• 제목/요약/키워드: Drowsiness Detection

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라즈베리파이를 이용한 졸음운전 감지 및 예방 (Drowsiness detection and prevention with RaspberryPi)

  • 서주원;노완태;이상락;정래훈;김웅섭
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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    • pp.220-223
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    • 2020
  • 한국도로공사가 제공하는 자료에 따르면 운전자 4명 중 1명은 졸음운전을 경험해 보았다고 말한다. 또한, 졸음운전 사고의 치사율은 건당 4명으로 전체 교통사고 치사율의 2배이며, 그 위험성은 음주운전보다 크다고 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 졸음운전 감지 시스템이 국내외에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템과 더불어 졸음운전을 예방하는 시스템을 제안하고자 한다.

OpenCV 를 활용한 졸음인식 CNN 모델 제작 (Development CNN Model of Drowsiness Detection Using OpenCV)

  • 김주영;김은혜;전지은;김명주
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.473-476
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    • 2022
  • 본 논문에서는 비대면 교육 상황이 확대되는 시점에서 자율 학습에 유용하게 사용할 수 있는 학습자의 졸음을 인식하여 알려주는 모델을 설계하여 구현하였다. 기계학습의 CNN 알고리즘을 활용하여 공부상태와 졸음상태를 판별하는 모델을 만들고, Opencv 을 사용하여 일정 횟수 이상 졸음상태가 반복되면 알람을 울려 사용자를 잠에서 깨운다. 이 프로그램은 자기 관리 및 독립적인 학습을 수행하는 데에 도움을 줄 수 있다.

ChatGPT와 영상처리를 이용한 졸음 감지 시스템 (A Drowsiness Detection System using ChatGPT and Image Processing)

  • 이현준;순현상;조성훈;서창희;강지윤;오세진
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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    • pp.259-260
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    • 2024
  • 졸음운전으로 인한 교통사고는 매년 꾸준하게 일어나 이에 대한 다방면의 해결책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 ChatGPT와 영상처리를 이용한 졸음 감지 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 운전자의 얼굴 부분을 영상처리로 인식하여 눈동자의 종횡비를 구해 PERCLOS 공식에 따른 운전자의 졸음을 판별시키고, 경고와 동시에 ChatGPT가 운전자에게 특정 주제를 키워드로 TTS와 STT를 통해 대화한다. 운전자의 졸음을 판별하기 위해 임베디드 보드에서 연결된 캠을 통해 졸음 판별을 하고, ChatGPT도 마찬가지로 보드에서 연결한 스피커, 마이크를 통해 운전자와 대화한다. 이를 활용하여 운전자의 졸음 자각을 통한 안전운전 및 사고 발생률의 감소를 기대할 수 있다.

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BCG 신호 최적화를 통한 주행중 운전자 수면 상태 분류에 관한 연구 (A Study On The Classification Of Driver's Sleep State While Driving Through BCG Signal Optimization)

  • 박진수;정지성;양철승;이정기
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권6호
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    • pp.905-910
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    • 2022
  • 졸음운전은 교통사고 발생률을 높이고 사망사고로 이어지기 때문에 많은 사회적 관심이 필요하다. 졸음운전으로 인한 사고 건수는 매년 증가하고 있다. 따라서 전 세계적으로 이 문제를 해결하기 위해 다양한 생체신호 측정을 위한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중에 비접촉 방식의 생체신호 분석에 중점을 두고 있다. 주행중인 차량에서는 엔진, 타이어, 차체 진동 등 다양한 노이즈가 발생한다. 압전센서로 주행중인 차량에서 운전자의 심박수와 호흡수를 측정하기 위해 차량 진동을 완충할 수 있는 센서 플레이트를 설계했고 차량에서 발생하는 노이즈를 줄일 수 있었다. 또한 압전센서의 신호 기반 CNN-LSTM 앙상블 학습 기법으로 모델을 추출하여 운전자가 수면중인지 아닌지 분류하는 시스템을 개발했다. 수면 상태를 학습시키기 위해 30초마다 피험자의 생체 신호를 획득하였고, 797개의 데이터를 비교 분석하였다.

삼차신경통 진단 및 치료의 중요 고려사항 (Clinical Considerations of Trigeminal Neuralgia)

  • 전영미;태일호;최종훈;안형준;심우현;권정승
    • Journal of Oral Medicine and Pain
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    • 제32권4호
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    • pp.449-453
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    • 2007
  • 삼차신경통은 삼차신경의 하나 이상 분지에서 나타나는 안면 편측 통증 질환으로 짧은 찌르는 듯한 통증이다. 삼차 신경통의 가장 흔한 원인은 인접 삼차신경이나 삼차신경근 부위를 압박하는 혈관에 의하거나 특발성으로 나타나는 특발성 삼차신경통과 구조적 병소에 의해 나타나는 증후성 삼차신경통으로 분류된다. 증후성 삼차신경통은 수막종, 청신경종, 표피양암종 등이 주된 원인이며, 감각 결함, 운동 결함, 운동실조, 안구진탕 등과 같은 신경계 증상이 동반된다. 삼차 신경통의 치료는 크게 약물 치료와 외과적 치료가 있다. 이 중 가장 효과적으로 사용되는 약물은 Carbamazepine이며, 졸음, 현기증, 불안, 오심, 식욕부진 등의 다양한 부작용을 나타낼 수 있다. 특히 간독성, 골수 기능 억제 등의 위험한 부작용이 나타날 수 있으므로 주기적으로 혈액검사, 간 및 신장 기능 검사가 필요하다. 이에 삼차신경통의 임상 증례를 통해 증후성 삼차신경통과 특발성 삼차신경통의 예를 들어 진단과 치료를 시행함에 있어 여러 고려 사항들 중 특히 우리가 소홀히 하거나 간과하기 쉬운 중요 고려사항을 되짚어 보고자 한다.