KR20200076907A - 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템 및 방법 - Google Patents

운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템 및 방법을 공개한다. 본 발명은 차량 실내의 환경(온도, CO2 등), 촬영된 영상에 나타나는 운전자의 눈동자 크기, 운전자의 호흡을 측정하여 운전자의 졸음 가능성을 예측함으로써 졸음 예측 지수를 생성하고, 졸음 예측 지수에 따라서 복수의 반응 유도 명령 구간을 설정하여, 각 구간에 대응되는 반응 유도 작업(예컨대, 스피커를 통해서 운전자에게 알람을 출력, 운전자에게 질문을 출력하고 대답을 유도, 터치스크린에 특정 위치를 터치하도록 유도 등)을 수행함으로써 보다 효과적으로 운전자의 주의를 환기시켜 졸음 운전으로 인한 교통 사고를 예방할 수 있다.

Description

운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템 및 방법{System and method for guiding safe-drive}
본 발명은 안전 운전 유도 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템 및 방법에 관한 것이다.
종래로부터 음주 운전 및 졸음 운전으로 인한 교통사고가 지속적으로 증가하면서 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 그런데, 최근에는 스마트폰의 급속한 보급으로 인하여, 운전 중에 스마트폰을 사용하여 운전에 집중하지 못하는 운전자들이 증가함으로 인해서 발생하는 교통사고 건 수마저 급증하고 있어, 큰 사회 문제로 대두되고 있다.
이러한 음주 운전, 졸음 운전, 및 스마트폰 사용으로 인한 교통 사고의 발생을 예방하기 위한 제도적 방안들이 모색되고 있는 상황에 발맞추어, 최근에는 이러한 교통 사고들을 예방하고자 하는 다양한 편의 장치들이 개발되고 있는 실정이다.
예컨대, 운전자의 상태를 직접적으로 측정하는 연구가 시작되면서 뇌파 감지 기술이나 신체의 온도나 맥박 감지 기술이나 피부의 임피던스 감지 기술 등의 생체 인식 기술에 기반하여 운전자의 졸음 여부를 감지하고, 그 감지 결과에 따라 운전자에게 경고를 해주는 기술들이 소개되고 있다.
그러나, 현재까지의 기술들 대부분은 운전자의 졸음 여부를 감지하기 위해 운전자의 인체에 특정 감지수단을 부착하는 방식이거나 운전자가 직접적으로 특정 감지수단에 접촉된 상태에서만 감지되는 방식이어서 운전자의 운전을 방해하고 있으며, 감지수단이 대부분 고가 장비이다.
또한, 최근에는 운전자의 접촉 없이 카메라를 통해 입력되는 운전자의 영상을 분석하여 운전자의 상태 즉, 눈이 감긴 상태나 입이 하품하는 상태를 감지하는 기술이 소개되었다. 그러나, 이러한 기술들은 외부 환경 변화에 의해 감지 성공률이 변화되어 신뢰성을 담보하기 어려운 실정이다.
이러한, 종래 기술들은 운전자의 상태를 일방적으로 센서를 통해서 측정하는 방식에 그치고 있어, 실제 운전자의 상태를 정확하게 파악하지 못하는 단점이 존재한다.
아울러, 운전자의 주의를 환기시키는 방법도 단순히 알람을 울리는 수준에 그치고 있어서 효율적인 교통 사고 예방 수단으로 인정받지 못하고 있는 실정이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 단순히 센서를 통해서 일방적으로 사용자의 상태를 수집하는 것이 아니라, 운전자가 졸음에 이르기 전 차내 환경과 신체정보 기반으로 졸음 가능성을 예측하고, 예측 정보를 기반으로 사용자 반응을 유도하고, 사용자 반응에 대한 개선효과 피드백 분석을 통해, 효과 지수를 판별하며, 효과지수 판별을 통해 운전자의 상태 개선 및 해소여부에 따른 새로운 수준의 사용자 반응을 지속적로 학습하고 사용자 반응 제어를 강화함으로써 효율적으로 교통 사고를 예방할 수 있는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템은, 운전석 전면에 설치되어 운전자의 얼굴을 촬영하여 얼굴 영상을 반응 유도 장치로 전송하는 카메라; 운전자의 호흡수 및 호흡 강도를 측정하여 상기 반응 유도 장치로 전송하는 호흡 센서; 차량내의 환경 정보를 측정하여 상기 반응 유도 장치로 전송하는 실내 환경 센서; 및 상기 얼굴 영상을 이용하여 눈동자 지수를 생성하고, 상기 호흡수 및 호흡 강도를 이용하여 호흡 지수를 생성하며, 상기 차량내의 환경 정보를 이용하여 환경지수를 생성하고, 상기 눈동자 지수, 상기 호흡 지수, 및 상기 환경 지수를 이용하여 운전자의 졸음 가능성을 나타내는 졸음 예측 지수를 생성하며, 상기 졸음 예측 지수에 따라서 운전자의 반응을 유도하는 작업을 수행하는 상기 반응 유도 장치를 포함한다.
