| 안전한 운전을 지원하는 비전기술과 교통시스템 | 2015.04.08 | |||||||||||
[시큐리티월드=덴소 오미 다쿠히로] 이번 호 연구에서는 운전자의 졸음상태를 검출해 주의를 환기시켜 교통사고를 미연에 방지할 수 있는 장치를 개발했다. 졸음상태 추정에는 차량 거동이나 조작 정보를 이용하는 방법부터 바이오정보를 이용하는 것까지 폭넓게 제안되고 있는데, 그 중에서도 우리들은 눈의 깜박임 특징을 이용한 방식에 착안했다. 최근 교통사고의 특징으로서 건강에서 기인된 사고나 졸음 등의 만연운전, 한눈팔기 운전 등 운전자의 휴먼 에러(Human Error)에서 기인한 것이 증가, 연간 2,000건 가깝게(전체 사망사고의 43%) 발생하고 있다. 이런 경향은 일본에 한하지 않고, 미국에서는 대형 트럭 사고의 41%, 승용차 사고의 46%1), 독일에서는 전체 사망사고의 25% 이상이 졸음·부주의에 기인하는 사망사고라는 보고가 있다. \r\n
졸음상태 센싱 \r\n졸음상태 센싱의 개요 \r\n운전자의 졸음상태 검출방법은 차량 정보나 조작 정보를 이용하는 방법과 운전자의 바이오정보를 이용하는 방법으로 크게 나눌 수 있다. 모두 직접 졸음을 계측하는 것이 아니라 졸음과 상관있는 물리적인 양을 계측하여 졸음을 추측하고 있다. 전자의 방법에서는 핸들의 조타 패턴 등으로부터 추정하는 방법4)이 잘 알려져 있으며 카메라나 레이저 레이더 등을 조합해 사행율·조타량·조타의 단조도로부터 각성상태를 추정하는 센서가 개발되고 있다5). \r\n
졸음상태 센싱의 평가 \r\n졸음상태 센싱 수법을 평가하기 위해서는 외적 기준이 필요하지만 센싱 수법과 평가방법은 표리일체의 관계에 있어 졸음 지표로 정해진 것은 아직 존재하지 않는다. 흔히 이용되는 졸음 지표를 표19)에 나타냈다. 졸음 지표로서 어느 정도 인지된 것에 스탠포드 졸음 척도(SSS), 카롤린스카 졸음 척도(KSS), Visual Analog Scale(VAS) 등이 있는데 모두 자각적인 평가법이기 때문에 여러 가지 요인으로 영향을 받기 쉬워 동일 척도로의 평가에는 문제가 있다. 이미지 센서를 이용한 졸음 추정 기술의 개발 \r\n운전자의 졸음상태를 실시간으로 검출하는 센서로서 카메라를 이용해서 실현 가능한 졸음추정 기술을 검토했다. \r\n
졸음 시의 특징량 추출 \r\nMagoun 등은 뇌간에의 전기 자극에 의해 뇌파에 각성반응이 일어나고 뇌간의 파괴에 의해 혼수를 일으키는 것에서 뇌간에는 대뇌피질을 부활하는 기능이 존재한다는 것을 밝혔다. 각성과 수면의 조절은 시상을 통해 뇌간망양체가 깊게 관계되어 있다고 여겨지며 결과로서 안륜근(안면신경)과 안검거근(동안신경)의 작용이 눈 깜박임 거동으로 나타난다(그림 1). 