• Title/Summary/Keyword: 위험 상황 인식

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Vision-Based Driver Monitoring Technology Trend for Takeover in Autonomous Vehicles (자율주행자동차에서의 제어권전환을 위한 영상 기반 운전자 모니터링 기술 동향)

  • Lee, Dong-Hwan;Kim, Kyong-Ho;Kim, Do-Hyun
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2020.11a
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    • pp.1090-1093
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    • 2020
  • 운전자가 아닌 자율주행 시스템이 운전을 주도하기 위한 기술의 상용화를 위해 많은 기업이 노력 중이다. 특히 운전자의 안전을 보장하기 위한 운전자와 자율주행 시스템 간의 제어권전환이 중요하다. 운전자의 주행과 관련 없는 행동은 제어권전환 상황에서 운전자를 위험에 빠뜨릴 수 있으므로 제어권전환을 돕기 위한 운전자 모니터링 기술에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 운전자 모니터링 기술은 주로 생체 정보, 차량 정보, 영상을 사용하여 운전자의 상태와 부주의 행동 등을 감지하는 기술이다. 최근 머신 러닝, 딥 러닝을 사용한 영상처리 및 인식 기술 등의 발전으로 영상을 사용한 운전자 모니터링 기술이 활발하게 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 운전자 모니터링 기술 동향에 대해 상세히 기술하였다. 특히 운전자의 부주의 행동 중 졸음은 운전자가 주행 상황을 전혀 인지하지 못하게 할 수 있어 더욱 위험한 행동이다. 따라서 영상기반 운전자 모니터링 기술을 졸음 인식과 그 외의 행동 인식으로 분류하여 동향을 정리하였다.

Dual-Mode Framework for Space Object Collision Risk Assessment (우주 물체 충돌 위험 분석을 위한 이중 모드 프레임워크)

  • Kim, Siwoo;Lee, Jinsung;Choi, Eun-Jung;Cho, Sungki;Ahn, Jaemyung
    • Journal of Space Technology and Applications
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    • v.2 no.1
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    • pp.13-29
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    • 2022
  • Recently, the number of space objects around the Earth has increased rapidly, necessitating systematic space risk management. This paper proposes a dual-mode framework for assessing the risk of collision between space objects. The proposed framework consists of microscopic and macroscopic modes. The former focuses on one-to-one collision events, and the latter assesses the overall collision risk inside a cell located in space. Two risk assessment case studies using the proposed two modes demonstrate the effectiveness of the proposed framework.

Study on Safety Evacuation in Lack of Vision information (시각정보 부재 시 안전 대피 기술 연구)

  • Lim, Gi-Hong;An, Byung-Kwon;Kim, Nam-Hyun;Lee, Seung-Gu;Ahn, Deock-Hyeon;Kim, Youngok
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2016.11a
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    • pp.175-178
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    • 2016
  • 실내에서의 화재 등의 재난 상황에서는 비장애인과 장애인 모두 시야 확보가 어려워져 안전하게 대피하기 어려운 위험에 직면하게 된다. 본 논문에서는 시각정보 부재 시에 보행자의 다양한 장애물에 대한 회피 및 충돌상황 방지를 위한 안전 기술에 대한 연구를 수행하였다. 특히 주변의 다양한 위험 정보를 인지하기 어려운 시각 및 청각장애인들이 안전에 위협을 느낄 수 있는 복잡한 실내외 구조물과, 시시각각 변하는 주변의 장애물 환경에 대처하기 위하여 MCU를 활용한 보드에 진동 모터, 초음파, LED 센서를 장착하여 탈부착이 가능한 웨어러블(Wearable) 모듈을 제작하였다. 장애물 감지를 위한 센서부는 사용자의 상체부 전반에 장착되어 주변의 장애물들을 보다 넓은 범위로 인식하고 대처할 수 있으며, 이후 다양한 관제시스템에 활용 가능하도록 모듈과 사용자간의 인터넷 통신을 이용하여 실시간으로 시각 및 청각장애인들의 위험감지를 보호자에게 신속하게 알려줄 수 있는 시스템을 개발하여 그 가능성을 확인하였다.

