• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.7-10
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• 2008

자동차의 수가 점점 증가함에 따라 교통사고도 그 만큼 증가하고 있다. 교통사고의 주요 원인 중 하나가 졸음운전이나 부주의한 운전에 의한 것이다. 따라서 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하여 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문에서는 운전자의 제스처 인식에 전처리 과정으로 운전자의 상반신에 대한 영상데이터에서 Adaboost를 이용하여 복잡한 배경과 다양한 환경에서 강인하게 얼굴 영역을 찾는 알고리즘을 소개한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1228-1229
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• 2023

현대 도시 모빌리티의 중요한 구성 요소로 자리 잡은 전동킥보드는 편리한 이동 수단으로 인기를 얻고 있으나, 이에 따른 안전사고 증가로 운전자와 보행자의 안전이 심각하게 위협받고 있다. 본 논문에서는 전동킥보드 운전 중에 발생한 사고의 원인을 객관적으로 분석하고, 사고가 운전자의 부주의로 인한 것인지를 판별하며, 이로 인한 배상 책임을 정확하게 결정하기 위한 모델을 제안한다. 운전 중 수집된 센서 데이터를 활용하여 Deep SVDD (Deep Support Vector Data Description) 모델을 구축하고, 이상치 탐지를 통해 운전 패턴을 분류하며 운전자의 부주의로 인한 사고를 파악한다. 이를 통해, 정확하고 공정한 배상 책임 판단을 지원하며, 도시 모빌리티 분야에서 안전사고 감소에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.10a
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• pp.226-236
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• 1997

교통사고의 주요 원인은 운전자의 부주의에서 유발되며운전자의 부주의는 운전환경에 대한 인 식의 결핍에서 유발되어진다. 따라서 교통환경에 대한 정보제공을 위하여 정량적 분석과 위험지 수의 제시가 필요된다. 본 연구는 위험지수 산출을 위한 시험작이라 할 수 있다. 위험지수를 산출하는데 필요한 기본적 자료수집과 분석과정을 보여주었으며, 위험지수 산출로직의 기초를 만드는데 주력하였다. 또한 그 응용에 대한 비젼을 제시를 하였다. 교통환경의 정량적 분석을 위하여 교통환경을 요인별로 나누어 요인분석법을 이용하였으며 분석 패키지로는 SAS 프로그램을 활용하였다. 위험지수는 요인 및 수준별로 분류한 후 각 분류에 따른 가중치에 의해서 주어지며 위험지수는 수치와 문자 및 막대그래프에 의해 표현하였다. 본 연구의 결과로 운전자에게 정량적 정보의 제공으로 운전상황에 대한 좀더 명확한 인식을 심어주고 또한 경각심을 고취시켜 안전운행 에 도움이 되도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.420-422
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• 2011

2009년 경찰청 통계자료에 따르면 교통사고 사망자 중 안전 운전 불이행, 중앙선 침범, 신호 위반, 안전거리 미확보 등 운전자의 부주의에 의해 이루어진 사고가 약 90%이상을 차지하고 있어 심각한 사회적 경제적 문제를 초래한다. 이러한 운전자의 운전습관 개선 및 안전운전에 대한 사회적 요구, 사고 기록 등의 요구에 부응하기 위하여, 디지털 주행기록계 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 이에 본 연구는 3축 가속도 센서와 GPS를 사용하여 위험운전 여부를 판단하고, 그 결과를 계수화하여 운전자의 정숙 운전 지수를 계산하여 보여줌으로써, 안전 운전과 급정차 급출발에 따른 연비 악화를 개선할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1997.11a
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• pp.321-330
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• 1997

우리나라는 과거 10여년 동안의 급속한 경제 성장과 이에 따른 국민 생활 소득향상의 결과로 자동차 보유 대수가 연평균 22%씩 증가하여 1997년 7월 현재 1000만대를 넘었으며 자동차 교통의 대중화 시대로 접어들게 되었지만, 사회 간접 자본인 도로 교통 안전 시설에 대한 투자등이 상대적으로 저조하고 운전자의 부주의 및 음주운전 등으로 인하여 교통 안전 사고가 점점 증가되고 있다. (중략)

