• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
• /
• v.20 no.5
• /
• pp.564-570
• /
• 2014

This paper propose a method to detect and track a human face using depth information as well as color images for detection of drowsy driving. It consists of a face detection procedure and a face tracking procedure. The face detection procedure basically uses the Adaboost method which shows the best performance so far. But it restricts the area to be searched as the region where the face is highly possible to exist. The face detected in the detection procedure is used as the template to start the face tracking procedure. The experimental results showed that the proposed detection method takes only about 23 % of the execution time of the existing method. In all the cases except a special one, the tracking error ratio is as low as about 1 %.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.37 no.8C
• /
• pp.711-720
• /
• 2012

In this paper, we introduce the implementation of driver fatigue monitering system and its result. Input video device is selected commercially available web-cam camera. Haar transform is used to face detection and adopted illumination normalization is used for arbitrary illumination conditions. Facial image through illumination normalization is extracted using Haar face features easily. Eye candidate area through illumination normalization can be reduced by anthropometric measurement and eye detection is performed by PCA and Circle Mask mixture model. This methods achieve robust eye detection on arbitrary illumination changing conditions. Drowsiness state is determined by the level on illumination normalize eye images by a simple calculation. Our system alarms and operates seatbelt on vibration through controller area network(CAN) when the driver's doze level is detected. Our algorithm is implemented with low computation complexity and high recognition rate. We achieve 97% of correct detection rate through in-car environment experiments.

• Journal of Convergence Society for SMB
• /
• v.4 no.1
• /
• pp.31-39
• /
• 2014

PID auto-tuning controller was designed via fuzzy logic. Typical values such as error and error derivative feedback were changed as heuristic expressions, and they determine PID gain through fuzzy logic and defuzzification process. Fuzzy procedure and PID controller design were considered separately, and they are combined and analyzed. Obtained auto-tuning PID controller by Fuzzy Logic showed the ability for less than 3rd order plant control. We also applied to reference tracking problem with the designed auto-tuning scheme.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.249-252
• /
• 2005

본 논문에서는 자동차를 운전 시에 운전자의 얼굴과 눈의 영역을 자동으로 검출하고 눈동자를 추적하여 운전자의 졸음 여부를 판단하는 효과적인 시스템 구현방법을 제안한다. 복잡한 배경에서 얼굴과 눈을 검출하는 방법은 Haar-like feature의 원리를 이용하고 졸음운전으로 판단하는 방법은 눈동자 영역의 특성과 눈동자의 검출 유무, 움직임 등의 인식을 통하여 졸음운전 경보시스템의 실용화에 대한 가능성을 확인한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.1393-1394
• /
• 2015

본 논문은 비접촉식 센서를 통한 심전도 신호를 이용하여 운전자의 졸음을 검출하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 비접촉식으로 얻은 심전도 신호에 적합한 특성들을 추출하였으며 t-test를 이용하여 검출 시스템에서 사용할 특성을 선택하였다. 그 후 추출된 특성으로 구성된 데이터를 support vector machine을 활용하여 학습함으로써 졸음 검출 시스템을 구축하였다. 10명의 실험자를 대상으로 한 실험 결과, 각 실험자에 대해서는 평균 91.25 %, 모든 실험자를 대상으로 한 실험에서는 81.29 %의 정확도로 졸음을 검출하는 것이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.159-160
• /
• 2016

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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.22 no.6
• /
• pp.1257-1264
• /
• 2011

Delirium is a neuropsychiatric disorder accompanying symptoms of hallucination, drowsiness, and tremors. It has high occurrence rates among elders, heart disease patients, and burn patients. It is a medical emergency associated with increased morbidity and mortality rates. That s why early detection and prevention of delirium ar significantly important. And This mental illness like delirium occurred by complex interaction between risk factors. In this paper, we identify risk factors and interactions between these factors for delirium using multi-factor dimensionality reduction (MDR) method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1393-1395
• /
• 2015

군에서의 경계근무는 방위 임무에 있어 아무리 강조해도 부족할 정도로 중요한 업무이지만, 인간이라는 한계 때문에 어쩔수 없이 소홀히 되어지는 부분이 있다. 이에 본 논문에서는 뇌파를 사용하여 경계병의 졸음을 검출하는 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 IoT를 기반으로 설계되었으며, 주요기능으로는 뇌파 측정 기능, 신원 확인 기능, 졸음 판별 표시 기능, 실시간 뇌파 전송 기능 등이 있다. 현재 각 기능에 대한 구체적인 방법들을 구현하여 성능 분석중에 있으며 향후 이 시스템이 완전히 개발 된다면 국방 경계태세 강화 등 다른 여러 분야에서 유용하게 쓰일 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1396-1398
• /
• 2015

BCI (Brain Computer Interface)는 사람의 두뇌와 컴퓨터를 연결하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스'를 나타내는 것이며 EEG(Electroencephalogram)을 주로 분석하여 인간의 행동이나 의도를 파악한다. 본 논문에서는 EEG를 이용한 행동인식의 하나로 졸음을 판단하는 방법을 제안한다. 제안방법에서는 MindWave를 이용하여 얻은 실험 데이터를 FFT를 이용하여 1초 단위로 스펙트럼을 분석하여 High-Alpha 영역의 시간에 따른 데이터 변화 패턴을 분석하여 졸음을 판단한다. 실험 결과, 100%의 최고 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.508-510
• /
• 2020

2015년도부터 2019년도까지 5년간 고속도로에서 1,079명의 사망자가 발생하였으며, 이중 졸음운전 및 주시 태만이 729명(67.6%)로 가장 많았다. 졸음운전 방지를 위해 휴게소, 졸음쉼터 등 노력하고 있으나 이러한 노력에도 졸음운전으로 인한 사고는 지금까지도 계속해서 발생하고 있다. 본 연구는 이러한 사고를 방지하기 위해 적외선 카메라를 이용한 영상 촬영하여 안면검출 해석과 서비스를 구현하였다. 안면검출을 통한 동공 상태의 여부와 적합한 수면 판단 기준으로 PERCLOS(Percentage of Eye Closure)을 적용하였다. 운전자의 동공의 장축과 단축의 비율이 1 : 0.35 미만 일 때, 운전자가 졸음상태라 판단하고 음성 알람을 통해 졸음방지를 개선할 수 있었다.