The present invention relates to an analysis method of a driving analysis server for monitoring an autonomous vehicle. According to an embodiment of the present invention, the driving analysis server for monitoring the autonomous driving of the autonomous vehicle comprises: a communication unit receiving autonomous vehicle data sensed while the autonomous vehicle is driving and infrastructure data transmitted from Internet of Things (IoT) sensors installed on road sections through which the autonomous vehicle drives; a storage unit storing the received autonomous vehicle data and the infrastructure data; and a control unit generating a plurality of monitoring indicators for each road section based on the autonomous vehicle data and the infrastructure data. The control unit controls the communication unit and the storage unit so as to accumulate the autonomous vehicle data and the infrastructure data in the storage unit for a specific period, counts the number of disorders for each road section, time zone, and vehicle based on the accumulated autonomous vehicle data and infrastructure data, predicts the accident risk level for each road section, time zone, and vehicle by referring to the counted number of disorders, and detects and identifies the sensor communication disorders corresponding to the disorder collection of the data sensed from the autonomous vehicle data. The present invention is able to prevent accidents.

본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행차의 자율 주행 모니터링을 수행하는 운행 분석 서버는, 상기 자율 주행차로부터 운행 중에 센싱된 자율 주행차 데이터와, 상기 자율 주행차가 운행하는 도로 구간들에 설치된 사물 인터넷(IoT) 센서들로부터 전송되는 인프라 데이터를 수신하는 통신부, 수신된 상기 자율 주행차 데이터 및 상기 인프라 데이터를 저장하는 저장부, 상기 자율 주행차 데이터 및 상기 인프라 데이터를 상기 도로 구간별로 복수의 모니터링 지표를 생성하는 제어부를 포함하되, 상기 제어부는, 상기 자율 주행차 데이터 및 상기 인프라 데이터를 상기 저장부에 특정 기간 동안 누적하도록 상기 통신부 및 저장부를 제어하고, 누적된 상기 자율 주행차 데이터 및 상기 인프라 데이터를 상기 도로 구간별, 시간별, 그리고 차량별로 이상 발생 횟수를 카운트하고, 상기 카운트된 이상 발생 횟수를 참조하여 상기 도로 구간별, 상기 시간별, 상기 차량별 사고 위험도를 예측하되, 상기 제어부는 상기 자율 주행차 데이터로부터 센싱된 데이터의 이상 수집에 대응하는 센서 통신 이상을 탐지하고 식별한다.