KR20180136065A - 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
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Abstract
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.BACKGROUND OF THE
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.BACKGROUND ART [0002] Various devices have been developed to provide drivers with various conveniences as vehicles are widely deployed. As an example of such a device, there is a black box for photographing and storing an image when a vehicle accident occurs. In recent years, a technique has been developed in which a black box senses an impact using a predetermined sensor, separately stores an image when an impact occurs, or informs a user of the shock.
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 accuracy of the sensor is not high. In particular, there is a problem in that the reliability of the shock notification is low because the ordinary shock that does not cause damage to the vehicle, such as a door slip door or a vehicle shake, can not be distinguished.
한편, 한국공개특허 제10-2016-0035661호에는, 사운드 패턴을 이용하여 잘못 인식된 이벤트 영상의 판단 오류를 감소시키는 것이 개시되어 있다.Korean Patent Laid-Open No. 10-2016-0035661 discloses a method for reducing misjudgment of an erroneously recognized event image 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 this patent reference, there is a problem in that the accuracy of error detection is not high by using voice data that is vulnerable to noise, and also the problem that the accuracy of error detection is not high because data reflecting the habits of each vehicle or each driver is not used .
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, it is an object of the present invention to provide a parking impact detecting device which provides more precise impact information, and notifies a user of an impact of a vehicle, .
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 a vehicle impact notification method using a parking impact detection device that provides more precise impact information and can inform a user of an intended impact and an unintentional impact.
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 accomplish the above object, a parking impact detecting apparatus for notifying a vehicle impact according to embodiments of the present invention is mounted on a vehicle. The parking impact detecting apparatus may further include a parking availability determining unit for determining whether the vehicle is parked, a motion sensor for detecting the movement of the vehicle and generating sensing data when the vehicle is determined to be parked, A motion detection unit for determining whether or not the motion of the vehicle is greater than or equal to a predetermined magnitude; pattern data generating means for generating pattern data based on the sensing data representing motion of the vehicle of the predetermined size or larger; A pattern analysis unit for determining whether or not the movement of the vehicle is caused by a vehicle impact, a learning data storage unit for storing learning data, and a controller for comparing the pattern data on the movement of the vehicle by the vehicle impact with the learning data If the vehicle impact is an impact that is intended by the user And an impact information providing unit for providing impact information including a fact of occurrence of the vehicle impact and whether the impact of the vehicle is the intended impact.
일 실시예에서, 상기 주차 충격 감지 장치는 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터일 수 있다.In one embodiment, the parking impact sensing 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 one embodiment, the parking availability determination unit may determine whether or not the vehicle is parked according to whether an accessory (ACC) power is received from the vehicle.
일 실시예에서, 상기 움직임 센서는 가속도 센서 또는 자이로 센서일 수 있다.In one 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 one embodiment, the sensing data may be acceleration sensing data representing a three-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 one embodiment, the motion detector performs a root-mean-square (RMS) operation on the sensing data, compares the result of the RMS operation with a predetermined reference value, It is possible to determine whether the motion 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 one embodiment, the pattern data may include at least one of the sensing data and the impulse duration, impact peak, peak point, or impulse 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 analyzing unit may be configured such that, when the pattern data indicates that the movement of the vehicle is generated only in a direction perpendicular to the surface of the ground, the movement of the vehicle 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 not caused by the vehicle impact as a movement by traction of the vehicle, It can be determined that the movement of the vehicle is caused by the vehicle impact when the movement of the vehicle indicates that the movement is not the movement in the parking tower and the movement due to the traction.
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 analyzing unit may calculate a degree of similarity between the pattern data and the learning data, and when the degree of similarity is less than a predetermined threshold, it is determined that the vehicle impact is an unintended impact by the user , And when the similarity degree is equal to or greater than the predetermined threshold value, it can be determined that the vehicle impact is the 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 one embodiment, the learning data analyzer may calculate the similarity between the pattern data and the learning data using a dynamic time warping operation or an euclidian 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 one embodiment, the learning data storage unit may store a plurality of learning data and a learning data list including weights for each of the learning 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 getting-off time after the time when the vehicle is determined to be 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 point when it is determined that the pattern data is determined to have been added 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 one embodiment, when the pattern data and the learning data are compared when the pattern data is compared with the learning data, the weight of the learning 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, if the pattern data is similar to the learning data, the weight of which is relatively high among the plurality of learning data included in the learning data list, It can be judged that it is an impact.
