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차량 운행 데이터 딥러닝 기반의 실시간 위험 운전 행동 사전 알림 시스템

최종 수정일: 2021년 11월 15일



팀명

  볼보XC

팀원 명단

  송현진, 김지현, 김아영

지도교수

  김영국 교수님

작품 배경 및 목적

  교통사고의 원인으로 잘못된 운전 습관인 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 차량 주행 정보 앱으로 자신의 운전 스타일을 분석해 운전 습관을 개선할 수 있다. 하지만 무의식 중에 위험 운전 행동으로 인한 사고를 예방하기에는 한계가 있다.

따라서 위험 운전 행동이 발생하기 전에 알림을 주어 운전자가 무의식 중에 일어나는 위험 운전도 인식할 수 있도록 도움을 주는 시스템이 필요하다.

작품 내용

  OBD 기기로 수집된 차량 주행 기록과 위험 운전 행동 분류 데이터를 DB에서 가져왔다 . 데이터 전처리 후 7개의 요인(속도, rpm, 엑셀레이터/쓰로틀 포지션 센서, 엔진로드, 내부 압력, 내부 온도)을 추출했다.위험 운전 행동 예측 모델을 구축하고 정제된 데이터를 입력으로 학습 후, 테스트 데이터를 이용해 위험 운전 행동 여부를 예측한 결과로 얻었다. 예측한 결과를 바탕으로 위험 운전 행동의 발생을 사전알림으로 제공했다.

 




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