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To support the childcare of blind parents Vision AI-powered smart bed (시각장애인 부모의 육아 지원 위한 Vision AI 기반 스마트 침대)

  • Yu-Ri Son;Ha-Yeon Lee;Sang-Jin Im;Dong-Eun Kim;Hyeon-Joon Jeon;In-Soo Kim
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2024.10a
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    • pp.1064-1065
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    • 2024
  • 본 논문은 시각장애인 부모의 육아 환경에서 영아의 수면 중 발생할 수 있는 위험 상황에 대한 즉각적인 조치와 수면 환경 케어를 위해 "시각장애인 부모의 육아 지원을 위한 Vision AI 기반 스마트 침대"를 제안한다. Vision AI 객체인식 기술과 센서를 활용하여 영아의 수면 상태를 실시간으로 모니터링하고 위험 상황을 판단한다. 침대에 설치된 액추에이터 및 모터를 제어하여 영아의 식후 역류 방지, 침대 스윙, 돌연사 방지를 위한 뒤집기 기능을 제공한다. 이러한 기능을 통해 영아의 위험을 완화시키고 부모의 육아 보조를 목표로 한다. 또한 기술 특성상 육아 외 실버 케어, 펫 케어 등 다른 다양한 분야에 적용되어 시장을 넓힐 것으로 기대된다.

Life protection system development using CCTV video analysis on Deep learning (딥러닝 기반 CCTV 영상분석을 통한 인명지킴이 시스템 개발)

  • Song, Hyok;Choi, In-Kyu;Ko, Min-Soo;Lee, Dae-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.327-328
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    • 2017
  • 본 논문에서는 사회재난 안전사고 중 수상 안전사고를 예방 및 사고 발생시 즉각 대응을 위한 센서 융복합 상황인지 기술을 개발하였다. 실제 현장에서의 위험상황을 전문가 컨설팅을 통하여 정의하였으며 이를 영상 분석을 이용한 객체의 검출 및 객체의 추적을 통한 위험상황 검출을 개발하였다. 기존 패턴인식 기술에 비하여 우수한 성능을 보이는 인공지능 기반 딥러닝 기술을 적용하였으며 딥러닝 기술을 적용하기 위하여는 많은 수의 데이터베이스 확보가 필수적이고 이를 위하여 기존 데이터베이스의 확보 및 현장에서의 실제 데이터베이스 구축을 위한 작업을 통하여 충분한 데이터베이스를 확보하였다. 객체 검출은 최적의 속도를 확보하기 위하여 SSD 구조를 이용하였으며 객체 추적을 위해서는 Re-identification 기법을 적용하여 Tied convolution 구조를 이용하였다.

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A Similar Call-sign Confusion and Prevention Strategy (유사 콜사인 혼동과 방지전략)

  • Kwon, Bo-Hun;Kim, Chil-Young
    • Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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    • v.16 no.4
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    • pp.49-53
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    • 2008
  • 비행 편수의 증가 추세는 관제 밀집도를 높여 항공관제 사와 조종사간 communication 실수를 유발할 수 있는데 특히 호출 부호(Call Sign)의 혼동, 착각에 의한 경우가 많은 것으로 나타나고 있다. 항공 관제사와 조종사간의 communication 실수는 항공기 고도 위반, 활주로 침범, CFIT, 공중 충돌, Near Miss로 인한 위험 상황을 초래할 수 있다. 본 연구는 민간 항공사에 근무하는 조종사들의 유사 콜사인에 대한 혼동 정도와 위험성 인식을 설문 조사하였으며 이를 분석하여 방지 대책을 모색하였다. 국내 조종사와 외국인 조종사의 혼동 정도와 위험성 인식의 차이는 나타나지 않았으며 공항이 위치한 국가에 따라 혼동 정도의 차이가 있었다. 동일 항공사에서 나타나는 유사 콜사인은 자체 해결 가능하였지만 타 항공사와의 유사 콜사인을 해결하는 데는 한계가 있어 관계 기관의 적극적인 중재가 요구된다.

