• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1090-1093
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• 2020

운전자가 아닌 자율주행 시스템이 운전을 주도하기 위한 기술의 상용화를 위해 많은 기업이 노력 중이다. 특히 운전자의 안전을 보장하기 위한 운전자와 자율주행 시스템 간의 제어권전환이 중요하다. 운전자의 주행과 관련 없는 행동은 제어권전환 상황에서 운전자를 위험에 빠뜨릴 수 있으므로 제어권전환을 돕기 위한 운전자 모니터링 기술에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 운전자 모니터링 기술은 주로 생체 정보, 차량 정보, 영상을 사용하여 운전자의 상태와 부주의 행동 등을 감지하는 기술이다. 최근 머신 러닝, 딥 러닝을 사용한 영상처리 및 인식 기술 등의 발전으로 영상을 사용한 운전자 모니터링 기술이 활발하게 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 운전자 모니터링 기술 동향에 대해 상세히 기술하였다. 특히 운전자의 부주의 행동 중 졸음은 운전자가 주행 상황을 전혀 인지하지 못하게 할 수 있어 더욱 위험한 행동이다. 따라서 영상기반 운전자 모니터링 기술을 졸음 인식과 그 외의 행동 인식으로 분류하여 동향을 정리하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.383-386
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• 2021

본 논문에서는 주행 중 운전자의 운전작업 중 전방 주의집중 여부를 모니터링하는 연구 방안들을 조사하고 최신 연구 동향을 분석하였으며, 자율주행자동차에서 운전자의 주의집중이 필요한 상황들에 대해 사전에 안내하는 방안을 제시하고자 한다. 연구 동향을 조사한 결과 대부분의 방법은 시각 자료 기반과 생체신호 기반으로 진행하고 있다. 연구분석 결과를 바탕으로 두 가지 방법 중 본 연구에서는 시각 자료 기반 연구 방법에 초점을 맞추어, 자동차에 설치된 카메라를 통해 수집된 영상에서 운전자의 운전작업 주의 여부를 식별하는 방법들에 대해서 분석을 진행하였다. 주행 영상에서 HoG(histogram of oriented gradients) 특징과 딥러닝 학습을 통해 운전자의 주의집중 여부를 모니터링하는 방법이 효과적임을 제시한다. 본 연구조사를 통해 분석된 운전자 모니터링 방안들을 자율주행 자동차에 적용하기 위한 운전자 주의 태만 경고시스템에 적용이 가능함을 제시한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.5
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• pp.1303-1310
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• 2010

Recently, researches related with automative mechanism have been widely studied to increase the driver's safety by continuously monitoring the driver's health condition to prevent driver's drowsiness. This paper describes the design of wearable chest belt for ECG and reflectance pulse oximetry for SpO2 sensors based on wireless sensor network to monitor the driver's healthcare status. ECG, SpO2 and heart rate signals can be transmitted via wireless sensor node to base station connected to the server. Intelligent monitoring system is designed at the server to analyze the SpO2 and ECG signals. HRV (Heart Rate Variability) signals can be obtained by processing the ECG and PPG signals. HRV signals are further analyzed based on time and frequency domain to determine the driver's drowsiness status.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.545-548
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• 2009

Recently, researches related to automative mechanism have been widely studied to increase the driver's safety by continuously monitoring the driver's health condition to prevent driver's drowsiness. This paper describes the design of wearable chest belt for ECG and reflectance pulse oximetry for $SpO_2$ sensors based on wireless sensor network to monitor the driver's healthcare status. ECG, $SpO_2$ and heart rate signals can be transmitted via wireless sensor node to base station connected to the server. Intelligent monitoring system is designed at the server to analyze the $SpO_2$ and ECG signals. HRV(Heart Rate Variability) signals can be obtained by processing the ECG and PPG signals. HRV signals are further analyzed based on time and frequency domain to determine the driver's drowsiness status.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.1
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• pp.29-38
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• 2023

Although the biosignal is the best way to represent the human condition, it is difficult to acquire the biosignal of a driver driving for detecting driver's condition. As one of the methods to overcome this limitation, this paper proposes a driving stress monitoring system based on information provided by OBD-II(on-board diagnostics version II). The driving information and EDA(Electrodermal activity) data are obtained through the OBD-II scanner and E4 wristband, respectively. EDA data is used as ground truth to distinguish whether driver is stressed or not. MLP(multi-layer perceptron) neural network is used as a model to detect driving stress and is trained using driving data for about a month. To evaluate the proposed system, we used about 1 hour of driving data and the accuracy is 92%.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.481-483
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• 2023

