KR102079086B1

KR102079086B1 - 지능형 졸음운전 방지 장치

Info

Publication number: KR102079086B1
Application number: KR1020180091265A
Authority: KR
Inventors: 이상현
Original assignee: 호남대학교 산학협력단
Priority date: 2018-08-06
Filing date: 2018-08-06
Publication date: 2020-04-07
Also published as: KR20200016055A

Abstract

본 발명은 지능형 졸음운전 방지 장치에 관한 것으로서, 차량의 내부에 설치되는 본체와, 상기 본체에 설치되는 스피커와, 상기 차량의 운행상태, 운전자의 건강상태 또는 차량의 내부 환경을 감지하여 상기 운전자가 졸음이 발생될 수 있는 졸음 예비 상태인지 여부를 판별하는 운전자 판단부와, 상기 운전자 판단부를 통해 상기 운전자가 졸음 예비 상태로 판별되면 상기 운전자의 졸음운전을 방지하기 위한 소정의 질문이 포함된 음성 메시지가 상기 스피커를 통해 출력되도록 상기 음성 메시지를 상기 스피커에 제공하는 제어모듈를 구비한다.
본 발명에 따른 지능형 졸음운전 방지 장치는 운전자가 졸음이 발생될 수 있는 졸음예비상태인지 판별하여 운전자가 졸음 예비 단계일 경우, 인공 지능적으로 질문을 제공하므로 보다 안전하고, 효과적으로 운전자의 졸음운전을 방지할 수 있는 장점이 있다.

Description

지능형 졸음운전 방지 장치{Intelligent drowsiness driving prevention device}

본 발명은 지능형 졸음운전 방지 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량의 운전자가 졸음운전하는 것을 방지하기 위해 운전자에게 질문을 하여 대화할 수 있는 지능형 졸음운전 방지 장치에 관한 것이다.

교통사고의 발생 건에서 졸음운전이 교통사고 전체에 차지하는 비율은 일반 도로에서는 10~20%이고, 고속도로에서는 20~30%에 달한다. 일반적으로 운전자는 졸음운전을 방지하기 위하여 자동차를 정지시킨 후 운전자가 휴식을 취하였다. 그러나 시간상 운전자가 휴식을 취하기 어려울 경우, 졸음을 느끼면서도 계속 자동차를 운행하는 경우가 대부분이었다. 즉, 순간적으로 운전자가 졸 경우, 운전자의 시야가 확보되지 않아 졸음운전이 교통사고로 이어진다는 문제점이 있었다. 또한, 운전자 자신이 피로한 정도를 판단할 수 없기 때문에 피곤한 정도에 따라 신체에 가해야 하는 자극의 세기를 가늠할 수 없었다.

따라서, 운전 중에 운전자가 졸음이 오면 자동차의 창문을 열어 외부 공기를 쐬거나 잠깨는 약 등을 섭취함으로써 졸음운전을 피하려는 방법들 역시 운전자가 스스로 졸음운전 상태를 인지하지 못할 경우에는 수행할 수 없었다. 이로 인하여 졸음운전 상태가 지속될 수밖에 없었고, 이로 인하여 졸음운전을 하는 운전자 본인 뿐만 아니라, 타 운전자 및 보행자 등의 안전에도 위협을 가한다는 문제점이 있다

그래서, 운전자의 상태를 감지하여 운전자가 졸음상태로 판별되면, 강제로 차량을 세우거나, 진동 및 소음 등으로 경고하여 운전자의 졸음운전을 방지할 수 있는 지능형 졸음운전 방지 장치가 개발되어 있다. 그러나, 종래의 졸음운전 방지 장치는 시끄러운 소음과 같이 극단적인 자극이 바로 운전자에게 제공되므로 운전자가 놀라 차량을 비정상적으로 운전할 수도 있고, 이미 운전자가 졸음운전을 하는 상태에서 경고를 제공하므로 경고가 발생되기 전에 졸음운전에 의해 사고가 발생될 수도 있다.

