This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the real-world driving study, 52 drivers drove approximately 11.0 km of rural road (about 20 min), 7.9 km of urban road (about 25 min), and 20.8 km of highway (about 20 min). The results suggested that the appropriate number of blinks during the last 60 seconds was 4 times, and the head movement interval was 35 seconds. The results from drowsy driving data will be presented in another paper - part 2.
This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the drowsy driving study, 10 drivers drove approximately 37 km of a monotonous highway (about 22 min) twice. The results suggested that the appropriate duration of eyes continuously closed was 4 seconds. The results from real-world driving data were presented in the other paper - part 1.
우리나라 지형의 특성상 산지가 많아 고속도로 직선화 건설 시에는 터널 설치가 필수적인 요소이다. "2019년도 도로 교량 및 터널 현황조서" 통계에 따르면 터널은 2,682개소이고 2,077km로 전체 도로연장의 1.9%를 차지하고 있으며 10년 전에 비해 1,300개소로 94% 증가하고 있다. 국내외 연구에 따르면 고속도로 설치된 1Km이상 되는 장대터널들은 좁고 어두운 조명과 단조로운 벽면 디자인으로 인해 운전자로 하여금 집중력 저하 및 지루함을 느끼게 하여 피로와 졸음이 쉽게 발생한다. 이에 한국도로공사에서는 2020년까지 3Km 이상 터널 10곳을 대상으로 주의력 높이는 디자인 조명을 설치하였다. 본 연구는 터널 내부에서 발생할 수 있는 사고의 위험성을 개선하고자 한국고속도로에서 설치된 터널 내 LED 경관 조명 디자인을 유형별로 특징을 비교 분석하였다. 연구 결과를 바탕으로 향후 터널 내 LED 경관 조명 설치 시 운전자로 하여금 주행 안정성 확보와 피로와 졸음사고를 낮출 수 있는 효과적인 설치를 위한 기초자료 제공의 목적으로 한다.
본 연구에서는 피부전기활동을 이용한 졸음 검출시 발생되는 동잡음 제거법을 제안하였다. 운전 조작시 발생하는 동잡음을 제거할 수 없는 기존의 핸들형 전극의 문제점을 해결하기 위하여 두 종류의 손목형 전극을 개발하였으며, 세 종류의 전극을 비교 실험한 결과, type I 전극을 개선한 손목형 전극 II가 동잡음 제거에 가장 효과적이었다. 가상 운전 실험을 통하여 동잡음 판별기준(IRI$\leq$10과 1.1$\leq$dNz)을 설정하고 이 기준을 동시에 만족하는 경우의 Nz값을 동잡음 발생이전의 Nz값으로서 치환하는 동잡음 제거 알고리즘을 개발하였다. 가상 및 도로 주행 실험결과 제안된 알고리즘은 동잡을 성공적으로 제거할 수 있었으며, 본 연구에서 제안된 알고리즘의 개선된 전극을 이용하여 구현된 시스템은 동일한 영향을 받지 않고 각성상태를 정확히 측정할 수 있음을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 운전자 졸음 인식 시스템의 구현 방법과 그에 따른 결과를 소개한다. 영상 입력 장치로는 시중에 판매되는 웹캠 카메라를 사용하였다. 얼굴 검출 방법으로는 Haar 변환 기법을 이용하였으며, 다양한 조명 환경에 강건하게 적응하도록 조명정규화를 수행하였다. 조명정규화를 거친 얼굴 영상은 특징값 추출에 용이하다. 조명정규화를 통한 눈 후보영역은 인체측정학 정보를 이용하여 후보 영역을 줄인 이후에 PCA와 Circle Mask의 혼합 모델을 적용했다. 위 방법을 통해 차량 내부의 복잡한 조명 환경 속에서 강건히 눈 영역을 추출한다. 검출된 눈 영역은 고해상도의 조명 정규화 영상과 간단한 연산을 통하여 졸음 여부를 판별한다. 졸음 상태가 1단계로 판단 될 경우에는 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계일 경우에는 CAN(Controller Area Network)를 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 준다. 본 논문에서 제안하는 졸음 인식 시스템은 낮은 계산 복잡도를 만족하는 동시에 높은 인식률을 보여준다. 실험 결과 차량 내에서 97%의 인식률이 나타났다.
More than 80 percent of traffic accidents related with lane departure believed to be the result of crossing the lane due to either negligence or drowsiness of the driver. Lane-departure related accident in the highway usually involve high fatality. Even though LDWS is believed to prevent accident 25% and reduce fatalities by 15% respectively, its effectiveness in performance is yet to be confirmed in many aspects. In this study, the vehicle lateral locations relative to warning zone envelop (earliest and latest warning zone) defined in ISO standard, ECE and NHTSA regulations are compared with respect to various factors including delays, vehicle speed and vehicle heading angle with respect to the lane. Since LDWS is designed to be activated at the speed over 60 km/h, vehicle speed range for the study is set to be from 60 to 100 km/h. The vehicle heading angle (yaw angle) is set to be up to 5 degree away from the lane (abrupt lane change) considering standard for lane change test using double lane-change test specification. The TLC is calculated using factors like vehicle speed, yaw angle and reaction time. In addition, the effect of vehicle type and reaction time have been considered to assess LDWS safety.
PID 오토 튜닝 컨트롤러는 퍼지 논리를 통해 설계되었다. 이러한 오류 및 오류 파생 의견으로 일반적인 값은 발견적 표현으로 변경, 그들은 퍼지 및 defuzzification 과정을 통해 PID 이득을 결정했다. 퍼지 절차 및 PID 제어기 설계는 개별적으로 간주하고, 그것들을 혼합하고, 분석 하였다. 퍼지 논리에 의해 획득 자동 조정 PID 컨트롤러는 3 차 플랜트 제어 이하의 능력을 보여 주었다. 또한 설계된 자동 동조 방식으로 추적 문제를 참조하는 데 적용한다.
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.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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