졸음에 의한 순간적 과오는 자동차운전을 비롯한 각종 산업안전에 인명피해를 포함하는 치명적 손실 을 수반한다. 따라서 이분야에 대한 연구가 국내를 포함한 전세계에서 활발히 진행되어 상업화가 추진 중이다. 그러나 이러한 연구는 실용적 차원에서 주로 피부전기활동(Electrodermal Activity: EDA)과 눈 깜박임 등의 측정방법에 의존하고 있으며 졸음의 첫 지시치로서 중요하고 객관적인 각성-졸음 과도기 뇌파를 포함하는 수면 다원생리신호 측정에 관한 연구는 이 방법이 피험자에게 구속성을 주고 측정 자체가 까다로워서 현실적으로어려운 실정이다. 본 연구에서는 그 동안 Medilog SAC847 Polysomnography를 이용한 수면에 관련된 종합적 생리신호를 측정.분석 연구해온 경험을 토대로 정상적인 성인의 각성-졸음 과도기 생리신호특징으로서 뇌전도(Electroencephalogram:EEG), 턱 및 다리근전도(Electromyogram:EMG), 심전도( Electrocardiogram:ECG), 안전도(Electrooculogram:EOG) 등을 종합적으로 분석한 결과 졸음상태가 각성상 태에 비하여 EEG의 주파수는 감소하고, EMG와 ECG의 진폭은 줄어들고, EOG에서는 느린 안구운동의 특징을 갖는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 차량 내 이산화탄소 농도 측정을 통해 운전자의 졸음운전을 예방하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 이산화탄소 농도 측정 센서를 연결한 아두이노 보드를 차량 내부에 부착하여 측정된 수치를 실시간으로 분석한다. 분석된 수치를 운전자, 탑승자에게 전송하여 자발적으로 졸음 방지를 유도한다. 또한 설정된 수치 이상인 경우 차량 내 사용자와 차량 외 보호자에게도 경고 메시지를 전송하고 차량 내 공기 상태를 알린다. 추후 차량 내 환경과 운전 시간, 탑승자 정보 등을 활용하여 전송된 수치를 분석하면 운전 환경 개선을 위한 방안을 모색할 수 있다.
현재 많은 국가들이 자동차 업계 중심으로 사업 모델을 진행하고 있고 그중에서 M2M과 관련하여 지능형 자동차에 대해 많은 관심과 투자가 예상되고 있는데 차량 안전 운행, 교통 분야 공공 서비스, 교통 신호 확장, 차량 진단, 보안의 문제점 해결 여러 가지의 서비스가 요구되고 있다. 여기서 차량 내 졸음방지를 위한 무선제어 시스템과 졸음 방지로 인하여 교통사고의 안전과 사고율을 낮추고자 졸음 운전차량이 발생시 주변 차량에 경고 또는 온도와 이산화 탄소량을 측정하여 창문을 개방하여 운전자에게 졸음 운전으로 인한 사고율을 낮추는 시스템을 제안 한다.
졸음운전은 전체 교통사고 원인 중 큰 비중을 차지하며 그 위험성이 음주운전보다도 크다고 알려져 있다. 따라서 운전자의 졸음을 판단하고 경고하는 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있으며, 뇌파를 분석하는 것이 운전자의 피로와 졸음을 감지하는데 효과적이라는 연구결과들이 발표되었다. 본 논문은 짧은 시간에 높은 해상도를 가지는 auto-regressive 모델 기법 중 잡음에 강인한 errors-in-variables(EIV) 방법을 이용하여 특징벡터를 추출하고, 다층신경망(multilayer perceptron; MLP)에 적용하여 운전자의 상태를 각성, 천이, 졸음의 세 가지 상태로 분류하는 졸음 감지 시스템을 제안한다. 생체신호의 측정 환경에 따른 성능을 평가하기 위해 높은 진단률을 갖도록 하는 EIV차수를 결정하고, 잡음에 대한 강인성을 확인하기 위해 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio; SNR)에 따른 성능을 선형 예측 부호화(linear predictive coding; LPC) 방법과 비교하였다. 이 결과로부터 제안한 EIV와 MLP를 결합한 졸음 감지 시스템은 기존의 LPC와 MLP를 이용한 시스템에 대해 우수한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
졸음운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높기 때문에 효율적인 졸음운전 판단 시스템이 필요하다. 그러나 생체 신호나 비전을 이용한 졸음운전 판단시스템은 비용 측면에서 활용되기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 추가적인 비용 없이 대부분의 차량에 기본 장착되어 있는 조향각 센서(steering angle sensor)와 차량정보(brake switch, throttle position signal, vehicle speed)를 이용하여 졸음운전자의 조향패턴 중 하나인 저킹 판단을 이용한 졸음운전 판단 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 각 변수의 임계값을 제시하고, HILS(Hardware in the Loop Simulation)에서 CAN을 통해 취득한 차량의 데이터와 Matlab 프로그램을 이용하여 알고리즘을 평가한다.