공개특허공보 제10-2018-0081295호: 졸음운전 경고 시스템 및 경고 방법

본 발명은 상기와 같은 문제점을 개선하기 위해 창안된 것으로서, 운전자가 졸음이 발생될 수 있는 졸음예비상태인지 판별하여 운전자가 졸음 예비 단계일 경우, 지능적으로 질문을 제공하여 운전자의 졸음운전을 방지할 수 있는 지능형 졸음운전 방지 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 지능형 졸음운전 방지 장치는 차량의 내부에 설치되는 본체과, 상기 본체에 설치되는 스피커와, 상기 차량의 운행상태, 운전자의 건강상태 또는 차량의 내부 환경을 감지하여 상기 운전자가 졸음이 발생될 수 있는 졸음 예비 상태인지 여부를 판별하는 운전자 판단부와, 상기 운전자 판단부를 통해 상기 운전자가 졸음 예비 상태로 판별되면 상기 운전자의 졸음운전을 방지하기 위한 소정의 질문이 포함된 음성 메시지가 상기 스피커를 통해 출력되도록 상기 음성 메시지를 상기 스피커에 제공하는 제어모듈를 구비한다.

한편, 본 발명에 따른 지능형 졸음운전 방지 장치는 상기 운전자의 음성을 입력받을 수 있도록 상기 본체에 설치된 마이크와, 상기 마이크를 통해 입력받은 음성을 인식하며, 인식된 음성에서 상기 스피커에서 출력된 상기 음성 메시지에 대한 상기 운전자의 답변을 추출하는 답변추출부를 더 구비하고, 상기 제어모듈은 상기 답변추출부에서 추출된 상기 운전자의 답변을 분석하여 상기 운전자의 졸음발생여부를 판별하고, 상기 운전자가 졸음 상태로 판별되면 상기 스피커를 통해 경고신호를 출력한다.

상기 제어모듈은 상기 스피커를 통해 음성 메시지가 출력된 이후에, 기설정된 기준시간동안 상기 답변추출부에서 상기 운전자의 답변이 미추출되거나 상기 운전자의 답변이 상기 음성 메시지에 포함된 질문에 대한 오답일 경우, 상기 운전자를 졸음 상태로 판별할 수도 있다.

상기 운전자 판단부는 상기 차량의 운전자에 장착되어 상기 운전자의 심박수를 측정하는 심박수 측정센서와, 상기 심박수 측정센서에서 제공되는 상기 운전자의 심박수 정보를 토대로 상기 운전자의 심박수가 기설정된 심박수 이하일 경우, 상기 운전자를 상기 졸음 예비 상태로 판별하는 상태분석부를 구비한다.

상기 운전자 판단부는 상기 본체에 설치되어 상기 차량 내부의 이산화탄소 농도를 측정하는 가스센서와, 상기 가스센서에서 제공되는 측정정보를 토대로 상기 차량 내부의 이산화탄소 농도가 기설정된 기준농도 이상일 경우, 상기 운전자를 상기 졸음 예비 상태로 판별하는 상태분석부를 구비할 수도 있다.

상기 운전자 판단부는 상기 차량에 연결되어 상기 차량의 운행 정보를 수집하는 차량연결모듈과, 상기 차량연결모듈에서 제공되는 상기 차량의 운행 정보를 토대로 상기 운전자의 운행 패턴을 분석하고, 분석된 운행패턴을 이용하여 상기 운전자가 상기 졸음 예비 상태인지 여부를 판별하는 상태분석부를 구비할 수도 있다.

상기 상태분석부는 상기 차량연결모듈에서 제공되는 상기 차량의 운행 정보를 토대로 상기 차량의 감가속에 대한 운행패턴을 분석하되, 상기 차량의 운행이 시작된 시점으로부터 기설정된 분석시간동안 상기 차량의 감가속에 대한 운행패턴을 기준패턴으로 설정하고, 상기 분석시간 이후에, 분석된 상기 차량의 감가속에 대한 운행패턴이 상기 기준패턴과의 차이가 기설정된 한계값을 초과할 경우, 상기 운전자를 상기 졸음 예비 상태로 판별하는 것이 바람직하다.

상기 제어모듈은 상기 운전자 판단부를 통해 상기 운전자가 졸음 예비 상태로 판별된 판별시점으로부터 소정의 시간간격으로 상호 상이한 난이도를 갖는 질문이 포함된 다수의 음성 메시지를 순차적으로 상기 스피커에 제공하되, 상기 판별시점 이후에, 시간이 경과할수록 상기 질문의 난이도가 높아지게 상기 음성 메시지들을 상기 스피커에 제공한다.

