KR-102961561-B1 - Device and method for supporting safety education on reckless driving of two-wheeled vehicles

Abstract

이륜차의 난폭운전에 대한 안전 교육을 지원하는 장치 및 방법이 개시된다. 서비스 장치는 이륜차 관련 주행 정보를 기 학습된 분류모델에 적용하여 이륜차의 주행에 대한 거동 상태를 적어도 하나로 분류하는 거동 분류부, 분류된 거동 상태를 기반으로 난폭운전 여부를 판단하는 평가점수를 산출하는 난폭운전 평가부 및 평가점수가 기 설정된 기준 이상이면 이륜차가 난폭운전을 수행했다고 판단하여 이륜차를 운전한 사용자에게 맞춤형 안전 교육을 제공하는 안전 교육부를 포함한다.

Inventors

• 전철민
• 김동범
• 한유한
• 김혜민
• 이수연

Assignees

• 서울시립대학교 산학협력단

Dates

Publication Date

20260506

Application Date

20231205

Claims (10)

1. 이륜차 관련 주행 정보를 기 학습된 분류모델에 적용하여 상기 이륜차의 주행에 대한 거동 상태를 적어도 하나로 분류하는 거동 분류부; 상기 분류된 거동 상태를 기반으로 난폭운전 여부를 판단하는 평가점수를 산출하는 난폭운전 평가부; 및 상기 평가점수가 기 설정된 기준 이상이면 상기 이륜차가 난폭운전을 수행했다고 판단하여 상기 이륜차를 운전한 사용자에게 맞춤형 안전 교육을 제공하는 안전 교육부;를 포함하되, 상기 거동 분류부는, 상기 이륜차의 탑승자와 상기 이륜차의 사방을 촬영한 영상 정보, 상기 이륜차의 움직임을 측정한 움직임 정보, 상기 이륜차와 주변 객체 사이의 거리 정보 및 상기 이륜차의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함하는 주행 정보를 상기 분류모델에 적용하여 상기 거동 상태를 이중 구조로 분류하고, 상기 이중 구조 중 상위 분류는, 교통법규 위반, 보행자 위협, 위험운전 및 안전운전으로 분류하며, 상기 이중 구조 중 하위 분류는, 상기 교통법규 위반을 신호위반, 역주행, 중앙선 침범, 과속 및 헬멧 미착용으로 세분화하여 분류하고, 상기 보행자 위협을 보행자 근접주행, 인도 주행 및 횡단보도 주행으로 세분화하여 분류하며, 상기 위험운전을 급가속, 급감속, 급회전 및 급진로 변경으로 세분화하여 분류하는 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
2. 제 1항에 있어서, 상기 분류모델을 학습시키는 학습부;를 더 포함하고, 상기 분류모델은, 상기 학습을 위한 학습용 주행 정보가 입력되면 상기 학습용 주행 정보에 대응하는 적어도 하나의 거동 상태를 포함하는 분류값을 출력하고, 상기 분류값이 상기 학습용 주행 정보에 대응하는 정답값과 기 설정된 기준 이상으로 가까워질 때까지 학습되는 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
3. 삭제
4. 제 1항에 있어서, 상기 거동 분류부는, 상기 영상 정보를 기반으로 상기 이륜차가 주행하는 도로 상태 정보, 날씨 정보, 교통량 정보 중 적어도 하나의 추가 정보를 검출하고, 상기 검출된 추가 정보를 상기 분류모델에 더 적용하는 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
5. 삭제
6. 제 1항에 있어서, 상기 난폭운전 평가부는, 상기 분류된 거동 상태 중 우선순위를 설정하고, 상기 우선순위가 높은 거동 상태에 가중치를 부여하며, 각 거동 상태에 대한 상태점수를 산출하고, 상기 산출된 상태점수 각각을 합하여 상기 평가점수를 산출하는 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