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.813-814
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• 2023

매년 졸음 및 부주의 운전으로 인한 교통사고로 인명 및 재산 피해가 끊이지 않고 있다. 즉각적인 졸음 감지만을 위한 기존 시스템의 단점과 한계를 보완하고자, 본 논문에서는 위험 행동을 감지한 후 당시 사진과 데이터를 저장하고 이를 점수로 환산하여 장기적인 운전 습관 개선을 목표로 하는 운전자 관리 감독 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 화물차 운전자와 같이 장시간 운전을 하는 대상에게 안전 주행을 장려하고 올바른 운전문화를 확립하게 하여 교통안전에 긍정적 역할을 담당할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.297-298
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• 2022

현재 도로 위 차량은 다양한 기능이 탑재되어 있고, 이는 운전자의 편의와 안전을 위해 발전해왔다. 하지만 음주운전과 안전운전 불이행에 의한 교통사고는 꾸준히 발생하고 있으며, 이 사고율은 단순히 제도적 규제와 운전자의 주의만으로는 감소시키기 어렵다고 판단된다. 본 논문은 제도적인 규범만이 아닌 기계적인 차원에서의 음주운전 사고 예방과 안전운전 불이행 사고의 방지를 하기 위해 '음주측정 시동 및 안전운전 보조시스템'을 제안한다. 이러한 문제를 해결하고자 알코올 측정 센서를 통해 시동을 걸기 전 음주측정을 해 음주운전의 가능성을 차단하고 초음파 센서를 이용하여 전, 후·측방 감지를 하고 주변의 장애물과 운전자의 부주의 시 즉각적인 피드백을 제공해 안전운전 불이행 사고를 방지할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.919-921
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• 2022

매년 졸음운전이나 시선 부주의로 인한 운전자 부상 및 사망 사고 소식은 인터넷이나 뉴스등의 매체에 쉽게 접할 정도로 흔하고도 위험한 문제이다. 이를 해결하기 위해 OpenCv, Dlib를 활용하여 실시간으로 운전자의 상태를 촬영하여 눈의 크기, 고개 숙임 등을 감지하여 졸림, 시선 부주의 판단시에 알람을 통하여 운전자에게 경고를 주는 시스템을 개발하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.6
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• pp.754-761
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• 2008

As the automobile industry and technologies are developed, driver's tend to more concern about service matters than mechanical matters. For this reason, interests about recognition of human knowledge and emotion to make safe and convenient driving environment for driver are increasing more and more. recognition of human knowledge and emotion are emotion engineering technology which has been studied since the late 1980s to provide people with human-friendly services. Emotion engineering technology analyzes people's emotion through their faces, voices and gestures, so if we use this technology for automobile, we can supply drivels with various kinds of service for each driver's situation and help them drive safely. Furthermore, we can prevent accidents which are caused by careless driving or dozing off while driving by recognizing driver's gestures. the purpose of this paper is to develop a system which can recognize states of driver's emotion and attention for safe driving. First of all, we detect a signals of driver's emotion by using bio-motion signals, sleepiness and attention, and then we build several types of databases. by analyzing this databases, we find some special features about drivers' emotion, sleepiness and attention, and fuse the results through Multi-Modal method so that it is possible to develop the system.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2002.11a
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• pp.178-183
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• 2002

화학공정설계에 있어 온도, 압력, 농도 등에 대한 운전 범위와 반응물, 중간생성물, 생성물 및 부산물에 대한 물성치인 물리적 및 화학적 특성, 안전성, 독성 등을 파악하는 것이 무엇 보다 중요하다. 공정상에서 가연성물질의 생산, 처리, 수송, 저장할 때 취급 부주의로 화재 및 폭발이 야기될 수 있다. 따라서 가연성물질의 안전한 취급을 위해서는 이들 물질의 중요한 기초적인 안전특성(safety property) 자료인 인화점(flash point)에 대한 지식을 필요로 한다.(중략)