• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.259-260
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• 2024

졸음운전으로 인한 교통사고는 매년 꾸준하게 일어나 이에 대한 다방면의 해결책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 ChatGPT와 영상처리를 이용한 졸음 감지 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 운전자의 얼굴 부분을 영상처리로 인식하여 눈동자의 종횡비를 구해 PERCLOS 공식에 따른 운전자의 졸음을 판별시키고, 경고와 동시에 ChatGPT가 운전자에게 특정 주제를 키워드로 TTS와 STT를 통해 대화한다. 운전자의 졸음을 판별하기 위해 임베디드 보드에서 연결된 캠을 통해 졸음 판별을 하고, ChatGPT도 마찬가지로 보드에서 연결한 스피커, 마이크를 통해 운전자와 대화한다. 이를 활용하여 운전자의 졸음 자각을 통한 안전운전 및 사고 발생률의 감소를 기대할 수 있다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제18권3호
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• pp.415-433
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• 2012

본 연구는 위험한 운전행동을 일으킬 수 있는 운전자의 성격과 태도요인, 즉 운전행동 결정요인의 영향력을 밝히고, 이들 요인을 통해 위험운전자를 판별해낼 수 있는 타당한 방법을 개발하기 위해 시행되었다. 성인 운전자 534명을 대상으로 조사한 결과, 다섯 가지의 운전행동 결정요인들(문제회피성향, 이익/자극 추구, 대인불안, 대인분노, 공격성)은 운전자의 다양한 위험운전행동들에 통계적으로 유의한 수준의 영향력을 미치는 것으로 확인되었으며, 이들 요인을 이용하여 운전자들을 위험도에 따라 별개의 집단(일반운전자, 비의도적 위험운전자, 의도적 위험운전자)으로 구분할 수 있었다. 이 같은 결과는 운전자의 성격과 태도와 같은 심리적 요인들을 통해 운전자의 위험행동 수준을 예측하는 것이 가능하다는 것을 의미한다. 따라서 추후 연구들을 통해 본 연구에서 다룬 운전행동 결정요인 모델과 그 기준 점수체계를 보완한다면, 운전자의 위험성향을 사전에 예측하고 문제점을 확인하여 그에 따른 차별적 안전운전 교육서비스를 제공하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-15
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• 2016

본 연구는 시내버스 운전자의 실제 운행기록 정보를 토대로 사고발생 가능성을 내포한 운전자를 판단할 수 있는 모형개발을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 사고발생 운전자 및 사고 미발생 운전자의 실제 운행기록 정보에서 교통사고와 관련한 유의변수를 도출하는 한편, 판별분석(Discriminant Analysis) 및 로지스틱회귀분석(Logistic Regression Analysis)을 적용하여 개발된 분류모형에 대한 모형간 정확도를 비교하였다. 또한, 개발된 모형을 다른 운전자들의 운행기록자료에 적용하여 모형의 정확도를 검증하였다. 사고발생 가능성을 내포한 운전자 분류모형을 개발한 결과 감속도($X_{deceleration}$) 및 우측방향 가속도($Y_{right}$)가 동시에 작용할 때 이 변수가 사고발생 운전자 분류의 최적 요인변수로 도출되었으며, 판별분석에 의한 예측모형은 최대 62.8%, 로지스틱회귀분석에 의한 예측모형은 최대 76.7%의 비율로 사고 발생 운전자 분류가 가능한 것으로 나타났다. 또한, 모형 예측력에 대한 검증결과 84.1%의 적중률을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.75-77
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• 2021

다양한 원인으로 매년 수많은 사람이 교통사고로 목숨을 잃거나 크게 다치곤 한다. 최근 교통사고 통계자료에 따르면 졸음운전으로 인한 교통사고가 음주운전이나, 과속보다도 높은 비중을 차지하고 있었다. 또한, 사고가 났을 때 안전벨트를 매지 않은 운전자나 동승객은 부상 정도가 훨씬 심각한 것으로 알려져 전 좌석에 안전벨트를 꼭 착용해야 하는 법도 제정되었다. 그런데도 많은 운전자 및 동승자가 안전벨트를 착용하지 않아 크게 부상을 당하는 사고는 줄지 않고 있다. 이러한 사고와 부상을 줄이기 위하여 본 논문에서는 다중 네트워크를 이용하여 운전자의 졸음 감지 및 운전자, 동승자의 안전벨트 착용 여부까지 실시간으로 판별하는 시스템을 설계하고 구현한다.

• 대한교통학회지
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• 제28권6호
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• pp.147-158
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• 2010

교통부문 온실가스 저감과 도로의 경쟁력 강화를 위해 교통정보 제공을 통한 수요분산의 관심이 높아지고 있다. 그러나, 이를 위해서는 효율적이며 효과적인 정보제공전략 수립과 운전자 경로전환 행태와 영향요인들에 대한 연구가 선결적으로 필요한 바, 본 연구에서는 도로의 소통상황을 포함한 주행여건과 운전자의 정보매체 선호특성을 고려하여 경로전환 판별모형을 개발하고자 하였다. CART 분석을 이용한 집단구분에서는 주행여건에 따라 3개 군집으로 분류되었으며, 통계적으로 유의하였다. 그리고, CHAID 분석을 통해 경로전환에 영향을 미치는 주행여건과 선호매체 요인들을 통계적으로 유의한 집단으로 구분하여, 경로전환에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하였다. 마지막으로, 판별분석을 통해 주행여건과 선호매체가 경로전환에 미치는 영향정도를 파악하고, 경로전환 예측 판별모형식을 개발하였다. 판별모형식 구축 결과, 경로전환은 주행여건에 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났으며, 전체 판별적중률(Hit Ratio)은 64.2%로 도출되어 본 판별식은 일정수준 이상의 높은 판별력을 가지고 있었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.101-113
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• 2008

