라, 사용자에게 보다 정확한 충격 정보를 제공할 수 있고, 의도된 충격과 의도되지 않은 충격을 구분하여 사용자에게 알릴 수 있다.The parking shock detection mounted on the vehicle includes a parking determination unit that determines whether the vehicle is parked, a motion sensor that detects the movement of the vehicle and generates sensing data when it is determined that the vehicle is parked, and the vehicle indicated by the sensing data. A motion detection unit that determines whether the movement is greater than or equal to a predetermined size, generates pattern data based on sensing data indicating the movement of a vehicle greater than or equal to a predetermined size, and analyzes the pattern data so that the movement of the vehicle greater than or equal to a predetermined size is affected by vehicle impact A pattern analysis unit that determines whether or not the vehicle impact is caused by a pattern analysis unit, a learning data storage unit that stores the learning data, and the pattern data on the movement of the vehicle due to the vehicle impact are compared with the learning data to determine whether the vehicle impact is an impact intended by the user It includes a learning data analysis unit, and a shock information providing unit that provides shock information including the fact that the vehicle shock occurs and whether the vehicle shock is an intended shock. Accordingly, more accurate impact information may be provided to the user, and an intended impact and an unintentional impact may be distinguished and notified to the user.
Description
본 발명은 차량용 전자 기기에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치 및 주차 충격 감지장치를 이용한 차량 충격 알림 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an electronic device for a vehicle, and more particularly, to a parking shock detecting device for notifying a vehicle impact, and a vehicle impact notification method using the parking shock detecting device.
차량이 일반에 널리 보급됨에 따라 운전자에게 각종 편의를 제공하도록 하는 다양한 장치들이 개발되고 있다. 이러한 장치의 예로서, 차량 사고 발생시의 영상을 촬영하여 저장하는 블랙박스를 들 수 있다. 최근, 블랙박스가 소정의 센서를 이용하여 충격을 감지하고, 충격 발생 시의 영상에 대하여 별도로 저장하거나 이를 사용자에 알리는 기술이 개발되었다.As vehicles are widely distributed to the general public, various devices for providing various conveniences to drivers have been developed. An example of such a device is a black box that captures and stores an image when a vehicle accident occurs. Recently, a technology has been developed in which a black box detects an impact using a predetermined sensor, and separately stores an image at the time of an impact or informs a user thereof.
그러나, 이러한 블랙박스의 경우에도 센서의 정밀도가 높지 않은 문제가 있고, 특히 차문 여닫이, 차량 흔들림 등과 같은 차량에 손해를 발생시키지 않는 일상적인 충격을 구별하지 못하여 충격 알림의 신뢰도가 낮은 문제가 있다.However, even in the case of such a black box, there is a problem in that the precision of the sensor is not high, and in particular, there is a problem of low reliability of shock notification because it cannot distinguish between ordinary shocks that do not cause damage to the vehicle, such as door opening and closing, vehicle shaking.
한편, 한국공개특허 제10-2016-0035661호에는, 사운드 패턴을 이용하여 잘못 인식된 이벤트 영상의 판단 오류를 감소시키는 것이 개시되어 있다.Meanwhile, Korean Patent Laid-Open No. 10-2016-0035661 discloses a method of reducing a judgment error of an erroneously recognized event image by using a sound pattern.
그러나, 이러한 특허문헌에서는 잡음에 취약한 음성 데이터를 이용하여 오류 검출의 정확도가 높지 않은 문제가 있고, 또한 각각의 차량 또는 각각의 운전자의 습관이 반영된 데이터를 이용하지 않아 오류 검출의 정확도가 높지 않은 문제가 있다.However, in these patent documents, there is a problem in that the accuracy of error detection is not high using voice data that is vulnerable to noise, and also the accuracy of error detection is not high because data reflecting the habits of each vehicle or each driver is not used. there is
상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일 목적은 보다 정확한 충격 정보를 제공하고, 의도된 충격과 의도되지 않은 충격을 구분하여 사용자에게 알릴 수 있는 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치를 제공하는 것이다.In order to solve the above problems, one object of the present invention is to provide more accurate impact information, and to perform a notification of a vehicle impact that can distinguish between an intended impact and an unintended impact and notify the user of a parking impact detection device is to provide
또한, 본 발명의 다른 목적은 보다 정확한 충격 정보를 제공하고, 의도된 충격과 의도되지 않은 충격을 구분하여 사용자에게 알릴 수 있는 주차 충격 감지 장치를 이용한 차량 충격 알림 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide more accurate impact information, and to provide a vehicle impact notification method using a parking impact detection device that can differentiate between an intended impact and an unintended impact and notify the user.
상기 일 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 실시예들에 따른 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치는 차량에 장착된다. 상기 주차 충격 감지 장치는, 상기 차량의 주차 여부를 판단하는 주차 여부 판단부, 상기 차량이 주차된 것으로 판단되는 경우, 상기 차량의 움직임을 검출하여 센싱 데이터를 생성하는 움직임 센서, 상기 센싱 데이터가 나타내는 상기 차량의 움직임이 소정의 크기 이상인지 여부를 판단하는 움직임 검출부, 상기 소정의 크기 이상의 상기 차량의 움직임을 나타내는 상기 센싱 데이터에 기초하여 패턴 데이터를 생성하고, 상기 패턴 데이터를 분석하여 상기 소정의 크기 이상의 상기 차량의 움직임이 차량 충격에 의한 것인지 여부를 판단하는 패턴 분석부, 학습 데이터를 저장하는 학습 데이터 저장부, 상기 차량 충격에 의한 상기 차량의 움직임에 대한 상기 패턴 데이터를 상기 학습 데이터와 비교하여 상기 차량 충격이 사용자에 의해 의도된 충격인지 여부를 판단하는 학습 데이터 분석부, 및 상기 차량 충격의 발생 사실 및 상기 차량 충격이 상기 의도된 충격인지 여부를 포함하는 충격 정보를 제공하는 충격 정보 제공부를 포함한다.In order to achieve the above object, a parking shock sensing device for notifying a vehicle impact according to embodiments of the present invention is mounted on a vehicle. The parking shock detection device includes a parking determination unit that determines whether the vehicle is parked, a motion sensor that detects the movement of the vehicle and generates sensing data when it is determined that the vehicle is parked, the sensing data indicates A motion detector for determining whether the movement of the vehicle is greater than or equal to a predetermined size, generates pattern data based on the sensing data indicating the movement of the vehicle greater than or equal to the predetermined size, and analyzes the pattern data to determine the predetermined size A pattern analysis unit for determining whether the above-mentioned vehicle movement is due to a vehicle impact, a learning data storage unit for storing learning data, and comparing the pattern data for the vehicle movement due to the vehicle impact with the learning data A learning data analysis unit for determining whether the vehicle impact is an impact intended by the user, and an impact information providing unit for providing impact information including the occurrence of the vehicle impact and whether the vehicle impact is the intended impact include
일 실시예에서, 상기 주차 충격 감지 장치는 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터일 수 있다.In one embodiment, the parking shock detection device may be a smartphone or a tablet computer.
일 실시예에서, 상기 주차 여부 판단부는, 상기 차량으로부터 액세서리(ACC) 전원이 수신되는지 여부에 따라 상기 차량의 주차 여부를 판단할 수 있다.In an embodiment, the parking determination unit may determine whether the vehicle is parked according to whether accessory (ACC) power is received from the vehicle.
일 실시예에서, 상기 움직임 센서는 가속도 센서 또는 자이로 센서일 수 있다.In an embodiment, the motion sensor may be an acceleration sensor or a gyro sensor.
일 실시예에서, 상기 센싱 데이터는 3축 가속도 값을 나타내는 가속도 센싱 데이터일 수 있다.In an embodiment, the sensing data may be acceleration sensing data representing a 3-axis acceleration value.
일 실시예에서, 상기 움직임 검출부는, 상기 센싱 데이터에 제곱-평균-제곱근(Root-Mean-Square; RMS) 연산을 수행하고, 상기 RMS 연산의 결과 값을 소정의 기준 값과 비교하여 상기 차량의 움직임이 상기 소정의 크기 이상인지 여부를 판단할 수 있다.In an embodiment, the motion detection unit performs a Root-Mean-Square (RMS) operation on the sensed data, and compares the result of the RMS operation with a predetermined reference value of the vehicle. It may be determined whether the movement is equal to or greater than the predetermined size.
일 실시예에서, 상기 패턴 데이터는 상기 센싱 데이터, 및 상기 센싱 데이터로부터 도출된 충격 지속 시간, 충격 피크치, 피크치 시점 또는 충격량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In an embodiment, the pattern data may include at least one of the sensing data and the shock duration, shock peak value, peak value time point, and shock amount derived from the sensing data.
일 실시예에서, 상기 패턴 분석부는, 상기 패턴 데이터가 상기 차량의 움직임이 지표면으로부터 수직인 방향으로만 발생된 것을 나타내는 경우, 상기 차량의 움직임이 주차 타워 내에서의 움직임으로서 상기 차량 충격에 의하지 않은 것으로 판단하고, 상기 패턴 데이터가 상기 차량의 움직임이 주행 시의 움직임인 것을 나타내는 경우, 상기 차량의 움직임이 상기 차량의 견인에 의한 움직임으로서 상기 차량 충격에 의하지 않은 것으로 판단하며, 상기 패턴 데이터가 상기 차량의 움직임이 상기 주차 타워 내에서의 움직임 및 상기 견인에 의한 움직임이 아닌 것을 나타내는 경우, 상기 차량의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것으로 판단할 수 있다.In one embodiment, the pattern analysis unit, when the pattern data indicates that the movement of the vehicle is generated only in a direction perpendicular to the ground surface, the movement of the vehicle is a movement within a parking tower and is not caused by the vehicle impact and when the pattern data indicates that the movement of the vehicle is a movement during driving, it is determined that the movement of the vehicle is a movement by traction of the vehicle and is not caused by the vehicle impact, and the pattern data is When the movement of the vehicle indicates that it is not the movement within the parking tower and the movement due to the towing, it may be determined that the movement of the vehicle is due to the vehicle impact.