한편, 본 발명에 따른 지능형 졸음운전 방지 장치는 상기 본체에 설치되어 다양한 색상으로 발광하는 디스플레이부를 더 구비하고, 상기 제어모듈은 상기 가스센서에서 제공되는 측정정보를 토대로 상기 차량 내부의 이산화탄소의 농도에 따라 상호 상이한 색상으로 발광하게 상기 디스플레이부를 제어한다.

본 발명에 따른 지능형 졸음운전 방지 장치는 운전자가 졸음이 발생될 수 있는 졸음예비상태인지 판별하여 운전자가 졸음 예비 단계일 경우, 인공지능적으로 질문을 제공하므로 보다 안전하고, 효과적으로 운전자의 졸음운전을 방지할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명에 따른 지능형 졸음운전 방지 장치에 대한 사시도이고,
도 2는 도 1의 지능형 졸음운전 방지 장치에 대한 블럭도이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 지능형 졸음운전 방지 장치에 대해 상세히 설명한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하여 도시한 것이다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1 및 도 2에는 본 발명에 따른 지능형 졸음운전 방지 장치(100)가 도시되어 있다.

도면을 참조하면, 상기 지능형 졸음운전 방지 장치(100)는 차량의 내부에 설치되는 본체(110)와, 상기 본체(110)에 설치되는 스피커(120)와, 상기 차량의 운행상태, 운전자의 건강상태 또는 차량의 내부 환경을 감지하여 상기 운전자가 졸음이 발생될 수 있는 졸음 예비 상태인지 여부를 판별하는 운전자 판단부(130)와, 상기 운전자의 음성을 입력받을 수 있도록 상기 본체(110)에 설치된 마이크(140)와, 상기 마이크(140)를 통해 입력받은 음성을 인식하며, 인식된 음성에서 상기 스피커(120)에서 출력된 상기 음성 메시지에 대한 상기 운전자의 답변을 추출하는 답변추출부(150)와, 상기 운전자 판단부(130)를 통해 상기 운전자가 졸음 예비 상태로 판별되면 상기 운전자의 졸음운전을 방지하기 위한 소정의 질문이 포함된 음성 메시지가 상기 스피커(120)를 통해 출력되도록 상기 음성 메시지를 상기 스피커(120)에 제공하는 제어모듈(160)을 구비한다.

본체(110)는 소정의 반경을 갖는 원통형으로 형성되며, 차량의 컵홀더에 삽입이 가능한 크기로 형성되어 있다. 본체(110)의 상단부에는 제어모듈(160)로부터 음성 메시지를 제공받아 출력할 수 있는 스피커(120)가 설치되어 있다. 상기 스피커(120)는 종래에 일반적으로 소리정보를 출력하는 출력수단이 적용되므로 상세한 설명은 생략한다.

한편, 본체(110)는 외주면에 디스플레이부(111)가 설치되어 있다. 상기 디스플레이부(111)는 도면에 도시되진 않았지만, 다양한 색상으로 발광하는 다수의 엘이디를 구비한다. 상기 디스플레이부(111)는 제어모듈(160)의 제어에 의해 작동한다.

또한, 본체(110)는 운전자가 소지하는 휴대 단말기(15)와 데이터 통신이 가능하도록 통신모듈(112)을 더 구비한다. 상기 통신모듈(112)은 블루투스(Bluetooth) 기반의 비콘(beacon) 형식, 로라(LoRa: Long Range) 형식, 지그비(Zigbee) 형식 중 어느 한 형식을 이용하여 휴대 단말기(15)와 통신한다. 상기 휴대 단말기(15)는 통화 및 데이터 통신이 가능한 단말기로서, 통화 및 데이터 통신을 수행하는 통신부와, 휴대 단말기(15)의 외부를 촬영하기 위한 카메라와, 휴대 단말기(15)의 각속도 및 가속도를 측정하기 위해 휴대 단말기(15)(120)에 내장된 관성센서 모듈과, 위성으로부터 지피에스 신호를 수신하는 지피에스 수신 모듈 등이 포함된 스마트폰이 적용된다. 통신모듈(112)은 운전자판단부(130)에서 감지된 측정데이터 및 답변추출부(150)에서 추출된 운전자의 답변 정보를 휴대 단말기(15)에 전송하고, 휴대 단말기(15)는 통신모듈(112)을 통해 제공받은 측정 데이터 및 답변 정보를 관리서버(미도시)에 전송한다. 관리서버는 휴대 단말기(15)로부터 제공받은 측정 데이터 및 답변정보를 저장하고, 상기 측정 데이터 및 답변정보를 분석자료로서 활용한다.

