• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.173-182
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• 2021

본 논문에서는 운전자의 주의산만을 유발하는 운전자, 탑승자의 동작을 분석하고 핸드폰과 관련된 운전자의 행동 10가지를 인식하였다. 먼저 주의산만을 유발하는 동작을 환경 및 요인으로 분류하고 관련 최근 논문을 분석하였다. 분석된 논문을 기반으로 주의산만을 유발하는 주요 원인인 핸드폰과 관련된 10가지 운전자의 행동을 인식하였다. 약 10만 개의 이미지 데이터를 기반으로 실험을 진행하였다. SURF를 통해 특징을 추출하고 3가지 모델(CNN, ResNet-101, 개선된 ResNet-101)로 실험하였다. 개선된 ResNet-101 모델은 CNN보다 학습 오류와 검증 오류가 8.2배, 44.6배가량 줄어들었으며 평균적인 정밀도와 f1-score는 0.98로 높은 수준을 유지하였다. 또한 CAM(class activation maps)을 활용하여 딥러닝 모델이 운전자의 주의 분산 행동을 판단할 때, 핸드폰 객체와 위치를 결정적 원인으로 활용했는지 검토하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.576-578
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• 2010

운전자 정보제공 HVI(Human-Vehicle Interface) 시스템은 운전자에게 보다 향상된 인터페이스를 제공하기 위한 시스템이다. 요즘에는 다양한 정보기기가 등장하면서 운전 중에 다양한 정보를 습득할 수 있고 유용한 정보로 활용할 수 있다. 반면 이러한 기기들이 통합되지 않음으로 인해 조작에 불편을 주고 때로는 유용한 정보가 운전에 방해를 주는 요인이 된다. 따라서 본 연구에서는 운전자에게 정보제공을 위한 HVI 통합 시스템을 설계하여 다양한 정보기기를 통해 수집되는 정보를 운전자에게 효과적으로 제공하고 운전 중에 운전자의 동작을 최소화기 위한 시스템을 설계한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권9C호
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• pp.756-760
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• 2010

본 논문에서는 운전자 피로 감지를 위한 얼굴 동작을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 동작은 얼굴 표정, 얼굴 자세, 시선, 주름 같은 얼굴 특징으로 나타난다. 그러나 얼굴 특징으로 하나의 동작 상태를 뚜렷이 구분한다는 것은 대단히 어려운 문제이다. 왜냐하면 사람의 동작은 복합적이며 그 동작을 표현하는 얼굴은 충분한 정보를 제공하기에는 모호성을 갖기 때문이다. 제안된 얼굴 동작 인식 시스템은 먼저 적외선 카메라로 눈 검출, 머리 방향 추정, 머리 움직임 추정, 얼굴 추적과 주름 검출과 같은 얼굴 특징 등을 감지하고 획득한 특징을 FACS의 AU로 나타낸다. 획득한 AU를 근간으로 동적 베이지안 네트워크를 통하여 각 상태가 일어날 확률을 추론한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.227-230
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• 2018

자동차는 현대사회에서 보편화한 편리한 운송수단으로써 사람이 생활하는 어느 곳에서나 활용되고 있다. 최근 ICT와 차량을 융합한 커넥티드 카는 운전자에 의해 모든 동작이 결정되는 특징을 가지고 있어 도난 및 오용되니 않게 적합한 사용자 인증이 필요하다. 운전자가 음주를 하게 되면 정상적인 차량 운행이 불가능하여 교통사고가 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위해 운전자의 현재 상태를 파악하여 차량을 운전하는데 이상이 없는지를 파악하고 부적합할 경우 차량 운행을 제어할 수 있는 수단이 필요하다. 스마트키, 지문 인식 등 차량에 대한 사용자 인증의 방식이 존재하지만, 인증과 동시에 사용자의 현재 상태를 파악하는 방법은 없는 상황이다. 본 논문에서는 고유한 생체 정보인 ECG 파형의 특징을 이용하여 사용자 인증과 동시에 운전자의 현 상태를 파악하는 안전한 차량 제어 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.240-243
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• 2002

본 연구에서는 인간공학적 평가를 위한 한국인 인체모델을 개발하고, 인체 모델의 평가를 위해 팔 동작의 시뮬레이션 및 리치 평가를 수행하였다. 한국인의 인체측정자료를 이용하여 통계학적 분석을 실시하고, 인체 자료생성 프로그램을 통해 인체 각 지체들의 특성치와 상관관계를 얻었다. 이를 바탕으로 인체 모델을 구성하고 가상 공간에서의 용이한 적용을 위해 인체 모델은 3차원 그래픽 기술을 통해 가시화되었다. 차량모델과 인체모델을 통합하고 차량 내에서 운전자의 팔 동작 표현 및 리치 평가기능을 구현하였다.