일 실시예에서, 상기 학습 데이터 분석부는, 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 유사도를 계산하고, 상기 유사도가 소정의 임계값 미만인 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도되지 않은 충격인 것으로 판단하며, 상기 유사도가 상기 소정의 임계값 이상인 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인 것으로 판단할 수 있다.In one embodiment, the learning data analysis unit calculates the similarity between the pattern data and the learning data, and if the similarity is less than a predetermined threshold, it is determined that the vehicle impact is an impact not intended by the user, and , when the similarity is equal to or greater than the predetermined threshold, it may be determined that the vehicle impact is an impact intended by the user.
일 실시예에서, 상기 학습 데이터 분석부는, 동적 정합(Dynamic Time Warping) 연산 또는 유클리디안 연산을 이용하여 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 상기 유사도를 계산할 수 있다.In an embodiment, the training data analyzer may calculate the similarity between the pattern data and the training data by using a dynamic time warping operation or a Euclidean operation.
일 실시예에서, 상기 학습 데이터 저장부는, 복수 개의 상기 학습 데이터 및 상기 학습 데이터 각각에 대한 가중치를 포함하는 학습 데이터 리스트를 저장할 수 있다.In an embodiment, the training data storage unit may store a plurality of training data and a training data list including a weight for each of the training data.
일 실시예에서, 상기 차량이 주차된 것으로 판단된 시점 이후에 소정의 하차 시간 내에 생성된 상기 패턴 데이터는 상기 학습 데이터로서 상기 학습 데이터 저장부의 상기 학습 데이터 리스트에 추가되고, 상기 차량의 주차가 종료된 것으로 판단된 시점 이전에 소정의 승차 시간 내에 생성된 상기 패턴 데이터는 상기 학습 데이터로서 상기 학습 데이터 저장부의 상기 학습 데이터 리스트에 추가될 수 있다.In one embodiment, the pattern data generated within a predetermined get-off time after the time when it is determined that the vehicle is parked is added to the learning data list of the learning data storage unit as the learning data, and the parking of the vehicle is terminated The pattern data generated within a predetermined riding time before the time when it is determined that the vehicle has been completed may be added to the learning data list of the learning data storage unit as the learning data.
일 실시예에서, 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 비교 시 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터가 유사한 것으로 판단된 경우, 상기 패턴 데이터와 유사한 것으로 판단된 상기 학습 데이터의 상기 가중치가 증가될 수 있다.In an embodiment, when it is determined that the pattern data and the training data are similar when the pattern data is compared with the training data, the weight of the training data determined to be similar to the pattern data may be increased.
일 실시예에서, 상기 학습 데이터 분석부는, 상기 패턴 데이터가 상기 학습 데이터 리스트에 포함된 상기 복수 개의 학습 데이터 중 상기 가중치가 상대적으로 높은 상기 학습 데이터와 유사한 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인 것으로 판단할 수 있다.In one embodiment, the learning data analysis unit, when the pattern data is similar to the learning data having a relatively high weight among the plurality of learning data included in the learning data list, the vehicle impact is intended by the user It can be considered as a shock.
일 실시예에서, 상기 충격 정보 제공는 상기 충격 정보를 알림 서버에 제공하고, 상기 알림 서버가 상기 충격 정보를 SMS 메시지의 형태 또는 어플리케이션 팝업의 형태로 모바일 장치에 제공할 수 있다.In an embodiment, the provision of the shock information may provide the shock information to a notification server, and the notification server may provide the shock information to the mobile device in the form of an SMS message or an application pop-up.
상기 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 실시예들에 따른 주차 충격 감지 장치를 이용한 차량의 충격 알림 방법에서, 상기 주차 충격 감지 장치의 주차 여부 판단부가 상기 차량의 주차 여부를 판단하고, 상기 차량이 주차된 것으로 판단되는 경우, 상기 주차 충격 감지 장치의 움직임 센서가 상기 차량의 움직임을 검출하여 센싱 데이터를 생성하며, 상기 주차 충격 감지 장치의 움직임 검출부가 상기 센싱 데이터가 나타내는 상기 차량의 움직임이 소정의 크기 이상인지 여부를 판단하고, 상기 주차 충격 감지 장치의 패턴 분석부가 상기 소정의 크기 이상의 상기 차량의 움직임을 나타내는 상기 센싱 데이터에 기초하여 패턴 데이터를 생성하고, 상기 패턴 데이터를 분석하여 상기 소정의 크기 이상의 상기 차량의 움직임이 차량 충격에 의한 것인지 여부를 판단하며, 상기 주차 충격 감지 장치의 학습 데이터 분석부가 상기 차량 충격에 의한 상기 차량의 움직임에 대한 상기 패턴 데이터를 상기 주차 충격 감지 장치의 학습 데이터 저장부에 저장된 학습 데이터와 비교하여 상기 차량 충격이 사용자에 의해 의도된 충격인지 여부를 판단하고, 상기 주차 충격 감지 장치의 충격 정보 제공부가 상기 차량 충격의 발생 사실 및 상기 차량 충격이 상기 의도된 충격인지 여부를 포함하는 충격 정보를 제공한다.In order to achieve the above another object, in the method for notifying the impact of a vehicle using a parking shock sensing device according to embodiments of the present invention, a parking or not determining unit of the parking shock sensing device determines whether the vehicle is parked, and the vehicle When it is determined that the vehicle is parked, the motion sensor of the parking shock detecting device detects the motion of the vehicle to generate sensing data, and the motion detecting unit of the parking shock detecting device determines that the motion of the vehicle indicated by the sensing data is predetermined. determines whether or not the size of the parking shock detection device is larger than the predetermined size, the pattern analysis unit generates pattern data based on the sensing data indicating the movement of the vehicle above the predetermined size, and analyzes the pattern data to determine the predetermined size. It is determined whether the movement of the vehicle greater than or equal to the size is due to a vehicle impact, and the learning data analysis unit of the parking shock detection device uses the pattern data for the movement of the vehicle due to the vehicle impact as the learning data of the parking impact detection device. It is compared with the learning data stored in the storage to determine whether the vehicle impact is an intended impact by the user, and the impact information providing unit of the parking impact sensing device determines the fact that the vehicle impact occurs and the vehicle impact is the intended impact. It provides shock information including whether or not it is recognized.
일 실시예에서, 상기 차량의 주차 여부를 판단하도록, 상기 차량으로부터 액세서리(ACC) 전원이 수신되는 경우 상기 차량이 주차되지 않은 것으로 판단하고, 상기 차량으로부터 상기 ACC 전원이 수신되지 않는 경우 상기 차량이 주차된 것으로 판단할 수 있다.In one embodiment, to determine whether the vehicle is parked, when accessory (ACC) power is received from the vehicle, it is determined that the vehicle is not parked, and when the ACC power is not received from the vehicle, the vehicle is It can be considered parked.
일 실시예에서, 상기 센싱 데이터가 나타내는 상기 차량의 움직임이 상기 소정의 크기 이상인지 여부를 판단하도록, 상기 센싱 데이터에 제곱-평균-제곱근(Root-Mean-Square; RMS) 연산을 수행하고, 상기 RMS 연산의 결과 값을 소정의 기준 값과 비교할 수 있다.In an embodiment, a Root-Mean-Square (RMS) operation is performed on the sensed data to determine whether the movement of the vehicle indicated by the sensed data is equal to or greater than the predetermined size, and the A result value of the RMS operation may be compared with a predetermined reference value.
일 실시예에서, 상기 패턴 데이터를 분석하여 상기 소정의 크기 이상의 상기 차량의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것인지 여부를 판단하도록, 상기 패턴 데이터가 상기 차량의 움직임이 지표면으로부터 수직인 방향으로만 발생된 것을 나타내는 경우, 상기 차량의 움직임이 주차 타워 내에서의 움직임으로서 상기 차량 충격에 의하지 않은 것으로 판단하고, 상기 패턴 데이터가 상기 차량의 움직임이 주행 시의 움직임인 것을 나타내는 경우, 상기 차량의 움직임이 상기 차량의 견인에 의한 움직임으로서 상기 차량 충격에 의하지 않은 것으로 판단하며, 상기 패턴 데이터가 상기 차량의 움직임이 상기 주차 타워 내에서의 움직임 및 상기 견인에 의한 움직임이 아닌 것을 나타내는 경우, 상기 차량의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것으로 판단할 수 있다.In one embodiment, in order to analyze the pattern data to determine whether the movement of the vehicle greater than the predetermined size is due to the vehicle impact, the pattern data is generated only in a direction perpendicular to the ground surface in which the movement of the vehicle is If it is determined that the movement of the vehicle is a movement within the parking tower and not caused by the vehicle impact, and the pattern data indicates that the movement of the vehicle is a movement during driving, the movement of the vehicle is When it is determined that the movement of the vehicle is not caused by the vehicle impact as the movement by the towing of the vehicle, and the pattern data indicates that the movement of the vehicle is not the movement in the parking tower and the movement by the towing, the movement of the vehicle is It may be determined that the vehicle impact is caused.
일 실시예에서, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인지 여부를 판단하도록, 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 유사도를 계산하고, 상기 유사도가 소정의 임계값 미만인 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도되지 않은 충격인 것으로 판단하며, 상기 유사도가 상기 소정의 임계값 이상인 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인 것으로 판단할 수 있다.In one embodiment, a degree of similarity between the pattern data and the learning data is calculated to determine whether the vehicle impact is an impact intended by the user, and when the degree of similarity is less than a predetermined threshold, the vehicle impact is the It is determined that the impact is not intended by the user, and when the similarity is greater than or equal to the predetermined threshold value, it may be determined that the vehicle impact is an impact intended by the user.