또한, 상기 반응 유도 장치는, 상기 눈동자 지수, 상기 호흡 지수, 및 상기 환경 지수를 생성하여 운전자의 졸음 가능성을 나타내는 졸음 예측 지수를 생성하는 졸음 예측 모듈; 상기 졸음 예측 지수를, 직전에 입력된 졸음 예측 지수와 비교하여 반응 효과값을 생성하고, 사전에 정의된 수 만큼의 이전 시간 구간 동안 생성된 반응 효과값들과 누적하여 반응 효과 지수를 생성하는 반응 효과 분석 모듈; 및 상기 반응 효과 지수에 따라서 반응 유도 작업을 수행하는 회수를 나타내는 반응 유도 카운터를 조절하고, 상기 반응 유도 카운터에 대응되는 회수만큼 상기 졸음 예측 지수에 대응되는 반응 유도 작업을 수행하는 대화형 반응 유도 모듈을 포함한다.
또한, 상기 졸음 예측 모듈은, 현재 온도와 기준 온도간의 온도차가 사전에 정의된 임계치보다 높거나, 차량 내부에서 측정된 CO2의 양을 나타내는 공기질이 사전에 정의된 임계치보다 높으면, 상기 환경 지수를 제 1 값으로 생성하고,
상기 온도차가 사전에 정의된 임계치보다 낮고, 상기 공기질이 사전에 정의된 임계치보다 낮으면, 상기 제 1 값보다 낮은 제 2 값으로 상기 환경 지수를 생성할 수 있다.
또한, 상기 졸음 예측 모듈은, 기준 호흡수를 측정된 운전자의 현재 호흡수로 나누어 계산된 호흡수 변화율과, 기준 호흡 강도를 측정된 운전자의 현재 호흡 강도로 나누어 계산된 호흡강도 변화율을 곱하여 상기 호흡 지수를 생성할 수 있다.
또한, 상기 졸음 예측 모듈은, 운전자의 얼굴 영상에서 운전자의 눈동자 크기를 측정하고, 기준 크기를 측정된 운전자의 눈동자 크기로 나누어 계산된 눈동자 변화율이 눈동자 변화 임계치와 비교하여, 눈동자 변화율이 임계치보다 크면 눈동자 변화율로 눈동자 지수를 생성하고, 눈동자 변화율이 임계치보다 크지 않으면 1을 눈동자 지수로 생성할 수 있다.
또한, 상기 대화형 반응 유도 모듈은 상기 졸음 예측 지수에 따라서, 사전에 정의된 복수의 반응 유도 명령(RIC) 구간 중 해당되는 반응 유도 명령 구간을 판별하고 이에 대응되는 반응 유도 제어를 실행하되, 상기 반응 유도 명령(RIC) 구간은 졸음 예측 지수가 작은 구간에서는 스피커를 통해서 알림음을 출력함으로써 운전자의 주의를 환기시키는 반응 유도 작업을 수행하고, 졸음 예측 지수가 중간인 구간에서는 스피커를 통해서 운전자에게 질문을 하고, 운전자로 하여금 답변을 하도록 하는 대화 형식의 반응 유도 작업을 추가적으로 수행하며, 졸음 예측 지수가 높은 구간에서는 터치스크린의 특정 영역을 터치함으로써 주의를 환기시키는 반응 유도 작업을 추가로 수행하도록 정의될 수 있다.
한편, 상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 방법은, (b) 운전석 전면에 설치되어 운전자의 얼굴을 촬영하여 운전자의 눈동자 지수를 생성하고, 운전자의 호흡을 측정하여 호흡 지수를 생성하며, 차량내의 온도 및 CO2 를 측정하여 환경 지수를 생성하는 단계; (c) 상기 눈동자 지수, 상기 호흡 지수, 및 상기 환경 지수를 이용하여 운전자의 졸음 가능성을 나타내는 졸음 예측 지수를 생성하는 단계; 및 (d) 상기 졸음 예측 지수에 따라서, 사전에 정의된 복수의 반응 유도 명령(RIC) 구간 중 해당되는 반응 유도 명령 구간을 판별하고 이에 대응되는 반응 유도 제어를 실행하되, 상기 반응 유도 명령은 구간은 운전자에게 스피커를 통해서 알림음을 출력하는 반응 유도 작업, 스피커를 통해서 운전자에게 질문을 하고 운전자로 하여금 답변을 하도록 하는 대화 형식의 반응 유도 작업, 및 터치스크린의 특정 영역을 터치함으로써 주의를 환기시키는 반응 유도 작업을 수행하도록 정의될 수 있다.
