• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.330-335
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• 2015

Approximately 23% of traffic accidents appear to be caused by drowsiness while driving. This fact shows that drowsy driving is a big factor in many traffic accidents. Therefore, the development of a drowsiness checking system is necessary to prevent drowsy driving. In this paper, we analyse the changes of the histogram of eye region images which are acquired using a CCD camera. We develop a drowsiness checking system using this histogram change information. The experimental results show that our proposed method enhances the accuracy of checking drowsiness by nearly 98%, and can be used to prevent vehicle accidents due to the drowsiness of a driver.

• 교통기술과정책
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• 제13권3호
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• pp.56-65
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• 2016

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.131-143
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• 2012

본 논문은 지역적 특징을 빠르게 추출할 수 있는 SURF(Speed Up Robust Features) 알고리즘을 이용해 안경과 조명 등 자동차 환경에 적응적인 새로운 눈 상태 검출방법을 제안하였다. 또한, 베이지안 추론을 이용하여 각 운전자에 대해 세 가지 고유의 눈 상태 템플릿을 실시간적으로 생성함으로써 눈 상태 검출 성능을 향상시켰다. 주 야간, 안경 착용 시, 미착용 시 등 여러 환경에 대한 성능 실험 결과 주 야간 환경에서 각각 평균 98.1%와 96.0%의 검출률을, 공개된 ZJU데이터베이스에 대한 실험 결과 평균 97.8%의 검출률을 보임으로써 제안된 방법의 우수성을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.42-54
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• 2011

교통사고는 인적요인, 도로 기하구조, 교통류, 환경적요인 등 복합적인 요인에 의해 발생하며, 그 중 운전자의 특성과 운전행태는 교통사고에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 졸음운전 및 음주운전으로 인한 사행운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높다. 따라서 본 연구에서는 사행운전을 검지하는 알고리즘을 개발하고, 알고리즘을 통해 사행운전을 검지하여 운전자 및 후방차량에 경고정보를 제공하는 적용방안에 대한 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 사행운전을 위험도에 따라 1차로 사행운전과 2차로 사행운전으로 구분하여 정의하였으며, 사행운전 시 관찰되는 횡방향 각 속도 변화의 특성을 분석하였고, 통계적 분석을 통해 정상주행과 사행운전을 분류하기 위한 임계값과 1차로 사행운전과 2차로 사행운전을 분류하기 위한 임계값을 설정하였다. 설정된 임계값을 이용하여 사행운전 검지 및 위험운전 판단 알고리즘을 평가하였다. 평가결과 제안된 사행운전 검지 알고리즘은 현장적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 교통안전성 증진에 기여할 뿐만 아니라, 자이로센서와 무선통신이 가능한 장비만 있으면 적용 가능한 방법론으로 스마트폰에도 적용 가능할 것으로 판단되어 도래하는 유비쿼터스 교통서비스의 새로운 컨텐츠로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.75-77
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• 2021

다양한 원인으로 매년 수많은 사람이 교통사고로 목숨을 잃거나 크게 다치곤 한다. 최근 교통사고 통계자료에 따르면 졸음운전으로 인한 교통사고가 음주운전이나, 과속보다도 높은 비중을 차지하고 있었다. 또한, 사고가 났을 때 안전벨트를 매지 않은 운전자나 동승객은 부상 정도가 훨씬 심각한 것으로 알려져 전 좌석에 안전벨트를 꼭 착용해야 하는 법도 제정되었다. 그런데도 많은 운전자 및 동승자가 안전벨트를 착용하지 않아 크게 부상을 당하는 사고는 줄지 않고 있다. 이러한 사고와 부상을 줄이기 위하여 본 논문에서는 다중 네트워크를 이용하여 운전자의 졸음 감지 및 운전자, 동승자의 안전벨트 착용 여부까지 실시간으로 판별하는 시스템을 설계하고 구현한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1852-1861
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• 2016

Drowsy driving is a significant factor in traffic accidents, so driver drowsiness detection system based on computer vision for convenience and safety has been actively studied. However, it is difficult to accurately detect the driver drowsiness in complex background and environmental change. In this paper, it proposed the driver drowsiness detection algorithm to determine whether the driver is drowsy through the measurement standard of a yawn, eyes drowsy status, and nod based on facial features. The proposed algorithm detect the driver drowsiness in the complex background, and it is robust to changes in the environment. The algorithm can be applied in real time because of the processing speed faster. Throughout the experiment, we confirmed that the algorithm reliably detected driver drowsiness. The processing speed of the proposed algorithm is about 0.084ms. Also, the proposed algorithm can achieve an average detection rate of 98.48% and 97.37% for a yawn, drowsy eyes, and nod in the daytime and nighttime.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.45-51
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• 2013

