• 제목/요약/키워드: 졸음 검출

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주요 꽃차 및 잎차의 카페인 함량 평가 (Evaluation of Caffeine Contents in Major Flower and Leaf Teas)

  • ;이영상;오승영;박석근
    • 한국자원식물학회:학술대회논문집
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    • 한국자원식물학회 2020년도 춘계학술대회
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    • pp.104-104
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    • 2020
  • 꼭두서니과 커피속 식물의주요 2차대사산물인 카페인은 커피나무, 카카오, 차나무 등에서 관찰되는 알칼로이드 화합물로 다른 식물의 발아 억제, 살충 기능이 알려져 있다. 인체에 있어 카페인은 각성효과가 있어 수면 장애나 불안을 유발할 수 있으며 섭취를 중단 시 졸음, 두통 등 금단 증상을 나타나기도 한다. 최근 다양한 식물 종과 부위를 이용한 차 문화가 확산되고 있는 바, 본 연구는 시중에서 판매되고 있는 커피 2종류과 녹차 2종류를 비롯하여 꽃차 37종류, 잎차 15종류, 씨앗차 2종류, 열매차 1종류 및 뿌리차 2종류를 대상으로 메탄올 추출 후 gas chromatography-mass spectrometry를 이용하여 카페인 함량에 대한 정성, 정량 분석을 수행하였다. 대조로 사용된 시판 커피 2개사 제품은 각각 1.18 mg/g, 35.94 mg/g의 caffeine 함량을 나타냈으며 시판 녹차 티백 제품 2종은 1.3 mg/g, 3.42 mg/g의 함량을 나타내었다. 조사된 37종의 꽃차 중에는 차나무 꽃차에서만 1.50 mg/g 수준의 caffeine이 검출되었을 뿐 국내 소비가 확대되고 있는 구절초, 국화, 금계국, 금목서, 금어초, 금잔화, 노랑코스모스, 당아욱, 도라지, 동백나무, 뚱딴지, 라벤다, 마리골드(노랑), 마리골드(주황), 매화, 맨드라미, 무궁화, 백목련, 벚나무, 복사나무, 비단향꽃무, 생강나무, 수레국화, 아까시나무, 연꽃, 유채, 작약, 장미, 진달래, 천일홍, 캐모마일, 패랭이꽃, 팬지, 해당화, 홍화, 히비스커스 등 36종에서는 카페인이 검출되지 않았다. 잎차의 경우 레몬그라스, 레몬밤, 로즈마리, 뽕나무, 세인트존스워트, 스테비아, 쑥, 애플민트, 연잎, 적양배추, 조릿대, 차수국, 티트리, 파인애플민트, 페퍼민트 등 평가된 15종류 모두에서 카페인이 검출되지 않았으며, 씨앗차인 펜넬 및 작두콩, 열매차인 진피차, 뿌리차인 자색당근과 비트차에서 역시 카페인이 검출되지 않았다. 이상의 결과에 기초할 때, 시판되는 다양한 식물 종과 부위를 이용한 차의 경우 대부분 caffeine을 함유하지 않음을 알 수 있었다.

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다중 센서 융합 알고리즘을 이용한 운전자의 감정 및 주의력 인식 기술 개발 (Development of Driver's Emotion and Attention Recognition System using Multi-modal Sensor Fusion Algorithm)

  • 한철훈;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.754-761
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    • 2008
  • 최근 자동차 산업 및 기술이 발전함에 따라 기계적인 부분에서 서비스적인 부분으로 관심이 점점 바뀌고 있는 추세이다. 이와 같은 추세에 발맞추어 운전자에게 보다 안정적이며 편리한 운전 환경을 조성하기 위한 방법으로 감정 및 인지 인식에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 감정 및 주의력을 인식하는 것은 감정공학 기술로서 이 기술은 1980년대 후반부터 얼굴, 음성, 제스처를 통해 인간의 감정을 분석하고 이를 통해 인간 진화적인 서비스를 제공하기 위한 기술로 연구되어 왔다. 이와 같은 기술을 자동차 기술에 접목시키고 운전자의 안정적인 주행을 돕고 운전자의 감정 및 인지 상황에 따른 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 또한 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하고 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문은 운전자가 안전 운전을 하기 위해 생체-행동 신호를 이용하여 감정 및 졸음, 주의력의 신호를 추출하여 일정한 형태의 데이터베이스로 구축하고, 구축된 데이터를 이용하여 운전자의 감정 및 졸음, 주의력의 특징 점들을 검출하여, 그 결과 값을 Multi-Modal 방법을 통해 응합함으로써 운전자의 감정 및 주의력 상태를 인식할 수 있는 시스템을 개발하는데 목표를 두고 있다.

