• Title/Summary/Keyword: 졸음

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Automobile System for Drowsiness Accident Detection using EDA Signal Analysis (피부 임피던스 신호 분석을 통한 졸음운전 판단 시스템 개발)

  • Lee, Young-Bum;Lee, Myoung-Ho
    • The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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    • v.56 no.2
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    • pp.432-435
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    • 2007
  • In modern society, automobile is necessary vehicle. Automobile is a series of modern convenient. And the number of automobile is on the increase. But from you to year, automobile accident is on the increase, also. One of most reason that cause automobile accident is drowsiness driving. So, we plan to construct automobile system for drowsiness accident prevention for decreasing automobile accident. In this research, we built a drowsiness detecting device using EDA (Electro Dermal Activity) signal which is electric response in the human body skin. There are SIL (Skin Impedance Level) and SIR (Skin Impedance Response) in EDA. Mostly, SIL consists of DC element. On the other hand, SIL consists of AC element. We could detect the drowsiness condition with SIL and SIR signal.

Subjective Measures of Operator Status in Surface Transportation: h Critical Review and Recommendations for Application (지상 교통에 있어서 운전자 상태의 주관적 척도: 비판적 고찰 및 응용을 위한 제언)

  • Heidi D. Howarth;Sohn, Young-Woo
    • 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.

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Eye Tracking Method for Driver Drowsiness Detection System (운전자 졸음 감지 시스템을 위한 눈 추적 방법)

  • Kim, Jeonguk;Zhang, Xingjie;Park, Jong-Il
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2016.11a
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    • pp.159-160
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    • 2016
  • 운전자 졸음 감지 시스템에서는 운전자의 눈의 위치를 정확하게 검출하고 추적하는 것이 중요하다. 각막 반사를 이용한 눈동자의 명암 차를 이용하여 동공의 위치를 정확하게 검출할 수 있다. 그러나 눈을 깜빡이는 순간에는 각막 반사 현상이 나타나지 않아 눈 검출에 실패하게 된다. 본 논문에서는 각막 반사와 템플릿 매칭을 이용하여 운전자가 눈을 깜빡이는 상황에도 지속적으로 두 눈의 위치를 정확하게 검출할 수 있는 시스템을 제안한다.

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A Study on the Cause of Death Accident between Cental & Southern Area Highways using Logistic Regression Analysis (로지스틱 회귀분석을 이용한 중부·남부 고속도로별 사망사고 원인 분석 및 비교에 관한 연구)

  • Yoon, Byoung-Jo;Baek, Jun-Hyouk;Yang, Sung-Ryong
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.209-210
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    • 2017
  • 본 연구는 고속도로 40개선을 중부 남부 그룹으로 나누어 종단경사, 월별, 가해자연령구간 측면에서 사고 특성을 파악함으로써 유의하게 지역별 고속도로 사망사고를 높이는 요인을 분석하고자 했다. 조사된 노선 중 88올림픽선, 남해선, 호남선, 울산선 등을 포함한 18개 고속도로 노선을 남부 그룹으로, 경인선, 영동선, 서울외곽순환선 등을 포함한 11개 고속도로 노선을 중부 그룹으로 나누어 비교 분석 결과는 다음과 같았다. 고속도로에서의 사망사고 주요 원인의 비율 1위 과속, 2위 주시태만으로 비슷했으나 남부 고속도로 그룹은 요인 중 졸음에만 유의했다. 중부 고속도로 그룹에서도 졸음 시 유의하게 나타났으며 남부보다 오즈비가 1.22배 높게 나타났다. 추가로 중부 고속도로 그룹에서 주시태만(오즈비 1.477), 운전자기타(오즈비 0.347)이 유의하게 도출되었다.

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A Study on the Drowsinss Detection for Development of Drowsiness Prevention System (졸음방지시스템 개발을 위한 졸음감지에 관한 연구)

  • Chong, K.H.;Kim, B.J.;Kim, D.W.;Kim, N.G.
    • Proceedings of the KOSOMBE Conference
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    • v.1996 no.05
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    • pp.56-59
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    • 1996
  • The purpose of this study is to identify the cause of driver's drowsiness and to get information about driver's drowsiness from facial image using computer vision. We measured the driver's movements of a head and shoulders in the highway arid street. We also measured the eye blink duration and yawning duration of normal and drowsy drivers. from the results, we confirmed that the measurement of eye blink and yawning might be a way of drowsy detection.

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Non-face-to-face online lecture assistance system based on face recogniton (얼굴인식 기반 비대면 온라인 강의학습 보조 시스템)

  • Lee, Jaehee;Park, Gooman
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.344-346
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    • 2020
  • 비대면 강의가 늘어남에 따라 이에 집중하지 못하는 학습자들에게 강의에 집중할 수 있는 환경을 제공하고자 이 작품을 고안했다. 이 작품은 학습하는 사용자의 모습을 웹캠을 통해 실시간으로 관찰하여 얼굴인식을 통해 학습지가 누구인지 파악하고, 졸음이 감지되거나 화면이 아닌 다른 곳을 응시했을 때 사용자에게 화면상으로 경고 메시지를 보여줌으로써 집중할 수 있게 도움을 줄 수 있는 작품이다. 졸음의 판단 근거는 눈을 감고 있는 것으로 판단하고, 다른 곳을 응시하는 경우에는 화면 상의 동공의 위치 좌표가 눈에서 한쪽으로 치우치는 경우를 판단한다. 작품을 구현하기 위해 python 언어와 라이브러리들을 사용했다. face-recognition library를 이용해 얼굴을 인식했고 dlib library를 이용해 얼굴에서 눈의 landmark를 검출해 학습자가 화면에 집중하고 있는지 파악했다.

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