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이승기 (한국기술교육대학교) 권용수 (한국기술교육대학교) 박지수 (한국기술교육대학교) 윤성진 (한국기술교육대학교) 김원태 (한국기술교육대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제55권 제3호(통권 제484호)
발행연도
2018.3
수록면
67 - 73 (7page)
DOI
10.5573/ieie.2018.55.3.67

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졸음운전은 운전자의 지각, 인식 및 차량 제어 능력의 현저한 저하를 야기하여 매년 교통사고의 원인에 상당히 기여하고 있는 위험 요인 중의 하나이다. 최근에는 졸음운전으로 인한 사고를 막기 위하여 ADAS 등의 운전 보조 기술들이 적용되거나 운전자의 생체 데이터를 활용한 졸음상태 판단으로 사고를 방지하는 방법들이 대두되고 있다. 특히 뇌파를 이용한 운전자의 졸음운전을 판단하는 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 뇌파를 활용하여 졸음 상태를 효과적으로 판단할 수 있는 딥 러닝 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 3가지의 운전자 상태를 판단하며, 평균 93%의 정확도를 얻었다. 또한, ADAS 등의 운전 보조 기술에 제안한 알고리즘을 접목하여 졸음운전으로 인한 사고를 방지할 수 있는 시스템을 제시하였다.
#EEG #Deep learning #Drowsiness measurement #Brain Machine Interface

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Stedman’s Medical Dictionary, 2008 Lippincott Williams & Wilkins. Drowsiness driving traffic accidents (2017), https://www.data.go.kr/dataset/15022347/fileData.d o?lang=en, Police headquarters Byoung Joon Moon, Kyu Bong Yeon, Sun Geol Lee, Seung Pyo Hong, Sang Yep Nam, Dong Han Kim, “Drowsy Driving Detection Algorithm Using a Steering Angle Sensor And State of the Vehicle”, The Institute of Electronics Engineers of Korea - IE 49(2), 2012. 6, pp. 30-39. Won Sik Park, Jin Woo Choi, Tae Min Kim, Young-Kyu Yang, “Drowsy - driving Prevention Techniques by BP Algorithm Using ElectroOculomoor Graphy and HRV”, The Korean Society for Geospatial Information Science, 2007. 6, pp. 194-199 JeeEun Lee, Sun K. Yoo, “The Design of Feature Selecting Algorithm for Sleep Stage Analysis”, Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers 50(10), 2013.10, 207-216

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