운전자 졸음 검출을 위한 눈 개폐 검출 알고리즘 연구 (A Study on an Open/Closed Eye Detection Algorithm for Drowsy Driver Detection)

  • 김태형;임웅;심동규
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권7호
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    • pp.67-77
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    • 2016
  • 본 논문에서는 변형된 하우스더프 거리 (MDH: Modified Hausdorff Distance)를 이용한 눈 개폐 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴 검출과 눈 개폐 감지로 크게 구분된다. 얼굴 영역의 검출을 위하여 고정 크기의 영역 내에서 픽셀 값을 이용하는 지역 구조특성의 MCT (Modified Census Transform)특징기반 방법을 사용하였다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD를 이용하여 눈의 위치 및 개폐를 판단한다. 얼굴 검출의 처리절차는 먼저, 오프라인에서 다양한 얼굴 영상에 대해 MCT 이미지를 생성하고, 이를 기반으로 PCA를 이용하여 기준이 되는 특징벡터들을 추출한다. 다음으로, 온라인에서는 입력되는 실험 영상 내에서 새롭게 추출된 특징벡터들과 기준이 되는 특징 벡터들 간의 유클리드 거리를 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 순서로 진행된다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD 기반의 눈 영역 검출과 템플릿 매칭을 수행하여 눈의 개폐를 감지한다. 제안하는 방법의 성능 검증을 위하여 그레이 스케일 영상 (30FPS, $320{\times}180$)을 입력으로 실험을 수행한 결과, 눈 계폐 검출율에서 평균 94.04%의 정확도를 달성하였다.

전방 추돌 경보를 위한 영상 기반 실시간 차량 검출 및 추적 알고리즘 (Vision-based Real-time Vehicle Detection and Tracking Algorithm for Forward Collision Warning)

  • 홍성훈;박대진
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권7호
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    • pp.962-970
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    • 2021
  • 대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.

심박변화율을 이용한 폐쇄성 수면무호흡 검출 (Detection of Obstructive Sleep Apnea Using Heart Rate Variability)

  • 최호선;조성필
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제42권3호
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    • pp.47-52
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    • 2005
  • 폐쇄성 수면무호흡은 수면장애를 나타내는 대표적인 증상으로 주간의 과도한 졸음과 피로, 고혈압, 부정맥 등을 유발할 뿐만 아니라 심한 경우 수면 중 심장마비, 돌연사 등의 결과를 초래할 수 있으므로 그의 발생 여부 및 빈도를 검출하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해 사용되고 있는 수면다원검사는 여러 가지 생체신호를 함께 측정하므로 불편하고 비용이 많이 드는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 적은 수의 생체신호를 사용한 폐쇄성 수면무호흡 검출에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 폐쇄성 수면무호흡을 검출하기 위한 최소한의 생체신호로서 심전도 신호를 이용하였다. PhysioNet에서 제공하는 수면무호흡 환자의 심전도 데이터로부터 1분간의 R-R 간격의 평균과 표준편차 그리고 R-R 간격과 S점 크기의 power spectrum 등을 계산하였고, 이를 신경망에 적용함으로써 폐쇄성 수면무호흡 검출 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘에 심전도 신호를 적용하여 검출 성능을 평가한 결과, 평균 $89.66\%$의 sensitivity와 $95.25\%$의 specificity를 얻었으며 이를 통해 본 연구에서 제안한 검출파라미터들의 유용성을 확인하였다.

작업 부하에 따른 운전자의 생체신호 처리 및 특성 분석 (Analysis and Processing of Driver's Biological Signal of Workload)

  • 허윤석;이재천;김윤년
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.87-93
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    • 2015
  • 졸음 운전 등 운전자의 상태 변화에 따른 자동차 사고가 급증하고 있으며 이를 방지하기 위한 시스템 구축 및 운전자의 상태를 판단하는 알고리즘 개발이 요구되어 지고 있다. 본 논문에서는 모의 주행 시스템을 통한 운전자의 심박변이도, 산호 포화도 (SPO2), 체온을 측정하여 운전자의 상태를 알려 주는 실험을 수행하였다. 즉, 심박변이도 (Heart rate variability, HRV) 분석을 위해 운전자의 심전도(Electrocardiogram, ECG) 신호를 획득 한 후 심전도 P,QRS, T 파형 중 R peak 을 자동으로 검출하였고 이를 통해 구한 R-R interval을 이용하여 HRV의 주요 파라메타를 시간영역(time domain)으로 해석하여 작업 환경에 따른 운전자의 상태를 비교 분석하였다.

