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자율주행과 첨단 운전자 보조 시스템이 발전하면서 차량 내부 탑승자 상태를 모니터링하는 기술이 중요해지고 있습니다. 운전자의 졸음이나 부주의, 탑승자 간 폭력 같은 이상행동을 조기에 감지하면 사고를 예방할 수 있습니다. AI 기반 이상행동 감지 시스템 개발을 위해서는 다양한 상황의 학습용 데이터가 필수적입니다. 차량 내부 환경에서 발생할 수 있는 위험 상황을 인식하고 대응하는 시스템 구축이 필요합니다. 실시간 모니터링으로 안전사고를 줄이고 탑승자 보호를 강화할 수 있습니다.
AI허브에서 구축한 데이터셋은 차량 내에서 발생할 수 있는 이상행동을 7종으로 분류합니다. 졸음운전과 음주운전, 물건찾기, 통화, 휴대폰 조작, 차량 제어, 운전자 폭행이 포함됩니다. 각 이상행동 유형별로 영상 데이터를 수집하고 바운딩박스로 객체를 인식해 레이블링합니다. 졸음운전은 운전자의 눈 깜빡임과 고개 숙임 패턴을 분석합니다. 음주운전은 비정상적인 운전 행동과 자세를 감지합니다. 물건찾기는 운전 중 시선이 도로를 벗어나는 행동입니다. 휴대폰 조작은 운전 집중도를 떨어뜨리는 주요 위험 요인입니다.
차량 내부에 카메라와 각종 센서를 설치해 탑승자 행동 데이터를 수집합니다. 영상 데이터는 다양한 각도의 카메라로 촬영되어 운전자와 탑승자 전체를 포착합니다. 센서는 차량의 속도와 가속도, 핸들 조작, 브레이크 작동 정보를 실시간으로 기록합니다. 여러 조명 조건과 날씨 환경에서 데이터를 수집해 다양성을 확보합니다. 주간과 야간, 터널 내부 같은 상황별 영상이 포함됩니다. 실제 주행 환경을 반영한 데이터로 AI 모델의 정확도를 높입니다.
수집된 영상은 MP4 형식으로 저장되고 분석을 위해 프레임별 이미지로 추출됩니다. 각 프레임에서 이상행동이 발생한 구간을 표시하고 행동 유형을 태그합니다. AI 학습에 활용할 수 있도록 JSON 형식으로 가공한 주석 데이터를 생성합니다. 바운딩박스 좌표와 행동 분류, 시간 정보가 포함됩니다. 데이터셋은 학습용 80%, 검증용 10%, 테스트용 10%로 분할됩니다. 표준화된 데이터 구조로 다양한 AI 모델 학습에 활용할 수 있습니다.
탑승자의 감정 상태도 함께 수집되어 이상행동 감지 정확도를 높입니다. 기쁨과 분노, 놀람, 슬픔, 중립 5가지 감정으로 분류합니다. 각 감정 유형별로 동일한 비율로 데이터를 구축해 편향을 방지합니다. 얼굴 표정과 목소리 톤, 몸짓 같은 다중 모달 정보를 종합적으로 분석합니다. 분노 감정은 운전자 폭행이나 난폭 운전과 연관될 수 있습니다. 졸음 상태는 중립이나 슬픔 감정과 함께 나타날 수 있습니다. 감정 데이터로 상황 맥락을 더 정확히 파악할 수 있습니다.
단일 센서 데이터만으로는 이상행동을 정확히 인식하기 어렵습니다. 영상과 센서, 감정, 행동 정보를 통합한 멀티모달 접근이 필요합니다. 시계열 데이터를 함께 분석해 행동의 패턴과 변화를 감지합니다. 카메라 영상으로 시각적 행동을 파악하고 센서로 차량 움직임을 측정합니다. 음성 분석으로 대화 내용과 감정을 인식할 수 있습니다. 여러 데이터 소스를 융합하면 오탐지를 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다. 딥러닝 모델이 다양한 입력을 통합 처리합니다.