본 연구는 지방부 고속도로 상에서 유출지점용 도로전광표지의 적정 설치지점을 도출하기 위하여, 차량시뮬레이터 실험 자료를 변수로 운전자가 도로전광표지의 교통정보를 판독한 후 고소고도로 유출시설로 우회가 가능한지 여부를 판단할 수 있는 판별식(Discriminant Model for VMS installation : DMV식)을 개발하는 것이다. 연구결과로는 (첫째), 차량시뮬레이터 실험을 통하여 도로전광표지 설치지점을 변경시키면서 운전자의 인적, 행태적 자료를 수집하고, 이를 근거로 도로전광표지 설치지점에 따라 우회 가능성을 판단할 수 있는 DMV식을 개발하였다. (둘째) 우회가능성은 도로전광표지 설치지점이 멀수록, 운전자경력이 많을수록 고속도로 운전경험이 많을수록, 차량속도가 낮을수록 높아지는 것으로 나타났으며, 우회가능성에 큰 영향을 미치는 변수는 도로전광표지 설치지점, 고속도로 경험, 운전경력, 차량속도 순으로 나타났다. (셋째), 개발된 DMV식의 예측력을 검증한 결과, 개별 운전자가 도로전광표지의 교통정보를 판독하고 이에 대응하여 우회가능성을 정확하게 예측하였다. (넷째) DMV식을 이용하여 설치지점에 대한 우회가능성의 민감도분석을 수행한 결과, 지방부 고속도로에서 운전자의 85%이상이 도로전광표지로부터 교통정보를 판독하고 유출지점으로 진입하기 위해서는 유출지점으로부터 최소한 3.2km의 이격거리가 필요한 것으로 분석되었다. 이는 피실험자가 20, 30대 운전자로 대표성에 한계가 있음을 감안하더라도 유출지점으로부터 건설교통부 지침에서 제시한 3.0Km이상의 이격거리가 필요하다는 것을 시사한다 하겠다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1228-1229
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• 2023

현대 도시 모빌리티의 중요한 구성 요소로 자리 잡은 전동킥보드는 편리한 이동 수단으로 인기를 얻고 있으나, 이에 따른 안전사고 증가로 운전자와 보행자의 안전이 심각하게 위협받고 있다. 본 논문에서는 전동킥보드 운전 중에 발생한 사고의 원인을 객관적으로 분석하고, 사고가 운전자의 부주의로 인한 것인지를 판별하며, 이로 인한 배상 책임을 정확하게 결정하기 위한 모델을 제안한다. 운전 중 수집된 센서 데이터를 활용하여 Deep SVDD (Deep Support Vector Data Description) 모델을 구축하고, 이상치 탐지를 통해 운전 패턴을 분류하며 운전자의 부주의로 인한 사고를 파악한다. 이를 통해, 정확하고 공정한 배상 책임 판단을 지원하며, 도시 모빌리티 분야에서 안전사고 감소에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1234-1239
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• 2006

신속하고 정확한 교통정보 서비스의 제공은 원활한 교통소통을 위하여 필수적인 요소이다. 특히, 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 유고가 발생할 경우, 운전자에게 즉시 통보해주어 우회할 수 있도록 조치하는 것이 필요하다. 이를 위하여 다양한 교통정보 수집기에서 수집된 교통정보를 바탕으로 실시간으로 유고상황을 판별하는 연구가 많이 진행되고 있다. 유고상황 분석은 다양한 환경요인으로 인해 판별이 어렵고, 최근에 활용되고 있는 인공지능 기법은 검지에 드는 시간 비용이 많다는 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 과거에 발생한 각종 돌발 상황을 분석하여 실시간으로 유고상황을 검지하는 것이 목적이다. 유고검지를 위해 GPS를 탑재한 probe car에서 수집된 차량속도와 온라인으로 제보된 유고정보를 ANFIS를 이용하여 분석 후 유고상태를 판별한다. 본 연구를 통해 실시간 도로 이용자들이 유고 발생 지역의 정보를 제공받고 그 상황에 신속하게 대처하게 함으로써 교통 혼잡 완화에 기여할 것으로 기대한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.175-182
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• 2019

본 연구는 노인운전자용 자가 보고식 평가 SAFE-DR 개발 프로젝트의 일환으로 운전위험성 선별을 위한 기준점수를 확인하고 평가의 타당성을 검증하기 위해 수행되었다. Driver 65 Plus평가를 통해 노인운전자 132명을 58명의 위험성 운전자와 74명의 안전성 운전자로 구분하고, 이를 기준으로 SAFE-DR 평가의 위험성 예측 기준을 분석하였다. 또한 SAFE-DR 평가의 구성 타당도, 내용 타당도, 예측 타당도를 검증하였다. SAFE-DR 평가의 운전위험성 예측을 위한 기준점수는 74.5점으로 분석되었으며, 이 기준의 양성 예측도는 88.6%, 음성 예측도는 86.3%로 판별력은 훌륭한(excellent) 수준으로 확인되었다. 또한 집중타당성, 법칙타당성, 내용타당성이 적절한 것으로 판정되었다. 따라서 본 연구를 통해 SAFE-DR은 위험한 노인운전자를 선별하는 용도로 활용할 수 있는 적절한 평가임을 확인하였다.

• 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.