초록

본 기술은 스파이크 신경망 기반 위험운전행동 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 실시예의 구현 예에 따르면, 생물학적 타당성에 기반하여 실제 신경세포 특징을 모델링한 스파이크 신경망(Spiking Neural Network, SNN)을 통해 위험운전행동을 예측함에 있어, 스파이크 신경망의 구조가 기존의 인공신경망과 비교하여 단순하고 이에 연산 복잡도를 줄일 수 있고, 경량의 디바이스에 의거 최적의 위험운전행동 예측을 저전력으로 수행할 수 있고, 이에 운전위험 예측 시스템의 범용성을 향상시킬 수 있다.

대표청구항 ▼

컴퓨터에서 판독가능한 명령을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는,다수의 차량상태데이터를 수집하여 저장하는 데이터 수집부;상기 수집된 차량상태데이터에 대해 전처리한 다음 전처리된 차량상태데이터와 기 정해진 임계값을 토대로 정상데이터 및 비정상데이터 라벨링하여 학습모델을 구축하는 학습모델 구축부를 포함하고,입력된 차량상태 데이터를 입력으로 SNN(Spiking Neural Network) 기반으로 학습하여 위험운전행동을 예측하는 학습수행

컴퓨터에서 판독가능한 명령을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는,다수의 차량상태데이터를 수집하여 저장하는 데이터 수집부;상기 수집된 차량상태데이터에 대해 전처리한 다음 전처리된 차량상태데이터와 기 정해진 임계값을 토대로 정상데이터 및 비정상데이터 라벨링하여 학습모델을 구축하는 학습모델 구축부를 포함하고,입력된 차량상태 데이터를 입력으로 SNN(Spiking Neural Network) 기반으로 학습하여 위험운전행동을 예측하는 학습수행부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스파이크 신경망 기반 위험운전행동 예측 시스템.