운전자 모니터링 데이터에는 얼굴 랜드마크, 시선, 눈 감김, 하품, 고개 각도, 휴대폰 사용, 전방 주시 여부, 졸음 단계 같은 라벨이 포함되어야 합니다. 운전자 상태를 판단하려면 단일 이미지보다 시간 흐름과 행동 맥락이 중요합니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 운전자 모니터링 데이터의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 눈, 입, 얼굴 방향, 손 위치 등 핵심 포인트를 정의합니다.
- 정상·주의·위험 상태를 단계별로 분리합니다.
- IR 영상, 조도, 안경·마스크 등 변수를 고려합니다.
도로 주행 및 운전자 모니터링 데이터와 키포인트 & 스켈레톤을 함께 연결하면 DMS 데이터의 라벨 구조를 명확히 설명할 수 있습니다.
구축 시 주의할 점
- 얼굴만 검출하면 졸음이나 주의 분산 판단이 제한됩니다.
- 개인정보 비식별화 기준을 반드시 함께 검토해야 합니다.
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