본 논문에서는 어린이통학버스 안전사고 예방을 위한 지능형 탑승객 모니터링 시스템을 개발한다. 지능형 탑승객 모니터링은 통학버스 내 설치된 카메라로 부터 촬영되는 영상을 실시간으로 분석한 후 통학버스 내 발생할 수 있는 다양한 이벤트를 운전자 또는 교사에게 적시에 통보하여 잠재적 안전사고를 지능적으로 회피할 수 있도록 지원하는 시스템을 말한다. 제안한 시스템은 Yolov4, DeepSort, MediaPipe등의 인공지능 관련 SW기술을 활용하여 영상을 분석한 후 싸움과 같은 이상행동, 정차 후 잔류 인원 발생, 하차자와 차량 간의 안전거리 확보 여부를 포함하는 3가지 이벤트를 인식한 후 운전자 또는 교사에게 알림을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.03a
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• pp.195-207
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• 1997

산업생산 공정의 많은 과정이 종래에는 주로 기술자와 운전자와 조업지식과 경험에 의존하고 있다. 그러나 전산화를 통해서 이러한 기술을 체계적으로 축적할 수 있게 되었지만, 공정상의 모니터링 시스템은 잦은 공정의 변경으로 재구성에는 상당한 노력이 들어간다.물론, 객체 지향언어를 이용하면 좀더 노력을 줄이고 용이하게 할 수는 있다. 그러나, 재 컴파일과 재구성에 시간이 필요이상으로 들어간다. 본 논문은 객체지향기술의 한 형태인 OLE 활용기술 중 OCX를 이용하여 구성요소의 변경측면의 유지 보수에서 상당한 효과서을 확보하였다. 이로 인한 생산 산업에 경쟁력을 확보하도록 산업생산공정의 모니터링 시스템 개발과 구축을 목표로 한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.3
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• pp.41-48
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• 2011

In order to detect driver's state in a driver safety system, both overt and covert measures such as driving performance, visual attention, physiological arousal and traffic situation should be collected and interpreted in the driving context. In this paper, we suggest a vehicle monitoring system that provides multimodal information on a broad set of measures simultaneously collected from multiple domains including driver, vehicle and road environment using an elaborate timer equipped as a soft synchronization mechanism. Using a master timer that records key values from various modules with the same master time of short and precise interval, the monitoring system provides more accurate context awareness through synchronized data at any given time. This paper also discusses the data collected from nine young drivers performing a cognitive secondary task through this system while driving.

• ICROS
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• v.18 no.2
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• pp.21-29
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• 2012

최근 자동차 연구개발에 있어 내연기관을 대체하는 친환경 자동차기술과 더불어 무인자동차, 자율주행기술이 많은 부분에서 시도되고 실현되어가고 있다. 지능형 자동차라는 개념에서 적용되었던 운전자안전보조시스템, 편의지원과 사고경감 시스템 등이 하나로 통합되어 무인자동차 기술로 발전하고 있다. 또 차량에 고가의 센서를 장착하여 주변환경이나 운전자를 모니터링하는 방식에서 IT 융합기술을 이용한 네트워크기술 (V2I, V2V, V2N & V2X)을 접목시키는 방안을 통하여 개개의 차량은 물론 교통체계의 전체적인 변화를 추구하고 있다. 이러한 첨단차량기술은 새로운 교통문화(차량공유시스템, 군집주행)의 개발과 또다른 교통체계의 연구로 확장되어가고 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.6
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• pp.26-32
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• 2011

Recently, in the U-health area, there are research related on monitoring brainwaves in real-time for coping with emergent situations like the fatigue driving, cerebral infarction or the heart attack of not only the patients but also the normal elderly folks by transmitting of the EEG(Electroencephalograph). This system could be applied to hospitals or sanatoriums. In this paper, it is applied for the vehicular ad-hoc network to prevent the car accident in advance by monitoring the brainwaves of a driver in real-time. In order to do this, I used mobile ad-hoc nodes supported in the Opnet simulator for the efficient EEG brainwave transmission in the VANET environment. The vehicular ad-hoc networks transmitting the brainwaves to the nearest road-side unit are designed and simulated to draw an efficient and proper vehicular ad-hoc network environment.