• 전자공학회논문지
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• 제51권12호
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• pp.123-129
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• 2014

복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.65-77
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• 2021

최근 COVID-19으로 인하여 전세계적으로 수많은 감염자와 사망자가 발생하였다. 아직까지도 효과적인 COVID-19에 대한 백신의 개발은 성공하지 못한 상태이다. 따라서 사람들은이 질병의 감염에 크게 우려하고 있다. 그간 정부 공공기관이 제공한 감염 정보는 거의 단순한 합산 및 통계 숫자에 불과하다. 따라서, 개인이나 개인이 있는 장소의 구체적인 위험도는 판단하기 어렵다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘 기반 COVID-19의 위험도 분석과 안전 활동에 대한 정보 제공에 대한 방법을 제안한다. 이 논문은COVID-19 감염 및 사망 위험도와 관련된 포괄적인 메트릭 체계를 제안하고, 이를 통해 개인 및 그룹에 대한 위험도를 정량적으로 제공하는 기법을 제시한다. 제시된 시스템은 개인 및 지역 정보와 특성을 반영한 한 클러스터링 알고리즘 등 효과적인 SW 기법들을 활용한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.30-39
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• 2012

본 논문에서는 검출된 운전자의 얼굴영역에서 눈의 형태를 인식하여 졸음 상태를 감지하는 기법을 개발하고 감지 결과에 따라 위험 상태를 알려주는 경보 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 얼굴 검출에는 Haar 변환 기법을 이용하고 실험실환경, 차량환경 및 적외선 영상을 획득하여 다양한 조명 환경에서도 강인하도록 전처리 및 후처리 과정을 적용한다. 눈 검출에는 보통 한국인이라는 가정하에 눈의 위치 및 크기의 비례 구조 특성 등을 이용하여 후보 영역을 제한하고 트리구조에 대한 실험 결과로 고속 알고리즘을 구현하였다. 또한 졸음 상태를 인식하기 위해서는 눈의 개폐 형태를 검출할 수 있는 Hough 변환을 이용한 기법과 눈의 계폐에 따른 눈의 형태 비율을 이용한 기법을 새로이 제안하며, 눈이 감겨있는 시간을 측정하여 졸음 여부를 판단한다. 1단계 졸음 상태로 판단될 경우 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계 졸음 상태로 판단될 경우에는 CAN(Controller Area Network)을 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 하는 시스템을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실험실 환경에서 평균 83.64% 이상의 검출률을 달성 하였으며, 실제 차량환경에서도 실험 결과를 통하여 평균적으로 우수한 결과를 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.149-155
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• 2020

한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.14-26
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• 2019

버스운전자의 안전운행을 확보하기 위해서는 운전자 교통사고 원인 등을 분석해 안전운행을 지원 할 수 있는 정책이 뒷받침되어야 한다. 따라서 국토교통부는 사업용 차량에 운전자를 보조하는 첨단 운전자지원시스템 중 전방충돌경고장치, 차선이탈경고장치의 장착의무대상을 단계적으로 확대하는 방안을 마련한 바 있다. 그러나 버스운전자 교통사고분석과 관련된 기초 연구는 국내에서 많이 수행되고 있지 않아, 버스사고예방을 위하여 향후 버스운전자에게 가장 필요한 첨단 운전자지원시스템이 무엇인지에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 버스유형 및 반복사고 여부별 사고심각도를 분석하고 개선방안으로 버스의 첨단 운전자지원시스템 지원 방향을 제시하는데 목적이 있다. 사고심각도 분석은 순서형 로짓 모형을 이용해 분석하였으며 분석결과, 차대사람사고는 모든 모형에서 통계적으로 유의미하게 선정되었고 법규위반항목의 속도위반, 신호위반, 승객을 위한 안전조치위반이 제안된 모형에서 공통적으로 선정되었다. 따라서 향후 버스 대 사람사고를 감소시킬 수 있는 보행자감지시스템, 보행자 자동긴급제어장치의 설치가 반드시 필요하다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2000년도 추계학술대회논문집A
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• pp.641-646
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• 2000

