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KR100868406B1 - 차량 경보 시스템의 동작방법 - Google Patents

차량 경보 시스템의 동작방법 Download PDF

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KR100868406B1 KR1020070072936A KR20070072936A KR100868406B1 KR 100868406 B1 KR100868406 B1 KR 100868406B1 KR 1020070072936 A KR1020070072936 A KR 1020070072936A KR 20070072936 A KR20070072936 A KR 20070072936A KR 100868406 B1 KR100868406 B1 KR 100868406B1
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Abstract

본 발명에 따른 차량 경보 시스템의 동작방법은 차량이 위험 경보를 감지하는 시점에 대한 적어도 하나의 위험경보 데이터에 대해 제1 그룹을 설정하고, 상기 제1 그룹 외의 안전 데이터에 대해 제2 그룹을 설정하는 단계, 주행 중 상기 차량의 정보를 검출하여, 기 설정된 다수의 변수에 대한 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹의 데이터를 수집하는 단계, 수집된 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹의 데이터에 대한 마하라노비스 거리(Maharanobis Distance, MD)를 산출하는 단계 및 상기 산출된 마하라노비스 거리 데이터를 최적화하여, 그 결과값에 따라 적어도 하나의 변수를 재설정하는 단계를 포함한다. 본 발명에 따르면, 운전자의 성향 및 주행시의 차량 환경에 따라 인식률이 높은 최적의 변수를 설정하여 그로부터 위험 경보를 판단함으로써, 운전자의 성향에 따라 위험 경보 시점을 인지할 수 있어 운전자의 신뢰성이 증대되는 이점이 있다.
영상 데이터, 위치 데이터, 변수, 마하라노비스 거리, 다구찌 기법

