딥러닝 기반 rPPG 실도로 주행 테스트 결과: 글로벌 벤치마크 대비 61.9% 성능 향상

테스트 개요

FunnyTech21은 자사의 딥러닝 기반 rPPG-Net 기술의 실제 주행 환경에서의 성능을 검증하기 위해 2026년 1월 5일 실도로 주행 테스트를 실시했습니다. 이번 테스트는 기존 신호처리 방식과 새로운 딥러닝 기반 알고리즘의 성능을 직접 비교하기 위해 설계되었습니다.

i-DMS 실도로 주행 테스트: SAFE 상태 - 심박수 82 BPM, PERCLOS 13.7%

테스트 환경

폰 사용 감지: CAUTION 상태 - 실시간 위험 행동 감지

테스트 세션 상세

테스트 1: 딥러닝 기반 rPPG-Net

• 시간: 12:40 ~ 13:10 (약 27.5분)
• 수집 데이터: 1,651건
• 알고리즘: FunnyTech21 자체 개발 딥러닝 모델

테스트 2: 기존 신호처리 방식

• 시간: 14:44 ~ 15:43 (약 58분)
• 수집 데이터: 3,483건
• 알고리즘: 전통적인 신호처리 기반 rPPG

테스트 결과

졸음 감지 알림: rPPG 기반 바이탈 사인 분석으로 운전자 상태 모니터링

글로벌 업계 벤치마크 비교

주요 발견 사항

1. 글로벌 선두 기업과 동등한 성능

FunnyTech21 i-DMS는 가장 도전적인 테스트 조건인 실제 주행에서 Smart Eye, Seeing Machines, Bosch 등 글로벌 업계 선두와 동등한 성능을 달성했습니다.

2. 학술 벤치마크 60% 초과 달성

실제 주행에서 MAE 6.33 BPM은 학술 문헌 벤치마크(15-17 BPM)를 60% 이상 초과하는 성능으로, 도전적 조건에서 우수한 알고리즘 성능을 입증했습니다.

3. Euro NCAP 2026 핵심 기능 준수

핵심 DMS 기능(시선 추적, 머리 추적, 졸음 감지, 주의분산 감지)은 Euro NCAP 2026 요구사항을 완전 준수합니다. 생체 신호 모니터링 기능은 더 높은 안전 등급 달성을 위한 추가 가치를 제공합니다.

결론

이번 실도로 테스트를 통해 FunnyTech21 i-DMS가 가장 도전적인 테스트 조건인 실제 주행에서 글로벌 업계 선두(Smart Eye, Seeing Machines, Bosch)와 동등한 성능을 보여줌을 입증했습니다.

성능 지표는 i-DMS가 자동차 애플리케이션에 상용 배포 준비가 되었음을 나타내며, 운전자 건강 모니터링, 졸음 상관관계 분석, 장기 건강 추적 용도에 적합한 정확도를 보유하고 있습니다.