7. 제 6항에 있어서, 상기 난폭운전 평가부는, 상기 이륜차가 주행되는 위치의 환경 조건에 따라 상기 우선순위를 조정하는 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
8. 제 6항에 있어서, 상기 안전 교육부는, 상기 상태점수 중 높은 점수를 받은 거동 상태 순으로 상기 안전 교육을 이루어지도록 제어하는 것을 특징으로 하는 서비스 장치.
9. 이륜차의 난폭운전에 대한 안전 교육을 지원하는 서비스 장치에 의해 수행되는 서비스 방법에 있어서, 이륜차 관련 주행 정보를 기 학습된 분류모델에 적용하여 상기 이륜차의 주행에 대한 거동 상태를 적어도 하나로 분류하는 단계; 상기 분류된 거동 상태를 기반으로 난폭운전 여부를 판단하는 평가점수를 산출하는 단계; 및 상기 평가점수가 기 설정된 기준 이상이면 상기 이륜차가 난폭운전을 했다고 판단하여 상기 이륜차를 운전한 사용자에게 맞춤형 안전 교육을 제공하는 단계;를 포함하되, 상기 분류하는 단계는, 상기 이륜차의 탑승자와 상기 이륜차의 사방을 촬영한 영상 정보, 상기 이륜차의 움직임을 측정한 움직임 정보, 상기 이륜차와 주변 객체 사이의 거리 정보 및 상기 이륜차의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함하는 주행 정보를 상기 분류모델에 적용하여 상기 거동 상태를 이중 구조로 분류하고, 상기 이중 구조 중 상위 분류는, 교통법규 위반, 보행자 위협, 위험운전 및 안전운전으로 분류하며, 상기 이중 구조 중 하위 분류는, 상기 교통법규 위반을 신호위반, 역주행, 중앙선 침범, 과속 및 헬멧 미착용으로 세분화하여 분류하고, 상기 보행자 위협을 보행자 근접주행, 인도 주행 및 횡단보도 주행으로 세분화하여 분류하며, 상기 위험운전을 급가속, 급감속, 급회전 및 급진로 변경으로 세분화하여 분류하는 것을 특징으로 하는 서비스 방법.
10. 이륜차에 구비되고, 상기 이륜차의 사방을 촬영한 영상 정보, 상기 이륜차의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 이륜차의 움직임을 측정한 움직임 정보 및 상기 이륜차와 주변 객체 사이의 거리 정보 중 적어도 하나를 포함하는 주행 정보를 수집하는 정보 수집 장치; 및 상기 정보 수집 장치로부터 주행 정보를 수신하고, 상기 주행 정보를 이용하여 난폭운전 여부를 판단하며, 상기 판단된 결과를 기반으로 안전 교육을 지원하는 서비스 서버;를 포함하되, 상기 서비스 서버는, 상기 주행 정보를 기 학습된 분류모델에 적용하여 상기 이륜차의 주행에 대한 거동 상태를 적어도 하나로 분류하는 거동 분류부; 상기 분류된 거동 상태를 기반으로 난폭운전 여부를 판단하는 평가점수를 산출하는 난폭운전 평가부; 및 상기 평가점수가 기 설정된 기준 이상이면 상기 이륜차가 난폭운전을 했다고 판단하여 상기 이륜차를 운전한 사용자에게 맞춤형 안전 교육을 제공하는 안전 교육부;를 포함하고, 상기 거동 분류부는, 상기 이륜차의 탑승자와 상기 이륜차의 사방을 촬영한 영상 정보, 상기 이륜차의 움직임을 측정한 움직임 정보, 상기 이륜차와 주변 객체 사이의 거리 정보 및 상기 이륜차의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함하는 주행 정보를 상기 분류모델에 적용하여 상기 거동 상태를 이중 구조로 분류하고, 상기 이중 구조 중 상위 분류는, 교통법규 위반, 보행자 위협, 위험운전 및 안전운전으로 분류하며, 상기 이중 구조 중 하위 분류는, 상기 교통법규 위반을 신호위반, 역주행, 중앙선 침범, 과속 및 헬멧 미착용으로 세분화하여 분류하고, 상기 보행자 위협을 보행자 근접주행, 인도 주행 및 횡단보도 주행으로 세분화하여 분류하며, 상기 위험운전을 급가속, 급감속, 급회전 및 급진로 변경으로 세분화하여 분류하는 것을 특징으로 하는 안전 교육 시스템.