또한,상기 (b) 단계 이전에, (a) 상기 졸음 예측 지수를, 직전에 입력된 졸음 예측 지수와 비교하여 반응 효과값을 생성하고, 사전에 정의된 수 만큼의 이전 시간 구간 동안 생성된 반응 효과값들과 누적하여 반응 효과 지수를 생성하고, 상기 반응 효과 지수에 따라서 상기 (d) 단계에서 반응 유도 작업을 수행할 회수를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 (d) 단계는, 상기 (a) 단계에서 결정된 회수만큼 반응 유도 작업을 수행할 수 있다.
또한, 상기 (b) 단계는, 현재 온도와 기준 온도간의 온도차가 사전에 정의된 임계치보다 높거나, 차량 내부에서 측정된 CO2의 양을 나타내는 공기질이 사전에 정의된 임계치보다 높으면, 상기 환경 지수를 제 1 값으로 생성하고, 상기 온도차가 사전에 정의된 임계치보다 낮고, 상기 공기질이 사전에 정의된 임계치보다 낮으면, 상기 제 1 값보다 낮은 제 2 값으로 상기 환경 지수를 생성할 수 있다.
또한, 상기 (b) 단계는, 기준 호흡수를 측정된 운전자의 현재 호흡수로 나누어 계산된 호흡수 변화율과, 기준 호흡 강도를 측정된 운전자의 현재 호흡 강도로 나누어 계산된 호흡강도 변화율을 곱하여 상기 호흡 지수를 생성할 수 있다.
또한, 상기 (b) 단계는, 운전자의 얼굴 영상에서 운전자의 눈동자 크기를 측정하고, 기준 크기를 측정된 운전자의 눈동자 크기로 나누어 계산된 눈동자 변화율이 눈동자 변화 임계치와 비교하여, 눈동자 변화율이 임계치보다 크면 눈동자 변화율로 눈동자 지수를 생성하고, 눈동자 변화율이 임계치보다 크지 않으면 1을 눈동자 지수로 생성할 수 있다.
본 발명은 차량 실내의 환경(온도, CO2 등), 촬영된 영상에 나타나는 운전자의 눈동자 크기, 운전자의 호흡을 측정하여 운전자의 졸음 가능성을 예측함으로써 졸음 예측 지수를 생성하고, 졸음 예측 지수에 따라서 복수의 반응 유도 명령 구간을 설정하여, 각 구간에 대응되는 반응 유도 작업(예컨대, 스피커를 통해서 운전자에게 알람을 출력, 운전자에게 질문을 출력하고 대답을 유도, 터치스크린에 특정 위치를 터치하도록 유도 등)을 수행함으로써 보다 효과적으로 운전자의 주의를 환기시켜 졸음 운전으로 인한 교통 사고를 예방할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템의 구성을 도시하는 도면이다.
도 2a 는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 졸음 예측 모듈의 세부 구성을 도시하는 도면이고, 도 2b는 졸음 예측 모듈에서 환경 지수를 생성하는 방법을 설명하는 도면이며, 도 2c는 졸음 예측 모듈에서 호흡 지수를 생성하는 방법을 설명하는 도면이고, 도 2d는 졸음 예측 모듈에서 눈동자 지수를 생성하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 대화형 반응 유도 모듈의 세부 구성을 도시하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 방법의 전체적인 흐름을 설명하는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템의 구성을 도시하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템은 카메라(110), 호흡 센서(120), 실내 환경 센서(130), 및 반응 유도 장치(200)를 포함하여 구성되고, 반응 유도 장치(200)는 졸음 예측 모듈(220), 대화형 반응 유도 모듈(230), 반응 효과 분석 모듈(210), 스피커(241), 마이크(243) 및 터치스크린(245)을 포함하여 구성된다.
먼저, 카메라(110)는 운전석 전면에 설치되어 운전자의 얼굴을 촬영하여 얼굴 영상을 졸음 예측 모듈(220)로 전송한다.
호흡 센서(120)는 운전자의 등받이에 설치되어 운전자의 호흡수 및 호흡 강도를 측정하여 졸음 예측 모듈(220)로 전송한다.
실내 환경 센서(130)는 반응 유도 장치(200)에 설치되어 실내의 환경 정보를 측정하여 졸음 예측 모듈(220)로 전송하는데, 실내 환경 센서(130)가 측정하는 실내의 환경 정보는 차량내 온도 및 CO2 농도가 대표적이다.
반응 유도 장치(200)는 차량의 대시 보드 위에 설치되고, 반응 유도 장치(200)의 졸음 예측 모듈(220)은 카메라(110), 호흡 센서(120) 및 실내 환경 센서(130)로부터 유선 또는 무선 통신 방식으로 데이터를 수신하여, 운전자의 졸음 가능성을 나타내는 졸음 예측 지수를 생성하여 대화형 반응 유도 모듈(230) 및 반응 효과 분석 모듈(210)로 출력한다.