마이크(140)는 본체(110)의 하측 외주면에 설치되어 운전자의 음성을 입력받는다. 상기 마이크(140)는 탑승자의 음성을 수집할 수 있도록 마이크(140)로폰(microphone)이 적용되며, 탑승자의 발화(utterance)된 음성이 입력되면 이를 전기적인 음성 신호로 변환하여 답변추출부(150)에 제공한다.

운전자 판단부(130)는 상기 차량의 운전자에 장착되어 상기 운전자의 심박수를 측정하는 심박수 측정센서(131)와, 상기 본체(110)에 설치되어 상기 차량 내부의 이산화탄소 농도를 측정하는 가스센서(132)와, 상기 차량에 연결되어 상기 차량의 운행 정보를 수집하는 차량연결모듈(133)과, 심박수 측정센서(131), 가스센서(132) 및 차량연결모듈(133)로부터 제공되는 정보를 토대로 운전가 졸음 예비 상태인지 여부를 판별하는 상태분석부(134)를 구비한다.

심박수 측정센서(131)는 밴드형으로서 손목과 같이 운전자의 신체에 착용되는 것으로서, 운전자의 심박수를 측정할 수 있는 웨어러블 기기이다. 상기 심박수 측정센서(131)는 착용자의 심박수를 측정하기 위해 종래에 일반적으로 사용되는 웨어러블 기기이므로 상세한 설명은 생략한다. 심박수 측정센서(131)는 측정된 운전자의 심박수 정보를 상태분석부(134)에 제공한다.

가스센서(132)는 본체(110)의 외주면에 고정되어 차량 내부의 이산화탄소 농도를 측정한다. 가스센서(132)도 측정된 운전자의 심박수 정보를 상태분석부(134)에 제공한다.

차량연결모듈(133)은 차량 내의 OBD(On-Board Diagnostics) 커넥터에 연결되어 OBD 커넥터를 통해 엔진장치, 제동장치, 현가장치, 변속장치 등 차량을 구성하는 각 요소에 배치된 센서들로부터 전달되는 차량의 정보를 수집한다. 이때, 차량연결모듈(133)은 수집된 정보를 토대로 차량의 감가속도에 대한 정보를 산출하고, 산출된 정보를 차량의 운행정보로서 상태분석부(134)에 제공한다.

상태분석부(134)는 본체(110)에 마련되며, 심박수 측정센서(131)로부터 제공되는 측정정보를 토대로 운전자의 상태를 판별한다. 즉, 상태분석부(134)는 상기 심박수 측정센서(131)에서 제공되는 상기 운전자의 심박수 정보를 토대로 상기 운전자의 심박수가 기설정된 심박수 이하일 경우, 상기 운전자를 상기 졸음 예비 상태로 판별하고, 판별 정보를 제어모듈(160)로 전송한다.

한편, 상태분석부(134)는 차량연결모듈(133)로부터 제공되는 정보를 토대로 상기 차량의 운행이 시작된 시점으로부터 기설정된 단위시간동안 심박수 측정센서(131)에서 제공되는 심박수 정보를 통해 운전자의 심박수 평균을 산출하고, 산출된 심박수 평균을 기준 심박수로 설정할 수 있다. 다음, 상태분석부(134)는 상기 단위시간 이후에, 상기 심박수 측정센서(131)에서 제공되는 심박수가 기준 심박수에서 기설정된 오차범위 값을 뺀 값 미만일 경우, 상기 운전자를 상기 졸음 예비 상태로 판별할 수도 있다.

또한, 상태분석부(134)는 가스센서(132)에서 제공되는 정보를 통해 운전자의 상태를 판별할 수도 있다. 상태분석부(134)는 상기 가스센서(132)에서 제공되는 측정정보를 토대로 상기 차량 내부의 이산화탄소 농도가 기설정된 기준농도 이상일 경우, 상기 운전자를 상기 졸음 예비 상태로 판별한다. 이때, 상기 기준농도는 운전자에게 졸음이 발생할 수 있는 2000ppm 인 것이 바람직하다.

