KR20200016055A - Intelligent drowsiness driving prevention device - Google Patents
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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. The present invention relates to an intelligent drowsy driving prevention device, comprising: a main body installed in a vehicle, a speaker installed in the main body, a driving state of the vehicle, a health state of the driver, or an internal environment of the vehicle to detect The driver determining unit determining whether the user is a drowsy preliminary state in which drowsiness may occur, and a voice message including a predetermined question to prevent the driver's drowsy driving when the driver is determined to be a drowsy preliminary state through the driver determination unit. And a control module for providing the voice message to the speaker so that the voice signal is output through the speaker.
The intelligent drowsiness driving prevention device according to the present invention determines whether the driver is a drowsy preliminary state in which drowsiness may occur, and when the driver is a drowsy preliminary stage, artificially provides a question to the driver so that it is safer and effectively prevents drowsy driving. There is an advantage to this.
Description
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. The present invention relates to an intelligent drowsiness driving prevention device, and more particularly, to an intelligent drowsiness driving prevention device capable of asking a driver a conversation in order to prevent the driver of a vehicle from drowsy driving.
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.In traffic accidents, drowsy driving accounts for 10-20% of all traffic accidents and 20-30% of highways. Generally, the driver takes a rest after stopping the car to prevent drowsy driving. However, if the driver was unable to rest in time, most of the time, he was drowsy and continued to drive the car. That is, when the driver drows instantly, there is a problem that drowsy driving leads to a traffic accident because the driver's vision is not secured. In addition, since the driver himself cannot determine the degree of fatigue, the intensity of the stimulus to be applied to the body according to the degree of fatigue could not be measured.
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 Therefore, if the driver is drowsy while driving, the methods of avoiding drowsy driving by opening the car's window to take outside air or taking medicine to wake up could not be performed even if the driver does not recognize the drowsy driving state by himself. . As a result, the drowsy driving state was inevitably maintained, which causes a problem not only to the drowsy driver but also to the safety of other drivers and pedestrians.
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. Therefore, when the driver is detected as a drowsy state by detecting the driver's state, an intelligent drowsy driving prevention device has been developed that can prevent the driver's drowsy driving by forcibly stopping the vehicle or warning by vibration and noise. However, the conventional drowsy driving prevention device is provided with an extreme stimulus such as loud noise immediately to the driver, so that the driver may be surprised to drive the vehicle abnormally, and the warning is generated because the driver already provides drowsy driving. Accidents can also be caused by drowsy driving before.
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. The present invention has been made to improve the above problems, the driver determines whether the drowsy preliminary state that can cause drowsiness, if the driver is a drowsy preliminary stage, intelligently provide a question to prevent the driver's drowsy driving An object of the present invention is to provide an intelligent drowsy driving prevention device.
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. Intelligent drowsiness driving prevention device according to the present invention for achieving the above object is to detect the main body installed in the interior of the vehicle, the speaker installed in the main body, the driving state of the vehicle, the driver's health state or the internal environment of the vehicle A driver determination unit determining whether the driver is a drowsy preliminary state in which drowsiness may occur, and a predetermined question for preventing the driver's drowsy driving when the driver is determined to be drowsy preliminary state through the driver determination unit. And a control module for providing the voice message to the speaker so that the voice message is output through the speaker.
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. On the other hand, the intelligent drowsy driving prevention device according to the present invention recognizes the microphone installed in the main body and the voice received through the microphone to receive the driver's voice, the voice output from the speaker from the recognized voice Further comprising a response extracting unit for extracting the driver's answer to the message, the control module analyzes the driver's answer extracted from the answer extracting unit to determine whether the driver's drowsiness, the driver's drowsiness If it is determined to output a warning signal through the speaker.
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. After the voice message is output through the speaker, the control module may be a wrong answer to a question in which the driver's answer is not extracted or the driver's answer is included in the voice message for a preset reference time. In this case, the driver may be determined to be sleepy.
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. The driver determination unit is mounted on the driver of the vehicle and measures the heart rate of the driver and the heart rate of the driver based on the heart rate information of the driver provided by the heart rate measurement sensor, when the driver's heart rate is less than the predetermined heart rate, the driver It is provided with a state analysis unit for determining the drowsiness preliminary state.
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. The driver determining unit is installed on the main body to measure the carbon dioxide concentration in the vehicle and the carbon dioxide concentration in the vehicle based on the measurement information provided by the gas sensor when the concentration above the predetermined reference concentration, the driver said It may be provided with a state analysis unit for determining a sleepiness preliminary state.
