• 수면정신생리
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• 제10권2호
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• pp.84-87
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• 2003

Drowsy driving is a major cause of automobile crashes and can lead to more serious injuries than other causes of traffic accidents. Factors increasing the risk of drowsy driving and related crashes include sleep loss, late night driving, untreated or unrecognized sleep disorders, use of sedating medications and consumption of alcohol. Young people, especially young males, shift workers, and people with untreated sleep apnea syndrome and narcolepsy are well known as the population groups at highest risk. To prevent drowsy driving and its consequences, getting adequate and quality sleep is both easier and much more successful than any remedial measure. Other helpful behaviors include avoidance of alcoholic beverages and limiting late night driving. Taking a short nap or consuming caffeine can make a short-term difference in driving alertness. In addition, information should be actively provided to the public about the importance of sleep disorders and their consequences. To reduce injuries and death caused by drowsy driving, it is a prerequisite to increase public awareness that drowsy driving can cause serious automobile crashes and has morbidity and mortality rates as high as those of drunk driving.

• 융합정보논문지
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• 제8권3호
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• pp.193-198
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• 2018

최근, 자동차 교통사고의 인명 피해가 급속히 증가하고 있으며 경상보다는 중상 및 사망이 많은 대형사고가 증가하고 있다. 대형사고의 70% 이상은 졸음운전으로 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고의 대형 참사를 방지하기 위한 졸음운전 방지 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템을 위한 실시간 눈 깜빡임 인식 방법과 이산화탄소 증가에 따른 졸음 인식을 감지하도록 제안한다. 졸음운전 감지 시스템은 기존의 영상 검출과 딥러닝을 적용하였고 이산화탄소 증가 감지는 사물인터넷 기반으로 개발하였다. 이러한 두 가지 기법을 동시에 이용한 졸음운전 방지 시스템은 기존의 제품에 비해 정확성이 향상되었다.

• 대한교통학회지
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• 제35권2호
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• pp.160-168
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• 2017

지난 10년 간 졸음운전은 전체 고속도로 사고건수의 약 23%로 교통사고 사망원인 중 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 과속, 주시태만 등 운전자 과실이 주요원인인 일반적인 사고유형과 달리, 졸음운전은 졸음이라는 불가항력적 원인에 의해 발생한다는 점에서 타 사고유형과 차별화된 접근이 요구된다. 그 동안의 졸음운전 감소대책은 일반적인 교통사고 대책과 마찬가지로 사고다발지점과 같은 특정지점(spot)에 집중하였으나, 도로특성(해당구간의 화물차 비율 등) 또는 시간특성(누적주행시간에 따른 위험 운전행동 증가 등)을 고려한 감소대책이 필요함에 따라, 본 연구에서는 시 공간적으로 확대한 구간(link) 개념을 도입하였다. 고속도로 졸음운전 위험구간 분석을 위해 화물차 디지털 운행기록계(digital tacho graph: DTG) 자료를 활용하였으며, 이를 바탕으로 졸음운전 위험구간을 산정하였다. 위험 행동지표와 사고 발생건수 간의 상관 분석을 위해 음이항 회귀모형(negative binomial regression)을 통한 졸음사고 예측모형을 추정하였으며 모형의 결과 값을 바탕으로 경험적 베이즈(empirical Bayes: EB) 추정치와 구간별 잠재적 안전개선 지수(potential for safety improvement: PSI)를 산출하여 졸음운전 위험 구간을 선정하였다. 졸음사고 모형 추정 결과, 연평균 일교통량, 화물차 비율, DTG 수집 자료건수, 평균 과속비율(20km/h 초과), 평균 급감속비율 및 평균 급차로변경비율이 늘어날 경우 졸음운전 사고건수 역시 증가하는 것으로 분석되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.577-578
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• 2016

본 논문에서는 차량운행 시 일어날 수 있는 졸음운전 사고를 예방하기 위해 맥박 센서를 이용하여 차량 안전시스템 구성을 제안하였다. 제안한 차량 안전시스템은 운전자의 졸음운전 상태를 판단하여 경보를 알리고, 이를 이용하여 운전자는 돌발적인 상황이나 위험상황을 미리 인지하여 직접적인 사고 및 2차 사고를 예방 할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.321-327
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• 2024

졸음운전 예방 OOH 광고는 차량 통행이 이루어지는 장소 및 시점에서 노출된다는 점에서 효과적인 졸음운전 예방 메시지 전달 수단이 될 수 있다. 본 연구는 대학생 200명을 대상으로 한 실험 연구를 통해 졸음운전 예방 행동의도에 대한 졸음운전 예방 OOH 광고의 메시지 프레이밍과 조절 초점의 영향을 조사했다. 연구 결과, 졸음운전 예방 OOH 광고의 메시지 프레이밍과 조절 초점은 졸음운전 예방 행동 의도에 대해 상호작용효과를 갖는 것으로 나타났다. 긍정적 프레이밍 메시지의 경우 조절 초점 성향에 따라 졸음운전 예방 행동 의도에 유의한 차이를 보이지 않았다. 반면 부정적 프레이밍 메시지의 경우 향상 초점보다 예방 초점 성향일 때 졸음운전 예방 행동 의도가 더 높았다. 본 연구의 결과는 메시지 전략 측면인 메시지 프레이밍과 수용자 개인 성향 측면인 조절 초점을 함께 조명함으로써 관련 분야의 연구자와 실무자에게 수용자의 성향을 고려한 메시지 전략 개발에 대한 이론적 및 실무적 함의를 제공한다.