반응 유도 장치(200)의 반응 효과 분석 모듈(210)은 졸음 예측 모듈(220)로부터 입력된 졸음 예측 지수를, 직전에 입력된 졸음 예측 지수와 비교하여 반응 효과값을 생성하고, 이전 10개의 시간 구간 동안 생성된 반응 효과값들을 누적하여 반응 효과 지수를 생성하여 대화형 반응 유도 모듈(230)로 출력한다.
반응 유도 장치(200)의 대화형 반응 유도 모듈(230)은 반응 효과 분석 모듈(210)로부터 입력된 반응 효과 지수가 기준값보다 작으면 대화형 반응 유도를 수행하는 횟수(반응 유도 카운터)를 1회 감소시키고, 반응 효과값들의 누적값이 기준값보다 크면 대화형 반응 유도를 수행하는 횟수(반응 유도 카운터)를 1회 증가시켜, 반응 유도 카운터 횟수만큼, 졸음 예측 모듈(220)로부터 졸음 예측 지수에 대응되는 반응 유도 작업을 수행한다. 이 때, 졸음 예측 지수를 복수의 반응 유도 명령 구간으로 분류하고, 졸음 예측 지수에 대응되는 반응 유도 명령 구간에 정의된 반응 유도 작업이 수행된다.
도 2a 는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 졸음 예측 모듈(220)의 세부 구성을 도시하는 도면이고, 도 2b는 졸음 예측 모듈(220)에서 환경 지수를 생성하는 방법을 설명하는 도면이며, 도 2c는 졸음 예측 모듈(220)에서 호흡 지수를 생성하는 방법을 설명하는 도면이고, 도 2d는 졸음 예측 모듈(220)에서 눈동자 지수를 생성하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 2a 내지 도 2d를 참조하면, 졸음 예측 모듈(220)은 환경 지수 생성부(221), 호흡 지수 생성부(223), 눈동자 지수 생성부(225), 및 졸음 예측 지수 생성부(227)를 포함하여 구성된다.
도 2b에 도시된 바와 같이, 환경 지수 생성부(221)는 실내 환경 센서(130)를 통해서 실내 온도와 차량 실내의 CO2를 측정하고(S211), 현재 온도에서 기준 온도를 차감하여 온도차를 측정하며(S212), CO2 농도를 이용하여 공기질을 측정한다(S213). 본 발명의 바람직한 실시예에서는, CO2 측정값을 기준치인 2000으로 나누어 공기질을 측정하였다.
그 후, 환경 지수 생성부(221)는 "온도차>온도 임계치"또는 "공기질>1" 인 조건을 만족하면(S214), 환경 지수=1을 설정하고(S215), 만족하지 않으면 환경지수=0.5를 설정한다(S216).
본 발명의 바람직한 실시예에서 기준온도는 21도~23도 중 어느 하나로 설정할 수 있고, 온도 임계치는 4도~6도 중 어느 하나로 설정가능하다.
마지막으로, 환경 지수 생성부(221)는 생성된 환경 지수를 졸음 예측 지수 생성부(227)로 출력한다(S217).
정리하면, 환경 지수 생성부(221)는 현재 온도와 기준 온도간의 온도차가 임계치를 초과하거나, CO2의 농도가 기준 농도를 초과하는 경우에는, 환경 상태가 나쁘다고 판단하여 환경 지수 1을 생성하고, 온도차가 임계치를 초과하지 않고, CO2의 농도가 기준 농도를 초과하지 않는 경우에는 환경 상태가 양호하다고 판단하여 환경 지수 0.5를 생성하여 출력한다.
한편, 도 2c를 참조하면, 호흡 지수 생성부(223)는 호흡 센서(120)를 통해서 호흡수를 측정하고(S221), 기준 호흡수를 기존에 설정된 기준 호흡수와 현재 측정된 호흡수 중 큰 값으로 설정한다(S222). 또한, 호흡 지수 생성부(223)는 호흡 센서(120)를 통해서 호흡 강도를 측정하고(S223), 기준 호흡 강도를 기존에 설정된 기준 호흡 강도와 현재의 호흡 강도 중 큰 값으로 설정한다(S224).
그 후, 호흡 지수 생성부(223)는 기준 호흡수를 현재 호흡수로 나누어 호흡수 변화율을 측정하고(S225), 기준 호흡 강도를 현재 호흡 강도로 나누어 호흡 강도 변화율을 측정한다(S226). 그리고, 호흡 지수 생성부(223)는 호흡수 변화율과 호흡 강도 변화율을 곱하여 호흡 지수를 생성하고(S227), 생성된 호흡 지수를 졸음 예측 지수 생성부(227)로 출력한다(S228).
한편, 카메라(110)가 운전자의 얼굴 영상을 촬영하여 눈동자 지수 생성부(225)로 출력하면(S231), 눈동자 지수 생성부(225)는 얼굴 영상에서 눈동자의 위치를 확인하고 눈동자의 크기를 측정한다(S232). 그 후, 눈동자 지수 생성부(225)는 기존의 기준 크기와 현재의 눈동자 크기를 비교하여 더 큰 것을 기준크기로 재설정하고(S233), 기준 크기를 현재의 눈동자 크기로 나누어 눈동자 변화율을 측정한다(S234).
