• 해양환경안전학회지
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• 제20권5호
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• pp.564-570
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• 2014

본 논문에서는 컬러정보와 깊이정보를 사용하여 얼굴을 검출하고 추적한 후 항해사의 졸음을 탐지하는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성된다. 얼굴검출 과정에서는 기존의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 Adaboost 알고리즘을 사용하며, Adaboost로 입력되는 영상의 영역을 사람이 존재하는 영역으로만 제한하여 얼굴을 검출한다. 얼굴검출 과정에서 얼굴이 검출되면 그것을 템플릿으로 하여 얼굴추적 과정이 수행된다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 실험영상을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 졸음탐지 방법은 기존의 방법에 비해 약 23 %의 수행시간을 보였으며, 또한 졸음탐지 방법은 추적 시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1 %의 낮은 추적오차율을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1856-1859
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• 1997

This paper describes the arousal measurement and the control system using fuzzy logic to prevent drowsy driving. Sugeno's method was used for fuzzy inference in this study. Membership function and rule base were determined form the modfied arousal level criteria. The output of fuzzy inference tracked well the change of subject's arousal level. When IRI(Inter-SIR interval) was under the 60sec, maximum output of three step warning method was medium sound, but that of fuzzy logic system was changed from medium to big. Furthermore, the output of the fuzzy inference was highly correlated with $N_{z}$(r=0.99). Therefore, the fuzzy inference method for evaluation and the control of arousal will be more effective at real driving sityation than three step warning method.ning method.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.305-311
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• 2016

최근 자동차 업계는 무선 인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 자율 주행의 연구가 활발히 진행 중에 있으나 교통사고는 아직도 해결되지 않는 부분이다. 사고의 요인으로는 졸음운전, 운전자의 실수, 환경적인 요소, 잘못된 도로 구조 등이 있으며 사고 원인의 하나인 운전자의 운전 행태와 특성은 교통사고에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 자율 주행 및 자가 운전을 하는 경우에 발생 할 수 있는 교통사고에서 사고발생 전에 나타날 수 있는 사행운전의 특성을 판단하기 위한 연구를 수행하였다. 기존 연구에서는 영상기법이나 1,2차로의 운전행태로 횡방향 각속도 변화의 특성으로 사행 운전을 판단하였으나 본 논문은 센서의 값을 이용하여 횡방향의 이동거리와 임계 범위를 설정하여 사행 운전을 검출하는 연구를 진행하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.157-163
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• 2020

최근 국내에서 미세먼지로 인해 심혈관계 질환이 유발되는 것으로 알려져 운전자들은 대기오염을 일으키는 자동차의 연료를 효율적으로 사용하여 배출 가스를 감소시키는 방안에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 연비운전으로 연료를 절약시키고 운전자의 잘못된 운전습관을 개선하는 운전 보조 시스템을 개발했다. 개발한 시스템은 라즈베리파이, 아두이노와 안드로이드를 사용했다. OBD-II에서 얻어지는 차량의 RPM, 속도, 연료 분사량 정보들과 자이로센서의 값들을 이용하여 사용자로 하여금 Fuel-Cut을 유도하여 최적의 관성주행 환경을 유도한다. 뿐만 아니라 GUI와 음성인식기능을 통해 날씨, 주행환경, 졸음운전 방지 등 여러 가지 인포테이먼트 시스템을 제공한다. 안드로이드 애플리케이션을 이용하여 주행 기록 및 차량 고장 정보를 확인 할 수 있으며 IoT환경에 최적화 된 MQTT 프로토콜을 사용하여 메시지 전송의 오버헤드가 적게 구현했다.

• 자동차안전학회지
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• 제15권4호
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• pp.88-94
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• 2023

The seating postures of passengers in the automated driving vehicle are possible in atypical forms such as rear-facing and lying down. It is necessary to improve devices such as airbags and seat belts to protect occupants from injury in accidents of the automated driving vehicle, and collision safety evaluation tests must be newly developed. The purpose of this study is to define representative types of head-on collision accidents to develop collision standards for autonomous vehicles that take into account changes in driving behavior and occupants' postures. 150 frontal collision cases remained by filtering (accident videos, images, AIS 2+, passenger car, etc…) and random sampling from approximately 320,000 accidents claimed by a major insurance company over the past 5 years. The most frequent accident type is a head-on collision between a vehicle going straight and a vehicle turning left from the opposite side, accounting for 54.7% of all accidents, and most of these accidents occur in permissive left turns. The next most common frontal collision is the center-lane violation by drowsy driving and careless driving, accounting for 21.3% of the total. For the two types above, data such as vehicle speed, contact point/area, and PDOF at the moment of impact are obtained through accident reconstruction using PC-Crash. As a result, two types of autonomous vehicle crash safety test scenarios are proposed: (1) a frontal oblique collision test based on the accident types between a straight vehicle and a left-turning vehicle, and (2) a small overlap collision test based on the head-on accidents of center-lane violation.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권3호
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• pp.255-265
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• 2007

