영상 인식 및 생체 신호를 이용한 운전자 졸음 감지 시스템

이민혜; 신성윤

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이민혜 (원광대학교) 신성윤 (군산대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제6호

발행연도: 2022.6

수록면: 859 - 864 (6page)

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매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.

#딥러닝 #생체신호 #영상 인식 #졸음운전 #피로 감지 #Deep learning #Bio-signals #Image recognition #Drowsy driving #Fatigue detection

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Y. H. Kim, C. H. Lee, H. S. Cho, J. S. Park, J. Y. Park, G. H. Song, J. H. An, S. J. Lee, J. Y. Lee, J. S. Lee, and S. J. Hong, “Convergent Ideation for Future Transport Systems,” Korea transport institute(KOTI), Sejong, KR, Research Report, 2011.

B. T. Ahn, “Study for Drowsy Driving Detection & Prevention System,” Journal of Convergence for Information Technology, vol. 8, no. 3, pp. 193-198, Mar. 2018.

Public data portal. National Police Agency_Drowsy Driving Traffic Accidents [Internet]. Available: https://www.data.go.kr/data/15047952/fileData.do. S. G. Lee, Y. S. Kwon, J. S. Park, S. J. Yun, and W. T. Kim, “A Sleep-driving Accident Prevention System based on EEG analysis using Deep-learning Algorithm,” Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 55, no. 3, pp. 67-73, Mar. 2018

M. Y. Oh, Y. S. Jeong, and K. H. Park, “Driver Drowsiness Detection Algorithm based on Facial Feature,” Journal of Korea Multimedia Society, vol. 19, no. 11, pp. 1852-1861, Nov. 2016.

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