Description

이륜차의 난폭운전에 대한 안전 교육을 지원하는 장치 및 방법{Device and method for supporting safety education on reckless driving of two-wheeled vehicles} 본 발명은 난폭운전 예방 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이륜차의 운전상태를 평가한 후, 평가 결과를 기반으로 난폭운전에 대한 안전 교육이 이루어지도록 유도하는 이륜차의 난폭운전에 대한 안전 교육을 지원하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 이륜차는 기능이나 구조가 안전 측면에서 사륜인 일반 승용차에 비해 매우 취약하다. 특히 이륜차는 운전자의 신체가 외부에 대부분 노출되어 있어 사고 시, 신체에 직접적인 충격이 가해진다. 이러한 이륜차의 구조적 위험 요소로 인해 이륜차 사고의 치사율은 전체 치사율에 비해 2.2배 더 높다. 따라서 이륜차가 사고가 발생되면 일반 승용차에 비해 큰 사고가 발생되므로, 주기적으로 이륜차에 대한 안전 교육이 필요한 실정이다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 안전 교육 시스템을 설명하기 위한 구성도이다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 정보 수집 장치를 설명하기 위한 블록도이다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 서비스 장치를 설명하기 위한 블록도이다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 제어부를 설명하기 위한 블록도이다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 분류모델의 구조를 설명하기 위한 도면이다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 서비스 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨팅 장치를 설명하기 위한 블록도이다. 아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 본 명세서 및 도면(이하 '본 명세서')에서, 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다. 또한 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로써, 본 발명을 한정하려는 의도로 사용되는 것이 아니다. 또한 본 명세서에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 또한 본 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품, 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐, 하나 또는 그 이상의 다른 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 또한 본 명세서에서, '및/또는' 이라는 용어는 복수의 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 본 명세서에서, 'A 또는 B'는, 'A', 'B', 또는 'A와 B 모두'를 포함할 수 있다. 또한 본 명세서에서, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략될 것이다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 안전 교육 시스템을 설명하기 위한 구성도이다. 도 1을 참조하면, 안전 교육 시스템(400)은 이륜차의 운전상태를 평가하고, 평가된 결과를 기반으로 난폭운전 여부를 판단한다. 안전 교육 시스템(400)은 판단된 결과가 난폭운전이면 난폭운전으로 판단된 원인에 맞는 안전 교육을 지원한다. 이를 수행하기 위해 안전 교육 시스템(400)은 정보 수집 장치(100) 및 서비스 장치(200)를 포함하고, 사용자 단말(300)을 더 포함할 수 있다. 정보 수집 장치(100)는 이륜차(T)에 구비되고, 이륜차(T)의 주행 정보를 수집한다. 여기서 정보 수집 장치(100)가 복수개인 경우, 정보 수집 장치(100)는 이륜차(T) 각각마다 하나씩 구비될 수 있다. 정보 수집 장치(100)는 이륜차(T)의 사방을 촬영한 영상 정보, 이륜차(T)의 움직임을 측정한 움직임 정보, 이륜차(T)와 주변 객체 사이의 거리 정보 및 이륜차(T)의 위치를 나타내는 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 주행 정보를 수집할 수 있다. 정보 수집 장치(100)는 수집된 주행 정보를 서비스 장치(200)로 전송한다. 서비스 장치(200)는 적어도 하나의 정보 수집 장치(100)와 통신을 수행한다. 서비스 장치(200)는 정보 수집 장치(100)로부터 주행 정보를 수신하고, 수신된 주행 정보를 이용하여 해당 이륜차(T)의 난폭운전 여부를 판단한다. 