• Science of Emotion and Sensibility
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• v.5 no.4
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• pp.11-32
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• 2002

This article evaluates the existing subjective measures that have been utilized in surface transportation to assess various aspects of operator status such as fatigue, sleepiness, arousal, mood, etc. Specifically, the representative six subjective instruments - Epworth Sleepiness Scale, Karolinska Sleepiness Scale, Pearson and Byars Fatigue Checklist, Stanford Sleepiness Scale, Stress-Arousal Checklist, and NPRU Mood Scale - are compared and contrasted in terms of reliability, . validity, sensitivity, and appropriateness for application. Recommendations for application of the subjective measures in surface transportation are discussed.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.6
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• pp.464-470
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• 2016

In this paper, we propose an improved face detection algorithm and determination method for drowsiness status of driver from the opening and closing frequency of the detected eye. For this purpose, face, eyes, nose, and mouth are detected based on conventional Viola-Jones face detection algorithm and spatial correlation of face. Here the spatial correlation of face is performed by DFP(Detect Face Part) based on seven characteristics. The experimental results on Caltect face image database revealed that the detection rates of noise particularly showed the improved performance of 13.78% in comparison to that of the previous Viola-Jones algorithm. Furthermore, we analyze the driver's drowsiness determination cumulative value of the eye closed state as a function of time based on SVM (Support Vector Machine) and PERCLOS(Percentage Closure of Eyes). The experimental results confirmed the usefulness of the proposed method by obtaining a driver's drowsiness determination rate of 93.28%.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.3
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• pp.255-265
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• 2007

In this paper, we propose a new illumination-robust drowsy driver monitoring system with single CCD(Charge Coupled Device) camera for intelligent vehicle in the day and night. For this system that is monitoring driver's eyes during a driving, the eye detection and the measure of eyelid movement are the important preprocesses. Therefore, we propose efficient illumination compensation algorithm to improve the performance of eye detection and also eyelid movement measuring method for efficient drowsy detection in various illumination. For real-time application, Cascaded SVM (Cascaded Support Vector Machine) is applied as an efficient eye verification method in this system. Furthermore, in order to estimate the performance of the proposed algorithm, we collect video data about drivers under various illuminations in the day and night. Finally, we acquired average eye detection rate of over 98% about these own data, and PERCLOS(The percentage of eye-closed time during a period) are represented as drowsy detection results of the proposed system for the collected video data.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.9 no.4
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• pp.65-74
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• 2007

There have been research and studies on rumble strip effectiveness in terms of accident reduction since rumble strips were first installed in 1950's. Research has shown that rumble strips reduce accidents from drowsy and inattentive driving. The present research statistically analyze the accident reduction effect of rumble strips based on accident reports obtained from rumble strip installed 377 places of nation wide freeway lines. Based on the results, rumble strips are effective in reducing accident frequencies 32.3%. The probable various factors inducing accidents are identified. These include drowsiness, speeding, inattentiveness, vehicle defectiveness, and short headways. It was found that rumble strips are effective in reducing A, B, C leveled accidents, and in reducing clear, cloudy, and rainy weather accidents. The results may make clear and expand probable types of accidents that rumble strips would reduce, then reduce the total accidents on freeway lines.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.905-910
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• 2022

Drowsy driving requires a lot of social attention because it increases the incidence of traffic accidents and leads to fatal accidents. The number of accidents caused by drowsy driving is increasing every year. Therefore, in order to solve this problem all over the world, research for measuring various biosignals is being conducted. Among them, this paper focuses on non-contact biosignal analysis. Various noises such as engine, tire, and body vibrations are generated in a running vehicle. To measure the driver's heart rate and respiration rate in a driving vehicle with a piezoelectric sensor, a sensor plate that can cushion vehicle vibrations was designed and noise generated from the vehicle was reduced. In addition, we developed a system for classifying whether the driver is sleeping or not by extracting the model using the CNN-LSTM ensemble learning technique based on the signal of the piezoelectric sensor. In order to learn the sleep state, the subject's biosignals were acquired every 30 seconds, and 797 pieces of data were comparatively analyzed.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.190-195
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• 2009

자동차 이용자 수가 증가 할수록 자동차 사고로 인한 피해도 많이 늘어나고 있다. 이러한 자동차 사고를 사전에 예방하기 위해서는 운전자의 상태 및 현재 차량 상태를 파악하여 사고를 미리 방지함으로서 운전자의 안전을 보조할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안전운전을 보조하기 위하여 졸음운전 여부 감지 시스템, 후진시 후방 안전거리를 감지하는 시스템, 쾌적한 운전 환경을 위한 실내 환경 측정 시스템, 주차 시 생길 수 있는 사고에 대한 감시시스템을 센서와 MCU등을 이용한 임베디드 시스템을 구현 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.532-534
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• 2001

본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 얼굴 영상에서 눈의 위치를 추출하고 누의 개폐 상태를 인식하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 특징을 나타내는 주 요소이며, 눈의 개폐 상태 인식은 인간의 물리적, 생체적 신호 감지 및 표정인식에도 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 후부영역을 강조하기 위한 전처리 과정을 수행하고 템플릿 매칭 방법을 사용하여 후부 영역을 추출한다. 추출된 1차 후부 영역들은 설정된 병합식을 사용하여 병합되며, 기하학적 사전지식과 Matching Value를 기반으로 최종 눈후보 영역을 추출한다. 검출된 눈 후보 영역은 검출영역 전처리와 특징점 산출 과정을 거쳐 최종적으로 개폐 판별식을 통해 눈의 개폐상태를 인식하게 된다. 제안한 방법은 눈위치 추출과 개폐인식에서 모두 높은 인식률을 보였으며 향후 운전자의 졸음인식 및 환자 감시장치 등 여러 응용에서 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.287-289
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• 2014

자동차와 IT간 융합에 대한 연구가 진행되면서 운전자에게 친숙한 자동차 시스템에 대한 많은 솔루션 및 기술들이 개발되고 있다. 운전자의 졸음 및 상태를 측정하기 위한 영상 및 다양한 센서정보 획득 기술은 운전자로 하여금 보다 더 안전한 운전 지침을 제공할 수 있으며, 자동차의 상태를 확인할 수 있는 CAN 정보를 통해 현재 주행 중인 차량의 상태를 실시간으로 점검할 수 있는 연구도 진행되고 있다. 본 논문에서는 운전자의 상태 정보(MJPEG 영상 데이터)와 차량 정보(CAN 정보)를 융합하여 전송할 수 있는 모듈을 설계 해본다.

• 건강소식
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• v.31 no.10 s.347
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• pp.14-17
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• 2007

대명천지 밝은 낮에 졸음을 느껴 본적 있으신지, 월요일 아침 일찍 잠에서 깨기 어려운 적이 있으신지? 사람들은 잠을 잘 자야 한다는 것은 알고 있지만 잠이 음식이나 물, 공기처럼 우리가 살아가는데 필수적으로 꼭 필요하다고 실감하고 있는지 모르겠다. 믿어 줄 사람이 있을지 모르겠지만 잠은 역동적인 행동이다. 1950년대 까지는 잠이란 우리가 살아가는 하루 중에 일부로서 그저 수동적인 휴면 상태쯤으로 알고 있었다. 그렇지만 잠을 자는 중에도 우리의 뇌는 아주 활발하게 활동하고 있다. 더구나 잠이 우리의 일상 기능과 신체적, 정신적 건강에 다방면으로 영향을 주고 있다는 것이 알려지기 시작했다.

• 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.