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초록

영어

Current vehicle environment optimization systems are unable to reflect the psychological and emotional state of the driver in real time, which leads to problems that reduce the user experience and safety in the vehicle. To solve these problems, this paper proposes a smart system that efficiently collects and processes real-time data using AI and IoT technologies, and validates its performance. The system proposed in this paper collects heart rate and heart rate variability(IBI,SDNN RMSSD,pNN50)[1] data, and classifies the driver's stress state using machine learning models (Random Forest, SVM, Gradient Boosting) based on these data. In addition, music recommendations, temperature and lighting controls were implemented to automatically optimise the cabin environment. The stress state classification model achieved a high accuracy of 99.87% and an F1 score of 1.00, confirming the feasibility of stress detection using HRV data. Simulation results showed that the proposed system classified the driver's state with high accuracy, which can improve the user experience and safety in the vehicle.

한국어

현재 차량 환경 최적화 시스템은 운전자의 심리적 상태와 감정 상태를 실시간으로 반영하지 못해 차량 내 사용자 경험과 안전성을 저하시키는 문제를 야기하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 AI와 IoT 기술을 활용 하여 효율적으로 실시간 데이터를 수집하고 처리하는 스마트 시스템을 제안하고 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제 안한 시스템은 심박수와 심박 변이성(IBI(Inter Beat Interval), SDNN(Standard Deviation of Average NN interval), RMSSD(Root Mean Square of the Successive Differences, pNN50(Percentage of NN intervals differing by more than 50ms))[1] 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 머신러닝 모델(Random Forest, SVM(Support Vector machine), Gradient Boosting)을 사용해 운전자의 스트레스 상태를 분류하였다. 또한, 차량 내부 환경을 자동으로 최적화하기 위해 음악 추천 및 온도, 조명 제어 기능을 구현하였다. 스트레스 상태 분류 모델은 99.87%의 높은 정확도와 1.00의 F1-Score를 기록하며, HRV 데이터를 활용한 스트레스 감지의 가능성을 확인하였다. 모의실험 결과, 제안된 시스템은 높은 정확도로 운전자의 상태를 분류하였으며, 이를 통해 차량 내 사용자 경험과 안전성 을 개선할 수 있음을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 모델 구조
Ⅳ. 제안한 모델 학습 방법
1. 학습환경
2. 사전 훈련
3. 평가 방법
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 임승철 [ Seung-Cheol Lim | 정회원, 우송대학교 IT융합학부 교수 ] 제1저자
• 박종호 [ Jong-Ho Park | 준회원, 우송대학교 IT융합학부 컴퓨터정보보안전공 학사 ] 참여저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380