일 실시예에서, 상기 주차 충격 감지 장치의 상기 학습 데이터 저장부가, 복수 개의 상기 학습 데이터 및 상기 학습 데이터 각각에 대한 가중치를 포함하는 학습 데이터 리스트를 저장할 수 있다.In an embodiment, the learning data storage unit of the parking shock sensing device may store a plurality of learning data and a learning data list including a weight for each of the learning data.
일 실시예에서, 상기 차량이 주차된 것으로 판단된 시점 이후에 소정의 하차 시간 내에 생성된 상기 패턴 데이터를 상기 학습 데이터로서 상기 학습 데이터 저장부의 상기 학습 데이터 리스트에 추가하고, 상기 차량의 주차가 종료된 것으로 판단된 시점 이전에 소정의 승차 시간 내에 생성된 상기 패턴 데이터를 상기 학습 데이터로서 상기 학습 데이터 저장부의 상기 학습 데이터 리스트에 추가할 수 있다.In one embodiment, after it is determined that the vehicle is parked, the pattern data generated within a predetermined get-off time is added as the learning data to the learning data list of the learning data storage unit, and the parking of the vehicle is terminated It is possible to add the pattern data generated within a predetermined riding time before the time when it is determined as the learning data to the learning data list of the learning data storage unit.
일 실시예에서, 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 비교 시 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터가 유사한 것으로 판단된 경우, 상기 패턴 데이터와 유사한 것으로 판단된 상기 학습 데이터의 상기 가중치를 증가시킬 수 있다.In an embodiment, when it is determined that the pattern data and the training data are similar when the pattern data is compared with the training data, the weight of the training data determined to be similar to the pattern data may be increased.
일 실시예에서, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인지 여부를 판단하도록, 상기 패턴 데이터가 상기 학습 데이터 리스트에 포함된 상기 복수 개의 학습 데이터 중 상기 가중치가 상대적으로 높은 상기 학습 데이터와 유사한 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인 것으로 판단할 수 있다.In one embodiment, to determine whether the vehicle impact is an impact intended by the user, the pattern data is similar to the training data having a relatively high weight among the plurality of learning data included in the learning data list In this case, it may be determined that the vehicle impact is an impact intended by the user.
일 실시예에서, 상기 충격 정보를 제공하도록, 상기 주차 충격 감지 장치의 상기 충격 정보 제공부가 상기 충격 정보를 알림 서버에 제공하고, 상기 알림 서버가 상기 충격 정보를 SMS 메시지의 형태 또는 어플리케이션 팝업의 형태로 모바일 장치에 제공할 수 있다.In one embodiment, to provide the impact information, the impact information providing unit of the parking impact detection device provides the impact information to a notification server, and the notification server provides the impact information in the form of an SMS message or an application pop-up can be provided to mobile devices.
본 발명의 실시예들에 따른 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치 및 주차 충격 감지 장치를 이용한 차량 충격 알림 방법은, 정밀한 센서를 포함하는 주차 충격 감지 장치를 이용하여 차량 충격을 검출함으로써, 충격 검출의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.A parking shock detection apparatus and a vehicle impact notification method using a parking shock detection apparatus for performing a vehicle impact notification according to embodiments of the present invention, by detecting a vehicle impact using a parking impact detection apparatus including a precise sensor, It is possible to improve the reliability of shock detection.
또한, 본 발명의 실시예들에 따른 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치 및 주차 충격 감지 장치를 이용한 차량의 충격 알림 방법은 사용자에 의해 의도된 충격과 의도되지 않은 충격을 구분하여 사용자에게 알림으로써, 사용자에게 보다 정확하고 유용한 충격 정보를 제공할 수 있다.In addition, the parking shock detection device for notifying the vehicle impact according to the embodiments of the present invention and the vehicle impact notification method using the parking shock detection device distinguish the intended impact from the unintentional impact by the user and give the user By the notification, it is possible to provide more accurate and useful impact information to the user.
게다가, 본 발명의 실시예들에 따른 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치 및 주차 충격 감지 장치를 이용한 차량의 충격 알림 방법은 각 차량에서 발생된 패턴 데이터에 기초하여 학습 데이터를 계속하여 업데이트함으로써, 각각의 차량 또는 각각의 운전자의 습관이 반영된 데이터를 활용하여 충격 검출의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.In addition, the parking shock sensing device and the vehicle shock notification method using the parking shock sensing device for performing the vehicle shock notification according to the embodiments of the present invention continuously update the learning data based on the pattern data generated in each vehicle By doing so, it is possible to improve the reliability of the shock detection by utilizing the data reflecting the habits of each vehicle or each driver.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치를 포함하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 주차 충격 감지 장치를 이용한 차량 충격 알림 방법을 나타내는 순서도이다.
도 4a는 주차 타워 내에서의 움직임을 나타내는 센싱 데이터의 일 예이고, 도 4b는 차량 충격에 의한 움직임을 나타내는 센싱 데이터의 일 예이다.
도 5는 학습 데이터 리스트의 일 예를 나타내는 도면이다.1 is a view for explaining a system including a parking shock detection device for notifying a vehicle impact according to embodiments of the present invention.
2 is a block diagram illustrating an apparatus for detecting a parking impact that notifies a vehicle impact according to embodiments of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a vehicle impact notification method using a parking impact detection device according to embodiments of the present invention.
4A is an example of sensing data representing motion within a parking tower, and FIG. 4B is an example of sensing data representing motion caused by a vehicle impact.
5 is a diagram illustrating an example of a learning data list.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.With respect to the embodiments of the present invention disclosed in the text, specific structural or functional descriptions are only exemplified for the purpose of describing the embodiments of the present invention, and the embodiments of the present invention may be embodied in various forms and the text It should not be construed as being limited to the embodiments described in .
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Since the present invention can have various changes and can have various forms, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the text. However, this is not intended to limit the present invention to the specific disclosed form, it should be understood to include all modifications, equivalents and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.Terms such as first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The above terms may be used for the purpose of distinguishing one component from another component. For example, without departing from the scope of the present invention, a first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.
어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성 요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.When a component is referred to as being “connected” or “connected” to another component, it is understood that it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in between. it should be On the other hand, when it is said that a certain element is "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that no other element is present in the middle. Other expressions describing the relationship between components, such as "between" and "immediately between" or "neighboring to" and "directly adjacent to", etc., should be interpreted similarly.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that the described feature, number, step, operation, component, part, or a combination thereof exists, but one or more other features or numbers , it is to be understood that it does not preclude the possibility of the existence or addition of steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical and scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted to have meanings consistent with the context of the related art, and are not to be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. .