이때 서비스 장치(200)는 기 학습된 분류모델을 이용하여 이륜차(T)의 주행에 대한 거동 상태를 분류하고, 분류된 거동 상태를 기반으로 난폭운전 여부를 판단할 수 있다. 분류모델은 인공신경망(ANN), 기계학습(machine learning), 딥러닝(deep learning) 등과 같은 다양한 인공지능 모델일 수 있다. 서비스 장치(200)는 판단된 결과를 기반으로 이륜차(T)를 운전한 사용자에게 안전 교육을 지원한다. 서비스 장치(200)는 안전 교육 관련 정보를 직접 출력하거나, 사용자 단말(300)로 전송할 수 있다. 사용자 단말(300)은 사용자(예: 이륜차를 운전하는 운전자 등)가 사용하는 단말로써, 서비스 장치(200)와 통신을 수행한다. 사용자 단말(300)은 서비스 장치(200)로부터 안전 교육 관련 정보를 수신하고, 수신된 안전 교육 관련 정보를 출력한다. 이를 통해 사용자 단말(300)은 사용자가 난폭운전에 대한 안전 교육을 받을 수 있도록 지원한다. 여기서 사용자 단말(300)은 이륜차(T)가 난폭운전이 아닌 안전운전을 한 경우, 별도의 안전 교육 관련 정보를 수신하지 않을 수 있다. 한편 안전 교육 시스템(400)은 정보 수집 장치(100), 서비스 장치(200) 및 사용자 단말(300) 사이에 통신망(450)을 구축하여 서로 간의 통신이 이루어지도록 지원한다. 통신망(450)은 백본망과 가입자망으로 구성될 수 있다. 백본망은 X.25 망, Frame Relay 망, ATM망, MPLS(Multi-Protocol Label Switching) 망 및 GMPLS(Generalized Multi-Protocol Label Switching) 망 등 중에 하나 또는 복수의 통합된 망으로 구성될 수 있다. 가입자망은 FTTH(Fiber To The Home), ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line), 케이블망, 지그비(zigbee), 블루투스(bluetooth), Wireless LAN(IEEE 802.11b, IEEE 802.11a, IEEE 802.11g, IEEE 802.11n), Wireless Hart(ISO/IEC62591-1), ISA100.11a(ISO/IEC 62734), CoAP(Constrained Application Protocol), MQTT(Message Queuing Telemetry Transport), WIBro(Wireless Broadband), Wimax, 3G, HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), 4G, 5G 및 6G 등일 수 있다. 일부 실시예로, 통신망(450)은 인터넷망일 수 있고, 이동 통신망일 수 있다. 또한 통신망(450)은 기타 널리 공지되었거나 향후 개발될 모든 무선통신 또는 유선통신 방식을 포함할 수 있다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 정보 수집 장치를 설명하기 위한 블록도이다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 정보 수집 장치(100)는 카메라 모듈(110), 센서 모듈(120), GPS(Global Positioning System) 모듈(130), 제어 모듈(140), 통신 모듈(150) 및 저장 모듈(160)을 포함한다. 카메라 모듈(110)은 이륜차(T)에 장착되고, 영상 정보를 생성한다. 영상 정보는 이륜차(T)의 탑승자와 이륜차(T)의 사방을 촬영한 영상을 포함한다. 또한 카메라 모듈(110)은 탑승자 또는 주변 환경으로부터 발생되는 소리를 수집할 수 있으며, 수집된 소리 정보를 영상 정보에 포함시킬 수 있다. 카메라 모듈(110)은 블랙박스(black box)일 수 있으나, 이에 한정하지 않는다. 센서 모듈(120)은 이륜차(T)에 장착되고, 이륜차(T)의 움직임 측정 및 이륜차(T)와 주변 객체 사이의 거리 측정을 수행한다. 즉 센서 모듈(120)은 움직임 정보 및 거리 정보를 생성한다. 이를 위해 센서 모듈(120)은 복수의 이종 센서들을 포함할 수 있으며, 예를 들어 자이로 센서, 속도 센서, 가속도 센서, 거리 센서, IMU(Inertial Measurement Unit) 센서, 거리 센서 등을 포함할 수 있다. GPS 모듈(130)은 이륜차(T)에 장착되고, 이륜차(T)의 위치 정보를 생성한다. GPS 모듈(130)은 GPS 신호를 수신하고, 수신된 GPS 신호를 이용하여 이륜차(T)의 현재 위치를 나타내는 위치 정보를 생성한다. 제어 모듈(140)은 정보 수집 장치(100)의 전반적인 제어를 수행한다. 제어 모듈(140)은 카메라 모듈(100), 센서 모듈(120) 및 GPS 모듈(130)로부터 생성된 영상 정보, 움직임 정보, 거리 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나를 이용하여 주행 정보를 생성한다. 주행 정보는 이륜차(T)의 주행과 관련된 정보일 수 있다. 제어 모듈(140)는 생성된 주행 정보를 서비스 장치(200)로 전송시킨다. 또한 제어 모듈(140)는 서비스 장치(2