운전자 시선 추적 기반 위험예측(Eye-tracking for Driving Risk Prediction)

 

운전자 시선 추적 기반 위험예측(Eye-tracking for Driving Risk Prediction)은 운전 중 운전자의 시선 이동 경로, 주시 집중도, 시야 이탈, 깜빡임 빈도 등 시각적 주의 분포 데이터를 실시간으로 수집·분석하여, 운전자가 위험을 인지했는지 여부, 피로 상태, 주의력 결핍, 반응 지연 가능성 등을 예측하는 기술이다. 이 방식은 단순한 영상 기반 차량 주변 인식이 아닌, 운전자의 내적 상태와 외부 위험 간 상호작용을 파악하는 데 중점을 두며, 자율주행 보조 시스템(ADAS), 운전자 상태 모니터링 시스템(DMS), 사고예방형 휴먼-머신 인터페이스 설계 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 채택되고 있다.

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1. 시선 추적 기반 위험예측의 원리와 필요성

운전은 대표적인 시각 주도적 작업(vision-dominant task)으로, 운전자의 사고 유발 요인의 약 90% 이상이 주의력 분산, 시야 미확보, 인식 지연 등 시각 인지의 실패로 인해 발생한다. 특히 다음과 같은 문제상황에서 시선 기반 분석이 큰 효과를 가진다

• 급차선 변경 시 미확인 사각지대 존재
• 교차로에서 우회전 진입 시 보행자 미인지
• 장시간 주행에 따른 시선 집중력 저하
• 운전 중 스마트폰, 내비게이션 등 시선 이탈

이에 따라 시선 추적 데이터는 다음과 같은 정보를 실시간으로 제공할 수 있다

• 주의 분포 영역(Area of Interest, AOI)
• 고정 시점(Duration of Fixation)
• 시선 이동 경로(Saccade Path)
• 깜빡임(Blink rate, microsleep 추정)
• 주변 위험 인식 여부(anticipatory gaze behavior)

이 데이터를 기반으로 ‘위험 예측 모델’을 학습하거나, 실시간 경고 시스템을 구축하는 것이 시선 기반 예측 기술의 핵심이다.

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2. 시선 추적 시스템의 기술적 구성

① 하드웨어 구성

구성 요소	기능
시선 추적기(Eye Tracker)	적외선 기반 또는 비접촉 카메라 기반
IR LED 조명	동공 인식용 광원
카메라 센서	30~120Hz 시선 기록, 동공 중심 좌표 추출
HMI 연계 디스플레이	시선 위치 시각화, 주의 분포 제공
차량 센서 연계 장치	가속도계, 브레이크 센서, 방향 지시등 등과 연동 가능

② 소프트웨어 및 알고리즘 요소

• 시선 벡터 추출(Gaze Vector)
• AOI 매핑: 미러, 클러스터, 내비게이션, 도로, 교통신호 등
• Heatmap 생성 및 시선 경로 재구성
• 실시간 주의 분산 탐지 알고리즘
• 이상 행동 감지 모델(Anomaly Detection)

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3. 시선 기반 위험예측 모델링 방식

① 규칙 기반 분석(Rule-based)

• 예: “2초 이상 사이드미러 미주시 → 사각지대 충돌 위험”
• 시선이 특정 AOI에 일정 시간 이상 머무르지 않거나, 불규칙하게 분산될 경우 위험 판단

② 통계적 위험 점수 모델(Statistical Risk Scoring)

• 시선 분포의 평균 반응시간, 시야 집중 비율 등을 기반으로 위험 점수 산출
• 특정 행동 패턴이 통계적 임계치를 넘을 경우 경고 발생

③ 머신러닝 기반 예측(Machine Learning-based Prediction)

• 특징 벡터:
  • 시선 고정 시간
  • AOI 전환 빈도
  • 시선 산포도
  • 깜빡임 빈도
• 예측 모델: SVM, Random Forest, XGBoost 등
• 목표 변수: 사고 유사 반응, 경고 반응 실패 여부, 반응 지연 발생 여부

④ 딥러닝 기반 시계열 예측(LSTM, Transformer)

• 시선 데이터의 시간 흐름(temporal gaze pattern)을 학습
• 운전자의 ‘무의식적 위험 무시’ 패턴까지 학습하여 잠재 위험 사전 탐지

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4. 실제 응용 사례

① 현대모비스 – 운전자 상태 모니터링 시스템(DMS)

• IR 카메라 기반 시선 추적 → 클러스터 응시 여부, 전방 주시 여부 확인
• 부주의 상황(졸음, 시선 이탈) 감지 시 계기판 경고 또는 시트 진동
• 향후 자율주행 레벨3 이상 차량의 핸즈오프 조건 판단용 기준으로 활용 예정

② MIT AgeLab – 고령 운전자 주시 반응 분석

• 고령 운전자와 일반 운전자의 주의 전환 반응 시간 비교
• 고령 운전자 집단에서 ‘미러 확인 지연’, ‘시야 고정 시간 증가’ 경향 확인
• 해당 결과는 고령 운전자 면허 갱신 기준에 반영됨

③ Ford & Seeing Machines – 시선 기반 위험예측 AI 탑재

• 차량 내 AI가 운전자의 시선을 실시간 추적
• 사각지대 존재 상황에서 운전자가 시선 전환을 하지 않으면 제동 보조 시스템 개입

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5. 정책적·산업적 활용 가능성

① 고위험 운전 행태 분류 및 보험 연계

• 시선 분산 빈도, 반응지연, 부주의 유형 등을 바탕으로 운전 프로파일링
• 행태 기반 운전자 등급화 및 보험료 차등 적용 가능

② 교통사고 사후 분석

• 사고 당시 ‘운전자가 위험을 인지했는가’ 판단 가능
• 시선 고정 로그와 차량 제동 타이밍 비교로 법적 책임 판단 보조

③ 자율주행차의 HMI 설계

• 운전자의 주의 분산을 인식한 후 자율주행 인계 시기 최적화
• 시선과 조작 반응이 함께 연계된 ‘다중 모달 인터페이스’ 설계 가능

④ 교통약자 교육·훈련 콘텐츠 제작

• 시선 고정 패턴이 취약한 그룹(고령자, 초보자 등)을 위한 훈련 VR 콘텐츠 제작
• 올바른 주시 습관 학습 유도

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6. 향후 발전 방향 및 기술 융합

• 머신러닝 + 생체 신호 결합: 시선 + 심박(HRV), 피부전도(GSR) 통합 예측 모델
• 디지털 트윈 교통 시뮬레이션 연계: 도로 상황 + 시선 예측 시나리오 동시 분석
• 시선 기반 위험 Heatmap 지도화: 특정 교차로, 고속도로 구간에서 시선 집중 부족 구간을 도시 전체 수준에서 시각화
• Edge AI 기반 실시간 감지 시스템 경량화: 차량 내 실시간 분석을 위한 하드웨어 효율화