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학술대회자료
저자정보
장우영 (한국산업기술대학교) 최세환 (한국산업기술대학교) 정치근 (한국산업기술대학교) 김민준 (한국산업기술대학교) 이제호 (한국산업기술대학교) 서석현 (한국산업기술대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2021년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2021.11
수록면
1,095 - 1,099 (5page)

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Drowsy driving is a risky cause of traffic accidents that is highly likely to lead to major accidents. Until now, many studies have been conducted to relieve drowsy driving. However, when the movement of the pupil is recognized by detecting only the eye region among them, it is difficult to detect it according to the size of the user’s eye. As another method, there is a study that inferred whether driving while drowsy using the vehicle’s steering angle, accelerator, and brake data. In this case, it is possible to determine whether driving while drowsy regardless of the illumination, but there is a limitation in that it shows low accuracy compared to the inference technique based on facial data. Therefore, this study proposes an alternative to solve these two limitations, and additionally suggest alternatives to take certain measures against drowsy driving.
#driver's drowsiness(졸음 운전) #face recognition(안면 인식) #map API(지도 API) #carbon dioxide concentration(이산화탄소 농도)

목차

Abstract
1. 서론
2. 졸음 상태 판단
3. 시스템 구성도 및 실험 결과
4. 결론
References

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