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Effects of Driver's State Driving Anger on Collision Avoidance and Situation Awareness: Moderating Effect of Negative Affect (운전자의 상태운전분노가 추돌회피와 상황인식에 미치는 효과: 부정정서의 조절효과)

  • Yo-Han Kim;Jaesik Lee
    • Korean Journal of Culture and Social Issue
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    • v.20 no.4
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    • pp.391-414
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    • 2014
  • This driving simulation study examined the effect of driver's state driving anger(SDA) on collision avoidance(CA) and situation awareness(SA), as well as the moderating effect of driver's positive and negative affect(PA and NA) on the relationship between the driver's SDA and SA. The results showed the followings. First, high SDA group collided with the leading vehicle more frequently than low SDA group. Second, neither the driver's trait driving anger(TDA) nor PA/NA yielded significant changes in SA after SDA was induced. Third, high SDA tended to lower SA but this tendency was observed only when the driver's NA was high. These results suggested that SDA than TDA is a significant deteriorating factor of the driver's SA, and more importantly, SDA should be considered with other affect-relating variable such as NA in explaining the effect of SDA on driver's SA and CA.

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교통환경의 정량적 분석과 위험지수의 산출

  • Kim, Gwang-Jin;Lee, Sung-Woong;Yang, Won-Seop;Kim, Young-Sun;Cho, Sung
    • Proceedings of the ESK Conference
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    • 1997.10a
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    • pp.226-236
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    • 1997
  • 교통사고의 주요 원인은 운전자의 부주의에서 유발되며운전자의 부주의는 운전환경에 대한 인 식의 결핍에서 유발되어진다. 따라서 교통환경에 대한 정보제공을 위하여 정량적 분석과 위험지 수의 제시가 필요된다. 본 연구는 위험지수 산출을 위한 시험작이라 할 수 있다. 위험지수를 산출하는데 필요한 기본적 자료수집과 분석과정을 보여주었으며, 위험지수 산출로직의 기초를 만드는데 주력하였다. 또한 그 응용에 대한 비젼을 제시를 하였다. 교통환경의 정량적 분석을 위하여 교통환경을 요인별로 나누어 요인분석법을 이용하였으며 분석 패키지로는 SAS 프로그램을 활용하였다. 위험지수는 요인 및 수준별로 분류한 후 각 분류에 따른 가중치에 의해서 주어지며 위험지수는 수치와 문자 및 막대그래프에 의해 표현하였다. 본 연구의 결과로 운전자에게 정량적 정보의 제공으로 운전상황에 대한 좀더 명확한 인식을 심어주고 또한 경각심을 고취시켜 안전운행 에 도움이 되도록 하였다.

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Development of recognition and alert system for dangerous road object using deep learning algorithms (딥러닝 영상인식을 이용한 도로 위 위험 객체 알림 시스템)

  • Kim, Joong-wan;Jo, Hyun-jun;Hwang, Bo-ouk;Jeong, Jun-ho;Choi, Jong-geon;Yun, Tae-jin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.479-480
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    • 2022
  • 고속으로 차량이 주행하는 도로에서 정지 차량이나 낙하물은 큰 사고를 유발하기에 이에 대한 대처 방안이 요구되고 있다. 갑작스런 정지 차량의 경우 예상 불가능하며, 낙하물은 순찰대를 편성하여 주기적으로 수거하고 있으나 즉각적인 대응이 어렵다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 정지 차량 및 도로 위 낙하물을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOX와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 정지 차량 및 낙하물에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 도로 위험 상황 인식을 기대할 수 있다.

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The impact of security and privacy risk on smart car safety and trust (보안과 프라이버시 위험이 스마트카 안전과 신뢰에 미치는 영향)

  • Soonbeom Kwon;Hwansoo Lee
    • Convergence Security Journal
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    • v.23 no.5
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    • pp.9-19
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    • 2023
  • Smart cars, which incorporate information and communication technologies (ICT) to improve driving safety and convenience for drivers, have recently emerged. However, the increasing risk of automotive cybersecurity due to the vulnerability of electronic control units (ECUs) and automotive networks, which are essential for realizing the autonomous driving functions of smart cars, is a major obstacle to the widespread adoption of smart cars. Although there have been only a few real-world cases of smart car hacking, drivers' concerns about the security of smart cars can have a negative impact on their proliferation. Therefore, it is important to understand the risk factors perceived by drivers and the trust in smart cars formed through them in order to promote the future diffusion of smart cars. This study examines the risk factors that affect the formation of trust in smart cars, focusing on security and privacy, and analyzes how these factors affect safety perceptions and trust in smart cars.