운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.
현대 사회에서는 졸음으로 인한 사망사고와 재산피해 등이 해마다 막대하게 발생하고 있다. 이러한 피해를 줄이는 방법들은 사회 각계각층에서 많이 연구하고 있으며 특히, 자동차에서는 졸음운전 방지에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 요로(YOLO : You Only Look Once)를 이용하여 뜬눈과 감은 눈을 학습하는 아두이노 기반의 물총 발사를 수행하는 시스템으로써, 단순히 감은 눈의 지속 시간이 일정 시간을 초과하면 물총을 발사하는 졸음 방지 시스템을 제안한다. 본 시스템은 다양한 분야에 적용하여 사용할 수 있지만, 특히, 자동차에 적용 시 비싼 사양을 구매하지 않아도 되고 조금만 신경을 쓰면 아주 저렴한 비용으로도 졸음운전으로 인한 사고를 100% 줄일 수 있다. 또한, 회사별 각기 다른 사양들을 극복한 독립적 시스템이라고 할 수 있다.
본 연구에서는 고속도로 졸음쉼터의 진 출입 차량 주행속도 조사를 통해 졸음쉼터 가 감속차로 길이, 설치위치의 종단경사 및 곡선반경이 주행차량에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 졸음쉼터 적정 가 감속차로 길이 산정을 위해, VISSM을 활용하여 진출입부 길이 별 시나리오를 구축하고, 가 감속차로를 이용하는 차량의 개별차량 주행궤적 자료를 추출하여 차량의 감속 및 가속도의 표준 편차를 산출하였다. 주행속도 조사 결과 졸음쉼터 설치위치의 곡선반경 및 종단경사에 따른 속도차이가 있는 것으로 나타났으며 무엇보다 가 감속차로 길이에 따른 차량 간의 속도차이가 크게 나타났다. 특히 가 감속차로 길이가 짧게 설치된 졸음쉼터의 경우 차량 간의 속도차이가 큰 것으로 조사되었으며 차량이 졸음쉼터 진입 시 충분히 감속을 하지 못하고 진입하거나 졸음쉼터 이용 후 본선 진입 시 충분히 가속을 하지 못한 채로 본선에 진입하는 것으로 조사되어 위험성이 높은 것으로 분석되었다. 가 감속차로 길이에 따른 시뮬레이션 분석결과 진입부의 경우 245m 이상의 감속차로 길이 확보가 필요할 것으로 분석되었으며, 가속차로의 경우 370m 이상으로 설치하였을 때 안전한 진출이 가능한 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 인간의 졸음에 대한 특성을 관찰하기 위해 뇌파를 계측 및 분석하였다. 인간으로부터 발생되는 뇌파 즉 EEG신호를 계측하여 주파수 대역에 따라 분석하는 것을 기본적인 방법으로 한다. 흔히 각성, 폐안 및 수면에 접어들 때와 관련이 있는 뇌파는 알파파로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 졸음과 관련된 분석 주파수대역을 알파파대역으로 한정하여, 알파파대역 중에서도 어떤 주파수성분이 졸음과 더 밀접한 관련이 있는지 파워 스펙트럼 분석법을 이용하여 관측한 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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