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.
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.
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.
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.
Driving is a complex vigilance task that includes improper lookout, excessive speed and inattention. The primary objective of this research is to detect driver drowsiness so that the driver can be alerted to an impending traffic accident in performance. We developed the automatic detection and warning system during drowsy driving. A drowsiness detection system must be able to monitor driver status and detect the detrimental changes of a driver performance. Eyeblink has been found to be a reliable factor of drowsiness detection in earlier studies. As an additional parameter, we also considered the yawning which often occurs in a low vigilance state and predicts the drowsy state. We used a computer vision method to extract the eyeblink and yawning in the face image sequences. When the drowsy state was detected, the driver was refreshed by alarming device and menthol scent generator after deciding the warning level by fuzzy logic. For the evaluation of our system, we measured the physiological parameters such as EOG and EEG. The results indicated that it is possible to detect and alert the driver drowsiness temporarily or continuously by using our system.
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.
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.
Jinmo Yang;Janghwan Kim;R. Young Chul Kim;Kidu Kim
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.142-148
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2023
In Modern days, Self-driving for modern people is an absolute necessity for transportation and many other reasons. Additionally, after the outbreak of COVID-19, driving by oneself is preferred over other means of transportation for the prevention of infection. However, due to the constant exposure to stressful situations and chronic fatigue one experiences from the work or the traffic to and from it, modern drivers often drive under drowsiness which can lead to serious accidents and fatality. To address this problem, we propose a drowsy driving prevention learning model which detects a driver's state of drowsiness. Furthermore, a method to sound a warning message after drowsiness detection is also presented. This is to use MoveNet to quickly and accurately extract the keypoints of the body of the driver and Dense Neural Network(DNN) to train on real-time driving behaviors, which then immediately warns if an abnormal drowsy posture is detected. With this method, we expect reduction in traffic accident and enhancement in overall traffic safety.
PURPOSES : The objective of this study is to analyze factors affecting traffic accident severity for determining countermeasures on freeway climbing lanes. METHODS : In this study, an ordered probit model, which is a widely used discrete choice model for categorizing crash severity, was employed. RESULTS : Results suggest that factors affecting traffic accident severity on climbing lanes include speed, drowsy driving, grade of uphill 3%, gender (male offender and male victim), and cloud weather. CONCLUSIONS : Several countermeasures are proposed for improving traffic safety on freeway climbing lanes based on the analysis of crash severity. More extensive analysis with a larger data set and various modeling techniques are required for generalizing the results.
PURPOSES : This study was initiated to estimate the benefits from the campaign to prevent drowsy driving crashes on expressways. The study was conducted by the Korea Expressway Corporation using a contingent valuation method. METHODS : First, a questionnaire was designed for a preliminary survey. From the survey's results, the initial willingness to pay for the campaign was determined by averaging different amounts of payments chosen under virtual scenarios in the survey. The willingness to pay data was used to find a first bid price for the open-ended method used for the second survey. After that, a primary questionnaire was designed and conducted using a single dichotomous choice question (SDBCQ). Drivers at expressway resting areas were asked their willingness to pay for the campaign. Based on statistical analysis using data collected from the second survey, the mean willingness to pay was estimated using a probability utility function. Finally, the benefit from the campaign was calculated using the estimated willingness to pay and accident data on expressways. CONCLUSIONS : Based on the result from the contingent valuation method, the benefit from the campaign to prevent drowsy driving crashes was estimated to be 170.6 won per expressway trip. The benefit is to be paid as an additional toll. In addition, the traffic crash cost estimate is about 2,209,680,000 won less than the cost during the same period in 2014.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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