눈 깜박임 특징량을 사용한 졸음 추정 \r\n시뮬레이터 실험의 데이터를 이용해서 중회귀 분석을 하는 것으로 졸음 수준 Dp를 산출하는 졸음 추정 함수를 도출했다. \r\n\r\n 졸음 수준 ·Dp=f1(개안 시의 개안도) ·+f2(평균 눈 깜박임 시간) ·+f3(계속 폐안 시간의 분포) ·+f4〔PERCLOS 폐안 비율)〕 ·+f5(눈 깜박임 횟수)+... ·+fn (기타) 여기서 Dp는 전혀 졸리지 않는 것 같음(수준 1)∼자고 있다(수준 6)의 6단계 스케일에 맞도록 설정했다. f는 기여율을 고려한 계수로 얼굴표정 평가와 가장 상관이 높아지도록 회귀분석으로 구했다. \r\n졸음 추정 수법의 평가실험 \r\n실험은 운전자의 개안도를 검출할 수 있는 운전자 모니터링 장치를 탑재한 실제 차량을 고속도로에서 실험 참가자에게 운전 주행시켜 실시했다. 실험 참가자는 자발적 참가 의사가 있는 건강한 보통 40대 남성이다. \r\n
드라이버 스테이터스 모니터의 개발 \r\n드라이버 스테이터스 모니터 \r\n‘이미지 센서를 이용한 졸음 추정 기술의 개발’에서 개발한 졸음 추정 기술을 베이스 기본기술로 해서 차량에 응용하기 위해 드라이버 스테이터스 모니터를 개발했다. 드라이버 스테이터스 모니터는 촬영부, 이미지 처리부, 운전자 상태 검출부의 3개 기능 블록으로 구성되며 미터기 근방에 설치된다(그림 4)13). 촬영부에 의해 촬영된 얼굴 이미지는 ECU 내의 이미지 처리부에서 운전자의 눈꺼풀을 인식하고 그 개안도 정보를 바탕으로 운전자 상태 검출부에서 졸음상태를 추정한다. 졸음 추정 결과가 한계값 수준을 넘었을 경우에는 주의 환기나 경보 등을 운전자에게 전달한다. \r\n
이미지 인식 알고리즘 \r\n그림 5에 이미지 인식 알고리즘의 처리 흐름을 나타냈다. 먼저 취득한 이미지로부터 얼굴영역을 특정하여 눈, 코 등의 얼굴부분을 검출한다. 그 다음에 이들 얼굴영역과 각 부분 위치의 기하관계로 얼굴의 방향이나 위치 등과 같은 두부의 자세정보를 추정한다. 그 후 눈꺼풀형상의 변화를 개안도로서 산출하여 폐안(閉眼)을 검지한다. 마지막으로 이 개안도의 경시적인 변화로부터 졸음을 추정한다. \r\n
실제 차량 환경에서 안정된 이미지 인식 성능을 얻기 위해서는 아래의 세 가지가 필요하다. \r\n① 빛환경 변화 ② 운전자(얼굴)의 개인차나 착용물에 대한 대응 ③ 자세변화에 대한 대응 여러 가지 각도·강도로 얼굴에 태양광 등의 외란광이 닿기 때문에 같은 운전자라도 얼굴부분이 보이는 방법이 항상 변화되어 미검출이나 오검출이 생기기 쉽다. 또, 운전자의 얼굴이 다양하고 운전 중 자세도 변화되기 때문에 이미지 인식 알고리즘에는 높은 완전성이 요구된다. 우리들은 실제 차량 환경의 과제를 해결하기 위해서 촬영방법과 인식 알고리즘 양면에서 검토를 실시하여 안정되게 운전자의 상태를 검출할 수 있는 기술을 개발했다14). 아래에 우리가 고안한 대책 사례를 소개한다. \r\n
광학 필터에 의한 불필요 파장광의 제거 \r\n카메라 내부에 밴드패스 필터(BPF)을 내장하여 근적외 조명광의 파장성분 이외 불필요한 빛을 차단함으로써 낮 동안의 이미지 S/N(신호 잡음)비를 향상시켰다. 또, 근적외 LED로부터 조사되는 적색 파장 성분을 제거하기 위해서 앞면에 가시광 차단 필터를 설치했다(그림 6).
