2012년 교통안전공단의 보고서에 따르면 안전운전불이행 유형중 졸음운전과 주의 분산(운전 중 휴대전화 사용)이 50% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. 즉, 국내 교통사고를 줄이기 위해서는 교통사고 사망자수의 70%이상을 차지하는 안전운전불이행 유형에서 졸음운전과 주의분산 행위를 억제하는 것이 효과적이라고 말할 수 있다. 선행 연구에서는 영상과 생체신호기반의 졸음운전과 주의 분산 행위를 모니터링하여 운전자에게 경고를 주는 기술이 대부분을 차지하고 있다. 본 연구에서는 복합적인 요인으로부터 발생하는 교통사고를 방지하기 위해서는 통합 HVI(영상, 생체, 차량 거동정보)를 퍼지이론을 적용하여 운전자 위험상황을 판단하는 알고리즘에 대해 제안하였다. 입력변수로는 영상에서는 일정시간 동안 누감은 시간의 누적 비율을 나타내는 PERCLOS와 시선 추적을 통한 시선분산정보, 생체에서는 심박수, 그리고 차량정보에서는 전방차량과의 안전거리 및 차선이탈 정보를 활용하였다. 이러한 입력변수를 바탕으로 퍼지이론을 적용하여 위험상황 판단 모델을 구현하고 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
2012년 교통안전공단의 보고서에 따르면 안전운전불이행 유형중 졸음운전과 주의 분산(운전 중 휴대전화 사용)이 50% 이상을 차지하는 것으로 나타났다.