눈동자 지수 생성부(225)는 눈동자 변화율이 눈동자 임계 변화율보다 큰지 비교하여(S235), 더 크면 눈동자 지수를 눈동자 변화율로 설정하고(S236), 더 크지 않으면 눈동자 지수를 1로 설정한 후(S237), 눈동자 지수를 졸음 예측 지수 생성부(227)로 출력한다(S238). 여기서, 눈동자 지수가 크다는 것은 촬영된 얼굴 영상에서 추출되는 눈동자의 크기가 기준보다 작다는 것을 의미하고, 이는 졸음으로 인하여 운전자의 눈이 감기고 있다는 것을 나타낼 수 있다.
한편, 졸음 예측 지수 생성부(227)는 입력된 환경 지수, 호흡 지수, 및 눈동자 지수를 모두 곱하여 졸음 예측 지수(dpi)를 생성하여 대화형 반응 유도 모듈(230) 및 반응 효과 분석 모듈(210)로 각각 출력한다.
즉, "졸음 예측 지수(dpi) = 환경 지수*호흡 지수*눈동자 지수"가 된다.
여기서, 환경 지수는 0.5 또는 1의 값을 갖고, 호흡 지수는 1 이상 3 이하의 값을 갖으며, 및 눈동자 지수는 1 이상 5 이하의 값을 갖는 것이 일반적이므로, 졸음 예측 지수(dpi)는 0.5 내지 15의 값을 갖는 것이 일반적이다.
다시 도 2a를 참조하면, 대화형 반응 유도 모듈(230)은 졸음 예측 모듈(220)로부터 졸음 예측 지수를 입력받고, 반응 효과 분석 모듈(210)로부터 반응 효과 지수를 입력받아, 반응 유도 횟수 및 어떤 형태의 반응 유도를 실행할지 여부를 결정하고, 이에 따라서 반응 유도를 수행한다. 대화형 반응 유도 모듈(230)은 운전자의 반응을 유도하기 위한 음향 및 음성을 스피커(241)를 통해서 출력하며, 운전자의 음성 반응을 마이크(243)를 통해서 입력 받으며, 보다 적극적인 반응인 터치 입력을 터치스크린(245)을 통해서 입력받는다. 아울러, 반응 유도 장치(200)는 운전자의 반응 입력이 입력된 후, 반응 효과를 평가하여, 운전자의 반응 유도를 중단하거나 운전자의 추가적인 반응 유도를 수행한다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 대화형 반응 유도 모듈(230)의 세부 구성을 도시하는 도면이다.
도 3을 참조하면, 대화형 반응 유도 모듈(230)은 반응 유도 DB(231), 반응 유도 처리부(232), 스피커 제어부(233), 마이크 제어부(234), 및 터치스크린 제어부(235)를 포함하여 구성된다.
먼저, 반응 유도 DB(231)는 운전자의 반응 유도를 위해 필요한 기초 데이터를 저장하는데, 스피커(241)를 통해서 운전자에게 출력할 알림음을 저장한 알림음 저장부(231a), 운전자에게 스피커(241)를 통해서 알려줄 운전자의 관심 정보(날씨 정보, 스포츠 정보 등)에 대한 데이터를 저장한 관심 정보 저장부(231b), 운전자의 개인적인 정보를 저장한 운전자 정보 저장부(231c), 대화형 반응 유도시에 스피커(241)를 통해서 운전자에게 질문할 사항들을 저장한 질문 저장부(231d), 및 대화형 반응 유도시에 운전자가 마이크(243)를 통해서 입력한 내용을 저장한 운전자 반응 저장부(231e)를 포함한다.
반응 유도 처리부(232)는 입력된 졸음 예측 지수(dip)에 따라서, 아래의 표 1에 기재된 바와 같은 복수의 반응 유도 명령(RIC) 구간 중 해당되는 반응 유도 명령 구간을 판별하고 이에 대응되는 반응 유도 제어를 실행하는데, 그 반복 횟수는 반응 효과 지수에 따라서 조절된다. 즉, 졸음 예측 지수(dip)가 4이고, 사전에 저장된 반복 회수가 2이고, 반응 효과 지수가 0보다 작다면(즉, 직전에 수행된 반응 유도에 의해서 졸음 예측 지수가 개선되었다면), 반복 회수를 1로 감소시켜, 현재 운전중인 지역, 날씨, 및 주변 지역 정보를 음성으로 1회 전달하여 운전자의 주의를 환기시킨다.