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일하거나 유사한 참조 부호를 사용한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. The same or similar reference numerals are used for the same elements in the drawings.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치를 포함하는 시스템을 설명하기 위한 도면이고, 도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치를 나타내는 블록도이다.1 is a view for explaining a system including a parking shock detection device for notifying a vehicle impact according to embodiments of the present invention, Figure 2 is performing a vehicle impact notification according to embodiments of the present invention It is a block diagram showing a parking shock detection device.
도 1을 참조하면, 주차 충격 감지 장치(200)는 센서를 포함하고, 데이터 통신이 가능한 임의의 전자 기기일 수 있다. 일 실시예에서, 주차 충격 감지 장치(200)는, 도 1에 도시된 바와 같이, 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터와 같은 모바일 장치일 수 있다. 한편, 최근에 사용자가 2 이상의 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터를 보유하는 경우가 많고, 특히 최신 스마트폰을 구매하는 경우 기존 스마트폰을 활용하지 않는 경우가 많다. 주차 충격 감지 장치(200)가 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터와 같은 모바일 장치인 경우, 이와 같이 미활용되는 스마트폰을 차량 충격의 알림을 수행하는 데에 활용함으로써, 스마트폰의 활용도를 향상시킬 수 있다. 다만, 본 발명의 실시예들에 따른 주차 충격 감지 장치(200)는 상기 모바일 장치에 한정되지 않는다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 주차 충격 감지 장치(200)는 내비게이션 장치, 블랙박스 장치와 같은 차량에 장착 가능한 임의의 전자 기기일 수 있다.Referring to FIG. 1 , the
주차 충격 감지 장치(200)는 차량(100)에 장착될 수 있다. 예를 들어, 주차 충격 감지 장치(200)는 차량(100)에 설치된 거치대(예를 들어, 스마트폰 거치대, 내비게이션 거치대 등)에 장착될 수 있다. 주차 충격 감지 장치(200)는 차량(100)으로부터 액세서리(ACC) 전원을 공급받을 수 있다. 예를 들어, 주차 충격 감지 장치(200)는 차량(100)의 시거잭으로부터 상기 ACC 전원을 공급받을 수 있다. 주차 충격 감지 장치(200)는 차량(100)으로부터 공급된 상기 ACC 전원에 기초하여 배터리 충전을 진행할 수 있다. 일 실시예에서, 주차 충격 감지 장치(200)는 차량(100)으로부터 상기 ACC 전원이 수신되는지 여부에 따라 차량(100)의 주차 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 주차 충격 감지 장치(200)는 차량(100)으로부터 상기 ACC 전원의 공급이 중단된 경우, 이는 차량(100)의 시동이 꺼진 것으로서 차량(100)이 주차된 것으로 판단할 수 있다.The parking
차량(100)이 주차된 것으로 판단된 경우, 주차 충격 감지 장치(200)는 소정의 움직임 센서(예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서 등)를 이용하여 차량(100)의 움직임을 검출하고, 소정의 크기 이상의 움직임이 검출된 경우 차량(100)의 움직임이 차량 충격에 의한 것인지 여부를 분석할 수 있다. 한편, 주차 충격 감지 장치(200)는 차량(100)의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것이 아닌 경우, 예를 들어 주차 타워 내에서의 움직임이거나, 대로변에 주차된 차량(100)의 주변을 대형 차량이 지나칠 때 발생되는 차량(100)의 흔들림이거나, 차량(100)의 견인 중 차량의 움직임 등인 경우, 주차 충격 감지 장치(200)는 충격 알림을 진행하지 않을 수 있다. 한편, 일 실시예에서, 차량(100)의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것이 아닌 경우, 주차 충격 감지 장치(200)는 이 때의 센싱 데이터 또는 패턴 데이터를 소정의 서버에 전송할 수 있고, 서버에 전송된 데이터는 빅데이터 분석에 활용될 수 있다.When it is determined that the
차량(100)의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것으로 판단된 경우, 주차 충격 감지 장치(200)는, 차량(100) 내에서 생성되어 차량(100)의 특성 또는 차량(100)의 운전자의 습관이 반영되고, 지속적으로 업데이트되는 학습 데이터를 이용하여 상기 차량 충격이 사용자(즉, 운전자)에 의해 의도되지 않은 충격(예를 들어, 차량(100)에 손해가 발생될 수 있는 외부에 의한 충격)인지 또는 상기 사용자에 의해 의도된 충격(예를 들어, 상기 사용자가 차문 또는 트렁크를 열고 닫음에 따라 발생된 충격)인지 여부를 판단할 수 있다. 이에 따라, 주차 충격 감지 장치(200)는 상기 차량 충격의 발생 사실뿐만 아니라 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인지 여부를 포함하는 충격 정보를 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 주차 충격 감지 장치(200)는 상기 충격 정보를 자체적으로 시각적 및/또는 청강적으로 표시하거나, 상기 사용자가 휴대하고 있는 모바일 장치(300)에 상기 충격 정보가 시각적 및/또는 청강적으로 표시되도록 상기 충격 정보를 모바일 장치(300)에 제공할 수 있다. 또한, 일 실시예에서, 상기 충격 정보는 상기 차량 충격의 발생 사실 및 상기 의도된 충격인지 여부와 함께, 충격의 정도 및/또는 충격의 유형을 더 포함할 수 있다. 또한, 일 실시예에서, 상기 충격 정보는 모바일 장치(300)에서 SMS 메시지의 형태 또는 어플리케이션 팝업의 형태로 표시되도록 소정의 알림 서버(350)를 통하여 상기 사용자가 휴대하고 있는 모바일 장치(300)에 제공되거나, 주차 충격 감지 장치(200)가 직접적으로 모바일 장치(300)에 제공될 수 있다.When it is determined that the movement of the
이러한 차량 충격의 알림을 수행하도록, 도 2를 참조하면, 주차 충격 감지 장치(200)는 주차 여부 판단부(210), 움직임 센서(220), 움직임 검출부(230), 패턴 분석부(240), 학습 데이터 저장부(250), 학습 데이터 분석부(260) 및 충격 정보 제공부(270)를 포함할 수 있다. 한편, 주차 충격 감지 장치(200)의 구성들은 소프트웨어적으로 구현되어 주차 충격 감지 장치(200)의 프로세서에 의해 실행되는 구성들이거나, 하드웨어적으로 구현된 구성들이거나, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합으로 구현된 구성들일 수 있다.2 , the parking
주차 여부 판단부(210)는 차량(100)의 주차 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에서, 주차 여부 판단부(210)는 차량(100)으로부터 상기 ACC 전원이 수신되는지 여부에 따라 차량(100)의 주차 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 주차 여부 판단부(210)는 차량(100)으로부터 상기 ACC 전원이 수신되는 경우 차량(100)이 주차되지 않은 것으로 판단하고, 차량(100)으로부터 상기 ACC 전원이 수신되지 않는 경우 차량(100)이 주차된 것으로 판단할 수 있다. 다른 실시예에서, 주차 여부 판단부(210)는, 차량(100)으로부터 상기 ACC 전원이 수신되더라도, 또는 상기 ACC 전원의 수신 여부와 무관하게, 움직임 센서(220)의 센싱 데이터가 나타내는 차량(100)의 움직임이 일정한 크기 미만으로 소정의 시간 이상 동안 유지될 때, 차량(100)이 주차된 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 움직임 센서(220)의 센싱 동작은 차량(100)이 주차 상태에 있기 전에도 수행될 수 있다.The parking
주차 여부 판단부(210)에 의해 차량(100)이 주차된 것으로 판단된 경우, 움직임 센서(220)는 차량(100)의 움직임을 검출하는 센싱 동작을 개시하여 센싱 데이터를 생성할 수 있다. 실시예에 따라, 움직임 센서(220)는 가속도 센서이거나, 자이로 센서이거나, 또는 차량(100)의 움직임을 검출할 수 있는 임의의 센서일 수 있다. 일 실시예에서, 움직임 센서(220)는 상기 가속도 센서이고, 상기 센싱 데이터는, 도 4a 및 도 4b에 도시된 바와 같은, 3축 가속도 값을 나타내는 가속도 센싱 데이터일 수 있다.When it is determined that the
움직임 검출부(230)는 움직임 센서(220)로부터 출력된 상기 센싱 데이터가 나타내는 차량(100)의 움직임이 소정의 크기 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에서, 움직임 검출부(230)는 움직임 센서(220)로부터 출력된 상기 센싱 데이터에 제곱-평균-제곱근(Root-Mean-Square; RMS) 연산을 수행하고, 상기 RMS 연산의 결과 값을 소정의 기준 값과 비교하여 차량(100)의 움직임이 상기 소정의 크기 이상인지 여부를 판단할 수 있다.The
움직임 검출부(230)에 의해 차량(100)의 움직임이 상기 소정의 크기 이상인 것으로 판단된 경우, 패턴 분석부(240)는 상기 소정의 크기 이상의 차량(100)의 움직임을 나타내는 상기 센싱 데이터에 기초하여 패턴 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 패턴 데이터는 상기 센싱 데이터, 및 상기 센싱 데이터로부터 도출된 2차 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 2차 데이터는, 상기 소정의 크기 이상의 움직임 발생 시점으로부터 상기 움직임이 일정 크기 이하의 안정 상태로 진입할 때까지의 충격 지속 시간, 상기 충격 지속 시간 내에서 가장 큰 움직임(예를 들어, 가장 큰 가속도 변화값)을 나타내는 충격 피크치, 상기 충격 지속 시간 내에서의 상기 충격 피크치가 발생된 시점을 나타내는 피크치 지점, 또는 충격의 크기를 나타내는 충격량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.When it is determined by the
또한, 패턴 분석부(240)는 상기 패턴 데이터(즉, 상기 센싱 데이터, 상기 충격 지속 시간, 상기 충격 피크치, 상기 피크치 지점, 및/또는 충격량)을 분석하여 상기 소정의 크기 이상의 차량(100)의 움직임이 차량 충격에 의한 것인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에서, 패턴 분석부(240)는, 상기 패턴 데이터의 분석 결과로서, 상기 패턴 데이터가 차량(100)의 움직임이 지표면으로부터 수직인 방향으로만 발생된 것을 나타내는 경우, 차량(100)의 움직임이 주차 타워 내에서의 움직임으로서 상기 차량 충격에 의하지 않은 것으로 판단하고, 상기 패턴 데이터가 차량(100)의 움직임이 주행 시의 움직임인 것을 나타내는 경우, 차량(100)의 움직임이 차량(100)의 견인에 의한 움직임으로서 상기 차량 충격에 의하지 않은 것으로 판단하며, 상기 패턴 데이터가 차량(100)의 움직임이 상기 주차 타워 내에서의 움직임 및 상기 견인에 의한 움직임이 아닌 것을 나타내는 경우, 차량(100)의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것으로 판단할 수 있다. 다만, 이는 일 예일뿐, 본 발명에서 상기 패턴 데이터의 분석을 통한 차량 충격 여부 판단이 이에 한정되지는 않는다.In addition, the