Description

차량 경보 시스템의 동작방법{ Warning system of operating method for vehicle }
도 1 은 본 발명의 일실시예에 따른 차량 경보 시스템에 대한 구성이 도시된 도,
도 2 는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 경보 시스템에 대한 구성이 도시된 블록도,
도 3 은 본 발명의 일실시예에 따른 차량 경보 시스템의 동작방법에 대한 흐름이 도시된 순서도, 그리고
도 4 내지 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 차량 경보 시스템에 대한 동작 설명에 참조되는 도이다.
<도면의 주요 부분에 관한 부호의 설명>
10: 제어부 20: 영상 감지부
30: 위치 검출부 40: 데이터베이스
50: 출력부
본 발명은 차량 경보 시스템의 동작방법에 관한 것으로, 특히 경보 위험 시점을 판단하기 위한 최적의 변수만을 설정하여, 그로부터 위험 경보를 판단하도록 하는 차량 경보 시스템 및 그 동작방법에 관한 것이다.
일반적으로, 차량 경보 시스템은 장애물을 감지하기 위해서는 영상 데이터 및 장애물과의 거리 데이터를 검출한다.이때, 영상 데이터 및 거리 데이터에 기초하여 장애물을 감지하거나, 혹은 TTC(Time to Collision) 등을 계산하여 장애물을 감지한다. 따라서, 장애물이 소정범위 내에 위치한 것으로 감지된 경우에는 경보 신호를 출력함으로써, 운전자가 이를 인지할 수 있도록 한다.
그러나, 종래의 차량 경보 시스템은 센서 또는 카메라 등을 통해 감지된 데이터를 기준으로 하여 경보 신호 출력 여부를 판단하기 때문에, 운전자의 성향 및 주행시의 환경을 고려하지 않아, 운전자의 신뢰성이 저하되는 문제가 있다.
따라서, 본 발명의 목적은, 경보 위험 시점을 판단하기 위한 최적의 변수만을 설정하여, 그로부터 위험 경보를 판단함으로써 운전자의 신뢰성이 증대되도록 하는 차량 경보 시스템의 동작방법을 제공하는데 있다.
상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 차량 경보 시스템의 동작방법은 차량이 위험 경보를 감지하는 시점에 대한 적어도 하나의 위험경보 데이터에 대해 제1 그룹을 설정하고, 상기 제1 그룹 외의 안전 데이터에 대해 제2 그룹을 설정하는 단계, 주행 중 상기 차량의 정보를 검출하여, 기 설정된 다수의 변수에 대한 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹의 데이터를 수집하는 단계, 수집된 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹의 데이터에 대한 마하라노비스 거리(Maharanobis Distance, MD)를 산출하는 단계 및 상기 산출된 마하라노비스 거리 데이터를 최적화하여, 그 결과값에 따라 적어도 하나의 변수를 재설정하는 단계를 포함한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 차량 경보 시스템에 대한 구성이 도시된 도이다.
본 발명에 따른 차량 경보 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 차량(1), 차량에 구비되어 영상 데이터를 검출하는 영상 감지부(20)를 포함한다. 이때, 차량 주행 중 차량으로부터 소정범위 내에 다른 차량이 위치한 경우, 상기 영상 감지부(20)를 통해 검출된 데이터에 대해 기 설정된 다수의 변수에 기초하여 데이터를 최적화하고, 이때 최적화된 데이터로부터 위험 경보 시점을 판별한다.
이에, 도 2를 참조하여 본 발명에 따른 차량 경보 시스템의 구성을 좀 더 상세히 설명하고자 한다. 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 경보 시스템의 구성이 도시된 블록도이다.
도 2를 참조하면, 차량 주행 중 영상 데이터를 감지하는 영상 감지부(20), 상기 차량으로부터 소정범위 내에 위치한 다른 차량에 대한 위치 데이터를 검출하는 위치 검출부(30) 및 차량이 위험 경보를 감지하는 시점에 대한 적어도 하나의 데이터에 대해 그룹을 설정하고, 차량 주행 중 검출된 데이터로부터 기 설정된 다 수 변수에 대한 위험 경보 시점을 판별하는 제어부(10)를 포함한다. 여기서, 다수의 변수는 상대속도, 상대거리, 시간, 온도 습도, 풍속, 태양각, 방위각, 광도, 시정거리, 도로곡률 중 적어도 하나를 포함한다.
또한, 제어부(10)로부터 출력된 경보 신호를 음성 신호로 변환하여 출력하는 출력부(50), 영상 데이터 및 위치 데이터 등이 저장되며, 차량의 설정 데이터가 저장되는 데이터베이스(40)를 포함한다.
상기와 같이 구성되는 차량 경보 시스템의 구성요소에 기초하여, 본 발명에 따른 차량 경보 시스템의 동작방법에 대해 좀 더 상세히 설명하고자 한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 차량 경보 시스템의 동작방법에 대한 흐름을 도시한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 먼저 제어부(10)는 차량 경보 시스템에 있어서 위험 경보를 감지하는 시점에 대한 적어도 하나의 위험경보 데이터를 검출한다. 이때, 검출된 적어도 하나의 위험경보 데이터에 대해 제1 그룹(본 발명의 실시예에서는 정상그룹이라 함)을 설정한다. 또한, 제어부(10)는 제1 그룹 외의 안전 데이터, 즉, 위험 경보를 감지하지 않는 시점에 대한 적어도 하나의 안전 데이터에 대해 제2 그룹(본 발명의 실시예에서는 비정상 그룹이라 함)을 설정한다.
