졸음운전으로 인한 사고는 매년 증가하는 추세이며, 사고 발생 가능성과 사고 발생 시 심각도가 높다. 졸음운전 치사율을 낮추기 위해서는 운전자의 졸음을 감지하고 상태를 평가해 적절한 조치를 취하는 시스템 개발이 중요하다. 본 논문에서는 아두이노와 라즈베리파이를 사용하여 운전자의 눈 상태 분석과 이산화탄소 농도 분석을 통한 졸음 감지 시스템과 졸음 상태를 인식한 후 적절한 조치를 취하는 시스템을 개발하여 졸음운전의 사망률을 줄일 수 있는 방식을 제안하고자 한다. 제안하는 모델의 PR curve의 AUC (area under curve)는 각 클래스별로 0.9 이상이며 F1-confidence curve의 F1 score 또한 0.90으로 높은 성능을 보였다. 제안하는 방식을 통하여 운전자의 졸음과 주의력을 지속적으로 모니터링함으로써 다가오는 자율주행차 시대에 충돌 경고, 차선 이탈 경고와 함께 근본적인 운전자 보조 도구 역할을 할 것으로 기대된다.