Figure pat00001
반응 유도 명령(RIC) 구간은 졸음 예측 지수가 작은 구간에서는 주로 스피커를 통해서 알림음을 출력함으로써 운전자의 주의를 환기시키는 반응 유도 작업을 수행하고, 졸음 예측 지수가 중간인 구간에서는 스피커를 통해서 운전자에게 질문을 하고, 운전자로 하여금 답변을 하도록 하는 대화 형식의 반응 유도 작업을 추가적으로 수행하며, 졸음 예측 지수가 높은 구간에서는 터치스크린의 특정 영역을 터치함으로써 주의를 환기시키는 반응 유도 작업을 추가로 수행하도록 정의 된다.
스피커 제어부(233)는 반응 유도 처리부(232)로부터 입력된 음성 데이터를 스피커(241)를 통해서 운전자에게 출력하고, 마이크 제어부(234)는 사용자의 음성을 디지털로 변환하여 반응 유도 처리부(232)로 출력하며, 터치스크린 제어부(235)는 반응 유도 처리부(232)에서 출력하는 데이터를 터치스크린(245)에 표시하고, 운전자로 하여금 터치스크린(245)의 특정 영역을 터치하도록 반응을 유도한다.
다시 도 1을 참조하면, 상기한 졸음 예측 모듈(220)이 일정한 시간 간격으로 졸은 예측 지수를 생성한다고 가정하면, 반응 효과 분석 모듈(210)은 이번 시간 회차에 계산된 졸음 예측 지수(dpit)와 이전 시간 회차에 계산된 졸음 예측 지수(dpit-1)간의 차를 이용하여 현재 시간(t)의 반응 효과(REt)를 계산하고, 현재 시간을 기준으로 이전부터 10개의 시간 구간 동안의 반응 효과(REt)를 누적하여 반응 효과 지수(REI : Response Effective Index)를 생성한다. 이러한 내용을 수학식으로 표현하면 아래의 수학식 1과 같다.
Figure pat00002
예컨대, 현재 시간이 시간 구간 t=10 이라고 가정하면, 반응 효과 지수(REI)는 시간 구간 1부터 10까지의 반응 효과를 누적한다.
여기서, 반응 효과 지수(REI)가 0보다 작다는 의미는 졸림 지수가 감소함을 의미하고, 반응 효과 지수(REI)가 0보다 크다는 의미는 졸림 지수가 증가함을 의미한다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 방법의 전체적인 흐름을 설명하는 흐름도이다.
도 4를 더 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템 및 방법을 설명한다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 안전 운전 유도 시스템이 구동되면, 반응 유도 처리부(232)는 반응 유도 카운터를 기본값인 1로 설정한다(S411).
그 후, 반응 효과 분석 모듈(210)은 상술한 수학식 1에 따라서 반응 효과 지수를 생성하고, 반응 유도 처리부(232)는 반응 효과 지수를 반응 효과 분석 모듈(210)로부터 입력받고(S412), 반응 효과 지수의 크기를 0과 비교하여(S413), 반응 효과 지수가 0보다 크면 반응 유도 카운터를 1 증가시키고(S414), 반응 효과 지수가 0보다 작으면 반응 유도 카운터를 1 감소시킨다(S415). 반응 효과 지수가 0인 경우에는 기존에 설정된 유도 카운터 값에 변화가 없다.
그 후, 반응 유도 처리부(232)는 현재의 반응 유도 카운터 값을 1과 비교하여 둘 중에서 더 큰 값을 반응 유도 카운터 값으로 재설정한다(S421). 따라서, 기존의 반응 유도 카운터 값이 1보다 큰 경우에는 그 값이 그대로 유지되고, 기존의 반응 유도 카운터 값이 1보다 작은 경우에는 반응 유도 카운터 값이 1로 설정되도록 함으로써, 최소한 1회는 반응 유도를 실행하기 위함이다.
그 후, 반응 유도 처리부(232)는 현재의 반응 유도 카운터 값을 사용자가 설정한 최대치와 비교하여 둘 중에서 더 작은 값을 반응 유도 카운터 값으로 재설정한다(S423). 이는 반응 유도 동작이 사용자가 설정한 최대 횟수까지로 제한하기 위함이다. 따라서, 상술한 제 S421 단계 및 제 S423 단계를 실행하면, 반응 유도 카운터는 1 내지 사용자가 설정한 최대치 사이의 값이 되고, 이에 따라서, 반응 유도도 이에 대응되는 회수 만큼만 실행된다.
다만, 상술한 제 S412 단계 내지 제 S423 단계는, 반응 효과 지수가 생성되지 않은 동안에는 동작하지 않고, 이 경우에는 바로 후술하는 제 S431 단계가 수행된다.
한편, 졸음 예측 모듈(220)은 도 2a 내지 도 2d를 참조하여 상술한 바와 같이, 졸음 예측 지수(dpi)를 생성하고, 대화형 반응 유도 모듈(230)의 반응 유도 처리부(232)는 졸음 예측 지수를 입력받는다(S431).