한편, 사용자에 의해 입력된 다수의 변수를 설정한다. 이때, 다수의 변수는 상대속도, 상대거리, 시간, 온도 습도, 풍속, 태양각, 방위각, 광도, 시정거리, 도로곡률 중 적어도 하나를 포함한다.
제어부(10)는 기 설정된 다수의 변수에 대한 제1 그룹의 데이터를 수집한다. 또한 기 설정된 다수의 변수에 대한 제2 그룹의 데이터를 수집한다. 이때, 수집된 제1 그룹 및 제2 그룹의 데이터에 기초하여 마하라노비스 거리를 산출한다.
여기서, 마하라노비스 거리를 산출하는 식은, 아래 [수학식 1]과 같다.
Figure 112007052821638-pat00001
여기서, k는 변수의 개수, Z는 검출된 데이터에 대한 표준화 데이터, A- 1는 표준화 데이터에 대한 상관행렬이며, 위첨자 T는 이항을 의미한다. 이때, Z에 대한 실시예는 도 6을 통해 확인 가능하며, A-1에 대한 실시예는 도 7을 통해 확인 가능하다.
따라서, 제어부(10)는 [수학식 1]에 의해, 수집된 제1 그룹 및 제2 그룹의 데이터에 기초하여 마하라노비스 거리를 산출한다.
이때, 산출된 마하라노비스 거리를 최적화하는데, 이때 데이터를 최적화하는 기법은 다구찌(Taguchi) 기법을 이용하며, 본 실시예에서는 L18 직교표를 이용하여 상기 데이터를 최적화한다. 여기서, L18 직교표를 이용하여 데이터를 최적화함에 있어, 본 실시예에서는 2 수준의 실험 데이터를 통해 최적화한다.
상기와 같이 마하라노비스 거리에 대해 최적화 수행 후, 제어부(10)는 다수의 변수에 있어서 제1 그룹 및 제2 그룹의 데이터에 대한 인식률을 판단한다. 이때, 제어부(10)는 각 데이터에 대해 산출된 마하라노비스 거리가 기준치 이상인 경우, 위험시점으로 판단하며, 위험시점으로 판단된 데이터와 제1 그룹의 데이터를 비교하여, 제1 그룹 및 제2 그룹의 데이터에 대한 인식률을 판별한다. 이에 대한 실시예는 도 8을 통해 확인 가능하다.
이때, 제어부(10)는 제1 그룹 및 제2 그룹의 데이터에 대한 인식률 판별 결과에 따라 적어도 하나의 변수를 재설정하고, 재설정된 변수에 대해 위험 경보를 판단한다.
도 4 내지 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 차량 경보 시스템의 동작을 설명하기 위해 참조되는 도이다.
먼저, 도 4는 사용자에 의해 기 설정된 다수의 변수를 도시한 테이블 표이다. 즉, X1:상대속도, X2:상대거리, X3:시간, X4:온도, X5:습도, X6:풍속, X7:태양각, X8:방위각 등이며, 이 외에도 다른 조건에 대해 변수를 설정할 수 있다.
도 5는, 도 4와 같이 설정된 다수의 변수에 대한 제1 그룹 및 제2 그룹의 데이터 테이블을 도시한 도이다. 먼저, 도 5의 (a)는 제1 그룹의 데이터 중 다수의 변수인 상대속도, 상대거리, 시간, 온도, 습도, 풍속, 태양각 및 방위각 등에 대해 수집된 데이터 테이블이다. 한편, 도 5의 (b)는 제2 그룹의 데이터 중 다수의 변수인 상대속도, 상대거리, 시간, 온도, 습도, 풍속, 태양각 및 방위각 등에 대해 수집된 데이터 테이블이다. 여기서, 다수의 변수 중 상대거리가 제1 그룹 및 제2 그 룹을 결정짓는데 큰 역할을 하고 있음을 확인할 수 있다.
도 6은, 도 5에서 수집된 데이터에 대한 표준화 데이터 테이블이다.
이때,
Figure 112007052821638-pat00002
식을 통해 수집된 데이터를 표준화하며, 여기서 X는 수집 데이터,
Figure 112007052821638-pat00003
는 X에 대한 평균값, σX는 표준편차이다.
도 7의 (a)는, 도 6에 대한 상관행렬 'A'에 대한 도이고, 도 7의 (b)는 도 'A'의 역행렬인 'A-1'에 대한 도이다.
따라서, 제어부(10)는 도 4 내지 도 7의 실시예로부터 마하라노비스 거리를 측정한다. 이때, 제어부(10)는 마하라노비스 거리가 기준치(예를 들어, 2.0) 이하의 영역에 포함되는 수치에 대해 위험 경보 시점으로 판단한다. 또한, 제어부(10)는 측정된 마하라노비스 거리에 대해 다구찌 기법을 이용하여 최적화를 수행한다.
도 8은 최적화된 마하라노비스 거리를 이용하여 산출된 신호대 잡음비(S/N 비)의 반응 그래프가 도시된 도이다.
도 8을 참조하면, 제어부(10)는 아래 [수학식 2]로부터 S/N 비를 산출한다.
Figure 112007052821638-pat00004
여기서, y는 마하라노비스 거리 값이며, M은 제2 그룹의 표본을 평가하여 반영된 숫자, β는 원점을 지나는 최소 제곱 최적합 직선의 기울기이며, σ2는 원점을 지나는 최소 제곱 최적합 직선 주위의 평균 제곱이다.
따라서, 상기와 같이 산출된 S/N 비에 대한 반응 그래프를 살펴보면, 변수 X1(P1-1, P1-2), X2(P2-1, P2-2), X5(P5-1, P5-2), 즉, 상대속도, 상대거리, 습도에 대해서 인식률이 높음을 할 수 있으므로, 제어부(10)는 변수 X1, X2, X5에 대해서만 경보 위험 시점을 판단하도록, 변수를 재설정한다.
이상과 같이 본 발명에 의한 차량의 후방측 경보 시스템 및 그 동작방법은 예시된 도면을 참조로 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명은 한정되지 않고, 기술사상이 보호되는 범위 이내에서 응용될 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 차량 경보 시스템의 동작방법은 운전자의 성향 및 주행시의 차량 환경에 따라 인식률이 높은 최적의 변수를 설정하여 그로부터 위험 경보를 판단함으로써, 운전자의 성향에 따라 위험 경보 시점을 인지할 수 있어 운전자의 신뢰성이 증대되는 이점이 있다.

