• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.194-199
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• 2007

최근 차량증가에 따라 교통사고가 날로 증가하고 있고, 안전운전을 위한 보조장치 개발의 필요성이 증대되고 있다. 특히 교통사고 원인중 운전자의 졸음으로 인한 사고가 30%에 달하고 있어 졸음운전 예방장치의 개발이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 졸음운전예방을 위한 효율적인 졸음경보 장치시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 HRV와 안구활동 신호를 BP(역전파알고리즘)을 이용 보다 더 정확한 측정 및 판단을 행하여 운전자에게 음성경고를 보내주는 방식이다. 제안된 방식은 기존의 연구된 피부전기활동, 영상처리를 이용한 졸음운전 감지 시스템, 심박변동신호 분석 방법보다 훨씬 효율적인 졸음경보를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.21 no.2
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• pp.175-180
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• 2000

본 논문은 주행 중의 졸음방지를 목적으로 하는 각성시스템의 평가에 관한 연구이다. 졸음운전을 방지하는 데에는 각성도의 저하상태를 높은 정확도로 검출하는 기술과 그것을 해소하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 졸음운저자를 위해서 졸음각성시스템을 향상시켰다. 개발된 각성시스템의 평가를 위해서 졸음을 유도하는 단조로운 행위를 수행하면서 뇌파, 심전도, 안전도와 같은 생체신호를 측정하였다. 피험자가 졸음상태에 있을 때에 산소, 향, 여러 가지 색 자극을 제시함으로써 각성효과를 평가하였다. 졸음의 해소에 효율적인 일정한 양의 산소와 멘톨 성분이 함유된 향을 동시에 각성자극으로 제시하였을 때와, 노란색의 색 자극을 주었을 때 가장 각성에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.529-531
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• 2018

본 논문은 끊이질 않는 졸음운전 사고를 방지하기 위한 연구 내용이다. Kinect 의 움직임 감지 기반 센서를 활용하여 센서를 통하여 얻은 수치를 코드화 하여 프로그램을 구현한다. 졸음운전이라는 안전사고는 사전에 방지가 가능한 안전사고로서 운전자들이 졸음에 빠졌을 때 이를 스스로 인지하여 운전자에게 청각적 신호를 주어 운전자의 졸음운전을 방지하여 안전운전을 지향한다. 이는 졸음운전이 잦은 장거리 운전자나 화물트럭 기사들, 습관적으로 졸음운전을 하는 운전자들에게 효과적인 시스템이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1242-1244
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• 2021

한국교통안전공단이 발표한 자료에 따르면 교통사고로 사망한 원인의 70%가 졸음운전이다. 최근에는 졸음운전을 예방하기 위해 눈 깜박임 인식 등의 운전자의 생체 데이터를 활용한 방법들이 대두되고 있다. 특히 운전자의 졸음운전 판단 기술로 뇌파를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌파를 사용하여 효과적으로 졸음 상태를 판단할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 졸음 상태인 경우, 아닌 경우인 2가지의 운전자 상태를 85%의 정확도로 판단한다. 또한 제안한 알고리즘을 활용해 졸음운전 감지 시스템과 더불어 졸음운전 예방 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.947-950
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• 2015

In the cause of car accidents in Korea, drowsy driving has shown that it is larger fctors than drunk driving. Therefore, in order to prevent drowsy driving accidents, drowsiness detection and warning system for drivers has recently become a very important issue. Furthermore, Many researches have been published that measuring alpha wave of EEG signals is the effective way in order to be aware of drowsiness of drivers. In this study, we have developed EEG measuring device that applies a signal processing algorithm using the LabView program for detecting drowsiness. According to results of drowsiness inducement experiments for small test subjects, it was able to detect the pattern of EEG, which means drowsy state based on the changing of power spectrum, counterpart of alpha wave. After all, Comparing to the results of drowsiness pattern between commercial equipments and developed device, we could confirm acquiring similar pattern to drowsiness pattern. With this results, the driver's drowsiness prevention system expect that it will be able to contribute to lowering the death rate caused by drowsy driving accidents.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.719-722
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• 2016

