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.
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.
최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강 상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트 심전도 (ECG)와 손목착용형 산소포화도 (SpO2) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소 포화도, 그리고 심장박동수 신호는 무선센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV (Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.
최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트(ECG)와 손목착용형 산소포화도($SpO_2$) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소포화도, 그리고 심장박동수 신호는 센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV(Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음 상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.
인간의 생체 신호 데이터가 인간의 상태를 가장 잘 설명할 수 있다 할지라도 실제 운전 중에 운전자의 생체 데이터를 얻어 운전자의 상태를 판단하는 일은 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 방법 중 하나로 운전자의 주행 정보를 이용한 운전자 스트레스 모니터링 시스템을 제안한다. 운전자의 주행 정보는 OBD-II 스캐너를 통해 취득하고, 실제 운전자의 운전 스트레스 여부는 E4 밴드를 통해 취득한 EDA 데이터를 이용하여 판단한다. 스트레스 감지 모델은 MLP 신경망 모델을 사용하였으며 약 한 달 간의 운행 데이터를 이용하여 학습시켰다. 제안한 시스템을 평가하기 위하여 약 1시간의 운행 데이터를 사용하였고 약 92%의 정확도를 얻을 수 있었다.
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.
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.
차량의 각종 안전장치 및 운전자 모니터링 장치에서 운전자의 상태를 파악하려 할 때는 운전자, 자동차, 도로 환경의 측정 변수들이 통합적으로 수집되고 해석되어야 한다. 본 논문에서는 운전 상황을 통합적이고 종합적으로 분석하기 위하여 일정한 시간 주기로 운전자, 차량, 도로 주변 환경과 같은 다양한 영역으로부터 데이터를 동기화하여 수집하는 실시간 차량 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 소프트 동기화 메커니즘으로 다중 정보를 동기화하여 수집한다. 이는 하나의 마스터 시간과 차량 상태와 운전자 상태 등의 다양한 영역의 데이터들의 키 값들을 동일한 시간 주기로 하나의 파일에 저장하고, 각각 다양한 영역의 데이터들은 저장할 때 마스터 시간과 함께 저장함으로써 후에 특정 시간에 운전 상황을 쉽게 찾아 볼 수 있게 한다. 본 논문에서는 구현된 시스템으로 9명의 피험자의 인지 부하 실험에서 데이터를 수집하는 예를 보인다.
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.
최근 U-health 분야에서는 EEG(Electroencephalograph) 뇌파를 전송하여 환자뿐만 아니라 일반 노약자를 대상으로 졸음운전이나 뇌졸중, 또는 심장마비와 같은 위기상황에 대처하기 위해 실시간으로 뇌파를 모니터링하는 시스템을 연구하고 있다. 이러한 시스템은 병원이나 요양원등 다양한 지역에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 자동차 통신망에 적용하여 운전자의 뇌파를 실시간으로 모니터링하고 미연에 사고를 방지할 수 있는 통신망 시스템의 성능을 평가하고자 한다. 이를 위해 VANET환경에서 EEG뇌파 전송을 효율적으로 할 수 있도록 옵넷 시뮬레이터에서 제공하는 모바일 애드혹 노드를 사용하였다. 운전자의 뇌파를 노변기지국으로 전송하는 애드혹한 자동차 통신망을 설계하고 시뮬레이션을 통하여 도심 지역에 적합한 환경을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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