제목

온-디바이스 딥러닝 기반 위험 운전 행동 인식 시스템의 설계 및 구현

요약

  최근 Usage Based Insurance(UBI) 차량 보험이 늘어남에 따라 위험 운전 행동 인식 연구가 활발하다. UBI 보험에서 사용되는 플랫폼은 주로 스마트폰을 이용한 GPS, 모션센서를 이용하여 위험운전을 판별한다. GPS는 1초당 1번의 데이터를 주고 받아 실시간 사용에 부적절하며, 모션센서는 스마트폰을 놓는 위치에 따라 일관된 결과가 나오지 않아 불안정하다. 스마트폰 이외에도 차량 센서 정보를 활용하는 경우도 있다. 차량에는 2009년도 이후 의무적으로 차량 진단 단자(OBD-II)를 장착해야 한다. 차량 진단 단자는 차량 내부 센서와 통신이 가능하여 스티어링 각도, 브레이크 압력 등의 정보를 추출 할 수 있다.

  본 논문은 차량 OBD-II 장치에서 차량 내부 센서를 이용하여 위험 운전 행동 인식을 위한 온-디바이스 딥러닝 시스템을 제안한다. 위험 운전 행동 인식 온-디바이스 딥러닝 모델은 일반적인 일상 운전 행동 9가지와 비틀거리는 위험 운전 행동이나 급차선변경같은 위험 운전 행동 8가지로 총 17가지 행동을 분류하는 기법과 장치를 제안한다.