본 기술은 운전자 손목에 시계 형태로 착용한 GSR 센서로 땀에 따른 피부 전기전도도 변화를 측정하고, GSR 피크 개수·최대 피크·파형 지속 시간 등으로 운전자 생체 신호를 생성하는 시스템입니다. 신경망 처리부가 이 생체 신호를 딥러닝으로 학습해 교통 체증 발생·해소, 고속도로, 시내도로 등 현재 도로 상황을 판단합니다.
운전 중 스트레스·졸음·피로는 반응 속도와 판단 능력을 떨어뜨려 사고 위험을 높이지만, 안전벨트나 에어백 같은 장치로는 운전자 실수를 근본적으로 막기 어려웠습니다. 기존 충돌 경고 시스템은 차량 속도와 선행차량과의 거리 등 주변 상황만 고려해 운전자의 집중도에 맞는 경고 시점을 제공하지 못했고, 혼잡한 시내 도로에서는 잦은 경고가 오히려 스트레스를 키우는 문제가 있었습니다.
본 기술은 판단된 도로 상황과 생체 신호에 따라 차량 에어컨으로 실내 온도를 1~3도 낮추거나 창문을 개방하고, 시내도로 정체 시에는 백색소음을 출력하며, 외부 LED 색상으로 운전자 상태를 주변에 알리는 후속 대응을 수행합니다. 이를 통해 운전자의 스트레스를 줄이고 차량 충돌과 안전사고를 예방할 수 있습니다. 차량용 운전자 모니터링 시스템, 스마트워치 연동 차량 인포테인먼트, 상용차 운전자 안전관리 서비스에 적용될 수 있어 운전자 감정 상태에 맞춘 능동형 실내 환경 제어를 구현할 수 있습니다.
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