빅 데이터가 운전을 더욱 안전하게 만드는 3가지 방법

데이터 분석 덕분에 운전자는 사고, 부상, 고장으로부터 더 잘 보호됩니다.

작가 Rick Wang | 2024년 6월 10일 | 모두, 자동차, 추천

인공지능(AI), 머신러닝, 텔레매틱스, 데이터 분석 등 디지털 기술이 성숙해지면서 자동차와 운전 방식에 큰 영향을 미치고 있습니다. 최근 완전 자율주행차에 대한 주제가 많이 화제가 되고 있지만, 자율주행 기술이 여전히 상당히 새롭고 잠재력을 최대한 발휘하지 못했다는 점은 분명합니다. 한편, 자동차 산업은 오늘날의 차량과 도로를 그 어느 때보다 더 안전하게 만들기 위해 매우 분주하게 노력하고 있습니다.

운전 안전성을 높이는 기능은 빅데이터에 크게 의존합니다. 데이터가 수집되는 몇 가지 방법을 간단히 살펴보겠습니다.

연결된 자동차와 도로, 그리고 수집되는 데이터

커넥티드 카에서는 다양한 방법으로 데이터가 수집됩니다.

온보드 차량 데이터

오늘날 대부분의 자동차에는 CAN(Controller Area Network)을 통해 통신하는 수십~수백 개의 센서와 기타 모니터링 장치로 구성된 온보드 데이터 플랫폼이 있습니다. 이 정보는 차량 제어에 사용되며 엔진 상태, 배터리 충전, 유체 수준, 타이어 공기압 등과 같은 대부분 기술적인 정보입니다.

센서 데이터

때때로 차량 차체 표면 가까이에 장착될 수 있는 차량 내 센서는 여러 가지 유형으로 제공됩니다.

- - 카메라 – 운전자에게 외부 상황과 고급 운전자 지원 시스템(ADAS) 기능을 볼 수 있는 백업 카메라와 360도 카메라가 포함됩니다.
  - 레이더 – 이 센서는 전파를 사용하여 정보를 수집합니다. 이는 많은 충돌 방지 시스템, 주차 지원, 거리 제어 등에 사용됩니다.
  - Lidar – "빛 감지 및 거리 측정"을 의미하는 Lidar는 레이저 펄스를 사용하여 차량 환경에 대한 포괄적인 모델을 생성합니다. 이는 자율주행차가 다른 물체를 "볼" 수 있도록 돕는 데 사용됩니다.
  - 초음파 – 초음파 센서는 박쥐가 사용하는 반향정위를 모방하여 고주파 음파를 전송하여 가까운 거리에 있는 물체 사이의 거리를 측정합니다. ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)의 일부인 이 센서는 주로 주차 안내 및 사각지대 감지에 사용되었습니다.

자동차 외에도 도로 및 기타 인프라도 데이터를 생성, 수집 및 공유할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

자동차 데이터 플랫폼

풍부한 안전 데이터 소스인 이 플랫폼은 수백만 대의 자동차에서 데이터를 집계하고 경로 최적화, 교통 관리 개선, ETA 시간 결정, 빈 주차 공간 감지 등에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 사용 가능한 차량 데이터는 OEM, 공급업체, 보험사, 모빌리티 제공업체, 차량 소유자 등에게 "금"입니다. Counterpoint Research에 따르면, 이 연결된 자동차 데이터는 다양한 비즈니스 모델을 통해 데이터로 수익을 창출할 수 있는 기회를 제공합니다. 차량 데이터는 소비자 경험을 향상시키고, 새로운 서비스를 제공하거나 차량 성능을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 자동차 데이터의 다양한 응용 분야는 다음과 같습니다.

- - 사용량 기반 보험
  - 예측 유지보수
  - OTA 업데이트/업그레이드
  - 함대 관리
  - 교통 관리
  - 길가 지원
  - 차량 내 광고
  - 차량 내 결제

도로 인프라 센서 및 엣지 컴퓨팅

많은 도로를 따라 다양한 요인을 모니터링하고 측정하는 정교한 장비 모음이 있습니다. 예를 들어 고속도로에는 시간대별로 교통량을 감지하는 센서가 있을 수 있습니다. 도시 교차로에는 센서와 카메라가 장착된 스마트 신호등이 있어 보행자 및 차량 교통에 대한 데이터를 수집하거나 병목 현상이 발생할 때 시간이나 조건을 식별할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅을 사용하면 이러한 센서와 기타 시스템은 데이터를 수집할 수 있을 뿐만 아니라 이를 처리하고 사전 설정된 매개변수를 기반으로 결정을 내릴 수도 있습니다. 예를 들어 출퇴근 시간에는 과도한 대기 시간을 없애고 교통 흐름을 유지하기 위해 빨간불의 빈도는 증가하고 각 신호등의 지속 시간은 줄어들 수 있습니다.

보다 안전한 운전을 위해서는 이러한 모든 센서와 기타 모니터링 장치가 서로 통신하는 것이 중요합니다. 많은 경우 차량 데이터는 도로 인프라의 데이터 처리 및 집계를 위해 외부 위치로 전송됩니다. 인프라는 차량 데이터를 사용하며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 기술이 발전함에 따라 이러한 커뮤니케이션은 더욱 확장되고 더욱 유비쿼터스화될 것입니다.