본 논문에서 호흡 기반의 운전자 졸음 감지 센서 시스템에 대해 언급하였다. 센서 시스템은 운전자의 복부 부분 안전벨트에 장착된 PZT 압력센서와 개인용 컴퓨터로 구성됐다. PZT 압력센서는 호흡 시 운전자 복부의 움직임에 의해 압력센서에 가해지는 압력의 변화를 측정하기 위해 사용되었고 운전자의 졸음을 감지하기 위한 신호처리는 Labview를 사용하여 개발됐다. 30세 남자 운전자를 상대로 운전자 졸음 감지 관련 실험들이 수행되어 졌다. 운전자가 각성상태일때 호흡의 크기는 졸음상태일 때보다 컸으며 반대로 호흡 주파수는 낮았다. 이런 실험을 바탕으로 제작된 졸음 감지 센서 시스템은 운전자의 졸음을 성공적으로 실시간 감지할 수 있었다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제47권4호
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• pp.216-224
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• 2015

본 연구는 졸음운전 사고 경험자들의 수면관련 질환에 관한 유병율을 조사하기 위하여 설문에 응답한 192명 중에서 정상수면 후 사고 경험자 34명(그룹 1), 비 정상수면 후 사고 경험자 22명(그룹 2), 수면다원검사 결과가 정상이면서 사고 경험이 없는 17명(그룹 3)을 대상으로 평상 시 수면습관에 대한 설문 결과와 수면다원검사, 다중수면잠복기검사 결과를 비교 분석하였다. 수면습관에 대한 설문에서 잠자는 동안 얼마나 자주 깨는지(p<0.01), 한번 잠에서 깬 후 다시 잠들기 얼마나 어려운지(p<0.05), 아침에 얼마나 빨리 깨는지(p<0.05), 아침에 일어나기 어려운 정도(p<0.05), 낮에 졸리운 정도(p<0.01), 낮에 피곤한 정도(p<0.01)에서 그룹 간 유의성이 확인되었다. 또한, 졸음운전 교통사고 경험이 있는 연구대상자 56명 중, 94.6% (53명)에서 수면 관련 질환이 확인 되었다. 따라서 졸음운전 교통사고가 단순하게 일시적 수면부족만이 원인이 아니라 수면시간이 충분해도 수면관련 질환의 영향으로 주간졸음증이 발생하고, 그로 인해 교통사고 등이 발생한다는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구는 졸음운전 교통사고와 수면 관련 질환 사이의 연관성에 대해 확인해 보는 것에 의의가 있었다. 또한 이 데이터들은 수면질환과 관련된 졸음운전에 대하여 사회적 대책 마련을 강구하는데 필요한 기초 자료가 되리라고 사료된다.

• 한국인공지능학회지
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• 제6권1호
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• pp.11-15
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• 2018

The purpose of this study is to develop a pulsatile drowsiness detection system that can compensate the limitations of existing camera - based or breathing pressure sensor based Drowsiness driving prevention systems. A heart rate sensor mounted on the driver's finger and an alarm system that sounds when drowsiness is detected. The heart rate sensor was used to measure pulse changes in the wrist, and an alarm system based on the Arduino, which works in conjunction with the laptop, generates an audible alarm in the event of drowsiness. In this paper, we assume that the pulse rate of the drowsy state is 60 ~ 65 times / minute, which is the middle between the awake state and the sleep state. As a result of the experiment, the alarm sounded when the driver's pulse rate was in the drowsy pulse rate range. Based on these experiments, the drowsiness detection system was able to detect the drowsiness of the driver successfully in real time. A more effective drowsiness prevention system can be developed in the future by incorporating the results of the present study on a pulse-based drowsiness prevention system in an existing drowsiness prevention system.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.127-138
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• 2008

현대 사회에서 자동차는 생활에 필수적인 요소로 자리잡고 있으며, 현대 생활의 편의성을 제공하는 자동차의 증가로 인하여 그에 따른 교통사고 또한 매년 증가하고 있다. 교통사고의 주요 발생요인은 운전부주의로써, 이 중 특히 피로운전은 일반교통사고의 $10{\sim}20%$와 관련되어 있으며, 사물감지능력 저하 및 반응시간 지연으로 치명적 사고피해를 야기한다. 이에 본 연구는 운전 중 휴대전화 사용 및 피로상태의 운전상황이 운전수행에 어떠한 결과를 미치는지 알아보고자 실시간 영상처리 방법을 이용하여 실험을 진행하였다. 실험을 진행하기 위하여 차량 시뮬레이터를 이용하였으며, 운전자의 눈꺼풀 움직임 추적방식에 대한 실험을 진행하기 위하여 Seeing Machines의 faceLAB 4.5를 차량 시뮬레이터의 전면부에 장착하여 운전자 눈꺼풀 상태를 정상상태와 피로상태로 나누어 비교 분석하였다.