수집된 데이터셋으로 이상행동 인식 AI 모델을 학습시킵니다. 대표적으로 사용되는 AUC 기준으로 여러 모델의 성능을 비교합니다. TSN 모델과 ResNet 기반 아키텍처가 높은 성능을 보이는 것으로 확인되었습니다. 시간 정보와 공간 정보를 동시에 분석하는 모델이 효과적입니다. 연속된 프레임에서 움직임 패턴을 추출하고 객체의 구조와 형태를 학습합니다. 모델 평가와 분석을 통해 최적의 알고리즘을 선정합니다. 베이스 모델을 공개해 연구자들이 응용 개발에 활용할 수 있습니다.
학습된 AI 모델을 실제 차량에 탑재해 실시간 모니터링 시스템을 구축합니다. 차량 내부 카메라가 계속 영상을 분석하고 이상행동을 감지하면 경고를 발생시킵니다. 졸음운전이 감지되면 알람을 울리거나 차량을 안전하게 정지시킬 수 있습니다. 탑승자 간 폭력이나 위협 상황이 발견되면 외부에 신호를 보냅니다. 자율주행 차량에서는 시스템이 직접 제어권을 가져와 안전을 확보합니다. 인포테인먼트 서비스와 연동해 탑승자 상태에 맞는 콘텐츠를 제공할 수도 있습니다.
차량 내부를 촬영하는 시스템은 개인 프라이버시 문제를 고려해야 합니다. 수집된 영상 데이터는 익명화 처리되고 안전하게 저장됩니다. 개인 식별 정보는 삭제하고 행동 패턴만 학습에 사용합니다. 데이터 수집 전 탑승자 동의를 받는 절차가 필요합니다. 저장 기간과 사용 목적을 명확히 하고 법적 규정을 준수합니다. 암호화와 접근 권한 관리로 데이터 유출을 방지합니다. 안전 목적 외의 용도로 사용되지 않도록 관리 체계를 구축합니다.
이상행동 감지 기술은 승용차뿐 아니라 버스와 택시 같은 대중교통에도 적용됩니다. 버스 운전자의 졸음을 감지하고 경고해 대형 사고를 예방합니다. 택시나 공유 차량에서 탑승자와 운전자 간 폭력을 감지하고 신고하는 시스템으로 활용됩니다. 물류 차량의 운전자 상태를 모니터링해 장거리 운전 중 안전을 확보합니다. 자율주행 차량 내부에서 탑승자 이상 상태를 감지하고 대응합니다. 보험사는 운전 행동 데이터를 분석해 위험도를 평가할 수 있습니다.
AI 기술이 발전하면서 이상행동 감지 정확도가 계속 향상되고 있습니다. 딥러닝 모델이 더 복잡한 행동 패턴을 학습하고 미세한 변화를 감지합니다. 엣지 컴퓨팅 기술로 차량 내에서 실시간 분석이 가능해집니다. 5G 통신으로 클라우드와 연동해 대규모 데이터 처리와 업데이트가 이루어집니다. 자연어 처리 기술과 결합해 음성 대화 내용도 분석할 수 있습니다. 증강 현실로 운전자에게 위험 정보를 시각적으로 표시하는 방법도 연구되고 있습니다.
구축된 이상행동 감지 데이터셋은 AI허브를 통해 공개됩니다. 연구자와 기업이 데이터를 활용해 응용 모델을 개발할 수 있습니다. 베이스 모델과 아키텍처 정보를 함께 제공해 기술 혁신을 지원합니다. 학습 데이터 구축 방법과 평가 기준을 공유합니다. 오픈 데이터셋으로 다양한 알고리즘 연구가 활성화됩니다. 산학 협력을 통해 실용적인 솔루션 개발이 촉진됩니다. 공개 데이터로 기술 표준화와 품질 향상이 이루어질 수 있습니다.
탑승자 이상행동 감지 기술은 자율주행과 스마트 모빌리티 시대에 더욱 중요해질 것입니다. 더 다양한 이상행동 유형을 포함하도록 데이터셋을 확장해야 합니다. 여러 인종과 연령대, 신체 조건을 고려한 포괄적인 데이터 수집이 필요합니다. 실제 사고 상황 데이터를 추가해 모델 신뢰도를 높여야 합니다. 오탐지를 줄이고 민감도를 조절하는 알고리즘 개선이 요구됩니다. 법적 책임과 윤리 문제에 대한 사회적 합의가 필요합니다. 기술 발전과 함께 안전하고 편리한 차량 환경을 만들어갈 수 있습니다.
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