AI 기반 음주 및 졸음 운전 사고 예방 시스템 = AI-based drunk and drowsy driving accident prevention system

국문 초록 (Abstract)

최근 경찰청 통계에 따르면 2019년 이후 졸음운전 및 음주운전 사고 발생률이 다소 감소하였으나, 여전히 높은 수준을 유지하고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용하여 운전자의 상태를 실시간으로 감지하고, 사고를 사전에 예방할 수 있는 AI 기반 음주 및 졸음운전 사고 예방 시스템을 제안한다. 시스템은 라즈베리파이를 중심으로 구성되며, 소형 카메라 모듈을 통해 운전자의 눈동자 움직임을 실시간으로 분석하여 졸음 상태를 판단하고, MQ-3 센서를 이용하여 운전자의 음주 여부를 감지한다. 또한 ChatGPT 기반 음성 인터페이스를 연동하여 운전자의 음성 명령을 인식하고 맞춤형 대화 서비스를 제공함으로써 운전자의 집중력을 유지하도록 돕는다. 이와 같은 시스템은 센서 데이터와 AI 기술을 융합하여 운전자의 생리적·행동적 상태를 종합적으로 분석하고, 위험 상황에 즉각적인 경고를 제공함으로써 교통사고 발생률을 낮추고 안전한 도로 환경을 조성하는 데 기여할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

According to statistics from the Korean National Police Agency, although the rate of drowsy-driving and drunk-driving accidents has decreased since 2019, it remains at a considerably high level. To address this issue, this study proposes an AI-based prevention system for drunk and drowsy-driving accidents that detects and analyzes the driver’s condition in real time to prevent potential incidents. The system is implemented on a Raspberry Pi platform, integrating a miniature camera module and an MQ-3 alcohol sensor. The camera continuously monitors the driver’s eye movements to determine signs of drowsiness, while the MQ-3 sensor measures the driver’s breath alcohol concentration to identify intoxication. Furthermore, a ChatGPT-based voice interaction interface is incorporated to recognize the driver’s voice commands and provide personalized conversational feedback designed to help maintain driver awareness. By combining sensor data with artificial intelligence techniques, the proposed system can comprehensively assess the driver’s physiological and behavioral states, deliver immediate warnings in hazardous situations, and ultimately contribute to reducing traffic accident rates and promoting safer road environments.