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학술저널
저자정보
김차엽 (Kangwon National University) 조춘묵 (Kangwon National University) 신진섭 (Kangwon National University) 서영호 (Kangwon National University) 김병희 (Kangwon National University)
저널정보
한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국생산제조학회지 Vol.34 No.2
발행연도
2025.4
수록면
113 - 119 (7page)
DOI
10.7735/ksmte.2025.34.2.113

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Drowsy driving poses a significant risk, resulting in an average of 2.9 fatalities per 100 accidents—nearly twice the 1.5 fatalities associated with drunk driving. Cognitive function declines when in-vehicle CO₂ levels exceed 2,000 ppm, indicating the necessity for real-time drowsiness detection. This study proposes an AI-based face-tracking system that integrates drowsiness detection with CO₂ measurement. Infrared cameras within VR HMDs capture subtle facial muscle movements, which are transmitted to a metahuman model within a 3D engine via Live Link. A supervised model, trained on 2,400 metahuman images, underpins drowsiness detection. The metahuman background color dynamically adjusts in response to CO₂ concentration, facilitating intuitive monitoring. If prolonged drowsiness is detected, the system issues a warning. The performance of the AI model was validated using k-fold cross-validation and mean average precision. This approach enables real-time driver monitoring by delivering multistage warnings, immediate feedback, and vehicle control interventions when necessary.
#VR HMD #3D simulation engine #Face tracking #Object detection #CO₂ concentration

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 시스템 구성
3. 시스템 시뮬레이션
4. 결론
References

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