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. The driver determining unit analyzes the driving pattern of the driver based on the vehicle connection module connected to the vehicle and collecting driving information of the vehicle, and the driving information of the vehicle provided by the vehicle connection module, and analyzing the analyzed driving pattern. The driver may further include a state analyzer that determines whether the driver is in the drowsy preliminary state.
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. The state analysis unit analyzes the driving pattern for the deceleration of the vehicle based on the driving information of the vehicle provided from the vehicle connection module, but operates for the deceleration of the vehicle for a predetermined analysis time from the time point at which the vehicle starts. A pattern is set as a reference pattern, and after the analysis time, the driver is determined to be drowsy preliminary state when the analyzed driving pattern for the acceleration / deceleration of the vehicle that exceeds the reference pattern exceeds a preset limit value. It is desirable to.
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. The control module sequentially provides a plurality of voice messages including questions having different difficulty levels at predetermined time intervals from a determination time at which the driver is determined to be drowsy preliminary state through the driver determination unit. After the time point, the voice messages are provided to the speaker so that the difficulty of the question increases as time passes.
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. On the other hand, the intelligent drowsiness driving prevention device according to the present invention is further provided with a display unit installed in the main body to emit light in various colors, the control module is based on the concentration of carbon dioxide in the vehicle based on the measurement information provided by the gas sensor Accordingly, the display unit is controlled to emit light of mutually different colors.
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. The intelligent drowsiness driving prevention device according to the present invention determines whether the driver is a drowsy preliminary state in which drowsiness may occur, and when the driver is in the preliminary stage of drowsiness, artificially provides a question so that it is safer and effectively prevents drowsy driving There is an advantage to this.
도 1은 본 발명에 따른 지능형 졸음운전 방지 장치에 대한 사시도이고,
도 2는 도 1의 지능형 졸음운전 방지 장치에 대한 블럭도이다. 1 is a perspective view of an intelligent drowsy driving prevention device according to the present invention,
FIG. 2 is a block diagram of the intelligent drowsy driving prevention device of FIG. 1.
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. Hereinafter, an intelligent drowsy driving prevention device according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. As the inventive concept allows for various changes and numerous embodiments, particular embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the text. However, this is not intended to limit the present invention to a specific disclosure form, it should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing the drawings, similar reference numerals are used for similar elements. In the accompanying drawings, the dimensions of the structures are shown in an enlarged scale than actual for clarity of the invention.
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. Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be referred to as the first component.
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.The terminology used herein is for the purpose of describing particular example embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, the terms "comprise" or "have" are intended to indicate that there is a feature, number, step, action, component, part, or combination thereof described on the specification, and one or more other features. It is to be understood that the present invention does not exclude the possibility of the presence or the addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
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.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art. Terms such as those defined in the commonly used dictionaries should be construed as having meanings consistent with the meanings in the context of the related art, and shall not be construed in ideal or excessively formal meanings unless expressly defined in this application. Do not.
도 1 및 도 2에는 본 발명에 따른 지능형 졸음운전 방지 장치(100)가 도시되어 있다. 1 and 2 illustrate an intelligent drowsy
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. Referring to the drawings, the intelligent drowsiness
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. The
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. On the other hand, the
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. In addition, the
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. The
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. The
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. The heart
가스센서(132)는 본체(110)의 외주면에 고정되어 차량 내부의 이산화탄소 농도를 측정한다. 가스센서(132)도 측정된 운전자의 심박수 정보를 상태분석부(134)에 제공한다. The
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. The
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. The
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. On the other hand, the
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. In addition, the
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. In addition, the
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. At this time, the
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. As described above, the
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. The
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.The voice recognition unit may recognize a user's voice by applying a speech recognition algorithm or a speech recognition engine to the voice signal input from the
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.At this time, the speech signal may be converted into a more useful form for speech recognition. The speech recognition unit converts the input speech signal from an analog signal to a digital signal, and detects the start and end points of the speech and includes the same in the speech signal. Detected real voice interval. This is called end point detection (EPD).
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.In the detected section, features such as Cepstrum, Linear Predictive Coefficient (LPC), Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), or Filter Bank Energy A vector extraction technique may be applied to extract a feature vector of speech data (VD).
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.The recognition result can be obtained by comparing the extracted feature vector with the trained reference pattern. To this end, an acoustic model for modeling and comparing signal characteristics of speech and a language model for modeling linguistic order relations such as words or syllables corresponding to a recognized vocabulary may be used.
