• 중소기업융합학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.31-41
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• 2013

치명적인 사고를 막기 위해 드라이버 졸음 (DD)를 검출하는 다양한 최근 방법이 제안되고있다. 본 논문은 운전자의 눈에 폐쇄 속도를 모니터링 할 수 있는 기능을 AdaBoost 기반 물체 검출 알고리즘에 적용한 DD 탐지 시스템 구현에서 하드웨어/소프트웨어 공동 설계 방법을 제안한다. 소프트웨어 구성 요소는 DD 검출 알고리즘 중에서 필요한 기능성을 완전하게 달성하기 위해 전체적인 제어 및 논리 연산을 구현한다. 반면, 본 연구에서는 DD 검출 알고리즘의 중요한 기능은 처리를 가속화하기 위해 맞춤형 하드웨어 구성 요소를 통해 가속된다. 하드웨어/소프트웨어 아키텍처는 비디오 도터 보드와 알테라 DE2 보드에 구현되었습니다. 제안 된 구현의 성능을 평가하고 몇 가지 최근의 작품을 벤치마킹했다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.464-470
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• 2016

본 논문은 개선된 얼굴검출 알고리즘과 눈의 개폐 빈도수로부터 운전자의 졸음을 판단하는 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 Viola-Jones 알고리즘과 얼굴의 공간적 상관관계를 이용하여 얼굴, 눈, 코, 입을 검출한다. 여기서, 얼굴의 공간적 상관관계는 7가지 특징에 기반한 DFP(Detect Face Part)에 의해 수행된다. Caltect 얼굴 데이터베이스에 실험을 한 결과, 특히 코 영역에 대한 검출률은 기존 Viola-Jones 알고리즘과 비교하여 13.78% 증가된 검출률을 보여주고 있다. 그리고, SVM(Support Vector Machine)과 PERCLOS(Percentage Closure of Eyes)을 사용해 시간에 따른 눈 개폐상태의 누적 값으로 운전자의 졸음 판단을 분석한다. 실험결과 93.28%의 운전자 졸음판단률을 얻어 제안된 방법의 유용성을 확인하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권4호
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• pp.142-148
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• 2023

In Modern days, Self-driving for modern people is an absolute necessity for transportation and many other reasons. Additionally, after the outbreak of COVID-19, driving by oneself is preferred over other means of transportation for the prevention of infection. However, due to the constant exposure to stressful situations and chronic fatigue one experiences from the work or the traffic to and from it, modern drivers often drive under drowsiness which can lead to serious accidents and fatality. To address this problem, we propose a drowsy driving prevention learning model which detects a driver's state of drowsiness. Furthermore, a method to sound a warning message after drowsiness detection is also presented. This is to use MoveNet to quickly and accurately extract the keypoints of the body of the driver and Dense Neural Network(DNN) to train on real-time driving behaviors, which then immediately warns if an abnormal drowsy posture is detected. With this method, we expect reduction in traffic accident and enhancement in overall traffic safety.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.131-132
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• 1998

The purpose of this study is to keep drivers from falling asleep at the wheel, it is necessary to find ways of detecting and relieving drowsiness. For the estimation of our warning system, we measured the physiological parameters such as EEG, ECG, EOG while they performed a monotonous task intended to induce drowsiness. The effects of a oxygen, odor and various colors on the subjects while in a drowsy state were examined. It was found that a combination of a certain amount of oxygen and odor such as a menthol and yellow color can have a positive effect of relieving drowsiness.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.166-172
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• 2018

The distraction of the driver's attention causes as much traffic accidents as drowsiness driving. Yet though there have been many studies on drowsiness driving, research on distraction driving is insufficient. In this paper, we divide distraction of attention into visual distraction and cognitive distraction and analyze the EEG of subjects while viewing images of distracting situations. The results show that more information is received and processed when distractions occur. It is confirmed that the probability of accident increases when the driver receives overwhelming amount of information that he or she cannot concentrate on driving.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.545-548
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• 2009

최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트(ECG)와 손목착용형 산소포화도($SpO_2$) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소포화도, 그리고 심장박동수 신호는 센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV(Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음 상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.45-51
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• 2013

