인하대학교 전자공학과 김덕환 교수 연구팀이 자동차 안전을 위한 중요한 돌파구를 마련했다. 연구팀은 차량 내 CAN-BUS 센서의 데이터를 활용하여 운전자의 부주의한 행동을 식별하는 경량의 딥러닝 모델을 개발하였으며, 이는 특허 출원번호 10-2020-0112942로 등록되었다. 교통사고의 주요 원인으로 지목되는 운전자의 부주의한 행동을 감지하여 교통사고를 예방하는 데 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

이 기술은 차량의 주요 전자장치들이 소통하는 CAN-BUS 시스템의 센서 데이터를 분석하여 운전자의 행동 상태를 식별한다. 기존의 1차원 CNN 모델을 넘어서 깊이별 2차원 RNN 모델을 사용함으로써 매개변수를 대폭 줄이고, 더욱 빠르고 정확한 분석을 가능하게 하였다. 이를 통해 졸음, 과속 등의 위험 행동을 신속히 감지하고 운전자에게 경고를 줄 수 있다.

김덕환 교수팀의 연구 결과, 개발된 모델은 최대 98.7%의 높은 정확도로 운전자의 행동을 식별하며, 적은 연산으로도 신속한 결과 도출이 가능함을 입증했다. 이 발명에 의해 차량의 안전성은 대폭 향상될 것으로 보이며, 효율적인 운전자 행동 모니터링 시스템을 통해 교통사고 감소에 기여할 것으로 기대된다.