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.The acoustic model may be further divided into a direct comparison method for setting a recognition object as a feature vector model and comparing it with a feature vector of a speech signal and a statistical method for statistically processing the feature vector of the recognition object.
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.The direct comparison method is a method of setting a unit of a word, a phoneme, or the like to be recognized as a feature vector model and comparing how similar the input speech is. As a representative example, a vector quantization method is used. According to the vector quantization method, a feature vector of an input speech signal is mapped with a codebook, which is a reference model, and encoded as a representative value to compare the code values.
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.The statistical model method is a method of constructing a unit for a recognition object into a state sequence and using a relationship between state columns. The status column may consist of a plurality of nodes. Methods using the relationship between the state columns again include Dynamic Time Warping (DTW), Hidden Markov Model (HMM), and neural networks.
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.Dynamic time warping is a method of compensating for differences in the time axis when considering the dynamic characteristics of speech whose length varies over time even when the same person pronounces the same. Assuming a Markov process with probability and observed probability of nodes (output symbols) in each state, we estimate state transition probability and observed probability of the node from the training data, and calculate the probability that the input voice will occur in the estimated model. Is a recognition technology.
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.On the other hand, a language model that models linguistic ordinal relationships such as words or syllables may apply acoustic relations between units constituting language to units obtained in speech recognition, thereby reducing acoustic ambiguity and reducing recognition errors. The language model has a model based on a statistical language model and a finite state automata (FSA). The statistical language model uses a chain probability of words such as Unigram, Bigram, and Trigram.
한편, 음성 인식부는 이에 한정하는 것이 아니라 마이크(140)를 통해 제공되는 음성신호를 인식하기 위한 인식수단이면 무엇이든 가능하다. Meanwhile, the speech recognition unit is not limited thereto and may be any recognition means for recognizing the speech signal provided through the
답변인식부는 상기 음성 인식부를 통해 인식된 음성에서 음성 메시지에 포함된 질문에 대한 답변을 추출하고, 추출된 답변 정보를 제어모듈(160)로 전송한다. The answer recognition unit extracts an answer to a question included in the voice message from the voice recognized by the voice recognition unit and transmits the extracted answer information to the
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. Here, the answer recognition unit is provided with a database (not shown) that stores the answers to the questions of the voice messages. At this time, the answer stored in the database includes the correct answer and the wrong answer to the question. The answer recognition unit detects an answer stored in the database among the voices recognized by the voice recognition unit, and transmits the detected answer information to the
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. When the driver is determined to be drowsy preliminary state through the
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. In this case, the
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. In this case, the
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. As described above, when the driver is in the preliminary stage of drowsiness, the
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. On the other hand, the
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. In this case, after the voice message is output through the
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. On the other hand, the
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.The description of the presented embodiments is provided to enable any person skilled in the art to make or use the present invention. Various modifications to these embodiments will be apparent to those skilled in the art, and the generic principles defined herein may be applied to other embodiments without departing from the scope of the invention. Thus, the present invention should not be limited to the embodiments set forth herein but should be construed in the broadest scope consistent with the principles and novel features set forth herein.
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: 답변확인부100: intelligent drowsiness driving prevention device
110: main body
111: display unit
112: communication module
120: speaker
130: driver determination unit
131; Heart rate sensor
132; Gas sensor
133: vehicle connection module
134: status analysis unit
140: microphone
150: Answer Extractor
160: control module
161: question provider
162: answer confirmation
Claims (9)
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 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 제어모듈;를 구비하는,
지능형 졸음운전 방지 장치.
A body installed inside the vehicle;
A speaker installed in the main body;
A driver determination unit which senses whether the driver is a drowsy preliminary state in which drowsiness may occur by sensing the driving state of the vehicle, the health state of the driver or the internal environment of the vehicle;
A control module configured to provide the voice message to the speaker such that a voice message including a predetermined question for preventing the drowsy driving of the driver is output through the speaker when the driver is determined to be drowsy preliminary state through the driver determination unit; With,
Intelligent drowsiness driving prevention device.
