운전 행동 분석 리포트

차량의 6축 IMU 센서(3축 가속도계와 3축 자이로스코프) 원시 데이터 47,096건(1초 간격, 약 1시간 52분)을 AI가 분석해 운전 패턴을 진단하는 리포트 템플릿입니다.

분석 파이프라인

• 이벤트 검출: 급가속(AccX 상한 초과), 급제동(AccX 하한 미달), 급회전(GyroZ·AccY 임계값 초과)을 검출합니다. 평균±2σ를 기준으로 임계값을 조정하는 적응형 방식을 사용해 운전자별 이례적인 순간을 통계적으로 찾아냅니다.
• 안전 점수 산출: 이벤트 빈도, 위험 운전 비율, 강도를 종합해 0~100점으로 점수화하고 Safe/Moderate/Risky/Dangerous의 4단계로 분류합니다.
• 3축 벡터 시각화: 태그별 1초 해상도의 원시 파형과 분 단위 롤업 기반 3축 오버레이를 함께 제공하며, 범례를 눌러 표시를 전환할 수 있습니다.
• 이벤트 타임라인: AccX 파형에 급가속(▲)·급제동(▼)·급회전(◆) 마커를 표시합니다. 이벤트가 많을 때는 최대 200개를 샘플링해 과부하를 방지합니다.
• 이벤트 요약 테이블: 롤업 버킷을 기준으로 유형별 발생 횟수와 비율, 가장 집중된 시간 구간을 집계합니다.
• Class 라벨 기반 검증: 라벨 0/1/2의 시간별 분포와 평균값을 활용해 지도 학습 관점에서 실제 결과와 예측을 비교합니다.
• LLM 심층 리포트: 안전 점수, 가속도 패턴, 회전 안정성, 운전 등급 분포를 평가하고 종합 진단과 8가지 권고 사항을 생성합니다. 각 권고 사항에는 근거·실행 방안·기대 효과를 포함합니다.

인터랙션

스크롤 확대·축소, 드래그 이동, 더블클릭 초기화, 3축 차트 범례 전환, 이벤트 마커 상세 툴팁을 지원합니다.

한 줄 요약

IMU 원시 파형 → 적응형 임계값(평균±2σ) 기반 이벤트 검출 → 4단계 안전 등급 점수화 → 3축 벡터 시각화 → 이벤트와 파형의 상관관계 타임라인 → LLM 자동 진단서 생성