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김광섭 (성균관대학교) Wang Maosen (성균관대학교) 정낙탁 (성균관대학교) 양성모 (성균관대학교) 유세훈 (성균관대학교) 기대성 (성균관대학교) 서명원 (성균관대학)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2015 KSAE 부문 종합학술대회
발행연도
2015.5
수록면
702 - 705 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

차량 정보를 이용한 졸음 운전 예측 연구
김광섭 ,  최수빈 ,  홍희록 외 3명 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2015.11 학술대회자료
차량 정보를 이용한 졸음 운전 예측 연구
김광섭 ,  Wang Maosen ,  정낙탁 외 4명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2015.05 학술대회자료

초록· 키워드

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Drowsy behavior is more likely to occur in sleep-deprived drivers. The accident rate is higher driver of drowsiness. Individuals’ drowsy behavior detection technology should be developed to prevent drowsiness related crashes. Driving information such as accelerations, steering angles and velocity, and physiological signals of drivers such as electroencephalogram (EEG), and eye tracking were adopted in present drowsy behavior detection technologies. However, it is difficult to measure physiological signal, as a result, driving information becomes more popular for drowsy driving detection. In this paper, vehicle information including lateral accelerations, longitudinal acceleration and steering angles, was combined into various cases to detect drowsy driving behavior. In order to increase the accuracy, it is defined the data set and predicted drowsy driving prediction using the Random Forest algorithm. As the result, the case of lateral and longitudinal of acceleration showed the best.
#Acceleration(가속도) #Steering angle(조향각) #Random Forest(랜덤 포레스트) #Drowsy driving(졸음운전) #Vehicle safety(차량안전)

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 및 분석
3. 졸음 운전 감지
4. 결론
References

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