본 논문은 지능형 자동차 개발을 위한 주간 및 야간 환경에서 차량 운전 시 발생할 수 있는 다양한 조명을 극복하고 운전자 졸음 상태를 단일 CCD(Charge Coupled Device) 카메라를 통해 감시하는 시스템을 제안한다. 운전 중 운전자 눈을 감시하여 졸음 상태를 판단하는 시스템에서 눈 검출 및 눈꺼풀 움직임 측정은 선행되어야 할 중요한 과정이다. 따라서 비전기반 시스템의 가장 큰 단점인 조명변화를 극복하며 눈 검출 성능을 높이고 실시간 처리가 가능한 간단한 조명 보정 알고리즘을 제안하였으며 또한 신뢰성 있는 졸음 판단을 위해 효율적인 눈꺼풀 움직임 측정 방법을 제안한다. 이러한 시스템은 실시간으로 처리되어야 하며 이를 위해 제안한 방법과 더불어 효율적인 눈 검증 방법으로 단계적 SVM(Cascaded Support Vector Machine)을 적용하였다. 한편, 제안한 알고리즘의 성능 측정을 위해 주간 및 야간의 다 양한 조명 변화 속에서 주행 중 수집된 운전자 동영상을 사용하였으며 자체 수집된 동영상에 대해 98% 이상의 눈 검출 성능 및 신뢰성 있는 눈꺼풀 움직임을 측정하였다. 최종 졸음판단 결과는 수집된 각각의 동 영상에 대한 PERCLOS(The percentage of eye-closed time during a period)를 비교함으로써 제안한 시스템의 성능 및 우수성을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1024-1033
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• 2016

In this study, a system is proposed for analyzing whether driver's eyes are open or closed on the basis of images to determine driver's drowsiness. The proposed system converts eye areas detected by a camera to a color space area to effectively detect eyes in a dark situation, for example, tunnels, and a bright situation due to a backlight. In addition, the system used a thickness distribution of a detected eye area as a feature value to analyze whether eyes are open or closed through the Support Vector Machine(SVM), representing 90.09% of accuracy. In the experiment for the images of driver wearing glasses, 83.83% of accuracy was obtained. In addition, in a comparative experiment with the existing PCA method by using Eigen-eye and Pupil Measuring System the detection rate is shown improved. After the experiment, driver's drowsiness was identified accurately by using the method of summing up the state of driver's eyes open and closes over time and the method of detecting driver's eyes that continue to be closed to examine drowsy driving.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.194-199
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• 2007

최근 차량증가에 따라 교통사고가 날로 증가하고 있고, 안전운전을 위한 보조장치 개발의 필요성이 증대되고 있다. 특히 교통사고 원인중 운전자의 졸음으로 인한 사고가 30%에 달하고 있어 졸음운전 예방장치의 개발이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 졸음운전예방을 위한 효율적인 졸음경보 장치시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 HRV와 안구활동 신호를 BP(역전파알고리즘)을 이용 보다 더 정확한 측정 및 판단을 행하여 운전자에게 음성경고를 보내주는 방식이다. 제안된 방식은 기존의 연구된 피부전기활동, 영상처리를 이용한 졸음운전 감지 시스템, 심박변동신호 분석 방법보다 훨씬 효율적인 졸음경보를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.85-95
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• 2015

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.529-531
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• 2018

본 논문은 끊이질 않는 졸음운전 사고를 방지하기 위한 연구 내용이다. Kinect 의 움직임 감지 기반 센서를 활용하여 센서를 통하여 얻은 수치를 코드화 하여 프로그램을 구현한다. 졸음운전이라는 안전사고는 사전에 방지가 가능한 안전사고로서 운전자들이 졸음에 빠졌을 때 이를 스스로 인지하여 운전자에게 청각적 신호를 주어 운전자의 졸음운전을 방지하여 안전운전을 지향한다. 이는 졸음운전이 잦은 장거리 운전자나 화물트럭 기사들, 습관적으로 졸음운전을 하는 운전자들에게 효과적인 시스템이다.