그리고, 상태분석부(134)는 상기 차량연결모듈(133)에서 제공되는 상기 차량의 운행 정보를 토대로 상기 운전자의 운행 패턴을 분석하고, 분석된 운행패턴을 이용하여 상기 운전자가 상기 졸음 예비 상태인지 여부를 판별할 수 있다. 즉, 상태분석부(134)는 상기 차량연결모듈(133)에서 제공되는 상기 차량의 운행 정보를 토대로 상기 차량의 감가속에 대한 운행패턴을 분석하되, 상기 차량의 운행이 시작된 시점으로부터 기설정된 분석시간동안 상기 차량의 감가속에 대한 운행패턴을 기준패턴으로 설정하고, 상기 분석시간 이후에, 분석된 상기 차량의 감가속에 대한 운행패턴이 상기 기준패턴과의 차이가 기설정된 한계값을 초과할 경우, 상기 운전자를 상기 졸음 예비 상태로 판별한다.

이때, 상태분석부(134)는 차량연결모듈(133)로부터 제공되는 정보를 토대로 상기 차량의 운행이 시작된 시점으로부터 분석시간동안 제동시 차량의 감속도 및 가속시 차량의 가속도를 측정하여 감속도 및 가속도의 평균을 산출하고, 산출된 감속도 및 가속도의 평균값을 기준패턴으로 설정한다. 다음, 상태분석부(134)는 상기 분석시간 이후에, 제동시 차량의 감속도 및 가속시 차량의 가속도가 상기 기준패턴과의 차이가 한계값을 초과할 경우, 상기 운전자를 상기 졸음 예비 상태로 판별할 수도 있다.

상술된 바와 같이 운전자 판단부(130)는 차량의 운행상태, 운전자의 건강상태 또는 차량의 내부 환경을 토대로 운전자의 상태를 파악하므로 보다 정확한 운전자의 상태를 판별할 수 있다.

답변추출부(150)는 본체(110)에 마련되어 마이크(140)로부터 제공받은 음성신호로부터 운전자의 답변을 추출한다. 답변추출부(150)는 도면에 도시되진 않았지만, 상기 마이크(140)를 통해 입력받은 음성신호를 인식하는 음성 인식부와, 상기 음성 인식부를 통해 인식된 음성에서 음성 메시지에 포함된 질문에 대한 답변을 추출하는 답변인식부를 구비한다.

음성 인식부는 마이크(140)로부터 입력된 음성 신호에 음성 인식(speech recognition) 알고리즘 또는 음성 인식 엔진(speech recognition engine)을 적용하여 사용자의 음성을 인식할 수 있다.

이 때, 음성 신호는 음성 인식을 위한 더 유용한 형태로 변환될 수 있는바, 음성 인식부는 입력된 음성 신호를 아날로그 신호에서 디지털 신호로 변환하고, 음성의 시작과 끝 지점을 검출하여 음성 신호에 포함된 실제음성 구간을 검출한다. 이를 EPD(End Point Detection)이라 한다.

그리고, 검출된 구간 내에서 켑스트럼(Cepstrum), 선형 예측 코딩(Linear Predictive Coefficient: LPC), 멜프리퀀시켑스트럼(Mel Frequency Cepstral Coefficient: MFCC) 또는 필터 뱅크 에너지(Filter Bank Energy) 등의 특징 벡터 추출 기술을 적용하여 음성 데이터(VD)의 특징 벡터를 추출할 수 있다.

이렇게 추출된 특징 벡터와 훈련된 기준 패턴과의 비교를 통하여 인식 결과를 얻을 수 있다. 이를 위해, 음성의 신호적인 특성을 모델링하여 비교하는 음향 모델(Acoustic Model) 과 인식 어휘에 해당하는 단어나 음절 등의 언어적인 순서 관계를 모델링하는 언어 모델(Language Model)이 사용될 수 있다.

음향 모델은 다시 인식 대상을 특징 벡터 모델로 설정하고 이를 음성 신호의 특징 벡터와 비교하는 직접 비교방법과 인식 대상의 특징 벡터를 통계적으로 처리하여 이용하는 통계 방법을 나뉠 수 있다.

직접 비교 방법은 인식 대상이 되는 단어, 음소 등의 단위를 특징 벡터 모델로 설정하고 입력 음성이 이와 얼마나 유사한지를 비교하는 방법으로서, 대표적으로 벡터 양자화(Vector Quantization) 방법이 있다. 벡터 양자화방법에 의하면 입력된 음성 신호의 특징 벡터를 기준 모델인 코드북(codebook)과 매핑시켜 대표 값으로 부호화함으로써 이 부호 값들을 서로 비교하는 방법이다.

