KR102407701B1 - 차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치 및 주차 충격 감지장치를 이용한 차량 충격 알림 방법 - Google Patents

차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치 및 주차 충격 감지장치를 이용한 차량 충격 알림 방법 Download PDF

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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.

Description

차량 충격의 알림을 수행하는 주차 충격 감지 장치 및 주차 충격 감지장치를 이용한 차량 충격 알림 방법{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}
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.
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.
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.
한편, 한국공개특허 제10-2016-0035661호에는, 사운드 패턴을 이용하여 잘못 인식된 이벤트 영상의 판단 오류를 감소시키는 것이 개시되어 있다.
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.
한국공개특허 제10-2016-0035661호(2016.04.01.)
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.
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.
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.
일 실시예에서, 상기 주차 충격 감지 장치는 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 주차 여부 판단부는, 상기 차량으로부터 액세서리(ACC) 전원이 수신되는지 여부에 따라 상기 차량의 주차 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 움직임 센서는 가속도 센서 또는 자이로 센서일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 센싱 데이터는 3축 가속도 값을 나타내는 가속도 센싱 데이터일 수 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일하거나 유사한 참조 부호를 사용한다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
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.
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 제공부

Claims (25)

  1. 차량에 장착되는 주차 충격 감지 장치에 있어서,
    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.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 주차 충격 감지 장치는 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터인 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 주차 여부 판단부는,
    상기 차량으로부터 액세서리(ACC) 전원이 수신되는지 여부에 따라 상기 차량의 주차 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.
  4. 제1 항에 있어서, 상기 움직임 센서는 가속도 센서 또는 자이로 센서인 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.
  5. 제1 항에 있어서, 상기 센싱 데이터는 3축 가속도 값을 나타내는 가속도 센싱 데이터인 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.
  6. 제1 항에 있어서, 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 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.
  7. 제1 항에 있어서, 상기 패턴 데이터는 상기 센싱 데이터, 및 상기 센싱 데이터로부터 도출된 충격 지속 시간, 충격 피크치, 피크치 시점 또는 충격량 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.
  8. 제1 항에 있어서, 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 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.
  9. 제1 항에 있어서, 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 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.
  10. 제9 항에 있어서, 상기 학습 데이터 분석부는,
    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.
  11. 제1 항에 있어서, 상기 학습 데이터 저장부는,
    복수 개의 상기 학습 데이터 및 상기 학습 데이터 각각에 대한 가중치를 포함하는 학습 데이터 리스트를 저장하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.
  12. 제11 항에 있어서,
    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.
  13. 제11 항에 있어서,
    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.
  14. 제13 항에 있어서, 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 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 충격 감지 장치.
  15. 제1 항에 있어서,
    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.
  16. 주차 충격 감지 장치를 이용한 차량의 충격 알림 방법에 있어서,
    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.
  17. 제16 항에 있어서, 상기 차량의 주차 여부를 판단하는 단계는,
    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.
  18. 제16 항에 있어서, 상기 센싱 데이터가 나타내는 상기 차량의 움직임이 상기 소정의 크기 이상인지 여부를 판단하는 단계는,
    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.
  19. 제16 항에 있어서, 상기 패턴 데이터를 분석하여 상기 소정의 크기 이상의 상기 차량의 움직임이 상기 차량 충격에 의한 것인지 여부를 판단하는 단계는,
    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.
  20. 제16 항에 있어서, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인지 여부를 판단하는 단계는,
    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.
  21. 제16 항에 있어서,
    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.
  22. 제21 항에 있어서,
    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.
  23. 제21 항에 있어서,
    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.
  24. 제23 항에 있어서, 상기 차량 충격이 상기 사용자에 의해 의도된 충격인지 여부를 판단하는 단계는,
    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.
  25. 제16 항에 있어서, 상기 충격 정보를 제공하는 단계는,
    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.
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