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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김태구 (부산대학교) 조용훈 (부산대학교) 백윤주 (부산대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제7호
발행연도
2023.7
수록면
842 - 851 (10page)
DOI
10.7840/kics.2023.48.7.842

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

운전자 행동 분석을 위한 차량 동작 상태 인식 온-디바이스 AI의 설계 및 구현
김태구 ,  조용훈 ,  백윤주 한국통신학회논문지 2023.07 학술저널

2020

실시간 운전자 행동 분석을 위한 차량 상태 인식 온-디바이스 딥 러닝 시스템의 설계 및 구현
김태구 ,  김범준 ,  전용수 외 3명 한국통신학회 학술대회논문집 2020.02 학술대회자료
실시간 운전자 행동 분석을 위한 온-디바이스 딥러닝 기반 차량 동작 인식 시스템의 설계 및 구현
김태구 전기전자컴퓨터공 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 차량용 센서 및 인공지능의 기술 개발에 따라 전 세계적으로 자율 주행과 같은 운전자의 운전 편의에 대한 기술 개발이 활발하다. 하지만 시스템 안전성의 검증 때문에 개발 상황과 비교하면 상용화 비율이 낮다. 따라서 본 논문에서는 운전자가 주행하는 차량에서 사용 가능한 온-디바이스 AI를 구현하여 운전자 행동 분석 및 위험운전 인식에 사용할 수 있도록 차량 동작 상태를 분류하는 연구를 수행하였다. 차량의 동작 상태를 8가지로 정의하였고 추출한 차량 내부 정보를 사용하여 차량 동작 상태를 추론하는 딥러닝 모델을 설계하였다. 마지막으로 온-디바이스 AI에서 실시간으로 차량 동작 상태를 추론하기 위해 딥러닝 모델을 디바이스에 탑재한다. 디바이스에 딥러닝 모델을 탑재하기 위해 딥러닝 모델 구조를 변경하고 양자화를 통해 딥러닝을 경량화 하였다. 최종적으로 구현한 온-디바이스 AI를 실제 차량에서 주행하면서 실시간 차량 동작 상태 추론을 수행하여 성능을 평가한다. 차량 동작 상태 인식 정확도는 91.66% 성능을 나타내었고 추론 시간은 19.72ms로 구현되어 실시간 추론을 수행하였다.
#On-device AI #Vehicle operating status #Driver behavior analysis #Model lightweight

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론
Ⅴ. 한계점 및 추후 연구
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
S. Moosavi, “Driving style representation in convolutional recurrent neural network model of driver identification,” ArXiv preprint arXiv: 2102.05843, 2021. (https://doi.org/10.48550/arXiv.2102.05843) google schola G. Ren, “A new lane-changing model with consideration of driving style,” Int. J. Intell. Transport. Syst. Res., vol. 17, no. 3, pp. 181-189, 2019. (https://doi.org/10.1007/s13177-019-00180-7) google schola D. Kim, “Driving style-based conditional variational autoencoder for prediction of ego vehicle trajectory,” Sensors, vol. 20, Sep. 2020. (https://doi.org/10.3390/s20185030) google schola S. Ullah, “Lightweight driver behavior identification model with sparse learning on in-vehicle CAN-BUS sensor data,” Sensors, vol. 20, no. 18, Sep. 2020. (https://doi.org/10.3390/s20185030) google schola Y. Wang, “Driver identification leveraging single-turn behaviors via mobile devices,” ICCCN, pp. 1-9, 2020. (https://doi.org/10.1109/ICCCN49398.2020.9209713) google schola

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