Claims (8)

  1. 차량이 위험 경보를 감지하는 시점에 대한 적어도 하나의 위험경보 데이터에 대해 제1 그룹을 설정하고, 상기 제1 그룹 외의 안전 데이터에 대해 제2 그룹을 설정하는 단계;
    주행 중 상기 차량의 정보를 검출하여, 기 설정된 다수의 변수에 대한 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹의 데이터를 수집하는 단계;
    수집된 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹의 데이터에 대한 마하라노비스 거리(Maharanobis Distance, MD)를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 마하라노비스 거리 데이터를 최적화하여, 그 결과값에 따라 적어도 하나의 변수를 재설정하는 단계;를 포함하는 차량 경보 시스템의 동작방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 다수의 변수는, 상대속도, 상대거리, 시간, 온도 습도, 풍속, 태양각, 방위각, 광도, 시정거리, 도로곡률 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 경보 시스템의 동작방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    수집된 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹의 데이터를 표준화하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 표준화된 데이터에 기초하여 마하라노비스 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 경보 시스템의 동작방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    산출된 상기 마하라노비스 거리로부터 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹의 데이터에 대한 인식률을 판별하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 경보 시스템의 동작방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    산출된 상기 마하라노비스 거리가 기준치 이하인 경우, 위험시점으로 판단하여 위험경보를 수행하며,
    상기 위험시점으로 판단된 데이터와 제1 그룹의 데이터를 비교하여, 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹의 데이터에 대한 인식률을 판별하는 것을 특징으로 하는 차량 경보 시스템의 동작방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 마하라노비스 거리 데이터를 최적화하는 기법은, 다구찌(Taguchi) 기법을 이용하는 것을 특징으로 하는 차량 경보 시스템의 동작방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    L18 직교표를 이용하여 상기 마하라노비스 거리 데이터를 최적화하는 것을 특징으로 하는 차량 경보 시스템의 동작방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 변수를 재설정하는 단계 후, 상기 재설정된 적어도 하나의 변수에 대해서만 위험 경보 시점을 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 경보 시스템의 동작방법.
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