그 후, 반응 유도 처리부(232)는 반복 인덱스를 반응 유도 카운터 값으로 설정하고(S433), 제 S431 단계에서 입력된 졸음 예측 지수에 대응되는 반응 유도 명령(RIC)을 상술한 표 1에서 판별하고(S435), 대응되는 반응 유도 명령에 따라서 표 1에 규정된 바와 같은 반응 유도 동작을 수행한다(S440).
반응 유도 처리부(232)는 반응 유도 처리를 1회 수행한 후, 반복 인덱스를 1만큼 감소시키고(S451), 반복 인덱스가 0인지 확인하여, 0인 경우에는 제 S412 단계로 진행하고, 0이 아닌 경우에는 제 S440 단계로 진행하여 반복 인덱스가 0이 될 때까지 반응 유도 처리를 반복적으로 수행한다(S453).
예컨대, 졸음 예측 지수(dpi)가 6이고 반응 유도 카운터가 2인 경우, 반응 유도 명령(RIC)이 구간 3에 해당되어 스피커(241)를 통해서 운전자에게 자신의 이름을 말하도록 요구하는 반응 유도 작업이 2회 수행된다.
상술한 과정을 통해서 반응 유도 작업이 수행되면, 제 S412 단계부터 다시 실행되어, 반응 효과 분석 모듈(210)은 반응 효과 지수를 생성하여 반응 유도 처리부(232)로 입력하고, 반응 유도 처리부(232)는 이에 따라서 제 S413 단계부터 다시 반복적으로 수행한다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
110:카메라 120:호흡 센서
130:실내 환경 센서 200:반응 유도 장치
210:반응 효과 분석 모듈 220:졸음 예측 모듈
221:환경 지수 생성부 223:호흡 지수 생성부
225:눈동자 지수 생성부 227:졸음 예측 지수 생성부
230:대화형 반응 유도 모듈 231:반응 유도 DB
232:반응 유도 처리부 233:스피커 제어부
234:마이크 제어부 235:터치스크린 제어부
241:스피커 243:마이크
245:터치스크린

Claims (11)

  1. 운전석 전면에 설치되어 운전자의 얼굴을 촬영하여 얼굴 영상을 반응 유도 장치로 전송하는 카메라;
    운전자의 호흡수 및 호흡 강도를 측정하여 상기 반응 유도 장치로 전송하는 호흡 센서;
    차량내의 환경 정보를 측정하여 상기 반응 유도 장치로 전송하는 실내 환경 센서; 및
    상기 얼굴 영상을 이용하여 눈동자 지수를 생성하고, 상기 호흡수 및 호흡 강도를 이용하여 호흡 지수를 생성하며, 상기 차량내의 환경 정보를 이용하여 환경지수를 생성하고, 상기 눈동자 지수, 상기 호흡 지수, 및 상기 환경 지수를 이용하여 운전자의 졸음 가능성을 나타내는 졸음 예측 지수를 생성하며, 상기 졸음 예측 지수에 따라서 운전자의 반응을 유도하는 작업을 수행하는 상기 반응 유도 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 반응 유도 장치는
    상기 눈동자 지수, 상기 호흡 지수, 및 상기 환경 지수를 생성하여 운전자의 졸음 가능성을 나타내는 졸음 예측 지수를 생성하는 졸음 예측 모듈;
    상기 졸음 예측 지수를, 직전에 입력된 졸음 예측 지수와 비교하여 반응 효과값을 생성하고, 사전에 정의된 수 만큼의 이전 시간 구간 동안 생성된 반응 효과값들과 누적하여 반응 효과 지수를 생성하는 반응 효과 분석 모듈; 및
    상기 반응 효과 지수에 따라서 반응 유도 작업을 수행하는 회수를 나타내는 반응 유도 카운터를 조절하고, 상기 반응 유도 카운터에 대응되는 회수만큼 상기 졸음 예측 지수에 대응되는 반응 유도 작업을 수행하는 대화형 반응 유도 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 졸음 예측 모듈은
    현재 온도와 기준 온도간의 온도차가 사전에 정의된 임계치보다 높거나, 차량 내부에서 측정된 CO2의 양을 나타내는 공기질이 사전에 정의된 임계치보다 높으면, 상기 환경 지수를 제 1 값으로 생성하고,
    상기 온도차가 사전에 정의된 임계치보다 낮고, 상기 공기질이 사전에 정의된 임계치보다 낮으면, 상기 제 1 값보다 낮은 제 2 값으로 상기 환경 지수를 생성하는 것을 특징으로 하는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템.
  4. 제 2 항에 있어서, 상기 졸음 예측 모듈은
    기준 호흡수를 측정된 운전자의 현재 호흡수로 나누어 계산된 호흡수 변화율과, 기준 호흡 강도를 측정된 운전자의 현재 호흡 강도로 나누어 계산된 호흡강도 변화율을 곱하여 상기 호흡 지수를 생성하는 것을 특징으로 하는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템.
