Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.156-159
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on Driver Identification Using CAN-bus and Smartphone Sensor Data Fusion

CAN-bus 및 스마트폰 센서 데이터 융합을 통한 운전자 식별 연구

  • Ka-Hyun Lee (Dept. of Computer Engineering, Hallym University) ;
  • Yu-been Jeong (Dept. of Computer Engineering, Hallym University) ;
  • Gi-Hun Lee (Dept. of Computer Engineering, Hallym University) ;
  • Jong-Uk Hou (Dept. of Computer Engineering, Hallym University)
  • 이가현 (한림대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 정유빈 (한림대학교 빅데이터학과) ;
  • 이기훈 (한림대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 허종욱 (한림대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

차량의 증가와 함께 교통 안전에 대한 관심이 높아지면서, 운전자 프로파일링에 대한 필요성이 증대되고 있다. 또한, 자율주행 기술의 발전과 자동차 보안 문제의 증가로 운전자 식별 연구의 중요성도 커지고 있다. 이에 본 연구는 차량의 CAN-bus 데이터와 스마트폰 센서 데이터를 직접 수집하여 운전자를 식별하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 생체 인식 정보나 운전자의 이미지를 활용하는 방법과 달리, 본 연구는 주행 중 수집된 정량적 데이터를 이용해 프라이버시 위험을 최소화하였다. 특히, 다양한 주행 상황에서 직접 수집한 CAN-bus 및 센서 데이터를 기반으로 한 멀티모달 퓨전 기법을 통해 운전자의 행동 및 반응을 정밀하게 분석하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존 방법보다 정확하게 운전 습관을 식별하였으며, 운전자 식별의 정확성을 높여 미래의 운전자 프로파일링 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2022 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2022R1A4A1033600).

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