• 제목/요약/키워드: 운전자 보조 시스템

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운전자 시선 및 선택적 주의 집중 모델 통합 해석을 통한 운전자 보조 시스템 (Driver Assistance System for Integration Interpretation of Driver's Gaze and Selective Attention Model)

  • 김지훈;조현래;장길진;이민호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.115-122
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    • 2016
  • 본 논문은 차량의 내부 및 외부 정보를 통합하여 운전자의 인지 상태를 측정하고, 안전운전을 보조하여 주는시스템을 제안한다. 구현된 시스템은 운전자의 시선 정보와 외부 영상을 분석하여 얻은 주변정보를 mutual information기반으로 통합하여 구현되며, 차량의 앞부분과 내부 운전자를 검출하는 2개의 카메라를 이용한다. 외부 카메라에서 정보를 얻기 위해 선택적 집중모델을 기반으로 하는 게슈탈트법칙을 제안하고, 이를 기반으로 구현된 saliency map (SM) 모델은 신호등과 같은 중요한 외부 자극을 두드러지게 표현한다. 내부 카메라에서는 얼굴의 특징정보를 이용하여 운전자의 주의가 집중되는 외부 응시 정보를 파악하고 이를 통해 운전자가 응시하고 있는 영역을 검출한다. 이를 위해서 우리는 실시간으로 운전자의 얼굴특징을 검출하는 알고리즘을 사용한다. 운전자의 얼굴을 검출하기 위하여 modified census transform (MCT) 기반의 Adaboost 알고리즘을 사용하였으며, POSIT (POS with ITerations)알고리즘을 통해 3차원 공간에서 머리의 방향과 운전자 응시 정보를 측정하였다. 실험결과를 통하여 제안한 시스템이 실시간으로 운전자의 응시하고 있는 영역과, 신호등과 같은 운전에 도움이 되는 정보를 파악하는데 도움이 되었음을 확인할 수 있으며, 이러한 시스템이 운전보조 시스템에 효과적으로 적용될 것으로 판단된다.

합성곱 신경망 기반 물체 인식과 탑승 감지 센서를 이용한 개인형 이동수단 주행 안전 보조 시스템 개발 (Development of Personal Mobility Safety Driving Assistance System Using CNN-Based Object Detection and Boarding Detection Sensor)

  • 손권중;배성훈;이현준
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권10호
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    • pp.211-218
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    • 2021
  • 최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

차량용 어라운드 뷰 시스템의 사용자 인터페이스 비교분석 (Comparative Analysis of User Interface of Car Around View Systems)

  • 성기동;장시웅
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.477-480
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    • 2013
  • 어라운드 뷰 시스템은 승용차의 앞뒤와 좌우 사이드 미러 하단에 1개씩 4개의 카메라를 이용해, 내비게이션 화면에 마치 차를 위에서 찍은 듯한 화면을 만들어 주는 기술이다. 최근 차량의 증가로 인해 사용자의 편의 및 안전에 대한 요구와 의존도가 증가함에 따라 운전자를 위한 보조 시스템이 구축되고 있다. 현재 운전자를 위한 보조 시스템으로 AVM(Around View Monitoring)기술이 개발되었다. 본 논문에서는 현재 시중에 제공되고 있는 다양한 어라운드 뷰 시스템들마다 인터페이스가 다르기 때문에 이를 어떻게 적용되었는지를 각 시스템들마다 비교분석하여 장점들을 알아보고, 이를 통해 각 인터페이스들의 장점들을 종합하여 효율적인 인터페이스를 제시하였다.

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첨단 자동차 연구개발의 기술 동향

  • 윤복중;김정하
    • 제어로봇시스템학회지
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    • 제18권2호
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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.

초음파 센서를 이용한 차량 전·후방 감시 시스템 (Front and Rear Vehicle Monitoring System using Ultrasonic Sensors)

  • 최훈;장시웅
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.1125-1132
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    • 2012
  • 최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생하므로 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 주차 시에 차량과 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 고지향각 초음파 센서, 광지향각 초음파 센서, ATmega128, DSP 프로세서로 구성된다.

영상기반 행동패턴 인식에 의한 운전자 보조시스템 (Driver Assistance System By the Image Based Behavior Pattern Recognition)

  • 김상원;김중규
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권12호
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    • pp.123-129
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    • 2014
  • 복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.

카메라 위치를 반영한 후진 주차 가이드라인 생성 연구 (A Study on Generation of Reverse Parking Guideline Reflecting Position of Camera)

  • 허준호;이선봉
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.591-598
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    • 2016
  • 자동차 운행에 있어서 최종적인 단계는 주차로 마무리 되는데, 특히 운전을 처음 배우는 사람들이 가장 어려워하며, 협소한 주차공간에서의 주차는 초보자뿐만 아니라 일반 운전자도 편하지는 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주차 조향 보조 시스템, 자동 항속 제어 시스템 등이 개발되어 운전자의 편의성을 향상시키고 있고, 초음파, 카메라, 열화상 카메라 또는 레이더 등을 이용하여 운전자에게 주변 환경을 보다 정확하게 인지할 수 있도록 주차 보조 시스템이 개발되고 있다. 본 연구에서는 카메라 위치가 차량 후면 어느 곳에 위치하든 중앙부에 위치했을 때와 동일하게 영상을 처리할 수 있도록 후진 회전 반경 식을 제안하고, 실차 검증을 통해 주차 가이드라인을 생성하고자 한다.

Homography 알고리즘에서 화소값 선정에 따른 영상 품질의 비교 (Comparison of Image Quality according to Choice of Pixel Values in Homography Algorithm)

  • 윤희돈;유영호;장시웅
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.503-506
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    • 2011
  • 최근 다양하게 등장하고 있는 운전자를 위한 보조 장치 중 운전자의 주차를 위해 사용되는 장치들 중 하나인 차량용 카메라는 주로 차량 후방의 번호판 위에 주로 위치하여 운전자의 주차에 도움을 주는 역할에 사용이 되고 있다. 최근에는 이러한 카메라를 이용하여 전 후방 및 좌 우측을 모두 보여주기 위한 AVM(Around View Monitor) 시스템이 개발되었다. 그러나 다수의 카메라를 사용하는 AVM시스템에서 운전자에게 통합된 영상을 제공하기 위해서는 카메라의 방사왜곡보정과 호모그래피(Homography) 알고리즘을 통해 정합하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 호모그래피 과정에서 결과 영상의 품질을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법을 구현하여 기존의 8DOF(Degree of Freedom)을 사용한 방법과 결과 영상의 품질을 비교함으로써 개선된 영상을 제공할 수 있음을 제시한다.

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음주측정 시동 및 안전운전 보조시스템 (Engine Control And Drive Assist System)

  • 박명철;황동건;오성혁;조인호;김재환;이도희
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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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.

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CNN 기법을 활용한 운전자 시선 사각지대 보조 시스템 설계 및 구현 연구 (A Study on Design and Implementation of Driver's Blind Spot Assist System Using CNN Technique)

  • 임승철;고재승
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.149-155
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    • 2020
  • 한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.