• 제목/요약/키워드: Drowsy driving

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구글 ML Kit 을 이용한 졸음 운전 예방 시스템 구현 (Implementation of A System to Prevent Drowsy Driving Using Google ML Kit)

  • 박진아;임준환;박수진;노기섭
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.574-576
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    • 2021
  • 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 구글 ML Kit 를 이용하여 직접적이고 효과적인 졸음운전 예방기술을 구현하였다. 본 연구에서는 눈 상태를 인식하여 졸음을 감지하고 경보음을 발생시켜 교통사고 안전성 향상을 위한 방안을 제안하고 구현하였다. 또한, 정부 공공데이터 활용을 통해 성능테스트를 진행하여 시스템의 성능을 검증하였다.

선형예측계수와 뇌파의 변화를 이용한 신경회로망 기반 운전자의 졸음 감지 시스템 (Neural-network-based Driver Drowsiness Detection System Using Linear Predictive Coding Coefficients and Electroencephalographic Changes)

  • 정의필;한형섭
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.136-141
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    • 2012
  • 운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.

AR계수와 SVM을 이용한 뇌파 기반 운전자의 졸음 감지 시스템 (Electroencephalogram-based Driver Drowsiness Detection System Using AR Coefficients and SVM)

  • 한형섭;정의필
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.768-773
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    • 2012
  • 운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.

전방 추돌 경보를 위한 영상 기반 실시간 차량 검출 및 추적 알고리즘 (Vision-based Real-time Vehicle Detection and Tracking Algorithm for Forward Collision Warning)

  • 홍성훈;박대진
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권7호
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    • pp.962-970
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    • 2021
  • 대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.

순서형 프로빗 모형을 적용한 고속도로 화물차 사고 심각도 (Injury Severity Analysis of Truck-involved Crashes on Korean Freeway Systems using an Ordered Probit Model)

  • 강찬모;정연식;장유진
    • 대한토목학회논문집
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    • 제39권3호
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    • pp.391-398
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    • 2019
  • 일반적으로 화물차 사고는 일반 승용차 사고 대비 심각도가 높은 것으로 알려져 있으며, 최근 국내 화물차 사고 발생건수 및 사망률은 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 그러나 국내 화물차 사고 심각도 관련 연구는 매우 제한적으로 수행되었다. 이러한 배경 하에 본 연구는 국내 고속도로에서 과거 6년간 발생한 화물차 사고 심각도를 분석하여 화물차 사고 심각도에 영향을 미치는 인자를 도출하고자 한다. 분석을 위해 순서형 프로빗 모형이 적용되었으며 총 10개의 주요 인자가 도출되었다. 이중 8개 인자(나이가 많을수록, 졸음운전의 경우, 추돌 사고의 경우, 사고 후 전도나 전복이 된 경우, 사고 후 화재가 발생한 경우, 사고에 포함된 차량 수가 많을수록, 충돌 속도가 높을수록, 야간주행(0-6시)에 발생한 사고의 경우)는 사고 심각도가 높아지는 것으로, 2개 인자(눈이 오는 경우, 단독차량사고의 경우)는 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 국내 고속도로 화물차 사고 심각도를 낮추기 위한 정책 수립 시 기반 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

고속도로 졸음운전 방지를 위한 공익광고의 개선방향에 대한 연구 (A Study on Improvement Direction of Public Service Advertisement to Prevent Drowsiness Driving on Highway)

  • 권준호
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권11호
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    • pp.77-83
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    • 2017
  • 한국도로공사는 졸음쉼터의 확대설치로 2016년 고속도로 교통사고 사망자가 2015년 343명보다 24% 줄어든 262명으로 집계됐다고 밝혔다. 그리고 "졸음운전은 곧 사망" 등과 같은 강력한 메시지를 담은 대형 현수막을 설치하여 2016년 졸음운전 사망자가 2015년 대비 35% 감소한 것이다. 따라서 본 연구에서는 고속도로에서의 졸음운전을 방지하고자 공익광고가 운전자에게 미치는 영향을 분석하고 앞으로 공익광고가 나아가야 할 개선 방향을 제시하고자 하였다. 사례 조사와 문헌을 통해 국내외 고속도로 공익광고물 효과를 고찰한다. 직선도로가 곡선도로보다 사고 발생률이 높다는 사실과 자극적인 이미지나 표어와 같은 교통사고의 부정적 메시지 프레이밍이 교통사고를 줄이는데 큰 효과가 있었다는 것을 확인했다. 결론적으로 졸음쉼터에 공익광고판 설치를 제도화하고 고속도로 전광판(vms), 옥외광고판 그리고 내비게이션(스마트폰 포함) 안내가 일정구간별로 자동차 안팎에서 체계적으로 이루어질 때 공익광고의 효과를 극대화 시킬 수 있다.

