통합 HVI 기반 운전자 위험 상황 판단 알고리즘
Dangerous Driving Conditions Detection Algorithm Based on Integrated Human Vehicle Interface
1
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
2012년 교통안전공단의 보고서에 따르면 안전운전불이행 유형중 졸음운전과 주의 분산(운전 중 휴대전화 사용)이 50% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. 즉, 국내 교통사고를 줄이기 위해서는 교통사고 사망자수의 70%이상을 차지하는 안전운전불이행 유형에서 졸음운전과 주의분산 행위를 억제하는 것이 효과적이라고 말할 수 있다. 선행 연구에서는 영상과 생체신호기반의 졸음운전과 주의 분산 행위를 모니터링하여 운전자에게 경고를 주는 기술이 대부분을 차지하고 있다. 본 연구에서는 복합적인 요인으로부터 발생하는 교통사고를 방지하기 위해서는 통합 HVI(영상, 생체, 차량 거동정보)를 퍼지이론을 적용하여 운전자 위험상황을 판단하는 알고리즘에 대해 제안하였다. 입력변수로는 영상에서는 일정시간 동안 누감은 시간의 누적 비율을 나타내는 PERCLOS와 시선 추적을 통한 시선분산정보, 생체에서는 심박수, 그리고 차량정보에서는 전방차량과의 안전거리 및 차선이탈 정보를 활용하였다. 이러한 입력변수를 바탕으로 퍼지이론을 적용하여 위험상황 판단 모델을 구현하고 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
Abstract
According to the report from Korea Transportation Safety Authority in 2012, drowsy driving and distraction among safe driving non-performance errors were accounted for over 50%. In other words, it is effective that we inhibit driver behaviors such as drowsy driving and distraction in order to reduce the domestic traffic accidents which were occupied more than 70%. Many researches have used camera or bio-signal sensors in order to monitor the driver status when driving. In this paper, we propose a dangerous driving conditions detection algorithm using fuzzy theory based on integrated HVI(image, bio-signal, vehicle movement) in order to prevent traffic accidents arising from combination of driver and environmental factors. The simulation results show that the proposed method effectively estimates dangerous driving status in response to various driver conditions.
참고문헌 (17)
- 김민수, "운전자 졸음 및 각성 상태 시 ECG신호 처리를 통한 심장박동 신호 특성", 한국자동차공학회 논문집, 22(3), pp.136~142 (2014), 한국자동차공학회[DOI]
- 한형섭, "EIV와 MLP를 이용한 뇌파 기반 운전자의 졸음 감지 시스템", 한국통신학회논문지C, 39(10), pp.887~895 (2014), 한국통신학회
- Murata, A, "Evaluation of drowsiness by HRV measures-basic study for drowsy driver detection", Proceedings of 4th International Workshop on Computational Intelligence & Application, pp.99~102 (2008)
- Esra Vural, "Drowsy Driver Detection Through Facial Movement Analysis", Lecture Notes in Computer Science, 4796, pp.6~18 (2007)
- 정경호, "운전자의 졸음감지에관한 연구", 한국자동차공학회 1996년 춘계학술대회논문집, 2, pp.471~476 (1996)
- 신흥섭, "실시간 지능형 운전자 건강 및 주의 모니터링 시스템", 한국정보통신학회논문지, 14(5), pp.1303~1310 (2010), 한국정보통신학회
- 황경인, "심전도를 통한 졸음운전 예측 타당성검증", 대한안전경영과학회 2013년 추계학술대회, pp.561~567 (2013)
- 주영훈, "지능형 졸음 운전 경고 시스템", 한국지능시스템학회 논문지, 18(2), pp.223~229 (2008), 한국지능시스템학회
- 문병준, "조향각센서와 차량상태를 이용한 졸음운전 판단 알고리즘", 전자공학회논문지 - IE, 49(2), pp.30~39 (2012), 대한전자공학회[DOI]
- 김재준, "근전도 분석을 통한 시내버스 운전자 피로도 분석", 한국정밀공학회지, 29(10), pp.1149~1156 (2012), 한국정밀공학회[DOI]
- Kim, S. W, "An Assessment Method of Fatigue in a Long-term Driving", Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference, pp.768~774 (2002)
- 박호식, "운전자 피로 감지를 위한 얼굴 동작 인식", 한국통신학회논문지C, 35(9), pp.756~760 (2010), 한국통신학회
- Sasiporn Anumas, "영상과 생체신호를 이용한 운전자 피로도 감시 시스템", ICS 2011정보 및 제어 심포지움 논문집, pp.193~194 (2011)
- 김준회, "운전자의 인지적 주의분산의 실시간 모니터링", 한국자동차공학회부분종합 학술대회, pp.1197~1202 (2011)
- 박성수, "차량시뮬레이터 환경에서 운전 중 주의분산에 따른 생체신호 변화 연구", 대한인간공학회지, 29(1), pp.55~59 (2010), 대한인간공학회
- 오호상, "운전수행도와생리학적신호를이용한 신경망 기반 인지부하의 감지", 한국자동차공학회 학술대회, pp.1249~1254 (2012)
- 이용태, "운전중인지부하가고령자운전행동에 미치는 영향", 한국자동차공학회부문종합 학술대회, pp.982~987 (2009)