통계적 모델 방법은 인식 대상에 대한 단위를 상태 열(State Sequence)로 구성하고 상태 열 간의 관계를 이용하는 방법이다. 상태 열은 복수의 노드(node)로 구성될 수 있다. 상태 열 간의 관계를 이용하는 방법은 다시 동적시간와핑(Dynamic Time Warping: DTW), 히든 마르코프 모델(Hidden Markov Model: HMM), 신경 회로망을 이용한 방식 등이 있다.

동적 시간 와핑은 같은 사람이 같은 발음을 해도 신호의 길이가 시간에 따라 달라지는 음성의 동적 특성을 고려하여 기준 모델과 비교할 때 시간 축에서의 차이를 보상하는 방법이고, 히든 마르코프 모델은 음성을 상태 천이확률 및 각 상태에서의 노드(출력 심볼)의 관찰 확률을 갖는 마르코프 프로세스로 가정한 후에 학습 데이터를 통해 상태 천이 확률 및 노드의 관찰 확률을 추정하고, 추정된 모델에서 입력된 음성이 발생할 확률을 계산하는 인식 기술이다.

한편, 단어나 음절 등의 언어적인 순서 관계를 모델링하는 언어 모델은 언어를 구성하는 단위들 간의 순서 관계를 음성 인식에서 얻어진 단위들에 적용함으로써 음향적인 모호성을 줄이고 인식의 오류를 줄일 수 있다. 언어모델에는 통계적 언어 모델과 유한 상태 네트워크(Finite State Automata: FSA)에 기반한 모델이 있고, 통계적 언어 모델에는 Unigram, Bigram, Trigram 등 단어의 연쇄 확률이 이용된다.

한편, 음성 인식부는 이에 한정하는 것이 아니라 마이크(140)를 통해 제공되는 음성신호를 인식하기 위한 인식수단이면 무엇이든 가능하다.

답변인식부는 상기 음성 인식부를 통해 인식된 음성에서 음성 메시지에 포함된 질문에 대한 답변을 추출하고, 추출된 답변 정보를 제어모듈(160)로 전송한다.

여기서, 답변인식부는 음성 메시지들의 질문에 대한 답변들을 저장하고 있는 데이터 베이스(미도시)가 마련되어 있다. 이때, 상기 데이터 베이스에 저장된 답변에는 상기 질문에 대한 정답 및 오답들이 포함되어 있다. 답변인식부는 음성 인식부를 통해 인식된 음성 중 상기 데이터 베이스에 저장된 답변을 검출하고, 검출된 답변 정보를 제어모듈(160)로 전송한다.

제어모듈(160)은 상기 운전자 판단부(130)를 통해 상기 운전자가 졸음 예비 상태로 판별되면 상기 운전자의 졸음운전을 방지하기 위한 소정의 질문이 포함된 음성 메시지가 상기 스피커(120)를 통해 출력되도록 상기 음성 메시지를 상기 스피커(120)에 제공한다. 이때, 제어모듈(160)은 다수의 음성 메시지가 저장된 질문제공부(161)를 구비한다. 이때, 질문제공부(161)는 다수의 음성 메시지를 저장하고 있거나, 관리서버와 통신하여 관리서버로부터 음성 메시지들을 제공받을 수도 있다.

이때, 질문제공부(161)는 상호 상이한 난이도를 갖는 질문이 포함된 다수의 음성 메시지를 저장하고 있다. 여기서, 음성 메시지에 포함된 질문은 산수문제, 시사문제, 운전자의 개인정보에 대한 질문이 포함된다. 질문제공부(161)는 포함된 질문의 난이도에 따라 각 음성 메시지가 분류되어 있다. 일예로, '1+1'과 같은 단순 산수문제에 대한 질문이 포함된 음성 메시지는 난이도 1로 설정되고, 난이도 1에 해당하는 음성 메시지들과 함께 분류된다. 또한, "15x21"과 같은 비교적 복잡한 산수문제에 대한 질문이 포함된 음성 메시지는 난이도 1보다 높은 난이도로 설정되고, 해당 난이도에 해당하는 음성 메시지들과 함께 분류된다.