  5. 제 2 항에 있어서, 상기 졸음 예측 모듈은
    운전자의 얼굴 영상에서 운전자의 눈동자 크기를 측정하고, 기준 크기를 측정된 운전자의 눈동자 크기로 나누어 계산된 눈동자 변화율이 눈동자 변화 임계치와 비교하여, 눈동자 변화율이 임계치보다 크면 눈동자 변화율로 눈동자 지수를 생성하고, 눈동자 변화율이 임계치보다 크지 않으면 1을 눈동자 지수로 생성하는 것을 특징으로 하는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 대화형 반응 유도 모듈은 상기 졸음 예측 지수에 따라서, 사전에 정의된 복수의 반응 유도 명령(RIC) 구간 중 해당되는 반응 유도 명령 구간을 판별하고 이에 대응되는 반응 유도 제어를 실행하되,
    상기 반응 유도 명령(RIC) 구간은 졸음 예측 지수가 작은 구간에서는 스피커를 통해서 알림음을 출력함으로써 운전자의 주의를 환기시키는 반응 유도 작업을 수행하고, 졸음 예측 지수가 중간인 구간에서는 스피커를 통해서 운전자에게 질문을 하고, 운전자로 하여금 답변을 하도록 하는 대화 형식의 반응 유도 작업을 추가적으로 수행하며, 졸음 예측 지수가 높은 구간에서는 터치스크린의 특정 영역을 터치함으로써 주의를 환기시키는 반응 유도 작업을 추가로 수행하도록 정의된 것을 특징으로 하는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 시스템.
  7. (b) 운전석 전면에 설치되어 운전자의 얼굴을 촬영하여 운전자의 눈동자 지수를 생성하고, 운전자의 호흡을 측정하여 호흡 지수를 생성하며, 차량내의 온도 및 CO2 를 측정하여 환경 지수를 생성하는 단계;
    (c) 상기 눈동자 지수, 상기 호흡 지수, 및 상기 환경 지수를 이용하여 운전자의 졸음 가능성을 나타내는 졸음 예측 지수를 생성하는 단계; 및
    (d) 상기 졸음 예측 지수에 따라서, 사전에 정의된 복수의 반응 유도 명령(RIC) 구간 중 해당되는 반응 유도 명령 구간을 판별하고 이에 대응되는 반응 유도 제어를 실행하되, 상기 반응 유도 명령은 구간은 운전자에게 스피커를 통해서 알림음을 출력하는 반응 유도 작업, 스피커를 통해서 운전자에게 질문을 하고 운전자로 하여금 답변을 하도록 하는 대화 형식의 반응 유도 작업, 및 터치스크린의 특정 영역을 터치함으로써 주의를 환기시키는 반응 유도 작업을 수행하도록 정의된 것을 특징으로 하는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 (b) 단계 이전에
    (a) 상기 졸음 예측 지수를, 직전에 입력된 졸음 예측 지수와 비교하여 반응 효과값을 생성하고, 사전에 정의된 수 만큼의 이전 시간 구간 동안 생성된 반응 효과값들과 누적하여 반응 효과 지수를 생성하고, 상기 반응 효과 지수에 따라서 상기 (d) 단계에서 반응 유도 작업을 수행할 회수를 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (d) 단계는, 상기 (a) 단계에서 결정된 회수만큼 반응 유도 작업을 수행하는 것을 특징으로 하는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 방법.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    현재 온도와 기준 온도간의 온도차가 사전에 정의된 임계치보다 높거나, 차량 내부에서 측정된 CO2의 양을 나타내는 공기질이 사전에 정의된 임계치보다 높으면, 상기 환경 지수를 제 1 값으로 생성하고,
    상기 온도차가 사전에 정의된 임계치보다 낮고, 상기 공기질이 사전에 정의된 임계치보다 낮으면, 상기 제 1 값보다 낮은 제 2 값으로 상기 환경 지수를 생성하는 것을 특징으로 하는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 방법.
  10. 제 7 항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    기준 호흡수를 측정된 운전자의 현재 호흡수로 나누어 계산된 호흡수 변화율과, 기준 호흡 강도를 측정된 운전자의 현재 호흡 강도로 나누어 계산된 호흡강도 변화율을 곱하여 상기 호흡 지수를 생성하는 것을 특징으로 하는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 방법.
  11. 제 7 항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    운전자의 얼굴 영상에서 운전자의 눈동자 크기를 측정하고, 기준 크기를 측정된 운전자의 눈동자 크기로 나누어 계산된 눈동자 변화율이 눈동자 변화 임계치와 비교하여, 눈동자 변화율이 임계치보다 크면 눈동자 변화율로 눈동자 지수를 생성하고, 눈동자 변화율이 임계치보다 크지 않으면 1을 눈동자 지수로 생성하는 것을 특징으로 하는 운전자 반응 분석을 통한 안전 운전 유도 방법.
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