최근, 자동차 교통사고의 인명 피해가 급속히 증가하고 있으며 경상보다는 중상 및 사망이 많은 대형사고가 증가하고 있다. 대형사고의 70% 이상은 졸음운전으로 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고의 대형 참사를 방지하기 위한 졸음운전 방지 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템을 위한 실시간 눈 깜빡임 인식 방법과 이산화탄소 증가에 따른 졸음 인식을 감지하도록 제안한다. 졸음운전 감지 시스템은 기존의 영상 검출과 딥러닝을 적용하였고 이산화탄소 증가 감지는 사물인터넷 기반으로 개발하였다. 이러한 두 가지 기법을 동시에 이용한 졸음운전 방지 시스템은 기존의 제품에 비해 정확성이 향상되었다.
본 논문은 주행 중의 졸음방지를 목적으로 하는 각성시스템의 평가에 관한 연구이다. 졸음운전을 방지하는 데에는 각성도의 저하상태를 높은 정확도로 검출하는 기술과 그것을 해소하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 졸음운저자를 위해서 졸음각성시스템을 향상시켰다. 개발된 각성시스템의 평가를 위해서 졸음을 유도하는 단조로운 행위를 수행하면서 뇌파, 심전도, 안전도와 같은 생체신호를 측정하였다. 피험자가 졸음상태에 있을 때에 산소, 향, 여러 가지 색 자극을 제시함으로써 각성효과를 평가하였다. 졸음의 해소에 효율적인 일정한 양의 산소와 멘톨 성분이 함유된 향을 동시에 각성자극으로 제시하였을 때와, 노란색의 색 자극을 주었을 때 가장 각성에 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문은 끊이질 않는 졸음운전 사고를 방지하기 위한 연구 내용이다. Kinect 의 움직임 감지 기반 센서를 활용하여 센서를 통하여 얻은 수치를 코드화 하여 프로그램을 구현한다. 졸음운전이라는 안전사고는 사전에 방지가 가능한 안전사고로서 운전자들이 졸음에 빠졌을 때 이를 스스로 인지하여 운전자에게 청각적 신호를 주어 운전자의 졸음운전을 방지하여 안전운전을 지향한다. 이는 졸음운전이 잦은 장거리 운전자나 화물트럭 기사들, 습관적으로 졸음운전을 하는 운전자들에게 효과적인 시스템이다.
최근 차량증가에 따라 교통사고가 날로 증가하고 있고, 안전운전을 위한 보조장치 개발의 필요성이 증대되고 있다. 특히 교통사고 원인중 운전자의 졸음으로 인한 사고가 30%에 달하고 있어 졸음운전 예방장치의 개발이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 졸음운전예방을 위한 효율적인 졸음경보 장치시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 HRV와 안구활동 신호를 BP(역전파알고리즘)을 이용 보다 더 정확한 측정 및 판단을 행하여 운전자에게 음성경고를 보내주는 방식이다. 제안된 방식은 기존의 연구된 피부전기활동, 영상처리를 이용한 졸음운전 감지 시스템, 심박변동신호 분석 방법보다 훨씬 효율적인 졸음경보를 할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
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.
운전자의 주의력 감쇠는 교통사고 요인에 있어서 큰 비중을 차지한다. 주의력 감쇠는 무선 통화, 기기 조작, 졸음으로 나타날 수 있는데 자동차 대형사고의 대부분은 졸음운전으로 인하여 일어나며, 졸음운전 시에는 운전자의 운전조작 및 방어 조작 능력이 현저하게 저하한다. 본 시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상 데이터를 입력 받아 처리하여 운전자의 졸음 상태를 인식하는 시스템으로 운전자에게 졸음방지 기능을 제공한다. Haar-Like Feature cascade classifier 방법을 사용하여 얼굴 및 눈 영역 검출을 하였고 Open Eye, Closed Eye가 학습된 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용해 눈 깜박임을 인식하여 PERCLOS(Percentage of Eye Close)방법으로 졸음을 판단하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 인식률의 정확도를 검증하기 위해 인식률 테스트를 하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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