• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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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.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.905-910
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• 2022

Drowsy driving requires a lot of social attention because it increases the incidence of traffic accidents and leads to fatal accidents. The number of accidents caused by drowsy driving is increasing every year. Therefore, in order to solve this problem all over the world, research for measuring various biosignals is being conducted. Among them, this paper focuses on non-contact biosignal analysis. Various noises such as engine, tire, and body vibrations are generated in a running vehicle. To measure the driver's heart rate and respiration rate in a driving vehicle with a piezoelectric sensor, a sensor plate that can cushion vehicle vibrations was designed and noise generated from the vehicle was reduced. In addition, we developed a system for classifying whether the driver is sleeping or not by extracting the model using the CNN-LSTM ensemble learning technique based on the signal of the piezoelectric sensor. In order to learn the sleep state, the subject's biosignals were acquired every 30 seconds, and 797 pieces of data were comparatively analyzed.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• v.32 no.4
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• pp.449-453
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• 2007

Trigeminal neuralgia is defined as "a sudden, usually unilateral, brief stabbing recurrent pain in the distribution of one or more branches of the fifth cranial nerve" by the International Association for the Study of Pain(IASP). Trigeminal neuralgia is classified as an idiopathic trigeminal neuralgia with no apparent cause and a symptomatic trigeminal neuralgia which is caused by a structural lesion such as brain tumor. Over 80% of the tumors are meningioma, acoustic neuroma, and epidermoid tumors. Symptomatic trigeminal neuralgia can not be excluded even if old-aged patient does not have abnormal neurologic sign and symptom, and good response to pharmacotherapy. Therefore, initial examinations such as MRI or CT are essential to exclude symptomatic trigeminal neuralgia. When compared with CT, MRI, especially gadolinium enhanced MRI, has an increased sensitivity in the detection of intracranial lesions. The most effective medical treatment of trigeminal neuralgia is carbamazepine. The most common side effects of carbamazepine include drowsiness, dizziness, unsteadiness, nausea, anorexia. Hepatotoxicity, bone marrow depression are the most feared side effect of carbamazepine therapy but occurs rarely. It require periodic complete blood cell counts as well as hepatic and renal function tests. It has been recommended that complete blood cell counts is done every 2 weeks for the first 2months and then quaterly thereafter. Oxcarbazepine can be used if neutropenia occurs.