패턴 분석부(240)에 의해 차량(100)의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것으로 판단된 경우, 학습 데이터 분석부(260)는 패턴 분석부(240)로부터 출력된 상기 차량 충격에 의한 차량(100)의 움직임에 대한 상기 패턴 데이터를 학습 데이터 저장부(250)에 저장된 학습 데이터와 비교하여 상기 차량 충격이 사용자에 의해 의도된 충격인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에서, 학습 데이터 분석부(260)는 패턴 분석부(240)로부터 출력된 상기 패턴 데이터와 학습 데이터 저장부(250)에 저장된 상기 학습 데이터의 유사도를 계산하고, 상기 유사도가 소정의 임계값 미만인 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도되지 않은 충격(예를 들어, 차량(100)에 손해가 발생될 수 있는 외부에 의한 충격)인 것으로 판단하며, 상기 유사도가 상기 소정의 임계값 이상인 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격(예를 들어, 상기 사용자가 차문 또는 트렁크를 열고 닫음에 따라 발생된 충격)인 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 분석부(260)는, 동적 정합(Dynamic Time Warping) 연산 또는 유클리디안 연산을 이용하여 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 상기 유사도를 계산할 수 있다. 이에 따라, 학습 데이터 분석부(260)는 상기 차량 충격의 발생 사실뿐만 아니라, 상기 차량 충격이 상기 의도된 충격인지 여부를 포함하는 충격 정보를 생성하고, 충격 정보 제공부(270)는 상기 충격 정보를 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 충격 정보 제공부(270)가 상기 충격 정보를 시각적 및/또는 청각적으로 표시하여 주차 충격 감지 장치(200)가 그 자체적으로 사용자에게 상기 충격 정보를 제공하거나, 알림 서버(350)를 통하여 또는 모바일 장치(300)에 직접적으로 상기 사용자가 소지하고 있는 모바일 장치(300)에 상기 충격 정보를 제공하여 모바일 장치(300)에서 시각적 및/또는 청각적으로 표시되도록 할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 충격 정보는 상기 차량 충격의 발생 사실 및 상기 의도된 충격인지 여부와 함께, 충격의 정도 및/또는 충격의 유형을 더 포함할 수 있다. 또한, 일 실시예에서, 상기 충격 정보는 알림 서버(350)를 통하여 SMS 메시지의 형태 또는 어플리케이션 팝업의 형태로 모바일 장치(300)에 제공될 수 있다.When it is determined by the
한편, 일 실시예에서, 학습 데이터 저장부(250)는, 복수 개의 상기 학습 데이터 및 상기 학습 데이터 각각에 대한 가중치를 포함하는 학습 데이터 리스트를 저장할 수 있다. 또한, 학습 데이터 분석부(260)는, 차량(100)이 주차된 것으로 판단된 시점 이후에 소정의 하차 시간 내에 패턴 분석부(240)에 의해 생성된 상기 패턴 데이터를, 상기 사용자가 차량의 시동을 끈 후 차량(100) 외부로 나가도록 차문을 열고 닫을 때 발생된 충격, 즉 상기 사용자가 의도한 충격에 대한 패턴 데이터인 것으로 간주하여, 상기 학습 데이터로서 학습 데이터 저장부(250)의 상기 학습 데이터 리스트에 추가할 수 있다. 또한, 학습 데이터 분석부(260)는, 차량(100)의 주차가 종료된 것으로 판단된 시점 이전에 소정의 승차 시간 내에 패턴 분석부(240)에 의해 생성된 상기 패턴 데이터를, 상기 사용자가 차량의 시동을 켜기 전에 차량 내부로 들어오도록 차문을 열고 닫을 때 발생된 충격, 즉 상기 사용자가 의도한 충격에 대한 패턴 데이터인 것으로 간주하여, 상기 학습 데이터로서 학습 데이터 저장부(250)의 상기 학습 데이터 리스트에 추가할 수 있다. 게다가, 학습 데이터 분석부(260)는, 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 비교 시 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터가 유사한 것으로 판단된 경우, 상기 패턴 데이터와 유사한 것으로 판단된 상기 학습 데이터의 상기 가중치를 증가시킬 수 있다. 이에 따라, 학습 데이터 저장부(250)의 상기 학습 데이터 리스트에 포함된 상기 학습 데이터는, 각각의 차량(100) 내에서 생성된 센싱 데이터 및 상기 센싱 데이터로부터 도출된 2차 데이터를 포함하는 패턴 데이터로서, 각각의 차량(100)의 사용자(즉, 운전자)의 습관(예를 들어, 차문을 열고 닫을 때의 습관)이 반영된 데이터일 수 있다.Meanwhile, in an embodiment, the training
또한, 학습 데이터 분석부(260)는, 상기 패턴 데이터가 상기 학습 데이터 리스트에 포함된 상기 복수 개의 학습 데이터 중 상기 가중치가 상대적으로 높은 상기 학습 데이터와 유사한 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인 것으로 판단하고, 상기 패턴 데이터가 상기 학습 데이터와 유사하더라도 상기 유사한 학습 데이터가 상대적으로 낮은 상기 가중치를 가지는 경우 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도되지 않은 충격인 것으로 판단할 수 있다. 이와 같이, 상기 학습 데이터와의 상기 유사도 뿐만 아니라, 상기 학습 데이터의 가중치, 즉 상기 학습 데이터에 상응하는 충격의 발생 빈도를 고려하여 상기 패턴 데이터에 상응하는 현재 차량 충격이 의도된 충격인지 여부를 판단함으로써, 의도된 충격과 의도되지 않은 충격의 구분의 신뢰도가 향상될 수 있다.In addition, the learning
한편, 충격 정보 제공(270)는 학습 데이터 분석부(260)로부터 출력된 상기 충격 정보를 시각적 및/또는 청각적으로 표시하거나, 알림 서버(350)에 제공할 수 있다. 알림 서버(350)는 상기 충격 정보를 SMS 메시지의 형태 또는 어플리케이션 팝업의 형태로 상기 사용자가 소지하고 있는 모바일 장치(300)에 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 상술한 바와 같이, 상기 차량 충격의 발생 사실뿐만 아니라, 상기 차량 충격이 상기 의도된 충격인지 여부를 포함하는 상기 충격 정보가 제공될 수 있다. 다른 실시예에서, 상기 차량 충격이 상기 의도된 충격인 경우 모바일 장치(300)에 상기 충격 정보가 제공되지 않고, 상기 차량 충격이 상기 의도되지 않은 충격인 경우에만 모바일 장치(300)에 상기 충격 정보가 제공될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상기 차량 충격이 상기 의도된 충격인 경우 및 상기 의도되지 않은 충격인 경우 모두 모바일 장치(300)에 상기 충격 정보가 제공되나, 상기 차량 충격이 상기 의도된 충격인지 여부에 따라 모바일 장치(300)에서 상기 충격 정보가 표시되는 방식이 상이할 수 있다. 예를 들어, 상기 차량 충격이 상기 의도된 충격인 경우 모바일 장치(300)에서 상기 충격 정보의 수신 사실만이 표시되나, 상기 차량 충격이 상기 의도되지 않은 충격인 경우 모바일 장치(300)에서 상기 충격 정보의 세부 사항이 시각적 및/또는 청각적으로 표시될 수 있다.Meanwhile, the shock information providing 270 may visually and/or aurally display the shock information output from the learning
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치(200)는, 정밀한 센서를 포함하는 주차 충격 감지(일 실시예에서, 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터와 같은 모바일 장치)를 이용하여 차량 충격을 검출함으로써, 충격 검출의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예들에 따른 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치(200)는 사용자에 의해 의도된 충격과 의도되지 않은 충격을 구분하여 사용자에게 알림으로써, 사용자에게 보다 정확하고 유용한 충격 정보를 제공할 수 있다. 게다가, 본 발명의 실시예들에 따른 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치(200)는 각 차량(100)에서 발생된 패턴 데이터에 기초하여 학습 데이터를 계속하여 업데이트함으로써, 각각의 차량(100) 특성 또는 각각의 운전자의 습관이 반영된 데이터를 활용하여 충격 검출의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.As described above, the parking
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 주차 충격 감지 장치를 이용한 차량의 충격 알림 방법을 나타내는 순서도이고, 도 4a는 주차 타워 내에서의 움직임을 나타내는 센싱 데이터의 일 예이며, 도 4b는 차량 충격에 의한 움직임을 나타내는 센싱 데이터의 일 예이고, 도 5는 학습 데이터 리스트의 일 예를 나타내는 도면이다.3 is a flowchart illustrating a vehicle impact notification method using a parking impact detection device according to embodiments of the present invention, FIG. 4a is an example of sensing data indicating movement in a parking tower, and FIG. 4b is a vehicle impact It is an example of sensing data indicating movement by , and FIG. 5 is a diagram showing an example of a learning data list.
도 2 및 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예들에 따른 주차 충격 감지 장치(200)를 이용한 차량의 충격 알림 방법에서, 주차 여부 판단부(210)가 차량의 주차 여부를 판단할 수 있다(S410). 일 실시예에서, 도 3에 도시된 바와 같이, 주차 여부 판단부(210)는 상기 차량으로부터 ACC 전원이 수신되는 경우(S410: 예) 상기 차량이 주차되지 않은 것으로 판단하고, 상기 차량으로부터 상기 ACC 전원이 수신되지 않는 경우(S410: 아니오) 상기 차량이 주차된 것으로 판단할 수 있다. 한편, 다른 실시예에서, 상기 차량으로부터 상기 ACC 전원이 수신되더라도, 또는 상기 ACC 전원의 수신 여부와 무관하게, 움직임 센서(220)의 센싱 데이터가 나타내는 상기 차량의 움직임이 일정한 크기 미만으로 소정의 시간 이상 동안 유지될 때 상기 차량이 주차된 것으로 판단할 수 있다.2 and 3 , in the method for notifying the impact of a vehicle using the
상기 차량이 주차된 것으로 판단되는 경우(S410: 아니오), 움직임 센서(220)가 상기 차량의 움직임을 검출하여 센싱 데이터를 생성할 수 있다(S420). 또한, 움직임 검출부(230)는 상기 센싱 데이터가 나타내는 상기 차량의 움직임이 소정의 크기 이상인지 여부를 판단할 수 있다(S430). 일 실시예에서, 움직임 검출부(230)는 상기 센싱 데이터에 제곱-평균-제곱근(Root-Mean-Square; RMS) 연산을 수행하고, 상기 RMS 연산의 결과 값을 소정의 기준 값과 비교함으로써, 상기 차량의 움직임이 상기 소정의 크기 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 상기 차량의 움직임이 상기 소정의 크기 미만인 경우(S430: 아니오), 주차 충격 감지 장치(200)는 주차 여부 판단(S410) 및/또는 차량 움직임 센싱(S420)을 다시 진행할 수 있다.When it is determined that the vehicle is parked (S410: No), the
상기 차량의 움직임이 상기 소정의 크기 이상인 경우(S430: 예), 패턴 분석부(240)가 상기 소정의 크기 이상의 상기 차량의 움직임을 나타내는 상기 센싱 데이터에 기초하여 패턴 데이터를 생성 및 분석하고(S440), 상기 패턴 데이터의 분석의 결과로서 상기 소정의 크기 이상의 상기 차량의 움직임이 차량 충격에 의한 것인지 여부를 판단할 수 있다(S450). 예를 들어, 도 4a에 도시된 바와 같이, 움직임 센서(220)에 의해 생성된 센싱 데이터가 변화가 거의 없는 X축 및 Z축 데이터(510, 520)를 포함하고, 변화가 있으나 작은 충격 피크치를 가지는 Y축 데이터(530)를 포함하는 경우, 패턴 분석부(240)는, X축, Y축 및 Z축 데이터(510, 520, 530)의 상기 센싱 데이터, 및 X축, Y축 및 Z축 데이터(510, 520, 530)로부터 도출된 상기 충격 피크치를 포함하는 2차 데이터를 포함하는 상기 패턴 데이터를 분석하여, 상기 차량의 움직임이 지표면으로부터 수직인 방향(예를 들어, Y축 방향)으로만 발생된 것으로 판단하고, 상기 차량의 움직임이 주차 타워 내에서의 움직임으로서 상기 차량 충격에 의하지 않은 것으로 판단할 수 있다. 다른 예에서, 패턴 분석부(240)는, 상기 패턴 데이터의 분석 결과로서, 상기 차량의 움직임이 주행 시의 움직임인 것으로 판단하고, 상기 차량의 움직임이 상기 차량의 견인에 의한 움직임으로서 상기 차량 충격에 의하지 않은 것으로 판단할 수 있다. 또 다른 예에서, 도 4b에 도시된 바와 같이, 움직임 센서(220)에 의해 생성된 센싱 데이터가 큰 피크치를 가지고 일정 시간 이상의 충격 지속 시간을 가지는 X축 및 Z축 데이터(560, 570)를 포함하고, 변화가 없거나 작은 Y축 데이터(580)를 포함하는 경우, 패턴 분석부(240)는, X축, Y축 및 Z축 데이터(560, 570, 580)의 상기 센싱 데이터, 및 X축, Y축 및 Z축 데이터(560, 570, 580)로부터 도출된 상기 충격 피크치 및 상기 충격 지속 시간을 포함하는 2차 데이터를 포함하는 상기 패턴 데이터를 분석하여, 상기 차량의 움직임이 상기 주차 타워 내에서의 움직임 및 상기 견인에 의한 움직임이 아닌 것으로 판단하고, 상기 차량의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것으로 판단할 수 있다. 상기 차량의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것이 아닌 것으로 판단된 경우(S450: 아니오), 주차 충격 감지 장치(200)는 주차 여부 판단(S410) 및/또는 차량 움직임 센싱(S420)을 다시 진행할 수 있다.When the movement of the vehicle is greater than or equal to the predetermined size (S430: Yes), the