운전자의 주의력 감쇠는 교통사고 요인에 있어서 큰 비중을 차지한다. 주의력 감쇠는 무선 통화, 기기 조작, 졸음으로 나타날 수 있는데 자동차 대형사고의 대부분은 졸음운전으로 인하여 일어나며, 졸음운전 시에는 운전자의 운전조작 및 방어 조작 능력이 현저하게 저하한다. 본 시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상 데이터를 입력 받아 처리하여 운전자의 졸음 상태를 인식하는 시스템으로 운전자에게 졸음방지 기능을 제공한다. Haar-Like Feature cascade classifier 방법을 사용하여 얼굴 및 눈 영역 검출을 하였고 Open Eye, Closed Eye가 학습된 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용해 눈 깜박임을 인식하여 PERCLOS(Percentage of Eye Close)방법으로 졸음을 판단하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 인식률의 정확도를 검증하기 위해 인식률 테스트를 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.508-510
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• 2020

2015년도부터 2019년도까지 5년간 고속도로에서 1,079명의 사망자가 발생하였으며, 이중 졸음운전 및 주시 태만이 729명(67.6%)로 가장 많았다. 졸음운전 방지를 위해 휴게소, 졸음쉼터 등 노력하고 있으나 이러한 노력에도 졸음운전으로 인한 사고는 지금까지도 계속해서 발생하고 있다. 본 연구는 이러한 사고를 방지하기 위해 적외선 카메라를 이용한 영상 촬영하여 안면검출 해석과 서비스를 구현하였다. 안면검출을 통한 동공 상태의 여부와 적합한 수면 판단 기준으로 PERCLOS(Percentage of Eye Closure)을 적용하였다. 운전자의 동공의 장축과 단축의 비율이 1 : 0.35 미만 일 때, 운전자가 졸음상태라 판단하고 음성 알람을 통해 졸음방지를 개선할 수 있었다.

• ICROS
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• v.21 no.1
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• pp.37-43
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• 2015

운전자 졸음 감지 기술은 지능형 자동차의 안전장치에서도 중요한 부분을 차지하고 있다. 현재 졸음 감지 기술은 뇌파를 이용한 방법, 운전자의 습관을 이용한 방법, 영상처리를 이용한 방법으로 크게 3가지로 구분할 수 있으며, 이중 영상처리를 이용한 방법이 크게 주목받고 있다. 본 논문에서는 이러한 졸음 감지 기술을 사용한 방법들을 간략히 소개하며, 각 방법의 특징을 나열하였다. 졸음 감지 지능형 자동차뿐만 아니라 스마트 홈과 같이 우리 일상을 편하게 할 수 있는 다양한 분야에서 활용이 가능할 것으로 전망한다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.8 no.3
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• pp.193-198
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• 2018

Recently, the casualties of automobile traffic accidents are rapidly increasing, and serious accidents involving serious injury and death are increasing more than those of ordinary people. More than 70% of major accidents occur in drowsy driving. Therefore, in this paper, we studied the drowsiness prevention system to prevent large-scale disasters of traffic accidents. In this paper, we propose a real-time flicker recognition method for drowsy driving detection system and drowsy recognition according to the increase of carbon dioxide. The drowsy driving detection system applied the existing image detection and the deep running, and the carbon dioxide detection was developed based on the IoT. The drowsy prevention system using both of these techniques improved the accuracy compared to the existing products.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.425-426
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• 2023

지난 5년 (2016~2020년) 간 고속도로 교통사고 사망자 1,035명 중 약 70%(722명)가 졸음 및 주시 태만으로 인해 발생하였다. 졸음운전 사고를 예방하기 위해 졸음 쉼터나 휴게소 등이 있지만 활용률이 높은 편은 아니다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 자동차 내부에서 즉각적으로 졸음을 판별해 알람을 제공하는 알람 기능을 구현하였다. 차량에 웹캠과 CO₂ 농도 측정기를 설치하여 웹캠으로는 운전자의 눈 종횡비를 계산하여 졸음을 판단하고 CO₂ 센서로 차량 내부 CO₂ 농도를 측정하여 운전자의 졸음을 판단하여 경고음과 음성 경고 메시지를 출력함과 동시에 창문 개폐 기능으로 잠을 깨워주기 때문에 교통사고 발생률 저하에 기여할 것으로 기대된다.