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졸업프로젝트_차량 데이터 딥러닝을 통한 실시간 위험예측 시스템

[졸업프로젝트]차량 운행 데이터 딥러닝 기반의 실시간 위험 운전 행동 사전 알림 시스템

• 개발기간 : 21.03.01 ~ 21.12.31

• 개발자 : kimjihyeon99, Kim-AYoung, ssonghj

• 개발환경

  📌 DB : SQLite3

  📌 IDE : Jupyter notebook, IntelliJ, Android Studio

  📌 Programming Language : Python, Dart

  📌 Application UI Toolkit : flutter

0. Introduce

1. 차량에서 발생하는 주행 데이터를 OBD2 기기로 수집하여 차량 운행 정보 앱으로 정보를 전송한다.

2. 이후 시스템이 위험 운전 행동의 전조증상을 분석해 위험 운전 행동을 예측한 다음, 그 결과를 앱으로 전송하여 운전자에게 알람을 제공하는 것을 목표로 프로젝트를 수행한다.

1. Implementation

1) 차량 스캐너 앱 코드

화면구성

✔ 메인

• 기존 infocar 앱에서 제공하는 menu를 기반으로 구성했다.

• 해당 앱은 운전스타일메뉴만 이용 가능하다.

✔ 운전 스타일

• 기존 infocar 앱에서 운전스타일화면은 운전자의 주행스타일을 분석한 결과를 보여주는 화면이다.

• 해당 앱은 위험 운전 행동 사전 알람 기능을 사용하기 위한 알림설정 버튼을 추가했다.

• 사전 알람 기능이 켜져있다면 앱 내에서 차량 주행 데이터를 읽고, 위험 운전 행동을 예측하여 알람을 제공한다.

✔ 알림 설정

• 위험 운전 행동 사전 알람 기능을 사용하는 경우 소리와 진동, 팝업창 위치를 설정할 수 있다.

메인	운전 스타일(알림 전)	운전 스타일(알림 후)	알림 설정

2) 학습 모델 코드