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 one embodiment, the impact information providing provides the impact information to the notification server, and the notification server may provide the impact 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-mentioned other objects, in a method of notifying a shock of a vehicle using a parking impact sensing apparatus according to embodiments of the present invention, a parking determination unit of the parking impact sensing apparatus determines whether or not the vehicle is parked, The motion sensor of the parking impact sensing device detects the movement of the vehicle to generate sensing data, and if the motion detection unit of the parking impact sensing device determines that the movement of the vehicle indicated by the sensing data is a predetermined The pattern analysis unit of the parking impact sensing apparatus generates pattern data based on the sensing data indicating the movement of the vehicle at the predetermined size or more, analyzes the pattern data, Whether the movement of the vehicle over the size is due to a vehicle impact Wherein the learning data analysis unit of the parking impact sensing apparatus compares the pattern data of the movement of the vehicle caused by the vehicle impact with the learning data stored in the learning data storage unit of the parking impact sensing apparatus, Wherein the impact information providing unit of the parking impact sensing apparatus provides impact information including a fact of occurrence of the vehicle impact and whether the impact of the vehicle is the intended impact.
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, it is determined that the vehicle is not parked when an ACC (ACC) power source is received from the vehicle to determine whether the vehicle is parked, and if the ACC power is not received from the vehicle, It can be judged that it is 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 one embodiment, a root-mean-square (RMS) operation is performed on the sensing data to determine whether motion of the vehicle represented by the sensing data is greater than or equal to the predetermined magnitude, The result value of the RMS operation can 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, the pattern data is analyzed so that movement of the vehicle is generated only in a direction perpendicular to the surface of the ground, so as to determine whether movement of the vehicle is greater than or equal to the predetermined size by analyzing the pattern data When the movement of the vehicle is judged not to be caused by the vehicle impact as a movement in the parking tower and the pattern data indicates that the movement of the vehicle is a movement at the time of traveling, When the pattern data indicates that the movement of the vehicle is not a movement in the parking tower and a movement due to the tow, the movement of the vehicle is judged as a movement due to traction of the vehicle, It can be determined that the vehicle impact is caused The.
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.Calculating a degree of similarity between the pattern data and the learning data so as to determine whether the vehicle impact is an impact intended by the user; and if the degree of similarity is less than a predetermined threshold value, It is determined that the impact is an unintended impact by the user, and when the degree of similarity is equal to or greater than the predetermined threshold value, it can be determined that the impact is the 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 one embodiment, the learning data storage unit of the parking impact sensing apparatus may store a learning data list including a plurality of the learning data and 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, the pattern data generated within a predetermined getting-off time after the time when the vehicle is determined to be 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 can 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 가중치를 증가시킬 수 있다.In one embodiment, when the pattern data and the learning data are compared when the pattern data is compared with the learning data, the weight of the learning 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, the pattern data is similar to the learning data, the weight of which is relatively high among the plurality of learning data included in the learning data list, so as to determine whether the vehicle impact is an impact intended by the user , It can 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, the impact information providing unit of the parking impact sensing apparatus may provide the impact information to the notification server so as to provide the impact information, and the notification server may transmit the impact information in the form of an SMS message or an application pop- To the mobile device.
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 impact detecting apparatus for notifying a vehicle impact according to embodiments of the present invention and a vehicle impact notifying method using a parking impact detecting apparatus can detect a vehicle impact by using a parking impact detecting apparatus including a precise sensor, The reliability of the shock detection can be improved.
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.The method of notifying a shock of a vehicle using a parking impact detecting apparatus and a parking impact detecting apparatus for notifying a vehicle impact according to embodiments of the present invention may further comprise the steps of: With the notification, more accurate and useful impact information can be provided 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, a parking impact detecting device for notifying a vehicle impact according to embodiments of the present invention and a vehicle impact notification method using a parking impact detecting device continuously update learning data based on pattern data generated in each vehicle Thus, the reliability of the shock detection can be improved 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.FIG. 1 is a view for explaining a system including a parking impact sensing apparatus for notifying a vehicle impact according to embodiments of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a parking impact sensing apparatus for notifying a vehicle impact according to embodiments of the present invention. Referring to FIG.
3 is a flowchart illustrating a vehicle impact notification method using a parking impact sensing apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4A is an example of sensing data indicating movement in a parking tower, and FIG. 4B is an example of sensing data indicating movement due to a vehicle impact.
5 is a diagram showing 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.For the embodiments of the invention disclosed herein, specific structural and functional descriptions are set forth for the purpose of describing an embodiment of the invention only, and it is to be understood that the embodiments of the invention may be practiced in various forms, The present invention should not be construed as limited to the embodiments described in Figs.
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.The present invention is capable of various modifications and various forms, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the text. It is to be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular forms disclosed, but on the contrary, is intended to cover all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the 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.The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms may be used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the 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.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between. Other expressions that describe the relationship between components, such as "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to" should be interpreted as well.