촬영 타이밍에 동기한 근적외 조명의 펄스 발광 \r\n글로벌 셔터 방식의 CMOS 이미지 센서를 사용하고 그 노광 타이밍에 동기해서 근적외 조명을 점등시키는 것으로 LED의 정격상 순간적으로 강하게 발광시키는 것이 가능해져 S/N비를 향상시켰다. 그 결과 안경 렌즈에의 풍경 찍힘을 억제해 인식 성능이 높아졌다(그림 7). 또, 근적외광의 조사 강도에 대해서는 IEC 62471에 근거해 생체 안전성에는 충분히 배려했다. \r\n이미지 처리 결과를 피드백한 촬영 제어 \r\n얼굴의 특정 부위를 추적하여 그 부위의 현재 촬영 프레임의 밝기로부터 다음 촬영 프레임(33m/sec 후)의 촬영 목표값을 산출해 안면의 밝기가 항상 일정한 범위에 들어가도록 카메라 셔터 시간과 게인을 피드백 제어했다. 통상의 카메라는 전체 측광이나 스팟 측광 등 피사체의 위치에 관계없이 고정 부위의 밝기에 의해 촬영을 제어하기 때문에 운전자의 착석 자세나 몸의 움직임에 의해 안면의 조도가 크게 변화되는 것에 대해 본 카메라에서는 얼굴 인식에 적합한 이미지를 안정되게 얻을 수 있다(그림 8). \r\n맺음말 \r\n불행하게도 교통사고를 일으켰을 때, 그 원인이 졸음이었을 경우 감속이나 회피 행동을 취할 수 없기 때문에 가해/피해가 막대해 진다는 것은 쉽게 상상할 수 있다. 더구나 그 차량이 대형 트럭이나 버스의 경우는 더욱 더 그러하다. [참고문헌] \r\n1) United States Department of Transportation: Distraction/Inattention in Large Truck and Passenger Vehicle Studies, Federal Motor Carrier Safety Administration(2009) \r\n2) 하가 시게루(芳賀繁): 위험 항상성 이론(Risk Homeostasis Theory) - 논쟁사의 해설과 전망, 교통심리학연구, 9:1-10(1993) \r\n3) 고지마 미치히코(小島信彦), 다쓰모토 고이치로(辰本恒一) : 드라이버 모니터를 활용한 안전 시스템의 개발, 자동차기술, 68:55-9(2014) \r\n4) 세코 야스토시(世古恭俊), 가타오카 유키오(片岡幸), 세노오 데쓰오(妹尾哲夫) : 각성도 저하시의 운전 조작 분석, 자동차기술회 학술강연회 전쇄집, No. 841, 69-74(1984) \r\n5) 야마모토 게이치(山本惠一) : 운전 주의력 모니터의 휴먼 인터페이스, 자동차기술, 56:74-8(2002) \r\n6) 모치즈키 마사히토(望月正人), 스기우라 야스시(杉浦康司) : 휴먼 인터페이스, 실제 차량 주행 평가에 응용 가능한 생리계측평가기술, 자동차기술, 56:33-8(2002) \r\n7) 나카노 도모아키(中野倫明), 스기야마 가즈히코(杉山和彦), 미즈노 모리미치(水野守倫) 외 : 졸음 검지를 위한 눈 깜박임 검출과 각성도 추정, 전자정보통신 학회기술연구 보고, 95:73-80(1995) \r\n8) JINS-MEME. Available from http://pdf.irpocket.com/C3046/YWWN/f5a2/yKcN.pdf \r\n9) 오미 다쿠히로(大見拓寬): 졸음운전 방지를 위한 센싱 기술, 졸음의 과학과 그 응용Ⅱ, 혼다 가즈키(本多和樹) 감수, CMC 출판, 도쿄, 107-21(2011) \r\n10) 기타지마 히로키(北島洋樹), 누마타 나카호(沼田仲), 야마모토 게이치(山本惠一) 외 : 자동차 운전 시 졸음의 예측 수법에 대해서(제1보, 졸음 표정의 평가법과 졸음 변동의 예측에 유효한 지표에 대해서), 일본기계학회 논문집(C편), 63:3059-66(1997) \r\n11) Torch W, Cardillo C : Oculometric Measures as an Index of Driver Distraction, Inattention, Drowsiness and Sleep Onset. Driver Distraction and Inattention Conference(2009) \r\n12) Nagai F, Omi T, Komura T: Driver Sleepiness Detection by Video Image Processing, F2008-08-037, 2008 32ND, FISITA World Automotive Congresses(CD-ROM판) (2008) \r\n13) 덴소 : 상용차용 운전자의 운전상태를 검출하는 ‘드라이버 스테이터스 모니터’를 개발 \r\nAvailable from : http://www.denso.co.jp/ja/news/newsreleases/2014/140403-01.html \r\n14) 시무라 아쓰시(志村敦), 와타나베 히로토(渡泰斗) : 차량용 환경에 대응한 카메라를 사용한 드라이버 모니터 기술의 개발, 자동차기술회 학술강연회 전쇄집, No. 35-12, 15-8(2012) \r\n[글_덴소 오미 다쿠히로] \r\n[월간 시큐리티월드 통권 219호 (sw@infothe.com)] \r\n\r\n<저작권자 : (www.securityworldmag.co.kr) 무단전재-재배포금지> |
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