머신 러닝 및 에지 컴퓨팅으로 '공격적인 운전'을 감지합니다

새로운 특허 출원이 제출되었으며, 이는 교차로에서 공격적인 운전을 억제하기 위한 혁신적인 접근 방식을 소개합니다. 이 시스템은 시민 엣지 컴퓨팅 장치에 통합된 기계 학습 알고리즘을 활용하여, 보험 분석을 위해 설계된 차량 내 시스템에 대한 일반적인 초점에서 벗어나 보다 시정 중심의 솔루션으로 전환을 나타냅니다. 이 제안은 안전 운전 규범을 벗어나는 운전자들을 처벌할 뿐만 아니라, 그들의 행동을 수정하기 위해 즉각적인 차량 내 시청각 경고를 제공하는 것을 목표로 합니다.

이 특허는 2021년 4월 29일 미국 특허청에 제출되었으며, 미시간 대학교 이사회와 Toyota의 자회사인 Denso Corporation의 협력으로 이루어졌습니다. 보험 모니터링에 초점을 맞춘 독점 시스템과 달리, 이 시스템은 교통 교차로에 배치된 자원이 풍부한 엣지 컴퓨팅 노드를 활용합니다. 이 노드는 도로변 자원과 근처 차량 내 센서에서 데이터를 수집하여 운전자들에게 실시간으로 실행 가능한 피드백을 제공합니다.

*UMich 특허는 보험 감독을 목표로 한 독점 차량 내 시스템이나 법의학적 데이터를 생성하기 위해 설계된 것이 아니라, 도로변 엣지 컴퓨팅 자원과 근처 차량에 설치된 센서에서 데이터를 수집하여 즉각적이고 실행 가능한 피드백을 제공하기 위해 교차로에 배치된 자원이 풍부한 엣지 컴퓨팅 노드에 의존합니다.* 출처: https://pdfaiw.uspto.gov/76/2021/50/012/1.pdf

제안된 시스템은 시민 인프라에만 의존하는 것이 아니라, 차량 내 기술도 필요하며, 자동차를 네트워크 내의 활성 센서로 변환합니다. 이는 시스템이 장착된 모든 자동차가 교통 모니터링을 위한 노드가 되며, 동시에 동일한 검토 대상이 된다는 것을 의미합니다. 차량 내 설정은 차량의 브레이크, 스로틀, 스티어링 휠, 주행 거리계, 지도에서 데이터에 직접 접근해야 합니다. 도로변 및 차량 내 구성 요소는 모두 CUDA 지원 GPU와 로컬 스토리지, 그리고 클라우드 연결성을 갖추고 있습니다.

공격적인 운전자에 대한 경고

시스템이 공격적인 운전을 감지하면 차량의 시청각 장치를 통해 즉각적인 경고를 발령할 수 있습니다. 예를 들어, FIG. 8A에 표시된 것과 같은 메시지가 표시되어 운전자에게 속도를 줄이도록 촉구할 수 있습니다. 또한, 시스템은 운전자의 속도나 다가오는 차량에 대해 경고할 수 있습니다.

*특허 출원서에 묘사된 경고.* 출처: https://pdfaiw.uspto.gov/fdd/76/2021/50/012/0.pdf

일부 시나리오에서는 시스템이 운전자의 스마트폰을 포함한 사용 가능한 모든 시청각 장치를 사용하여 경고를 발령할 수 있습니다.

운전자별 빨간 신호등

신호등 관리는 사고를 줄이는 알려진 방법이지만, 이 시스템은 개별 운전자 행동에 따라 신호등 타이밍을 조정할 가능성을 통해 한 단계 더 나아갑니다. 특허는 시스템이 한 교차로에서 공격적인 운전을 예측하면, 후속 교차로의 신호등을 선제적으로 빨간색으로 변경하여 운전자가 속도를 줄이도록 유도할 수 있다고 제안합니다.

운전자 프라이버시로의 진입

과거 차량 내 모니터링 시스템 제안은 종종 보험료나 사고 조사와 연계된 생체 인식 지표 및 감정 인식을 통해 운전자 행동에 영향을 미치려 했지만, 미시간/Denso 제안은 차량 표준의 변화를 통해 주정부 협력에 더 기울어져 있습니다. 이러한 시스템을 주 경계를 넘어 구현하는 것은 도전 과제를 제기하며, 연방 또는 최소한 조정된 주정부 행동이 필요함을 시사합니다.

*시스템에 제안된 기계 학습 아키텍처의 일러스트레이션으로, 순환 신경망(RNN)을 사용합니다. 이 프레임워크는 비지도 학습을 사용하며 실시간 피드백을 제공하지만, 들어오는 데이터와 이벤트를 기반으로 알고리즘을 개선하기 위한 오프라인 훈련도 마련합니다. 공격적인 운전 행동의 식별은 시간 시계열 분석에서 속도가 다를 수 있는 두 개의 시간적 시리즈 또는 객체 시퀀스를 비교하는 데 사용되는 동적 시간 워핑(DTW) 알고리즘에 의해 촉진됩니다.*

수익 흐름

이 시스템은 공격적인 운전을 실시간으로 분석하여 자동으로 벌금을 부과하거나 당국에 경고할 수 있는 시민 프레임워크 내에서 최초가 될 수 있습니다. 그러나 시정 당국이 수익을 위해 이를 오용할 수 있다는 우려가 있습니다. 미시간 대학교의 조교수 네다 마수드(Neda Masoud)는 안전이 잘못된 경고보다 중요하지만, 운전자가 부당한 비난에 대해 이의를 제기할 수 있는 메커니즘이 필요하다고 강조했습니다.

이 시스템은 온보드 유닛이 없는 차량에서도 근처의 장착된 차량과 교차로 설치를 관찰함으로써 공격적인 운전 이벤트를 처리하도록 설계되었습니다. 이는 번호판 인식과 같은 다른 방법을 포함할 수 있지만, 특허는 이를 명시적으로 언급하지 않습니다.

교차로: 높은 위험

미시간 특허에서 교차로에 초점을 맞춘 것은 이러한 지역이 교통 사고의 핫스팟이기 때문에 전략적입니다. 이는 위험한 차선 변경을 감지하기 위해 지원 벡터 머신을 사용하거나 불규칙한 운전을 식별하기 위해 스마트폰 센서를 사용하는 중국 연구와 같은 이전 연구와 일치합니다. 미국 국립 고속도로 교통 안전국(NHTSA)의 2010년 추정에 따르면 2008년 미국 사고의 40%가 교차로에서 발생했으며, 이는 이러한 이니셔티브의 관련성을 강조합니다.