상기 차량의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것으로 판단된 경우(S450: 예), 학습 데이터 분석부(260)는 상기 차량 충격에 의한 상기 차량의 움직임에 대한 상기 패턴 데이터를 학습 데이터 저장부(250)에 저장된 학습 데이터와 비교하여 상기 차량 충격이 사용자에 의해 의도된 충격인지 여부를 판단할 수 있다(S460, S470, S480, S485). 일 실시예에서, 학습 데이터 분석부(260)는 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 유사도를 계산하고(S460), 상기 유사도가 소정의 임계값 미만인 경우(S470: 아니오), 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도되지 않은 충격인 것으로 판단하고(S480), 상기 유사도가 상기 소정의 임계값 이상인 경우(S470: 예), 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인 것으로 판단할 수 있다(S485).When it is determined that the movement of the vehicle is due to the vehicle impact (S450: Yes), the learning
한편, 일 실시예에서, 학습 데이터 저장부(250)는, 도 5에 도시된 바와 같은, 복수 개의 상기 학습 데이터 및 상기 학습 데이터 각각에 대한 가중치를 포함하는 학습 데이터 리스트(600)를 저장할 수 있다. 한편, 상기 차량이 주차된 것으로 판단된 시점 이후에 소정의 하차 시간 내에 생성된 상기 패턴 데이터는 상기 학습 데이터로서 학습 데이터 리스트(600)에 추가될 수 있고, 상기 차량의 주차가 종료된 것으로 판단된 시점 이전에 소정의 승차 시간 내에 생성된 상기 패턴 데이터 또한 상기 학습 데이터로서 학습 데이터 리스트(600)에 추가될 수 있다. 또한, 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 비교 시 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터가 유사한 것으로 판단된 경우(S460, S470: 예), 상기 패턴 데이터와 유사한 것으로 판단된 상기 학습 데이터의 상기 가중치가 증가될 수 있다. 이에 따라, 학습 데이터 리스트(600)에 포함된 상기 학습 데이터는, 각각의 차량 내에서 생성된 센싱 데이터 및 상기 센싱 데이터로부터 도출된 2차 데이터를 포함하는 패턴 데이터로서, 각각의 차량의 특성 및 상기 차량의 사용자(즉, 운전자)의 습관(예를 들어, 차문을 열고 닫을 때의 습관)이 반영된 데이터일 수 있다. 또한, 학습 데이터 리스트(600)에는 상기 학습 데이터뿐만 아니라, 각 학습 데이터에 상응하는 충격의 발생 빈도에 상응하는 상기 가중치가 저장될 수 있고, 상기 가중치를 고려함으로써 의도된 충격과 의도되지 않은 충격의 구분의 신뢰도가 향상될 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 분석부(260)는 상기 패턴 데이터가 학습 데이터 리스트(600)에 포함된 복수 개의 학습 데이터(610, 620, 630, 660, 670, 680) 중 상기 가중치가 상대적으로 높은 상기 학습 데이터(640)와 유사한 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인 것으로 판단하고, 상기 패턴 데이터가 학습 데이터 리스트(600)에 포함된 학습 데이터(690)와 유사하더라도 학습 데이터(690)의 상기 가중치가 낮은 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도되지 않은 충격인 것으로 판단할 수 있다. 이에 따라, 현재의 차량 충격에 상응하는 상기 패턴 데이터가, 일정 빈도 이상으로 발생되는 충격에 상응하는 상기 학습 데이터(640)와 유사한 경우에만, 상기 현재의 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격으로 판단함으로써, 사용자(즉, 운전자)의 습관에 따라 자주 발생하는 충격을 상기 의도된 충격으로 정확하게 판단할 수 있고, 자주 발생되지 않는 충격으로서 사용자에 의해 의도되지 않은 충격이 상기 의도된 충격으로 오인되는 오류를 방지할 수 있다.Meanwhile, in one embodiment, the training
한편, 충격 정보 제공부(270)는 상기 차량 충격의 발생 사실 및 상기 차량 충격이 상기 의도된 충격인지 여부를 포함하는 충격 정보를 제공할 수 있다(S490). 일 실시예에서, 충격 정보 제공부(270)가 상기 충격 정보를 시각적 및/또는 청각적으로 표시할 수 있다. 다른 실시예에서, 충격 정보 제공부(270)는 상기 충격 정보를 알림 서버에 제공하고, 상기 알림 서버가 상기 충격 정보를 SMS 메시지의 형태 또는 어플리케이션 팝업의 형태로 사용자가 소지하고 있는 모바일 장치에 제공할 수 있다.Meanwhile, the impact
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 주차 충격 감지 장치를 이용한 차량의 충격 알림 방법은, 정밀한 센서를 포함하는 (일 실시예에서, 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터와 같은) 주차 충격 감지 장치를 이용하여 차량 충격을 검출함으로써, 충격 검출의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예들에 따른 주차 충격 감지 장치를 이용한 차량의 충격 알림 방법은 사용자에 의해 의도된 충격과 의도되지 않은 충격을 구분하여 사용자에게 알림으로써, 사용자에게 보다 정확하고 유용한 충격 정보를 제공할 수 있다. 게다가, 본 발명의 실시예들에 따른 주차 충격 감지 장치를 이용한 차량의 충격 알림 방법은 각 차량에서 발생된 패턴 데이터에 기초하여 학습 데이터를 계속하여 업데이트함으로써, 각각의 차량 특성 또는 각각의 운전자의 습관이 반영된 데이터를 활용하여 충격 검출의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.As described above, the vehicle impact notification method using the parking impact detection device according to the embodiments of the present invention includes a parking impact detection device (in one embodiment, such as a smartphone or tablet computer) including a precise sensor. By using the vehicle to detect the impact, the reliability of the impact detection can be improved. In addition, the method of notifying the impact of a vehicle using a parking impact sensing device according to embodiments of the present invention distinguishes an impact intended by the user from an unintentional impact and notifies the user, thereby providing more accurate and useful impact information to the user. can provide In addition, the vehicle impact notification method using the parking impact detection device according to the embodiments of the present invention continuously updates the learning data based on the pattern data generated in each vehicle, so that each vehicle characteristic or the habit of each driver Using this reflected data, the reliability of shock detection can be improved.
본 발명은 임의의 차량에 장착 가능한 전자 기기에 적용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명은 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 차량용 내비게이션 또는 차량용 블랙박스와 같은 차량에 장착 가능한 전자 기기에 적용될 수 있다.The present invention can be applied to electronic devices that can be mounted on any vehicle. For example, the present invention may be applied to an electronic device mountable in a vehicle, such as a smart phone, a tablet computer, a vehicle navigation system, or a vehicle black box.
상기에서는 본 발명의 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 것이다.Although the above has been described with reference to the embodiments of the present invention, those of ordinary skill in the art can variously modify and change the present invention within the scope without departing from the spirit and scope of the present invention described in the claims below. You will understand that you can
200: 주차 충격 감지 장치
210: 주차 여부 판단부
220: 움직임 센서
230: 움직임 검출부
240: 패턴 분석부
250: 학습 데이터 저장부
260: 학습 데이터 분석부
270: 충격 정보 제공부200: parking shock detection device
210: parking determination unit
220: motion sensor
230: motion detection unit
240: pattern analysis unit
250: training data storage unit
260: training data analysis unit
270: shock information provider
Claims (25)
상기 차량의 주차 여부를 판단하는 주차 여부 판단부;
상기 차량이 주차된 것으로 판단되는 경우, 상기 차량의 움직임을 검출하여 센싱 데이터를 생성하는 움직임 센서;
상기 센싱 데이터가 나타내는 상기 차량의 움직임이 소정의 크기 이상인지 여부를 판단하는 움직임 검출부;
상기 소정의 크기 이상의 상기 차량의 움직임을 나타내는 상기 센싱 데이터에 기초하여 패턴 데이터를 생성하고, 상기 패턴 데이터를 분석하여 상기 소정의 크기 이상의 상기 차량의 움직임이 차량 충격에 의한 것인지 여부를 판단하는 패턴 분석부;
학습 데이터를 저장하는 학습 데이터 저장부;
상기 차량 충격에 의한 상기 차량의 움직임에 대한 상기 패턴 데이터를 상기 학습 데이터와 비교하여 상기 차량 충격이 사용자에 의해 의도된 충격인지 여부를 판단하는 학습 데이터 분석부; 및
상기 차량 충격의 발생 사실 및 상기 차량 충격이 상기 의도된 충격인지 여부를 포함하는 충격 정보를 제공하는 충격 정보 제공부를 포함하는 주차 충격 감지 장치.In the parking shock detection device mounted on a vehicle,
a parking determination unit for determining whether the vehicle is parked;
a motion sensor that detects a motion of the vehicle and generates sensing data when it is determined that the vehicle is parked;
a motion detector for determining whether the motion of the vehicle indicated by the sensed data is greater than or equal to a predetermined size;
Pattern analysis for generating pattern data based on the sensed data representing the movement of the vehicle greater than or equal to the predetermined size, and analyzing the pattern data to determine whether the movement of the vehicle greater than or equal to the predetermined size is due to a vehicle impact wealth;
a learning data storage unit for storing learning data;
a learning data analysis unit that compares the pattern data for the movement of the vehicle due to the vehicle impact with the learning data to determine whether the vehicle impact is an impact intended by the user; and
Parking shock sensing device comprising a shock information providing unit for providing shock information including the occurrence of the vehicle impact and whether the vehicle impact is the intended impact.
