Drunk driving may cause traffic accidents that result in human casualties. Even though most people are well aware of the danger, many traffic accidents still occur due to poor judgement caused by drinking. In this paper, we propose a drunk driving detection system using wearable devices. First, we use a smart watch, a wearable device, to collect data using only general-purpose sensors and sends the data via a smart phone to a server that performs machine learning to determine if the user is drinking. Then, the driver detection algorithm, which uses in-car beacons, sends a warning to the user to prevent drunk driving. We implemented the system on a smart watch, smart phone, and server, and also developed a practical user mobile app. The results showed that the accuracy of drinking detection and driver detection algorithms were around 92% and 99%, respectively.
음주 운전은 교통사고에 따른 인명피해를 불러일으킬 수 있다. 음주운전의 위험성이 충분히 각인되고 있음에도 불구하고 음주상태에서는 저하된 판단력으로 인하여 음주운전 교통사고는 매년 다수 발생하고 있다. 본 논문에서는 웨어러블 기기를 이용한 음주운전 감지시스템을 제안한다. 먼저 웨어러블 디바이스인 스마트워치의 범용적인 센서만을 이용하여 데이터를 수집한 후 스마트폰을 통해 서버에 전송하여 머신러닝을 수행하여 음주여부를 판단한다. 이후 차량 내 비콘을 이용한 운전자 감지 알고리즘에 의해 사용자에게 경보를 줌으로써 음주운전을 방지한다. 본 연구에서는 음주 운전을 방지할 수 있도록 하는 시스템을 스마트워치, 스마트폰과 서버에 실제 구현하고 실용화할 수 있는 앱을 개발하였다. 실험 결과 음주운전 판단 정확도는 약 92%, 운전자 감지 알고리즘은 약 99%의 결과를 나타냈다.