This paper addresses a throttle/brake control law for stop and go cruise control systems which make the vehicle remain at a safe distance from a preceding vehicle according to the driver's preference, automatically slow down and come to a full stop behind a preceding vehicle. The uncertainties of vehicle model have been considered in the design of the control law. The effect of throttle/brake control has been investigated via simulations. The simulations were performed using a complete nonlinear vehicle model. The results indicate that the proposed throttle/brake control law can provide the stop and go cruise control system with a good distance tracking performance.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.279-289
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• 2011

시각 장애인을 위한 실시간 보행보조 시스템의 안전한 보행안내와 편리한 서비스를 제공하기 위해 최신 하드웨어 기술과 소프트웨어 기술이 결합되고 있다. 이 시스템은 보행자가 원하는 목적지까지 보행할 수 있도록 장애물 검출 및 인지와 장소인식, 기호인식으로 구성된다. 본 논문에서는 보행보조 시스템의 중요한 요소 중 하나인 기호인식을 위해 지하철 역 내부에서의 기호 객체 검출 시스템을 개발하였다. 본 논문은 조명과 잡음이 존재하는 복잡한 환경으로부터 기호 객체 영역을 강건하게 검출할 수 있는 적응적인 특징맵을 제안하였다. 그리고 보행 시 객체의 이동, 회전 및 크기에 불변하도록 고속 제르니케 모멘트 특징을 이용하여 기호를 인식한다. 화살표, 화장실, 출구번호 3개의 기호를 대상으로 하며, 에이다부스트 분류기를 이용하여 기호를 학습 및 인식한다. 실험결과에서는 5000장의 기호영상 데이터 베이스의 3개의 기호에 대해 평균 87.16%의 검출율과 20 frame/sec의 처리속도를 통해 안정적이며 실시간 시스템에 적합함을 입증한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.16-24
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• 2012

This paper proposes a method utilizing Differential Global Position System (DGPS) with Real-Time Kinematic (RTK) and pre-built Geo-graphic Information System (GIS) to detect lane departure of a vehicle. The position of a vehicle measured by DGPS with RTK has 18 cm-level accuracy. The preconditioned GIS data giving accurate position information of the traffic lanes is used to set up coordinate system and to enable fast calculation of the relative position of the vehicle within the traffic lanes. This relative position can be used for safe driving by preventing the vehicle from departing lane carelessly. The proposed system can be a key component in functions such as vehicle guidance, driver alert and assistance, and the smart highway that eventually enables autonomous driving supporting system. Experimental results show the ability of the system to meet the accuracy and robustness to detect lane departure of a vehicle at high speed.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제19권2호
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• pp.123-129
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• 2015

A pulse is generated when the heart pumps blood into the arterial system. The heart pumps blood only when it contracts, not when it relaxes; therefore, blood enters the arterial system in a cyclical form. Artery beating is visible in some parts of the body surface, such as the radial artery of the wrist. This paper mainly uses the feature in which near-infrared spectroscopy penetrates skin to construct a non-invasive measurement system that can measure small vibration in the subcutaneous tissue of the human body, and then uses it for the pulse measurement. This measurement system uses the optical moir$\acute{e}$ principle, together with the fringe displacement made by small vibration in the subcutaneous tissue, and an image analysis program to calculate the height variation from small vibrations in the subcutaneous tissue. It completes a measurement system that records height variation with time, and that together with a fast Fourier transform (FFT) program, they can convert the pulse waveform generated by vibration (time-amplitude) to heartbeat frequency (frequency-amplitude). This is a new and non-invasive medical assistance system for measuring the pulse of the human body, with the advantages of being simple, fast, safe and objective.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.144-152
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• 2017

Among the technologies for implementing autonomous vehicles, advanced driver assistance system is a key technology to support driver's safe driving. In the technology using the vision sensor having a high utility, various preprocessing methods are used prior to feature extraction for lane detection. However, in the existing methods, the unnecessary lane candidates such as cars, lawns, and road separator in the road area are false positive. In addition, there are cases where the lane candidate itself can not be extracted in the area under the overpass, the lane within the dark shadow, the center lane of yellow, and weak lane. In this paper, we propose an efficient preprocessing method using k-means clustering for image division and the HSV color model. When the proposed preprocessing method is applied, the true positive region is maximally maintained during the lane detection and many false positive regions are removed.