졸음운전의 자동 검출 및 각성 시스템 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of Automatic Detection and Warning system while Drowsy Driving)

  • 김남균;정경호;김법중
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제18권3호
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    • pp.315-323
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    • 1997
  • Driving is a complex vigilance task that includes improper lookout, excessive speed and inattention. The primary objective of this research is to detect driver drowsiness so that the driver can be alerted to an impending traffic accident in performance. We developed the automatic detection and warning system during drowsy driving. A drowsiness detection system must be able to monitor driver status and detect the detrimental changes of a driver performance. Eyeblink has been found to be a reliable factor of drowsiness detection in earlier studies. As an additional parameter, we also considered the yawning which often occurs in a low vigilance state and predicts the drowsy state. We used a computer vision method to extract the eyeblink and yawning in the face image sequences. When the drowsy state was detected, the driver was refreshed by alarming device and menthol scent generator after deciding the warning level by fuzzy logic. For the evaluation of our system, we measured the physiological parameters such as EOG and EEG. The results indicated that it is possible to detect and alert the driver drowsiness temporarily or continuously by using our system.

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실시간 비전 시스템을 이용한 운전자 신체적 상태 추정 (Estimation of a Driver's Physical Condition Using Real-time Vision System)

  • 김종일;안현식;정구민;문찬우
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제9권5호
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    • pp.213-224
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    • 2009
  • 현재 교통사고의 원인은 차량 결함보다 운전자의 과실에 의한 것이 더 높은 사고 원인으로 나타나고 있다. 이를 해결하기 위하여 운전자의 신체적 상태를 관찰, 분석하여 현재 상태를 추정 및 경고해 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 운전자 상태 추정 시스템을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 실시간 비전 시스템을 사용하여 운전자 두 눈동자의 중심점과 크기, 입의 양 끝 모서리 점을 추적하여 얻어진 정보들을 기본적으로 이용한다. 움직임의 추적을 위해 얼굴인식이 필요하며, 인식은 YUV 컬러 공간에서 눈과 입, 얼굴의 색상 정보를 통계학적 방법에 기초하여 설계하고, 얼굴의 기하학적 모델에 의해 이루어진다. 이 시스템을 이용함으로써 운전자의 움직임에 의한 모든 회전 방향을 구분하고, 눈과 입이 차단되는 현상을 차단 모델에 의해 검출할 수 있다. 또한 눈이 감기거나 떠진 상태를 검출하여, 눈의 3차원 시선을 복원한다. 부주의한 운전과 졸음운전을 각각 정의하고 눈동자의 크기 변화 등에 의해 구분하며, 내장형 PC를 기반으로 카메라 시스템, 영상 데이터 처리 장치 및 상태 추정 알고리즘을 구현한 실험 시스템을 구현하여 제안된 신체 상태 추정 방법의 타당성과 성능을 검토한다.

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센서를 이용한 사행 운전 검출 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of a System to Detect Zigzag Driving using Sensor)

  • 정선미;김계희;문형진;김창근
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권11호
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    • pp.305-311
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    • 2016
  • 최근 자동차 업계는 무선 인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 자율 주행의 연구가 활발히 진행 중에 있으나 교통사고는 아직도 해결되지 않는 부분이다. 사고의 요인으로는 졸음운전, 운전자의 실수, 환경적인 요소, 잘못된 도로 구조 등이 있으며 사고 원인의 하나인 운전자의 운전 행태와 특성은 교통사고에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 자율 주행 및 자가 운전을 하는 경우에 발생 할 수 있는 교통사고에서 사고발생 전에 나타날 수 있는 사행운전의 특성을 판단하기 위한 연구를 수행하였다. 기존 연구에서는 영상기법이나 1,2차로의 운전행태로 횡방향 각속도 변화의 특성으로 사행 운전을 판단하였으나 본 논문은 센서의 값을 이용하여 횡방향의 이동거리와 임계 범위를 설정하여 사행 운전을 검출하는 연구를 진행하였다.