• 정보와 통신
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• 제34권5호
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• pp.27-35
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• 2017

자율 주행 자동차에 있어서 기능 안전을 위해서 필요한 다양한 고려 사항과 필수 센서인 모바일 라이다 센서에 대하여 분석한다. ISO 26262는 인간이 운전할 경우 기능적인 안전을 보장할 수 있는 신뢰를 제공하는 기능 안전 표준으로서, 자율 주행 자동차가 운전자의 개입없이 주변의 상황을 파악하고 인지한 후 스스로 판단하여 동작하는 경우 정확하게 수행되었다는 것을 판단하기가 어렵다. 자율 주행 자동차는 주변 환경 센싱, 처리 및 판단, 동작 수행의 과정을 거쳐서 자율 주행을 수행한다. 이 중에서 주변 환경 센싱과 동작 수행의 경우 기존의 자동차 기능 안전을 개선하여 적용이 가능할 것이다. 본고에서는 자율 주행 자동차에 대한 기능 안전의 상관성과 자율 주행 자동차가 주변 환경 센싱에 필수적으로 사용하는 모바일 라이다가 사용하는 다양한 기술들에 대하여 알아본다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.358-367
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• 2017

최근 운전자의 편의와 안전을 위해 전방 차량 추돌 감지 시스템(Front Collision Warning System : FCWS)과 같은 다양한 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System : ADAS)이 개발되고 있다. FCWS는 주행 중 실시간으로 동작해야 하기 때문에 높은 처리속도를 필요로 한다. 또한 자동차의 전장화에 따라 FCWS를 차량용 임베디드 시스템에서 동작시키기 위해 저전력 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 FCWS를 CPU-FPGA 구조에서 실시간 처리가 가능하도록 구현하였다. 차선 검출은 Inverse Transform Perspective(IPM)와 슬라이딩 윈도우 방식을 이용하여 CPU에서도 빠른 속도로 동작할 수 있도록 하였다. 차량검출은 높은 인식률을 가지는 Convolutional Neural Network(CNN)을 이용하였고, FPGA에서 병렬처리로 가속하였다. 제안하는 구조는 저전력으로 동작하는 ARM-Core A9과 FPGA를 내장한 Intel FPGA Cyclone V SoC(System on Chip)에서 검증하였다. HD해상도에서 FCWS는 44FPS로 실시간으로 동작하며, 고성능 PC 환경보다 처리속도 대비 에너지 효율이 약 3.33배 높은 것을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.836-839
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• 2012

본 논문에서는 운전자의 안전을 보장하기 위해 영상 처리 기술을 기반으로 도로 정보를 검출해 운전자에게 알려주고, 버튼을 직접 손으로 눌러야 하는 물리적 인터페이스를 대체할 차세대 인터페이스 기술을 제안한다. 제안된 기술은 카메라 한대에서 입력 받은 영상 정보를 제안된 알고리즘을 통해 앞차와의 거리, 차선, 교통 표지판을 검출하고 차량 내부를 주시하는 카메라와 운전자의 음성을 인식할 마이크를 기반으로 음성인식과 동작 인식이 결합된 인터페이스를 제공한다. 본 논문에서 개발된 기술을 통해 설제 테스트를 실시해 본 결과 표지판인식, 차선검출, 앞차와의 거리 검출 등의 인식률이 약 90% 이상이었으며, 이러한 기술적 요소들은 운전자가 인지하지 못하는 상황 등에서도 적절한 정보를 운전자에게 제공해 줌으로써 교통사고 확률을 크게 낮출 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제12권6호
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• pp.31-37
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• 2012

오늘날 자동차 기술의 핵심은 IT 기반 융합 시스템기술로 변화하고 있다. 다양한 IT 기술을 접목하여 운전 중 다양한 상황에 대응하고 또한 운전자의 편의성을 지원하는 기술적 추세를 보이고 있다. 본 논문에서는 운전자의 안전성과 편의성을 증대하기 위해 영상 정보를 기반으로 도로 정보를 검출해 운전자에게 알려주고, 버튼을 직접 손으로 눌러야 하는 물리적 인터페이스를 대체할 비접촉식 인터페이스 기술을 융합한 Augmented Driving System (ADS) 기술을 제안한다. 본 기술은 카메라로부터 입력 받은 영상 정보를 제안된 알고리즘을 통해 앞차와의 거리, 차선, 교통 표지판을 검출하고 차량 내부를 주시하는 카메라와 운전자의 음성을 인식할 마이크를 기반으로 기본 음성인식과 동작인식이 융합된 인터페이스 기술을 제공한다. 이러한 요소 기술들은 운전자가 인지하지 못하더라도 운전자에게 현재의 주행상황을 인지하여 자동으로 알려줌으로써 교통사고 확률을 크게 낮출 수 있을 것이며, 또한 다양한 운전 중 기능 조작을 편리하게 지원함으로써 운전자의 전방 주시에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서 개발된 기술을 통해 테스트를 실시해 본 결과 표지판인식, 차선검출, 앞차와의 거리 검출 등의 인식률이 약 90% 이상이 되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.859-864
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• 2022

매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.