• 대한교통학회지
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• 제35권5호
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• pp.423-433
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• 2017

최근 5년간 집계된 고속도로 교통사고자료에 따르면 전체 사고건수의 20%, 사망자수의 30%가 졸음운전으로 발생되고 있다. 졸음사고는 운전자의 피로도가 누적되었을 때 주행능력을 상실한 운전자의 인적 요인으로부터 발생되며, 정성적으로 체감되는 피로도는 운전자의 연속주행시간을 통해 간접적으로 분석될 수 있다. 본 연구는 2시간 이상 연속 주행한 차량의 비율과 해당 링크에서 집계된 졸음사고간의 통계적 상관관계를 규명하는데 주된 목적을 둔다. 이를 위해 네비게이션 주행 궤적 자료를 활용하여 링크별 연속주행차량의 비율을 산출하였으며, 중부내륙 고속도로의 링크별 졸음사고 건수, 교통량, 구간길이를 변수로 하는 안전성능함수를 추정하였다. 본 연구에서는 다양한 형태의 안전성능함수가 추정되었으며, 도출된 통계치의 비교를 통해 연속주행시간과 졸음사고 발생간의 통계적 상관성이 다각적으로 분석되었다. 본 연구결과는 최근 화물차 및 여객버스 운전자의 연속주행을 단속하는 제도에 학술적 근거를 제공할 수 있을 것으로 판단하며, 궤적자료의 양적 질적 확대를 통해 향후 졸음방지 시설물의 설치 위치를 결정하는 전략 수립에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권1호
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• pp.45-50
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• 2021

This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the drowsy driving study, 10 drivers drove approximately 37 km of a monotonous highway (about 22 min) twice. The results suggested that the appropriate duration of eyes continuously closed was 4 seconds. The results from real-world driving data were presented in the other paper - part 1.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권6호
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• pp.133-139
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• 2008

본 논문에서는 플라스틱 광섬유 센서가 운전자의 졸음 방지용 센서로서 응용 가능한 지에 관하여 논의된다. 졸음방지용 플라스틱 광섬유 센서는 광섬유의 구부림이 잘 유도될 수 있도록 소프트한 물질로 덮개를 씌운 핸들에 플라스틱 광섬유가 감겨져 여는 구조로 되어져 있다. 운전자가 핸들을 잡을 때 운전자가 핸들에 힘을 가하게 되고 이 힘이 플라스틱 광섬유의 구부림을 유도하여 플라스틱 광섬유 내부를 진행하는 빛의 양을 감소시킨다. 실험 결과로부터 핸들에 가해지는 힘이 크면 클수록 검출되는 광량이 적어짐을 보여주어 졸음 방지용 센서로서의 사용할 수 있음을 검증해 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.447-450
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• 2013

본 논문에서는 카메라로부터 운전자의 눈동자, 하품을 인식하여 운전자의 졸음운전을 방지하는 방법을 제안한다. Viola-Jones 알고리즘을 사용하여 얼굴의 영역을 확보하고 이로부터 눈 영역과 입 영역을 추출해낸다. 눈 영역에서는 Hough변환을 적용하여 눈동자를 인식하여 졸음을 인식한다. 입 영역에는 전처리 필터를 적용하여 하품할 때 혀의 피부색을 검출한 뒤에 Sub-Window를 사용하여 하품 여부를 판단한다. 실험 결과 하품 인식률은 87%에 달했다. 본 논문에서 제안된 방법을 사용함으로서 졸음운전에 대한 사고를 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제49권2호
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• pp.30-39
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• 2012

졸음운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높기 때문에 효율적인 졸음운전 판단 시스템이 필요하다. 그러나 생체 신호나 비전을 이용한 졸음운전 판단시스템은 비용 측면에서 활용되기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 추가적인 비용 없이 대부분의 차량에 기본 장착되어 있는 조향각 센서(steering angle sensor)와 차량정보(brake switch, throttle position signal, vehicle speed)를 이용하여 졸음운전자의 조향패턴 중 하나인 저킹 판단을 이용한 졸음운전 판단 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 각 변수의 임계값을 제시하고, HILS(Hardware in the Loop Simulation)에서 CAN을 통해 취득한 차량의 데이터와 Matlab 프로그램을 이용하여 알고리즘을 평가한다.