• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.197-200
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• 2014

본 논문은 얼굴의 표정 인식을 이용한 위험상황 인지 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 인간의 다양한 감정 표정 중 위험상황을 인지하기 위한 표정인 놀람과 공포의 표정을 인식한다. 제안방법은 먼저 얼굴 영역을 추출하고 검출된 얼굴 영역으로부터 눈 영역과 입술 영역을 추출한다. 각 영역에 Uniform LBP 방법을 적용하여 표정을 판별하고 위험 상황을 인식한다. 제안방법은 Cohn-Kanade 데이터베이스 영상을 대상으로 성능을 평가하였다. 그 결과 표정 인식에 좋은 결과를 보였으며 이를 이용하여 위험상황을 잘 판별하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.133-134
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.523-528
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• 2015

본 논문은 얼굴의 표정 인식을 이용한 위험상황 인지 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 인간의 다양한 감정 표정 중 위험상황을 인지하기 위한 표정인 놀람과 공포의 표정을 인식한다. 제안방법은 먼저 얼굴 영역을 추출하고 검출된 얼굴 영역으로부터 눈 영역과 입술 영역을 추출한다. 각 영역에 유니폼 LBP 방법을 적용하여 표정을 판별하고 위험 상황을 인식한다. 제안방법은 표정인식을 위해 사용되는 Cohn-Kanade 데이터베이스 영상을 대상으로 성능을 평가하였다. 이 데이터베이스는 사람의 기본표정인 웃는 표정, 슬픈 표정, 놀란 표정, 화난 표정, 역거운 표정, 공포 표정 등 6가지의 표정영상을 포함하고 있다. 그 결과 표정 인식에 좋은 결과를 보였으며 이를 이용하여 위험상황을 잘 판별하였다.

• 대한교통학회지
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• 제29권6호
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• pp.25-37
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• 2011

본 연구는 사업용 운전자들의 상황인식 능력이 사고 유발 회수나 심각성, 벌점 등과 관련성이 있는지 알아보기 위한 목적을 가지고 진행되었다. 이를 위해 상황인식의 지각 단계와 이해 단계의 능력을 측정하기 위한 상황지각 검사와 위험판단 검사를 제작하고, 운전정밀 특별검사 대상자인 사업용 운전자 228명에게 새로 개발된 시뮬레이터 기기를 이용하여 상황지각 검사와 위험판단 검사를 시행하였다. 개발된 과제의 수행 결과는 최종 5등급으로 판정이 내려지도록 설계되었는데 가장 수행이 좋은 경우 1등급, 수행이 나쁜 경우 5등급 판정을 받도록 하였다. 연구 결과, 상황지각 검사에서의 저조한 등급은 누산벌점과 사고 다발도, 안전도 지수와 정적인 상관이 있었으며 위험판단 검사의 등급은 사고 다발도와 안전도 지수와 정적인 상관이 있었다. 이는 사업용 운전자들의 상황인식 능력이 법규위반 및 사고 유발 경향과 관련이 있음을 보여준다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.376-377
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• 2009

현재 철도는 물류의 운송과 대중교통수단으로 다양하게 활용되고 있다. 또한 친환경적인 면에서 매우 중요한 교통수단으로 각광을 받고 있다. 이에 따라 철도의 안전은 고려해야 할 가장 중요한 부분 중에 하나이다. 특히 철도의 건널목과 역사 내의 플랫폼과 같은 개방된 공간에 대한 안전관리는 매우 중요하다. 개방된 공간에서는 사고발생의 위험요소들이 다수 존재하기 때문에 이러한 위험요소들을 줄이기 위해 열차의 1차적인 통제를 담당하는 기관사와의 상황인식 정보의 공유가 필요하다. 상황인식 정보는 특정 공간에 따라 다양하게 존재할 수 있다. 따라서 OSGi 플랫폼을 사용하여 다양한 상황인식 정보들을 공유하고 활용할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 한국항공운항학회 2005년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.84-90
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• 2005

• 한국항해항만학회지
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• 제42권1호
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• pp.25-30
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• 2018

본 연구는 VTS 시스템을 통해 선박 통항 상황을 모니터링 중 선박 간에 발생할 수 있는 충돌 위험 상황에 대한 해상교통관제사(Vessel Traffic Service Operator: 이하 VTSO)의 상황 인식에 따른 위험 태도를 분석하고자 실시되었다. 양 선박이 서로 근접하고 있는 상황에서 VTSO들의 주관적 관점에서의 위험 정도를 설문조사를 통하여 파악하고 이를 선박 충돌 위험도 평가모델(이하 CoRi)에 의한 계산 값과 비교함으로써, 근접상황에 대한 각 VTSO의 위험 태도를 분석하였다. 그 결과, VTSO 전체의 40% 이상이 약한 위험 회피형임을 확인할 수 있었고, VTSO의 위험 태도가 성별, 연령, 근무경력, 센터직책, 사고경험, 승선경력에 따라 차이가 있는지 분석한 결과, 근무경력, 센터직책, 사고경험에 대해 유의한 차이를 확인할 수 있었다. 또한, 유의한 차이가 확인된 요인으로 VTSO의 위험 태도를 설명할 수 있는 회귀모형을 도출하였고, 이를 CoRi에 적용함으로써 VTSO 개인에 따른 충돌 위험도를 예측하여 더욱 정확하고 안전한 VTS 서비스를 제공하기 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.73-75
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.52-53
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• 2020

자율운항선박의 효과적인 운영을 위해서는 자선 주변 해상 환경의 장애물 및 자선, 타선에 대한 통합적인 상황인식 정보가 요구된다. 상황인식은 현재의 시점에서 관측되는 정보를 바탕으로 운항 해역에 대한 종합적인 인식과 함께 가까운 미래에서 발생할 수 있는 위험 상황 및 비정상 상황에 대한 추론까지를 포함한다. 본 연구에서는 이러한 자율운항선박의 원격 상황인식을 위한 기초연구로써, 선박자동식별시스템 AIS의 항적 정보 분석에 대한 내용을 수행한다. AIS에서 얻어지는 항적 정보를 이용한 해상 상황인식을 수행하기 위한 전처리 과정으로써, 손실 데이터에 대한 보간 방법에 대한 연구를 수행한다. 구체적인 방법론은, 추적필터를 이용한 보간 방법과 항적 정보 학습 기반의 보간 방법을 적용하였으며, AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.237-240
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• 2023

본 논문은 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 차량, 보행자 및 야생 동물 사고 등의 상황에서 발생하는 위험 요소를 설정하고 철도 건널목(교차로)의 운행상황을 확인할 수 있도록 모형 철도 주변에 유형별 센서들을 설치하고 데이터를 인지하여 시스템에 저장하고, 유효한 데이터 분석을 통해 Orange3 머신러닝 기법을 적용한다. 철도 건널목에 관련된 이미지 중 위험인자로서 차량, 보행자 및 야생동물등의 객체를 감지하고 데이터를 수집하여 활용한다. 또한 이러한 데이터들은 이용자 상황에 맞는 철도 데이터 운영 시스템으로 적용할 수 있도록 위험 예측 시스템을 제안한다.