• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1897-1898
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• 2008

본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 운전자의 피로도를 측정하여 졸음운전을 감지하여 경고하는 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 얼굴 영상 분석과 퍼지 이론을 이용하여 운전자의 졸음 또는 부주의함을 감지하여 경고함으로서 교통사고를 미연에 방지하는 시스템이다. 본 논문에서는 실시간 얼굴 탐색 알고리즘 개발을 위해 퍼지 색상 필터와 가상 얼굴 모형을 이용하여 얼굴위치 및 눈 영역을 보다 빠르게 검출하고, 눈 깜박임의 빈도수(Eye blinking frequency)와 눈의 닫힘 지속 기간(Eye closure duration)을 측정하는 방법은 제안한다. 그 다음, 측정된 데이터를 기반으로 퍼지논리를 사용하여 운전자의 피로도를 결정하고 졸음운전 여부를 감지 및 판단하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 제안된 방법은 여러 실험을 통해 운전자의 졸음운전 감지 능력의 우수성을 증명한다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2013.11a
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• pp.561-567
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• 2013

본 연구는 졸음운전의 지표로 예상되는 심전도의 LF/HF 비율이 효과적으로 졸음운전을 예측하는지를 검증하는 것이었다. 본 연구는 총 31명이 참가하였으며, 가상 운전 시뮬레이션 과제를 활용하여 진행하였다. 수면박탈이 운전 중 LF/HF 비율에 영향을 미치는지를 검증하기 위해 충분한 수면을 취한 조건과 수면이 박탈된 조건으로 실험을 실시하였다. 충분한 수면을 취한 조건에서 참가자는 전날 6시간 이상의 수면을 취한 후 30분동안 진행되는 가상 운전과제를 수행하였다. 수면이 박탈된 조건에서는 실험에 참여하기 전날에 참가자가 5시간 이하의 수면을 취하도록 유도한 후 60분 동안 진행되는 가상 운전 과제에 참여하도록 하였다. 참가자는 두 조건 모두에서 심전도를 측정할 수 있는 장비를 착용한 상태로 가상 운전 과제를 수행하였다. LF/HF 비율과 지각된 졸음운전과의 관계성을 확인하기 위해서 참가자가 가상 운전 과제를 수행하는 동안 10분간격으로 주관적 졸림정도를 측정하였다. 실험 결과 충분한 수면을 취한 조건보다 수면박탈 조건에서 참가자의 LF/HF 비율이 감소하였으며, 동일하게 주관적 졸림정도는 증가하였다. 또한 주관적 졸림정도가 LF/HF비율을 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 LF/HF 비율을 통한 졸음 운전 예측은 타당한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.545-547
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• 2018

In fact, the importance of installation and management is getting bigger and bigger due to the accident prevention effect of motorway sleep. By introducing a management system using IoT technology based on the sleepover room located in the remote area, it provided a convenient system for users to develop the environment and managers by providing efficient management system for the management of the Korea Highway Corporation.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.153-154
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• 2019

There are many jobs, not actually sleeping. Sleepy driving is one of the biggest problems in modern society. In this paper, we propose a system to control underwater guns by using deep learning (YOLO) to check eyes and to check drowsiness. So let your mind be clear.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.321-322
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• 2013

본 논문은 웹카메라를 이용하여 시선 추적식 졸음 방지 디바이스를 제안한다. 이는 하드웨어와 소프트웨어 두 부분으로 설계되었으며, 웹카메라를 이용하여 사용자의 눈을 인식하고, Arduino와 Max/msp를 기반으로 한다. Eye-Tracking 기술을 적용하여 사용자의 상태를 파악하고, 상태에 따라 적절한 졸음 방지 기능을 수행하도록 한다. 또한 졸음 방지 기능, 탁상 보조등과 같은 다양한 기능을 수행한다. 사용자는 웹카메라를 통한 시선 추적식 알람 디바이스를 이용함으로써, 새로운 경험을 제공 받는다. 세계 최초(World-First)로 시선추적 기술을 이용하여 남녀노소 누구나 업무 중 이용이 가능한 디바이스이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.249-252
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• 2005