여기서, 제어모듈(160)은 운전자 판단부(130)를 통해 상기 운전자가 졸음 예비 상태로 판별된 판별시점으로부터 소정의 시간간격으로 상호 상이한 난이도를 갖는 질문이 포함된 다수의 음성 메시지를 순차적으로 상기 스피커(120)에 제공한다. 이때, 제어모듈(160)은 상기 판별시점 이후에, 시간이 경과할수록 상기 질문의 난이도가 높아지게 상기 음성 메시지들을 상기 스피커(120)에 제공하는 것이 바람직하다.

상술된 바와 같이 제어모듈(160)은 운전자가 졸음 예비 단계일 경우, 소음과 같이 극단적인 자극 대신에 운전자가 답변할 수 있는 질문을 지능적으로 제공하므로 보다 안전하고, 효과적으로 운전자의 졸음운전을 예방할 수 있다.

한편, 제어모듈(160)은 상기 답변추출부(150)에서 추출된 상기 운전자의 답변을 분석하여 상기 운전자의 졸음발생여부를 판별하고, 상기 운전자가 졸음 상태로 판별되면 상기 스피커(120)를 통해 경고신호를 출력한다. 여기서, 제어모듈(160)은 답변인식부에서 제공되는 운전자의 답변이 정답인지 여부를 판별할 수 있는 답변확인부(162)를 구비한다. 상기 답변확인부(162)는 질문제공부(161)에 저장된 음성 메시지들의 질문에 대한 정답 및 오답에 대한 정보가 저장되어 있다. 제어모듈(160)은 답변인식부로부터 운전자의 답변이 제공되면, 질문제공부(161)에 저장된 정답 및 오답에 대한 정보와 비교하여 운전자의 답변이 정답인지 여부를 판별한다.

이때, 제어모듈(160)은 스피커(120)를 통해 음성 메시지가 출력된 이후에, 기설정된 기준시간동안 상기 답변추출부(150)에서 상기 운전자의 답변이 미추출되거나 상기 운전자의 답변이 상기 음성 메시지에 포함된 질문에 대한 오답일 경우, 상기 운전자를 졸음 상태로 판별한다. 한편, 제어모듈(160)은 운전자의 답변 실수를 고려하여 상기 운전자의 답변이 미추출되거나 운전자의 답변이 오답인 횟수가 기설정된 기준횟수 이상일 경우에만, 스피커(120)를 통해 경고신호를 출력할 수도 있다. 이때, 기준횟수에는 3이 적용될 수 있다.

한편, 제어모듈(160)은 상기 가스센서(132)에서 제공되는 측정정보를 토대로 상기 차량 내부의 이산화탄소의 농도에 따라 상호 상이한 색상으로 발광하게 상기 디스플레이부(111)를 제어한다. 상기 디스플레이부(111)가 차량 내 이산화탄소 농도에 따라 발광 색이 변경되므로 운전자가 보다 용이하게 차량 내부 환경을 파악할 수 있다.

제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

100: 지능형 졸음운전 방지 장치
110: 본체
111: 디스플레이부
112: 통신모듈
120: 스피커
130: 운전자판단부
131; 심박수 측정센서
132; 가스센서
133: 차량연결모듈
134: 상태분석부
140: 마이크
150: 답변추출부
160: 제어모듈
161: 질문제공부
162: 답변확인부

