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    스마트폰 센서스트림을 이용한 운전 패턴 인식 시스템

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
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    운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서...

    운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    The database for driving patterns can be utilized in various system such as automatic driving system, driver safety system, and it can be helpful to monitor driving style. Therefore, we propose a driving pattern recognition system in which the sensor streams from a smartphone are recorded and used for recognizing driving events. In this paper we focus on the driving pattern recognition that is an essential and preliminary step of driving style recognition. We divide input sensor streams into 7 driving patterns such as, Left-turn(L), U-turn(U), Right-turn(R), Rapid-Braking(RB), Quick-Start(QS), Rapid-Acceleration (RA), Speed-Bump(SB). To classify driving patterns, first, a preprocessing step for data smoothing is followed by an event detection step. Last the detected events are classified by DTW(Dynamic Time Warping) algorithm. For assisting drivers we provide the classified pattern with the corresponding video stream which is recorded with its sensor stream. The proposed system will play an essential role in the safety driving system or driving monitoring system.
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    The database for driving patterns can be utilized in various system such as automatic driving system, driver safety system, and it can be helpful to monitor driving style. Therefore, we propose a driving pattern recognition system in which the sensor ...

    The database for driving patterns can be utilized in various system such as automatic driving system, driver safety system, and it can be helpful to monitor driving style. Therefore, we propose a driving pattern recognition system in which the sensor streams from a smartphone are recorded and used for recognizing driving events. In this paper we focus on the driving pattern recognition that is an essential and preliminary step of driving style recognition. We divide input sensor streams into 7 driving patterns such as, Left-turn(L), U-turn(U), Right-turn(R), Rapid-Braking(RB), Quick-Start(QS), Rapid-Acceleration (RA), Speed-Bump(SB). To classify driving patterns, first, a preprocessing step for data smoothing is followed by an event detection step. Last the detected events are classified by DTW(Dynamic Time Warping) algorithm. For assisting drivers we provide the classified pattern with the corresponding video stream which is recorded with its sensor stream. The proposed system will play an essential role in the safety driving system or driving monitoring system.

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    목차 (Table of Contents)

    • 요약
    • Abstract
    • 1. 서론
    • 2. 주행 패턴 인식 방법
    • 3. 실험 결과 및 분석
    • 요약
    • Abstract
    • 1. 서론
    • 2. 주행 패턴 인식 방법
    • 3. 실험 결과 및 분석
    • 4. 결론 및 향후과제
    • 참고문헌
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    참고문헌 (Reference)

    1 한인환, "차량용 블랙박스를 활용한 위험 운전 인지" 대한교통학회 25 (25): 149-160, 2007

    2 최봉환, "지역화된 템플릿기반 동적 시간정합을 이용한 모바일 제스처인식" 한국정보과학회 16 (16): 482-486, 2010

    3 오주택, "위험운전 유형에 따른 임계값 개발" 한국도로학회 11 (11): 69-83, 2009

    4 도삼주, "실시간 음성 끝점검출 알고리즘" 5 (5): 11-14, 1992

    5 이문봉, "스마트폰 사용 의도에 영향을 미치는 요인 연구" 한국산업정보학회 16 (16): 139-149, 2011

    6 정도준, "모델 기반의 시선 방향 추정을 이용한 사람 행동 인식" 한국산업정보학회 16 (16): 9-18, 2011

    7 이춘영, "가속도센서를 이용한 운전패턴 인식기법" 제어·로봇·시스템학회 16 (16): 517-523, 2010

    8 C. Nickel, "Using Hidden Markov Models for accelerometer-based biometric gait recognition" 58-63, 2011

    9 김선웅, "Smart 자동차 환경에서의 운전자 중심 상황인식 서비스 제안" 29 (29): 27-34, 2011

    10 J. Dai, "Mobile phone based drunk driving detection" 1-8, 2010

    1 한인환, "차량용 블랙박스를 활용한 위험 운전 인지" 대한교통학회 25 (25): 149-160, 2007

    2 최봉환, "지역화된 템플릿기반 동적 시간정합을 이용한 모바일 제스처인식" 한국정보과학회 16 (16): 482-486, 2010

    3 오주택, "위험운전 유형에 따른 임계값 개발" 한국도로학회 11 (11): 69-83, 2009

    4 도삼주, "실시간 음성 끝점검출 알고리즘" 5 (5): 11-14, 1992

    5 이문봉, "스마트폰 사용 의도에 영향을 미치는 요인 연구" 한국산업정보학회 16 (16): 139-149, 2011

    6 정도준, "모델 기반의 시선 방향 추정을 이용한 사람 행동 인식" 한국산업정보학회 16 (16): 9-18, 2011

    7 이춘영, "가속도센서를 이용한 운전패턴 인식기법" 제어·로봇·시스템학회 16 (16): 517-523, 2010

    8 C. Nickel, "Using Hidden Markov Models for accelerometer-based biometric gait recognition" 58-63, 2011

    9 김선웅, "Smart 자동차 환경에서의 운전자 중심 상황인식 서비스 제안" 29 (29): 27-34, 2011

    10 J. Dai, "Mobile phone based drunk driving detection" 1-8, 2010

    11 남광우, "GeoVision을 위한 멀티 센서 기반 운전 패턴 인식" 한국정보처리학회 18 (18): 1185-1187, 2011

    12 D.A. Johnson, "Driving Style Recognition Using a Smartphone as a Sensor Platform" 1609-1615, 2011

    13 L. Langle, "Are You a Safe Driver" 502-507, 2009

    14 A. Akl, "Accelerometer-based gesture recognition via dynamic-time warping, affinity propagation, & compressive sensing" 2270-2273, 2010

    15 T. Marasovic, "Accelerometer-Based Gesture Classification Using Principal Component Analysis" 1-5, 2011

    16 송충원, "3축 가속도 센서와 방향 센서를 이용한 운전패턴 인식" 20 (20): 7-10, 2012

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    2017-01-01 등재 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
    2013-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2010-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2009-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
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    2005-01-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 0.57 0.57 0.58
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.6 0.6 0.796 0.32
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