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커넥티드 카를 위한 운전자 감성추론 기반의 차량 제어 및 애플리케이션/서비스 프레임워크
The Design and Implementation of a Driver's Emotion Estimation based Application/Service Framework for Connected Cars 원문보기

전기학회논문지. The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. P, v.67 no.2, 2018년, pp.100 - 105  

국중진 (Dept. of Information Security Engineering, Sangmyung University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we determined the driver's stress and fatigue level through physiological signals of a driver in the connected car environment, accordingly designing and implementing the architecture of the connected cars' platforms needed to provide services to make the driving environments comforta...

주제어

#Connected car   #Emotion reasoning  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 우리는 기존 연구를 통해 전장 제어를 위해 필요한 하드웨어와 소프트웨어 구조를 설계한 바 있으며[2], 본 논문에서는 운전자를 위한 서비스 중 하나로서 생체정보를 기반으로 한 운전자 감성기반 무드 서비스와 졸음운전 예방 서비스의 개발을 통해 커넥티드 카 기반의 서비스 구조와 동작 방식에 대해 연구하였으며, 커넥티드 카를 위한 새로운 융합 서비스 개발을 위한 참조 모델을 제공하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
커넥티드 카가 포함하고 있는 기술에는 무엇이 있는가? 자율주행은 테슬라, 구글(Google), 우버(Uber) 등의 세계적 기업에 의해 주도적으로 연구되고 있으며, 주행과 관련한 전반적인 ECU의 제어가 수반되어야 하기 때문에 완성차 업체와의 긴밀한 공조가 요구된다. 커넥티드 카는 자율주행을 제외한 자동차 관련 ICT 기술을 모두 포함하는 것으로 보아도 무방할 것이며, 특히 오디오/비디오를 포함하는 멀티미디어 서비스, 네비게이션, 음성인식 기반의 차량 제어, 효율적인 정비서비스, 지불서비스 등을 포함한다.
IVI 디바이스의 역할은 무엇인가? 커넥티드 카의 실현을 위한 주요 디바이스는IVI(In-Vehicle-Infotainment) 또는 AVN(Audio Video Navigation) 디바이스이며, IVI 디바이스는 차량의 제어시스템과 운전자를 이어주는 인터페이스 역할을 담당한다. IVI 디바이스가 채택하는 운영체제의 종류에 따라 운전자에게 서비스를 제공하기 위한 애플리케이션의 유형이 달라지고, 이 부분이 사용자로 하여금 자동차를 선택하는 기준이 되게 할 수도 있다.
AISIN SEIKI 장치는 어떻게 운전자의 상태를 파악하고 조치하는가? AISIN SEIKI의 장치는 핸들에 카메라 모듈을 설치하고 좌석에 압력 센서와 진동 장치를 내장한 뒤 운전자의 호흡이나 맥박 등을 감지한다. 카메라만으로 운전자의 상태를 파악하려면 운전자가 졸고 있는지, 실신하는지 구별할 수 없다. 그래서 카메라와 압력 센서를 통해 종합적인 판단으로 졸음 혹은 실신상태를 구별한다. 만약 실신 상태가 검출되면 자동으로 소방서 등에 긴급 통보할 수 있다. 가벼운 졸음의 경우 음성 안내만으로 끝나지만, 깊은 졸음운전 및 실신 등 비상사태가 검출되면 음성 안내뿐만 아니라 좌석을 진동시켜 사고를 일으키기 전에 운전자를 깨우는 기능이 있다[5].
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참고문헌 (17)

  1. "Connected vs. Automated Vehicles as Generators of Useful Data," Center for Automotive Research(CAR), Sep. 2014. 

  2. Joongjin Kook, "Design and Implementation of a Connected Car Platform Architecture for New ICT Convergence Services," Journal of The Korea Society of Computer and Information, vol. 22, no. 10, pp. 47-54, Oct. 2017. 

  3. The Korea ROAD Traffic Authority, "Drowsiness driving accident occurrence status," KoROAD Report, 2015. 

  4. Denso, Driver Status Monitor, Available from : https://www.denso.com/global/en/products-and-services/information-and-safety/pick-up/dsm/. 

  5. AISIN SEIKI, Connected Car, Available from : http://www.aisin.com/technology/innovation/connected. 

  6. Trywin, Dramoni, Available from : http://www.trywin.com.tw/zh_TW/products-content/id/96/. 

  7. Volkswagen, Driver Alert System, Available from : http://www.volkswagen.co.uk/technology/car-saftey/driver-alert-system. 

  8. Melanie Swan, "Connected Car: Quantified Self becomes Quantified Car," Journal of Sensor and Actuator Networks, vol. 4, pp. 2-29, Feb. 2015. 

    상세보기 crossref

  9. AAA Foundation for Traffic Safety. Prevalence of self-reported aggressive driving behavior: United States, 2014. 

  10. Deffenbacher, J. L., Deffenbacher, D. M., Lynch, R. S., & Richards, T. L., "Anger, aggression, and resky behavior: a comparison of high and low anger drivers," Behaviour research and therapy, vol. 41, no. 6, pp. 701-718, 2003. 

    상세보기 crossref

  11. Kwon D. S., Kwak Y. K., et al. "Emotion interaction system for a service robot," Proceedings of the 16th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication, pp. 351-356, Aug. 2007. 

  12. Machot F. A., Mosa A. H., Dabbour K., Fasih A., Schwarzlmuller C., Ali M., Kyamakya K. "A novel real-time emotion detection system from audio streams based on Bayesian quadratic discriminate classifier for ADAS," Proceedings of the 3rd International Workshop on Nonlinear Dynamics and Synchronization, pp. 1-5, Jul. 2011. 

  13. J. Hernandez, D. McDuff, X, Benavides, J. Amores, P. Maes, R. W. Picard, "AutoEmotive: Bringing Empathy to the Driving Experience to Manage Stress," Proc. of the 2014 companion publication on Designing interactive systems, pp. 53-56, Jun. 2014. 

  14. Jong-Suk Choi, Jae Won Bang, Hwan Heo, and Kang Ryoung Park, "Evaluation of Fear Using Nonintrusive Measurement of Multimodal Sensors," MDPI, Sensors, vol. 15, no. 7, pp. 17507-17533, Jul. 2015. 

    상세보기 crossref

  15. Mincheol Whang and Joasnag Lim, "A Physiological Approach to Affective Computing," Affective Computing, Focus on Emotion Expression, Synthesis and Recognition, Published by the I-Tech Education and Publishing Vienna, Austria, pp. 309-318, 2008. 

  16. Helmut PRENDINGER and Mitsuru ISHIZUKA, "Human Physiology as a Basis for Designing and Evaluation Affective Communication with Life-Like Characters," IEICE Transactions of Information & Systems, vol. E88-D, no. 11, Nov. 2005. 

  17. Korea Transportation Safety Authority, "Study on the type and cause analysis of traffic accident," Dec. 2012. 

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