상기 차량으로부터 액세서리(ACC) 전원이 수신되는지 여부에 따라 상기 차량의 주차 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.According to claim 1, wherein the parking determination unit,
Parking shock sensing device, characterized in that it is determined whether the vehicle is parked according to whether or not accessory (ACC) power is received from the vehicle.
상기 센싱 데이터에 제곱-평균-제곱근(Root-Mean-Square; RMS) 연산을 수행하고,
상기 RMS 연산의 결과 값을 소정의 기준 값과 비교하여 상기 차량의 움직임이 상기 소정의 크기 이상인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.According to claim 1, wherein the motion detection unit,
performing a Root-Mean-Square (RMS) operation on the sensing data,
and comparing the result of the RMS calculation with a predetermined reference value to determine whether the movement of the vehicle is equal to or greater than the predetermined size.
상기 패턴 데이터가 상기 차량의 움직임이 지표면으로부터 수직인 방향으로만 발생된 것을 나타내는 경우, 상기 차량의 움직임이 주차 타워 내에서의 움직임으로서 상기 차량 충격에 의하지 않은 것으로 판단하고,
상기 패턴 데이터가 상기 차량의 움직임이 주행 시의 움직임인 것을 나타내는 경우, 상기 차량의 움직임이 상기 차량의 견인에 의한 움직임으로서 상기 차량 충격에 의하지 않은 것으로 판단하며,
상기 패턴 데이터가 상기 차량의 움직임이 상기 주차 타워 내에서의 움직임 및 상기 견인에 의한 움직임이 아닌 것을 나타내는 경우, 상기 차량의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.According to claim 1, wherein the pattern analysis unit,
When the pattern data indicates that the movement of the vehicle occurs only in a direction perpendicular to the ground surface, it is determined that the movement of the vehicle is a movement within the parking tower and is not caused by the vehicle impact,
When the pattern data indicates that the movement of the vehicle is a movement during driving, it is determined that the movement of the vehicle is a movement by traction of the vehicle and not due to the vehicle impact,
When the pattern data indicates that the movement of the vehicle is not the movement in the parking tower and the movement by the towing, it is determined that the movement of the vehicle is due to the vehicle impact.
상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 유사도를 계산하고,
상기 유사도가 소정의 임계값 미만인 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도되지 않은 충격인 것으로 판단하며,
상기 유사도가 상기 소정의 임계값 이상인 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.According to claim 1, wherein the learning data analysis unit,
Calculate the similarity between the pattern data and the learning data,
When the similarity is less than a predetermined threshold, it is determined that the vehicle impact is an impact not intended by the user,
When the degree of similarity is equal to or greater than the predetermined threshold value, it is determined that the vehicle impact is an impact intended by the user.
동적 정합(Dynamic Time Warping) 연산 또는 유클리디안 연산을 이용하여 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 상기 유사도를 계산하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.The method of claim 9, wherein the learning data analysis unit,
Parking shock sensing apparatus, characterized in that the similarity between the pattern data and the learning data is calculated using a dynamic time warping operation or a Euclidean operation.
복수 개의 상기 학습 데이터 및 상기 학습 데이터 각각에 대한 가중치를 포함하는 학습 데이터 리스트를 저장하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.According to claim 1, wherein the learning data storage unit,
Parking shock detection device, characterized in that for storing a plurality of the learning data and a learning data list including a weight for each of the learning data.
상기 차량이 주차된 것으로 판단된 시점 이후에 소정의 하차 시간 내에 생성된 상기 패턴 데이터는 상기 학습 데이터로서 상기 학습 데이터 저장부의 상기 학습 데이터 리스트에 추가되고,
상기 차량의 주차가 종료된 것으로 판단된 시점 이전에 소정의 승차 시간 내에 생성된 상기 패턴 데이터는 상기 학습 데이터로서 상기 학습 데이터 저장부의 상기 학습 데이터 리스트에 추가되는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.12. The method of claim 11,
The pattern data generated within a predetermined get-off time after the time when it is determined that the vehicle is parked is added to the learning data list of the learning data storage unit as the learning data,
The pattern data generated within a predetermined riding time before the time when it is determined that the parking of the vehicle is finished is added to the learning data list of the learning data storage unit as the learning data.
상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 비교 시 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터가 유사한 것으로 판단된 경우, 상기 패턴 데이터와 유사한 것으로 판단된 상기 학습 데이터의 상기 가중치가 증가되는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.12. The method of claim 11,
When it is determined that the pattern data and the learning data are similar when comparing the pattern data and the learning data, the weight of the learning data determined to be similar to the pattern data is increased.
상기 패턴 데이터가 상기 학습 데이터 리스트에 포함된 상기 복수 개의 학습 데이터 중 상기 가중치가 상대적으로 높은 상기 학습 데이터와 유사한 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.The method of claim 13, wherein the learning data analysis unit,
When the pattern data is similar to the learning data having a relatively high weight among the plurality of learning data included in the learning data list, it is determined that the vehicle impact is an impact intended by the user. shock detection device.
상기 충격 정보 제공부는 상기 충격 정보를 알림 서버에 제공하고,
상기 알림 서버가 상기 충격 정보를 SMS 메시지의 형태 또는 어플리케이션 팝업의 형태로 모바일 장치에 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.According to claim 1,
The shock information providing unit provides the shock information to the notification server,
Parking shock detection device, characterized in that the notification server provides the impact information to the mobile device in the form of an SMS message or an application pop-up.
상기 주차 충격 감지 장치의 주차 여부 판단부가 상기 차량의 주차 여부를 판단하는 단계;
상기 차량이 주차된 것으로 판단되는 경우, 상기 주차 충격 감지 장치의 움직임 센서가 상기 차량의 움직임을 검출하여 센싱 데이터를 생성하는 단계;
상기 주차 충격 감지 장치의 움직임 검출부가 상기 센싱 데이터가 나타내는 상기 차량의 움직임이 소정의 크기 이상인지 여부를 판단하는 단계;
상기 주차 충격 감지 장치의 패턴 분석부가 상기 소정의 크기 이상의 상기 차량의 움직임을 나타내는 상기 센싱 데이터에 기초하여 패턴 데이터를 생성하고, 상기 패턴 데이터를 분석하여 상기 소정의 크기 이상의 상기 차량의 움직임이 차량 충격에 의한 것인지 여부를 판단하는 단계;
상기 주차 충격 감지 장치의 학습 데이터 분석부가 상기 차량 충격에 의한 상기 차량의 움직임에 대한 상기 패턴 데이터를 상기 주차 충격 감지 장치의 학습 데이터 저장부에 저장된 학습 데이터와 비교하여 상기 차량 충격이 사용자에 의해 의도된 충격인지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 주차 충격 감지 장치의 충격 정보 제공부가 상기 차량 충격의 발생 사실 및 상기 차량 충격이 상기 의도된 충격인지 여부를 포함하는 충격 정보를 제공하는 단계를 포함하는 차량 충격 알림 방법.In the vehicle impact notification method using the parking impact detection device,
determining whether or not the vehicle is parked by a parking determination unit of the parking shock sensing device;
generating sensing data by detecting, by a motion sensor of the parking shock sensing device, the motion of the vehicle when it is determined that the vehicle is parked;
determining, by the motion detection unit of the parking shock sensing device, whether the motion of the vehicle indicated by the sensing data is equal to or greater than a predetermined size;
The pattern analysis unit of the parking shock detection device generates pattern data based on the sensing data indicating the movement of the vehicle of the predetermined size or more, and analyzes the pattern data to determine whether the movement of the vehicle of the predetermined size or more is a vehicle impact determining whether or not by
The learning data analysis unit of the parking shock sensing device compares the pattern data for the movement of the vehicle by the vehicle impact with the learning data stored in the learning data storage unit of the parking shock sensing device so that the vehicle shock is intended by the user Determining whether or not the shock; and
A vehicle impact notification method comprising the step of providing, by the impact information providing unit of the parking impact detection device, impact information including the occurrence of the vehicle impact and whether the vehicle impact is the intended impact.
상기 차량으로부터 액세서리(ACC) 전원이 수신되는 경우 상기 차량이 주차되지 않은 것으로 판단하는 단계; 및
상기 차량으로부터 상기 ACC 전원이 수신되지 않는 경우 상기 차량이 주차된 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 충격 알림 방법.The method of claim 16, wherein determining whether the vehicle is parked comprises:
determining that the vehicle is not parked when accessory (ACC) power is received from the vehicle; and
and determining that the vehicle is parked when the ACC power is not received from the vehicle.
