• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.167-176
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• 2009

In this paper, a system that detects driver's drowsiness has been implemented based on the automatic extraction and the tracking of pupils. The research also focuses on the compensation of illumination and reduction of background noises that naturally exist in the driving condition. The system, that is based on the principle of Haar-like feature, automatically collects data from areas of driver's face and eyes among the complex background. Then, it makes decision of driver's drowsiness by using recognition of characteristics of pupils area, detection of pupils, and their movements. The implemented system has been evaluated and verified the practical uses for the prevention of driver's drowsiness.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.48-51
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• 1997

The purpose of this paper is to propose a method to protect the drowsiness of a driver. We measured the physiological signals, response time, and ace expression of the subjects in normal and drowsy state. Those data are used to establish the drowsiness index and fuzzy system. We employed the computer vision technology to extract and eye, track eyelids and measure the parameters related to drowsiness. These parameters were ed into the fuzzy system to decide the drowsiness level, When the drowsiness was detected, the fuzzy system generated warning signals which cons ist of sound and fragrance. Our system was available in decision of the drowsiness level and improvement of subjects' state.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1024-1033
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• 2016

In this study, a system is proposed for analyzing whether driver's eyes are open or closed on the basis of images to determine driver's drowsiness. The proposed system converts eye areas detected by a camera to a color space area to effectively detect eyes in a dark situation, for example, tunnels, and a bright situation due to a backlight. In addition, the system used a thickness distribution of a detected eye area as a feature value to analyze whether eyes are open or closed through the Support Vector Machine(SVM), representing 90.09% of accuracy. In the experiment for the images of driver wearing glasses, 83.83% of accuracy was obtained. In addition, in a comparative experiment with the existing PCA method by using Eigen-eye and Pupil Measuring System the detection rate is shown improved. After the experiment, driver's drowsiness was identified accurately by using the method of summing up the state of driver's eyes open and closes over time and the method of detecting driver's eyes that continue to be closed to examine drowsy driving.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.89-97
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• 2014

본 논문에서는 운전자의 졸음 판단에 필요한 눈 깜빡임과 하품에 대해 실시간 빈도수 측정 프로그램을 제안한다. 사용자의 눈과 입의 개폐 빈도수 측정을 위해서 CCD 카메라 영상을 기반으로 OpenCV를 이용하여 얼굴을 검출한 후, 검출된 얼굴을 기반으로 눈동자 영역 추출 기술인 CDF(Cumulative Distribution Function)를 사용하여 눈의 위치를 찾아서 활성 윤곽(Active Contour) 기술을 이용하여 눈과 입의 영역을 추출한다. 추출된 눈과 입의 영역을 본 프로그램을 이용하여 각 각의 개폐 빈도수를 측정하며 결과 값을 분석하여 사용자의 졸음 판단을 위한 기반 기술로 활용한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.331-334
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• 2000

This paper presents the method for the decision of eye states using the eye blink in video sequences. The entire procedure consists of two steps: in the first step, the accurate eye position is found in the input image by using symmetry information of faces and projection, and in the second step, the eye open/close state is decided by the horizontal and vertical projection. The method in this paper is also used for detecting drivers' fatigue in the drowsiness detection system.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제11권2호
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• pp.99-105
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• 2008

목적: 본 연구에서는 호스피스 병동에 입원한 말기 암 환자들을 대상으로 임상적으로 보다 정확한 잔여 수명을 예측하고자 임종의 시기에 객관적으로 임상적 증상 및 징후들의 변화를 관찰하였다. 방법: 강남성모병원 호스피스센터를 방분한 말기 암 환자를 대상으로 입원 시부터 임종까지 말기에 흔히 나타나는 증상과 신체적 징후의 변화를 관찰하였다. 증상의 정도는 $0{\sim}3$점수화하였으며 신체적 징후는 있다 또는 없다로 구분하였다. 이밖에 활력증후와 통증 정도, 진통제 사용을 관찰하였다. 결과: 호흡곤란, 혼수의 증상은 입원 시와 비교해서 임종 $1{\sim}2$일 전에 악화되었다. 대상자의 활동 수행 능력은 임종 시간이 가까워질수록 점진적으로 감소하였고, 섭취량과 소변 배설량도 줄어들었다. 특히 임종 $1{\sim}2$2일 전부터 현저하게 혈압이 감소하였다. 임종 시점을 기준으로 시기에 따라 증상의 변화가 유의하게 나타난 임상 지표는 활동수행 능력, 수축기 혈압, 구강건조증, 식욕저하, 쇠약감, 변비, 황달, 부종, 욕창, 호흡곤란, 진정, 혼수, 청색증, 호흡이상, 가래 끓는 소리, 눈을 뒤로 젖힘 등이었다. 결론: 말기 암 환자에서 수축기 혈압의 감소, 호흡곤란, 진정, 혼수, 청색증, 호흡이상, 가래 끓는 소리, 눈을 뒤로 젖힘 등의 증상이 나타나면 임종이 임박했음을 예상하여 가족들과 환자가 준비할 수 있도록 해야 하며, 의료진도 임종에 관한 돌봄을 시행하도록 해야 한다.