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 terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprise", "having", and the like are intended to specify the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof, , Steps, operations, components, parts, or combinations thereof, as a matter of principle.
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 otherwise defined, all terms used herein, including technical or 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 construed as meaning consistent with meaning in the context of the relevant art and are not to be construed as ideal or overly formal in meaning unless expressly 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 detail with reference to the accompanying drawings. The same or similar reference numerals are used for the same components 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.FIG. 1 is a view for explaining a system including a parking impact detecting device for notifying a vehicle impact according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram illustrating a system for notifying a vehicle impact according to an embodiment of the present invention. Fig. 2 is a block diagram showing a parking impact detecting apparatus according to the present invention.
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 parking
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 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.If 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.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.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.On the other hand, in one embodiment, the learning
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 a case where the pattern data is similar to the learning data with a relatively high weight among the plurality of learning data included in the learning data list, It can be determined that the vehicle impact is an unintended impact by the user when the pattern data is similar to the learning data but the similar learning data has the relatively low weight. In this manner, it is determined whether or not the current vehicle impact corresponding to the pattern data is an intended impact, taking into consideration not only the similarity with the learning data but also the weight of the learning data, that is, the occurrence frequency of the impact corresponding to the learning data The reliability of the distinction between the intended impact and the unintended impact can be improved.
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.The impact
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.4A is an example of sensing data indicating movement in a parking tower, and FIG. 4B is a view showing an example of a vehicle shock according to an embodiment of the present invention. FIG. FIG. 5 is a diagram showing an example of a learning data list. FIG.
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.Referring to FIGS. 2 and 3, in the impact notification method of a vehicle using the parking
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.If 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.If the movement of the vehicle is equal to or larger than 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).If it is determined that the vehicle movement is caused by 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 learning
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 apparatus according to the embodiments of the present invention includes a parking impact detection apparatus (in one embodiment, such as a smart phone or a tablet computer) The reliability of the shock detection can be improved. In addition, the method of notifying a shock of a vehicle using a parking impact detecting apparatus according to embodiments of the present invention distinguishes impacts intended by a user from unintended impacts, and notifies the user of more accurate and useful shock information . In addition, the method of notifying the impact of the vehicle using the parking impact sensing apparatus according to the embodiments of the present invention continuously updates the learning data based on the pattern data generated in each vehicle, The reliability of the impact detection can be improved by utilizing the reflected data.
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 any vehicle-mountable electronic device. For example, the present invention can be applied to a vehicle-mountable electronic device such as a smart phone, a tablet computer, a car 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.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined in the appended claims. You will understand.
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 Impact Detector
210:
220: Motion sensor
230: Motion detection unit
240: pattern analysis unit
250: learning data storage unit
260: Learning data analysis unit
270: Impact 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.A parking impact detecting device mounted on a vehicle,
A parking presence / absence determination unit for determining whether or not the vehicle is parked;
A motion sensor for detecting movement of the vehicle and generating sensing data when it is determined that the vehicle is parked;
A motion detector for determining whether motion of the vehicle represented by the sensing data is equal to or greater than a predetermined magnitude;
Generating pattern data on the basis of the sensing data representing the movement of the vehicle over the predetermined size and analyzing the pattern data to determine whether the movement of the vehicle over the predetermined size is caused by a vehicle impact part;
A learning data storage unit for storing learning data;
A learning data analysis unit for comparing the pattern data on the motion of the vehicle caused by the vehicle impact with the learning data to determine whether the impact of the vehicle is an impact intended by the user; And
And an impact information providing unit for providing impact information including a fact of 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.2. The parking assisting device according to claim 1,
And determines whether or not the vehicle is parked according to whether an 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.The apparatus according to claim 1,
Performs a square-mean-square (RMS) operation on the sensing data,
And compares the result of the RMS operation with a predetermined reference value to determine whether the motion of the vehicle is equal to or greater than the predetermined magnitude.
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.The apparatus of claim 1,
When the pattern data indicates that the movement of the vehicle is generated only in a direction perpendicular to the ground surface, it is determined that the movement of the vehicle is not caused by the vehicle impact as a movement in the parking tower,
And when the pattern data indicates that the movement of the vehicle is a movement at the time of traveling, it is determined that the movement of the vehicle is not caused by the vehicle impact as a movement by traction of the vehicle,
And when the pattern data indicates that the movement of the vehicle is not the movement in the parking tower and the movement due to the traction, the movement of the vehicle is determined to be caused by 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.The apparatus according to claim 1,
Calculating a degree of similarity between the pattern data and the learning data,
If the degree of similarity is less than a predetermined threshold, determines that the vehicle impact is an unintended impact by the user,
And determines that the vehicle impact is an impact intended by the user when the degree of similarity is equal to or greater than the predetermined threshold value.
