• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권2호
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• pp.119-128
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• 2022

Recently, due to the development of related technologies for autonomous vehicles, driving work is changing more safely. However, the development of support technologies for level 5 full autonomous driving is still insufficient. That is, even in the case of an autonomous vehicle, the driver needs to drive through forward attention while driving. In this paper, we propose a method to monitor driving tasks by recognizing driver behavior. The proposed method uses pre-trained deep convolutional neural network models to recognize whether the driver's face or body has unnecessary movement. The use of pre-trained Deep Convolitional Neural Network (DCNN) models enables high accuracy in relatively short time, and has the advantage of overcoming limitations in collecting a small number of driver behavior learning data. The proposed method can be applied to an intelligent vehicle safety driving support system, such as driver drowsy driving detection and abnormal driving detection.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.425-426
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• 2023

지난 5년 (2016~2020년) 간 고속도로 교통사고 사망자 1,035명 중 약 70%(722명)가 졸음 및 주시 태만으로 인해 발생하였다. 졸음운전 사고를 예방하기 위해 졸음 쉼터나 휴게소 등이 있지만 활용률이 높은 편은 아니다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 자동차 내부에서 즉각적으로 졸음을 판별해 알람을 제공하는 알람 기능을 구현하였다. 차량에 웹캠과 CO₂ 농도 측정기를 설치하여 웹캠으로는 운전자의 눈 종횡비를 계산하여 졸음을 판단하고 CO₂ 센서로 차량 내부 CO₂ 농도를 측정하여 운전자의 졸음을 판단하여 경고음과 음성 경고 메시지를 출력함과 동시에 창문 개폐 기능으로 잠을 깨워주기 때문에 교통사고 발생률 저하에 기여할 것으로 기대된다.

• 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.

• Safety and Health at Work
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• 제7권1호
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• pp.38-42
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• 2016

Background: Truck driving is known as one of the occupations with the highest accident rate. This study investigates the characteristics of traffic collisions according to road types (expressway and rural road). Methods: Classifying 267 accidents into expressway and rural road, we analyzed them based on driver characteristics (age, working experience, size of employment), time characteristics (day of accident, time, weather), and accident characteristics (accident causes, accident locations, accident types, driving conditions). Results: When we compared the accidents by road conditions, no differences were found between the driver characteristics. However, from the accident characteristics, the injured person distributions were different by the road conditions. In particular, driving while drowsy is shown to be highly related with the accident characteristics. Conclusion: This study can be used as a guideline and a base line to develop a plan of action to prevent traffic accidents. It can also help to prepare formal regulations about a truck driver's vehicle maintenance and driving attitude for a precaution on road accidents.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.491-498
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• 1997

본 연구에서는 졸음운전 방지를 위한 방법으로 기존의 3단계 경고음법과 fuzzy logic을 이용한 가성도 측정 및 제어법을 시뮬레이션으로 비교 및 분석하였다. 각성상태를 제어하는 방법으로 사용되었던 기존의 각성제어지표는 실 차에는 사용될 경우 효과적이지 못하므로 각성상태에 따른 영역별 Nz와 IRI의 상관분포도를 분석하여 기존의 각성제어지표를 수정하였다. Fuzzy 추론으로는 Sugeno의 방법을 사용하였고 멤버쉽함수와 제어규칙 베이스는 수정된 각성제어지표로부터 결정하였다. 시뮬레이션 결과 60이하의 IRI가 발생되는 경우, Nz의 변화에 따라 두 제어방법 모두 small, medium, big의 경고음이 발생되었으나 3단계 경고음법은 다음 단계의 발생영역이 될 때까지 같은 출력만을 발생한다. 그러나 퍼지추론의 출력은 피검자의 각성수준의 변화에 잘 추종하여 변화되었으므로 3단계 경고음법의 문제점을 해겨할 수 있었고 더욱이 퍼지 추론의 출력과 Nz와의 상관계수(r=0.99)가 매우 높았으므로, 실제 운전시 퍼지추론 방법을 이용한 각성도 평가 및 제어에 적용할 경우 3단계 경고음법 보다 효과적일 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.859-864
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• 2022

매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.368-375
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• 2014

뇌파 연구의 증진과 인터페이스 기술의 발전으로 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술 또한 발전을 거듭하고 있다. 본 논문에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스를 교통수단에 접목하여 운전 습관을 관리하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 뇌파 자극을 측정하는 뇌파 측정부와 전달된 뇌파정보를 분석하는 뇌파 분석부, 교통수단의 속도를 제어하는 속도 제어부, 운전자의 상태정보를 저장하는 메모리부, 경고를 발생하는 경보부로 구성되어 있다. 제안된 시스템을 통해 졸음 운전 방지 및 사용자의 운전 습관을 개선하는데 도움을 주며, 교통사고 예방에 도움이 된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권6호
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• pp.577-584
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• 1998

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.860-861
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• 2023

라즈베리파이와 아두이노의 성공적인 실시간 데이터 송수신, 운전자에게 시각적 효과를 줄 수 있는 맞춤형 이산화탄소 농도 데이터 LCD, 자동 환기 시스템 및 쿨링 시트 가동 기능을 통합하여 졸음운전을 방지할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.149-156
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• 2011

장대터널은 터널이 갖는 고유 특성으로 인하여 운전자의 주행안정성이 저하되고 사고위험성이 높기 때문에 신규 터널 설계시 사전에 충분한 검토가 필요하다. 특히 터널 주행시 나타나는 안정적인 속도유지 곤란과 졸음운전 가능성의 증가, 사고발생 시 높은 치사율 및 운전자가 경험하는 주관적인 불안감 등으로 인하여 설계 단계부터 시공에 이르기까지 교통심리학 및 인간공학적인 측면에서 숙고가 요구된다. 본 연구에서는 차량시뮬레이터를 이용하여 10km 이상의 장대터널(고속국도 60호선 춘천~양양간 건설공사 제14공구 내인제터널) 기본 설계안에 대한 운전자의 주행안정성을 평가한 후, 터널주행에 따른 문제점들을 파악하여 사고위험성이 높을 것으로 추정되는 위험구간 및 개선방안 등을 제시하였다. 실험 결과, 양양 및 춘천 방면 모두 도로선형이 바뀌는 변곡점을 전후하여 주행안정성이 저하되고 운전부하가 높아 위험구간으로 드러났다. 마지막으로 본 연구의 제한점 및 시사점에 대해 논의하였다.