• 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.

• 전기학회논문지P
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• 제67권2호
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• pp.100-105
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• 2018

In this paper, we determined the driver's stress and fatigue level through physiological signals of a driver in the connected car environment, accordingly designing and implementing the architecture of the connected cars' platforms needed to provide services to make the driving environments comfortable and reduce the driver's fatigue level. It includes a gateway between AVN and ECU for the vehicle control, a framework for native applications and web applications based on AVN, and a sensing device and an emotion estimation engine for application services. This paper will provide the element technologies for the connected car-based convergence services and their implementation methods, and reference models for the service design.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1565-1574
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• 2010

기존에 차량 내에서 음악은 사용자의 선택에 의하거나 또는 임의 추출 방식으로 제공되었다. 방식은 사용자로 하여금 운전시 선택에 따른 피로감을 유발케 하거나 또는 운전자의 기호와 관계없는 음악이 제공됨을 의미한다. 이를 개선하기 위하여 운전자의 기호를 반영하여 자동으로 음악을 제공하고자 하는 많은 시도가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 연구의 주요한 난제들로는, 첫 째 사용자의 기호를 판단하기가 어렵다는 것이고, 둘 째 판단된 상태에 따라 어떤 음악을 연주토록 하는 것들이 있다. 본 논문에서는 위에서 제기된 난제들 가운데 두 번째 문제 해결을 위하여 Hevner의 형용사 검사표에 기초하여 서로 다른 음악 장르의 분위기를 대표할 수 있는 형용사를 도출하고 이를 국내음악의 각 장르와 연관 지음으로써 운전자 기호와 음악 장르 사이의 매핑 관계를 최초로 도출하고자 한다. 본 논문에서 도출된 매핑 관계에 대한 타당성이 모의 차량 음악 제공 실험을 통하여 검토된다. 그룹별로 임의 선정된 음악에 대한 사용자 만족도 평가와 첫 번째 실험 방식에 능동적인 피드백용 더한 경우의 사용자 만족도 평가 절과가 비교 분석된다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.208-210
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• 2001

본 연구에서는 운전자의 피로감을 경감시킬 수 있는 자동차용 향 발생장치를 개발하였다. 본 시스템은 공기 압력차에 의해 휘발된 향을 산소와 혼합 시켜 외부로 분사하는 증발 확산 방식을 채택하였다. 또한 3-Port Solenoid Valve를 이용하여 산소만 공급할 수 있도록 또는 산소와 향을 동시에 공급할 수 있도록 두 가지의 분출 경로가 가능하도록 제작하였고 향이 분사되는 배관 앞에 체크 밸브(역류방지기)를 장착하여 한 방향으로만 향이 분출되도록 하였다.

• 대한인간공학회지
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• 제30권1호
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• pp.203-211
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• 2011

Objective: The aim of this study is to introduce a methodology to assess driver's emotion stability by using bio-signals. Background: Psychophysiological analysis of driver's behavior has been conducted to improve the driving safety and comfort. However, the variability of bio-signal and individual difference made it difficult to assess the psychophysiological status of drivers that can be expressed as emotional stability of drivers. Method: Two experimental studies were reviewed and summarized. New techniques assessing emotional stability of drivers were explained. Statistical concept and multidimensional space were used to identify the emotionally stable conditions. Conclusion: Psychophysiological approach can provide information of driver's emotional status. The experimental methodology and algorithm used in this study showed the possibility of parameterization of psychophysiological response. Application: Currently measured statistical and geometrical data can be further applied to develop an interactive device monitoring and reacting driver's emotion when driver experiences emotionally unstable or uncomfortable situation.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.65-67
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• 2011

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권4호
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• pp.256-261
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• 2007

Electroencephalographic(EEG) is used to record activities of human brain in the area of psychology for many years. As technology developed, neural basis of functional areas of emotion processing is revealed gradually. So we measure fundamental areas of human brain that controls emotion of human by using EEG. Hands gestures such as shaking and head gesture such as nodding are often used as human body languages for communication with each other, and their recognition is important that it is a useful communication medium between human and computers. Research methods about gesture recognition are used of computer vision. Many researchers study Emotion Recognition method which uses one of EEG signals and Gestures in the existing research. In this paper, we use together EEG signals and Gestures for Emotion Recognition of human. And we select the driver emotion as a specific target. The experimental result shows that using of both EEG signals and gestures gets high recognition rates better than using EEG signals or gestures. Both EEG signals and gestures use Interactive Feature Selection(IFS) for the feature selection whose method is based on the reinforcement learning.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1958-1962
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• 2005

A driver's emotion is a very important factor of safe driving. This paper classified a driver's emotion into 3 major emotions, can be occur when driving a car: Surprise, Joy, Tired. And It evaluated the classifier using Hidden Markov Models, which have observation sequence as bio-signals. It used the 2-D emotional plane to classfiy a human's general emotion state. The 2-D emotional plane has 2 axes of pleasure-displeasure and arsual-relaxztion. The used bio-signals are Galvanic Skin Response(GSR) and Heart Rate Variability(HRV), which are easy to acquire and reliable. We classified several moving pictures into 3 major emotions to evaluate our HMM system. As a result of driving simulations for each emotional situations, we can get recognition rates of 67% for surprise, 58% for joy and 52% for tired.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.177-180
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• 2002

The type of physiological stress involved in driving is probably complex, and a comprehensive study involving recording of physiological signals such as electrocardiogram(ECG), electromyogram(EMG). Changes in relevant Physiological parameters, such as ECG, EMG, reflected changes in driver status. In order to derive the mental and physical load of driving a motor vehicle from driving behaviour alone it is necessary to establish the relationship between changes in a driver's physiological parameters and behavioral parameters. In this study, we choose two different condition and investigated driver's status using HRV analysis method. Many previous studies have shown that increasing driving time causes a variation of HRV signal.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.35-43
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• 2023

운전 중 감정 인식은 사고를 예방하기 위해 꼭 필요한 과제이다. 더 나아가 자율 주행 시대에서 자동차는 모빌리티의 주체로 운전자와의 감정적인 소통이 더욱 요구되고 있으며 감정 인식 시장은 점점 확산되고 있다. 이에 따라 본 연구 방안에서는 수집하기 비교적 용이한 데이터인 심리데이터와 행동 데이터를 이용해 운전자의 감정을 분류하는 인공지능 모델을 개발하고자 한다. 오토인코더 모델을 통해 잠재 변수를 추출하고, 이를 본 분류 모델의 변수로 사용하였으며, 이는 성능 향상에 영향을 미침을 확인하였다. 또한 기존 뇌파 데이터를 포함했을 때 보다 본 논문이 제시하는 프레임워크를 사용하였을 때 성능이 향상됨도 확인하였다. 최종적으로 심리 및 개인정보데이터, 행동 데이터만을 통해 운전자의 감정 분류 정확도 81%와 F1-Score 80%를 달성하였다.