상기 센싱 데이터에 제곱-평균-제곱근(Root-Mean-Square; RMS) 연산을 수행하는 단계; 및
상기 RMS 연산의 결과 값을 소정의 기준 값과 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 충격 알림 방법.The method of claim 16, wherein determining whether the movement of the vehicle indicated by the sensed data is equal to or greater than the predetermined size comprises:
performing a root-mean-square (RMS) operation on the sensed data; and
and comparing a result value of the RMS operation with a predetermined reference value.
상기 패턴 데이터가 상기 차량의 움직임이 지표면으로부터 수직인 방향으로만 발생된 것을 나타내는 경우, 상기 차량의 움직임이 주차 타워 내에서의 움직임으로서 상기 차량 충격에 의하지 않은 것으로 판단하는 단계;
상기 패턴 데이터가 상기 차량의 움직임이 주행 시의 움직임인 것을 나타내는 경우, 상기 차량의 움직임이 상기 차량의 견인에 의한 움직임으로서 상기 차량 충격에 의하지 않은 것으로 판단하는 단계; 및
상기 패턴 데이터가 상기 차량의 움직임이 상기 주차 타워 내에서의 움직임 및 상기 견인에 의한 움직임이 아닌 것을 나타내는 경우, 상기 차량의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 충격 알림 방법.The method of claim 16, wherein the step of analyzing the pattern data to determine whether the movement of the vehicle over the predetermined size is due to the vehicle impact,
when the pattern data indicates that the movement of the vehicle is generated only in a direction perpendicular to the ground surface, determining that the movement of the vehicle is a movement within a parking tower and is not caused by the vehicle impact;
when the pattern data indicates that the movement of the vehicle is a movement during driving, determining that the movement of the vehicle is a movement by traction of the vehicle and not due to the vehicle impact; and
and determining that the movement of the vehicle is due to the vehicle impact when the pattern data indicates that the movement of the vehicle is not the movement in the parking tower and the movement by the towing. Shock notification method.
상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 유사도를 계산하는 단계;
상기 유사도가 소정의 임계값 미만인 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도되지 않은 충격인 것으로 판단하는 단계; 및
상기 유사도가 상기 소정의 임계값 이상인 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 충격 알림 방법.The method of claim 16, wherein determining whether the vehicle impact is an impact intended by the user comprises:
calculating a similarity between the pattern data and the training data;
determining that the vehicle impact is an impact not intended by the user when the similarity is less than a predetermined threshold; and
and determining that the vehicle impact is an impact intended by the user when the similarity is greater than or equal to the predetermined threshold value.
상기 주차 충격 감지 장치의 상기 학습 데이터 저장부가, 복수 개의 상기 학습 데이터 및 상기 학습 데이터 각각에 대한 가중치를 포함하는 학습 데이터 리스트를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 충격 알림 방법.17. The method of claim 16,
Vehicle impact notification method comprising the step of storing, by the learning data storage unit of the parking shock sensing device, a learning data list including a plurality of the learning data and a weight for each of the learning data.
상기 차량이 주차된 것으로 판단된 시점 이후에 소정의 하차 시간 내에 생성된 상기 패턴 데이터를 상기 학습 데이터로서 상기 학습 데이터 저장부의 상기 학습 데이터 리스트에 추가하는 단계; 및
상기 차량의 주차가 종료된 것으로 판단된 시점 이전에 소정의 승차 시간 내에 생성된 상기 패턴 데이터를 상기 학습 데이터로서 상기 학습 데이터 저장부의 상기 학습 데이터 리스트에 추가하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 충격 알림 방법.22. The method of claim 21,
adding the pattern data generated within a predetermined get-off time after the time when it is determined that the vehicle is parked as the learning data to the learning data list of the learning data storage unit; and
The method further comprising the step of adding, as the learning data, the pattern data generated within a predetermined riding time before the time when it is determined that the parking of the vehicle is finished, to the learning data list of the learning data storage unit Shock notification method.
상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터의 비교 시 상기 패턴 데이터와 상기 학습 데이터가 유사한 것으로 판단된 경우, 상기 패턴 데이터와 유사한 것으로 판단된 상기 학습 데이터의 상기 가중치를 증가시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 충격 알림 방법.22. The method of claim 21,
When it is determined that the pattern data and the learning data are similar when comparing the pattern data and the learning data, the method further comprising the step of increasing the weight of the learning data determined to be similar to the pattern data How to notify vehicle impact.
상기 패턴 데이터가 상기 학습 데이터 리스트에 포함된 상기 복수 개의 학습 데이터 중 상기 가중치가 상대적으로 높은 상기 학습 데이터와 유사한 경우, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 충격 알림 방법.The method of claim 23, wherein determining whether the vehicle impact is an impact intended by the user comprises:
When the pattern data is similar to the learning data having a relatively high weight among the plurality of learning data included in the learning data list, determining that the vehicle impact is an impact intended by the user A vehicle impact notification method.
상기 충격 정보 제공부가 상기 충격 정보를 알림 서버에 제공하는 단계; 및
상기 알림 서버가 상기 충격 정보를 SMS 메시지의 형태 또는 어플리케이션 팝업의 형태로 모바일 장치에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 충격 알림 방법.The method of claim 16, wherein the providing of the impact information comprises:
providing, by the shock information providing unit, the shock information to a notification server; and
Vehicle impact notification method comprising the step of providing, by the notification server, the impact information to the mobile device in the form of an SMS message or an application pop-up.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170074577A KR102407701B1 (en) | 2017-06-14 | 2017-06-14 | Parking impact detecting device performing notification of an impact of a vehicle and method of notifying an impact of a vehicle using a parking impact detecting device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170074577A KR102407701B1 (en) | 2017-06-14 | 2017-06-14 | Parking impact detecting device performing notification of an impact of a vehicle and method of notifying an impact of a vehicle using a parking impact detecting device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20180136065A KR20180136065A (en) | 2018-12-24 |
| KR102407701B1 true KR102407701B1 (en) | 2022-06-15 |
Family
ID=65010015
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170074577A KR102407701B1 (en) | 2017-06-14 | 2017-06-14 | Parking impact detecting device performing notification of an impact of a vehicle and method of notifying an impact of a vehicle using a parking impact detecting device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102407701B1 (en) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102103334B1 (en) | 2019-06-14 | 2020-04-23 | 주식회사 디파인 | Parking impact discrimination system for discriminating types of impact to parked vehicles |
| KR102387127B1 (en) * | 2020-02-28 | 2022-04-14 | 한남대학교 산학협력단 | AI-based Prediction System of Automotive Shock Source |
| KR102522151B1 (en) * | 2021-01-07 | 2023-05-11 | 주식회사 디파인 | Method and system for assuming collision part of a car |
| KR102437766B1 (en) | 2021-02-01 | 2022-08-29 | 주식회사 우리시스템 | An parking complete decision method using motion waveform information |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101107186B1 (en) * | 2004-11-26 | 2012-01-25 | 엘지전자 주식회사 | Method for embodying function of black box using mobile terminal |
| KR101088797B1 (en) * | 2010-05-07 | 2011-12-01 | 주식회사 마인드웨어코퍼레이션즈 | Mobilephone embbeded blackbox application preventing shocking malfunction through studying, and method thereof |
| KR20150121529A (en) * | 2014-04-21 | 2015-10-29 | 주식회사 알리온 | Method for Recording Event Video by Impact Detecting in Vehicle Black Box and System thereof |
| KR101611731B1 (en) | 2014-09-23 | 2016-04-12 | 재단법인 다차원 스마트 아이티 융합시스템 연구단 | Method for distinguish wrong accidents video detected by shock sensor from black box |
| KR102339514B1 (en) * | 2014-12-02 | 2021-12-16 | 현대모비스 주식회사 | Apparatus for video recording of vehicle |
-
2017
- 2017-06-14 KR KR1020170074577A patent/KR102407701B1/en active IP Right Grant
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20180136065A (en) | 2018-12-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102407701B1 (en) | Parking impact detecting device performing notification of an impact of a vehicle and method of notifying an impact of a vehicle using a parking impact detecting device | |
| US20230010292A1 (en) | System and method for determining smartphone location | |
| Engelbrecht et al. | Survey of smartphone‐based sensing in vehicles for intelligent transportation system applications | |
| US10372996B2 (en) | Automatic vehicle leak detection | |
| US8976063B1 (en) | Automated detection of vehicle parking and location | |
| US9596643B2 (en) | Providing a user interface experience based on inferred vehicle state | |
| US20120214463A1 (en) | Detecting use of a mobile device by a driver of a vehicle, such as an automobile | |
| US10311658B2 (en) | Unexpected impulse change collision detector | |
| Bo et al. | You're driving and texting: detecting drivers using personal smart phones by leveraging inertial sensors | |
| KR101772302B1 (en) | System and method for identifying vehicle by utilizing detected magnetic field | |
| US20130245986A1 (en) | Detecting that a mobile device is riding with a vehicle | |
| US20120032806A1 (en) | Detecting apparatus and method, and mobile terminal apparatus having detecting apparatus | |
| CN106941561A (en) | Mobile terminal falls detection method, fall protection method and mobile terminal | |
| CN107526431B (en) | Apparatus and method for predicting target of visual attention | |
| CN103227865B (en) | Display method of voice recognition interface and mobile terminal | |
| KR20150102059A (en) | System and method for detecting vehicle crash | |
| CN110795523A (en) | Vehicle positioning method and device and intelligent vehicle | |
| CN109624985A (en) | Anti-fatigue-driving method for early warning and device | |
| CN112793581B (en) | Steering wheel hands-off detection method and system, computer equipment and storage medium | |
| JP2008250463A (en) | Information recording device, information recording method, information recording program and computer-readable recording medium | |
| Ouyang et al. | Multiwave: A novel vehicle steering pattern detection method based on smartphones | |
| US10032051B2 (en) | Locating an object based on charging/response time | |
| CN105378604A (en) | Trending suggestions | |
| US10298745B2 (en) | Method and apparatus for modifying interaction with a mobile-device | |
| KR102103334B1 (en) | Parking impact discrimination system for discriminating types of impact to parked vehicles |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |