• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.167-176
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• 2009

In this paper, a system that detects driver's drowsiness has been implemented based on the automatic extraction and the tracking of pupils. The research also focuses on the compensation of illumination and reduction of background noises that naturally exist in the driving condition. The system, that is based on the principle of Haar-like feature, automatically collects data from areas of driver's face and eyes among the complex background. Then, it makes decision of driver's drowsiness by using recognition of characteristics of pupils area, detection of pupils, and their movements. The implemented system has been evaluated and verified the practical uses for the prevention of driver's drowsiness.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.45-57
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• 2018

주행 중에 발생하는 졸음은 큰 사고로 직결될 수 있는 매우 위험한 운전자 상태이다. 졸음을 방지하기 위하여 운전자의 상태를 파악하는 전통적인 졸음 감지 방법들이 존재하지만 운전자들이 가지는 개개인의 특성을 모두 반영한 일반화 된 운전자 상태 인식에는 한계가 있다. 최근에는 운전자의 상태를 인식하기 위한 딥 러닝기반의 상태인식 연구들이 제안되었다. 딥 러닝은 인간이 아닌 기계가 특징을 추출하여 보다 일반화된 인식모델을 도출할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 운전자의 상태를 파악하기 위해 이미지와 PPG를 동시에 학습하여 기존 딥 러닝 방식보다 정확한 상태 인식 모델을 제안한다. 본 논문은 운전자의 이미지와 PPG 데이터가 졸음 감지에 어떤 영향을 미치는지, 함께 사용되었을 때 학습 모델의 성능을 향상시키는지 실험을 통해 확인하였다. 이미지만을 사용했을 때 보다 이미지와 PPG를 함께 사용하였을 때 3%내외의 정확도 향상을 확인했다. 또한, 운전자의 상태를 세 가지로 분류하는 멀티모달 딥 러닝 기반의 모델을 96%의 분류 정확도를 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.136-141
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• 2012

운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.768-773
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• 2012

운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.947-950
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• 2015

우리나라 전체 교통사고 원인에 있어서 졸음운전은 음주운전보다도 더 큰 비중을 차지하고 있는 위험요소로 나타나고 있다. 따라서 사전에 졸음운전사고를 예방하기 위하여 운전자의 졸음을 인식하고 경고해주는 시스템 개발과 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있는 추세이며, 졸음의 지표는 뇌파의 알파파를 분석하는 것이 효과적이라는 선행 연구결과들이 발표되었다. 본 연구에서는 LabView 프로그램을 이용하여 졸음지표를 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 적용시킨 뇌파측정 장치를 자체 개발하였다. 소수의 실험자를 대상으로 졸음유도 실험을 실시한 결과 알파파의 상대 파워스펙트럼 변화를 기준으로 졸음상태를 의미하는 뇌파의 패턴을 검출 할 수 있었다. 이후 기존의 뇌파측정 장비들을 사용하여 측정한 졸음패턴과 비교분석한 결과 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 차후 운전자의 졸음예방 시스템에 활용한다면 졸음운전 사고로 인한 사망률을 낮추는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기학회논문지
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• 제63권12호
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• pp.1667-1670
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• 2014

This paper describes a method for detecting the pupil region and identification of the eye status for driver drowsiness detection system. This program detects a driver's face and eyes using viola-jones face detection algorithm and extracts the pupil area by utilizing mean values of each row and column on the eye area. The proposed method uses binary images and the number of black pixels to identify the eye status. Experimental results showed that the accuracy of classification eye status(open/close) was above 90%.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.797-807
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• 2016

The discussion in this paper aims to introduce an approach to detect drowsiness with Android based smartphones using the OpenCV platform tools. OpenCV for Android actually provides powerful tools for real-time body's parts tracking. We discuss here about the maximization of the accuracy in real-time eye tracking. Then we try to develop an approach for detecting eye blink by analyzing the structure and color variations of human eyes. Finally, we introduce a time variable to capture drowsiness.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.361-366
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• 2016

In this paper, we propose a technique for drowsiness detection using the histogram and edge information of eyes. The drowsiness of vehicle drivers is the main cause of many vehicle accidents. Therefore, the checking of eye images in order to detect the drowsiness status of a driver is very important for preventing accidents. In our suggested method, we analyze the changes of the histograms and edges of eye region images, which are acquired using a CCD camera. The experimental results show that our proposed method enhances the accuracy of detecting drowsiness to nearly 99%, and can be used for preventing vehicle accidents caused by the driver's drowsiness.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1731-1733
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• 2015

뇌파는 비선형적이고 비정상적인 특징을 가지므로 주파수 분석법보다는 시간-주파수 분석법을 적용하는 것이 효과적이다. 본 논문은 기존에 제안했던 EIV 기법과 다층신경망을 이용한 뇌파기반 졸음 감지 시스템에 시간-주파수 분석 방법인 이산 웨이블릿 변환을 적용한 졸음 감지 시스템을 제안한다. 또한 운전자의 상태를 기존의 '각성', '천이', '졸음'의 세 가지 상태에 '기타'를 추가하여 네 가지 상태로 분류율을 측정하였으며, 기계 학습을 수행하여 제안한 시스템이 특정 조건에서 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.31-41
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• 2013

치명적인 사고를 막기 위해 드라이버 졸음 (DD)를 검출하는 다양한 최근 방법이 제안되고있다. 본 논문은 운전자의 눈에 폐쇄 속도를 모니터링 할 수 있는 기능을 AdaBoost 기반 물체 검출 알고리즘에 적용한 DD 탐지 시스템 구현에서 하드웨어/소프트웨어 공동 설계 방법을 제안한다. 소프트웨어 구성 요소는 DD 검출 알고리즘 중에서 필요한 기능성을 완전하게 달성하기 위해 전체적인 제어 및 논리 연산을 구현한다. 반면, 본 연구에서는 DD 검출 알고리즘의 중요한 기능은 처리를 가속화하기 위해 맞춤형 하드웨어 구성 요소를 통해 가속된다. 하드웨어/소프트웨어 아키텍처는 비디오 도터 보드와 알테라 DE2 보드에 구현되었습니다. 제안 된 구현의 성능을 평가하고 몇 가지 최근의 작품을 벤치마킹했다.