AI요약

기존 운전자 행동 식별 모델의 높은 연산량과 큰 크기는 엣지 컴퓨팅 환경에 한계로 작용합니다. 본 기술은 차량 CAN-BUS 센서 데이터를 활용하여, 희소 학습 기반의 경량 딥러닝 모델을 제안합니다. 이는 1D CNN을 깊이별 콘볼루션 계층이 강화된 2D RNN으로 대체하여 모델 크기와 연산 복잡성을 혁신적으로 줄였습니다. 이 모델은 기존 대비 7배 낮은 연산량과 1.69MB의 초소형 모델로 98.72%에 달하는 높은 정확도를 달성하며, 40초의 짧은 데이터만으로도 빠른 추론이 가능합니다. Jetson 임베디드 플랫폼 등 엣지 환경에 최적화되어 실시간 운전자 행동 식별 및 새로운 운전자 행동 적응에 탁월한 성능을 제공합니다. 이 기술은 미래 모빌리티의 안전과 편의를 혁신할 것입니다.