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본 논문에서는 피로를 인식하기 위하여 베이지안 네트워크를 기반으로 한 확률 모델을 제안하고자 한다. 먼저 적외선 조명을 조사하여 눈꺼풀의 움직임, 시선 방향, 얼굴의 움직임 및 얼굴 표정 같은 얼굴특징정보를 측정하였다. 그러나 각각의 얼굴특징정보만으로 생체 피로를 결정하기에는 충분하지 않다. 그러므로, 본 논문에서는 생체 피로를 확률적 추론하기 위하여 가능한 많은 피로 원인에 대한 정보와 얼굴특징정보들로 베이지안 네트워크 모델을 구성하여 BN 피로지수를 산출하였다. 또한, BN 피로지수의 문턱치값은 MSBNX 시물레이션 결과 0.95로 산출되었다. 실험 결과 BN 피로지수와 TOVA 응답 시간을 비교한 결과 밀접한 상관관계가 있음을 확인하여 제안한 피로인식모델의 유효성을 입증하였다.
목차
요 약
ABSTRACT
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 전처리
Ⅲ. 얼굴특징정보를 이용한 피로 측정 방법
Ⅳ. 베이지안 모델 구성
Ⅴ. 실험 결과 및 고찰
Ⅵ. 결 론
참 고 문 헌
저자소개
참고문헌 (20)
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Julie H, Skipper, Walter W. Wierwille, “An investigation of low-level stimulus-induced measures of driver drowsiness.”, Proceedings of the Conference on Vision in Vehicles, pp.139-148, September, 1985.
David J. Mascord, Jeannie Walls and Graham A Starmer, “Fatigue and Alcohol: interactive effects on human performance in driving- related tasks.”, Fatigue and Driving. Taylor & Francis, pp.189-205, 1995.
이상국, B. Decoux, R. Debrie, M. Hubin, “Traffic security and detection of the driver's low vigilance sate.”, 제6회 센서기술학술대회 논문집, 10/11, pp.54-62, Nov. 1995.
Boverie. S, Leqellec. J, and Hirl. A, “Intelligent systems for video“ monitoring of vehicle cockpit.”, International Congress and Exposition ITS: Advanced Controls and Vehicle Navigation Systems, pp. 1-5, 1998.
Ueno. H, Kaneda. M, and Tsukino. M, “Development of drowsiness detection system.”, Proceedings of Vehicle Navigation and Information Systems conference, Yokohama, Japan, pp.15-20, August 1994.
David J. Mascord, Jeannie Walls and Graham A Starmer, “Fatigue and Alcohol: interactive effects on human performance in driving- related tasks.”, Fatigue and Driving. Taylor & Francis, pp.189-205, 1995.
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