| 1 |
1
운전자 정보를 획득하는 운전자 정보 획득 모듈; 및상기 운전자 정보, 차량 주행 정보와 기학습된 분류 모델을 이용하여 운전자 상태를 판단하고, 부주의 운전 또는 졸음 운전에 대한 경고를 제공하는 ECU 모듈을 포함하는 위험 운전 방지 시스템
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 운전자 정보 획득 모듈은 얼굴의 움직임 정보, 눈 감김 정보, 심박수 정보 중 적어도 어느 하나를 획득하여 이를 상기 ECU 모듈로 전송하는 것인 위험 운전 방지 시스템
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 ECU 모듈은 상기 운전자 정보 및 차량 주행 정보를 상기 기학습된 분류 모델에 입력시키되, 상기 기학습된 분류 모델은 랜덤 포레스트 학습에 따른 복수의 트리 구조를 포함하는 것인 위험 운전 방지 시스템
|
| 4 |
4
제3항에 있어서, 상기 ECU 모듈은 상기 운전자 정보 및 차량 주행 정보를 입력 변수로 하는 bagging tree기반의 분류 모델을 이용하여 상기 운전자 상태를 판단하되, 정상 상태, 부주의 상태, 졸음 상태, 예외 상태로 상기 운전자 상태를 분류하여 판단하는 것 인 위험 운전 방지 시스템
|
| 5 |
5
제3항에 있어서, 상기 ECU 모듈은 비교대상 정보와, 상기 운전자 정보 획득 모듈에 포함되는 제1 자이로 센서를 이용하여 획득한 운전자의 고개 움직임 정보를 이용하여, 상기 고개 움직임 정보가 경고 대상인지 여부를 판단하고, 상기 비교대상 정보는 제2 자이로 센서를 이용하여 획득된 차량의 움직임 정보이거나, 차내 사운드 정보인 것인 위험 운전 방지 시스템
|
| 6 |
6
제3항에 있어서, 상기 ECU 모듈은 주행 환경 정보를 고려하여 상기 기학습된 분류 모델에 포함되는 트리 구조를 선별하여 채택하는 것인 위험 운전 방지 시스템
|
| 7 |
7
(a) 운전자 정보 및 차량의 주행 정보를 획득하는 단계; (b) 상기 운전자 정보, 차량의 주행 정보와 기학습된 분류 모델을 이용하여 위험상황 여부와 운전자의 상태 판단 결과를 산출하는 단계; 및(c) 상기 운전자의 상태 판단 결과가 부주의 운전 또는 졸음 운전에 해당하는 경우, 경고를 제공하는 단계를 포함하는 위험 운전 방지 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서, 상기 (a) 단계는 운전자의 얼굴 움직임 정보, 눈 감김 정보, 심박수 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 상기 운전자 정보를 획득하는 것인 위험 운전 방지 방법
|
| 9 |
9
제7항에 있어서, 상기 (b) 단계는 차량의 움직임 정보 또는 차내 사운드 정보를 이용하여 상기 운전자의 얼굴 움직임이 경고 대상인지 여부를 판단하는 것인 위험 운전 방지 방법
|
| 10 |
10
제7항에 있어서, 상기 (b) 단계는 랜덤 포레스트 학습에 따른 복수의 트리 구조를 포함하는 상기 분류 모델을 이용하여, 정상 상태, 부주의 상태, 졸음 상태 및 예외 상태의 분류에 대하여 상기 운전자의 상태를 판단하는 것인 위험 운전 방지 방법
|
| 11 |
11
제10항에 있어서, 상기 (b) 단계는 주행 환경 정보를 고려하여 상기 기학습된 분류 모델에 포함되는 로직을 선별하여 채택하고, 상기 운전자의 상태 판단 결과를 산출하는 것인 위험 운전 방지 방법
|
| 12 |
12
제7항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 경고를 차량 내 디바이스 또는 운전자의 웨어러블 디바이스를 통해 제공하는 것인 위험 운전 방지 방법
|
| 13 |
13
운전자 정보와 차량 주행 정보를 수신하는 입력부; 상기 운전자 정보 및 차량 주행 정보를 기학습된 분류 모델에 입력시켜 위험 상황 여부 및 운전자 상태를 판단하는 위험운전 판단부; 및 상기 위험 상황 여부 및 운전자 상태에 대한 판단 결과에 따른 경고 제공 명령 신호를 전송하는 출력부를 포함하는 위험 운전 방지 ECU 모듈
|
| 14 |
14
제13항에 있어서, 상기 위험운전 판단부는 상기 운전자 정보에 포함되는 운전자의 얼굴 움직임 정보와 상기 차량 주행 정보에 포함되는 차량 움직임 정보를 이용하여, 상기 위험 상황 여부를 판단하는 것인 위험 운전 방지 ECU 모듈
|
| 15 |
15
제13항에 있어서, 상기 위험운전 판단부는 상기 운전자 정보와 차량 주행 정보를 입력 변수로 하는 bagging tree 기반의 분류 모델을 이용하여, 정상 상태, 부주의 상태, 졸음 상태, 예외 상태로 분류되는 상기 운전자 상태를 판단하는 것인 위험 운전 방지 ECU 모듈
|
| 16 |
16
제13항에 있어서, 상기 위험운전 판단부는 주행 환경 정보를 고려하여 상기 분류 모델에 포함되는 트리 구조 중 운전자 상태 판단을 위한 트리를 선별하여 채택하는 것인 위험 운전 방지 ECU 모듈
|
