한국교통안전공단이 발표한 자료에 따르면 교통사고로 사망한 원인의 70%가 졸음운전이다. 최근에는 졸음운전을 예방하기 위해 눈 깜박임 인식 등의 운전자의 생체 데이터를 활용한 방법들이 대두되고 있다. 특히 운전자의 졸음운전 판단 기술로 뇌파를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌파를 사용하여 효과적으로 졸음 상태를 판단할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 졸음 상태인 경우, 아닌 경우인 2가지의 운전자 상태를 85%의 정확도로 판단한다. 또한 제안한 알고리즘을 활용해 졸음운전 감지 시스템과 더불어 졸음운전 예방 시스템을 제안하고자 한다.
교통안전공단이 운전자 400명을 대상을 졸음운전 실태를 조사한 결과 최근 1주일간 10명 중 4명이 졸음운전을 경험했으며, 그 중 19%는 사고가 날 뻔한 '아차사고' 경험이 있는 것으로 나타났다고 밝혔다. 이에 따라 운전자들의 졸음운전을 예방하기 위한 시스템의 존재가 시급하다는 것을 알 수 있다. 이에 본 논문에서는 운전자의 졸음운전 사고를 예방하기 위한 운전 방지 기법을 제시한다.
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.
본 논문에서는 딥러닝 기반의 얼굴인식과 Harr Cascade 분류기를 이용한 눈인식, 스마트워치를 매개로 한 심박수 측정을 활용하여 운전자 졸음운전 경고 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 PERCLOS 방법을 적용하여 운전자의 눈 감은 시간을 누적시켜 졸음 상태 유무를 판단하고, 스마트워치의 HR센서를 활용한 운전자의 심박수 값 모니터링을 진행하여 졸음 발생 시 경고음을 발생시켜 졸음운전으로 인한 교통사고를 예방할 수 있다.
본 논문에서는 차량 내 이산화탄소 농도 측정을 통해 운전자의 졸음운전을 예방하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 이산화탄소 농도 측정 센서를 연결한 아두이노 보드를 차량 내부에 부착하여 측정된 수치를 실시간으로 분석한다. 분석된 수치를 운전자, 탑승자에게 전송하여 자발적으로 졸음 방지를 유도한다. 또한 설정된 수치 이상인 경우 차량 내 사용자와 차량 외 보호자에게도 경고 메시지를 전송하고 차량 내 공기 상태를 알린다. 추후 차량 내 환경과 운전 시간, 탑승자 정보 등을 활용하여 전송된 수치를 분석하면 운전 환경 개선을 위한 방안을 모색할 수 있다.
우리나라 전체 교통사고 원인에 있어서 졸음운전은 음주운전보다도 더 큰 비중을 차지하고 있는 위험요소로 나타나고 있다. 따라서 사전에 졸음운전사고를 예방하기 위하여 운전자의 졸음을 인식하고 경고해주는 시스템 개발과 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있는 추세이며, 졸음의 지표는 뇌파의 알파파를 분석하는 것이 효과적이라는 선행 연구결과들이 발표되었다. 본 연구에서는 LabView 프로그램을 이용하여 졸음지표를 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 적용시킨 뇌파측정 장치를 자체 개발하였다. 소수의 실험자를 대상으로 졸음유도 실험을 실시한 결과 알파파의 상대 파워스펙트럼 변화를 기준으로 졸음상태를 의미하는 뇌파의 패턴을 검출 할 수 있었다. 이후 기존의 뇌파측정 장비들을 사용하여 측정한 졸음패턴과 비교분석한 결과 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 차후 운전자의 졸음예방 시스템에 활용한다면 졸음운전 사고로 인한 사망률을 낮추는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
자동차의 수가 점점 증가함에 따라 교통사고도 그 만큼 증가하고 있다. 교통사고의 주요 원인 중 하나가 졸음운전이나 부주의한 운전에 의한 것이다. 따라서 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하여 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문에서는 운전자의 제스처 인식에 전처리 과정으로 운전자의 상반신에 대한 영상데이터에서 Adaboost를 이용하여 복잡한 배경과 다양한 환경에서 강인하게 얼굴 영역을 찾는 알고리즘을 소개한다.
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 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.
한국도로공사가 제공하는 자료에 따르면 운전자 4명 중 1명은 졸음운전을 경험해 보았다고 말한다. 또한, 졸음운전 사고의 치사율은 건당 4명으로 전체 교통사고 치사율의 2배이며, 그 위험성은 음주운전보다 크다고 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 졸음운전 감지 시스템이 국내외에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템과 더불어 졸음운전을 예방하는 시스템을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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