• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2014.10a
• /
• pp.197-200
• /
• 2014

This paper proposes an algorithm for risk situation recognition using facial expression. The proposed method recognitions the surprise and fear expression among human's various emotional expression for recognizing risk situation. The proposed method firstly extracts the facial region from input, detects eye region and lip region from the extracted face. And then, the method applies Uniform LBP to each region, discriminates facial expression, and recognizes risk situation. The proposed method is evaluated for Cohn-Kanade database image. The proposed method produces good results of facial expression and discriminates risk situation well.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.133-134
• /
• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.523-528
• /
• 2015

This paper proposes an algorithm for risk situation recognition using facial expression. The proposed method recognitions the surprise and fear expression among human's various emotional expression for recognizing risk situation. The proposed method firstly extracts the facial region from input, detects eye region and lip region from the extracted face. And then, the method applies Uniform LBP to each region, discriminates facial expression, and recognizes risk situation. The proposed method is evaluated for Cohn-Kanade database image to recognize facial expression. The DB has 6 kinds of facial expressions of human being that are basic facial expressions such as smile, sadness, surprise, anger, disgust, and fear expression. The proposed method produces good results of facial expression and discriminates risk situation well.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.29 no.6
• /
• pp.25-37
• /
• 2011

This research aimed to investigate whether commercial drivers' situation awareness ability is related to their frequency and magnitude of caused accidents and penalty points. For the purpose of measuring drivers' situation perception and interpretation capacities, two tests named 'situation awareness test' and 'hazard perception test' were developed. The tests were based on the data from 299 commercial drivers (test drivers) using a driving simulator. The outcome of drivers' performance on situation awareness and hazard perception tests was designed to be categorized into 5 grades, classifying the best as grade 1 and the worst as grade 5. As the result, low grades on situation awareness test had positive relationship with accumulated penalty points, frequency of accidents and safety index. Grades on hazard perception test were also positively correlated with accident frequency and safety indices. This suggests situation awareness ability of commercial drivers is significantly related to traffic violations and accident causing tendencies.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.376-377
• /
• 2009

현재 철도는 물류의 운송과 대중교통수단으로 다양하게 활용되고 있다. 또한 친환경적인 면에서 매우 중요한 교통수단으로 각광을 받고 있다. 이에 따라 철도의 안전은 고려해야 할 가장 중요한 부분 중에 하나이다. 특히 철도의 건널목과 역사 내의 플랫폼과 같은 개방된 공간에 대한 안전관리는 매우 중요하다. 개방된 공간에서는 사고발생의 위험요소들이 다수 존재하기 때문에 이러한 위험요소들을 줄이기 위해 열차의 1차적인 통제를 담당하는 기관사와의 상황인식 정보의 공유가 필요하다. 상황인식 정보는 특정 공간에 따라 다양하게 존재할 수 있다. 따라서 OSGi 플랫폼을 사용하여 다양한 상황인식 정보들을 공유하고 활용할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
• /
• 2005.11a
• /
• pp.84-90
• /
• 2005

• Journal of Navigation and Port Research
• /
• v.42 no.1
• /
• pp.25-30
• /
• 2018

This study was carried out to analyze the risk attitude based on situation awareness of the Vessel Traffic Service Operator (VTSO) on the risk of collision between vessels during the monitoring of vessel traffic through the use of the VTS system. In general, when two vessels are in the close quarters situation, we analyzed the degree of risk of collision from the subjective viewpoint of the VTSOs through an administered survey. Chiefly, we analyzed the risk attitudes of each VTSO in the close quarters situation, by comparing it with the calculated value by the CoRi, which is the ship collision risk model from the VTSO's viewpoint. As a result, it was confirmed that more than 40% of the total VTSO was noted as being in a weak risk aversion type of category. Through a review of the results of analyzing the risk attitude of VTSO according to gender, age, VTS career, VTS center position, accident experience, and boarded career, it was found that there was a significant difference in the VTS career, VTS center position and accident experience. In addition, a regression model that is able to further explain the risk attitude of VTSO was derived as a factor that confirmed the significant difference and applied to CoRi to predict the collision risk according to the individual VTSO to be used as a fundamental information gathering tool for providing more accurate and safe VTS service at sea.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.73-75
• /
• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.52-53
• /
• 2020

자율운항선박의 효과적인 운영을 위해서는 자선 주변 해상 환경의 장애물 및 자선, 타선에 대한 통합적인 상황인식 정보가 요구된다. 상황인식은 현재의 시점에서 관측되는 정보를 바탕으로 운항 해역에 대한 종합적인 인식과 함께 가까운 미래에서 발생할 수 있는 위험 상황 및 비정상 상황에 대한 추론까지를 포함한다. 본 연구에서는 이러한 자율운항선박의 원격 상황인식을 위한 기초연구로써, 선박자동식별시스템 AIS의 항적 정보 분석에 대한 내용을 수행한다. AIS에서 얻어지는 항적 정보를 이용한 해상 상황인식을 수행하기 위한 전처리 과정으로써, 손실 데이터에 대한 보간 방법에 대한 연구를 수행한다. 구체적인 방법론은, 추적필터를 이용한 보간 방법과 항적 정보 학습 기반의 보간 방법을 적용하였으며, AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.07a
• /
• pp.237-240
• /
• 2023

본 논문은 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 차량, 보행자 및 야생 동물 사고 등의 상황에서 발생하는 위험 요소를 설정하고 철도 건널목(교차로)의 운행상황을 확인할 수 있도록 모형 철도 주변에 유형별 센서들을 설치하고 데이터를 인지하여 시스템에 저장하고, 유효한 데이터 분석을 통해 Orange3 머신러닝 기법을 적용한다. 철도 건널목에 관련된 이미지 중 위험인자로서 차량, 보행자 및 야생동물등의 객체를 감지하고 데이터를 수집하여 활용한다. 또한 이러한 데이터들은 이용자 상황에 맞는 철도 데이터 운영 시스템으로 적용할 수 있도록 위험 예측 시스템을 제안한다.