안녕하세요! 천안 K-디지털트레이닝 교육을 운영하고 있는 모블교육센터 평생교육원입니다

이번 교육과정 훈련생들이 준비하고 있는 프로젝트를 소개하는 마지막 시간입니다.

​

​

AI를 활용한 지능형 영상처리 프로그램 개발 과정 수업의 9팀

프로젝트 주제는 <졸음운전 방지 시스템> 입니다.

​

​

팀원 넷이 머리를 맞대고 으쌰으쌰! 하는 분위기가 느껴지는 팀인데요,

이번 모블교육센터 국비교육의 마지막 프로젝트인

9팀의 프로젝트, 소개 드려보겠습니다!

졸음운전은 고속도로 교통사고 발생 원인 1위로

쉽게 예방하기 힘들고, 음주운전보다 높은 사망률을 자랑합니다.

​

졸음운전은 반응 속도와 주의 집중력을 저하 시키고

교통 안전을 위협하는 위험성을 갖고 있는데요,

9팀은 졸음운전 예방을 위해

졸음을 감지하고, 졸음을 예방하는 졸음운정 방지 시스템을 개발하기로 하였습니다.

​

해당 프로젝트의 목표로는

1. 졸음 감지 기술 개발 및 운전자 반응 시스템 구현

2. 도로 안전을 향상시켜 교통사고를 감소시키는 것

3. 운전자의 건강을 촉진하고 사회적 가치를 창출하는 것 입니다.

​

프로그램의 전체 구조와 기능입니다

​

Dlib는 얼굴 감지, 눈인식, 객체 추적, 기계학습 등 다양한 기능을 제공하는데요,

특히 얼굴과 눈을 식별하는 매우 강력한 기능을 제공하고 있기 때문에

이를 사용해 졸음운전과 전방 주시 미확보를 판단하도록 했습니다.

​

졸음운전과 전방 주시 미확보를 판단하기 위해 학습된 데이터를 로드시켜 전체적인 얼굴을 먼저 인식하게 됩니다.

그 후 오른쪽눈의 랜드마크 36~41번, 왼쪽 눈의 랜드마크 42~47번의 좌표를 list에 저장합니다.

​

저장된 리스트의 좌표값을 가지고 유클리드 거리 계산법을 이용하여 눈의 거리를 계산하고

일정시간 동안 눈의 거리가 일정거리 이내로 유지 된다면 졸음운전으로 판단을 하게 됩니다.

​

TCP/IP 소켓통신이라는 기술을 사용하여 라즈베리파이와 라즈베리파이,

라즈베리파이와 안드로이드가 서로 데이터를 주고 받을 수 있게 연결하였는데요

​

동작 원리는

먼저, 서버인 센서작동하는 라즈베리파이에서 소켓을 열면 클라이언트인

얼굴감지하는 라즈베리파이와 안드로이드가 Thread를 통해 유동적으로 서버 출입이 가능합니다.

​

소켓통신으로 모두 연결이 되고

얼굴감지에서 졸음이나 전방미주시가 감지되면

​

1 .CO2 농도 기준으로 농도가 2000ppm을 넘어가게 되면 졸음이 올 가능성이 높아진다는 결과에 따라

2000ppm을 기준으로 상시적으로 그 이상이 되면 창문을 개방, 그 이하가 되면 창문을 닫을 수 있도록 설계

​

2. 졸음 감지시에는 자동차 시트에 물리적 알림으로 진동울림이 들어가 있고, led를 사용하여 비상등 기능,

OLED를 이용해 후방차량에게 졸음운전차량 안내할 수 있는 기능이 있습니다.

​

3. 또한 졸음 감지시 거리에 따라 20cm이상일 때는 속도가 유지되지만 그것보다 가까운 거리가 되면 정해진 거리에

맞게 속도 제어할 수 있는 기능을 구현했습니다.

안드로이드 스튜디오는 통합된 개발환경, 풍부한 기능과 도구, 보편적으로 사용하는 개발환경 이기 때문에 사용하였습니다.

어플에는 로그인, 회원가입, 로그아웃, 내 정보 확인의 기능이 있고,

​

주행 시작 버튼을 누르면 주행시작 화면으로 전환되고 라즈베리파이와 소켓통신으로 연결됩니다

여기서 졸음 및 전방 미주시 알람 등 주행 중 기능들이 실행됩니다.

​

알람 기능 외에도 휴식 알람, 전방 미주시 on/off, 이산화탄소 농도 표시 등의 기능이 있습니다.

​

주행정보에서는 날짜와 주행번호를 선택하면 지도와 정보들을 보여줍니다

​

주행 기록에서도 날짜와 주행번호를 선택하면 전방주시 미확보와 졸음운전 거리 정보를 보여주고 그에 따른 점수를 보여줍니다.

​

끝으로, 9팀의 개별 자체평가 입니다.

​

실제로 상용화되진 않겠지만,

졸음운전에 도움이 될만한 꼭 필요한 기능들을 구현해낸 9팀 정말 자랑스럽네요

​

프로젝트를 완성하기 위해

새로운 언어와 프로그램을 사용하면서 더 많은 공부가 되었다니 다행입니다.

​

목표한 바를 이룬 만큼, 또 개인적으로 달성해내고 싶은 새로운 목표를 만들게 되는

긍정적인 반향까지 일어나고 있어 뿌듯합니다!

​

그럼 모블교육센터 평생교육원의 KDT 23년 국비교육,

1 팀부터 9 팀까지의 프로젝트를 모두 소개 해드렸는데요

다양한 주제와 기능 기술들을 엿볼 수 있었습니다.

​

해당 프로젝트들은 11월 10일 최종 프로젝트 발표회를 통해

협약기업들과 교수님들께 공개하게 되는데요

​

다음번 포스팅은 프로젝트 발표회의 이모저모를 담아 오도록 하겠습니다!

그럼 안녕~