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.10. The apparatus according to claim 9,
And calculates the similarity between the pattern data and the learning data using a dynamic time warping operation or an euclidian 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.2. The apparatus according to claim 1,
And stores 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 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 getting-off time after the time when the vehicle is judged to be parked is added to the learning data list of the learning data storage unit as the learning data,
Wherein the pattern data generated within a predetermined riding time before the time when it is determined that parking of the vehicle is completed 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,
Wherein when the pattern data and the learning data are determined to be similar when the pattern data is compared with the learning data, the weighting value 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.14. The apparatus according to claim 13,
Wherein when the pattern data is similar to the learning data with 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 Impact 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.The method according to claim 1,
The impact information providing unit provides the impact information to the notification server,
Wherein 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.A method of notifying a shock of a vehicle using a parking impact sensor,
Determining whether or not the parking determination unit of the parking impact sensing apparatus determines whether the vehicle is parked;
Detecting a movement of the vehicle by the motion sensor of the parking impact sensing device to generate sensing data when it is determined that the vehicle is parked;
Determining whether the motion of the vehicle represented by the sensing data is equal to or greater than a predetermined magnitude;
Wherein the pattern analyzing unit of the parking impact detecting apparatus generates pattern data based on the sensing data indicating the movement of the vehicle at the predetermined size or more, analyzes the pattern data, Determining whether the result of the determination is a result of the determination;
Wherein the learning data analysis unit of the parking impact sensing apparatus compares the pattern data on the movement of the vehicle caused by the vehicle impact with the learning data stored in the learning data storage unit of the parking impact sensing apparatus, Determining whether the impact is an impact; And
Wherein the impact information providing unit of the parking impact detecting apparatus includes impact information including a fact of 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.17. The method of claim 16, wherein the step of determining whether the vehicle is parked comprises:
Determining that the vehicle is not parked when an accessory (ACC) power source is received from the vehicle; And
And when the ACC power is not received from the vehicle, determining that the vehicle is parked.
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.17. The method of claim 16, wherein the step of determining whether movement of the vehicle represented by the sensing data is greater than or equal to the predetermined size comprises:
Performing a square-mean-square (RMS) operation on the sensing data; And
And comparing the result 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.17. The method of claim 16, wherein the step of analyzing the pattern data to determine whether motion of the vehicle above the predetermined magnitude is due to the vehicle impact comprises:
Determining that the movement of the vehicle is not due to the vehicle impact as a movement in a parking tower when the pattern data indicates that the movement of the vehicle has occurred only in a direction perpendicular to the surface of the ground;
Determining that the movement of the vehicle is not caused by the vehicle impact as a movement by traction of the vehicle when the pattern data indicates that the movement of the vehicle is a movement during driving; And
And when the pattern data indicates that the movement of the vehicle is not a movement in the parking tower and a movement due to the traction, it is determined that the movement of the vehicle is caused by the vehicle impact 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.17. The method of claim 16, wherein determining whether the vehicle impact is an impact intended by the user comprises:
Calculating a degree of similarity between the pattern data and the learning data;
Determining that the vehicle impact is an unintended impact by the user if the degree of similarity is less than a predetermined threshold; And
And determining that the vehicle impact is an impact intended by the user if the degree of 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,
Further comprising the step of storing the learning data list including the learning data and a weight for each of the learning data and the learning data of the parking impact sensing device.
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 getting-off time after the time when the vehicle is judged as being parked to the learning data list of the learning data storage unit as the learning data; And
Further comprising the step of adding the pattern data generated within a predetermined riding time to the learning data list of the learning data storage unit as the learning data before a time when it is determined that parking of the vehicle has been completed, 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,
Further comprising the step of increasing the weight of the learning data determined to be similar to the pattern data when it is determined that the pattern data and the learning data are similar when the pattern data is compared with the learning data Vehicle Shock Alert Method.
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.24. The method of claim 23, wherein determining whether the vehicle impact is an impact intended by the user comprises:
And determining that the vehicle impact is an impact intended by the user if the pattern data is similar to the learning data of which weight is relatively high among the plurality of learning data included in the learning data list Features a vehicle shock notification method.
상기 모바일 장치의 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.17. The method of claim 16, wherein providing impact information comprises:
The impact information providing unit of the mobile device providing the impact information to the notification server; And
And the notification server providing the impact information to the mobile device in the form of an SMS message or an application pop-up.
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|---|---|---|---|
| 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 |
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| KR102407701B1 (en) | 2022-06-15 |
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