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초록

영어

Recently, the casualties of automobile traffic accidents are rapidly increasing, and serious accidents involving serious injury and death are increasing more than those of ordinary people. More than 70% of major accidents occur in drowsy driving. Therefore, in this paper, we studied the drowsiness prevention system to prevent large-scale disasters of traffic accidents. In this paper, we propose a real-time flicker recognition method for drowsy driving detection system and drowsy recognition according to the increase of carbon dioxide. The drowsy driving detection system applied the existing image detection and the deep running, and the carbon dioxide detection was developed based on the IoT. The drowsy prevention system using both of these techniques improved the accuracy compared to the existing products.

한국어

최근, 자동차 교통사고의 인명 피해가 급속히 증가하고 있으며 경상보다는 중상 및 사망이 많은 대형사고가 증가하 고 있다. 대형사고의 70% 이상은 졸음운전으로 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고의 대형 참사를 방지하기 위한 졸음운전 방지 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템을 위한 실시간 눈 깜빡임 인식 방법과 이산화탄 소 증가에 따른 졸음 인식을 감지하도록 제안한다. 졸음운전 감지 시스템은 기존의 영상 검출과 딥러닝을 적용하였고 이산 화탄소 증가 감지는 사물인터넷 기반으로 개발하였다. 이러한 두 가지 기법을 동시에 이용한 졸음운전 방지 시스템은 기존 의 제품에 비해 정확성이 향상되었다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 사례
  2.1 국내사례
  2.2 국외사례
 3. 설계
  3.1 눈 깜빡임 감지
  3.2 이산화탄소량 감지
  3.3 시스템 구성도
 4. 결론 및 향후과제
 REFERENCES

키워드

저자

• 안병태 [ Byeong-tae Ahn | 안양대학교 교양대학 ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  융합정보논문지(구 중소기업융합학회논문지) [Journal of Convergence for Information Technology]

• 간기

  월간

• pISSN

  2586-1816

• eISSN

  2586-4440

• 수록기간

  2011~2022

• 십진분류

  KDC 004 DDC 004