본 논문에서 호흡 기반의 운전자 졸음 감지 센서 시스템에 대해 언급하였다. 센서 시스템은 운전자의 복부 부분 안전벨트에 장착된 PZT 압력센서와 개인용 컴퓨터로 구성됐다. PZT 압력센서는 호흡 시 운전자 복부의 움직임에 의해 압력센서에 가해지는 압력의 변화를 측정하기 위해 사용되었고 운전자의 졸음을 감지하기 위한 신호처리는 Labview를 사용하여 개발됐다. 30세 남자 운전자를 상대로 운전자 졸음 감지 관련 실험들이 수행되어 졌다. 운전자가 각성상태일때 호흡의 크기는 졸음상태일 때보다 컸으며 반대로 호흡 주파수는 낮았다. 이런 실험을 바탕으로 제작된 졸음 감지 센서 시스템은 운전자의 졸음을 성공적으로 실시간 감지할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3820-3841
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• 2018

Most of the accidents occur due to drowsiness while driving, avoiding road signs and due to driver's distraction. Driver's distraction depends on various factors which include talking with passengers while driving, mood disorder, nervousness, anger, over-excitement, anxiety, loud music, illness, fatigue and different driver's head rotations due to change in yaw, pitch and roll angle. The contribution of this paper is two-fold. Firstly, a data set is generated for conducting different experiments on driver's distraction. Secondly, novel approaches are presented that use features based on facial points; especially the features computed using motion vectors and interpolation to detect a special type of driver's distraction, i.e., driver's head rotation due to change in yaw angle. These facial points are detected by Active Shape Model (ASM) and Boosted Regression with Markov Networks (BoRMaN). Various types of classifiers are trained and tested on different frames to decide about a driver's distraction. These approaches are also scale invariant. The results show that the approach that uses the novel ideas of motion vectors and interpolation outperforms other approaches in detection of driver's head rotation. We are able to achieve a percentage accuracy of 98.45 using Neural Network.

• 전자통신동향분석
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• 제38권6호
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• pp.31-40
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• 2023

Given recent accidents involving autonomous vehicles, driver monitoring technology related to the transition of control in autonomous vehicles is gaining prominence. Driver status monitoring systems recognize the driver's level of alertness and identify possible impairments in the driving ability owing to conditions including drowsiness and distraction. In autonomous vehicles, predictive factors for the transition to manual driving should also be included. During traditional human driving, monitoring the driver's status is relatively straightforward owing to the consistency of crucial cues, such as the driver's location, head orientation, gaze direction, and hand placement. However, monitoring becomes more challenging during autonomous driving because of the absence of direct manual control and the driver's engagement in other activities, which may obscure the accurate assessment of the driver's readiness to intervene. Hence, safety-ensuring technology must be balanced with user experience in autonomous driving. We explore relevant global and domestic regulations, the new car assessment program, and related standards to extract requirements for driver status monitoring. This kind of monitoring can both enhance the autonomous driving performance and contribute to the overall safety of autonomous vehicles on the road.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권2호
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• pp.175-180
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• 2000

본 논문은 주행 중의 졸음방지를 목적으로 하는 각성시스템의 평가에 관한 연구이다. 졸음운전을 방지하는 데에는 각성도의 저하상태를 높은 정확도로 검출하는 기술과 그것을 해소하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 졸음운저자를 위해서 졸음각성시스템을 향상시켰다. 개발된 각성시스템의 평가를 위해서 졸음을 유도하는 단조로운 행위를 수행하면서 뇌파, 심전도, 안전도와 같은 생체신호를 측정하였다. 피험자가 졸음상태에 있을 때에 산소, 향, 여러 가지 색 자극을 제시함으로써 각성효과를 평가하였다. 졸음의 해소에 효율적인 일정한 양의 산소와 멘톨 성분이 함유된 향을 동시에 각성자극으로 제시하였을 때와, 노란색의 색 자극을 주었을 때 가장 각성에 효과적임을 확인할 수 있었다.