상기 운전자의 음성을 입력받을 수 있도록 상기 본체에 설치된 마이크; 및
상기 마이크를 통해 입력받은 음성을 인식하며, 인식된 음성에서 상기 스피커에서 출력된 상기 음성 메시지에 대한 상기 운전자의 답변을 추출하는 답변추출부;를 더 구비하고,
상기 제어모듈은 상기 답변추출부에서 추출된 상기 운전자의 답변을 분석하여 상기 운전자의 졸음발생여부를 판별하고, 상기 운전자가 졸음 상태로 판별되면 상기 스피커를 통해 경고신호를 출력하는,
지능형 졸음운전 방지 장치.
The method of claim 1,
A microphone installed in the main body to receive the driver's voice; And
And a response extracting unit for recognizing a voice input through the microphone and extracting the driver's answer to the voice message output from the speaker from the recognized voice.
The control module analyzes the driver's answer extracted from the answer extracting unit to determine whether the driver is drowsy, and outputs a warning signal through the speaker when the driver is determined to be drowsy.
Intelligent drowsiness driving prevention device.
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.
The method of claim 2,
After the voice message is output through the speaker, the control module may be a wrong answer to a question in which the driver's answer is not extracted or the driver's answer is included in the voice message for a preset reference time. If the driver is determined to be drowsy,
Intelligent drowsiness driving prevention device.
상기 운전자 판단부는
상기 차량의 운전자에 장착되어 상기 운전자의 심박수를 측정하는 심박수 측정센서; 및
상기 심박수 측정센서에서 제공되는 상기 운전자의 심박수 정보를 토대로 상기 운전자의 심박수가 기설정된 심박수 이하일 경우, 상기 운전자를 상기 졸음 예비 상태로 판별하는 상태분석부;를 구비하는,
지능형 졸음운전 방지 장치.
The method according to claim 1 or 2,
The driver determination unit
A heart rate measurement sensor mounted on a driver of the vehicle and measuring a heart rate of the driver; And
And a state analyzer for determining the driver as the drowsy preliminary state when the heart rate of the driver is less than or equal to a preset heart rate based on the heart rate information of the driver provided by the heart rate measuring sensor.
Intelligent drowsiness driving prevention device.
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,
지능형 졸음운전 방지 장치.
The method according to claim 1 or 2,
The driver determination unit
A gas sensor installed in the main body to measure a concentration of carbon dioxide in the vehicle; And
And a state analyzer for determining the driver as the drowsy preliminary state when the carbon dioxide concentration inside the vehicle is equal to or greater than a predetermined reference concentration based on the measurement information provided by the gas sensor.
Intelligent drowsiness driving prevention device.
상기 운전자 판단부는
상기 차량에 연결되어 상기 차량의 운행 정보를 수집하는 차량연결모듈; 및
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.
The method according to claim 1 or 2,
The driver determination unit
A vehicle connection module connected to the vehicle to collect driving information of the vehicle; And
And a state analyzer to analyze the driving pattern of the driver based on the driving information of the vehicle provided by the vehicle connection module and determine whether the driver is the drowsy preliminary state by using the analyzed driving pattern.
Intelligent drowsiness driving prevention device.
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.
The method of claim 6,
The state analysis unit
Analyze the driving pattern for the deceleration of the vehicle based on the driving information of the vehicle provided by the vehicle connection module, the reference pattern based on the driving pattern for the deceleration of the vehicle for a predetermined analysis time from the start of the operation of the vehicle Set to, and after the analysis time, if the driving pattern for the acceleration and deceleration of the analyzed vehicle is different from the reference pattern exceeds a predetermined threshold value, to determine the driver as the drowsiness preliminary state,
Intelligent drowsiness driving prevention device.
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.
The method according to claim 1 or 2,
The control module sequentially provides a plurality of voice messages including questions having different difficulty levels at predetermined time intervals from a determination time at which the driver is determined to be drowsy preliminary state through the driver determination unit. After the time point, the voice messages are provided to the speaker so that the difficulty of the question increases as time passes.
Intelligent drowsiness driving prevention device.
상기 본체에 설치되어 다양한 색상으로 발광하는 디스플레이부;를 더 구비하고,
상기 제어모듈은 상기 가스센서에서 제공되는 측정정보를 토대로 상기 차량 내부의 이산화탄소의 농도에 따라 상호 상이한 색상으로 발광하게 상기 디스플레이부를 제어하는,
지능형 졸음운전 방지 장치.
The method of claim 5,
And a display unit installed at the main body to emit light in various colors.
The control module controls the display unit to emit light in different colors based on the concentration of carbon dioxide in the vehicle based on the measurement information provided by the gas sensor.
Intelligent drowsiness driving prevention device.
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