Claims

차량의 내부에 설치되는 본체;
상기 본체에 설치되는 스피커;
상기 차량의 운행상태, 운전자의 건강상태 또는 차량의 내부 환경을 감지하여 상기 운전자가 졸음이 발생될 수 있는 졸음 예비 상태인지 여부를 판별하는 운전자 판단부;
상기 운전자의 음성을 입력받을 수 있도록 상기 본체에 설치된 마이크;
상기 본체에 설치되며, 상기 마이크를 통해 입력받은 음성을 인식하며, 인식된 음성에서 상기 스피커에서 출력된 음성 메시지에 대한 상기 운전자의 답변을 추출하는 답변추출부;
상기 본체에 설치되어 다양한 색상으로 발광하는 디스플레이부; 및
상기 본체 설치되는 것으로서, 상기 운전자 판단부를 통해 상기 운전자가 졸음 예비 상태로 판별되면 상기 운전자의 졸음운전을 방지하기 위한 소정의 질문이 포함된 음성 메시지가 상기 스피커를 통해 출력되도록 상기 음성 메시지를 상기 스피커에 제공하고, 상기 답변추출부에서 추출된 상기 운전자의 답변을 분석하여 상기 운전자의 졸음발생여부를 판별하고, 상기 운전자가 졸음 상태로 판별되면 상기 스피커를 통해 경고신호를 출력하는 제어모듈;을 구비하고,
상기 운전자 판단부는
상기 본체에 설치되어 상기 차량 내부의 이산화탄소 농도를 측정하는 가스센서; 및
상기 가스센서에서 제공되는 측정정보를 토대로 상기 차량 내부의 이산화탄소 농도가 기설정된 기준농도 이상일 경우, 상기 운전자를 상기 졸음 예비 상태로 판별하는 상태분석부;를 구비하는,
상기 제어모듈은 상기 가스센서에서 제공되는 측정정보를 토대로 상기 차량 내부의 이산화탄소의 농도에 따라 상호 상이한 색상으로 발광하게 상기 디스플레이부를 제어하고,
상기 본체는 상기 차량의 컵홀더에 삽입될 수 있도록 소정의 반경을 갖는 원통형으로 형성되고, 상단부에 상기 스피커가 설치되며, 외주면에는 상기 디스플레이부 및 마이크가 설치되고,
상기 운전자 판단부는
상기 차량에 연결되어 상기 차량의 운행 정보를 수집하는 차량연결모듈; 및
상기 차량의 운전자에 장착되어 상기 운전자의 심박수를 측정하는 심박수 측정센서;를 더 구비하고,
상기 상태분석부는 상기 운전자의 심박수가 기설정된 기준 심박수 이하일 경우, 상기 운전자를 상기 졸음 예비 상태로 판별하되, 상기 심박수 측정센서에서 제공되는 상기 운전자의 심박수 정보 및 상기 차량연결모듈로부터 제공되는 정보를 토대로 상기 차량의 운행이 시작된 시점으로부터 기설정된 단위시간동안 상기 심박수 측정센서에서 제공되는 심박수 정보를 통해 상기 운전자의 심박수 평균을 산출하고, 산출된 심박수 평균을 기준 심박수로 설정하는,
지능형 졸음운전 방지 장치.
삭제
제1항에 있어서,
상기 제어모듈은 상기 스피커를 통해 음성 메시지가 출력된 이후에, 기설정된 기준시간동안 상기 답변추출부에서 상기 운전자의 답변이 미추출되거나 상기 운전자의 답변이 상기 음성 메시지에 포함된 질문에 대한 오답일 경우, 상기 운전자를 졸음 상태로 판별하는,
지능형 졸음운전 방지 장치.
삭제
삭제
제1항에 있어서,
상기 상태분석부는 상기 차량연결모듈에서 제공되는 상기 차량의 운행 정보를 토대로 상기 운전자의 운행 패턴을 분석하고, 분석된 운행패턴을 이용하여 상기 운전자가 상기 졸음 예비 상태인지 여부를 판별하는 상태분석부;를 구비하는,
지능형 졸음운전 방지 장치.
제6항에 있어서,
상기 상태분석부는
상기 차량연결모듈에서 제공되는 상기 차량의 운행 정보를 토대로 상기 차량의 감가속에 대한 운행패턴을 분석하되, 상기 차량의 운행이 시작된 시점으로부터 기설정된 분석시간동안 상기 차량의 감가속에 대한 운행패턴을 기준패턴으로 설정하고, 상기 분석시간 이후에, 분석된 상기 차량의 감가속에 대한 운행패턴이 상기 기준패턴과의 차이가 기설정된 한계값을 초과할 경우, 상기 운전자를 상기 졸음 예비 상태로 판별하는,
지능형 졸음운전 방지 장치.
제1항에 있어서,
상기 제어모듈은 상기 운전자 판단부를 통해 상기 운전자가 졸음 예비 상태로 판별된 판별시점으로부터 소정의 시간간격으로 상호 상이한 난이도를 갖는 질문이 포함된 다수의 음성 메시지를 순차적으로 상기 스피커에 제공하되, 상기 판별시점 이후에, 시간이 경과할수록 상기 질문의 난이도가 높아지게 상기 음성 메시지들을 상기 스피커에 제공하는,
지능형 졸음운전 방지 장치.
삭제