다음은 이 모든 데이터가 운전을 더욱 안전하게 만드는 세 가지 중요한 방법입니다.

1) 도로 인프라를 더욱 지능적으로 만듭니다.

위에서 언급한 것처럼 데이터는 더 스마트하고 효과적인 신호등, 전자 정지 신호, 횡단보도, 철도 건널목, 버스 정류장, 심지어 자전거 도로까지 이어지는 결정을 내릴 수 있습니다. 이 정보는 피크 운전 시간을 더 안전하게 만들고 정체 현상을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 예를 들어 사고가 자주 발생하거나 대다수의 운전자가 매우 세게 브레이크를 밟아야 하는 도시나 시골 지역을 식별할 수도 있습니다. 이러한 정보가 있으면 정부 의사결정자가 법을 제정하고, 표지판을 배치하거나, 사고나 기타 문제의 가능성을 줄이기 위한 기타 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다.

연결된 차량을 사용하면 운전자는 고속도로 시스템에서 차량 내 대시보드를 통해 실시간으로 사고나 경로의 심각한 감속에 대한 자동 경고를 받을 수 있습니다. 도로 인프라는 또한 연결된 차량으로부터 데이터를 수집하여 도로가 얼마나 혼잡한지 또는 혼자 운전하는 차량이 몇 대인지에 대한 지능적인 계산을 형성할 수 있습니다.

지능형 도로 인프라는 해당 도로의 각 차량에 대한 속도, 방향, 위치 등을 추적하여 교통 흐름, 도로 상태, 사고 핫스팟 및 운전자가 이러한 요인에 일반적으로 반응하는 방식에 대한 자세한 보기를 형성할 수 있습니다. 사고율이 높은 지역에서 시 공무원은 데이터를 보고 사고의 근본 원인을 파악하고 해당 구간을 더욱 안전하게 만들기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

2) 운전자 행동을 모니터링하고 영향을 줍니다.

오늘날의 많은 차량에는 운전자를 지원하고 안전한 운전을 촉진하는 다양한 안전 기능이 탑재되어 있습니다. 여기에는 백업 카메라, 자동 브레이크, 차선 이탈 경고, 뒤에서 차량이 접근할 때 근접 경고, 사각지대 모니터 등이 포함됩니다. 운전자 모니터링 시스템(DMS)이 장착된 일부 차량은 운전자가 잠들 때를 감지하고 경고음을 울려 깨울 수도 있습니다. 다른 차량은 얼음이나 눈과 같은 도로 상태를 감지하고 트랙션 컨트롤을 자동으로 조정하거나 가시성이 낮을 때 자동 차선 변경을 켤 수 있습니다. 이러한 모든 기능은 운전자가 차량을 보다 안전하게 작동하는 데 도움이 되며 사고와 부상을 크게 줄일 수 있습니다.

보험 회사는 차량 내 센서와 장치를 사용하여 급제동이나 과속과 같은 운전 행동을 측정하고 추적하고 있습니다. 데이터는 보험 회사로 직접 전송되며, 보험 회사는 더 위험한 운전자에 대한 보장 가격을 변경합니다. 또한 상업용 차량 관리자는 일반적으로 운전자의 행동을 모니터링하고 누군가가 과속하거나 불규칙하게 운전하는 경우 경고를 받을 수 있습니다.

센서 등의 모니터 데이터를 수집하고 분석함으로써 자동차 제조사는 운전의 안전성을 획기적으로 높일 수 있습니다.

3) 예측 유지보수를 통해 고장을 줄이거나 방지하는 데 도움이 됩니다.

자동차 문제는 오작동하는 차량의 운전자뿐만 아니라 주변의 다른 운전자에게도 매우 위험할 수 있습니다. 고장 가능성을 줄이거나 고장을 예방하는 것은 도로에서의 안전을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터는 운전자가 예측 유지 관리를 통해 이를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

차량 전체에 이미 수많은 센서가 설치되어 있으므로 특수 시스템이 잠재적인 오작동이나 부품 고장을 감지하여 운전자에게 경고할 수 있습니다. 예를 들어, 차량 내 시스템은 배터리 충전량을 모니터링하고 충전량이 위험할 정도로 낮을 때 운전자에게 알릴 수 있습니다. 타이어 공기압이나 마모는 쉽게 측정할 수 있는 또 다른 매개변수로, 향후 문제를 방지하기 위해 신속하게 수정할 수 있습니다.

부품이 고장날 것을 미리 알면 생명을 구할 수 있습니다. 예측 유지 관리를 통해 운전자는 다양한 유형의 갑작스러운 고장을 방지하고 도로에서 발이 묶이는 상황을 방지할 수 있습니다. 또한 큰 문제가 발생하기 전에 문제를 해결할 수 있으면 운전자의 비용을 절약하는 데도 도움이 됩니다.

예측적 유지보수의 좋은 예는 차량에 포괄적인 모니터링 플랫폼이 내장되어 있는 Toyota의 사례입니다. 자동차의 배터리 전압이 특정 지점을 넘어 떨어지면 자동 메시지가 운전자의 지역 Toyota 대리점으로 전송됩니다. 그러면 대리점에서 운전자에게 연락하여 배터리가 완전히 방전되기 전에 교체 일정을 잡을 수 있습니다.

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