차량 내 can-bus 센서에 대한 희소 학습 기능을 갖춘 경량 운전자 행동 식별 모델

기술 요약커넥티드카 환경에서 운전자 행동 식별을 위한 고성능, 경량 임베디드 솔루션의 필요성이 증대되고 있습니다. 본 발명은 차량 CAN-BUS 센서 데이터를 활용하여 운전자 행동을 정밀하게 식별하는 경량 딥러닝 모델을 제안합니다. 이 모델은 희소 학습 기법과 깊이별 콘볼루션, GRU/LSTM을 결합하여 기존 대비 현저히 낮은 연산 복잡성과 효율적인 메모리 사용으로 98% 이상의 높은 정확도를 달성합니다. 특히, 40초의 짧은 윈도우 사이즈로 빠른 식별이 가능하며, 새로운 운전자 행동 클래스에 대한 뛰어난 적응성을 제공합니다. Jetson 임베디드 플랫폼에 최적화되어 커넥티드카 및 엣지 컴퓨팅 환경에서의 실시간 적용 가능성을 극대화합니다.