EIV와 MLP를 이용한 뇌파 기반 운전자의 졸음 감지 시스템 (Electroencephalogram-Based Driver Drowsiness Detection System Using Errors-In-Variables(EIV) and Multilayer Perceptron(MLP))

  • 한형섭;송경영
    • 한국통신학회논문지
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    • 제39C권10호
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    • pp.887-895
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    • 2014
  • 졸음운전은 전체 교통사고 원인 중 큰 비중을 차지하며 그 위험성이 음주운전보다도 크다고 알려져 있다. 따라서 운전자의 졸음을 판단하고 경고하는 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있으며, 뇌파를 분석하는 것이 운전자의 피로와 졸음을 감지하는데 효과적이라는 연구결과들이 발표되었다. 본 논문은 짧은 시간에 높은 해상도를 가지는 auto-regressive 모델 기법 중 잡음에 강인한 errors-in-variables(EIV) 방법을 이용하여 특징벡터를 추출하고, 다층신경망(multilayer perceptron; MLP)에 적용하여 운전자의 상태를 각성, 천이, 졸음의 세 가지 상태로 분류하는 졸음 감지 시스템을 제안한다. 생체신호의 측정 환경에 따른 성능을 평가하기 위해 높은 진단률을 갖도록 하는 EIV차수를 결정하고, 잡음에 대한 강인성을 확인하기 위해 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio; SNR)에 따른 성능을 선형 예측 부호화(linear predictive coding; LPC) 방법과 비교하였다. 이 결과로부터 제안한 EIV와 MLP를 결합한 졸음 감지 시스템은 기존의 LPC와 MLP를 이용한 시스템에 대해 우수한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.

노면요철포장으로 인한 사고감소 효과 (Probable Effect of Rumble Strips on Reduction of Traffic Accidents)

  • 오흥운;장정화
    • 한국도로학회논문집
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    • 제9권4호
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    • pp.65-74
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    • 2007
  • 노면요철포장은 1950년대 처음 설치된 후 사고감소효과에 대하여 여러 가지 연구가 있어왔다. 대부분의 연구에서 주로 졸음과 부주의 사고를 예방하는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 고속도로 377개소에서 4년 동안 수집한 교통사고를 바탕으로 노면요철포장 설치 전 후에 사고감소원인과 환경을 분석하였다. 분석결과 노면요철포장 설치 전 후 교통사고를 비교할 때 -200건/2년(-32.3%) 감소하여, 노면요철포장 설치시 사고감소 효과가 있는 것으로 나타났다. 세부교통사고 원인분석결과 노면요철포장 설치효과가 유의하다고 할 수 있는 교통사고원인 항목을 제시할 수 있었다. 졸음, 과속, 주시태만, 부주의, 차량결함, 안전거리 미확보 교통사고감소가 유의하였다. A, B, C 등급 사고의 경우 교통사고감소가 유의하였다. 기상 상태 원인분석결과 맑음, 비, 흐림 기상상태에서 노면요철포장으로 인한 교통사고감소가 유의하였다. 본 논문 결과는 그동안 졸음 혹은 부주의 교통사고우려에 대응하도록 한 기존 노면요철포장 설치기준보다 원인인자를 명확히 하고 확장하여 고속도로 교통사고감소에 기여할 것으로 생각된다.

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고속도로 화물차 교통사고 건수 예측모형 및 안전등급 개발 연구 (Study on the Development of Truck Traffic Accident Prediction Models and Safety Rating on Expressways)

  • 윤정은;정하림;박장호;강동효;윤일수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.1-15
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    • 2023
  • 본 연구에서는 전국 고속도로를 대상으로 화물차 교통사고에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하고자 한다. 이를 위해, 고속도로 교통사고 자료들과 포아송 및 음이항 회귀모형을 이용하여 화물차 교통사고 건수 예측모형을 개발하였다. 모형에서 유의한 것으로 확인된 변수는 화물차 연속주행시간지수, 구간연장, 화물차 교통량, 구간내 교량 수, 졸음쉼터 개수이다. 또한, 구축된 예측모형을 이용하여 고속도로 구간별 안전등급(level of service of safety, LOSS)을 도출하였다. 이후 LOSS를 전국 고속도로 네트워크에 표출하여 고속도로 구간별 화물차 교통사고 위험도를 진단하였다. 본 연구에서 개발된 모형과 LOSS는 고속도로에서의 화물차 교통사고 저감을 위한 정책수립의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

하이브리드 검출기법을 이용한 후보 차선검출에 관한 연구 (A Study on Candidate Lane Detection using Hybrid Detection Technique)

  • 박상주;오중덕;박찬홍
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.18-25
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    • 2016
  • 자동차 보유량이 늘어남에 따라 남녀노소 모두 교통사고에 위협이 가해지고 있으며 교통사고가 자주 일어나는 점을 미연에 방지하기 위해 ADAS가 중요하다. 이러한 교통사고의 주범을 인지하고 방지하는 한 방법이 차선 검출을 이용하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 영상처리를 통해 차선검출 기법을 연구하였고 영상처리에 의한 많은 에지 검출기법들 중 대표적인 소벨 에지 검출 기법과 캐니 에지 검출 기법을 사용하여, 두 가지 에지 검출기법을 통해 곡선과 직선의 차선 검출에서 가장 검출율이 좋은 기법을 찾아 직선의 차선을 검출하는 기법에 적용한다. 실험은 총 4,000프레임(주간영상 2,900프레임, 야간영상 1,100프레임)으로 실험을 수행하고, 실험 결과는 주간 영상에서 소벨 에지 검출 기법의 임계치는 2차미분차수로 검출하는 것이 가장 높은 후보 차선 검출율을 보였으며 검출율이 86.1%이고, 캐니 에지 검출 기법의 임계치는 Low=50, High=300에서 가장 높은 88.0%의 검출율을 보였다.