본 논문에서는 자동차를 운전 시에 운전자의 얼굴과 눈의 영역을 자동으로 검출하고 눈동자를 추적하여 운전자의 졸음 여부를 판단하는 효과적인 시스템 구현방법을 제안한다. 복잡한 배경에서 얼굴과 눈을 검출하는 방법은 Haar-like feature의 원리를 이용하고 졸음운전으로 판단하는 방법은 눈동자 영역의 특성과 눈동자의 검출 유무, 움직임 등의 인식을 통하여 졸음운전 경보시스템의 실용화에 대한 가능성을 확인한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.10 no.2
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• pp.94-102
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• 2011

In this paper, a novel drowsiness detection algorithm using eye-blink pattern is proposed. The proposed drowsiness detection model using finite automata makes it easy to detect eye-blink, drowsiness and sleep by checking the number of input symbols standing for closed eye state only. Also it increases the accuracy by taking vertical projection histogram after locating the eye region using the feature of horizontal projection histogram, and minimizes the external effects such as eyebrows or black-framed glasses. Experimental results in eye-blinks detection using the JZU eye-blink database show that our approach achieves more than 93% precision and high performance.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1393-1394
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• 2015

본 논문은 비접촉식 센서를 통한 심전도 신호를 이용하여 운전자의 졸음을 검출하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 비접촉식으로 얻은 심전도 신호에 적합한 특성들을 추출하였으며 t-test를 이용하여 검출 시스템에서 사용할 특성을 선택하였다. 그 후 추출된 특성으로 구성된 데이터를 support vector machine을 활용하여 학습함으로써 졸음 검출 시스템을 구축하였다. 10명의 실험자를 대상으로 한 실험 결과, 각 실험자에 대해서는 평균 91.25 %, 모든 실험자를 대상으로 한 실험에서는 81.29 %의 정확도로 졸음을 검출하는 것이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.597-600
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• 2012

본 연구의 목적은 눈 폐쇄 상태 검출 알고리즘을 개발하고, 그것을 바탕으로 모바일 환경의 졸음운전 감지 시스템을 구현하는 것이다. 개발한 알고리즘은 검출된 눈 영역의 이미지를 히스토그램 분석을 통해 실험적으로 얻은 문턱 값으로 이진화 시킨 후 운전자 눈의 폐쇄 상태를 판단한다. 구현한 시스템은 얼굴과 눈 검출이 완료된 상태에서 검출된 눈이 폐쇄 상태인지를 판단한다. 폐쇄 상태인 경우 이상태가 지속되면 시스템은 운전자가 졸음운전 상태임을 감지하고 경고해준다. 자원이 제한된 모바일의 특성상 이미지 처리의 정확성뿐만 아니라 처리속도의 효율성도 중요한데 이 특성에 맞는 알고리즘을 개발하였고, 이를 바탕으로 졸음운전 감지 시스템 구현에 성공하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.75-77
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• 2021

다양한 원인으로 매년 수많은 사람이 교통사고로 목숨을 잃거나 크게 다치곤 한다. 최근 교통사고 통계자료에 따르면 졸음운전으로 인한 교통사고가 음주운전이나, 과속보다도 높은 비중을 차지하고 있었다. 또한, 사고가 났을 때 안전벨트를 매지 않은 운전자나 동승객은 부상 정도가 훨씬 심각한 것으로 알려져 전 좌석에 안전벨트를 꼭 착용해야 하는 법도 제정되었다. 그런데도 많은 운전자 및 동승자가 안전벨트를 착용하지 않아 크게 부상을 당하는 사고는 줄지 않고 있다. 이러한 사고와 부상을 줄이기 위하여 본 논문에서는 다중 네트워크를 이용하여 운전자의 졸음 감지 및 운전자, 동승자의 안전벨트 착용 여부까지 실시간으로 판별하는 시스템을 설계하고 구현한다.